“Lo pernah gak sih ngerasa udah ngumpulin banyak data buat tesis, tapi pas mau ngolahnya malah bengong? Mau mulai dari mana juga bingung. Terus tiba-tiba mikir: ‘Apa data gue ini bisa beneran ngasih jawaban ya?’”
Kalau kamu pernah ngalamin hal kayak gitu, tenang, kamu gak sendiri kok. Banyak mahasiswa yang stuck di fase ini. Padahal, di sinilah salah satu titik krusial dalam penyusunan tugas akhir. Yap, teknik analisis data adalah kunci buat mengubah data mentah jadi insight yang powerful dan bisa menjawab rumusan masalah penelitianmu.
Di artikel ini, kita bakal ngobrolin lengkap dan dalam tentang teknik analisis data, dari definisi dasar, bedanya analisis kuantitatif dan kualitatif, jenis-jenis tekniknya, sampai tips supaya kamu gak panik pas udah masuk ke tahap pengolahan. Santai aja bacanya, kayak lagi ngopi sore sambil diskusiin skripsi bareng temen satu perjuangan.
Kenapa Teknik Analisis Data Itu Sepenting Itu, Sih?
Tahu gak, meskipun kamu udah punya data yang seabrek, tanpa teknik analisis data yang tepat, semuanya bisa berakhir sia-sia. Data cuma akan jadi angka atau kata-kata tanpa makna. Teknik analisis data bukan cuma sekadar prosedur dalam penelitian, tapi semacam “kacamata khusus” yang bantu kamu memahami realita lewat data.
Dalam konteks penulisan tugas akhir, khususnya tesis, memilih teknik analisis data yang pas bisa bikin jalan cerita penelitianmu lebih solid, logis, dan ilmiah. Bahkan seringkali, dosen pembimbing atau penguji akan lebih tertarik membahas bagian ini ketimbang isi Bab 1 atau 2. Kenapa? Karena di sinilah kamu membuktikan keilmuan dan kedalaman analisis.
Nah, dari situ muncul pertanyaan: Gimana sih cara milih teknik analisis yang tepat? Kapan pakai yang kuantitatif? Kapan kudu pakai kualitatif? Dan, apa saja sih jenis-jenis teknik analisis data yang sebaiknya kamu pahami sebagai mahasiswa?
Tenang, semua bakal kita bahas pelan-pelan. Tapi sebelumnya, yuk kenalan dulu sama dua jenis pendekatan utama dalam analisis data.
1. Analis Kuantitatif vs Analis Data Kualitatif: Kamu Tim Angka atau Tim Cerita?
Setiap penelitian punya pendekatan sendiri-sendiri. Di sinilah pentingnya kamu tahu perbedaan antara analis kuantitatif dan analis data kualitatif, supaya bisa menyesuaikan metode dengan karakteristik data dan tujuan risetmu.
a. Analis Kuantitatif: Logika Statistik yang Tajam
Kalau kamu termasuk orang yang nyaman mainan angka, bikin tabel, dan mainin rumus, besar kemungkinan kamu cocok di ranah kuantitatif. Pendekatan ini mengandalkan angka dan logika statistik buat menjelaskan fenomena yang kamu teliti. Cocok banget buat kamu yang pengen menguji hipotesis atau melihat hubungan antar variabel.
Contoh teknik analisis kuantitatif antara lain:
- Regresi linear atau logistik
- Uji T (T-test)
- ANOVA
- Korelasi Pearson
- Chi-Square
Biasanya pendekatan ini pakai software seperti SPSS, STATA, atau R. Nah, yang bikin menarik, kamu bisa dapetin jawaban yang objektif dan bisa diuji ulang, karena datanya sifatnya terukur.
b. Analis Data Kualitatif: Menyelami Makna di Balik Kata
Kebalikan dari kuantitatif, pendekatan kualitatif cocok buat kamu yang lebih suka memahami fenomena sosial, perilaku, atau pengalaman individu secara mendalam. Di sini, kamu gak main angka, tapi lebih banyak bermain dengan narasi, makna, dan interpretasi.
Contoh tekniknya:
- Analisis isi (content analysis)
- Grounded Theory
- Thematic Analysis
- Coding manual atau pakai software seperti NVivo
Yang kamu analisis bisa berupa wawancara, dokumen, observasi, atau percakapan di media sosial. Jadi, meskipun kesannya “ngobrol-ngobrol doang”, aslinya butuh ketelitian luar biasa dan kemampuan interpretasi yang tinggi.
c. Milih yang Mana?
