NVIVO | i
ii | Penelitian Kualitatif
Endah Tri Priyatni | Ani Wilujeng Suryani Rifka Fachrunnisa | Achmad Supriyanto | Imbalan Zakaria Pemanfaatan NVivo dalam Penelitian Kualitatif NVivo untuk Kajian Pustaka, Analisis Data, dan Triangulasi Untuk Pemula PUSAT PENDIDIKAN LEMBAGA PENELITIAN DAN PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT (LP2M) UNIVERSITAS NEGERI MALANG (UM) Februari, 2020 NVIVO | iii
Kata Pengantar _ _ _ _ _ _ _ _ iv | Penelitian Kualitatif
N Vivo adalah singkatan dari NUD*IST dan Vivo. NUD*IST (Non-Numerical Unstructured Data Indexing Searching and Theorizing) adalah perangkat lunak (software) untuk pengembangan, dukungan, 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, lapangan. Dengan demikian dapat dialami partisipan di lunak untuk disimpulkan bahwa NVivo adalah perangkat pengembangan, dukungan, dan manajemen analisis data kualitatif yang fungsi utamanya adalah untuk melakukan koding data dengan efektif dan efisien. Oleh karena itu, koding terhadap sumber data penelitian adalah kunci untuk dapat melakukan presentasi data penelitian kualitatif dalam bentuk tabel, grafik, atau diagram. Dengan NVivo, peneliti kualitatif dapat secara efisien dan efektif melakukan koding dan analisis terhadap data, terutama data kualitatif dan juga data kualitatif yang telah telah diolah dalam program excel dikuantitatifkan dan dan/SPSS. Peneliti juga dapat mempresentasi hasil analisis data dalam bentuk tabel, diagram dan/atau grafik untuk tujuan analisis tematik, isi, komparatif, dan bahkan menganalisis hubungan asosiatif, satu arah, dan simetris. Kehadiran NVivo sangat membantu para peneliti kualitatif yang selama ini dihadapkan pada tantangan terbesar terkait dengan masalah subyektivitas (researcher-biased), validitas, dan reaktivitas. Tantangan tersebut cukup sulit diatasi jika peneliti kualitatif hanya mengandalkan analisis data secara NVIVO | v
manual. NVivo dapat membantu para peneliti kualitatif mengatasi tantangan tersebut dengan melakukan koding terhadap data dari beragam sumber dan sekaligus memisahkan data yang bersumber dari informan, peneliti, serta sumber sekunder (buku, laporan hasil penelitian, dokumen-dokumen sejarah, artikel-artikel jurnal, isi website, berita online, prosiding konferensi, memos, catatan lapangan, anotasi bibliografi, dan bahkan jurnal harian peneliti yang tersimpan dalam NVivo). NVivo juga efektif untuk triangulasi. NVivo juga memberi ruang seluas-luasnya kepada peneliti kualitatif untuk bekerja dalam NVivo. Selain dimanfaatkan untuk analisis data, NVivo juga dapat dimanfaatkan untuk melakukan kajian pustaka. Kajian pustaka adalah tonggak penting yang harus diselesaikan oleh peneliti secara tepat waktu dan efisien. Malalui kajian pustaka, peneliti akan menggali sejumlah pustaka dari beragam sumber untuk mendukung dan menjawab masalah-masalah penelitian yang telah dicanangkan. Kajian pustaka merupakan salah satu aspek yang paling sulit dari perjalanan penelitian. Kajian pustaka dengan pendekatan tradisional tentu sangat membosankan dan menghabiskan banyak waktu. NVivo menyedikan perangkat yang memudahkan peneliti melakukan kajian pustaka, NVivo membantu peneliti mengeksplorasi sejumlah besar dokumen tekstual untuk melihat topik dan pola dengan menggunakan fitur auto-code. Meskipun NVivo telah dikembangkan sejak tahun 1981 oleh programer Tom Richards, namun banyak peneliti kualitatif yang belum memanfaatkannya karena perangkat lunak ini tinggi dan untuk memiliki mengoperasikan serta memanfaatkannya diperlukan latihan- latihan secara terus-menerus dan intens. Untuk memudahkan para peneliti kualitatif mengoperasikan dan memanfaatkan NVivo, perlu dibuatkan buku untuk pengoperasian dan pemafaatan NVivo. Semoga buku ini dapat mempermudah para pembelajar NVivo pemula yang hendak mendalami dan tingkat kompleksitas yang vi | Penelitian Kualitatif
memanfaatkan NVivo untuk mendukung dan melakukan analisis data penelitian kualitatif secara mudah, efisien, dan efektif. Buku ini telah mengalami berulang kali perbaikan agar buku ini benar-benar dapat digunakan oleh para pembelajar pemula dengan mudah, efisien, dan efektif. Puji syukur kepada Allah SWT yang telah memberikan rahmat, hidayah dan petunjuk-Nya, sehingga buku ini telah tersusun dan telah dimanfaatkan oleh para peserta pelatihan NVivo. Malang, 6 Februari 2020 Penulis NVIVO | vii
Daftar Isi _ _ _ _ _ _ _ _ viii | Penelitian Kualitatif
_ _ _ _ _ _ _ Halaman Sampul Kata Pengantar Daftar Isi Daftar Gambar BAB I PERAN NVIVO DALAM PENELITIAN KUALITATIF A. Fokus Kajian dan Tujuan Penelitian Kualitatif B. Karakteristik Penelitian Kualitatif C. Data Penelitan Kualitatif D. Permasalahan Penelitian Kualitatif dan Pemanfaatan NVivo BAB II MENGINSTAL APLIKASI NVIVO A. Syarat Instalasi B. Proses Instalasi BAB III MEMBUAT PROYEK DAN MENGIMPOR FILE A. Membuat Proyek Baru B. Membuka Proyek yang Sudah Ada C. Mengimpor File I iv viii Xii 3 3 5 6 13 15 20 23 25 NVIVO | ix
BAB IV NVIVO UNTUK KAJIAN PUSTAKA A. Pengertian Koding dalam Kajian Pustaka B. Koding Manual C. Koding Campuran D. Auto-Coding E. Querying Hasil Auto-Code dan Visualisasi F. Mereviu Hasil Koding BAB V IMPOR FILE DENGAN NCAPTURE A. Menginstal NCapture B. Mengcapture Video Youtube C. Mengcapture Berita Online D. Mengcapture Whatsapp E. Mengolah Hasil NCapture F. Menganalis Gambar dan Video/Audio BAB VI ANALISIS DATA KUALITATIF DENGAN NVIVO A. Mengimpor Data atau Sumber Data B. Koding Data C. Visualisasi Hasil Koding dengan Hieraercy Chart D. Visualisasi Hasil Koding dengan Chart E. Visualisasi Hasil Koding dengan Comparison Diagram x | Penelitian Kualitatif 32 32 34 35 38 42 51 52 53 55 55 57 63 64 67 70 72
BAB VII ATRIBUT DAN KLASIFIKASI A. Atribut untuk interview/ Focus Group Discussion B. Cara cepat attribute dengan auto code untuk Interview/Focus Group Discussion C. Case Classification untuk Interview/FGD D. Import attribute table E. Pemanfaatan attribute BAB VIII TRIANGULASI ANTARPENELITI DENGAN NVIVO A. Pengantar B. Prosedur Triangulasi Antarpeneliti C. Koefisien Cohen's Kappa BAB IX PENUTUP A. Simpulan B. Saran 76 79 82 87 88 93 94 96 99 100 NVIVO | xi
Daftar Gambar _ _ _ _ _ _ _ _ xii | Penelitian Kualitatif
1.1 1.2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 4.1 4.2 _ _ _ _ _ _ _ Fitur Manajemen Data dalam Nvivo Contoh Visualisasi Hasil Analisis Data dengan Nvivo Pengecekan Tipe Windows dan Status Lisensi Tampilan Layar Tipe Windows dan Lisensi Ikon NVivo 12+ Tampilah System Tipe Komputer Tampilan setelah NVivo12Terinstal Tampilan NVivo12 Siap Dioperasikan Tampilan NVivo yang Dipilih Tampilan Awal Nvivo Contoh Pemberian Nama Proyek dan Deskripsi Project Event Log Bar Manajemen dan Explore Data Fitur-Fitur pada Explore Data Proyek Nvivo Proyek yang Sudah Ada Dialog Box File-File yang Tersimpan dalam Manajemen Nvivo Proses Impor File dari Mendeley/Zotero Contoh Hasil Impor File dari Mendeley Proses Studi Pustaka dengan Nvivo Hasil Koding Manual 8 10 14 15 15 16 16 17 17 18 20 21 22 22 23 23 24 25 27 28 29 31 33 NVIVO | xiii
4.3 4.4 4.5 Membuka Semua File 4.6 4.7 4.8 4.9 4.10 4.11 4.12 4.13 Isi dari Salah satu Code Proses Koding Campuran Blok File dan Auto-Code Dialog Box untuk Identify Themes Hasil Auto-Code Sub-Sub Tema Hasil Auto-Code Proses Hierarchy Chart Hasil Hierarchy Chart Model Lingkaran Proses Word Frequency Hasil Word Frequency dengan Word Cloud Kutipan Hasil Koding Hasil Text Search Kutipan Hasil Koding Aplikasi NCapture dari QSR Internasional Proses NCapture Video Youtube Proses Impor Video Youtube ke NVivo File Video Youtube dalam Manajemen Data NVivo Proses Mengcapture Berita Online Berita Online Tersimpan di Manajemen Data Nvivo Chat Whatsapp Tersimpan di Manajemen Data Nvivo 4.14 4.15 4.16 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 Membuka File WA 5.9 5.10 Word Cloud WA 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 Memilih File yang Hendak Diolah 6.8 6.9 Proses Pengolahan File WA File Sumber Data yang Telah Diimpor Folder Koding dan Rincian Kode Proses Drag File Hasil Koding Proses Hierarchy Chart Proses Visualisasi dengan Chart Visualisasi Hasil Koding dengan Chart Proses Comparison Diagram xiv | Penelitian Kualitatif 34 35 36 36 37 37 38 39 40 40 41 42 42 43 51 52 53 53 54 54 55 56 56 57 64 66 66 67 68 70 71 71 72
6.10 6.11 7.1 8.1 8.2 8.3 8.4 Visualisasi Model Comparison Diagram 1 Visualisasi Model Comparison Diagram 2 Case untuk Dokumen Interviu Proses Impor Project Hasil Impor Project Proses Coding Comparison Nilai Kappa dan Agreement 73 73 76 94 95 96 97 NVIVO | xv
BAB I Peran Nvivo dalam Penelitian Kualitatif _ _ _ _ _ _ _ _ 2 | Penelitian Kualitatif
_ _ _ _ _ _ _ A. Fokus Kajian dan Tujuan Penelitian Kualitatif Penelitian kualitatif mengkaji peristiwa, fenomena, atau pengalaman manusia untuk menjawab pertanyaan mengapa sesuatu terjadi, bagaimana terjadinya, dan apa penyebabnya (Bogdan & Biklen, 2007). Peristiwa, fenomena, atau pengalaman itu terjadi dalam kurun waktu yang lama, diamati dengan tekun, dicatat secara teliti, dilakukan wawancara secara mendalam terhadap objek yang diamati tersebut, dikaji dengan dokumen-dokumen pendukung. Peneliti mengamati peristiwa belajar-mengajar yang dilakukan guru-siswa-sumber belajar untuk mengetahui bagaimana guru mempromosikan keterampilan berpikir kritis pada siswa. Peneliti mengamati dengan saksama bagaimana guru membuka pelajaran, melaksanakan kegiatan inti, dan menutup pelajaran. Peneliti mencatat tugas-tugas-pertanyaan- pertanyaan mana yang memicu munculnya keterampilan berpikir kritis pada diri siswa, mencatat pertanyaan-pertanyaan dan jawaban siswa, melakukan wawancara secara mendalam kepada guru dan siswa, melakukan wawancara kepada kepala sekolah untuk mengetahui kebijakan-kebijakan dalam pembelajaran. Peneliti juga dapat meneliti arti butir-butir tes bagi siswa, serta bagaimana kerangka pikir siswa dalam mengerjakan tersebut, apa kendalanya. Penelitian- penelitian tersebut adalah salah satu contoh penelitian kualitatif bidang pendidikan yang berfokus pada peristiwa belajar-mengajar. tes NVIVO | 3
Penelitian kualitatif baru dikenal dan digunakan sekitar tahun 1960-an. Istilah kualitatif digunakan untuk memayungi penelitian yang mempunyai karakteristik berikut: (1) data berupa data verbal, (2) kaya paparan tentang masyarakat, percakapan,tempat, (3) data tidak dapat diolah dengan statistik, (4) masalah penelitian tidak dioperasionalkan pada variabel, tetapi disusun untuk meneliti topik yang kompleks dalam suatu konteks, (5) saat penelitian dilakukan, ada pemfokusan pengumpulan data dan tidak menguji hipotesis, (6) memahami perilaku suatu objek, (7) tidak ada perlakuaan terhadap data, (8) pengumpulan data langsung dari lapangan, misalnya kelas, kafetarian, desa, dan (9) biasanya memerlukan waktu lama untuk pengumpulan data (Bogdan & Biklen, 2007). Tujuan penelitian kualitatif adalah untuk mengembangkan konsep, membantu peneliti untuk memahami fenomena sosial dalam latar alami (tidak dibuat-buat), memberikan penekanan pada makna, pengalaman dan pandangan semua pertisipan. Penelitian kualitatif juga bertujuan untuk: (1) menemukan teori, (2) memperbaiki konsep, (3) memahami cara masyarakat membangun makna dalam hidupnya dan memaparkan makna informan, misalnya dalam tersebut, (4) memberdayakan penelitian tentang gender dan tindakan kelas (Miles & Huberman, 2014). B. Karakteristik Penelitian Kualitatif Penelitian kualitatif memiliki beberapa karakteristik berikut. Pertama, naturalistik, artinya penelitian kualitatif mengambil data secara langsung dari latar alamiah. Kedua, deskriptif, artinya datanya berupa data verbal, kata-kata atau gambar, tidak berupa angka. Ketiga, menekankan proses, artinya dalam melakukan penelitian, peneliti menjalani proses dengan sebaik- baiknya dan memahami cara suatu masyarakat membangun makna, cara suatu konsep dapat diterapkan, serta cara suatu pengertian dapat diterima dan disampaikan. Keempat, induktif, artinya analisis data dilakukan berangkat dari data menuju konsep atau pemahaman terhadap topik tertentu. Kelima, 4 | Penelitian Kualitatif
