Tips Mudah Olah Data Kualitatif Dengan Aplikasi Nvivo
Olah data kualitatif? Sekilas hal ini mungkin akan membuat bingung sebagian orang karena kata “olah data” identik dengan penelitian kuantitatif yang selalu dicirikan dengan numerik. Bahkan kami yakin bahwa mengolah data kuantitatif baik deskriptif (statistik dasar) hingga inferensial maka aplikasi-aplikasi seperti SPSS, AMOS, SMART PLS sudah sangat familiar.
Lalu apa yang dimaksud dengan olah data kualitatif? Data apa yang diolah karena umumnya data yang diperoleh secara keseluruhan berbentuk deskripsi hasil wawancara mendalam tentang suatu fenomena atau gejala yang nyata. Kemudian jika oleh data syarat identik dengan coding, korelasi, dan analisis data lain juga akan berlaku di data kualitatif? Jawabannya adalah bisa.
Kami banyak menerima keluhan atau bahkan menemukannya sendiri dalam perguruan tinggi dimana teman-teman yang ingin mendalami penelitian kualitatif kesulitan. Kesulitan ini tentu beragam, namun yang paling banyak membuat mereka kesulitan adalah di tahap pengolahan data atau biasa disebut dengan reduksi, analisis, hingga penyajian dan penarikan kesimpulan. Berbeda dengan data hasil penelitian kualitatif yang semuanya serba terukur dan memiliki standar, data kualitatif akan menjadi sangat rumit jika kita sebagai peneliti tidak mampu melihat pola yang digambarkan dari temuan data. Data akan sulit dikatakan jenuh karena proses pengumpulannya yang memakan waktu cukup lama, pertanyaan terus berkembang, terlebih lagi datanya bas eon scrip (tulisan).
Oleh karena itu, disini kami mencoba untuk menjawab kesulitan-kesulitan olah data kualitatif melalui aplikasi Nvivo.
Kami rasa akan sangat baik jika kita selangkah lebih mengenal dulu apa itu data kualitatif, agar kosep mengolahnya mudah untuk kita pahami. Perlu kami ingatkan juga bahwa penelitian kualitatif tidak sesederhana bertanya hal-hal yang ingin ditanyakan, bertanya kepada siapapun yang ditemui, terlebih lagi hanya sekedar mencatat jawaban narasusmber.
Pengertian dan Ciri Data Kualitatif
Metode penelitian kualitatif mulai dikenal pada tahun 1960 dimana pada saat itu penelitian sosial humaniora hingga peneliti yang merasa data mereka kurang utuh jika hanya menggunakan teknik pengumpulan dan analisis kualitatif. Jika sesuai dengan fokus kajian penelitian kualitatif mengkaji peristiwa, fenomena, atau pengalaman manusia untuk menjawab pertanyaan mengapa sesuatu terjadi, bagaimana terjadinya, dan apa penyebabnya (Bogdan & Biklen, 2007). Sehingga data yang diperoleh berdasarkan adanya peristiwa, fenomena, atau experience yang sudah ada dan terjadi dalam kurun waktu yang lama, diperhatikan terus menerus, pencacatan mandiri oleh peneliti, wawancara mendalam dengan narasumber ahli, kemudian didukung oleh dokumen sekunder. Nah dari sini kita tahu bahwa untuk menentukan responden saja, peneliti harus melakukan penelitian terdahulu lalu memilih responden dengan teknik purposif atau memilih siapa yang diangap paling mengetahui objek/kajian penelitian.
