Teknik Analisis dan Visualisasi Data Riset Kualitatif
berbantuan
Open Knowledge Maps, Mendeley, VOSviewer, ATLAS.ti 7, dan NVIVIO 12 Plus
Disampaikan dalam
Diskusi Bareng Ramadan (DISBAR)
Himpunan Mahasiswa Program Studi PGMI Fakultas Tarbiyah dan Keguruan
Institut Islam Nahdlatul Ulama Temanggung
Kamis, 4 April 2024
BAB III METODE PENELITIAN A. Pendekatan Penelitian
B. Jenis dan Metode Penelitian C. Jenis dan Sumber Data
D. Teknik Pengumpulan Data E. Teknik Analisis Data
F. Triangulasi Data
G. Rencana dan Waktu Penelitian
1.Metode Deskriptif-Kuantitatif 2.Metode Korelasional
3.Metode Eksperimental
4.Metode Kuasi Eksperimental
5.Metode Meta-Analisis 1. Metode Etnografi 2. Metode studi kasus 3. Metode Fenomenologi
4. Metode Grounded Theory/Grounded Research
5. Metode Naturalistik
6. Metode Konten Analisis 1.Sequential explanatory (sekuensial
eksplanatori)
2.Sequential exploratory (sekuensial eksploratif)
3.Embedded/concurrent embedded (desain tertanam/tidak seimbang) 4.Convergent parallel design (desain
pararel konvergen)
JENIS DATA
1. Data Kuantitatif 2. Data Kualitatif
SUMBER DATA
1. Data primer adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh peneliti secara langsung dari sumber datanya. Data primer disebut juga sebagai data asli atau data baru yang memiliki sifat up to date. Untuk mendapatkan data primer, peneliti harus mengumpulkannya secara langsung. Teknik yang dapat digunakan peneliti untuk mengumpulkan data primer antara lain observasi, wawancara, diskusi terfokus (focus grup discussion (FGD) dan penyebaran kuesioner.
2. Data Sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan peneliti dari berbagai sumber yang telah ada (peneliti sebagai tangan kedua). Data sekunder dapat diperoleh dari berbagai sumber seperti BPS, buku, laporan, jurnal, dan lain-lain.
1. Metode Korelasional 2. Metode Eksperimental
3. Metode Kuasi Eksperimental 4. Metode Meta-Analisis
5. Metode Etnografi 6. Metode Studi Kasus 7. Metode Fenomenologi
8. Metode Grounded Theory / Grounded Research
9. Penelitian tindakan
10.Penelitian tindakan kelas 11.Riset dan pengembangan 12.Netnografi
1. Analisis Data Kualitatif 2. Analisis data Kuantitatif
1.Kuesioner 2.Observasi
3.Wawancaara
4.Studi Dokumen 5.Angket
6.FGD
1. Tahap-tahap penelitian
2. Rincian kegiatan pada setiap tahap
3. Waktu yang diperlukan untuk melaksanakan setiap tahap.
4. Rencana dan Waktu penelitian dapat disajikan dalam bentuk matrik atau uraian
1.Triangulasi metode
2.Triangulasi antarpeneliti
(jika penelitian dilakukan dengan kelompok)
1.Triangulasi sumber data 2.Triangulasi teori
3.Member Check
Proses sistematis untuk memperoleh pengetahuan baru atau untuk memperbarui pengetahuan yang ada. Prosesnya: pengumpulan, analisis, interpretasi, dan penyajian data untuk menjawab
pertanyaan penelitian atau menguji hipotesis tertentu.
Penelitian dapat dilakukan dalam berbagai bidang, termasuk ilmu pendidikan, ilmu sosial, sains alam, kedokteran, teknologi, humaniora, dan banyak lagi.
METODOLOGI PENELITIAN: Kerangka konseptual atau pendekatan sistematis yang digunakan oleh peneliti untuk merancang, melaksanakan, dan mengevaluasi suatu studi atau penelitian. Ini adalah panduan atau serangkaian langkah-langkah yang mengatur proses penelitian dari awal hingga akhir.
