makalah metodologi slkdjfijhs
Post on 31-Dec-2015
97 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
METODOLOGI PENELITIAN PENDIDIKAN
”TEKNIK ANALISIS DATA”
DISUSUN OLEH :
KELOMPOK 5
FITRIA EVIVA A1C111005
DEFI NOFITA PANCA SARI A1C111023
MAHIRULLAH A1C111055
NOVI CHAIRANI A1C111056
ERIK TAMPUBOLON A1C111061
DOSEN PENGAMPU :
Dra. YUSNIDAR, M.Pd
NIP. 19611014 198511 1 001
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN KIMIA
FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN
JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS JAMBI
T.A 2013 / 2014
BAB IPENDAHULUAN
1.1 LATAR BELAKANG
Dijelaskan bahwa analisis data adalah proses mengatur urutan data,
mengorganisasikanya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar . Sedangkan
menurut Taylor (1975: 79), mendefinisikan analisis data sebagai proses yang merinci usaha
secara formal untuk menemukan tema dan merumuskan hipotesis (ide) seperti yang
disarankan dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan dan tema pada hipotesis. Jika
dikaji, pada dasarnya definisi pertama lebih menitikberatkan pengorganisasian data
sedangkan yang ke dua lebih menekankan maksud dan tujuan analisis data. Dengan demikian
definisi tersebut dapat disintesiskan menjadi: Analisis data proses mengorganisasikan dan
mengurutkan data ke dalam pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan
tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang didasarkan oleh data.
Dari uraian tersebut di atas dapatlah kita menarik garis bawah analisis data bermaksud
pertama-tama mengorganisasikan data. Data yang terkumpul banyak sekali dan terdiri dari
catatan lapangan dan komentar peneliti, gambar, foto, dokumen, berupa laporan, biografi,
artikel, dan sebagainya. Pekerjaan analisis data dalam hal ini ialah mengatur, mengurutkan,
mengelompokkan, memberikan kode, dan mengategorikannya. Pengorganisasian dan
pengelolaan data tersebut bertujuan menemukan tema dan hipotesis kerja yang akhirnya
diangkat menjadi teori substantif.
Oleh karena itu, analisis data merupakan bagian yang amat penting karena dengan
analisislah suatu data dapat diberi arti dan makna yang berguna untuk masalah penelitian.
Data yang telah dikumpulkan oleh peneliti tidak akan ada gunanya apabila tidak dianalisis
terlebih dahulu. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang analisis data, dalam makalah ini akan
membahas pengertian analisis data, jenis-jenis analisis data, teknik-teknik analisis data,
Langkah-langkah analisis data dan menginterpretasikan hasil analisis data.
1. 2 RUMUSAN MASALAH
1. Apakah pengertian analisis data?
2. Apa saja jenis-jenis analisis data?
3. Apa saja teknik-teknik analisis data?
4. Apa saja langkah-langkah analisis data?
5. Bagaimana menginterpretasikan hasil analisis data?
1.3 TUJUAN
1. Untuk mengetahui pengertian analisis data.
2. Untuk mengetahui jenis-jenis data.
3. Untuk mengetahui teknik-teknik analisis data.
4. Untuk mengetahui langkah-langkah analisis data.
5. Untuk menginterpretasikan hasil analisis data.
BAB IIPEMBAHASAN
2.1 PENGERTIAN
Menurut Ardhana12 (dalam Lexy J. Moleong 2002: 103) menjelaskan bahwa analisis
data adalah proses mengatur urutan data, mengorganisasikanya ke dalam suatu pola, kategori,
dan satuan uraian dasar.
Menurut Taylor (1975: 79) mendefinisikan analisis data sebagai proses yang merinci
usaha secara formal untuk menemukan tema dan merumuskan hipotesis (ide) seperti yang
disarankan dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan dan tema pada hipotesis. Jika
dikaji, pada dasarnya definisi pertama lebih menitikberatkan pengorganisasian data
sedangkan yang ke dua lebih menekankan maksud dan tujuan analisis data. Dengan demikian
definisi tersebut dapat disintesiskan bahwa analisis data merupakan proses
mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam pola, kategori dan satuan uraian dasar
sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang didasarkan
oleh data.
2.2 JENIS-JENIS ANALISIS DATA
Analisis data merupakan salah satu langkah penting dalam rangka memperoleh
temuan-temuan hasil penelitian. Hal ini disebabkan, data akan menuntun kita ke arah temuan
ilmiah, bila dianalisis dengan teknik-teknik yang tepat. Data yang belum dianalisis masih
merupakan data mentah. Dalam kegiatan penelitian, data mentah akan memberi arti, bila
dianalisis dan ditafsirkan.
Dalam rangka analisis dan interpretasi data, perlu dipahami tentang keberadaan data
itu sendiri. Secara garis besar, keberadaan data dapat digolongkan ke dalam dua jenis, yaitu :
1. Data bermuatan kualitatif
Data bermuatan kualitatif disebut juga dengan data lunak. Data semacam ini
diperoleh melalui penelitian yang menggunakan pendekatan kualitatif, atau penilaian
kualitatif. Keberadaan data bermuatan kualitatif adalah catatan lapangan yang berupa
catatan atau rekaman kata-kata, kalimat, atau paragraf yang diperoleh dari wawancara
menggunakan pertanyaan terbuka, observasi partisipatoris, atau pemaknaan peneliti
terhadap dokumen atau peninggalan. Untuk memperoleh arti dari data semacam ini
melalui interpretasi data, digunakan teknik analisis data kualitatif, seperti yang telah
diuraikan pada bab di atas.