Contoh objek data penelitian kualitatif
Sejak Kabinet Jokowi mengangkat Nadim Anwar Makarim sebagai Mentri Pendidikan, ramai dibahas tentang Peraturan Menteri Pendidikan Indonesia yang melakukan game changing dalam srtuktur, sistem, pola, hingga inovasi pembelajaran. Berbagai perubahan ini diketahui didapatkan dari upaya Mas Menteri beserta anggotanya berinteraksi/wawancara dengan narasumber yang mengathui berbagai permasalahan atau gejala dalam pendidikan. Untuk itu mereka mulai melakukan wawancara mendalam bersama guru lintas tingkat di berbagai daerah, kemudian dengan siswa, dengan orang tua siswa, kepala sekolah, dosen, mahasiswa, dan praktisi-praktisi lainnya. Kemudian data-data kualitatif yang muncul adalah terjadinya ketimpangan penilaian standar kelulusan yang disamarakan dengan UN, keterbatasan fasilitas, kompetensi guru, keterlambatan proses pembelajaran, hingga yang cukup mengkhawatirkan adalah kekerasan seksual dan bullying di lingkungan sekolah. Beberapa gejala ini ditemukan juga sudah terjadi begitu lama sehingga proses komunikasi atau pengumpulan data terus menerus dilakukan bahkan hingga saat ini.
Melalui contoh kasus tersebut, teman-teman sudah bisa membayangkan berapa banyak data yang dihasilkan. Berapa panjang data yang dikumpulkan setelah kajian ini dilakukan secara terus menerus dalam kurun waktu yang lama jika sistem oleh data untuk membaca pola atau kecenderungan dari big data tersebut masih manual. Selain itu para peneliti kualitatif yang selama ini dihadapkan pada tantangan terbesar terkait dengan masalah subyektivitas (researcher-biased), validitas, dan reaktivitas. Oleh karena itu, sebelum teman-teman terjebak dengan tumpukan data yang tidak tahu harus diolah seperti apa atau bagaimana mengolahnya agar nampak lebih profesional. Baca halaman ini sampai terakhir ya.
Aplikasi Nvivo untuk Olah Data Statistik
Jika kita sudah membahas panjang kriteria data kualitatif dan kesulitan dalam mengolahnya, bagian ini kita akan mengenalkan aplikasi yang bisa membantu kita, yakni Nvivo.
Nvivo adalah singkatan dari NUD*IST dan Vivo yang telah dikembangkan sejak tahun 1981 oleh programer Tom Richards. NUD*IST (Non-Numerical Unstructured Data Indexing Searching and Theorizing) adalah perangkat lunak (software) untuk pengembangan, mendukung, dan manajemen proyek analisis data kualitatif. Vivo diambil dari in-vivo, istilah dari pakar penelitian grounded theory,Strauss dan Glasser, yang berarti melakukan koding berdasarkan data yang nyata, hidup, dialami partisipan selama peneliti mengumpulkannya di lapangan. Dengan aplikasi ini penelitian kualitatif yang sering bermasalah dalam koding otomatif dapat terpecahkan sehingga impian peneliti untuk menyajikannya dalam bentuk tabel, grafik, diagram, scale connector bisa terwujud. Selain itu, jika tujuan luaran penelitian akan dibawa ke jurnal maka adanya penyajian data dari aplikasi ini akan jauh lebih profesional daripada deskripsi yang begitu panjang yang mungkin akan membingungkan reviewer atau pembacanya. Perhatikan contoh hasil visualisasi data menggunakan aplikasi Nvivo berikut :
Kemudian kabar yang sangat menyenangkan juga yakni aplikasi ini juga dapat dimanfaatkan sebagai Kajian Pustaka. Jadi jika homebase kita yang selama ini mungkin dibatasi dengan zotero atau mendeley yang tujuannya untuk reference dibawah, maka kami mengajak kalian untuk satu tingkat lebih sistematis dalam menyusun kajian pustaka terutama penelitian kualitatif dengan Nvivo.
