1. Pengolahan data
Pengolahan data atau disebut juga proses pra-analisa mempunyai tahap-tahapyaitu:
1) Editing data2) Pengembangan variable3) Pengkodean data4) Cek kesalahan5) Membuat struktur data6) Cek pre-analisa komputer7) Tabulasi
Tahapan Pengolahan Data
Langkah1.EditingProses editing merupakan proses dimana peneliti melakukan klarifikasi, keterbacaan, konsisitensi dan kelengkapan data yang sudah terkumpul. Proses klarifikasi menyangkut memberikan penjelasan mengenai apakahdata yang sudah terkumpul akan menciptakan masalah konseptual atauteknis pada saat peneliti melakukan analisa data. Dengan adanyaklarifikasi ini diharapkan masalah teknis atau konseptual tersebut tidakmengganggu proses analisa sehingga dapat menimbulkan bias penafsiran hasil analisa. Keterbacaan berkaitan dengan apakah data yang sudah terkumpul secara logis dapat digunakan sebagai justifikasipenafsiran terhadap hasil analisa. Konsistensi mencakup keajegan jenisdata berkaitan dengan skala pengukuran yang akan digunakan. Kelengkapan mengacu pada terkumpulannya data secara lengkapsehingga dapat digunakan untuk menjawab masalah yang sudahdirumuskan dalam penelitian tersebut.
Beberapa hal yang diperhatikan dalam mengedit data :� Apakah data sudah lengkap dan sempurna ?� Apakah data sudah cukup jelas dan konsisten� Apakah ada jawaban yang tidak sesuai ?
Langkah 2. Pengembangan Variabel:Yang dimaksud dengan pengembangan variable ialahspesifikasi semuavariable yang diperlukan oleh peneliti yang tercakup dalam data yang sudah terkumpulatau dengan kata lain apakah semua variable yang diperlukan sudah termasuk dalam data. Jika belum ini berartidata yang terkumpul belum lengkap atau belum mencakup semua variable yang sedang diteliti
Langkah 3. Mengkode data
Pemberian kode pada data dimaksudkan untuk menterjemahkandata kedalam kode-kode yang biasanya dalam bentuk angka. Tujuannya ialah untuk dapat dipindahkan kedalam saranapenyimpanan, misalnya komputer dan analisa berikutnya. Dengan data sudah diubah dalam bentuk angka-angka, makapeneliti akan lebih mudah mentransfer kedalam komputer danmencari program perangkat lunak yang sesuai dengan data untukdigunakan sebagai sarana analisa, misalnya apakah data tersebut dapat dianalisa dengan menggunakan software SPSS?
Pemberian kode kepada jawaban sangat penting jika pengolahan data dilakukan dengan komputer. Pemberian kode dapat dilakukan dengan melihat jenis pertanyaan dan jawaban dari pertanyaannya.
ContohPemberian kode data ialah, misalnya pertanyaan di bawah ini yang menggunakanjawaban “ya” dan “tidak” dapat diberi kode 1 untuk “ya” dan 2 untuk “tidak”.
Pertanyaan: Apakah saudara menyukai pekerjaan saat ini? Jawaban: a. ya b. tidak
Untuk jawaban yang menggunakan skala seperti pertanyaan di bawah ini, makajawaban “sangat tidak setuju”, “tidak setuju”, “netral”, ”setuju” dan “setujusekali” dapat diberi kode 1,2,3,4 dan 5 untuk masing-masing jawaban.
Pertanyaan: Bagaimana pendapat saudara mengenai tarif telepon saat ini?Jawaban: a. sangat tidak setuju b. tidak setuju c. netral d. setuju e. setuju sekali
Jika jawaban sudah dalam bentuk numeric, misalnya penghasilan per bulansebesar Rp. 3,500.000;00 atau frekuensi membaca iklan sebesar 20 kali per bulan; pengkodean tidak perlu dilakukan lagi karena bentuknya sudah numeric.
Langkah 4 Cek KesalahanPeneliti melakukan pengecekan kesalahan sebelum dimasukkankedalamkomputer untuk melihat apakah langkah-langkah sebelumnya sudahdiselesaikan tanpa kesalahan yang serius
Langkah 5 Membuat Struktur DataPeneliti membat struktur data yang mencakup semua data yang dibutuhkan untuk analisa kemudian dipindahkan kedalam komputer. Penyimpanan data kedalam komputer mempertimbangkan:1) Apakah data disimpan dengan cara yang sesuai dan konsistendengan
penggunaan sebenarnya? 2) Bagaimana caranya mengatasi data yang hilang atau rusak?4) Sudahkan pemindahan data dilakukan secara lengkap?
Langkah 6 Cek Preanalisa Komputerstruktur data yang sudah final kemudian dipersiapkan untuk analisakomputer dan sebelumnya harus dilakukan pengecekan preanalisakomputer agar diketahui konsistensi dan kelengkapan data.
Langkah 7 Tabulasi:Tabulasi merupakan kegiatan menggambarkan jawaban respondendengan cara tertentu. Tabulasi juga dapat digunakan untuk menciptakanstatistik deskriptif variable-variable yang diteliti atau yang variable yang akan di tabulasi silang. Di bawah ini diberikan contoh membuat tabulalsifrekuensi dan tabulasi silang: adalah memasukkan data ke dalam tabel dan mengatur angka-angka sehingga mudah dalam menghitungnya
100%309Total
20%60> 100.000
26%79>75.000 – 100.000
32%95>50.000 – 75.000
22%6625.000 – 50.000
PersentaseFrekuensiPengeluaran (dalam ribuan)
Sumber: Jonathan Sarwono dan Agus Ismanto, Riset efektifitas iklan “TelkomHeula”, 1999
Tabulasi Frekuensi: untuk pertanyaan “Berapa pengeluaranbiaya telepon responden per bulan”
Tabulasi Silang: Bidang Usaha di tabulasi silang denganKesediaan Memasang Promosi di Peta Jalan Bandung Raya
2312233
1
2
23
2
33
Air minumAsuransiATKBiro jasaJasa siaranFotokopiFastfood
FrekuensiTidak BersediaBersedia PromosiBidang Usaha
Sumber: Jonathan Sarwono, Riset Kebutuhan Peta Jalan Bandung Raya, 2002
2. Analisis dataadalah proses penyederhanaan data ke dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasikan.
Analisis data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah karena dengan analisis suatu data dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian.
Data mentah yang telah dikumpulkan oleh peneliti tidak akan ada gunanya jika tidak di analisa. Data mentah tersebut diklasifikasikan untuk memudahkan dalam pengolahan dan analisa data.
Penafsiran / Interpretasiadalah penjelasan yang terperinci mengenai arti yang sebenarnya dari
materi yang dipaparkan.
Analisis Deskriptif
� Adalah transformasi data mentah menjadi suatu bentuk yang memudahkannya untuk dipahami serta diiterprestasikan; termasuk pengaturan, pengurutan, dan manipulasi data untuk menghasilkan informasi deksriptif.
� Terdapat beberapa alternatif cara analisis deskriptif, tergantung pada tipe pengukuran variabelnya
Alternatif Cara Analisis Deskriptif
Type Pengukuran
Nominal
2 (dua)katagori
Lebih dari 2 katagori
Tabel FrekuensiProporsi (persentase)
Tabel FrekuensiKatagori Proporsi
(persentanse)Mode
Type Analisis dekriptif
Alternatif Cara Analisis Deskriptif
Type Pengukuran
Type Analisis Deskriptif
Ordinal Rank orderMedian
Alternatif Cara Analisis Deskriptif
Type Pengukuran
TypeAnalisis Deskriptif
Interval Arithmetic mean
01. Penggunaan data dalam analisis sangat tergantungpada:a. Masalah penelitian c. Jenis penelitianb. Tujuan penelitian d. Metode yang digunakan
02. Peneliti secara otomatis membuat penafsiran sewaktumenganalisis data disebuta. Penafsiran terbatas c. Penafsiran secara luasb. Penafsiran sementara d. Penafsiran secara rinci
02. Peneliti secara otomatis membuat penafsiran sewaktumenganalisis data disebuta.Penafsiran terbatas c. Penafsiran secara luasb. Penafsiran sementara d. Penafsiran secara rinci
03. Yang tidak termasuk dalam pengolahan dan analisisdata adalaha. Mengkode data c. Editingb. Membuat tabulasi d. Sampling
03. Yang tidak termasuk dalam pengolahan dan analisisdata adalaha. Mengkode data c. Editingb. Membuat tabulasi d. Sampling
04.Tabel untuk melihat kategori data secara keseluruhandan digunakan sebagai dasar untuk membuat tabel lain disebuta. Tabel Teks c. Tabel Indukb. Tabel Frekuensi d. Tabel Frekuensi Relatif
04.Tabel untuk melihat kategori data secara keseluruhandan digunakan sebagai dasar untuk membuat tabel lain disebuta. Tabel Teks c. Tabel Indukb. Tabel Frekuensi d. Tabel Frekuensi Relatif
05. Penjelasan yang lebih terperinci mengenai arti yang sebenarnya dari materi yang dipaparkan disebut :a. Penafsiran c. Analisab. Tabulasi d. Editing