Interpretasi: Pengertian, Tahap, dan Contoh dalam Penelitian beserta Sumber [PDF]

Pendahuluan

Dalam sebuah penelitian, data yang terkumpul tidak akan berarti banyak tanpa adanya proses penafsiran. Angka, transkrip wawancara, hasil observasi, maupun dokumen hanya berupa catatan mentah jika tidak diberi makna. Di sinilah interpretasi berperan sebagai jembatan penting untuk mengubah data menjadi pengetahuan yang bermakna. Melalui interpretasi, peneliti tidak sekadar menyajikan temuan, tetapi juga menjelaskan apa arti di balik data tersebut, bagaimana hubungan antarvariabel, serta implikasi yang bisa ditarik dari hasil penelitian.

Peran interpretasi semakin krusial karena penelitian tidak hanya berorientasi pada pengumpulan fakta, tetapi juga pada upaya memahami fenomena secara mendalam. Baik dalam penelitian kuantitatif yang berbasis angka maupun penelitian kualitatif yang berbasis makna, interpretasi selalu hadir untuk menautkan data dengan teori, konteks sosial, dan realitas lapangan. Oleh karena itu, pembahasan mengenai pengertian, tahapan, hingga contoh interpretasi sangat penting agar peneliti maupun pembaca dapat melihat bagaimana sebuah penelitian menghasilkan pemahaman yang utuh dan relevan.

Definisi Menurut KBBI

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), interpretasi diartikan sebagai “pemberian kesan, pendapat, atau pandangan teoretis terhadap sesuatu; tafsiran”. [Lihat sumber Disini] Kata interpretasi juga menunjukkan proses atau cara menafsirkan; artinya interpretasi tidak hanya sebuah hasil akhir, tetapi mencakup seluruh aktivitas memberi makna terhadap objek, fenomena, atau data. [Lihat sumber Disini]

Jadi dari sudut bahasa, interpretasi bukan sekadar “menerjemahkan” apa yang tampak, tetapi mengungkap opini, pola pikir teoritis, dan tafsiran yang berada di balik fenomena.

Definisi Umum & Kontekstual dalam Penelitian

Secara umum dalam konteks penelitian, interpretasi adalah proses memberi makna terhadap data atau temuan penelitian yang telah melalui tahap pengolahan (analisis, kategorisasi). Bukan sekadar menyajikan angka atau temuan mentah, interpretasi menyusunnya menjadi pemahaman yang kaya, menghubungkan variabel satu dengan lainnya, dan menafsirkan apa yang “dikatakan” data tersebut dalam konteks penelitian.

Misalnya, angka korelasi positif antara variabel X dan Y tidak hanya dibaca sebagai “X dan Y saling berkaitan”, melainkan ditafsirkan bahwa dalam konteks studi tertentu (misalnya pendidikan, sosial), variabel X secara teoritis atau praktis memberi pengaruh terhadap variabel Y — mengapa, kapan, dan dalam kondisi apa pengaruh itu muncul.

Menurut Penerbit Deepublish, interpretasi data melibatkan rangkaian proses di mana data diperiksa, dibandingkan, dan dihubungkan dengan teori untuk menghasilkan kesimpulan yang relevan. [Lihat sumber Disini] Sumber lain (UMA / BPMPP) menyebut bahwa interpretasi data adalah proses meninjau data melalui beberapa tahapan yang sudah ditetapkan sebelumnya untuk membantu memberikan makna kepada data tersebut. [Lihat sumber Disini]

Lebih jauh, interpretasi juga kadang dijelaskan sebagai proses kognitif yang melibatkan pemikiran reflektif, pertanyaan kritis, dan hubungan dengan literatur atau teori agar temuan data tidak sekadar “ada”, tetapi bisa dihubungkan dengan wawasan yang lebih luas. [Lihat sumber Disini]

Definisi Menurut Para Ahli & Literatur Akademis

• Dalam dokumen metodologi riset sejarah (repository UPI), interpretasi dijelaskan sebagai tahap ketika fakta-fakta yang sudah disaring dan diverifikasi disusun menjadi narasi holistik yang bisa dipertanggungjawabkan dalam kerangka sejarah. [Lihat sumber Disini]