Kamu harus tahu dulu tujuan risetmu. Kalau kamu mau membuktikan hubungan antar variabel, pakailah analisis kuantitatif. Tapi kalau kamu ingin memahami fenomena secara mendalam dari sudut pandang responden, kualitatif adalah jalannya.
Tapi jangan lupa, di zaman sekarang banyak juga yang gabungkan keduanya alias metode campuran (mixed methods). Ini bisa jadi pilihan kalau kamu mau dapat pemahaman yang komprehensif dari dua sisi.
2. 4 Jenis Analisis Data: Yang Wajib Kamu Kenal Sebelum Mulai
Oke, setelah kamu tahu pendekatan dasar, sekarang kita masuk ke bagian yang lebih teknis: 4 jenis analisis data yang sering dipakai di dunia riset. Ini penting banget karena setiap jenis punya tujuan dan cara penggunaan berbeda.
a. Analisis Deskriptif
Ini adalah tipe analisis yang paling dasar. Tujuannya adalah untuk menggambarkan data secara umum. Kamu akan fokus pada rata-rata, modus, median, simpangan baku, dan berbagai bentuk distribusi data lainnya.
Misalnya: Kamu meneliti pengeluaran bulanan mahasiswa. Dengan analisis deskriptif, kamu bisa menyimpulkan bahwa rata-rata pengeluaran mahasiswa di kota X adalah Rp2 juta per bulan. Simpelnya, kamu belum masuk ke “kenapa bisa segitu”, tapi lebih ke fakta mentahnya dulu.
b. Analisis Komparatif
Jenis ini dipakai kalau kamu mau tahu apakah ada perbedaan antara dua atau lebih kelompok. Misalnya, apakah ada perbedaan tingkat stres antara mahasiswa semester awal dan mahasiswa semester akhir?
Kamu bisa pakai Uji T atau ANOVA, tergantung banyaknya kelompok yang dibandingkan. Ini sering banget dipakai dalam tesis-tesis psikologi, pendidikan, atau kesehatan.
c. Analisis Korelasional
Nah, kalau kamu pengen tahu apakah dua variabel saling berhubungan (misalnya: jam belajar dan IPK), kamu bisa pakai analisis korelasi. Hasilnya akan menunjukkan apakah hubungan tersebut positif, negatif, atau gak ada hubungan sama sekali.
Tapi ingat ya, korelasi tidak berarti kausalitas. Hanya karena dua hal saling berkaitan, bukan berarti yang satu menyebabkan yang lain.
d. Analisis Inferensial
Ini termasuk teknik analisis data tingkat lanjut. Di sini kamu mulai membuat generalisasi dari data sampel ke populasi. Dengan kata lain, kamu udah mulai “menarik kesimpulan besar” dari data yang kamu miliki.
Teknik ini biasanya digunakan untuk menguji hipotesis dan butuh uji-uji statistik lanjutan kayak regresi, logistik, dan lain-lain. Tapi jangan panik, selama kamu paham tujuannya, kamu bisa pelajari kok step-by-step-nya.
3. Teknik Analisis Data Tesis: Langkah demi Langkah yang Gak Bisa Diskip
Setelah kamu tahu pendekatan dan jenis analisisnya, sekarang kita masuk ke dunia nyata: proses analisis data dalam tesis. Ini ibarat dapur tempat semua bahan penelitianmu diolah jadi “hidangan” yang menggugah selera akademik.
Yuk, kita breakdown satu-satu proses penting dalam penerapan teknik analisis data tesis.
a. Pengumpulan Data: Fondasi Semua Cerita
Sebelum ngomongin cara ngolah data, kita harus pastikan dulu bahwa datanya udah siap. Nah, ini penting banget! Karena teknik analisis data sehebat apa pun nggak akan bisa menyelamatkan data yang gak lengkap, gak relevan, atau bahkan gak valid.
Untuk data kuantitatif, biasanya kamu pakai kuesioner, survei, atau hasil tes. Sementara kalau kamu meneliti dengan pendekatan kualitatif, biasanya kamu mengandalkan wawancara, observasi, atau dokumen.
