Macam Macam Teknik Pengumpulan Data dan Contohnya

8 min read

✔️Pengumpulan Data adalah?✔️ Penjelasan macam macam metode/ teknik pengumpulan data dalam penelitian dilengkapi contohnya✔️

Salah satu tahapan yang wajib dilakukan dalam pengujian statistika adalah aktifitas pengumpulan data. Tanpa melalui proses ini, tentunya anda tidak akan bisa mendapatkan hasil penelitian sesuai dengan target yang diharapkan.

Apabila Anda ingin mengetahui seperti apa fundamental dari teknik pengumpulan data yang benar, simak ulasan berikut ini karena akan wikistatistika bedah mulai metode sampai tekniknya.

Apa itu Pengumpulan Data?

teknik pengumpulan data adalah

Menurut ilmu statistika, Pengumpulan data adalah proses mengumpulkan dan menganalisis informasi tentang variabel yang relevan dengan cara yang telah ditentukan dan metodis sehingga seseorang dapat menjawab pertanyaan penelitian tertentu, menguji hipotesis, dan menilai hasil.

Sederhananya, pengumpulan data adalah sebuah prosedur yang dilakukan secara sistematis menggunakan metode tertentu untuk memperoleh hasil penelitian yang ingin dicapai. Apa hasil tindakan tersebut? tentu saja data yang berkaitan dengan penelitian.

Para ahli seperti Djam’an Satori dan Aan Komariah berpendapat bahwa pengumpulan data merupakan prosedur sistematis mengumpulkan data. Jadi tidak usah dibuat ribet dari segi definisi ilmu matematis tersebut.

Sebagai tambahan referensi Sugiyono berpendapat bahwa pengumpulan data adalah langkah paling efektif dalam penelitian. Karena secara umum penelitian jelas bertujuan mendapatkan sebuah data.

Apabila kita sudah mengetahuinya secara definitif mari selami lebih dalam sehingga bisa mengimplementasikan sendiri. Tidak perlu terlalu terpaku dalam definitif karena itu gunanya hanya sedikit.

Lebih baik kita pelajari langsung pada tahapan, metode, dan tekniknya sehingga mampu mengimplementasikan langsung. Jadi bisa tahu sendiri seperti apa dampaknya ketika digunakan dalam kehidupan sehari-hari.

Mengapa kita membutuhkan pengumpulan data? Apakah Anda berada di dunia akademisi, mencoba melakukan penelitian, atau bagian dari sektor komersial, memikirkan cara mempromosikan produk baru, Anda memerlukan pengumpulan data untuk membantu Anda membuat pilihan yang lebih baik.

Konsep pengumpulan data bukanlah hal baru, seperti yang akan kita lihat nanti, tetapi dunia telah berubah. Ada jauh lebih banyak data yang tersedia saat ini, dan itu ada dalam bentuk yang belum pernah terdengar seabad yang lalu.

Proses pengumpulan data harus berubah dan berkembang seiring dengan perkembangan zaman, mengikuti perkembangan teknologi.

Tahapan dalam Proses Pengumpulan Data

Ketika berbicara masalah tahapan pengumpulan ada beberapa langkah diperlukan. Berikut ini akan kami jelaskan secara singkat sehingga Anda dapat menjadikannya acuan dalam melakukan penelitian.

  1. Tinjauan literatur
  2. Konsultasi ahli
  3. Pendekatan pada target populasi
  4. Pilot study
  5. Recording dan coding
  6. Pengecekan validasi
  7. Pengorganisasian

Ketujuh tahap tersebut merupakan acuan sederhana apa saja yang bisa peneliti lakukan ketika mencari datanya. Sehingga proses ini bisa berjalan lebih sistematik dan mudah menemukan hasilnya.

Selama proses tahapan pengumpulan data diatas, peneliti harus mengidentifikasi jenis data, sumber data, dan metode apa yang digunakan.

Hal ini karena pengumpulan data yang akurat diperlukan untuk membuat keputusan bisnis yang tepat, memastikan jaminan kualitas, dan menjaga integritas suatu penelitian.

Macam Macam Teknik Pengumpulan Data

teknik pengumpulan data

Sekarang kita masuk pada apa saja teknik pengumpulan data yang valid sehingga dapat dijadikan acuan penelitian. Sehingga relevansi pengambilan datanya akan bisa digunakan sebagai acuan variabel.

Ada beberapa instrumen pengumpulan data yang bisa anda pilih sesuai dengan kebutuhan penelitian anda. Dibawah ini merupakan penjelasan lebih detail terkait apa saja instrumen pengumpulan data tersebut.

  • Observasi

Observasi ini dapat dilakukan secara langsung atau tidak langsung tergantung kondisinya. Observasi langsung ketika kita langsung turun ke lapangan dan meninjau seperti apa kondisi populasinya.

Sedangkan observasi tidak langsung dapat dilakukan menggunakan tinjauan literatur terkait. Opsi kedua ini jarang dilakukan karena belum tentu ada sumber relevan dari sebuah topik.

  • Kuesioner

Penggunaan kuesioner sampai sekarang masih bisa dijadikan salah satu opsi paling mudah. Ini sebenarnya hampir seperti wawancara terstruktur namun dilakukan secara masal.

Sehingga dapat menghemat jauh lebih banyak waktu dibandingkan kita melakukannya sendiri. Keunggulan dari segi kecepatan ini memang menjadi sebuah solusi terbaik.

  • Wawancara

Ada dua wawancara yaitu terstruktur dan tidak terstruktur namun metode tidak terstruktur ini tidak valid. Jadi hanya tinggal satu opsi saja yaitu wawancara terstruktur kepada target tertentu.

Mengapa tidak terstruktur dianggap tidak valid karena ada banyak variabel mempengaruhi. Salah satu paling fatal adalah subjektivitas dari pihak peneliti ketika melemparkan pertanyaan secara spontan.

  • Studi kasus

Kita juga bisa melakukan penggalian datanya menggunakan studi kasus peneliti sebelumnya. Jadi penelitian mereka kita jadikan bahan pertimbangan terhadap kondisi populasinya.

  • Grup diskusi

Grup diskusi sebenarnya dapat digunakan sebagai salah satu teknik pengumpulan datanya. Namun ini tidak valid apabila digunakan dalam sebuah penelitian karena besarnya faktor subjektivitas.

  • Studi dokumen

Hampir sama seperti studi kasus namun studi dokumen ini lebih memperdalam bagaimana variabel berdasarkan hasil konstan. Misalnya jika sudah ada data sheet maka kita bisa mempelajarinya.

Sehingga tidak perlu lagi mencari acuan non konstan ketika hendak menguji sebuah variabel. Kita bahkan bisa menjadikannya sebagai acuan penentu seperti apa potensi kualitas populasinya.

  • Eksperimental

Meskipun jarang digunakan oleh pemula namun metode eksperimental ini bisa saja dijadikan opsi. Apabila Anda memang memiliki kapabilitas dalam bidang terkait lakukan saja eksperimen.

Ini justru akan memberikan sebuah pandangan lain apabila ternyata eksperimennya memberikan hasil berbeda. Hal seperti itu juga dapat digunakan untuk mematahkan teori sebelumnya.

  • Survei lapangan

Pada bidang tertentu memang survei lapangan dapat menjadi opsi pengumpulan paling mudah. Misalnya ketika kita ingin meninjau seperti apa kemiringan medan sebelum melakukan pembangunan pondasi.

Namun perlu diketahui sebelum melakukan survei lapangan perlu dipersiapkan dulu apa saja metadata. Jadi ketika sampai di lokasi kita bisa langsung mencari apa saja kebutuhan datanya.

  • Cerita sejarah orang terkait

Meskipun ini menjadi teknik yang boleh digunakan namun hasilnya tidak akan diakui. Penelitian secara saintifik tidak mengakui cerita sejarah sebagai sebuah acuan pendataan akurat.

Karena cerita dapat berubah tergantung pada kondisi psikologis sumber tersebut. Sehingga kita harus menghindarinya, kecuali jika penelitiannya memang bukan dalam bidang saintifik.

  • Online and social media tracking

Ini juga bisa dijadikan salah satu teknik namun kredibilitasnya jelas dipertanyakan. Alasannya adalah mudahnya melakukan tempering pada dokumen online dan sosial media.

