analisis data
BAB I
PENDAHULUAN
A.
Latar Belakang
Penelitian
merupakan kegiatan yang terencana untuk mencari jawaban yang obyektif atas
permasalahan manusia melalui prosedur ilmiah. Untuk itu didalam suatu
penelitian dibutuhkan suatu proses analisis data yang berguna untuk
menganalisis data-data yang telah terkumpul. Data
yang terkumpul banyak sekali dan terdiri dari berbagai catatan di lapangan,
gambar, foto, dokumen, laporan, biografi, artikel, dan sebagainya. Pekerjaan
analisis data dalam hal ini ialah mengatur, mengurutkan, mengelompokkan,
memberikan kode, dan mengategorikannya. Pengorganisasian dan pengelolaan data
tersebut bertujuan menemukan tema dan hipotesis kerja yang akhirnya diangkat
menjadi teori substantif oleh karena itu, analisis data merupakan bagian yang amat penting
karena dengan analisislah suatu data dapat diberi arti dan makna yang berguna
untuk masalah penelitian. Data yang telah dikumpulkan oleh peneliti tidak
akan ada gunanya apabila tidak dianalisis terlebih dahulu.
Dalam proses analisis data dimulai dengan
menelaah seluruh data yang tersedia dari berbagai sumber, yaitu dari wawancara,
pengamatan yang sudah dituliskan dalam catatan lapangan, dokumen pribadi,
dokumen resmi, gambar, foto, dan sebagainya. (Moleong, 2007)
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang
analisis data, dalam makalah ini akan membahas pengertian analisis data,
jenis-jenis analisis data, teknik-teknik analisis data, Langkah-langkah
analisis data dan menginterpretasikan hasil analisis data.
B.
Rumusan Masalah
1.
Apakah pengertian
analisis data?
2.
Apa saja jenis-jenis
analisis data?
3.
Apa saja teknik-teknik analisis data?
4.
Apa saja langkah-langkah analisis data?
5.
Bagaimana
menginterpretasikan hasil analisis data?
C.
TUJUAN
1.
Untuk mengetahui
pengertian analisis data.
2.
Untuk mengetahui
jenis-jenis data.
3.
Untuk mengetahui teknik-teknik analisis data.
4.
Untuk mengetahui
langkah-langkah analisis data.
5.
Untuk
menginterpretasikan hasil analisis data.
BAB
II
PEMBAHASAN
A.
Pengertian
Analisis Data
Menurut Ardhana12 (dalam Lexy J. Moleong 2002:
103) menjelaskan bahwa analisis data adalah proses mengatur urutan data,
mengorganisasikanya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar.
Menurut Taylor, (1975: 79) mendefinisikan
analisis data sebagai proses yang merinci usaha secara formal untuk menemukan
tema dan merumuskan hipotesis (ide) seperti yang disarankan dan sebagai usaha
untuk memberikan bantuan dan tema pada hipotesis. Jika dikaji, pada dasarnya
definisi pertama lebih menitikberatkan pengorganisasian data sedangkan yang kedua
lebih menekankan maksud dan tujuan analisis data. Dengan demikian definisi
tersebut dapat disintesiskan bahwa analisis data merupakan proses mengorganisasikan dan mengurutkan data
ke dalam pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema
dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang didasarkan oleh data.
Analisis
data dalam penelitian merupakan bagian penting dalam proses penelitian karena
dengan analisis inilah data yang ada akan tampak manfaatnya, terutama dalam memecahkan
masalah penelitian dan mencapai tujuan akhir penelitian. Bagi peneliti,
analisis data merupakan kegiatan yang cukup berat guna menjawab suatu
permasalahan. Pada pelaksanaannya, analisis data dapat menghasilkan dua
kemungkinan.
1.
Analisis
dapat mendalam dan tajam dalam mengungkapkan dan merumuskan tujuannya, apabila
pelaksanaanya selain ditunjang dengan segala persiapan baik dan lengkap, juga
sangat ditentukan oleh daya nalar dalam mencerna data serta mempunyai
pengetahuan yang memadai.
2.
Sebaliknya,
analisis dilakukan dengan hasil yang kurang menguntungkan karena kurang
mendalam, kurang ditunjang daya nalar, dan pengetahuan yang dimiliki peneliti
pun sangat terbatas.
Proses analisis dilakukan setelah
melalui proses klasifikasi berupa pengelompokan atau pengumpulan dan
pengategorian data ke dalam kelas-kelas yang telah ditentukan. Apabila dijumpai
data terlalu banyak dan beragam penafsiran, dapat diperas guna menjawab masalah
dan menguji hipotesis. Klasifikasi data sebagai awal mengadakan perubahan dari
data mentah menuju pada pemanfaatan
data, merupakan awal dari penafsiran data untuk analisis. Analisis adalah
mengelompokkan, membuat suatu urutan, memanipulasi, serta menyingkatkan temuan
data sehingga mudah untuk dibaca. Tahap pertama dalam analisis adalah membagi
data atas kelompok kategori-kategori atau bagian-bagian. Dalam membuat
kategori, hal-hal berikut perlu dipertimbangkan :
1.
Kategori
harus sesuai dengan masalah dan tujuan penelitian
2.
Kategori
harus lengkap, bebas, dan terpisah
3.
Kategori
harus berasal dari satu kaidah klasifikasi.
Kategori harus sesuai dengan masalah
penelitian sehingga kategori dapat mencapai tujuan penelitian daalam
memecahkaan masalah. Dengan demikian, analisis yang dibuat juga harus dapat
menguji hipotesis yang dirumuskan. Kategori juga harus lengkap. Berarti, semua
subjek atau objek yang diteliti termasuk dalam kategori tersebut.
Banyaknya data yang terkumpul tidak
menjamin bahwa hasil penelitiannya akan baik pula. Seballiknya, sedikitnya data
terkumpul tidak memastikan bahwa hasil penelitiannya kurang memuaskan. Keadaan
ini sangat ditentukan oleh pemanfaatan data yang terkumpul, apakah dimanfaatkan
dengan sebaik-baiknya atau tidak, pada dasarnya, analisis adalah kegiatan untuk
memanfaatkan data sehinggaa diperoleh suatu kebenaran atau ketidakbenaran dari
suatu hipotesis..[1]
B. Jenis-Jenis
Analisis Data
Analisis data merupakan salah satu langkah penting dalam rangka memperoleh
temuan-temuan hasil penelitian. Hal ini disebabkan, data akan menuntun kita ke
arah temuan ilmiah, bila dianalisis dengan teknik-teknik yang tepat. Data yang
belum dianalisis masih merupakan data mentah. Dalam kegiatan penelitian, data
mentah akan memberi arti, bila dianalisis dan ditafsirkan.
Dalam rangka analisis dan interpretasi data, perlu dipahami tentang
keberadaan data itu sendiri. Secara garis besar, keberadaan data dapat
digolongkan ke dalam dua jenis, yaitu :
1. Data Kualitatif
Data bermuatan kualitatif disebut juga dengan
data lunak. Data semacam ini diperoleh melalui penelitian yang menggunakan
pendekatan kualitatif, atau penilaian kualitatif. Keberadaan data bermuatan
kualitatif adalah catatan lapangan yang berupa catatan atau rekaman kata-kata,
kalimat, atau paragraf yang diperoleh dari wawancara menggunakan pertanyaan
terbuka, observasi partisipatoris, atau pemaknaan peneliti terhadap dokumen
atau peninggalan. Untuk memperoleh arti dari data semacam ini melalui
interpretasi data, digunakan teknik analisis data kualitatif, seperti yang
telah diuraikan pada bab di atas.
2. Data Kuantitatif
Keberadaan data bermuatan kuantitatif adalah angka-angka (kuantitas), baik
diperoleh dari jumlah suatu penggabungan ataupun pengukuran. Data bermuatan
kuantitatif yang diperoleh dari jumlah suatu penggabungan selalu menggunakan
bilangan cacah. Contoh data seperti ini adalah angka-angka hasil sensus,
angka-angka hasil tabulasi terhadap jawaban terhadap angket atau wawancara
terstruktur. Adapun data bermuatan kuantitatif hasil pengukuran adalah
skor-skor yang diperoleh melalui pengukuran, seperti skor tes prestasi belajar,
skor skala motivasi, skor timbangan, dan semacamnya.
deskreptif
adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara
mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul. Yang termasuk
dalam statistik deskriptif antara lain distribusi frekuensi, distribusi persen
dan pengukuran tendensi sentral.
C.
Teknik Analisis Data
Teknik analisis data
ada dua, yaitu teknik analisis data kuantitatif dan teknik analisis data
kualitatif. Teknik analisis data kuantitatif berbeda dengan kualitatif.
