NVivo 12 - Koding

00:34:10
https://www.youtube.com/watch?v=0C1UzOjbzek

Summary

TLDRThis tutorial video discusses the essentials of coding in the context of using NVivo software for qualitative data analysis. Coding is an analytical process that involves systematically assigning codes to textual data such as words, phrases, or paragraphs. This is fundamental in qualitative research as it transforms raw data into meaningful themes that can be further analyzed. The video breaks down various coding types—descriptive, In Vivo, emotion, process, and value coding—and explains the significance of both first cycle and second cycle coding. First cycle coding captures field conditions directly from data, while second cycle coding synthesizes these into overarching categories. NVivo software plays a critical role by providing tools for organizing data into nodes and cases, which allows users to visualize and analyze data more effectively. Additionally, the video touches on the capability to work with audio and video data within NVivo, enhancing coding versatility. Overall, the tutorial underscores the importance of coding in enabling structured data analysis and generating insightful visual representations of data.

Takeaways

  • 🔍 Coding transforms raw data into meaningful analysis.
  • 🧠 Involves critical thinking and analysis, not just technical skills.
  • 🗂️ NVivo helps in organizing data for visualization and analysis.
  • 🔄 First cycle coding reflects field conditions, second cycle generalizes them.
  • 🎭 Emotion coding captures the informant's feelings.
  • 📊 Proper coding affects data visualization outcomes significantly.
  • 👂 NVivo allows coding of audio and video by selecting relevant parts.
  • 🎯 Descriptive and In Vivo coding use specific keywords and phrases.
  • 🎉 Generalization creates broader themes from detailed coding.
  • 📝 Nodes and cases structure and classify data in NVivo.

Timeline

  • 00:00:00 - 00:05:00

    The video begins with an introduction to coding within the context of data analysis. The speaker emphasizes that coding is a crucial, non-technical thought process essential for data analysis and visualization in NVivo. Coding involves labeling words, phrases, sentences, or paragraphs, representing a segment's insights. Two types of coding are outlined: First cycle coding, where codes represent field conditions during qualitative research, and second cycle coding, formed through generalizing data insights, enriching the analysis into broader themes.

  • 00:05:00 - 00:10:00

    The speaker explains five prominent coding types that can be applied across various research fields. Descriptive coding summarizes data segments with nouns, In Vivo coding utilizes the participants' exact words as codes, and emotion coding reveals the informant's feelings using adjectives. Also discussed are process coding, which uses gerunds to capture actions, and values coding, expressing informants' beliefs or motivations with nouns or phrases. This section sets the groundwork for understanding how specific coding strategies can be applied practically.

  • 00:10:00 - 00:15:00

    Further elaboration is given on the dynamic nature of coding, highlighting the importance of reflecting real field conditions while also generalizing data for broader application. The speaker mentions several general themes that arise from effective coding, such as relationships and theoretical constructs, and discusses the potential pitfalls when researchers prematurely rely on theories without sufficient field data. This reinforces the value of beginning with data observation before using theories as interpretive tools.

  • 00:15:00 - 00:20:00

    NVivo's two coding spaces are introduced: Nodes, used for semantic, first and second cycle coding, aiming at deepening meanings and definitions, and Cases, which help classify data based on informant and respondent types. Nodes function like containers that group data expressions under thematic titles, aiding analytical clarity. The process involves identifying, labeling, and categorizing data expressions within NVivo, connecting this practical approach back to theoretical insights shared earlier.

  • 00:20:00 - 00:25:00

    The video continues with practical demonstrations of coding in NVivo, showing how textual and multimedia data can be coded. Audio transcriptions and video content require specific attention to important segments, allowing researchers to iteratively and thoughtfully catalog data expressions into coding containers. These steps are vital in establishing strong analytical frameworks that support credible conclusions drawn from the research.

  • 00:25:00 - 00:34:10

    Concluding the tutorial, the speaker links the coding procedure to its impact on data visualization and interpretation. By robustly coding, researchers can more efficiently discern relationships and key insights, facilitating deeper understanding of study themes and theories. The session underscores the iterative nature of qualitative research, where coding and visualization lead to new question formulations and interpretations, driving comprehensive analytical exploration.

Show more

Mind Map

Video Q&A

  • What is coding in qualitative research?

    Coding in qualitative research involves assigning codes to text, words, phrases, or paragraphs, representing key concepts or themes for data analysis.

  • What are the two coding processes mentioned in the video?

    The two coding processes are first cycle coding, which represents field conditions, and second cycle coding, which involves generalizing these conditions.

  • What types of coding are highlighted?

    The highlighted types of coding include descriptive coding, In Vivo coding, emotion coding, process coding, and value coding.

  • What is the purpose of NVivo in data analysis?

    NVivo aids in data analysis by organizing and classifying data into nodes and cases, allowing for a structured and meaningful analysis.

  • Why is coding important in research?

    Coding is crucial as it enables the systematic organization and analysis of data, leading to meaningful insights and visualizations.

  • What is the difference between first cycle and second cycle coding?

    First cycle coding focuses on field data, while second cycle coding involves grouping data into broader themes or categories for generalization.

  • What role does NVivo play in handling audio and video data?

    NVivo allows the coding of audio and video data by selecting and transcribing relevant parts for analysis, similar to text data.

  • Can coding be revised in NVivo?

    Yes, coding can be revised or deleted if incorrectly assigned, allowing flexibility in data analysis.

  • How do nodes and cases function in NVivo?

    Nodes are used for semantic coding, while cases classify data by respondent type or analysis level, offering detailed data categorization.

  • What does the tutorial say about coding's impact on data visualization?

    The tutorial emphasizes that coding significantly influences data visualization, as properly coded data leads to clear and informative visual outputs.