Sehingga ini lebih baik kita hindari ketika melakukan pengamatan berbasis sains. Jika dijadikan acuan non saintifik tentu saja tingkat keraguan datanya akan cukup tinggi sehingga lebih baik pertimbangkan ulang.

Kesepuluh metode tersebut tentu dapat menjadi acuan, pilih sendiri mana paling cocok dan dibutuhkan. Hindari beberapa dengan subjektivitas dan keraguan tinggi sehingga hasilnya bisa valid.

Metode Pengumpulan Data

metode pengumpulan data

Kita dapat membagi metode ini menjadi dua aspek paling umum yaitu kualitatif dan kuantitatif. Sehingga Anda nantinya bisa langsung menerapkan sendiri apabila memang membutuhkannya.

  • Metode Kualitatif

Ini adalah segala bentuk tindakan pengumpulan data berdasarkan kualitasnya. Jadi kita tidak peduli terhadap berapa banyaknya selama sumber tersebut kredibel maka bisa dijadikan sebagai acuan.

Teknik pengumpulan data kualitatif memang lebih sulit karena kita membutuhkan sumber kredibel. Di era digital seperti sekarang sumber ada banyak namun mengkurasi kredibilitasnya akan jadi sangat sulit.

Mengandalkan sumber hidup juga masih menjadi halangan bagi banyak peneliti terutama pemula. Sehingga metode penelitian ini memang sangat terbatas pada kalangan tertentu.

Data pada metode kualitatif lebih deskriptif dan kontekstual, dan tujuannya adalah untuk membantu peneliti memahami persepsi, perilaku, dan motivasi orang.

Pertanyaan wawancara dan survei terbuka serta kuesioner adalah dua cara paling umum untuk mengumpulkan data kualitatif.

Informasi lebih detail dan lengkapnya bisa anda simak disini: Teknik Pengumpulan Data Kualitatif

  • Metode Kuantitatif

Data kuantitatif adalah data numerik terukur yang peneliti kumpulkan dengan mengajukan pertanyaan pilihan tertutup atau pilihan ganda menggunakan survei, jajak pendapat, kuesioner, dan metode lainnya.

Sedangkan untuk metode pengumpulan data kuantitatif sendiri merupakan teknik pengumpulan data yang menggambarkan dan mengukur tingkat kejadian berdasarkan angka dan perhitungan.

Contoh yang paling mudah dipahami adalah dengan membagikan angket kuesioner, karena kita hanya menghitung angka saja untuk mendapatkan hasilnya.

Kredibel atau tidak sumber datanya tentu harus dilakukan penelitian menggunakan statistika inferensial. Sehingga kita dapat mengetahui seperti apa keseimbangan dan kredibilitas datanya.

Informasi lebih detail dan lengkapnya bisa anda simak disini: Teknik Pengumpulan Data Kuantitatif

Perbedaan Pengumpulan Data Kualitatif dan Kuantitatif

Sementara penelitian kualitatif berfokus pada kata dan makna, penelitian kuantitatif berurusan dengan angka dan statistik. Anda dapat mengukur variabel secara sistematis dan menguji hipotesis menggunakan metode kuantitatif. Anda dapat menggali lebih dalam ide dan pengalaman menggunakan metodologi kualitatif.

Metode pengumpulan data kuantitatif didasarkan pada random sampling dan instrumen pengumpulan data terstruktur. Temuan studi kuantitatif biasanya mudah disajikan, dirangkum, dibandingkan, dan digeneralisasikan.

Sedangkan pada studi kualitatif berlaku sebaliknya, biasanya didasarkan pada metode pengambilan sampel non-acak dan menggunakan data yang tidak dapat diukur seperti kata-kata, perasaan, emosi dll. Selengkapnya bisa anda amati melalui tabel dibawah ini:

Perbedaan Kuantitatif Kualitatif
Pertanyaan Hipotesis Minat
Metode Kontrol & Acak Rasa ingin tahu dan refleksivitas
Pengumpulan Data Tanggapan/ Respon Sudut Pandang
Hasil Variabel Tak Bebas Accounts
Jenis Data Numerik Tekstual
Ukuran Sampel Besar (Kuat) Kecil (Saturasi)
Konteks Dieliminasi Disorot
Analisis Penolakan pada nol Perpaduan (Synthesis)

Dengan menggunakan dua pendekatan tersebut kita bisa melakukan penelitian secara lebih akurat. Tinggal pilih saja mana paling mudah Anda akses apakah menggunakan kualitatif atau kuantitatif.

