Posted by: lizenhs | May 6, 2020

PENGOLAHAN, ANALISIS DATA dan INTERPRETASI

PENGOLAHAN, ANALISIS DATA dan INTERPRETASI

Oleh: Haslizen Hoesin

Kata pengantar

Sebelum membuat/menyusun kesimpulan, data yang terkumpul perlu di uji kemudian di analisis  dan diinterpretasikan  Tulisan ini [Pengolahan, Anailisis Data Dan Interpretasi] melengkapi tulisan-tulisan terdahulu (lain) yaitu: Alat Ukur Penelitian; Skala Pengukuran; Survei, Wawancara Dan Angket; Angket dan Editing, Koding dan Tabulasi.  Mudah-mudahan tulisan Pengolahan, Menganalisis Data dan Interpretasi, betul-betul melengkapi rangkaian tulisan tersebut (menggambarkan secara keseluruhan proses penelitian) yang dimuat di Bukik Ranah Ilmu https://lizenhs.wordpress.com/ , sehingga kesimpulan yang dikemukakan lebih bermakna dan bermanfaat.  Tulisan PENGOLAHAN,  ANAILISIS  dan  INTERPRETASI  DATA berisikan I. Pendahuluan; II. Prosedur Pengolahan Dan Analisis Data; III. Pengumpulan Dan Pengolahan Data;  IV. Pengolahan Data, Editing Dan Koding Data; V. Analisis Dan Interpretasi Data;  VI. Narasi Dan Paragraf; VII. Kesimpulan Dan Saran; VIII. Daftar Pustaka.   Salamat membaca. Semoga bermanfaat.

I. PENDAHULUAN

Pengolahan data terdiri dari dua kata pengolahan dan data.  Pengolahan data secara umum adalah kegiatan penyimpanan data dan penanganan data.

Pengolahan data.  Pengolahan data terdiri dari dua kata yaitu Pengolahan dan Data. Pengolahan diambil dari kata olah yang berarti mengerjakan, mengusahakan supaya menjadi barang lain atau menjadi lebih sempurna. Atau pengolahan berarti proses, cara, perbuatan mengolah.  Data berarti keterangan yang benar dan nyata merupakan kumpulan datum atau bahan nyata yang dapat dijadikan dasar kajian.

Kembali ke data. Dimaksud adalah data mentah. Data mentah adalah data yang dikumpulkan Peneliti. Data yang dikumpulkan 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 perlu dipecah-pecahkan dalam kelompok-kelompok, diadakan kategorisasi, dilakukan manipulasi serta 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.

Pengolahan data merupakan manipulasi dari data ke dalam bentuk yang lebih berguna dan lebih berarti, berupa suatu informasi”

Pengolahan data terdiri dari kegiatan penyimpanan data dan penanganan data, yang bisa diuraikan sebagai berikut:

Penyimpanan Data (Data Storage) yaitu meliputi pekerjaan seperti pengumpulan (filling), pencarian (searching), dan pemeliharaan (maintenance).

Penanganan Data (Data Handling) yaitu meliputi berbagai kegiatan, misalnya pemeriksaan (verifying), perbandingan (comparing), pemilihan (sorting), peringkasan (extracting), dan penggunaan (manipulating).

Analisis data didefinisikan sebagai kegiatan yang dilakukan untuk mengubah data suatu penelitian menjadi informasi baru, yang dapat digunakan dalam membuat/ menyusun  kesimpulan dan saran.  Secara umum, tujuan analisis data adalah untuk menjelaskan suatu kumpulan datum (data) agar lebih mudah dipahami, kemudian dibuat/disusun kesimpulan dan saran.

Menurut Para Ahli, analisis data: adalah upaya atau cara untuk mengolah data menjadi informasi sehingga karakteristik data tersebut bisa dipahami dan bermanfaat untuk penyelesaian permasalahan.

