Minggu, 09 Januari 2011

Pengolahan dan Analisis Data

PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

A. Langkah-Langkah Pengolahan dan Analisis data
Setelah data terkumpul dari hasil pengumpulan data, perlu segera digarap oleh staf peneliti, khususnya yang bertugas mengolah data. Di dalam buku-buku lain sering disebut pengolahan data. Ada yang menyebut data preparation, ada pula data analysis.
Secara garis besar, pekerjaan analisis data meliputi tiga langkah, yaitu:
1. Persiapan
2. Tabulasi
3. Penerapan data sesuai dengan pendekatan penelitian.

B. Persiapan
Kegiatan dalam langkah persiapan ini antara lain:
1. Mengecek nama dan kelengkapan identitas pengisi. Apalagi, instrumennya anonim, perlu sekali di cek sejauh mana atau identitas apa saja yang sangat diperlukan bagi pengolahan data lebih lanjut.
2. Mengecek kelengkapan data, artinya memeriksa isi instrumen pengumpulan data (termasuk pula kelengkapan lembaran instrument barangkali ada yang terlepas atau sobek).
Apabila ternyata ada kekurangan isi atau halaman, maka perlu dikembalikan atau diulang ke kancah. Bagi intrumen yang anonim dan tidak mungkin dikembalikan kepada pengisi tentu saja agak merepotkan karena keadaan ini menyebabkan kekurangan responden. Untuk memperoleh responden yang cukup, peneliti harus mengumpulkan data lagi dengan mencari responden baru yang masih dalam wilayah populasi.
3. Mengecek macam isian data. Jika di dalam instrumen termuat sebuah atau beberapa item yang diisi “tidak tahu” atau isian lain bukan yang dikehendaki peneliti, padahal isian yang diharapkan tersebut merupakan variabel pokok, maka item perlu didrop.
Contoh:
Sebagian dari penelitian kita dimaksudkan untuk melihat hubungan antara pendidikan orang tua dengan prestasi belajar murid. Setelah angket kembali dan isiannya kita cek, beberapa murid mengisi tidak tahu pendidikan orang tuanya, sebagian jawabannya meragukan dan sebagian lain dikosongkan. Dalam keadaan seperti ini maka maksud mencari hubungan pendidikan orang tua dengan prestasi belajar lebih baik diurungkan saja, dalam arti itemnya didrop, dan dihilangkan dari analisis.
Apa yang dilakukan dalam langkah persiapan ini adalah memilih/menyortir data sedemikian rupa sehingga hanya data yang terpakai saja yang tinggal. Langkah persiapan bermaksud merapikan data agar bersih, rapid an tinggal mengadakan pengolahan lanjutan atau menganalisis.
Bagi peneliti yang tidak berkecimpung dalam dunia pendidikan sebetulnya dapat saja menggunakan penjelasan-penjelasan ini sebagai contoh saja dan kasus atau variabelnya dapat diganti sesuai dengan judul atau masalah penelitiannya. Sebagai contoh, kalau dalam uraian yang baru saja disampaikan ini mengenai latar belakang pendidikan orang tua dengan prestasi belajar siswa, yang dalam hal ini menunjukkan adanya hubungan sebab akibat, maka kasusnya dapat diganti dengan latar belakang pendidikan karyawan dengan kinerjanya. Untuk bidan manajemen, mungkin antara latar belakang pendidikan atau pengalaman seorang manajer dengan kemampuan memimpin bawahan. Demikian juga sesudah sampai pada cara mengklasifikasikan data dalam tabulasi, dapat disesuaikan dengan peringkat atau kelompok data yang dikumpulkan.

C. Tabulasi
G.E.R. Burroughas mengemukakan klasifikasi analisis data sebagai berikut:
1. Tabulasi data (the tabulation of the data)
2. Penyimpulan data (the summarizing of the data)
3. Analisis data untuk tujuan testing hipotesis.
4. Analisis data untuk tujuan penarikan kesimpulan.
Termasuk ke dalam kegiatan tabulasi ini antara lain:
1. Memberikan skor (scoring) terhadap item-item yang perlu diberi skor. Misalnya tes, angket bentuk pilihan ganda, rating scale dan sebagainya.
2. Memberikan kode terhadap item-item yang tidak diberi skor.
a. Jenis kelamin:
- Laki-laki diberi kode 1.
- Perempuan diberi kode 0.
b. Tingkat pendidikan:
- Sekolah Dasar diberi kode 1.
- Sekolah Menengah Pertama diberi kode 2.
- Sekolah Menengah Atas diberi kode 3.
- Perguruan Tinggi diberi kode 4.
c. Banyaknya penataran yang pernah diikuti dikelompokkan dan diberi kode atas:
- Mengikuti lebih dari 10 kali, diberi kode 1.
- Mengikuti antara 1 s.d. 9 kali, diberi kode 2.
- Tidak pernah mengikuti penataran diberi kode 0.
3. Mengubah jenis data, disesuaikan atau dimodifikasikan dengan teknik analisis yang akan digunakan.
Misalnya:
- Data interval diubah menjadi data ordinal dengan membuat tingkatan.
- Data ordinal atau data interval diubah menjadi data diskrit.
4. Memberikan kode (coding) dalam hubungan dengan pengolahan data jika akan menggunakan komputer. Dalam hal ini pengolah data memberikan kode pada semua variabel, kemudian mencoba menentukan tempatnya di dalam coding sheet (coding form), dalam kolom ke berapa baris ke berapa. Apabila akan dilanjutkan, sampai kepada petunjuk penempatan setiap variabel pada kartu kolom (punc cord).
Contoh pedoman pengkodean (coding scheme) untuk penelitian tentang buku catatan murid adalah sebagai berikut:

X1. Kepandaian murid
Pandai 1 = Nilai rata-rata (kolom 02)
Pandai 2 = Nilai bahasa Indonesia (kolom 03)
Pandai 3 = Frekuensi tidak naik kelas
X2. Latar belakang orang tua
Pendiko = Pendidikan orang tua (kolom 05 + 06)
Pekerjo = Pekerjaan orang tua (kolom 07 + 08)
Dukungan = Pemberian buku dengan segera (kolom 09)
X3. Kepedulian guru terhadap catatan
Pedugu = Kepedulian guru fisik (kolom 10a)
Pedugu = Kepedulian guru bahasa (kolom 10b)
Pedugu = Kepedulian guru isi (kolom 10c)
Pedugu = Kepedulian guru total (kolom 10d)
X4. Kepedulian orang tua terhadap catatan
Peduor 1 = Kepedulian orang tua fisik (kolom 11a)
Peduor 2 = Kepedulian orang tua bahasa (kolom 11b)
Peduor 3 = Kepedulian orang tua isi (kolom 11c)
Peduor 4 = Kepedulian orang tua total (kolom 11d)
Y1. Kualfis = Kualitas fisik
(jumlah kolom 12, 13, 14, 15, 16, 17, 24, 25, 26)
Y2. Kalbas = Kualitas bahasa
(jumlah kolom 18, 19, 20)
Y3. Kualisi = Kualitas isi
(jumlah kolom 21, 22, 23)
Y4. Kualtot = Kualitas catatan total
(jumlah kolom 12 s.d. 26)

D. Penerapan Data Sesuai Dengan Pendekatan Penelitian
Maksud rumusan yang dikemukakan dalam bagian bab ini adalah pengolahan data yang diperoleh dengan menggunakan rumus-rumus atau aturan-aturan yang ada, sesuai dengan pendekatan penelitian atau desain yang diambil.
Untuk mempermudah cara mengikuti uraian pengolahan data, akan disajikan dengan sistematika mengenai jenis-jenis permasalahan. Ada empat jenis problematic atau permasalahan yang telah diajukan:
1. Problema untuk mengetahui status dan mendeskripsikan fenomena.
2. Problema komparasi, yaitu problema yang bertujuan untuk membandingkan dua fenomena atau lebih.
3. Problema untuk mencari hubungan antara dua fenomena yang kedudukannya sejajar (bukan merupakan sebab akibat).
4. Problema untuk melihat pengaruh sesuatu treatment atau ingin melihat hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat.
Sebagai tambahan penjelasan, yang dimaksud dengan data yang diterapkan dalam perhitungan adalah data yang disesuaikan dengan jenis data, yakni diskrit, ordinal, interval dan ratio. Pemilihan terhadap rumus yang digunakan kadang-kadang disesuaikan dengan jenis data, tetapi ada kalanya peneliti menentukan pendekatan/rumus, kemudian data yang ada diubah, disesuaikan dengan rumus yang sudah dipilih.

E. Analisis Data Penelitian Deskriptif
Data kuantitatif yang dikumpulkan dalam penelitian korelasional, komparatif, atau eksperimen diolah dengan rumus-rumus statistik yang sudah disediakan, baik secara manual maupun dengan menggunakan jasa komputer. Bagi peneliti deskriptif yang menggunakan model-model analisis statistik, pada umunya justru bingung karena kurang atau belum tahu rumus apa yang akan digunakan, atau bagaimana cara mengolah atau menganalisis data. Sebetulnya proses pengolahan datanya juga sederhana dan dapat dinalar secara gamblang. Apa pun jenis penelitiannya, riset deskriptif yang bersifat eksploratif atau developmental, caranya dapat sama saja karena data yang diperoleh wujudnya juga sama. Yang berbeda adalah cara menginterpretasi data dan mengambil kesimpulan.
Apabila datanya telah terkumpul, maka lalu diklasifikasikan menjadi dua kelompok data, yaitu data kuantitatif yang berbentuk angka-angka dan data kualitatif yang dinyatakan dalam kata-kata atau simbol. Data kualitatif yang berbentuk kata-kata tersebut disisihkan untuk sementara, karena akan sangat berguna untuk menyertai dan melengkapi gambaran yang diperoleh dari analisis data kuantitatif. Data yang diperoleh daro angket atau ceklis, dijumlahkan atau dikelompokkan sesuai dengan bentuk instrumen yang digunakan. Jika pilihan jawaban dari angket berbentuk “ya” dan “tidak”, peneliti tinggal menjumlahkan saja berapa banyak jawaban “ya” dan “tidak”. Menjumlahkan saja belum berarti tugasnya selesai. Peneliti masih perlu menjelaskan atau mengelompokkan, hal-hal apa saja yang dijawab “ya” dan apa saja yang dijawab “tidak”. Dalam hal ini identitas responden juga dapat digunakan untuk menelusuri lebih jauh siapa saja yang memberikan jawaban “ya”, misalnya latar belakang responden atau hal-hal lain yang dapat menerangkan posisi responden, dan siapa pula yang memberikan jawaban “tidak”.

Tidak ada komentar:

Posting Komentar