ANALISIS DATA Ardyansyah Arief B.U, S.Pd., M.Pd, AIFO-P Enggel Bayu Pratama, S.Or., M.Pd, AIFO S3-IKOR UNESA.

Presentasi berjudul: "ANALISIS DATA Ardyansyah Arief B.U, S.Pd., M.Pd, AIFO-P Enggel Bayu Pratama, S.Or., M.Pd, AIFO S3-IKOR UNESA."— Transcript presentasi:

1 ANALISIS DATA Ardyansyah Arief B.U, S.Pd., M.Pd, AIFO-P Enggel Bayu Pratama, S.Or., M.Pd, AIFO S3-IKOR UNESA

2 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

3 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.

4 Analisis di Lapangan 1.Paksa diri Anda untuk membuat keputusan yang mempersempit studi, kebanyakan studi, pengumpulan data seperti corong (mengumpulkan data secara luas ke sempit/ subjek) 2.Setelah Anda mengembangkan fokus penelitian, berdasarkan pada apa yang layak dilakukan dan apa yang menarik bagi Anda, persempit ruang lingkup pengumpulan data. Lakukan ini setelah tiga atau empat kunjungan atau beberapa wawancara awal. 3.Semakin banyak data yang Anda miliki tentang topik, latar, atau subyek yang diberikan, semakin mudah untuk memikirkannya secara mendalam, dan semakin produktif Anda saat melakukan analisis akhir.

5 Dalam diskusi kami tentang desain, kami menyebutkan bahwa beberapa peneliti membawa pertanyaan umum ke sebuah penelitian. Ini penting karena memberikan fokus pada pengumpulan data dan membantu mengaturnya saat Anda melanjutkan. Pertanyaan yang Anda rumuskan terkait erat dengan jenis studi yang Anda coba. Kami menyarankan bahwa tidak lama setelah Anda memasuki bidang ini, Anda menilai pertanyaan mana yang Anda ajukan yang relevan dan mana yang harus direformasi untuk mengarahkan pekerjaan Anda Kembangkan pertanyaan analitik.

6 Rencanakan sesi pengumpulan data dengan mengingat apa yang Anda temukan dalam pengamatan sebelumnya Dari apa yang Anda temukan ketika Anda secara berkala meninjau catatan lapangan Anda, rencanakan untuk mengejar arahan spesifik dalam sesi pengumpulan data Anda berikutnya. Tanyakan pada diri Anda sendiri, "Apa yang belum saya ketahui?" Untuk menjawab pertanyaan ini, Anda harus memikirkan apa yang sudah Anda ketahui dan bagaimana bentuk studi Anda.

7 Tulis memo untuk diri sendiri tentang apa yang Anda pelajari. Setelah Anda berada di lapangan lima atau enam kali, paksakan diri Anda untuk membaca data Anda dan menulis ringkasan satu atau dua halaman tentang apa yang menurut Anda muncul. Kembangkan tautan menulis atau meringkas secara teratur. Memo-memo ini dapat memberikan waktu untuk merenungkan masalah yang muncul dalam pengaturan dan bagaimana mereka berhubungan dengan masalah teoretis, matematika, dan substantif yang lebih besar,

8 Gunakan perangkat visual. Menurut (Strauss, 1987: Miles dan Huberman, 1984). Grafik dan grafik seperti diagram, kontinua. tabel, matriks, dan grafik dapat digunakan dalam semua tahap analisis mulai dari perencanaan hingga produk jadi. Beberapa perangkat visual hanyalah coretan di catatan lapangan yang mengungkapkan hubungan atau pengaturan wawasan yang Anda dapatkan. Salah satu penulis sering menggambar kotak, mewakili Kategori mata pelajaran, dengan panah yang menunjukkan sudut pandang mereka berbagai elemen situasi. Corat-coret primitif seperti itu sering kali membantu Anda memvisualisasikan kompleksitas yang sulit dipahami dengan kata-kata.

9 Analisis Setelah Pengumpulan Data Banyak pengamat yang berpengalaman tahu apa yang harus dilakukan; mereka istirahat.. Anda akan mendapatkan antusiasme baru untuk data yang mungkin menjadi membosankan. Juga, Anda mendapat kesempatan untuk membaca dan merenungkan ide-ide lain. Namun, terlalu lama istirahat memiliki kekurangan. Ini bisa menjadi taktik mengulur-ulur untuk menunda kerja keras di depan. Ini juga dapat menyebabkan Anda kehilangan kontak dengan isi catatan Anda. Kelemahan yang paling serius adalah bahwa kebutuhan untuk kembali ke lapangan untuk mengumpulkan data tambahan dapat muncul dan jika istirahat terlalu lama, kembali dapat menjadi masalah. Subjek sulit ditemukan atau telah berubah posisi, atau pengaturannya tidak sama dengan ketika Anda meninggalkannya.

10 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.

11 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.

12 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

13 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

14 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.

15 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.

16 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.

17 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.

18 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.

19 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.

20 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”

21 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.

22 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

23 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

24 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

25 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).

26 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

27 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

28 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

29 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

30 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

31 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.

32 TERIMA KASIH