Analisis Data

3. Analisis Data

Setelah peneliti selesai mengumpulkan data, langkah berikutnya adalah data tersebut diolah atau dianalisis. Ada tiga tahap dalam pengolahan data, yaitu persiapan, tabulasi, dan penghitungan (kalkulasi).

Pelaksanaan dan Penulisan Laporan Penelitian

dokumen dan catatan yang berisi data yang telah terkumpul. Pemeriksaan meliputi kegiatan penyuntingan (editing), pemberian kode (coding), dan kategorisasi. Proses editing meliputi kelengkapan isi, keterbacaan tulisan, kejelasan makna jawaban, kesesuaian jawaban satu dengan lainnya, relevansi jawaban, dan keseragaman satuan yang digunakan.

Ada instrumen yang menghendaki responden tidak mencantumkan nama dan identitas lain tetapi ada yang justru membutuhkannya. Apabila identitas merupakan bagian dari data yang diperlukan peneliti, maka hal tersebut perlu diperiksa kelengkapannya. Apabila belum lengkap dan masih memungkinkan untuk menghubungi responden, maka segera dilakukan.

Kadang-kadang responden dengan sengaja melewati salah satu atau beberapa pertanyaan karena kurang mengerti atau tidak tahu. Kadang-kadang pula kekosongan instrumen terjadi karena responden lupa atau terlewatkan. Apabila memungkinkan untuk menghubungi responden, maka sebaiknya segera dilakukan sehingga tidak terjadi kekurangan sampel dari jumlah yang direncanakan.

Langkah berikutnya adalah penyuntingan. Penyuntingan dilakukan dengan tujuan agar data yang akan diolah pada tahap selanjutnya sudah benar-benar memenuhi syarat. Oleh karena itu, apabila terjadi ketidaklengkapan atau ketidaksempurnaan data, peneliti harus mengulangi proses pengumpulan data dari awal.

Setelah penyuntingan, data yang berupa catatan bebas perlu diberi kode- kode tertentu sehingga dapat dikelompokkan ke dalam kategori-kategori yang dibuat peneliti. Misalnya jawaban wawacara bebas yang menanyakan pendapat warga kota terhadap kinerja pemerintah saat ini. Jawabannya tentu bermacam- macam sehingga perlu dibuat kategori-kategori untuk menggolong-golongkan setiap jawaban. Setiap kategori diberi kode tertentu, seperti dibawah ini.

Pertanyaan : Bagaimana pendapat Anda mengenai kinerja pemerintah saat ini?

Jawab : a) “Lumayan bagus tuh.”

b) “Ya, biasa-biasa saja.”

c) “Bagus sekali dibanding sebelumnya.”

d) “Nggak bagus, menurut saya.”

e) “Gimana ya, mau dibilang buruk ya tidak, mau dibilang

bagus kok seperti ini.”

f) “Saya kira pemerintah kita lamban dalam segala hal.

Lihat saja kasus lumpur panas.”

g) “Nggak tahu tuh, perasaan saya hidup sekarang makin

susah, deh.”

h) “Saya rasa ada sedikit kemajuan.”

i) “Ah, gombal. Katanya mau brantas korupsi.

Nyatanya?”

230 Sosiologi SMA/MA Kelas XII

Jawaban di atas perlu diberi kode berdasarkan kategori seperti di bawah ini:

a. Sangat memuaskan

kode 1

b. Memuaskan

kode 2

c. Cukup memuskan

kode 3

d. Kurang memuaskan

kode 4

e. Mengecewakan

kode 5

Setelah semua jawaban dari responden dimasukkan ke dalam kategori tersebut. Peneliti (pengolah data) harus pandai-pandai menginterpretasikan setiap jawaban agar masuk dalam kategori yang tepat.

Untuk menghindari proses pengkodean dan kategorisasi menjelang pengo- lahan data, peneliti bisa memilih instrumen yang langsung menghasilkan jawaban dalam bentuk terkategori. Setelah semua dokumen yang berisi data lengkap dan rapi, barulah dilakukan proses lebih lanjut, yaitu tabulasi.

b. Tabulasi Data Tabulasi artinya menyusun data dalam bentuk tabel. Namun, sebelum data

ditabulasi perlu dilakukan penghitungan frekuensi. Misalnya jawaban-jawaban di atas diperoleh dari wawancara terhadap 60 orang sampel, maka penghitungan frekuensi berdasarkan kategori jawabannya adalah seperti dalam tabel berikut ini.

No Kategori Jawaban

Turut (tally)

Frekuensi (f)

1 Sangat memuaskan

4 2 Memuaskan

7 3 Cukup memuaskan

//// //// //// //// 19 4 Kurang memuaskan

//// //// //// /// 18 5 Mengecewakan

10 6 Tidak menjawab

60 Sampai di sini, proses pengolahan sebenarnya telah menghasilkan suatu

Jumlah

temuan. Temuan itu menunjukkan bahwa pendapat warga masyarakat yang diwakili 60 orang sebagai sample, ternyata jumlah yang paling besar (19 orang) menyatakan cukup puas, dan pada urutan kedua sebanyak 18 orang kurang puas. Itulah fakta yang ditunjukkan oleh data hasil penelitian setelah dianalisis.

c. Penghitungan Setiap pendekatan menghendaki penghitungan data (kalkulasi) dengan

menggunakan rumus tertentu untuk mencari hubungan antarvariabel atau untuk menguji hipotesis. Seperti yang telah kita bicarakan sebelumnya, bahwa setiap

Pelaksanaan dan Penulisan Laporan Penelitian

1) masalah yang bersifat deskriptif,

2) masalah yang bersifat komparatif,

3) masalah yang bersifat korelatif, akan tetapi tidak menyatakan hubungan sebab akibat, serta

4) masalah yang bersifat korelatif, yang menyatakan hubungan sebab akibat antara variabel bebas dan variabel terikat.

Keempat jenis permasalahan tersebut menentukan tipe penelitian yang dilakukan, sehingga teknik pengolahan datanya pun berbeda-beda. Masalah yang bersifat deskriptif pada umumnya cukup menggunakan penghitungan persentase persebaran data. Penghitungan persentase dianggap sebagai analisis statistik sederhana. Masalah yang bersifat komparatif menggunakan analisis deskriptif kemudian dibandingkan dengan suatu standar yang sudah baku. Masalah yang bersifat korelatif mengunakan analisis statistik untuk mencari hubungan antara dua variabel atau lebih. Hubungan antarvariabel ada yang bersifat sejajar dan bersifat sebab akibat. Tingkat hubungan antarvariabel dapat dicari dengan menggunakan rumus-rumus statistik.

Ada berbagai teknik pengolahan data. Teknik yang paling sederhana adalah dengan mencari persentase setiap kategori data, teknik yang rumit menggunakan rumus-rumus statistik. Data penelitian sosial pada umumnya berupa konsep atau data kualitatif. Data jenis ini tidak bisa dinilai dengan angka-angka. Misalnya, jenis pekerjaan, status perkawinan, dan lain-lain. Namun semua data kualitatif sebenarnya dapat diubah menjadi data kuantitatif. Agar dapat dianalisis secara statistik, data kualitatif tersebut perlu dikuantifikasi terlebih dahulu. Caranya dengan pembuatan indeks atau skala, seperti yang telah dicontohkan dalam kategorisasi jawaban responden mengenai pendapat warga masyarakat terhadap kinerja pemerintah. Oleh karena itu, pada dasarnya penelitian sosial dapat menggunakan rumus-rumus statistik untuk menganalisis data lebih lanjut.

Berbagai ragam teknik pengujian hipotesis dan korelasi variabel dapat Anda pelajari pada buku-buku tentang penelitian atau statistik. Di buku ini akan diberikan dua contoh penggunaan teknik pengolahan data secara kuantitatif, yaitu dengan penghitungan persentase (statistik sederhana) dan penghitungan korelasi (hubungan) antara dua variabel.

1) Analisis Data dengan Persentase Persentase merupakan bentuk pengolahan data kuantitatif yang paling

sederhana, namun mempunyai manfaat sangat besar. Pada tabel sebelumnya, Anda hanya akan melihat persebaran data berdasarkan besarnya frekuensi. Anda tidak dapat mengetahui kedudukan setiap kategori dibanding seluruh jumlah responden. Akan tetapi, pada tabel berikut ini Anda dapat mengetahui hal itu. Misalnya, persentase orang yang kurang puas mencapai 30%, artinya dalam setiap seratus orang terdapat 30 orang yang tidak puas. Apabila hasil

232 Sosiologi SMA/MA Kelas XII 232 Sosiologi SMA/MA Kelas XII

No Kategori Jawaban

Persentase 1 Sangat memuaskan

Frekuensi (f)

4 6% 2 Memuaskan

7 12% 3 Cukup memuaskan

19 32% 4 Kurang memuaskan

18 30% 5 Mengecewakan

10 17% 6 Tidak menjawab

2 3% Jumlah

60 100% Untuk memperoleh angka persen, dihitung dengan rumus

f N= ´ 100 n

N = nilai persen yang akan dicari

f = frekuensi atau nilai data yang akan dicari persentasenya n = banyaknya seluruh data. Misalnya, penghitungan nilai persentase kategori jawaban ‘memuaskan’ diperoleh dengan cara sebagai berikut.

N = 12%. Dalam proses selanjutnya, hasil pengolahan data dengan persentase dapat

disajikan atau diolah lebih lanjut dengan menggunakan grafik atau diagram. Ada banyak jenis grafik atau diagram yang dapat digunakan untuk menyajikan data hasil analisis, antata lain, grafik batang, grafik garis, grafik lingkaran (kue), diagram kerucut, diagram donat, diagram silinder, diagram piramida, dan lain- lain. Berikut ini diberikan contoh diagram batang yang berisi data Tabel Pendapat Masyarakat Mengenai Kinerja Pemerintah.

Pelaksanaan dan Penulisan Laporan Penelitian

ekuens Fr

M engecew

Gambar 6.3 Grafik hasil wawancara dengan warga masyarakat x mengenai pendapat mereka tentang kinerja pemerintah.

2) Analisis Data dengan Rumus Statistik Di antara beberapa jenis analisis dengan menggunakan rumus statistik,

salah satunya adalah pengukuran derajad hubungan antarvariabel. Pengukuran ini bukan hanya dapat menunjukkan adanya hubungan antarvariabel, akan tetapi sudah dapat menunjukkan tingkat hubungan antar variabel, yang disebut dengan koefisien asosiasi. Koefisien asosiasi diukur dengan hasil yang dinyatakan dengan angka antara 0,00 dan 1,00. Apabila hasil pengukuran menunjukkan angka 0,00 berarti ada hubungan antarvariabel, dan semakin besar angkanya (tidak melebihi angka 1,00) berarti semakin besar hubungannya. Apabila angka hasil penghitungan menunjukkan angka 1,00 berarti terdapat hubungan yang sempurna.

Kita akan mempelajari dua rumus statistik yang berfungsi untuk mencari koefisiensi asosiasi, yaitu Yule’s Q dan Spearman’s Rho. Rumus Yule’s Q digunakan apabila variabel yang dianalisis hubungannya bersifat kualitatif dan deskritif, sedangkan rumus Spearman’s Rho digunakan untuk menguji tingkat hubungan dua variabel yang bersifat kuantitatif dan kontinu.

a) Mencari Koefisien Asosiasi dengan Rumus Yule’s Q Misalnya kita sedang meneliti hubungan antara perbedaan jenis kelamin

peserta didik SMA dengan ragam acara televisi yang mereka minati. Pengertian diminati adalah keseringan (frekuensi) mereka menonton acara tersebut. Secara lebih rinci, desain singkat penelitiannya adalah sebagai berikut:

234 Sosiologi SMA/MA Kelas XII

Judul/masalah : Hubungan antara Perbedaan Jenis Kelamin Peserta Didik dengan Acara Televisi yang Mereka Minati Variabel dan indikator:

Variabel: Perbedaan jenis kelamin Variabel: Jenis acara televisi Indikator :

1. Siswa putra

1. Acara gosip selebriti 2. Siswa putri

Indikator :

2. Acara berita Setelah diadakan pengumpulan data dengan angket, kemudian ditabulasi,

maka diperoleh data sebagai berikut. Menyukai Acara GosipMenyukai Acara Berita

Selebriti

Siswa Putra

25 orang Siswa Putri

Setelah data diperoleh, kita mencari tingkat hubungan antara perbedaan jenis kelamin peserta didik di sekolah tersebut dengan jenis acara televisi yang mereka minati dengan rumus Yule’s Q sebagai berikut: Q = koefisien asosiasi

a = frekuensi yang terletak di petak kiri atas (72)

b = frekuensi yang terletak di petak kanan atas (25)

c = frekuensi yang terletak di petak kiri bawah (125)

d = frekuensi yang terletak di petak kanan bawah (450) Proses penghitungannya adalah sebagai berikut:

ad - bc Q=

ad + bc Q = koefisien asosiasi

a = frekuensi yang terletak di petak kiri atas (72)

b = frekuensi yang terletak di petak kanan atas (25)

c = frekuensi yang terletak di petak kiri bawah (125)

d = frekuensi yang terletak di petak kanan bawah (450) Proses penghitungannya adalah sebagai berikut:

(72 450) - (25 125) u u Q= (72 450) + (25 125) u u

32.400 - 3.125 Q=

Pelaksanaan dan Penulisan Laporan Penelitian

Koefisien asosiasi sebesar 0,82 berarti jelas menunjukkan adanya hubungan antara variabel jenis kelamin dengan variabel acara yang diminati. Dengan kata lain, peserta didik putra berbeda dengan peserta didik putri dalam hal memilih acara televisi untuk ditonton berdasarkan minatnya. Angka tersebut lebih mendekati 1,00 maka tingkat hubungannya sangat signifikan atau sangat berarti, atau menunjukkan hubungan yang hampir sempurna.

b) Mencari Koefisien Asosiasi dengan Rumus Spearman’s Rho Kali ini, kita akan mengukur koefisiensi asosiasi lama waktu belajar peserta

didik dalam sehari apabila dihubungkan dengan nilai rata-rata semua mata pelajaran yang mereka peroleh. Untuk itu, peneliti mengadakan wawacara kepada enam orang peserta didik kelas XII, IPS, 1 SMA BUNGA sebagai sampel. Dari wawancara itu diperoleh data yang berupa banyaknya waktu yang mereka gunakan untuk belajar selama sehari. Di sisi lain, peneliti memperoleh data mengenai nilai rata-rata semua mata pelajaran yang tertera di rapor keenam peserta didik tersebut. Jadi, ada dua sumber data. Data itu ditabulasikan sebagai berikut.

Nama Peserta

Nilai Rata-rata Didik

Lama Belajar Dalam Sehari

Semua Mapel Denise

Kita akan mengukur tingkat hubungan antara lama waktu yang digunakan untuk belajar dengan perolehan nilai rata-rata semua mata pelajaran. Rumus statistik yang dibuat oleh Spearman untuk menghitung tingkat hubungan seperti ini adalah sebagai berikut:

12 D 2 S r=1

N(N - 1) 2

12 = jumlah jam dalam sehari N = banyaknya subjek (peserta didik)

D = beda (difference) antara jenjang setiap subjek (peserta didik)

236 Sosiologi SMA/MA Kelas XII

Sebelum mengisi rumus dengan angka-angka yang dibutuhkan, terlebih dahulu data ditabulasi seperti di bawah ini.

Nama Lama

Nilai

Posisi X Posisi Y RX–RY

Peserta Didik Belajar

Rata-rata

(RX)

(RY) (D) D

Denise 40 menit

1 3 -2 4 Michael

5 6 -1 1 Virni

7 8 -1 1 Mike

0 12 Untuk melengkapi isi tabel di atas, perhatikan penjelasan berikut.

Jumlah

(1) Lama belajar diurutkan berdasarkan rangking, yang paling atas bilangan terbesar semakin ke bawah semakin mengecil angkanya, (2) Nilai rata-rata tidak diurutkan menurut ranking tetapi mengikuti urutan peserta didik, (3) Posisi X adalah urutan lama istirahat dari atas nomor 1 hingga paling bawah nomor terakhir, nomor 1 (paling atas) adalah waktu terbanyak dan semakin ke bawah semakin sedikit,

(4) Posisi Y adalah posisi nilai rata-rata setiap peserta didik sesuai rankingnya berdasarkan tingginya nilai, tetapi tidak diurutkat melainkan menyesuaikan dengan urutan peserta didik dalam tabel,

(5) D adalah pengurangan RX dengan RY. Selanjutnya, penghitungan dengan rumus Spearman’s Rho adalah sebagai berikut: