Triangulasi Data

Triangulasi data adalah metodologi yang digunakan untuk meningkatkan validitas dan reliabilitas suatu penelitian dengan menggabungkan data dari berbagai sumber, metode, atau teori.

Data Analytics

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

IKUT KURSUS GRATIS

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Apa itu Triangulasi Data?

triangulasi data adalah

Triangulasi data adalah metodologi yang digunakan untuk meningkatkan validitas dan reliabilitas suatu penelitian dengan menggabungkan data dari berbagai sumber, metode, atau teori.

Melalui triangulasi data, peneliti mengumpulkan dan menganalisis data dari sumber yang berbeda dan menggunakan berbagai metode dan teori. Tujuannya adalah untuk memvalidasi hasil dan mengurangi potensi bias yang dapat muncul dari penggunaan satu metode atau sumber.

Triangulasi data digunakan terutama dalam penelitian kualitatif, namun juga umum dijumpai dalam penelitian kuantitatif

Jenis-jenis Triangulasi Data

Terdapat 4 jenis utama triangulasi data, yaitu:

jenis-jenis triangulasi data

#1 Methodological Triangulation

Triangulasi ini menggunakan beberapa metode penelitian untuk mempelajari suatu situasi atau fenomena. Dengan menggunakan beberapa metode, peneliti dapat memvalidasi hasil dan mengurangi potensi bias yang dapat muncul dari penggunaan satu metode. 

Sebagai contoh, seorang peneliti dapat menggunakan survei dan wawancara untuk mengumpulkan data tentang topik tertentu. 

#2 Data Source Triangulation 

Triangulasi ini menggunakan data dari berbagai sumber untuk menjawab pertanyaan penelitian. Misalnya, seorang peneliti dapat menggunakan catatan arsip dan observasi lapangan untuk mempelajari sejarah suatu tempat atau peristiwa tertentu. 

Dengan menggunakan berbagai sumber, peneliti dapat memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif tentang pertanyaan penelitian dan mengurangi potensi bias dari penggunaan satu sumber.

#3 Investigator Triangulation

Triangulasi ini menggunakan banyak investigator atau peneliti untuk mengumpulkan dan menganalisis data. Sebagai contoh, seorang peneliti dapat mengajak rekannya untuk melakukan wawancara dengan peserta penelitian dengan tujuan memvalidasi hasil.

#4 Theory Triangulation

Triangulasi ini menggunakan berbagai teori  untuk menganalisis suatu hasil dengan tujuan mengecek validitasnya. 

Sebagai contoh, seorang peneliti dapat menggunakan perspektif sosiologis dan psikologis sosial untuk menganalisis data tentang dinamika sosial suatu kelompok dalam masyarakat.

Contoh Triangulasi 

Sebagai contoh, seorang digital marketer ingin menganalisis keefektifan suatu social media campaign terhadap traffic website perusahaan. Maka, dia  dapat melakukan triangulasi data dengan cara: 

  • Methodological triangulation: Dia dapat menggunakan metode kuantitatif dan kualitatif untuk mengumpulkan data. Misalnya, dia bisa menganalisis data traffic web menggunakan Google Analytics (data kuantitatif) dan melakukan wawancara kepada pengikut media sosial perusahaan untuk mengumpulkan wawasan tentang penggunaan media sosial mereka (data kualitatif).
  • Data source triangulation: Dia dapat mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti analytics website, analytics media social, dan survei. Dengan menggunakan berbagai sumber, dia bisa melakukan triangulasi data untuk memvalidasi hasilnya.
  • Investigator triangulation: Dia dapat mengajak rekan sesama digital marketer untuk menganalisis data. Sebagai contoh, dia bisa meminta satu anggota untuk menganalisis data traffic web, sementara rekan lainnya melakukan survei dengan pengikut media sosial perusahaan supaya dapat mengurangi dampak bias individu.
  • Theory triangulation: Dia dapat menggunakan beberapa teori untuk menganalisis data. Misalnya, dia dapat memakai teori pengaruh sosial dan teori psikologis untuk meneliti bagaimana social media campaign memengaruhi traffic web.

Penutup

Triangulasi data adalah teknik yang berguna untuk meningkatkan validitas, reliabilitas, dan kredibilitas penelitian kualitatif maupun kuantitatif. 

Dengan menggunakan berbagai sumber, metode, dan teori untuk mengumpulkan dan menganalisis data, peneliti juga dapat memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif tentang risetnya. 

Maka dari itu, peneliti sebaiknya melakukan triangulasi data untuk memperoleh hasil yang dapat dipercaya dan mendetail. 

FAQ (Frequently Asked Question)

Apa pentingnya triangulasi data dalam penelitian kualitatif?

Berikut ini adalah beberapa manfaat triangulasi data dalam penelitian kualitatif: 

  • Meningkatkan kredibilitas hasil

Triangulasi data dapat membantu meningkatkan kredibilitas hasil penelitian kualitatif dengan menggunakan berbagai sumber atau metode untuk mengkonfirmasi hasilnya.

Dengan menggunakan sumber atau metode yang berbeda untuk mengumpulkan data, peneliti dapat mengurangi dampak bias atau kesalahan yang disebabkan oleh penggunaan satu sumber atau metode saja.

  • Memperoleh hasil  yang dapat dipertanggungjawabkan

Triangulasi data dapat membantu meningkatkan reliabilitas penelitian kualitatif dengan memberikan hasil yang konsisten melalui berbagai sumber atau metode. 

Dengan demikian, seorang peneliti dapat memastikan bahwa hasilnya tidak dipengaruhi oleh kebetulan.

  • Memberikan pemahaman yang lebih komprehensif

Triangulasi data dapat membantu memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang suatu fenomena untuk mengeksplorasi berbagai aspek yang terkait. Melalui triangulasi, seorang peneliti dapat melakukan analisis penelitian secara lebih mendalam.

  • Memvalidasi data kualitatif

Triangulasi data dapat membantu memvalidasi data kualitatif dengan menggunakan berbagai sumber atau metode untuk mengkonfirmasi hasil. Hal ini dapat meningkatkan keyakinan bahwa hasil tersebut akurat.

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:

Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:
Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:

Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Kata kunci lainnya

Mulai karirmu dalam

Data Analytics

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
ikut kursus gratis
Menu