Pengkodean terhadap data kualitatif membuatnya lebih mudah ditafsirkan. Contoh coding wawancara kualitatif dan teknik perumusannya ini akan memandu Anda.
Menetapkan kode pada setiap kata dan frasa dalam wawancara akan membantu peneliti menangkap tentang apa esensi dari transkrip tersebut. Tentu saja, proses ini akan membantu peneliti menganalisis dan meringkas hasil dengan lebih baik.
Jasa Analisis Data Kualitatif Nvivo dan Atlas.ti
Untuk memudahkan Anda yang sedang resah lantaran belum paham cara menerapkan coding. Contoh coding wawancara kualitatif dan penjelasannya ini akan mencerahkan Anda.
Apa Itu Coding?
Peneliti menggunakan pengkodean dan proses analisis data kualitatif lainnya untuk membantu mereka membuat keputusan berdasarkan data yang diperoleh. Proses ini membuat proses analisis lebih mudah dan penafsiran lebih akurat.
Pengkodean adalah proses pelabelan dan pengorganisasian data kualitatif Anda untuk mengidentifikasi tema yang berbeda dan hubungannya.
Saat melakukan coding hasil wawancara, Anda memberikan label pada kata atau frasa yang mewakili tema penting (dan berulang) di setiap tanggapan. Label ini bisa berupa kata, frasa, atau angka; sebaiknya gunakan kata atau frasa pendek, karena lebih mudah diingat, dibaca sekilas, dan diatur.
Contoh coding wawancara kualitatif adalah seperti saat pelanggan menulis ulasan tentang Restoran yang menyatakan bahwa:
“Suasananya bagus untuk Jumat malam, tapi makanannya agak terlalu mahal”,
Anda dapat menetapkan tanda kuantitatif berdasarkan skala atau sentimen.
Jenis Coding Wawancara Kualitatif
Kode adalah unit teks terkecil yang menyampaikan arti yang sama (untuk tujuan penelitian Anda). Kode dapat berupa kata, frasa, atau paragraf, Anda bertanggung jawab untuk memilih bentuk kode Anda dan tetap menggunakan pilihan Anda untuk konsistensi data.
Jasa Analisis Data Kualitatif Nvivo dan Atlas.ti
Ada dua jenis metode pengkodean, deduktif dan induktif.
Coding deduktif
Pengkodean deduktif adalah metode pengkodean di mana Anda telah mengembangkan buku kode sebagai referensi untuk memandu Anda melalui proses pengkodean.
Kode akan dikembangkan sebelum pengumpulan data Anda dimulai, biasanya dalam proses meneliti bidang yang ada. Biasanya, jika Anda memiliki petunjuk umum dalam pikiran, Anda akan dapat mengembangkan buku kode kasar.
Tentu saja, kode berubah saat Anda membuat kode, kode baru akan ditambahkan dan kategori diatur ulang. Pada akhirnya, kode Anda harus mencerminkan struktur data Anda.
Coding induktif
Metode pengkodean induktif digunakan ketika Anda tahu sedikit tentang subjek penelitian dan melakukan penelitian heuristik atau eksplorasi. Dalam kasus ini, Anda tidak memiliki buku kode, Anda membangun dari awal berdasarkan data Anda.
Kedua jenis metode pengkodean tersebut memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, tetapi hasil akhirnya harus serupa. Mayoritas data Anda harus diberi kode dan dapat membentuk narasi.
3 Langkah Coding Data Kualitatif Dari Top-Down
Teknik yang digunakan dalam contoh ini adalah coding induktif. Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Mulailah Dengan Membuat Kategori Luas
Hal pertama yang ingin Anda lakukan adalah mengurutkan data Anda ke dalam kategori yang luas. Pikirkan masing-masing kategori ini sebagai aspek spesifik yang ingin Anda ketahui lebih banyak.