Sebelum meng-analisis data yang dilakukan adalah apa bentuk data /bagaimana data akan diambil,berarti itu menetapkan Alat Ukur Data dan Menentukan Skala Pengukuran.  Mengambil data dilakukan dengan beberapa cara seperti apa.  Apakah: (1). Mengukur dengan alat ukur dan/atau. (2). Survei (wawancara dan/atau angket).  Terhadap data yang terkumpul lakukan: Editing, Koding dan Tabulasi, kemudian dilanjut dengan meng-analisis (analisis) data. Dari hasil analisis disusun kesimpulan dan Saran.  Agar kesimpulan dan mengambarkan keadaan yang sebenarnya, tentu saat mengambil data (mengukur) dan survei jangan dilakukan asal-asalan/abal-abal.  Kalau data yang dikumpulkan cacat, kesimpulan dan saranpun akan cacat atau tidak mengambarkan keadaan sebenarnya (keadaan lapangan).  Bagaimana mengetahui bahwa penelitian itu baik dan benar, baca MENGUKUR  PENELITIAN  ILMIAH https://lizenhs.wordpress.com/2013/02/09/mengukur-penelitian-ilmiah/ ,Mengenai alat ukur, Survei dan wawancara, baca: ALAT UKUR PENELITIAN  https://lizenhs.wordpress.com/2017/06/08/alat-ukur-penelitian/#more-3632 , Skala Pengukuran https://lizenhs.wordpress.com/2017/06/01/skala-pengukuran/#more-3615 SURVEI, WAWANCARA DAN ANGKET https://lizenhs.wordpress.com/2017/07/07/survei-wawancara-dan-angket/, A N G K E T https://lizenhs.wordpress.com/2017/07/04/a-n-g-k-e-t/#more-3725 , EDITING, KODING DAN TABULASI   https://lizenhs.wordpress.com/2017/04/27/editing-koding-dan-tabulasi/#more-3564   dan PERAN STATISTIKA A DALAM: Penelitian, Pengendalian Mutu, Pengambil Kebijakan dllhttps://lizenhs.wordpress.com/2018/01/11/peran-Statistika a-dalam-penelitian-pengendalian-mutu-pengambil-kebijakan-dll/

II. PROSEDUR PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

Tujuan pokok dilaksanakan penelitian berahkir pada kesimpulan dan Saran yaitu untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian.  Untuk mencapai tujuan pokok tersebut satu dari beberapa cara yaitu melalui proses pengolahan dan analisis data.  Alur kerjanya, dimulai dari pengumpulan data hingga interpretasi data ditulis dalam bentuk paragraf/alinea, ditutup dengan kesimpulan dan saran, dalam bentuk diagram alir lihat dibawah.

Proses Pengolahan, Analisis Data dan Kesimpulan [prosesnya dari atas ke bawah (pengumpulan –> editing ….. –> Kesimpulan)]

Pengumpulan Data (Kuesioner)

Editing Data dan Koding Data

Pengolahan Data Entry Data Editing Data

Analisis Data Statistika Deskriptif Statistika Inferensial

Interpretasi Data

Kesimpulan dan Saran

III. PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Pengumpulan Data: Sebelum melakukan pengolahan data, ada bebarapa tahap yang harus dilakukan, seperti alat ukur dan mengukur. Setelah analisis data yaitu suatu proses penyederhanaan data, maka dapat dilakukan interpretasi data dengan mudah.

Alat pengumpul data secara umum dapat dibedakan atas: 1) Alat ukur yaitu untuk mengukur seperti panjang meteran, berat timbangan, kuat cahaya (Lux meter), kekerasan suara (Sound Levelmeter), kelembaban udara (Hygrometer), kecepatan angin (Anemometer), Energi radiasi Matahari (Pyrheliometer  dan Pyranometer) dan.  2). Kuesioner alat pengumpul data, berupa lembar kertas berisi pertanyaan, yang diajukan saat survai atau disebut juga panduan wawancara, (guna memudahkan proses selanjutnya, sebaiknya pada kuesioner telah tersedia kolom untuk koding). Bentuk kuesioner (adalah terbuka, tertutup dan setengah terbuka).  Setelah itu dilakukan Editing data dan Koding data.

IV. PENGOLAHAN DATA, EDITING dan KODING DATA

4.1. EDITING dan KODING DATA

Data yang diperoleh dari lapangan selanjutnya dilakukan Editing (edit): yaitu data lapangan yang ada diperoleh melalui kuesioner, tujuan dilakukan editing adalah untuk: (1) Melihat lengkap tidaknya pengisian kuesioner. (2) Melihat logis tidaknya jawaban. (3) Melihat konsistensi antar pertanyaan.

Editing dilakukan untuk pertanyaan-pertanyaan:  (1). Tertutup (jawaban telah disediakan) pengkodean bisa dilakukan sebelum ke lapangan.  (2). Setengah terbuka (campuran), pengkodean sebelum dan setelah dari lapangan. (3). Terbuka, responden diberi kesempatan untuk menuliskan pendapatnya, pengkodean sepenuhnya dilakukan setelah selesai dari lapangan. Sesudah editing, pekerjaan selanjutnya Koding Data.

Koding (Coding) dilakukan sebagai usaha untuk menyederhanakan data, yaitu dengan memberi simbol angka pada tiap-tiap jawaban, atau mengklasifikasi jawaban responden atas suatu pertanyaan menurut macamnya dengan jalan menandai masing-masing jawaban dengan kode tertentu. Proses koding adalah usaha penyederhanaan data penelitian. Pada proses ini di lakukan dengan membuat kode untuk masing-masing kategori jawaban. Setelah editing dan koding, dilakukan Pengolahan data

4.2. Pengolahan Data

Data mentah yang telah dikumpulkan (oleh peneliti) tidak akan ada gunanya/ bermanfaatnya, jika tidak diolah.  Pengolahan data merupakan bagian yang penting dalam metode ilmiah, karena dengan pengolahan data, data tersebut dapat diberi arti dan makna, berguna dalam memecahkan masalah penelitian.  Data mentah yang telah perlu dipecah-pecahkan dalam kelompok-kelompok, diadakan kategorisasi, dilakukan manipulasi serta diperas sedemikian rupa sehingga data tersebut mempunyai makna/arti untuk menjawab masalah dan bermanfaat untuk menguji hipotesa atau pertanyaan penelitian. Mengadakan manipulasi terhadap data mentah berarti mengubah data mentah tersebut dari bentuk awal menjadi suatu bentuk yang dapat dengan mudah memperlihatkan hubungan-hubungan antara fenomena.

Manipulasi menurut (KBBI) [manipulasi/ma•ni•pu•la•si/] n 1 tindakan untuk mengerjakan sesuatu dengan tangan atau alat-alat mekanis secara terampil.

Fenomena terjadi di semua tempat yang bisa diamati. Suatu kejadian adalah suatu fenomena. … Fenomena adalah rangkaian peristiwa serta bentuk keadaan yang dapat diamati dan dinilai lewat kaca mata ilmiah atau lewat disiplin ilmu tertentu.

Pengolahan data (data processing) merupakan manipulasi data kedalam bentuk yang lebih berarti berupa informasi, sedangkan informasi yaitu hasil dari kegiatan-kegiatan pengolahan data yang memberikan bentuk yang lebih berarti dari suatu kegiatan dan peristiwa.

4.2.1. Pengolahan

Pengolahan data (data processing) merupakan tindakan mengerjakan dengan tangan atau alat-alat mekanis atau alat-alat elektronik atau yang lain secara terampil kedalam bentuk yang lebih berarti berupa informasiInformasi adalah hasil dari kegiatan-kegiatan pengolahan data yang memberikan bentuk yang lebih berarti dari suatu kegiatan dan peristiwa.

4.2.2. Pengolahan Data Dalam Penelitian

Kata pengolahan diambil dari kata olah yang berarti mengerjakan, mengusahakan supaya menjadi barang lain atau menjadi lebih sempurna. Pengolahan berarti proses atau cara, perbuatan mengolah data. Data berarti keterangan yang benar dan nyata dan/atau bahan nyata yang dapat dijadikan dasar kajian.

Pada Pengolahan Data, paling tidak terdapat dua hal yang perlu dilakukan, yaitu:

(1) Entry data atau memasukan data (proses) dalam tabulasi.

