Analisis Data

7/21/2019 Analisis Data

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-56db90bb6a769 1/11

TEKNIK ANALISIS DATA KUANTITATIF

July 10, 2010 by mabadik

Oleh: Ubaidillah*)

Tindak lanjut kegiatan peneliti sesudah pengumpulan data sangat bervariasi bentuknyatergantung dari bagaimana data yang terkumpul akan diorganisasikan. Agar peneliti tidak

terhenti langkahnya dengan kebingungan tidak tahu apa yang akan dilakukan selanjutnya,

sebaiknya pada waktu menyusun proposal penelitian langkah-langkah tersebut sudah terermin

di dalamnya.

!i sisi lain, perolehan data dalam kanah penelitian sering dibiarakan kadar kevaliditasan dan

kereabilitasannya. "embiaraan masalah ini termasuk hal hal urgen dalam dunia penelitian,

mengingat kualitas data yang bersumber dari hasil pengukuran akan ikut menentukan terhadap

bagaimana kualitas kegiatan dan hasil suatu penelitian. "ada sisi lain pada persoalan tersebut juga terkait dengan masalah generalisasi, sehingga kualitas hasil data sangat bergantung pada

kualitas alat ukurnya. #leh karena kesahihan dan keterandalam alat ukut merupakan standar

mutlak yang tak dapat ditawar lagi oleh seorang peneliti, jika ia menginginkan hasil penelitiannya memiliki kadar kualitas yang memadai. Alasan ukup sederhana, alat ukur yang

baik $valid dan reliabel% akan mampu merekam data seara baik& sehingga data yang diperoleh

akan memiliki kualitas yang baik pula. !ata ini apabila ditindak lanjuti dengan suatu analisis,maka akan dihasilkan suatu kesimpulan $temuan% yang dapat diperaya.

"ersoalan bagaimana teknik membuat alat ukur yang handal dan dapat diperaya tampaknya

sudah ada wilayah pembahasan sediri, termasuk pula bagaiamana penggunaannya. "embahasan

makalah ini akan dibatasi hanya pada persoalan bagaimana tindak lanjut dari perolehan datasetelah data terkumpul

melalui alat ukurnya sebab bagaimanapun lengkapnya data, validitas dan reliabilitasnya

terpenuhi, jika ternyata tidak ditindak lanjuti dengan suatu analisis, maka data tersebut tidak akan

memiliki sedikitpun arti bagi sebuah penelitian keuali sebuah pemborosan tenaga, waktu, dan bahkan mungkin biaya. 'ehubungan dengan hal tersebut, uraian berikut akan menoba menindak

lanjuti data yang terkumpul supaya bisa memiliki (ungsi sebagaimana yang diharapkan oleh

peneliti dalam aktivitas penelitiannya. )okus pembahasan makalah ini akan dibatasi pada analisiskuantitati( $data yang berupa angka-angka%.

B. Pendekatan Analisis Kuantitati

Analisis kuantitati( dalam suatu penelitian dapat didekati dari dua sudut pendekatan, yaitu

analisis kuantitati( seara deskripti(, dan analisis kuantitati( seara in(erensial. *asing-masing pendekatan ini melibatkan pemakaian dua jenis statistik yang berbeda. +ang pertama

menggunakan statistik deskripti( dan yang kedua menggunakan stastistik in(erensial. edua jenis

http://mabadik.wordpress.com/author/mabadik/





statistik ini memiliki karakteristik yang berbeda, baik dalam hal teknik analisis maupun tujuan

yang akan dihasilkannya dari analisisnya itu $lihat 'udijono1/%.

'esuai dengan namanya, deskripti( hanya akan mendeskripsikan keadaan suatu gejala yang telahdirekam melalui alat ukur kemudian diolah sesuai dengan (ungsinya. asil pengolahan tersebut

selanjutnya dipaparkan dalam bentuk angka-angka sehingga memberikan suatu kesan lebihmudah ditangkap maknanya oleh siapapun yang membutuhkan in(ormasi tentang keberadaan

gejala tersebut. !engan demikian hasil olahan data dengan statistik ini hanya sampai pada tahapdeskripsi, belum sampai pada tahap generalisasi. !engan kata lain, statistik deskripti( adalah

statistik yang mempunyai tugas mengorganisasi dan menganalisa data angka, agar dapat

memberikan gambaran seara teratur, ringkas dan jelas, mengenai suatu gejala, peristiwa ataukeadaan, sehingga dapat ditarik pengertian atau makna tertentu.

'tatistik in(erensial (ungsinya lebih luas lagi, sebab dilihat dari analisisnya, hasil yang diperoleh

tidak sekedar menggambarkan keadaan atau (enomena yang dijadikan obyek penelitian,

melainkan dapat pula digeneralisasikan seara lebih luas kedalam wilayah populasi. arena itu,

penggunaan statistik in(erensial menuntut persyaratan yang ketat dalam masalah sampling, sebabdari persyaratan yang ketat itulah bisa diperoleh sampel yang representati(& sampel yang

memiliki iri-iri sebagaimana dimiliki populasinya. !engan sampel yang representati( makahasil analisis in(erensial dapat digeneralisasikan ke dalam wilayah populasi.

!. "enis Data Statistik

'udah dikenal bahwa statistik merupakan salah satu ara yang banyak man(aatnya bagi penelitiuntuk menganilis data. 'atu modal penting yang harus dikuasai terlebih dahulu oleh peneliti yang

akan menggunakan teknik statistik adalah pengertian mengenai jenis data yang akan dianalisis,

agar penggunaan data kuantitati( untuk keperluan analisis statistik tepat sasaran. Atau sebaliknya, pemilihan jenis teknik statistik dapat dipilih seara tepat sesuai dengan si(at-si(at atau jenis-jenisdata yang dihadapi.

!alam dunia statistik dikenal setidaknya terdapat empat jenis data hasil pengukuran, yaitu data

3ominal, #rdinal, 4nterval dan 5asio. *asing-masing data hasil pengukuran ini memiliki

karaktristik tersendiri yang berbeda antara satu dengan lainnya.

#. Data N$%inal

!ata ini juga sering disebut data diskrit, kategorik, atau dikhotomi. !isebut diskrit karena ini

data ini memiliki si(at terpisah antara satu sama lainnya, baik pemisahan itu terdiri dari dua bagian atau lebih& dan di dalam pemisahan itu tidak terdapat hubungan sama sekali. *asing-masing kategori memiliki si(at tersendiri yang tidak ada hubungannya dengan kategori lainnya.

'ebagai misal data hasil penelitian dikategorikan kedalam kelompok 6ya7 dan 6tidak7 saja

misalnya laki-laki8wanita $laki-laki adalah ya laki-laki& dan wanita adalah 6tidak laki-laki7%,kawin 8tidak kawin& janda8duda, dan lainnya.



!ata nominal selain ontoh di atas terdapat pula yang berupa angka-angka. Akan tetapi angka-

angka tersebut bukan merupakan suatu atribut, oleh sebab itu pada angka tersebut tidak berlaku

hitungan matematis. 9ontoh data ini misalnya nomor punggung pemain sepak bola, nomorrumah, nomor plat mobil dan lainnya. 3omor-nomor tersebut semata-semata hanya

menunjukkan simbol, tanda, atau stribut saja.

&. Data O'dinal

!ata ordinal adalah data yang menunjuk pada tingkatan atau penjenjangan pada sesuatu keadaan.:erbeda dengan data nominal yang menunjukkan adanya perbedaan seara kategorik, data

ordinal juga memiliki si(at adanya perbedaan di antara obyek yang dijenjangkan. 3amun dalam

perbedaan tersebut terdapat suatu kedudukan yang dinyatakan sebagai suatu urutan bahwa yangsatu lebih besar atau lebih tinggi daripada yang lainnya.riteria urutan dari yang paling tinggi ke

yang yang paling rendah dinyatakan dalam bentuk posisi relati( atau kedudukan suatu kelompok.

9ontoh dari data ini misalnya prestasi belajar siswa diklasi(ikasikan menjadi kelompok 6baik7,

6ukup7, dan 6kurang7, atau ukuran tinggi seseorang dengan 6tinggi7, 6sedang7, dan 6pendek7.

!alam kaitannya dengan analisis data, terhadap data ordinal seringkali diberikan 6skor; sesuai

dengan tingkatannya. 4stilah 6skor7 diberi tanda petik karena skor tersebut bukan skor

sebenarnya, tetapi sebagai 6tanda7 yang menunjukkan tingkatan.

9ontoh 6:aik7 <<.. diberi tanda =

69ukup7 <<.. diberi tanda 2

6urang7 <<.. diberi tanda 1

9ontoh lain data ordinal misalnya hasil ujian mahasiswa peserta kuliah 'tatistik "endidikan:udiman memperoleh skor 0, 5ahmat />, *usya(ak >, dan *ahsunah ?>. :erdasarkan skor-

skor tersebut dibuatlah suatu jenjang $rangking%, sehingga terjadilah urutan jenjang ke 1 $0%, ke2 $/>%, ke = $>%, dan ke $?>%.!ata ordinal memiliki harga mutlak $dapat diperbandingkan% dan

selisih perbedaan antara urut-urutan yang berdekatan bisa tidak sama.

!ata ordinal mempunyai nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan data diskrit karena

mempunyai tingkatan yang lebih banyak daripada data diskrit yang hanya mempunyai duakategori yaitu 6ya7 dan 6tidak7.

(. Data Inte'al

!ata interval tergolong data kontinum yang mempunyai tingkatan yang lebih tinggi lagi

dibandingkan dengan data ordinal karena mempunyai tingkatan yang lebih banyak lagi. !atainterval menunjukkan adanya jarak antara data yang satu dengan yang lainnya.9ontoh data

interval misalnya hasil ujian, hasil pengukuran tinggi badan, dan lainnya. 'atu hal yang perlu

diperhatikan bahwa data interval tidak dikenal adanya nilai 0 $nol% mutlak. !alam hasil

pengukuran $tes% misalnya mahasiswa mendapat nilai 0. Angka nol ini tidak dapat diartikan bahwa mahasiswa tersebut benar-benar tidak bisa apa-apa. *eskipun ia memperoleh nilai nol ia



memiliki suatu pengetahuan atau kemampuan dalam matakuliah yang bersangkutan. 3ilai nol

yang diberikan oleh dosen sebetulnya hanya merupakan atribut belaka hanya saja pada saat ujian,

pertanyaan yang diujikan tidak pas seperti yang dipersiapkannya. Atau jawaban yang diberikantidak sesuai dengan yang dikehendaki soal.

. Data +asi$

!ata rasio merupakan data yang tergolong ke dalam data kontinum juga tetapi yang mempunyai

iri atau si(at tertentu. !ata ini memiliki si(at interval atau jarak yang sama seperti halnya dalamskala interval. 3amun demikian, skala rasio masih memiliki iri lain. "ertama harga rasio

memiliki harga nol mutlak, artinya titik nol benar-benar menunjukkan tidak adanya suatu iri

atau si(at. *isalnya titik nol pada skala sentimeter menunjukkan tidakadanya panjang atau tinggisesuatu. edua angka skala rasio memiliki kualitas bilangan riel yang berlaku perhitungan

matematis. *isalnya berat badan 5udi 0 kg, sedangkan 'ai(ullah => kg. eadaan ini dapat

dirasiokan bahwa berat badan 5udi dua kali berat badan 'ai(ullah. Atau berat badan 'ai(ullah

separuh dari berat badan 5udi. :erbeda dengan data interval misalnya 5udi ujian dapat 0

sementara 'ai(ullah memperoleh =0. al ini tidak dapat diartikan bahwa kepandaian 5udi duakali lipat kepandaian 'ai(ullah.

!ata rasio dalam ilmu-ilmu sosial jarang dipergunakan, bahkan hampir tidak pernah

dipergunakan. @apangan penggunaan data berskala rasio ini lebih banyak berada dalam bidangilmu-ilmu eksakta terutama (isika.

D. Teknik Analisis Kuantitati

'ebagaimana dijelaskan di muka bahwa analisis kuantitati( dapat didekati dari dua sudut

pendekatan, yaitu analisis kuantitati( deskripti( dan analisis kuantitati( in(erensial. :agaimana

teknik penggunaan masing-masing pendekatan tersebut berikut disajikan ontoh penggunaannya.

#. Analisis Kuantitati Desk'i,ti

*engenai data dengan statistik deskripti( peneliti perlu memperhatikan terlebih dahulu jenis

datanya. Jika peneliti mempunyai data diskrit, penyajian data yang dapat dilakukan adalahmenari frekuensi mutlak, frekuensi relatif $menari persentase), serta menari ukuran tendensi

sentralnya yaitu mode, median dan mean $lebih lanjut lihat Arikunto, 1= =?=%.

)ungsi statistik deskripti( antara lain mengklasi(ikasikan suatu data variabel berdasarkan

kelompoknya masing-masing dari semula belum teratur dan mudah diinterpretasikan maksudnya

oleh orang yang membutuhkan in(ormasi tentang keadaan variabel tersebut. 'elain itu statistikdeskripti( juga ber(ungsi menyajikan in(ormasi sedemikian rupa, sehingga data yang dihasilkan

dari penelitian dapat diman(aatkan oleh orang lain yang membutuhkan.

9iri analisis kuantitati( adalah selalu berhubungan dengan angka, baik angka yang diperoleh dari penaahan maupun penghitungan. !ata yang telah diperoleh dari penaahan selanjutnya diolah

dan disajikan dalam bentuk yang lebih mudah dimengerti oleh pengguna data tersebut. 'ajian



data kuantitati( sebagai hasil analisis kuantitati( dapat berupa angka-angka maupun gambar-

gambar gra(ik.

'eorang dosen 'tatistik "endidikan tertarik untuk meneliti emampuan 'tatistik "endidikanmahasiswa. ntuk keperluan tersebut peneliti melihat nilai jian Tengah 'emester $T'% dan

jian 'emester dalam matakuliah yang diberikannya kepada 1 mahasiswa semester di salahsatu perguruan tinggi. 'etelah melakukan studi dokumenter diperoleh data sebagai berikut

Tabel #

'kor jian 'tatistik "endidikan *ahasiswa 'emester B

3ama *ahasiswa 3ilai T ' 3ilai A ' 'tatistik "endidikan

A ?> 0 ?,>

: 0 = 1,>

9 > /0 ,

! = 1 2

C ?0 > ?,>

) ?> 2 ?/,>

D /0

?/ 1

4 ? / 2,>

J ?> / 1,>

/0 /2 /1

@ / /1 ,>

* ? /

3 2 /0 ?

3 E 1

ntuk mengetahui lebih lanjut bagaimana kuali(ikasi kemampuan mahasiswa tersebut dalammata kuliah 'tatistik pendidikan, baik ditinjau dari nilai jian Tengah 'emester maupun jian

'emester, skor-skor tersebut dikonversi menjadi nilai. "engkonversian skor menjadi nilai dapat

dipergunakan pendekatan "enilaian Auan 3orma $"A3% atau "enilaian Auan "atokan $"A"%.Jika pendekatan pertama $"A3% yang dipergunakan, maka norma yang dijadikan standar adalah

nilai 5ata-rata $*ean% dan 'tandar !eviasi $'!% masing-masing nilai variabel. 3amun, jika yang

dipergunakan pendekatan kedua $"A"%, maka standarnya adalah standar nilai yang dimiliki olehlembaga yang bersangkutan. *isalnya 'TA43 Jember memiliki standar nilai prestasi hasil

belajar mahasiswa sebagai berikut

Tabel &

Standa' K$ne'si dan Kualiikasin-a



3# '#5 34@A4 #!C A@4)4A'4

1

2

=

>

/0 F 100

0 F

?0 F ?

>0 F >

0 F

=

2

1

0

A

:

9

!

C

:aik 'ekali

:aik

9ukup

urang

'angat urang

!engan berpedoman pada standar di atas, maka skor hasil pengukuran kemampuan 'tatistik"endidikan yang terdapat pada tabel 1 dapat dilakukan konversi. *elalui ara ini dapat diketahui

distribusi nilai berikut kuali(ikasinya. al ini dapat dilihat pada tabel berikut

Tabel (

uali(ikasi 3ilai jian 'tatistik "endidikan *ahasiswa 'emester B

Jurusan Tarbiyah 'TA43 Jember T. 200182002

3ama*hs

3ilai T' 3ilai jian 'emester 'tatistik "endidikan

'kor w 'kor w 'kor w.

A ?> 9 0 : ?,> 9

: 0 : = : 1,> :9 > : /0 A ,> :

! = : 1 : 2 :

C ?0 9 > : ?,> 9

) ?> 9 2 : ?/,> 9

D : /0 A :

?/ 9 : 1 :

4 ? 9 / : 2,> :

J ?> 9 / : 1,> :

/0 A /2 A /1 A@ / : /1 A ,> :

* ? : / : :

3 2 : /0 A ? :

3 E 1 10=0



@angkah selanjutnya agar hasil konversi nilai memiliki makna lebih jelas, maka dilakukan

kuali(ikasi berdasarkan jenis-jenis variabel beserta kuali(ikasinya. Tabel-tabel berikut

merupakan hasil dari prosedur pengerjaan ini. !ari tabel-tabel tersebut peneliti mulai bisa biarasesuai dengan keadaan yang termuat di dalamnya. *isalnya pada tabel peneliti mulai

mendeskripsikan bahwa nilai 'tatistik "endidikan mahasiswa Jurusan Tarbiyah 'TA43 Jember

'emeter B, tidak tampak $0G% yang berkategori8berkuali(ikasi urang $!% dan 'angat urang$C% tidak tampak $0G%. uali(ikasi nilai mereka berkisar antara nilai :aik 'ekali G, :aik

sebesar 1,=G, dan selebihnya berkuali(ikasi 9ukup 21,=G. 'eara umum dapat dikatakan

bahwa nilai 'tatistik "endidikan yang diperoleh mahasiswa Jurusan Tarbiyah termasuk :aik.al ini dapat dilihat pula dari nilai rata-ratanya, yaitu sebesar =.>.

Tabel

3ilai 'tatistik "endidikan *ahasiswa Jurusan Tarbiyah

3ilai

jian Teng. 'em. jian 'emester 'tatistik "end.

) G ) G ) G

A

:

9

!

C

1

?

0

0

>0

2,/?

0

0

>

0

0

0

=>,1

?,2

0

0

0

1

10

=

0

0

1,=

21,=

0

0

&. Analisis Kuantitati Ine'ensial

"emakaian analisis in(erensial bertujuan untuk menghasilkan suatu temuan yang dapatdigeneralisasikan seara lebih luas ke dalam wilayah populasi. !i sini seorang peneliti akan

selalu berhadapan dengan hipotesis nihil $o% sebagai dasar penelitiannya untuk diuji seara

empirik dengan statistik in(erensial.

Jenis statistik in(erensial ukup banyak ragamnya,"eneliti diberikan peluang sebebas-bebasnya

untuk memilih teknik mana yang paling sesuai $bukan yang paling disukai% dengan si(at8jenisdata yang dikumpulkan. 'eara garis besar jenis analisis ini dibagi menjadi dua bagian. "ertama

untuk jenis penelitian korelasional dan kedua untuk komparasi dan8atau eksperimen. "erhatikantabel berikut

Tabel

Jenis !ata dan teknik Analisis orelasi yang Tepat



Bariabel 1 Bariabel 2 Teknik Analisis orelasi

1. 4nterval

2. #rdinal

$rangking%

=. 5angking

1. !ikhotomi buatan

2. !ikhotomi

=. !ikhotomi asli

. !ikhotomi buatan

>. !ikhotomi asli

?. ategorik asli

atau buatan

4nterval

#rdinal $rangking%

5angking

4nterval

4nterval

4nterval

!ikhotomi buatan

!ikhotomi asli

ategorik asli atau

buatan

"rodut *oment

Tata jenjang $lebih tepat untuk 3

kurang dari =0

Tau dari endall $lebih tepat untuk 3 kurang dari 10%

:iserial

Hide 'pread biserial

"oint biserial

Tetrahori

orelasi "hi

9hi uadrat dilanjutkan oe(isien

ontingensi

$'uharsimi Arikunto, 1= 22%

ntuk jenis penelitian omparasi dan8atau eksperimen, jika hanya dua variabel yang

diperbandingkan, maka penggunaan t-tes lebih tepat dengan memperhatikan besar keilnya dataserta si(at hubungan variabelnya. 3amun apabila lebih dari dua variabel, maka penggunaan

analisis varians akan lebih e(ekti( dan e(isien. Apalagi sekarang sudah ukup memasyarakat

penggunaan komputer sebagai sarana analisis data.

*engingat waktu yang sangat terbatas, tentu tidak mungkin semua teknik statistik tersebut akandibahas. "ada bagian ini hanya akan diberikan ontoh analisis dengan teknik korelasi Tata

Jenjang. Teknik korelasi ini dipergunakan untuk melihat ada tidaknya hubungan antara dua

variabel bebas $I% dan variabel terikat $+%. "ersyaratan yang harus dipenuhi di dalammempergunakan teknik ini selain datanya harus berskala ordinal, baik variabel I maupun

variabel +, dan jumlah kasusnya kurang dari =0 kasus.

!ata pada tabel 1 $mahasiswa Jurusan Tarbiyah% dapat dipergunakan sebagai ontoh analisis

kuantitati( in(erensial. 3ilai jian Tengah 'emester dianggap variabel bebas $I% dan 3ilai jian'emester sebagai variabel terikat $+%. :erhubung teknik statistik in(erensial selalu berhubungan

dengan hipotesis nihil $0%, maka terlebih dahulu harus dipersiapkan hipotesis ujinya berupa

hipotesis nihil. *isalnya sebagai berikut



6Tidak ada hubungan antara nilai Ujian Tengah Semester dengan nilai Ujian Semester pada

mahasiswa Jurusan Tarbiyah STAIN Jember dalam mata kuliah Statistik Pendidikan”

'elanjutnya dengan mempergunakan data dari tabel 1 $mahasiswa Jurusan Tarbiyah% dibuatkantabel kerja sebagai berikut

Tabel #

Tabel erja ntuk *enghitung oe(isien orelasi

3ilai jian Tengah 'emester $I% dan jian 'emester $+%

!alam *atakuliah 'tatistik "endidikan

3ama

*ahasiswa

3ilai 5angking

!

2

!

I + I +

A ?> 0 12 1 - 2

: 0 = / 11 - =

9 > /0 0 0

! = 1 ? 1= -

C ?0 > 1 > 2>

) ?> 2 12 12 0 0

D /0 > 1 1

?/ 10 - 1 14 ? / 10 =

J ?> / 12 > 2>

/0 /2 1 1 0 0

@ / /1 2 2 0 0

* ? / = - 1?

3 2 /0 =

3 E 1 - - - - 0 1/

E

E

E

E

E



E 0,?>

:agaimana melakukan tes signi(ikansi terhadap hasil di atas 'ama seperti korelasi "rodut

*oment, maka koe(isien korelasi hasil perhitungan tersebut harus dikonsultasikan ataudibandingkan dengan nilai r dalam tabel. :edanya jika r produt moment mempergunakan tabel

produt moment, maka rho mempergunakan tabel 'pearman. Tabel ini terdapat pada lampiran buku-buku statistik. Jadi koe(isien korelasi dari hasil perhitungan di atas $rho E 0,?>%, jika

dikonsultasikan dengan harga kritiknya $ r tabel%. !engan 3 sebanyak 1 , dan tingkatsigni(ikansi > G , maka harga r tabel didapat sebesar 0,>. :erarti 'e K 't, sehingga hasil uji

tersebut membuktikan adanya hubungan yang signi(ikan antara 3ilai ujian Tengah 'emester

dengan 3ilai jian 'emester. Jadi andaikata berbunyi

6Tidak ada hubungan antara nilai Ujian Tengah Semester dengan nilai Ujian Semester padamahasiswa Jurusan Tarbiyah STAIN Jember dalam mata kuliah Statistik Pendidikan”

*aka berdasarkan hasil uji di atas ditolak. ita tidak mempunyai alasan untuk

menerimanyanya. Jadi kesimpulannya ialah kita menerima , yaitu ada ada hubungan yang positi(antara nilai jian Tengah 'emester dengan nilai jian 'emester pada mahasiswa Jurusan

Tarbiyah 'TA43 Jember dalam mata kuliah 'tatistik "endidikan7

Artinya semakin baik nilai jian Tengah 'emester, akan semakin baik pula 3ilai jian 'emester

*ata kuliah 'tatistik "endidikan *ahasiswa jurusan Tarbiyah 'TA43 Jember, dan sebaliknyasemakin rendah nilai jian Tengah 'emester, semakin rendah nilai jian 'emesternya.

E. Tes Si/niikansi

Tes signi(ikansi artinya melakukan perbandingan antara nilai hasil perhitungan dengan nilai yang

ada di dalam tabel statistik. "erlu diingat bahwa setiap jenis teknik statistik. 'elalu disertaidengan angka-angka tabel, sehingga ada yang berpendapat bahwa keterampilan statistik itusebenarnya hanya keterampilan membandingkan angka-angka perhitungan dengan angka-angka

tabelnya.

!i dalam pembandingan tersebut jika nilai hasil perhitungan nilai tabel, berarti signifikan

$ditolak dan diterima%. 'ebaliknya jika hasil perhitungan nilai tabel berarti non signifikan

$ diterima dan ditolak%.

F. Penutu,

*akalah ini sebenarnya masih tergolong elementer, sehingga bagi mereka yang telah banyakmakan garam, tentu tulisan ini kurang bermakna. 3amun, bagi pemula atau yang belum banyakmempraktekkan analisis statistik, makalah ini akan sedikit membantu dan merangsang untuk

menoba menjelajahi lebih jauh lagi.

arapannya semoga makalah ini ada man(aatnya untuk meningkatkan wawasan dan kemampuan

mahasiswa dalam mempraktekkan sebagian teknik analisis statistik dalam bidang yang akan



digelutinya, terutama ketika akan menulis skripsi di mana teknik analisisnya menggunakan

teknik analisis kuantitati(, baik deskripti( maupun in(erensial. Amin<<..

*)D$sen Teta, STAIN "e%be' dan Unie'sitas 0udha'ta Pasu'uan

+EFE+ENSI

A. @ati(, *isno, 2000, Teknik Analisis Data Kuantitati , *akalah diklat Ation 5esearh

*ahasiswa 'TA43 Jember.

Arikunto, 'uharsimi, 1=, !anajemen Penelitian, Jakarta 5ineka 9ipta.

*aLsun Arr. 'o(wan, *isno A. @ati(, 11, Pengantar Statistik Pendidikan, Jember, )4".

'udijono, Anas, 1/, Pengantar Statistik Pendidikan" Jakarta 5ajawali "ers.

Hayan Ardana, 1/2, #eberapa !et$de Statistik Untuk Penelitian Pendidikan, 'urabaya saha 3sional.

Analisis Data

Documents

Transcript of Analisis Data