ANALISIS DATA

PENELITIAN

Analisis data penelitian merupakan bagian dari proses pengujian data setelah tahap pemilihan dan pengumpulan

data penelitian.

Proses analisis data penelitian umumnya terdiri atas beberapa tahap, yaitu: tahap persiapan, analisis deskripstif, pengujian kualitas data, dan tahap analisis datapengujian hipotesis.

Tujuan Utama Analisis DataMendapatkan perasaan terhadap data (feel for the data)Menguji kualitas data (goodness of data)Menguji hipotesis penelitian

Jika data yang diteliti berupa sampel, statistik dapat digunakan untuk menarik kesimpulan yang berupa:

Statistik adalah sekumpulan metode yang digunakan untuk menarik kesimpulan yang masuk akal dari suatu data.

Deskripsi statistik sampel (statistik deskriptif

Estimasi statistik sampel terhadap parameter populasinya (statistik

inferensial)

Parametrik: jika data penelitian diukur dengan skala interval dan skala

rasio dan asumsi bahwa distribusi data populasi yang digunakan untuk

memilih sampel penelitian adalah normal

Nonparametrik: digunakan jika data penelitian diukur dengan skala

nominal dan ordinal, sehingga tidak memerlukan asumsi data

populasi yang distribusinya normal

Tahap Persiapan Tahap Analisis Data

Mengedit Data

Mengodekan

Menangani Respon Kosong

Memasukkan Data

Kategorisasi

Perasaan Terhadap Data

(feel for data)

Pengujian Hipotesis

Menguji Ketepatan Data

(goodness of data)

Data kuesioner surat yang masuk harus diperiksa ketidaklengkapan dan

inkonsitensinya, dengan menunjuk anggota staff penelitian. Inkonsistensi yang

dapat secara logis dikoreksi sebaiknya diralat dan diedit pada tahap ini.

Tujuan pengeditan adalah untuk menjamin kelengkapan, konsistensi, dan

kesiapan data penelitian dalam proses analisis.

Data penelitian yang dikumpulkan oleh peneliti melalui metode survey atau

observasi perlu diedit dari kemungkinan kekeliruan dalam proses pencatatan

yang dilakukan oleh pengumpul data, pengisian kuesioner yang tidak lengkap

atau tidak konsisten

Pengeditan merupakan proses pengecekan dan penyesuaian yang diperlukan

terhadap data penelitian untuk memudahkan proses pemberian kode dan

pemrosesan data dengan teknik statistik

Tidak semua responden menjawab setiap item dalam kuesioner. Jawaban

mungkin dibiarkan kosong (blank respons) karena tidak memahami pertanyaan,

tidak ingin menjawab, atau sekadar tidak tertarik untuk menjawab seluruh pertanyaan.

Memberikan nilai tengah dalam skala sebagai respon untuk

item tersebut,

Membiarkan komputer mengabaikan respon kosong saat

analisis dilakukan,

Memberikan pada item nilai keluar respons dari semua yang

merespon item tersebut,

Memberi item tersebut rata-rata respon dari responden khusus

pada semua pertanyaan lain yang mengukur variabel tersebut,

Memberikan respon kosong sebuah angka acak dalam kisaran

skala tersebut,

Cara untuk

menangani

respon

kosong

untuk item

skala

interval

dengan nilai

tengah

adalah:

Pemberian kode merupakan proses identifikasi dan klasifikasi

data penelitian ke dalam skor numerik atau karakter simbol.

Tujuan pemberian kode pada tiap tipe pertanyaan terbuka

adalah untuk mengurangi variasi jawaban responden menjadi

beberapa kategori umum sehingga dapat diberi skor numerik

atau simbol.

Teknis pemberian kode dapat dilakukan sebelum dan setelah

pengisisan kuesioner.

Proses pemberian kode akan mempermudah dan meningkatkan

efisiensi proses entri data ke dalam komputer.

Bila pertanyaan yang mengukur satu

konsep tidak berdekatan tetapi

terpencar di berbagai bagian

kuesioner, kita harus teliti untuk

memasukkan semua item tanpa

penghilangan atau penambahan yang

keliru.

Hal ini berguna untuk

membuat skema untuk

mengkategorikan variabel,

sehingga beberapa item

yang mengukur suatu

konsep dapat semuanya

dikelompokkan bersama.

Respons atas beberapa pertanyaan yang disusun secara negatif juga perlu

dibalik sehingga semua jawaban berada dalam arah yang sama. Hal

tersebut dapat dilakukan dengan komputer melalui pilihan transform dan

RECODE.

Bila data kuesioner tidak dikumpulkan pada lembar jawaban

scanner, yang secara langsung dimasukkan ke dalam komputer

sebagai arsip data, data mentah harus secara manual diketik ke

dalam komputer.

Perasaan Terhadap Data

(feel for data)

Pengujian Hipotesis

Menguji Ketepatan Data

(goodness of data)

S

T

A

T

I

S

T

I

K

D

E

S

K

R

I

P

T

I

F

Dispersi (Dispersion)Deviasi rata-rata

Deviasi absolut rata

Deviasi kuadrat rata-rata

Varian

Deviasi standar

salah satu ukuran dalam statistik

deskriptif yang menunjukkan nilai

distribusi data penelitian yang memiliki

kesamaan kategori

ukuran dalam statistik deskriptif yang

menunjukkan nilai sentral dari distribusi

data penelitian

Mengukur variasi data yang diteliti dari

angka rata-ratanya.

Frekuensi (Frequency)

Tendensi Sentral(Central Tendency)Mean

Median

Modus

ValiditasValiditas data penelitian

ditentukan oleh proses

pengukuran yang akurat.

Suatu instrumen pengukur

dikatakan valid jika

instrumen tersebut

mengukur apa yang

seharusnya diukur.

Ada kemungkinan data

penelitian memiliki

tingkat reliabilitas yang

tinggi, tetapi kurang

valid. Suatu data

penelitian yang valid,

bagaimanapun juga

harus reliable, karena

akurasi memerlukan

konsistensi.

Reliabilitas

(Reliability)Konsep reliabilitas dapat

dipahami melalui ide dasar

konsep tersebut, yaitu

konsistensi

Kesimpulan hasil penelitian dibuat berdasarkan hasil proses pengujian

data yang dikumpulkan dan dianalisis oleh peneliti.

Oleh karena itu, kualitas data penelitian menentukan bias atau tidaknya

kesimpulan yang dibuat oleh peneliti

Peneliti harus memiliki kriteria atau standar yang digunakan untuk membuat keputusan terhadap hipotesis yang diuji berdasarkan sampel

Estimasi dan Probabilitas

Tingkat signifikansi adalah tingkat probabilitas yang ditentukan oleh peneliti untuk membuat keputusan menolak atau mendukung hipotesis

Kriteria Keputusan

Ada dua kemungkinan kesalahan yang dibuat peneliti dalam membuat keputusan:Kesalahan tipe I, yaitu keputusan peneliti menolak hipotesis nol, padahal kenyataannya hipotesis nol adalah benar (alpha)Kesalahan tipe II, yaitu keputusan peneliti tidak dapat menolak hipotesis nol, padahal kenyataannya hipotesis nol adalah salah (beta)

Kesalahan Tipe I dan II

Pengujian hipotesis merupakan proses pembuatan keputusan menggunakan estimasi statistik sampel terhadap parameter populasinya, peneliti harus menyadari adanya kemungkinan kesalahan dalam menolak atau mendukung suatu hipotesis

Pengujian hipotesis memerlukan elemen-elemen:Pernyataan hipotesis yang dapat dirumuskan ke dalam H0 atau HaPenentuan daerah penerimaan atau penolakan berdasarkan kriteria keputusan (tingkat sig) dan teknik pengujian satu satau dua sisiPenghitungan statistik terhadap data yang dikumpulkanPembuatan kesimpulan menolak atau mendukung hipotesis

Pengujian hipotesis merupakan proses yang kompleks terutama pada penelitian yang berdasarkan sampel.

Kemungkinan terjadinya kesalahan tipe I dan II dapat dikurangi dengan cara menambah jumlah sampel yang diteliti

Satu hal yang perlu diingat adalah bahwa analisis data hendaknya didasarkan pada pengujian dari hipotesis yang telah dirumuskan.

Jelas keliru bila mengubah hipotesis awal agar sesuai dengan analisis data.

Tetapi, bisa diterima jika kita menyusun hipotesis induktif dan kemudian mengujinya melalui penelitian lebih jauh

Tujuan studi dan metode statistik

Klasifikasi jumlah variabel dan kategori analisis data

Contoh metode statistik berdasarkan tujuan studi dan

skala pengukuran

Uji perbedaan bivariate

Uji hubungan bivariate

Metode-metode dependensi dalam analisis multivariate