ANALISIS PENELITIAN KUANTITATIF

BAB I

PENDAHULUAN

A.         Latar Belakang

Salah satu tahap dalam proses penelitian adalah tahap analisis data. Tahap analisis data merupakan tahap penting, di mana data yang dikumpulkan dengan menggunakan berbagai teknik pengumpulan data (misalnya observasi, interview, angket, maupun teknik pengumpulan data yang lain), diolah, dan disajikan untuk membantu peneliti menjawab permasalahan yang ditelitinya. Analisis data merupakan proses penghimpunan atau pengumpulan, pemodelan dan transformasi data dengan tujuan untuk memperoleh informasi yang bermanfaat, memberikan saran, kesimpulan serta mendukung pembuatan keputusan. Analisis data mempunyai banyak variasi pendekatan, ancangan, rencana, desain atau teknik yang digunakan pada tujuan dan bidang ilmu yang terkait. Pengumpulkan suatu data yang dikehendaki harus dianalisis agar gambaran atau maksud dari semua data yang telah diperoleh memiliki kebenaran yang efektif dan efisien.

Dalam penelitian kuantitatif, analisis data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh sumber data lain terkumpul. Kegiatan dalam analisis data adalah mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah, dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan. Untuk penelitian yang tidak merumuskan hipotesis, langkah terakhir tidak dilakukan.

Penelitian kuantitatif pada dasarnya memiliki ciri utama informasi dan analisis datanya menggunakan angka-angka dalam bentuk distribusi, serta pengambilan kesimpulan Terdapat dua macam statistik yang digunakan untuk analisis data dalam penelitian, yaitu statistik deskriptif, dan statistik inferensial. Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya, tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Sedangkan statistik inferensial (sering disebut statistik induktif atau statistik probabilitas) adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi.

B.          Rumusan Masalah

Rumusan masalah yang akan dibahas dalam makalah ini yaitu :

1.             Apa yang dimaksud dengan analisis kuantitatif?

2.             Apa saja angkah-langkah analisis data kuantitatif?

3.             Apa saja macam-macam analisis kuantitatif?

C.         Tujuan

Makalah ini bertujuan untuk :

1.             Mengetahui apa yang dimaksudkan dengam analisis penelitian kuantitatif.

2.             Mengetahui langkah-langkah menganalisis penelitian kuantitatif.

3.             Mengetahui macam-macam analisis penelitian kuantitatif.

 

BAB II

PEMBAHASAN

A.         Pengertian Analisis Data Kuantitatif

Analisis data merupakan proses menyerderhanakan data ke dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasikan. Proses ini seringkali digunakan statistik. Statistik disini berfungsi menyederhanakan data penelitian yang amat besar jumlahnya menjadi informasi yang lebih sederhana dan lebih mudah dipahami.

Menurut Sugiyono (2013: 14), Metode penelitian kuantitatif dapat diartikan sebagai metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, teknik pengambilan sampel pada umumnya dilakukan secara random, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif atau statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

Menurut Menurut Lexy J. Moleong, Analisis kuantitatif adalah proses pengorganisasian dan mengurutkan data ke dalam pola atau kategori dan uraian satuan dasar sehingga lebih mudah untuk dibaca dan diinterprestasikan. Dalam Joko subagyo analisis adalah kegiatan untuk memanfaatkan data sehingga dapat diperoleh suatu kebenaran atau ketidakbenaran dari suatu hipotesa. Dalam analisis diperlukan imajinasi dan kreativitas sehingga diuji kemampuan peneliti dalam menalar sesuatu (Hasan, 2006: 29)

Data mentah yang dikumpulkan oleh peneliti tidak akan ada gunanya jika tidak dianalisis. Analisis data merupakan bagian ayang amat penting dalam metode ilmiah, karena dengan analisislah data tersebut dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian (Nazir, 2005: 346).

Dalam penelitian kuantitatif analisis data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responden atau sumber data lain terkumpul. Teknik dalam penelitian kuantitatif adalah menggunakan statistik. Terdapat dua macam statistik yang digunakan untuk analisis data dalam penelitian, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik inferensial meliputi statistik parametris dan statistik non parametris (Sugiyono, 2013: 243)

Secara umum data yang disajikan untuk dianalisa tersebut dapat berupa karakteristik wilayah dan sampel kasus penelitian. Penyajian dimensi data seperti ini diharapkan dapat memperlihatkan kepada para pembaca  setting dan konteks yang lebih spesifik dan penelitian yang sedang mereka baca. Data ada baiknya disajikan dari bentuk yang sederhana, kemudian diakhiri dengan penyajian data yang lebih relatif kompleks. Penyederhanaan  alur penyajian data tersebut diharapkan dapat membantu para pembaca pelaporan penelitian kita untuk memahami keutuhan pelaporan secara lebih integratif. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa metode analisis data merupakan cara untuk menganalisa hasil dari data yang diperoleh dalam penelitian sehingga lebih mudah untuk dibaca dan diinterprestasikan. Analisis data ini dilakukan setelah terkumpulnya semua data hasil penelitian. Adapun cara yang ditempuh dalam rangka menganalisis data kuantitatif ini dengan menggunakan metode statistik.

B.         Langkah-langkah Analisis Data

Langkah-langkah dalam analisis data kuantitatif menurut Sugiyono (2013: 164) yaitu mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah, an melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan (jika ada). Secara garis besar, pekerjaan analisis data meliputi 3 tahap utama:

a)          Persiapan

Kegiatan dalam langkah persiapan ini antara lain : 1) Mengecek nama dan kelengkapan identitas pengisi. 2) Mengecek kelengkapan data, artinya memeriksa isi instrumen pengumpulan data. 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 tersebut perlu didrop.

Contoh Sebagian dari peneliti 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 lagi dikosongkan. Dalam keadaan 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 atau menyortir data sedemikian rupa sehingga hanya data yang terpakai saja yang tinggal. Langkah persiapan bermaksud merapikan data agar bersih, rapi dan tinggal mengadakan pengolahan lanjutan atau menganalisis.

b)          Tabulasi

Yang termasuk ke dalam kegiatan tabulasi antara lain :

1.     Memberikan skor (scoring) terhadap item-item yang perlu diberi skor. Misalnya :

tes, angket berbentuk pilihan ganda, rating scale, dan sebagainya.

2.     Memberikan kode-kode terhadap item-item yang perlu diberi skor.

Misalnya :

a)      Jenis Kelamin

-          Laki-laki diberi kode 1.

-          Perempuan diberi kode 0.

b)      Tingkat Pendidikan

-          SD diberi kode 1.

-          SMP diberi kode 2.

-          SMA diberi kode 3.

-          Perguruan tinggi diberi kode 4.

3.  Mengubah jenis data, disesuaikan dan dimodifikasi dengan teknik analisis yang akan digunakan.

Misalnya :

a.       Data interval diubah menjadi data ordinal dengan membuat tingkatan.

b.      Data ordinal atau data interval diubah menjadi data diskrit.

4.    Memberikan kode (coding) dalam hubungan dalam pengolahan data jika akan menggunakan komputer.

c)           Pengolahan Data sesuai dengan Pendekatan Penelitian

Pengolahan data yang telah diperoleh disesuaikan dengan pendekatan penelitian yang sedang dilakukan. Data yang telah dikumpulkan itu, diuji lebih dahulu validitas (tingkat ketepatan penelitian tersebut secara ilmiah) dan reliabilitasnya (tingkat keterpercayaan terhadap hasil penelitian tersebut).

C.           Macam-Macam Analisis Kuantitatif

Ada dua macam statistik yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. statistik inferensial meliputi statistik parametris dan statistik nonparametris (Sugiyono, 2013: 199). Berikut ini skema macam-macam statistik analisis data:

1.           Statistik Deskriptif

Dalam statistik deskriptif adalah penyajian data melalui tabel, grafik, diagram lingkaran, pictogram, perhitungan modus, median, mean, perhitungan desil, persentil, perhitungan penyebaran melalui perhitungan rata-rata dan standar deviasi, serta perhitungan prosentase. Statistik deskiptif juga untuk mencari kuatnya hubungan antara variabel melalui analisa korelasi, melakukan prediksi melalui regresi, dan membuat perbandingan dengan membandingkan rata-rata data sempel atau populasi. Akan tetapi secara teknis, statistik deskiptif tidak perlu ada uji signifikasi, karena penelitiannya tidak bermaksud membuat generalisasi, sehingga tidak perlu ditarik secara umum (Sugiyono, 2013: 165).

Statistika deskriptif digunakan untuk menggambarkan ciri-ciri dasar dari data hasil penelitian, dengan memberikan rangkuman sederhana tentang sampel dan ukuran. Disertai dengan grafik analisis sederhana, statistik deskriptif secara sederhana menggambarkan apa yang ditunjukkan oleh data. Statistic deskriptif dapat digunakan bila peneliti hanya ingin mendeskripsikan data sampel, dan tidak ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi dimana sampel diambil. Mengenai data dengan statistik deskriptif peneliti perlu memperhatikan terlebih dahulu jenis datanya. Jika peneliti mempunyai data diskrit, penyajian data yang dapat dilakukan adalah mencari frekuensi mutlak, frekuensi relatif (mencari persentase), serta mencari ukuran tendensi sentralnya yaitu: mode, median dan mean (Arikunto, 1993: 363).

2.           Statistik Inferensial

Statistik inferensial adalah teknik atau alat yang dipakai dalam membuktikan kebenaran teori probabilitas yang dipakai dalam penelitian ilmu-ilmu sosial. Statistik Inferensial, disebut juga statistik induktif atau statistik probabilitas. Statistik induktif adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi. 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 kebenaran (kepercayaan) yang dinyatakan dalam bentuk prosentase.

Statistik inferensial menyelidiki pertanyaan, model dan hipotesis. Dalam banyak kasus, kesimpulan dari statistik inferensial melebihi dari apa yang ditunjukkan oleh data itu sendiri. Seringkali, seseorang menggunakan statistika inferensial untuk membuat kesimpulan dari data terhadap kondisi yang lebih general. Jadi, statistika inferensial secara sederhana menunjukkan ada apa dengan data yang diperoleh.

Dalam statistik pengujian parameter melalui statistik (data sampel) tersebut dinamakan uji hipotesis statistitk. Oleh karena itu penelitian yang berhipotesis statistik adalah penelitian yang menggunakan sampel. Dalam statistik hipotesis yang diuji adalah hipotesis nol karena tidak dikehendaki adanya perbedaan antara parameter populasi dan statistik. Hanya dalam kenyataannya nilai parameter jarang diketahui. Statistik nonparametris tidak menguji parameter populasi, tetapi menguji distribusi (Hasan, 2006: 148).

Menurut Sugiyono (2013: 167), Statistik inferensial dibagi lagi menjadi statistik parametris dan nonparametris. Statistik parametris kebanyakan digunakan untuk menganalisa data interval dan rasio. Sedangkan statistik nonparametris kebanyakan digunakan untuk menaganlisa data nominal dan ordinal. Berikut penjelasan statistik parametis dan statistik non parametis :

a.           Statistik Parametris

Statistik parametris digunakan untuk menguji parameter populasi melalui statistik, atau menguji ukuran populasi melalui data sampel. Dalam statistik ini memerlukan terpenuhi banyak asumsi. Asumsi utama adalah data yang akan dianalisis harus berdistribusi normal. Kebanyakan digunakan untuk menganalisis data interval dan rasio.

1)            Data Interval.

Data interval tergolong data kontinum yang mempunyai tingkatan yang lebih tinggi lagi dibandingkan dengan data ordinal karena mempunyai tingkatan yang lebih banyak lagi. Data interval menunjukkan adanya jarak antara data yang satu dengan yang lainnya.

Contoh data interval misalnya : hasil ujian, hasil pengukuran berat badan, hasil pengukuran tinggi badan, dan lainnya. Satu hal yang perlu diperhatikan bahwa data interval tidak dikenal adanya nilai 0 (nol) mutlak. Dalam hasil pengukuran (tes) misalnya mahasiswa mendapat nilai 0. Angka nol ini tidak dapat diartikan bahwa mahasiswa tersebut benar-benar tidak bisa apa-apa. Meskipun ia memperoleh nilai nol ia memiliki suatu pengetahuan atau kemampuan dalam matakuliah yang bersangkutan. Nilai nol yang diberikan oleh dosen sebetulnya hanya merupakan atribut belaka, hanya saja pada saat ujian, pertanyaan yang diujikan tidak pas seperti yang dipersiapkannya atau jawaban yang diberikan tidak sesuai dengan yang dikehendaki soal.

2)          Data Rasio

Data rasio merupakan data yang tergolong ke dalam data kontinum juga tetapi yang mempunyai ciri atau sifat tertentu. Data ini memiliki sifat interval atau jarak yang sama seperti halnya dalam skala interval. Namun demikian, skala rasio masih memiliki ciri lain. Pertama harga rasio memiliki harga nol mutlak, artinya titik nol benar-benar menunjukkan tidak adanya suatu ciri atau sifat. Misalnya titik nol pada skala sentimeter menunjukkan tidak adanya panjang atau tinggi sesuatu. Kedua angka skala rasio memiliki kualitas bilangan riel yang berlaku perhitungan matematis.

Contohnya : berat badan Rudi 70 kg, sedangkan Saifullah 35 kg. Keadaan ini dapat dirasiokan bahwa berat badan Rudi dua kali berat badan Saifullah. Atau berat badan Saifullah separuh dari berat badan Rudi. Berbeda dengan data interval misalnya Rudi ujian dapat 70 sementara Saifullah memperoleh 30. Hal ini tidak dapat diartikan bahwa kepandaian Rudi dua kali lipat kepandaian Saifullah. Data rasio dalam ilmu-ilmu sosial jarang dipergunakan, bahkan hampir tidak pernah dipergunakan. Lapangan penggunaan data berskala rasio ini lebih banyak berada dalam bidang ilmu-ilmu eksakta terutama fisika.

b.           Statistik Non Parametris

Statistik yang tidak menguji parameter populasi, tetapi menguji distribusi. Dalam statistik ini tidak menuntut terpenuhi banyak asumsi, misalnya data yang akan dianalisis tidak harus berdistribusi normal. Kebanyakan digunakan untuk menganalisis data nominal dan ordinal.

Untuk menguji hipotesis dalam penelitian kuantitatif yang menggunakan statistik, ada dua hal utama yang harus diperhatikan yaitu macam data dan bentuk hipotesis yang diajukan.

1.           Macam data.

Macam-macam data penelitian diantaranya yaitu: nominal, ordinal, interval atau rasio.

a.           Data Nominal

Data ini juga sering disebut data diskrit, kategorik, atau dikhotomi. Disebut diskrit karena ini data ini memiliki sifat terpisah antara satu sama lainnya, baik pemisahan itu terdiri dari dua bagian atau lebih; dan di dalam pemisahan itu tidak terdapat hubungan sama sekali. Masing-masing kategori memiliki sifat tersendiri yang tidak ada hubungannya dengan kategori lainnya. Sebagai misal data hasil penelitian dikategorikan kedalam kelompok “ya” dan “tidak” saja.

Contohnya : 1. laki-laki/wanita (laki-laki adalah ya laki-laki; dan wanita adalah “tidak laki-laki”), kawin /tidak kawin; janda/duda, dan lainnya. 2. Jenis pekerjaan dapat digolongkan secara terpisah menjadi pegawai negri, pedagang, dokter, petani, buruh dsb. 3. Nomor punggung pemain sepak bola, nomor rumah, nomor plat mobil dan lainnya. Nomor-nomor tersebut semata-semata hanya menunjukkan simbol, tanda, atau atribut saja. 4. Suku, golongan drah, jenis penyakit, bentuk atau konstitusi tubuh.

         b.       Data Ordinal

Data ordinal adalah data yang menunjuk pada tingkatan atau penjenjangan pada sesuatu keadaan. Berbeda dengan data nominal yang menunjukkan adanya perbedaan secara kategorik, data ordinal juga memiliki sifat adanya perbedaan di antara obyek yang dijenjangkan. Namun dalam perbedaan tersebut terdapat suatu kedudukan yang dinyatakan sebagai suatu urutan bahwa yang satu lebih besar atau lebih tinggi daripada yang lainnya.Kriteria urutan dari yang paling tinggi ke yang yang paling rendah dinyatakan dalam bentuk posisi relatif atau kedudukan suatu kelompok.

Contoh dari data tersebut misalnya: 1. prestasi belajar siswa diklasifikasikan menjadi kelompok “baik”, “cukup”, dan “kurang”, atau ukuran tinggi seseorang dengan “tinggi”, “sedang”, dan “pendek” 2. Hasil ujian mahasiswa peserta kuliah Statistik Pendidikan Budiman memperoleh skor 90, Rahmat 85, Musyafak 75, dan Mahsunah 65. Berdasarkan skor-skor tersebut dibuatlah suatu jenjang (rangking), sehingga terjadilah urutan jenjang ke 1 (90), ke 2 (85), ke 3 (75), dan ke 4 (65). Data ordinal memiliki harga mutlak (dapat diperbandingkan) dan selisih perbedaan antara urut-urutan yang berdekatan bisa tidak sama.

         2.            Bentuk Hipotesis.

Menurut Sugiyono (2013: 63-69), ada tiga bentuk hipotesis yaitu: hipotesis deskriptif, komperatif dan assosiatif.

a.            Hipotesis Deskriptif

Hipotesis deskriptif, adalah dugaan tentang nilai suatu variabel mandiri, tidak membuat perbandingan atau hubungan.

Contoh rumusan masalah sebagai berikut:

Seorang peneliti ingin mengetahui peningkatan kemampuan menulis argumentasi siswa.

Rumusan masalah            : apakah ada peningkatan kemampuan menulis                                            argumentasi siswa?

Ho                                    : tidak ada peningkatan kemampuan menulis                                            argumentasi siswa.

H1                                    : ada peningkatan kemampuan menulis                                            argumentasi siswa.

b.           Hipotesis Komparatif

Hipotesis komparatif adalah pernyataan yang menunjukkan dugaan nilai dalam satu variabel atau lebihpada sampel yang berbeda.

Contoh rumusan masalah sebagai berikut:

Seorang peneliti ingin mengetahui tentang perbedaan minat membaca siswa dalam pembelajaran bahasa dan sastra indonesia. Dari semua sampel diketahui 30 sampel 20 siswa sangat minat membaca dan 10 siswa lainnya tidak.

Rumusan masalah            : apakah terdapat perbedaan minat membaca                                            siswa dalam pembelajaran bahasa dan sastra                                            indonesia?

Hipotesis dua arah.

Ho                                     : tidak ada perbedaan minat membaca siswa                                             dalam pembelajaran bahasa dan sastra                                             indonesia.

Ha                                     : terdapat perbedaan minat membaca siswa                                            dalam  pembelajaran bahasa dan sastra                                            indonesia.

c.              Hipotesis Hubungan (Asosiatif)

Hipotesis hubungan adalah suatu pernyataan yang menunjukkan dugaan tentang hubungan antara dua variabel atau lebih.

Contoh rumusan masalah sebagai berikut.

Seorang peneliti ingin mengetahui kesamaan kandungan unsur intrinsik antara novel Sukreni Gadis Bali karya A.A Pandji Tisna dengan novel Hati Yang Damai karya N. H. Dini.

Rumusan masalah          : kesamaan kandungan unsur intrinsik antara novel                                          Sukreni Gadis Bali karya A.A Pandji Tisna dengan                                          novel Hati Yang Damai karya N. H. Dini.

Ho                                  : tidak ada kesamaan kandungan unsur intrinsic                                          antara novel Sukreni Gadis Bali karya A.A                                          Pandji Tisna dengan novel Hati Yang Damai                                          karya N. H. Dini.

Ha                                  : ada kesamaan kandungan unsur intrinsic antara                                          novel Sukreni Gadis Bali karya A.A Pandji                                          Tisna dengan novel Hati Yang Damai karya                                          N. H. Dini.

BAB III

PENUTUP

Penelitian dapat diartikan sebagai suatu proses penyelidikan secara sistematis yang ditujukan pada penyediaan  informasi untuk menyelesaikan masalah. Sebagai suatu kegiatan sistematis penelitian harus dilakukan dengan metode tertentu yang dikenal dengan istilah metode penelitin,yakni suatu cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan  kegunaan tertentu. Cara ilmiah ini harus didasari ciri-ciri keilmuan yaitu rasional, empiris, dan sistematis.

Analisis adalah rangkaian kegiatan penelaahan, pengelompokan, sistematisasi, penafsiran dan verifikasi data agar sebuah fenomena memiliki nilai social,akademis dan ilmiah. Analisis data dalam penelitian kuantitatif menggunakan statistik. Ada dua macam statistik yaitu statistik deskriptif yakni statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi dan statistik inferensial yakni teknik atau alat yang dipakai dalam membuktikan kebenaran teori probabilitas yang di pakai dalam penelitian ilmu-ilmu sosial. Dalam statistik inferensial dibagi 2 yakni: (1) Statistik parametris yakni digunakan untuk menguji parameter populasi melalui statistik, atau menguji ukuran populasi melalui data sampel. Dan (2) Statistik nonparametris yakni statistik yang tidak menguji parameter populasi, tetapi menguji distribusi.

Dalam penelitian kualitatif, data yang diperoleh dari berbagai sumber  dengan menggunakan teknik  pengumpulan data yang bermacam-macam (triangulasi), dan dilakukan secara terus menerus  tersebut mengakibatakan variasi data sangat tinggi sekali. Dalam penelitian, apapun yang kita temukan, apakah hipotesis diterima (terbukti) atau ditolak (tidak terbukti), tidak menjadi masalah, artinya penelitian kita tetap sah sebagai penelitian ilmiah. Oleh karena itu, kita tidak perlu takut, apabila hipotesis kita tidak terbukti. Sikap seperti inilah yang membantu kita untuk bersikap jujur secara intelektual.