Cara menganalisis data kualitatif sama sekali berbeda dengan data kuantitatif. Terdapat alur tersendiri yang harus ditempuh, salah satunya adalah coding.
Ada pendekatan yang berbeda terhadap data dalam penelitian, pertama pendekatan kualitatif dan kedua kuantitatif.
Dalam pendekatan kualitatif Peneliti tidak berurusan dengan angka-angka yang bisa diolah; dia juga tidak berurusan dengan interpretasi dunia yang benar-benar literal. Sebaliknya, peneliti perlu menggunakan intuisi, imajinasi, dan interpretasi.
Bagaimana Perbedaan Perlakukan Data Kualitatif & Kuantitatif
Proses penelitian kuantitatif bersifat linier: peneliti akan memulai dengan teori, merancang proses penelitian, mengumpulkan data, menganalisisnya dan kemudian meninjau temuan untuk melihat apakah mereka mendukung hipotesis yang diajukan oleh teori atau tidak.
Cara menganalisis data kualitatif, prosesnya jauh lebih berulang dan induktif. Peneliti akan memulai dengan pertanyaan atau masalah, mengumpulkan data, menganalisis data yang telah mereka kumpulkan, mulai merumuskan teori, kembali dan melihat, atau bahkan mengumpulkan, lebih banyak data.
Pada penelitian kuantitatif, peneliti biasanya akan memutuskan metode analisis, termasuk teknik statistik, bahkan sebelum pengumpulan data dimulai. Namun, dalam penelitian kualitatif, prosesnya lebih tidak beraturan, dan umumnya fase penyusunan teori, desain, pengumpulan, dan analisis saling tumpang tindih.
“Dalam penelitian kualitatif, berpegang pada desain penelitian asli bisa menjadi tanda bahwa analisis data yang dilakukan tidak memadai, bukan konsistensi.” (Silverman, 2004, hlm.152)
Dalam analisis data kualitatif, peneliti juga tidak bisa merubah data menjadi angka, seperti halnya data kuantitatif. Tidak ada kesamaan data, dan peneliti akan mengumpulkan data dalam jumlah besar dalam berbagai bentuk.
Oleh karena itu, analisis perlu dimulai dengan data dalam keadaan mentahnya, mengakui bahwa data tersebut mungkin berasal dari berbagai metode pengumpulan yang berbeda seperti wawancara, kelompok fokus, dokumen, atau gambar.
Setiap bagian data, kemudian, perlu didekati dalam istilahnya sendiri, dan makna diekstraksi – yang mungkin perlu dinegosiasikan melalui lensa konteks budaya tempat penulis beroperasi.
Pandangan Etnografis Data: Negosiasi Makna
Dalam pandangan ilmiah, yang menjadi paradigma dominan dalam penelitian kuantitatif adalah bahwa realitas ada secara mandiri dan data dapat dikumpulkan untuk mempresentasikannya.
Tugas peneliti adalah menyusun proses pengumpulan data sehingga data tersebut mewakili kebenaran. Misalnya, jika peneliti ingin mengetahui faktor terpenting yang dicari dalam deterjen, mereka perlu merumuskan pertanyaan sedemikian rupa sehingga semua kemungkinan dapat dipenuhi.
Pengumpulan dan analisis data kualitatif, bagaimanapun, didominasi oleh paradigma etnografi. Etnografi berkepentingan untuk menafsirkan data menurut dunia sosial partisipan mereka. Organisasi, misalnya, memiliki sistem nilai mereka sendiri yang akan tercermin dalam bahasa dan gambar yang digunakan baik oleh individu maupun dalam pernyataan kolektif. Karena alasan ini, pengambilan data tidak selalu dapat dilakukan dengan nilai nominal.
Silverman (2001, hlm. 134) memberikan beberapa contoh teknik pengumpulan data kualitatif sebagai berikut:
“Catatan tentang kandidat untuk wawancara kerja dikelompokkan menurut sejumlah judul – nama, penampilan, penerimaan, kepercayaan diri, usaha, organisasi, motivasi – kemampuan menghilangkan.”
“Pengelompokan statistik seringkali mencerminkan cara pengorganisasian informasi yang pada gilirannya mencerminkan persepsi budaya – misalnya, dalam waktu tertentu, pria lebih cenderung menganggap kematian mereka tidak wajar daripada wanita.”
Teknik Pengumpulan Data Kualitatif
Sebelum melanjutkan untuk membahas secara rinci proses analisis data kualitatif, penting untuk mengingat kembali prinsip-prinsip pengumpulan data kualitatif.
