. Pendahuluan
Dalam penelitian kualitatif proses analisis dan interpretasi data memerlukan cara berfikir kreatif, kritis dan sangat hati-hati. Kedua proses tersebut merupakan proses yang saling terkait dan sangat erat hubungannya. Analisis data merupakan proses untuk pengorganisasian data dalam rangka mendapatkan pola-pola atau bentuk-bentuk keteraturan. Sedangkan interpretasi data adalah proses pemberian makna terhadap pola-pola atau keteraturan-keteraturan yang ditemukan dalam sebuah penelitian.
Data yang terkumpul diharapkan dapat merupakan jawaban dari pertanyaan penelitian yang telah dirumuskan. Proses penyusunan data dapat berbeda-beda antar peneliti tergantung selera, pengalaman dan kreatifitas berfikir sehingga data yang terkumpul dapat mempengaruhi pemilihan alat analisis data. Dalam penelitian kualitatif tidak ada formula yang pasti untuk menganalisis data seperti formula yang dipakai dalam penelitian kuantitatif.
Namun, pada dasarnya terdapat beberapa kesamaan langkah yang ditempuh untuk menganalisis dan interpretasi data. Proses analisis data diawali dengan menelaah seluruh data yang berhasil dihimpun dari berbagai sumber yaitu wawancara, pengamatan lapangan, dan kajian dokumen (pustaka). Langkah berikutnya reduksi data yang dilakukan dengan cara abstraksi. Abstraksi merupakan upaya membuat rangkuman dari segala data yang ada. Kemudian, menyusunnya dalam satuan-satuan. Satuan-satuan ini dikategorisasikan pada langkah berikutnya. Pengkategorian ini dilakukan dengan cara koding. Selanjutnya adalah melakukan pemeriksaan keabsahan data. Langkah terakhir, penafsiran data yang telah untuk diuji (verifikasi) untuk dijadikan teori substansif dengan menggunakan beberapa metode tertentu.
Taylor dan Bogdan berpendapat bahwa analisis data dalam penelitian kualitatif adalah sebuah proses yang terus menerus. Pengumpulan data dan analisis data berjalan bersamaan (hand in hand).
Ii. Pembahasan
A. Analisis dan Interpretasi Data
1. Robert C. Bogdan & Sari Knopp Biklen (2007) ‘Coding’
Analisis data kualitatif adalah proses secara sistematis mencari dan mengolah berbagai data yang bersumber dari wawancara, pengamatan lapangan, dan kajian dokumen (pustaka) untuk menghasilkan suatu laporan temuan penelitian. Sedangkan interpretasi data merujuk pada pengembangan ide-ide atas hasil penemuan untuk kemudian direlasikan dengan kajian teoretik (teori yang telah ada) untuk menghasilkan konsep-konsep atau teori-teori substansif yang baru dalam rangka memperkaya khazanah ilmu.
Berikut ini merupakan beberapa saran dalam penganalisisan dan interpretasi data menurut Bogdan dan Biklen .
1. Pastikan ranah penelitian yang dipilih dapat dilakukan sesuai dengan kemampuan peneliti. Hal ini meliputi pemilihan topik yang sesuai minat, kebermanfaatan hasil penelitian, subjek serta latar penelitian yang jelas dan dapat digapai.
2. Tentukan metode penelitian yang sesuai dengan topik yang dipilih.
3. Bangun pertanyaan analitik. Terdapat dua macam pertanyaan, yakni pertanyaan teoretikal substantif (substantive theoretical questions) (fokus pada subjek dan latar khusus penelitian yang tengah dilakukan) dan pertanyaan teoretikal formal (formal theoretical questions) (tidak berfokus pada subjek dan latar khusus penelitian yang tengah dilakukan, namun bersifat lebih umum).
4. Rencanakan sesi pengumpulan data dengan cermat.
5. Tulis sebanyak mungkin komentar informan atas ide yang peneliti hasilkan berdasarkan temuan penelitian.
6. Catat segala hal yang berhubungan dengan ranah penelitian sebagai hal-hal yang dapat dipelajari lebih lanjut untuk perkembangan topik penelitian baik aspek teori, metode maupun isu substantif.
7. Nilai seberapa akurat dan objektif data yang diambil dari para informan.
8. Mulai bereksplor pada kajian literatur ketika peneliti berada di lapangan.
9. Bermain dengan metafora, analogi dan konsep.
10. Gunakan alat-alat visual seperti grafik dan chart misalnya tabel, matrik dan diagram.
Tahap selanjutnya setelah hal-hal yang disebutkan di atas adalah analisis dan interpretasi setelah pengumpulan data. Bogdan dan Biklen menyebutnya dengan aktivitas ’membangun kategori data’ (developing coding categories).
1. Setting/context codes. Kode yang berisi informasi-informasi yang masih umum tentang latar, topik dan subjek penelitian.
2. Definition of the situation codes. Penempatan unit-unit data yang dapat menunjukkan bagaimana subjek menggambarkan latar dan topik penelitian.
3. Perspectives held by subjects. Kode yang dibentuk berdasarkan alur berpikir subjek terhadap latar dan topik penelitian.
4. Subjects’ ways of thinking about people and objects. Kode yang dibentuk berdasarkan pemahaman subjek terhadap subjek lainnya, subjek terhadap orang luar, dan subjek terhadap objek yang dapat membangun dunia mereka.
5. Process codes. Kata atau frasa yang memfasilitasi pengkategorian urutan kejadian, perubahan dari waktu ke waktu.
6. Activity codes. Kode yang berisi berbagai catatan perilaku dan tindakan yang konstan terjadi.
7. Event codes. Kode yang berisi catatan aktivitas khusus yang terjadi pada latar atau kehidupan subjek penelitian.
8. Stategy codes. Kode yang berisi berbagai strategi yang merujuk pada taktik, metode, manuver, dan sejenisnya yang digunakan oleh subjek.
9. Relationship and social structure codes. Pola-pola perilaku subjek yang tidak ditunjukkan di muka umum yang bersifat ‘hubungan’ (persahabatan, permusuhan, percintaan).
10. Narrative codes. Berisi struktur dan isi pembicaraan yang dikemas menurut versi subjek sendiri yang juga menggambarkan nilai dan kepercayaan sujek.
11. Methods codes. Kode yang berisi prosedur penelitian, masalah-masalah serta suka-dukanya.
Setelah analisis data dilakukan melalui pengkodean, selanjutnya adalah interpretasi data. Dalam hal ini Bogdan dan Biklen menawarkan beberapa saran, antara lain:
1. Mengulas hasil analisis data. Hal ini dapat dilakukan dengan mengajukan pertanyaan-pertanyaan misalnya apa asumsi dasar interaksi simbolik?, bagaimana temuan data dikorelasikan dengan premis yang telah dirumuskan? apakah cara berfikir peneliti merefleksikan ide-ide tersebut? Atau peneliti mencoba menggunakan kerangka teoretik yang lain? Kerangka apa yang digunakan?
2. Membaca hasil penelitian serupa. Mempelajari bagaimana peneliti lain menggagas konsep, ide dan teorinya, membingkai data-data mereka, apakah perbedaan dan persamaan data yang dihimpun, apa yang terlewat dari temuan penelitian maupun analisis data?
3. Berusaha evaluatif terhadap subjek dan situasi penelitian .
4. Mengajukan beberapa pertanyaan dasar, seperti: apa implikasi temuan penelitian bagi kehidupan sehari-hari peneliti? Bagi orang lain?
5. Berspekulasi terhadap asumsi yang dimiliki oleh subjek, berstrategi bagaimana menginterpretasi temuan.
6. Kemukakan cerita yang mungkin ada untuk menghasilkan pemahaman yang maksimal atas penelitian yang dilakukan.
7. Buatlah laporan penelitian sejelas mungkin.
2. Barney G. Glaser dan Anselm L. Strauss (1990)
‘Constant Comparative Method’
Penyusunan teori yang berasal dari data dapat dilakukan melalui analisis komparatif seperti yang dikemukakan oleh Glaser dan Strauss, meskipun pada awalnya metode ini dikenalkan oleh Weber, Durkheim dan Mannheim. Terdapat empat tahap dalam metode komparatif konstan, yakni 1) membandingkan kejadian yang aplikatif terhadap setiap kategori, 2) mengintegrasi kategori beserta kawasannya, 3) memutuskan batasan teori, dan 4) menulis teori.