menekankan makna, suatu pemahaman, peneliti kualitatif berusaha memahaminya secara mendalam tentang cara suatu masyarakat saling berinteraksi dalam menafsirkan makna hidup dan perilakunya (Miles & Huberman, 1994). artinya dalam menggali Penelitian kualitatif melibatkan penafsiran terhadap data tidak terstruktur atau data semi-terstruktur karena berbagai tujuan. Tujuan penelitian kualitatif antara lain adalah untuk eksplorasi, deskripsi, perbandingan, analisis pola, pengujian teori, pembangunan teori, atau evaluasi (Bazeley & Jackson, 2013). Penentuan metodologi penelitian, sebenarnya lebih banyak ditentukan oleh tujuan penelitian bukan oleh preferensi sebelumnya dari peneliti (Maxwell, 2013); (Richards, & Morse, 2012). Metode kualitatif biasanya dipilih ketika diperlukan pemahaman rinci tentang suatu proses atau diperlukan pengalaman, atau informasi yang tersedia adalah dalam bentuk nonnumerik (misalnya berupa teks atau visual). Investigasi semacam itu biasanya memerlukan pengumpulan informasi yang intensif dan/atau ekstensif dari sampel yang diambil secara sengaja. C. Data Penelitan Kualitatif Wujud data dalam penelitian kualitatif adalah kata-kata bukan deretan angka. Data berupa kata-kata ini biasanya menjadi bahan utama untuk ilmu-ilmu sosial, yaitu: antropologi, sejarah, ilmu politik, ilmu bahasa, psikologi, adminisrasi umum, kajian organisasi, perencanaan kota, evaluasi program, analisis kebijakan, atau penelitian pendidikan (Miles & Huberman, 1994). Data kualitatif merupakan sumber dari deskripsi yang luas dengan landasan yang kokoh, serta membuat penjelasan tentang proses-proses yang terjadi dalam lingkup setempat. Melalui data kualitatif, peneliti dapat memahami alur peristiwa secara kronologis, menilai sebab-akibat dalam lingkup pikiran orang-orang setempat, dan memeroleh penjelasan yang banyak dan bermanfaat. Data kualitatif dapat membimbing peneliti NVIVO | 5
untuk memeroleh sebelumnya dan untuk membentuk kerangka teoretis baru. temuan-temuan yang tidak terduga Temuan-temuan penelitian kualitatif sebenanya jauh lebih menarik dapat kualitas disangkal/diragukan. Data yang berupa kata-kata atau rangkaian kata-kata yang disusun dalam bentuk cerita atau peristiwa, memiliki kesan yang lebih nyata, hidup, dan penuh makna (Smith, 1978). Temuan-temuan penelitian kualitatif seringkali jauh lebih meyakinkan pembacanya, peneliti lainnya, praktisi, atau pembuat kebijakan daripada temuan penelitian yang penuh dengan angka-angka (Miles & Huberman, 1994). dan memiliki yang tidak D. Permasalahan Penelitian Kualitatif dan Pemanfaatan NVivo Banyak masalah yang dihadapi para peneliti kualitatif. terkait dengan pengumpulan data. Masalah pertama Pengumpulan data kualitatif membutuhkan kerja yang intensif dan biasanya membutuhkan waktu lama (Bazeley & Jackson, 2013). Waktu yang dibutuhkan untuk pengumpulan data kualitatif kadangkala berbulan-bulan bahkan adakalanya bertahun-tahun. Setelah mengumpulkan data dalam waktu yang lama, mereka menghabiskan waktu untuk mencatat data- data yang telah terkumpul tersebut secara manual. Setelah itu, barulah para peneliti melakukan analisis data secara manual. Ini tentu saja membosankan, menghabiskan banyak waktu, dan menguras tenaga. Seharusnya analisis data dan pengumpulan data dapat dilakukan secara bersamaan, tidak harus menunggu sampai data terkumpul semuanya (Bazeley & Jackson, 2013). Masalah kedua yang dihadapi para peneliti kualitatif adalah penarikan sampel. Apakah kasus-kasus yang teruji merupakan suatu sampel dari suatu cakupan yang lebih luas? Dengan pernyataan berbeda, apakah penelitian kualitatif mampu menggeneralisasi temuan-temuan yang diperoleh? Tidak dapat dipungkiri bahwa dalam penelitian kualitatif, kata-kata memiliki makna terselubung dengan lambang yang kabur, maka seringkali 6 | Penelitian Kualitatif
muncul penafsiran yang berbeda antarpeneliti satu dengan yang lainnya. Perbedaan tersebut kadang sangat besar. Persoalan lain yang dihadapi para peneliti kualitatif adalah bagaimana menghindari bias sewaktu pengumpulan data penelitian. Bagaimana menghindari bias dalam analisis data ketika peneliti dihadapkan pada bank data yang cukup banyak, bagaimana menghindari bias penafsiran antara peneliti satu dengan peneliti lainnya. Sementara dalam penelitian kualitatif biasanya metode analisisnya tidak dirumuskan dengan memadai, biasanya hanya mengandalkan kepiawaian peneliti. Persoalan analisis dalam penelitian kualitatif ini menjadi permasalahan utama karena menonjolnya aspek subyektivitas dan reaktivitas, sehingga data sulit dijamin validitasnya. Dampaknya, metode analisisnya jarang dilaporkan secara rinci (Miles & Huberman, 1994). Permasalahan yang dihadapi para peneliti kualitatif dapat diatasi dengan penggunaan aplikasi yang dikembangkan oleh QSR International, yaitu NVivo. NVivo adalah seperangkat alat yang disediakan untuk mengelola data dari berbagai sumber laporan hasil penelitian, yang berbeda, misalnya buku, dokumen-dokumen sejarah, artikel-artikel jurnal, isi website, berita online, prosiding konferensi, memos, catatan lapangan, anotasi bibliografi, dan bahkan jurnal harian peneliti. NVivo dikembangkan secara terus-menerus untuk mendukung para peneliti kualitatif mengelola data, melakukan kajian pustaka secara cepat, efisien, dan efektif, melakukan triangulasi dan membuat presentasi/visualisasi hasil penelitian. Pemakaian NVivo akan membantu para peneliti kualitatif dalam mengolah data sesuai dengan karakteristik penelitian kualitatif. Data penelitian kualitatif berupa data nonnumerik, yaitu berupa teks atau visual. Ragam data penelitian kualitatif juga sangat melimpah, baik dalam bentuk softcopy maupun hardcopy. Melimpahnya data seringkali membuat peneliti kesulitan dalam melakukan pengorganisasian data secara manual dan tidak efisien karena memakan banyak sumber daya seperti waktu, biaya, dan tenaga. NVIVO | 7
Aplikasi NVivo membantu peneliti untuk mempercepat dan mempermudah proses organisasi data sehingga data dapat diklasifikasikan dengan rapi. NVivo menyediakan fasilitas untuk mengelola data, mengatur dan melacak banyak catatan atau file data mentah dari wawancara, kuesioner, kelompok fokus atau observasi lapangan, juga penelitian yang dipublikasikan,gambar, diagram, audio, video, halaman web, sumber dokumenter lainnya, catatan kasar dan ide-ide yang ditulis dalam memo, informasi tentang sumber data, dan peta konseptual dari apa yang terjadi dalam data. NVivo dapat memisahkan data yang bersumber dari informan dan yang bersumber dari peneliti serta secondary sources (buku, laporan hasil penelitian, dokumen-dokumen sejarah, artikel-artikel jurnal, isi website, berita online, prosiding konferensi, memos, catatan lapangan, anotasi bibliografi, dan bahkan jurnal harian peneliti yang tersimpan dalam NVivo). Apalagi NVivo memberi ruang seluas-luasnya bagi tim peneliti untuk bekerja dalam NVivo. Pada gambar 1.1 berikut, tampak jelas fitur dalam NVivo yang digunakan untuk manajemen data/mengelola data. Gambar 1.1 Fitur Manajemen Data dalam Nvivo 8 | Penelitian Kualitatif
Dengan NVivo, peneliti kualitatif dapat secara efisien dan efektif melakukan koding analitis terhadap data. Kode adalah kata atau frasa pendek yang secara simbolis memberikan atribut sumatif, menonjol, menangkap esensi dari data berbasis bahasa atau visual (Saldaña, 2013). Data dapat terdiri dari transkrip wawancara, catatan lapangan observasi partisipan, jurnal, dokumen, gambar, artefak, foto, video, situs internet, korespondensi email, literatur, dan sebagainya. Porsi data yang akan dikodekan selama proses pengkodean siklus pertama dapat berkisar antara satu kata ke paragraf penuh hingga keseluruhan halaman teks. Dalam proses pengkodean siklus kedua, bagian yang dikodekan dapat berupa unit yang sama persis. Pengkodean (coding) adalah "tautan penting" antara pengumpulan data dan penjelasan maknanya (Charmaz, 2006). Secara kualitatif, kode adalah konstruk yang dibuat oleh peneliti yang melambangkan atribut dalam menafsirkan makna untuk setiap data dengan tujuan untuk keperluan deteksi pola, kategorisasi, pembangunan teori, dan proses analitik lainnya. Sama seperti judul yang berfungsi mewakili dan menangkap buku, film, atau konten utama dan esensi puisi, begitu juga kode mewakili dan menangkap data primer konten dan esensi. Dengan kata lain, pengkodean atau koding tujuan utamanya adalah untuk keperluan analisis (Saldaña, 2013). Beberapa ahli metodologi penelitian percaya bahwa pengkodean itu adalah pekerjaan teknis, persiapan untuk pemikiran tingkat tinggi. Pengkodean adalah analisis dan refleksi mendalam tentang data serta interpretasi terhadap makna data. Kode, tidak secara eksklusif digunakan untuk mengambil dan mengelompokkan potongan data yang serupa, peneliti dapat dengan cepat menemukan, menarik, dan mengelompokkan segmen yang berkaitan dengan penelitian tema. tertentu, pertanyaan, hipotesis, konstruk, atau Pengelompokan dan terkondensasi kemudian digunakan untuk analisis lebih lanjut dan menarik kesimpulan (Miles & Huberman, 2014). tampilan potongan Peneliti juga dapat mempresentasi hasil analisis data dengan model chart, diagram atau grafik untuk tujuan analisis tematik, isi, komparatif, dan bahkan menganalisis hubungan asosiatif, NVIVO | 9
satu arah, dan simetris. Contoh bentuk visualisasi hasil analisis data dengan NVivo dapat dilihat pada gambar 1.2 berikut. Gambar 1.2 Contoh Visualisasi Hasil Analisis Data dengan NVivo 10 | Penelitian Kualitatif
NVIVO | 11
BAB II Menginstal Aplikasi NVIVO _ _ _ _ _ _ _ _ 12 | Penelitian Kualitatif
_ _ _ _ _ _ _ NVivo adalah sebuah perangkat lunak (software). Oleh karena itu, langkah pertama yang dilakukan pengguna adalah menginstal aplikasi NVivo. Pada bab ini dibahas dua hal pokok, yaitu syarat instalasi dan proses instalasi. A. Syarat Instalasi Buku ini disusun untuk NVivo 12 Plus for Windows. NVivo 12 (Windows) dirancang untuk beroperasi secara lancar di Microsoft Windows, tidak berlaku untuk. perangkat lunak pada platform virtual Mac. Berikut ini disajikan beberapa prasyarat instalasi NVivo 12 Plus yang harus dipenuhi agar NVivo terinstal dan berjalan dengan lancar. 1. Prosesor Syarat minimum untuk prosesor adalah komputer yang memiliki kecepatan proses 1.2 GHz single-core processor (32-bit) atau 1.4 GHz single-core processor (64-bit), sedang komputer yang disarankan agar program ini berjalan lancar adalah komputer yang memiliki kecepatan 2.0 GHz dual-core processor atau setingkat di atasnya. 2. Ram (Memory) Syarat minimum RAM adalah komputer yang memiliki RAM 2 GB. Syarat RAM yang direkomendasikan adalah 4 GB. NVIVO | 13
3. Tampilan (Display) Syarat minimum tampilan adalah komputer yang memiliki tampilan layar desktop beresolusi 1024 x 768 piksel. Resolusi display yang direkomendaskan adalah 1680 x 1050 piksel. 4. Tipe Sistem Operasi Tipe sistem operasi minimum untuk menjalankan aplikasi ini adalah Windows 7 tipe home edition.Windows 7 tipe SP 1 dan di bawahnya, tidak mampu untuk menjalankan aplikasi ini. Tipe yang direkomendasikan adalah windows 10. Hal berikutnya yang harus dipenuhi untuk instalasi, adalah sistem operasi harus orisinal, bukan bajakan. Untuk mengecek tipe windows dan status lisensinya langkah yang dilakukan sebagai berikut. Pertama, di kolom pencarian windows atau RUN (klik keyboard simbol windows dan R bersamaan) ketiklah CMD kemudian ENTER. Kedua, jika langkah pertama berhasil, akan keluar tampilan layar mini berwarna hitam. Pada layar hitam tersebut, ketiklah slmgr/xpr kemudian ENTER. 14 | Penelitian Kualitatif
Ketiga, jika langkah ini benar, maka munculah tipe windows dan lisensinya, seperti ctampak pada gambar berikut (tidak harus sama). 5. Ruang Kosong di Hardisk Syarat minimal ruang kosong di partisi tempat aplikasi NVivo diinstal sejumlah 5GB, sedang syarat ruang kosong yang direkomendasikan seluas 15GB. 6. Browser Browser yang direkomendasikan, agar mudah terinstal plugin NCapture adalah Google Chrome minimal versi 44 ke atas. B. Proses Instalasi Sebelum menginstal NVivo, yang harus disiapkan terlebih dahulu adalah aplikasinya, kemudian mengetahui cara menginstal dan terakhir adalah cara aktivasi. Perlu diketahui, aplikasi NVivo adalah aplikasi berbayar. Pengguna secara gratis diperbolehkan menikmati fitur trial dalam waktu terbatas (selama 14 hari). NVIVO | 15
