Pages

Kamis, 15 Januari 2015

Pengolahan  Analisis Data

            Data yang dihasilkan dari penelitian baik itu survey maupun percobaan adalah dalam bentuk data kasar. Sering data tersebut belum sesuai dengan asumsi atau tipe analisis yang digunakan. Dalam melakukan analisis data, data kasar harus diolah terlebih dahulu untuk memperoleh data yang siap untuk dianalisis. Data hasil penelitian dapat dilakukan transformasi untuk dapat dilakukan analisis statistik yang benar. Dengan demikian analisis data dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat.

Langkah- langkah Pengolahan Data

Dalam proses pengolahan data. Ada sejumlah langkah-langkah ilimiah yang perlu dilakukan untuk memudahkan proses pengolahan data. Dari beberapa referensi tentang metode penelitian ilmiah, ada sejumlah langkah-langkah yang perlu dilakukan, yaitu :
1.    Editing
2.    Coding
3.    Tabulasi Data

Pembahasan

1.    Editing

            Sebelum data diolah,  data tersebut perlu diedit terlebih dahulu. Dengan perkataan lain, data atau keterangan yang telah dikumpulkan dalam buku catatan (record book), daftar pertanyaan ataupun pada intervew guide (pedoman wawancara) perlu dibaca sekali lagi dan diperbaiki, jika disana sini masih terdapat hal-hal yang salah atau yang masih meragukan. Kerja memperbaiki kualitas data serta menghilangkan keraguan-keraguan data dinamakan mengedit data. Editing dilakukan bertujuan untuk : (1) Melihat lengkap tidaknya pengisian kuesioner. (2) Melihat logis tidaknya jawaban. (3) Melihat konsistensi antar pertanyaan. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam mengedit data, yaitu :
1.    Apakah data sudah lengkap dan sempurna?
2.    Apakah data sudah cukup jelas tulisannya untuk dibaca?
3.    Apakah semua catatan dapat dipahami?
4.    Apakah semua data sudah cukup konsisten?
5.    Apakah data cukup uniform?
6.    Apakah ada responsi yang tidak sesuai?
             Catatan harus sempurna dalam pengertian bahwa semua kolom atau pertanyaan harus terjawab atau terisi. Jangan ada satu pun dari jawaban terbiarkan kososng. Peneliti harus mengenal data yang kosong, apakah responden tidak mau menjawab, atau pertanyaan kurang dipahami responden. Dalam mengedit data, hal-hal diatas harus diperjelas, dan jangan ada satupun pertanyaan yang tidak terjawab. Jawaban atau catatan yang kosong harus disempurnakan dalam mengedit data. Segala coret-coret harus diperjelas, segala kata atau kalimat harus diperjelas, baik kalimat maupun huruf serta angka.

2.    Coding

            Data yang dikumpulkan dapat berupa angka, kalimat pendek atau panjang ataupun hanya “ya” atau “tidak”. Untuk memudahkan pengolahan, maka jawaban tersebut perlu diberi kode, pemberian kode kepada jawaban sangat penting artinya, jika pengolahan data dilakukan dengan komputer. Mengkode jawaban adalah menaruh angka pada tiap jawaban.
      1) Kode dan Jenis Pertanyaan/Pernyataan
Pemberian kode dapat dilakukan dengan melihat jenis pertanyaan, jawaban, atau  pernyataan. Dalam hal ini dapat dibedakan:
a) Jawaban yang berupa angka
Jawaban responden bisa dalam bentuk angka. Pertanyaan tentang pendapat perbulan, jawabannya sudah terang dalam bentuk angka. Misalnya, data berupa jumlah rupiah (Rp. 150,0)
b) Jawaban dari pertanyaan tertutup
Jawaban pertanyaan tertutup adalah jawaban yang sudah disediakan lebih dahulu, dan responden hanya tinggal mencek saja jawaban-jawaban tersebut sesuai instruksi. Responden tidak mempunyai kebebasan untuk memilih jawaban di luar yang telah diberikan.
c) Jawaban dari pertanyaan semiterbuka
Pada jawaban semiterbuka, selain dari jawaban yang ditentukan, masih diperkenankan lagi jawaban lain yang dianggap cocok oleh responden. Jawaban yang diberada di luar dari yang telah disediakan perlu diberi angka tersendiri untuk kode.
d) Jawaban pertanyaan terbuka
Pada pertanyaan terbuka, jawaban yang diberikan sifatnya bebas, sesuai dengan apa yang dipikirkan oleh penjawab, tanpa ada suatu batasan tertentu. Untuk  membuat kode terhadap jawaban pertanyaan terbuka, jawaban- jawaban tersebut  harus dikategorikan lebih dahulu, atau dikelompokkan lebih dahulu sehingga tiap kelompok-kelompok berisi jawaban yang lebih kurang sejenis.
e) Jawaban pertanyaan kombinasi
Jawaban pertanyaan kombinasi hampir serupa dengan jawaban pertanyaan tertutup. Selain dari jawabannya terpisah secara jelas, responden masih dapat dijawab kombinasi dari beberapa jawaban.
     2) Tempat Kode
Kode dapat dibuat pada IBM coding sheet, pada kartu tabulasi ataupun pada daftar pertanyaan itu sendiri. Jika data ingin diolah dengan komputer, maka kode harus dibuat pada coding sheet.
a) Cooding Sheet
Data untuk diolah dengan komputer kodenya harus dibuat pada coding sheet yang  telah tersedia. Yang sering digunakan adaah IBM coding sheet. Coding sheet ini  adalah lembaran kertas yang mempunyai 80 kolom dan 25 baris. Jika data yang dikode melebihi 80 kolom, maka cara pengisian kolom adalah:
(1) menyambung data responden tersebut ke baris kedua, atau
(2) menyambung kode pada baris yang sama ke lembaran kedua dari coding sheet.
Dengan cara pertama, data dari tiap responden dapat dilihat dengan jelas pada satu  lembar coding sheet saja. Untuk memudahkan, maka kode data untuk tiap variabel sebaiknya dijarangkan satu kolom. Di lain pihak, cara kedua tidak memperlihatkan data tiap responden pada satu lembaran kartu kode, tetapi cara ini lebih memudahkan dalam punching nantinya. Sebelum kode dimasukkan dalam coding sheet, maka lebih dahulu ditentukan kolom-kolom berapa yang digunakan oleh variabel, dan bagaimana formatnya. Hal ini diatur dalam buku kode. Buku kode digunakan sebagai panduan dalam mengisi kode ke dalam coding sheet. Buku kode harus dibuat lebih dahulu dan berisi:
- nomor halaman daftar pertanyaan atau record book
- nomor pertanyaan-pertanyaan ataupun data
- nomor variabel
- nama variabel atau singkatan variabel
- nomor kolom coding sheet yang digunakan, dan
- format

3.    Tabulasi Data

             Tabulasi adalah proses menempatkan data dalam bentuk tabel dengan cara membuat tabel yang berisikan data sesuai dengan kebutuhan analisis. Tabel yang dibuat sebaiknya mampu meringkas semua data yang akan dianalisis. Pemisahan tabel akan menyulitkan peneliti dalam proses analisis data.
Langkah-langkah tabulasi adalah sebagai berikut
-    Memberi skor atau menjumlahkan terhadap butir-butir pertanyaan yang memerlukan skor atau penjumlahan skor.
-    Mengubah jenis data, dimodifikasi atau disesuaikan dengan teknik analisis yang akan digunakan,
Setelah instrumen diskor,hasilnya ditransfer dalam bentuk yang lebih ringkas dan mudah dilihat. Mencatat skor secara sistematis akan memudahkan pengamatan data dan memperoleh gambaran analisisnya. Dari tabulasi, analisis data dapat dilakukan dengan cara sederhana, yaitu dengan menggunakan prinsip analisis deskripsi, yaitu mencari jumlah skor, nilai rerata, standar penyimpangan, dan variasi penyebarannya. Data dapat pula ditampilkan dalam bentuk grafis untuk melihat gambaran secara komprehensif.
               Dengan menggunakan prinsip tabulasi ini,seorang peneliti akan dapat menentukan arah selanjutnya teknik analisis apa yang diperlukan,tergantung dengan tujuan analisis data yang hendak dicapai.

4.    Alat Analisis Data

          Analisis data merupakan proses terintegrasi dalam sebuah prosedur penelitian. analisis data dilakukan untuk membuktikan atau mencari jawaban terhadap rumusan dan dugaan peneliti tentang variabel yang dipelajari. Hasil analisis data inilah akan dibaca/diinterpretasikan oleh peneliti kemudian diambil simpulan jawaban yang berdasarkan pada kenyataan empiris. 
           Analisis data penelitian dapat dibagi menjadi dua macam. Pertama, analisis kuantitatif dan analisis kualitatif. Perbedaan yang mendasari keduanya adalah pada jenis data yang diperoleh. Jika peneliti ingin melakukan pengukuran dengan menggunakan angka maka digunakan analisis kuantitatif. Jika peneliti ingin mengetahui proses/informasi baru dapat digunakan analisis kualitatif. Jadi, keputusan yang diambil menurut kebutuhan peneliti.
          Teknik analisis statistik apa yang digunakan dalam suatu penelitian yang     digunakan haruslah teknik yang paling tepat. Masing-masing teknik statistik mempunyai peruntukan masing-masing. Oleh karena itu dalam memilih teknik statistik harus mempertimbangkan beberapa aspek, di antaranya:

  • Tujuan Analisis Data :
• Menjelaskan sebab akibat dari sebuah fenomena
• Menghubungkan penelitian dengan dunia nyata
• Memprediksi fenomena nyata berdasarkan penelitian
• Menemukan jawaban terhadap permasalahan
• Membuat kesimpulan berdasarkan masalah
• Mempelajari masalah
  • Teknik analisis menurut jenis datanya:
                • Analisis Kuantitatif
– Data berupa angka atau bisa diangkakan
– Misalnya:
     • Pengaruh kenaikan harga BBM terhadap inflasi
     • Perbedaan prestasi belajar mahasiswa pria dan wanita
     • Persepsi guru terhadap program Sertifikasi
                • Analisis Kualitatif
– Data berupa kategori
– Misalnya:
     • Analisis tentang perilaku anak jalanan dalam mempertahankan hidup
     • Pola kehidupan masyarakat pedalaman
     • Sikap hidup masyarakat petani di Indonesia

Jenis Analisis Kuantitatif

Analisis kuantitatif yang biasa digunakan adalah analisis statistik. Biasanya analisis ini terbagi ke dalam dua kelompok, yaitu:
1. Statistik Deskriptif
           Analisis statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Analisis ini hanya berupa akumulasi data dasar dalam bentuk deskripsi semata dalam arti tidak mencari atau menerangkan saling hubungan, menguji hipotesis, membuat ramalan, atau melakukan penarikan kesimpulan.
          Teknik analisis ini biasa digunakan untuk penelitian-penelitian yang bersifat eksplorasi, misalnya ingin mengetahui persepsi masyarakat terhadap kenaikan harga BBM, ingin mengetahui sikap guru terhadap pemberlakuan UU Guru dan Dosen, ingin mengetahui minat mahasiswa terhadap profesi guru, dan sebagainya. Penelitian-penelitian jenis ini biasanya hanya mencoba untuk mengungkap dan mendeskripsikan hasil penelitiannya. Biasanya teknik statistik yang digunakan adalah statistik deskriptif.
2. Statistik Inferensial
           Jika dalam statistik deskriptif hanya bersifat memaparkan data, maka dalam statistik inferensial sudah ada upaya untuk mengadakan penarikan kesimpulan dan membuat keputusan berdasarkan analisis yang telah dilakukan. Biasanya analisis ini mengambil sampel tertentu dari sebuah populasi yang jumlahnya banyak, dan dari hasil analisis terhadap sampel tersebut digeneralisasikan terhadap populasi. Oleh karena itulah statistik inferensial ini juga disebut dengan istilah statistik induktif. Berdasarkan jenis analisisnya, statistik inferensial terbagi ke dalam dua bagian:
a. Analisis Korelasional
             Analisis korelasional adalah analisis statistik yang berusaha untuk mencari hubungan atau pengaruh antara dua buah variabel atau lebih. Dalam analisis korelasional ini, variabel dibagi ke dalam dua bagian, yaitu:
•    Variabel bebas (Independent Variable), yaitu variabel yang keberadaannya tidak dipengaruhi oleh variabel lain.
•    Variabel terikat (Dependent Variable), yaitu variabel yang keberadaannya dipengaruhi oleh variabel yang lain. Misalnya penelitian tentang hubungan antara jumlah sales dengan volume penjualan. Jumlah sales merupakan variabel bebas (X) dan volume penjualansebagai variabel terikat (Y).
Contoh penelitian yang berupaya untuk mencari korelasi antar variabel di
antaranya adalah:
-    Hubungan antara jumlah sales dengan volume penjualan perusahaan
-    Hubungan antara penghasilan orang tua, dan motivasi belajar dengan prestasi belajar
-    Pengaruh tayangan media televisi terhadap minat belajar anak.

             Banyak sekali teknik analisis statistik yang dapat digunakan untuk analisis korelasional ini, baik statistik parametrik maupun nonparametrik. Penggunaan masing-masing teknik analisis tersebut sangat tergantung pada jenis skala datanya. Skala data terdiri dari:
 Data nominal, yaitu data kualitatif yang tidak memiliki jenjang. Contoh jenis kelamin, asal daerah, pekerjaan orang tua, hobby, dan sebagainya.
 Data ordinal, yaitu data kualitatif yang memiliki jenjang, seperti tingkat pendidikan, jabatan, pangkat, ranking kelas, dan sebagainya.
 Data interval/rasio, yaitu data kuantitatif atau data yang berupa angka atau dapat diangkakan.
Contoh penghasilan, prestasi belajar, tinggi badan, tingkat kecerdasan, volume penjualan, dan sebagainya. Untuk menentukan jenis analisis korelasional yang tepat dalam sebuah penelitian, terlebih dahulu harus dilihat jenis data dari variabel-variabel yang
diteliti.

b. Analisis Komparasi
             Analisis komparasi adalah teknik analisis statistik yang bertujuan untuk membandingkan antara kondisi dua buah kelompok atau lebih. Teknik analisis yang digunakan juga cukup banyak, penggunaan teknik analisis tersebut tergantung pada jenis skala data dan banyak sedikitnya kelompok. Beberapa contoh hipotesis komparatif di antaranya adalah:
 Perbedaan kualitas pelayanan antara toko A dan B
 Perbedaan minat mahasiswa terhadap profesi guru ditinjau dari status sosial ekonomi orang tua
 Perbedaan prestasi belajar mahasiswa antara yang diajar dengan metode konvensional dengan metode CTL
 Perbedaan produktivitas kerja karyawan sebelum dan sesudah mengikuti pelatihan AMT
          
Jenis Analisis Kualitatif

Dalam penelitian kualitatif, data diperoleh dari berbagai sumber, dengan menggunakan teknik pengumpulan data yang bermacam-macam (triangulasi), dan dilakukan secara terus menerus sampai datanya jenuh. Sesuai dengan jenis data, penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data, wawancara, pengamatan dan dokumentasi. Ketiga metode pengumpulan data ini merupakan ciri khas penelitian kualitatif. Dengan pengamatan yang terus menerus tersebut mengakibatkan variasi data tinggi sekali. Data yang diperoleh pada umumnya adalah data kualitatif (walaupun tidak menolak data kuantitatif), sehingga teknik analisis data yang digunakan belum ada polanya yang jelas. Oleh karena itu sering mengalami kesulitan dalam melakukan analisis. Seperti yang dinyatakan oleh Miles dan Huberman, bahwa : The most serious central difficulty in the use of central difficulty in the use of qualitative data is that methods of analysis are not well formulate”. Artinya yang paling serius dan sulit dalam analisis data kualitatif adalah karena metode analisis belum dirumuskan dengan baik.
Analisis data kualitatif adalah bersifat induktif, yaitu suatu analisis berdasarkan data yang diperoleh, selanjutnya dikembangkan menjadi hipotesis. Berdasarkan hipotesis yang dirumuskan berdasarkan data tersebut, selanjutnya dicarikan data lagi secara berulang-ulang sehingga selanjutnya dapat disimpulkan apakah hipotesis tersebut diterima atau ditolak berdasarkan data yang terkumpul. Bila berdasarkan data yang dapat dikumpulkan secara berulang-ulang dengan teknik triangulasi, ternyata hipotesis diterima, maka hipotesis tersebut berkembang menjadi teori.

Analisis data merupakan salah satu langkah dalam kegiatan penelitian yang tidak boleh diabaikan. Kejelian dan ketelitian dalam melihat permasalahan dan jenis data yang diperoleh, sangat diperlukan untuk dapat menentukan jenis analisis yang paling tepat. Kesalahan dalam memilih teknik analisis akan berakibat fatal dalam pengambilan kesimpulan.