Pengkodean Data: Definisi, Langkah, dan Contoh dalam Penelitian

Pendahuluan

Dalam penelitian ilmiah,baik yang bersifat kuantitatif, kualitatif, maupun campuran,salah satu aspek penting yang sering kali menjadi titik kunci dalam analisis data adalah proses pengkodean data (coding atau peng-kodean). Proses ini memungkinkan peneliti untuk mengubah data mentah menjadi bentuk yang lebih terstruktur, terorganisir, dan siap dianalisis sehingga dapat menghasilkan temuan yang bermakna. Tanpa pengkodean yang tepat, data yang terkumpul,termasuk wawancara, observasi, dokumen, angket, atau catatan lapangan,bisa menjadi tumpukan informasi yang sulit diinterpretasikan. Oleh karena itu, penting untuk memahami secara mendalam apa itu pengkodean data, bagaimana langkah-langkahnya, dan bagaimana contoh penerapannya dalam penelitian. Artikel ini akan menguraikan definisi pengkodean data secara umum, dalam KBBI, menurut para ahli, kemudian membahas langkah-langkah sistematis pengkodean, serta menampilkan contoh penerapannya dalam penelitian. Dengan demikian, pembaca diharapkan mendapatkan pemahaman yang komprehensif dan aplikatif terkait pengkodean data.

Definisi Pengkodean Data

Definisi Pengkodean Data Secara Umum

Pengkodean data adalah proses sistematis yang dilakukan peneliti untuk memberikan suatu “kode” (label, simbol, huruf/angka, atau kombinasi huruf-angka) kepada setiap unit data atau bagian data dalam penelitian agar dapat diolah, dikelompokkan, disederhanakan, dan dianalisis. Proses ini mencakup pemberian identitas atau kategori pada data sehingga mempermudah proses selanjutnya seperti pengelompokan, pengamatan pola, maupun penarikan tema atau variabel penelitian. Misalnya, dalam penelitian kualitatif, wawancara yang panjang dapat diberi kode “W1_P1_L” untuk menandai “wawancara ke‐1, partisipan 1, laki‐laki”, dan seterusnya. Dalam penelitian kuantitatif, respon terhadap kuesioner dapat dikodekan misalnya “1 = sangat setuju”, “2 = setuju”, “3 = netral”, dan sebagainya. Sebagai contoh, disebutkan bahwa “Coding (pengkodean) data adalah pemberian kode‐kode tertentu pada tiap-tiap data termasuk memberikan kategori untuk jenis data yang sama” (H Heriyanto, 2025) [Lihat sumber Disini - jurnal.kolibi.org].

Definisi Pengkodean Data dalam KBBI

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) daring, kata pengodean (dari kata dasar kode) memiliki arti sebagai proses atau cara menetapkan atau memberi “kode” (tanda, huruf, angka, simbol) yang disepakati untuk maksud tertentu. [Lihat sumber Disini - kbbi.web.id] Dengan demikian, jika dikaitkan dengan data penelitian, pengodean data berarti menetapkan kode atau tanda untuk data penelitian agar dapat diolah atau dianalisis secara sistematis.

Definisi Pengkodean Data Menurut Para Ahli

Berikut beberapa pandangan ahli terkait pengkodean data dalam konteks penelitian:

1. Kathy Charmaz (2006, dalam Yukhymenko et al., 2014) menyatakan bahwa coding merupakan proses di mana data yang telah dikumpulkan kemudian dikategorisasikan atau disingkat namanya. [Lihat sumber Disini - tourism.binus.ac.id]
2. Barney G. Glaser & Anselm L. Strauss (1990, dalam Vollstedt & Rezat, 2019) menjelaskan bahwa terdapat tahap open coding, axial coding, dan selective coding dalam proses pengkodean penelitian kualitatif. [Lihat sumber Disini - tourism.binus.ac.id]
3. Johnny Saldana (2009, dikutip dalam Rofiah & Bungin, 2022) menyebut bahwa koding adalah cara mendapatkan kata atau frase yang menentukan fakta psikologi yang menonjol, menangkap esensi fakta, atau menandai atribut psikologi yang muncul dari kumpulan data (transkrip wawancara, catatan observasi, dokumen) [Lihat sumber Disini - repository.uin-malang.ac.id]
4. H Heriyanto (2025) mengemukakan bahwa pengodean (atau coding) dalam penelitian kualitatif adalah proses yang menghubungkan data mentah dengan interpretasi teoretis; proses ini bersifat analitis dan reflektif karena peneliti harus membaca ulang data secara cermat, mengidentifikasi makna yang muncul, dan mengembangkan kategori bermakna. [Lihat sumber Disini - ejournal2.undip.ac.id]

Dari rangkaian definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa pengkodean data bukan sekadar memberi kode angka/huruf, melainkan menjadi jembatan antara data mentah dan analisis teoretis, kategori, atau tema yang akan digunakan dalam penelitian.

Langkah-Langkah Pengkodean Data dalam Penelitian

Pada tahap ini, kita bahas secara sistematis langkah-langkah pengkodean data yang sering digunakan oleh peneliti, baik penelitian kualitatif maupun kuantitatif atau penelitian campuran. Meskipun pendekatan bisa berbeda, banyak literatur merekomendasikan urutan langkah berikut:

1. Persiapan Data
   Sebelum melakukan pengkodean, data sudah harus dikumpulkan, ditranskripsi (jika berupa wawancara atau rekaman), dan dibersihkan (misalnya menghapus backlog, memeriksa keutuhan, mengoreksi kesalahan penulisan). Dalam konteks kuantitatif, mungkin juga dilengkapi dengan proses editing dan screening data. Contohnya, artikel menyebut bahwa pada pengolahan data kuantitatif, tahap awal adalah validasi data, editing data, kemudian pengkodean data (coding) untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristiknya agar mudah dianalisis. [Lihat sumber Disini - dqlab.id]
2. Membaca dan Memahami Data
   Peneliti membaca secara teliti seluruh data mentah (transkrip wawancara, catatan lapangan, dokumen, tanggapan kuesioner, dll). Tujuan: memahami konteks, isi, suasana, dan konsep yang muncul. Pada penelitian kualitatif, tahap ini penting untuk mendeteksi kata‐kunci, frasa, atau ide‐ide yang berulang. [Lihat sumber Disini - jurnal.usk.ac.id]
3. Pemberian Kode Awal (Open Coding)
   Dalam penelitian kualitatif, tahap ini disebut open coding: peneliti memecah data menjadi potongan‐potongan kecil (unit analisis) dan memberi label/kode pada masing-masing potongan yang relevan. Misalnya, memberikan kode seperti “stres_kerja”, “beban_tugas”, “dukungan_atasan”. [Lihat sumber Disini - tourism.binus.ac.id]
4. Pengorganisasian Kode dan Kategori (Axial Coding)
   Setelah banyak kode awal terbentuk, peneliti mengelompokkan kode‐kode ke dalam kategori yang lebih tinggi, menghubungkan antara kode satu dengan kode lainnya, mencari hubungan antar kategori dan sub‐kategori. Dalam istilah Straus & Corbin: axial coding. [Lihat sumber Disini - repository.upi.edu]
5. Seleksi Kode dan Pengembangan Tema (Selective Coding)
   Tahap selanjutnya adalah memilih kategori/kode yang paling kumulatif dan mengintegrasikannya menjadi tema utama atau konsep. Kode yang tidak relevan bisa dihapus atau digabung. Hasilnya adalah suatu kerangka tematik yang akan digunakan dalam laporan penelitian. [Lihat sumber Disini - tourism.binus.ac.id]
6. Verifikasi dan Refinement
   Setelah tema awal terbentuk, peneliti kembali mengecek data, memastikan konsistensi kode/kategori terhadap data mentah, melakukan reflexivity (meninjau peran peneliti), dan memperbaiki jika ditemukan inkonsistensi atau kode yang kurang tepat. Beberapa literatur menyebut pentingnya menjaga keutuhan cerita narasumber dan menghindari kehilangan makna ketika melakukan pengkodean. [Lihat sumber Disini - ejournal.unitomo.ac.id]
7. Pelaporan dan Interpretasi
   Akhirnya, hasil pengkodean digunakan untuk analisis lebih lanjut: membangun narasi temuan, menarik hubungan antar tema/kategori, menghubungkan dengan teori atau kerangka konseptual, dan menyusun laporan penelitian. Kode dan kategori yang terbentuk sering kali disertai contoh kutipan data (untuk penelitian kualitatif) atau tabel kode (untuk kuantitatif) agar transparan. [Lihat sumber Disini - jurnal.usk.ac.id]

Perlu dicatat bahwa dalam penelitian kuantitatif, pengkodean lebih sederhana: misalnya mengubah kategori respon kuesioner menjadi angka (1, 2, 3…), mengelompokkan variabel kategori, memberikan label numerik agar data bisa diolah dengan statistik. Misalnya sebuah jurnal menyebut bahwa “kode data sebaiknya tidak terlalu panjang … umumnya antara 7-10 karakter …” dalam pengolahan data penelitian. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]

Dengan mengikuti langkah-langkah tersebut secara sistematis, proses pengkodean akan membantu peneliti menjaga kualitas analisis, meminimalkan kesalahan interpretasi, dan memperkuat validitas temuan.

Contoh Pengkodean Data dalam Penelitian

Untuk memberikan gambaran yang lebih konkret, berikut dua contoh penerapan pengkodean data: satu dalam penelitian kualitatif dan satu dalam penelitian kuantitatif.

Contoh 1: Penelitian Kualitatif

Sebuah penelitian wawancara mendalam dilakukan untuk memahami pengalaman pekerja shift malam dalam sebuah industri. Peneliti melakukan transkripsi wawancara 10 partisipan. Berikut proses pengkodeannya secara ringkas:

• Persiapan: Transkrip dicetak, dibaca keseluruhan.
• Open coding: Dari wawancara muncul banyak ungkapan seperti “sulit tidur”, “anak rewel karena saya pulang siang”, “atasan tidak peduli”, “gaji kurang”, “lelah fisik dan mental”. Peneliti memberi kode seperti: STT (sulit tidur), ARK (anak rewel karena saya pulang siang), APN (atasan tidak peduli), GK (gaji kurang), LFM (lelah fisik dan mental).
• Axial coding: Kode-kode tersebut kemudian dikelompokkan ke dalam kategori yang lebih besar seperti “beban keluarga”, “kualitas kerja dan kesehatan”, “hubungan atasan-bawahan”. Misalnya: ARK dan STT masuk ke kategori “beban keluarga”; APN dan LFM masuk ke kategori “kepemimpinan dan kesejahteraan”.
• Selective coding: Peneliti memilih tema utama “Dinamika kehidupan pekerja shift malam: beban ganda antara pekerjaan dan keluarga” serta membangun narasi bahwa pekerja shift malam mengalami konflik antara tuntutan pekerjaan dan tanggung jawab keluarga, yang berdampak pada kesehatan dan kualitas hidup.
• Verifikasi: Peneliti kembali membaca transkrip untuk memastikan tidak ada potongan data penting yang terlewat dan bahwa kode serta kategori sudah tepat.
• Pelaporan: Dalam laporan penelitian, peneliti menampilkan tabel kode, kategori, tema, serta kutipan wawancara yang relevan untuk mendukung analisis.

Contoh 2: Penelitian Kuantitatif

Peneliti melakukan survei kepada 300 responden menggunakan kuesioner tentang kepuasan kerja dan niat keluar dari perusahaan. Bagian kuesioner “Apakah Anda mempertimbangkan keluar dalam 12 bulan ke depan?” disediakan opsi: (1) Ya, (2) Mungkin, (3) Tidak. Proses pengkodean:

• Persiapan: Kuesioner dikumpulkan, dicek validitas.
• Pengkodean: Respon “Ya” diberi kode 1, “Mungkin” diberi kode 2, “Tidak” diberi kode 3. Variabel “kepuasan kerja” pada skala Likert diberi angka 5 = Sangat Puas, 4 = Puas, 3 = Cukup, 2 = Tidak Puas, 1 = Sangat Tidak Puas.
• Analisis: Data numerik digunakan untuk analisis statistik,misalnya korelasi, regresi,untuk mengetahui hubungan antara kepuasan kerja dan niat keluar.
• Pelaporan: Peneliti menampilkan tabel frekuensi, rata-rata, cross‐tabulation, serta interpretasi hasil bahwa misalnya “Responden yang memilih kode 1 (Ya) memiliki rata-rata kepuasan kerja paling rendah: 2,34 (skala 1-5)”.

Kedua contoh tersebut menunjukkan bahwa pengkodean data memungkinkan transformasi dari data mentah (narasi atau jawaban kuesioner) menjadi struktur yang dapat dianalisis secara sistematis, memudahkan peneliti dalam menarik kesimpulan.

Kesimpulan

Pengkodean data merupakan komponen vital dalam proses penelitian yang tidak boleh diabaikan. Definisinya mencakup pemberian kode, kategori, atau label terhadap unit data agar mudah diolah dan dianalisis. Secara umum, pengkodean adalah proses jembatan antara data mentah dan analisis yang sistematis. Menurut KBBI, pengodean berarti menetapkan tanda atau kode yang disepakati untuk maksud tertentu, yang dalam konteks penelitian berarti data diberi kode agar dapat diproses secara metodologis. Para ahli seperti Charmaz, Strauss & Corbin, Saldana, dan Heriyanto menggarisbawahi bahwa pengkodean tidak hanya bersifat teknis, tetapi juga analitis dan reflektif,peneliti harus mampu membaca makna di balik data, mengembangkan kategori, dan membangun tema. Langkah-langkah pengkodean meliputi persiapan data, membaca dan memahami, open coding, axial coding, selective coding, verifikasi/refinement, serta pelaporan. Contoh dalam penelitian kualitatif dan kuantitatif memperlihatkan bagaimana pengkodean memudahkan peneliti dalam strukturisasi data sehingga analisis menjadi lebih bermakna. Dengan demikian, pemahaman dan penerapan pengkodean yang baik akan meningkatkan kualitas penelitian, validitas temuan, dan kontribusi ilmiah yang dihasilkan.