Proses pengumpulan data kualitatif terbagi menjadi dua kategori utama:
- Data yang dikumpulkan oleh peneliti, melalui wawancara, kelompok fokus, atau observasi lapangan etnografi.
- Data yang ada dalam bentuk data sebelum penelitian – misalnya, dokumen publik, statistik, email, dll.
Dalam data kategori kedua akan sudah direkam sehingga tidak akan menimbulkan tantangan besar terkait dengan pengumpulan dan pengelolaan.
1. Wawancara
Ada dua pandangan tentang wawancara, dan yang Anda ambil akan bergantung pada, dan mempengaruhi, status data yang Anda dapatkan – apakah Anda yakin memiliki fakta objektif tentang dunia, atau persepsi atau narasi subjektif. Pandangan mana yang Anda ambil akan mempengaruhi cara Anda menyusun wawancara:
Pandangan positivis menyatakan bahwa wawancara memberikan data yang merupakan ‘fakta’ tentang dunia. Untuk mengumpulkan data semacam ini, yang terbaik adalah mengajukan pertanyaan dalam format standar, dengan kata-kata yang sama, yang akan memungkinkan Anda untuk mengukur respons.
Pandangan konstruksionis atau emosional yang menyatakan bahwa orang yang diwawancarai membangun pandangan mereka sendiri yang lebih objektif tentang realitas, narasi peristiwa mereka sendiri. Jenis data ini paling baik dikumpulkan dengan wawancara tidak terstruktur dan terbuka.
Hampir selalu lebih baik untuk merekam wawancara dan bekerja dari transkrip, karena dua alasan:
- Tidak selalu mungkin untuk mengandalkan memori percakapan seseorang.
- Rekaman merupakan catatan publik, yang tidak dapat disengketakan, dan yang dapat jika perlu dianalisis ulang oleh orang lain, dengan pertanyaan / teori yang berbeda.
2. Catatan Lapangan
Mengumpulkan data di lapangan, misalnya dalam proses observasi partisipan, adalah teknik yang sangat terampil. Anda tidak hanya membuat rekaman, tetapi menafsirkan apa yang dapat Anda lihat dan dengar, sehingga Anda mengumpulkan dan menganalisis data pada saat yang bersamaan:
- Catatan Anda dibuat pada saat itu, yang tentunya akan singkat
- Catatan yang diperluas dibuat sesegera mungkin setelah dilakukan observasi
- Jurnal kerja lapangan yang melihat masalah dan ide
- Sebuah ‘catatan berjalan’ dari analisis dan interpretasi
Silverman (2004), berdasarkan Spradley dan Miles dan Huberman, menyatakan:
“Adalah umum bagi para peneliti untuk merekam apa yang mereka dengar dan bukan apa yang mereka lihat, meskipun yang terakhir sangat penting – tata letak toko atau restoran, ukuran ruang kerja di kantor, perhatian dilakukan (atau tidak) untuk menghindari bahaya di pabrik, dll. “
3. Teknik Organisasi Data Kualitatif
Anda perlu mencatat semua data Anda dengan cara yang terorganisir sehingga Anda memiliki jejak audit:
- Saat itu dikumpulkan
- Dalam bentuk apa, misalnya dokumen, wawancara, dll.
- Apa yang dimaksud, yaitu orang, perusahaan, dll.
Data juga harus dapat diandalkan: harus membentuk catatan yang seakurat mungkin. Lihat catatan di atas tentang penggunaan transkrip, dan juga membuat catatan saat Anda mengamati (singkat) dan sesegera mungkin setelahnya.
Terakhir, Anda perlu menyimpan semua catatan, transkrip, dll. Sehingga Anda memiliki catatan lengkap dari semua penelitian Anda. Ini penting apakah Anda sedang mempersiapkan disertasi mahasiswa sarjana, tesis doktoral, atau laporan untuk penelitian yang didanai.
3. Lakukan Analisis Data Saat Anda Mengumpulkannya
Seperti yang kita lihat di bagian pendahuluan, penelitian kualitatif berbeda dari kuantitatif dalam hal non linier, dengan aktivitas pengumpulan dan analisis data saling terkait. Sebagian besar peneliti menganjurkan untuk memulai beberapa pengkodean sebelum semua data masuk, karena dua alasan:
- Anda menghindari ‘tenggelam dalam data’ – penelitian kualitatif dapat menghasilkan data yang banyak, dan peneliti dapat dihadapkan pada 100-an, bahkan 1.000 halaman.
