• Home
  • Berita

  • Pelaksaaan Wawancara kualitatif, Persiapan hal berikut!

Pelaksaaan Wawancara kualitatif, Persiapan hal berikut!

admin 21 Okt 2023

Wawancara kualitatif adalah metode penting dalam penelitian kualitatif yang digunakan untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang pandangan, pengalaman, dan perspektif subjek penelitian. Berikut adalah langkah-langkah yang harus dilakukan dalam melakukan wawancara kualitatif:

1. Persiapan:
  - Tentukan tujuan wawancara: Pahami tujuan penelitian Anda dan pertanyaan yang ingin Anda jawab melalui wawancara.
  - Identifikasi subjek penelitian: Pilih partisipan atau informan yang relevan dan memiliki pengetahuan tentang topik penelitian.
  - Buat daftar pertanyaan: Siapkan daftar pertanyaan yang relevan dan terkait dengan tujuan penelitian. Pertanyaan harus terbuka dan dirancang untuk memungkinkan informan berbicara secara mendalam.
  - Rencanakan lokasi dan waktu: Tentukan tempat dan waktu yang nyaman untuk informan dan Anda sendiri.

2. Membangun Hubungan:
  - Jelaskan tujuan wawancara: Saat memulai wawancara, jelaskan kepada informan tujuan Anda dan bagaimana data akan digunakan.
  - Ciptakan suasana yang nyaman: Pastikan informan merasa nyaman dan rileks selama wawancara.
  - Bangun hubungan interpersonal: Pertimbangkan untuk membangun hubungan positif dengan informan, sehingga mereka merasa terbuka untuk berbagi.

3. Pelaksanaan Wawancara:
  - Mulailah dengan pertanyaan pengantar: Mulai dengan pertanyaan ringan atau pertanyaan pengantar untuk membangun alur wawancara.
  - Dengarkan dengan aktif: Dengarkan dengan penuh perhatian terhadap apa yang diungkapkan oleh informan. Biarkan informan berbicara tanpa terlalu banyak interupsi.
  - Ajukan pertanyaan yang mendalam: Ajukan pertanyaan terbuka yang mendorong informan untuk menjelaskan pemikiran, pengalaman, dan pandangan mereka secara rinci.
  - Catat catatan: Ambil catatan selama wawancara atau gunakan perangkat perekam, tetapi pastikan Anda memiliki izin dari informan untuk merekam.

4. Fleksibilitas:
  - Bersikap fleksibel: Terkadang informan dapat membuka pintu untuk topik baru atau informasi yang tidak Anda antisipasi. Bersikap fleksibel dan reaktif terhadap arah wawancara.

5. Penutupan:
  - Tanyakan pertanyaan terakhir: Sebelum menutup wawancara, pastikan Anda mengajukan pertanyaan terakhir, seperti, "Apa yang ingin Anda tambahkan?"
  - Berterima kasih: Sampaikan terima kasih kepada informan atas waktu dan kontribusinya dalam wawancara.

6. Analisis Data:
  - Setelah wawancara selesai, analisis data yang diperoleh. Transkripsi wawancara jika perlu, dan identifikasi pola, tema, atau temuan kualitatif.

7. Validasi:
  - Kembali kepada informan: Jika memungkinkan, kembalilah kepada informan untuk memverifikasi atau memvalidasi temuan Anda.

8. Penulisan Laporan:
  - Sajikan temuan Anda dalam laporan penelitian dengan jelas dan memadai. Gunakan kutipan langsung untuk mendukung temuan Anda.

9. Diseminasi:
  - Publikasikan hasil penelitian jika diperlukan dan sesuai dengan tujuan penelitian Anda.

Wawancara kualitatif memerlukan keterampilan mendengarkan yang baik, kemampuan untuk membangun hubungan dengan informan, dan kesabaran dalam mendapatkan informasi yang relevan dan mendalam.

Anda Mungkin Suka

4th Call for Proposal: STEG Larger Research Grants

Batas pengajuan proposal Penelitian jatuh pada 19 September 2023, 23:59 BST.

Pengajuan dilakukan melalui https://steg.cepr.org/funding/larger-research-grants-lrgs dengan mengisi template yang berlaku. Untuk proposal yang berkaitan dengan tema Y-RISE, peneliti dapat menggunakan Y-RISE pada bagian kata kunci yang ada pada form pengajuan. Persyaratan ketua peneliti dan sebagainya dapat dicek pada laman berikut:

Persyatan: https://steg.cepr.org/larger-research-grants-lrgs

Kriteria Negara Pengusul: https://steg.cepr.org/larger-research-grants-lrgs

Cara Pengajuan: https://steg.cepr.org/funding/how-apply-online

Persiapan proposal: https://steg.cepr.org/funding/larger-research-grants-lrgs/how-apply-lrg

Surat Pengumuman: STEG LRG 4 Call Text

Panduan Pengusulan: STEG LRG Applicant Guide_2

 

More info: https://research.binus.ac.id/2023/09/4th-call-for-proposal-steg-larger-research-grants/

Automatic Evaluation System: Apa saja elemen inovatifnya?

Inovasi dalam Sistem Penilaian Otomatis (Automatic Evaluation System) melibatkan penerapan teknologi canggih, terutama kecerdasan buatan (AI), untuk meningkatkan kecepatan, efisiensi, dan akurasi dalam mengevaluasi artikel jurnal. Berikut adalah beberapa elemen inovatif dalam pengembangan sistem penilaian otomatis:

 

>Penggunaan Kecerdasan Buatan (AI): Implementasi teknologi kecerdasan buatan memungkinkan sistem untuk belajar dari pola penilaian sejawat yang telah ada, memahami konteks dan kompleksitas bahasa ilmiah, serta memberikan penilaian yang lebih mendalam.

>Analisis Konteks dan Keterkaitan: Sistem dapat mengevaluasi artikel dengan memahami konteksnya, termasuk relevansi topik, urgensi penelitian, dan kontribusi terhadap literatur ilmiah yang sudah ada.

>Penilaian Multi-Aspek: Sistem dapat diprogram untuk menilai artikel melalui berbagai aspek, seperti metodologi penelitian, kejelasan presentasi, kontribusi unik, dan interpretasi data, memberikan penilaian yang lebih holistik.

>Pelabelan Otomatis dan Analisis Sentimen: Penggunaan teknologi pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analisis sentimen memungkinkan sistem untuk menilai tingkat kejelasan, kohesi, dan sentimen umum dalam tulisan, membantu dalam mengevaluasi kualitas bahasa dan penyampaian pesan.

>Integrasi dengan Basis Data Ilmiah: Sistem dapat terhubung dengan basis data ilmiah besar untuk memeriksa keaslian dan orisinalitas artikel, mengidentifikasi potensi plagiarisme, dan memastikan bahwa kontribusi penelitian benar-benar baru.

>Adaptabilitas terhadap Bidang Penelitian: Sistem dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan norma penilaian yang berlaku dalam berbagai bidang penelitian, memastikan keakuratan dan relevansi penilaian.

>Penggunaan Algoritma Pencocokan Penilai: Algoritma dapat digunakan untuk mencocokkan artikel dengan penilai yang memiliki keahlian khusus yang sesuai, meningkatkan akurasi penilaian dan memberikan umpan balik yang lebih bermakna.

>Analisis Kualitas Statistik dan Metodologi: Sistem dapat menganalisis metode penelitian dan statistik yang digunakan, mengidentifikasi kelemahan metodologi dan memberikan rekomendasi untuk perbaikan.

>Pemahaman Kontribusi Terhadap Literatur Ilmiah: Sistem dapat mengevaluasi bagaimana artikel berkontribusi terhadap literatur ilmiah yang sudah ada, membantu membedakan antara penelitian yang bersifat inkremental dan yang bersifat revolusioner.

>Ketersediaan Umpan Balik Otomatis: Sistem dapat memberikan umpan balik otomatis kepada penulis, memberikan informasi yang lebih rinci mengenai kelebihan dan kekurangan artikel serta saran perbaikan.

 

Dengan menggabungkan teknologi ini, sistem penilaian otomatis dapat mengoptimalkan proses penelaahan sejawat dengan memberikan hasil yang cepat, akurat, dan dapat diandalkan, mendukung kemajuan ilmu pengetahuan dan penyuntingan jurnal.

Journal: Management & Accounting Expose

CALL FOR PAPERS

In 2022, we have indexed by SINTA 5. We will publish high-quality original/research articles only with a plagiarism limit of up to 25%. And also, references must be using Mendeley. We intend to improve the high standards of excellence, visibility, and further development of the Journal.

Vol 6, No 2 (Dec 2023)
📍 Submission: July - Sept 2023
📝 Review: August - Nov 2023
📆 Publish: Dec 2023

Fee Publication: IDR 300K

🔎 Journal Link
http://jurnal.usahid.ac.id/index.php/accounting/index

🔎Author Guidelines Link
http://jurnal.usahid.ac.id/index.php/accounting/about/submissions#authorGuidelines

🔗 Journal Template Link
https://docs.google.com/document/d/1GZOOoj1XPEHbvI6iYwul_9JLSQqAET6b/edit

📲 Contact Editorial
Euis Widiati - 087781136077
Ani Siska - 081399264689

3V: TIGA KARAKTERISTIK UTAMA BIG DATA

Big data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume besar, keragaman, dan kecepatan tinggi data yang dihasilkan oleh berbagai sumber, seperti sensor, perangkat mobile, media sosial, transaksi bisnis, dan banyak lagi. Big data juga melibatkan data yang bervariasi dalam format dan jenis, termasuk teks, gambar, audio, dan video.

 

Ada tiga karakteristik utama dari big data yang dikenal sebagai "3V" yaitu:

1. Volume: Big data melibatkan jumlah data yang sangat besar. Ini bisa berarti terabytes, petabytes, atau bahkan exabytes data, yang jauh lebih besar dari apa yang dapat ditangani oleh sistem tradisional.

2. Velocity: Data yang dihasilkan dalam konteks big data sering kali datang dengan kecepatan tinggi. Contohnya adalah data streaming dari sensor IoT (Internet of Things) atau data dari media sosial yang terus-menerus diperbarui.

3. Variety: Big data mencakup berbagai jenis data, termasuk data terstruktur (misalnya, data dalam database relasional), data semi-terstruktur (misalnya, data dalam format XML atau JSON), dan data tak terstruktur (misalnya, teks dalam posting media sosial atau dokumen). Kombinasi dari berbagai jenis data ini menambah kompleksitas analisis big data.

 

Selain "3V," beberapa tambahan karakteristik telah ditambahkan ke konsep big data, seperti "Variability" (variabilitas dalam kecepatan dan jenis data), "Veracity" (keandalan dan keakuratan data), dan "Value" (kemampuan untuk mendapatkan wawasan berharga dari data tersebut).

Tujuan dari analisis big data adalah untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang dapat membantu organisasi dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Ini bisa digunakan di berbagai industri, termasuk bisnis, ilmu pengetahuan, kesehatan, dan banyak lagi. Solusi teknologi seperti sistem penyimpanan data yang skala-able, algoritma pemrosesan data yang cepat, dan teknik analisis data maju digunakan untuk mengatasi tantangan yang terkait dengan big data.