Teknik Analisis Data

BAB II

PEMBAHASAN

  A.    Pengertian Analisis Data

Analisis data adalah rangkaian kegiatan penelaahan, pengelompokan, sistematisasi, penafsiran dan verivikasi data agar sebuah fenomena memiliki nilai social, akademis dan ilmiah.

  B.     Tujuan Analisis Data

Analisis data dimaksudkan untuk memahami apa yang terdapat dibalik semua data tersebut, mengelompokkannya, meringkasnya menjadi suatu yang kompak dan mudah dimengerti, serta menemukan pola umum yang timbul dari data tersebut.

Dalam analisis data kuantitatif, apa yang dimaksud dengan mudah dimengerti dan pola umum itu terwakili dalam bentuk simbol-simbol statistik, yang dikenal dengan istilah notasi, variasi dan koefisien. Seperti rata-rata , jumlah , taraf signifikansi , koefisien korelasi , dsb.

  C.    Teknik Analisis Data

Dalam penelitian kuantitatif, analisis data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responden terkumpul. Teknik analisis data dalam penelitian kuantitatif menggunakan statistik.

Ada dua macam statistik yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian kuantitatif, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial.

1.      Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya, tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.

Penelitian yang dilakukan pada populasi (tanpa diambil sampelnya) jelas akan menggunakan statistik deskriptif dalam analisisnya. Tetapi jika penelitian dilakukan pada sampel, maka analisisnya dapat menggunakan statistik deskriptif maupun inferensial.

Fungsi statistik deskriptif yaitu mengklasifikasikan suatu data variabel berdasarkan kelompoknya masing-masing dari semula belum teratur dan mudah diinterpretasikan maksudnya oleh orang yang membutuhkan informasi tentang keadaan variabel tersebut. Selain itu statistik deskriptif juga berfungsi menyajikan informasi sedemikian rupa, sehingga data yang dihasilkan dari penelitian dapat dimanfaatkan oleh orang lain yang membutuhkan.

Analisis deskriptif dibedakan menjadi 3, yaitu:

a.       Analisis Potret Data

Potret data adalah perhitungan frekuensi suatu nilai dalam suatu variabel. Nilai dapat disajikan sebagai jumlah absolute atau presentase dari keseluruhan.

b.      Analisis Kecenderungan Sentral Data

·         Mean, yaitu nilai rata-rata secara aritmatika dari semua nilai dari variabel yang diukur. Biasanya diberi simbol X.

·         Median, yaitu nilai tengah dari sekumpulan nilai suatu variabel yang telah diurutkan dari nilai terkecil kepada nilai tertinggi.

·         Modus, yaitu nilai yang paling sering muncul pada suatu distribusi nilai variabel.

c.       Analisis Variasi Nilai

Analisis ini dilakukan untuk melihat sebaran nilai dalam distribusi keseluruhan nilai suatu variabel dari nilai tengahnya. Analisis ini untuk melihat seberapa besar nilai-nilai suatu variabel berbeda dari nilainya. Pengukuran variasi nilai biasanya dilakukan dengan melihat kisaran data (range) atau simpangan baku (standar devination).

2.      Statistik Inferensial

Statistik inferensial (sering juga disebut statistik induktif atau statistik probabilitas) adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi. Statistik ini akan cocok digunakan bila sampel diambil dari populasi yang jelas dan teknik pengambilan sampel dari populasi itu dilakukan secara random.

Statistik ini disebut statistik probabilitas, karena kesimpulan yang diberlakukan untuk populasi berdasarkan data sampel itu kebenarannya bersifat peluang (probability).  Suatu kesimpulan dari data sampel yang akan diberlakukan untuk populasi itu mempunyai peluang kesalahan dan kebenaran yang dinyatakan dalam bentuk persentase.

Statistik inferensial terdapat statistik parametris dan nonparametris.

a.       Statistik Parametris

Statistik parametris digunakan untuk menguji parameter populasi melalui statistik atau menguji ukuran populasi melalui data sampel. Parameter populasi meliputi: rata-rata dengan notasi rata-rata (, simpangan baku  dan varians . Sedangkan statistiknya, meliputi: rata-rata (X bar), simpangan baku (s) dan varians . Jadi parameter populasi yang berupa  diuji melalui X bar,  diuji melalui s dan  diuji melalui .

Dalam statistik, pengujian parameter melalui statistik (data sampel) tersebut dinamakan uji hipotesis statistik. Oleh karena itu, penelitian yang berhipotesis statistik adalah penelitian  yang menggunakan sampel.

Dalam statistik hipotesis yang diuji adalah hipotesis nol. Karena tidak dikendaki adanya perbedaan antara parameter populasi dan statistik (data yang diperoleh dari sampel).

Contoh: Nilai suatu pelajaran 1000 mahasiswa rata-ratanya 7,5. Dari 1000 orang tersebut diambil sampel 50 orang, dan nilai rata-rata dari sampel 50 mahasiswa tersebut 7,5. Hal ini berarti tidak ada perbedaan antara parameter (data populasi) dan statistik (data sampel). Hanya dalam kenyataannya nilai parameter jarang diketahui.

Statistik parametris memerlukan banyak asumsi. Asumsi yang utama adalah data yang akan dianalisis harus berdistribusi normal. Selanjutnya dalam penggunaan salah satu test mengharuskan data dua kelompok atau lebih yang diuji harus homogen, dalam regresi harus terpenuhi asumsi linieritas.

b.      Statistik Nonparametris

Statistik nonparametris tidak menguji parameter populasi, tetapi menguji distribusi. Statistik nonparametris tidak menuntut terpenuhi banyak asumsi, misalnya data yang akan dianalisis tidak harus berdistribusi normal. Oleh karena itu, statistik nonparametris sering disebut “distribution free” (bebas distribusi).

Penggunaan kedua statistik tersebut tergantung pada jenis data yang dianalisis. Statistik parametris kebanyakan digunakan untuk menganalisis data interval dan rasio, sedangkan statistik nonparametris digunakan untuk menganalisis data nominal dan ordinal.

Jadi untuk menguji hipotesis dalam penelitian kuantitatif yang menggunakan statistik, ada dua hal utama yang harus diperhatikan, yaitu macam data dan bentuk hipotesis yang diajukan.

1.      Macam Data

Macam data tersebut meliputi: data nominal, ordinal, interval atau rasio.

2.      Bentuk Hipotesis

Bentuk Hipotesis ada 3, yaitu: hipotesis deskriptif, komparatif dan asosiatif.

Hipotesis deskriptif yang akan diuji dengan statistik parametris merupakan dugaan terhadap nilai dalam satu sampel (unit sampel), dibandingkan dengan standar, sedangkan jika akan diuji dengan statistik nonparametris merupakan dugaan ada tidaknya perbedaan secara signifikan nilai antar kelompok dalam satu sampel.

Hipotesis komparatif merupakan dugaan ada tidaknya perbedaan secara signifikan nilai-nilai dua kelompok atau lebih.

Hipotesis asosiatif adalah dugaan terhadap ada tidaknya hubungan secara signifikan anatara dua variabel atau lebih.

PENGGUNAAN STATISTIK PARAMETRIS DAN NONPARAMETRIS UNTUK MENGUJI HIPOTESIS

MACAM DATA	BENTUK HIPOTESIS
	Deskriptif (satu variabel/ satu sampel)**	Komparatif (dua sampel)		Komparatif (lebih dari dua sampel)		Asosiatif (hubungan)
		Ralated	Independen	Related	Independen
Nominal	Binominal  satu sampel	Mc Nemar	Fisher Probability  dua sampel	Cochran Q	untuk k sampel	Contingency Coefficient C
Ordinal	Run Test	Sign test Wilcoxon matched pairs	Median test Mann- Whitney Utest Kolomogorov Smirnov Wald Woldfowitz	Friedman Two-Way Anova	Median Extension Kruskal- Wallis One Way Anova	Spearman Rank Correlation Kendali Tau
Interval Rasio	t-test*	t-test of Related	t-test* Indepeendent	One-Way Anova* Two-Way Anova*	One-Way Anova* Two-Way Anova*	Korelasi Product Moment* Korelasi Parsial* Korelasi Ganda* Regresi sederhana dan Ganda*

*Statistik Parametris

**Deskriptif untuk parametris artinya satu variabel dan untuk nonparametris artinya satu sampel

Berdasarkan tabel di atas, dapat dikemukakan bahwa;

1.      Menguji hipotesis deskriptif satu sampel bila datanya berbentuk nominal, maka digunakan teknik statistik:

a.       Binominal

b.      Chi Kuadrat satu sampel

2.      Menguji hipotesis deskriptif satu sampel bila datanya berbentuk ordinal, maka digunakan teknik statistik: Run Test.

3.      Menguji hipotesis deskriptif satu variabel bila datanya berbentuk interval atau rasio, maka digunakan t-test satu sampel.

4.      Menguji hipotesis komperatif dua sampel yang berpasangan bila datanya berbentuk nominal, digunakan teknik statistik: McNemar

5.      Menguji hipotesis komperatif dua sampel yang berpasangan bila datanya berbentuk ordinal, digunakan teknik statistik:

a.       Sign Test

b.      Wilcoxon mathched pairs

6.      Menguji hipotesis komperatif dua sampel yang berpasangan, bila datanya berbentuk interval atau rasio digunakan t-test dua sampel.

7.      Menguji hipotesis komperatif dua sampel independen bila datanya berbentuk nominal digunakan teknik statistik:

a.       Fisher exact probability

b.      Chi Kuadrat dua sampel

8.      Menguji hipotesis komperatif dua sampel independen bila datanya berbentuk ordinal digunakan teknik statistik:

a.       Median Test

b.      Mann-Whitney U Test

c.       Kolmogorov Smirnov

d.      Wald-Wolfowitz

9.      Menguji hipotesis komperatif dua sampel berpasangan bila datanya berbentuk interval dan ratio digunakan t-test sampel berpasangan. 

10.  Menguji hipotesis komperatif k sampel berpasangan bila datanya berbentuk nominal, digunakan teknik statistik: Chocran Q.

11.  Menguji hipotesis komperatif k sampel berpasangan bila datanya berbentuk nominal, digunakan teknik statistik: Friedman Two-way Anova.

12.  Menguji hipotesis komperatif sampel berpasangan bila datanya berbentuk interval atau rasio, digunakan analisis varian.

13.  Menguji hipotesis komperatif k sampel independen bila datanya berbentuk nominal, digunakan teknik statistik: Chi Kuadrat k sampel.

14.  Menguji hipotesis komperatif k sampel independen bila datanya berbentuk ordinal, digunakan teknik statistik:

a.       Median Extension

b.      Kruskal Wallis One Way Anova

15.  Menguji hipotesis Asosiatif bila datanya berbentuk nominal digunakan teknik statistik: Koefisien Kontingensi.

16.  Menguji hipotesis asosiatif bila datanya berbentuk ordinal, digunakan teknik statistik:

a.       Korelasi Spearman Rank

b.      Korelasi Kendal Tau

17.  Menguji hipotesis asosiatif bila datanya berbentuk interval atau rasio, digunakan teknik statistik:

a.       Korelasi Product Moment

b.      Korelasi Ganda

c.       Korelasi Parsial

d.      Analisis Regresi

  D.    Langkah-Langkah Analisis Data

Setelah data terkumpul dari hasil pengumpulan data, perlu segera digarap oleh staf peneliti, khususnya yang bertugas mengolah data.

Secara garis besar, pekerjaan analisis meliputi 3 langkah, yaitu:

a.       Persiapan

Kegiatan dalam langkah persiapan, antara lain:

1.      Mengecek nama dan kelengkapan identitas pengisi.

2.      Mengecek kelengkapan data, yaitu memeriksa isis instrumen pengumpulan data.

3.      Mengecek macam isian data.

Langkah persiapan bermaksud merapikan data agar bersi, rapi dan tinggal mengadakan pengolahan lanjutan atau menganalisis.

b.      Tabulasi

Yang termasuk dalam kegiatan tabulasi, antara lain:

1.      Memberikan skor terhadap item-item yang perlu diberi skor.

Misalnya, tes, angket berbentuk pilihan ganda, rating scale, dsb.

2.      Memberikan kode-kode terhadap item-item yang perlu diberi skor.

Misalnya,

                                                        i.            Jenis Kelamin (laki-laki diberi kode 1 dan perempuan diberi kode 0)

                                                      ii.            Tingkat Pendidikan (SD diberi kode 1, SMP diberi kode 2, SMA diberi kode 3 dan PT diberi kode 4)

3.      Mengubah jenis data, disesuaikan dan modifikasi dengan teknik analisis yang akan digunakan.

Misalnya, data interval diubah menjadi data ordinal dengan membuat tingkatan. Dan data ordinal atau data interval diubah menjadi data diskrit.

4.      Memberikan kode dalam hubungan dalam pengolahan data jika akan menggunakan komputer.

c.       Penerapan data sesuai dengan pendekatan penelitian

  E.     Jenis-Jenis Analisis Data Kuantitatif

   1.      Analisis Univariat

Jenis analisis ini digunakan untuk penelitian satu variabel. Analisis ini dilakukan terhadap penelitian deskriptif, dengan menggunakan statistik deskriptif. Hasil perhitungan statistik tersebut nantinya merupakan dasar dari perhitungan selanjutnya.

   2.      Analisis Bivariat

Jenis analisis ini digunakan untuk melihat hubungan dua variabel. Kedua variabel tersebut merupakan variabel pokok, yaitu variabel pengaruh (bebas) dan variabel terpengaruh (tidak bebas).

   3.      Analisis Multivariat

Sama dengan analisis bivariat, tetapi pada multivariat yang dianalisis variabelnya lebih dari dua. Tetap mempunyai dua variabel pokok (bebas dan tidak bebas), variabel bebasnya memiliki sub-sub variabel.

BAB III

PENUTUP

Kesimpulan

Analisis data merupakan salah satu langkah dalam kegiatan penelitian yang tidak boleh diabaikan. Kejelian dan ketelitian dalam melihat permasalahan dan jenis data yang diperoleh, sangat diperlukan untuk dapat menentukan jenis analisis yang paling tepat. Kesalahan dalam memilih teknik analisis akan berakibat fatal dalam pengambilan kesimpulan.

Oleh karena itu sebelum menentukan teknik analisis apa yang harus dipakai, perlu dilihat kembali jenis hipotesis yang akan diujinya. Apakah deskriptif, komparatif atau asosiatif. Jika sudah diketahui, selanjutnya me;acak jenis data yang diperoleh dari setiap variabel yang diteliti, apakah datanya kuntitatif atau kualitatif. Jika sudah ditemukan baru menentukan teknik analisis yang dapat digunakan.

Daftar Pustaka

Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan Kombinasi (Mixed Methods). Bandung: Alfabeta.

Sarwono, Jonathan. 2011. Mixed Methods. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.

Purwanto. 2012. Metodologi Penelitian Kuantitatif. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.