Tugas Metodologi Penelitian

Oleh:

Chesara Dylan / 01220100109

Pengertian Data

     Data adalah catatan atas kumpulan fakta. Data merupakan bentuk jamak dari datum, berasal

dari bahasa latin yang berarti “sesuatu yang diberikan”. Dalam penggunaan sehari-hari data

berarti suatu pernyataan yang diterima secara apa adanya. Pernyataan ini adalah hasil

pengukuran atau pengamatan suatu variabel yang bentuknya dapat berupa angka, kata-kata, atau

citra.

Dalam keilmuan (ilmiah), fakta dikumpulkan untuk menjadi data. Data kemudian diolah

sehingga dapat diutarakan secara jelas dan tepat sehingga dapat dimengerti oleh orang lain yang

tidak langsung mengalaminya sendiri, hal ini dinamakan deskripsi. Pemilahan banyak data sesuai

dengan persamaan atau perbedaan yang terkandung dinamakan klasifikasi.

Dalam pokok bahasan manajemen pengetahuan data dicirikan sebagai sesuatu yang bersifat

mentah dan tidak memiliki konteks. Dia sekedar ada dan tidak memiliki signifikansi makna di

luar keberadaannya itu. Dia bisa muncul dalam berbagai bentuk, terlepas dari apakah dia bisa

dimanfaatkan atau tidak.

Menurut berbagai sumber lain, data dapat juga didefinisikan sebagai berikut:

·           Menurut kamus bahasa inggris-indonesia, data berasal dari kata datum yang berarti fakta

·           Dari sudut pandang bisnis, data bisnis adalah deskripsi organisasi tentang sesuatu (resources)

dan kejadian (transactions)yang terjadi

·           Pengertian yang lain menyebutkan bahwa data adalah deskripsi dari suatu kejadian yang kita

hadapi

Intinya data itu adalah suatu fakta-fakta tertentu sehingga menghasilkan suatu kesimpulan dalam

menarik suatu keputusan

Pengertian Pengolahan Data

Pengolahan data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah, karena dengan

pengolahan data, data tersebut dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam memecahkan

masalah penelitian. Data mentah yang telah dikumpulkan perlu dipecah-pecahkan dalam

kelompok-kelompok, diadakan kategorisasi, dilakukan manipulasi serta diperas sedemikian rupa

sehingga data tersebut mempunyai makna untuk menjawab masalah dan bermanfaat untuk

menguji hipotesa atau pertanyaan penelitian.

Mengadakan manipulasi terhadap data mentah berarti mengubah data mentah tersebut dari

bentuk awalnya menjadi suatu bentuk yang dapat dengan mudah memperlihatkan hubungan-

hubungan antara fenomena. Beberapa tingkatan kegiatan perlu dilakukan, antara lain memeriksa

data mentah, sekali lagi, membuatnya dalam bentuk tabel yang berguna, baik secara manual

ataupun dengan menggunakan komputer.

Setelah data disusun dalam kelompok-kelompok serta hubungan-hubungan yang terjadi

dianalisa, perlu pula dibuat penafsiran-penafsiran terhadap hubungan antara fenomena yang

terjadi dan membandingkannya dengan fenomena-fenomena lain di luar penelitian tersebut.

Berdasarkan pengolahan data tersebut, perlu dianalisis dan dilakukan penarikan kesimpulan hasil

penelitian.

Pengolahan data secara sederhana diartikan sebagai proses mengartikan data-data lapangan

sesuai dengan tujuan, rancangan, dan sifat penelitian. Misalnya dalam rancangan penelitian

kuantitatif, maka angka-angka yang diperoleh melalui alat pengumpul data tersebut harus diolah

secara kuantitatif, baik melalui pengolahan statistik inferensial maupun statistik deskriptif. Lain

halnya dalam rancangan penelitian kualitatif, maka pengolahan data menggunakan teknik non

statitistik, mengingat data-data lapangan diperoleh dalam bentuk narasi atau kata-kata, bukan

angka-angka. Mengingat data lapangan disajikan dalam bentuk narasi kata-kata, maka

pengolahan datanya tidak bisa dikuantifikasikan. Perbedaan ini harus dipahami oleh peneliti atau

siapapun yang melakukan penelitian, sehingga penyajian data dan analisis kesimpulan penelitian

relevan dengan sifat atau jenis data dan prosedur pengolahan data yang akan digunakan. Di atas

dikatakan bahwa pengolahan data diartikan sebagai proses mengartikan data lapangan, yang

berarti supaya data lapangan yang diperoleh melalui alat pengumpul data dapat dimaknai, baik

secara kuantitatif maupun kualitatif, sehingga proses penarikan kesimpulan penelitian dapat

dilaksanakan. Dengan demikian, pengolahan data tersebut dalam kaitannya dengan praktek

pendidikan adalah sebagai upaya untuk memaknai data atau fakta menjadi makna.

Makna penelitian yang diperoleh dalam pengolahan data, tidak sampai menjawab pada

analisis “kemengapaan” tentang makna-makna yang diperoleh. Misalnya dalam

rancanganpenelitian kuantitatif, maka angka-angka yang diperoleh melalui alat pengumpul data

tersebut harus diolah secara kuantitatif, baik melalui pengolahan statistik inferensial maupun

statistik deskriptif.

Data mentah yang telah dikumpulkan oleh peneliti tidak akan ada gunanya, jika tidak diolah.

Pengolahan data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah, karena

dengan pengolahan data, data tersebut dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam

memecahkan masalah penelitian. Data mentah yang telah dikumpulkan perlu

dipecahpecahkan dalam kelompok-kelompok, diadakan kategorisasi, dilakukan manipulasi serta

2

diperas sedemikian rupa sehingga data tersebut mempunyai makna untuk menjawab

masalah dan bermanfaat untuk menguji hipotesa atau pertanyaan penelitian.

Mengadakan manipulasi terhadap data mentah berarti mengubah data mentah tersebut dari

bentuk awalnya menjadi suatu bentuk yang dapat dengan mudah memperlihatkan

hubungan-hubungan antara fenomena. Beberapa tingkatan kegiatan perlu dilakukan, antara

lain memeriksa data mentah, sekali lagi, membuatnya dalam bentuk tabel yang berguna,

baik secara manual ataupun dengan menggunakan komputer.

Setelah data disusun dalam kelompok-kelompok serta hubungan-hubungan yang terjadi

dianalisa, perlu pula dibuat penafsiran-penafsiran terhadap hubungan antara fenomena yang

terjadi dan membandingkannya dengan fenomena-fenomena lain di luar penelitian tersebut.

Berdasarkan pengolahan data tersebut, perlu dianalisis dan dilakukan penarikan kesimpulan

hasil penelitian.

Pengolahan data secara sederhana diartikan sebagai proses mengartikan data-data

lapangan sesuai dengan tujuan, rancangan, dan sifat penelitian. Misalnya dalam rancangan

penelitian kuantitatif, maka angka-angka yang diperoleh melalui alat pengumpul data

tersebut harus diolah secara kuantitatif, baik melalui pengolahan statistik inferensial maupun

statistik deskriptif. Lain halnya dalam rancangan penelitian kualitatif, maka pengolahan data

menggunakan teknik non statitistik, mengingat data-data lapangan diperoleh dalam bentuk

narasi atau kata-kata, bukan angka-angka. Mengingat data lapangan disajikan dalam bentuk

narasi kata-kata, maka pengolahan datanya tidak bisa dikuantifikasikan. Perbedaan ini harus

dipahami oleh peneliti atau siapapun yang melakukan penelitian, sehingga penyajian data

dan analisis kesimpulan penelitian relevan dengan sifat atau jenis data dan prosedur

pengolahan data yang akan digunakan.

Di atas dikatakan bahwa pengolahan data diartikan sebagai proses mengartikan data

lapangan, yang berarti supaya data lapangan yang diperoleh melalui alat pengumpul data

dapat dimaknai, baik secara kuantitatif maupun kualitatif, sehingga proses penarikan

kesimpulan penelitian dapat dilaksanakan. Dengan demikian, pengolahan data tersebut

dalam kaitannya dengan praktek pendidikan adalah sebagai upaya untuk memaknai data

atau fakta menjadi makna.

Makna penelitian yang diperoleh dalam pengolahan data, tidak sampai menjawab pada

analisis “kemengapaan” tentang makna-makna yang diperoleh. Misalnya dalam rancangan 3

penelitian kuantitatif, maka angka-angka yang diperoleh melalui alat pengumpul data

tersebut harus diolah secara kuantitatif, baik melalui pengolahan statistik inferensial maupun

statistik deskriptif.

2. Langkah-langkah Pengolahan Data

Dalam proses pengolahan data, ada sejumlah langkah-langkah ilmiah yang perlu dilakukan

untuk memudahkan proses pengolahan data. Dari beberapa referensi tentang metode

penelitian ilmiah, ada sejumlah langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam proses

pengolahan data, yaitu: (1) editing; (2) mengkode data atau kodefikasi data; dan (3)

membuat tabulasi.

a. Editing

Sebelum data diolah, data tersebut perlu diedit lebih dahulu. Dengan perkataan lain, data

atau keterangan yang telah dikumpulkan dalam buku catatan (record book), daftar

pertanyaan ataupun pada interview guide (pedoman wawancara) perlu dibaca sekali lagi dan

diperbaiki, jika di sana sini masih terdapat hal-hal yang salah atau yang masih meragukan.

Kerja memperbaiki kualitas data serta menghilangkan keragu-raguan data dinamakan

mengedit data.

Beberapa hal perlu diperhatikan dalam mengedit data, yaitu:

1) Apakah data sudah lengkap dan sempurna?

2) Apakah data sudah cukup jelas tulisannya untuk dapat 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 kosong. Peneliti harus

mengenal data yang kosong, apakah responden tidak mau menjawab, atau pertanyaanya

yang kurang dipahami responden. Dalam mengedit data, hal-hal di atas harus diperjelas,

dan jangan ada satupun pertanyaan ataupun pernyataan atau catatan yang kosong tidak

terjawab. Jawaban atau catatan yang kosong harus disempurnakan dalam mengedit data.4

Harus dilihat apakah catatan dapat dibaca atau tidak. Segala coret-coret harus diperjelas,

segala kata-kata atau kalimat sandi harus diperjelas, baik kalimat ataupun huruf serta angka.

Dalam mengedit, memperjelas catatan supaya dapat dibaca merupakan hal yang perlu

sekali dikerjakan untuk menghilangkan keragu-raguan kemudian.

Pekerjaan mengedit juga termasuk mengubah kependekan-kependekan yang dibuat

menjadi kata-kata atau kalimat yang penuh. Kependekan hanya dapat dimengerti oleh

peneliti atau pencatat data dan belum tentu dapat dimengerti oleh pembuat kode. Karena itu,

segala kalimat atau kata-kata yang dipendekkan, ataupun angka yang dipendekkan, perlu

diperjelas.

Mengedit juga berarti melihata apakah data konsisten atau tidak. Jika ditemukan data

tentang pendapatan dalam usaha tani, pendapatan di luar usaha tani yang tidak cocok

dengan total pendapatan, maka carilah penyebab kesalahan tersebut! Apakah ada

kesalahan dalam mencatat? Atau kesalahpahaman responden dalam menjawab pertanyaan?

Juga perlu dicek, apakah instruksi dalam daftar pertanyaan diikuti secara seksama oleh

responden atau tidak? Jika dalam jawaban sebenarnya diinginkan supaya berat dinyatakan

dalam kg, sedangkan data yang tercatat mempunyai unit gram, maka jawaban tersebut

harus diubah ke dalam unit yang dimintakan (kg). Jika dalam record book, kolom harus diisi

dengan unit rumpun, sedangkan tertulis dengan unit batang, maka jawaban harus diperbaiki

menjadi unit rumpun. Dengan perkataan lain, catatan atau jawaban harus dicek

uniformitasnya.

Dalam mengedit, juga perlu dicek pertanyaan-pertanyaan yang jawabannya tidak cocok. Jika

banyak jawaban pertanyaan yang tidak sesuai, maka daftar pertanyaan tersebut perlu

dikumpulkan, dan harus diklasifikasikan dalam satu kelompok. Jika hanya beberapa saja

yang tidak cocok, mak hal ini merupakan kesalahan peneliti dan perlu diperbaiki.

Perlu juga diperingatkan, jangan sekali-kali mengganti jawaban, angka, ataupun

pertanyaanpertanyaan dengan maksud membuat data tersebut sesuai, konsisten, dan cocok untuk

maksud tertentu. Menggantikan data orisinal demi mencocokkan dengan sesuatu keinginan

peneliti, berarti melanggal prinsip-prinsip kejujuran intelektual (intellectual honesty).

b. Kodefikasi Data

Data yang dikumpulkan dapat berupa angka, kalimat pendek atau panjang, ataupun hanya 5

“ya” atau “tidak”. Untuk memudahkan pengolahan, maka jawaban-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 per

bulan, 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 dengan

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 6

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.7

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

b) Kartu Tabulasi

Jika data ingin dioleh dengan cara manual, maka kode dapat dituliskan dalam kartu

tabulasi. Kode yang dimasukkan ke dalam kartu tabulasi sebelumnya, juga telah

disusun dalam buku kode. Buku kode untuk kartu tabulasi sama saja dengan buku

kode untuk coding sheet.

c) Membuat Tabulasi

Membuat tabulasi termasuk dalam kerja memproses data. Membuat tabulasi tidak

lain dari memasukkan data ke dalam tabel-tabel, dan mengatur angka-angka

sehingga dapat dihitung jumlah kasus dalam berbagai kategori.

Tabel terdiri dari kolom dan baris (jajar). Tabel yang sederhana mempunyai 4 bagian

penting, yaitu: (1) nomor dan judul tabel; (2) stub; (3) box head; dan (4) body (badan).

Nomor atau judul tabel terletak di bagian paling atas dari tabel. Judul harus jelas,

lengkap, sesuai dengan isi tabel dan tidak terlalu panjang. Isi tabel harus

menyatakan; apa, dimana, dan bagaimana dari hal-hal yang dinyatakan dalam tabel. 8

Stub adalah bagian paling kiri dari tabel, termasuk kepala kolom, tetapi tidak

termasuk jajar (baris) total. Dalam stub, terdapat keterangan-keterangan yang

menjelaskan secara terperinci tentang hal-hal dan gambaran yang terdapat pada tiap

kolom badan tabel (body). Body (badan tabel) terdiri atas kolom-kolom yang berisi

angka-angka.

Dalam pengolahan data, ada tiga jenis tabel yang sering digunakan, yaitu: (1) tabel

induk (master tabel); (2) tabel teks (text tabel); dan (3) tabel frekuensi. Tabel induk

adalah tabel yang berisi semua data yang tersedia secara terperinci. Tabel ini biasa

dibuat untuk melihat kategori data secara keseluruhan. Tabel teks adalah tabel yang

telah diringkaskan untuk suatu keperluan tertentu. Tabel ini biasanya diletakkan

dalam teks keterangan yang dibuat. Tabel frekuensi adalah tabel yang menyajikan

berapa kali sesuatu hal terjadi.

3. Pengertian Analisis Data

Analisa data adalah mengelompokkan, membuat suatu urutan, memanipulasi serta

menyingkatkan data sehingga mudah untuk dibaca. Step pertama dalam analisa adalah

membagi data atas kelompok atau kategori-kategori. Kategori tidak lain dari bagian-bagian.

Beberapa ciri dalam membuat kategori, adalah:

a. Kategori harus dibuat sesuai dengan masalah dan tujuan penelitian.

b. Kategori harus lengkap

c. Kategori harus bebas dan terpisah

d. Tiap kategori harus berasal dari satu kaidah klasifikasi

e. Tiap kategori harus dalam satu level.

Kategori harus sesuai dengan masalah penelitian, sehingga kategori tersebut dapat

mencapai tujuan penelitian dalam memecahkan masalah. Dengan demikian, analisa yang

dibuat akan sesuai dengan keinginan untuk memecahkan masalah. Kategori yang dibuat

juga harus dapat menguji hipotesa yang dirumuskan. 9

Kategori harus lengkap, yang berarti bahwa semua subjek atau responden harus termasuk

ke dalam kategori tersebut. Kategori juga harus bebas dan terpisah nyata. Tiap individu atau

objek harus termasuk dalam satu kategori saja. Peneliti harus dapat membuat variabel

sedemikian rupa sehingga tiap objek dapat dimasukkan dalam satu kategori, dan hanya satu

kategori saja.

E. Saran-saran Implementasi

1. Strategi Implementasi

Untuk mengimplementasikan konsep-konsep yang Anda pelajari dalam kegiatan

pembelajaran 1, sebaiknya melakukan hal-hal berikut:

a. Baca referensi lain, yang memberikan penjelaskan mengenai pengertian pengolahan

data dan maknanya bagi proses penarikan kesimpulan.

b. Carilah, angket yang telah disebarkan dan diisi oleh responden, kemudian olah data

data dari angket tersebut dengan berlandaskan pada langkah-langkah pengolahan

data yang dijelaskan dalam kegiatan pembelajaran 1.

2. Evaluasi Implementasi

Untuk mengetahui tingkat kebenaran dari konsep-konsep yang Anda terapkan, sebaiknya

Anda melakukan pembahasan dengan rekan sejawat, dan diskusikan mengenai hal-hal yang

dianggap sulit untuk dipahami. Solusi lainnya, Anda juga bisa juga membaca referensi

lainnya.

2.3 Jenis data

Data menurut jenisnya ada dua yaitu data kualitatif dan data kuantitatif sebagai berikut:

a. Data kualitatif

Data yang berhubungan dengan kategorisasi, karakteristik berwujud pertanyaan atau

berupa kata-kata. Contonya wanita itu cantik, pria itu tampan, baik, buruk, rumah itu

besar dan sebagainya. Data ini biasanya didapat dari wawancara yang bersifat subyektif

sebab data tersebut ditapsirkan lain oleh orang yang berbeda. Data kualitatif dapat

diangkakan dalam bentuk ordinal atau rangking.

b. Data kuantitatif

Data yang berwujud angka-angka. Contohnya ; yang diterima menjadi PNS 150 orang,

penghasilan klinik bersalin 1 milyar/ bulan. Data ini diperoleh dari pengukuran langsung

maupun dari angka-angka yang diperoleh dengan mengubah data kualitatif menjadi data

kuantitatif. Data kuantitatif bersifat objektif dan bisa ditafsirkan oleh semua orang.

 

Dalam linguistik, analisa atau analisis adalah kajian yang dilaksanakan terhadap sebuah bahasa

guna meneliti struktur bahasa tersebut secara mendalam. Analisis data kuantitatif adalah

pengolahan data dengan kaidah-kaidah matematik terhadap data angka atau numeric. Angka

dapat merupakan representasi dari suatu kuantita maupun angka sebagai hasil konversi dari suatu

kualita, yakni data kualitatif yang dikuantifikasikan.

Jika yang dianalisis adalah data kuantitatif murni (tinggi, berat, luas, umur, jumlah penduduk,

dan sejenisnya) maka analisis menjadi lebih mungkin dilakukan dengan tepat, karena data sudah

merupakan substansinya sendiri. Namun jika data kuantitatif yang berasal dari konversi data

kualitatif (sikap yang diskalakan, motivasi, opini orang, dan sejenisnya), maka analisisnya

menjadi rumit karena kita harus memperhitungkan validitas konversinya.

Meskipun demikian dari sudut pandang analisis data kuantitatif, bila data sudah merupakan

angka, maka tidak lagi dipersoalkan asal angka tersebut. Selanjutnya teknik-teknik statistik dapat

digunakan.

A. Tujuan Analisis Data Kuantitatif

Analisis data dimaksudkan untuk memahami apa yang terdapat di balik semua data

tersebut, mengelompokannya, meringkasnya menjadi suatu yang kompak dan mudah

dimengerti, serta menemukan pola umum yang timbul dari data tersebut.

Dalam analisis data kuantitatif, apa yang dimaksud dengan mudah dimengerti dan pola

umum itu terwakili dalam bentuk simbol-simbol statistik, yang dikenal dengan istilah

notasi, variasi, dan koefisien. Seperti rata-rata ( u = miu), jumlah (E = sigma), taraf

signifikansi (a = alpha), koefisien korelasi (p = rho), dan sebagainya.

B. Langkah-langkah Analisis Data

Setelah data terkumpul dari hasil pengumpulan data, perlu segera digarap oleh staf

peneliti, khususnya yang bertugas mengolah data. Di dalam buku-buku lain sering

disebut pengolahan data, ada yang menyebut data preparation, ada pula data analisis.

Secara garis besar, pekerjaan analisis meliputi 3 langkah, yaitu:

o Persiapan.

o Tabulasi.

o Penerapan data sesuai dengan pendekatan penelitian.

Persiapan

Kegiatan dalam langkah persiapan ini antara lain :

o Mengecek nama dan kelengkapan identitas pengisi.

o Mengecek kelengkapan data, artinya memeriksa isi instrumen pengumpulan data.

o Mengecek macam isian data. Jika di dalam instrumen termuat sebuah atau

beberapa item yang diisi “tidak tahu” atau isian lain bukan yang dikehendaki

peneliti, padahal isian yang diharapkan tersebut merupakan variabel pokok, maka

item tersebut perlu didrop. Contoh : Sebagian dari peneliti kita dimaksudkan

untuk melihat hubungan antara pendidikan orang tua dengan prestasi belajar

murid. Setelah angket kembali dan isiannya kita cek, beberapa murid mengisi

tidak tahu pendidikan orang tuanya, sebagian jawabannya meragukan dan

sebagian lagi dikosongkan. Dalam keadaan ini maka maksud mencari hubungan

pendidikan orang tua dengan prestasi belajar lebih baik diurungkan saja, dalam

arti itemnya didrop dan dihilangkan dari analisis.

Apa yang dilakukan dalam langkah persiapan ini adalah memilih atau menyortir data

sedemikian rupa sehingga hanya data yang terpakai saja yang tinggal. Langkah persiapan

bermaksud merapikan data agar bersih, rapi dan tinggal mengadakan pengolahan lanjutan

atau menganalisis.

Tabulasi

Yang termasuk ke dalam kegiatan tabulasi antara lain :

g. Memberikan skor (scoring) terhadap item-item yang perlu diberi skor. Misalnya

tes, angket berbentuk pilihan ganda, rating scale, dan sebagainya.

h. Memberikan kode-kode terhadap item-item yang perlu diberi skor. Misal

i. Jenis kelamin

Laki-laki diberi kode 1.

Perempuan diberi kode 0.

ii. Tingkat pendidikan

SD diberi kode 1.

SMP diberi kode 2.

SMA diberi kode 3.

Perguruan tinggi diberi kode 4.

i. Mengubah jenis data, disesuaikan dan dimodifikasi dengan teknik analisis yang

akan digunakan. Misalnya :

Data interval diubah menjadi data ordinal dengan membuat tingkatan.

Data ordinal atau data interval diubah menjadi data diskrit.

j. Memberikan kode (coding) dalam hubungan dalam pengolahan data jika akan

menggunakan komputer.

Pengolahan data kuantitatif dilakukan melalui tahap-tahap berikut ini.

a. Editing

b. Koding

c. Tabulasi Data

d. Analisis Data

e. Interpretasi Data

a. Editing

Pada tahapan ini, data yang telah terkumpul melalui daftar

pertanyaan (kuesioner) ataupun pada wawancara perlu dibaca

kembali untuk melihat apakah ada hal-hal yang masih meragukan dari

jawaban responden. Jadi, editing bertujuan untuk memperbaiki

kualitas data dan menghilangkan keraguan data.

Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam pengeditan data antara lain

sebagai berikut.

1) Kelengkapan dan kesempurnaan data. Semua pertanyaan yang

diajukan dalam kuesioner harus terjawab semua dan jangan ada yang

kosong.

2) Kejelasan tulisan. Tulisan pengumpul data yang tertera dalam

kuesioner harus dapat dibaca.

3) Kejelasan makna jawaban. Pengumpul data harus menuliskan

jawaban ke dalam kalimat-kalimat yang sempurna dan jelas.

4) Konsistensi data. Data harus memerhatikan konsistensi jawaban

yang diberikan responden.

5) Keseragaman satuan yang digunakan dalam data (uniformitas data).

Ini dimaksudkan untuk menghindari kesalahan-kesalahan dalam

pengolahan dan analisis data. Misalnya penggunaan satuan kilogram

dalam pengukuran berat. Apabila dalam kuesioner tertulis satuan

berat lainnya, maka harus diseragamkan terlebih dahulu sebelum

masuk dalam proses analisis.

6) Kesesuaian jawaban. Jawaban yang diberikan responden harus

bersangkut paut dengan pertanyaan dan persoalan yang diteliti.

b. Koding

Setelah tahap editing selesai, maka data-data yang berupa jawaban-

jawaban responden perlu diberi kode untuk memudahkan dalam

menganalisis data. Hal ini sangat penting artinya, apalagi jika proses

pengolahan data dilakukan dengan menggunakan bantuan komputer.

Pemberian kode pada data dapat dilakukan dengan melihat jawaban

dari jenis pertanyaan yang diajukan dalam kuesioner.

Pengkodean data dapat dibedakan atas beberapa hal berikut ini.

1) Pengkodean terhadap Jawaban yang Berupa Angka

Contoh pemberian kode untuk jawaban yang berupa angka.

Apabila jawaban berupa angka tersebut terdapat dalam bentuk

interval, maka perlu pengkodean sendiri. Perhatikan contoh berikut

ini.

2) Pengkodean terhadap Jawaban dari Pertanyaan Tertutup

a) Pertanyaan untuk mengetahui pendapat responden

b) Pertanyaan dengan jawaban bertingkat

3) Pengkodean terhadap Jawaban dari Pertanyaan Semi

Terbuka

Perhatikan contoh pengkodean berikut ini.

4) Pengkodean terhadap Jawaban dari Pertanyaan Terbuka

Untuk jenis ini, sebelum melakukan pengkodean, peneliti harus

membuat kategorisasi atas jawaban-jawaban dari pertanyaan terbuka

ini karena variasi jawaban yang diperoleh barangkali cukup banyak.

Untuk membuat kategori jawaban harus memerhatikan beberapa hal,

yaitu sebagai berikut.

a) Perbedaan kategori jawaban harus tegas, agar tidak tumpang

tindih antara jawaban yang satu dengan jawaban yang lainnya.

b) Jika terdapat jawaban yang tidak sesuai dengan kategori yang

sudah disusun, maka jawaban tersebut dikelompokkan dalam ‘lain-

lain’. Namun persentase jawaban untuk ‘lain-lain’ harus kecil, karena

jika terlampau tinggi banyak informasi yang terbuang.

Mari kita perhatikan bersama contoh pengkodean berikut ini.

Bagaimanakah tanggapan Anda tentang tayangan sinetron

bertemakan percintaan remaja di televisi swasta di Indonesia?

a. Sangat baik, karena kita sedang butuh hiburan seperti itu.

b. Cukup baik.

c. Kurang baik, karena tidak layak ditonton anak-anak di bawah umur.

d. Tidak tahu.

e. Dibanding tahun lalu, sinetron seperti itu tahun ini sedikit

meningkat.

f. Sinetron seperti itu terlalu sedikit, sehingga membosankan.

g. Perlu penambahan jumlah jam tayang untuk sinetron seperti itu.

h. Tidak memberi jawaban.

Bentuk pengkodean berdasarkan kategori jawaban yang telah dibuat

adalah sebagai berikut.

Setelah seluruh data responden dalam daftar pertanyaan diberi kode,

maka langkah berikutnya adalah menyusun buku kode. Buku kode ini

sebagai pedoman untuk memindahkan kode jawaban reponden dalam

kuesioner ke lembaran kode, yang kemudian juga akan berguna

sebagai pedoman peneliti dalam mengidentifikasikan variable

penelitian yang akan digunakan dalam analisis data (membaca

tabulasi data).

c. Tabulasi Data

Tabulasi data merupakan proses pengolahan data yang dilakukan

dengan cara memasukkan data ke dalam tabel. Atau dapat dikatakan

bahwa tabulasi data adalah penyajian data dalam bentuk tabel atau

daftar untuk memudahkan dalam pengamatan dan evaluasi. Hasil

tabulasi data ini dapat menjadi gambaran tentang hasil penelitian,

karena data-data yang diperoleh dari lapangan sudah tersusun dan

terangkum dalam tabel-tabel yang mudah dipahami maknanya.

Selanjutnya peneliti bertugas untuk memberi penjelasan atau

keterangan dengan menggunakan kalimat atas data-data yang telah

diperoleh.

Tabulasi data dapat dilakukan melalui cara tabulasi langsung dan

lembaran kode.

1) Tabulasi Langsung

Maksudnya data langsung ditabulasi dari kuesioner ke dalam tabel

yang sudah dipersiapkan tanpa perantara lainnya. Cara ini biasanya

dilakukan untuk data yang jumlah responden dan variabelnya sedikit.

Tabel 5.1 Frekuensi Kunjungan Siswa SMA Kelas XII ke Perpustakaan

dalam Seminggu Terakhir

2) Lembaran Kode (Code Sheet)

Lembaran kode dapat dikerjakan dengan menggunakan fasilitas

komputer. Biasanya penabulasian dengan cara ini hanya efisien

apabila variabel dan responden yang diteliti sangat banyak.

Jenis tabel yang umumnya dibuat dalam tabulasi data adalah tabel

frekuensi dan tabel silang.

1) Tabel Frekuensi

Tabel frekuensi adalah tabel yang menyajikan berapa kali sesuatu hal

terjadi. Tabel ini dapat dibedakan atas table frekuensi relatif, yaitu

tabel frekuensi yang berisi persentase, dan tabel frekuensi kumulatif,

yaitu table frekuensi yang berisi angka kumulatif.

Contoh tabel frekuensi.

Tabel 5.2 Jenis Kelamin Responden

2) Tabel Silang

Tabel silang dibuat dengan cara memecah lebih lanjut setiap kesatuan

dari setiap kategori menjadi dua atau lebih subkesatuan. Kegunaan

pembuatan tabel silang antara lain sebagai berikut.

a) Menganalisis hubungan-hubungan antarvariabel yang terjadi.

b) Melihat bagaimana dua atau beberapa variabel berhubungan.

c) Mengatur data untuk keperluan analisis statistik.

d) Mengontrol variabel tertentu sehingga dapat dianalisis tentang ada

tidaknya hubungan tertentu.

e) Memeriksa kesalahan-kesalahan dalam kode ataupun jawaban dari

daftar pertanyaan.

Contoh tabel silang.

Tabel 5.3 Frekuensi Kunjungan Siswa SMA Kelas XII ke Perpustakaan

Selama Seminggu Terakhir Berdasarkan Jenis Kelamin

d. Analisis Data

Pada dasarnya, pengolahan data dalam penelitian sosial tidak lepas

dari penggunaan metode statistik tertentu. Statistik sangat berperan

dalam penelitian, baik dalam penyusunan, perumusan hipotesis,

pengembangan alat dan instrument penelitian, penyusunan

rancangan penelitian, penentuan sampel, maupun dalam analisis data.

Kegunaan statistik dalam penelitian adalah sebagai berikut.

1) Alat untuk mengetahui hubungan kausalitas antara dua atau lebih

variabel, sehingga dapat diketahui apakah suatu hubungan benar-

benar terkait dalam kausalitas atau tidak.

2) Memberikan teknik-tenik sederhana dalam mengklasifikasikan data

dan menyajikan data secara lebih mudah sehingga bisa dimengerti

dengan lebih mudah pula.

3) Membantu peneliti dalam menyimpulkan suatu perbedaan yang

diperoleh apakah benar-benar berbeda secara signifikan.

4) Secara teknik dapat digunakan untuk menguji hipotesis, sehingga

bisa menolong peneliti dalam mengambil keputusan apakah menerima

atau menolak suatu hipotesis.

5) Meningkatkan kecermatan peneliti dalam mengambil keputusan

terhadap kesimpulan-kesimpulan yang akan ditarik.

6) Memungkinkan penelitian untuk melakukan kegiatan ilmiah secara

lebih ekonomis.

Pengolahan data secara statistik pada dasarnya suatu cara mengolah

data kuantitatif sederhana, sehingga data penelitian tersebut

mempunyai arti. Pengolahan data melalui teknik statistik dapat

dilakukan dengan berbagai cara, di antaranya adalah distribusi

frekuensi dan ukuran pemusatan.

1) Distribusi Frekuensi

Data-data hasil penelitian yang diperoleh di lapangan harus disusun

atau diatur lebih lanjut agar mudah dipahami oleh para pembaca dan

pihak-pihak yang berkepentingan atau berhubungan dengan

permasalahan yang diteliti. Misalnya dengan membuat distribusi

frekuensi.

Contoh: kita memperoleh data mengenai nilai ulangan harian

Sosiologi untuk 25 siswa adalah sebagai berikut.

Data tersebut susunannya masih belum beraturan, sehingga sulit

untuk dipahami. Agar data tersebut bisa dipahami, maka perlu

disusun secara berurutan menurut distribusi frekuensinya. Setelah

diurutkan, data tersebut seperti terlihat pada tabel distribusi

frekuensi berikut ini.

Tabel 5.4 Distribusi Frekuensi

Nilai Ulangan Harian Sosiologi 25 Siswa

Setelah dilakukan distribusi frekuensi, kemudian disusun dan

disajikan ke dalam distribusi relatif (distribusi persentase).

Tabel 5.5 Distribusi Frekuensi Mutlak dan Relatif

Nilai Ulangan Harian Sosiologi (N=25)

Setelah diketahui frekuensi mutlak dan frekuensi relatif, dapat

disertakan frekuensi kumulatifnya masing-masing. Frekuensi

kumulatif adalah jumlah frekuensi dari kategori data tertentu

ditambah dengan jumlah frekuensi kategorikategori data sebelumnya.

Tabel 5.6 Distribusi Frekuensi Mutlak, Relatif, dan Kumulatif

Nilai Ulangan Harian Sosiologi (N=25)

2) Ukuran Pemusatan (Tendensi Sentral)

Penyusunan dan penyajian data mentah yang berbentuk distribusi

frekuensi hanya memberikan gambaran umum. Untuk mendapat ciri

khas dalam sebuah nilai bilangan, peneliti dapat menggunakan

ukuran pemusatan yang terdiri atas modus, median, dan mean.

a) Modus

Modus adalah ukuran pemusatan yang menunjukkan frekuensi

terbesar pada suatu perangkat data. Data yang berskala nominal

hanya bisa dianalisis dengan menggunakan modus. Adapun cara

untuk menentukan modus adalah dengan mengurutkan atau

menyusun data ke dalam tabel distribusi frekuensi, kemudian kita cari

nilai yang paling tinggi frekuensinya.

b) Median

Median adalah titik tengah yang membagi seluruh bilangan (data)

menjadi dua bagian yang sama besar.

c) Mean (Rata-Rata Hitung)

Mean atau rata-rata hitung adalah nilai bilangan yang berasal dari

jumlah keseluruhan nilai bilangan dibagi dengan banyaknya unit atau

bilangan.

e. Interpretasi Data

Setelah data yang terkumpul dianalisis dengan teknik statistik

hasilnya harus diinterprestasikan atau ditafsirkan agar kesimpulan-

kesimpulan penting mudah ditangkap oleh pembaca. Interpretasi

merupakan penjelasan terperinci tentang arti sebenarnya dari materi

yang dipaparkan, selain itu juga dapat memberikan arti yang lebih

luas dari penemuan penelitian.

Interpretasi memiliki dua aspek, yaitu sebagai berikut.

1) Untuk menegakkan keseimbangan suatu penelitian, maksudnya

menghubungkan hasil suatu penelitian dengan penemuan penelitian

lainnya.

2) Untuk membuat atau menghasilkan suatu konsep yang bersifat

menjelaskan.

Kedudukan interpretasi dalam rangkaian proses analisis data

penelitian sangat penting. Oleh karena itu, interpretasi harus

dilakukan dengan hati-hati, sebab kualitas analisis sangat tergantung dari

kualitas interpretasi yang dibuat peneliti terhadap data.

Reliabilitas adalah konsistensi dari serangkaian pengukuran atau serangkaian alat ukur. Hal

tersebut bisa berupa pengukuran dari alat ukur yang sama (tes dengan tes ulang) akan

memberikan hasil yang sama, atau untuk pengukuran yang lebih subjektif,

apakah dua orang penilai memberikan skor yang mirip (reliabilitas antar penilai).

Jenis-jenis reliabilitas

Reliabilitas stabil (stability reliability)

Mengacu pada waktu. Untuk menentukan stabilitas, tes dilakukan ulang terhadap variabel yang

sama di waktu yang berlainan. Hasil pengujian tersebut akan dibandingkaan dan berkorelasi

dengan pengujian awal untuk memberikan stabilitas.

Reliabilitas terwakili (representative reliability)

Mengacu pada keterandalan masing-masing grup. Menguji apakah penyampaian indikator sama

jawabannya saat diterapkan ke kelompok yang berbeda-beda.

Reliabilitas seimbang (equivalence reliability)

Menerapkan banyak indikator yang dapat dioperasionalisasikan ke semua konsepsi pengukuran.

Kesetaraan keandalan akan menggunakan dua instrumen untuk mengukur konsep yang sama

pada tingkat kesulitan yang sama. Reliabilitas atau tidaknya pengujian akan ditentukan dari

hubungan dua skor instrumen, atau lebih dikenal dengan hubungan antara variabel

bebas (independen variable) dengan variabel terikat (dependen variable).

Generalisasi dan Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis dan interpretasi data, peneliti dapat

membuat generalisasi dan kesimpulan dari hasil penelitian.

Generalisasi dapat disebut sebagai suatu hal yang berkaitan dengan

pembentukan gagasan atau simpulan umum dari suatu kejadian, hal,

dan sebagainya. Dalam penelitian, generalisasi harus mempunyai

kaitan dengan teori yang mendasari penelitian. Generalisasi ini

kemudian diikuti oleh proses penarikan kesimpulan dari hasil

penelitian.