(2) Melakukan editing ulang terhadap data yang telah ditabulasi untuk mencegah terjadi kekeliruan memasukan data, atau kesalahan penempatan dalam kolom maupun baris tabel.  Selengkapnya baca MENGOLAH dan ANALISIS DATA https://lizenhs.wordpress.com/2020/05/06/mengolah-dan-analisis-data/#more-4603

V. ANALISIS DAN INTERPRETASI DATA

Hal yang penting dan perlu diingat dalam melakukan analisis data adalah mengetahui dengan tepat penggunaan alat analisis pengolah. Sebab bila ditinjau dari analisis (alat analisis) jika tidak memenuhi prinsip-prinsip pemakaian alat analisis, walaupun alat analisisnya sangat canggih, hasilnya akan salah bila diinterpretasikan dan menjadi tidak bermanfaat mengambil kesimpulan.

Model-model statistika untuk keperluan analisis data telah banyak berkembang, dari model-model Statistika Parametrik, Deskriptif  hingga ke Inferensial dan Nonparametrik.  Statistika Nonparametrik memiliki persyaratan yang lebih “lunak“  dibandingkan dengan Statistika Parametrik.  Statistika Parametrik membutuhkan  persyaratan yang sangat ketat atau dengan persyaratan-persyaratan tertentu, sulit dipenuhi dalam Penelitian Sosial.

Ketika  memutuskan untuk melakukan analisis data menggunakan statistika, ada (4) empat hal yang perlu diperhatikan yaitu:  (1). Dari mana data diperoleh, apakah berasal dari sampel (melalui proses sampling) atau dari populasi (dengan cara sensus).  (2). Jika berasal dari sampel, teknik sampling apa yang digunakan, apakah termasuk kelompok sampling probabilitas atau non probabilitas.  (3). Memakai skala apa diukur, apakah menggunakan skala nominal, ordinal, interval, atau rasio. (4). Bagaimana hipotesis yang dibuat/diajukan, apakah dilakukan pengujian satu arah atau dua arah kalau memakai statistika inferensial.

5.1. ANALISIS (MENG-ANALISIS)

Menganalisis data adalah proses memaknai data. Menganalisis data juga  proses  menggali cerita yang terpendam dalam data, data diperoleh/didapat dari lapangan. Menganalisis dalam bentuk kata lain adalah proses ‘memeras’ data sehingga keluar ‘saripati/intinya’, atau proses ‘menyiksa’-nya sehingga ‘mengaku’.  Alat analisis data penelitian satu dari beberapa alat yang dipaparkan disini adalah Statistika.

5.1.1. Langkah – Langkah dan Prosedur Analisis Data

Terdapat tujuh (7) langkah-langkah analisis data

Tahap pertama, pengumpulan data.Yaitu mengumpulkan data yang akan dianalsis.

Tahap kedua, editing. Yaitu memeriksa kejelasan maupun kelengkapan
mengenai pengisian instrumen pengumpulan data.

Tahap ketiga adalah koding. Yaitu melakukan proses identifikasi dan proses
klasifikasi dari tiap­tiap pernyataan yang terdapat pada instrumen pengumpulan data berdasarkan variabel yang sedang diteliti.

Tahap keempat adalah tabulasi. Yaitu mencatat ataupun entri data kedalam tebel­
tabel induk penelitian.

Tahap kelima, pengujian. Pada tahap ini data diuji mutunya yaitu menguji validitas maupun realiabilitas instrumen dari pengumpulan data.

Tahap keenam, tahap mendeskripsikan data. Menyajikan dalam bentuk tabel frekuensi ataupun diagram dalam berbagai macam ukuran tendensi maupun ukuran dispersi. Bertujuan memahami karakteristik data sampel penelitian.

Tahap ketujuh, pengujian hipotesis. Adalah tahap pengujian terhadap proposisi, apakah ditolak atau diterima dan memiliki makna atau tidak. Atas dasar hipotesis inilah keputusan dibuat.

5.1.2. ALAT ANALISIS

Alat analisis data dengan Statistika yang yang dikemukakan adalah Statistika Deskriptif  dan Statistika Nonparametrik

5.1.2.1 Statistika Deskriptif sebagai Alat Analisis

Statistika Deskriptif  adalah metode atau alat analisis yang biasa digunakan untuk menyederhanakan data agar mudah dipahami. Penyajiannya bisa dalam bentuk tabel, baik tabel frekuensi maupun tabel silang atau dalam bentuk diagram dan grafik seperti diagram batang, kurva dll. Statistika deskriptif dapat diterapkan baik data berasal dari sampel maupun populasi, juga untuk sampel yang diambil dengan sampling probabilitas maupun non probabilitas, serta bisa digunakan  untuk semua skala pengukuran dari mulai yang paling lemah (nominal) hingga skala rasio.

Statistika Deskriptif sering digunakan untuk mengukur gejala pemusatan, dan dispersi atau simpangan data.  Termasuk ukuran gejala pusat diantaranya:  modus, median, persentil, mean atau rata-rata. Tergolong ukuran dispersi data [Ukuran Dispersi/ Variasi/ Penyimpangan adalah ukuran yang menyatakan seberapa jauh penyimpangan nilai-nilai individu terhadap nilai pusatnya (rata-rata)] antara lain: rentang (maksimum – minimum), deviasi standard, koefisien variasi. Jika dikaitkan dengan skala pengukuran, data yang dianalisis, statistika deskriptif yang cocok digunakan adalah:

(1). Skala Nominal: Modus, Frekuensi; (2). Skala Ordinal: Median, Persentil, Rentang;  (3). Skala Interval: Mean, Deviasi Standard;  (4). Skala Rasio: Mean, Koefisien Variasi (ukuran dispersi relatif)

5.1.2.2. Statistika Nonparametrik Sebagai Alat Analisis

Dalam analisis data pada penelitian-penelitian sosial saat ini sering digunakan Statistika Nonparametrik. Statistika ini termasuk dalam ketegori Statistika Inferensial, yang dipakai untuk menafsirkan parameter (populasi) berdasarkan statistik (sampel) melalui pengujian statistik atau yang lebih dikenal dengan Uji Signifikansi.

Beberapa Hal yang Perlu Diperhatikan

Beberapa hal yang perlu diperhatikan sebelum menggunakan Statistika Nonparametrik bahwa:

(1). Hanyalah untuk data penelitian yang berasal dari sampel.  (2). Mensyaratkan pengambilan data dengan cara random. (3). Perhatikan hipotesis penelitian. (4). Perhatikan dengan cermat, apakah penelitian  terdiri atas kasus satu sampel, dua sampel, atau lebih dari dua sampel. (5). Jika penelitian merupakan kasus dua sampel atau lebih, perhatikan lebih teliti, apakah merupakan sampel yang berpasangan atau tidak berpasangan.

Beberapa pengujian statistika Parametrik dan Nonparametrik, setelah data dikelompokkan berdasarkan sampel.  Untuk mengolah data sangat beragam, selain manual dan berbagai software dapat digunakan.  Mulai dari Minitab, SPSS (Statistical Package for Social Sciences), SAS (Statistical Analysis System), AMOS (Analisis of Moment Structures), SEM (Structural Equation Modelling) atau SEM (search engine marketing), LISREL (Linier Structural Relationship), Smart PLS (Smart Partial Least Square) dan banyak lagi yang lain.

5.1.3. Beberapa Kasus Uji Statistika Nonparametrik Sebagai Alat Analisis

Statistika Nonparametrik sebagai alat analisis dapat digunakan: Kasus Satu Sampel, Kasus Dua Sampel Berpasangan, Kasus Dua Sampel Tidak Berpasangan, Kasus “k” (Lebih dari Dua) Sampel Berpasangan, Kasus “k” (Lebih dari Dua) Sampel Tidak Berpasangan

5.1.3.1. Kasus Satu Sampel

Untuk kasus satu sampel, misalnya apakah betul sekolah-sekolah favorit telah secara adil memberi kesempatan kepada pria dan wanita atau kepada semua masyarakat dari berbagai tingkat ekonomi. Uji signifikansi  yang bisa digunakan antara lain: 1. Uji Binomial,  2. Uji Chi-Kuadrat Sampel Tunggal,  3. Uji Kolmogorov-Smirnov Sampel Tunggal.

5.1.3.2. Kasus Dua Sampel Berpasangan

Untuk kasus dua sampel berpasangan misalnya ingin menelitian prestasi atau perilaku siswa sebelum dan setelah dilakukan perubahan kurikulum. Jadi sampel yang sama diukur dua kali. Pertama dilakukan pengukuran terhadap prestasi atau perilaku sebelum  perubahan kurikulum dan.  Kedua pengukuran prestasi atau perilaku siswa dilakukan setelah perubahan kurikulum. Uji signifikansi yang bisa digunakan iantaranya:  (1). Uji Mc-Nemar, (2). Uji Tanda,  (3). Uji Tanda Wilcoxon

5.1.3.3. Kasus Dua Sampel Tidak Berpasangan

Misalnya kita ingin melakukan penelitian prestasi atau perilaku siswa antara dua sekolah yang berbeda atau antara dua kota yang berbeda atau antara sekolah di pedesaan dan perkotaan. Dengan demikian untuk masing-masing sampel hanya diukur satu kali, tetapi dengan model pengukuran yang sama. Uji signifikansi yang bisa digunakan diantaranya:  (1). Uji Chi-Kuadrat Dua Sampel Berpasangan,  (2). Uji U Mann-Whitney,  (3). Uji Kolmogorov-Smirnov Dua Sampel

5.1.3.4. Kasus “k” (Lebih dari Dua) Sampel Berpasangan

Misalnya kita ingin melakukan penelitian terhadap optimisme para dosen dengan menilai kebijakan pimpinan universitas, pada masa jabatan 3 orang rektor yang berbeda. Para dosen yang dinilai optimismenya, serta ditanya penilaianya terhadap ketiga rektor adalah kelompok (sampel) dosen yang  sama. Uji signifikansi yang bisa digunakan antara lain:  (1). Uji Q Cochran, (2). Uji Varian Ranking Friedman.

5.1.3.5. Kasus “k” (Lebih dari Dua) Sampel Tidak Berpasangan

Misalnya kita ingin melakukan penelitian terhadap optimisme mahasiswa dengan menilai kebijakan pimpinan universitasnya sendiri pada tiga universitas yang berbeda. Mahasiswa ditanya mengenai optimismenya serta penilaianynya terhadap rektornya masing-masing, jadi sampel adalah kelompok mahasiswa yang berbeda. Uji signifikansi yang bisa digunakan antara lain:

(1). Uji Chi-Kuadrat k Sampel Tidak Berpasangan, (2). Uji Median, (3). Uji Varian Ranking Kruskal-Wallis.

5.1.4. Pengukuran Korelasi dan Uji Signifikansinya

Dalam sebuah penelitian kadang kadang ingin mengetahui apakah ada hubungan antara variabel yang satu dengan yang lainnya, untuk keperluan tersebut sering digunakan pengukuran korelasi. Besarnya koefisien korelasi (r), serta arah dari koefisien (negatif atau positif) dapat dipakai sebagai indikasi kuat tidaknya hubungan antara dua buah variabel serta bagaimana arah hubungannnya.

Hal yang perlu dipahami dalam penggunaan ukuran korelasi adalah, bahwa koefisien korelasi yang dihasilkan tidak otomatis menunjukkan bahwa variabel yang satu berpengaruh terhadap variabel lain, tetapi hanya menunjukkan tingkat asosiasi kuat lemahnya hubungan, sementara penentuan variabel indpenden dan dipenden ditentukan berdasarkan teori.

Jika pengukuran korelasi didasarkan  pada sampel, koefisien korelasi adalah statistik, untuk menjawab apakah angka korelasi tersebut berlaku juga dalam populasinya sebagai parameter, perlu dilakukan pengujian signifikansi. Kalau berdasarkan hasil pengujian angkanya signifikan, maka koefisien korelasi sebagai statistik bisa diebut sama dengan parameter-nya.

Pengukuran korelasi yang biasa digunakan dalam penelitian sosial aantara lain:

(1). Koefisien Kontingensi (C), (2). Koefisien Korelasi Rank Kendall (τ), (3). Koefisien Korelasi Rank Sperman (RS).

5.2. ANALISIS (MENG-ANALISIS)

5.2.1. Analisis (Meng-analisis) Data dan Bentuk-Bentuk Penelitian

Apa itu meng-analisis data. Meng-analisis data adalah proses memaknai data yang terkumpul. Meng-analisis data juga proses menggali cerita yang terpendam dalam data. Dalam bentuk kata lain, menganalisis adalah proses ‘memeras’, sehingga keluar inti/patinya, atau proses ‘menyiksa’ data  sehingga ‘mengaku’.  Terlihat disini betapa pentingnya data yang benar (riil).  Bila mengambil data ceroboh/asal-asalan/abal-abal.  Ya…. hasil mengolah data dan analisis nya tak ada berguna atau tidak bermanfaat (alias penelitian tidak bermanfaat/gagal).

Secara garis besar, teknik analisis data terbagi menjadi dua yaitu Analisis Kuantitatif dan Analisis Kualitatif.  Perbedaan kedua teknik tersebut terletak pada jenis datanya. Data yang bersifat kualitatif (yaitu data yang tidak dapat diangkakan, bila ingin diangkakan dilakukan tranformasi) maka analisis yang digunakan adalah analisis kualitatif.  Data yang bersifat kuantitatif (data dalam bentuk angka) analisis yang digunakan adalah analisis kuantitatif. Alat analisis satu diantara sekian banyak adalah Statistika.

Untuk penelitian positivistik yang melibatkan ‘survei’ dengan alat ‘kuesioner’ yang didominasi pertanyaan tertutup, ini berarti terkait dengan ‘alat ukur’.  Untuk mengolah data sekarang beragam selain manual, adalah software: mulai dari Minitab, SPSS, Lisrel, AMOS, SmartPLS  dan lain-lain.

Bila berpikir (menurut) positivistik, ilmu yang valid adalah ilmu yang dibangun secara empiris.  Penelitian positivistik menuntut pemisahan antara subyek peneliti dan obyek penelitian, sehingga diperoleh hasil yang obyektif. Kebenaran diperoleh melalui hukum kausal dan korespondensi antar variabel yang diteliti. Oleh karena itu, menurut paham ini, realitas dapat dikendalikan/dikontrol dengan variabel lain

5.2.2. Tujuan Analisis Data

Tujuan analisis data adalah untuk mendeskripsikan data sehingga dapat/bisa dipahami, lalu berakhir/membuat kesimpulan atau menarik kesimpulan mengenai karakteristik populasi berdasarkan data yang didapatkan dari sampel, biasanya ini dibuat berdasarkan pendugaan dan pengujian hipotesis.  [Mendeskripsikan adalah memaparkan atau menggambarkan dengan kata-kata secara jelas dan terperinci. Arti lainnya dari mendeskripsikan adalah menguraikan].

Lain halnya untuk penelitian interpretif.  Menganalisis data jauh lebih menantang. Pendekatan Interpretatif adalah analisis sistematis mengenai aksi sosial yang bermakna melalui observasi (manusia) secara terperinci dan langsung dalam latar ilmiah, supaya bisa memperoleh pemahaman dan interpretasi mengenai cara orang menciptakan dan mempertahankan dunia sosial mereka. Pendekatan interpretif  berangkat dari upaya untuk mencari penjelasan tentang peristiwa-peristiwa sosial atau budaya yang didasarkan pada perspektif dan pengalaman orang yang diteliti.  Secara umum pendekatan interpretatif merupakan sebuah sistem sosial yang memaknai perilaku secara detail langsung mengobservasi (Newman, 1997: 68).

Perlu waktu yang agak lama dan kerja intelektual yang melelahkan menganalisis data. Berikut untuk melengkapi/mengikat analisis data dipaparkan sedikit/secara ringkas tentang narasi

5.3. INTERPRETASI

Interpretasi atau Interpretasi data penelitian adalah sebuah bentuk kegiatan untuk melakukan penggabungan hasil dari analisis dengan berbagai macam pertanyaan, kriteria, maupun pada sebuah standar tertentu guna untuk dapat menciptakan/ mendapatkan  sebuah makna dari datum yang terkumpul (data) guna untuk mendapatkan jawaban terhadap pertanyaan yang diajukan dalam penelitian.

Dalam analisis kualitatif, interpretasi dituntut berdasarkan apa yang dikatakan  (jawaban) informan/responden. Karena itu, peneliti “tidak boleh” dengan ide sendiri.  Lebih lengkap baca ANALISIS dan INTERPRETASI DATA https://lizenhs.wordpress.com/2020/05/06/analisis-dan-interpretasi-data-bagian-pertama/#more-4597

V. NARASI dan PARAGRAF

6.1. Narasi

Narasi adalah pengembangan dari paragraf dalam sebuah tulisan, merupakan rangkaian peristiwa dari waktu ke waktu dijabarkan dengan urutan awal, tengah, dan akhir.  Teks narasi penelitian ditulis tentu berdasarkan dari analisis data yang bersumber kejadian nyata (data lapangan) merupakan runtutan suatu peristiwa atau kejadian yang benar-benar terjadi. Jelaslah pada penelitian tentu narasi disusun berdasarkan data lapangan, bukan data yang dikarang (atau abal-abal).  Abal-abal adalah palsu, arti lain tidak jelas.

6.2. Paragraf

Paragraf adalah kumpulan kalimat (tulisan) yang biasanya mempunyai satu ide pokok dan cara penulisannya sedikit menjorok ke bagian dalam atau menggunakan garis baru. Nama lain dari “paragraf” adalah “alinea”.   Karangan tentu adalah karangan (tulisan) faktual yang terdiri dari paragraf-paragraf.  Selangkapnya baca NARASI dan PARAGRAF https://lizenhs.wordpress.com/2020/04/29/paragraf-dan-narasi/#more-4583

Penutup suatu penelitian adalah Kesimpulan (dan Saran).  

VII. KESIMPULAN dan SARAN.

Pada umumnya Kesimpulan dan Saran merupakan sebuah Pragraf/Alinea (kalimat) terakhir yang ditulis.  Paragraf/Alinea (kalimat) tersebut diambil dari beberapa ide/pemikiran (premis) dengan menggunakan aturan-aturan yang berlaku.

Kesimpulan dan Saran bisa diartikan sebagai sebuah keputusan akhir yang ditulis  pada sebuah tulisan/pembicaraan.

Selengkapnya baca Menulis Kesimpulan dan Saran https://lizenhs.wordpress.com/2020/04/29/menulis-kesimpulan-dan-saran/#more-4578

Terimakasih atas kunjungan anda ke Bukik Ranah Ilmu https://lizenhs.wordpress.com/,  semoga bermanfaat.  Bila anda suka beri tahu temannya  yaaaaa.

VIII. DAFTAR PUSTAKA

Al-Rasyid, Harun (tapa tahun).  “Teknik Penyusunan Skala Pengukuran (Scaling Techniques)”.  Materi Pelatihan Pengolahan Data (Maret-1993).  IKOPIN. Jatinangor.

Hasan, Iqbal (2004).  “ANALISIS DATA PENELITIAN dengan STATISTIK.”  Penerbit Bumi Angkasa. Bandung.

Hoesin, Haslizen (1989). “Petunjuk Praktikum Statistika I (Statistika Parametrik)”.  Penerbit IKOPIN, Jatinangor.

.………………  (1989). “Petunjuk Praktikum Statistika II (Statistika Nonparametrik)”.  Penerbit IKOPIN, Jatinangor.

Hoesin, Haslizen (1993). “Metoda Penelitian [MPPS] (Diktat Kuliah).”  Fakultas Manajemen Produksi dan Pemasaran.  IKOPIN.

Hoesin, Haslizen (2004). “Analisis Data Survey (Diktat Kuliah).” Fakultas Manajemen Produksi dan Pemasaran. IKOPIN

Hoesin, Haslizen (2004). “Saya Mau Meneliti dan Menulis Karya Ilmiah” (Diktat Kuliah).  Fakultas Teknik. Universitas ARS Internasional.

Kerlinger, Fred N (2000). “Azas-azas Penelitian Behavior.” (Alih bahasa oleh Landung R. Simatupang dan editor H.J. Koesoemanto). Gajah Mada Unversity Press.

Siegel, Sidney. (1985). “Statistik Nonparametrik untuk Ilmu-ilmu Sosial”. (Alih bahasa oleh Peter Hagul)  Gramedia. Jakarta.

Beberapa pustaka tidak ditampilkan


Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

Categories

%d bloggers like this: