10 Langkah Mudah Melakukan Coding Data Kualitatif Penelitian Mahasiswa 2025
 |
| (Ilustrasi 3D realistis mahasiswa melakukan coding data kualitatif dalam penelitian 2025) |
Menurut Creswell (2018), coding adalah proses sistematis untuk menemukan pola dan makna dalam data kualitatif. Coding tidak sekadar memberi label pada teks, tetapi menafsirkan makna yang tersembunyi di balik pernyataan partisipan.
Mahasiswa sering kali bingung bagaimana cara memulai coding data penelitian. Artikel ini akan menguraikan 10 langkah mudah dan konkret agar proses coding menjadi jelas, sistematis, dan valid.
Baca Artikel Lainnya: 10 Cara Menentukan Batasan Masalah yang Tepat dalam Skripsi (Terbaru 2025)
✅Apa Itu Coding Data Kualitatif?
Coding data kualitatif adalah proses memberi label (kode) pada potongan data (kalimat, paragraf, pernyataan) yang memiliki makna tertentu. Tujuannya adalah untuk menemukan tema, pola, atau kategori yang muncul dari data
Menurut Miles, Huberman & Saldaña (2020), coding adalah “proses seleksi, penyederhanaan, dan transformasi data mentah ke dalam bentuk yang dapat dijelaskan dan disimpulkan.”
Contoh:
Kutipan wawancara:
“Saya lebih bersemangat belajar jika dosen memberi pujian saat saya menjawab dengan benar.”
Kode yang bisa dibuat:
-Motivasi belajar,
-Pengaruh dosen,
-Penguatan positif,
-Emosi akademik positif.
✅Jenis Coding dalam Penelitian Kualitatif
☑Open Coding (Koding Terbuka)
Merupakan tahap awal dalam coding. Peneliti membaca seluruh transkrip dan memberi label pada potongan data yang relevan tanpa batasan teori.
Menurut Strauss & Corbin (1998), open coding bertujuan untuk “menguraikan data menjadi unit makna terkecil.”
Langkah kongkrit:
-Cetak atau buka transkrip wawancara.
-Gunakan highlighter warna berbeda untuk ide yang muncul.
-Beri label singkat di pinggir teks.
-Simpan dalam dokumen coding awal.
Contoh Implementasi:
-Kutipan: “Saya sering cemas jika tidak siap menghadapi ujian.”
-Kode: kecemasan akademik, manajemen waktu, persiapan ujian.
☑Axial Coding (Koding Aksial)
Langkah kedua yaitu menghubungkan kode yang serupa atau berkaitan menjadi satu kategori yang lebih luas.
Menurut ahli: Miles & Huberman (2014) menjelaskan bahwa axial coding membantu “menemukan relasi antara sebab, kondisi, dan konsekuensi.”
Langkah kongkrit:
-Buat tabel kode yang serupa.
-Gabungkan kode yang memiliki kesamaan.
-Beri nama kategori baru.
-Buat catatan hubungan antar kategori.
Contoh Implementasi:
-Kode: kecemasan akademik, beban tugas berat, kurang tidur
-Kategori: tekanan akademik mahasiswa.
☑Selective Coding (Koding Selektif)
Tahap akhir dari proses coding di mana peneliti memilih tema utama yang paling relevan dengan fokus penelitian.
Menurut Glaser (1978), selective coding bertujuan untuk mengintegrasikan kategori menjadi narasi teoritis.
Langkah kongkrit:
-Identifikasi tema yang sering muncul.
-Pilih kategori inti yang menjelaskan hubungan antar tema.
-Susun narasi teoritik berdasarkan data.
Contoh Implementasi:
Tema akhir: Strategi coping mahasiswa menghadapi tekanan akademik.
Baca Juga: Metode Penelitian Deskriptif: Definisi, Contoh, dan Cara Menulisnya (Terlengkap 2025)
✅10 Langkah Mudah Melakukan Coding Data Kualitatif
☑Menentukan Tujuan Analisis Data
Langkah pertama adalah memahami tujuan analisis apakah untuk mendeskripsikan fenomena, membangun teori, atau menjawab pertanyaan penelitian.
Contoh Implementasi:
Peneliti ingin mengetahui “Bagaimana pengalaman mahasiswa dalam pembelajaran daring?”
Menurut Creswell (2018): Menentukan tujuan sejak awal akan membantu arah coding agar fokus dan konsisten.
☑Mengumpulkan dan Menyiapkan Data
Data dapat berupa wawancara, observasi, atau dokumen. Pastikan semua data ditranskripsi dengan rapi.
-Gunakan software seperti Otter.ai, Descript, atau Google Voice Typing untuk transkripsi otomatis.
-Simpan hasil transkrip dalam format teks (.docx atau .txt).
-Lakukan pemeriksaan ulang agar tidak ada kesalahan.
☑Membaca Seluruh Data Secara Menyeluruh
Sebelum mulai memberi kode, bacalah data berulang kali agar memahami konteks dan nuansa emosional.
Menurut Merriam (2009): tahap ini disebut familiarization stage, penting untuk memahami “suara asli” partisipan.
Langkah kongkrit:
-Bacalah minimal dua kali.
-Catat ide atau pola yang mulai terlihat di memo analitik.
-Gunakan highlight digital untuk ide yang menarik.
☑Menentukan Unit Analisis
Unit analisis adalah bagian dari data yang akan dikode, bisa berupa kalimat, paragraf, atau narasi.
Contoh Implementasi:
Jika fokus penelitian adalah “motivasi belajar”, maka setiap kalimat yang menunjukkan dorongan internal mahasiswa menjadi unit analisis.
Tips Ahli: Miles & Huberman menyarankan memilih unit analisis yang “cukup besar untuk bermakna, tetapi cukup kecil untuk dikelola.”
☑Membuat Daftar Kode Awal (Open Coding)
Mulailah memberi label atau kode terhadap bagian data yang relevan.
Langkah kongkrit:
-Tandai setiap kalimat penting.
-Tulis label singkat yang menjelaskan makna kalimat tersebut.
-Simpan semua kode di daftar coding awal.
Contoh:
“Saya senang belajar jika teman saya mendukung.”
Kode: dukungan sosial, motivasi eksternal, hubungan antar mahasiswa.
☑Mengelompokkan Kode Menjadi Kategori (Axial Coding)
Gabungkan kode yang memiliki kesamaan makna untuk membentuk kategori besar.
Langkah kongkrit:
Gunakan tabel sederhana:
-Kategori: Motivasi Belajar
-Kode: dukungan sosial, penghargaan dosen, semangat kelompok
-Tulis deskripsi singkat setiap kategori.
Implementasi Nyata:
Gunakan NVivo atau Atlas.ti untuk memvisualisasikan hubungan antar kategori.
Baca Juga: 10 Cara Menulis Esai Ilmiah dengan Struktur Argumentatif, Terlengkap 2025
☑Menentukan Tema Utama (Selective Coding)
Cari benang merah antar kategori hingga menemukan tema besar penelitian.
Contoh Implementasi:
-Kategori: motivasi belajar, peran dosen, strategi coping.
-Tema: “Dukungan sosial sebagai pendorong motivasi akademik mahasiswa.”
Menurut ahli: Glaser menekankan bahwa tema utama harus menjawab pertanyaan penelitian secara langsung.
☑Validasi dan Cross-Check Kode
Lakukan pemeriksaan keakuratan kode dengan cara:
Peer review: diskusikan hasil coding dengan dosen pembimbing atau rekan peneliti.
Triangulasi data: bandingkan hasil wawancara dengan observasi atau dokumen.
Audit trail: simpan catatan proses coding.
Menurut Lincoln & Guba (1985): Validitas dalam penelitian kualitatif disebut trustworthiness — yaitu kepercayaan pada hasil analisis yang dapat diverifikasi.
☑Menyusun Narasi dan Analisis
Setelah tema diperoleh, tulislah hasil analisis dalam bentuk narasi yang logis.
Langkah kongkrit:
-Gunakan kutipan responden sebagai bukti data.
-Jelaskan interpretasi peneliti atas kutipan tersebut.
-Kaitkan dengan teori atau literatur yang relevan.
Contoh Narasi:
“Banyak mahasiswa merasa lebih termotivasi saat dosen memberi pengakuan atas usaha mereka.”
Hal ini memperkuat teori Self-Determination bahwa penghargaan sosial meningkatkan motivasi intrinsik.
☑Melakukan Triangulasi dan Menyimpulkan Hasil
Triangulasi bertujuan memastikan hasil analisis benar-benar mewakili data.
Langkah kongkrit:
-Gunakan kombinasi sumber data: wawancara, observasi, dan dokumen.
-Tanyakan kembali ke partisipan (member checking).
-Rangkai kesimpulan tematik akhir.
Menurut Denzin (2012): triangulasi meningkatkan validitas interpretatif dalam penelitian kualitatif.
✅Contoh Implementasi Lengkap Coding
Misalnya topik: “Pengaruh Lingkungan Sosial terhadap Motivasi Belajar Mahasiswa.”
Langkah Coding:
Open Coding: dukungan teman, stres akademik, penghargaan dosen.
Axial Coding: dukungan sosial → meningkatnya motivasi belajar.
Selective Coding: peran lingkungan sosial sebagai faktor utama motivasi akademik.
Software yang digunakan: NVivo, Atlas.ti, atau MAXQDA untuk efisiensi dan akurasi
✅Kesalahan Umum yang Harus Dihindari
-Tidak membaca data secara menyeluruh.
-Menggunakan label kode yang terlalu luas.
-Tidak mencatat memo analitik saat coding.
-Tidak memverifikasi hasil coding dengan pihak lain.
-Langsung menyimpulkan tanpa triangulasi.
Kesimpulan
Coding data kualitatif bukan sekadar memberi label pada teks, melainkan sebuah proses reflektif dan interpretatif untuk memahami makna sosial.
Dengan mengikuti 10 langkah sistematis di atas, mahasiswa dapat mengubah data mentah menjadi temuan ilmiah yang kredibel, relevan, dan bermakna.
Proses ini menuntut kesabaran, ketelitian, dan kepekaan terhadap konteks, tetapi hasilnya akan memperkuat kualitas analisis dalam skripsi atau tesis kualitatif di tahun 2025 dan seterusnya.
Publisher/Penulis:
[Tim Redaksi portaljatim24.com (AZAA/KK)]
Referensi
Creswell, J. W. (2018). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches.
Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J. (2020). Qualitative Data Analysis: A Methods Sourcebook.
Strauss, A., & Corbin, J. (1998). Basics of Qualitative Research.
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic Inquiry.
Denzin, N. K. (2012). The Research Act.
