Minggu, 03 Maret 2013

Pengolahan dan Analisis Data



Pengertian Pengolahan Data
Data mentah yang telah dikumpulkan oleh 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 2 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.
Beberapa tingkatan kegiatan perlu dilakukan, antara lain memeriksa data mentah, sekali lagi, membuatnya dalam bentuk tabel yang berguna, baik secara manual ataupun dengan menggunakan komputer. Setelah data disusun dalam kelompok-kelompok serta hubungan-hubungan yang terjadi dianalisa, perlu pula dibuat penafsiran-penafsiran terhadap hubungan antara fenomena yang terjadi dan membandingkannya dengan fenomena-fenomena lain di luar penelitian tersebut. Berdasarkan pengolahan data tersebut, perlu dianalisis dan dilakukan penarikan kesimpulan hasil penelitian. Pengolahan data secara sederhana diartikan sebagai proses mengartikan data-data  lapangan sesuai dengan tujuan, rancangan, dan sifat penelitian. Misalnya dalam rancangan penelitian kuantitatif, maka angka-angka yang diperoleh melalui alat pengumpul data  tersebut harus diolah secara kuantitatif, baik melalui pengolahan statistik inferensial maupun statistik deskriptif. Lain halnya dalam rancangan penelitian kualitatif, maka pengolahan data menggunakan teknik non statitistik, mengingat data-data lapangan diperoleh dalam bentuk narasi atau kata-kata, bukan angka-angka.
Mengingat data lapangan disajikan dalam bentuk narasi kata-kata, maka pengolahan datanya tidak bisa dikuantifikasikan. Perbedaan ini harus dipahami oleh peneliti atau siapapun yang melakukan penelitian, sehingga penyajian data dan analisis kesimpulan penelitian relevan dengan sifat atau jenis data dan prosedur pengolahan data yang akan digunakan. Di atas dikatakan bahwa pengolahan data diartikan sebagai proses mengartikan data lapangan, yang berarti supaya data lapangan yang diperoleh melalui alat pengumpul data dapat dimaknai, baik secara kuantitatif maupun kualitatif, sehingga proses penarikan kesimpulan penelitian dapat dilaksanakan. Dengan demikian, pengolahan data tersebut dalam kaitannya dengan praktek pendidikan adalah sebagai upaya untuk memaknai data  atau fakta menjadi makna. Makna penelitian yang diperoleh dalam pengolahan data, tidak sampai menjawab pada analisis “kemengapaan” tentang makna-makna yang diperoleh. Misalnya dalam rancangan 3 penelitian kuantitatif, maka angka -angka yang diperoleh melalui alat pengumpul data tersebut harus diolah secara kuantitatif, baik melalui pengolahan statistik inferensial maupun statistik deskriptif.

Langkah-langkah Pengolahan Data
Dalam proses pengolahan data, ada sejumlah langkah-langkah ilmiah yang perlu dilakukan untuk memudahkan proses pengolahan data. Dari beberapa referensi tentang metode penelitian ilmiah, ada sejumlah langkah-langkah yang perlu pengolahan data, yaitu:
(1) editing;
(2) mengkode data atau kodefikasi data;
(3) membuat tabulasi.

a. Editing
Sebelum data diolah, data tersebut perlu diedit lebih dahulu. Dengan perkataan lain, data atau keterangan yang telah dikumpulkan dalam buku catatan (record book), daftar pertanyaan ataupun pada interview guide (pedoman wawancara) perlu dibaca sekali lagi dan diperbaiki, jika di sana sini masih terdapat hal-hal yang salah atau yang masih meragukan. Kerja memperbaiki kualitas data serta menghilangkan keragu-raguan data dinamakan mengedit data.
Beberapa hal perlu diperhatikan dalam mengedit data, yaitu:
1) Apakah data sudah lengkap dan sempurna?
2) Apakah data sudah cukup jelas tulisannya untuk dapat dibaca?
3) Apakah semua catatan dapat dipahami?
4) Apakah semua data sudah cukup konsisten?
5) Apakah data cukup uniform?
6) Apakah ada responsi yang tidak sesuai?

