A. Pengertian Analisis Data Pengertian analisis data menurut para ahli: Menurut Ardhana12 (dalam Lexy J. Moleong 2002: 103) menjelaskan bahwa analisis data adalah proses mengatur urutan data, mengorganisasikanya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar. Menurut Taylor, (1975: 79) mendefinisikan analisis data sebagai proses yang merinci usaha secara formal untuk menemukan tema dan merumuskan hipotesis (ide) seperti yang disarankan dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan dan tema pada hipotesis. Menurut Sugiyono (2010) analisis data dalam observasi bersifat induktif, yaitu analisis berdasarkan data yang diperoleh yang kemudian dikembangkan menjadi hipotesis. Menurut Patton (1994) menegaskan bahwa analisis data lebih merupakan kegiatan memonitor dan melaporkan hasil observasi melalui prosedur yang jujur dan selengkap mungkin. Jadi, analisa data adalah proses menyusun data secara sistematis yang diperoleh dari observasi
melalui
pengorganisasian data kedalam
kategori,
menjabarkan kedalam unit-unit, melakukan hipotesa sampai membuat kesimpulan yang dapat dimengerti oleh pengamat sendiri dan orang lain.
B. Fungsi Analisis Data Beberapa fungsi dari analisis data sebagai berikut:
untuk mengindentifikasi ada tidaknya masalah
sebagai bahan masukan untuk pengambilan keputusan, perencanaan, pemantauan,
pengawasan,
penyusunan
laporan,
penyusunan
statistik
pendidikan, penyusunan program rutin dan pembangunan, peningkatan program pendidikan, dan pembinaan sekolah
C. Jenis-Jenis Analisis Data Dalam rangka analisis dan interpretasi data, perlu dipahami tentang keberadaan data itu sendiri. Secara garis besar, keberadaan data dapat digolongkan ke dalam dua jenis, yaitu : 1. Data bermuatan kualitatif
Data bermuatan kualitatif disebut juga dengan data lunak. Data semacam ini diperoleh melalui penelitian yang menggunakan pendekatan kualitatif, atau penilaian kualitatif. Keberadaan data bermuatan kualitatif adalah catatan lapangan yang berupa catatan atau rekaman kata-kata, kalimat, atau paragraf yang diperoleh
dari
wawancara
menggunakan
pertanyaan
terbuka,
observasi
partisipatoris, atau pemaknaan peneliti terhadap dokumen atau peninggalan. Untuk memperoleh arti dari data semacam ini melalui interpretasi data, digunakan teknik analisis data kualitatif. Dalam penelitian kualitatif analisis yang digunakan adalah analisis nonstatistik. Analisis data kualitatif tidak berhubungan dengan angka, tetapi data yang berhubungan dengan kategorisasi karakteristik atau sifat variabel atau hasil pengklasifikasian atau pengolahan suatu data. Misalnya : jenis kelamin, jenis pekerjaan, pendidikan, dan lainnya.
2. Data bermuatan kuantitatif Keberadaan data bermuatan kuantitatif adalah angka-angka (kuantitas), baik diperoleh dari jumlah suatu penggabungan ataupun pengukuran. Data bermuatan kuantitatif yang diperoleh dari jumlah suatu penggabungan selalu menggunakan bilangan cacah. Contoh data seperti ini adalah angka-angka hasil sensus, angka-angka hasil tabulasi terhadap jawaban terhadap angket atau wawancara terstruktur. Adapun data bermuatan kuantitatif hasil pengukuran adalah skor-skor yang diperoleh melalui pengukuran, seperti skor tes prestasi belajar, skor skala motivasi, skor timbangan, jumlah anak, jumlah orang sakit, jumlah pengunjung puskesmas, tinggi badan, berat badan, dan lainnya. Analisis data dalam penelitian kuantitatif menggunakan pendekatan statistic, menghitung korelasi, regresi, uji perbedaan, dan analisis jalur. D. Proses Analisa Data Proses analisa data menurut Nasution (dalam Sugiyono, 2011)
Sebelum observasi : Analisis dilakukan pada data hasil studi pendahuluan yang akan digunakan untuk menentukan fokus penelitian.
Setelah observasi : pada saat pengumpulan data berlangsung dengan cara merangkum, memilih hal-hal pokok, fokus pada hal-hal penting, mencari tema dan polanya yang disebut sebagai reduksi data.
E. Teknik Analisis Data Menurut Geoffrey E. Mills (2000), mengemukakan beberapa teknik analisis data sebagai berikut: a. Mengidentifikasi tema-tema dari data yang dikumpulkan secara induktif dari tema-tema yang besar menjadi tema yang lebih kecil b. Untuk setiap tema ataupun kelompok data dapat dibuat kode, misalnya kode untuk perencanaan, pelaksanaan, evaluasi, maupun hasilnya c. Ajukan pertanyaan-pertanyaan kunci: dengan prinsip 5W1H d. Buatlah bentuk penyajian dari temuan dalam bentuk table, grafik dll. e. Kemukakan apa yang belum atau tidak ditemukan dalam penelitian, kemudian identifikasikan.
F. Analisis Data Surveilans Analisis data diperlukan untuk menjamin bahwa sumber data dan proses pengumpulan data adalah adekuat. Untuk menganalisis data surveilans kita harus memperhatikan beberapa hal berikut: a. Apa keistimewaan atau kekhasan data yang didapat? b. Memulai dari data yang paling sederhana ke data yang paling kompleks c. Menyadari bila ketidaktepatan dalam data menghalangi analisis-analisis yang lebih canggih. Jika ada data yang bias maka data tersebut tidak perlu digunakan. d. Sifat data surveilans e. Perubahan dari waktu ke waktu f. Beberapa sumber-sumber informasi g. Masalah kualitas dan kelengkapan h. Butuh pengetahuan yang mendalam tentang sistem evaluasi. Langkah-langkah dalam Analisis Surveilans 1. Kualitas Data
Langkah pertama dalam menganalisis data surveilans berfokus pada kualitas data. berbeda dengan proses evaluasi yang memberikan pengetahuan yang mendalam tentang proses pengumpulan data dan keterbatasan potensi data. 2. Analisis Deskriptif Merupakan bentuk analisis data penelitian untuk menguji generalisasi hasil penelitian berdasarkan satu sample.
G. Pengertian Interpretasi Data Interpretasi data merupakan suatu kegiatan yang menggabungkan hasil analisis dengan pernyataan, kriteria, atau standart tertentu untuk menemukan makna dari data yang dikumpulkan untuk menjawab permasalahan pembelajaran yang sedang diperbaiki. Interpretasi data adalah upaya peneliti memaknai data yang dapat ditempuh dengan cara meninjau kembali gejala-gejala berdasarkan sudut pandangnya, perbandingan dengan penelitian yang pernah dilakukan (misanya oleh peneliti lain). Kajian interpretasi ini melibatkan beberapa hal yang penting dalam sebuah penelitian yaitu berupa diskusi, kesimpulan, dan implikasi seperti: kilas balik temuan utama dan bagaimana pertanyaan penelitian terjawab, refleksi peneliti terhadap makna data, pandangan peneliti yang dikontraskan dengan kajian literatur (teoretik), batasan penelitian, dan saran untuk penelitian selanjutnya. Dalam interpretasi dibahas bagaimana cara menemukan makna atau implikasi dari data yang diperoleh. Hasil interpretasi data digunakan untuk mengevaluasi proses dan hasil perbaikan pembelajaran yang dilakukan. Berikut ini beberapa pengertian penafsiran data, menurut Moh. Nazir (2005) : 1) Penafsiran adalah penjelasan yang terperinci tentang arti yang sebenarnya dari materi yang dipaparkan. Data yang telah dalam bentuk tabel, misalnya, perlu diberikan penjelasan ytang terperinci dengan cara : untuk menegakkan keseimbangan suatu penelitian, dalam pengertian menghubungkan hasil suatu penelitan dengan penemuan penelitian lainnya. untuk membuat atau menghasilkan suatu konsep yang bersifat menerangkan atau menjelaskan. Misalnya, suatu penelitian tentang efektivitas beberapa jenis pupuk di suatu lapangan percobaan telah dilakukan di Aceh. Penafsiran diberikan terhaddap data
percobaan tersebut dengan cara membandingkannya dengan performance dari jenis pupuk di tempat lain. Bagaimana pengaruh pupuk tersebut djika perlakuan diadakan di dataran tinggi di luar Aceh? Bagaimana penemuan tentang pupuk tersebut di daerah tropis lainnya? Mengapa berbeda denagn hasil penelitian di Filipina misalnya, dengan penelitian di Jawa Timur dan sebagainya. 2) Penafsiran dapat menghubungkan suatu penemuan studi exsploratif menjadi suatu hipotesis untuk suatu percobaan yang lebih teliti lainnya. Misalnya, seorang peneliti sesang mempelajari sikap dari para transmigran yang berasal dari Jawa Timur, Bali terhadap penduduk setempat di Aceh, maka dari data penelitian di Aceh perlu dibuat penafsiran untuk menyajikan kesinambungan penemuan tentang pengaruh pergaulan pribadi antara anggota transmigran dari kelompok sosial yang berbeda tersebut di daerah lain, misalnya di Sulawesi dengan penemuan di Aceh. 3) Penafsiran berkehendak untuk membangun suatu konsep yang bersifat menjelaskan (exsplanatory concept) Misalnya, dalam penelitian mengenai transmigran di Aceh seperti tersebut di atas, peneliti ingin mengadakan deduksi tentang proses dimana hubungan pribadi mempengaruhi sikap transmigran di Aceh. Data memperlihatkan bahwa para transmigran
yang
berintegrasi
lebih
erat
dengan
orang-orang
Aceh
memperlihatkan sikap yang lebih baik, atau memperlihatkan sikap yang besar. Peneliti harus membuat penafsiran dari hubungan di atas dengan mengadakan deduksi terhadap proses yang menyebabkan terjadinya hubungan pribadi telah mempengaruhi sikap transmigran. Jika analisis, misalnya memperlihatkan bahwa perbedaan sikap terhadap para tranmigran yang telah lebih dahulu mempunyai pengalaman dengan orang Aceh atau yang pernah membaca buku-buku tentang Aceh peneliti dapat menafsirkan bahwa pergaulan mengubah sikap dengan menghilangkan atau menghapuskan stereotipe. Untuk itu, penafsiran data sangat penting kedudukannya dalam proses analisis data penelitian karena kualitas analisis dari suatu peneliti sangat tergantung dari kualitas penafsiran yang diturunkan oleh peneliti terhadap data
H. Fungsi Interpretasi Data
untuk mengevaluasi atau merefleksi proses dan hasil perbaikan pembelajaran yang dilakukan.
I. Kajian Penting Interpretasi Data
Diskusi
Kesimpulan,dan
Implikasi Contoh:
kilas
balik
temuan
utama
dan bagaimana
pertanyaan
penelitian terjawab, refleksi peneliti terhadap makna data, pandangan peneliti yang dikontraskan dengan kajian literatur (teoretik), batasan penelitian, dan saran untuk penelitian selanjutnya.
J. Teknik Interpretasi Data Ada berbagai teknik dalam melakukan interpretasi data, antara lain dengan: 1) menghubungkan data dengan pengalaman peneliti, 2) mengaitkan temuan (data) dengan hasil kajian pustaka atau teori terkait, 3) memperluas analisis dengan mengajukan pertayaan mengenai penelitian dan implikasi hasil penelitian, dan/atau 4) meminta nasihat teman sejawat jika mengalami kesulitan.
Stringer
(dalam
Sukmadinata,
2009)
mengemukakan
beberapa
teknik
menginterpretasikan hasil analisis data kualitatif. 1) Memperluas analisis dengan mengajukan pertanyaan. Hasil analisis mungkin masih miskin dengan makna, dengan pengajuan beberapa pertanyaan hasil tesebut bisa dilihat maknanya. Pertanyaan dapat berkenaan dengan hubungan atau perbedaan antara hasil analisis, penyebab, aplikasi dan implikasi dari hasil analisis. 2) Hubungan temuan dengan pengalaman pribadi. Penelitian tindakan sangat erat kaitanya dengan pribadi peneliti. Temuan hasil analisis bisa dihubungkan engan pengalaman-pengalaman pribadi peneliti yang cukup kaya. 3) Minat nasihat dari teman yang kritis. Bila mengalami kesulitan dalam menginterpretasikan hasil analisis, mintalah pandangan kepada teman yang seprofesi dan memiliki pandangan yang kritis.
4) Hubungkan hasil-hasil analisis dengan literatur. Factor eksternal yang mempunyai kekuatan dalam memberikan interpretasi selain teman, atau kalau mungkin ahli adalah literature. Apakah makna dari temuan penelitian menurut pandangan para ahli, para peneliti dalam berbagai literature. 5) Kembalikan pada teori. Cara lain utuk menginterpretasikan hasil dari analisis data adalah hubungkan atau tinjaulah dari teori yang relevan dengan permasalahan yang dihadapi.
Teknik Interpretasi Hasil Analisis Pengujian Hipotesis -
Untuk penelitian Eksperimen Tahap Pengujian Hipotesis: 1. Perumusan Hipotesis Nol (H ) dan Hipotesis 1 (H ) 0
1
Pelajari lagi Bab Perumusan Hipotesis 2. Penetapan derajat toleransi kesalahan = derajat error yang dapat diterima = α (alpha) Penelitian Sosial (Ekonomi, Psikologi) umumnya mensyaratkan α = 0.01 atau α = 0.05 Penelitian Rekayasa (Engineering) α <<< 0.01 Penelitian Kedokteran α <<<<<< 0.01 (α sangat kecil) Misalkan dalam pembuatan obat α = 0.01 bermakna 1 dari 100 obat yang dibuat adalah obat yang salah dalam peluncuran pesawat antariksa ulang aling α = 0.05 bermakna 5 dari 100 peluncuran adalah kegagalan 3. Pengolahan Data dengan Perangkat Lunak Statistika (misalnya dengan SPSS) 4. Interpretasi Hasil Analisis Pada pengolahan dengan SPSS (dan sebagian besar pengolah data statistika), cukup lihat nilai significance (sig.) atau probability (p.) Sig. < α → H ditolak dan H diterima 0
1
sig. ≥ α → H diterima 0
Contoh 1: Uji Beda H : Tidak ada perbedaan (rata-rata) banyak pengguna 5 merk telepon genggam 0
atau Banyak pengguna 5 merk telepon genggam adalah sama
H : Ada Perbedaan (rata-rata) banyak Pengguna 5 merk telepon genggam 1
atau Banyak pengguna 5 merk telepon genggam tidak sama Nilai α ditetapkan, α = 0.05
Referensi:
ejournal.undip.ac.id/index.php/berkala_fisika/article/download/.../2760.pdf
ferdinandusnipa.files.wordpress.com/.../bab-7-analisis-dan-interpretasi-data.pdf
http://ardhana12.wordpress.com/2008/02/08/teknik-analisis-data-dalam-penelitian/
http://digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate-7049-2502100042-bab5.pdf
http://pakguruonline.pendidikan.net/datordik_6.html
http://www.slideshare.net/iyandri/7-analisa-data-deskriptif
http://www.ut.ac.id/html/suplemen/mapu5103/materi4_4.htm
https://www.academia.edu/1422518/ANALISIS_DAN_INTERPRETASI_DATA_K UALITATIF_SERTA_PEMERIKSAAN_KEABSAHAN_DATA
https://www.academia.edu/1422518/ANALISIS_DAN_INTERPRETASI_DATA_K UALITATIF_SERTA_PEMERIKSAAN_KEABSAHAN_DATA
ssiregar.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/.../08_penyajian_data.pdf
