Ada banyak jenis teknik analisis data kualitatif, yang semuanya memiliki tujuan yang berbeda dan memiliki kekuatan dan kelemahan yang unik. Jadi, bagaimana Anda memilih yang benar?
Nah, memilih analisis yang tepat sangat bergantung pada pertanyaan penelitian Anda. Sebagai contoh:
- Apakah Anda ingin mengevaluasi penggunaan kata, niat pendongeng, struktur narasi, atau propaganda?
- Apakah Anda mencoba untuk lebih memahami pengalaman unik, atau lebih memahami tentang pengaruh budaya tertentu pada anggotanya?
Dalam setiap kasus ini, jenis QDA yang berbeda akan sesuai. Di sini, kita akan melihat lima dari analisis metodologi paling populer yang digunakan dalam QDA, dan menjelaskan dimana analisis tersebut terbukti paling relevan. Apa sajakah 5 metode analisis kualitatif ini, Anda penasaran?
5 Teknik Analisis Data Kualitatif Terpopuler
Metode analisis data kualitatif yang paling umum (setidaknya yang kami lihat) adalah:
- Qualitative content analysis
- Narrative analysis
- Discourse analysis
- Grounded theory (GT)
- Interpretive phenomenological analysis (IPA)
1. Qualitative Content Analysis
Content Analysis merupakan jenis QDA yang paling umum dan praktis. Teknik analisis data kualitatif ini sering digunakan untuk mengevaluasi pola dalam konten (kata, frasa, atau gambar) atau sumber komunikasi, seperti dari foto di surat kabar hingga pidato politik.
Dengan teknik ini, Anda dapat mengidentifikasi frekuensi penyebaran atau pembicaraan suatu ide (seperti berapa kali Kardashian disebutkan di Twitter…). Atau Anda bisa mengidentifikasi pola interpretasi yang lebih dalam (misalnya, dengan mengidentifikasi frasa atau kata-kata dalam pamflet wisata yang menyoroti India sebagai negara kuno).
Dalam teknik content analysis, penting untuk masuk ke analisis dengan pertanyaan spesifik. Selain itu, sejumlah besar teks (ditranskripsikan atau asli) harus dikelompokkan kembali menjadi kode, diringkas ke dalam kategori dan tema, dan bahkan mungkin ditabulasi. Karena itu, teknik ini bersifat semi-kuantitatif dan deduktif dibandingkan QDA, artinya dalam mekanismenya cenderung melibatkan frekuensi (angka).
Kelemahan Content Analysis
Analisis konten bersifat dinamis dan tentu efektif, tetapi bukan tanpa kekurangan sama sekali. Teknik ini memakan waktu (membutuhkan banyak membaca dan membaca ulang teks). Selain itu, penelitian cenderung sering kehilangan nuansa penting dalam komunikasi, misalnya jika fokus pada kata dan frasa sebagai sumber kode.
2. Narrative Analysis
Narrative Analysis Analisis Naratif adalah tentang mendengarkan orang bercerita dan menggali apa artinya. Asumsinya di sini adalah bahwa cerita membentuk tujuan fungsional. Narator pada dasarnya membantu kita memahami dunia. Oleh karena itu, dengan menganalisis cerita dan cara mereka diceritakan, peneliti mengungkap cara orang (pendongeng) menangani, mengatasi, dan memahami realitas.
Anda dapat menggunakan analisis naratif untuk menyelidiki BAGAIMANA sesuatu yang dikatakan itu penting. Misalnya, mengungkapkan sesuatu tentang pencerita (misalnya narapidana yang mencoba membenarkan kejahatan mereka), atau hal yang berpengaruh dalam kesuksesan narator (misalnya melalui cara pengusaha berbicara tentang perjuangan dalam karir mereka) atau kemampuan untuk mengatasi situasi (misalnya pasien kanker yang bercerita tentang harapan).
Kelemahan Narrative Analysis
Namun, Pendekatan Naratif juga memiliki kelemahan. Ukuran sampel biasanya sangat kecil karena proses menangkap narasi yang memakan waktu. Karena ukuran sampel yang kecil, serta banyaknya faktor sosial dan gaya hidup yang dapat mempengaruhi subjek, pendekatan naratif dapat menjadi sangat sulit untuk direproduksi dalam penelitian selanjutnya. Artinya sulit untuk menguji temuan dari beberapa penelitian ini.
Jasa analisis data kualitatif maupun kuantitatif ascarya
3. Discourse Analysis
Discourse atau diskursus berarti bahasa atau debat tertulis atau lisan dalam beberapa literatur biasa disebut dengan analisis wacana. Analisis wacana adalah menganalisis bahasa dalam konteks sosialnya.
Dengan kata lain, menganalisis bahasa (misalnya, percakapan, pidato, dll) dalam budaya dan masyarakat yang terjadi. Misalnya, Anda dapat mengevaluasi bagaimana petugas kebersihan berbicara dengan CEO, atau bagaimana politisi berbicara tentang terorisme.
Untuk benar-benar memahami percakapan atau pidato ini, mengetahui budaya dan sejarah mereka yang terlibat dalam komunikasi itu penting. Misalnya, seorang petugas kebersihan mungkin berbicara lebih santai dengan seorang CEO di sebuah perusahaan yang menekankan kesetaraan di antara para pekerjanya. Demikian pula, seorang politisi mungkin berbicara lebih banyak tentang terorisme jika ada insiden teroris baru-baru ini di negara tersebut.
Jadi, seperti yang Anda lihat, dengan menggunakan analisis wacana, Anda dapat mengidentifikasi bagaimana budaya, sejarah, atau ketidakseimbangan kekuatan (untuk beberapa nama) berpengaruh pada cara konsep dibicarakan.
Karena ada banyak pengaruh sosial yang potensial dalam cara kita berbicara satu sama lain, cakupan potensial untuk penyelidikan menggunakan Analisis Naratif sangat luas. Untuk alasan yang sama, sangatlah penting untuk memiliki pertanyaan yang sangat spesifik ketika menganalisis data dan mencari pola dan tema.
Jasa analisis data kuantitatif jurnal ascarya
4. Grounded theory (GT)
Grounded Theory adalah metodologi yang tujuannya secara eksplisit untuk membuat teori menggunakan data, melalui serangkaian “tes” dan “revisi”. Misalnya, mencoba mencari tahu faktor apa yang mungkin mempengaruhi siswa untuk membaca postingan blog tentang QDA.
Dalam teori ini, Anda akan mulai dengan pertanyaan umum yang menyeluruh, atau terkadang hanya minat yang luas pada populasi tertentu (misalnya mahasiswa pascasarjana). Anda akan mulai menganalisis satu kasus atau sampel kecil (misalnya lima mahasiswa pascasarjana di sebuah departemen di sebuah universitas), yang mungkin mewakili populasi (mahasiswa pascasarjana) secara keseluruhan.
Setelah melakukan evaluasi atau pemeriksaan ekstensif, hipotesis atau pola umum akan muncul (misalnya mahasiswa pascasarjana lebih cenderung membaca jenis posting blog ini jika mereka baru memulai, atau telah mengubah disiplin ilmu).
Kemudian Anda akan mencari mata pelajaran lain atau sampel kecil (misalnya lima mahasiswa pascasarjana lagi di departemen yang berbeda), dan melihat apakah pola atau hipotesis ini masih berlaku. Jika tidak, Anda akan melihat ke arah kesamaan, dengan menyesuaikan hipotesis. Seiring proses ini berlanjut, teori berkembang.
Beberapa orang juga berpendapat bahwa ada sirkularitas yang rumit pada Grounded Theory. Agar bisa berhasil, pada prinsipnya Anda harus tahu sesedikit mungkin mengenai pertanyaan penelitian dan populasi, sehingga Anda mengurangi bias dalam interpretasi.
Namun, dalam banyak keadaan, juga dianggap tidak bijaksana untuk mendekati pertanyaan penelitian tanpa pengetahuan seputar literatur saat ini. Dengan kata lain, ini seperti situasi “ayam atau telur”. Bagaimanapun, teori yang membumi tetap menjadi pilihan yang populer (dan kuat).
5. Interpretive Phenomenological Analysis (IPA)
IPA dirancang untuk memahami pengalaman subjek (misalnya, seseorang) dalam kaitannya dengan peristiwa, pengalaman, atau situasi hidup yang besar (yang kami sebut sebagai fenomena – karenanya “P” dalam IPA). Fenomena ini dapat berkisar dari yang umum (seperti menjadi ibu, atau akibat tabrakan mobil) hingga yang jarang terjadi (misalnya, pengalaman subjek di kamp pengungsi).
IPA berpusat pada subjek (berfokus pada yang berpengalaman), seringkali hanya memiliki ukuran sampel yang sangat kecil. Artinya, meskipun peneliti sering menggunakan sistem pengkodean seperti yang umum di QDA, penting untuk tidak kehilangan kedalaman pengalaman atau makna dalam analisis.
Meskipun penting bagi peneliti untuk merefleksikan bias subjektif mereka dalam semua penelitian, dalam analisis ini hal itu sangat penting. Contohnya terkadang seorang peneliti yang menjadi korban kejahatan (ketika topinya dicuri) dapat memasukkan perasaan frustrasi dan amarahnya sendiri ke dalam cara dia menafsirkan pengalaman seseorang yang diculik. Jadi, seseorang harus sangat berhati-hati saat menjalankan IPA.
Tidak ada satupun teknik analisis data kualitatif yang sempurna
Nilai QDA terletak pada potensinya untuk menghasilkan pemahaman yang kaya tentang orang-orang, dengan cara yang tidak pernah dapat dicapai oleh analisis kuantitatif – jadi QDA adalah alat yang ampuh dalam gudang penelitian Anda.
Meskipun demikian, seperti yang telah kita lihat, tidak ada analisis yang sempurna. Jika hanya satu metodologi yang digunakan, beberapa (jika tidak, sebagian besar) kekayaan ini bisa hilang. Beberapa penelitian melewati masalah ini dengan menggunakan dua atau lebih metodologi ini (teknik yang dikenal sebagai triangulasi), tetapi ini tentu saja cukup memakan waktu.
Semua pendekatan ini mungkin menggunakan teknik pengkodean dan pembuatan tema yang serupa, tetapi maksud dan pendekatan masing-masing berbeda. Oleh karena itu, penelitian dengan maksud atau pertanyaan yang jelas sangat penting ketika Anda memikirkan tentang metode analisis data kualitatif mana yang akan digunakan.
Ini tentu saja bukan satu-satunya pendekatan untuk Analisis Data Kualitatif tetapi mudah-mudahan, pada titik ini, Anda memiliki pemahaman yang lebih baik tentang berbagai cara di mana Anda dapat menerapkannya pada data kualitatif Anda.
Atau jika Anda masih tetap ragu bagaimana memilih teknik yang tepat, Anda dapat menggunakan jasa analisis data kualitatif skripsi kami.
