TEKNIK ANALISIS DATA

BAB I

PENDAHULUAN

A.    Latar Belakang

Penelitian merupakan kegiatan yang terencana untuk mencari jawaban yang obyektif atas permasalahan manusia melalui prosedur ilmiah (Tri Wahyulis, 2010). Untuk itu didalam suatu  penelitian dibutuhkan suatu proses analisis data yang berguna untuk menganalisis data-data yang telah terkumpul.Data yang sudah terkumpul namun belum dianalisis merupakan data mentah. Dalam kegiatan penelitian, data mentah akan memberi arti bila dianalisis dan ditafsirkan. Sehingga analisis data sangat memegang peranan penting dalam penelitian. Data yang yang dapat dikumpulkan banyak sekali seperti catatan di lapangan, gambar, foto, dokumen, laporan, biografi, artikel, dan sebagainya.

Pengumpulan data merupakan hal yang sangat penting dan harus dilakukan dalam penelitian, pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangkai mencapai tujuan penelitian tersebut. Tujuan yang diungkapkan dalam bentuk hipotesis, hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap pertanyaan penelitian. Jawaban itu masih perlu di uji secara empiris, dan maksud inilah dibutuhkan pengumpulan data. Data yang dikumpulkan ditentukan oleh variabel-variabel yang ada dalam hipotesis. Data itu dikumpulkan oleh sampel yang telah ditentukan sebelumnya. Sampel tersebut terdiri atas sekumpulan unit analisis sebagai sasaran penelitian.

Pekerjaan analisis data dalam hal ini ialah mengatur, mengurutkan, mengelompokkan, memberikan kode, dan mengategorikannya. Pengorganisasian dan pengelolaan data tersebut bertujuan menemukan tema dan hipotesis kerja yang akhirnya diangkat menjadi teori substantif oleh karena itu, analisis data merupakan bagian yang amat penting karena dengan analisislah suatu data dapat diberi arti dan makna yang berguna untuk  masalah penelitian. Data yang telah dikumpulkan oleh peneliti tidak akan ada gunanya apabila tidak dianalisis terlebih dahulu. Dalam proses analisis data dimulai dengan menelaah seluruh data yang tersedia dari berbagai sumber, yaitu dari wawancara, pengamatan yang sudah dituliskan dalam catatan lapangan, dokumen pribadi, dokumen resmi, gambar, foto, dan sebagainya (Moleong, 2007 dalam Wahyulis, 2010).

Walaupun begitu penting dalam dunia pendidikan, analisis data merupakan suatu kegiatan yang membutuhkan kemampuan dan pemahaman tertentu untuk dapat menyelesaikannya. Menurut Nasution (dalam Sugiyono, 2010: 88) “melakukan analisis adalah pekerjaan yang sulit, memerlukan kerja keras. Analisis memerlukan daya kreatif serta kemampuan intelektual yang tinggi.tidak ada cara tertentu yang dapat diikuti untuk mengadakan analisis, sehingga setiap peneliti harus mencari sendiri metode yang dirasakan cocok dengan sifat penelitinya. Bahan yang sama bisa diklasifikasikan lain oleh peneliti yang berbeda”. Dari paparan diatas, dapat dikatakan bahwa analisis data memang memerlukan kemampuan khusus dalam melaksanakannya. Tidak semua orang dapat melakukan penganalisisan data dengan baik. Tergantung tingkat pemahaman dan kemampuan intelegensi yang dimilikinya.

Melihat kondisi ini, selaku mahasiswa yang nantinya akan bermuara pada kegiatan penelitian yang akan dilakukan, tentu menjadi hal yang penting dalam memahami konsep analisis data. Konsep ini dapat dijadikan pedoman dalam melakukan penelitian dalam pendididkan. Menyimak lebih dalam mengenai hal yang dipaparkan diatas, penulis bermaksud memberikan sebuah gagasan berupa pembuatan karya tulis (makalah) yang berjudul “Analisis Data”. Karya tulis ini diharapkan mampu memeberikan tambahan informasi kepada pembaca khususnya mahasiswa Jurusan Pendidikan Guru Sekolah Dasar mengenai pengertian,analisis data, bentuk data yang dianalisis, teknik yang digunakan, langkah-langkah penganalisisan serta bagaimana bentuk interprentasi data hasil analisis untuk dilakukan implementasi dalam konteks belajar mengajar di bangku perkuliahan.

B.     Rumusan Masalah

Adapun tumusan masalahnya adalah sebagai berikut:

1.      Apakah yang dimaksud dengan analisis data?

2.      Apa sajakah jenis-jenis analisis data ?

3.      Bagaimanakah teknik analisis data?

4.      Bagaimanakah langkah-langkah analisis data?

5.      Bagaimanakah penginterprentasi data hasil analisis?

C.    Tujuan

Adapun tujuan dalam pembuatan makalah ini antara lain adalah:

1.         Mendeskripsikan pengertian analisis data.

2.         Mendeskripsikan apa saja jenis-jenis analisis data

3.         Mendeskripsikan teknik analisis data.

4.         Mendeskripsikan lagkah-langkah analisis data.

5.         Mendeskripsikan penginterprentasi data hasil analisis.

BAB II

PEMBAHASAN

A.    Definisi Analisis Data

Menurut kamus Bahasa Indonesia (Suharto dan Iryanto, 1996), analisa yaitu uraian, kupasan dan data yaitu fakta atau fenomena yang sifatnya mentah belum dianalisis, seperti angka, nama dan sebagainya. Data merupakan kumpulan dari nilai-nilai yang mencerminkan karakteristik dari individu-individu dari suatu populasi. Data bisa berupa angka, huruf, suara maupun gambar. Dari data ini diharapkan akan diperoleh informasi sebesar-besarnya tentang populasi. Dengan demikian, diperlukan pengetahuan dan penguasaan metode analisis sebagai upaya untuk mengeluarkan informasi yang terkandung dalam data yang dimiliki.

Sedangkan Susan Stainback (dalam Sugiyono, 2006: 88) mengemukakan bahwa “Data analysis is critical to the qualitative research process. It is to recognition, study, and understanding of interrelationshp and concept in your data that hypotheses and assertions can be developed and evaluated” Analisis data merupakan hal yang kritis dalam proses penelitian kualitatif data sehingga hipotesis dapat dikembangkan dan dievaluasi. Selain itu, Spradley (dalam Sugiyono, 2006: 89) menyatakan bahwa analsis dalam penelitian jenis apapun, adalah merupakan cara berfikir kritis. Hal itu berkaitan dengan pengujian secara sistematis terhadap sesuatu untuk menentukan bagian, hubungan antar bagian, dan hubungannya dengan keseluruhan.

Selanjutnya Sugiyono mendefinisikan pengertian analisis data adalah proses mencari dan menyusun secara sistematis data yang diperoleh dari hasil wawancara, catatan lapangan, dan dokumentasi, dengan cara mengorganisasikan data ke dalam katagori, menjabarkan ke dalam unit-unit, melakukan sintesa, menyusun kedalam pola, memilih mana yang penting dan mana yang akan dipelajari, dan membuat kesimpulan sehingga mudah dipahami oleh sendiri maupun orang lain.

Berdasarkan paparan para ahli diatas, dapat ditarik kesimpulan bahwa analisis data dapat diartiakan sebagai suatu bentuk pola pikir untuk melaksanakan, mengolah data dengan tujuan menjadikan data tersebut sebagai suatu informasi. sehingga karakteristik atau sifat-sifat datanya dapat dengan mudah dipahami dan bermanfaat untuk menjawab masalah-masalah yang berkaitan dengan kegiatan penelitian. Analisis data merupakan salah satu langkah penting dalam rangka memproleh temuan-temuan hasil penelitian. Hal ini disebabkan data akan menuntun kita kearah temuan ilmiah, bila dianalisis dengan teknik-teknik yang tepat. Data yang belum dianalisis merupakan data mentah. Dalam kegiatan penelitian, data mentah akan memberi arti bila dianalisis dan ditafsirkan. Sehingga analisis data sangat memegang peranan penting dalam penelitian. 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 data bermuatan kualitatif dan data bermuatan kuantitatif.

B.     Jenis-Jenis Analisis Data

Pada dasarnya penelitian dilakukan untuk mendapatkan data. Data yang didapatkan peneliti beragam. Data dapat digolongkan ke dalam dua jenis yaitu data bermuatan kualitatif dan data bermuatan kuantitatif.

Data kualitatif merupakan data yang berbentuk kata, kalimat, gerak tubuh, ekspresi wajah, bagan, gambar dan foto (Sugiyono, 2011: 7). 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 partisipan, atau pemaknaan peneliti terhadap dokumen atau peninggalan.

Sedangkan data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka. 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 pertimbangan, dan semacamnya.

Selanjutnya data kualitatif dibedakan atas data kualitatif emperis dan data kualitatif bermakna. Dimana data kualitatif emperis merupakan data sebagaimana adanya (tidak diberi makna) dan data kualitatif bermakna adalah data dibalik fakta yang tampak. Selanjutnya yaitu data kuantitaif yang dibedakan atas data diskrit dan data kontinum. Data diskrit atau data nominal merupakan data kualitatif yang satu sama lain terpisah, tidak dalam satu garis kontinum. Sedangkan data kontinum merupakan data kualitatif yang satu sama lainnya saling berkesinambungan dalam satu garis. Kemudian data kontinum dijabarkan kembali menjadi data ordinal, interval dan ratio. Data ordinal merupakan data kualitatif yang berbentuk peringkat/ranking. Kemudian data interval merupakan data kualitatif kontinum yang jaraknya sama, tetapi tidak mempunyai nilai nol absolut. Dan data ratio merupakan data kualitatif kontinum yang jaraknya sama dan mempunyai nilai nol absolut/mutlak.