Ada beberapa saran yang dapat dilakukan jika menggunakan metode ini untuk menganalisis data penelitian.
1. Mengkaji seluruh data yang terhimpun dengan melihat sumber data yakni wawancara, pengamatan dan dokumen.
2. Menelaah semua indikator dari kategori-kategori yang sedang diamati dalam dokumen dan memberinya kode.
3. Membandingkan kode-kode yang sejenis untuk melihat persamaan dan perbedaan yang muncul antar data yang berkode sama.
4. Kesamaan yang muncul antar kode merupakan bentuk keteraturan yang nantinya dapat diklasifikasikan ke dalam sebuah kategori.
5. Perbedaan yang ada merupakan indikasi bahwa data tersebut terkelompokkan ke dalam kategori yang berbeda.
6. Proses pengkategorian data selesai bila semua data sudah diberi kode dan semua kode sudah dikelompokan ke dalam kategori.
7. Proses analisis data berakhir bila telah ditentukan kategori-kategori tertentu yang merupakan kategori penting (esensial) sedangkan kategori yang lain sebagai kategori penunjang dan menyimpulkan hubungan dari semua ketegori yang ada.
3. Anselm L. Strauss dan Juliet Corbin (1990) ‘Grounded Theory’
Berikut adalah proses analisis data menurut Strauss dan Corbin yang terdiri dari tiga tahap yakni open coding, axial coding dan selective coding yang menghasilkan matriks kondisional, kemudian diakhiri dengan penyusunan teori substantif berdasarkan matriks yang telah disusun dan temuan penelitian.
1. Open Coding
Pada proses open coding (pengkodean terbuka), peneliti membentuk kategori awal dari informasi tentang fenomena yang dikaji dengan pemisahan informasi menjadi beberapa kategori (segmen). Di dalam setiap segmen, peneliti berupaya menemukan subsegmen (propertics) dan mencari data untuk membuat dimensi atau memperlihatkan kemungkinan ekstrim pada kontinum subsegmen tersebut.
2. Axial Coding
Dalam axial coding (pengkodean poros), peneliti menyusun data dengan cara baru setelah open coding. Rangkaian data ini disajikan dengan menggunakan paradigma pengkodean atau diagram logika melalui beberapa langkah yakni mengidentifikasi fenomena sentral, menjajaki kondisi kausal (kategori yang memengaruhi fenomena), menspesifikasi strategi-strategi (tindakan atau interaksi yang dihasilkan fenomena sentral), mengidentifikasi konteks dan kondisi yang menengahinya (luas dan sempitnya kondisi yang memengaruhi strategi), dan menggambarkan konsekuensi (hasil strategi).
3. Selective Coding
Pada proses selective coding (pengkodean terpilih), peneliti mengidentifikasi ‘alur cerita’ kemudian mencatatkannya berdasarkan pengintegrasian kategori-kategori yang telah dilakukan pada axial coding. Dalam fase ini proposisi bersyarat (conditional proposition) atau hipotesis dapat dibangun.
4. Pengembangan dan penggambaran secara visual matrik kondisional yang menjelaskan kondisi-kondisi yang memengaruhi fenomena sentral.
Hasil pengumpulan dan analisis data adalah pembentukan teori substantif atas ranah atau bidang yang diteliti. Sampai pada tahap inilah yang disebut sebagai (metode penelitian) grounded theory meskipun kemudian dapat saja dilakukan uji empiris karena variabel atau kategori yang berhasil dihimpun dari data di lapangan memungkinkan untuk dilakukan hal yang demikian. Namun, Creswell mengatakan bahwa penurunan (grounded) suatu teori merupakan studi yang terlegitimasi.
