ANALISIS DATA KUALITATIF DAN INTERPRETASI
ANALISIS DAN
INTERPRETASI DATA
KUALITATIF
EMZIR
PPs UNJ
PENDAHULUAN
Analisis data dalam penelitian kualitatif
melibatkan perangkuman data dalam cara
yang dapat dipertanggungjawabkan dan
akurat. Presentasi temuan penelitian
dalam suatu cara yang tak dapat diingkari
Interpretasi data adalah suatu upaya
peneliti menemukan makna dalam data
dan menjawab pertanyaan “so what?”
dalam istilah implikasi dari temuan
penelitian
ANALISIS DATA SELAMA
PENGUMPULAN DATA
Banyak analisis data terjadi sebelum pengumpulan
data selesai. Peneliti memikirkan dan mengembangkan
firasat tentang apa yang mereka lihat dan dengar
selama pengumpulan data
Sebuah langkah penting dalam analisis data kualitatif
yang sedang berlangsung tercermin pada dua
pertanyaan
Apakah pertanyaan penelitian Anda masih dapat dijawab dan
layak menjawab?
Apakah teknik pengumpulan data Anda menangkap jenis data
yang Anda inginkan dan menyaring data yang tidak Anda
lakukan?
Penting dihindari tindakan prematur yang didasarkan
pada analisis awal dan interpretasi data
ANALISIS DATA SETELAH DATA
TERKUMPUL
Setelah kerja lapangan selesai, peneliti harus
konsentrasi pada proses multitahap dari
penyusunan, pengkategorian, pensistesisan,
analisis, dan penulisan tentang data.
Peneliti bekerja mempersempit suatu rangkaian
masalah dan data yang luas ke dalam kelompokkelompok data kunci yang kecil dan penting.
Sulit untuk menentukan selanjutnya, seberapa
lama analisis data akan dilakukan.
Kerangka waktu bergantung pada hakikat
penelitian , jumlah data yang akan dianalisis, dan
kemampuan peneliti.
TAHAP ANALISIS DATA
KUALITATIF
Analisis data kualitatif merupakan suatu siklus,
proses iteratif ‘berulang’ dari review data untuk
topik-topik umum atau tema-tema.
Satu pendekatan analisis adalah mengikuti tiga
langkah iteratif: membaca/membuat memo,
mesdeskripsikan apa yang terjadi pada latar,
dan mengklasifikasikan data penelitian.
Membaca/membuat memo merupakan proses
menulis catatan dalam margin catatan lapangan
dan menggarisbawahi bagian-bagian atau
masalah-masalah yang tampak penting selama
membaca awal data naratif.
Coding a Page from a Sample
Interview Transcript
Elements of Description in a
Narrative Passage
Pendeskripsian melibatkan pengembangan
deskripsi yang sempurna dan komprehensif dari
partisipan, latar, dan fenomena yang dikaji untuk
menemukan kompleksitas yang kaya dari
penelitian.
Pengklasifikan potongan data kecil kedalam
kategori yang lebih umum merupakan cara peneliti
untuk memberi makna dan menemukan hubungan
antar data.
Catatan lapangan dan transkrip dipecah ke dalam
potongan data kecil dan potongan-potongan ini
diintegrasikan ke dalam kategori-kategori dan
sering ke dalam pola-pola yang lebih umum.
The Qualitative Process of Data
Analysis
STRATEGI ANALISIS DATA
Pengidentifikasian tema merupakan
strategi yang bertumpu pada identifikasi
ide-ide yang muncul dari tinjauan pustaka
dan dalam pengumpulan data.
Pengkodean merupakan proses menandai
satuan-satuan teks dengan kode-kode atau
label sebagai suatu cara mengindikasi
pola-pola dan makna dalam data. Itu
melibatkan reduksi data naratif ke suatu
bentuk yang dapat dikelola yang
memungkin sorting data muncul.
A Visual Model of the Coding
Process in Qualitative Research
Pengajuan pertanyaan kunci merupakan
strategi yang melibatkan peneliti mengajukan
pertanyaan seperti “Apa yang secara sentral
dilibatkan?” “Apa aktivitas utama, peristiwa,
atau isu yang relevan pada masalah tersebut?”
dan melihat jawabannya dalam data.
Sebuah review organisasional membantu
peneliti memahami sekolah atau organisasi lain
sebagai seting yang lebih luas. Suatu review
harus berfokus pada visi dan misi, tujuan dan
sasaran, struktur, operasi, dan isu-isu dan
kepedulian dari organisasi yang diteliti.
Pemetaan konsep membolehkan peneliti
kualitatif menciptakan suatu display visual
dari faktor-faktor utama yang
mempengaruhi studi yang memungkinkan
identifikasi konsistensi dan inkonsistensi
antara kelompok-kelompok terpisah.
Penganalisisan antaseden dan
konsekuensi yang memungkinkan
peneliti memetakan sebab dan akibat
yang muncul melalui penelitian.
Penyajian temuan melibatkan
penggunaan matrik, bagan, peta konsep,
grafik, dan gambar untuk mengemas
temuan penelitian.
Pernyataan apa yang hilang dari
penelitian yang mendorong peneliti untuk
merefleksi dan mengindenfikasi
pertanyaan-pertanyaan penelitian yang
belum memperoleh jawaban.
MODEL-MODEL ANALISIS DATA
KUALITATIF
Model Miles Huberman:
Reduksi data
Penyajian data
Penarikan Kesimpulan
Verifikasi temuan penelitian
Model Spradley:
Analisis
Analisis
Analisis
Analisis
domain
taksonomi
komponensial
tema budaya
Model Strauss & Corbin:
Open coding
Axial coding
Selective coding
Developing and drawing a visual conditional
matrix
PENGGUNAAN PROGRAM KOMPUTER
UNTUK MEMBANTU ANALISIS DATA
Banyak program komputer yang tersedia
untuk membantu dalam analisis data
kualitatif, tetapi perlu diingat bahwa
komputer tidak dapat menganalisis atau
mengkode data; itu semua dilakukan oleh
peneliti
Basic Features of Software
Programs
INTERPRETASI DATA
Interpretasi data lebih banyak didasarkan
pada hubungan, aspek umum, dan
hubungan antar potongan data, kategori,
dan pola-pola.
Interpretasi tidak akan dapat dilakukan
secara bermakna tanpa peneliti mengetahui
data secara detail.
Tujuan interpretasi adalah menjawab empat
pertanyaan. Apa yang penting dalam data?
Mengapa itu penting? Apa yang dapat
dipelajari darinya? Lalu apa implikasinya?
Perluasan analisis merupakan strategi
interpretasi data dimana peneliti
memunculkan pertanyaan-pertanyaan
tentang studi, mencatat implikasi yang
mungkin digambarkan tanpa secara aktual
menggambarkannya.
Menghubungkan temuan dengan
pengalaman personal mendorong peneliti
untuk personalisasi interpretasi
berdasarkan pada pengetahuan yang
dimiliki dan pemahaman latar penelitian.
Meminta nasehat teman yang kritis melibatkan
memberikan kepercayaan kepada teman untuk
menawarkan pemahaman yang mungkin hilang
pada Anda karena kesibukan Anda pada pekerjaan.
Kontekstualisasikan temuan penelitian dalam
kepustakaan yang berhubungan melibatkan
penggunaan tinjauan kepustakaan untuk
mendukung temuan penelitian.
Turunkan teori yang mendorong peneliti
menghubungkan temuan mereka dengan isu-isu
yang lebih luas untuk mencari peningkatan level
abstraksi dan untuk bergerak keluar perhitungan
deskriptif murni.
Ketahui kapan untuk mengatakan ‘kapan’. Jika
Anda tidak merasa nyaman untuk menawarkan
suatu interpretasi, jangan lakukan itu.
Hendaknya Anda puas dengan membuat saran
atau rekomendasi terhadap apa yang mungkin
dilakukan berikutnya.
Sebagai peneliti kualitatif Anda harus berbagi
interpretasi Anda dengan bijaksana dan
menghindari ‘makhluk evangelis’ tentang
interpretasi Anda. Memberikan hubungan yang
jelas antara pengumpulan data, analisis, dan
interpretasi.
Aktivitas Pengorganisasian Data
Tabel 1 Aktivitas Pengorganisasian Data
Tulis tanggal (hari, bulan, tahun) pada semua catatan
Urutkan semua catatan dengan label (seperti set ke 6 catatan)
Labeli catatan menurut jenis (seperti catatan pengamat, memo untuk diri
sendiri, transkrip wawancara)
Buat dua foto copy dari semua catatan (catatan lapangan, transkrip, dst.)