C.     Teknik Analisis Data

Teknik analisis data ada dua, yaitu teknik analisis data kuantitatif dan teknik analisis data kualitatif. Bagi data yang bersifat kuantitatif (numerical) tentu saja analisis data yang digunakan adalah analisis kuantitatif dengan ukuran-ukuran statistik (Wina, 2002: 296). Untuk analisis data kuantitatif dalam penggunaan statistik deskriptif dapat disesuaikan dengan ruang lingkup yang hendak dicapai. Apakah mengharuskan data untuk memiliki normalitas, homogenitas atau syarat lainnya. Teknik analisis data kuantitatif berbeda dengan kualitatif. Dalam teknik analisis data menggunakan statistik, terdapat dua macam statistik yang digunakan pada data kuantitatif, yaitu statistik deskriptif dan inferensial.

a.        Deskriptif

Ø  Mengukur tedensi sentral

·         Mean

·         Median

·         Modus

Ø  Mengukur variabilitas

·         Quartil

·         Desil

·         Persentil

·         Standar deviasi

·         Varian

Ø  Penyajian data

·         Tabel, Diagram, Grafik

b.    Inferensial                       

Ø  Parametrik

Statistik parametrik adalah cabang ilmu statistik inferensial yang digunakan untuk menganalisis data-data yang memiliki sebaran normal saja. Diartikan pula ilmu statistik yang berhubungan dengan inferensi statistik yang membahas parameter-parameter populasi, jenis data interval atau rasio, distribusi data normal atau mendekati normal (Asep, tt). Statistik parametrik tidak dapat dipergunakan sebagai metode statistik apabila data yang akan dianalisis tidak menyebar secara normal. Dengan kata lain, data yang ingin di analisis harus ditransformasikan terlebih dahulu. Transformasi yang dimaksud adalah data ubah mengikuti sebaran normal. Transformasi dapat dilakukan dengan mengubah data ke dalam bentuk logaritma natural, menggunakan operasi matematik (membagi, menambah, atau mengali dengan bilangan tertentu), dan mengubah skala data dari nominal menjadi interval. Spesifikasi ini disebabkan karena metode statistik parametrik memiliki tingkat akurasi ketepatan yang lebih tinggi dibandingkan statistik non parametrik (akan dijelaskan selanjutnya). Untuk itulah penyajian data dengan sebaran normal harus dilakukan untuk mendapatkan analisis data yang akurat. Contoh statistik parametrik yaitu Normalitas, Homogenitas, Uji T, dan Anava.

Ø  Non-parametrik

Statistik nonparametrik disebut juga statistik bebas sebaran. Statistik nonparametrik tidak mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi. Statistik nonparametrik dapat digunakan pada data yang memiliki sebaran normal atau tidak. Statistik nonparametrik biasanya digunakan untuk melakukan analisis pada data nominal atau ordinal. Keunggulan dari statistik nonparametrik yaitu, tidak membutuhkan asumsi normalitas, secara umum metode statistik non-parametrik lebih mudah dikerjakan dan lebih mudah dimengerti jika dibandingkan dengan statistik parametrik  karena ststistika non-parametrik tidak membutuhkan perhitungan matematik yang rumit seperti halnya statistik parametrik; statistik non-parametrik dapat digantikan data numerik (nominal) dengan jenjang (ordinal), kadang-kadang pada statistik non-parametrik tidak dibutuhkan urutan atau jenjang secara formal karena sering dijumpai hasil pengamatan yang dinyatakan dalam data kualitatif, pengujian hipotesis pada statistik non-parametrik dilakukan secara langsung pada pengamatan yang nyata. Walaupun pada statistik non-parametrik tidak terikat pada distribusi normal populasi, tetapi dapat digunakan pada populasi berdistribusi normal. Contoh statistik nonparametrik yaitu Kolerasi Spearman (Spearman Rank Order Correlation) dan Chi Square.

Berbeda halnya dengan analisis data kualitatif. Menurut Sugiyono (2010) analisis data dalam penelitian kualitatif dilakukan  sejak sebelum memasuki lapangan, selama di lapangan dan setelah selesai di lapangan.

a.    Analisis Sebelum di Lapangan

Penelitian kualitatif telah melakukan analisis data sebelum peneliti memasuki lapangan. Analisis dilakukan terhadap data hasil studi pendahuluan yang akan digunakan untuk menentukan fokus penelitian. Fokus penelitian ini masih bersifat sementara dan berkembang setelah memasuki dan selama di lapangan.

b.        Analisis Selama di Lapangan dan Setelah Selesai di Lapangan

Analisis data dalam penelitian kualitatif, dilakukan pada saat pengumpulan data berlangsung dan setelah selesai pengumpulan data dalam periode tertentu. Pada saat wawancara, peneliti sudah melakukan analisis terhadap jawaban yang diwawancarai. Bila jawaban yang diwawancarai setelah dianalisis terasa belum memuaskan, maka peneiti akan melanjutkan pertanyaan lagi, sampai tahap tertentu sihingga dipeoleh data yang dianggap kredibel. Miles and Huberman (dalam, Sugiyono 2010), mengemukakan bahwa aktivitas dalam analisis data kualitatif dilakukan secara interaktif dan berlangsung secara terus menerus sampai tuntas, sehingga datanya sudah jenuh. Analisis data dilakukan melalui 3 tahap, yaitu data reduction (reduksi data), data display (penyajian data), dan Conclusion Drawing / Verification.

c.         Data Reduction (Reduksi Data)

