Reduksi Data Adalah: Teknik, Manfaat, dan Contoh

Dalam penelitian kualitatif, data yang dikumpulkan umumnya sangat banyak dan kompleks. Maka dari itu, perlu dilakukan reduksi data untuk membantu peneliti mengeliminasi informasi yang tidak relevan dan menyusun informasi yang penting sehingga lebih mudah untuk dianalisis.

Reduksi data merupakan suatu proses yang sering terjadi dalam penelitian. Reduksi data adalah langkah krusial yang dilakukan untuk mengoptimalkan efektivitas dan efisiensi penelitian. Untuk memahami tentang reduksi data, mari simak artikel berikut.

Pengertian Reduksi Data

Apa itu reduksi data? Reduksi data merupakan suatu proses yang membuat informasi berubah menjadi lebih sederhana. Reduksi data dilakukan untuk mengurangi jumlah data. Sehingga, lebih mudah untuk membuat kesimpulan berdasarkan data tersebut.

Reduksi data adalah proses pemilihan, penyederhanaan, dan pengabstrakan data. Proses ini dilakukan selama proses pengumpulan data masih berlangsung. Data tidak perlu dibuang sedangkan data yang diperlukan akan diorganisir sedemikian rupa. Dalam proses ini, peneliti harus memutuskan bagian mana yang perlu dipertahankan atau dibuang.

Jadi, reduksi data merupakan proses memilih, menyederhanakan, merangkum, dan memfokuskan data mentah yang didapatkan dari lapangan menjadi data yang lebih relevan dan bermakna. Reduksi data mengelola data agar tidak membingungkan, mengarahkan analisis agar fokus pada tujuan penelitian, dan menghindari bias dan informasi yang tidak relevan.

Reduksi data harus dilakukan dengan hati-hati. Selain itu, dibutuhkan pertimbangan yang matang. Sehingga, informasi yang esensial tidak hilang. Data reduksi dapat menghasilkan gambaran yang spesifik. Reduksi data dapat membantu peneliti menyusun laporan penelitian dengan baik.

Teknik Reduksi Data

Berikut ini adalah teknik reduksi data.

1. Koding (Coding)

Koding memberi tanda pada bagian-bagian yang penting dari data dengan kode tertentu. Hal ini dilakukan untuk mengidentifikasi tema, pola, atau kategori. Contohnya, dari wawancara muncul kode, seperti dukungan keluarga, kendala usaha, dan motivasi.

2. Kategorisasi

Ke dalam kategori yang sama, kode-kode yang serupa dikelompokkan. Contohnya, dalam kategori tantangan produksi, ada beberapa kode, seperti bahan mahal, kurang waktu, dan capek. Jadi, kategorisasi menyatukan potongan-potongan data yang mempunyai makna serupa untuk memudahkan interpretasi.

3. Seleksi Data (Data Selection)

Teknik ini merupakan cara yang paling sederhana untuk melakukan reduksi data. Dari data yang telah dikumpulkan, dipilih data yang relevan dengan fokus atau rumusan masalah penelitian. Kemudian, data yang tidak mendukung analisis dieliminasi. Teknik ini mudah untuk diterapkan dan dapat mengurangi volume data secara signifikan.

4. Agregasi Data (Data Aggregation)

Dari wawancara, catatan lapangan, atau dokumen, dibuat ringkasan yang fokus pada makna inti. Data dari berbagai sumber digabung, dirangkum, dan disatukan menjadi bentuk yang lebih ringkas dan bermakna.

Biasanya, teknik ini digunakan dalam penelitian kuantitatif, statistik, business intelligence, dan analisis data besar. Teknik ini sangat efektif untuk mengurangi volume data dan menyediakan gambaran yang lebih ringkas.

5. Penggunaan Narasi Tematik

Narasi tematik merupakan teknik menyusun hasil temuan dalam bentuk cerita berdasarkan tema utama. Teknik ini digunakan untuk menyampaikan hasil analisis dengan jelas dan memberi makna menyeluruh terhadap temuan penelitian.

6. Ekstraksi Fitur (Feature Extraction)

Ekstraksi fitur adalah membuat fitur baru dari data asli yang lebih relevan dan informatif untuk analisis. Biasanya, teknik ini digunakan dalam machine learning dan AI, pengolahan citra dan suara, analisis statistik, dan big data. Jika diterapkan, teknik ini bisa menyediakan fitur yang lebih bermakna dan meningkatkan kinerja model.

7. Reduksi Dimensi (Dimensionality Reduction)

Dengan teknik ini, jumlah variabel atau fitur dikurangi dalam dataset. Umumnya, teknik tersebut diterapkan ketika dataset mempunyai terlalu banyak fitur dan ingin membuat analisis yang lebih cepat. Teknik tersebut sangat efektif untuk mengurangi kompleksitas data.

8. Diskretisasi (Discretization)

Diskritisasi mengubah data numerik kontinu menjadi data kategorik. Contoh nya, data suhu diubah menjadi “Panas”, “Hangat”, dan “Dingin”. Teknik tersebut berguna untuk beberapa algoritma yang hanya menerima data kategorikal.

9. Kompresi Data (Data Compression)

Metode ini bisa mengurangi ukuran file atau data. Penerapan metode ini dapat mengurangi kebutuhan penyimpanan secara signifikan. Tujuan kompresi data adalah menghemat ruang penyimpanan, mempercepat pengiriman data, meningkatkan efisiensi sistem informasi, dan mengurangi biaya penyimpanan.

Manfaat Reduksi Data

Reduksi data mempunyai beberapa manfaat yang signifikan. Berikut ini merupakan sejumlah manfaat reduksi data dalam penelitian.

1. Meningkatkan Efisiensi Penelitian

Manfaat reduksi data yaitu meningkatkan efisiensi penelitian. Sehingga, penelitian akan berfokus pada informasi yang paling relevan dan membuat proses analisis dan interpretasi data menjadi lebih cepat. 

2. Menjaga Fokus Penelitian

Manfaat lainnya adalah reduksi data dapat menjaga fokus penelitian sehingga tetap terarah dan tidak menyimpang ke hal-hal yang kurang relevan. Peneliti tidak akan terdistraksi dengan data yang berlebihan atau kurang signifikan.

3. Memberikan Kemudahan

Mengidentifikasi dan mengatasi kesalahan dalam dataset bisa dilakukan melalui reduksi data. Data yang lebih ringkas dan terorganisir membuat kita lebih mudah melihat pola-pola abnormal yang mungkin tersembunyi di data mentah. Data yang tidak relevan dikurangi sehingga kualitas penelitian meningkat.

4. Meningkatkan Dampak Penelitian

Berfokus pada data yang relevan dapat meningkatkan dampak penelitian. Hasil penelitian yang lebih fokus dan ringkas akan lebih gampang dimengerti oleh pembaca. Sehingga, pesan dari penelitian yang kamu lakukan bisa tersampaikan dengan baik.

5. Meningkatkan Kualitas Analisis

Reduksi data membantu meningkatkan kualitas analisis karena menyusun dan menyederhanakan informasi sehingga mempermudah peneliti dalam melakukan analisis. Analisis akan menjadi lebih mendalam jika berfokus pada data yang relevan.

6. Membantu Melindungi Privasi Subjek Penelitian

Manfaat lainnya adalah memberikan perlindungan terhadap privasi subjek penelitian yang memakai data pribadi. Penggunaan data yang benar-benar diperlukan dapat meminimalkan risiko pelanggaran privasi.

Baca Juga:

• 6 Perbedaan Subjek dan Objek Penelitian yang Perlu Diketahui
• 5 Rekomendasi Buku Metode Penelitian Kualitatif Best Seller

Contoh Reduksi Data

Agar lebih paham, kami akan menyajikan contoh reduksi data dalam penelitian kualitatif.

Data Mentah (Transkrip Wawancara)

• “Saya merasa sekolah ini sangat baik. Namun, fasilitasnya kurang lengkap. Guru-guru yang mengajar juga ramah.”
• “Menurut saya, fasilitas di sekolah ini membutuhkan perbaikan. Tetapi, suasana belajarnya sangat nyaman dan guru-gurunya sangat baik.”
• “Fasilitas sekolahnya masih kurang. Namun, lingkungan kelasnya sangat kondusif. Guru-gurunya sangat membantu.”

Langkah Reduksi Data

• Koding (Coding)

1. Fasilitas masih kurang lengkap
2. Guru sangat baik, ramah, dan membantu
3. Lingkungan belajar kondusif

• Kategorisasi

1. Kategori 1: Fasilitas Sekolah
2. Kategori 2: Kualitas Guru
3. Kategori 3: Lingkungan Belajar

• Penyusunan Tema

Tema Utama: Kelebihan dan Kekurangan Sekolah

Hasil Reduksi Data

Kategori	Temuan Singkat
Fasilitas Sekolah	Fasilitas masih kurang lengkap
Kualitas Guru	Guru ramah, baik, dan membantu
Lingkungan Belajar	Suasana nyaman dan kondusif

Itulah pembahasan dari Deepublish Store mengenai reduksi data. Kamu bisa menulis komentar dan pertanyaan di kolom yang tersedia. Tekan tombol share untuk membagikan informasi ini kepada teman-temanmu.

Sumber:

Populix. https://info.populix.co/articles/reduksi-data-adalah/ diakses pada 16 Mei 2025

Penerbit Deepublish. https://penerbitdeepublish.com/reduksi-data-adalah/ diakses pada 16 Mei 2025

STAIDA Sumsel. https://staidasumsel.ac.id/reduksi-data-penyajian-data-dan-penarikan-kesimpulan-dalam-penelitian-kualitatif/ diakses pada 16 Mei 2025