1.
Teknik Analisis data
kuantitatif
Analisis data dalam
kuantitatif menggunakan pendekatan statistik.
Dalam teknik
analisis data menggunakan statistik, terdapat dua macam
statistik yang digunakan yaitu statistik deskriptif dan inferensial.
Statistik inferensial meliputi statistik parametris dan non parametris.
a)
Statistik Deskriptif
Deskreptif adalah statistik yang digunakan untuk
menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang
telah terkumpul sebagaimana membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau
generalisasi. Yang termasuk dalam statistik deskriptif antara lain ada penyajian
data melalui tabel distribusi frekuensi, distribusi persen dan pengukuran
tendensi sentral.
Tabel distribusi frekuensi yaitu menggambarkan pengaturan
data secara teratur didalam suatu tabel. Data diatur secara berurutan sesuai
besar kecilnya angka atau digolongkan didalam kelas-kelas yang sesuai dengan
tingkatan dan jumlah yang sesuai didalam kelas.
Contoh tabel distribusi frekuensi: Apakah Saudara pernah belanja di
Supermarket?
|
Jawaban
|
Frekuensi
|
|
Pernah
|
110
|
|
Tidak Pernah
|
90
|
|
Jumlah
|
200
|
Artinya : ada
sebanyak 100 individuyang memilih ”pernah” bebelanja di supermarket dan 90 yang
memilih ”tidak pernah” berbelanja di supermarket.
Distribusi persen
Adalah pengaturan data yang dihitung dalam bentuk persen. Cara memperoleh
frekuensi relatif ialah :
Frekuensi masing-masing
individu x 100%
jumlah frekuensi|
Umur
|
Frekuensi
|
Presentase
|
|
< 25
|
121
|
37%
|
|
26-30
|
59
|
18%
|
|
31-40
|
83
|
25%
|
|
>40
|
66
|
20%
|
|
Jumlah
|
329
|
100%
|
Artinya : ada
sebanyak 37% responden berusia <25 tahun, 18% berusia antara 26-30 tahun dan
seterusnya.
Cara lain
menggambarkan statistik deskriptif ialah dengan menggunakan tendensi sentral.
Contoh bilangan tendensi sentral ialah mean(rata-rata), median dan mode.
Tendensi sentral berguna untuk menggambarakan bilangan yang dapat mewakili
suatu kelompok bilangan tertentu.
b)
Statistik inferensial
Statistik inferensial, (sering juga
disebut statistik induktif atau statistik probabolitas ) 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 kebenarannya (kepercayaan)
dan yang dinyatakan dalam bentuk prosentase. Bila peluang kesalahan 5% maka
taraf kepercayaan 95%, bila peluang kesalahan 1%, maka taraf kepercayaan 99%.
Peluang kesalahan dan kepercayaan ini disebut dengan taraf signifikansi.
a.
Statistik Parametris dan
Nonparametris
Pada statistik parametris digunakan
untuk menguji parameter populasi melalui statistik, atau menguji ukuran
populasi melalui data sampel. Dalam ststistik hipotesis yang diuji adalah
hipotesis nol, karena tidak dikehendaki adanya perbedaan antara parameter
populasi dan statistik (data yang diperoleh dari sampel). Statistik
nonparametris tidak menguji parameter populasi, tetapi menguji distribusi.
Penggunaan statistik parametris dan nonoparametris tergantung pada asumsi
dan jenis data yang akan dianalisis. Statistik parametris kebanyakan digunakan
untuk menganalisis data interval dan rasio, sedangkan statistik nonparametris
kebanyakan digunakan untuk menganalisis data nominal, ordinal. Dalam tabel
terlihat bahwa statistik parametris digunakan untuk menganalisis data interval
dan rasio, dan nonparametris digunakan untuk 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.[2]
v Teknik Analisis statistik parametrik
Teknik analisis statis meliputi
korelasi pearson (Pearson Product Moment
Correlation), korelasi spearman, dan uji T.
1.