• Literatur Metodologi Penelitian Kualitatif menyebut bahwa penelitian kualitatif secara inheren mengandung unsur interpretatif — peneliti tidak sekadar mencatat fenomena, tetapi memberi makna terhadap simbol, narasi, konteks, serta relasi sosial. [Lihat sumber Disini]

• Dalam artikel Analisis dan Interpretasi Data Riset Berbasis Digital (2023), interpretasi dijelaskan sebagai tahap untuk menafsirkan data digital yaitu menemukan tren, pola, dan makna di balik angka agar bisa dinarasikan dan dipahami. [Lihat sumber Disini]

• Literatur metode penelitian sering mengaitkan interpretasi dengan pendekatan induktif  yaitu membiarkan makna muncul dari data sendiri (data-driven) daripada memaksakan teori dari luar secara kaku. Dalam proses itu, teori dan literatur menjadi alat bantu, bukan diktator makna. (lihat diskusi metodologi kualitatif di berbagai literatur) [Lihat sumber Disini]

Tahap Interpretasi dalam Penelitian

Interpretasi dalam penelitian bukanlah langkah tunggal yang muncul secara instan, melainkan rangkaian proses bertahap yang berlangsung sejak peneliti mulai berinteraksi dengan data hingga penarikan kesimpulan akhir. Setiap tahap memiliki perannya masing-masing dalam membentuk pemahaman yang utuh dan mendalam.

1. Pengumpulan dan Penyaringan Data (Pra-Interpretasi)

Tahap pertama dimulai dari pengumpulan data penelitian, baik berupa wawancara, observasi, dokumen, maupun data kuantitatif. Namun, tidak semua data yang terkumpul bisa langsung digunakan. Peneliti harus melakukan penyaringan untuk memastikan bahwa data tersebut kredibel, relevan, dan sesuai kebutuhan. Proses ini sering melibatkan validasi sumber, kritik eksternal dan internal (terutama dalam penelitian sejarah), serta teknik triangulasi pada penelitian kualitatif. Misalnya, hasil wawancara perlu dicek dengan dokumen tertulis atau observasi lapangan agar tidak terjadi bias. Dalam repository Universitas Pendidikan Indonesia (UPI), tahap ini dijelaskan sebagai upaya untuk menyeleksi fakta sebelum disusun menjadi narasi sejarah yang sahih. ([Lihat sumber Disini])

2. Reduksi, Klasifikasi, dan Kategorisasi Data

Setelah data terkumpul dan divalidasi, peneliti masuk ke tahap reduksi data, yaitu menyaring informasi yang dianggap tidak relevan, kemudian mengorganisasi sisanya ke dalam kategori atau tema tertentu. Reduksi data bukan berarti membuang informasi secara sembarangan, melainkan menyederhanakan agar pola yang lebih besar dapat terlihat. Pada penelitian kualitatif, reduksi ini menghasilkan tema-tema utama yang akan menjadi fokus interpretasi. Menurut Miles & Huberman (dikutip dalam berbagai literatur metodologi), reduksi data adalah bagian integral dari analisis yang berlangsung terus-menerus sepanjang penelitian. ([Lihat sumber Disini])

3. Tahap Inti: Interpretasi dan Pemberian Makna

Pada tahap ini, peneliti mulai menafsirkan data. Data yang sudah terklasifikasi tidak lagi dipandang sebagai informasi mentah, tetapi dipahami dalam kerangka teori, konteks sosial, dan pengalaman peneliti. Misalnya, ketika peneliti menemukan kutipan wawancara yang menunjukkan kekecewaan siswa terhadap metode pembelajaran, interpretasi bukan sekadar mencatat adanya “kekecewaan”, tetapi mencoba menjelaskan faktor penyebab, implikasi terhadap proses belajar, serta relevansinya dengan teori pendidikan. Dalam penelitian digital, interpretasi juga melibatkan pembacaan tren dan pola, seperti yang dijelaskan dalam publikasi Analisis dan Interpretasi Data Riset Berbasis Digital (2023) yang menekankan pentingnya membaca makna di balik angka statistik atau data daring. ([Lihat sumber Disini])