Reduksi data berarti merangkum, memilih hal yang pokok, memfokuskan pada hal yang penting, dicari pola dan temanya. Misalkan pada bidang pendidikan, setelah peneliti memasuki setting sekolah sebagai tempat penelitian, maka dalam meraduksi data peneliti akan memfokuskan pada murid yang memiliki kecerdasan tinggi dengan mengkatagorikan pada aspek gaya belajar, perilaku social, interalsi dengan keluarga dan lingkungan.

d.       Data Display (penyajian data)

Data display berarti mendisplay data yaitu menyajikan data dalam bentuk uraian singkat, bagan, hubungan antar katagori, dsb. Menyajikan data yang sering digunakan dalam penelitian kualitatif adalah bersifat naratif. Ini dimaksudkan untuk memahami apa yangterjadi, merencanakan kerja selanjutnya berdasarkan apa yang dipahami.

e.        Conclusion Drawing / Verification

Langkah terakhir dari model ini adalah penarikan kesimpulan dan verifikasi. Kesimpulan dalam penelitian mungkin dapat menjawab rumusan masalah yang dirumuskan sejak awal namun juga tidak, karena masalah dan rumusan masalah dalam penelitian kualitatif masih bersifat sementara dan berkembang setelah peneliti ada di lapangan. Kesimpulan penelitian kualitatif merupakan temuan baru yang sebelumnya belum ada yang berupa deskripsi atau gambaran yang sebelumnya belum jelas menjadi jelas dapat berupa hubungan kausal / interaktif dan hipotesis / teori.

D.    Langkah-langkah Teknik Analisis data

Menurut Sukardi (2003), ada beberapa langkah yang perlu dilalui agar proses analisis menjadi lebih terarah, yakni skoring, tabulasi, mendeskripsikan data, dan melakukan uji statistika.

a.    Skoring

Skoring adalah pemberian nilai pada setiap jawaban yang dikumpulkan peneliti dari instrumen yang telah disebarkan. Setiap item pertanyaan  yang dimunculkan pada instrumen dikuantifikasikan dalam bentuk angka. Misalnya, pada saat angket disebarkan aternatif jawaban yang diberikan  masih berupa kualitatif, maka pada tahap ini harus dikuantifikasikan. Pada tahap ini peneliti memberikan nilai atau bobot pada setiap alternatif jawaban.

Contoh alternatif jawaban pada angket.

Ø  Selalu              : 3

Ø  Belum tentu    : 2

Ø  Tidak               : 1

b.    Tabulasi

Setelah tahap skoring, hasilnya ditransfer dalam bentuk yang lebih ringkas dan mudah dilihat. Mencatat skor secara sistematis akan memudahkan pengamatan data yang diperoleh. Apabila analisis data membandingkan dua kelompok, maka data ditempatkan dalam kolom yang berbeda. Dengan menggunakan prinsip tabulasi ini, seorang peneliti akan dapat menentukan arah selanjutnya teknik analisis apa yang diperlukan, tergantung pada tujuan analisis data yang hendak dicapai.

c.    Mendeskripsikan data

Mendeskripsikan data adalah menggambarkan data yang ada guna memperoleh bentuk nyata dari responden, sehingga lebih dimengerti oleh peneliti atau seseorang yang tertarik dengan hasil penelitian yang dilakukan. Analisis data yang paling sederhana dan sering digunakan oleh peneliti atau pengembang adalah mmenganalisis data yang ada dengan menggunakan prinsip-prinsip deskriptif. Dengan menganalisis secara deskriptif dapat mendeskripsikan data secara lebih ringkas, sederhana, dan lebih mudah dimengerti. Yang termasuk analisis deskriptif antara lain mean, median, modus, quartil, desil, persentil, standar deviasi, dan varian.

d.    Melakukan uji statistika

Uji statistika atau analisis inferensial merupakan pengolahan data yang diperoleh dengan menggunakan rumus-rumus atau aturan-aturan yang berlaku, sesuai dengan pendekatan penelitian atau desain yang diambil. Penggunaan rumus atau aturan-aturan tersebut hendaknya mampu mengukur dan sesuai dengan tujuan atau hasil penelitian yang ingin peneliti capai.