4. James P. Spradley (1980) ‘Analysis: Ethnography’
Pada dasarnya, menurut Spradley, penelitian etnografi menawarkan strategi yang jitu untuk menemukan teori dari dasar berdasarkan data empiris deskripsi budaya danhal ini sejalan dengan temuan Glaser dan Strauss pada 1967 yakni grounded theory. Dalam penelitian etnografi, analisis merupakan suatu proses penemuan pertanyaan. Penganalisisan catatan lapangan perlu dilakukan pada setiap kali data terhimpun. Hal ini dilakukan untuk menentukan langkah maupun data lainnya yang masih diperlukan. Terdapat empat jenis analisis, yakni analisis domain, analisis taksonomi, analisis komponen, dan analisis tema.
1. Domain Analysis (Analisis Domain)
Untuk memperoleh gambaran umum dan menyeluruh dari subjek penelitian atau situasi sosial. Melalui pertanyaan umum dan rinci peneliti menemukan berbagai kategori atau domain tertentu sebagai pijakan penelitian selanjutnya. Semakin banyak domain yang dipilih, semakin banyak waktu penelitian.
2. Taxonomic Analysis (Analisis Taksonomi)
Menjabarkan domain-domain yang dipilih menjadi lebih rinci untuk mengetahui struktur internalnya. Hal ini dilakukan dengan pengamatan yang terfokus.
3. Componential Analysis (Analisis Komponensial)
Mencari ciri spesifik pada setiap struktur internal dengan cara mengontraskan antar elemen. Hal ini dilakukan melalui observasi dan wawancara terseleksi melalui pertanyaan yang mengontraskan.
4. Discovering Cultural themes (Analisis Tema Budaya)
Mencari hubungan di antara domain dan hubungan dengan keseluruhan yang selanjutnya dinyatakan ke dalam tema-tema sesuai dengan fokus dan subfokus penelitian.
Proses analisis dan interpretasi melibatkan pengujian disiplin, pemahaman kreatif, dan perhatian cermat pada tujuan penelitian. Dua langkah ini secara konseptual merupakan proses yang terpisah. Proses analisis dimulai dengan perakitan materi-materi mentah dan pengambilan suatu tinjauan mendalam atau gambaran totaldari proses keseluruhan. Analisis adalah proses pengurutan data, penyusunan data ke dalam pola-pola, kategori, dan satuan deskriptif dasar. Strategi reduksi data merupakan hal yang amat penting dalam hal ini. Sementara, interpretasi data melibatkan pengikatan makna dan signifikansi kepada analisis, penjelasan pola deskriptif, melihat pada hubungan dan keterkaitan di antara dimensi-dimensi deskriptif.
5. Matthew B. Miles dan A. Michael Huberman (1984) ‘Matrix’
Menurut Miles dan Huberman, terdapat enam metode utama yang berguna untuk menganalisis data pada saat pengumpulan data, yakni:
1. Contact Summary Sheet
Suatu kertas kerja yang berisi serangkaian fokus penelitian atau pertanyaan-pertanyaan penelitian. Peneliti mengulas kembali hasil catatan lapangan dan mencoba menjawabnya dengan singkat untuk mengembangkan kesimpulan secara keseluruhan.
2. Codes and Coding
Pengkodean seluruh catatan lapangan yang telah disusun (kategorisasi). Pengkodean ini didasarkan atas pertanyaan penelitian yang muncul, hipotesis, konsep kunci, dan tema-tema penting atau esensial Kode-kode tersebut diorganisasi sedemikian rupa agar dapat dikelompokkan berdasarkan segmen-segmen yang berhubungan dengan pertanyaan yang telah dirumuskan. Pengelompokkan ini erat kaitannya dengan tahapan analisis.
3. Pattern Coding
Disebut juga dengan pengkodean inferensial atau penjelasan (explanatory) yakni merupakan cara mengelompokkan kesimpulan-kesimpulan ke dalam bentuk-bentuk yang lebih kecil berupa tema atau konstruk. Setelah tema, pola dan penjelasan dari latar telah diidentifikasi, peneliti mengumpulkan data untuk dimasukkan kedalam satuan-satuan analisis yang esensial dan bermakna (meta-code). Langkah pertama pengkodean adalah sebagai alat menyimpulkan segmen-segmen data.
4. Memoing
Memo dalam hal ini bukan hanya merupakan data yang terhimpun dari penelitian , namun mereka merupakan satu kesatuan yang saling terkait yang merepresentasikan suatu konsep yang utuh.