- Anda dapat mengembangkan analisis Anda – konsep dan tema mulai muncul, dan jika Anda telah memutuskan untuk menggunakan metode tertentu, seperti analisis konten atau diskus, Anda memiliki kesempatan untuk melihat bagaimana cara kerjanya, dan apakah mungkin lebih baik untuk mengadopsi pendekatan lain.
Jadi, ketika Anda mendapatkan cara tertentu saat melakukan proses koleksi data, katakanlah setelah beberapa wawancara pertama atau kunjungan situs besar pertama, Anda dapat membuat analisis awal Anda. Bagian selanjutnya, Melakukan analisis, membahas lebih detail tentang metodologi.
Teknik Pengolahan Data Kualitatif
Pada bagian ini, kita akan melihat istilah umum pada proses analisis, dan teknik yang digunakan. Peneliti kualitatif sering menggunakan metode khusus, seperti analisis isi, analisis naratif, teori dasar, dll. Anda bisa melihatnya pada artikel tentang teknik analisis data kualitatif.
1. Coding
Pengkodean adalah inti dari proses analisis – setelah Anda memiliki kode, Anda dapat mulai menandai teks, transkrip, atau apa pun yang Anda gunakan, melihat tema dan subtema yang muncul, dan mulai membangun teori. Ini adalah masalah utama yang perlu Anda perhatikan:
2. Sampling
Anda perlu memutuskan beberapa cara untuk mendapatkan sampel teks Anda. Anda dapat menggunakan sampling acak atau purposive; jika yang terakhir, maka Anda dapat memilih sampel yang tipikal, atipikal, atau menyimpang, atau yang menggambarkan jumlah variabel maksimum.
3. Menentukan unit analisis
Tugas pertama ketika Anda memiliki sampel Anda adalah untuk mempertimbangkan bagaimana Anda akan memecah teks: apa unit analisis Anda? Ada beberapa kemungkinan:
- bagian penelitian: wawancara utuh, tanggapan atas pertanyaan wawancara
- gramatikal: kalimat, paragraf, dll.
- pemformatan: garis, halaman
- tematik: tema, ide
Contoh:
“Presentasi diri perusahaan di WWW: strategi untuk meningkatkan kegunaan, kredibilitas, dan utilitas” (Pollach, Corporate Communications: An International Journal, Vol. 10 No. 4) menggunakan halaman “Tentang kami” sebagai unit analisis mereka (lihat bagian 3.2, “Unit analisis”, tentang bagaimana mereka membenarkan hal ini).
4. Menemukan tema dan konsep
Pertama-tama, Anda harus benar-benar terbiasa dengan materi Anda. Ide kunci, pola, tema, dll. Tertentu mungkin akan mulai muncul saat Anda mengumpulkan data – ingat, pengumpulan dan analisis dapat menjadi aktivitas paralel.
Anda dapat membiasakan diri dengan materi dengan mempelajarinya dengan cara yang berbeda – misalnya, tidak hanya membacanya baris demi baris, tetapi juga melihat ke dalam dan ke luar, melihat apa yang tidak ada – misalnya, jeda, pertanyaan dihindari, dll.
Proses pengkodean terjadi ketika Anda menerjemahkan ide-ide kunci menjadi konsep yang lebih abstrak, yang akan menjadi variabel pengkodean Anda, atau label untuk fenomena yang terjadi dalam teks.
Misalnya, Anda mungkin mewawancarai orang tentang tanggapan mereka terhadap restrukturisasi, dan tema yang berulang mungkin takut akan beban kerja yang meningkat. Anda perlu memberikan nama kode variabel ini, sambil tetap menyadari perbedaan halus namun signifikan, dan membedakannya dalam pengkodean (misalnya, ketakutan akan peningkatan beban kerja bisa menjadi “takut bekerja”, takut jam kerja yang lebih lama bisa menjadi “jam ketakutan” ).
Proses di atas dikenal sebagai pengkodean terbuka – kategori diizinkan untuk muncul dari pemeriksaan data yang mendetail.
Tahap selanjutnya adalah melihat hubungan antara kode yang melabeli kategori, misalnya, Anda bisa melihat sebab dan akibat.
Jadi dalam contoh di atas, penyebab ketakutan (meningkatnya beban kerja / jam kerja yang lebih lama) mungkin karena kepercayaan bahwa restrukturisasi mungkin melibatkan lebih sedikit staf. Ini dikenal sebagai pengkodean aksial. (Anda juga dapat menggunakan teknik grafis, misalnya, peta pikiran, diagram pengaruh, atau diagram logika, untuk melihat hubungan antar kode.)
