Analisis Data?

Dalam penelitian analisis data merupakan kegiatan setelah seluruh data terkumpul,dan di kelompokkan berdasarkan variabel dan jenis responden.Teknik analisis data dalam penelitian menggunakan statistik. Statistik yamg biasanya di gunakan untuk menganalisis data ada dua macam yaitu, Statistik deskriptif dan Statistik Inferensial.

Setelah Analisis data selesai dilakukan maka di lakukannya validitas dan reabiliitas penelitian.dan data yang di peroleh akan valid,reliabel dan obyektif. Validitas merupakan derajat ketepatan antara data yang terjadi pada obyek penelitian dengan daya yang dapat di laporkan oleh peneliti.dalam hal Reliabilitas Susan stainback (1988), menyatakan bahwa reabilitas berkenaan dengan data konsistensi dan stabilitas data atau temuan.

 

  1. PENGERTIAN DAN KEGUNAAN

a)    Analisis Data

Kata analysis berasal dari bahasa Greek (Yunani), terdiri dari kata “ana” dan “lysis“. Ana artinya atas (above), lysis artinya memecahkan atau menghancurkan. Secara difinitif ialah: ”Analysis is a process of resolving data into its constituent components to reveal its characteristic elements and structure” Ian Dey (1995: 30). Agar data bisa dianalisis maka data tersebut harus dipecah dahulu menjadi bagian-bagian kecil (menurut element atau struktur), kemudian menggabungkannya bersama untuk memperoleh pemahaman yang baru. Analisa data merupakan proses paling vital dalam sebuah penelitian. Hal ini berdasarkan argumentasi bahwa dalam analisa inilah data yang diperoleh peneliti bisa diterjemahkan menjadi hasil yang sesuai dengan kaidah ilmiah. Maka dari itu, perlu kerja keras, daya kreatifitas dan kemampuan intelektual yang tinggi agar mendapat hasil yang memuaskan. Analisis data berasal dari hasil pengumpulan data. Sebab data yang telah terkumpul, bila tidak dianalisis hanya menjadi barang yang tidak bermakna, tidak berarti, menjadi data yang mati, data yang tidak berbunyi. Oleh karena itu, analisis data di sini berfungsi untuk mamberi arti, makna dan nilai yang terkandung dalam data itu (M. Kasiram, 2006: 274).

Analisis data disebut juga pengolahan data dan penafsiran data. Analisi data adalah rangkaian kegiatan penelaahan, pengelompokan, sistematisasi, penafsiran dan verivikasi data agar sebuah fenomena memiliki nilai social, akademis dan ilmiah. Kegiatan dalam analisis data adalah : mengelompokan data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dan seluruh responden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis, langkah terakhir tidak dilakukan. Tujuan analisa menurut Sofian Effendi dalam bukunya Metode Penelitian Survai (1987 : 231) adalah menyederhanakan data dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasi. Dalam penelitian strukturalistik, data yang berupa kualitatif (kata-kata) dikuantifikasikan terlebih dahulu kemudian dianalisis secara statistikan bertujuan untuk menjelaskan fenomena, menguji hipotesis kerja dan mengangkat sebagai temuan berupa verifikasi terhadap teori lama dan teori baru. Sedangkan dalam penelitian naturalistik data bisa berupa kata-kata maupun angka. Data yang bersifat kuantitatif (angka) tidak perlu dikualitatifkan terlebih dahulu dan tidak menguji hipotesis/teori, melainkan untuk mendukung pemahaman yang dilakukan oleh data kualitatif dan menghasilkan teori baru

Menurut beberapa ahli, analisis data dapat didefinisikan sebagai berikut:

  1. Menurut Patton (1980), analisis data adalah proses mengatur ukuran data, mengorganisasikannya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar.
  2. Menurut Bogdan dan taylor (1975), analisis data adalah proses yang merinci usaha formal untuk menemukan tema dan merumuskan hipotesis (ide) seperti yang disarankan oleh data dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan pada tema dan hipotesis itu.
  3. Menurut Lexy J. Moleong (2000), analisis data adalah proses mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam pola, kategori, dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang disarankan oleh data

 

b)   Validitas dan Reliabilitas Data

Uji keabsahan data dalam penelitian, sering hanya ditekankan pada uji validitas dan reliabilitas. Dalam penelitian kuantitatif, kriteria utama terhadap data hasil penelitian adalah, valid, reliabel, dan obyektif. Validitas merupakan derajat ketepatan antara data yang terjadi pada obyek penelitian dengan daya yang dapatdilaporkan oleh peneliti. Dengan demikian data yang valid adlah data “ yang tidak berbeda” antara data yang dilaporkan oleh peneliti dengan data yang sesunguhnya terjadi pada obyek penelitian. Kalau dalam obyek penelitian terdapat warna merah, maka peneliti akan melaporkan warna merah. Kalau dalam obyek penelitian pegawai bekerja dengan keras, maka peneliti melaporkan bahwa pegawai bekerja dengan keras. Bila peneliti membuat laporan yang tidak sesuai dengan apa yang terjadi pada obyek, maka data tersebut dapat dinyatakan tidak valid.

Terdapat dua macam validitas penelitian, yaitu validitas internal dan validitas eksternal. Validitas internal berkenaan dengan derajad akurasi desain penelitian dengan hasil yang dicapai. Kalau dalam desain penelitian dirancang untuk meneliti etos kerja pegawai, maka data yang diperoleh seharusnya adalah data yang akurat tentang etos kerja pegawai. Penelitian menjadi tidak valid, apabila yang ditemukan adalah motivasi kerja pegawai.

Validitas eksternal berkenaan dengan derajad akurasi apakah hasil penelitian dapat digeneralisasikan atau diterapkan pada populasi dimana sampel tersebut diambil. Bila sampel penelitian representatif, instrumen penelitian valid dan reliabel, cara mengumpulkan dan analisis data benar, maka penelitian akan memiliki validitas eksternal yang tinggi.

Dalam hal reabilitas, Susan Stainback (1998) menyatakan bahwa “ reability is often defined as the consistency and stability of data or findings. From a positivistic perspective, reability tipically is considered to be synonymous with the consistency of data by observations made by different  researchers (e.g interrater reability), by the same researcher at different times (e.g  test retest), or by splitting a data set in two parts (split half)” reabilitas berkenaan dengan derajad konsistensi dan stabilitas data atau temuan. Dalam pandangan positivistik (kuantitatif), suatu data dinyatakan reliabel apabila dua atau lebih peneliti dalam obyek yang sama menghasilkan data yang sama, atau peneliti sama dalam waktu berbeda menghasilkan data yang sama, atau sekelompok data bila dipecah menjadi dua menunjukkan data yang tidak berbeda.

Obyektivitas berkenaan dengan :derajad kesepakatan” atau “interpersonal agreement” antar banyak orang terhadap suatu data. Bila dari 100 orang, terdapat 99 orang menyatakan bahwa terdapat warna merah dalam obyek penelitian itu, sedangkan yang satu orang menyatakan warna lain, maka data tersebut adalah data yang obyektif. Obyektif disini lawannya subyektif. Data yang obyektif akan cenderung valid, walaupun belum tentu valid. Dapat terjadi suatu data disepakati  banyak orang belum tentu valid, tetapi yang disepakati sedikit orang malah lebih valid.

Dalam penelitian kuantitatif, untuk mendapatkan data yang valid, reliabel dan obyektif, maka penelitian dilakukan dengan menggunakan instrumen yang valid dan reliabel, dilakukan pda sampel yang mendekati jumlah populasi dan pengumpulan serta analisis data dilakukan dengan cara yang benar. Dalam penelitian kuantitatif, untuk mendapatkan data yang valid dan reliabel yang diuji validitas dan reliabilitasnya adalah instrumen penelitiannya, sedangkan dalam penelitian kualitatif yang diuji adalah datanya. Oleh karena itu Susan Stainback (1988) menyatakan bahwa penelitian kuantitatif lebih menekankan pada aspek reliabilitas, sedangkan penelitian kualitatif lebih pada aspek validitas. Dalam penelitian kualitatif, temuan atau data dapat dinyatakan valid apabila tidak ada perbedaan antara yang dilaporkan peneliti dengan apa yang sesungguhnya terjadi pada obyek yang diteliti. Tetapi perlu diketahui bahwa kebenaran realitas data menurut penelitian kualitatif tiak bersifat tunggal, tetapi jamak dan tergantung pada konstruksi manusia, dibentuk dalam diri seorang sebagai hasil proses mental tiap individu dengan berbagai latr belakangnya.

Pengertian reliabilitas dalam penelitian kuantitatif, sanagat berbeda dengan reliabilitas dalam penelitian kuslitstif. Hal ini terjadi karena terdapat perbedaan paradigma dalam melihat realitas. Menurut penelitian kualitatif, suatu realitas itu bersifat majemuk/ganda, dinamid/selalu berubah,  sehingga tidak ada yang konsisten, dan berulang seperti semula. Heraclites dalam nasution (1988) menyatakan bahwa “ kita tidak bisa dua kali masuk sungai yang sama” air mengalir terus, waktu terus berubah,  situasi senantiasa sosial.  Dengan demikian tidak ada suatu data yang tepat/konsisten/stabil.

 

  1. LANGKAH-LANGKAH DALAM ANALISIS DATA

Secara garis besar analisis data meliputi 3 langkah yaitu:

a)   Persiapan.

Kegiatan dalam langkah persiapan ini antara lain:

  1. Mengecek nama dan kelengkapan identitas pengisi. Apalagi, instrumennya anonim, perlu sekali dicek sejauh mana atau identitas apa saja yang sangat diperlukan  bagi pengolahan data lebih lanjut.
  2. Mengecek kelengkapan data, artinya memeriksa isis instrumen pengumpulan data (termasuk kelengkapan lembaran instrumen barangkali ada yang terlepas atau sobek).

Apabila ada kekurangan isi atau halaman, maka perlu dikembalikan. Bagi instrumen yang anonim dan tidak mungkin dikembalikan kepada pengisi akan merepotkan karena menyebabkan kekurangan responden. Untuk memperoleh responden yang cukup,  peneliti mengumpulkan data lagi dengan mencari responden baru yang masih dalam wilayah populasi.

  1. Mengecek macam isian data. Jika 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 perlu didrop.

Dalam langkah persiapan ini adalah memilih/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. Bagi peneliti yang tidak berkecipung dalam dunia pendidikan dapat menggunakan penjelasan sebagai contoh dan kasus atau variabelnya dapat diganti sesuai dengan judul atau masalah penelitiannya.

 

b)   Tabulasi

G.E.R. Burroughas mengemukakan klasifikasi analidi data sebagai berikut:

1)   Tabulasi data (the tabulation of the data).

2)   Penyimpulan data (the summarizing of the data).

3)   Analisis data untuk tujuan testing hipotesis.

4)   Analisis data untuk tujuan penarikan kesimpulan.

Termasuk kedalam kegiatan tabulasi ini antar lain:

1)   Memberikan skor (scoring) terhadap item-item yang perlu diberi skor. Misalnya tes, angket bentuk pilihan ganda, rating scale, dan sebagainya.

2)   Memberikan kode terhadap item-item yang tidak diberi skor.

  1. Jenis kelamin:

–          laki-laki diberi kode 1.

–          Perempuan diberi kode 0.

  1. Tingkat pendidikan

–          Sekolah dasar diberi kode 1.

–          Sekolah menengah pertama diberi kode 2.

–          Sekolah menengah atas diberi kode 3.

–          Perguruan tinggi diberi kode 4.

  1. Banyaknya penataran yang pernah diikuti dikelompokkan dan diberi kode atas:

–          Mengikuti lebih dari 10 kali, diberi kode 1.

–          Mengikuti antara 1-9 kali, diberi kode 2.

–          Tidak pernah mengikuti penataram diberi kode 0.

3)   Mengubah jenis data, disesuaikan atau dimodifikasikan dengan teknik analisis yang digunakan.

Misalnya:

–          Data interval diubah menjadi dua data ordinal dengan membuat tingkatan.

–          Data ordinal atau data interval diubah menjadi data diskrit.

4)   Memberikan kode (coding) dalam hubungan dengan pengolahan data jika akan menggunakan komputer. Dalam hal ini pengolah data memberikan kode pada semua variabel, kemudian mencoba menentukan tempatnya didalam coding sheet (coding form), dalam beberapa baris ke beberapa. Apabila akan dilanjutkan, sampai kepada petunjuk penempatan setiap varaibel pada kartu kolom (punc cord).

 

c)    Penerapan Data Sesuai Dengan Pendekata Penelitian.

Maksud rumusam ini adalah pengolahan data yang diperoleh dengan menggunakan rumus-rumus atau aturan-aturan yang ada, sesuai dengan pendekatan penelitian atau desain yang diambil. Untuk mempermudah cara mengikuti uraian pengolahan data, akan disajikan dengan sistematika yang telah disajikan dengan sistematika yang telah dikemukakan. Ada 4 jenis problematika atau permasalahan yang telah diajukan:

  1. Problema untuk mengetahui status dan mendeskripsikan fenomena.
  2. Problema komparasi, yitu proiblema yang bertujuan untuk membandingkan dua fenomena atau lebih.
  3. Problema untuk mencari hubungan antara dua fenomena yang kedudukannya sejajar (bukan merupakan sebab akibat).
  4. Problema untuk melihat pengaruh sesuatu treatment atau ingin melihat hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat.

Data yang diterapkan dalam perhitungan adalah data yang disesuaikan dengan jenis data, yakni diskrit, ordinal, interval, dan ratio. Pemilihan terhadap rumus yang digunakan kedang disesuaikan dengan jenis data, tetapi ada kalanya peneliti menentukan pendekatan/rumus, kemudian data yang ada diubah, disesuaikan dengan rumus yang sudah dipilih.

 

  1. ANALISIS DATA DALAM PENELITIAN KUALITATIF

Analisis adalah proses menyusun data agar dapat ditafsirkan. Menyusun data berarti menggolongkannya dalam pola, tema atau kateori. Melakukan analisis adalah pakerjaan yang sulit, memerlukan kerja keras. Analisis memerlukan daya kreatif serta kemampuan intelektual tinggi, sehinggatiap peneliti harusmencari sendiri metode yang dirasanya sama dengan sifat penelitinya. Tugas peneliti adalah mengadakan analisis tentang datayang diperolehnya agar diketahiu maknanya. Namun ada kemungkinan peneliti tidak dapat menemukan implikasi penelitiannya karena masih terlampau dekat dan masih terlampau terlibat dalam kerja lapangan.

Dalam penelitian biasanya banyak dilakukan cara berfikir konvergen, yakni mengikuti prosedur atau jalan pikiran tertentu. Namun untuk mengadakan interpretasi diperlukan cara berpikir yang lain, yaitu yang divergen, yang kreatif, jadi mengandung spekulasi dan risiko. Interpretasi sebenarnya bukan hanya dilakukan pada taraf akhir, melainkan telah dilakukan sepanjang penelitian.

Analisis data kualitatif terdiri atas kata-kata bukan angka-angka. Kata-kata sering hanya mengandung makna dalam konteks kata itu diginakan. Angka-anhka tidak ambigus seperti kata-kata dan lebih mudah diolah. Banyak peneliti lebih senang menggunakan angka-angka atau mengunah pernyataan dalam bentuk angak-angka. Dengan mengubahnya menjadi angka-angka, perhatian beralih dari isi dan makna kebidang hitung-menghitung. Dalam penelitian kualitatif sebaiknya angka-angka, bila digunakan jangan dipisahkan dari kata-kata yang bermakna. Ada peneliti yang menganggap bahwa kata-kata, deskripsi, uraian, penjelasan verbal lebih menarik dan bermakna.

Data yang terkumpul dalam penelitian kualitatif biasanya meliputi ratusan bahkan ribuan halaman. Maka timbul masalah yang pelik, bagaiman mengolah, menganalisis data yang banyak itu. Selain itu cara demikian tidak efektif dan tidak akan menghasilkan data yang karena tidak didasarkan atas analisis laporan kerja lapangan sebelumnya. Data yang diporeleh dalam lapangan segera harus dituangkan dalam bentuk yulisan dan analisis. Cara-cara yang dapat diikuti yaitu reduksi data, display data dan mengambil kesimpulan dan verifikasi.

1)        Reduksi data

Data yang diperolah dalam lapangan ditulis/diketik dalam bentuk uraian atau laporan yang terinci. Laporan-laporan itu perlu direduksi, dirangkum, dipilih hal-hal yang pokok, difokuskan pada hal-hal yang penting, dicari tema atau polanya, jadi laporan lapangan senagai bahan mentah disingkatkan, direduksi, disusun lebih sistematis, ditonjolkan pokok-pokok yang penting, diberi susunan yang lebih sistematis, sehingga lebih mudah dikendalikan. Data yang direduksi memberi gambaran yang lebih tajam. Reduksi data dapat pula membantu dalam memberikan kode kepada aspek-aspek tertentu.

2)        Display data

Agar dapat melihat gambaran yang keseluruhannya atau bagian-bagian tertentu dari penelitian itu, harus diusahakan membuat berbagai macam matriks, grafik, networks dan charts. Dengan demikian peneliti dapat menguasai data dan tidak tenggelam dalam tumpukan detail. Membuat display ini juga merupaka analisis.

3)        Mengambil kesimpulan dan verifikasi

Kesimpulan itu mula-mula masih sangat tentatif, kabur, diragukan, akan tetapi dengan bertambahnya data, maka kesimpulan itu lebih “grounded”. Jadi kesimpulan senantiasa harus diverifikasi selama penelitian berlangsung. Verifikasi dapat singkat dengan mencari data baru, dapat pula lebih mendalam bila penelitian dilakukan oleh suatu teme untun mencapai “inter-subjective consensus” yakni persetujuan bersama agar lebih menjamin validitas atau “confirmability”.

Ketiga macam kegiatan analisis yang disebut dimuka saling berhubungan dan berlangsung terus selama penelitian dilakukan. Jadi analisis adalah kegiatan yang kontinu dari awal sampai akhir penelitian.

 

  1. ANALISIS DATA DALAM PENELITIAN KUANTITATIF

1)        Pengertian analisis data

Analisis data disebut juga pengolahan data dan penafsiran data. Analisi data adalah rangkaian kegiatan penelaahan, pengelompokan, sistematisasi, penafsiran dan verivikasi data agar sebuah fenomena memiliki nilai social, akademis dan ilmiah. Tujuan analisa menurut Sofian Effendi dalam bukunya Metode Penelitian Survai (1987 : 231) adalah menyederhanakan data dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasi

2)        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

3)        Metode Analisis Data Penelitian Kuantitatif

Ada perbedaan analisa data dalam penelitian kuantitatif dan kualitatif. Dalam penelitian kuantitatif, analisa data yang dilakukan secara kronologis setelah data selesai dikumpulkan semua dan biasanya diolah dan dianalisis dengan secara computerized berdasarkan metode analisi data yang telah ditetapkan dalam desain penelitian. Dalam proses menganalisa data seringkali menggunakan statistika karena memang salah satu fungsi statistika adalah menyederhanakan data. Setelah data dianalisa dan diperoleh informasi yang lebih sederhana, hasil analisa terus harus diinterpetasi untuk mencari makna yang lebih luas dan impilkasi hasil-hasil analisa. Dalam penelitian kuantitatif, analisis data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responden atau sumber data lain terkumpul.

Terdapat dua macam statistic yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian, yaitu statistic deskriptif dan statistic inferensial. Statistic inferensial meliputi statistic parametris dan non parametris.

a)         Statistic deskriptif

Statistic deskriptif adalah statistic yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaiamana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Tetapi bila penelitian dilakukan pada sampel, maka analisisnya dapat menggunakan statistic despkriptif maupun inferensial. Statistic deskriptif dapat digunakan bila peneliti hanya ingin mendeskripsikan data sampel. Dengan statistik deskriptif peneliti perlu memperhatikan terlebih dahulu jenis datanya. Sesuai dengan namanya, deskriptif hanya akan mendeskripsikan keadaan suatu gejala yang telah direkam melalui alat ukur kemudian diolah sesuai dengan fungsinya. Hasil pengolahan tersebut selanjutnya dipaparkan dalam bentuk angka-angka sehingga memberikan suatu kesan lebih mudah ditangkap maknanya oleh siapapun yang membutuhkan informasi tentang keberadaan gejala tersebut. Fungsi statistik deskriptif antara lain mengklasifikasikan suatu data variabel berdasarkan kelompoknya masing-masing dari semula belum teratur dan mudah diinterpretasikan maksudnya oleh orang yang membutuhkan informasi tentang keadaan variabel tersebut.

Analisi statistic deskriptif dapat dibedakan menjadi : (1) analisis potret data (frekuansi dan presentasi), (2) analisis kecenderungan sentral data (nilai rata-rata, median, dan modus) serta (3) analisis variasi nilai (kisaran dan simpangan baku atau varian).

  • Analisis potret data.

Potret data adalah perhitungan frekuensi suatu nilai dalam suatu variabel. Nilai dapat disajikan sebagai jumlah absolute atau presentase dari keseluruhan.

  • Analisis kecenderungan sentral data.

–       Nilai rata-rata atau mean biasa diberi symbol X, merupakan nilai rata-rata secraa aritmatika dari semua nilai dari variabel yang diukur.

–       Median adalah nilai tengah dari sekumpulan nilai suatu variabel yang telah diurutkan dari nilai terkecil kepada nilai yang tetinggi.

–       Modus (modu) adalah nilai yang paling sering muncul pada suatu distribusi nilai variabel.

  • Analisis variasi nilai.

Analisis ini dilakukan untuk melihat sebaran nilai dalam distribusi keseluruhan nilai suatu variabel dari nilai tengahnya. Analisis ini untuk melihat seberapa besar nilai-nilai suatu variabel berbeda dari  nilainya. Pengukuran variasi nilai biasanya dilakukan dengan melihat kisaran data (range) atau simpangan baku (standar devinatioan).

b)        Statistik Inferensial

Pemakaian analisis inferensial bertujuan untuk menghasilkan suatu temuan yang dapat digeneralisasikan  secara lebih luas ke dalam wilayah populasi. Di sini seorang peneliti akan selalu berhadapan dengan hipotesis nihil (Ho) sebagai dasar penelitiannya untuk diuji secara empirik dengan statistik inferensial. Statistik inferensial cukup banyak ragamnya. Secara garis besar jenis analisis ini dibagi menjadi dua bagian. Pertama untuk jenis penelitian korelasional dan kedua untuk komparasi dan/atau eksperimen. Kesimpulan yang diharapkan dapat dibuat biasanya dinayatakan dalam suatu hipotesis. Oleh karena itu, analisis statistik  inferensial juga bisa disebut analisis uji hipotesis. Selisih nilai tengah ataupun nilai koefisien  (correlation coeficient) yang dihasilkan kemudian diuji secara statistic. Statistic inferensial, sering juga disebut statistic induktif atau statistic probabilitas, adalah teknik statistic yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan utuk populasi. Statistik inferensial fungsinya lebih luas lagi, sebab dilihat dari analisisnya, hasil yang diperoleh tidak sekedar menggambarkan keadaan atau fenomena yang dijadikan obyek penelitian, melainkan dapat pula digeneralisasikan secara lebih luas kedalam wilayah populasi.

Statistic inferensial meliputi statistic parametris dan non parametris. Statistic parametris digunakan untuk menguji parameter populasi melalui statistic, atau menguji ukuran populasi melalui data sampel. Parameter populasi itu meliputi : rata-rata dengan notasi µ (mu), simpangan baku σ (sigma) dan varians σ2. Oleh karena itu penelitian yang berhipotesis statistic adalah penelitian yang menggunakan sampel. Statistic non parameter tidak menguji parameter populasi, tetapi menguji distribusi. Penggunaan statistic parametris dan non parameter tergantung pada asumsi dan jenis data yang akan dianalisis. Statistic parametris kebanyakan digunakan untuk menganalisis data interval dan rasio, sedangkan statistic non parametris kebanyakan digunakan untuk menganalisis data nominal, ordinal. Jadi untuk menguji hipotesis dalam penelitian kuantitatif yang menggunakan statistic, ada dua hal utama yang harus diperhatikan yaitu, macam data dan bentuk hipotesi yang diajukan. Dalam statistik parametris menggunakan analisis data yang berupa:

  • Data Interval.

Data interval tergolong data kontinum yang mempunyai tingkatan yang lebih tinggi lagi dibandingkan dengan data ordinal karena mempunyai tingkatan yang lebih banyak lagi.

Contoh data interval misalnya hasil ujian, hasil pengukuran berat badan, hasil pengukuran tinggi badan, dan lainnya.

  • Data Rasio.

Data rasio merupakan data yang tergolong ke dalam data kontinum juga tetapi yang mempunyai ciri atau sifat tertentu. Data ini memiliki sifat interval atau jarak yang sama seperti halnya dalam skala interval.

Contohnya : berat badan Rudi  70 kg, sedangkan Saifullah 35 kg. Keadaan ini dapat dirasiokan bahwa berat badan Rudi dua kali berat badan Saifullah. Atau berat badan Saifullah separuh dari berat badan Rudi.

Data rasio dalam ilmu-ilmu sosial jarang dipergunakan, bahkan hampir tidak pernah dipergunakan.

Sedangkan dalam statistik non parametris analisi data dibagi menjadi:

  • Data Nominal.

Data ini juga sering disebut data diskrit, kategorik, atau dikhotomi. Disebut diskrit karena ini data ini memiliki sifat terpisah antara satu sama lainnya, baik pemisahan itu terdiri dari dua bagian atau lebih; dan di dalam pemisahan itu tidak terdapat hubungan sama sekali.

  • Data Ordinal.

Data ordinal adalah data yang menunjuk pada tingkatan atau penjenjangan pada sesuatu keadaan. Berbeda  dengan data nominal yang menunjukkan adanya perbedaan secara kategorik, data ordinal juga memiliki sifat adanya perbedaan di antara obyek yang dijenjangkan

4)      Jenis-jenis Analisis Data Kuantitatif

  • Analisis Univariat

Jenis analisis ini digunakan untuk penelitian satu variabel. Analisis ini dilakukan terhadap penelitian deskriptif, dengan menggunakan statistik deskriptif.

  • Analisis Bivariat

Jenis analisis ini digunakan untuk melihat hubungan dua variabel. Kedua variabel tersebut merupakan variabel pokok, yaitu variabel pengaruh (bebas) dan variabel terpengaruh (tidak bebas).

  • Analisis Multivariat

Sama dengan analisis bivariat, tetapi pada mutivariat yang dianalisis variabelnya lebih dari dua. Tetap mempunyai dua variabel pokok (bebas dan tidak bebas), variabel bebasnya memliki sub-sub variabel.

 

 

KESIMPULAN

Dalam menganalisis data maka data dibagi menjadi bagian-bagian kecil menurut elemen atau struktur. Analisis data disebut juga pengolahan data dan penafsiran data,kegiatan analisis data yakni mengelompokkan databerdasarkan variabel dan seluruh responden, menyajikan dalam setiap variabel yang di teleti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis.Dalam penelitian kualitatif di analisis secara statistik bertujuan untuk menjelaskan fenomena, menguji hipotesis, dan mengangkat sebagai temuan verivikasiterhadap teori  lama dan teori baru. Sedangkan penelitian kuantitatif berupa kata-kata dan angka.yang bersifat kuantitatif.dan mendukung kuantitatif oleh data kualitatif dan menghasilkan teori baru.

 

DAFTAR PUSTAKA

Anggoro, Toha. 2008. Metode Penelitian. Jakarta : Universita Terbuka 2008

Singarimbun, Sofian Effendi. 1987. Metode Penelitian Survai. Jakarta : PT New Aqua Press

Sudijono, Anas. 2006. Pengantar Statistik Pendidikan. Jakarta : PT Raja Grafindo Persada

Sugiono. 2009. Metode Penelitian Kuantitatif, kualitatif dan r & d . Bandung : Alfabeta

 

 

 

____________

 

Oleh: Nanang Supriyono

(Disusun untuk memenuhi tugas mata kuliah Metodologi Penelitian dengan dosen Pengampu Afid Burhanuddin, M.Pd.)

 

Iklan

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s