ANALISIS DAN INTERPRETASI PARTINI FISIPOL - UGM

ANALISIS DATA Analisis data adalah proses penyederhanaan data ke dalam bentuk yang lebih mudah dibaca, difahami dan diinterpretasikan Apapun metode yang digunakan, data hasil olahan harus lebih sederhana dari data mentah. Analisis tidak sekedar mengulangi penyebutan angka hasil perhitungan, tetapi mencoba menjawab pertanyaan “ apa dibalik angka tsb” dengan cara melakukan interpretasi  seringkali digunakan teknik statistik atau cerita naratif dari informan

Lanjutan… Mencari dan menata secara sistematis hasil dr pengumpulan data tentang fokus penelitiannya dan menyajikan data untuk orang lain Membangun ide atas dasar data karena data bukan tujuan, tapi hanya alat utk memperjelas alur pikiran, untuk keperluan generalisasi.

Penyederhanaan data Pada umumnya ada tiga cara yang dipakai untuk menyederhanakan data yaitu: (a) melakukan tabulasi (b) menggunakan perhitungan dengan statistik sederhana sampai yg canggih (c) gabungan keduanya. Penggunaan cara tersebut tergantung pada tujuan penelitian yg sudah dirumuskan dan yg ingin dicapai Penggunaan statistik adalah menyederhanakan data yang jumlahnya sangat besar, menjadi informasi yang lebih sederhana sehingga lebih mudah difahami.

Lanjutan…. Membuat katagori temuan dan pemberian kode Menata urutan penelaahannya (tata pikir logis) Analisis  menyederhanakan informasi, analisis data sama halnya dengan melakukan rekonstruksi pikiran peneliti.

TUJUAN PENELITIANNYA APA Secara umum tujuan penelitian dapat dibagi menjadi dua yaitu: A. Deskriptif, penelitian ini untuk menjawab pertanyaan apa, siapa, kapan dan dimana,  lebih sederhana tingkatannya. B. Eksplanatif, penelitian ini untuk menjawab pertanyaan yang lebih mendasar yaitu mengapa itu terjadi dan bagaimana dapat terjadi  lebih kompleks karena menyangkut banyak variabel yang dipakai dalam menjawab pertanyaan penelitian seperti ini

ANALISA SATU VARIABEL: TABEL FREKUENSI Langkahnya adalah menyusun tabel frekuensi, dan disusun secara tersendiri. Tabel ini merupakan bahan dasar untuk analisa selanjutnya. Tujuan dari analisis satu variabel adalah untuk menggambarkan karakteristik sampel penelitian. Karena setiap sampel biasanya dipilih dari populasi yang luas dan besar, analisa satu variabel juga dianggap menerangkan karakteristik populasi.

FUNGSI TABEL FREKUENSI Tabel frekuensi mempunyai banyak fungsi yaitu: (1) Mencek apakah jawaban responden atas satu pertanyaan konsisten dengan jawaban dari pertanyaan lainnya ataukah tidak.(2) Memperoleh diskripsi ciri atau karakteristik responden atas dasar analisa satu variabel tertentu (3). Mempelajari distribusi variabel penelitian menentukan kualitas data hasil penelitian (4) Menentukan klasifikasi yang paling baik untuk membuat tabulasi silang

Lanjutan… Diperlukan Standar baku, hal ini dimaksudkan agar supaya peneliti dapat membandingkan hasil penelitiannya dengan yang lain Tabel frekuensi sebaiknya disusun mulai dari nilai klasifikasi yang terkecil sampai dengan yang terbesar secara berurutan Kalau tidak ada urutan klasifikasi, tabel frekuensi dapat disusun menurut besarnya prosentase untuk setiap katagori

LANJUTAN… Tabulasi: harus dibuat angka relatif (prosentase) untuk menghindarkan salah interpretasi dan bukan angka absolut Pada tabel silang (Croos tabulasi) aturan yang harus diperhatikan adalah kecenderungannya dan untuk melihat ada tdknya perbedaan sikap Dalam menyusun tabel frekuensi perlu dipilih data yang ada variasinya, bukan data yang mengelompok pd salah satu jawaban, sehingga pengelompokan data menjadi tidak seimbang

PENGGUNAAN TEKNIK STATISTIK Peneliti akan melakukan kesalahan fatal jika secara langsung menggunakan teknik statistik, apalagi yang canggih, tanpa mengetahui terlebih dahulu pola distribusi variabel-variabelnya. Jika itu terjadi maka hasil analisa tersebut tidak berguna bagi interpretasi karena salah satu asumsi pokok tidak diketahui dan tidak dpenuhi. Dengan demikian kesimpulan yang dibuat dapat menyesatkan.

Lanjutan… Contohnya: peneliti menggunakan analisa prosentase: ada 2 cara prosentase, yaitu prosentase tunggal (one way) dan persentase cross tab. Menggunakan teknik korelasi (Korelasi product moment) dan teknik-teknik statistik lain tanpa mengetahui distribusinya, apakah datanya termasuk dalam katagori distribusi normal atau jauh dari normal.

Lanjutan…. Membantu mengolah dan menganalisis data, dgn cara pengklasifikasian dan penyajian data dgn tabel dan grafik, utk memudahkan pemahaman oleh banyak orang dari berbagai disiplin ilmu,misalnya: bagaimana persebaran datanya, seberapa besar penyimpangnan dll. Hipotesa merupakan logika formal, sedangkan variabel harus didefinisikan dgn jelas, utk keperluan pengukuran.

KEGUNAAN STATISTIK Menyusun model teoritis, dimulai dari pustaka, mengimajinasikan masalah dan pemecahannya, dan hasil imajinasi inilah yg disebut sebagai model teoritis  punya kelebihan: Dpt merumuskan masalah yg singkat, padat, terstruktur dan hubungan antar komponennya jelas. Mudah melakukan kuantifikasi. Asumsi yg mendasari komponen dpt diketahui atau tidak Membantu merumuskan hipotesa: hubungan antar variabel, HO-HI  konsep statistik karena menggunakan teori probabilita  silogisma.

Lanjutan… Rancangan penelitian yg disusun memiliki keterbatasan, statistik mengurangi keterbatasan tsb dgn mengendalikan variabel tertentu, sehingga dapat memperkecil kesalahan dan otomatis meningkatkan kecermatan Membantu dalam pengembangan alat pengumpulan data, dgn cara menghitung validitas dan reliabilitasnya Membantu untuk menentukan sampel penelitian, apakah sampel tsb representatif atau tidak  ini hanya dpt diketahui dgn teori probabilitas.

Lanjutan… Statistik yg dalam pengelompokan berbeda dibutuhkan persyartan yg berbeda pula. Statistik: membantu mendeskripsikan secara lebih visual dan melalukan generalisasi dengan mengetahui besarnya kesesatan  penyimpangan atau kesalahannya dapat diketahui dan difahami secara sama oleh banyak orang dr berbagai disiplin ilmu.

Lanjutan… Membantu mengolah dan menganalisis data, dgn cara pengklasifikasian dan penyajian data dgn menggunakan tabel dan grafik, sehingga memudahkan pemahaman secara sama oleh banyak orang dari berbagai disiplin ilmu, seperti misalnya: bagaimana persebaran datanya, seberapa besar penyimpangnannya dll. Hipotesa merupakan logika formal, sedangkan variabel harus didefinisikan dgn jelas, utk keperluan pengukuran.

Analisis data Kuantitatif Statistik yg dalam pengelompokan berbeda dibutuhkan persyartan yg berbeda pula. Statistik: membantu mendeskripsikan secara lebih visual dan melalukan generalisasi dengan mengetahui besarnya kesesatan  penyimpangan atau kesalahannya dapat diketahui dan difahami secara sama oleh banyak orang dr berbagai disiplin ilmu.

Lanjutan… Analisa data Kuantitatif terbagi dalam tiga tahapan tetapi saling berkaitan: Tahap tahap pengolahan data, meliputi editing, pra-coding, coding, klasifikasi, membuat tabulasi tunggal, tabulasi silang, dll. Tahap pengorganisasian data, pengukuran yang cermat menurut kaidah ilmu pengetahuan memberi jaminan dalam derajat kebenarannya. Tahap penemuan hasil. Tabel merupakan kerangka analisa data dan pengambilan kesimpulan sehingga tabel harus dibuat dgn benar & dibaca dengan benar.

Jawaban “Tidak Tahu”? Bagaimana menghadapi jawaban “TIDAK TAHU”  tanggapan responden yang meragukan, Ada beberapa arti kata “TIDAK TAHU” Responden tidak tahu apa yang ditanyakan  mengulangi pertanyaan dgn tdk mengubah arti Responden menghindari pertanyaan yang diajukan, takut kalau ada sanksinya, yakinkan Responden memang benar-benar tidak tahu Responden sedang berfikir, untuk mengisi kesunyain dijawab “tidak tahu”

Analisis Data Kualitatif Mencari, menata secara sistematis hasil pengumpulan data (observasi dan indepth)  menambah pemahaman peneliti tentang fokus penelitian, menyajikan dalam bentuk laporan Selama di lapangan berusaha untuk mempersempit fokus, mengembangkan terus menerus pertanyaan analatik, dalam upaya mengkaitkan antara data dengan teori Sesudah di lapangan, membangun ide atas dasar data, karena data bukanlah tujuan, tetapi alat untuk memperjelas pikiran.