Tips: Selalu simpan data mentahnya dengan rapi. Entah itu di Excel, Google Sheets, atau software lainnya. Biar gak panik kalau tiba-tiba ditanyain dosen, “Data mentahmu mana ya?”
b. Pembersihan Data: Bersihin Dulu Sebelum Dimasak
Langkah selanjutnya yang sering diremehkan padahal super penting: data cleaning. Di tahap ini kamu harus memastikan data yang kamu kumpulkan bersih dari kesalahan.
Beberapa contoh masalah yang sering muncul:
- Ada jawaban ganda yang gak masuk akal
- Ada data yang kosong (missing values)
- Ada outlier yang bikin hasil analisismu jadi aneh banget
Nah, kalau kamu pakai SPSS atau Excel, biasanya ada fitur untuk deteksi data duplikat, filter nilai yang kosong, atau lihat boxplot buat mendeteksi outlier. Jangan di-skip ya tahap ini. Ibarat masak, ini kayak mencuci bahan sebelum dimasak. Masa iya mau langsung goreng ikan dari pasar?
c. Eksplorasi Data: Kenalan Lebih Dekat
Setelah datanya bersih, saatnya kamu kenalan lebih dalam sama data kamu. Ini disebut juga dengan tahap analisis deskriptif. Di sini kamu bakal mulai melihat gambaran umum datamu: berapa banyak responden, bagaimana sebaran data, mana yang paling sering muncul, dll.
Contohnya:
- Berapa banyak mahasiswa semester 6 yang ikut survei?
- Apakah mayoritas respondennya perempuan?
- Apakah nilai IPK lebih sering muncul di rentang 3.00–3.25?
Kenapa tahap ini penting? Karena dari sini kamu bisa mulai “curiga” ke mana arah ceritanya. Bisa jadi kamu mulai lihat pola-pola awal yang nantinya akan kamu uji lebih lanjut.
d. Pengujian Hipotesis/Analisis Lanjutan
Nah, ini adalah jantungnya teknik analisis data. Di sinilah kamu menerapkan teknik yang udah kamu pilih berdasarkan pendekatan dan jenis datanya.
Misalnya:
- Kalau kamu mau tahu pengaruh motivasi belajar terhadap IPK, kamu bisa pakai regresi linier.
- Kalau kamu mau tahu perbedaan tingkat stres mahasiswa cowok vs cewek, kamu bisa pakai Uji T.
- Kalau kamu ingin tahu tema dominan dalam jawaban terbuka wawancara, kamu bisa pakai coding tematik.
Ingat ya, pilih teknik sesuai dengan pertanyaan penelitianmu. Jangan sampai kamu cuma asal pakai teknik karena “keren” didengar. Nanti malah gak nyambung sama tujuan risetmu!
e. Interpretasi: Jangan Cuma Dapet Angka, Tapi Pahami Maknanya
Oke, setelah semua teknik dijalankan, kamu bakal dapet hasil. Tapi pekerjaanmu belum selesai, bestie. Sekarang kamu harus menafsirkan hasil tersebut dengan jernih.
Misalnya: Hasil regresi menunjukkan bahwa motivasi belajar berpengaruh signifikan terhadap IPK. Terus kamu harus tanya ke diri sendiri: “Kenapa bisa begitu? Apakah ini sesuai dengan teori? Apakah ini konsisten dengan penelitian sebelumnya?”
Interpretasi ini biasanya kamu tulis di Bab 4 dan Bab 5. Jadi pastikan kamu gak asal copy-paste hasil output, tapi juga memberikan narasi logis dan ilmiah tentang maknanya.
4. Menghadapi Tantangan dalam Teknik Analisis Data Tesis: Jangan Takut, Ada Solusinya!
Pernah gak sih kamu udah semangat ngumpulin data, tapi begitu buka file-nya… ternyata kosong separuh, atau jawabannya gak masuk akal? Atau pas mau pakai SPSS malah error terus dan kamu jadi pingin banting laptop?
Yap, namanya juga proses analisis data, pasti ada aja tantangannya. Tapi tenang, di bagian ini kita bakal bahas tantangan-tantangan umum yang sering terjadi saat kamu menerapkan teknik analisis data, dan tentu aja… gimana cara ngatasinnya.
a. Data Tidak Lengkap: Mimpi Buruk Setiap Peneliti
Ini masalah yang paling umum dan paling nyebelin. Udah capek-capek sebar kuesioner atau wawancara, ternyata datanya gak lengkap. Misalnya ada responden yang skip pertanyaan penting atau ada rekaman wawancara yang rusak.
Solusi:
- Gunakan teknik imputasi (kalau kamu main di kuantitatif) untuk menggantikan data kosong dengan nilai estimasi.
