METODE ANALISIS DATA # DATA, STATISTIK, DAN PENELITIAN
Menurut M. Nasir (1985:405) data mentah yang telah dikumpulkan oleh peneliti tidak akan ada gunanya jika tidak dianalisa. Analisa data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah karena dengan analisa data tersebut dapat diberi arti, makna yang berguna dalam memecahkan masalah.
Secara garis besar, pekerjaan analisis data meliputi 3 langkah, yaitu :
Secara umum statistik dapat membantu kita dalam :
a. Menghitung nilai tengah data.
Dengan menghitung nilai tengah data (mean, median, modus) kita bisa mengetahui kecenderungan dari data tersebut. Hasil dari nilai statistik ini sering terlihat aneh jika dibandingkan dengan yang terdapat dalam dunia nyata.
b. Mengetahui sebaran atau distribusi data.
Distribusi data umumnya mengikuti distribusi normal yang berbentuk lonceng. Kebanyakan data berkelompok di bagian tengah, dan berangsur-angsur berkurang ke bagian tepinya. Makin jauh dari titik tengah berarti makin besar deviasi atau penyimpangannya. Dari sini dapat dihitung penyimpangan rata-rata atau penyimpangan bakunya.
c. Mengetahui hubungan antara suatu data dengan data lain.
Dalam mengetahui hubungan-hubungan ini statistik sangat membantu untuk menghitung besar dan sifat dari hubungan itu. Hubungan ini biasa dikenal dengan korelasi dan regresi. Untuk mendapatkan koefisien korelasi atau regresi kita bisa dilakukan dengan bantuan komputer.
d. Mengetahui sejauh mana data sesuai atau menyimpang dengan standar.
Pada umumnya alam mengikuti aturan-aturan tertentu. Salah satunya adalah distribusi normal. Sebagian besar kejadian dialam mengikuti distribusi normal. Kurva normal yang ditemukan oleh Karl Fredrich Gauss menunjukkan bahwa jumlah terbanyak adalah yang mengitari angka rata-rata berkelompok di bagian tengah dan ke sebelah kanan dan kirinya semakin menipis sehingga jika digambarkan akan membentuk lonceng yang simetris.
METODE ANALISIS DATA # SKALA PENGUKURAN DATA
Kesesuaian antara macan data dengan metode analisis statistiknya didasarkan pada skala pengukuran datanya. Berdasarkan skala pengukurannya, data dibedakan menjadi 4 macam, yaitu :
1. Skala Nominal
Data yang diukur menggunakan skala nominal menghasilkan data yang sifatnya hanya penamaan atau menbedakan saja. Data nominal merupakan data yang tingkatannya paling rendah. Data nominal hanya berupa kategori saja
2. SkalaOrdinal
Data yang diukur menggunakan skala ordinal selain mempunyai ciri nominal, juga mempunyai ciri berbentuk peringkat atau jenjang. Istilah ordinal berasal dari kata ordo yang berarti tatanan atau deret. Misalnya tingkat pendidikan, nilai ujian (dalam huruf), dan sebagainya.
3. SkalaInterval
Data yang diukur menggunakan skala interval selain mempunyai ciri nominal dan ordinal , juga mempunyai ciri interval yang sama. Misalnya nilai ujian (dalam angka), suhu (temperatur), dan sebagainya.
4. SkalaRasio
Data yang diukur menggunakan skala rasio merupakan skala pengukuran data yang tingkatannya paling tinggi. Skala rasio ini selain mempunyai ketiga ciri dari skala pengukuran diatas, juga mempunyai nilai nol yang bersifat mutlat (absolut).
Menurut M. Nasir (1985:405) data mentah yang telah dikumpulkan oleh peneliti tidak akan ada gunanya jika tidak dianalisa. Analisa data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah karena dengan analisa data tersebut dapat diberi arti, makna yang berguna dalam memecahkan masalah.
Secara garis besar, pekerjaan analisis data meliputi 3 langkah, yaitu :
- Pemeriksaan data (editing) adalah memilih/menyortir data sedemikian rupa sehingga hanya data yang terpakai saja yang tinggal. Langkah persiapan dilakukan dalam rangka merapikan data agar bersih, rapi dan tinggal melakukan pengolahan lanjutan atau menganalisis.
- Pembuatan kode adalah melakukan pembuatan kode terhadap data yang sudah Diedit sebagai usaha untuk menyederhanakan data.
- Langkah penerapan data sesuai dengan pendekatan penelitian.
Secara umum statistik dapat membantu kita dalam :
a. Menghitung nilai tengah data.
Dengan menghitung nilai tengah data (mean, median, modus) kita bisa mengetahui kecenderungan dari data tersebut. Hasil dari nilai statistik ini sering terlihat aneh jika dibandingkan dengan yang terdapat dalam dunia nyata.
b. Mengetahui sebaran atau distribusi data.
Distribusi data umumnya mengikuti distribusi normal yang berbentuk lonceng. Kebanyakan data berkelompok di bagian tengah, dan berangsur-angsur berkurang ke bagian tepinya. Makin jauh dari titik tengah berarti makin besar deviasi atau penyimpangannya. Dari sini dapat dihitung penyimpangan rata-rata atau penyimpangan bakunya.
c. Mengetahui hubungan antara suatu data dengan data lain.
Dalam mengetahui hubungan-hubungan ini statistik sangat membantu untuk menghitung besar dan sifat dari hubungan itu. Hubungan ini biasa dikenal dengan korelasi dan regresi. Untuk mendapatkan koefisien korelasi atau regresi kita bisa dilakukan dengan bantuan komputer.
d. Mengetahui sejauh mana data sesuai atau menyimpang dengan standar.
Pada umumnya alam mengikuti aturan-aturan tertentu. Salah satunya adalah distribusi normal. Sebagian besar kejadian dialam mengikuti distribusi normal. Kurva normal yang ditemukan oleh Karl Fredrich Gauss menunjukkan bahwa jumlah terbanyak adalah yang mengitari angka rata-rata berkelompok di bagian tengah dan ke sebelah kanan dan kirinya semakin menipis sehingga jika digambarkan akan membentuk lonceng yang simetris.
METODE ANALISIS DATA # SKALA PENGUKURAN DATA
Kesesuaian antara macan data dengan metode analisis statistiknya didasarkan pada skala pengukuran datanya. Berdasarkan skala pengukurannya, data dibedakan menjadi 4 macam, yaitu :
1. Skala Nominal
Data yang diukur menggunakan skala nominal menghasilkan data yang sifatnya hanya penamaan atau menbedakan saja. Data nominal merupakan data yang tingkatannya paling rendah. Data nominal hanya berupa kategori saja
2. SkalaOrdinal
Data yang diukur menggunakan skala ordinal selain mempunyai ciri nominal, juga mempunyai ciri berbentuk peringkat atau jenjang. Istilah ordinal berasal dari kata ordo yang berarti tatanan atau deret. Misalnya tingkat pendidikan, nilai ujian (dalam huruf), dan sebagainya.
3. SkalaInterval
Data yang diukur menggunakan skala interval selain mempunyai ciri nominal dan ordinal , juga mempunyai ciri interval yang sama. Misalnya nilai ujian (dalam angka), suhu (temperatur), dan sebagainya.
4. SkalaRasio
Data yang diukur menggunakan skala rasio merupakan skala pengukuran data yang tingkatannya paling tinggi. Skala rasio ini selain mempunyai ketiga ciri dari skala pengukuran diatas, juga mempunyai nilai nol yang bersifat mutlat (absolut).
Comments
Post a Comment