Banyak orang mengenal data science sebagai bidang yang penuh dengan angka, algoritma, dan model statistik. Namun, tidak semua data berbentuk angka. Sebagian besar informasi yang dihasilkan manusia seperti ulasan pelanggan, komentar media sosial, hingga hasil wawancara merupakan data kualitatif. Inilah mengapa memahami metode analisis data kualitatif menjadi keterampilan penting, bahkan bagi seorang data scientist sekalipun.

Apa Itu Analisis Data Kualitatif

Analisis data kualitatif adalah proses menafsirkan data non–numerik, untuk menemukan makna, pola, atau tema tertentu. Data ini biasanya berasal dari teks, percakapan, catatan observasi, atau dokumentasi.

Tujuan utamanya bukan menghitung, melainkan memahami konteks dan makna di balik data. Dalam konteks data science, pemahaman ini menjadi dasar untuk merancang solusi berbasis data yang lebih relevan dan manusiawi.

Perbedaan Analisis Data Kualitatif dan Data Kuantitatif

Keduanya saling melengkapi. Seorang profesional data yang baik tidak hanya mampu menghitung, tapi juga bisa memahami cerita di balik angka. Inilah salah satu nilai penting yang diajarkan dalam program Certified Data Science Specialist (CDSS) dari Inixindo.

Jenis dan Metode Analisis Data Kualitatif

Berikut beberapa metode populer dalam analisis data kualitatif yang juga relevan untuk dunia data science modern:

1. Thematic Analysis

Metode ini membantu menemukan pola berulang atau tema utama dari sekumpulan data teks. Biasanya digunakan untuk memahami pengalaman, opini, atau persepsi seseorang terhadap suatu hal.

Misalnya tim data analyst di perusahaan e-commerce ingin tahu apa yang paling sering dibahas pelanggan dalam review produk. Setelah membaca ratusan komentar, muncul tema-tema seperti “pengiriman lambat”, “kemasan rusak”, dan “layanan cepat”.

Dari pola sederhana ini, mereka bisa menarik insight: pelanggan lebih peduli pada pengalaman dibanding harga. Hasilnya? Strategi peningkatan kepuasan pelanggan jadi lebih tepat sasaran.

Dalam konteks data science, pendekatan ini bisa dikombinasikan dengan text mining untuk mengidentifikasi topik utama dari ulasan pengguna secara otomatis.

2. Content Analysis

Kalau thematic analysis menyoroti makna, maka content analysis menyoroti seberapa sering suatu kata atau konsep muncul. Ini adalah jembatan antara pendekatan kualitatif dan kuantitatif.

Contohnya, sebuah tim data scientist menganalisis ribuan tweet yang menyebut nama produk. Mereka menemukan kata kunci “crash” muncul 250 kali dalam seminggu, bersamaan dengan update aplikasi terbaru. Dari sini, muncul dugaan kuat bahwa ada bug yang memengaruhi pengguna.

Hasil content analysis seperti ini bisa dijadikan dasar untuk langkah analisis kuantitatif lebih lanjut atau model deteksi otomatis.

3. Narrative Analysis

Metode ini berfokus pada bagaimana seseorang menceritakan pengalaman mereka, bukan sekedar apa yang mereka katakan. Pendekatan ini banyak digunakan dalam user experience research (UXR). Misalnya, analis mendengarkan hasil wawancara pengguna aplikasi pembelajaran online. Salah satu peserta menceritakan bahwa ia sering kehilangan fokus karena notifikasi muncul terlalu sering. Dari cerita ini, muncul insight penting bahwa fitur notifikasi perlu diatur ulang agar tidak mengganggu proses belajar. Cerita-cerita seperti ini sering kali menjadi dasar hipotesis yang kemudian diuji secara kuantitatif dengan data perilaku pengguna (user activity logs).

4. Grounded Theory

Grounded Theory digunakan untuk menemukan teori baru langsung dari data, bukan menguji teori yang sudah ada. Pendekatan ini cocok untuk situasi data masih mentah dan belum ada kerangka teori yang kuat.

Sebagai contoh, tim data science di perusahan edutech menganalisis perilaku pengguna aplikasi belajar. Setelah melakukan observasi dan wawancara, mereka menemukan pola: pengguna yang belajar di pagi hari cenderung menyelesaikan lebih banyak modul dibanding yang belajar malam hari. Temuan ini bisa menjadi dasar teori baru tentang pola waktu belajar produktif, yang kemudian diuji lebih lanjut menggunakan analisis statistik.

5. Discourse Analysis 

Terakhir, ada discourse analysis  yang berfokus pada cara orang menggunakan bahasa dalam konteks sosial tertentu. Analisis ini tidak hanya melihat kata per kata, tapi juga bagaimana nanda, gaya, dan konteks membentuk makna.

Misalnya, tim riset media sosial meneliti percakapan publik tentang teknologi AI di Twitter. dari hasil analisis, ditemukan bahwa kata “AI” sering muncul bersamaan dengan kata “takut”, “khawatir”, atau “kehilangan pekerjaan”.

Temuan ini memberikan insight penting bahwa penerimaan publik terhadap AI masih bercampur dengan rasa cemas. perusahaan bisa menggunakan hasil ini untuk menyusun strategi komunikasi yang lebih empatik dan edukatif.

Dari kelima metode ini, bisa dilihat bahwa analisis data kualitatif tidak hanya berguna di ranah sosial, tapi juga sangat relevan untuk dunia data science. Setiap pendekatan membantu analis memahami “cerita di balik data”, sebelum masuk ke tahap perhitungan atau pemodelan statistik.

Keterkaitan dengan Dunia Data Science

Dalam praktiknya, data scientist sering dihadapkan pada data kualitatif, terutama di era media sosial dan interaksi digital. berikut beberapa penerapannya: 

• Sentiment Analysis: Menggunakan pendekatan kualitatif untuk memahami konteks kalimat sebelum diubah menjadi skor positif/negatif melalui model machine learnng.
• Text Mining: Mengonversi kumpulan teks besar (seperti ulasan produk atau komentar pengguna) menjadi informasi terstruktur untuk dianalisis lebih lanjut.
• User Research: Menggabungkan wawancara pengguna (data kualitatif) dengan hasil survei (data kuantitatif) agar keputusan berbasis data lebih tepat sasaran.

Dengan kata lain, analisis data kualitatif adalah titik awal sebelum data diolah secara kuantitatif. Seorang data scientist yang memahami konteks kualitatif akan mampu membuat model yang lebih akurat dan relevan dengan kebutuhan bisnis.

Belajar Lebih Dalam di Certified Data Science Specialist (CDSS) 

Bagi kamu yang ingin mempelajari data secara komprehensif, baik kualitatif maupun kuantitatif, program Certified Data Science Specialist (CDSS) dari Inixindo adalah pilihan tepat.

Program ini dirancang untuk membangun kompetensi profesional di seluruh tahapan data lifecycle:

1. Data Understanding & Preparation – termasuk pemahaman terhadap data kualitatif.
2. Modeling & Machine Learning – penerapan analisis kuantitatif tingkat lanjut.
3. Evaluation & Deployment – menerjemahkan hasil analisis menjadi insgiht bisnis nyata.

Fun fact: Sertifikasi CDSS ini eksklusif hanya tersedia di Inixindo, tidak ditawarkan oleh lembaga pelatihan lain di Indonesia!

Dengan sertifikasi ini, peserta diakui memiliki kompetensi lengkap untuk berkarier sebagai Data Analyst, Data Engineer, atau Data Scientist profesional.

Kesimpulan

Metode analisis data kualitatif bukan hanya milik dunia penelitian sosial. Dalam data science modern, pendekatan ini menjadi dasar penting untuk memahami konteks, pola, dan makna di balik data sebelum diolah secara kuantitatif.

Jika kamu ingin menjadi profesional data yang tidak hanya bisa membaca angka, tetapi juga memahami cerita di baliknya, Certified Data Science Specialist (CDSS) dari Inixindo adalah langkah terbaik untuk memulai.

Pelajari lebih dalam tentang program CDSS dan jadilah Data Scientist bersertifikat dari Inixindo — pelatihan resmi dan eksklusif hanya di Inixindo.