Cara Instalasi Aplikasi Nvivo
Pengguna secara gratis diperbolehkan menikmati fitur trial dalam waktu terbatas (selama 14 hari). Waktu 14 hari ini akan cukup membantu teman-teman untuk latihan langsung dan menghasilkan data-data yang sudah dikumpulkan sebelumnya. Meskipun berbayar, kami tetap merekomendasikan aplikasi ini untuk dapat dipelajari dan dimanfaatkan untuk hasil olah data yang lebih efektif. Jika teman-teman adalah mahasiswa tingkat akhir, pascasarjana, seorang dosen/peneliti kami yakin lembaga tempat belajar dan mengabdi tidak akan keberatan untuk memfasilitasi dalam penggunaan aplikasi ini. Untuk sementara ini perkembangan Nvivo berada pada series 12 (Nvivo 12), sehingga kami juga akan mengarahkan teman-teman untuk menggunakan series ini.
- Nvivo 12 dapat diunduh di laman:
https://qsr-nvivo.software.informer.com - Kemudian pastikan software laptop Anda sesuai dengan spesifikasi aplikasi Nvivo, seperti apakah lebih sesuai di 32 bit atau di 64 bit yang nanti sudah ada di list website dowloading aplikasinya.
Tipe sistem dapat dilihat dengan membuka File Explorer, klik kanan + properties pada My PC. - Proses instalasi dilakukan seperti biasa, diawali dengan instalasi, lisensi agreement (diisi centang pada accept) lokasi instalasi (default di folder C:).
- Setelah instalasi, langkah pertama yang dilakukan adalah memilih trial, setelah itu pilih NVivo 12 plus, langkah terakhir accept. Langkah yang dilakukan pasca instalasi adalah registrasi aplikasi secara online. Terdapat formulir yang harus diisi. Hal yang wajib diisi adalah kolom yang ditandai dengan tanda bintang berwarna merah (*).
- Langkah berikutnya, setelah mengisi registrasi aplikasi secara online adalah memasukkan kode pembelian di kolom kode key yang diperoleh dari pembelian produk (kunci produk dikirim melalui email) atau memilih aplikasi secara gratis dengan trial selama 14 hari dan memilih Nvivo Plus ya (bukan yang Pro).
Tahapan Teknik Analisis Data Kualitatif Menggunakan Aplikasi Nvivo
Para peneliti kualitatif dalam menganalisis data adalah dengan bantuan aplikasi NVivo 12 Plus. Analisis data dilakukan dengan langkah-langkah berikut: (1) impor data/sumber data, (2) coding data, (3) visualisasi data, (4) penyajian hasil dan, (5) penarikan kesimpulan Berikut penjelasan dari teknik-teknik analisis tersebut:
1. Impor data/sumber data
Impor data ini sama seperti pada penggunaan aplikasi olah data pada umumnya. Teman-teman yang mungkin sudah lebih dulu mengenal olah data statistik di SPSS, maka sama dengan format Nvivo. Impor data bisa dilakukan setelah aplikasi telah dibuka dan menariknya kita bisa langsung mengimpor data dalam bentuk file yang didalamnya dipenuhi data deskripsi (tulisan) bukan angka. Contoh ketika kita sudah melakukan skrip data yang diperoleh dari responden, maka file terkait bisa langsung di impor ke aplikasi Nvivo.
2. Mengkoding data
tahap yang mungkin sebelumnya perlu dilakukan pemahaman kajian atau teori penelitian terkait. Hal ini diperlukan agar batas-batas atau bentuk-bentuk pola yang akan dijadikan patokan analisis data bisa didefinisi. Contoh, misalkan kita ingin mengukur jawaban siswa di soal essay maka kita harus tahu dulu kira-kira skema penilaian yang menjadi tolak ukur kompetensi. Misalkan tahap kompetensi siswa mulai di kemampuan C1 yaitu mengetahui , C2 memahami, C3 menerapkan atau mengaplikasikan, C4 menganalisis, C5 mengevaluasi dan C6 mengkreasi.
Contoh:
Mengetahui (C1): (Fauna Asiatis, Fauna Peralihan, dan Fauna Australis yang dibatasi oleh Garis Wallace dan Garis Weber).
