Metodologi Penelitian dan Tata Tulis Karya Ilmiah

Metodologi Penelitian dan Tata Tulis Karya IlmiahSesi 10Teknik Analisis DataPendahuluanJenis dan rumus statistik yang digunakan hendaklah tepat dan benar, sesuai dengan jenis data penelitianPeneliti dapat menggunakan statistik deskriptif dan statistik inferensialStatistik deskriptif dimaksudkan untuk mendeskripsikan data apa adanya, sedang statistik inferensial dilakukan apabila ingin menarik kesimpulan berdasarkan data.Berdasarkan jenis data yang dikumpulkan, data diklasifikasikan menjadi parametrik dan nonparametrikParametrik merupakan data yang dikumpulkan dengan instrumen yang menghasilkan data interval dan rasio, sedangkan nonparametrik adalah data yang dikumpulkan dalam bentuk ordinal maupun nominal.

Jenis DataJenis data penelitian secara sederhana dapat dibedakan atas empa jenis:Data nominalData ordinalData interval Data rasioData NominalMerupakan data dengan pengklasifikasian atau pengkategorian berdasarkan nama ata simbol lain secara tuntas (mutual exclusive) dan lepas (exhaustive)Contoh:Jenis kelaminLaki-lakiPerempuanTempat tinggalDesaKotaTeknik yang dapat digunakan untuk data nominal yaitu: mean, median, mode, frekuensi, persentase, pie chart, bar graphs, lambda goodman, dan Kurskals atau square, contingency coefficient, dan Cramers V.

Data OrdinalBanyak konsep dalam variabel penelitian tidak hanya dapat diberi nama atau diklasifikasikantuntas, tetapi berhubungan antara satu dan yang lain. Relasi itu ditandai oleh tingkatan atau urutan menurut besarannya tau order dengan berbagai variasiBeberapa prinsip pengukuran data ordinal sbb:Data yang dihasilkan merupakan data ordinal dan dinyatakan dalam istilah tinggi-rendah; sangat panas, panas sedang, dingin, tetapi tidak menyatakan berapa panasnya, tingginya, dsb.Contoh:Suhu udara: sangat panas panas kurang panas

Data OrdinalData ordinal tidak menunjukkan bahwa interval angka samaAngka itu hanya menunjukkan urutan dan tidak mungkin dibagi, ditambah atau dikurangiSangat setuju dalam beberapa instrumen bukanlah menunjukkan nilai yang sama, karena tidak berangkat dari kriteria yang sama, contoh:Sikap terhadap kawin campuranSangat setujuSetujuKurang setujuTidak setujuPendidikan menentukan perkembangan individuSangat setujuSetujuKurang setujuTidak setuju

Data OrdinalPengukuran skala ordinal tidak mempunyai angka nol mutlakAnak yang dihasilkan dengan pengukuran skala ordinal hanya menunjukkan rank-order dan tidak lebih dari itu

Berhubungan karena pengukuran dengan skala ordina menghasilkan data frekuensi, dalam klasifikasi rank-order; maka cara yang digunakan untuk mengolah data nominal dapat digunakan untuk data ordinal dengan mengubahnya menjadi data nominal.Cara yang dapat digunakan untuk analisis data ordinal adalah: gamma, tau-b, Phi, YulesQ, rank-order coefficient of correlation, Kendalls atau Somers dYX

Data IntervalData IntervalSkala interval digunakan karena peneliti ingin mendeskripsikan suatu objek penelitian lebih terperinci, bukan hanya sedekar kurang dari, lebih dari; selalu, sering kali, kadang-kadang; tidak pernah, setuju, kurang setuju, tidak setuju; dllTeknik yang digunakan untuk data nominal dan ordinal dapat digunakan untuk skala interval, dengan jalan mengubah klasifikasi datainterval menjadi data ordinal atau nominal. Oleh karena itu, data interval dapat juga diolah dengan menggunakan teknik analisis ordinal maupun nominal dengan mengubah terlebih dahulu dalam bentuk ordinal maupun nominal. Beberap ateknik lain yang dapat digunakan yaitu: pearsons product moment, mean, standard deviation, ANOVA, t-test, regression analysis

Data IntervalContoh

InteligensiFrekuensi140 - 1592120 - 13995100 - 1191580 - 99660 - 791InteligensiFrekuensiSangat tinggi2Tinggi95Sedang15Kurang6Kurang sekali1Data RasioMerupakan peringkat pengukuran tertinggi dan mempunyai nilai nol mutlakContoh:

Umur E tiga kali umur DUmur B dua kali umur AUmur B sama dengan umur C+DUmur A+B lebih kecil dari umur C+DSelisih E-B sama dengan selisih C-D

Semua sifat pada skala nominal, ordinal, dan interval juga terdapat pada skala rasio.semua teknik analisis dapat dipakai untuk skala rasio dengan cara mengubah klasifikasi datanya sehingga menjadi data interval, atau ordinal, atau nominal.

RespondenUmurA25 B50C30D20E60Sifat Peringkat Pengukuran SifatSkalaTuntas, Saling LepasJenjang (Order) Urutan (Rank)Satuan Unit PengukuranNol MutlakNominalx---Ordinalxx--Intervalxxx-RasioxxxxSecara sederhana sifat yang dimiliki oleh skala pengukuran dapat digambarkan seperti tabel berikut:

Faktor Penentu Memilih Teknik AnalisisPengolahan dan analisis data suatu penelitian tidaklah dapat dipisahkan dari kegiatan sebelumnyaKerangka yang benar dengan teknik pengumpulan data yang valid dan reliabel akan menjadi rusak bila diolah dan dianalisis secara tidak benarFaktor-faktor yang perlu diperhatikan untuk memilih teknik analisis:Apakah masalah penelitian atau pertanyaan yang akan dijawab melalui penelitian itu?Masalah penelitian atau pertanyaan yang perlu dijawab akan membimbing peneliti untuk memilih jenis penleitian tertentu seperti eksperimen, deskriptif, korelasional, dsb.Tiap jenis mempunyai tektik tertentu, sesuai dengan batasannya masing-masingFaktor Penentu Memilih Teknik AnalisisJumlah variabel dan skala pengukuranRumus statistik yang ada mempunyai karakteristik yang berbeda. Ada yang dapat digunakan untuk satu, dua, tiga, atau lebih variabel.Perbedaan itu menuntut pula ketelitian peneliti dalam memilih alat yang tepat.Skala pengukuran juga mempengaruhi pemilihan skala pengukuran. Contoh: penelitian korelasional dengan dua variabel, satu variabel menggunakan skala ordinal, dan variabel lain menggunakan skala rasio, maka harus menggunakan teknik yang tepat dan berlaku untuk kedua jenis pengukuran tersebut.Jenis hipotesisContoh: hipotesis 1: terdapat perbedaan antara X dan Y, hipotesis 2 makin tinggi X makin tinggi pula Y. Kedua hipotesis ini menuntuk teknik pembuktian atau analisis yang berbeda, dengan selalu memperhatikan skala pengukuran yang digunakan dalam pengumpulan data dan data yang dihasilkan penelitian tersebut.Faktor Penentu Memilih Teknik AnalisisBesarnya sampel penelitianBesaran sampel penelitian dapat ditinjau deskripsi jumlah sampel pada masing-masing sampel, atau dapat pula dilihat dari segi kelompok sampel penelitian.Contoh: apa bila menggunakan rancangan solomon, maka sampel yang digunakan akan lebih dari dua kelompok. Untuk mengolah hasil eksperimen, akan berbeda sekali dengan penelitian yang hanya menggunakan dua kelompok sampel.Jumlah N pada tiap sampel juga menentukan teknik analisis yang dipakai. Penelitian korelasional dengan N kurang dari 30 dengan data ordinal sebaiknya menggunakan rank order correlation atau menggunakan chi-square. Jangan sekali-kali menggunakan product moment correlation.Faktor Penentu Memilih Teknik AnalisisSampel yang berhubungan atau bebas Contoh: untuk melihat pengaruh suatu perlakuan (treatment), peneliti biasanya menggunakan sampel yang sama, dan mengukur nilai sampel pada saat pretest dan posttest. Besarnya pengaruh perlakuan didapat dengan mencari selisih hasil pretest dan posttest.Sementara itu, kalau sampel yang digunakan bebas (independent) maka teknik analisis yang digunakan antara lain the mann-whitney U-test.Bentuk hubunganDalam melihat pengaruh atau hubungn antara dua variabel, maka peneliti sebelum menentukan teknik mana yang akan dipakai perlu terlebih dahulu menguji bentuk hubungan data itu. Apakah hubungannya linear, curva linear, atau bentuk lain.Seandainya hubungannya linear dengan data interval, maka dapat digunakan product moment correlation atau analisis regresi, namun bila tidak linier hendaklah menggunakan teknik lain.