Susun file-file computer ke dalam folder-folder menurut jenis data dan tahaptahap analisis
Buat backup copian semua file
Baca data dan jamin semua informasi lengkap dan terbaca sebelum
melakukan analisis dan interpretasi data
Mulailah mencatat tema-tema dan pola-pola yang muncul (Gay, Mills, dan
Airasian, 2009: 449)
INTERPRETASI DATA
KUALITATIF
EMZIR
PPs UNJ
PENDAHULUAN
Analisis data dalam penelitian kualitatif
melibatkan perangkuman data dalam cara
yang dapat dipertanggungjawabkan dan
akurat. Presentasi temuan penelitian
dalam suatu cara yang tak dapat diingkari
Interpretasi data adalah suatu upaya
peneliti menemukan makna dalam data
dan menjawab pertanyaan “so what?”
dalam istilah implikasi dari temuan
penelitian
ANALISIS DATA SELAMA
PENGUMPULAN DATA
Banyak analisis data terjadi sebelum pengumpulan
data selesai. Peneliti memikirkan dan mengembangkan
firasat tentang apa yang mereka lihat dan dengar
selama pengumpulan data
Sebuah langkah penting dalam analisis data kualitatif
yang sedang berlangsung tercermin pada dua
pertanyaan
Apakah pertanyaan penelitian Anda masih dapat dijawab dan
layak menjawab?
Apakah teknik pengumpulan data Anda menangkap jenis data
yang Anda inginkan dan menyaring data yang tidak Anda
lakukan?
Penting dihindari tindakan prematur yang didasarkan
pada analisis awal dan interpretasi data
ANALISIS DATA SETELAH DATA
TERKUMPUL
Setelah kerja lapangan selesai, peneliti harus
konsentrasi pada proses multitahap dari
penyusunan, pengkategorian, pensistesisan,
analisis, dan penulisan tentang data.
Peneliti bekerja mempersempit suatu rangkaian
masalah dan data yang luas ke dalam kelompokkelompok data kunci yang kecil dan penting.
Sulit untuk menentukan selanjutnya, seberapa
lama analisis data akan dilakukan.
Kerangka waktu bergantung pada hakikat
penelitian , jumlah data yang akan dianalisis, dan
kemampuan peneliti.
TAHAP ANALISIS DATA
KUALITATIF
Analisis data kualitatif merupakan suatu siklus,
proses iteratif ‘berulang’ dari review data untuk
topik-topik umum atau tema-tema.
Satu pendekatan analisis adalah mengikuti tiga
langkah iteratif: membaca/membuat memo,
mesdeskripsikan apa yang terjadi pada latar,
dan mengklasifikasikan data penelitian.
Membaca/membuat memo merupakan proses
menulis catatan dalam margin catatan lapangan
dan menggarisbawahi bagian-bagian atau
masalah-masalah yang tampak penting selama
membaca awal data naratif.
Coding a Page from a Sample
Interview Transcript
Elements of Description in a
Narrative Passage
Pendeskripsian melibatkan pengembangan
deskripsi yang sempurna dan komprehensif dari
partisipan, latar, dan fenomena yang dikaji untuk
menemukan kompleksitas yang kaya dari
penelitian.
Pengklasifikan potongan data kecil kedalam
kategori yang lebih umum merupakan cara peneliti
untuk memberi makna dan menemukan hubungan
antar data.
Catatan lapangan dan transkrip dipecah ke dalam
potongan data kecil dan potongan-potongan ini
diintegrasikan ke dalam kategori-kategori dan
sering ke dalam pola-pola yang lebih umum.
The Qualitative Process of Data
Analysis
STRATEGI ANALISIS DATA
Pengidentifikasian tema merupakan
strategi yang bertumpu pada identifikasi
ide-ide yang muncul dari tinjauan pustaka
dan dalam pengumpulan data.
Pengkodean merupakan proses menandai
satuan-satuan teks dengan kode-kode atau
label sebagai suatu cara mengindikasi
pola-pola dan makna dalam data. Itu
melibatkan reduksi data naratif ke suatu
bentuk yang dapat dikelola yang
memungkin sorting data muncul.
A Visual Model of the Coding
Process in Qualitative Research
Pengajuan pertanyaan kunci merupakan
strategi yang melibatkan peneliti mengajukan
pertanyaan seperti “Apa yang secara sentral
dilibatkan?” “Apa aktivitas utama, peristiwa,
atau isu yang relevan pada masalah tersebut?”
dan melihat jawabannya dalam data.
Sebuah review organisasional membantu
peneliti memahami sekolah atau organisasi lain
sebagai seting yang lebih luas. Suatu review
harus berfokus pada visi dan misi, tujuan dan
sasaran, struktur, operasi, dan isu-isu dan
kepedulian dari organisasi yang diteliti.
