1 Kegiatan Belajar 1 KONSEP DASAR PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA A. Standar Kompetensi Petatar mampu memahami konsep dasar pengolahan data dan analisis data dalam praktek penelitian B. Kompetensi Dasar Setelah mempelajari kegiatan pembelajaran 1, petatar mampu: 1. Menjelaskan pengertian pengolahan data 2. Menjelaskan langkah-langkah pengolahan data 3. Menjelaskan pengertian analisis data 4. Menjelaskan jenis-jenis analisis data C. Daftar Referensi Furqon. (2001). Statistika Terapan dalam Penelitian. Bandung: Alfabeta Nasution. (1996). Metode Penelitian Naturalistik Kualitatif. Bandung: Tarsito -------------. (2003). Metode Research (Penelitian Ilmiah). Jakarta: Bumi Aksara D. Ringkasan Materi 1. Pengertian Pengolahan Data Data mentah yang telah dikumpulkan oleh peneliti tidak akan ada gunanya, jika tidak diolah. Pengolahan data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah, karena dengan pengolahan data, data tersebut dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian. Data mentah yang telah dikumpulkan perlu dipecah- pecahkan dalam kelompok-kelompok, diadakan kategorisasi, dilakukan manipulasi serta
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
1
Kegiatan Belajar 1
KONSEP DASAR PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
A. Standar Kompetensi
Petatar mampu memahami konsep dasar pengolahan data dan analisis data dalam
praktek penelitian
B. Kompetensi Dasar
Setelah mempelajari kegiatan pembelajaran 1, petatar mampu:
1. Menjelaskan pengertian pengolahan data
2. Menjelaskan langkah-langkah pengolahan data
3. Menjelaskan pengertian analisis data
4. Menjelaskan jenis-jenis analisis data
C. Daftar Referensi
Furqon. (2001). Statistika Terapan dalam Penelitian. Bandung: Alfabeta
Nasution. (1996). Metode Penelitian Naturalistik Kualitatif. Bandung: Tarsito
-------------. (2003). Metode Research (Penelitian Ilmiah). Jakarta: Bumi Aksara
D. Ringkasan Materi
1. Pengertian Pengolahan Data
Data mentah yang telah dikumpulkan oleh peneliti tidak akan ada gunanya, jika tidak diolah.
Pengolahan data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah, karena
dengan pengolahan data, data tersebut dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam
memecahkan masalah penelitian. Data mentah yang telah dikumpulkan perlu dipecah-
pecahkan dalam kelompok-kelompok, diadakan kategorisasi, dilakukan manipulasi serta
2
diperas sedemikian rupa sehingga data tersebut mempunyai makna untuk menjawab
masalah dan bermanfaat untuk menguji hipotesa atau pertanyaan penelitian.
Mengadakan manipulasi terhadap data mentah berarti mengubah data mentah tersebut dari
bentuk awalnya menjadi suatu bentuk yang dapat dengan mudah memperlihatkan
hubungan-hubungan antara fenomena. Beberapa tingkatan kegiatan perlu dilakukan, antara
lain memeriksa data mentah, sekali lagi, membuatnya dalam bentuk tabel yang berguna,
baik secara manual ataupun dengan menggunakan komputer.
Setelah data disusun dalam kelompok-kelompok serta hubungan-hubungan yang terjadi
dianalisa, perlu pula dibuat penafsiran-penafsiran terhadap hubungan antara fenomena yang
terjadi dan membandingkannya dengan fenomena-fenomena lain di luar penelitian tersebut.
Berdasarkan pengolahan data tersebut, perlu dianalisis dan dilakukan penarikan kesimpulan
hasil penelitian.
Pengolahan data secara sederhana diartikan sebagai proses mengartikan data-data
lapangan sesuai dengan tujuan, rancangan, dan sifat penelitian. Misalnya dalam rancangan
penelitian kuantitatif, maka angka-angka yang diperoleh melalui alat pengumpul data
tersebut harus diolah secara kuantitatif, baik melalui pengolahan statistik inferensial maupun
statistik deskriptif. Lain halnya dalam rancangan penelitian kualitatif, maka pengolahan data
menggunakan teknik non statitistik, mengingat data-data lapangan diperoleh dalam bentuk
narasi atau kata-kata, bukan angka-angka. Mengingat data lapangan disajikan dalam bentuk
narasi kata-kata, maka pengolahan datanya tidak bisa dikuantifikasikan. Perbedaan ini harus
dipahami oleh peneliti atau siapapun yang melakukan penelitian, sehingga penyajian data
dan analisis kesimpulan penelitian relevan dengan sifat atau jenis data dan prosedur
pengolahan data yang akan digunakan.
Di atas dikatakan bahwa pengolahan data diartikan sebagai proses mengartikan data
lapangan, yang berarti supaya data lapangan yang diperoleh melalui alat pengumpul data
dapat dimaknai, baik secara kuantitatif maupun kualitatif, sehingga proses penarikan
kesimpulan penelitian dapat dilaksanakan. Dengan demikian, pengolahan data tersebut
dalam kaitannya dengan praktek pendidikan adalah sebagai upaya untuk memaknai data
atau fakta menjadi makna.
Makna penelitian yang diperoleh dalam pengolahan data, tidak sampai menjawab pada
analisis “kemengapaan” tentang makna-makna yang diperoleh. Misalnya dalam rancangan
3
penelitian kuantitatif, maka angka-angka yang diperoleh melalui alat pengumpul data
tersebut harus diolah secara kuantitatif, baik melalui pengolahan statistik inferensial maupun
statistik deskriptif.
2. Langkah-langkah Pengolahan Data
Dalam proses pengolahan data, ada sejumlah langkah-langkah ilmiah yang perlu dilakukan
untuk memudahkan proses pengolahan data. Dari beberapa referensi tentang metode
penelitian ilmiah, ada sejumlah langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam proses
pengolahan data, yaitu: (1) editing; (2) mengkode data atau kodefikasi data; dan (3)
membuat tabulasi.
a. Editing
Sebelum data diolah, data tersebut perlu diedit lebih dahulu. Dengan perkataan lain, data
atau keterangan yang telah dikumpulkan dalam buku catatan (record book), daftar
pertanyaan ataupun pada interview guide (pedoman wawancara) perlu dibaca sekali lagi dan
diperbaiki, jika di sana sini masih terdapat hal-hal yang salah atau yang masih meragukan.
Kerja memperbaiki kualitas data serta menghilangkan keragu-raguan data dinamakan
mengedit data.
Beberapa hal perlu diperhatikan dalam mengedit data, yaitu:
1) Apakah data sudah lengkap dan sempurna?
2) Apakah data sudah cukup jelas tulisannya untuk 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?
Catatan harus sempurna dalam pengertian bahwa semua kolom atau pertanyaan harus
terjawab atau terisi. Jangan ada satu pun dari jawaban terbiarkan kosong. Peneliti harus
mengenal data yang kosong, apakah responden tidak mau menjawab, atau pertanyaanya
yang kurang dipahami responden. Dalam mengedit data, hal-hal di atas harus diperjelas,
dan jangan ada satupun pertanyaan ataupun pernyataan atau catatan yang kosong tidak
terjawab. Jawaban atau catatan yang kosong harus disempurnakan dalam mengedit data.
4
Harus dilihat apakah catatan dapat dibaca atau tidak. Segala coret-coret harus diperjelas,
segala kata-kata atau kalimat sandi harus diperjelas, baik kalimat ataupun huruf serta angka.
Dalam mengedit, memperjelas catatan supaya dapat dibaca merupakan hal yang perlu
sekali dikerjakan untuk menghilangkan keragu-raguan kemudian.
Pekerjaan mengedit juga termasuk mengubah kependekan-kependekan yang dibuat
menjadi kata-kata atau kalimat yang penuh. Kependekan hanya dapat dimengerti oleh
peneliti atau pencatat data dan belum tentu dapat dimengerti oleh pembuat kode. Karena itu,
segala kalimat atau kata-kata yang dipendekkan, ataupun angka yang dipendekkan, perlu
diperjelas.
Mengedit juga berarti melihata apakah data konsisten atau tidak. Jika ditemukan data
tentang pendapatan dalam usaha tani, pendapatan di luar usaha tani yang tidak cocok
dengan total pendapatan, maka carilah penyebab kesalahan tersebut! Apakah ada
kesalahan dalam mencatat? Atau kesalahpahaman responden dalam menjawab pertanyaan?
Juga perlu dicek, apakah instruksi dalam daftar pertanyaan diikuti secara seksama oleh
responden atau tidak? Jika dalam jawaban sebenarnya diinginkan supaya berat dinyatakan
dalam kg, sedangkan data yang tercatat mempunyai unit gram, maka jawaban tersebut
harus diubah ke dalam unit yang dimintakan (kg). Jika dalam record book, kolom harus diisi
dengan unit rumpun, sedangkan tertulis dengan unit batang, maka jawaban harus diperbaiki
menjadi unit rumpun. Dengan perkataan lain, catatan atau jawaban harus dicek
uniformitasnya.
Dalam mengedit, juga perlu dicek pertanyaan-pertanyaan yang jawabannya tidak cocok. Jika
banyak jawaban pertanyaan yang tidak sesuai, maka daftar pertanyaan tersebut perlu
dikumpulkan, dan harus diklasifikasikan dalam satu kelompok. Jika hanya beberapa saja
yang tidak cocok, mak hal ini merupakan kesalahan peneliti dan perlu diperbaiki.
Perlu juga diperingatkan, jangan sekali-kali mengganti jawaban, angka, ataupun pertanyaan-
pertanyaan dengan maksud membuat data tersebut sesuai, konsisten, dan cocok untuk
maksud tertentu. Menggantikan data orisinal demi mencocokkan dengan sesuatu keinginan
peneliti, berarti melanggal prinsip-prinsip kejujuran intelektual (intellectual honesty).
b. Kodefikasi Data
Data yang dikumpulkan dapat berupa angka, kalimat pendek atau panjang, ataupun hanya
5
“ya” atau “tidak”. Untuk memudahkan pengolahan, maka jawaban-jawaban tersebut perlu
diberi kode. Pemberian kode kepada jawaban sangat penting artinya, jika pengolahan data
dilakukan dengan komputer. Mengkode jawaban adalah menaruh angka pada tiap jawaban.
1) Kode dan Jenis Pertanyaan/Pernyataan
Pemberian kode dapat dilakukan dengan melihat jenis pertanyaan, jawaban, atau
pernyataan. Dalam hal ini dapat dibedakan:
a) Jawaban yang berupa angka
Jawaban responden bisa dalam bentuk angka. Pertanyaan tentang pendapat per
bulan, jawabannya sudah terang dalam bentuk angka. Misalnya, data berupa jumlah
rupiah (Rp. 150,0)
b) Jawaban dari pertanyaan tertutup
Jawaban pertanyaan tertutup adalah jawaban yang sudah disediakan lebih dahulu,
dan responden hanya tinggal mencek saja jawaban-jawaban tersebut sesuai dengan
instruksi. Responden tidak mempunyai kebebasan untuk memilih jawaban di luar
yang telah diberikan.
c) Jawaban dari pertanyaan semiterbuka
Pada jawaban semiterbuka, selain dari jawaban yang ditentukan, masih
diperkenankan lagi jawaban lain yang dianggap cocok oleh responden. Jawaban
yang diberada di luar dari yang telah disediakan perlu diberi angka tersendiri untuk
kode.
d) Jawaban pertanyaan terbuka
Pada pertanyaan terbuka, jawaban yang diberikan sifatnya bebas, sesuai dengan
apa yang dipikirkan oleh penjawab, tanpa ada suatu batasan tertentu. Untuk
membuat kode terhadap jawaban pertanyaan terbuka, jawaban- jawaban tersebut
6
harus dikategorikan lebih dahulu, atau dikelompokkan lebih dahulu sehingga tiap
kelompok-kelompok berisi jawaban yang lebih kurang sejenis.
e) Jawaban pertanyaan kombinasi
Jawaban pertanyaan kombinasi hampir serupa dengan jawaban pertanyaan tertutup.
Selain dari jawabannya terpisah secara jelas, responden masih dapat dijawab
kombinasi dari beberapa jawaban.
2) Tempat Kode
Kode dapat dibuat pada IBM coding sheet, pada kartu tabulasi ataupun pada daftar
pertanyaan itu sendiri. Jika data ingin diolah dengan komputer, maka kode harus dibuat
pada coding sheet.
a) Cooding Sheet
Data untuk diolah dengan komputer kodenya harus dibuat pada coding sheet yang
telah tersedia. Yang sering digunakan adaah IBM coding sheet. Coding sheet ini
adalah lembaran kertas yang mempunyai 80 kolom dan 25 baris. Jika data yang
dikode melebihi 80 kolom, maka cara pengisian kolom adalah:
(1) menyambung data responden tersebut ke baris kedua, atau
(2) menyambung kode pada baris yang sama ke lembaran kedua dari coding sheet.
Dengan cara pertama, data dari tiap responden dapat dilihat dengan jelas pada satu
lembar coding sheet saja. Untuk memudahkan, maka kode data untuk tiap variabel
sebaiknya dijarangkan satu kolom. Di lain pihak, cara kedua tidak memperlihatkan
data tiap responden pada satu lembaran kartu kode, tetapi cara ini lebih
memudahkan dalam punching nantinya.
7
Sebelum kode dimasukkan dalam coding sheet, maka lebih dahulu ditentukan
kolom-kolom berapa yang digunakan oleh variabel, dan bagaimana formatnya. Hal
ini diatur dalam buku kode. Buku kode digunakan sebagai panduan dalam mengisi
kode ke dalam coding sheet. Buku kode harus dibuat lebih dahulu dan berisi:
- nomor halaman daftar pertanyaan atau record book
- nomor pertanyaan-pertanyaan ataupun data
- nomor variabel
- nama variabel atau singkatan variabel
- nomor kolom coding sheet yang digunakan, dan
- format
b) Kartu Tabulasi
Jika data ingin dioleh dengan cara manual, maka kode dapat dituliskan dalam kartu
tabulasi. Kode yang dimasukkan ke dalam kartu tabulasi sebelumnya, juga telah
disusun dalam buku kode. Buku kode untuk kartu tabulasi sama saja dengan buku
kode untuk coding sheet.
c) Membuat Tabulasi
Membuat tabulasi termasuk dalam kerja memproses data. Membuat tabulasi tidak
lain dari memasukkan data ke dalam tabel-tabel, dan mengatur angka-angka
sehingga dapat dihitung jumlah kasus dalam berbagai kategori.
Tabel terdiri dari kolom dan baris (jajar). Tabel yang sederhana mempunyai 4 bagian
penting, yaitu: (1) nomor dan judul tabel; (2) stub; (3) box head; dan (4) body (badan).
Nomor atau judul tabel terletak di bagian paling atas dari tabel. Judul harus jelas,
lengkap, sesuai dengan isi tabel dan tidak terlalu panjang. Isi tabel harus
menyatakan; apa, dimana, dan bagaimana dari hal-hal yang dinyatakan dalam tabel.
8
Stub adalah bagian paling kiri dari tabel, termasuk kepala kolom, tetapi tidak
termasuk jajar (baris) total. Dalam stub, terdapat keterangan-keterangan yang
menjelaskan secara terperinci tentang hal-hal dan gambaran yang terdapat pada tiap
kolom badan tabel (body). Body (badan tabel) terdiri atas kolom-kolom yang berisi
angka-angka.
Dalam pengolahan data, ada tiga jenis tabel yang sering digunakan, yaitu: (1) tabel