Memahami (C2): (Fauna Asiatis biasanya ada di kawasan Sumatra, Fauna Peralihan di kawasan Jawa dan Nusa Tenggara, dan Peralihan di kawasan Papua. Keanekaragaman jenis fauna di Indonesia dipengaruhi oleh perbedaan karakteristik pada wilayah di Indonesia seperti banyaknya Hutan Hujan Tropis di Sumatera, di peralihan atau kawasan Jawa banyaknya hutan produksi dan padang savana, sedangkan untuk di Papua banyak burung-burung karena kawasan perbukitan).
Menerapkan (C3): (Persebaran fauna ini mempengaruhi upaya perlindungan yang berbeda. Misalkan untuk di Sumatera maka akan banyak cagar alam yang melindungi harimau dll, Nusa Tenggara padang savana terdapat Taman Nasional yang melindungi Komodo, dan di Papua taman nasional berfungsi untuk melindungi burung-burung langka).
3. Visualisasi Data
Setelah koding terhadap data kualitatif sudah dilakukan, maka langkah selanjutnya adalah membuat visualisasi data (jujur ini adalah langkah yang paling menyenangkan). Mengapa menyenangkan? Karena kita akan melihat data kita membentuk pola dengan begitu baik, ringkas, dan saintifik hingga mampu menggambarkan hasil temuan.
Langkah mengolah hasil koding dengan menggunakan aplikasi Nvivo dapat diawali dengan memilih fiture Explore dan Run Query. Setelah memilih Run Query kita akan bebas memilih bagaimana pola visualisasi data yang kita inginkan (namun tetap disesuaikan dengan kebutuhan dan keterbacaan data). Berbagai pilihan visualisasi terdiri dari Query Wizard, Text Search, Word Frequency, Matrix Coding, Coding Comparison, Chart, Hierarhy Chart, Mind Map, Project Map, Cluster Analysis, Comparison Diagram, dan masih banyak lainnya.
4. Penyajian Data
Penyajian data ini sangat terkait dengan pemilihan visualisasi data yang dilakukan sebelumnya. Jika yang umum kita temukan itu adalah penyajian data dilakukan dengan bentuk deskripsi, maka kita bisa melakukannya dengan lebih profesional dengan memperlihatkan gambar pola yang dihasilkan dari analisis data Nvivo. Penyajian data ini kami sarankan gunakan diagram atau grafik yang kemudian diikuti dengan deskripsi singkat namun mendalam setelahnya di setiap sub-bahasan. Kemudian jika peneliti kualitatif sudah sangat faham dengan teknik triangulasi, di Nvivo akan secara otomatis tersaji keterkaitan antar tiga latar belakang perolehan data tersebut.
5. Penarikan Kesimpulan
Pada tahap ini kami tidak akan memberikan banyak komentar karena pasti teman-teman lebih memahami objek kajian dan data yang telah diolah. Oleh karena itu sesuaikan saja kesimpulan ini dari hasil analisis data yang dilakukan setelah data tervisualisasi atau terpola dengan baik. Misalkan untuk menilai persepsi, maka kesimpulan yang bisa diambil sesuai mana persepsi yang sangat sesuai, sesuai, kurang sesuai, atau sebagainya dengan mempertimbangkan pola data.
Teman-teman, postingan ini akan menjadi begitu panjang jika kami menjelaskan secara detail bagaimana proses pengolahan data kualitatif menggunakan Nvivo secara satu-persatu. Bahkan jika didemokan memerlukan beberapa kali pertemuan. Untuk itu mohon pengertiannya karena kami baru bisa menjelaskan dengan cara yang singkat di postingan ini.
Namun kami bukan tipe yang setengah-setengah dalam berbagi informasi dan inovasi-inovasi dalam mengolah data. Jadi kami akan menunggu kalian buat belajar bareng aplikasi Nvivo ataupun aplikasi olah data lain yang disediakan di perusahaan kami dengan mengakses laman https://ebizmark.id/bootcamp/