4. Penyusunan Narasi Interpretatif

Setelah peneliti memberi makna, langkah berikutnya adalah menyusun narasi interpretatif. Narasi ini berfungsi sebagai jembatan antara data empiris dan kerangka teoritis. Peneliti tidak hanya menyajikan fakta atau angka, tetapi juga menuliskan cerita penelitian: bagaimana fenomena terjadi, mengapa data menunjukkan hasil tertentu, serta bagaimana semua itu dihubungkan dengan teori. Menurut UPI Repository, penyusunan narasi ini penting agar fakta-fakta tidak berdiri sendiri, melainkan membentuk pemahaman yang koheren dan bisa dipertanggungjawabkan secara akademik. ([Lihat sumber Disini])

5. Verifikasi dan Validasi Interpretasi

Interpretasi yang dihasilkan peneliti tidak bisa langsung dianggap final. Harus ada proses verifikasi dan validasi untuk memastikan bahwa tafsiran tersebut tidak hanya sesuai keinginan peneliti. Cara yang umum digunakan adalah triangulasi data (menggunakan berbagai sumber atau metode untuk menguji konsistensi), member check (meminta responden atau partisipan menilai kebenaran tafsiran peneliti), atau diskusi dengan kolega/ahli untuk menguji logika argumentasi. Dengan cara ini, interpretasi lebih kuat dan bisa dipercaya sebagai representasi realitas penelitian.

6. Refleksi dan Revisi Interpretasi

Tahap terakhir adalah refleksi. Peneliti perlu meninjau kembali hasil interpretasi yang dibuat: apakah sudah konsisten dengan data? Apakah ada bias pribadi yang terlalu dominan? Apakah teori yang dipakai relevan dengan konteks penelitian? Jika ditemukan kelemahan, peneliti melakukan revisi interpretasi agar lebih akurat. Refleksi ini juga membantu peneliti menyadari keterbatasan penelitian dan membuka jalan untuk studi lanjutan.

Contoh Interpretasi dalam Penelitian

Berikut beberapa contoh konkret bagaimana peneliti melakukan interpretasi atas data, dan bagaimana hasil interpretasi tersebut dituliskan secara akademis:

1. Studi Kuantitatif – Interpretasi Koefisien & Hipotesis

Salah satu contoh nyata berasal dari penelitian “Pengaruh Terpaan Publisitas, Desain Iklan, Citra dan Sikap terhadap Minat Kuliah Siswa SMA di Kota Semarang (Studi Unissula)”. Dalam laporan tersebut ditemukan bahwa koefisien determinasi (R²) untuk model regresi penuh (variabel terpaan publisitas, desain iklan, citra, dan sikap) adalah 0,393 atau 39,3 %. Artinya, variabel bebas bersama-sama menjelaskan sekitar 39,3 % dari varians (keragaman) pada minat siswa mendaftar kuliah. [Lihat sumber Disini]

Peneliti kemudian menginterpretasikan bahwa meskipun angka ini menunjukkan kontribusi yang signifikan, lebih dari 60 % varians minat siswa tetap dijelaskan oleh faktor lain yang tidak termasuk dalam model (misalnya faktor lingkungan sosial, aspirasi keluarga, kondisi ekonomi, pengaruh teman sebaya). Dengan demikian, interpretasi tidak berhenti pada angka, tetapi membuka ruang untuk memahami “apa yang tidak terlihat” di balik data kuantitatif.

Lebih jauh, penelitian itu juga menafsirkannya dengan memeriksa pengaruh parsial: misalnya pengaruh desain iklan terhadap minat, atau pengaruh citra universitas di mana masing-masing variabel dianalisis per kontribusi spesifiknya terhadap minat siswa. [Lihat sumber Disini]

Interpretasi ini menghubungkan data statistik dengan konteks psikologis dan sosial: bahwa publikitas dan citra bisa mempengaruhi cara siswa memandang pilihan kuliah, tapi keputusan akhir tetap dipengaruhi faktor-faktor lain di luar pengaruh institusional atau media promosi.

2. Penelitian Kualitatif / Interpretasi Teks & Fenomena

Contoh lain berasal dari penelitian “Pengembangan Interpretasi untuk Penguatan Berpikir Matematis” di STKIP Singkawang. Peneliti merancang LKPD (Lembar Kerja Peserta Didik) yang terintegrasi dengan unsur interpretasi, kemudian menganalisis jawaban dan wawancara siswa. Hasilnya menunjukkan bahwa siswa tidak hanya menjawab soal “secara numerik”, tetapi juga menggunakan penafsiran logika, membandingkan relasi antar bilangan, dan menjelaskan alasan di balik jawaban mereka. [Lihat sumber Disini]

Misalnya, jika seorang siswa ketika menjawab soal perbandingan menyebut: “perbandingan ini lebih besar karena …”, peneliti tidak hanya mencatat bahwa jawaban benar atau salah, tetapi menafsirkan strategi berpikir siswa apakah siswa memahami konsep proporsi, apakah ada kesalahan konseptual tersembunyi, apakah siswa bisa menjelaskan hubungan antara angka, dan bagaimana konteks soal mempengaruhi jawaban. Interpretasi ini membantu mengungkap “cara berpikir matematis siswa”, bukan hanya hasil jawaban.

Narasi interpretatif yang dihasilkan sering dikaitkan dengan teori pembelajaran matematika dan berpikir kritis, sehingga temuan tidak hanya berupa data mentah, tapi narasi tentang bagaimana siswa berpikir.

3. Interpretasi Data Digital & Tren

Dalam konteks penelitian modern berbasis data digital, interpretasi juga sangat penting. Sebagai contoh, dalam publikasi Analisis dan Interpretasi Data Riset Berbasis Digital (2023), peneliti mengamati pola waktu, tren respons pengguna terhadap fitur aplikasi, dan distribusi data digital lainnya, lalu menafsirkan maknanya dalam konteks perilaku, preferensi pengguna, atau perubahan sosial. (misalnya pengurangan atau peningkatan intensitas penggunaan tertentu).

Interpretasi dalam konteks digital bisa melibatkan pertanyaan seperti: mengapa fitur A lebih banyak digunakan pada jam tertentu? Apakah ada pengaruh budaya atau konteks lokal? Bagaimana pola penggunaan berubah dari waktu ke waktu dan apa implikasinya bagi desain aplikasi atau kebijakan? Lewat interpretasi semacam ini, angka statistik atau logs digital diubah menjadi insight yang lebih kaya (misalnya perilaku pengguna, kecenderungan preferensi, atau pola sosial).

Misalnya, jika data menunjukkan bahwa fitur obrolan aplikasi lebih digunakan pada malam hari, interpretasi bisa melibatkan konteks: pengguna mungkin sibuk di siang hari, atau ingin privasi, atau interaksi sosial online lebih intens di malam hari dan ini bisa dikaitkan dengan perubahan gaya hidup digital atau kebiasaan masyarakat.

Kesimpulan

Interpretasi merupakan tahap paling penting dalam penelitian karena di sinilah data yang terkumpul benar-benar berubah menjadi pengetahuan yang bermakna. Tanpa interpretasi, data hanya akan berwujud angka, catatan, atau kutipan mentah yang tidak mampu menjelaskan fenomena apa pun. Melalui interpretasi, peneliti memberi makna, membangun narasi, dan menjembatani hubungan antara temuan empiris dengan teori yang mendasari. Proses ini bukan sekadar teknis, melainkan sebuah upaya reflektif yang menuntut kepekaan, ketelitian, dan kedalaman berpikir.

Tahapan interpretasi yang meliputi pengumpulan, penyaringan, reduksi, pemberian makna, penyusunan narasi, hingga verifikasi dan refleksi, menunjukkan bahwa interpretasi adalah proses dinamis yang tidak bisa selesai dalam satu langkah. Baik dalam penelitian kuantitatif yang berfokus pada angka maupun penelitian kualitatif yang menekankan makna, interpretasi selalu hadir untuk menyingkap realitas di balik data.

Contoh-contoh penelitian di Indonesia dalam beberapa tahun terakhir membuktikan bahwa interpretasi menjadi jantung dari analisis: mulai dari mengaitkan koefisien statistik dengan perilaku sosial, menafsirkan jawaban siswa dalam pembelajaran, hingga membaca pola perilaku digital masyarakat. Semua itu menegaskan bahwa interpretasi adalah seni sekaligus ilmu dalam memahami data. Dengan demikian, peneliti yang mampu melakukan interpretasi secara kritis dan sistematis akan menghasilkan temuan yang tidak hanya akurat secara akademis, tetapi juga relevan untuk menjawab persoalan nyata dalam masyarakat.