- Kalau di kualitatif, kamu bisa validasi ulang dengan responden atau triangulasi ke narasumber lain.
b. Outlier: Si Anak Aneh yang Gak Bisa Diabaikan
Outlier itu data yang nilainya jauh banget dari yang lain. Misalnya semua pengeluaran mahasiswa ada di kisaran 2–3 juta, tapi ada satu yang jawab 15 juta. Bisa jadi itu salah input, atau memang dia anak sultan.
Solusi:
- Cek dulu, itu kesalahan input atau memang fakta?
- Kalau salah, perbaiki. Kalau fakta, pertimbangkan untuk dikeluarkan dari analisis jika benar-benar mempengaruhi hasil.
c. Variabel yang Bingungin
Kadang kamu sendiri bingung: “Sebenernya variabel ini tuh independen apa dependen ya?” atau “Aku harus ukur ini pakai skala Likert atau nominal ya?”
Solusi:
- Balik ke teori dan tujuan penelitianmu.
- Konsultasikan ke pembimbing atau expert di bidangnya.
- Gunakan buku metodologi atau panduan jurnal ilmiah sebagai referensi.
d. Software Error atau Gak Paham Cara Pakainya
Masalah klasik. Kamu buka SPSS atau NVivo, terus ngeliatin layarnya doang kayak liat peta harta karun tanpa petunjuk.
Solusi:
- Ikut pelatihan dasar (banyak yang gratis di YouTube, bestie!)
- Baca buku panduan penggunaan software
- Konsultasi dengan teman atau komunitas riset
e. Gak Percaya Diri Sama Hasil Analisis
Ini masalah mental. Kamu udah ngolah data dengan benar, tapi tetap merasa “kayaknya salah deh”, atau takut dosen bilang “ini salah teknik!”
Solusi:
- Lakukan uji validitas dan reliabilitas (untuk kuantitatif)
- Validasi hasil analisis dengan narasumber atau mentor (untuk kualitatif)
- Percaya pada proses. Selama kamu lakukan dengan logis dan sesuai prosedur, gak ada yang perlu ditakuti.
5. Visualisasi Data: Biar Gak Cuma Kamu yang Paham, Tapi Semua Orang Juga
Pernah gak sih kamu liat hasil penelitian yang isinya cuma tumpukan angka atau teks panjang-panjang tanpa jeda, terus kamu langsung auto tutup tab? Nah, itu dia pentingnya visualisasi data. Karena sejujurnya, otak kita jauh lebih cepat memahami gambar daripada teks.
Visualisasi data adalah cara menyajikan hasil analisis dalam bentuk yang lebih visual, seperti:
- Grafik batang, garis, pie chart
- Tabel frekuensi
- Diagram tema (buat kualitatif)
- Heatmap, scatterplot, dan lainnya
Dan ini bukan cuma biar skripsi kamu keliatan “niat”, tapi juga biar dosen atau pembaca bisa nangkep maksud data kamu dengan cepat. Gak semua orang doyan baca angka, tapi hampir semua orang bisa ngerti pesan dari grafik yang jelas.
a. Buat Kuantitatif: Grafik Itu Temanmu
Kalau kamu pake metode kuantitatif, grafik dan tabel itu udah jadi makanan sehari-hari. Jangan asal comot grafik dari SPSS, pastikan kamu pilih yang paling relevan sama pesan yang mau kamu sampaikan.
Misalnya:
- Bar chart buat nunjukkin perbandingan antar kelompok
- Line chart buat nunjukin tren atau perubahan dari waktu ke waktu
- Pie chart (walau sering disalahgunakan) bisa dipake kalau kamu pengen ngeliatin proporsi sederhana
Pastikan juga kamu jelasin isi grafiknya, jangan lempar doang ke pembaca tanpa narasi. Minimal kasih satu paragraf penjelasan di bawah grafik.
b. Buat Kualitatif: Visualisasi Bisa Tetap Keren
Buat kamu yang pake metode kualitatif, visualisasi juga tetap penting lho. Gak harus grafik angka, kamu bisa sajikan data dalam bentuk:
- Tabel kode dan tema
- Diagram pohon (tree diagram) untuk menunjukkan relasi antar tema
- Mind map buat tunjukkin hasil interpretasi kamu
Contohnya: kamu mewawancarai 10 mahasiswa tentang stres skripsi. Dari hasil coding, kamu dapet 3 tema utama: tekanan dosen, self-doubt, dan manajemen waktu. Nah, ini bisa kamu tampilkan dalam bentuk tabel atau diagram. Visual seperti ini bikin pembaca makin paham alur berpikir kamu.
c. Software Bantuannya Banyak Banget
Gak perlu jago desain buat bisa bikin visualisasi kece. Kamu bisa pake:
- SPSS atau Excel buat grafik dasar
- Canva atau ChartGo buat tampilan lebih manis
- NVivo buat grafik analisis tematik kualitatif
- Google Data Studio buat laporan interaktif
Pilih software yang paling kamu nyamanin, dan pastikan hasil akhirnya tetap sesuai dengan format akademik ya.
d. Keep It Simple, Jelas, dan Estetik
Jangan lebay. Visualisasi yang bagus itu harus:
- Relevan
- Gak norak
- Mudah dibaca
Hindari warna terlalu mencolok atau layout yang bikin bingung. Fokus utama adalah membantu pembaca, bukan malah bikin mereka pusing.
e. Masukin ke Bab 4 dan Lampiran
Grafik atau tabel gak boleh berdiri sendiri. Tempelin di bagian hasil analisis (Bab 4) dan/atau lampiran. Kasih penjelasan lengkap di narasi utama. Jangan lupa nomor dan judul tabel/grafik harus sesuai format kampusmu, ya!
6. Tips Efektif Menerapkan Teknik Analisis Data Biar Tesismu Makin Ciamik
Nah, kita masuk ke bagian yang ditunggu-tunggu: tips jitu biar kamu gak tenggelam di lautan data. Buat kamu yang udah di tahap ini, percaya deh, ini bukan cuma soal skill teknis. Tapi juga soal mindset dan strategi.
a. Tetap Terorganisir dari Awal Sampai Akhir
Percaya atau enggak, hal sederhana kayak file yang rapi bisa nyelametin kamu dari stres berhari-hari. Simpan semua data, file analisis, output software, dan catatan coding dalam folder yang terstruktur. Pake nama file yang jelas dan konsisten.
Contoh:
markdownSalinEdit/data-kuantitatif/
- kuesioner-mentah.xlsx
- cleaned-data.csv
- output-SPSS.sav
Dengan begitu, saat kamu butuh revisi atau dicecar dosen, kamu tinggal buka file-nya. Gak panik, gak drama.
b. Jangan Lupa Uji Model
Kalau kamu pake metode statistik, jangan cuma berhenti di output utama. Uji dulu modelmu: apakah data kamu normal? Ada multikolinearitas? Cocok gak antara model sama data? Semua ini penting buat nunjukkin bahwa teknik analisis data yang kamu pilih beneran tepat sasaran.
Jangan takut untuk bilang ke pembimbing: “Saya sudah lakukan uji validitas, reliabilitas, dan uji asumsi klasik.” Dijamin mereka bakal impressed.
c. Konsultasi Itu Penting (Banget!)
Jangan jadi peneliti sok kuat. Kalau kamu ragu, bingung, atau stuck, segera konsultasi. Entah itu ke pembimbing, teman yang udah lulus duluan, atau bahkan ke konsultan statistik. Bahkan sekarang banyak lembaga yang bisa bantu kamu secara profesional.
Gak usah malu. Justru itu tanda kamu serius dan mau belajar. Ingat, skripsi/tesis bukan pertunjukan solo. Itu proyek akademik yang emang butuh validasi dari berbagai pihak.
d. Belajar dari Penelitian Sebelumnya
Cari referensi tesis yang topiknya mirip sama kamu. Lihat mereka pakai teknik analisis apa, gimana cara mereka menulis hasil analisis, dan bagaimana mereka menafsirkan data. Ini bisa jadi “peta jalan” buat kamu.
Tapi ingat ya, jangan dijiplak. Jadikan referensi sebagai panduan, bukan contekan.
e. Waktu adalah Sahabat (Kalau Kamu Disiplin)
Jangan nunggu data selesai dulu baru mulai belajar analisis. Kamu bisa sambil jalan: waktu nyusun kuesioner, udah mikirin skala apa yang cocok; waktu wawancara, udah tahu tema yang mau dicari.
Jangan sampai kamu panik pas deadline udah deket tapi belum paham teknik analisis data yang harus kamu pakai. Lebih baik nyicil pelan-pelan daripada ngebut tapi gak ngerti.