View more video summaries

Get instant access to free YouTube video summaries powered by AI!
Subtitles
id
Auto Scroll:
  • 00:00:00
    Ia mempunyai jujur
  • 00:00:07
    Hai Oke jadi kita kembali lagi ke
  • 00:00:12
    tutorial envivo 03.00 kali ini kita akan
  • 00:00:15
    ngomongin tentang coding tapi sebelum
  • 00:00:18
    kita masuk melakukan tutorial dalam
  • 00:00:21
    melakukan coding diinfo saya harus
  • 00:00:24
    jelasin dulu apa sih itu sebenarnya
  • 00:00:25
    coding karena ini bukan cuman masalah
  • 00:00:28
    teknis ya bukan cuman masalah Klik Kanan
  • 00:00:31
    Kiri juga menyatakan proses berpikir apa
  • 00:00:38
    itu coding-coding ada dua hal yang perlu
  • 00:00:41
    kita pahami pertama fungsinya di dalam
  • 00:00:43
    UFO dan diskusinya itu apa kalau secara
  • 00:00:48
    fungsi di ending kodi itu adalah
  • 00:00:51
    kegiatan yang paling penting kegiatan
  • 00:00:53
    yang paling utama diinfo karena kode ini
  • 00:00:56
    sudah proses menganalisis jadi kita
  • 00:00:59
    sudah mengolah data dan akhirnya bisa
  • 00:01:02
    memberikan visualisasi data jadi kalau
  • 00:01:05
    kita enggak melakukan coding nggak
  • 00:01:07
    level sekolah data dan Nggak mungkin ada
  • 00:01:09
    visualisasi data Jadi kalau misalnya
  • 00:01:13
    ngerjain kopinya asal-asalan hasil
  • 00:01:15
    visualisasi datanya pun mungkin gak akan
  • 00:01:17
    bisa dipahami oleh orang yang ngerti
  • 00:01:19
    cuman penelitinya aja atau orang yang
  • 00:01:21
    ngerjain infonya Jadi mau nggak mau
  • 00:01:25
    proses coding ini harus kita pahami
  • 00:01:27
    sebagai proses yang bukan teknik
  • 00:01:30
    dilakukan di envyfol tapi sebuah proses
  • 00:01:33
    berpikir sebuah proses analisis nah di
  • 00:01:37
    tutorial kali ini juga sekalian saya
  • 00:01:40
    kasih tahu caranya Vivo dan juga tips
  • 00:01:42
    dan triknya untuk mengolah data terutama
  • 00:01:44
    bagi para peneliti yang masih belum
  • 00:01:47
    punya bayangan bagaimana saya mengolah
  • 00:01:49
    data kualitatif karena definisinya
  • 00:01:53
    coding itu adalah kegiatan memberi kode
  • 00:01:56
    pada kata frasa kalimat atau paragraf
  • 00:01:58
    yang mewakili produk tersebut kodenya
  • 00:02:02
    disaat aja ya tapi bukan kode aku d'beat
  • 00:02:05
    toko DC tapi aku
  • 00:02:07
    saudara konsep atau istilah Nah untuk
  • 00:02:11
    lebih memahami Bagaimana sih proses
  • 00:02:13
    koordinasi kita bisa baca buku yang
  • 00:02:15
    berjudul qualitative data analysis
  • 00:02:17
    method Facebook yang dikarang oleh Mi
  • 00:02:20
    spider-man dan karena didalam buku
  • 00:02:23
    tersebut mereka menjelaskan bahwa kodi
  • 00:02:26
    itu ada dua proses yaitu proses coding
  • 00:02:29
    dan second cycle kode apa sih kedua hal
  • 00:02:33
    ini tuh Apa maknanya Saykoji itu adalah
  • 00:02:35
    proses coding yang mewakili kondisi
  • 00:02:37
    lapangan atau exit Jadi kalau penelitian
  • 00:02:41
    kualitatif itu memang dilihat ada
  • 00:02:43
    kondisi lapangan dia nggak berangkat
  • 00:02:46
    dulu dari sebuah teori kadang-kadang
  • 00:02:47
    tapi dia berangkatnya dari data lapangan
  • 00:02:50
    jadi kode-kode situnya kode-kode yang
  • 00:02:53
    merepresentasikan kondisi lapangan tapi
  • 00:02:56
    setelah kita melakukan full cycle coding
  • 00:02:58
    kita melakukan second cycle coding yang
  • 00:03:01
    merupakan kode-kode yang terbentuk atau
  • 00:03:03
    yang lahir dari proses generalisasi
  • 00:03:05
    kondisi dilapangan jadi pergi
  • 00:03:07
    kau dengan sistem Saykoji ini sebenarnya
  • 00:03:10
    adalah sebuah proses yang sangat dinamis
  • 00:03:12
    karena disatu sisi kita memang harus
  • 00:03:14
    mengangkat kondisi lapangan tapi kita
  • 00:03:17
    juga harus bisa menggeneralisasi Jika
  • 00:03:19
    data lapangan tersebut nanti bagaimana
  • 00:03:22
    implementasinya atau efeknya kita bisa
  • 00:03:24
    langsung lihat Di tutorial Epic nah di
  • 00:03:27
    dalam bukunya melcy permen dan Sederhana
  • 00:03:30
    itu banyak yang selesai coding tipenya
  • 00:03:33
    Seperti apa Tapi saya merasa Ada Lima
  • 00:03:36
    Besar tipe coding menurut saya bisa
  • 00:03:39
    digunakan dalam penelitian apapun ya
  • 00:03:42
    pertama adalah mesjid coding Hippo
  • 00:03:45
    coding emosi encoding proses coding dan
  • 00:03:48
    polisi coding pada setiap kode itu
  • 00:03:50
    biasanya menggunakan kata benda yang
  • 00:03:53
    memang merangkum Suatu data lapangan
  • 00:03:56
    kita misalnya data lapangan yang kita
  • 00:03:59
    dapatkan berbicara Saya merasa tidak
  • 00:04:02
    nyaman dengan kebijakan pemerintah oke
  • 00:04:05
    yang sedang dibicarakan adalah kebijakan
  • 00:04:07
    entah jadi kalau kita menggunakan
  • 00:04:09
    deskriptif coding bisa kita bicarakan
  • 00:04:12
    kebijakan Pemerintah perlu itu terus
  • 00:04:15
    intikhobi fungsi pokok di itu adalah
  • 00:04:18
    kode yang menggunakan kata-kata atau
  • 00:04:21
    kosakata yang digunakan informan di
  • 00:04:23
    misalnya ada kosakata yang sering banget
  • 00:04:25
    bermunculan dari berbagai informan kita
  • 00:04:28
    bisa gunakan kosakata tersebut sebagai
  • 00:04:30
    kode kita contohnya info coding soalnya
  • 00:04:33
    informan menyatakan saya merasa tertipu
  • 00:04:36
    dengan kebijakan pemerintah jadi bisa
  • 00:04:39
    kita gunakan kode tertipu sebagai salah
  • 00:04:43
    satu bentuk fungsi pokok tinggi nah yang
  • 00:04:46
    ketiga adalah imotion kode animation
  • 00:04:48
    kode itu mengungkapkan perasaan
  • 00:04:50
    informannya Jadi biasanya menggunakan
  • 00:04:52
    kata sifat misalnya seperti contoh tadi
  • 00:04:56
    saya merasa tidak nyaman dengan
  • 00:04:58
    kebijakan pemerintah resikonya bisa
  • 00:05:00
    berjudul tidak nyaman lalu yang tepat
  • 00:05:04
    adalah proses koordinat Roses kode ini
  • 00:05:06
    biasanya adalah
  • 00:05:07
    kerja yang menggambarkan sebuah proses
  • 00:05:10
    misalnya kami menuntut jadi bisa pakai
  • 00:05:14
    concealer menuntun kami membaca atau
  • 00:05:17
    merevisi draft tapi bisa gunakan serta
  • 00:05:20
    merevisi nah yang terakhir adalah fans
  • 00:05:22
    kode-kode ini biasanya berkaitan dengan
  • 00:05:25
    nilai-nilai atau kepercayaan yang
  • 00:05:26
    dimiliki oleh informan misalnya motivasi
  • 00:05:30
    mereka contohnya adalah saya melakukan
  • 00:05:33
    pertanian organik karena saya ingin
  • 00:05:36
    menjaga keseimbangan alam nah Berarti
  • 00:05:38
    yang menjadi selebriti adalah
  • 00:05:40
    keseimbangan alam yang menjadi nilai
  • 00:05:42
    atau motivasinya adalah keseimbangan
  • 00:05:44
    alam jadi kita bisa bikin kodenya adalah
  • 00:05:47
    motivasi bertani organik titik dua
  • 00:05:50
    menjaga keseimbangan alam itu adalah
  • 00:05:53
    contoh-contoh dalam freestyle
  • 00:05:56
    coding-coding mungkin nggak bisa
  • 00:05:59
    langsung kita kerjakan saat pertama kali
  • 00:06:02
    kita mengolah data karena proses
  • 00:06:04
    generalisasi itu biasanya sudah baca
  • 00:06:06
    banyak
  • 00:06:07
    Hai akhirnya kita baru bisa membuat
  • 00:06:09
    kode-kode yang lebih general yang
  • 00:06:11
    mewakili kondisi lapangan itu biasanya
  • 00:06:14
    berpikir Saykoji itu adalah kategori
  • 00:06:16
    atau tema misalnya tema besarnya tentang
  • 00:06:19
    kedaulatan pangan atau ketahanan pangan
  • 00:06:21
    atau ketahanan keluarga itu kan tema
  • 00:06:23
    yang begitu besar Kemudian yang kedua
  • 00:06:26
    causes and explanations jadi hubungan
  • 00:06:28
    sebab-akibat penjelasan suatu masalah
  • 00:06:31
    itu bisa menjadi satu kode yang general
  • 00:06:35
    misalnya kurangan pangan itu disebabkan
  • 00:06:37
    oleh kapitalisme industri pertanian
  • 00:06:40
    sangat jadi hobi dipanasi yang paling
  • 00:06:42
    ideal nya adalah kapitalisasi industri
  • 00:06:45
    pertanian yang ketiga adalah defisit
  • 00:06:48
    atau hubungan nah ini biasanya unit
  • 00:06:51
    analisisnya lebih dari satu jadi
  • 00:06:53
    akhirnya mempunyai suatu kesimpulan
  • 00:06:55
    Bagaimana sih hubungan antara satu
  • 00:06:57
    informal dan informan lainnya atau
  • 00:06:59
    hubungan dari satu tipe Superman dengan
  • 00:07:01
    tipe informan lainnya misalnya hubungan
  • 00:07:04
    antara ulama dengan santrinya
  • 00:07:07
    Ini hubungannya adalah patron-klien kau
  • 00:07:10
    antara Bos dengan buruhnya itu
  • 00:07:12
    hubungannya adalah eksploitasi itu kan
  • 00:07:14
    bisa muncul kata eksploitasi itu ya
  • 00:07:17
    dengan melihat data-data di lapangan
  • 00:07:19
    atau di selesai coding tersebut lalu
  • 00:07:21
    yang terakhir adalah teoritik evantra a
  • 00:07:23
    theoretical konser itu memang biasanya
  • 00:07:25
    kita sudah memiliki teori lalu Kita uji
  • 00:07:28
    counternya tadatada tolong di lapangan
  • 00:07:30
    itu sesuai dengan sebuah teori himpunan
  • 00:07:33
    tapi ini menjadi satu kelemahan sendiri
  • 00:07:36
    Kalo dari pengalaman saya beberapa
  • 00:07:38
    mahasiswa melakukan penelitian
  • 00:07:39
    kualitatif itu seringkali berangkatnya
  • 00:07:42
    justru dari teorinya jadi kadang-kadang
  • 00:07:44
    ada hal-hal di lapangan yang sebenarnya
  • 00:07:47
    mungkin di luar teori tetapi mereka
  • 00:07:49
    luput jadi lebih ke arah cocoklogi jadi
  • 00:07:53
    Teori ini berbicara apa lalu kita cari
  • 00:07:55
    Carilah dan kelapangan yang sesuai
  • 00:07:57
    dengan teori tersebut padahal penelitian
  • 00:07:59
    kualitatif tidak seperti itu bekerjanya
  • 00:08:02
    jika kita harus berangkat dari lapangan
  • 00:08:04
    dahulu yaitu tadi ya proses Persib
  • 00:08:07
    tading kemudian kita tunjukkan dengan
  • 00:08:10
    second cycle coding bisa jadi apabila
  • 00:08:12
    kita sudah punya teori kita tubrukan
  • 00:08:14
    kita temukan Apakah sama Apakah berbeda
  • 00:08:17
    kalau berbeda apa kalau sama apa itu
  • 00:08:21
    adalah justru temuan dari penelitian itu
  • 00:08:23
    sendiri jadi Jangan berpikir bahwa
  • 00:08:25
    ketika data lapangan tidak serupa dengan
  • 00:08:28
    suatu teori dan mungkin itu adalah
  • 00:08:30
    kegagalan tapi justru itu adalah temuan
  • 00:08:32
    penelitian kita harus mencari
  • 00:08:35
    penjelasannya Mengapa fenomena ini tidak
  • 00:08:37
    sesuai dengan teori saya gunakan atau
  • 00:08:40
    teori yang saya pilih saat membuat
  • 00:08:43
    proposal jadi telah Mengapa seorang
  • 00:08:46
    peneliti yang menggunakan indie vop
  • 00:08:49
    harus tetap melakukan proses berpikir
  • 00:08:51
    jadi tidak instan berikutnya diinfo itu
  • 00:08:56
    ada dua ruang coding pertama disebut nol
  • 00:09:00
    yaitu yang kegunaannya untuk mengkoding
  • 00:09:02
    semantik semantik itu yang barusan saya
  • 00:09:04
    jelaskan ya tentang ponsel coding dan
  • 00:09:07
    seconds ago
  • 00:09:07
    Hai jadi lebih pemaknaan atau definisi
  • 00:09:10
    Ar matakfi yang kedua itu disebut
  • 00:09:13
    sebagai chest yang berguna untuk
  • 00:09:16
    mengklasifikasi level analisis atau tipe
  • 00:09:18
    informan dan responden praktiknya
  • 00:09:20
    Seperti apa nanti saja kita tutorial apa
  • 00:09:24
    sih dan itu sini Los dan kesini bekerja
  • 00:09:27
    seperti sebuah kontainer jadi nanti ada
  • 00:09:30
    sebuah kotak atau no atau tipe yang kita
  • 00:09:35
    berjudul misalnya kecewa lalu isi dari
  • 00:09:38
    kotak tersebut adalah semua ungkapan
  • 00:09:41
    informan yang menyatakan kekecewaan lalu
  • 00:09:44
    misalnya ada data lainnya misalnya
  • 00:09:47
    tentang alasan melakukan pertanian
  • 00:09:51
    organik lalu kita jadikan judul pada
  • 00:09:54
    kotak tersebut alasan melakukan
  • 00:09:56
    pertanian organik jadilah satu kontainer
  • 00:09:59
    khusus yang isinya hanya tentang alasan
  • 00:10:01
    melakukan pertanian organik begitupun
  • 00:10:04
    seterusnya jadi semua data-data Inilah
  • 00:10:07
    kita kotak-kotak in lagi Kita masukin ke
  • 00:10:10
    kotak lalu kita label Apa judul komik
  • 00:10:13
    tersebut itu proses coding dan gunanya
  • 00:10:16
    no Services nahkodai enggak selesai
  • 00:10:20
    sampai situ aja ada juga yang disebut
  • 00:10:22
    sebagai perairan encok no atau ferron
  • 00:10:25
    entalpi chest itu adalah fitur dimana
  • 00:10:29
    MVP membantu kita untuk melakukan proses
  • 00:10:32
    generalisasi jadi dalam sebuah dataaaa
  • 00:10:34
    bisa jadi ada subnet aa ada stopdata Aa
  • 00:10:39
    terjadi bisa aja sebuah data itu setelah
  • 00:10:43
    kita kumpulkan dia ternyata mewakili
  • 00:10:46
    satu tema yang lebih besar Nah jadi
  • 00:10:48
    memang pengen tahu lebih membantu dalam
  • 00:10:51
    proses generalisasi untuk melakukan Koji
  • 00:10:56
    hal yang paling pertama yang perlu
  • 00:10:59
    dilakukan adalah membuka file yang ingin
  • 00:11:01
    kita coding misalnya saya disini akan
  • 00:11:04
    membuka file observasi lapangan
  • 00:11:07
    Hai untuk memulai coding card saja harus
  • 00:11:10
    membaca misalnya saya menemukan sebuah
  • 00:11:13
    kalimat dari informan yang isinya adalah
  • 00:11:16
    meski bersamamu kami akan terus berjuang
  • 00:11:19
    agar hak asasi petani menghilangkan dan
  • 00:11:22
    melaksanakan langkah-langkah konkret
  • 00:11:24
    agar dapat dijalankannya reforma agraria
  • 00:11:27
    demi terwujudnya kedaulatan pangan nah
  • 00:11:30
    menurut saya akan dikatakan oleh
  • 00:11:33
    informasi ini berbicara tentang beberapa
  • 00:11:36
    hal misalnya hak asasi petani pertama
  • 00:11:39
    razia kemudian kedaulatan pangan dan ini
  • 00:11:43
    bercerita tentang hujan organisasi
  • 00:11:46
    mungkin kode yang pertama yang kita bisa
  • 00:11:49
    gunakan adalah tujuan organisasi cara
  • 00:11:53
    membuat coding adalah dengan pada
  • 00:11:56
    Windows yang paling ini klik Nose kali
  • 00:12:00
    ini akan berubah menjadi hijau untuk
  • 00:12:03
    menampilkan slide atau kode-kode cara
  • 00:12:07
    adalah Kalimat yang ingin kita berkode
  • 00:12:10
    tinggal di blog kemudian di drag dan
  • 00:12:14
    Lepaskan di hijau langsung lalu kasih
  • 00:12:17
    nama misalnya tadi kita ingin memberikan
  • 00:12:20
    kodenya tujuan organisasi description
  • 00:12:24
    description ini sebenarnya penting
  • 00:12:27
    apabila nama kode yang kita buat itu
  • 00:12:29
    tidak secara literal atau tidak
  • 00:12:31
    benar-benar menjelaskan Apa maksud dari
  • 00:12:34
    komen itu jadi misalnya description ini
  • 00:12:37
    kan tentang tujuan organisasi udah jelas
  • 00:12:39
    berhenti semua kode yang ada di dalam
  • 00:12:41
    ini berkenaan dengan tujuan organisasi
  • 00:12:43
    tapi bisa jadi mungkin kurang mewakili
  • 00:12:47
    secara detil sih Gunanya kode ini dibuat
  • 00:12:51
    Kenapa saya membuat kode ini jadi bisa
  • 00:12:54
    ditambahkan lalu pilih oke nah apabila
  • 00:13:00
    berhasil dalam memasukkan kode dia akan
  • 00:13:04
    muncul bulatan biru kodenya dan kemudian
  • 00:13:07
    Hai disini akan langsung muncul jumlah
  • 00:13:10
    yang sudah di kulit yang pertama di Fase
  • 00:13:14
    ini menjelaskan bahwa ada satu file yang
  • 00:13:16
    telah diisi oleh kode dan baru ada satu
  • 00:13:21
    paragraf yang menjadi referensi untuk
  • 00:13:24
    kode ini hanya satu kalimat ini yang
  • 00:13:28
    baru dicoding dalam kedua organisasi dan
  • 00:13:32
    hanya satu file yang baru diposting
  • 00:13:34
    dalam rezeki nah bagaimana dengan
  • 00:13:39
    paulinho kalau kita memasukkan file
  • 00:13:41
    audio berarti sifat belum mentranskrip
  • 00:13:45
    rekaman tersebut adalah tab bukan
  • 00:13:50
    mendengarkan audio kita mendengarkan
  • 00:13:52
    audio maka kita harus buka kemudian
  • 00:13:56
    mungkin kita mendengarkan dan ingat ya
  • 00:13:59
    di sini bisa diatur produknya apakah
  • 00:14:01
    lebih lebih cepat volume terpisahkan
  • 00:14:05
    dari kecilkan ya
  • 00:14:07
    Ini kredit dulu kemudian kita bisa
  • 00:14:11
    langsung memilih bagian mana yang
  • 00:14:13
    menurut kita paling penting atau relevan
  • 00:14:16
    dengan penelitian kita caranya seperti
  • 00:14:19
    memblok paragraf tadi kita mau membuat
  • 00:14:22
    coding butuhkan kita memblok kata ya ini
  • 00:14:26
    juga sama misalnya dari detik 1-3 berapa
  • 00:14:31
    apabila sudah muncul kotak biru lalu
  • 00:14:34
    kita lihat tidak ke sini ada tulisan
  • 00:14:36
    Insert row nah ini ya sudah masuk lalu
  • 00:14:42
    Disini kontennya apa-apa yang apa
  • 00:14:45
    kata-katanya jadi kita kayak
  • 00:14:47
    mentranslate tapi hanya bagian-bagian
  • 00:14:49
    yang mereka saja Tuliskan saja di sini
  • 00:15:00
    apabila sudah kata-kata inilah yang
  • 00:15:02
    kemudian akan kita codingan kalau kita
  • 00:15:04
    anggap penting kita masuk lagi ke no.hp
  • 00:15:07
    Hai terus kita bikin ini tentang
  • 00:15:09
    kedaulatan rakyat berarti saat blog
  • 00:15:15
    selalu lepaskan disini rezeki nama
  • 00:15:20
    kodenya kita lihat sudah berhasil masuk
  • 00:15:23
    yang untuk pertama jadi yang masuk itu
  • 00:15:27
    bukan suara audionya tapi tetap
  • 00:15:29
    transkripsinya itu jadi memang kadang
  • 00:15:32
    ada orang yang memilih untuk rezeki saja
  • 00:15:35
    dulu dan lelah milih-milih bagian mana
  • 00:15:38
    yang paling penting nah video pun
  • 00:15:41
    caranya sama seperti itu lakukan video
  • 00:15:44
    lalu jangan lupa klik edit Ya tapi ini
  • 00:15:48
    gimana ya yang paling penting kalau
  • 00:15:52
    pilih besok kan masuk tapi dia jangan
  • 00:15:56
    lupa mungkin suasana pun harus
  • 00:15:58
    dimasukkan JAdi misal yang dibicarakan
  • 00:16:04
    di sini ada suasana
  • 00:16:08
    ucapkan ya namanya kegunaan video itu
  • 00:16:20
    kan juga menangkap situasi ya jadi
  • 00:16:23
    jangan sampai hanya menuliskan
  • 00:16:25
    transkripsinya saja ini juga apabila mau
  • 00:16:32
    minta masukan kedalam kode yang sama
  • 00:16:36
    hydro kemudian breaking lagi atau masih
  • 00:16:45
    kembali ke catatan lapangan saya ini kan
  • 00:16:50
    tadi ini bisa muncul berbagai macam
  • 00:16:53
    makna cuman masalah kedaulatan pangan
  • 00:16:58
    Salah satu bentuk wajik adalah satu data
  • 00:17:02
    jadi coding berkali-kali bisa masuk ke
  • 00:17:05
    dalam macam-macam coming soon
  • 00:17:07
    Entah kenapa karena bisa jadi sedang
  • 00:17:11
    mencari hubungan antar konsep hubungan
  • 00:17:14
    antar data lapangan Apakah betul kalimat
  • 00:17:18
    ini perlu diperbincangkan lebih masuk ke
  • 00:17:22
    dalam begitu sebenarnya sama aja yang
  • 00:17:25
    sakit atau mesinnya dia dalam satu kode
  • 00:17:28
    aja begini dangkal itu juga dalam proses
  • 00:17:31
    analisis ini justru kita berpikir ulang
  • 00:17:34
    apakah secara Saya mau ditipu atau hanya
  • 00:17:38
    membuat rumit struktur membuat data saya
  • 00:17:41
    bermakna ini saya disini ini juga
  • 00:17:44
    berkaitan dengan hak asasi kami lalu
  • 00:17:49
    juga berkaitan dengan performa agraria
  • 00:17:56
    ini juga masuk ke kamarnya tanpa kita
  • 00:17:59
    bisa lihat dari satu kalimat info
  • 00:18:02
    berbagai pun makan kita mungkin ingin
  • 00:18:07
    menyederhanakan logini pagi Seiring
  • 00:18:10
    berjalannya waktu semakin memahami
  • 00:18:12
    datang semakin banyak memiliki dua
  • 00:18:15
    semakin memahami muka ternyata hak asasi
  • 00:18:20
    petani dan reforma agraria itu adalah
  • 00:18:24
    ini untuk mencapai kedaulatan pangan
  • 00:18:26
    yang harus ada apa sih tadi kemudian
  • 00:18:30
    lengkapi sebenarnya posisinya hak asasi
  • 00:18:34
    petani dan reforma agraria itu ada
  • 00:18:37
    Gimana caranya supaya bisa menjadi
  • 00:18:41
    subcategory dari kedaulatan pangan hanya
  • 00:18:44
    adalah kode yang menjadi cabutnya jadi
  • 00:18:49
    ini sesuai dengan ada pelnus dan ada
  • 00:18:54
    chat lu mau jadi calon petani dan
  • 00:18:58
    reforma agraria karena saya pilih
  • 00:19:04
    prosesnya lalu kita ke kanan
  • 00:19:07
    Icak Nose dilihat dan dipilih pada para
  • 00:19:14
    notnya akan muncul Kasih Petani menjadi
  • 00:19:19
    sub kedalaman begitu pula dengan ekor
  • 00:19:22
    magrib ya tinggal tekan lalu tekanan
  • 00:19:25
    different of kece nah Hani nanti papa
  • 00:19:31
    akhirnya mencaplok yaitu dengan tambahan
  • 00:19:36
    Oke kita udah melakukan coding itu
  • 00:19:39
    banyak terus kita pengen tahu jadi dari
  • 00:19:44
    tubuhnya datang coding Saya pengen tahu
  • 00:19:48
    apa sih yang sebenarnya kedaulatan
  • 00:19:50
    pangan kamu kan dosisnya dapat dilihat
  • 00:19:54
    disini ya ketika kita mengklik suatu
  • 00:19:56
    kode ia akan muncul window seperti
  • 00:20:00
    begitu di atasnya ada kata-kata yang
  • 00:20:05
    berwarna biru kemudian ada
  • 00:20:07
    launching persepam-mu mahji ini
  • 00:20:11
    sebenarnya adalah sumber codingnya jadi
  • 00:20:14
    file yang kita coding nah ini atau tidak
  • 00:20:16
    diceritakan bisa langsung menunjuk pada
  • 00:20:18
    file yang hatinya selalu di samping sini
  • 00:20:23
    ada uang referensi di warnet itu
  • 00:20:26
    menunjukkan bahwa di dalam hal itu hanya
  • 00:20:28
    ada satu referensi yang dicoding pada
  • 00:20:31
    kode kedaulatan pangan serta membuka
  • 00:20:35
    Terus di bawahnya ada ini maksudnya lah
  • 00:20:40
    dari seluruh file yang gini itu hanya
  • 00:20:45
    ada 0,35 bosan bicara tentang tantangan
  • 00:20:51
    menjadi angka-angka ini muncul karena
  • 00:20:53
    hasil kerja kita bukan hasil otomatis ya
  • 00:20:57
    bukan hasil yang tiba-tiba ada tapi
  • 00:21:00
    karena kita sudah ini dibawa ke
  • 00:21:07
    tantangan di akan menjelaskan hak jeruk
  • 00:21:12
    ini di dalam koding ini akan berkumpul
  • 00:21:16
    semua data-data dari sang manapun dan
  • 00:21:20
    bentuk kita sudah menguning jadi kita
  • 00:21:27
    nanti bisa punya kesimpulan Oh ternyata
  • 00:21:29
    mereka memaknai ketetapan tapi ini ya
  • 00:21:34
    Iya nah lalu Bagaimana kalau kita salah
  • 00:21:40
    melakukan coding enggak papa bisa
  • 00:21:42
    diangkut caranya adalah Misalnya ini
  • 00:21:47
    saya nggak masukin kedaulatan pangan
  • 00:21:49
    tinggal kita buat kata-katanya setiap
  • 00:21:52
    sini ada pilihan untuk hilang bisa juga
  • 00:22:00
    melakukannya enggak saat membuka jendela
  • 00:22:04
    kodenya ya Misalnya kita lagi ngerjain
  • 00:22:07
    bisa
  • 00:22:07
    Hai jadi sama aja di blog katanya terus
  • 00:22:12
    di atas sini ada terlihat takut makan
  • 00:22:14
    quotenya angkut dari kode yang mana kok
  • 00:22:19
    nggak dia bukan masukkan kedaulatan
  • 00:22:20
    pangan pokok masih bisa dicoba suka ama
  • 00:22:23
    lu nanti kalau kita buka kedaulatan
  • 00:22:28
    bahan-bahan ada di dalamnya sekarang
  • 00:22:32
    Tadi kan saya menjelaskan bahwa ada dua
  • 00:22:35
    oting yaitu di Indonesia nikmat adalah
  • 00:22:41
    bagaimana dengan tapi segitu kalau
  • 00:22:44
    penelitian saya contohnya adalah
  • 00:22:46
    informannya masalah satu jadi mengkoding
  • 00:22:55
    ya sudah saya Tandai bahwa seluruh
  • 00:22:57
    paragraf ini itu adalah apa yang dicapai
  • 00:23:01
    oleh pemerintah karena bukan semantik ya
  • 00:23:04
    ini menunjukkan Siapa yang berbicara
  • 00:23:06
    suka
  • 00:23:07
    informannya menunjukkan lekukan analisis
  • 00:23:10
    jejak masuk gini tapi masih bisa lihat
  • 00:23:14
    ini itu kita langsung jenis-jenis terus
  • 00:23:20
    sama seperti cara membuat komik tadi di
  • 00:23:22
    trek masukkan ke sini selalu dikasih Si
  • 00:23:26
    Andri ini berbagi informasi akan muncul
  • 00:23:32
    tapi bisa jadi ketika kita melakukan
  • 00:23:35
    wawancara berarti Satukan wawancara itu
  • 00:23:37
    mewakili pemikiran seseorang itu caranya
  • 00:23:40
    lebih mudah dibandingkan kita harus
  • 00:23:43
    membaca dan mencari sesuatu seperti ini
  • 00:23:45
    karena diisi seorang misalnya saya masuk
  • 00:23:51
    keperluan cara lalu disini ada berbagai
  • 00:23:54
    macam file yang judulnya adalah nama
  • 00:23:57
    informannya karena semua ini ada
  • 00:23:59
    perjalanan satu orang maka saya pilih
  • 00:24:03
    semuanya untuk menjadi dipilih lalu kita
  • 00:24:07
    Hai selalu ada pilihan fiets Nah ini
  • 00:24:11
    tinggal di tekan ke belum bisa
  • 00:24:17
    sepenuhnya milik posisi saja lalu oke
  • 00:24:21
    kita gila udah selesai masuk ke QC akan
  • 00:24:28
    muncul tadi file-file tadi akan berubah
  • 00:24:32
    menjadi sebuah tesis ada nama-nama
  • 00:24:36
    install Mungkin ada yang sama kan
  • 00:24:39
    wawancara henisya racun cara bisa lagi
  • 00:24:43
    gua itu bisa kita gabungin atau bisa
  • 00:24:47
    kita caranya siapa mukanya adalah kita
  • 00:24:52
    bisa Mana yang mau kita mau lalu kita ke
  • 00:24:57
    kanan pilih Kak lalu pilih tempat kita
  • 00:25:02
    ingin melakukan meski sebut terus
  • 00:25:06
    tekanan batin
  • 00:25:08
    selfie-selfie mah teknik final satu
  • 00:25:20
    dampak Zainal baru matikan kita pilih
  • 00:25:23
    saja salah satunya lalu Klik Kanan dan
  • 00:25:28
    melebihi jadi kita bisa melakukan
  • 00:25:34
    terhadap data yang memang memberi makna
  • 00:25:37
    dan juga kepada kita infonya atau
  • 00:25:39
    lemparan alis Mengapa kau diembannya
  • 00:25:44
    Nose penting adalah pada visualisasi
  • 00:25:47
    data jadi dampaknya dan terhadap
  • 00:25:50
    visualisasi data misalnya dalam rangka
  • 00:25:53
    penelitian saya yang meneliti tentang
  • 00:25:58
    kepada orang tua kesehatan visualisasi
  • 00:26:04
    data dapat dilihat bahwa siswi memiliki
  • 00:26:07
    Awan sendiri mengenai makanan yang dapat
  • 00:26:12
    membantu message
  • 00:26:14
    Hai tapi ada juga pengetahuan yang sama
  • 00:26:16
    antara siswa dan guru dan orangtua
  • 00:26:19
    mengenai makanan yang membantu
  • 00:26:21
    penyerapan besok lagi ada pengetahuannya
  • 00:26:25
    hanya diketahui oleh orang tua tentang
  • 00:26:29
    yang membacakan puisi cinta ini
  • 00:26:33
    berbicara apa-apa ya ini hanya hasil
  • 00:26:38
    besok alisasi data ketika kita pengen
  • 00:26:40
    lihat gimana perbandingan antara Sisi
  • 00:26:43
    dan orang tua mah tapi karena kita telah
  • 00:26:48
    melakukan koordinasi secara penelitian
  • 00:26:52
    ini dilakukan Jawa Timur ternyata ketika
  • 00:26:57
    dekat dengan membandingkan dan
  • 00:27:00
    mengurutkan temuan atau memberikan makna
  • 00:27:03
    yang lebih menarik saya ternyata di Jawa
  • 00:27:06
    Timur pengetahuan bahwa mati sebagai
  • 00:27:09
    makanan yang mengandung zat besi untuk
  • 00:27:14
    Yesung hanya diam tidak ada di NTT
  • 00:27:17
    gigante justru marah makanya dianggap
  • 00:27:20
    menepis adalah jagung yang menunjukkan
  • 00:27:25
    bahwa ini tutup masalah akses
  • 00:27:28
    pengetahuan tentang makanan tentang
  • 00:27:31
    hubungan dengan akses itu hampir Jahal
  • 00:27:34
    or lihat bentuknya kayak Mungkin aja
  • 00:27:37
    banget meninggal di Jawa Timur akses
  • 00:27:40
    terhadap nasabahnya jadi kalau kita
  • 00:27:45
    melakukan pengecekan dan kita bisa
  • 00:27:53
    enggak hal-hal yang luput di lapangan
  • 00:27:56
    yang mungkin awalnya kita enggak sampai
  • 00:27:57
    terjadi tapi setelah di visualisasi data
  • 00:28:00
    oh ternyata ada hal selain ampuh
  • 00:28:08
    bodyboards warung Salah satu cara lagi
  • 00:28:12
    untuk
  • 00:28:14
    di dalam bisnis jasa adalah menyusun
  • 00:28:20
    download-b****.biz visualisasi data ini
  • 00:28:24
    seperti artis brush anterin si itu
  • 00:28:28
    sebenarnya adalah tapi kita lihat
  • 00:28:34
    binoche buat meski akhirnya adalah
  • 00:28:38
    tambah buka Edi Bos ini SY CB mulai ada
  • 00:28:49
    yang sedang saya melihat antisemit
  • 00:28:55
    makanan-makanan di bawahnya ada tentang
  • 00:28:58
    sumber zat besi atau karenanya sangat
  • 00:29:10
    penting ente
  • 00:29:14
    Hai rental pkken Grand jenderal
  • 00:29:18
    Indonesia jadi pencitraan itu bisa
  • 00:29:24
    adalah data-data lapangan tetap adanya
  • 00:29:27
    lalu kita generalisasikan Makanan yang
  • 00:29:31
    dianggap di atasnya makanan yang
  • 00:29:34
    menyerap zat besi makanan di atasnya
  • 00:29:37
    makanan ini lagi berbicara tentang aspek
  • 00:29:41
    pengetahuan visualisasi data seperti ini
  • 00:29:48
    Apabila Andaikan dikukuhkan bisa kita
  • 00:29:56
    mungkin rezeki misalnya pengen tahu
  • 00:30:02
    ketahuan siswi tentang Hijrah Cinta Tapi
  • 00:30:07
    kita enggak mengkoding betul
  • 00:30:09
    sangat-sangat a
  • 00:30:14
    nggak bikin kode mesin pencetak roti
  • 00:30:16
    manis sebagai gejala yang hasilnya
  • 00:30:18
    seperti ini hitam satunya enggak atuh
  • 00:30:24
    makanya perlu ditipu sebagai bagian dari
  • 00:30:28
    tapi semut ikan secara fisik kita proses
  • 00:30:31
    konstruksi coba engkau tidak punya yang
  • 00:30:36
    rezeki bisa tidur ini membantu ketika
  • 00:30:41
    kita pengen ngecek ulang apakah yang
  • 00:30:45
    kita lakukan sering benar kodenya Apakah
  • 00:30:47
    betul satu paragraf itu sudah masuk
  • 00:30:51
    dalam pernah bisa lakukan itu dengan
  • 00:30:54
    dibuka dulu airnya segini markoding akan
  • 00:31:03
    muncul window Baru disebabkan diminum
  • 00:31:06
    ini ternyata warna-warni panjang
  • 00:31:10
    tersenyum paragraf dengan data the
  • 00:31:14
    ia menyebutkan Bugis Portugis yang lain
  • 00:31:19
    ia berarti paragraf ini paragraf kini
  • 00:31:24
    sudah dikotil pada chooses dunia jadi
  • 00:31:29
    pasti ini berbicara tentang pengetahuan
  • 00:31:33
    anemia Nah kalau dilihat dari warna ini
  • 00:31:39
    ada yang pink dan biru tuh bener-bener
  • 00:31:42
    satu file ini adalah secara kalau tadi
  • 00:31:48
    yang nyaris putus itu itu nah bisa juga
  • 00:31:53
    kita melihatnya adalah di highlight
  • 00:31:55
    langsung ini bisa kita lihat lagi
  • 00:31:58
    disebabkan Rezeki itu semuanya ya kan
  • 00:32:03
    sekarang highlight karena ada coding
  • 00:32:08
    questions yang kuning satu Fadli pasti
  • 00:32:10
    nggak mungkin ada yang kita cuman
  • 00:32:13
    nginjek
  • 00:32:14
    gunung tertentu baru bisa naik pilih
  • 00:32:17
    highlight tulisannya digigit Tunjukkan
  • 00:32:23
    bahwa ada coding tersebut dalam hal ini
  • 00:32:28
    kemudian observasi sekolah opini tentang
  • 00:32:32
    program ada teman-temannya pengetahuan
  • 00:32:36
    tentang siklusnya Oke kita tinggal cari
  • 00:32:40
    aja mana kalimat yang subuh highlight
  • 00:32:43
    naik inilah yang sudah dicoding sebagai
  • 00:32:48
    kita jadi begitu Bagaimana proses coding
  • 00:32:53
    sudah kita lakukan ini proses ini
  • 00:32:57
    sebenarnya adalah bukti ya bye-bye
  • 00:33:00
    Hai ada garis-garis merah yaitu bisa
  • 00:33:03
    menyentuh kita Serahkanlah ke dosen
  • 00:33:06
    pembimbingnya bagi mahasiswa S2 dan S3
  • 00:33:08
    membuktikan bahwa kita sudah melakukan
  • 00:33:10
    coding Dan juga mungkin ingin cek Apakah
  • 00:33:13
    melakukan ini sudah baik ini bisa
  • 00:33:15
    langsung ke
  • 00:33:18
    www kemudian pilih print lalu oke kita
  • 00:33:28
    pilih mypdf saja Kemudian Green Day
  • 00:33:33
    Hai hey Nah langsung nah ini enggak jadi
  • 00:33:44
    bisa ketahuan langsung Warna bajunya
  • 00:33:47
    jadi putih itu
  • 00:33:52
    Oke selesai sudah tutorial bagian 3
  • 00:33:55
    tentang coding suhu di
Tags
  • Coding
  • NVivo
  • Qualitative Research
  • Data Analysis
  • Data Visualization
  • First Cycle Coding
  • Second Cycle Coding
  • In Vivo Coding
  • Emotion Coding
  • Descriptive Coding