Rmk Analisis Data Kuantitatif Dan Kualitatif_yuli Ardiansyah_a_14

[ANALISIS DATA KUANTITATIF] December 9, 2015 ANALISIS DATA KUANTITATIF A. Pengkodean dan pemasukan data Data coding adalah kegiatan merubah data berbentuk huruf menjadi data berbentuk angka/bilangan sehingga dapat diolah atau dimasukkan dalam database. a. Coding the responses. Hasil dari responden dapat dikodekan menggunakan angkaangka yang dipilih oleh responden. Misalnya untuk variabel pekerjaan dilakukan koding 1= Pegawai Negeri, 2= Wiraswasta, 3= Pegawai Swasta dan 4= Pensiunan. Jenis kelamin: 1= Pria dan 2= Wanita. Koding berguna untuk mempermudah pada saat analisis data dan juga mempercepat pada saat entry data. b. Data entry merupakan transfer pengkodean data dari kuisioner ke software. B. Pengeditan data Pengeditan data adalah proses meneliti hasil survei untuk meneliti apakah ada responden yang

tidak lengkap, tidak komplet atau membingungkan. Dalam editing data

dilakukan hal-hal sebagai berikut: mendeteksi dan mengkoreksi data-data yang tidak logis, tidak konsisten atau data ilegal serta kecurangan dalam informasi yang dikembalikan oleh responden. C. Transformasi data Transformasi data adalah variasi dari pengkodean data yang merupakan proses mengubah hasil data numerik asal dari nilai kuantitatif ke nilai lainnya. Suatu data biasanya diubah untuk menghindari adanya masalah dalam tahap pengolahan data selanjutnya. D. Getting a feel for the data a. Frekuensi adalah seberapa sering variasi dari sub kategori dari suatu fenomena terjadi. b. Mengukur tendensi sentral merupakan ukuran dalam statistik deskriptif yang menunjukkan nilai sentral dari distribusi data penelitian. Salah satu aspek yang paling penting untuk menggambarkan distribusi data adalah nilai pusat data pengamatan (tendensi sentral). Ada tiga ukuran tendensi sentral yang sering digunakan, yaitu: 1) Mean memberi informasi tentang besaran rata-rata yang ada pada data. 2) Median nilai tengah dari rangkaian data yang telah disusun secara berurut. 3) Modus adalah nilai data yang paling sering muncul (frekuensi terbesar) dalam

rangkaian data itu. E. Mengukur penyebaran

YULI ARDIANSYAH | A/14

1

[ANALISIS DATA KUANTITATIF] December 9, 2015 1) Range adalah perbedaan antara data terbesar dengan data terkecil yang terdapat pada sekelompok data. Range adalah salah satu ukuran statistik yang menunjukan jarak penyebaran data antara nilai terendah (Xmin) dengan nilai tertinggi (Xmax). 2) Varians adalah rata-rata hitung deviasi kuadrat setiap data terhadap rata-rata hitungnya. Varians digunakan untuk mengetahui seberapa jauh persebaran nilai hasil observarsi terhadap rata-rata. 3) Standar Deviasi adalah akar kuadrat dari varians dan menunjukkan standar penyimpangan data terhadap nilai rata-ratanya. Standar Deviasi sendiri juga merupakan akar dari Varians. 4) Pengukuran penyebaran lain. Ketika median digunakan untuk mengukur tendensi sentral, percentiles, deciles dan quartiles. Median membagi total jumlah observasi menjadi 2 disebut halves, quartiles dibagi 4, decile dibagi 10, dan percentiles dibagi 100. Pengukuran penyebaran dari median menggunakan interquartile range, terdiri dari pertengahan dari 50% obeservsi. Interquartile range sangat berguna ketika membandingkan diantara beberapa grup. F. Hubungan antar variabel Dalam proyek penelitian yang terdiri dari beberapa variabel, setelah mengetahui statistik deskriptif dari variabel, kita akan terlebih dahulu mengetahui bagaimana hubungan satu variabel dengan yang lain. 1. Non parametric test digunakan untuk menilai hubungan antara variabel dalam skala nominal atau ordinal 2. Spearman’s rank correlation dan Kendall’s rank correlation digunakan untuk menguji hubungan antara 2 variabel ordinal. 3. A correlation matrix digunakan untuk menguji hubungan antara variabel interval dan/atau variabel rasio. Hubungan antara dua variabel nominal menggunakan X² test/ Chi-Square Uji Chi Kuadrat adalah pengujian hipotesis mengenai perbandingan antara frekuensi observasi/yg benar-benar terjadi/aktual dengan frekuensi harapan/ekspektasi. frekuensi observasi nilainya didapat dari hasil percobaan. frekuensi harapan nilainya dapat dihitung secara teoritis G. Korelasi Korelasi Pearson merupakan salah satu ukuran korelasi yang digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan linier dari dua veriabel. Dua variabel dikatakan YULI ARDIANSYAH | A/14

2

[ANALISIS DATA KUANTITATIF] December 9, 2015 berkorelasi apabila perubahan salah satu variabel disertai dengan perubahan variabel lainnya, baik dalam arah yang sama ataupun arah yang sebaliknya. H. Testing Goodness of Data 1. Reabilitas Reliabilitas, atau keandalan, adalah konsistensi dari serangkaian pengukuran atau serangkaian alat ukur. Hal tersebut bisa berupa pengukuran dari alat ukur yang sama (tes dengan tes ulang) akan memberikan hasil yang sama, atau untuk pengukuran yang lebih subjektif, apakah dua orang penilai memberikan skor yang mirip (reliabilitas antar penilai). Reliabilitas tidak sama dengan validitas. Artinya pengukuran yang dapat diandalkan akan mengukur secara konsisten, tapi belum tentu mengukur apa yang seharusnya diukur. 2. Validitas Demikian juga pengujian validitas. Apakah alat ukur yang saya miliki itu valid ataukah tidak, saya menjawab pertanyaan mengenai buku. Menganalisis bagianbagiannya adalah adalah pengujian melalui validitas faktorial. Validitas faktorial adalah menguji struktur faktor di dalam alat ukur penelitian. Menanyakan kepada ahlinya adalah prosedur pengujian adalah validitas konten. Kita tahu salah satu pengujian melalui validitas kontek adalah mendapatkan penilaian dari ahli di bidangnya. Atau bisa juga melalui teori, apakah aspek-aspek dan aitem-aitem dalam alat ukur kita telah sesuai dengan teori yang menjadi dasarnya. Selanjutnya, membandingkan dengan buku lain adalah validitas kriteria. Jadi kita memerlukan kriteria, yaitu alat ukur lain. Kita membandingkan alat ukur kita dengan alat ukur lain yang sudah valid dan teruji. Kalau alat ukur yang sudah valid tersebut mengukur hal yang sama, maka dinamakan validitas konkuren. Kalau alat ukur tersebut mengukur dampak dari variable yang diukur, maka dinamakan validitas prediktif.

YULI ARDIANSYAH | A/14

3

[ANALISIS DATA KUANTITATIF] December 9, 2015

ANALISIS DATA KUALITATIF Data kualitatif adalah data dalam bentuk kata-kata. Contoh dari data kualitatif adalah catatan wawancara, transkrip fokus grup, dan lainnya. Kualitatif data bisa berasal dari sebuah variasi yang luas dari sumber utama atau sumber kedua, seperti individu, fokus grup, dan lainlain. Langkah pertama dalam analisis data kualitatif adalah pengurangan. Pengurangan data berarti proses penyeleksian, pengkodean dan mengkategorikan data. Penyajian data berarti cara dalam menyajikan data. Sebuah seleksi dari sebuah matriks, grafik, atau bagan dalam data mungkin akan membantu peneliti untuk mengerti data. Sebagai catatan analisis data kualitatif bukanlah sebuah langkah per langkah, proses linier. Pengkodean data mungkin membantu peneliti secara simultan untuk mengembangkan ide pada bagaimana data disajikan, dan juga untuk mengambil beberapa kesimpulan awal. A. Pengurangan Data

Langkah awal dalam analisis data adalah pengurangan data melalui coding dan pengkategorian. Coding adalah proses analitik melalui data kualitatif yang telah kita kumpulkan dikurangi, disusun ulang dan diintegrasikan untuk membentuk teori. Tujuan coding untuk membantu dalam pengambilan kesimpulan berarti dari data. Coding dimulai dengan pengumpulan unit coding. Pengkategorian adalah proses mengorganisasi, menyusun, dan mengklasifikasi unit coding. Kode dan kategori dapat dikembangkan secara deduktif maupun induktif. Dalam situasi dimana tidak ada teori yang tersedia kita harus menghasilkan kode dan kategori secara induktif dari data. Dalam bentuk yang ekstrim itu disebut teori dasar. B. Penyajian Data

Penyajian data adalah aktivitas utama kedua yang harus kita lalui ketika menganalisa data

kualitatif.

Penyajian

data

melibatkan

pengambilan

data

yang

dikurangi

dan

menampilkannya dala sebuah organisasi. C. Pengambilan Kesimpulan

Pengambilan kesimpulan adalah langkah terakhir dalam aktifitas analisa dalam proses dari analisa data kualitatif. Pengambilan kesimpulan adalah inti dari analisi data. YULI ARDIANSYAH | A/14

4

[ANALISIS DATA KUANTITATIF] December 9, 2015

D. Reliabitas dan Validitas dalam Penelitian Kualitatif

Reliabilitas dalam analisis data kualitatif termasuk kategori dan reliabilitas interjudge. Reliabilitas kategori tergantung pada kemampuan penganalisa untuk merumuskan kategori dan memberikan kepada juri kompeten definisi dari kategori sehingga mereka akan setuju pada items milik dari sebuah populasi tertentu dalam sebuah kategori dan yang tidak. Reliabilitas interjudge bisa didefinisikan sebagai sebuah tingkatan dari konsistensi antara pengkode pengolahan data yang sama. Validitas adalah sejauh mana sebuah instrumen pengukuran yang dimaksudkan untuk menghasilkan: 1. Mewakili keakuratan data yang dikumpulkan 2. Dapat di genarilisir atau dipindahkan ke konteks lain atau pengaturan lain. Dua metode untuk meraih validitas dan reliabilitas adalah: 1. Mendukung jumlah generalisasi peristiwa 2. Memastikan keterwakilan dari kasus dan penyertaan dari kasus yang menyimpang E. Beberapa Metode Lain dari Pengumpulan dan Analisa Data Kualitatif

1. Analisis Kontens Analisis konten adalah sebuah metode penelitian pengamatan yang digunakan untuk evaluasi secara sistematik konten simbolis dari semua bentuk rekaman komunikasi. 2. Analisis Narasi Analsis narasi adalah sebuah pendekatan yang bertujuan untuk memperoleh cerita yang kita katakan tentang diri mereka sendiri dan implikasinya terhadap kehidupan kita. 3. Induksi Analitik Induksi analitik adalah sebuah pendekatan untuk analisi data kualitatif dalam penjelasan universal dari fenomena yang dicari dengan pengumpulan dari data kualitatif sampai tidak ada kasus yang inkonsisten dengan sebuah penjelasan hipotesis dari sebuah fenomena yang ditemukan.

YULI ARDIANSYAH | A/14

5