Jasa Analisis Data Kualitatif Nvivo dan Atlas.ti
Sebagai contoh hasil jajak pendapat tentang restoran, maka kategori Anda dapat mencakup kualitas makanan, harga makanan, suasana, lokasi, layanan, dll. Atau untuk bisnis di ruang B2B, kategori Anda dapat terlihat seperti kualitas produk, harga produk, layanan pelanggan, chatbot kualitas, dll.
2. Tentukan kategori Emosi atau Sentimen
Langkah selanjutnya adalah menelusuri setiap kategori dan menetapkan sentimen atau emosi ke setiap bagian data. Dalam istilah yang paling luas, Anda bisa mulai dengan emosi positif dan emosi negatif.
Ingatlah bahwa saat menggunakan pengkodean induktif, Anda mencari tahu skala dan pengukuran Anda saat melakukannya, jadi Anda selalu dapat memulai dengan analisis luas dan menelusuri lebih dalam saat Anda menjadi lebih akrab dengan data Anda.
3. Gabungkan Kategori Dan Sentimen Untuk Menarik Kesimpulan
Setelah Anda mereduksi data ke dalam kategori dan menetapkan sentimen, Anda dapat mulai membandingkan angka dan menarik kesimpulan. Misalnya, mungkin Anda melihat bahwa dari 500 ulasan produk tertentu yang telah Anda analisis, 300 pendapat mengemukakan / sentimen negatif terhadap harga produk pada data Anda.
Hal itu merupakan indikasi yang cukup jelas bahwa pelanggan menganggap makanan Anda terlalu mahal, dan Anda mungkin melihat peningkatan dalam retensi pelanggan dengan menurunkan harga.
Tiga langkah yang diuraikan di atas hanya mencakup dasar-dasar pengkodean data kualitatif, sehingga Anda dapat memahami teori di balik analisis.
Untuk mendapatkan kesimpulan yang lebih mendetail, Anda mungkin perlu menggali lebih dalam data dengan menetapkan coding sentimen yang lebih kompleks dan mengelompokkan kategori lebih lanjut.
4 Tips Penting dalam Pengkodean Data Kualitatif Agar Akurat
Berikut beberapa tips bermanfaat yang harus selalu Anda perhatikan saat melakukan tiga langkah yang diuraikan di atas.
1. Mulailah Dengan Sampel Kecil Dari Data
Mulailah dengan sedikit sampel data Anda untuk memastikan simbol yang Anda gunakan dapat diterapkan ke kumpulan data lainnya.
Jasa Analisis Data Kualitatif Nvivo dan Atlas.ti
Anda tidak ingin membuang waktu dengan memeriksa dan memberi tanda secara manual pada setiap bagian data, hanya untuk menyadari pada akhirnya bahwa tanda yang Anda gunakan sebenarnya tidak akurat.
Setelah Anda memecah data kualitatif Anda ke dalam kategori yang berbeda, pilih 10-20% tanggapan di setiap kategori untuk diberi tanda menggunakan pengkodean induktif.
Kemudian, melanjutkan ke tahap analisis hanya dengan menggunakan 10-20% tersebut. Jika Anda dapat menemukan kesimpulan dan dengan mudah membandingkan data dengan sampel kecil itu, Anda dapat melanjutkan pengkodean sisa data dengan cara yang sama, menambahkan tanda tambahan jika diperlukan.
2. Gunakan Skala Numerik Untuk Analisis Lebih Dalam
Daripada hanya menetapkan sentimen positif dan negatif ke poin data Anda, Anda dapat memecahnya lebih jauh dengan menggunakan skala numerik. Seberapa negatif atau positifkah umpan balik itu?
Dalam contoh ulasan di awal artikel ini, pengulas menyatakan bahwa makanannya “agak mahal”. Jika Anda menggunakan skala 1-5 untuk memberi tanda kategori “harga makanan”, Anda dapat memberi tanda ini sebagai peringkat ⅗.
Anda mungkin perlu menyesuaikan skala saat Anda mengerjakan sampel awal dan mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang lanskap tinjauan.
Memiliki akses ke data yang lebih bernuansa seperti ini penting untuk membuat keputusan yang akurat tentang penelitian Anda.
Jika Anda memutuskan untuk hanya menggunakan tanda positif dan negatif, kategori “harga makanan” Anda mungkin akan menjadi negatif 50%, yang menunjukkan bahwa perubahan besar-besaran pada struktur harga Anda diperlukan segera.
Namun jika ternyata sebagian besar ulasan negatif tersebut sebenarnya adalah ⅗ dan bukan ⅕, situasinya tidak seburuk yang terlihat pada pandangan pertama.
3. Ingat Bahwa Setiap Titik Data Dapat Berisi Banyak Informasi
Ingatlah bahwa data kualitatif dapat memiliki beberapa sentimen dan beberapa kategori (seperti contoh ulasan yang menyebutkan atmosfer dan harga), jadi Anda mungkin perlu menggandakan atau bahkan mengurutkan beberapa data tiga kali.
Itulah keindahan dan perjuangan dalam menangani tanggapan terbuka atau tanggapan bentuk bebas. Namun, tanggapan ini memungkinkan wawasan yang lebih akurat tentang bisnis Anda vs pertanyaan pilihan ganda yang sempit.
4. Berhati-hatilah Memiliki Terlalu Banyak tanda
Ingat, Anda dapat menarik kesimpulan dari data kualitatif Anda dengan menggabungkan tanda kategori dan tanda sentimen. Kesalahan mudah untuk analisis data yang dilakukan pendatang baru adalah berakhir dengan begitu banyak tanda sehingga tidak mungkin membandingkannya.
Ini biasanya berasal dari kewaspadaan yang berlebihan bahwa Anda menandai respons secara akurat. Misalnya, Anda memberi tanda pada ulasan yang membahas perilaku tuan rumah restoran. Anda memasukkannya ke dalam kategori “perilaku tuan rumah / nyonya rumah” dan menandainya sebagai ⅗ untuk sentimen.
Kemudian, Anda menemukan ulasan lain yang membahas perilaku server yang sedikit lebih positif, jadi Anda memberi tanda ini sebagai “perilaku server” untuk kategori dan 3,75 / 5 untuk sentimen.
Dengan mendapatkan rincian ini, Anda akan mendapatkan sangat sedikit poin data dalam kategori dan sentimen yang sama, yang mengalahkan tujuan pengkodean data kualitatif.
Dalam contoh coding wawancara kualitatif ini, kecuali Anda secara khusus melihat perilaku posisi restoran individu, Anda lebih baik menandai kedua tanggapan sebagai “layanan pelanggan” untuk kategori dan ⅗ untuk sentimen demi konsistensi.
Contoh Coding Wawancara Kualitatif
Di bawah ini kami akan memandu Anda melalui contoh pengkodean data kualitatif, memanfaatkan langkah-langkah dan tips yang dijelaskan di atas.
- Baca data Anda dan tentukan kategori Anda. Untuk contoh ini, kita akan menggunakan “layanan pelanggan”, “kualitas produk”, dan “harga”.
- Sortir sampel data ke dalam kategori di atas. Ingatlah bahwa setiap titik data dapat dimasukkan ke dalam beberapa kategori.
- “Perangkat lunak ini luar biasa, melakukan apa yang saya butuhkan untuk [Kualitas Produk]. Namun, saya berharap mereka berhenti menaikkan harga setiap tahun karena mulai mengurangi sedikit dari anggaran saya [Price]. “
- “Cintai produk [Kualitas Produk], tapi sejujurnya saya tidak bisa lagi berurusan dengan layanan pelanggan yang buruk [Layanan Pelanggan]. Saya akan mencari solusi baru. “
- “Meh, perangkat lunak ini oke [Kualitas Produk] tetapi pesaing yang lebih murah [Harga] sama baiknya dengan layanan pelanggan [Layanan Pelanggan] yang jauh lebih baik.”
Paparan di atas merupakan contoh open coding.
Langkah ketiga adalah dengan menetapkan sentimen ke sampel. Untuk analisis yang lebih mendalam, gunakan skala numerik. Kami akan menggunakan 1-5 dalam contoh ini, dengan 1 sebagai kepuasan terendah dan 5 sebagai yang tertinggi.
Contoh transkrip wawancara dan proses codingnya ini akan sangat membantu Anda.
Kualitas produk:
"Perangkat lunak ini luar biasa, melakukan apa yang saya butuhkan" [5/5]
"Suka produknya" [5/5]
"Meh, software ini tidak apa-apa [⅖]
Pelayanan pelanggan:
"Sejujurnya saya tidak bisa lagi berurusan dengan layanan pelanggan yang buruk [⅕]
"... Layanan pelanggan yang jauh lebih baik," [⅖]
Harga:
"Namun, saya berharap mereka berhenti menaikkan harga setiap tahun karena mulai mengurangi anggaran saya." [⅗]
"Pesaing yang lebih murah sama baiknya." [⅖]
- Setelah mengkonfirmasi bahwa kategori yang ditetapkan dan tanda sentimen sudah akurat, lanjutkan langkah 1-3 untuk sisa data Anda, tambahkan tanda jika perlu.
- Identifikasi pola berulang menggunakan analisis data. Anda dapat menggabungkan wawasan Anda dengan jenis data lain, seperti profil pelanggan demografis dan psikografis.
- Ambil tindakan berdasarkan apa yang Anda temukan! Misalnya, Anda mungkin menemukan bahwa pelanggan berusia 20-30 tahun yang paling mungkin memberikan umpan balik negatif pada tim layanan pelanggan Anda, sama dengan ⅖ atau ⅕ pada skala pengkodean Anda. Anda mungkin dapat menyimpulkan bahwa pelanggan yang lebih muda membutuhkan cara yang lebih efisien untuk berkomunikasi dengan perusahaan Anda, mungkin melalui layanan chatbot otomatis.
- Ulangi proses ini dengan tujuan penelitian yang lebih spesifik untuk terus menggali lebih dalam apa yang dipikirkan dan dirasakan pelanggan Anda. Misalnya, jika Anda mengungkap wawasan di atas melalui pengkodean data kualitatif dari ulasan online, Anda dapat mengirimkan survei umpan balik pelanggan yang secara khusus mengajukan pertanyaan bentuk bebas tentang bagaimana perasaan pelanggan Anda saat berinteraksi dengan chatbot.
Bagaimana Aplikasi Membantu Proses Pengkodean Data Kualitatif
Sekarang setelah Anda memahami pekerjaan yang berkaitan dengan pengkodean data kualitatif, Anda mungkin bertanya-tanya apakah ada solusi yang lebih mudah daripada menyortir setiap respons secara manual.
Kabar baiknya adalah, ya, ada. Alat canggih yang didukung AI tersedia untuk membantu perusahaan dengan cepat dan akurat menganalisis data kualitatif dalam skala besar, seperti survei pelanggan dan ulasan online. Contohnya adalah Nvivo dan Atlas.ti.
Alat-alat ini tidak hanya dapat mengkodekan data berdasarkan sekumpulan aturan yang Anda tentukan, tetapi mereka bahkan dapat melakukan pengkodean induktif mereka sendiri untuk menentukan tema dan membuat tag paling akurat saat digunakan.
Kemampuan ini memungkinkan pemilik bisnis untuk membuat keputusan yang akurat tentang bisnis mereka berdasarkan data aktual dan membebaskan waktu dan bandwidth karyawan yang diperlukan untuk bertindak berdasarkan wawasan ini.
Jasa Analisis Data Kualitatif Nvivo dan Atlas.ti