Permasalahan dalam Proses Pengumpulan Data

Ada beberapa permasalahan permasalahn umum yang sering menjadi kendala/ hambatan saat melakukan aktifitas teknik pengumpulan data, mari kita telusuri beberapa di antaranya untuk memahaminya dengan lebih baik dan menghindarinya.

  • Seleksi Data

Menentukan data apa yang akan dikumpulkan adalah salah satu faktor terpenting saat mengumpulkan data dan harus menjadi salah satu faktor pertama saat mengumpulkan data.

Kita harus memilih subjek yang akan dicakup oleh data, sumber yang akan kita gunakan untuk mengumpulkannya, dan jumlah informasi yang akan kita perlukan.

Pemilihan data yang tidak tepat akan menyebabkan resiko kerja ganda dan pengumpulan data yang tidak relevan atau merusak studi Anda secara keseluruhan.

  • Duplikat Data

Streaming data, database lokal, dan cloud data lake hanyalah beberapa sumber data yang harus dihadapi oleh perusahaan modern.

Sumber-sumber ini cenderung menduplikasi dan sedikit tumpang tindih satu sama lain. Misalnya, duplikat informasi kontak berdampak besar pada pengalaman pelanggan.

  • Data yang Terlalu Banyak

Jika data yang akan dikumpulkan terlalu banyak, kendala yang paling umum terjadi yaitu kita akan mengalami kesulitan saat mencari informasi yang berkaitan dengan upaya analitis dalam penelitian.

Volume data yang terlalu banyak juga akan menimbulkan masalah lain khususnya pada kualitas data menjadi lebih menurun.

  • Kualitas Data

Ancaman utama terhadap penerapan pembelajaran mesin yang luas dan sukses adalah kualitas data yang buruk. Kualitas data harus menjadi prioritas utama Anda jika Anda ingin membuat teknologi seperti pembelajaran mesin bekerja untuk Anda.

  • Data yang Tidak Konsisten

Saat bekerja dengan berbagai sumber data, dapat dibayangkan bahwa informasi yang sama akan memiliki perbedaan antar sumber.

Perbedaannya bisa dalam format, unit, atau kadang-kadang ejaan. Inkonsistensi data memiliki kecenderungan untuk menumpuk dan mengurangi nilai data jika tidak terus-menerus diselesaikan.

  • Data Ambigu

Bahkan dengan pengawasan menyeluruh, beberapa kesalahan masih dapat terjadi di database besar atau data lake. Misalkan seperti kesalahan ejaan, kesalahan pemformatan dll. Data yang tidak jelas ini dapat menyebabkan sejumlah masalah untuk pelaporan dan analitik.

  • Data yang Tidak Akurat

Informasi yang tidak akurat tidak memberi Anda gambaran yang sebenarnya tentang situasi dan tidak dapat digunakan untuk merencanakan tindakan terbaik.

Ketidakakuratan data dapat dikaitkan dengan sejumlah hal, termasuk degradasi data, kesalahan manusia, dan penyimpangan data.

Pengumpulan data yang akurat sangat penting untuk menjaga integritas penelitian, terlepas dari subjek penelitian atau metode yang disukai untuk mendefinisikan data (kuantitatif, kualitatif). Kesalahan lebih kecil kemungkinannya terjadi saat alat pengumpulan data yang tepat digunakan.

Di antara efek penggunaan metode pengumpulan data yang dilakukan secara tidak benar bisa anda lihat pada point point dibawah ini:

  • Kesimpulan keliru yang menyia-nyiakan sumber daya,
  • Menipu peneliti lain untuk mengejar jalan penelitian yang sia-sia
  • Menimbulkan kerugian bagi para peserta yang terkait dalam penelitian.
  • Keputusan yang mengkompromikan kebijakan publik
  • Ketidakmampuan penelitian untuk direplikasi dan divalidasi.
  • Ketika temuan studi ini digunakan untuk mendukung rekomendasi kebijakan publik, terdapat potensi untuk mengakibatkan kerugian yang tidak proporsional.