1. Lokasi Unduh Bagaimana mengunduh aplikasi resmi NVivo 12+ for Windows? Aplikasi resmi NVivo 12+ for Windows dapat diunduh di overview/downloads.Perlu diketahui, bahwa besar file adalah 368Mb. Aplikasi unduhan tipe 64-bit berekstensi 4.exe dan memiliki gambar ikon seperti ini. 2. Pra Instalasi Sebelum aplikasi diinstal, perlu kesamaan sistem tipe komputer dengan tipe sistem aplikasi. Tipe sistem dapat dilihat dengan membuka File Explorer, klik kanan + properties pada My PC. Tampilah system tipe komputer seperti gambar berikut. Untuk komputer dengan system tipe 64bit, disarankan menginstal NVivo jenis 64bit (meskipun boleh juga menginstal tipe 32bit). Namun, untuk jenis komputer tipe 32bit, harus diinstal dengan tipe 32bit (komputer tipe 32bit tidak kompatibel dengan tipe 64bit). 16 | Penelitian Kualitatif
3. Instalasi Proses instalasi dilakukan seperti biasa, diawali dengan instalasi, lisensi agreement (diisi centang pada accept) lokasi instalasi (default di folder C:) Proses instalasi telah selesai Proses instalasi telah sukses, dan program siap dijalankan. NVIVO | 17
4. Pasca Instalasi 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. Kemudian, langkah penting terakhir adalah memilih jenis NVivo 12+ Plus (bukan NVivo Pro). 18 | Penelitian Kualitatif
BAB III Membuat Proyek dan Mengimpor File _ _ _ _ _ _ _ _ NVIVO | 19
_ _ _ _ _ _ _ Pada Bab ini dibahas tentang cara membuat proyek baru, membuka proyek yang sudah ada, dan dilanjutkan dengan mengimpor file. A. Membuat Proyek Baru Setelah aplikasi terinstal, bukalah aplikasi NVivo yang sudah terinstal di komputer Anda dengan mengklik kanan dua kali, maka akan muncul tampilan awal seperti gambar 3.1 berikut. Gambar 3.1 Tampilan Awal NVivo Pada gambar 3.1, tampak tiga buah fitur, yaitu Blank Project, Sample Project, dan Automated Insight Sample Project. Blank Project akan digunakan untuk memulai proyek yang akan Anda 20 | Penelitian Kualitatif
kerjakan. Sample Project adalah contoh proyek penelitian kualitatif, lengkap dengan dokumen-dokumen yang diimpor dari beragam sumber, disertai dengan hasil koding dan analisis terhadap data, yang dapat digunakan untuk bahan latihan penggunaan NVivo. Automated Insight Sample Project adalah contoh proyek yang sudah tersimpan dalam NVivo yang dapat dipelajari oleh para calon pengguna NVivo atau pengguna pemula. Ketika akan memulai proyek baru, kliklah Blank Project, isilah dengan nama proyek dan deskripsinya, agar proyek dapat dilanjutkan ke periode berikutnya (Lihat gambar 3.2).Pemberian nama proyek dan deskripsinya diperlukan untuk membedakan proyek tersebut dengan proyek lain, sehingga tidak tumpang tindih. Gambar 3.2 Contoh Pemberian Nama Proyek dan Deskripsi Centanglah form Write user actions to projet event log agar semua aktivitas Anda terekam dalam log NVivo. Dengan mencenthang () Write user actions to projet event log (Lihat gambar 3.3), semua kegiatan Anda dengan NVivo akan terekam secara otomatis dan dapat dilacak keberadaannya. NVIVO | 21
Gambar 3.3: Project Event Log Setelah menuliskan judul proyek, maka akan muncul laman berikut,yang ditandai dengan munculnya bar Manajemen Data di sisi kiri vertikal dan bar Explore Data di bagian atas- horisontal, seperti tampak pada gambar 3.4 berikut. Explore Data Gambar 3.4 Bar Manajemen dan Explore Data Pada gambar 3.4, bagian sisi kiri vertikal disebut dengan bar Manajemen Data, yang fungsinya adalah untuk menyimpan file-file yang sudah diimpor atau menyimpan data-data hasil koding. Pada sisi atas horisontal disebut dengan Explore Data, yang fungsinya adalah untuk mengolah file atau data-data yang tersimpan dalam Manajemen Data. Dengan mengeklik Explore pada sisi atas horisontal, Anda dapat melakukan text search, word frequency, coding, matrix coding, coding comparison, 22 | Penelitian Kualitatif
membuat chart, membuat hierarchy chart, membuat mind map, melakukan cluster analysis, melakukan comparison diagram, atau melakukan network sociogram. Seperti tampak pada gambar 3.5 berikut. Gambar 3.5 Fitur-fitur pada Explore Data B. Membuka Proyek yang Sudah Ada Bagaimana jika Anda akan membuka proyek yang sudah tersimpan? Caranya, bukalah aplikasi NVivo. Jika Anda sudah memiliki proyek sebelumnya, maka akan tampak tampilan seperti gambar 3.6 berikut. Gambar 3.6 Proyek Nvivo NVIVO | 23
Gambar 3.6 menunjukkan bahwa sudah banyak proyek yang Anda lakukan dalam NVivo. Jika Anda ingin membuka proyek yang sudah ada atau yang sudah Anda kerjakan, kliklah proyek yang Anda inginkan. Misalnya Anda ingin membuka Proyek Review Literature in Creativity, maka akan muncul tayangan berikut (Gambar 3.7) Gambar 3.7 Proyek yang Sudah Ada Jika file NVivo ada di folder komputer Anda, maka pilih Browse seperti pada gambar berikut. Catatan: Aplikasi NVivo tidak dapat membuka dua proyek sekaligus, jadi selesaikanlah proyek satu per satu. Tidak terdapat fitur Save-As dalam aplikasi NVivo, karena itu secara berkala kliklah Ctrl-S, untuk menghindari hilangnya data saat lupa disimpan. 24 | Penelitian Kualitatif
C. Mengimpor File file ke dalam file adalah memasukkan manajemen data NVivo. Bagaimana caranya? Siapkanlah softfile PDF berupa artikel atau e-book yang sejalan dengan penelitian Anda. Sebagai contoh, jika penelitian Anda tentang kreativitas, maka siapkanlah minimal lima atau sepuluh buah artikel/e-book tentang kreativitas berbentuk PDF. File dapat diimpor dalam satu folder atau diimpor secara langsung tanpa folder. Bagaimana cara mengimpor file PDF? Mengimpor 1. Mengimpor File PDF dalam Folder File PDF yang sudah Anda siapkan dapat diimpor dalam bentuk folder atau tanpa folder. Untuk mengimpor file dalam foder, lakukan kegiatan berikut. Kliklah proyek baru atau bukalah proyek yang sudah tersimpan dalam laptop Anda, maka akan muncul dialog box seperti gambar 3.8 berikut. Setelah muncul tampilan dialog box seperti gambar 3.8, arahkan kursor ke File (dialog box sebelah kiri), kemudian Klik kanan files-New Folder. Gambar 3.8 Dialog Box NVIVO | 25
Setelah Anda klik New Folder, akan tampak kotak dialog sebagai berikut. Kemudian isi nama folder di dalam dialog box, lalu klik OK Setelah Anda membuat folder, klik impor, arahkan kursor ke folder, kemudian klik kanan-dan impor file. Pililah file yang akan diimpor, impor dapat dilakukan satu per satu atau secara serentak dengan klik Ctrl-A. Nah, file-file data Anda sudah 26 | Penelitian Kualitatif
tersimpan dalam manajemen NVivo. Jika Anda klik folder, akan muncul tampilan seperti gambar 3.9 berikut. Gambar 3.9 File-File yang Tersimpan dalam Manajemen NVivo 2. Mengimpor File PDF Tanpa Folder Anda juga dapat mengimpor file tanpa folder. Caranya klik file pada bar manajemen data, kemudian klik kanan-dan impor file. Pililah file yang akan diimpor, impor file dapat dilakukan satu per satu atau secara serentak dengan klik Ctrl-A. Nah, file-file data Anda sudah tersimpan dalam manajemen NVivo. 3. Mengimpor File PDF dari Mendeley/Zotero Jika Anda memiliki file-file yang tersimpan dalam aplikasi Mendeley/Zotero, file-file tersebut dapat diimpor ke NVivo NVIVO | 27
dengan syarat data yang diimpor harus dalam format .ris. (Contoh hasil ekspor Mendeley ke format .ris) Cara impor file dari Mendeley atau Zotero adalah klik file pada bar manajemen data, kemudian klik kanan dan impor file from Mendeley/Zotero-pililah file yang akan diimpor (Lihat gambar 3.10). Nah, file-file data Anda sudah tersimpan dalam manajemen NVivo. Jika Anda klik folder, akan muncul tampilan hasil impor file dari Mendeley/Zotero, seperti gambar 3.11 berikut. Gambar 3.10 Proses Impor File dari Mendeley/Zotero 28 | Penelitian Kualitatif
Gambar 3.11 Contoh Hasil Impor File dari Mendeley NVIVO | 29
BAB IV NVIVO untuk Kajian Pustaka _ _ _ _ _ _ _ _ 30 | Penelitian Kualitatif
_ _ _ _ _ _ _ Pada bab sebelumnya telah disajikan materi tentang membuat proyek dan mengimpor file dari beragam sumber. Nah, pada bab ini disajikan kajian pustaka menggunakan NVivo. Kajian pustaka merupakan tonggak penting yang harus diselesaikan oleh semua peneliti secara tepat waktu dan efisien. Dari keseluruhan tahapan penelitian, kajian pustaka merupakan salah satu aspek penelitian yang paling banyak menguras tenaga dan waktu (O'Neill et al., 2018). Bagi peneliti pemula, kajian pustaka merupakan tahapan penelitian yang paling sulit karena kajian pustaka adalah aktivitas yang digunakan para peneliti untuk membangun pemahaman yang jelas tentang bidang yang dikaji dan membangun argumen pentingnya kajian, serta memberikan arah untuk membahas hasil temuan penelitian (Winchester & Salji, 2016). Proses kajian pustaka menggunakan Nvivo dilakukan dengan tahapan berikut: (1) mengimpor file yang akan dikaji/direviu, (2) melakukan koding, dan (3) melakukan run query dan visualisasi. Ketiga tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 3.1 berikut. Gambar 4.1 Proses Kajian Pustaka dengan NVivo NVIVO | 31
Proses impor file sudah dibahas pada bab sebelumnya, oleh karena itu, pada bagian ini disajikan uraian tentang koding (coding) dan run query + visualisasi. A. Pengertian Koding dalam Kajian Pustaka Kode dalam penelitian kualitatif diartikan sebagai kata atau frasa pendek yang secara simbolis memberikan atribut sumatif, menonjol, menangkap esensi dari data berbasis bahasa atau visual. Secara kualitatif, kode adalah konstruk yang dibuat oleh peneliti yang melambangkan atribut dalam menafsirkan makna untuk keperluan deteksi pola, kategorisasi, pembangunan teori, dan proses analitik lainnya (Saldaña, 2013). Sama seperti judul yang berfungsi mewakili dan menangkap buku, film, atau konten utama dan esensi puisi, begitu juga kode mewakili dan menangkap data primer konten dan esensi. Dengan kata lain, pengkodean (koding) tujuan utamanya adalah untuk keperluan analisis. Kode dalam penelitian kualitatif berbeda dengan kode dalam bidang semiotika, meskipun ada persamaan antara keduanya. Dalam semiotika, kode berkaitan dengan interpretasi simbol dalam konteks sosial dan budaya yang spesifik. Dalam analisis data kualitatif, sebuah kode adalah konstruksi yang dihasilkan oleh peneliti yang melambangkan atribut yang diinterpretasikan terhadap masing-masing data untuk keperluan deteksi pola, kategorisasi, pembangunan teori, dan proses analitik lainnya. B. Koding Manual Koding manual artinya Andalah yang membuat code terhadap topik/tema dari buku sumber yang Anda baca. Sebagai contoh, jika Anda membaca e-book berjudul Creativity Theory, Anda menemukan ada definisi tentang creativity, maka Anda sudah menemukan satu koding, yaitu Definition of Cretaivity atau Definition. Kemudian, Anda baca lagi sumber pustaka, Anda menemukan premis-premis atau pendapat-pendapat tentang creativity, maka anda menemukan koding kedua, yaitu 32 | Penelitian Kualitatif
Premis about Creativity. Demikian seterusnya. Pada gambar 4.2 berikut dapat Anda lihat tujuh code yang dibuat secara manual dari buku yang berjudul Creativity Theory,yaitu (1) premise about creativity, (2) the imporan of creativity, (3) definition of creativity, (4) contradiction opinion, (5) history of creativity, (6) book's content,dan (7) challenge of creativity. Bagaimana cara membuat koding dalam manajemen data NVivo secara manual? Arahkan kursor Anda pada bar Manajemen Data, klik Node, buat folder (bisa juga tanpa folder)- klik kanan folder yang telah dibuat-klik New Node-ketik nama code yang akan Anda buat/temukan-klik OK. Nah, jika Anda klik Node, maka code-code yang Anda buat akan muncul seperti gambar 4.2 berikut. Melakukan Drag File. Ketika Anda sudah membuat nama Code, Anda harus mengisi code tersebut dengan kutipan data pada buku sumber yang Anda baca dengn melakukan drag file. Drag file dilakukan dengan membuka file yang sudah Anda impor, kemudian membaca dengan cermat isi file tersebut- selanjutnya Anda blok data yang akan Anda drag-setelah itu silakan data yang sudah diblok tersebut di-drag ke code yang sudah Anda buat. Dengan cara tersebut, maka code-code yang Anda buat akan terisi data, seperti tampak pada gambar 4.2 berikut. Gambar 4.2 Hasil Koding Manual NVIVO | 33