7. Teknik Analisis Data Bukan Cuma Buat Tesis, Tapi Juga Buat Kariermu Nanti
Oke, mari kita jujur. Banyak mahasiswa mikir kalau teknik analisis data itu ya cuma buat nyelesain skripsi atau tesis. Padahal, skill ini bisa jadi senjata kamu buat survive di dunia kerja nanti, lho. Bahkan banyak profesi yang sekarang lagi hype banget justru lahir dari kemampuan ngolah dan baca data.
Contohnya?
- Data analyst
- UX researcher
- Market researcher
- Business intelligence specialist
- Digital marketing specialist
Semua pekerjaan itu butuh orang yang ngerti gimana cara mengolah data, membaca pola, bikin laporan berbasis insight, dan mengkomunikasikannya dalam bentuk yang jelas dan menarik.
Jadi, kalau kamu sekarang lagi belajar teknik analisis data buat tesis, anggap aja ini pemanasan sebelum kamu terjun ke dunia kerja. Kamu bukan cuma lagi nyusun tugas akhir, tapi juga lagi investasi skill yang mahal banget nilainya.
8. Kesalahan Umum Saat Analisis Data dan Cara Menghindarinya
Biar kamu gak ngulangin kesalahan yang udah banyak dilakukan mahasiswa lain, nih aku kasih beberapa common mistake saat melakukan analisis data, plus solusinya:
a. Asal Pilih Teknik Analisis
Banyak yang mikir, “Yang penting pakai statistik, biar keliatan keren.” Padahal belum tentu cocok dengan tujuan penelitian. Hasilnya? Salah semua.
Solusi: Mulai dari pertanyaan penelitiannya dulu. Baru dari situ ditarik ke teknik yang sesuai.
b. Terlalu Bergantung Sama Software
Software memang bantu banget, tapi bukan berarti kamu gak perlu ngerti cara kerjanya. Kadang mahasiswa cuma klik-klik tanpa tahu maksud output-nya.
Solusi: Baca buku atau tutorial. Pahami dasar-dasar statistik atau metode kualitatif yang kamu pakai.
c. Gak Konsisten Antara Bab 3 dan Bab 4
Di Bab 3 bilangnya pakai regresi, tapi di Bab 4 malah keluar uji korelasi. Nah, ini bikin dosen bingung (dan kesel).
Solusi: Sebelum nulis Bab 4, baca ulang Bab 3. Pastikan teknik yang kamu pakai sesuai dengan metode yang udah kamu deklarasikan.
d. Gak Ngerti Makna Angka
Angka itu bukan hasil akhir. Angka itu baru bahan mentah buat insight. Banyak yang berhenti di “nilai signifikansi = 0.021” tanpa ngerti apa artinya buat penelitian.
Solusi: Selalu tanya ke diri sendiri, “So what?” setelah dapet angka. Apa artinya angka itu terhadap rumusan masalah dan hipotesis?
e. Malas Revisi
Pas dikritik pembimbing atau penguji, malah baper. Padahal revisi itu proses memperbaiki hasil biar makin top.
Solusi: Anggap aja revisi itu kayak upgrade versi. Dari beta version jadi final release. Terima masukan, revisi dengan ikhlas, dan hasilnya bakal jauh lebih solid.
Penutup: Jangan Takut dengan Teknik Analisis Data, Peluk Aja!
Sampai sini, kamu udah dapet gambaran yang lengkap banget tentang dunia teknik analisis data—dari dasar-dasarnya, perbedaan pendekatan kuantitatif dan kualitatif, jenis-jenis teknik yang bisa kamu pilih, langkah demi langkah proses analisis, tantangan-tantangan real di lapangan, sampai tips biar kamu gak salah langkah.
Kalau kamu lagi ngerjain tesis dan ngerasa teknik analisis data itu kayak monster yang susah dideketin, coba ubah mindset-nya. Jangan dijauhi, tapi dipelajari dan dijinakkan pelan-pelan. Karena begitu kamu paham, teknik analisis data justru bisa jadi bagian paling satisfying dari proses penelitianmu.
Dan ingat, teknik analisis data tesis itu bukan skill sekali pakai. Ini bekal berharga yang bakal terus kamu butuhkan di masa depan. Bahkan buat kamu yang gak kerja di dunia riset sekalipun, kemampuan berpikir kritis dan analitis dari proses ini akan bantu kamu ambil keputusan yang lebih bijak di kehidupan nyata.