Setelah data diperoleh dari lapangan dan disajikan sedemikian rupa, maka selanjutnya dilakukan analisis data. Dalam melakukan analisis data terdiri dari beberapa tahapan, yang setiap tahap saling berkaitan satu sama lain. Tahap analisis data dalam tahapan pekerjaan analisis adalah proses mengidentifikasi elemen demi elemen kebutuhan data suatu fungsi. Elemen-elemen data yang telah diperoleh kemudian dikelompokkan menjadi sebuah record dan suatu struktur data dibuat untuk menunjukkan ketergantungan data. Proses analisis data dimulai dengan menelaah seluruh data yang tersedia dari berbagai sumber, yaitu wawancara, pengamatan, yang sudah ditulis dalam catatan lapangan, dokumen pribadi, dokumen resmi, gambar, foto, dan sebagainya. Data tersebut banyak sekali, setelah dibaca, dipelajari, dan ditelaah maka langkah berikutnya adalah mengadakan reduksi data yang dilakukan dengan jalan membuat abstraksi. Abstraksi merupakan usaha membuat rangkuman yang inti, proses dan pernyataan-pernyataan yang perlu dijaga sehingga tetap berada di dalamnya. Langkah selanjutnya adalah menyusunnya dalam satuan-satuan. Satuan-satuan itu kemudian dikategorisasikan pada langkah berikutnya. Kategori-kategori itu dilakukan sambil membuat koding. Tahap akhir dari analisis data ialah mengadakan pemeriksaan keabsahan data. Setelah selesai tahap ini, mulailah kini tahap penafsiran data dalam mengolah hasil sementara menjadi teori substantif dengan menggunakan beberapa metode tertentu. Sehubungan dengan uraian tentang proses analisis dan penafsiran data di atas, maka dapat dijelaskan pokok-pokok persoalan sebagai berikut: Pemerosotan satuan, kategorisasi termasuk pemeriksaan keabsahan data, kemudian diakhiri dengan penafsiran data. Dalam melakukan proses/olah data dengan melakukan analisis data memfokuskan kepada 2 aspek, yaitu data yang saat ini digunakan dan data yang akan atau mungkin dibutuhkan pada masa mendatang.

a. Pemerosotan Data

1) Tipelogi satuan

Satuan atau unit adalah satuan suatu latar sosial. Pada dasarnya satuan ini merupakan alat untuk menghaluskan pencatatan data. Menurut Lofland dan Lofland (1984) dalam Lexy (2002), satuan kehidupan sosial merupakan kebulatan di mana seseorang mengajukan pertanyaan. Linciln dan Guba (1985) menamakan satuan itu sebagai satuan informasi yang berfungsi untuk menentukan atau mendefinisikan kategori. Sehubungan dengan itu, Patton, (1987) membedakan dua jenis tipe satuan yaitu (1) tipe asli dan (2) tipe hasil konstruk analisis. Patton menyatakan bahwa tipe asli inilah yang menggunakan prespektif emik dan antropologi. Hal ini didasarkan atas asumsi bahwa prilaku sosial dan kebudayaan hendaknya dipelajari dari segi pandangan dari dalam dan definisi prilaku manusia. Jadi, konseptualisasi satuan hendaknya ditemukan dengan menganalisis proses kognitif orang-orang yang diteliti, bukan dari segi entosentrisme peneliti. Pendekatan ini menuntut adanya analisis kategori verbal yang digunakan oleh subjek untuk merinci kompleksitas kenyataan ke dalam bagian-bagian. Patton, menyatakn bahwa secara fundamental maksud penggunaan bahasa itu penting untuk memberikan ”nama” sehingga membedakan dengan yang lain dengan ”nama” yang lain pula. Setelah ”label” tersebut ditemukan dari apa yang dikatakan oleh subjek, tahap berikutnya ialah berusaha menemukan ciri atau karakteristik yang membedakan sesuatu dengan sesuatu yang lain.Untuk itu, tipelogi asli ini merupakan kunci bagi peneliti untuk memberikan nama sesuai dengan apa yang sedang dipikirkan, dirasakan, dan dihayati oleh para subjek dan dihendaki oleh latar peneliti.

2)  Penyusunan satuan

Langkah pertama dalam pemerosotan satuan ialah analisis hendaknya membaca dan mempelajari secara teliti seluruh jenis data yang sudah terkumpul. Setelah itu, usahakan agar satuan-satuan itu diidentifikasi. Peneliti memasukan ke dalam kartu indeks. Penyusunan satuan dan pemasukan ke dalam kartu indeks hendaknya dapat dipahami oleh orang lain. Pada tahap ini analisis hendaknya jangan dulu membuang satuan yang ada walaupun mungkin dianggap tidak relevan.

3) Kategorisasi

a) Fungsi dan prinsip kategorisasi

Kategorisasi berarti penyusunan kategori. Kategori tidak lain adalah salah satu tumpukan dari seperangkat tumpukan yang disusun atas dasar pikiran, intuisi, pendapat, atau kriteria tertentu. Selanjutnya Linclon dan Guba menguraikan kategorisasi adalah (1) mengelompokkan kartu-kartu yang telah dibuat kedalam bagian-bagian isi yang secara jelas berkaitan, (2) merumuskan aturan yang menguraikan kawasan kategori dan yang akhirnya dapat digunakan untuk menetapkan inklusi setiap kartu pada kategori dan juga sebagai dasar untuk pemeriksaan keabsahan data, dan (3) menjaga agar setiap kategori yang telah disusun satu dengan yang lain megikuti prinsip taat asas.

b) Langkah-langkah kategorisasi

Metode yang digunakan dalam kategorisasi didasarkan atas metode analisis komparatif yang langkah-langkahnya dijabarkan atas sepuluh langka, yang mana langkah yang terakhir adalah analisis harus menelah sekali lagi seluruh kategori agar jangan sampai ada yang terlupakan. Setelah selesai di analisis, sebelum menafsirkan penulis wajib mengadakan pemeriksaan terhadap keabsahan datanya, pemeriksaan itu dapat dilakukan dengan menggunakan teknik pemeriksaan keabsahan data.

b. Keabsahan data

Untuk menghindari kesalahan atau kekeliruan data yang telah terkumpul, perlu dilakukan pengecekan keabsahan data. Pengecekan keabsahan data didasarkan pada kriteria derajat kepercayaan (crebility) dengan teknik trianggulasi, ketekunan pengamatan, pengecekan teman sejawat (Moleong, 2004). Triangulasi merupakan teknik pengecekan keabsahan data yang didasarkan pada sesuatu di luar data untuk keperluan mengecek atau sebagai pembanding terhadap data yang telah ada (Moleong,200). Trigulasi yang digunakan adalah trigulasi dengan sumber, yaitu membandingkan data hasil obserfasi, hasil pekerjaan siswa dan hasil wawancara terhadap subjek yang ditekankan pada penerapan metode bantuan alat pada efektif membaca. Ketekunan pengamatan dilakukan dengan teknik melakukan pengamatan yang diteliti, rinci dan terus menerus selama proses pembelajaran berlangsung yang diikuti dengan kegiatan wawancara secara intensif terhadap subjek agar data yang dihasilkan terhindar dari hal-hal yang tidak diinginkan. Pengecekan teman sejawat/kolega dilakukan dalam bentuk diskusi mengenai proses dan hasil penelitian dengan harapan untuk memperoleh masukan baik dari segi metodelogi maupun pelaksanaan tindakan. Untuk menganalisis data kita dapat memperoleh dari:

1.      Analisis Event

Suatu event data adalah sesuatu yang terjadi dalam lingkungan bisnis yang dibutuhkan perusahaan untuk mengetahui tentang dan mana yang harus dicatat dalam catatan perusahaan, yaitu arsip (file) perusahaan. Suatu event dapat secara ekstrenal atau internal dihasilkan dan mungkin terjadi melalui beberapa tindakan yang diambil atau sebagai hanya hasil dari bagian waktu. Keberadaan event data dicatat dengan berbagai cara. Analisis event data menentukan apakah informasi harus disimpan apa adanya sehingga event dapat dipanggil kembali atau ditindaklanjuti. Harus juga menetukan bagaimana event tersebut dapat diketahui oleh perusahaan, sehingga dapat memicu kesadaran perusahaan atas event tersebut.

2.      Analisis Transaksi

Analisis transaksi berpasangan dengan analisis event data. Analisis transaksi melihat pembawa data yang menggerakan data dan informasi di dalam perusahaan. Beberapa transaksi dapat dihasilkan oleh eksternal, dan sebagian lagi oleh internal.

3.      Analisis Dokumen dan Formulir

Analisis dokumen dan formulir adalah bagian dari analisis event dan transaksi, dengan melihat ke dalam formulir dan dokumen yang membawa data perusahaan. Tujuannya adalah untuk menentukan seluruh asal data dan apakah perusahaan menyimpan dan menggunakan data dari formulir-formulir dan dokumen-dokumen dengan cara yang paling efisien. Analisis dokumen dan formulir juga melihat apakah formulir dan dokumen dirancang dengan baik, sehingga data dapat diidentifikasi secara benar, apakah cukup ruang dalam formulir untuk data yang harus dituliskan, apakah data dikelompokkan dalam formulir dengan benar, apakah cukup salinan formulir, bagaimana, kapan, dan di mana diisinya? Apakah formulir disimpan dalam jangka waktu yang memadai, apakah diisi dan diindeks dengan benar , dan apakah formulir-formulir tersebut dapat diperoleh kembali dalam tenggang waktu yang masuk akal?

4.      Analisis Laporan

Analisis laporan mengkonsentrasikan kepada luaran (output) dari hasil pemrosesan data, dengan mengabaikan apakah pemrosesan/pembuatan laporan tersebut manual atau diotomasi. Laporan memberikan pengguna dengan informasi yang menutupi kepentingan kepada kegiatannya.

Analis harus menentukan apakah seluruh laporan yang diterima oleh pengguna diperlukan dan apakah laporan-laporan tersebut akurat, tepat waktu (timely), dan lengkap. Isi laporan dan dokumentasi harus dianalisis untuk menentukan apakah pemahaman pengguna laporan dengan isi laporan sesuai dengan laporan yang sebenarnya ada. Analis harus juga menentukan apakah pengguna menerima report dengan cukup detail atau sangat detail, dan apakah sudah cukup akurat atau lengkap secara keseluruhannya.

Analisis Data Kualitatif

Menurut Miles (1992) dalam http://aflahchintya23.wordpress.com/ analisis data kualitatif terdiri atas tiga alur kegiatan yang terjadi secara bersamaan yaitu: reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan atau verifikasi.

a. Reduksi Data

Reduksi data diartikan sebagai proses pemilihan, pemusatan perhatian pada penyederhanaan, pengabstrakan, dan transformasi data ”kasar” yang muncul dari catatan-catatan tertulis di lapangan. Reduksi data dilakukan selama penelitian berlangsung, setelah peneliti di lapangan, sampai laporan tersusun. Reduksi data merupakan bagian dari analisis data dengan suatu bentuk analisis yang menajamkan, menggolongkan, mengarahkan, membuang data yang tidak diperlukan, dan mengorganisasi data sehingga kesimpulan final dapat diambil dan diverifikasi. Data kualitatif dapat disederhanakan dan ditransformasi dengan berbagai cara, seleksi, ringkasan, penggolongan, dan bahkan ke dalam angka-angka.

b. Penyajian Data

Penyajian data merupakan alur kedua dalam kegiatan analisis data. Data dan informasi yang sudah diperoleh di lapangan dimasukkan ke dalam suatu matriks. Penyajian data dapat meliputi berbagai jenis matriks, grafik, jaringan, dan bagan.

c. Verifikasi dan Kesimpulan

Begitu matriks terisi, maka kesimpulan awal dapat dilakukan. Sekumpulan informasi yang tersusun memungkinkan adanya penarikan kesimpulan dan pengambilan tindakan. Penarikan kesimpulan hanyalah sebagian dari suatu kegiatan. Kesimpulan juga diverifikasi selama penelitian berlangsung. Dalam penelitian kualitatif, prinsip pokok teknik analisanya ialah mengolah dan menganalisa data-data yang terkumpul menjadi data yang sistematik, teratur, terstruktur dan mempunyai makna. Prosedur analisa data kualitatif dibagi dalam 5 langkah, yaitu:

1) Mengorganisasi data

Cara ini dilakukan dengan membaca berulangkali data yang ada sehingga peneliti dapat menemukan data yang sesuai dengan penelitiannya dan membuang data yang tidak sesuai

2) Membuat kategori, menentukan tema dan pola

Langkah kedua ialah menentukan kategori yang merupakan proses cukup rumit karena peneliti harus mampu mengelompokkan data yang ada ke dalam suatu kategori dengan tema masing-masing sehingga pola keteraturan data menjadi terlihat secara jelas.

3) Menguji hipotesa yang muncul denagan menggunakan data yang ada

Setelah proses pembuatan kategori maka peneliti melakukan pengujian kemungkinan berkembangnya suatu hipotesa dan mengujinya dengan menggunakan data yang tersedia.

4)  Mencari eksplanasi alternatif data

 Proses berikutnya ialah peneliti memberikan keterangan yang masuk akal data yang ada dan peneliti harus mampu menerangkan data tersebut didasarkan pada hubungan logika makna yang terkandung dalam data tersebut.

5)  Menulis laporan

Penulisan laporan merupakan bagian analisa kualitatif yang tidak terpisahkan. Dalam laporan ini peneliti harus mampu menuliskan kata, frasa, dan kalimat serta pengertian secara tepat yang akan digunakan untuk mendeskripsikan data dan hasil analisanya. 

Menurut Sanapiah (1990) dalam Bungin (2006), model lainnya untuk melakukan analisa data kualitatif ialah dengan menggunakan:

a.  Analisa domain

Analisa domain berguna untuk mencari dan memperoleh gambaran umum atau pengertian yang bersifat secara menyeluruh. Hasil yang diharapkan ialah pengertian di tingkat permukaan mengenai doamain tertentu atau kategori-kategori konseptual. Contoh: domain dalam dunia seni mencakup: seni lukis, seni tari, seni ukir dan desain komunikasi visual.

b.  Analisa taksonomi

Analisa taksonomi didasarkan pada fokus terhadap salah satu domain (struktur internal domain) dan pengumpulan hal-hal /elemen yang sama.

c.  Analisa komponensial

Analisa komponensial menekankan pada kontras antar elemen dalam suatu domain; hanya karakteristik-karakteristik yang berbeda saja yang dicari.

d.  Analisa tema kultural

Cara melakukan analisa tema kultural ialah dengan mencari benang merah yang ada yang dikaitkan dengan nilai-nilai, orientasi nilai, nilai dasar/utama, premis, etos, pandangan dunia dan orientasi kognitif. Analisa berpangkal pada pandangan bahwa segala sesuatu yang kita teliti pada dasarnya merupakan sesuatu yang utuh (keseluruhan), tidak terpecah-pecah; oleh karena itu peneliti dalammenganalisa data sebaiknya menggunakan pendekatan yang utuh (holistic approach).

e.   Analisa komparasi konstan (Grounded Theory Research). 

Cara melakukan analisa komparasi konstan adalah sebagai berikut:

a.       Mengumpulkan data untuk menyusun/menemukan suatu teori baru.

b.      Berkonsentrasi pada deskripsi yang rinci mengenai sifat atau ciri dari data yang dikumpulkan untuk menghasilkan pernyataan teoritis secara umun.

c.       Membuat hipotesa jalinan hubungan antara gejala yang ada, kemudian mengujinya dengan bagian data yang lain.

d.      Didasarkan dari akumulasi data yang telah dihipotesakan, peneliti mengembangkan suatu teori baru.