Gambar 4.2 adalah hasil koding manual. Nama foldernya adalah Dimension of creativity. Ada enam kode yang telah dibuat, yaitu: (1) definition, (2) the imporant of creativity, (3) the history of creativity, (3) contradiction about creativity, dan characteristic of creativity. Dari enam kode tersebut, lima kode telah terisi dan satu kode belum terisi. Isi dari kode tersebut adalah kutipan-kutipan data yang sudah di-drag ke Nodes tersebut. Ketika Anda mengklik tiap-tiap kode tersebut akan muncul kutipan hasil drag, seperti tampak pada gambar 4.3 berikut. Ketika Anda mengklik contradiction about creativity di situ tertulis satu file dan delapan reference, artinya code dari satu sumber dan terdapat delapan kutipan. Gambar 4.3 Isi dari Salah Satu Code C. Koding Campuran Koding campuran artinya Anda membuat koding terhadap 10% jumlah sumber pustaka yang Anda baca, kemudian Anda meminta NVivo untuk melakukan auto-code sesuai dengan koding yang telah Anda buat. Koding campuran adalah kombinasi antara koding manual dan auto-code. Jika Anda memiliki 100 bahan pustaka yang hendak dikoding, maka Anda harus melakukan koding manual terhadap minimal 10 buku. Nah, 90 buku lainnya akan dikoding oleh NVivo menggunakan 34 | Penelitian Kualitatif
auto-code, dengan mengikuti koding yang sudah Anda lakukan. Artinya Anda membuat koding terhadap 10% jumlah sumber pustaka yang Anda baca, kemudian Anda meminta NVivo untuk melakukan auto-code sesuai dengan koding yang telah Anda buat. Bagaimana cara melakukan koding campuran? Arahkan kursor pada Bar Manajemen Data, klik semua file yang akan koding manual-lakukan auto-code-pilih dikoding-lakukan existing coding patterns-kemudian klik Next (Lihat gambar 4.4 berikut). Nah, semua pustaka Anda akan terkoding sesuai dengan koding yang Anda buat. Gambar 4.4 Proses Koding Campuran D. Auto-Coding Auto coding adalah proses koding otomatis, artinya NVivolah yang melakukan koding terhadap semua pustaka Anda secara otomatis. Caranya mudah, silakan Anda buka file-file sumber pustaka yang akan Anda koding, kemudian klik Ctrl-A-klik Explore-klik Auto-code-pilih identify themes-klik Next-tunggu sebentar, NVivo akan melakukan koding secara otomatis terhadap semua file yang telah Anda pilih. Tahapan auto-code tersebut dapat dilihat pada gambar 4.5-4.7 berikut. NVIVO | 35
Tahap 1, membuka semua file yang akan dikoding, seperti tampak pada gambar 5.4 berikut. Gambar 4.5 Membuka Semua File Setelah semua file yang akan di auto-code dibuka, blok semua file kemudian arahkan kursor ke auto-code (lihat gambar 5.5 berikut). Gambar 4.6 Blok File dan Auto-Code 36 | Penelitian Kualitatif
Setelah Anda mengeklik Auto-code, maka akan muncul dialog box seperti gambar 4.7 berikut. Pilihlah Identify Themes, kemudian klik Next. Gambar 4.7 Dialog Box untuk Identify Themes Gambar 4.8 Hasil Auto-Code NVIVO | 37
Pada gambar 4.8 tampak hasil auto-code terhadap dua belas sumber pustaka ditemukan enam tema, yaitu: ideas, process, creative, students, thinking, dan problem. Keenam tema tersebut,jika masing-masing diklik akan ditemukan puluhan sub tema, seperti tampak pada gambar 4.9 berikut. Gambar 4.9 Sub-sub Tema Hasil Auto-code E. Querying Hasil Auto-Code dan Visualisasi Query adalah cara ampuh untuk mengkaji hasil auto- code terhadap sumber-sumber, untuk melihat kecenderungan (trend), pola (patterns), dan memaknai hubungan atau korelasi (meaningful relationships) dalam kajian pustaka. 1. Hierarchy Chart Hasil auto-code dapat diquery untuk dilihat hierarchy chart- nya. Hierarchy chart adalah chart yang digunakan untuk menunjukkan hierarki yang menyiratkan urutan, pilihan, atau perulangan. Langkah-langkah untuk hierarchy chart adalah 38 | Penelitian Kualitatif
dengan mengklik Explore, kemudian klik Hierarchy Chart, seperti tampak pada gambar 4.10 berikut. Gambar 4.10 Proses Hierarchy Chart Setelah muncul tampilan seperti gambar 4.10 di atas, klik Next, kemudian klik Finish. Setelah itu klik Hierarchy Chart dan pilihlah model visualisasi chart yang Anda inginkan. Jika Anda memilih bentuk lingkaran, maka tampilan akan tampak seperti gambar 4.11 berikut. Dari gambar 4.11 berikut tampak bahwa tema yang paling banyak dibahas dari semua literatur yang diauto-code adalah tema creative. Urutan berikutnya adalah: process, ideas, dan terakhir student. NVIVO | 39
Gambar 4.11 Hasil Hierarchy Chart Model Lingkaran 2. Word Frequency Query Word frequency digunakan untuk menggambarkan kata, variasi, atau frasa apa yang paling sering muncul. Caranya adalah: klik Explore, kemudian klik Word Frequency, maka akan muncul tampilan seperti gambar 4.12 berikut. Gambar 4.12 Proses Word Frequency Setelah muncul tampilan seperti gambar 4.12 di atas, pilihlah folder yang hendak Anda hitung frekuensinya, kemudian angka 1000 pada display words ubahlah menjadi 50 saja, artinya 50 kata yang sering muncul, kemudian angka pada with minimum 40 | Penelitian Kualitatif
length ubahlah menjadi 5, artinya minimal 1 kata memuat 5 huruf. Setelah itu, kliklah Run Query, kemudian pilihlah model tampilan yang Anda inginkan. Jika Anda menginginkan model word cloud, maka akan muncul tampilan seperti pada gambar 4.13 berikut. Gambar 4.13 Hasil Word Frequency dengan Word Cloud Gambar 5.12 menunjukkan bahwa dari 50 kata (dengan minimum per kata memiliki 5 huruf), kata yang paling sering muncul adalah kata creative, dan creativity. Visualisasi word frequency dapat berupa summary, word cloud, tree map, atau cluster analysis. Anda dapat memilih model visualisasi sesuai dengan yang Anda inginkan. 3. Text Search Query Pencarian Teks (text search) dapat digunakan untuk melihat di mana kata tertentu muncul dalam konteks sumber pustaka, dan tempat beberapa kata muncul berdekatan satu sama lain atau di dalam sumber secara umum. Sebagai contoh, ketika Anda ingin mencari kata creativity, maka klik Explore, pilih text Search, pilih file, kemudian ketik kata yang hendak dicari, kemudian klik Run Query, seperti tampak pada gambar 4.14 berikut. NVIVO | 41
Gambar 4.14 Proses Text Search Setelah muncul gambar seperti pada gambar 4.14 di atas, kliklah Run query, kemudian pilih visualisasi berupa Word Tree, maka akan muncul tampilan seperti gambar 4.15 berikut. Gambar 4.15 Hasil Text Search F. Mereviu Hasil Koding Langkah berikutnya setelah Anda melakukan koding adalah mereviu hasil koding untuk kajian pustaka penelitian Anda. Seperti kita lihat pada contoh di atas, NVivo menemukan istilah creative, yaitu creative process, creative beragam thinking, cretaive performance, creative work, dan lain-lain. Jika Anda memilih creative thinking, maka klik creative thinking, 42 | Penelitian Kualitatif
maka akan muncul kutipan-kutipan tentang creative thinking, seperti gambar 4.16 berikut. Gambar 4.16 Kutipan Hasil Koding juga diterjemahkan ke dalam bahasa Indonesia agar lebih mudah dipahami, kemudian direviu untuk bahan kajian pustaka penelitian Anda. Ini artinya, penelitilah yang mereviu, mengolah, kemudian mendeskripsikan hasil koding yang telah dilakukan oleh NVivo. Berikut ini adalah contoh kutipan dan penerjemahan sub tema creative thinking yang butir-butir temuannya nanti dapat dijadikan acuan untuk bahan penulisan kajian pustaka. Silakan kutipan-kutipan di atas dikopi, dapat KUTIPAN Terjemahan <Files\\(Creativity in the Twenty First Century) Ai-Girl Tan, Christoph Perleth (eds.)-Creativity, Culture, and Development-Springer-Verlag Singapur (2015)> - § 3 references coded [0,16% Coverage] Reference 1 - 0,04% Coverage Part II "Empirical Evidence and Practice" Comprises Six Chapters In Chap. 6, Perbedaan gender dalam pemikiran kreatif tetap menjadi pertanyaan penelitian yang belum terselesaikan. NVIVO | 43
He, Wong, and Hui investigated gender differences in means and variability on creative thinking. Gender differences in creative thinking remain an unresolved research question. Researchers have increasingly recognized that both mean and variability analyses should be conducted to uncover a complete picture of gender differences. Moreover, it has been suggested that gender differences in intellectual abilities are dynamic across age, and gender differences needs to be analyzed developmentally. This study aimed to reframe the study of gender. Reference 2 - 0,07% Coverage differences in creative thinking by (1) using both mean and variability analyses, and (2) employing a developmental perspective. Creativity was assessed with the 44 | Penelitian Kualitatif Perlu dilakukan analisis mean dan variabilitas karena perbedaan gender dalam kaitannya dengan intelektualitas bersifat dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk membingkai ulang studi gender. (He, Wong, and Hui) Perbedaan gender dalam pemikiran kreatif dilakukan menggunakan (1) analisis mean dan variabilitas, dan (2) perspektif perkembangan. Kreativitas dinilai dengan Test for Creative Thinking- Drawing Production (TCT- DP) yang dikembangkan
Test for Creative Thinking- Drawing Production (TCT- DP) which was developed based on the componential model of creativity. The TCT-DP scores of four age groups (N = 2,219), which included participants of ages 3-7 years, 9-13 years, 14- 18 years, and 19-23 years, were analyzed. Results showed that while mean analyses generally revealed trivial gender differences, variability analyses tend to support great gender differences. Furthermore, developmental data demonstrated that the magnitude and the direction of gender differences change across age. While greater female variability (favoring girls) was observed in young children, a reverse pattern that was found in adolescents and emerging adults. The findings shed lights on the different developmental trajectories of boys and girls in creativity. In Chap. 7, Chung, Leong, Fun, Loo, and Yan reported on a study that explored berdasarkan model kreativitas komponen. • Skor TCT-DP dari empat kelompok umur (N = 2.219), yang termasuk peserta berusia 3-7 tahun, 9-13 tahun, 14-18 tahun, dan 19-23 tahun, dianalisis. Hasil menunjukkan bahwa analisis rata-rata secara umum mengungkapkan perbedaan gender yang sedikit. Analisis variabilitas cenderung mendukung perbedaan gender yang besar. Selain itu, data perkembangan menunjukkan bahwa besar dan arah perbedaan gender berubah sepanjang usia. Sementara variabilitas perempuan yang lebih besar (mendukung perempuan) diamati pada anak-anak, pola terbalik yang ditemukan pada remaja dan orang dewasa yang baru muncul. • Temuan itu menyoroti berbagai lintasan perkembangan anak laki- laki dan perempuan dalam kreativitas. NVIVO | 45
Reference 3 - 0,05% Coverage developing basic operations of creative thinking: association, abstraction, deduction, analogy, transformation, use of metaphors (Nęcka 1992), imagination and creative attitude. These exercises are selected from the so-called 'exercises pool' designed for the nine main themes: the history of the country and its myths and legends, culture, traditions and customs, national symbols, monuments and tourist attractions, famous personalities, regional cuisine, climate and the environment, national sports. These areas were chosen as they relate to different aspects of multiculturalism. The box below provides an example of such an exercise and the effects in the form of children's work. 46 | Penelitian Kualitatif Mengembangkan operasi dasar pemikiran kreatif dengan teknik: asosiasi, abstraksi, deduksi, analogi, transformasi, penggunaan metafora (Nęcka 1992), imajinasi dan sikap kreatif. Latihan-latihan ini dipilih dari apa yang disebut 'kolam latihan' yang dirancang untuk sembilan tema utama: sejarah negara, mitos dan legenda, budaya, tradisi, dan adat istiadat, simbol nasional, monumen dan tempat wisata, kepribadian terkenal, masakan daerah, iklim dan lingkungan, olahraga nasional.
Area-area ini dipilih karena terkait dengan berbagai aspek multikulturalisme. • Kotak di bawah ini memberikan contoh latihan semacam itu dan efeknya dalam bentuk pekerjaan anak-anak
<Files\\REFERENCES BOOK OF CREATIVITY\\5. (Transgressions_ Cultural Studies and Education) Sarah Gulish, Stefanie Elfstrom (auth.)-Creativity in the Classroom_ An Innovative Approach to Integrate Arts Education-SensePublishers (2017)> - § 1 reference coded [0,29% Coverage] The uniqueness of the course we teach, Art Music and Culture, became apparent as we travelled the country sharing our views and approaches to creative learning. We have realized that many art and music classrooms in the United States are void of creative thinking and choice-based learning. In fact, most public school classrooms provide room for convergent thinking and alignment with state and national standards but do not offer spaces for divergent thinking and the development of 21st century skills. Collaborating, designing, and creating have offered our students the chance to identify skills outside the realm of traditional education and to pursue new realities. Keunikan kursus yang kami ajarkan, Seni Musik dan Budaya, menjadi jelas ketika kami berkeliling negeri untuk berbagi pandangan dan pendekatan kami terhadap pembelajaran kreatif. Kami telah menyadari bahwa banyak ruang kelas seni dan musik di Amerika Serikat tidak memiliki pemikiran kreatif dan pembelajaran berbasis pilihan. Bahkan, sebagian besar ruang kelas sekolah umum menyediakan ruang untuk pemikiran konvergen dan keselarasan dengan standar negara dan nasional tetapi tidak menawarkan ruang untuk pemikiran yang berbeda dan pengembangan keterampilan abad ke-21. Berkolaborasi, merancang, dan menciptakan telah menawarkan siswa kami kesempatan untuk NVIVO | 47
mengidentifikasi keterampilan di luar bidang pendidikan tradisional dan untuk mengejar realitas baru. Perlu diketahui bahwa dalam kajian pustaka, NVivo membantu Anda dalam menampung semua sumber pustaka yang hendak Anda kaji, melakukan koding, baik manual, campuran, maupun auto-code untuk menemukan tema dan sub tema dari semua sumber pustaka yang Anda kaji, melakukan run query dan visualisasi untuk melihat kecenderungan, pola, atau kebermaknaan dari kata/frasa tertentu,kemudian membantu Anda menemukan informasi-informasi penting dari tema/sub tema dari semua sumber pustaka yang Anda kaji. NVivo tidak secara otomatis dapat menghasilkan kajian pustaka dari penelitian Anda, NVivo tidak dapat melakukan itu. NVivo hanya membantu menyediakan wadah, memanage, menunjukkan kecenderungan, menunjukkan tema/sub tema dan informasi penting di dalamnya, namun tidak dapat mengolah informasi- informasi tersebut menjadi Kajian Pustaka secara otomatis. Penelitilah yang harus memilih, memilah, mengolah, serta menarasikannya menjadi kajian pustaka yang sistematis, ilmiah, dan enak dibaca. 48 | Penelitian Kualitatif
NVIVO | 49
BAB V Impor File dengan NCAPTURE _ _ _ _ _ _ _ _ 50 | Penelitian Kualitatif
_ _ _ _ _ _ _ NCapture adalah fitur dari NVivo yang tersemat pada browser Chrome yang mampu merekam dan menyimpan segala aktivitas di internet dan mengkonvertnya dalam bentuk pdf. NCapture digunakan untuk menangkap dan mengimpor data (berupa gambar, suara, atau teks) ke dalam manajemen data NVivo. Caranya adalah dengan meng-capture menggunakan plugin NCapture di Browser Chrome for Windows. Jika Ncapture belum terinstal, Anda dapat menginstal Ncapture terlebih dahulu. A. Menginstal NCapture Secara otomatis jika Anda menginstal NVivo, maka plugin NCapture tersemat di ujung kiri browser chrome. Namun, apabila penginstalan chrome terlambat (kedahuluan NVivo) maka, silahkan pergi ke google chrome web store dan instal NCapture dari sana. Pastikan NCapture yang terinstal berasal dari developer QSR Internasional, seperti tampak pada gambar 5.1 berikut. Gambar 5.1 Aplikasi Ncaptre dari QSR Internasional NVIVO | 51
Lanjutkan menginstal NCapture dengan cara memperbesar NCapture di sudut kanan atas, kemudian pilih Accept, maka NCapture akan terinstal di google chrome. B. Mengcapture Video Youtube Untuk mengcapture video youtube, pertama-tama masuk ke youtube, kemudian pilih video youtube yang akan dicapture. Setelah itu klik ikon NCapture di kanan atas, maka akan muncul tampilan seperti gambar 5.2 berikut. Gambar 5.2 Proses NCapture Video Youtube 52 | Penelitian Kualitatif
Setelah muncul tampilan di atas, kliklah Capture di kanan bawah, maka video youtube akan tersimpan di bagian download. Setelah itu, bukalah laman NVivo, kemudian impor video youtube yang telah tersimpan menggunakan NCapture, seperti tampilan gambar 5.3 berikut. Gambar 5.3 Proses Impor Video Youtube ke NVivo Setelah muncul tampilan di atas, kliklah Import, maka video youtube telah tersimpan di manajemen NVivo, seperti tampilan gambar 5.4 berikut. Gambar 5.4 File Video Youtube dalam Manajemen Data NVivo NVIVO | 53
C. Mengcapture Berita Online Untuk mengcapture berita online, prinsipnya sama dengan mengcapture video youtube. Langkah pertama adalah masuk ke berita online, kemudian pilih berita online yang akan dicapture. Setelah itu klik ikon NCapture di kanan atas, pilih dan klik Article PDF, maka akan muncul tampilan seperti gambar 5.5 berikut. Gambar 5.5 Proses Mengcapture Berita Online Setelah muncul tampilan di atas, kliklah Capture, maka berita online akan tersimpan di bagian download. Setelah itu, bukalah laman NVivo, kemudian impor video youtube yang telah tersimpan menggunakan NCapture. Hasilnya akan tampak seperti tampilan pada gambar 5.6 berikut. Gambar 5.6 Berita Online Tersimpan di Manajemen Data NVivo 54 | Penelitian Kualitatif
D. Mengcapture WhatApp Untuk mengcapture WhatApp (WA) prinsipnya sama dengan mengcapture video youtube dan berita online. Langkah pertama adalah membuka WA, kemudian pilih grup WA yang akan dicapture. Setelah itu, klik titik tiga di kanan atas WA, klik lainnya, kemudian klik Export Chat, pilih dan klik tanpa media, kemudian kirim ke email. Nah, chat dari WA grup telah terkirim ke email. Bagaimana cara mengimpor chat dari grup WA ke NVivo? Caranya adalah dengan mengimpor file yang sudah Anda download dari email ke NVivo melalui NCapture, nah secara otomatis chat dari grup WA tersimpan di Manajemen Data NVivo, seperti tampak pada gambar 5.7 berikut. Gambar 5.7 Chat WhatApp Tersimpan di Manajemen Data NVivo E. Mengolah Hasil NCapture File-file dari sumber data online sudah Anda Capture ke dalam manajemen data NVivo. Sebagai contoh, Anda telah menyimpan file chat WA grup ke dalam manajemen data NVivo. Nah, Anda dapat mengolah informasi yang tersimpan dalam WA grup tersebut dengan menggunakan run query untuk melihat informasi apa saja yang paling sering dibicarakan dalam WA grup yang sudah Anda capture tersebut. Bagaimana NVIVO | 55
caranya? Caranya, bukalah file WA yang telah tersimpan dalam manajemen NVivo seperti gambar 5.8 berikut. Gambar 5.8 Membuka File WA Setelah File WA terbuka, kliklah Explore, kemudian klik Word Frequency, maka akan muncul tampilan seperti gambar 5.9 berikut. Setelah itu kliklah Selected Item, dan pilihlah file WA, pada display word, tulislah angka 100 dan pada with minimum length,tulislah angka 5. Kemudian pada fitur grouping pilihlah with synonyms (artinya kata-kata yang sama/sinonim, dipilih salah satu), maka akan muncul tampilan seperti gambar 5.9 berikut. Gambar 5.9 Proses Pengolahan File WA 56 | Penelitian Kualitatif
Setelah muncul tampilan seperti gambar 6.9 di atas, kliklah Run Query, kemudian pilih visualisasi berupa Word Cloud, maka akan muncul tampilan hasil pengolahan WA seperti gambar 5.10 berikut. Gambar 5.10 Word Cloud WA Gambar 5.10 menunjukkan bahwa 100 kata yang minimal memiliki lima huruf, yang sering muncul dalam grup WA adalah Semoga, Allah, amin, innalilahi, khotimah, almarhum, terbaik, dst. Dari gambar tersebut juga dapat dilihat, anggota WA yang sering muncul (mengunggah atau memberi komen) adalah: Azizatua Zahro,Djoko, Saryono, Martutik, Thomas. F. Menganalisis Gambar dan Video/Audio Pada bagian sebelumnya telah dibahas secara mendalam pengoperasian NVivo untuk mengolah data teks. Pada bagian ini akan dibahas lebih mendalam analisis data kualitatif yang bersumber dari multimedia seperti data foto, suara dan video. 1. Analisis data gambar Di dalam sebuah penelitian data gambar dapat berupa foto dokumentasi, lukisan, peta, grafik komputer, contoh tulisan NVIVO | 57
tangan, bagan alir, desain arsitektur dan logo. Data ini bisa berupa format digital yang di-hyperlink maupun data hasil import dalam format jpg, bmp, gif, jpeg, tif/tiff. Teknik elisitasi gambar digunakan ketika peneliti ingin mengumpulkan persepsi partisipan tentang gambar atau serangkaian gambar yang telah ditentukan. Gambar biasanya ditentukan peneliti sebelum pengumpulan data dan dan dapat digunakan untuk berbagai tujuan penelitian berikut: (1) melengkapi pertanyaan wawancara dengan visual untuk membantu menguatkan persepsi tentang responden, (2) menentukan citra spesifik yang paling menarik untuk responden, (3) mengumpulkan serangkaian gabungan kata ataupun gambar tertentu (misalnya untuk Uji Rorschach), (4) menilai elemen-elemen peserta dalam gambar. Mengimpor gambar Pada Navigation View pilih Data, pilih Picture lalu pilih media gambar yang akan di-import, klik Import. Cara lain untuk mengimport data adalah dengan Mengklik kanan pada ruang kosong pada List View > Import > Pictures. Seperti halnya teks, Anda juga dapat men-drag gambar dari folder komputer Anda ke dalam file NVivo Log Gambar serta memberikan komentar pada gambar, Anda dapat menggunakan fitur 'Log Gambar' pada NVivo. Log adalah bagian di mana Anda dapat menambahkan teks untuk area yang terpilih. Untuk mengkode gambar secara terperinci Langkah menggunakan Log Gambar Setelah mengimpor gambar, masuk ke List View, double-click pada ikon gambar yang diimpor kemudian akan muncul gambar dalam Detail View. Untuk mengaktifkan Log Anda pilih menu Picture pada navigator view > centang pilihan Log > klik Edit 58 | Penelitian Kualitatif
Buatlah area seleksi baru pada gambar yang ingin Anda komentari > klik kanan > pilih Insert Row. Pada kolom Region, Anda dapat melihat koordinat untuk area bagian dan pada kolom Content, Anda dapat menambahkan komentar, interpretative - tipe apapun yang dapat mendukung pendekatan analitis Anda) yang relevan dengan pemilihan. (deskriptif, teks Anda juga dapat membuat kode teks di dalam kolom Content. Kode ini disebut dengan pengkodean bayangan (shadow coding) dan diterapkan ke area gambar yang dipilih log. Pengkodean bayangan adalah serta teks dalam pengkodean secara tidak langsung dari sumber asli, dan ketika Anda mengkode teks dari kolom Content, node akan secara otomatis diterapkan ke bagian gambar yang dipilih (untuk menghemat pengkodean dua kali) Analisis Data Video dan Audio Selain gambar, sumber data yang berasal dari video dan audio dapat diputar dan dikodekan juga dalam NVivo. 1. Buka file wawancara rekaman video yang Anda sudah impor sebelumnya (Di panel Navigasi, klik pada Sources. Buka file video maupun wawancara dalam daftar Sources) NVIVO | 59
2. Sajian tampilan file video sama seperti file audio, kecuali pada file audio tidak ada gambar. Anda sementara atau dapat memutar, menghentikan menghentikan audio atau video menggunakan kontrol tab Media. Coba mainkan video untuk memastikan Anda dapat melihat dan mendengarnya. 'Click to edit' tepat di atas trek audio, atau Klik Kanan di daerah Log > pilih Edit Gambar 2 3. Klik Kiri dan seret untuk memilih bagian dari trek audio - Anda akan melihat kotak pilihan muncul Gambar 3 60 | Penelitian Kualitatif
4. Kode setidaknya satu bagian audio: seret dan letakkan area yang dipilih ke sebuah node (atau terapkan Quick Coding Bar, atau tab Analyze, atau yang mana saja yang Anda inginkan). Seperti halnya gambar, Anda juga dapat membuat log. Untuk 'mencatat' bagian dari rekaman, pilih bagian dari trek audio, lalu Klik Kanan pada log > Insert Row. Tetapkan waktu pemilihan yang akan ditampilkan dan Anda dapat menambah teks. 5. Tambahkan setidaknya satu baris log, tambahkan teks ke kolom Content dan kode pilihan. 6. Untuk mengkode teks, Blok teks pada konten > Ketikan kode atau pilih kode pada Code At. Catatan: Transkrip rekaman dapat dibuat dalam log dalam NVivo menggunakan 'mode transkripsi'. Di tab Media, Anda dapat mengontrol kecepatan permainan. Fitur khusus transkripsi mungkin lebih memudahkan Anda dan jika Anda memiliki transkrip wawancara dengan waktu yang tertandai, Anda dapat mengimport transkrip dan menyinkronkannya dengan trek audio. NVIVO | 61
BAB VI Analisis Data Kualitatif dengan NVIVO _ _ _ _ _ _ _ _ 62 | Penelitian Kualitatif
_ _ _ _ _ _ _ Analisis data adalah salah satu tahapan penting penelitian. Setelah peneliti mengumpulkan data penelitian, tahapan berikutnya adalah melakukan analisis data. Analisis data adalah suatu proses pengolahan data menjadi sebuah informasi baru agar karakteristik data lebih mudah dimengerti dan berguna untuk menjawab masalah penelitian. Analisis data juga dapat didefinisikan sebagai suatu kegiatan yang dilakukan untuk mengubah data hasil penelitian menjadi sebuah informasi baru yang dapat digunakan untuk membuat simpulan (Moleong, 2013). tersebut menjadi Dalam penelitian kualitatif, analisis data biasanya membutuhkan waktu yang lama. Salah satu cara untuk membantu para peneliti kualitatif dalam menganalisis data adalah dengan bantuan aplikasi NVivo 12 Plus. Analisis data impor dilakukan dengan data/sumber data, (2) coding data (4) coding comparison, (3) comparison diagram, (4) hierarchy chart, (5) penyajian hasil, dan (6) penarikan kesimpulan (Jones, 2014). langkah-langkah berikut: (1) A. Mengimpor Data/Sumber Data Subyek dari mana data diperoleh disebut dengan sumber data. Sebagai contoh, jika sebuah penelitian datanya adalah tugas-tugas pada buku teks siswa mata pelajaran Bahasa jenjang SMP yang diprediksi dapat memicu Indonesia munculnya kreativitas siswa, maka sumber datanya adalah buku teks Bahasa Indonesia jenjang SMP, yaitu buku teks Bahasa Indonesia kelas VII,VIII, dan IX. Langkah pertama yang kita NVIVO | 63
lakukan dalam analisis data menggunakan aplikasi NVivo adalah mengimpor file sumber data, seperti tampak pada gambar 6.1 berikut. Gambar 6.1 File Sumber Data yang Telah Diimpor Pada gambar 6.1 tampak sumber data penelitian yang berupa file buku teks mata pelajaran Bahasa Indonesia kelas 7,8, dan 9 telah diimpor dan tersimpan dalam manajemen data NVivo. Langkah berikutnya setelah data tersimpan adalah melakukan koding data. B. Koding Data Secara kualitatif, kode adalah konstruk yang dibuat oleh peneliti yang melambangkan atribut dalam menafsirkan makna untuk setiap data untuk keperluan deteksi pola, kategorisasi, pembangunan teori, dan proses analitik lainnya. Dengan kata lain, pengkodean (koding) tujuan utamanya adalah untuk keperluan analisis. Pengkodean data dilakukan secara induktif, yaitu dengan cara membaca data secara intens, kemudian menentukan klasifikasi data. Untuk melakukan koding, peneliti harus menyusun kriteria koding. Kriteria koding inilah yang akan digunakan peneliti untuk melakukan koding terhadap data penelitian. Berikut ini disajikan contoh kriteria koding. 64 | Penelitian Kualitatif
Contoh Kriteria Koding Judul Proyek Penelitian : Potensi Kreativitas pada Buku Teks Siswa Data : Tugas-tugas pada buku teks siswa jenjang SMP Sumber data : Buku teks siswa kelas 7,8,dan 9 Catatan : Dalam penelitian ini, tugas yang berpotensi memicu kreativitas diartikan sebagai tugas-tugas dalam buku teks yang apabila digunakan dalam aktivitas pembelajaran di kelas mampu siswa untuk menghasilkan menstimulasi ide baru atau menggunakan informasi/pengetahuan yang dimiliki menjadi sesuatu yang baru. Hasil studi pustaka dan penelusuran awal terhadap dokumen penelitian menunjukkan bahwa ada empat tipe tugas yang memicu kreativitas siswa, yaitu originality, elaboration, fluency, dan flexibility. Jadi, data penelitian ini diklasifikasi menjadi empat kode tersebut, dengan kriteria koding seperti pada Tabel berikut. Tabel Kriteria Koding No. Tipe Tugas Deskripsi 1. Originality Tugas yang memicu munculnya ide-ide unik, yang berbeda 2. Elaboration Tugas yang memicu munculnya ide secara rinci 3. Fluency Tugas yang memicu munculnya banyak ide 4. Flexibility Tugas yang memicu munculnya ide yang bervariasi Dengan menggunakan kriteria koding, peneliti dapat melakukan koding data dengan prosedur berikut: (1) membuat folder koding di manajemen data, kemudian (2) mengisi folder NVIVO | 65
koding sesuai dengan jumlah kode, seperti tampak pada gambar 6.2 berikut. Gambar 6.2 Folder Koding dan Rincian Kode Gambar 6.2 menunjukkan bahwa pada folder buku teks, ketika diklik akan muncul empat file kode yang telah disiapkan untuk wadah melakukan koding data. Langkah selanjutnya adalah memasukkan data ke dalam masing-masing kode, sesuai dengan kriteria koding. Caranya adalah dengan membaca data pada sumber data, setelah itu blog data terpilih, kemudian drag data ke kode data (sesuai dengan kriteria koding), seperti tampak pada gambar 6.3 berikut. Gambar 6.3 Proses Drag File Gambar 6.3 adalah proses mendrag data, yaitu memasukkan data ke dalam kode-kode data. Kegiatan tersebut dilakukan 66 | Penelitian Kualitatif
sampai semua data terkoding dalam manajemen data, seperti tampak pada gambar 6.4 berikut. Gambar 6.4 Hasil Koding Gambar 6.4 di atas menunjukkan bahwa tiga kode muncul di tiga file, yaitu di buku teks kelas 7,8, dan 9. Namun, ada satu kode yang hanya muncul di dua file. Dari gambar tersebut juga tampak bahwa perolehan data hasil koding sebagai berikut: (1) elaboration: 25 data, (2) flexibility 16 data, (3) fluency 58 data, dan (4) originality terdapat 7 data. Perolehan hasil coding tersebut dapat divisualisasi mana perolehan terbanyak dengan menggunakan hierarchy Chat. C. Visualisasi Hasil Koding dengan Hierarcy Chart Setelah semua data terkoding di manajemen data, langkah berikutnya adalah mengolah hasil koding dengan menggunakan fiture Explore dan Run Query. Dengan klik Explore, peneliti dapat memilih beragam fitur pengolahan data, misalnya: Query Wizard, Text Search, Word Frequency, Matrix Coding, Coding Comparison, Chart, Hierarhy Chart, Mind Map, Project Map, Cluster Analysis, Comparison Diagram, dll. ini, disajikan pengolahan hasil koding menggunakan hierarchy chart. Hierarchy chart digunakan untuk Pada bagian NVIVO | 67
mengamati kecenderungan hasil analisis. Caranya adalah dengan klik Explore, kemudian pilih dan klik Hierarchy Chart, pilih Code, kemudian klik Next, maka akan muncul tampilan seperti gambar 6.5 berikut. Gambar 6.5 Proses Hierarchy Chart Setelah muncul tampilan seperti gambar 6.5 di atas, kliklah Next, kemudian pilihlah selected item (pilih mana code yang mau diolah), kemudian klik Finish, maka akan muncul visualisasi hierarchy chart seperti tampak pada kotak box berikut. Contoh Hierarchy Chart Judul Proyek Penelitian : Potensi Kreativitas pada Buku Teks Siswa Data : Tugas-tugas pada buku teks siswa jenjang SMP Sumber data : Buku teks siswa kelas 7,8,dan 9 Catatan: 68 | Penelitian Kualitatif
Ada dua pertanyaan dalam penelitian ini, yaitu apakah tugas-tugas pada buku teks Bahasa Indonesia berpotensi memicu kreativitas siswa dan tipe-tipe tugas yang bagaimana yang berpotensi memicu kreaivitas siswa. Hasil Temuan penelitian menunjukkan bahwa tugas-tugas dalam buku teks Bahasa Indonesia sekolah menengah pertama (SMP) berpotensi memicu kreativitas siswa. Temuan tersebut menunjukkan bahwa tugas-tugas pada buku teks bahasa Indonesia apabila diaktifkan atau digunakan dalam aktivitas belajar- mengajar secara benar dalam pembelajaran, dapat memicu tumbuhnya kreativitas, khususnya kreativitas berbahasa. Ada empat tipe tugas yang dapat memicu tumbuhnya kreativitas, yaitu tugas yang menuntut siswa: (1) memunculkan banyak ide (fluency), (2) menyampaikan ide-ide yang unik, yang berbeda (originality), (3) menggali ide secara rinci (elaboration), dan (4) menghasilkan ide yang bervariasi (flexibility). Sebaran tipe tugas tersebut dapat dilihat pada diagram berikut. Diagram : Sebaran Tipe Tugas yang Berpotensi Memicu Kreativitas Siswa Pada diagram di atas dapat dilihat bahwa tipe tugas yang memunculkan banyak ide (fluency) mendominasi buku teks bahasa Indonesia SMP (50%). Tipe berikutnya adalah tugas yang memicu munculnya ide secara rinci (elaboration) (23%), disusul kemudian tugas yang berpotensi memicu munculnya ide yang bervariasi (flexibility) (17%), dan persentase terendah adalah tugas yang ide unik/berbeda (orisinality) berpotensi memicu munculnya (10%). NVIVO | 69
D. Visualisasi Hasil Koding dengan Chart Data peneitian yang sudah dikoding dan tersimpan di manajemen data NVivo juga dapat diolah dalam bentuk chart. Caranya adalah klik Explore, kemudian pilih dan klik Chart, pilih coding, kemudian klik Next, maka akan muncul tampilan seperti gambar 6.6 berikut. Gambar 6.6 Proses Visualisasi dengan Chart Setelah muncul tampilan seperti gambar 6.6 di atas, klik Next, pilih coding for file, kemudian klik Next kemudian pilih file yang akan diolah, kemudian file tersebut diblok, seperti tampak pada gambar 6.7 berikut. 70 | Penelitian Kualitatif
Gambar 6.7 Memilih File yang Hendak Diolah Pada gambar 6.7 di atas tampak jelas bahwa file yang akan diolah adalah buku teks kelas 7. Setelah di klik Ok, maka akan muncul tampilan seperti gambar 6.8 berikut. Gambar 6.8 Visualisasi Hasil Koding Model Chart NVIVO | 71
E. Visualisasi Hasil Koding dengan Comparison Diagram Untuk membandingkan dua hasil koding, misalnya file A dengan File B, kita dapat menggunakan Comparison Diagram. Caranya, klik Explore, kemudian pilih Comparison Diagram, kemudian klik, pilih compare file, kemudian pilih dua file yang akan dibandingkan, seperti tampak pada gambar 6.9 berikut. Gambar 6.9 Proses Comparison Diagram Pada gambar 6.9 tampak dua file yang hendak dibandingkan. Setelah itu, klik OK, maka akan muncul tampilan seperti gambar 6.10 dan 6.11 berikut. 72 | Penelitian Kualitatif
Gambar 6.10 Visualisasi Model Comparison Diagram 1 Gambar 6.10 menunjukkan bahwa fluency, originality, elaboration, dan flexibility ada di file kelas 7 dan di kelas 8. Ini berbeda dengan gambar 6.11 yang menunjukkan bahwa fluency, elaboration, dan flexibility terdapat di file kelas 7 dan 9, namun aktivitas yang berpotensi menghasilkan ide-ide orisinal (originality) ditemukan di kelas 7, namun tidak ditemukan di kelas 9. Gambar 6.11 Visualisasi Model Comparison Diagram 2 NVIVO | 73
BAB VII Atribut dan Klasifikasi _ _ _ _ _ _ _ _ 74 | Penelitian Kualitatif
_ _ _ _ _ _ _ Banyak peneliti yang menyimpan metadata terkait dengan dokumen atau data yang melibatkan orang, atau organisasi. Informasi terkait dengan dokumen biasanya digunakan dalam tinjauan pustaka, peneliti tidak hanya menyimpan artikel tetapi juga data lain seperti nama penulis, nama jurnal, tahun diterbitkan dan lain sebagainya. Data demografis mungkin juga dikumpulkan oleh peneliti untuk dianalisis lebih lanjut, misalnya untuk membandingkan perbedaan persepsi berdasar jenis kelamin, status pernikahan atau usia. Tujuan perbandingan ini dalam penelitian kualitatif bukan untuk membuktikan adanya hubungan secara statistik, tetapi lebih kepada menghubungkan cerita naratif perbedaan kategori terhadap suatu fenomena. Dalam NVivo, informasi ini disimpan dalam attribute. Setiap dokumen bisa diberi informasi penjelas dan bisa digunakan dalam koding deskriptif. Data yang bisa dimasukkan ke dalam attribute adalah sebagai berikut. 1. Asal dokumen (jika dokumen berasal dari pengambilan data yang berbeda) misalnya data tentang siapa yang mengumpulkan data. 2. Data sumber dokumen seperti nama penulis, dari jurnal apa artikel diambil, topik artikel. 3. Data demografis partisipan. NVIVO | 75
A. Atribut untuk interview/ Focus Group Discussion Untuk memberi atribut atau data demografis bagi masing- masing partisipan interviu atau forum group discussion (FGD), diperlukan adanya case. Case merupakan node khusus yang menyimpan informasi konten orang, tempat, organisasi atau unit analisis lainnya. Sebagai contoh, peneliti memiliki beberapa dokumen transkip interviu. Masing-masing dokumen tersebut berisi transkrip percakapan antara pewawancara dengan partisipan. Untuk membedakan respon partisipan dengan pertanyaan pewawancara, perlu dibuatkan case. Langkah- langkahnya adalah sebagai berikut. 1. Di navigation view, klik File, lalu klik salah satu dokumen yang akan dibuat case. Misalnya pada gambar di bawah ini yang diklik adalah dokumen interview dengan Barbara. Dokumen ini merupakan transkrip interview lengkap dengan Henry sebagai pewawancara dan Barbara sebagai partisipan. NVivo membutuhkan case untuk Barbara untuk mempertimbangkan opini-opini yang dibuat oleh Barbara agar tidak tercampur dengan pertanyaan dari Henry. Gambar 7.1: Case untuk Dokumen Interviu 76 | Penelitian Kualitatif
2. Di navigation view- klik Cases - lalu pilih Cases 3. Di kanan detail view, klik kanan New Case 4. Beri nama pada case tersebut, misalnya Barbara karena interviu label adalah partisipan yang akan diberi bernama Barbara. Lalu klik OK. 5. Sesudah terbentuk case, maka kembali lagi ke dokumen transkrip Barbara. Untuk memasukkan text yang berasal dari Barbara, maka highlight text, lalu klik kanan, Code. NVIVO | 77
6. Kemudian pilih Code - Cases - Barbara. 78 | Penelitian Kualitatif
B. Cara Cepat Attribute dengan Autocode untuk Interview/Focus Group Discussion Melanjutkan contoh untuk memberi attribute pada interview/FGD, cara cepat apabila peneliti memiliki banyak dokumen adalah dengan fungsi Auto Code. Langkah coding cepat adalah sebagai berikut. 1. Pilih salah satu dokumen yang ingin decoding 2. Klik kanan lalu pilih Auto Code NVIVO | 79
3. Pilih Auto Code dengan code by "Speaker name" 4. Masukkan nama-nama yang ingin dijadikan case 80 | Penelitian Kualitatif
5. Jika nama-nama sudah dimasukkan maka di Preview akan terlihat bahwa dokumen dikodekan berdasarkan nama 6. Klasifikasi bisa dipilih berdasarkan klasifikasi baru (new classification) atau klasifikasi yang telah ada (existing classification) NVIVO | 81
Untuk dokumen dalam jumlah besar, autocode bisa dilakukan untuk banyak dokumen sekaligus. Langkahnya adalah dengan memilih semua dokumen yang ingin diberi attribute, lalu klik kanan Autocode dan lanjutkan langkah di atas. Fungsi Autocode ini mempercepat pembuatan klasifikasi dan case. C. Case classification untuk Interviu/FGD untuk menyimpan data demografis atau metadata partisipan dalam proyek NVivo. Sebagai contoh, peneliti bisa membuat case untuk partisipan interviu lalu membuat klasifikasi Person dan mencatat nilainya untuk umur, jenjang pendidikan, jenis pekerjaan dan demografis lainnya. Case classifications mempermudah peneliti jenis kelamin, 1. Di Navigation View, klik kanan Case Classifications, lalu klik kanan New Classification. 2. Masukkan nama klasifikasi, misalnya Person. 3. Klik OK. 82 | Penelitian Kualitatif
4. Pada List View, klik kanan pada Person sebagai klasifikasi yang baru dibuat tersebut lalu klik New Attribute. NVIVO | 83
5. Masukkan nama-nama attribute misalnya Age, Gender or Occupation. Dalam contoh ini misalnya dibuat attribute Gender. 6. Untuk Type, pilih tipe data atribut, misalnya umur adalah Integer sedangkan jenis kelamin adalah Text. 7. Klik pada tab Attribute Values dan klik Add untuk membuat setiap nilai untuk atribute. 8. Klik pada tab Attribute Values, lalu masukkan nilai yang diinginkan, misalnya Male dan Female. 84 | Penelitian Kualitatif
Untuk menyematkan nilai attribute ke masing-masing file atau case maka: 1. Kembali pada case yang sudah dibuat, yaitu Barbara 2. Klik kanan lalu pilih Classification - pilih Person, yaitu klasifikasi yang tadi telah dibuat NVIVO | 85
3. Lalu masukkan attribute yang dimiliki Barbara, misalnya Gender adalah Female 4. Lalu klik OK 86 | Penelitian Kualitatif
Cara lain untuk cepat mengisi attribute untuk masing-masing partisipan interview adalah dengan menggunakan case classification yang terdapat di Ribbon. 1. Pada Home tab, di Classification, klik Case Classification, lalu pilih Person 2. Pada Open Classification Sheet, klik klasifikasi yang akan dilengkapi 3. Klik pada sel untuk mengisikan nilai 4. Klik tanda panah dan pilih nilai dari list yang ada 5. Atribute baru bisa juga dibuat dengan klik 2x pada sel dan masukkan nilai yang baru D. Import Attribute Table Untuk mempermudah penggunaan fungsi klasifikasi dan atribute terutama untuk sample dalam jumlah yang cukup besar, maka bisa digunakan fungsi import table. Peneliti bisa membuat tabel di spreadsheet yang berisi attribute atau data tentang partisipan seperti contoh di bawah ini. Nama dokumen Ali Budi Cica Jenis kelamin Pria Pria Wanita Kategori Usia 20-25 25-30 30-35 Lingkungan tempat tinggal Kampung Perumahan Pedesaan NVIVO | 87
Tabel ini bisa disimpan sebagai (Save As) .txt atau .xls atau .sav dan kemudian diimpor ke NVivo. Cara importnya adalah: 1. Pada Import tab, di Classification, pilih Classification Sheeets Ikuti petunjuk di Import Classification Sheets Wizard 2. 3. Ketika selesai, klik Finish. E. Pemanfaatan Attribute Dengan adanya attribute, misalnya dengan data demografi dari dan membandingkan pendapat dari masing-masing atribut. Misalnya, peneliti bisa membandingkan komentar partisipan perempuan dan laki-laki atas topik tertentu. Dalam hal ini fungsi yang membantu untuk pembuatan perbandingan adalah matrix coding query. Caranya adalah sebagai berikut. participan, peneliti bisa mengeksplorasi 1. Pada menu Explore, pada Query grup, klik Matrix Coding 2. Untuk rows (kolom di sebelah kiri), masukkan node mana yang ingin dieksplorasi dan dibandingkan dengan cara klik tanda + 3. Untuk column, klik tanda + lalu Select Attribute Values 88 | Penelitian Kualitatif
4. Lalu pilih Case Classification, misalnya pilih Person 5. Pilih Gender, lalu klik OK. Setelah pilihan Node dan Attribute selesai, klik Run Query. NVIVO | 89
6. Hasil dari query akan menunjukkan banyaknya respon yang decoding dalam aneka nodes oleh partisipan perempuan dan laki-laki. Lebih lanjut, angka-angka tersebut bisa diklik untuk menunjukkan potongan transkrip yang merupakan opini dari partisipan tentang nodes yang dipilih. 90 | Penelitian Kualitatif
NVIVO | 91
BAB VIII Triangulasi Antar Peneliti dengan NVIVO _ _ _ _ _ _ _ _ 92 | Penelitian Kualitatif
_ _ _ _ _ _ _ A. Pengantar Dalam penelitian kualitatif, tiap peneliti biasanya memiliki pemaknaan yang berbeda terhadap data/fenomena penelitian. Agar pengumpulan dan pemaknaan data penelitian memiliki tingkat keakuratan yang triangulasi. Triangulasi pada hakikatnya adalah pendekatan multimetode yang dilakukan peneliti pada saat mengumpulkan dan menganalisis data (Olsen, 2004). Tujuannya adalah agar data/fenomena yang diteliti dapat dipahami dengan baik, sehingga diperoleh kebenaran tingkat tinggi jika didekati dari berbagai sudut pandang. Memotret fenomena tunggal dari sudut pandang yang berbeda-beda akan memungkinkan diperoleh tingkat kebenaran yang handal. Triangulasi ialah usaha mengecek kebenaran data atau informasi yang diperoleh peneliti dari berbagai sudut pandang yang berbeda dengan cara mengurangi sebanyak mungkin perbedaan yang terjadi pada saat pengumpulan atau analisis data (Miles & Huberman, 1994). tinggi, diperlukan juga diartikan sebagai teknik pemeriksaan keabsahan data dengan memanfaatkan sesuatu yang lain di luar data itu untuk keperluan pengecekan atau sebagai pembanding terhadap data itu (Moleong, 2013). Ada empat jenis triangulasi, yaitu triangulasi sumber, peneliti, teoretis, dan metodologis. Triangulasi sumber adalah penggunaan beragam sumber data untuk pengecekan derajat kepercayaan data, misalnya perbandingan data hasil pengamatan dengan data hasil wawancara atau membandingkan data hasil wawancara dengan dokumen yang berkaitan. Triangulasi peneliti, yaitu penggunaan peneliti lain untuk pengecekan derajat kepercayaan data. Triangulasi teoretis adalah penggunaan sudut pandang ganda Triangulasi NVIVO | 93