5. Site Analysis Meeting
Peneliti berupaya melakukan ‘pertemuan’ dengan informan dan anggota lainnya untuk menyimpulkan kondisi dan keadaan lapangan. Pertemuan ini diarahkan oleh serangkaian pertanyaan yang diajukan kemudian dijawab dan dicatat selama pertemuan berlangsung.
6. Interim Site Summary
Berisi sintesis atas pengetahuan yang berhasil didapat oleh peneliti di lapangan. Aktivitas dalam analisis model ini antara lain memeriksa hal-hal yang mungkin luput dari penelitian, kilas balik temuan dan menentukan langkah penelitian selanjutnya.
Secara umum analisis data dan interpretasi data dengan cara matrik dapat dibagi menjadi dua kelompok, yaitu deskripsi tunggal dan deskripsi ganda. Deskripsi tunggal digunakan untuk menganalisis dan menginterpretasi data yang berasal dari suatu hasil pengamatan, baik berupa individu, kelas atau kelompok, sedangkan deskripsi ganda digunakan untuk menganalisis pengamatan ganda dan mencoba membandingkan antara hasil pengamatan yang sama dengan lainnya. Tidak ada patokan yang pasti dalam pembuatan matrik, peneliti dapat membuat matrik sendiri sesuai dengan tujuan penelitiannya. Berikut ini beberapa yang dapat dipertimbangkan untuk membangun tampilan matrik .
a. Matriks deskripsi
Matrik di bawah ini berisi deskripsi pengamatan. Sebuah matrik mungkin juga berisi penjelasan data bila matrik tersebut memuat ide-ide peneliti termasuk interpretasi peneliti terhadap suatu kejadian. Jenis matrik semacam itu disebut matrik deskripsi.
b. Matriks perbandingan
Matrik perbandingan berisi data pengamatan ganda atau perbandingan berdasarkan dua hal, dapat berupa metode, motivasi, atau aspek lain yang sengaja dikontraskan oleh peneliti. Untuk membandingkan kedua metode, misalnya, peneliti dapat menggunakan ranah jenis kelamin, cara koreksi atau ranah yang lain.
c. Matriks pola atau matrik aspek
Matrik pola atau matrik aspek menggambarkan data yang tersusun berdasarkan pola-pola atau aspek-aspek yang diperoleh berdasarkan data yang diperoleh di lapangan.
d. Matriks pola kronologis
Matrik menggambarkan data yang tersusun berdasarkan urutan waktu (kronologis).
6. John W. Creswell (2008)
Sebelum data dianalisis, peneliti melakukan pengorganisasian data yang dapat ditempuh melalui beberapa cara yaitu: 1) membangun sebuah matrik atau tabel sumber. 2) mengorganisasikan materi/data berdasarkan tipe data misalnya pengamatan, wawancara, dokumen dan data visual (foto, video). Hal ini juga dapat dilakukan berdasarkan partisipan (informan) dan latar penelitian. 3) menyimpan salinan seluruh data.
Setelah data diorganisasikan dan ditranskrip (proses pengalihan data mentah ke dalam bentuk narasi/teks data), selanjutnya peneliti mengeksplorasi data yakni upaya untuk mendapatkan gambaran umum, ide dan pemikiran yang lebih dalam untuk menentukan apakah data telah memadai dan tepat.
Pengkodean data merupakan langkah penting lainnya. Secara garis besar proses pengkodean menurut Creswell yakni: 1) membaca data secara keseluruhan. 2) membagi/memilah data ke dalam segmen-segmen. 3) menamai segmen dengan kode. 4) mengurangi tumpang tindih kode dan kode yang tidak penting. 5) menurunkan kode ke dalam tema-tema.
Creswell serta Bogdan dan Biklen memaparkan contoh-contoh kode yang berisi berbagai topik antara lain: latar dan konteks, perspektif partisipan, cara berfikir partisipan tentang objek dan orang, proses, aktivitas, strategi, hubungan dan struktur sosial.