Analisis Data Kuantitatif

Secara sederhana, pendekatan kualitatif mengandalkan penilaian subyektif terhadap suatu masalah, sedangkan pendekatan kuantitatif mendasarkan keputusan pada penilaian obyektif yang didasarkan pada model matematika yang dibuat. Jika Anda meramalkan cuaca mendasarkan pada pengalaman, maka pendekatan yang digunakan adalah kualitatif. Namun jika, ramalan didasarkan pada model matematika, maka pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif. Keputusan penerimaan karyawan berdasar nilai tes masuk adalah contoh lain pendekatan kuantitatif, sedang jika didasarkan pada hasil wawancara untuk mengetahui kepribadian dan motivasi maka pendekatan yang dilakukan adalah kualitatif.
Umumnya pendekatan kuantitatif dalam pengambilan keputusan yang menggunakan model-model matematika. Matematika sudah ditemukan oleh manusia ribuan tahun yang lalu dan telah banyak digunakan dalam banyak aplikasi. Salah satu aplikasi matematika adalah untuk pengambilan keputusan. Sebagai contoh sederhana, bagaimana mengatur 50 kursi dengan ukuran tertentu ke dalam sebuah ruangan dengan ukuran tertentu pula. Dengan ukuran kursi dan ruangan, maka akan ditemukan cara terbaik untuk mengatur kursi; apakah 5 baris kali 10 lajur, atau sebaliknya, semuanya tergantung ukuran ruangan yang ada.

Untuk kasus yang lebih kompleks tentu saja dibutuhkan model matematika yang lebih rumit. Telah banyak model analisis kuantitatif yang dikembangkan dalam pengambilan keputusan.

Ø  Proses Analisis Kuantitatif

Secara umum, semua metode kuantitatif akan mengkonversikan data mentah menjadi informasi yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan.

E.     Interprentasi Data Hasil Analisis

Penafsiran atau interpretasi tidak lain dari pencarian pengertian yang lebih luas tentang penemuan-penemuan. Penafsiran data tidak dapat dipisahkan dari analisis, sehingga sebenarnya penafsiran merupakan aspek tertentu dari analisis, dan bukan merupakan bagian dari analisis. Interpretasi data perlu dilakukan untuk memberikan arti mengenai hasil dari analisis data yang telah dilakukan sebelumnya. Menurut Moh.Nazir (dalam, Wahyulis 2010) ada beberapa pengertian penafsiran data adalah sebagai berikut.

a.          Penafsiran adalah penjelasan yang terperinci tentang arti yang sebenarnya dari materi yang dipaparkan. Data yang telah dalam bentuk tabel, perlu diberikan penjelasan tang terperinci dengan tujuan untuk 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.

b.         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.

Stringer (dalam, Wahyulis 2010) mengemukakan beberapa teknik menginterpretasikan hasil analisis data kualitatif adalah sebgai berikut.

a.       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.

b.      Hubungan temuan dengan pengalaman pribadi. Penelitian tindakan sangat erat kaitanya dengan pribadi peneliti. Temuan hasil analisis bisa dihubungkan dengan pengalaman-pengalaman pribadi peneliti yang cukup kaya.

c.       Minat nasihat dari teman yang kritis. Bila mengalami kesulitan dalam menginterpretasikan hasil analisis, mintalah pandangan kepada teman yang seprofesi dan memiliki pandangan yang kritis.

d.      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.

e.       Kembalikan pada teori. Cara lain utuk menginterpretasikan hasil dari analisis data adalah hubungkan atau tinjaulah dari teori yang relevan dengan permasalahan yang dihadapi.

BAB III

PENUTUP

A.    Kesimpulan

Analisis data merupakan  proses mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang didasarkan oleh 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 : data bermuatan kualitatif dan data bermuatan kuantitatif

Teknik analisis data ada dua, yaitu teknik analisis data kuantitatif dan teknik analisis data kualitatif yaitu teknik analisis data kuantitatif dengan menggunakan statistik, meliputi statistik deskriptif dan inferensial. Statistik inferensial meliputi statistik parametris dan non parametris. Teknik analisis data kualitatif dilakukan dari sebelum penelitian, selama penelitian, dan sesudah penelitian yang meliputi analisis sebelum di lapangan, teknik analisis selama di lapangan model Miles dan Huberman dan teknik analisis data menurut Spradley.

Secara garis besar, analisis data meliputi 4 langkah yaitu : Persiapan (scoring), tabulasi, mendesktripsikan datadan melakukan uji statistika. 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.

B.     Saran

Saya menyadari banyaknya kekurangan dalam penulisan makalah ini. Saya tetap berharap makalah ini dapat memberikan manfaat yang positif bagi pembaca.Saya juga menerima saran dan kritik yang bersifat membangun demi kesempurnaan makalah ini.

DAFTAR PUSTAKA

_______. 10 pengertian dan tujuan penelitian menurut para ahli. Diakses pada 21 Agustus di www.gurupendidikan.com

Kasmadi & Sunairah. 2013. Panduan modern penelitian kuantitatif. Bandung: Alfabeta.

Kurnia, Akhmad. 2010. Penelitian eksperimen. Diakses pada 24 Agustus 2015. http://skripsimahasiswa.blogspot.com/2010/10/penelitian-eksperimen.html

Setyosari, P. 2010. Metode penelitian pendidikan dan pengembangan. Jakarta: Kencana.

Sugiyono. 2013. Metode penelitian kuantitatif, kualitatif dan  R&D. bandung: Alfabeta