dalam menafsirkan data. Triangulasi metodologis adalah penggunaan metode ganda untuk mengkaji masalah atau program tunggal, seperti wawancara, pengamatan, dan dokumen. NVivo dapat digunakan untuk triangulasi, salah satunya adalah triangulasi antarpeneliti. Triangulasi antarpeneliti dalam NVivo dilakukan dengan membandingkan hasil analisis data antara dua peneliti terhadap objek kajian dan proyek yang sama. B. Prosedur Triangulasi Antarpeneliti triangulasi antarpeneliti. Langkah pertama adalah Anda harus mengopi hasil analisis data dari salah satu tim penelitian Anda. Setelah itu, klik Explore, kemudian klik Import-setelah itu klik Project, maka akan muncul tampilan seperti gambar 8.1 berikut. Bagaimana cara melakukan Gambar 8.1 Proses Impor Project 94 | Penelitian Kualitatif
Pada Gambar 8.1 tampak dialog box Import Project, kliklah Browser pada dialog box tersebut, kemudian carilah file project anggota tim yang sudah dikopi, kemudian klik dan Open, maka akan muncul tampilan berikut. Setelah muncul tampilan di atas, kliklah import, maka akan muncul dua project pada layar Anda, seperti tampak pada gambar 8.2 berikut. Gambar 8.2 Hasil Import Project NVIVO | 95
Setelah di layar NVivo muncul tampilan seperti gambar 8.2, lanjutkanlah dengan klik Explore, setelah itu klik Coding Comparison, kemudian pilihlah proyek yang akan dibandingkan, seperti tampak pada gambar 8.3 berikut. Gambar 8.3 Proses Coding Comparison Pada gambar 8.3 tampak dua proyek yang siap untuk dibandingkan, yaitu proyek A dan B. Perbandingan tersebut digunakan untuk menemukan Coeffisien Cohen'S Kappa. C. Koefisien Cohen's Kappa Koifisien Nilai Kappa adalah ukuran yang menyatakan konsistensi pengukuran yang dilakukan dua orang penilai (rater) atau konsistensi antara dua metode pengukuran atau dapat juga mengukur konsistensi antara dua alat pengukuran (Fleiss, 1981). Koefiseien Cohen's Kappa hanya diterapkan pada hasil pengukuran data kualitatif (Kategorik). Koefisien Cohen's Kappa dapat digunakan untuk: (1) mengukur tingkat kesepakatan (degree of agreement ) dalam mengklasifikasikan obyek ke dalam grup/kelompok dan (2) mengukur kesepakatan alternatif metode baru dengan metode yang sudah ada. Bagaimana cara menghitung nilai Kappa dengan NVivo? Nah, setelah dua proyek siap dibangdingkan, seperti tampak pada gambar 8.3, klik Run di bagian kiri bawah, maka akan muncul tampilan nilai Kappa seperti tampak pada gambar 8.4 berikut. dari dua penilai 96 | Penelitian Kualitatif
Gambar 8.4 Nilai Kappa dan Agreement Gambar 8.4 tampak rata-rata nilai Kappa adalah satu. C. Menafsirkan Koefisien Cohen's Kappa Pada Gambar 8.4 telah ditemukan rata-rata nilai Kappa adalah 1. Bagaimana menafsirkan hasil temuan tersebut? Untuk menafsirkan nilai Kappa, Anda dapat menggunakan Indeks Kappa yang dikemukakan oleh (Fleiss, 1981) berikut. Indeks Kappa (Fleiss, 1981) < 0.40 Jelek 0.40 - 0.60 Cukup 0.60 - 0.75 Baik > 0.75 Sangat Baik Berdasarkan Indeks Kappa (Fleiss, 1981) dapat disimpulkan bahwa konsistensi antara penilai 1 dengan penilai 2 dalam menganalisis proyek yang sama adalah sangat baik, nilai kesepakatnnya 100%. NVIVO | 97
BAB IX Penutup _ _ _ _ _ _ _ _ 98 | Penelitian Kualitatif
_ _ _ _ _ _ _ A. SIMPULAN Buku ini ditujukan untuk para pemula, para pembelajar yang baru mengenal NVivo. Banyak hal sudah dibahas dalam buku ini. Diawali dengan pembahasan tentang hakikat penelitian kualitatif, karakteristik penelitian kualitatif, dilanjutkan penjelasan tentang data dalam penelitian kualitatif dan peran NVivo dalam penelitian kualitatif. Pembahasan tentang penelitian kualitatif ini diharapkan dapat menjadi landasan mengapa diperlukan Nvivo dalam penelitian kualitatif. NVivo adalah perangkat lunak (software), sehingga untuk pemanfaatannya harus dilakukan penginstalan terlebih dahulu. Buku ini juga membahas prosedur menginstal NVivo. Setelah prosedur penginstalan NVivo dibahas, buku ini juga membahas tentang tatacara membuat proyek dan mengimpor file. Buku ini juga membahas tentang pemanfaatan NVivo dalam kajian pustaka, salah satu kegiatan penting yang wajib dilakukan dalam pelaksanaan penelitian. Kajian pustaka yang membutuhkan waktu dan tenaga yang cukup banyak, dipermudah dengan memanfaatkan NVivo, melalui koding manual, campuran, atau auto-code. Banyak data yang dapat diimpor dalam NVivo, salah satunya adalah data-data dari internet. Data atau sumber data yang bersumber dari internet dapat diimpor ke NVivo dengan cara mengcapture dengan NCapture. Video youtube, berita online, atau whatspapp dapat dicapture denan NCapture. Buku ini juga membahas analisis data kualitatif dengan NVivo. Setelah sumber data diimpor, dilakukan koding terhadap data. Koding pada hakikatnya adalah analisis. Setelah dilakukan koding, dilakukan pengolahan data dan visualisasi hasil analisis. NVIVO | 99
Buku ini ditutup dengan pembahasan tentang triangulasi data, khususnya triangulasi peneliti. B. SARAN NVivo membantu Anda dalam menampung semua sumber pustaka yang hendak Anda kaji, melakukan koding, baik manual, campuran, maupun auto-code untuk menemukan tema dan sub tema dari semua sumber pustaka yang Anda kaji, melakukan run query dan visualisasi untuk melihat kecenderungan, pola, atau kebermaknaan dari kata/frasa tertentu,kemudian membantu Anda menemukan informasi-informasi penting dari tema/sub tema dari semua sumber pustaka yang Anda kaji. Namun, NVivo tidak secara otomatis dapat menghasilkan kajian pustaka dari penelitian Anda, NVivo tidak dapat melakukan itu. NVivo hanya membantu menyediakan wadah, memanage, menunjukkan kecenderungan, menunjukkan tema/sub tema dan informasi penting di dalamnya, namun tidak dapat mengolah informasi- informasi tersebut secara otomatis. Penelitilah yang harus memilih, memilah, mengolah, serta menarasikannya menjadi kajian pustaka yang sistematis, ilmiah, dan enak dibaca. 100 | Penelitian Kualitatif
Daftar Rujukan _ _ _ _ _ _ _ Bazeley, P., & Jackson, K. (2013). Qualitative Data Analysis with NVivo (2nd ed.). SAGE. Bogdan, R. C., & Biklen, S. . (2007). Qualitative Research for Education: An Introduction to Theories and Methods, 5th Edition. Pearson. Charmaz, K. (2006). Constructing grounded theory. SAGE. Fleiss, J. L. (1981). Statistical Methods for Rates and Proportions (2nd ed.). John Wiley. Jones, A. E. (2014). Qualitative Data Analysis with NVivo. Journal 40(2). .724 of Education for Teaching, Maxwell, J. A. (2013). Qualitative research design (3rd ed.). Sage. Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative Data Analysis: A Sourcebook of New Methods. Sage Publication. NVIVO | 101
Miles, M. B., & Huberman, M. B. (2014). Qualitative Data Analysis (3rd ed.). Sage Publication, Inc. Moleong. (2013). Metode Penelitian Kualitatif. PT Remaja Rosdakarya. in Social Research: Qualitative and Quantitative Methods Can Really be Mixed. Causeway Press. (2004). Triangulatio Olsen, W. O'Neill, M. M., Booth, S. R., & Lamb, J. T. (2018). Using NVivoTM for Literature Reviews: The Eight Step Pedagogy (N7+1). The Qualitative Report, 23(13), 21- 39. Richards, L., & Morse, J. (2012). Readme first for a user's guide to qualitative methods (3rd ed.). Sage. Saldaña, J. (2013). The coding manual for qualitative researchers (2nd ed.). Sage. Smith, L. M. (1978). An evolving logic of participant observation, educational ethnography and other case studies. Dalam L. Shulman (Ed.), Review of Research in Education (6th ed.). Peacock. Winchester, C. L., & Salji, M. (2016). Writing a literature review. Journal of Clinical Urology, 9(5), 308-312. 102 | Penelitian Kualitatif
Indeks _ _ _ _ _ _ _ A auto code 30 automated insight sample project 19 B bias 11 blank project 19 C chart 13 coding 21 coding 12,28 coding comparison 21,54 coding diagram 54 cluster analysis 21, 39,58 comparison diagram 21,54,58,63 D degree of agreement 67 diagram 13 dialog box 24 display 14 E existing coding patterns 32 explore 16,20,36,58 export chat 49 NVIVO | 103
G grafik 13 H hierarchy chart 21,36,54 I identify themes 33 Indeks Kappa 67 impor 18,26,28 instalasi 16 K kategorisasi 12,30 kerangka teoretis 10 kode 28 koding manual, koding campuran 30 koefisien cohen's kappa 66 kualitatif 8 M manajemen data 12,20 matrix coding 21 mendeley 26,28 mind map 21,58 N naturalistik 9 ncapture 40,45 network sociogram 21 P pembangunan teori 12 penelitian pendidikan 10 pengkodean 12 proses analitik 12 prosesor 14 project map 58 104 | Penelitian Kualitatif
Q query 36 R ram 14 reaktivitas 11 run query 28,38,39,40,43,50 S sample project 19 semi struktur 9 sistem operasi 14 subyektivitas 11 T tidak terstruktur 9 text search 21, 39,58 tree map 39 triangulasi 63 triangulasi sumber 64 triangulasi peneliti 64 trianglasi teoretis 64 triangulasi metodologis 64 V validitas 11 visualisasi 11,13 W word frequency 21,36,58 word cloud 38, 51 word Tree 40 Z zotero 26,28 NVIVO | 105
Tentang Penulis _ _ _ _ _ _ _ Dr. Endah Tri Priyatni, M.Pd, dosen Jurusan Sastra Indonesia, Fakultas Sastra,Universitas Negeri Malang (UM). Sejak mengenal NVivo, langsung jatuh cinta dan memanfaatkan NVivo untuk mendukung penelitian- penelitian kualitatif bidang bahasa dan sastra Indonesia. Menjadi fasilitator pelatihan NVivo untuk para dosen dan mahasiswa baik di UM maupun di luar UM. ------------------------------ 106 | Penelitian Kualitatif
Ani Wilujeng Suryani, S.E, M. Acctg.Fin, Ph.D, dosen Jurusan Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Malang. Menguasai NVivo sejak kuliah di The University Of Adelaide dan University Of South Australia. Malang melintang memberikan pelatihan NVivo di berbagai universitas. Buku ini adalah buku kedua yang membahas tentang NVivo. ------------------------------ Rifka Fachrunnisa, M.Ed, Dosen Tetap Jurusan Biologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Malang, Master of Education lulusan Queens University Of Belfast ini menguasai NVivo dan menjadi fasilitator pelatihan NVivo untuk mahasiswa dan dosen baik di UM maupun di luar UM. ------------------------------ NVIVO | 107
Dr. H. A. Supriyanto, M.Pd; M.Si, Dosen Jurusan Administrasi Pendidikan, Fakultas Ilmu Pendidikan, Universitas Negeri Malang (UM). Menjadi fasilitator pelatihan NVivo untuk mahasiswa dan dosen baik di UM maupun di luar UM. ------------------------------ Imbalan Zakaria, M.Pd. Alumni Prodi Pendidikan Bahasa Indonesia ini telah memanfaatkan NVivo untuk penelitian tesisnya. Menjadi fasilitator pelatihan NVivo untuk mahasiswa dan dosen baik di UM maupun di luar UM. ------------------------------ 108 | Penelitian Kualitatif
NVIVO | 109
110 | Penelitian Kualitatif
NVIVO | 111