Metodologi penelitian membantu memastikan bahwa penelitian dilakukan dengan cara yang terstruktur, konsisten, dan dapat dipertanggungjawabkan
To Know
To Do
To Choose
Fungsi / Arah Riset (Giphart)
Kuantitatif Kualitatif
Mixed Method
Action Research Research and Development
Operation research Policy research Evaluation
resarch
hamidullohibda.com
Peneliti mengidentifikasi pola atau tema utama yang muncul dari data.
Dipraktikkan dengan pencarian makna yang mendasari di balik kata-kata atau frasa yang digunakan oleh responden
dalam data kualitatif.
Peneliti memeriksa dan memahami cerita atau narasi yang diungkapkan
oleh partisipan. Dipraktikkan untuk memahami pengalaman dan
persepsi dari sudut pandang partisipan.
Analisis Fenomenologis
Untuk memahami esensi atau makna dari pengalaman individu dalam konteks tertentu. Peneliti mencari pola dan struktur di balik pengalaman
yang dialami oleh partisipan.
Analisis Etnografi
Digunakan dalam studi antropologi dan sosiologi, analisis etnografi melibatkan pengamatan
mendalam terhadap budaya atau komunitas
tertentu. Peneliti mencari pemahaman mendalam tentang norma, nilai, dan praktik sosial yang ada
dalam kelompok tersebut.
Analisis Semiotik
Analisis ini berfokus pada tanda-tanda dan makna simbolik yang muncul dalam data.
Peneliti menggunakan teori semiotika untuk memahami makna yang tersembunyi di
balik tanda-tanda tersebut.
Analisis Grounded Theory Pendekatan ini memungkinkan
teori untuk muncul secara
organik dari data, tanpa adanya hipotesis awal. Peneliti
menggunakan proses induktif untuk mengembangkan teori yang didasarkan pada pola dan
tema yang muncul dari data.
Analisis Konten
Teknik ini melibatkan
identifikasi dan analisis isi dari dokumen, teks, atau bahan
visual. Digunakan untuk memahami pola-pola yang muncul dalam materi tertulis
atau media lainnya.
Analisis Interpretatif
Menekankan pada interpretasi dan pemahaman atas makna di
balik data kualitatif. Peneliti memperhatikan konteks sosial,
budaya, dan historis dalam
memahami pesan yang
terkandung dalam data.
VISUALISASI DATA DENGAN OKM
1. Akses Platform: Buka situs web Open Knowledge Maps
2. Input Pencarian: Di halaman beranda, Anda akan melihat kotak
pencarian di tengah. Ketikkan kata kunci atau topik yang ingin Anda telusuri di kotak pencarian tersebut. Misalnya, jika Anda ingin mencari artikel tentang “pendidikan dasar", ketikkan kata kunci tersebut di sana.
3. Pilih Tautan: Setelah Anda mengetikkan kata kunci, Open Knowledge Maps akan menampilkan hasil pencarian dalam bentuk peta
konseptual. Pilih salah satu dari peta konseptual yang relevan dengan topik pencarian Anda.
4. Eksplorasi Peta Konseptual: Di peta konseptual, Anda akan melihat
sekelompok istilah terkait dengan topik pencarian Anda. Klik pada salah satu istilah untuk melihat artikel ilmiah yang terkait dengan istilah
tersebut.
5. Pilih Artikel: Setelah Anda mengklik istilah yang relevan, Open
Knowledge Maps akan menampilkan daftar artikel ilmiah yang terkait dengan istilah tersebut. Anda dapat menelusuri daftar ini untuk
menemukan artikel yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
6. Baca Artikel: Setelah Anda menemukan artikel, Anda dapat mengklik tautan judul artikel tersebut untuk membaca abstraknya. Jika Anda tertarik untuk membaca seluruh artikel, Anda mungkin perlu
mengaksesnya melalui sumber aslinya atau menggunakan tautan yang disediakan jika artikel itu tersedia secara gratis.
7. Unduh atau Akses Artikel: Beberapa artikel dapat diakses secara gratis langsung dari Open Knowledge Maps, sedangkan yang lain mungkin memerlukan langganan atau pembayaran untuk diakses. Anda juga dapat mencari artikel di luar Open Knowledge Maps menggunakan informasi yang diberikan.
