Pengolahan Data Kualitatif Menggunakan NVivo

Pendahuluan

Penelitian kualitatif memegang peranan penting dalam ilmu sosial, humaniora, pendidikan, kesehatan, dan banyak bidang lain, karena memungkinkan peneliti menggali makna mendalam dari fenomena sosial, pengalaman manusia, persepsi, maupun proses yang bersifat kompleks dan kontekstual. Namun, data kualitatif, seperti transkrip wawancara, teks dokumen, hasil observasi, narasi, media sosial, dan lain-lain, sering kali bersifat sangat besar, tidak terstruktur, dan sulit dikelola secara manual.

Dalam konteks tersebut, perangkat lunak analisis data kualitatif seperti NVivo hadir untuk memberikan solusi: dengan NVivo, peneliti dapat mengorganisir, mengkode, mengkategorisasi, mencari pola, dan memvisualisasikan data kualitatif secara sistematis dan lebih efisien. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Artikel ini akan membahas pengertian NVivo, definisi pengolahan data kualitatif, hingga langkah-langkah praktik pengolahan data dengan NVivo, serta kelebihan dan tantangannya, dengan referensi dari berbagai literatur ilmiah Indonesia terkini.

Definisi Pengolahan Data Kualitatif

Definisi Secara Umum

Pengolahan data kualitatif merujuk pada serangkaian proses sistematis untuk mengelola, menata, menafsirkan, dan menyajikan data non-numerik atau data tidak terstruktur, seperti wawancara, observasi, dokumen, catatan lapangan, media sosial, agar dapat menghasilkan pemahaman, pola, tema, makna, dan insight tentang fenomena yang diteliti. Proses ini biasanya mencakup transkripsi data, coding (pemberian label pada bagian teks), kategorisasi atau pembuatan tema, pengelompokan, analisis pola, interpretasi, dan penyusunan narasi atau laporan hasil penelitian.

Definisi dalam KBBI

Karena istilah “pengolahan data kualitatif” adalah istilah ilmiah/spesifik, saat ini tidak terdapat entri dalam KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia) yang secara eksplisit mendefinisikannya, setidaknya berdasarkan penelusuran literatur populer. Namun, secara terminologis, “pengolahan” berarti upaya mengelola atau mengolah data, dan “kualitatif” merujuk pada jenis data atau metode penelitian yang berfokus pada kualitas, makna, dan konteks daripada kuantitas atau angka.

Definisi Menurut Para Ahli

Berikut beberapa definisi menurut peneliti/ahli terkait:

• Menurut Hartono et al. (2025), analisis data kualitatif dengan bantuan NVivo memungkinkan peneliti untuk “menyusun coding, membangun kategori (node), melakukan query, dan memvisualisasikan data, sehingga analisis menjadi lebih sistematis, efisien, dan valid.” [Lihat sumber Disini - jurnaluniv45sby.ac.id]
• Dalam konteks pendidikan dan riset sosial, sebagaimana dijelaskan oleh literatur, pengolahan data kualitatif adalah upaya untuk “mengorganisir, menganalisis, dan menemukan wawasan atau pola dalam data tidak terstruktur” dengan menggunakan perangkat lunak CAQDAS (Computer-Assisted Qualitative Data Analysis Software). [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Implementasi dalam riset akuntansi oleh Tambun, Sitorus, Putra & Julito (2023) menunjukkan bahwa pengolahan data kualitatif dengan NVivo memudahkan proses coding dan analisis, sehingga peneliti yang sebelumnya belum menguasai metode ini bisa menjadi mandiri. [Lihat sumber Disini - riset.unisma.ac.id]
• Studi pada bidang herbal/tradisional menunjukkan bahwa dengan NVivo, peneliti mampu menerapkan teknik “open coding” (pengkodean terbuka), analisis frekuensi kata, dan visualisasi seperti “hierarchy chart” atau “word-frequency” untuk menyimpulkan temuan penelitian. [Lihat sumber Disini - jurnal.stikescendekiautamakudus.ac.id]

Dengan demikian, pengolahan data kualitatif pada dasarnya adalah proses sistematis untuk menyusun, mengorganisir, menganalisis, dan menafsirkan data non-numerik agar menghasilkan pemahaman mendalam tentang fenomena yang diteliti.

NVivo: Perangkat Lunak untuk Analisis Data Kualitatif

Apa itu NVivo

NVivo adalah perangkat lunak CAQDAS yang dirancang khusus untuk membantu proses analisis data kualitatif. Dengan NVivo, peneliti bisa mengimpor berbagai jenis data, seperti transkrip wawancara, dokumen teks, observasi, artikel literatur, media sosial, gambar, video, dan audio, lalu melakukan coding, kategorisasi, query, hingga visualisasi data. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

NVivo mendukung metode penelitian kualitatif maupun metode campuran (mixed methods), sehingga fleksibel digunakan dalam berbagai disiplin ilmu sosial, humaniora, pendidikan, manajemen, dan lain-lain. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]

Mengapa Menggunakan NVivo

Beberapa alasan mengapa peneliti memilih NVivo dalam pengolahan data kualitatif:

• NVivo memungkinkan peneliti untuk menangani volume besar data kualitatif dari berbagai sumber dalam satu platform, sehingga lebih terorganisir. [Lihat sumber Disini - pe.feb.unesa.ac.id]
• Proses coding, kategorisasi, dan analisis tema bisa dilakukan dengan sistematis dan konsisten, memudahkan validitas dan reliabilitas analisis. [Lihat sumber Disini - jurnaluniv45sby.ac.id]
• NVivo menyediakan fitur visualisasi (misalnya diagram hierarki, word-frequency, chart, word-cloud, tree-map, sunburst chart), sehingga memudahkan peneliti dalam memetakan tema, pola, hubungan antar kategori, serta menyajikan temuan secara lebih komunikatif. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
• NVivo mendukung berbagai jenis data, teks, audio, video, gambar, sehingga penelitian tidak terbatas pada satu jenis data saja. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Prosedur Praktis Pengolahan Data Kualitatif dengan NVivo

Berikut tahapan umum pengolahan data kualitatif menggunakan NVivo, berdasarkan praktik dalam studi-studi di Indonesia:

1. Pengumpulan dan Persiapan Data
   • Kumpulkan data kualitatif: bisa berupa transkrip wawancara, hasil observasi, dokumen, artikel, media sosial, dan sejenisnya.
   • Pastikan data dalam format kompatibel (misalnya .doc/.docx, .txt, PDF, audio/video jika direkam, atau export media sosial jika relevan).
2. Impor Data ke NVivo
   • Masukkan semua data ke proyek NVivo. NVivo memungkinkan pengimporan beragam jenis file sehingga semua data tersentralisasi di satu tempat. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
3. Transkripsi (jika data audio/video)
   • Jika ada data audio atau video (misalnya rekaman wawancara), lakukan transkripsi terlebih dahulu agar bisa dianalisis sebagai teks. (Sebagian pengguna melakukannya secara manual atau menggunakan fitur eksternal sebelum import ke NVivo).
4. Coding / Labeling
   • Beri kode (code) pada bagian-bagian data yang relevan, ini bisa berupa kata, frasa, kalimat, paragraf, yang merepresentasikan ide, tema, konsep, atau kategori tertentu.
   • Coding bisa bersifat deduktif (berdasarkan teori atau framework awal) atau induktif (mengikuti data, membiarkan tema muncul dari data). Pendekatan ini biasa dipakai dalam grounded theory, content analysis, thematic analysis, dan lain-lain.
5. Pembuatan Node / Kategori / Tema
   • Setelah coding awal, kelompokkan kode-kode ke dalam node, kategori, atau tema yang lebih besar; struktur ini membantu mengorganisir data agar lebih mudah dianalisis.
6. Analisis Query & Pencarian Pola
   • Gunakan fitur NVivo seperti query (misalnya query berdasarkan frekuensi kata, query berdasarkan kode, query lintas kategori) untuk menemukan pola, frekuensi, hubungan antar tema, atau mengeksplorasi data lebih mendalam. [Lihat sumber Disini - jurnaluniv45sby.ac.id]
7. Visualisasi Data
   • Manfaatkan fitur visualisasi NVivo (hierarchy chart, word-cloud / word frequency, tree-map, sunburst, chart, network diagram) untuk memetakan hasil coding secara visual; ini membantu peneliti dalam melihat hubungan, tema dominan, dan distribusi data. [Lihat sumber Disini - digilib.uinsa.ac.id]
8. Interpretasi & Pelaporan
   • Berdasarkan hasil coding dan visualisasi, lakukan interpretasi terhadap tema/pola yang muncul, tuliskan narasi hasil penelitian, hubungan antar tema, dan kesimpulan.
   • Jika diperlukan, lakukan triangulasi data (misalnya membandingkan data dari wawancara, dokumen, observasi, literatur) untuk meningkatkan validitas temuan. Penggunaan NVivo memudahkan triangulasi karena semua data terorganisir dalam satu proyek. [Lihat sumber Disini - jurnalp4i.com]

Kelebihan dan Tantangan Penggunaan NVivo

Kelebihan

• Membantu menangani volume data yang besar dan beragam jenis, teks, dokumen, media sosial, audio/video, observasi, literatur, secara terintegrasi. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Meningkatkan efisiensi waktu dibanding coding manual, serta membantu konsistensi dan keteraturan dalam analisis. [Lihat sumber Disini - journal.uta45jakarta.ac.id]
• Mempermudah analisis tematik, cross-data, dan triangulasi, serta memfasilitasi visualisasi hasil sehingga memudahkan pemahaman dan pelaporan. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
• Mendukung metode campuran (mixed-method), sehingga cocok untuk riset sosial, pendidikan, kesehatan, manajemen, budaya, media, dan banyak bidang lainnya. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]

Tantangan / Keterbatasan

• NVivo adalah perangkat lunak berpemilik (proprietary), sehingga membutuhkan lisensi berbayar. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Bagi peneliti yang belum familiar dengan metode CAQDAS atau konsep coding/kategorisasi, learning curve bisa cukup menanjak, dibutuhkan pemahaman metodologis agar coding dan interpretasi dilakukan dengan benar.
• Analisis kualitatif, meskipun terbantu dengan software, tetap memerlukan interpretasi peneliti; kesalahan dalam coding awal atau bias peneliti bisa mempengaruhi hasil.
• Jika data sangat heterogen (misalnya campuran teks, audio, video, observasi, dokumen, media sosial), pengelolaan harus dilakukan secara sistematis agar tidak membuat proyek terlalu kompleks.

Contoh Implementasi Penelitian di Indonesia

• Penelitian di bidang akuntansi menggunakan NVivo 12 Plus untuk mengolah data kualitatif dan mendukung peneliti agar mampu bekerja mandiri dalam analisis data. [Lihat sumber Disini - riset.unisma.ac.id]
• Studi di bidang kebijakan sosial menggunakan NVivo untuk analisis data wawancara mendalam tentang persepsi publik terhadap kebijakan transportasi, dengan coding, pembuatan kategori, query, dan visualisasi, yang meningkatkan validitas dan efisiensi. [Lihat sumber Disini - jurnaluniv45sby.ac.id]
• Penelitian mengenai herbal/tradisional memakai NVivo 12 Plus dan menerapkan open coding, visualisasi frekuensi kata, serta chart hierarki untuk menyimpulkan hasil penelitian. [Lihat sumber Disini - jurnal.stikescendekiautamakudus.ac.id]

Kesimpulan

Pengolahan data kualitatif, ketika dilakukan secara sistematis, metodologis, dan teliti, merupakan elemen krusial dalam riset sosial, humaniora, pendidikan, kesehatan, dan banyak disiplin lain. Dengan menggunakan perangkat lunak seperti NVivo, peneliti dapat menangani data yang besar, kompleks, dan beragam jenis secara efisien, melakukan coding dan kategorisasi secara konsisten, serta menghasilkan analisis yang valid dan terstruktur.

Meskipun NVivo memiliki tantangan, seperti kebutuhan lisensi, kurva belajar, dan keharusan interpretasi manual, manfaatnya dalam meningkatkan efisiensi, konsistensi, dan kualitas analisis data kualitatif sangat besar. Bagi peneliti maupun mahasiswa yang hendak menjalankan penelitian kualitatif (atau mixed-methods), NVivo layak dipertimbangkan sebagai alat bantu utama dalam pengolahan data.

Dengan demikian, pengolahan data kualitatif menggunakan NVivo dapat dijadikan praktik standar dalam penelitian modern yang melibatkan data non-numerik, asalkan peneliti tetap menjaga ketelitian, transparansi, dan refleksi kritis terhadap proses coding dan interpretasi.