√ Pengolahan Data Kuantitatif Dalam Penelitian Sosial

Pengolahan data kuantitatif  dalam penelitian sosial - Pengolahan data kuantitatif dilakukan melalui tahap-tahap berikut ini.

a. Editing

b. Koding

c. Tabulasi Data

d. Analisis Data

e. Interpretasi Data

Ayo kita bahas satu persatu :

a. Editing

Pada tahapan ini, data yang telah terkumpul melalui daftar pertanyaan (kuesioner) ataupun pada wawancara perlu dibaca kembali untuk melihat apakah ada hal-hal yang masih mewaspadai dari balasan responden. Jadi, editing bertujuan untuk memperbaiki kualitas data dan menghilangkan keraguan data.

Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam pengeditan data antara lain sebagai berikut.

1) Kelengkapan dan kesempurnaan data. Semua pertanyaan yang diajukan dalam kuesioner harus terjawab semua dan jangan ada yang kosong.

2) Kejelasan tulisan. Tulisan pengumpul data yang tertera dalam kuesioner harus sanggup dibaca.

3) Kejelasan makna jawaban. Pengumpul data harus menuliskan balasan ke dalam kalimat-kalimat yang tepat dan jelas.

4) Konsistensi data. Data harus memerhatikan konsistensi balasan yang diberikan responden.

5) Keseragaman satuan yang dipakai dalam data (uniformitas data). Ini dimaksudkan untuk menghindari kesalahan-kesalahan dalam pengolahan dan analisis data. Misalnya penggunaan satuan kilogram dalam pengukuran berat. Apabila dalam kuesioner tertulis satuan berat lainnya, maka harus diseragamkan terlebih dahulu sebelum masuk dalam proses analisis.

6) Kesesuaian jawaban. Jawaban yang diberikan responden harus bersangkut paut dengan pertanyaan dan problem yang diteliti.

b. Koding

Setelah tahap editing selesai, maka data-data yang berupa jawaban-jawaban responden perlu diberi instruksi untuk memudahkan dalam menganalisis data. Hal ini sangat penting artinya, apalagi jikalau proses pengolahan data dilakukan dengan memakai pemberian komputer. Pemberian instruksi pada data sanggup dilakukan dengan melihat balasan dari jenis pertanyaan yang diajukan dalam kuesioner.

Pengkodean data sanggup dibedakan atas beberapa hal berikut ini.

1) Pengkodean terhadap Jawaban yang Berupa Angka

Contoh pemberian instruksi untuk balasan yang berupa angka.

Apabila balasan berupa angka tersebut terdapat dalam bentuk interval, maka perlu pengkodean sendiri. Perhatikan referensi berikut ini.

2) Pengkodean terhadap Jawaban dari Pertanyaan Tertutup

a) Pertanyaan untuk mengetahui pendapat responden

b) Pertanyaan dengan balasan bertingkat

3) Pengkodean terhadap Jawaban dari Pertanyaan Semi Terbuka
Perhatikan referensi pengkodean berikut ini.

4) Pengkodean terhadap Jawaban dari Pertanyaan Terbuka

Untuk jenis ini, sebelum melaksanakan pengkodean, peneliti harus menciptakan kategorisasi atas jawaban-jawaban dari pertanyaan terbuka ini lantaran variasi balasan yang diperoleh barangkali cukup banyak.

Untuk menciptakan kategori balasan harus memerhatikan beberapa hal, yaitu sebagai berikut.
a) Perbedaan kategori balasan harus tegas, biar tidak tumpang tindih antara balasan yang satu dengan balasan yang lainnya.
b) Jika terdapat balasan yang tidak sesuai dengan kategori yang sudah disusun, maka balasan tersebut dikelompokkan dalam ‘lain-lain’. Namun persentase balasan untuk ‘lain-lain’ harus kecil, lantaran jikalau terlampau tinggi banyak informasi yang terbuang.

Mari kita perhatikan bersama referensi pengkodean berikut ini.
Bagaimanakah tanggapan Anda wacana tayangan sinetron bertemakan percintaan sampaumur di televisi swasta di Indonesia?
a. Sangat baik, lantaran kita sedang butuh hiburan menyerupai itu.
b. Cukup baik.
c. Kurang baik, lantaran tidak layak ditonton anak-anak di bawah umur.
d. Tidak tahu.
e. Dibanding tahun lalu, sinetron menyerupai itu tahun ini sedikit meningkat.
f. Sinetron menyerupai itu terlalu sedikit, sehingga membosankan.
g. Perlu penambahan jumlah jam tayang untuk sinetron menyerupai itu.
h. Tidak memberi jawaban.

Bentuk pengkodean berdasarkan kategori balasan yang telah dibentuk ialah sebagai berikut.

Setelah seluruh data responden dalam daftar pertanyaan diberi kode, maka langkah berikutnya ialah menyusun buku kode. Buku instruksi ini sebagai pemikiran untuk memindahkan instruksi balasan reponden dalam kuesioner ke lembaran kode, yang kemudian juga akan mempunyai kegunaan sebagai pemikiran peneliti dalam mengidentifikasikan variable penelitian yang akan dipakai dalam analisis data (membaca tabulasi data).



c. Tabulasi Data

Tabulasi data merupakan proses pengolahan data yang dilakukan dengan cara memasukkan data ke dalam tabel. Atau sanggup dikatakan bahwa tabulasi data ialah penyajian data dalam bentuk tabel atau daftar untuk memudahkan dalam pengamatan dan evaluasi. Hasil tabulasi data ini sanggup menjadi citra wacana hasil penelitian, lantaran data-data yang diperoleh dari lapangan sudah tersusun dan terangkum dalam tabel-tabel yang gampang dipahami maknanya. Selanjutnya peneliti bertugas untuk memberi klarifikasi atau keterangan dengan memakai kalimat atas data-data yang telah diperoleh.

Tabulasi data sanggup dilakukan melalui cara tabulasi eksklusif dan lembaran kode.


1) Tabulasi Langsung

Maksudnya data eksklusif ditabulasi dari kuesioner ke dalam tabel yang sudah dipersiapkan tanpa mediator lainnya. Cara ini biasanya dilakukan untuk data yang jumlah responden dan variabelnya sedikit.

Tabel 5.1 Frekuensi Kunjungan Siswa Sekolah Menengan Atas Kelas XII ke Perpustakaan dalam Seminggu Terakhir

2) Lembaran Kode (Code Sheet)

Lembaran instruksi sanggup dikerjakan dengan memakai akomodasi komputer. Biasanya penabulasian dengan cara ini hanya efisien apabila variabel dan responden yang diteliti sangat banyak.

Jenis tabel yang umumnya dibentuk dalam tabulasi data ialah tabel frekuensi dan tabel silang.

1) Tabel Frekuensi
Tabel frekuensi ialah tabel yang menyajikan berapa kali sesuatu hal terjadi. Tabel ini sanggup dibedakan atas table frekuensi relatif, yaitu tabel frekuensi yang berisi persentase, dan tabel frekuensi kumulatif, yaitu table frekuensi yang berisi angka kumulatif.

Contoh tabel frekuensi.
Tabel 5.2 Jenis Kelamin Responden

2) Tabel Silang

Tabel silang dibentuk dengan cara memecah lebih lanjut setiap kesatuan dari setiap kategori menjadi dua atau lebih subkesatuan. Kegunaan pembuatan tabel silang antara lain sebagai berikut.

a) Menganalisis hubungan-hubungan antarvariabel yang terjadi.

b) Melihat bagaimana dua atau beberapa variabel berhubungan.

c) Mengatur data untuk keperluan analisis statistik.

d) Mengontrol variabel tertentu sehingga sanggup dianalisis wacana ada tidaknya kekerabatan tertentu.

e) Memeriksa kesalahan-kesalahan dalam instruksi ataupun balasan dari daftar pertanyaan.

Contoh tabel silang.

Tabel 5.3 Frekuensi Kunjungan Siswa Sekolah Menengan Atas Kelas XII ke Perpustakaan Selama Seminggu Terakhir Berdasarkan Jenis Kelamin

d. Analisis Data

Pada dasarnya, pengolahan data dalam penelitian sosial tidak lepas dari penggunaan metode statistik tertentu. Statistik sangat berperan dalam penelitian, baik dalam penyusunan, perumusan hipotesis, pengembangan alat dan instrument penelitian, penyusunan rancangan penelitian, penentuan sampel, maupun dalam analisis data.

Kegunaan statistik dalam penelitian ialah sebagai berikut.
1) Alat untuk mengetahui kekerabatan kausalitas antara dua atau lebih variabel, sehingga sanggup diketahui apakah suatu kekerabatan benar-benar terkait dalam kausalitas atau tidak.
2) Memberikan teknik-tenik sederhana dalam mengklasifikasikan data dan menyajikan data secara lebih gampang sehingga sanggup dimengerti dengan lebih gampang pula.
3) Membantu peneliti dalam menyimpulkan suatu perbedaan yang diperoleh apakah benar-benar berbeda secara signifikan.
4) Secara teknik sanggup dipakai untuk menguji hipotesis, sehingga sanggup menolong peneliti dalam mengambil keputusan apakah mendapatkan atau menolak suatu hipotesis.
5) Meningkatkan kecermatan peneliti dalam mengambil keputusan terhadap kesimpulan-kesimpulan yang akan ditarik.
6) Memungkinkan penelitian untuk melaksanakan aktivitas ilmiah secara lebih ekonomis.

Pengolahan data secara statistik intinya suatu cara mengolah data kuantitatif sederhana, sehingga data penelitian tersebut mempunyai arti. Pengolahan data melalui teknik statistik sanggup dilakukan dengan banyak sekali cara, di antaranya ialah distribusi frekuensi dan ukuran pemusatan.

1) Distribusi Frekuensi

Data-data hasil penelitian yang diperoleh di lapangan harus disusun atau diatur lebih lanjut biar gampang dipahami oleh para pembaca dan pihak-pihak yang berkepentingan atau berafiliasi dengan permasalahan yang diteliti. Misalnya dengan menciptakan distribusi frekuensi.

Contoh: kita memperoleh data mengenai nilai ulangan harian Sosiologi untuk 25 siswa ialah sebagai berikut.

Data tersebut susunannya masih belum beraturan, sehingga sulit untuk dipahami. Agar data tersebut sanggup dipahami, maka perlu disusun secara berurutan berdasarkan distribusi frekuensinya. Setelah diurutkan, data tersebut menyerupai terlihat pada tabel distribusi frekuensi berikut ini.

Tabel 5.4 Distribusi Frekuensi
Nilai Ulangan Harian Sosiologi 25 Siswa

Setelah dilakukan distribusi frekuensi, kemudian disusun dan disajikan ke dalam distribusi relatif (distribusi persentase).

Tabel 5.5 Distribusi Frekuensi Mutlak dan Relatif
Nilai Ulangan Harian Sosiologi (N=25)

Setelah diketahui frekuensi mutlak dan frekuensi relatif, sanggup disertakan frekuensi kumulatifnya masing-masing. Frekuensi kumulatif ialah jumlah frekuensi dari kategori data tertentu ditambah dengan jumlah frekuensi kategorikategori data sebelumnya.

Tabel 5.6 Distribusi Frekuensi Mutlak, Relatif, dan Kumulatif
Nilai Ulangan Harian Sosiologi (N=25)

2) Ukuran Pemusatan (Tendensi Sentral)

Penyusunan dan penyajian data mentah yang berbentuk distribusi frekuensi hanya memperlihatkan citra umum. Untuk menerima ciri khas dalam sebuah nilai bilangan, peneliti sanggup memakai ukuran pemusatan yang terdiri atas modus, median, dan mean.
a) Modus
Modus ialah ukuran pemusatan yang memperlihatkan frekuensi terbesar pada suatu perangkat data. Data yang berskala nominal hanya sanggup dianalisis dengan memakai modus. Adapun cara untuk memilih modus ialah dengan mengurutkan atau menyusun data ke dalam tabel distribusi frekuensi, kemudian kita cari nilai yang paling tinggi frekuensinya.
b) Median
Median ialah titik tengah yang membagi seluruh bilangan (data) menjadi dua bab yang sama besar.
c) Mean (Rata-Rata Hitung)
Mean atau rata-rata hitung ialah nilai bilangan yang berasal dari jumlah keseluruhan nilai bilangan dibagi dengan banyaknya unit atau bilangan.



e. Interpretasi Data

Setelah data yang terkumpul dianalisis dengan teknik statistik akhirnya harus diinterprestasikan atau ditafsirkan biar kesimpulan-kesimpulan penting gampang ditangkap oleh pembaca. Interpretasi merupakan elaborasi wacana arti bersama-sama dari materi yang dipaparkan, selain itu juga sanggup memperlihatkan arti yang lebih luas dari inovasi penelitian.

Interpretasi mempunyai dua aspek, yaitu sebagai berikut.
1) Untuk menegakkan keseimbangan suatu penelitian, maksudnya menghubungkan hasil suatu penelitian dengan inovasi penelitian lainnya.
2) Untuk menciptakan atau menghasilkan suatu konsep yang bersifat menjelaskan.

Kedudukan interpretasi dalam rangkaian proses analisis data penelitian sangat penting. Oleh lantaran itu, interpretasi harus dilakukan dengan hati-hati, lantaran kualitas analisis sangat tergantung dari kualitas interpretasi yang dibentuk peneliti terhadap data.

Generalisasi dan Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan interpretasi data, peneliti sanggup menciptakan generalisasi dan kesimpulan dari hasil penelitian. Generalisasi sanggup disebut sebagai suatu hal yang berkaitan dengan pembentukan gagasan atau simpulan umum dari suatu kejadian, hal, dan sebagainya. Dalam penelitian, generalisasi harus mempunyai kaitan dengan teori yang mendasari penelitian. Generalisasi ini kemudian diikuti oleh proses penarikan kesimpulan dari hasil penelitian.

Versi materi oleh Bondet Wrahatnala

Sumber http://www.ssbelajar.net/

Berlangganan Informasi Terbaru: