pemilihan teknik analisis penelitian · pdf filereference : rai utama, i gusti bagus. (2016)....

PEMILIHAN TEKNIK ANALISIS PENELITIAN

Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.

Reference : Rai Utama, I Gusti Bagus. (2016). Metodologi Penelitian Pariwisata

& Hospitalitas (dilengkapi studi kasus penelitian). Denpasar: Pustaka Larasan

Pengertian Statistika

metode yang berhubungan dengan penyajian dan penafsiran kejadian yang bersifat peluang dalam suatu penyelidikan terencana atau penelitian ilmiah

Dalam statistika tercakup dua pekerjaan penting, yaitu : Penyajian dan penafsiran....DATA...informasi

Peranan Statistika dalam Ekonomi

DATA : ukuran suatu nilai Data bentuk jamak (plural)

Datum bentuk tunggal (singular)

Informasi : data yang telah diproses

Dalam banyak pengambilan keputusan dalam bidang bisnis, manajemen dan ekonomi, statistik (data) atau statistika (metode) berperan sangat penting seperti :…

Jenis-jenis data :

Berdasarkan sumber-nya data dibedakan menjadi :

Data primer : data yg didapatkan atau dikumpulkan sendiri, misal dgn melakukan wawancara, observasi atau penelitian lapangan/laboratorium

Data sekunder : data yg didapat dari pihak lain, misal dari data providers seperti : BPS, LIPI, SRI dll

Berdasarkan jenisnya data dibedakan menjadi : Data Numerik (kuantitatif) → dinyatakan dalam besaran

numerik (angka), Misalnya : Data pendapatan per kapita, pengeluaran, harga, jarak, dll.

Data Kategorik (Kualitatif) → diklasifikasikan berdasarkan kategori/kelas tertentu Misalnya : Kategori Mahasiswa Berprestasi dan Tidak Berprestasi,

Kategori kota kecil, sedang dan besar,

Kategori pendukung partai politik XXX, YYY, ZZZ, dll.

Pengolahan Data dengan Statistika mensyaratkan bentuk data numerik, untuk itu data Kategorik terlebih dahulu harus diubah ke bentuk numerik dengan memberi bobot pada setiap kategori.

Salah satu alasan diperlukannya statistik adalah generalisasi akan parameter suatu populasi yang dapat diambil dengan hanya meneliti sebagian kecil anggota populasi (sampel). Generalisasi ini bukan tanpa kesalahan, tetapi secara statistik, kesalahan generalisasi dan hal lain yang berhubungan dengan sampel, pengambilan data, rumus (perhitungan) dan lain-lain selalu dapat diprediksi.

Fungsi teknik statistik

Teknik statistik mampu melakukan tiga tugas penting dalam ilmu pengetahuan, yaitu menerangkan gejala, meramalkan kejadian dan mengontrol keadaan. Statistik deskriptif merupakan bagian statistik yang memikul tugas untuk menerangkan suau gejala. Statistik inferensia merupakan bagian laindari statistik yang membuat ramalan dan mengontrol kejadian.

SKALA PENGUKURAN

Empat tingkat Skala/Pengukuran berikut karakteristiknya:

(a) Nominal : Tidak ada urutan, urutan tidak menunjukkan tingkatan (rangking) Tidak ada titik awal Tidak ada perbedaan

Misalnya : Apa warna favorit anda : 1. Ungu 2. Abu-abu 3. Coklat 4. Putih (B) Ordinal : Ada urutan. urutan menunjukkan

tingkatan (rangking) Tidak ada titik awal Tidak ada perbedaan

Misalnya : Bagaimana prestasi belajar anda semester lalu?

1. Sangat Baik

2. Baik

3. Sedang-sedang saja

4. Buruk

5. Sangat Buruk

Skala Nominal dan Ordinal digunakan berkaitan dengan data kategorik/kualitatif.