Tips Penting Dalam Proses Pengumpulan Data

instrumen pengumpulan data

Terdapat beberapa point penting yang merupakan kunci kesuksesan anda dalam melakukan aktifitas pengumpulan data penelitian. Diantara tips tips penting tersebut diantaranya:

  • Putuskan di awal Data Apa yang Ingin Kita Kumpulkan

Hal pertama yang perlu kita lakukan adalah memutuskan informasi apa yang ingin kita kumpulkan. Kita harus memilih subjek yang akan dicakup oleh data, sumber yang akan kita gunakan untuk mengumpulkannya, dan jumlah informasi yang akan kita perlukan.

Misalnya, kita dapat memilih untuk mengumpulkan informasi tentang kategori produk yang rata-rata paling sering dicari oleh pengunjung situs web e-niaga antara usia 30 dan 45 tahun.

  • Menetapkan Batas Waktu Pengumpulan Data

Proses pembuatan strategi pengumpulan data sekarang dapat dimulai. Kita harus menetapkan tenggat waktu untuk pengumpulan data kita di awal fase perencanaan kita. Beberapa bentuk data yang mungkin ingin kami kumpulkan secara terus-menerus.

Kita mungkin ingin membuat teknik untuk melacak data transaksional dan statistik pengunjung situs web dalam jangka panjang, misalnya. Namun, kami akan melacak data selama jangka waktu tertentu jika kami melacaknya untuk kampanye tertentu.

Dalam situasi ini, kami akan memiliki jadwal kapan kami akan memulai dan menyelesaikan pengumpulan data.

  • Pilih Metode Pendekatan Pengumpulan Data

Kita akan memilih salah satu teknik pengumpulan data yang akan menjadi dasar dari rencana pengumpulan data kami pada tahap ini.

Kita harus mempertimbangkan jenis informasi yang ingin kita kumpulkan, periode waktu saat kita akan menerimanya, dan faktor lain yang kita putuskan untuk memilih strategi pengumpulan terbaik.

  • Mengumpulkan Informasi yang Terkait dengan Penelitian

Setelah ketiga tahapan diatas, kita dapat memulai untuk menerapkan rencana pengumpulan informasi informasi yang dibutuhkan. Kita perlu berhati-hati untuk mengikuti rencana kita dan mengawasi bagaimana kinerjanya.

Terutama jika kita mengumpulkan data secara teratur, mengatur jadwal kapan kita akan memeriksa bagaimana pengumpulan data kita dapat membantu.

  • Evaluasi dan Penerapan Seluruh Data

Saatnya untuk memeriksa data dan mengatur temuan temuan yang berhasil dikumpulkan. Tahap analisis sangat penting karena mengubah data yang belum diproses menjadi pengetahuan mendalam yang dapat diterapkan untuk membuat rencana pemasaran, barang, dan penilaian bisnis kita menjadi lebih baik.

Jangan Lewatkan Materi Pembelajaran Lainnya :
Pengertian Implikasi dan Contohnya Pengertian Analisis dan Contohnya
Pengertian Sistem dan Contohnya Pengertian Data dan Contohnya

Secara umum kesimpulan dari tindakan pengumpulan data adalah untuk meneliti sifat sebuah variabel. Apapun itu bentuknya tanpa adanya penyajian data valid tentu akan banyak diragukan.

Salah satu alasan penting melakukan tindakan seperti ini adalah menyajikan bukti pada target audiens. Sehingga apa yang kita lakukan dalam penelitiannya dapat dipercaya dan mengurangi faktor keraguan.

Namun perlu diingat bahwa keraguan pasti ada meskipun jumlahnya kecil dan berpotensi mendapatkan tentangan. Oleh karena itu beberapa teknik sebelumnya perlu Anda koreksi lebih lanjut.

Karena tidak sedikit metode pengumpulan modern justru bersifat subjektif dan meragukan. Cerita dan social media tracking dapat menjadi contoh yang perlu kita hindari dalam melakukan pengamatan saintifik.

5/5 - (1 vote)

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *