PENYIAPAN Dan ANALISIS DATA
Analisis Data di bagi kedalam empat golongan , yaitu Analisis Deskriptif, Analisis Univariate Dan Analisis Multivariate. Sebelum dianalisis, data perlu disiapkan terlebih dahulu, data yang dianalisis adalah ata yang benar. Selain itu perlu disiapkan dalam format yang sesuai dengan alat analisis.
1. | Pengeditan Data (Editing) | Adalah proses pengecekan untuk memastikan bahwa data yang akan diolah tidak asal isi (asal jawab), konsisten dan dapat dipertanggungjawabkan | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Adalah kegiatan awal yang dilakukan setelah data terkumpul. Langkah ini biasa disebut “melakukan editing data’ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tujuan Editing | Untuk mengetahui kesalahan-kesalahan yang terdapat di dalam sample, sehingga hasilnya dapat diyakini bahwa :
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Editing Lapangan (Field Editing) | Adalah kegiatan dimana supervisor mengadakan pengecekan ulang terhadap beberapa pertanyaan yang penting kepada 10% responden, secepatnya setelah data terkumpul seluruhnya. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Editing Menyeluruh (Control Editing) | Proses editing yang dilakukan secara menyeluruh terhadap jawaban responden, sehingga dapat diperoleh konsistensi jawaban. Apabila waktu dan anggaran masih tersedia, disarankan untuk menghubungi responden kembali atau jawaban digolongkan kepada ’tidak ada jawaban’ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2. | Pengodean (Coding) | Adalah proses memberikan simbol pada pertanyaan maupun jawaban. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tujuan | Untuk memudahkan memasukkan data ke dalam lembar tabulasi (atau bisa menggunakan Column Card Punch Layout) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Persyaratan dalam Koding |
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
a. Kesesuaian | Variabel yang dipakai harus sesuai serta mengacu kepada masalah dan tujuan studi | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
b. Klasifikasi | Apabila terdapat jawaban yang jumlahnya banyak sekali (biasanya terdapat di dalam model pertanyaan terbuka / open-ended question), peneliti harus membuat klasifikasi atau pengelompokan jawaban. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
c. Jawaban tidak Mendua | Untuk masing-masing variabel, jawaban harus spesifik Dan tidak mendua. Untuk itu perlu diperjelas atau diberikan definisi yang jelas tentang jawaban yang sudah disediakan. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Buku Coding | Adalah buku yang memuat semua variable yang ada di dalam kuesioner, berikut klasifikasi Dan spesifikasinya Merupakan acuan untuk melakasanakan kegiatan memasukkan data ke dalam computer atau proses melakukan tabulasi. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Istilah dlm buku coding | a. Definisi file / File Definition, yaitu informasi dasar mengenai file data b. Definisi Variabel / Variable Definition, yaitu informasi spesifik mengenai lokasi (kolom), struktur dan arti data dalam file c. Nilai Label / Value Label, yaitu nilai yang dipakai untuk mengukur setiap indikator | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3. | Metode Pemasukan Data
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4 | Format Pemasukan Data, istilah-istilah yang dipergunakan adalah :
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
5. | Analsisi Deskriptif / Analisis Pendahuluan Adalah transformasi data mentah ke dalam bentuk yang mudah dipahami atau diinterpretasi. Bertujuan untuk mengetahui karakteristik setiap variable dalam sample Dan untuk menyederhanakan data ke dalam bentuk yang lebih mudah dibaca Dan diinterpretasi | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Alat-alat analisis yang dipergunakan (menurut Gulo)
Tabel : Tipe pengukuran dan tipe analisis deskriptif yang sesuai
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6. | Tabulasi Cara membuat pengelompokan :
------- b dengan pengelompokan seperti itu, maka definisi frekuensi otomatis menjadi kategorik. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
7. | Proporsi | Berisikan pertanyaan ”Berapa bagian dari total ?’ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
8. | Ukuran Tendensi Pusat Dengan analisis ini, kita berusaha mencari suatu angka yang mewakili populasi. Contoh pertanyaan : ’ Berapa angka harapan hidup masyarakat Indonesia ?” Ukuran Tendensi Pusat dapat dinyatakan dalam rata-rata, modus, median dan indeks. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
9. | Rata-rata (Mean) Tidak setiap data yang dilambangkan dengan angka dapat dicari rata-ratanya. Rata-rata hanya bisa dilakukan untuk data interval dan data rasio. Rata-rata dapat dihitung dengan rumus :  Dimana :  = nilai observasi variabel X n = jumlah observasi | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
10. | Modus Modus adalah nilai yang paling sering muncul. Modus mewakili puncak distribusi. Ukuran ini paling baik dipakai pada data yang sifatnya kategorikal atau yang sudah diubah ke dalam kategori. Untuk data yang bersifat nominal dan ordinal penentuan lokasi paling baik menggunakan modus. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
11. | Median Kalau suatu data di bariskan mulai dari yang terendah sampai tertinggi, maka bilangan yang lokasinya paling tengah tanpa memedulikan nilainya. Kalau jumlah data genap, akan ditemukan kejadian mediannya adalah rata-rata keduanya. Kalau data banyak, barisan bilangannya sulit dibuat, maka carilah bilangan yang ke 50% dari total sampel. Median merupakan indikator paling baik untuk data yang bersifat ordinal. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
12. | Ukuran Keragaman (Dispersi) Ukuran dispersi menunjukkan keragaman data. Keragaman data dapat diukur dengan indeks variabel kumulatif atau IVK (untuk data nominal dan ordinal) dan rentang (range), simpangan rata-rata dan standar deviasi (untuk data interval dan rasio) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
13. | IVK Ukuran ini menyatakan pemerataan frekuensi pada kategori-kategori yang diukur. Rumus ukuran pemerataan :  Dimana  = jumlah frekuensi kategori tertentu = jumlah frekuensi kategori lain p = jumlah pasangan dan n = jumlah seluruh frekuensi k = banyaknya kategori IVK berkisar antara 0% (frekuensi distribusi terpusat pada satu kategori) sampai 100% (frekuensi distribusi merata di antara kategori-kategori yang ada) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
14. | Interval (Range) Untuk data interval atau rasio, range merupakan ukuran dispersi paling sederhana. Ukuran ini mempertimbangkan nilai eksterm yang terdapat dalam data. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
15. | Skor Deviasi Merupakan ukuran dispersi yang mengukur jarak setiap nilai observasi dengan rata-rata. Rumus :   skor deviasi = skor observasi ke 1 = skor rata-rata | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
16. | Deviasi Rata-rata Kalau ingin menjawab pertanyaan ”Berapa penyimpangan secara umum ?” peneliti dapat memakai deviasi rata-rata dengan rumus :  Dimana : DR = deviasi rata-rata n = jumlah pengamatan Karena rumus ini jarang dipakai, ini perlu direvisi dengan memakai deviasi absolut dengan rumus :  dimana DRA = deviasi rata-rata absolut | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
17. | Varian Varian juga bermaksud menghilangkan efek saling menghilangkan antara deviasi negarif dengan deviasi positif. Caranya dengan mengkuadratkan skor deviasi. Varian dilambangkan dengan  , memiliki rumus :  Rumus ini dipakai kalau data yang tersedia adalah data populasi. Kalau data yang diambil dari sample, maka pembagi adalah n-1, sehingga rumusnya berubah :  | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
18. | Standar Deviasi Agar dispersi lebih mudah diinterpretasi, maka variab perlu diakarkan. Melalui pengakaran varian, diperoleh standar deviasi (dilambangkan dengan S). Kalau perhitungan dilakukan terhdadap data populasi, maka pembagi adalah n. Perhitungan pada data sampel menggunakan pembagi n-1, yaitu :  | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
19. | Koefesien Variasi (CV) Adalah rasio standar deviasi terhadap persentase yang ditampilkan dalam bentuk persentase. Rumus :  Koefesien ini bermanfaat untuk data rasio. Kalau data dikalikan dengan angka tertentu, maka koefisien tidak berubah. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
20. | Tabulasi Silang (Cross Tabulation) Adalah teknik untuk membandingkan atau melihat hubungan antara dua variabel atau lebih. Merupakan alat statistik yang dapat dipakai untuk melihat distribusi frekuensi dari kombinasi dua atau lebih variabel. Alat ini dapat dipakai untuk menjawab pertanyaan berikut : a. Adakah hubungan antara jenis kelamin dengan loyalitas terhadap Pepsoden ? b. Apakah tingkat konsumsi Vegeta berbeda antara laki-laki dan perempuan ? c. Apakah tingkat konsumsi kopi berhubungan dengan berat badan ? d. Adakah hubungan antara jenis kelamin dengan tingkat pemakaian sampo ? Tabulasi Silang dimulai dengan mengkategorisasi setiap variabe; yang dilibatkan. Ada variabel yang sejak awal sudah bersifat kategorial, seperti jenis kelamin, Adapula yang kategorisasinya belum ada atau belum diterima secara luas, seperti loyalitas, kepuasan, sikap dll. Untuk variabel semacam ini, kita dapat melakukan kategorisasi dengan dua pendekatan. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Pertama, memakai konsep yang sudah ada. Misal kategorisasi Loyalitas menurut David A. Aaker, loyalitas dapat dikategorikan mulai dari terendah samapi tertinggi : switcher, habitual buyer, satisfied buyer, liking brand, dan committed buyer Kedua, melakukan tranformasi data dengan menggunakan rentang skala. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Variabel Independent dan Variabel Dependen Agar mudah dibaca, variabel terikat (variabel dependen) biasanya disusun pada garis kolom, sedangkan variabel bebas (variabel independen) disusun pada garis baris. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Banyaknya Variabel Semakin banyak yang digunakan, semakin terperinci informasi yang diperoleh. Namun selain membutuhkan ruang yang lebih besar, semakin banyak variabel, interpretasi juga semkin rumit. Selain itu, data juga semakin tersebar. Hal ini memperbesar kemungkinan adanya sel berfrekuensi di bawah lima | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
21. | Tabel silang dengan Variabel Control Prinsip-prinsip dalam menggunakan variabel kontrol untuk analisis tabulasi silang adalah : a. Jumlah Jumlah kelompok bagi setiap variabel tidak boleh terlalu banyak , agar responden yang masuk setiap kotak cukup besar jumlahnya. b. Variabel kontrol dipisahkan Sebaiknya kelompok variabel kontrol dipisahkan terlebih dahulu dalam tabel agar mudah dilihat hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen. Misal : Tabel 1 : Tingkat kehadiran berdasarkan keanggotaan
Tabel 2 : Tingkat kehadiran berdasarkan keanggotaan dan variabel kontrol
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
22. | Extraneous Variabel Adalah variabel lain yang dipergunakan selain variabel kontrol Tabel 3 : Keahlian dan Tingkat Ketidakhadiran
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
23. | Variabel Penahan (Suppressor Variables) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
24. | Variabel Pemutar (Distorter Variables) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
25. | Variabel Bersyarat | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
26. | Analisis Tabulasi Silang
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ka kalo boleh tau, ini sumbernua dari buku apa ya ka ? Makasiii
BalasHapus