2. Data bermuatan kuantitatif
Keberadaan data bermuatan kuantitatif adalah angka-angka (kuantitas), baik
diperoleh dari jumlah suatu penggabungan ataupun pengukuran. Data bermuatan
kuantitatif yang diperoleh dari jumlah suatu penggabungan selalu menggunakan
bilangan cacah. Contoh data seperti ini adalah angka-angka hasil sensus, angka-angka
hasil tabulasi terhadap jawaban terhadap angket atau wawancara terstruktur. Adapun
data bermuatan kuantitatif hasil pengukuran adalah skor-skor yang diperoleh melalui
pengukuran, seperti skor tes prestasi belajar, skor skala motivasi, skor timbangan, dan
semacamnya.
2.3 TEKNIK ANALISIS DATA
Teknik analisis data ada dua yaitu teknik analisis data kuantitatif dan teknik analisis
data kualitatif. Teknik analisis data kuantitatif berbeda dengan analisis data kualitatif, adapun
penjelasannya yaitu sebagai berikut.
1. Teknik Analisis data kuantitatif
Analisis data dalam kuantitatif menggunakan pendekatan statistik. Dalam teknik analisis
data menggunakan statistik, terdapat dua macam statistik yang digunakan yaitu statistik
deskriptif dan statistik inferensial (sering juga disebut statistik induktif atau statistik
probabilitas) dimana statistik inferensial ini meliputi statistik parametris dan non parametris.
a. Statistik deskriptif
Statistik deskreptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan
cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana
adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku umum. Yang termasuk
dalam statistik deskriptif antara lain melalui tabel, grafik, diagram lingkaran, pictogram,
distribusi frekuensi, distribusi persen, frekuensi kumulatif, pengukuran tendensi sentral
(modus, median, mean), pengukuran dispersi dan variasi, perhitungan desil dan
perhitungan persentil.
Distibusi Frekuensi
Distribusi frekuensi yaitu menggambarkan pengaturan data secara teratur didalam
suatu tabel. Data diatur secara berurutan sesuai besar kecilnya angka atau digolongkan
didalam kelas-kelas yang sesuai dengan tingkatan dan jumlah yang sesuai didalam
kelas.
Contoh tabel distribusi frekuensi :
Apakah Saudara pernah belanja di Supermarket?
Jawaban Frekuensi
Pernah 110
Tidak Pernah 90
Jumlah 200
Artinya :
Ada sebanyak 100 individuyang memilih ”pernah” bebelanja di supermarket dan 90
yang memilih ”tidak pernah” berbelanja di supermarket.
Distibusi Persen
Distribusi persen Adalah pengaturan data yang dihitung dalam bentuk persen.
Cara memperoleh frekuensi relatif ialah :
Frekuensi masing-masing individu x 100%
jumlah frekuensi
Umur Frekuensi Presentase
< 25 121 37%
26-30 59 18%
31-40 83 25%
>40 66 20%
Jumlah 329 100%
Artinya :
Ada sebanyak 37% responden berusia <25 tahun, 18% berusia antara 26-30 tahun dan
seterusnya.
Frekuensi kumulatif
Frekuensi kumulatif adalah frekuensi yang dihitung secara meningkat kaeatas dari
frekuensi yang paling rendah sampai dengan yang paling tinggi.
Contoh
Penghasilan perbulan frekuensi Frekuensi kumulatif
Rp 500.000-1.000.000 10 50
>1.000.000-1.500.000 15 40
>1.500.000-2.000.000 20 25
>Rp 2.000.000-2.500.000 5 5
Jumlah 50 120
Pengukuran Tendensi sentral
Cara lain menggambarkan statistik deskriptif ialah dengan menggunakan tendensi
sentral. Contoh bilangan tendensi sentral ialah mean (rata-rata), median dan mode.
Tendensi sentral berguna untuk menggambarakan bilangan yang dapat mewakili suatu
kelompok bilangan tertentu.
Mean
Dapat dicari dengan menjumlahkan semua nilai kemudian dibagi dengann
banyaknya individu. Rumusnya dimana:
M = mean; X = jumlah data dan N = jumlah individu
Contoh: Ada 5 orang dengan penghasilan sebagai berikut:
Individu Penghasilan dalam ribuan (Rp.)
A
B
C
D
E
100
125
140
150
175
N = 5 X = 690
Modus
Modus merupakan nilai yang jumlah frekuensinya paling besar. Untuk mencari
nilai modus dapat dilihat pada jumlah frekuensi yang paling besar.
Contoh :
Nilai Frekuensi
60
65
66
70
72
75
80
85
5
6
7
15
2
6
8
10
Median
Merupakan nilai tengah yang membatasi setengah frekuensi bagian bawah dan
setengah frekuensi bagian atas.
Contoh:
Nomor Nilai
1
2
3
4
5
6
7
8
9
60
65
70
75
85
80
81
79
77
85 adalah median yang membagi empat nilai diatasnya dan empat nilai di
bawahnya.
b. Statistik inferensial
Statistik inferensial, (sering juga disebut statistik induktif atau statistik probabolitas )
adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya
diberlakukan untuk populasi. Statistik ini akan cocok digunakan bila sampel diambil dari
populasi yang jelas dan teknik pengambilan sampel dari populasi itu dilakukan secara
random.
Statistik ini disebut statistik probabilitas, karena kesimpulan yang diberlakukan untuk
populasi berdasarkan data sampel itu kebenarannya bersifat peluang (probability). Suatu
kesimpulan dari data sampel yang akan diberlakukan untuk populasi itu mempunyai
peluang kesalahan dan kebenarannya (kepercayaan) dan yang dinyatakan dalam bentuk
prosentase. Bila peluang kesalahan 5% maka taraf kepercayaan 95%, bila peluang
kesalahan 1%, maka taraf kepercayaan 99%. Peluang kesalahan dan kepercayaan ini
disebut dengan taraf signifikansi. Didalam statistik inferensial ini terdapat statistik
parametris dan non parametris.
Pada statistik parametris digunakan untuk menguji parameter populasi melalui
statistik, atau menguji ukuran populasi melalui data sampel. Dalam stastistik hipotesis
yang diuji adalah hipotesis nol, karena tidak dikehendaki adanya perbedaan antara
parameter populasi dan statistik (data yang diperoleh dari sampel). Statistik
nonparametris tidak menguji parameter populasi, tetapi menguji distribusi.
Penggunaan statistik parametris dan nonoparametris tergantung pada asumsi dan jenis
data yang akan dianalisis. Statistik parametris kebanyakan digunakan untuk menganalisis
data interval dan rasio, sedangkan statistik nonparametris kebanyakan digunakan untuk
menganalisis data nominal, ordinal. Jadi untuk menguji hipotesis dalam penelitian
kuantitatif yang menggunakan statistik, ada dua hal utama yang harus diperhatikan yaitu
macam data dan bentuk hipotesis yang diajukan. Sehingga dari dua hal yang harus
diperhatikan tersebut, maka penggunaan tekhnik analisis pada analisis data statistik
parametris dan nonparamentris dapat dijelaskan didalam tabel sebagai berikut.
Tabel Penggunaan Statistik Parametris dan Nonparametris Berdasarkan Macam Data dan Bentuk Hipotesis
MACAM DATA
BENTUK HIPOTESIS
Deskriptif
satu variabel
atau satu
sampel **
Komparatif (dua sampel) Kompratif Assosiatif
(hubungan)
Berpasangan Independen Berpasangan Independen
Nominal Binomial
ᵡ2 satu
McNemar Fisher Exact
Probability Cochran Q
ᵡ2 untuk k
sampel
Contingency
Coefficient C
sampel ᵡ2 dua
sampel
Ordinal Run Test
Sign test
Wilcoxon
matched
pairs
Median Test
Mann-
Whitney
Utest
Kolomogoro
v Smirnov
Wald-
Woldfowitz
Friedman
Two-Way
Anova
Median
Extension
Kruskal
Wallis One
Way Anova
Korelasi
Spearman
Kendall Tau
Interval
rasio Uji t *
Uji t untuk
berpasanga
n*
Uji t untuk
independen*
One-way
Anova*
Two-way
Anova*
One-way
Anova*
Two-way
Anova*
Korelasi
Product
Moment*
Korelasi
parsial*
Korelsi ganda*
Regresi
sederhana &
ganda
* Statistik Parametris
** Deskriptif untuk parametris artinya satu variabel dan untuk nonparametris artinya satu sampel.
Berdasarkan tabel tersebut dapat dikemukakan disini bahwa:
Teknik analisis statistik parametrik
Teknik analisis statistik parametrik secara umum meliputi korelasi pearson
(Pearson Product Moment Correlation), uji T, One-way Anova*, Two-way Anova*,
Korelasi parsial*, Korelasi ganda* dan Regresi sederhana & ganda.
Korelasi Pearson (Pearson Product Moment Correlation)
Kegunaan :
Menentukan hubungan antara dua variable yang berskala interval (skala yang
menggunakan angka sebenarnya), korelasi ini termasuk kedalam uji statistik
parametrik. Besarnya korelasi 0-1. korelasi dapat berupa positif yang artinya
searah jika variabel besar maka variabel kedua juga besar pula. Korelasi
negatif (berlawanan arahj ika variabel pertama besar maka variabel kedua
kecil). Patokan hasil perhitungan korelasi sebagai berikut:
< 0,20 : hubungan dapat dianggap tidak ada
< 0,20-0,40 : hubungan ada tetapi rendah
< 0,40-0,70 : hubungan cukup
> 0,70-0,90 : hubungan tinggi
> 0,90-1,00 : hubungan sangat tinggi
Uji T
Kegunaan :
Uji T digunakan untuk membandingkan rata-rata dua populasi dengan data
yang berskala interval.
Contoh kasus :
Peneliti ingin membandingkan dua kelompok pekerja. Kelompok A
merupakan pekerja yang berpengalaman sedangkan kelompok B belum
berpengalaman, jumlah masing-masing kelompok 10 orang.
Hipotesis :
Hipotesis penelitian : ada perbedaan rata-rata antara kedua kelompok pekerja.
Hipotesis operasional :
a. H0 : tidak ada perdedaan rata-rata antara kedua kelompok pekerja tersebut.
b. Ha : ada perbedaan rata-rata antara kedua kelopok pekerja tersebut.
Hipotesis statistik :
a) H0 : ¼ 1= ¼ 2
b) Ha : ¼ 1> ¼ 2
Rumus uji T untuk sampel independen
H0 : ¼ 1= ¼ 2
Ha : ¼ 1. ¼ 2
Teknik analisis statistik non parametrik
Teknik analisis statistik non parametrik secara umum meliputi korelasi spearman
(Spearman Rank Order Correlation), chi square, Binomial, Run Test, McNemar, Sign
test, Wilcoxon matched pairs, Fisher Exact Probability, Median Test, Mann-Whitney
Utest, Kolomogorov Smirnov, Wald-Woldfowitz, Cochran Q, Friedman Two-Way
Anova, Median Extension, Kruskal Wallis One Way Anova, Contingency Coefficient
C dan Kendall Tau.
.
Korelasi Spearman (Spearman Rank Order Correlation)
Kegunaan :
Korelasi spearman berfungsi untuk menentukan besarnya hubungan dua
variable (gejala) yang berskala ordinal atau tata jenjang. Biasanya data yang
dianalisis adalah angka yang berjenjang misalnya 1, 2, 3, 4, 5. Angka tersebut
hanya simbol saja. Oleh karena itu, korelasi ini termasuk uji statistik non
parametrik.
Contoh :
Perusahaan iklan ingin mengetahui jenis iklan apa yang paling disukai yang
ditayangkan di televisi dan radio dan apakah ada korelasi atau hubungan
antara iklan di televisi dan di radio.
Chi Square
Kegunaan :
Untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara variable bebas dengan
variable tergantung, syarat untuk menggunakan chi square maka data harus
berskala nominal.
Contoh kasus :
Sebuah perusahaan baju wanita ingin melakukan penelitian mengenai
hubungan antara kontras suara dan keputusan membeli baju. Kita akan
mencari apakah ada hubungan atau tidak antara variabel kontras warna dengan
keputusan membeli baju.
Binomial
Kegunaan :
Untuk menguji hipotesis deskriptif bila suatu variabel berasal dari populasi
binomial yang terdiri atas 2 kategori atau menguji hipotesis tentang suatu
proporsi populasi.
Data berbentuk nominal (laki-laki-wanita, sukses-gagal, ya-tidak, suka-tidak
suka, anggota-bukan anggota). Jika ingin mengetahui apakah masyarakat lebih
menyukai makanan yang dibungkus warna kuning emas atau yang metalik
Jika populasi :
terdiri atas 2 kelompok klas
datanya Nominal
Jumlah sampelnya kecil.
Run test
Kegunaan :
Uji ini dapat digunakan untuk melihat apakah observasi (sampel) diambil
secara random.
Contoh kasus :
Deretan simbol diatas mempunyai lima Runs (R = 5). Nilai kritis dengan n1 =
5 dan n2 = 7 adalah 3 (dari tabel FI) dan 11 (dari tabel FII), karena R terletak
diantara nilai kritis maka keputusannya adalah terima H0.
Hipotesa yang digunakan adalah sebagai berikut:
H0 : urutan data adalah random
H1 : urutan data adalah tidak random.
T-test
Kegunaan :
Analisis One Sample T-test digunakan untuk membandingkan apakah terdapat
perbedaan atau kesamaan rata-rata suatu kelompok data dengan suatu rata-rata
tertentu. Dalam analisis ini terdapat uji t.
Contoh kasus :
1. Seorang guru ingin membandingkan nilai ujian matematika semua
siswa kelas 3 dengan rata-rata nilai ujian tahun yang lalu. Rata-rata
ujian tahun lalu yaitu 6,5. Apakah nilai rata-rata tersebut berbeda
signifikan dengan rata-rata 6,5 atau tidak ?
2. Seorang manajer pemasaran ingin membandingkan rata-rata penjualan
salesman dengan rata-rata seorang sales yakni Bambang. Penjualan
rata-rata Bambang 65 unit. Apakah rata-rata penjualan salesman
berbeda signifikan dengan rata-rata penjualan sales Bambang sebesar
65 unit.
Mc Nemar
Kegunaan :
Biasanya digunakan untuk menguji perbedaan antara pre dan post data
kategorik. Uji McNemar disajikan dalam bentuk tabel kontingensi 2x2 atau 2
baris dan 2 kolom. Sedangkan dalam SPSS input data tetap dalam baris dan
kolom.
Hipotesis
Ho : Tidak ada perbedaan antara sebelum dan sesudah
H1 : Ada perbedaan antara sebelum dan sesudah
Contoh kasus :
Sebuah seminar membahas penting tidaknya pendidikan pre-school bagi anak
batita (bawah tiga tahun). Untuk mengetahui apakah seminar ini mengubah
persepsi masyarakat terhadap pre-school, sebelum seminar dilaksanakan
dikumpulkan 15 responden yang diambil acak, dan kepada mereka ditanyakan
pendapatnya tentang pre-school. Sikap mereka dibagi dua, yaitu 1 untuk yang
positif terhadap pre-school dan 0 untuk sikap yang negatif.
Sign test
Kegunaan :
Uji Ttanda (Sign Test) sama halnya dengan uji WilCoxon yaitu untuk
membandingkan dua kelompok sampel data yang saling berhubungan. Uji
tanda menghitung 2 kelompok data untuk semua sampel dan diklasifikasikan
menjadi perbedaan positif dan negatif tidak berbeda secara signifikan.
Contoh kasus :
Dari 15 orang siswa TK diminta untuk menyusun urutan angka dari terkecil
sampai yang terbesar. Skor dihitung dari benarnya susunan. Pada hari
berikutnya siswa tersebut diminta kembali untuk menyusun angka tersebut
dengan diiringi musik.
Wileoxon matched pairs
Kegunaan :
Wilcoxon Signed Rank Test adalah metode statistika non parametrik yang
digunakan untuk membandingkan perbedaan dua media, merupakan metode
statistik non parametrik alternatif untuk paired t-test jika populasi tidak
berdistribusi normal. Data dikumpulkan berdasarkan dua sampel yang
dependen.
Fungsi dan spesifikasi sama dengan Signed Test, bedanya selain untuk
signifikansi beda A dengan B juga ingin diketahui besar beda rangkingnya.
Contoh kasus :
Menurut seorang pengamat ekonomi, konstelasi politik di Indonesia sedikitnya
akan memberikan pengaruh terhadap pasar keuangan diantaranya perbankan.
Berikut ini diberikan data dari 10 bank swasta dan 8 bank pemerintah yang
dipilih secara acak dengan α=0,01=1%.
Fisher exact probability
Kegunaan :
untuk menguji signifikansi hipotesis komparatif dua sampel kecil independen
bila datanya berbentuk nominal.
Median test
Digunakan :
Uji median (median test) adalah salah satu prosedur yang paling sederhana
untuk menguji hipotesis awal bahwa dua contoh yang saling bebas berasal dari
populasi dengan median sama.
Hipotesis
H0 : Mx = My
H1 : Mx ≠ My
Contoh kasus :
Sebuah studi hendak meneliti apakah terdapat penurunan kemampuan
eliminasi obat pada penderita penyakit hati. Dua sampel diteliti, sampel
normal (sehat) dan sampel penderita cirrhosis hepatis. Setiap subjek mendapat
phenylbutazone per oral 19 mg/kg BB. Melalui analisis darah, waktu
konsentrasi plasma tertinggi (dalam jam) diukur pada masing-masing subjek.
Mann-whitney u-test
Kegunaan :
untuk mengetahui apakah ada perbedaan nyata antara rata-rata dua polulasi
yang distribusinya sama, melalui dua sampel yang independen yang diambil
dari kedua populasi. Data untuk uji Mann Whitney dikumpulkan dari dua
sampel yang independen.
Hipotesis yang digunakan adalah:
H0: tidak ada perbedaan distribusi skor untuk populasi yang diwakilkan oleh
kelompok eksperimen dan control.
Ha: Skor untuk kelompok eksperimen secara statistik lebih besar daripada skor
populasi kelompok control.
Contoh kasus :
Kolomogorov smirnov
Kegunaan :
untuk menentukan seberapa baik sebuah sampel random data menjajaki
distribusi teoritis tertentu (normal, uniform, poisson, eksponensial).
Contoh kasus :
Wald-wolfowitz
Kegunaan :
Contoh kasus :
ujilah apakan urutan pengambilan sampel pada kasus Mann Whitney di atas
acak atau tidak pada taraf nyata uji 0.05?
2. Teknik Analisis data kualitatif
Teknik analisis data kualitatif dilakukan dari sebelum sebelum di lapangan, selama
penelitian, dan sesudah penelitian.
a. Teknik analisis sebelum di lapangan
Penelitian kualitatif telah melakukan analisis data sebelum peneliti memasuki
lapangan. Focus penelitian ini masih bersifat sementara dan berkembang setelah
memasuki dan selama di lapangan.
b. Teknik analisis selama di lapangan model Miles dan Huberman
Analisis data dalam penelitian kualitatif, dilakukan pada saat pengumpulan data
berlangsung dan setelah selesai pengumpulan data dalam periode tertentu. Analisis data
ini dilakukan secara interaktif dan berlangsung secara terus menerus sampai tuntas hingga
datanya sudah jenuh.
Analisis data dilakukan melalui 3 tahap, yaitu :
1) Data Reduction (Reduksi Data)
Reduksi data berarti merangkum, memilih hal yang pokok, memfokuskan pada hal
yang penting, dicari pola dan temanya.
Misal pada bidang pendidikan, setelah peneliti memasuki setting sekolah sebagai
tempat penelitian, maka dalam meraduksi data peneliti akan memfokuskan pada
murid yang memiliki kecerdasan tinggi dengan mengkatagorikan pada aspek gaya
belajar, perilaku sosial, interaksi dengan keluarga dan lingkungan.
2)Data Display (penyajian data)
Data display berarti mendisplay data yaitu menyajikan data dalam bentuk uraian
singkat, bagan, hubungan antar katagori, dsb. Menyajikan data yang sering
digunakan dalam penelitian kualitatif adalah bersifat naratif. Ini dimaksudkan
untuk memahami apa yang terjadi, merencanakan kerja selanjutnya berdasarkan
apa yang dipahami.
3)Conclusion Drawing / Verification
Langkah terakhir dari model ini adalah penarikan kesimpulan dan verifikasi.
Kesimpulan dalam penelitian mungkin dapat menjawab rumusan masalah yang
dirumuskan sejak awal namun juga tidak, karena masalah dan rumusan masalah
dalam penelitian kualitatif masih bersifat sementara dan berkembang setelah
peneliti ada di lapangan. Kesimpulan penelitian kualitatif merupakan temuan baru
yang sebelumnya belum ada yang berupa deskripsi atau gambaran yang
sebelumnya belum jelas menjadi jelas dapat berupa hubungan kausal / interaktif
dan hipotesis / teori.
c. Teknik analisis data menurut Spradley
Spradley (1980) membagi analisis data penelitian kualitatif berdasarkan tahapan
dalam penelitian kualitatif.
Tahapan penelitian ini adalah :
1) Memilih situasi sosial
2) Melaksanakan observasi partisipan
3) Mencatat hasil observasi dan wawancara
4) Melakukan onbservasi deskriptif
5) Melakukan analisis domain
6) Melakukan observasi terfokus
7) Melaksanakan analisis taksonomi
8) Melakukan observasi terseleksi
9) Melakukan analisis komponensial
10) Melakukan analisis tema
11) Temuan budaya
12) Menulis laporan penelitian kualitatif
Tahapan dalam analisis data penelitian kualitatif ini berangkat dari luas, memfokus
dan meluas lagi. Terdapat tahapan analisis data yang dilakukan dalam penelitian
kualitatif yaitu analisis domain, analisis taksoomi, analisis kompesional dan analisis
tema kultural. Hal ini dapat dijelaskan sebagai berikut
1. Analisis domain adalah langkah pertama yaitu memperoleh gambaran umum dan
menyeluruh dari objek penelitian / situasi social.
2. Analisis taksonomi adalah mencari bagaimana domain yang dipilih itu dijabarkan
menjadi rinci untuk mengetahui struktur internalnya.
3. Analisis komponensial adalah mencari perbedaan yang spesifik setiap struktur
internalnya yang dihasilkan dari analisis taksonomi dengan cara mengkontraskan
antar elemennya.
4. Analisis tema kultural adalah mencari hubungan anatara domain dan bagaimana
hubungannya dengan keseluruhan selanjutnya dirumuskan dalam tema / judul
penelitian.
2.4 LANGKAH-LANGKAH ANALISIS DATA
Secara garis besar, analisis data meliputi 3 langkah, yaitu :
1. Persiapan
Kegiatan dalam langkah persiapan ini antara lain :
a. Mengecek nama dan kelengkapan identitas pengisi.
b. Mengecek kelengkapan data, artinya memeriksa isi instrument pengumpulan
data (termasuk pula kelengkapan lembarann instrument barangkali ada yang
terlepas ataupun sobek)
c. Mengecek macam isian data. Jika didalam instrument termuat atau beberapa
item yang diisi “tidak tahu” atau isian lain bukan yang dikehendaki peneliti,
padahal isian yang diharapkan tersebut merupakan variabel pokok, maka item
perlu didrop.
Apa yang dilakukan dalam langkah persiapan ini adalah memilih data
sedemikian rupa sehingga data yang terpakai saja yang ditinggal. Langkah
persiapan ini dimaksudkan untuk merapikan data agar bersih, rapi dan tinggal
mengadakan pengolahan lanjutan atau menganalisis.
2. Tabulasi
Tabulasi merupakan kegiatan menggambarkan jawaban responden dengan cara
tertentu. Tabulasi juga dapat digunakan untuk menciptakan statistik deskriptif
variabel-variabel yang diteliti.
G.E.R. Burroughas mengemukakan klasifikasi analisis 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 data penarikan kesimpulan.
Termasuk kedalam kegiatan tabulasi ini antara lain :
1. Memberikan skor (scoring)terhadap item-item yang perlu diberi skor.
Misalnya : tes, angket bentuk pilihan ganda, rating scale, dsb.
2. Memberikan kode terhadap item-item yang tidak diberi skor.
Misalnya :
a. Jenis kelamin:
laki-laki diberi kode 1
Perempuan diberi kode 0
b.Tingkat pendidikan:
Sekolah Dasar diberi kode 1
Sekolah Menengah Pertama diberi kode 2
Sekolah Menengah Atas diberi kode 3
Perguruan Tinggi diberi kode 4
c.Banyaknya penataran yang pernah diikuti dikelompokkan dan diberi kode
atas :
Mengikuti lebih dari 10 kali, diberi kode 1
Mengikuti antara 1 s.d. 9 kali, diberi kode 2
Tidak pernah mengikuti penataran diberi kode 0
3. Mengubah jenis data, disesuaikan atau dimodifikasikan 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.
4. Memberikan kode (coding) dalam hubungan dengan pengelolaan data jika
akan menggunakan computer. Dalam hal ini pengolahan data memberikan
kode pada semua variabel, kemudian mencoba menentukan tempatnya di
dalam coding sheet (coding form), dalam kolom beberapa baris ke berapa.
Apabila akan dilanjutkan, sampai kepada petunjuk penempatan setiap variabel
pada kartu kolom (punc cord). Contoh pedoman pengkodean untuk penelitian
tentang buku catatan murid adalah sebagai berikut :
X1. Kepandaian Murid
Pandai 1.= nilai rata-rata (kolom 02)
Pandai 2.= nilai bahasa Indonesia (kolom 03)
Pandai 3.= frekuensi tidak naik kelas
X2. Latar belakang orang tua
Pendidikan orang tua = pendidikan orang tua (kolom 06 + 07)
Pekerjaan orang tua = pekerjaan orang tua (kolom 07 +08)
Dukungan = pemberian buku dengan segera (kolom 09)
X3. Kepedulian guru terhadap catatan
X4. Kepedulian orang tua trhadap catatan
3. Penerapan data sesuai dengan pendekatan penelitian.
Maksud rumusan yang dikemukakan adalah pengolahan data yang diperoleh
dengan menggunakan rumus-rumus atau aturan-aturan yang ada, sesuai dengan
pendekatan penelitian atau desain yang diambil.
Pemilihan terhadap rumus yang digunakan kadang-kadang disesuaikan dengan
jenis data, tetapi ada kalanya peneliti menentukan pendekatn/rumus, kemudian data
yang diubah, disesuaikan dengan rumus yang sudah dipilih.
Sebagai contoh untuk analisis data pada penelitian deskriptif. Penelitian deskriptif
disini memiliki tujuan menyajikan gambaran lengkap mengenai setting sosial atau
hubungan antara fenomena yang diuji melalui instrumen tertentu, apabila datanya
telah terkumpul maka diklasifikasikan menjadi dua kelompok data, yaitu data
kuantitatif (angka-angka) dan kualitatif (kata-kata atau simbol).
Biasanya dalam penelitian deskriptif ini seringkali berinteraksi dengan dua jenis
responden untuk menghindari kecenderungan atas pernyataan yang tidak sesuai
dengan kenyataan. Sehingga dapat dikatakan analisis data yang dimaksud disini
merupakan analisis satu variabel yang berasal dari dua jenis respoden. Dalam analisis
tersebut kondisi sesuatu aspek antara variabel dihubungkan sekaligus disejajarkan
(regresi) dan diukur kekuatan hubungannya (korelasi) dengan maksud melihat
kemantapan data.
2.5 MENGINTERPRETASIKAN HASIL ANALISIS DATA
Penafsiran atau interpretasi tidak lain dari pencarian pengertian yang lebih luas
tentang penemuan-penemuan. Penafsiran data tidak dapat dipisahkan dari analisis, sehingga
sebenarnya penafsiran merupakan aspek tertentu dari analisis, dan bukan merupakan bagian
dari analisis.
Berikut ini beberapa pengertian penafsiran data, menurut Moh. Nazir (2005) :
1) Penafsiran adalah penjelasan yang terperinci tentang arti yang sebenarnya dari materi
yang dipaparkan.
Data yang telah dalam bentuk tabel, misalnya, perlu diberikan penjelasan ytang
terperinci dengan cara :
untuk menegakkan keseimbangan suatu penelitian, dalam pengertian
menghubungkan hasil suatu penelitan dengan penemuan penelitian lainnya.
untuk membuat atau menghasilkan suatu konsep yang bersifat menerangkan atau
menjelaskan.
Misalnya, suatu penelitian tentang efektivitas beberapa jenis pupuk di suatu lapangan
percobaan telah dilakukan di Aceh. Penafsiran diberikan terhaddap data percobaan
tersebut dengan cara membandingkannya dengan performance dari jenis pupuk di
tempat lain. Bagaimana pengaruh pupuk tersebut djika perlakuan diadakan di dataran
tinggi di luar Aceh? Bagaimana penemuan tentang pupuk tersebut di daerah tropis
lainnya? Mengapa berbeda denagn hasil penelitian di Filipina misalnya, dengan
penelitian di Jawa Timur dan sebagainya.
2) Penafsiran dapat menghubungkan suatu penemuan studi exsploratif menjadi suatu
hipotesis untuk suatu percobaan yang lebih teliti lainnya.
Misalnya, seorang peneliti sesang mempelajari sikap dari para transmigran yang
berasal dari Jawa Timur, Bali terhadap penduduk setempat di Aceh, maka dari data
penelitian di Aceh perlu dibuat penafsiran untuk menyajikan kesinambungan
penemuan tentang pengaruh pergaulan pribadi antara anggota transmigran dari
kelompok sosial yang berbeda tersebut di daerah lain, misalnya di Sulawesi dengan
penemuan di Aceh.
3) Penafsiran berkehendak untuk membangun suatu konsep yang bersifat menjelaskan
(exsplanatory concept)
Misalnya, dalam penelitian mengenai transmigran di Aceh seperti tersebut di atas,
peneliti ingin mengadakan deduksi tentang proses dimana hubungan pribadi
mempengaruhi sikap transmigran di Aceh. Data memperlihatkan bahwa para
transmigran yang berintegrasi lebih erat dengan orang-orang Aceh memperlihatkan
sikap yang lebih baik, atau memperlihatkan sikap yang besar. Peneliti harus membuat
penafsiran dari hubungan di atas dengan mengadakan deduksi terhadap proses yang
menyebabkan terjadinya hubungan pribadi telah mempengaruhi sikap transmigran.
Jika analisis, misalnya memperlihatkan bahwa perbedaan sikap terhadap para
tranmigran yang telah lebih dahulu mempunyai pengalaman dengan orang Aceh atau
yang pernah membaca buku-buku tentang Aceh peneliti dapat menafsirkan bahwa
pergaulan mengubah sikap dengan menghilangkan atau menghapuskan stereotipe.
Untuk itu, penafsiran data sangat penting kedudukannya dalam proses analisis data
penelitian karena kualitas analisis dari suatu peneliti sangat tergantung dari kualitas
penafsiran yang diturunkan oleh peneliti terhadap data.
Stringer (dalam Sukmadinata, 2009) mengemukakan beberapa teknik
menginterpretasikan hasil analisis data kualitatif.
1) Memperluas analisis dengan mengajukan pertanyaan. Hasil analisis mungkin masih
miskin dengan makna, dengan pengajuan beberapa pertanyaan hasil tesebut bisa
dilihat maknanya. Pertanyaan dapat berkenaan dengan hubungan atau perbedaan
antara hasil analisis, penyebab, aplikasi dan implikasi dari hasil analisis.
2) Hubungan temuan dengan pengalaman pribadi. Penelitian tindakan sangat erat
kaitanya dengan pribadi peneliti. Temuan hasil analisis bisa dihubungkan engan
pengalaman-pengalaman pribadi peneliti yang cukup kaya.
3) Minat nasihat dari teman yang kritis. Bila mengalami kesulitan dalam
menginterpretasikan hasil analisis, mintalah pandangan kepada teman yang seprofesi
dan memiliki pandangan yang kritis.
4) Hubungkan hasil-hasil analisis dengan literatur. Factor eksternal yang mempunyai
kekuatan dalam memberikan interpretasi selain teman, atau kalau mungkin ahli adalah
literature. Apakah makna dari temuan penelitian menurut pandangan para ahli, para
peneliti dalam berbagai literature.
5) Kembalikan pada teori. Cara lain utuk menginterpretasikan hasil dari analisis data
adalah hubungkan atau tinjaulah dari teori yang relevan dengan permasalahan yang
dihadapi.
BAB IIIPENUTUP
3.1 KESIMPULAN
Analisis data merupakan proses mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam
pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan
hipotesis kerja seperti yang didasarkan oleh data.
Dalam rangka analisis dan interpretasi data, perlu dipahami tentang keberadaan data
itu sendiri. Secara garis besar, keberadaan data dapat digolongkan ke dalam dua jenis, yaitu :
data bermuatan kualitatif dan data bermuatan kuantitatif
Teknik analisis data ada dua, yaitu teknik analisis data kuantitatif dan teknik analisis
data kualitatif yaitu teknik analisis data kuantitatif dengan menggunakan statistik, meliputi
statistik deskriptif dan inferensial. Statistik inferensial meliputi statistik parametris dan non
parametris. Teknik analisis data kualitatif dilakukan dari sebelum penelitian, selama
penelitian, dan sesudah penelitian yang meliputi analisis sebelum di lapangan, teknik analisis
selama di lapangan model Miles dan Huberman dan teknik analisis data menurut Spradley.
Secara garis besar, analisis data meliputi 3 langkah, yaitu : Persiapan, tabulasi,
penerapan data sesuai demgam pendekatan penelitian. Penafsiran data sangat penting
kedudukannya dalam proses analisis data penelitian karena kualitas analisis dari suatu
peneliti sangat tergantung dari kualitas penafsiran yang diturunkan oleh peneliti terhadap
data.
DAFTAR PUSTAKA
Ali, Mohammad. 1992. Strategi Penelitian Pendidikan. Bandung: Angkasa
Arikunto, Suhaisimi. 2006. Prosedur Penelitian. Jakarta: Rineka Cipta
Moleong, Lexy J. 2007. Metodologi Penelitian Kualitatif. Bandung: Rosda
Nazir, Moh. 2005. Metode Penelitian. Bogor: Ghalia Indonesia
Sarwono, Jonathan. 2006. Metode Penelitian Kuantitatif & Kualitatif. Yogyakarta: Graha
Ilmu
Sugiyono. 1999. Metode Penelitian Bisnis. Bandung: Alfabeta
top related