Lanjutan…. Membuat katagori temuan dan menata urutan tata pikir secara logis Untuk menguji keterkaitan makna, kata dan perilaku pada konteks yang diteliti, dan melihat hubungan dengan yang lain secara logis dan sistematis. Memilah, memilih, menambah, mengurangi, meringkas, menggabungkan dan mencocokan data satu dengan yang lain, dan menyederhanakan informasi agar mudah diinterpretasikan. Analisis data sama halnya dengan melakukan penataan kembali pola pikiran peneliti sejak awal sampai akhir penelitian

Masalah Yg Muncul :Kualitas Data Sulit menemukan responden (terlalu sibuk, pindah alamat, pulangnya larut malam) Responden yang sedang punya masalah keluarga, berpengaruh pada kualitas data Kehadiran orang lain (ketiga) secara kebetulan dan mendominasi wawancara Wawancara tidak tuntas, pewawancara harus merencanakan kelanjutannya lagi Pengumpulan data di perkotaan lebih sulit dr pd di desa, di kota: melalui jenjang berlapis

INTERPRETASI DATA Melakukan interpretasi pada dasarnya adalah mencari tahu apa arti dari angka, simbol, atau narasi/cerita yang diperoleh. Contoh: jika diketahui bahwa sebagian besar (60 %) pencairan dana rekonstrusi adalah lambat, pertanyaan berikutnya adalah siapa mereka, dan mengapa terjadi kelambatan. Jawabnya bisa hanya dari hasil survei, tetapi dalam banyak kasus butuh sumber data lain. Oleh karena itu interpretasi dilakukan dengan cara memanfaatkan data sebanyak mungkin

Interpretasi data Interpretasi dilakukan dgn 2 cara:Interpretasi terbatas (interpretasi dan analisa dilakukan hampir bersamaan) mikro analysis Interpretasi dgn teori yg digunakanatau dengan hasil penelitian orang lain  ketajaman analisis tergantung pada penguasaan konsep dan teorisasi  makro analysis, menunjukkan adanya tata hubungan sesuatu dengan yg lain).

ANALISIS DATA SEKUNDER Manfaat data sekunder sebagai 1. Data utama yg dianalisis 2. Data tambahan untuk dianalisis 3. Sebagai penyeimbang informasi. Kelemahan menggunakan data sekunder sbg data utama: (1) keterbatasan data (2) Data yg tersedia mungkin tidak tepat spt yg diinginkan (3) Kualitas data (4) tergantung dari kreativitas peneliti

KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER SBG DATA UTAMA Lebih ekonomis Lebih cepat memperoleh data Sedikit melibatkan orang Memungkinkan untuk melihat trend dan dimungkinkan menganalisis data berdasarkan pd perbandingan antar waktu Peneliti tdk berhadapan langsung dgn masalah pengumpulan data Cakupan data lebih banyak

KETERBATASAN DATA Indikator yg ada tdk sesuai dgn konsep yang ingin diteliti Konsep atau definisi operasional yg digunakan oleh peneliti berbeda dengan yg digunakan dlm mendapatkan data (misalnya: Umur pekerja anak, Pengangguran/ setengah pengangguran

PENGGUNAAN DATA SEKUNDER SBG DATA UTAMA Menentukan tema umum Mencari data yg dpt digunakan Melihat code-book untuk mendapatkan inspirasi mengenai variabel yg bisa dianalisis Misalnya: tema kemiskinan, Sub Tema: Kesejahteraan RT yg dikepalai perempuan Data yg dibutuhkan: Hubungan dgn KK, Jumlah KK, Jumlah Anggota RT, Pekerjaan dll

ANALISIS DATA Jika menggunakan data primer: dimulai dgn menentukan tema  Merumuskan pertanyaan penelitian  Melakukan penelitian  Analisis Menggunakan data sekunder: menentukan tema  Ketersediaan data  eksplorasi variabel  Analisis

Contoh pertanyaan Menurut pendapat Bpk/Ibu/Sdr seberapa banyak KKN di Kantor ini? 1. sangat sedikit 2. Sedikit 3. Cukup banyak 4. Banyak 5. Sangat banyak.

TERIMA KASIH