Open Knowledge Maps adalah organisasi amal nirlaba yang didedikasikan untuk meningkatkan
visibilitas pengetahuan ilmiah bagi sains dan masyarakat. Salah satunya melalui
https://openknowledgemaps.org/ dengan fitur visualisasi riset relevan sesuai kata kunci dari
PubMed dan BASE.
VISUALISASI DATA DENGAN
VOSVIEWER
1.Persiapan Data:
1. Siapkan dataset format yang sesuai dengan VOSviewer/ file berbasis CSV yang berisi data dalam format yang tepat.
2.Pemrosesan Data:
1. Buka aplikasi VOSviewer dan pilih "Create a new map of science" atau "Create a new network visualization" untuk memulai proses pembuatan visualisasi.
2. Impor data Anda ke dalam VOSviewer. Ini bisa berupa kata kunci, judul artikel, atau teks kutipan, tergantung pada tujuan analisis Anda.
3. Tentukan jenis analisis yang ingin Anda lakukan, misalnya analisis ko-occurrence (peristiwa bersama) atau analisis jarak (distance-based analysis).
4. Pilih parameter dan pengaturan analisis sesuai dengan kebutuhan Anda, seperti jarak minimum antara item atau ambang batas untuk membatasi jumlah item yang
dimasukkan dalam analisis.
3.Visualisasi Data:
1. Setelah pemrosesan data selesai, VOSviewer akan membuat visualisasi interaktif dari hubungan antara item dalam dataset Anda.
2. Anda dapat menyesuaikan visualisasi dengan mengubah ukuran, warna, atau tata letak elemen-elemen dalam grafik, sehingga memungkinkan Anda untuk mengeksplorasi pola dan hubungan yang berbeda.
4.Analisis Tambahan:
1. Selain visualisasi, Anda juga dapat melakukan analisis tambahan menggunakan berbagai fitur dan alat yang disediakan oleh VOSviewer. Misalnya, Anda dapat mengidentifikasi cluster (kelompok) item yang berkaitan erat atau menganalisis dinamika jaringan dari waktu ke waktu.
5.Interpretasi Hasil:
1. Terakhir, interpretasikan hasil visualisasi dan analisis yang telah Anda buat. Identifikasi pola-pola atau hubungan yang menarik, dan gunakan wawasan ini untuk mendukung tujuan penelitian atau pemahaman lebih lanjut tentang domain penelitian Anda.
6.Diseminasi Hasil:
1. Jika Anda ingin membagikan atau menyimpan hasil analisis Anda, VOSviewer menyediakan opsi untuk menyimpan visualisasi sebagai gambar atau file proyek VOSviewer yang dapat dibuka kembali untuk analisis lebih lanjut.
VOSviewer adalah alat analisis dan visualisasi yang digunakan untuk
mengeksplorasi dan
memvisualisasikan hubungan antara item dalam dataset berbasis teks, seperti kata-kata kunci, judul artikel,
atau kutipan
NVivo 12 Plus merupakan
perangkat lunak yang kuat dan fleksibel untuk analisis data kualitatif yang digunakan oleh
peneliti di berbagai bidang seperti ilmu sosial, ilmu
humaniora, kesehatan,
pendidikan, dan banyak lagi.
NVivo 12 Plus adalah perangkat lunak analisis data kualitatif yang dikembangkan
oleh QSR International. Ini adalah versi terbaru dari serangkaian perangkat lunak
NVivo yang dirancang khusus untuk membantu peneliti dalam melakukan analisis data kualitatif dengan berbagai macam sumber data, seperti teks, audio,
video, gambar, dan data media sosial
1.Analisis Data Kualitatif
NVivo 12 Plus memungkinkan peneliti untuk mengimpor, mengelola, dan menganalisis berbagai jenis data kualitatif. Ini mencakup teks dari wawancara, transkripsi, artikel, catatan lapangan, dan lain-lain, serta data audio, video, gambar, dan data dari platform media sosial.