Akhirnya muncul pengkodean selektif – ketika peneliti mencoba menemukan ‘cerita’, dan mencari kategori inti dan menyesuaikan hal-hal lain di sekitar mereka.
Contoh:
“Sebuah teori dasar untuk perlawanan terhadap perubahan dalam organisasi kecil” (Macrì et al., Jurnal Manajemen Perubahan Organisasi, Vol. 15 No. 3), berisi penjelasan rinci tentang proses pengkodean, menggunakan pendekatan yang dijelaskan di atas.
“Menggunakan teori dasar untuk memodelkan pengalaman pengunjung di situs: masalah metodologis dan praktis” (Daeng Buppha et al., Riset Pasar Kualitatif: Jurnal Internasional, Vol. 9 No. 4) berisi sejumlah diagram (Gambar 3-8) yang mengilustrasikan berbagai cara pengkodean dan proses mendapatkan kategori.
Kadang-kadang, peneliti lebih suka menggunakan pendekatan yang lebih terstruktur daripada yang diuraikan diatas, mengambil serangkaian konsep tertentu dari literatur, terutama jika mereka menghadapi tekanan waktu (seperti dalam proyek siswa). Analisis konten adalah salah satu contoh dimana ini dilakukan.
5. Membuat buku catatan kode
Ini adalah daftar kode yang terorganisir, sebagai referensi. Ada beberapa cara untuk mengembangkannya; salah satunya adalah memasukkan:
- penjelasan rinci tentang setiap kode
- kriteria inklusi dan eksklusi
- contoh, dengan teks asli (jika kode sangat abstrak, Anda dapat menyertakan contoh yang tidak disertakan)
Jika ada lebih dari satu peneliti dalam proyek, kode harus disepakati di antara mereka.
6. Menandai teks
Setelah Anda memiliki kode, Anda siap untuk mulai menandai teks. Anda dapat menandai (yang dapat dilakukan dengan perangkat lunak seperti Atlas.ti dan NVivo) bit teks tertentu untuk pengindeksan nanti. Anda juga dapat menandai kode secara manual terhadap transkrip Anda, misalnya memiliki kolom terpisah untuk kode.
Jika Anda belum mahir, Anda bisa menggunakan jasa klinik analisis data kualitatif dan kuantitatif kami.
Cara Menganalisis Data Kualitatif Menggunakan software
Para peneliti telah menggunakan perangkat lunak untuk analisis kualitatif sejak 1980-an, dengan program khusus dikembangkan pada pertengahan 1990-an dan dengan cepat menjadi semakin canggih.
Perbedaan antara perangkat lunak ini, yang dikenal sebagai Perangkat Lunak Analisis Data Kualitatif Berbantuan Komputer (CAQDAS) dan program perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian kuantitatif – SPSS, dll. – adalah bahwa mereka tidak dapat benar-benar melakukan analisis.
Namun, mereka dapat membantu Anda mengelola data dengan lebih efisien, dan disinilah software ini menjadi urgen.
Beberapa program yang digunakan oleh tim analisis data kami adalah: Ethograph, QSR NVivo, winMAX, ATLAS / ti, dan NUD.IST.
Ini adalah beberapa hal yang dapat dibantu oleh perangkat lunak CAQDAS:
- Membuat catatan, menulis, mengedit, dan menulis komentar reflektif (memo).
- Menyimpan data – ini bisa sangat membantu, mengingat jumlah data yang mungkin akan Anda kumpulkan, untuk mengumpulkan semuanya.
- Pengindeksan dan pengambilan – tema diidentifikasi, dikelompokkan sehingga kategori muncul, lalu Anda dapat menandai teks yang relevan, dan membandingkan teks dengan tag yang sama.
- Melihat gambaran yang lebih besar – ini dapat memberikan representasi data bergambar.
- Menghubungkan – menghubungkan data yang relevan.
Namun, kekurangannya adalah perlu beberapa waktu untuk mempelajari perangkat lunak, jadi Anda perlu memastikan bahwa proyek penelitian Anda cukup besar untuk membenarkan biaya peluang, belum lagi biaya perangkat lunak yang sebenarnya. Oleh karena, jika Anda dituntut deadline jasa analisis data kualitatif kami akan sangat membantu Anda.
Proses dan cara menganalisis data kualitatif tidak melibatkan angka-angka. Dewasa ini peneliti dapat menggunakan bantuan software analisis data seperti Atlas.ti dan NVivo untuk mempermudah proses penelitian.
