108 107, 108, 110, 111, 112, 113, 114, 116,
117, 118, 119, 120, 122, 123, 124, 125, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 135,
136, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 145, 146, 147, 148, 150, 151, 152, 153, 154,
155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169, 170,
171, 172, 173, 174, 175, 176
Berdasarkan tabel di atas maka total terdapat 34 item gugur dan 142 item sahih dalam instrumen pengumpul data. Item-item yang sahih tersebut kemudian
dijadikan dasar dalam melakukan analisis data penelitian di bab berikutnya.
E. Teknik Analisis Data
Dalam penelitian ini, peneliti mendapatkan dua jenis data yaitu data yang bersifat kuantitatif dan data yang bersifat kualitatif. Apabila data telah terkumpul,
maka lalu diklasifikasikan menjadi dua kelompok data, yaitu data kuantitatif yang berbentuk angka-angka dan data kualitatif yang dinyatakan dalam kata-kata atau
simbol. Data kualitatif yang berbentuk kata-kata sangat berguna untuk menyertai dan melengkapi gambaran yang diperoleh dari analisis data kuantitatif. Suharsimi
Arikunto, 2002: 213 Berikut adalah tahap-tahap analisis data kuantitatif: Bambang Prasetyo
dan Lina Miftahul Jannah, 2013: 171-189 1. Pengkodean data Data coding
Data coding merupakan suatu proses penyusunan secara sistematis data mentah yang ada dalam kuesioner ke dalam bentuk yang mudah
dibaca oleh mesin pengolah data seperti komputer. Dalam instrumen
109 ini, peneliti menggunakan kode 4 bagi pilihan jawaban Sangat Setuju,
3 bagi pilihan jawaban Setuju, 2 bagi pilihan jawaban Tidak Setuju, dan 1 bagi pilihan jawaban Sangat Tidak Setuju. Kode yang digunakan
oleh peneliti tersebut sekaligus merupakan skor yang digunakan dalam setiap pilihan jawaban.
2. Pemindahan data ke komputer Data entering Data entering adalah memindahkan data yang telah diubah
menjadi kode ke dalam mesin pengolah data. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan fasilitas software komputer yaitu Microsoft
Excel 2010. 3. Pembersihan data Data cleaning
Data cleaning adalah memastikan bahwa seluruh data yang telah dimasukkan ke dalam mesin pengolah data sudah sesuai dengan yang
sebenarnya. Di sini peneliti memerlukan adanya ketelitian dan akurasi data.
4. Penyajian data Data output Data output adalah hasil pengolahan data. Bentuk hasil pengolahan
data dapat berupa numerik maupun tabel. 5. Penganalisisan data Data analyzing
Data analyzing merupakan suatu proses lanjutan dari proses pengolahan data untuk melihat bagaimana menginterpretasikan data,
kemudian menganalisis data dari hasil yang sudah ada pada tahap pengolahan data. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan analisis
110 univariat dimana analisis univariat yaitu analisis terhadap satu variabel.
Jenis analisis univariat yang digunakan yaitu ukuran pemusatan mean dan ukuran penyebaran range dan standard deviation.
Dalam penganalisisan data, peneliti melakukan pengkategorian bagi variabel persepsi terhadap kegiatan layanan bimbingan dan konseling. Berikut
adalah langkah-langkah pengkategorian variabel yang diadopsi dalam buku Saifuddin Azwar 2013: 149
1. Menghitung skor tertinggi dan terendah 2. Menghitung rentang range
range = skor tertinggi – skor terendah
3. Menghitung mean teoretis µ µ = jumlah item x skor tengah
4. Menghitung standar deviasi σ
σ = range ÷ 6 Hasil perhitungan di atas kemudian digunakan untuk menentukan
kategorisasi pada variabel yang dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 6. Rumus Interval Skor dan Kategorisasi Variabel
Rumus Interval Skor Kategorisasi
X µ- 1,5σ
Sangat Kurang Tepat µ-
1,5σ ≤ X µ Kurang Tepat
µ ≤ X µ+1,5σ Tepat
µ+1,5σ ≤ X Sangat Tepat
Keterangan: X: jumlah skor nilai tes
µ: mean teoretis
111 σ: standar deviasi
Di samping analisis data kuantitatif, peneliti juga melakukan analisis data kualitatif. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan analisis model Miles dan
Huberman dimana langkah-langkah analisis adalah sebagai berikut: Sugiyono, 2015: 337-345
1. Data reduction Reduksi data Mereduksi data berarti merangkum, memilih hal-hal yang pokok,
memfokuskan pada hal-hal yang penting, dicari tema dan polanya dan membuang yang tidak perlu. Dengan demikian data yang telah
direduksi akan memberikan gambaran yang lebih jelas, dan mempermudah
peneliti untuk
melakukan pengumpulan
data selanjutnya, dan mencarinya bila diperlukan.
2. Data display Penyajian data Dalam penelitian kualitatif, penyajian data bisa dilakukan dalam
bentuk uraian singkat, bagan, hubungan antarkategori, flowchart, dan sejenisnya. Dengan mendisplaykan data, maka akan memudahkan
untuk memahami apa yang akan terjadi, merencanakan kerja selanjutnya berdasarkan apa yang telah dipahami tersebut.
3. Conclusion drawing Verification
Kesimpulan dalam penelitian kualitatif yang diharapkan adalah merupakan temuan baru yang sebelumnya belum pernah ada. Temuan
dapat berupa deskripsi atau gambaran suatu obyek yang sebelumnya masih remang-remang atau gelap sehingga setelah diteliti menjadi
112 jelas, dapat berupa hubungan kausal atau interaktif, hipotesis atau
teori.
113
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
