Melampaui tradisi: Analisis galian teks untuk data kualitatif berskala besar - Omar K. Burhan (Jurnal Psikologi Ulayat: Indonesian Journal of Indigenous Psychology)
Kemajuan teknologi digital telah memungkinkan akses dan analisis data skala besar, memberikan peluang bagi peneliti psikologi untuk menggali wawasan baru dari data kualitatif seperti media sosial dan artikel berita. Namun, metode tradisional memiliki keterbatasan dalam menangani volume data yang besar. Galian teks (text mining) hadir sebagai solusi yang efisien, menggunakan algoritma untuk menemukan pola dan tema dalam kumpulan teks besar. Artikel ini memperkenalkan teknik galian teks untuk menganalisis data kualitatif skala besar dengan studi kasus dua edisi Jurnal Psikologi Ulayat (JPU). Melalui analisis frekuensi kata, awan kata, bi-gram, dan pairwise correlation, lima tema utama teridentifikasi: (1) psikologi berbasis Indonesia, (2) kesehatan mental, (3) hubungan antar individu dan keluarga, (4) pengukuran psikometris, dan (5) fenomena sosial terkait fandom dan budaya pop. Ilustrasi ini menunjukkan potensi galian teks sebagai pendekatan efisien untuk mengidentifikasi pola dan tema dalam data kualitatif berskala besar.