Korelasi Pearson (Pearson Product Moment Correlation)
Kegunaan :
menentukan hubungan antara dua variable yang berskala interval (skala yang
menggunakan angka sebenarnya), korelasi ini termasuk kedalam uji statistik
parametrik. Besarnya korelasi 0-1. korelasi dapat berupa positif yang artinya
searah jika variabel besar maka variabel kedua juga besar pula. Korelasi
negatif (berlawanan arahj ika variabel pertama besar maka variabel kedua
kecil). Patokan hasil perhitungan korelasi sbbg :
< 0,20 : hubungan
dapat dianggap tidak ada
< 0,20-0,40 : hubungan
ada tetapi rendah
< 0,40-0,70 : hubungan
cukup
> 0,70-0,90 : hubungan
tinggi
> 0,90-1,00 : hubungan
sangat tinggi
2.
Uji T
Kegunaan : Uji T
digunakan untuk membandingkan rata-rata dua populasi dengan data yang berskala
interval.
Contoh kasus :
Peneliti ingin membandingkan dua kelompok pekerja. Kelompok A merupakan pekerja yang berpengalaman
sedangkan kelompok B belum berpengalaman, jumlah masing-masing kelompok 10
orang.
Hipotesis :
Hipotesis penelitian
: ada perbedaan rata-rata antara kedua kelompok pekerja.
Hipotesis
operasional :
a.
H0 : tidak ada perdedaan
rata-rata antara kedua kelompok pekerja tersebut.
b.
Ha : ada perbedaan rata-rata antara kedua kelopok pekerja
tersebut.
v Teknik analisis statistik non parametrik
·
Korelasi Spearman
(Spearman Rank Order Correlation)
Kegunaan : korelasi
spearman berfungsi untuk menentukan besarnya hubungan dua variable (gejala)
yang berskala ordinal atau tata jenjang. Biasanya data yang dianalisis adalah
angka yang berjenjang misalnya 1, 2, 3, 4, 5. Angka tersebut hanya simbol saja.
Oleh karena itu, korelasi ini termasuk uji statistik non parametrik.
Contoh :
Perusahaan iklan
ingin mengetahui jenis iklan apa yang paling disukai yang ditayangkan di
televisi dan radio dan apakah ada korelasi atau hubungan antara iklan di
televisi dan di radio.
Rumus :
·
Chi Square
Kegunaan : untuk
mengetahui ada tidaknya hubungan antara variable bebas dengan variable
tergantung,
Syarat untuk
menggunakan chi square maka data harus berskala nominal.
Contoh kasus :
Sebuah perusahaan
baju wanita ingin melakukan penelitian mengenai hubungan antara kontras suara
dan keputusan membeli baju. Kita akan mencari apakah ada hubungan atau tidak
antara variabel kontras warna dengan keputusan membeli baju.[3]
2.
Teknik Analisis data kualitatif
Teknik analisis data kualitatif dilakukan dari sebelum penelitian, selama
penelitian, dan sesudah penelitian.
a.
Teknik analisis
sebelum di lapangan
Penelitian kualitatif telah melakukan
analisis data sebelum peneliti memasuki lapangan. Fokus penelitian ini masih bersifat sementara dan berkembang setelah
memasuki dan selama di lapangan.
b.
Teknik analisis selama di lapangan model Miles
dan Huberman
Analisis data dalam penelitian
kualitatif, dilakukan pada saat pengumpulan data berlangsung dan setelah
selesai pengumpulan data dalam periode tertentu. Analisis data ini dilakukan
secara interaktif dan berlangsung secara terus menerus sampai tuntas hingga
datanya sudah jenuh.
Analisis
data dilakukan melalui 3 tahap, yaitu :
1) Data Reduction
(Reduksi Data)
Reduksi data berarti merangkum, memilih hal yang pokok, memfokuskan pada
hal yang penting, dicari pola dan temanya.
Misal pada bidang
pendidikan, setelah peneliti memasuki setting sekolah sebagai tempat
penelitian, maka dalam meraduksi data peneliti akan memfokuskan pada murid yang
memiliki kecerdasan tinggi dengan mengkatagorikan pada aspek gaya belajar,
perilaku social, interalsi dengan keluarga dan lingkungan.
2) Data Display
(penyajian data)
Data display berarti
mendisplay data yaitu menyajikan data dalam bentuk uraian singkat, bagan,
hubungan antar katagori, dsb. Menyajikan data yang sering digunakan dalam
penelitian kualitatif adalah bersifat naratif. Ini dimaksudkan untuk memahami
apa yangterjadi, merencanakan kerja selanjutnya berdasarkan apa yang dipahami.
3) Conclusion Drawing /
Verification
Langkah terakhir dari model ini adalah penarikan kesimpulan dan verifikasi.
Kesimpulan dalam penelitian mungkin dapat menjawab rumusan masalah yang
dirumuskan sejak awal namun juga tidak, karena masalah dan rumusan masalah
dalam penelitian kualitatif masih bersifat sementara dan berkembang setelah
peneliti ada di lapangan. Kesimpulan penelitian kualitatif merupakan temuan
baru yang sebelumnya belum ada yang berupa deskripsi atau gambaran yang
sebelumnya belum jelas menjadi jelas dapat berupa hubungan kausal / interaktif
dan hipotesis / teori.
D.
Langkah-Langkah
Analisis Data
Secara garis besar, analisis data meliputi 3 langkah, yaitu :
1.
Persiapan
Kegiatan dalam langkah persiapan ini antara lain :
a.
Mengecek nama dan kelengkapan identitas pengisi.
b.
Mengecek kelengkapan data, artinya memeriksa isi instrument pengumpulan
data (termasuk pula kelengkapan lembarann instrument barangkali ada yang
terlepas ataupun sobek)
c.
Mengecek macam isian data. Jika didalam instrument termuat 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.
Apa yang dilakukan dalam langkah persiapan ini
adalah memilih data sedemikian rupa sehingga data yang terpakai saja yang
ditinggal. Langkah persiapan ini dimaksudkan untuk merapikan data agar bersih,
rapi dan tinggal mengadakan pengolahan lanjutan atau menganalisis.
2.
Tabulasi
Tabulasi merupakan
kegiatan menggambarkan jawaban responden dengan cara tertentu. Tabulasi juga
dapat digunakan untuk menciptakan statistik deskriptif variabel-variabel yang
diteliti.
G.E.R. Burroughas mengemukakan
klasifikasi analisis data sebagai berikut :
a. Tabulasi data (the tabulation of the data).
b. Penyimpulan data (the summarizing of the data).
c. Analisis data untuk
tujuan testing hipotesis.
d. Analisis data untuk
tujuan data penarikan kesimpulan.
Termasuk kedalam
kegiatan tabulasi ini antara lain :
v Memberikan skor (scoring)terhadap
item-item yang perlu diberi skor.
Misalnya : tes, angket bentuk pilihan ganda,
rating scale, dsb.
v
Memberikan kode terhadap item-item yang tidak diberi skor.
Misalnya :
1.
Jenis kelamin:
Ø
laki-laki diberi kode 1
Ø
Perempuan diberi kode 0
2.
Tingkat pendidikan:
Ø
Sekolah Dasar diberi kode 1
Ø
Sekolah Menengah Pertama diberi kode 2
Ø
Sekolah Menengah Atas diberi kode 3
Ø
Perguruan Tinggi diberi kode 4
v
Banyaknya penataran yang pernah diikuti dikelompokkan dan diberi kode atas
:
1)
Mengikuti lebih dari 10 kali, diberi kode 1
2)
Mengikuti antara 1 s.d. 9 kali, diberi kode 2
3)
Tidak pernah mengikuti penataran diberi kode 0
Mengubah jenis data,
disesuaikan atau dimodifikasikan dengan teknik analisis yang akan digunakan
yaitu, Memberikan kode (coding) dalam hubungan dengan pengelolaan data jika
akan menggunakan computer. Dalam hal ini pengolahan data memberikan kode pada
semua variabel, kemudian mencoba menentukan tempatnya di dalam coding sheet
(coding form), dalam kolom beberapa baris ke berapa. Apabila akan dilanjutkan,
sampai kepada petunjuk penempatan setiap variabel pada kartu kolom (punc
cord). Contoh pedoman pengkodean 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
Pendidikan orng tua = pendidikan orang tua (kolom 06 + 07)
Pekerjaan orang tua = pekerjaan orang tua (kolom 07 +08)
Dukungan = pemberian buku dengan segera (kolom 09)
X3. Kepedulian guru
terhadap catatan
X4. Kepedulian orang tua trhadap catatan
3. 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 yang te;lah disajikan dengan
sistematika yang telah dikemukakan dalam bab sebelumnya, mengenai jenis-jenis
permasalahan.Sebagai tambahan penjelasan, yang dimaksud dengan cara yang
dterapkan dalam perhitungan adalah data yang disesuaikan dengan jenis data
yakni diskrit, ordinal, interval, dan ratio.
Bagi peneliti yang
menyukai statistik, bab ini menyajikan barbagai rumus yang dapat digunakan
untuk mengolah data. Apabila peneliti berkeinginan untuk menggunalan jasa
computer, dan tinggalmenunggu hasilnya. namun meskipun eneliti harus tetap
mencermati rumus-rumus yang disajikan, sehunga apabila akan maju tidak
ragu-ragu.
Data kuantitatif yang
dikumpulkan dalam penelitian korelasional, komparatif, atau eksperimen diolah
dengan menggunakan rumus-rumus statistik yang sudah disediakan ,baik secara
menual maupun menggunakan jasa computer. Apapun jenis penelitianya, riset
deskriptif yang bersifat eksploratif caranya dapat sama saja karena data yang
diperoleh wujudnya sama. Yang berbeda adalah cara menginterpretasikan data dan
mengambil kesimpulan. Apabila datanya telah terkumpul, maka diklasifikasikan
menjadi dua kelompok data, yaitu data kuantitatif (angka-angka) dan kualitatif
(kata-kata atau simbol).
E.
Menginterpretasikan Hasil Analisis Data
Penafsiran atau interpretasi tidak lain dari pencarian pengertian yang
lebih luas tentang penemuan-penemuan. Penafsiran data tidak dapat dipisahkan
dari analisis, sehingga sebenarnya penafsiran merupakan aspek tertentu dari
analisis, dan bukan merupakan bagian dari analisis.
Berikut ini beberapa pengertian penafsiran data, menurut Moh. Nazir (2005)
:
1)
Penafsiran adalah penjelasan yang terperinci tentang arti yang sebenarnya
dari materi yang dipaparkan.
Data yang telah buat dalam bentuk tabel, misalnya, perlu diberikan
penjelasan yang terperinci dengan cara :
v untuk menegakkan keseimbangan suatu
penelitian, dalam pengertian menghubungkan hasil suatu penelitan dengan
penemuan penelitian lainnya.
v untuk membuat atau menghasilkan suatu konsep
yang bersifat menerangkan atau menjelaskan.
Misalnya, suatu penelitian tentang efektivitas beberapa jenis pupuk di
suatu lapangan percobaan telah dilakukan di Aceh. Penafsiran diberikan
terhaddap data percobaan tersebut dengan cara membandingkannya dengan performancedari jenis pupuk di tempat
lain. Bagaimana pengaruh pupuk tersebut jika perlakuan diadakan di dataran
tinggi di luar Aceh? Bagaimana penemuan tentang pupuk tersebut di daerah tropis
lainnya? Mengapa berbeda dengan hasil penelitian di Filipina misalnya, dengan
penelitian di Jawa Timur dan sebagainya.
2)
Penafsiran dapat menghubungkan suatu penemuan studi exsploratif menjadi
suatu hipotesis untuk suatu percobaan yang lebih teliti lainnya.
Misalnya, seorang peneliti sesang mempelajari sikap dari para transmigran
yang berasal dari Jawa Timur, Bali terhadap penduduk setempat di Aceh, maka
dari data penelitian di Aceh perlu dibuat penafsiran untuk menyajikan
kesinambungan penemuan tentang pengaruh pergaulan pribadi antara anggota
transmigran dari kelompok sosial yang berbeda tersebut di daerah lain, misalnya
di Sulawesi dengan penemuan di Aceh.
3) Penafsiran berkehendak untuk membangun suatu
konsep yang bersifat menjelaskan (exsplanatory
concept)
Misalnya, dalam penelitian mengenai transmigran di Aceh seperti tersebut di
atas, peneliti ingin mengadakan deduksi tentang proses dimana hubungan pribadi
mempengaruhi sikap transmigran di Aceh. Data memperlihatkan bahwa para
transmigran yang berintegrasi lebih erat dengan orang-orang Aceh memperlihatkan
sikap yang lebih baik, atau memperlihatkan sikap yang besar. Peneliti harus
membuat penafsiran dari hubungan di atas dengan mengadakan deduksi terhadap
proses yang menyebabkan terjadinya hubungan pribadi telah mempengaruhi sikap
transmigran. Jika analisis, misalnya memperlihatkan bahwa perbedaan sikap
terhadap para tranmigran yang telah lebih dahulu mempunyai pengalaman dengan
orang Aceh atau yang pernah membaca buku-buku tentang Aceh peneliti dapat
menafsirkan bahwa pergaulan mengubah sikap dengan menghilangkan atau
menghapuskan stereotipe.
Untuk itu, penafsiran data sangat penting kedudukannya dalam proses analisis
data penelitian karena kualitas analisis dari suatu peneliti sangat tergantung
dari kualitas penafsiran yang diturunkan oleh peneliti terhadap data.
Stringer (dalam Sukmadinata, 2009) mengemukakan beberapa teknik
menginterpretasikan hasil analisis data kualitatif.
1)
Memperluas analisis dengan mengajukan pertanyaan. Hasil analisis mungkin
masih miskin dengan makna, dengan pengajuan beberapa pertanyaan hasil tesebut
bisa dilihat maknanya. Pertanyaan dapat berkenaan dengan hubungan atau
perbedaan antara hasil analisis, penyebab, aplikasi dan implikasi dari hasil
analisis.
2)
Hubungan temuan dengan pengalaman pribadi. Penelitian tindakan sangat erat
kaitanya dengan pribadi peneliti. Temuan hasil analisis bisa dihubungkan engan
pengalaman-pengalaman pribadi peneliti yang cukup kaya.
3)
Minta nasihat dari teman yang kritis. Bila mengalami kesulitan dalam
menginterpretasikan hasil analisis, mintalah pandangan kepada teman yang
seprofesi dan memiliki pandangan yang kritis.
4)
Hubungkan hasil-hasil analisis dengan literatur. Factor eksternal yang
mempunyai kekuatan dalam memberikan interpretasi selain teman, atau kalau
mungkin ahli adalah literature. Apakah makna dari temuan penelitian menurut
pandangan para ahli, para peneliti dalam berbagai literature.
5)
Kembalikan pada teori. Cara lain utuk menginterpretasikan hasil dari
analisis data adalah hubungkan atau tinjaulah dari teori yang relevan dengan
permasalahan yang dihadapi.
BAB III
PENUTUP
KESIMPULAN
Analisis data
merupakan proses mengorganisasikan dan
mengurutkan data ke dalam pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat
ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang didasarkan
oleh data.
Dalam rangka analisis dan interpretasi data, perlu dipahami tentang
keberadaan data itu sendiri. Secara garis besar, keberadaan data dapat
digolongkan ke dalam dua jenis, yaitu : data bermuatan kualitatif dan data
bermuatan kuantitatif
Teknik analisis data ada dua, yaitu teknik analisis data kuantitatif dan
teknik analisis data kualitatif yaitu teknik analisis data kuantitatif dengan
menggunakan statistik, meliputi statistik deskriptif
dan inferensial. Statistik inferensial meliputi statistik parametris dan non
parametris. Teknik analisis data kualitatif dilakukan dari sebelum penelitian,
selama penelitian, dan sesudah penelitian yang meliputi analisis sebelum di
lapangan, teknik analisis selama di lapangan model Miles dan Huberman dan
teknik analisis data menurut Spradley.
Secara garis besar, analisis data meliputi 3 langkah, yaitu : Persiapan,
tabulasi, penerapan data sesuai demgam pendekatan penelitian. Penafsiran data
sangat penting kedudukannya dalam proses analisis data penelitian karena
kualitas analisis dari suatu peneliti sangat tergantung dari kualitas
penafsiran yang diturunkan oleh peneliti terhadap data.
Daftar pustaka
Sugiyono, Metode Penelitian
pendidikan ”pendekatan kuantitatif dan kualitatif. (Bandung: Alfabeta,
2012)
Mahmud, Metode Penelitian Pendidikan, (Bandung: pustaka
setia, 2011)
Ali, Mohammad, Strategi Penelitian
Pendidikan. (Bandung: Angkasa, 1992)
Arikunto, Suhaisimi, Prosedur
Penelitian. (Jakarta: Rineka Cipta, 2006)
Moleong, Lexy J,Metodologi Penelitian
Kualitatif. (Bandung: Rosda, 2007)
Nazir, Moh. Metode Penelitian. (Bogor:
Ghalia Indonesia, 2005)
Sarwono, Jonathan. Metode Penelitian Kuantitatif &
Kualitatif.(Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006)
Suprayogo, Imam. 2001. Metodologi
Penelitian Sosial-Agama. Bandung: Rosda
Sukmadinata, Nana Syaodih. 2009. Metodologi
Penelitian Pendidikan. Bandung: Rosda
Komentar
Posting Komentar