Catatan harus sempurna dalam pengertian bahwa semua kolom atau pertanyaan harus terjawab atau terisi. Jangan ada satu pun dari jawaban terbiarkan kosong. Peneliti harus mengenal data yang kosong, apakah responden tidak mau menjawab, atau pertanyaanya yang kurang dipahami responden. Dalam mengedit data, hal-hal di atas harus diperjelas, dan jangan ada satupun pertanyaan ataupun pernyataan atau catatan yang kosong tidak terjawab. Jawaban atau catatan yang kosong harus disempurnakan dalam mengedit data. Harus dilihat apakah catatan dapat dibaca atau tidak. Segala coret-coret harus diperjelas, segala kata-kata atau kalimat sandi harus diperjelas, baik kalimat ataupun huruf serta angka. Dalam mengedit, memperjelas catatan supaya dapat dibaca merupakan hal yang perlu sekali dikerjakan untuk menghilangkan keragu-raguan kemudian.
Pekerjaan mengedit juga termasuk mengubah kependekan-kependekan yang dibuat menjadi peneliti atau pencatat data dan belum tentu dapat dimengerti oleh pembuat kode. Karena itu, segala kalimat atau kata-kata yang dipendekkan, ataupun angka yang dipendekkan, perlu diperjelas. Mengedit juga berarti melihata apakah data konsisten atau tidak. Jika ditemukan data tentang pendapatan dalam usaha tani, pendapatan di luar usaha tani yang tidak cocok dengan total pendapatan, maka carilah penyebab kesalahan tersebut! Apakah ada kesalahan dalam mencatat? Atau kesalahpahaman responden dalam menjawab pertanyaan? Juga perlu dicek, apakah instruksi dalam daftar pertanyaan diikuti secara seksama oleh responden atau tidak? Jika dalam jawaban sebenarnya diinginkan supaya berat dinyatakan dalam kg, sedangkan data yang tercatat mempunyai unit gram, maka jawaban tersebut harus diubah ke dalam unit yang dimintakan (kg). Jika dalam record book, kolom harus diisi dengan unit rumpun, sedangkan tertulis dengan unit batang, maka jawaban harus diperbaiki menjadi unit rumpun. Dengan perkataan lain, catatan atau jawaban harus dicek uniformitasnya. Dalam mengedit, juga perlu dicek pertanyaan-pertanyaan yang jawabannya tidak cocok. Jika banyak jawaban pertanyaan yang tidak sesuai, maka daftar pertanyaan tersebut perlu dikumpulkan, dan harus diklasifikasikan dalam satu kelompok. Jika hanya beberapa saja yang tidak cocok, mak hal ini merupakan kesalahan peneliti dan perlu diperbaiki. Perlu juga diperingatkan, jangan sekali-kali mengganti jawaban,angka, ataupun pertanyaan-pertanyaan dengan maksud membuat data tersebut sesuai, konsisten, dan cocok untuk maksud tertentu. Menggantikan data orisinal demi mencocokkan dengan sesuatu keinginan peneliti, berarti melanggal prinsip-prinsip kejujuran intelektual (intellectual honesty).

b. Kodefikasi Data
Data yang dikumpulkan dapat berupa angka, kalimat pendek atau panjang, ataupun hanya “ya” atau “tidak”. Untuk memudahkan pengolahan, maka jawaban tersebut perlu diberi kode. Pemberian kode kepada jawaban sangat penting artinya, jika pengolahan data dilakukan dengan komputer. Mengkode jawaban adalah menaruh angka pada tiap jawaban.

1) Kode dan Jenis Pertanyaan/Pernyataan
Pemberian kode dapat dilakukan dengan melihat jenis pertanyaan, jawaban, atau  pernyataan. Dalam hal ini dapat dibedakan:
a) Jawaban yang berupa angka
Jawaban responden bisa dalam bentuk angka. Pertanyaan tentang pendapat perbulan, jawabannya sudah terang dalam bentuk angka. Misalnya, data berupa jumlah rupiah (Rp. 150,0)
b) Jawaban dari pertanyaan tertutup
Jawaban pertanyaan tertutup adalah jawaban yang sudah disediakan lebih dahulu, dan responden hanya tinggal mencek saja jawaban-jawaban tersebut sesuai instruksi. Responden tidak mempunyai kebebasan untuk memilih jawaban di luar yang telah diberikan.
c) Jawaban dari pertanyaan semiterbuka
Pada jawaban semiterbuka, selain dari jawaban yang ditentukan, masih diperkenankan lagi jawaban lain yang dianggap cocok oleh responden. Jawaban yang diberada di luar dari yang telah disediakan perlu diberi angka tersendiri untuk kode.
d) Jawaban pertanyaan terbuka
Pada pertanyaan terbuka, jawaban yang diberikan sifatnya bebas, sesuai dengan apa yang dipikirkan oleh penjawab, tanpa ada suatu batasan tertentu. Untuk  membuat kode terhadap jawaban pertanyaan terbuka, jawaban- jawaban tersebut  harus dikategorikan lebih dahulu, atau dikelompokkan lebih dahulu sehingga tiap kelompok-kelompok berisi jawaban yang lebih kurang sejenis.
e) Jawaban pertanyaan kombinasi
Jawaban pertanyaan kombinasi hampir serupa dengan jawaban pertanyaan tertutup. Selain dari jawabannya terpisah secara jelas, responden masih dapat dijawab kombinasi dari beberapa jawaban.

2) Tempat Kode
Kode dapat dibuat pada IBM coding sheet, pada kartu tabulasi ataupun pada daftar pertanyaan itu sendiri. Jika data ingin diolah dengan komputer, maka kode harus dibuat pada coding sheet.
a) Cooding Sheet
Data untuk diolah dengan komputer kodenya harus dibuat pada coding sheet yang  telah tersedia. Yang sering digunakan adaah IBM coding sheet. Coding sheet ini  adalah lembaran kertas yang mempunyai 80 kolom dan 25 baris. Jika data yang dikode melebihi 80 kolom, maka cara pengisian kolom adalah:
(1) menyambung data responden tersebut ke baris kedua, atau
(2) menyambung kode pada baris yang sama ke lembaran kedua dari coding sheet.
Dengan cara pertama, data dari tiap responden dapat dilihat dengan jelas pada satu  lembar coding sheet saja. Untuk memudahkan, maka kode data untuk tiap variabel sebaiknya dijarangkan satu kolom. Di lain pihak, cara kedua tidak memperlihatkan data tiap responden pada satu lembaran kartu kode, tetapi cara ini lebih memudahkan dalam punching nantinya. Sebelum kode dimasukkan dalam coding sheet, maka lebih dahulu ditentukan kolom-kolom berapa yang digunakan oleh variabel, dan bagaimana formatnya. Hal ini diatur dalam buku kode. Buku kode digunakan sebagai panduan dalam mengisi kode ke dalam coding sheet. Buku kode harus dibuat lebih dahulu dan berisi:
- nomor halaman daftar pertanyaan atau record book
- nomor pertanyaan-pertanyaan ataupun data
- nomor variabel
- nama variabel atau singkatan variabel
- nomor kolom coding sheet yang digunakan, dan
- format
b) Kartu Tabulasi
Jika data ingin dioleh dengan cara manual, maka kode dapat dituliskan dalam kartu tabulasi. Kode yang dimasukkan ke dalam kartu tabulasi sebelumnya, juga telah disusun dalam buku kode. Buku kode untuk kartu tabulasi sama saja dengan buku kode untuk coding sheet.
c) Membuat Tabulasi
Membuat tabulasi termasuk dalam kerja memproses data. Membuat tabulasi tidak lain dari memasukkan data ke dalam tabel-tabel, dan mengatur angka-angka sehingga dapat dihitung jumlah kasus dalam berbagai kategori. Tabel terdiri dari kolom dan baris (jajar). Tabel yang sederhana mempunyai 4 bagian
penting, yaitu:
(1)   nomor dan judul tabel;
(2)   stub;
(3)   box head;
(4)   body (badan).
Nomor atau judul tabel terletak di bagian paling atas dari tabel. Judul harus jelas,  lengkap, sesuai dengan isi tabel dan tidak terlalu panjang. Isi tabel harus menyatakan; apa, dimana, dan bagaimana dari hal-hal yang dinyatakan dalam tabel. Stub adalah bagian paling kiri dari tabel, termasuk kepala kolom, tetapi tidak termasuk jajar (baris) total. Dalam stub, terdapat keterangan-keterangan yang menjelaskan secara terperinci tentang hal-hal dan gambaran yang terdapat pada tiap kolom badan tabel (body). Body (badan tabel) terdiri atas kolom-kolom yang berisi angka-angka.Dalam pengolahan data, ada tiga jenis tabel yang sering digunakan, yaitu:
(1)   tabel induk (master tabel);
(2)   tabel teks (text tabel);
(3)   tabel frekuensi.
Tabel induk adalah tabel yang berisi semua data yang tersedia secara terperinci. Tabel ini biasa dibuat untuk melihat kategori data secara keseluruhan. Tabel teks adalah tabel yang telah diringkaskan untuk suatu keperluan tertentu. Tabel ini biasanya diletakkan dalam teks keterangan yang dibuat. Tabel frekuensi adalah tabel yang menyajikan berapa kali sesuatu hal terjadi.

Pengertian Analisis Data
Analisa data adalah mengelompokkan, membuat suatu urutan, memanipulasi serta menyingkatkan data sehingga mudah untuk dibaca. Step pertama dalam analisa adalah membagi data atas kelompok atau kategori-kategori. Kategori tidak lain dari bagian-bagian.
Beberapa ciri dalam membuat kategori, adalah:
a. Kategori harus dibuat sesuai dengan masalah dan tujuan penelitian.
b. Kategori harus lengkap
c. Kategori harus bebas dan terpisah
d. Tiap kategori harus berasal dari satu kaidah klasifikasi
e. Tiap kategori harus dalam satu level.
Kategori harus sesuai dengan masalah penelitian, sehingga kategori tersebut dapat  mencapai tujuan penelitian dalam memecahkan masalah. Dengan demikian, analisa yang dibuat akan sesuai dengan keinginan untuk memecahkan masalah. Kategori yang dibuat juga harus dapat menguji hipotesa yang dirumuskan.  Kategori harus lengkap, yang berarti bahwa semua subjek atau responden harus termasuk ke dalam kategori tersebut. Kategori juga harus bebas dan terpisah nyata. Tiap individu atau objek harus termasuk dalam satu kategori saja. Peneliti harus dapat membuat variabel sedemikian rupa sehingga tiap objek dapat dimasukkan dalam satu kategori, dan hanya satu kategori saja.

Saran-saran Implementasi
1. Strategi Implementasi
Untuk mengimplementasikan konsep-konsep yang Anda pelajari dalam kegiatan
pembelajaran 1, sebaiknya melakukan hal-hal berikut:
a. Baca referensi lain, yang memberikan penjelaskan mengenai pengertian pengolahan data dan maknanya bagi proses penarikan kesimpulan.
b. Carilah, angket yang telah disebarkan dan diisi oleh responden, kemudian olah data data dari angket tersebut dengan berlandaskan pada langkah-langkah pengolahan data yang dijelaskan dalam kegiatan pembelajaran 1.
2. Evaluasi Implementasi
Untuk mengetahui tingkat kebenaran dari konsep-konsep yang Anda terapkan, sebaiknya Anda melakukan pembahasan dengan rekan sejawat, dan diskusikan mengenai hal-hal yang dianggap sulit untuk dipahami. Solusi lainnya, Anda juga bisa juga membaca referensi lainnya.

Tes Formatif
Pilihlah salah satu jawaban yang dianggap paling tepat dengan cara membubuhkan tanda silang (x) pada pilihan A, B, C atau D
1. Proses menggiring data lapangan ke dalam makna penelitian, disebut …
a. tabulasi data
b. editing data
c. pengolahan data
d. analisis data
2. Pertanyaan yang mendasar dalam analisis data, adalah…
a. kemengapaan
b. berapa
c. apa
d. dimana
3. Proses mencek kembali data jawaban responden sebelum diolah, termasuk ke dalam
kegiatan…
a. editing
b. tabulasi
c. coding sheet
d. triangulasi
4. Kodefikasi melalui sistem komputerisasi, menggunakan sistem…
a. SPSS
b. Modular
c. Coding sheet
d. Excel
5. Berikut adalah ciri-ciri pengkategorian data, kecuali…
a. kategori harus lengkap
b. kategori harus bebas dan terpisah
c. kategori harus dalam satu level
d. kategori harus heterogen

Tidak ada komentar:

Poskan Komentar