Interpretasi data adalah upaya peneliti memaknai data yang dapat ditempuh dengan cara meninjau kembali gejala-gejala berdasarkan sudut pandangnya, perbandingan dengan penelitian yang pernah dilakukan (misanya oleh peneliti lain). Kajian interpretasi ini melibatkan beberapa hal yang penting dalam sebuah penelitian yaitu berupa ‘diskusi’, ‘kesimpulan’, dan ‘implikasi’ seperti: kilas balik temuan utama dan bagaimana pertanyaan penelitian terjawab, refleksi peneliti terhadap makna data, pandangan peneliti yang dikontraskan dengan kajian literatur (teoretik), batasan penelitian, dan saran untuk penelitian selanjutnya.
7. John W. Creswell dan Vicky L. Plano Clark (2007)
‘Mixed Method Research’
Analisis data dalam mixed method research dilakukan berdasarkan metode penelitian yang digabungkan, yakni metode penelitian kuantitatif dan kualitatif. Ini untuk menjawab pertanyaan penelitian dalam mix method resesearch. Sehingga pertanyaan yang ada berhubungan dengan tipe desain yang digunakan yang tentu saja dalam menganalisis juga berbeda berdasarkan desain penelitiannya.
Selanjutnya prosedur analisis data dalam mixed method research sebagai berikut:
1. Menyiapkan data
Langkah ini dimulai dengan memindahkan data mentah kedalam format yang dipakai baik itu untuk penelitian kuantitatif, maupun kualitatif. Dalam penelitian kuantitatif berarti scoring data dengan mengkuantifikasi nilai numerik setiap jawaban, meniadakan data yang eror dalam database, menciptakan variabel baru yang diperlukan.
Sedangkan untuk penelitian kualitatif, langkahnya adalah dengan mengorganisasi data/dokumen/data visual untuk dianalisis, lalu mentranskripsikan data/teks/hasil interview setelah wawancara atau observasi kedalam word-processing untuk selanjutnya dianalisis. Selama proses ini peneliti mengecek transkrip untuk akurasi data, kemudian mengi-inputnya kedalam program software seperti MAXqda, Atlas.ti, NVivo atau HyperRESEARCH.
2. Mengeksplorasi data
Untuk eksplorasi data, data yang diperoleh dalam penelitian kuantitatif dianalisa secara deskriptif. Misalnya, menghitung median, deviasi standar, dan varian jawaban tiap nomor yang muncul dalam instrument atau checklist agar dapat ditentukan trendnya, juga agar peneliti dapat menentukan normal tidaknya distribusi data.
Sementara dalam penelitian kualitatif, langkahnya adalah membaca dengan lebih teliti data yang ada, dengan menulis memo pendek di margin tiap transkrip wawancara, catatan lapangan, jurnal, minutes of meetings, atau gambar. Pada tahap ini pula, codebook kualitatif dapat dikembangkan.
3. Menganalisis data
Dalam penelitian kuantitatif, langkah pertama dalam menganalisis data adalah memilih uji statistik yang tepat. Pemilihan uji statistik sangat ditentukan oleh pertanyaan penelitian dan hipotesis peneliti, misalnya, apakah menggambarkan tren, membandingkan, atau mengkorelasikan. Uji statistik juga ditentukan dari jumlah variabel bebas dan terikat, tipe skala yang digunakan mengukur variabel, dan apakah populasinya telah terdistribusi secara normal atau tidak.
Sedangkan prosedur dalam penelitian kualitatif dilakukan dengan coding/pengkodean data, membagi teks ke dalam unit kecil seperti frasa, kalimat dan paragraph, lalu memberi label ke tiap unit kecil tadi. Setelah itu mengelompokkan kode ke dalam tema atau kategori, lalu menghubungkan tema atau kategori tersebut atau mengabstraksikannya ke dalam tema yang lebih kecil. Terakhir adalah koding data yang dapat dilakukan dengan program analisis data untuk kualitatif.
4. Mempresentasikan analisis data
Langkah yang dilakukan dalam penelitian kuantitatif adalah dengan mempresentasikan temuan penelitian dalam bentuk ringkasan yaitu berupa pernyataan temuan, dan menyediakan temuan dalam bentuk tabel dan gambar.
