By Kaimuddin,MKes

PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA

Outline Materi

Editing , Coding dan Tabulasi Data Analisis Deskriptif Studi Kasus (Case Study) Deskripsi dengan Ukuran Numerik

Pengolahan Data :

Proses pengolahan data (proses edisi) : Memeriksa data (editing) Memberi kode (coding) Menyusun data (tabulating)

Editing, Coding dan Tabulasi Data(1)

Editing Data (Penyuntingan Data) : suatu kegiatan yang bertujuan agar data yang telah dikumpulkan memberikan kejelasan, dapat dibaca, konsisten dan komplit.

Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam mengedit data :

1. Apakah data sudah lengkap dan sempurna ? 2. Apakah data cukup jelas dan 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 ? Coding : data yang dikumpulkan dapat berupa angka, kalimat

pendek atau panjang, ataupun hanya “Ya” atau “Tidak”. Untuk memudahkan pengolahan dan analisis data, maka jawaban-jawaban tersebut perlu diberi kode.

Pemeriksaan Data (Editing)

Proses editing yakni memeriksa data yang telah dikumpulkan baik berupa daftar pertanyaan, kartu atau buku register, kegiatannya :

Menjumlah Melakukan koreksi

Pemberian Kode (Coding)

Pemberian kode pada data terutama data klasifikasi untuk mempermudah klasifikasi

Editing, Coding dan Tabulasi Data ( 2 )

Pemberian Kode terhadap jawaban responden penting artinya, jika pengolahan data dilakukan dengan komputer.

Pengkodean Data : menerjemahkan data ke dalam kode, biasanya kode angka yang bertujuan untuk memindahkan data tersebut ke dalam media penyimpanan data dan analisis komputer lebih lanjut.

Coding (Mengkode Jawaban) : adalah menaruh angka pada setiap jawaban.

Pemberian Kode : dapat dilakukan dengan melihat jenis pertanyaan/pernyataan jawaban. Dalam hal ini dibedakan

1) Jawaban berupa angka. 2) Jawaban dari pertanyaan tertutup. 3) Jawaban pertanyaan semi terbuka. 4) Jawaban pertanyaan terbuka.5)Jawaban pertanyaan kombinasi.

Tabulasi Data :memasukkan data ke dalam tabel-tabel

Penyusunan Data (tabulasi)

pengorganisasian data sedemikian rupa agar dengan mudah dapat dijumlah, disusun dan ditata untuk disajikan dan dianalisis.

Metode Tally Menggunakan kartu Menggunakan komputer

Penyajian Data

- Untuk data kualitatif dapat disajikan dalam bentuk distribusi frekuensi

- Untuk data kuantitatif menggunakan berbagai perhitungan statistik

PENYAJIAN DATA

TERDAPAT DUA MACAM PENYAJIAN: TABEL ATAU DAFTAR GRAFIK ATAU DIAGRAM

TABEL ATAU DAFTAR

TABEL/DAFTAR BARIS KOLOM TABEL/DAFTAR KONTINGENSI TABEL/DAFTAR DISTRIBUSI

FREQUENSI

TABEL BARIS KOLOM

 

JUDUL KOLOM

JUDUL BARIS

       

       

  SEL    

       

       

CATATAN

JUDUL TABEL

TABEL KONTINGENSI

  JUDUL KOLOM JUMLAH

JUDUL BARIS

       

       

  SEL    

       

       

JUMLAH        

Untuk data yang terdiri dari dua faktor, berukuran b x k, b = baris, k = kolom

CATATAN

TABEL DISTRIBUSI FREQUENSI

Berat anak sapi (kg) frequensi (f)

31 - 40 2

41 - 50 3

51 - 60 5

61 - 70 14

71 - 80 24

81 - 90 20

91 - 100 12

Diagram

Penyajian data dalam gambar yang dibagi menjadi:

Diagram batang Diagram garis Diagram lingkaran atau diagram

pastel Diagram lambang Diagram peta atau kartogram Diagram pencar atau diagram titik

DIAGRAM BATANG

BANYAK MURID PADA YAYASAN PENDIDIKAN X

230

200

140

100

0

50

100

150

200

250

SD SLTP SLTA PT

TINGKAT PENDIDIKAN

BA

NY

AK

MU

RID

STATISTIK

Contoh 1: Tabel di bawah menunjukkan jumlah mahasiswa bermasalah pada suatu perguruan tinggi x.

0

2

4

6

8

10

12

14

2001 2002 2003 2004

Tahun

Jum

lah

sis

wa

PENYAJIAN DATA

STATISTIK

Tentukan jumlah mahasiswa yang bermasalah

dari tahun 2001 sampai dengan 2004! Jawab: Jumlah mahasiswa yang bermasalah dari tahun 2001 sampai dengan 2004 = 6+10+13+10

= 39 mahasiswa

PENYAJIAN DATA

STATISTIK

Contoh 2:

Diagram batang berikut ini menggambarkan kondisi lulusan dari suatu SMA dari tahun 1992 sampai dengan tahun 1996. Banyak lulusan yang tidak menganggur selama tahun 1992 sampai dengan tahun 1995 adalah…

PENYAJIAN DATA

STATISTIK

0

50

100

150

200

250

300

1992 1993 1994 1995 1996

Tahun

Ban

yak

lulu

san Bekerja

Melanjutkanbelajar

Menganggur

PENYAJIAN DATA

STATISTIK

Pertanyaan

Banyak lulusan yang tidak menganggur

selama tahun 1992 sampai dengan tahun 1995 adalah….

Jawab : = 200+100+225+100+200+75+250+75 = 1225

PENYAJIAN DATA

STATISTIK

b. Diagram lingkaran

Penyajian data dengan menggunakan gambar yang berbentuk daerah

lingkaran disebut diagram lingkaran.

Daerah lingkaran dibagi ke dalam sektor-sektor atau juring-juring.

PENYAJIAN DATA

Contoh 1:Diagram berikut menunjukkan cara murid-murid suatu SMK datang ke sekolah. Jikajumlah murid 480 orang, maka banyaknyasiswa yang datang ke sekolah dengan berjalan kaki adalah….

Jalan Kaki

Sepeda

600

720 Bus

45 0

Motor

STATISTIK

Jawab : Derajat sektor siswa yang berjalan kaki: 3600 – (600+720+450) = 1830

Banyaknya siswa yang berjalan kaki ke sekolah

= x 480 orang

= 244 orang

0

0

360

183

PENYAJIAN DATA

STATISTIK

Contoh 2 : Hasil penelusuran tamatan pada sebuah

SMK dinyatakan dengan diagram berikut. Jika jumlah yang bekerja sebanyak 135 orang, maka banyak tamatan yang melanjutkan kuliah adalah…. Wiraswasta

Menganggur

10%

Bekerja

45%

Melanjutkan Kuliah

PENYAJIAN DATA

STATISTIK

Jawab : Persentase tamatan yang melanjutkan

kuliah = 100% - (25%+45%+10%) = 20% Banyaknya tamatan yang melanjutkan kuliah

= x 135 0rang

= 60 orang

%45

%20

PENYAJIAN DATA

DIAGRAM BARIS

BANYAK MURID PADA YAYASAN PENDIDIKAN X

230

200

140

100

0

50

100

150

200

250

SD SLTP SLTA PT

TINGKAT PENDIDIKAN

BA

NY

AK

MU

RID

STATISTIK

PENYAJIAN DATA

Diagram Garis Penyajian data dengan diagram garis biasanya digunakan untuk

menunjukkan perubahan sepanjang periode tertentu.

Contoh :

Data lulusan SMK Nusantara yang bekerja sesuai dengan bidangnya dari tahun 2003 sampai tahun 2007 sebagai berikut. Buatlah diagram garisnya.

Tahun

Jumlah siswa

2003 2004 2005 2006 2007

80 100 160 120 200

STATISTIK

PENYAJIAN DATAJawab :

Tahun

2003 2004 2005 2006 2007

Jumlah Bekerja

80

100

120

160

200

•

•

•

•

•

DIAGRAM LAMBANG

230 200140

100

BANYAK MURID YAYASAN PENDIDIKAN X

DIAGRAM PETA

DIAGRAM PENCAR ATAU TITIK

BANYAK MURID YAYASAN PENDIDIKAN X

SD

SLTP

SLTA

PT

0

50

100

150

200

250

0 1 2 3 4 5

TINGKAT PENDIDIKAN

BA

NY

AK

MU

RID

JAWAB (lanjutan)

Interval Kelas Batas Kelas Nilai Tengah Frekuensi9-2122-3435-4748-6061-7374-8687-99

8,5-21,521,5-34,534,5-47,547,5-60,560,5-73,573,5-86,586,5-99,5

15284154678093

3448

12236

Jumlah 60

Distribusi Frekuensi Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

DIAGRAM HISTOGRAM

0

5

10

15

20

25

Freku

ensi

8,521,5

34,547,5

60,573,5

86,599,5 Nilai

Diagram Histogram Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

DISTRIBUSI FREKUENSI RELATIF

Interval Kelas

Batas KelasNilai

TengahFrekuen

si

Frekuensi Relatif

(%)9-21

22-3435-4748-6061-7374-8687-99

8,5-21,521,5-34,534,5-47,547,5-60,560,5-73,573,5-86,586,5-99,5

15284154678093

3448

12236

56,676,67

13,3320

38,3310

Jumlah 60 100

Distribusi Frekuensi Relatif Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

HISTOGRAM DAN POLIGON FREKUENSI

0

5

10

15

20

25

Freku

ensi

8,521,5

34,547,5

60,573,5

86,599,5

3 4 4

8

12

23

6

Nilai

Histogram

Poligon Frekuensi

Histogram dan Poligon Frekuensi Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

DISTRIBUSI FREKUENSI KUMULATIF KURANG DARI

Interval Kelas

Batas Kelas Frekuensi Kumulatif Kurang

Dari

Persen Kumulatif

9-2122-3435-4748-6061-7374-8687-99

kurang dari 8,5kurang dari 21,5kurang dari 34,5kurang dari 47,5kurang dari 60,5kurang dari 73,5kurang dari 86,5kurang dari 99,5

037

1119315460

05

11,6718,3431,6751,67

90100

Distribusi Frekuensi Kumulatif Kurang Dari Untuk Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

OGIF

0

10

20

30

40

50

Freku

ensi

Kum

ula

tif

8,521,5

34,547,5

60,573,5

86,599,5

37

11

19

31

54

6

Nilai

60

Ogif Frekuensi Kumulatif Kurang Dari Untuk Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

60

DISTRIBUSI FREKUENSI KUMULATIF LEBIH DARI

Interval Kelas

Batas Kelas Frekuensi Kumulatif Lebih

Dari

Persen Kumulatif

9-2122-3435-4748-6061-7374-8687-99

lebih dari 8,5lebih dari 21,5lebih dari 34,5lebih dari 47,5lebih dari 60,5lebih dari 73,5lebih dari 86,5lebih dari 99,5

60575349412960

10095

88,3381,6668,3348,33

100

Distribusi Frekuensi Kumulatif Lebih Dari Untuk Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

OGIF (lanjutan)

0

10

20

30

40

50

Freku

ensi

Kum

ula

tif

8,521,5

34,547,5

60,573,5

86,599,5

6057

5349

41

29

6

Nilai

60

Ogif Frekuensi Kumulatif Lebih Dari Untuk Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

OGIF (lanjutan)

0

10

20

30

40

50

Freku

ensi

Kum

ula

tif

8,521,5

34,547,5

60,573,5

86,599,5 Nilai

60

Ogif Frekuensi Kumulatif Dari Untuk Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

kurva ogif kurang dari

kurva ogif lebih dari

Analisis Deskriptif

Analisis Deskriptif : adalah kegiatan menyimpulkan data mentah dalam jumlah yang besar sehingga hasilnya dapat ditafsirkan.

Meliputi kegiatan mengelompokkan, mengatur,mengurutkan data atau memisahkan komponen atau bagian yang relevan dari keseluruhan data, sehingga data mudah dikelola.

Menggambarkan pola-pola yang konsisten dalam data, sehingga hasilnya dapat dipelajari dan ditafsirkan secara singkat dan penuh makna.

Tediri: 1). Metode/ Studi Kasus 2) Metode Survai (menggunakan metode statistik)

Studi Kasus / Case Study ( 1 )

Studi Kasus :adalah penelitian tentang status subyek penelitian yang berkenaan dengan suatu fase spesifik atau khas dari keseluruhan personalitas.

Subyek Penelitian : dapat berupa individu, kelompok, lembaga maupun masyarakat.

Tujuan Studi Kasus : adalah untuk memberikan gambaraan secara rinci tentang latar belakang, sifat-sifat serta karakter-karakter yang khas dari kasus, ataupun status dari subyek penelitian, yang kemudian dari sifat-sifat tersebut akan dijadikan suatu hal yang bersifat umum. Hasil penelitian studi kasus merupakan suatu generalisasi dari pola-pola kasus yang tipikal dari individu, kelompok, lembaga dan sebagainya.

Studi Kasus (2)

Keunggulan Studi Kasus : 1. 1. Sebagai suatu studi untuk mendukung studi-studi besar

di kemudian hari. 2. Dapat memberikan hipotesis-hipotesis tertentu untuk penelitian lanjutan. 3. Dapat digunakan sebagai contoh ilustratif yang baik dalam perumusan masalah, penggunaan statistik dalam analisis data serta cara-cara perumusan generalisasi dan kesimpulan. 4. Dapat digunakan untuk menemukan ide-ide baru mengenai hubungan antar variabel, yang kemudian diuji lebih mendalam dalam penelitian eksplanatori (untuk mencari jawaban mengenai why dan how).

Studi Kasus ( 3 )

Penelitian Explanatory : dapat pula dikelompokkan dalam penelitian terapan (applied research) dengan pendekatan studi kasus (case study).

Case Study atau Consultant Engagement : suatu penelitian bersifat kualitatif yang berusaha mencari permasalahan yang dihadapi suatu organisasi/lembaga, mengapa hal itu terjadi dan apa akibatnya serta menemukan alternatif jawaban penyelesaiannya.

Studi Kasus : merupakan penelitian yang diarahkan untuk menjelaskan mengenai : Who, What, When, Where dan How.

Deskripsi dengan Ukuran Numerik (1)

Deskripsi Data dengan Ukuran Numerik : ialah mendeskripsikan data dengan menggunakan metode numerik/angka.

Klasifikasi Metode Numerik : 1) Ukuran Tendensi / Nilai Sentral. 2) Ukuran Variabilitas.

Ukuran Tendensi / Nilai Sentral (Central Tendency) : adalah suatu ukuran yang mengukur tendensi suatu himpunan data yang mengelompok atau memusat dalam nilai numerik tertentu.

Jenis Ukuran Tendensi Sentral : 1) Rata-Rata Hitung (Arithmetic Mean). 2) Median. 3) Modus.

Rata-Rata Hitung : adalah menjumlahkan seluruh data dibagi dengan banyaknya data yang ada.

Deskripsi dengan Ukuran Numerik ( 2 )

Median : angka tengah yang diperoleh apabila data disusun atau diurutkan dari nilai terendah hingga nilai tertinggi.

Modus : ialah nilai yang paling sering muncul. Ukuran Variabilitas/ Penyimpangan : suatu ukuran untuk

mengukur sebaran/distribusi data, atau untuk mengukur seberapa jauh data menyimpang dari rata-ratanya.

Jenis Ukuran Variabilitas : 1) Ukuran Kecondongan (Skewness). 2) Rentang (Range). 3) Deviasi Standar (Standard Deviation).

Ukuran Kecondongan (Skewness) : ukuran bentuk atau derajat simetri distribusi data.

Rentang (Range) : Selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil dari suatu himpunan data.

Deviasi Standar (Standard Deviation): ukuran penyimpangan yang diperoleh dari akar kuadrat dari rata-rata jumlah kuadrat deviasi antara masing-masing nilai dengan rata-ratanya.