Contoh pertanyaan yang jawabannya berbentuk kata atau kalimat adalah:

1. Berbelanja di toko ini lebih sering lebih baik, supaya dapat harga diskon untuk produk-produk tertentu :

[ ] sangat setuju[ ] setuju [ ] netral

[ ] tidak setuju [ ] sangat tidak setuju

2. Sebutkan gerai ritel modern yang sering anda kunjungi: ...................

3. Sebutkan alasan kenapa anda memilih gerai tersebut (jawaban no.2): ...............................................................................................................

Skala ordinal dan nominal

Pertanyaan di atas mempunyai jawaban dalam bentuk kata atau kalimat, meskipun pernyataan nomor satu sudah menyediakan pilihan jawaban. Jawaban untuk ketiga pertanyaan tersebut harus dikodekan terlebih dahulu. Pengkodean jawaban pada nomor 1 harus mengikuti skala ordinal, sedangkan nomor 2 dan 3 mengikuti skala nominal.

Skala interval dan ratio (c) Interval: Ada Urutan Ada Perbedaan Tidak ada titik awal Misalnya: • Temperatur atau suhu : 0°C bukan berarti tidak mempunyai

suhu. • Tangga Nada • IQ (d) Rasio : Ada Urutan Ada Perbedaan Ada titik awal Misalnya: • Pendapatan (Rp. 135 245,23 per bulan): Pendapatan Rp. 0

berarti tidak ada (bandingkan dengan 0°C pada suhu)

Skala Interval dan Rasio digunakan berkaitan dengan data numerik/kuantitatif.

Metode Statistika

Metode Statistika adalah prosedur-prosedur atau cara-cara penyajian dan penafsiran data.

Penyajian data meliputi : pengumpulan, pengorganisasian, peringkasan dan penyajian data (data collection, organization, summarization, presentation)

Penafsiran data meliputi : pendugaan, pengujian dugaan dan penarikan kesimpulan (generalisasi).

Dua jenis Metode Statistika (Statistics)

a. Statistika Deskriptif (Descriptive Statistics)

Metode pengumpulan, peringkasan dan penyajian data Descriptive : bersifat memberi gambaran

b. Statistika Inferensia = Statistika Induktif (Inferential Statistics)

Metode analisis, peramalan, pendugaan dan penarikan kesimpulan Inferential : bersifat melakukan generalisasi (penarikan kesimpulan).

Contoh :

Contoh Masalah Statistika Deskriptif

1. Tabulasi Data

2. Diagram Balok

3. Diagram Kue Pie

4. Grafik perkembangan harga dari tahun ke tahun

Contoh Masalah Statistika Inferensia

1. Pendugaan Parameter

2. Pengujian Hipotesis

3. Peramalan dengan Regresi/Korelasi

Contoh Contoh 1 Ekonomia seorang mahasiswi FE-UG, mengumpulkan data untuk

penulisan ilmiahnya. Ia mewawancarai 10 pedagang asongan di depan kampus dan mengetahui bahwa rata-rata pendapatan kotor mereka adalah Rp. 97 523, 25. Hasil wawancara ini dilaporkannya dalam PI-nya. (Deskriptif, Primer, Numerik)

Contoh 2 Dari tayangan TV langsung dari Bursa Efek, Drs. Untung Selalu seorang

pialang memperkirakan bahwa harga saham perusahaan-perusahaan blue-chip akan terus turun sampai minggu ke tiga bulan September. Perubahan akan bervariasi antara $ -2.35 sampai $ -5.60 per 100 lembar. (Inferensia, Sekunder, Numerik)

Contoh

Contoh 3 Bagian penelitian dan pengembangan produk

DONKING DONUT melakukan survei rasa kesukaan (favorite favor) donatnya erhadap 1000 pelanggannya secara acak.Pelanggan yang terpilih diharuskan melakukan penetapan rangking terhadap 4 rasa donat yang baru (MINT, PEACH, MOCCA, SUGAR-FREE). Hasil penelitian disajikan dalam bentuk diagram pie. (Deskriptif, Primer, Kategorik)

Populasi vs Sampel

Populasi : keseluruhan pengamatan Sampel = Contoh = sample : himpunan bagian

populasi Ukuran Populasi = N = banyak anggota populasi Ukuran Sampel = n = banyak anggota sampel Parameter : nilai yang menyatakan ciri populasi Statistik (Statistic) : nilai yang menyatakan ciri

sampel

Tabel 1. Notasi Parameter Populasi dan Statistik Sampel

Ciri Parameter Statistik

Rata-rata

μ = myu

x

Standar Deviasi,Simpangan Baku

σ = sigma

s

Ragam, Variance

σ²

s²

proporsi

π

p atau p

Bias suatu sampel: perbedaan ciri sampel dengan ciri populasi tempat sampel diambil.

Sampel yang baik adalah sampel dengan bias minimal.

Cara mendapatkan sampel dengan bias minimal adalah dengan mengambil Sampel/Contoh acak.

Teknik analisis data secara umum dibagi atas dua yaitu: Teknik Analisis Data Kualitatif dan Teknik Analisis Data Kuantitatif.

Teknik Analisis Data


Proses mengatur urutan data, mengorganisasiknnya ke dalam suatu pola, kategori dan satuan uraian dasar. Ia membedakannya dengan penafsiran, yaitu memberikan arti yang signifikan terhadap analisis, menjelaskan pola uraian dan mencari hubungan di antara dimensi-dimensi uraian (Patton, 1980, Moleong, 2000)

Proses yang merinci usaha secara formal untuk menemukan tema dan merumuskan hipotesis (anggapan) seperti yang disarankn oleh data dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan pada tema dan hipotesis itu (Bogdan dan Taylor, 1975, Moleong, 2000).

Proses mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti disarankn oleh data

Teknik analisis data kualitatif (1)


Analisis data dilakukan dalam suatu proses, sejak pengumpulan data dilakukan dan dikerjakan secara intensif, yatu sesudah meninggalkan lapangan.

Dianjurkan agar analisis data dan penafsiran dilakukan secepatnya oleh peneliti, jangan menunggu sampai data itu menjadi dingin dan bahkan membeku atau malah menjadi kadaluarsa.

Pekerjaan menganalisis data memerlukan usaha pemusatan perhatian dan pengerahan tenaga fisik dan pikiran peneliti.

Selain menganalisis data, peneliti masih perlu mendalami kepustakaan guna mengkonfirmasikan teori atau utk menjastifikasikan adanya teori baru yang barangkali ditemukan.

Teknik analisis data kualitatif (2)


Proses analasis data kuantitatif dimulai dengan menelaah seluruh data yang tersedia dari berbagai sumber (wawancara, pengamatan, dokumen resmi, gambar, foto, dan sebagainya), mereduksi data dengan cara membuat abstraksi (rangkuman inti), menyusun dalam satuan-satuan, dikategorisasi, koding, mengadakn pemeriksanaan keabsahan data dan menafsirkn data menjadi suatu teori substantif dg menggunakan beberapa metode tertentu.

Proses analisis data kuantitatif secara garis besar dapat dibagi ke dalam beberapa tahap, yaitu editing, coding, frekuensi, tabulasi dan analisis data.

Teknik analisis data kuantitatif


Jenis Data dan Alat Analisisnya


Proses analisis data kuantitatif dimulai dengan menelaah seluruh data yang tersedia dari berbagai sumber (wawancara, pengamatan, dokumen resmi, gambar, foto, dan sebagainya), mereduksi data dengan cara membuat abstraksi (rangkuman inti), menyusun dalam satuan-satuan, dikategorisasi, koding, mengadakan pemeriksanaan keabsahan data dan menafsirkan data menjadi suatu teori substantif dengan menggunakan beberapa metode tertentu.

Proses analisis data kuantitatif secara garis besar dapat dibagi ke dalam beberapa tahap, yaitu editing, coding, frekuensi, tabulasi, dan analisis data.

Teknik analisis data kuantitatif


Teknik Analisis

Data

Teknik

Analisis Data KUALITATIF

Teknik

Analisis Data KUANTITATIF

Statistik Inferensia/

Induktif

Statistik Deskriptif

Rata-rata Hitung

Median dan Modus

Varian dan Standard Deviasi

lainnya

Parametrik

Tabel (Silang, Frekuensi), Grafik, Diagram Batang dan

Diagram Lingkaran. dll

Non Parametrik

Analisis SWOT

P H A

Deskriptif Kualitatif (Mengatur, Mengurutkn, Mengelompokkn, Memberi Kode, Mengkategorikan,

mengartikan, dan Menginterpretasikan atau Menafsirkan)

Ekonometrika: 1. Model Simultan

2. Model Sederhana

Model Optimasi (Operation Research): •Linear Program

•Non Linear Programming

•Integer Programming

•Gooal Programmning

•Dynamic Programming

•Network, CPM dan PERT

•Teori Antrean

•Teori Pengambilan Keputusan

•Teori Permainan

•Simulasi

Model Makro Regional:

•Model Input-Output Leontief Regional dan Interregional •Model SAM Regional dan Interregional, CGE

•Location Quotion (LQ) •Teori Basis Export

Policy Analysis Matrix (PAM)

Uji-t, Uji Z

Regresi Sederhana dan Ganda

Uji Korelasi

One dan Two Way Anova

Multivariat: Cluster, DIscriminant dan Factor Analysis, Priciple

Component Analysis, Path analysis

SEM

(Structural Equation Model)

Sign Test

Chisquare Wilcoxon Test

Cochran Test

Korelasi Rank Spearrman


Statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsi atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa maksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau menjeneralisasi

Penelitian yang dilakukan pada populasi (tanpa diambil sampelnya) jelas akan menggunakan statistik deskriptif dalam analisisnya.

Bila penelitian dilakukan pada sampel, analisisnya dapat menggunakan statistik deskriptif ataupun inferensia.

Statistik deskriptif dapat digunakan bila penelitian hanya ingin mendeskripsikn data sampel dan tidak ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi dimana sampel diambil. Namun bila ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi, maka teknik analisis yang digunakan adalah statistik inferensia.

Statistik Deskriptif


Statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk menjeneralisasi populasi. Statistik ini akan cocok digunakan bila sampel yang diambil dari populasi yang jelas dan teknik pengambilan sampel juga benar serta dilakukan secara random.

Statistik ini disebut statistik probabilitas, karena kesimpulan yang diberlakukan untuk populasi berdasarkn data sampel yang kebenarannya bersifat peluang (probabilitas) kesalahan/keberanan dinyatakan dalam persentase. Bila taraf peluang kesalahan 5%, berarti taraf kebenaran/kepercayaan 95%, dan sebagainya, dan ini lazim disebut taraf signifikansi. Artinya fenomena itu berlaku benar 95% dari 100 sampel yang diambil dari populasi.

Statistik Inferensia


Perbedaan Statistik Parametrik dan Non Parametrik

Statitik Parametrik Statistik Non Parametrik

1. Parameter populasi

menyebar normal

1. Parameter populasi mengabaikan

sebaran

2. Data berasal dari nilai-nilai pengamatan nyata yang

bersifat angka (rasio) atau paling tidak dalam skala

interval

2. Data berasal dari nilai-nilai yang tidak bersifat nyata, atau data

nominal atau ordinal (order=tingkatan=skala)

3. Umumnya sifat data

kuantitatif atau dapat dijumlahkan, dikurangkan,

dikalikan atau dibagi

3. Umumnya sifat data kualitatif, tetapi

kemudian dikuantifikasi dengan cara menskor atau kategori

4. memusatkan perhatian pada perbedaan nilai tengah

(mean)

4. Memusatkan perhatian pada perbedaan median

5. Sampel atau cuplikan relatif besar agar cenderung

menyebar normal (> 30

unit)

5. Dapat digunakan dalam sampel (cuplikan) kecil (< 30 unit)


Teknik analisis data dibagi atas dua yaitu: Teknik Analisis Data Kualitatif dan Teknik Analisis Data Kuantitatif

Teknik Analisis amat tergantung pada jenis data: Data nominal dan ordinal hanya dapat dianalisis secara terbatas dengan statistik deskriptif. Jenis data Rasio dan Interval dapat menggunakan statistik inferensial (pengujian).

Kesimpulan


pemilihan teknik analisis penelitian · pdf filereference : rai utama, i gusti bagus. (2016)....

Documents