Namun dalam penelitian kualitatif, presentasi temuan penelitian dilakukan dalam bentuk mendiskusikan tema atau kategori yang dipakai, kemudian juga menyiapkannya secara visual dalam bentuk model, gambar dan tabel.
5. Memvalidasi data
Validasi data dilakukan dengan memakai standar external, lalu memvalidasi dan memeriksa reliabilitas skor dari instrument yang lama, kemudian menentukan validitas dan reliabilitas data. Walaupun validasi data berbeda dalam kedua penelitian, tetapi tujuan keduanya adalah sama yakni memeriksa kualitas data dan temuannya.
Dalam penelitian kuantitatif, validitas berarti bahwa peneliti mampu menyimpulkan hasil yang berdasarkan temuan ke populasi, dan reliabilitas bermakna skor dari partisipan selalu bersifat konsisten dan stabil.
Dalam penelitian kualitatif, vaidasi data dilakukan dari hasil analisis peneliti dan informasi partisipan di lapangan dan juga penguji luar. Reliabilitas berperan kecil dalam penelitian kualitatif dan sangat tergantung pada reliabilitas pemberi kode dalam menganalisis kode teks yang diteliti. Sehingga, dalam langkah selanjutnya, validasi data dilakukan dengan memakai pendekatan member checking, triangulasi, dan peer review.
B. kriteria dan Teknik Pemeriksaan Keterpercayaan Data (Trustworthiness)
1. Kriteria Keterpercayaan Data
Setelah menganalisis data, peneliti harus memastikan apakah interpretasi dan temuan penelitian akurat. Validasi temuan dalam penelitian kualitatif menurut Guba dalam Mills meliputi beberapa kriteria, yakni: Credibility, Transferability, Dependability dan Cofirmability.
Credibility (kredibilitas) digunakan untuk mengatasi kompleksitas data yang tidak mudah untuk dijelaskan oleh sumber data, peneliti harus berpartisipasi aktif dalam melakukan tindakan, berada di latar penelitian sepanjang waktu penelitian (prolonged participation at study site), guna menghindari adanya bias dan persepsi yang salah. Hal ini dilakukan dengan cara melakukan tindakan secara aktif (pada Metode Penelitian Tindakan (MPT) misalnya mengajar), Dengan demikian semua masalah dapat diatasi langsung di lapangan. Melakukan observasi yang cermat (persistent observation) untuk mengamati perilaku informan (siswa dan guru selama proses pembelajaran berlangsung), diskusi dengan sejawat selama proses penelitian berlangsung (peer debriefing).
Transferability (keteralihan) merupakan konsep validitas yang menyatakan bahwa generalisasi suatu penemuan penelitian dapat berlaku atau diterapkan pada konteks lain yang berkarakteristik sama (representatif). Hal ini juga dilakukan untuk membuktikan bahwa setiap data sesuai konteks artinya peneliti membuat deskripsi data secara detail dan mengembangkannya sesuai konteks.
Dependability (kebergantungan) untuk menunjukkan stabilitas data, peneliti memeriksa data dari beberapa metode yang digunakan sehingga tidak terjadi perbedaan antara data yang satu dengan yang lain.
Confirmability (kepastian) untuk menunjukkan netralitas dan objektivitas data, peneliti dapat menggunakan jurnal guna melakukan refleksi terhadap data yang dikumpulkan.
b. Teknik Pemeriksaan Keterpercayaan Data
Setelah menganalisis data, peneliti harus memastikan apakah interpretasi dan temuan penelitian akurat. Validasi temuan menurut Creswell berarti bahwa peneliti menentukan keakuratan dan kredibilitas temuan melalui beberapa strategi, antara lain member checking. triangulasi dan auditing.
1. Member checking
Peneliti perlu mengecek temuannya dengan partisipan demi keakuratan temuan. Member checking adalah proses peneliti mengajukan pertanyaan pada satu atau lebih partisipan untuk tujuan seperti yang telah dijelaskan di atas. Aktivitas ini juga dilakukan untuk mengambil temuan kembali pada partisipan dan menanyakan pada mereka baik lisan maupun tertulis tentang keakuratan laporan penelitian. Pertanyaan dapat meliputi berbagai aspek dalam penelitian tersebut, misalnya apakah deskripsi data telah lengkap, apakah interpretasi bersifat representatif dan dilakukan tanpa kecenderungan.
2. Triangulasi
Merupakan proses penyokongan bukti terhadap temuan, analisis dan interpretasi data yang telah dilakukan peneliti yang berasal dari: 1) individu (informan) yang berbeda (guru dan murid), 2) tipe atau sumber data (wawancara, pengamatan dan dokumen), serta 3) metode pengumpulan data (wawancara, pengamatan dan dokumen).
3. External Audit
Untuk menghindari bias atas hasil temuan penelitian, peneliti perlu melakukan cek silang dengan seseorang di luar penelitian. Seseorang tersebut dapat berupa pakar yang dapat memberikan penilaian imbang dalam bentuk pemeriksaan laporan penelitian yang akurat. Hal ini menyangkut deskripsi kelemahan dan kekuatan penelitian serta kajian aspek yang berbeda dari hasil temuan penelitian. Schwandt dan Halpern memberikan gambaran pertanyaan yang dapat diajukan oleh auditor, antara lain:
1. Apakah temuan berdasarkan data?
2. Apakah simpulan yang dihasilkan logis?
3. Apakah tema tepat?
4. Sejauhmana peneliti melakukan bias?
5. Strategi apa yang digunakan untuk meningkatkan kredibilitas?
Sementara itu, Michael Quinn Patton mengajukan beberapa teknik pemeriksaan keterpercayaan data yang lebih bervariasi, antara lain:
1. Perpanjangan keikutsertaan
Hal ini berarti bahwa peneliti berada pada latar penelitian pada kurun waktu yang dianggap cukup hingga mencapai titik jenuh atas pengumpulan data di lapangan. Waktu akan berpengaruh pada temuan penelitian baik pada kualitas maupun kuantitasnya. Terdapat beberapa alasan dilakukannya teknik ini, yaitu untuk membangun kepercayaan informan/subjek dan kepercayaan peneliti sendiri, menghindari distorsi (kesalahan) dan bias, serta mempelajari lebih dalam tentang latar dan subjek penelitian.
2. Ketekunan pengamatan
Mengandung makna mencari secara konsisten dengan berbagai cara dalam kaitan dengan proses analisis yang konstan atau tentatif dan menemukan ciri-ciri dan unsur yang relevan dengan fokus penelitian untuk lebih dicermati. Hal ini dilakukan untuk menghasilkan kedalaman penelitian yang maksimal.
3. Triangulasi
Triangulasi adalah teknik yang memanfaatkan sesuatu yang lain di luar data untuk pengecekan atau sebagai pembanding terhadap temuan data. Denzin dalam Moleong mengajukan empat macam triangulasi: sumber, metode, penyidik dan teori.
4. Pengecekan sejawat
Mengekspos hasil penelitian kepada sejawat dalam bentuk diskusi untuk menghasilkan pemahaman yang lebih luas, komprehensif, dan menyeluruh. Hal ini perlu dilakukan agar peneliti tetap mempertahankan sikap terbuka dan jujur atas temuan, dapat menguji hipotesis kerja yang telah dirumuskan, menggunakannya sebagai alat pemgembangan langkah penelitian selanjutnya serta sebagai pembanding.
5. Kajian kasus negatif
Dilakukan dengan cara mengumpulkan contoh dan kasus yang tidak sesuai dengan pola dan kecenderungan informasi yang telah dikumpulkan dan digunakan sebagai pembanding.
7. Uraian rinci
Teknik ini berkaitan erat dengan kriteria keteralihan, yakni peneliti dapat menuliskan interpretasi data atau laporan temuan sejelas dan secermat mungkin sehingga dapat menggambarkan konteks yang sesungguhnya agar pada gilirannya dapat digunakan pada konteks lain yang sejenis (berkarakteristik sama)
8. Auditing
Teknik ini berkaitan erat dengan kriteria kebergantungan dan kepastian data. Hal itu dilakukan terhadap proses dan hasil penelitian. Proses auditing terdiri dari: pra-entri, penetapan hal-hal yang dapat diaudit, kesepakatan formal dan penentuan keabsahan data.
