PPIAUD, 3 September 2026 — Perkumpulan Pendidikan Islam Anak Usia Dini (PPIAUD) Indonesia Wilayah II Jawa Barat, DKI Jakarta, dan Banten terus mendorong peningkatan kapasitas akademik dan riset para pengelola serta sivitas akademika PIAUD melalui kegiatan “Optimalisasi Analisis Data Kualitatif Menggunakan ATLAS.ti”, Kamis (3/9/2026).
Kegiatan yang dilaksanakan secara daring melalui Zoom pada pukul 09.00–12.00 WIB ini diikuti oleh 57 peserta dari berbagai perguruan tinggi. Ketua PPIAUD Wilayah II Dr. Hasanah, M.Pd., menyampaikan bahwa kegiatan ini dalam rangka mendorong peningkatan produktivitas dan kualitas penelitian dosen PIAUD. “Penelitian tentang ke-AUD-an sudah banyak, namun belum bisa dipastikan mengenai kualitasnya”, tegasnya. Sementara sesi utama menghadirkan Dr. Janu Arlinwibowo dari Pusat Riset Pendidikan BRIN sebagai narasumber dan Sri Wahyuni, M.Pd. sebagai moderator.
Pelatihan ini menjadi ruang penguatan kompetensi peneliti dalam mengelola, mengorganisasi, melakukan coding, hingga menemukan pola dan tema dari data penelitian kualitatif. Penggunaan perangkat lunak seperti ATLAS.ti dapat membantu peneliti mengelola berbagai jenis data dan melakukan proses coding secara lebih sistematis, sekaligus memudahkan penelusuran hubungan antarkode dan tema.
Dalam pemaparannya, Dr. Janu Arlinwibowo mengajak peserta tidak sekadar memahami ATLAS.ti sebagai perangkat lunak, tetapi menjadikannya sebagai alat bantu berpikir dalam proses analisis penelitian. Teknologi dapat membantu menata dan mengeksplorasi data, tetapi interpretasi tetap membutuhkan ketajaman analitis peneliti.
Hal tersebut sejalan dengan prinsip dasar penggunaan ATLAS.ti bahwa perangkat lunak tidak menggantikan proses interpretasi peneliti. ATLAS.ti berfungsi membantu peneliti mengorganisasi data, melakukan coding, membangun konsep, melihat keterkaitan antardata, dan mengembangkan narasi penelitian.
“Data yang berlimpah tidak otomatis menghasilkan penelitian yang bermakna. Kualitas penelitian ditentukan oleh bagaimana peneliti membaca, menghubungkan, dan memaknai data.”
Melalui kegiatan ini, peserta diperkenalkan pada strategi optimalisasi ATLAS.ti untuk mendukung proses penelitian kualitatif, mulai dari pengelolaan data, coding, kategorisasi, identifikasi tema, hingga analisis hubungan antarkonsep. Fitur seperti Code Manager, Query Tool, dan Code Co-occurrence Analysis dapat membantu peneliti melihat pola serta hubungan yang muncul dalam kumpulan data secara lebih terstruktur.
Lebih dari sekadar pelatihan teknis, kegiatan ini diarahkan untuk menjawab kebutuhan nyata para akademisi dalam menghasilkan artikel penelitian yang lebih sistematis, berbasis data, dan memiliki argumentasi akademik yang kuat.
Dari Pelatihan Menuju Coaching Artikel Penelitian
Kegiatan tidak berhenti pada sesi pemaparan materi. Setelah pelatihan, peserta melanjutkan kegiatan dalam bentuk coaching/pendampingan penyusunan artikel penelitian dengan memanfaatkan ATLAS.ti.
Pada tahap pendampingan ini, peserta diarahkan untuk membawa pengalaman dan data penelitiannya ke dalam proses analisis yang lebih konkret. Dengan demikian, ATLAS.ti tidak hanya dipahami secara konseptual, tetapi langsung digunakan untuk membantu proses coding, pengembangan kategori dan tema, interpretasi data, serta penyusunan hasil penelitian ke dalam artikel ilmiah.
Langkah tersebut menjadi bagian penting dalam membangun budaya riset di lingkungan PIAUD. Sebab, kemampuan menggunakan perangkat analisis harus berjalan beriringan dengan kemampuan merumuskan pertanyaan penelitian, membaca data secara kritis, dan menghasilkan interpretasi yang bermakna.
“Teknologi seharusnya tidak membuat peneliti berpikir lebih sedikit, tetapi membantu peneliti melihat data dengan lebih tajam.”
Melalui kegiatan Optimalisasi Analisis Data Kualitatif Menggunakan ATLAS.ti, PPIAUD Indonesia Wilayah Jawa Barat, DKI Jakarta, dan Banten menegaskan komitmennya untuk terus memperkuat ekosistem akademik, meningkatkan kompetensi penelitian, dan mendorong lahirnya karya ilmiah berkualitas di bidang Pendidikan Islam Anak Usia Dini.
57 peserta, satu ruang belajar, dan satu semangat: mengubah data menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi karya ilmiah yang berdampak.
Tinggalkan Balasan