2.Pemrosesan Data Multimodal
Salah satu fitur utama NVivo 12 Plus adalah kemampuannya untuk menangani data multimodal, yang berarti data dari berbagai jenis media seperti teks, audio, video, dan gambar dapat dianalisis bersama-sama.
3. Pengindeksan dan Koding
NVivo 12 Plus memungkinkan pengguna untuk mengindeks dan mengkodekan data mereka. Pengindeksan memungkinkan untuk mengidentifikasi bagian- bagian penting dari data, sementara pengkodean memungkinkan untuk mengaitkan tag atau label dengan bagian-bagian tersebut untuk analisis lebih lanjut.
4. Analisis Tematik dan Naratif: NVivo 12 Plus menyediakan alat-alat untuk melakukan analisis tematik dan naratif. Ini memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi pola-pola, tema-tema, dan narasi yang muncul dari data mereka.
5. Visualisasi: Perangkat lunak ini juga menyediakan fitur visualisasi yang kuat, termasuk diagram jaringan dan diagram konseptual, yang membantu dalam memahami dan menyajikan hubungan antara konsep- konsep atau tema-tema dalam data.
6. Kolaborasi dan Sharing: NVivo 12 Plus memungkinkan kolaborasi antara tim peneliti dengan menyediakan fitur untuk berbagi proyek dan data, serta mendukung kerja tim secara bersama-sama dalam menganalisis data.
7. Keamanan Data: NVivo 12 Plus menyediakan fitur
keamanan data yang memungkinkan pengguna untuk
mengelola hak akses dan mengontrol siapa yang
dapat mengakses dan mengedit proyek dan data.
Analisis dengan ATLAS.Ti 7
Atlas.ti menawarkan berbagai fitur, termasuk kemampuan untuk membuat kategori dan sub- kategori (coding), melakukan pencarian dan query
data, membangun visualisasi seperti diagram konseptual, serta menyediakan alat untuk
kolaborasi antarpeneliti. Perangkat lunak ini sering digunakan dalam berbagai disiplin ilmu, termasuk
sosiologi, antropologi, psikologi, ilmu politik, pendidikan, dan lain-lain.
Atlas.ti adalah perangkat lunak analisis kualitatif
yang berguna untuk mengorganisasi dan
menganalisis data
kualitatif.
Import Data: Langkah pertama adalah mengimpor data kualitatif Anda ke dalam perangkat lunak. Data ini bisa berupa teks, gambar, audio, atau video. Anda dapat mengimpor file-file ini ke dalam proyek Atlas.ti.
Coding: Setelah data diimpor, Anda mulai proses coding. Ini melibatkan memberi label pada potongan-potongan data
dengan kategori-kategori yang relevan. Misalnya, Anda dapat membuat kategori-kategori berdasarkan tema atau konsep tertentu dalam data Anda.
Memperluas Coding: Anda bisa memperluas coding dengan menambahkan sub-kategori, menandai hubungan antara
kategori, atau menambahkan catatan tentang kode tertentu. Ini membantu Anda memperdalam pemahaman Anda tentang data dan memperkaya analisis Anda.
Query: Anda dapat melakukan query pada data Anda menggunakan alat pencarian Atlas.ti. Ini memungkinkan Anda menemukan potongan-potongan data yang relevan dengan pertanyaan penelitian atau topik tertentu.
Analisis: Setelah Anda memiliki kategori-kategori yang ditetapkan dan telah melakukan query pada data Anda, Anda dapat mulai menganalisisnya. Ini melibatkan pembacaan kembali potongan-potongan data yang telah di-coded dan membuat
interpretasi atau temuan tentang pola atau tema yang muncul.
Visualisasi: Atlas.ti menyediakan alat untuk membuat visualisasi dari analisis Anda. Anda dapat membuat diagram konsep atau grafik yang memperlihatkan hubungan antara kategori atau tema tertentu dalam data Anda.
Reporting: Langkah terakhir adalah menyajikan temuan Anda dalam laporan atau tulisan. Anda dapat menggunakan Atlas.ti untuk membantu mengorganisir temuan Anda dan menyertakan cuplikan data atau visualisasi dalam laporan Anda.