Pemetaan konsep membolehkan peneliti
kualitatif menciptakan suatu display visual
dari faktor-faktor utama yang
mempengaruhi studi yang memungkinkan
identifikasi konsistensi dan inkonsistensi
antara kelompok-kelompok terpisah.
Penganalisisan antaseden dan
konsekuensi yang memungkinkan
peneliti memetakan sebab dan akibat
yang muncul melalui penelitian.
Penyajian temuan melibatkan
penggunaan matrik, bagan, peta konsep,
grafik, dan gambar untuk mengemas
temuan penelitian.
Pernyataan apa yang hilang dari
penelitian yang mendorong peneliti untuk
merefleksi dan mengindenfikasi
pertanyaan-pertanyaan penelitian yang
belum memperoleh jawaban.
MODEL-MODEL ANALISIS DATA
KUALITATIF
Model Miles Huberman:
Reduksi data
Penyajian data
Penarikan Kesimpulan
Verifikasi temuan penelitian
Model Spradley:
Analisis
Analisis
Analisis
Analisis
domain
taksonomi
komponensial
tema budaya
Model Strauss & Corbin:
Open coding
Axial coding
Selective coding
Developing and drawing a visual conditional
matrix
PENGGUNAAN PROGRAM KOMPUTER
UNTUK MEMBANTU ANALISIS DATA
Banyak program komputer yang tersedia
untuk membantu dalam analisis data
kualitatif, tetapi perlu diingat bahwa
komputer tidak dapat menganalisis atau
mengkode data; itu semua dilakukan oleh
peneliti
Basic Features of Software
Programs
INTERPRETASI DATA
Interpretasi data lebih banyak didasarkan
pada hubungan, aspek umum, dan
hubungan antar potongan data, kategori,
dan pola-pola.
Interpretasi tidak akan dapat dilakukan
secara bermakna tanpa peneliti mengetahui
data secara detail.
Tujuan interpretasi adalah menjawab empat
pertanyaan. Apa yang penting dalam data?
Mengapa itu penting? Apa yang dapat
dipelajari darinya? Lalu apa implikasinya?
Perluasan analisis merupakan strategi
interpretasi data dimana peneliti
memunculkan pertanyaan-pertanyaan
tentang studi, mencatat implikasi yang
mungkin digambarkan tanpa secara aktual
menggambarkannya.
Menghubungkan temuan dengan
pengalaman personal mendorong peneliti
untuk personalisasi interpretasi
berdasarkan pada pengetahuan yang
dimiliki dan pemahaman latar penelitian.
Meminta nasehat teman yang kritis melibatkan
memberikan kepercayaan kepada teman untuk
menawarkan pemahaman yang mungkin hilang
pada Anda karena kesibukan Anda pada pekerjaan.
Kontekstualisasikan temuan penelitian dalam
kepustakaan yang berhubungan melibatkan
penggunaan tinjauan kepustakaan untuk
mendukung temuan penelitian.
Turunkan teori yang mendorong peneliti
menghubungkan temuan mereka dengan isu-isu
yang lebih luas untuk mencari peningkatan level
abstraksi dan untuk bergerak keluar perhitungan
deskriptif murni.
Ketahui kapan untuk mengatakan ‘kapan’. Jika
Anda tidak merasa nyaman untuk menawarkan
suatu interpretasi, jangan lakukan itu.
Hendaknya Anda puas dengan membuat saran
atau rekomendasi terhadap apa yang mungkin
dilakukan berikutnya.
Sebagai peneliti kualitatif Anda harus berbagi
interpretasi Anda dengan bijaksana dan
menghindari ‘makhluk evangelis’ tentang
interpretasi Anda. Memberikan hubungan yang
jelas antara pengumpulan data, analisis, dan
interpretasi.
Aktivitas Pengorganisasian Data
Tabel 1 Aktivitas Pengorganisasian Data
Tulis tanggal (hari, bulan, tahun) pada semua catatan
Urutkan semua catatan dengan label (seperti set ke 6 catatan)
Labeli catatan menurut jenis (seperti catatan pengamat, memo untuk diri
sendiri, transkrip wawancara)
Buat dua foto copy dari semua catatan (catatan lapangan, transkrip, dst.)
Susun file-file computer ke dalam folder-folder menurut jenis data dan tahaptahap analisis
Buat backup copian semua file
Baca data dan jamin semua informasi lengkap dan terbaca sebelum
melakukan analisis dan interpretasi data
Mulailah mencatat tema-tema dan pola-pola yang muncul (Gay, Mills, dan
Airasian, 2009: 449)