PERBEDAAN ANALISA KUALITATIF DAN KUANTITATIF TUGAS OLEH : TEP – A Firman Suranta Meliala M. Yudha Syahputra Riki Jaswandi Adrian Abi Mayu Gatra Pratama Muhammad Fauzan Erza Ahmad Fauzi Ramadhan Nasution M. Yudha Saputra Muhammad Sukron Tanjung Marwan Supriadisimbolon Indra Soripada Harahap Shah Kesuma Andri Benhard Solo Marbun Henri Rosyadi Maico Bertus Nainggolan Risthu Ihza Mahendra David Pande Ragina Siltor Veri Fernando Siagian Bobby Hendra Saputra Hieronimus Hutabarat Raihan Ramadhan Rinaldy J P Sitorus Felix Tito Anderson Vincent Rey Mando Siboro Calvin Josua Simanjuntak Alvonsius Malatua M Haloho Edwin Von Zeplin Sitorus 170308002 170308004 170308005 170308007 170308010 170308011 170308014 170308015 170308025 170308026 170308033 170308038 170308040 170308041 170308043 170308044 170308061 170308062 170308063 170308065 170308067 170308068 170308069 170308070 170308071 170308072 170308073 PROGRAM STUDI KETEKNIKAN PERTANIAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2019 A. Analisis Data Kuantitatif Pada penelitian ini, suatu data diproses secara linier, dimulai dari latar belakang masalah, merumuskan masalah, merumuskan hipotesis, penyusunan instrument penelitian, menentukan populasi dan subjek penelitian, melaksanakan pengumpulan data dan menganalisis data, dan diakhiri suatu penyimpulan/pelaporan hasil penelitian. Sehingga dalam penelitian ini, peneliti harus benar-benar memahami betuk statistika yang akan digunakan dalam analisis data. Data yang telah diperoleh itu pun nantinya akan digunakan peneliti untuk mendeskripsikan, menjelaskan, dan memahami hubungan antar variable-variabel yang diteliti. Ada 2 hal pokok yang harus dilakukan oleh peneliti saat melakukan pengolahan data kuantitatif. Pertama, memilih teknik statistik mana yang tepat dan sesuai dengan tujuan penelitian. Kedua, mempersiapkan dan memilih software bila pengolahan data dilakukan secara elektronis. Dan yang ketiga adalah melaksanakan langkah-langkah pengolahan, baik itu sesuai dengan pertimbangan poin pertama dan kedua. Memilih Teknik Analisis Analisis data dapat dilakukan dengan teknik deskriptif ataupun verifikatif, baik dengan analisis perbandingan (komparasi) maupun analisis hubungan (asosiatif). Seperti pada gambar di bawah ini: 1. Program Software Software statistic adalah sebuah program pengolah data untuk keperluan penelitian kuantitatif. Saat ini beragam software yang disajikan untuk digunakan dalam pengolahan data sesuai kebutuhan peneliti, yang bertujuan menyuguhkan alat bantu yang praktis dan efisien dalam segi waktu. Adapun program software statistic yang banyak digunakan saat ini berikut: program Statistic Package for the Social Sciences (SPSS), Linier Structural Relationship (LISREL), Statistical Analysis System (SAS), SEM, AMOS, dan Minitab. 2. Tahapan pengolahan data Peneliti mempersiapkan data untuk analisis penelitian kuantitatif yaitu dengan memastikan data sudah dalam bentuk angka. Selanjutnya mengerjakan kegiatan sesuai tahapan, yaitu sebagai berikut: a) Verifikasi Data Proses verifikasi data pada pokoknya untuk meyakinkan peneliti terhadap mutu data yang akan diolah. Secanggih apapun teknik statistik yang digunakan bila datanya tidak bermutu, maka hasil olahannya pun tidak akan bermutu (tidak menghasilkan hasil yang baik). Demikian langkah-langkah verifikasi data mencakup berikut: (1) mengevaluasi kinerja tenaga lapangan, (2) memeriksa kelengkapan dan kejelasan data yang terkumpul, (3) melihat kesatuan ukuran (peneliti harus memeriksa apakah angket sudah terisi dengan ukuran data yang sama). b) Klasifikasi dan Pengkodean Bagian ini merupakan kegiatan pengelompokan data berdasarkan variabel. Pengkodean adalah pemberian nomer atau symbol lain, pada jawaban agar tanggapan dapat dikelompokkan ke dalam jumlah klasifikasi yang terbatas. Sementara klasifikasi adalah pembagian sekumpulan data dari variabel tertentu, misalnya: jenis kelamin, maka pembagiannya adalah pria dan wanita. c) Entri Data Entri data adalah proses memasukkan data ke computer. Saat memasukkan data bisa terjadi kehilangan data. Untuk memilih teknik penanganan data yang hilang, peneliti harus menentukan apa yang menyebabkan data itu hilang. d) Analisis Statistik i. Analisis Satu Variabel (Monovariat) Analisis data disesuaikan dengan tujuan penelitian, apakah bersifat untuk (a) menjelaskan atau menggambarkan data dalam variable tunggal (mono- variabel) dengan menggunakan statistik deskriptif. Dan (b) membandingkan atau mengetahui hubungan antarvariabel satu dengan yang lain, dengan menggunakan statistik inferensial: A. Analisis deskriptif Statistik deskriptif dapat membantu menggambarkan hasil pengumpulan data, dengan cara berikut: - Central Tendency Cara ini mencakup mean, median, dan modus. - Variability (perubahan/factor yang tidak tetap) Yaitu meliputi variansi, standar deviasi, dan range (jarak). - Relative Standing (kedudukan yang relatif) Menggunakan z score (nilai z). z score adalah skor standar berupa jarak skor seseorang dari mean kelompoknya dalam satuan Standar Deviasi. B. Analisis inferensial Analisis inferensial pada dasarnya menggunakan statistik inferensial, yaitu analisis data yang digunakan untuk menentukan sejauh mana kesesuaian antara hasil yang diperoleh dari sampel, dengan hasil dari populasi, sehingga dapat digeneralisasikan. Statistic inferensial menstandarkan diri pada peluang (probability) dan sampel yang dipilih secara acak (random). Seperti yang telah kita ketahui bahwa statistic inferensial dapat dibedakan menjadi 2 yaitu statistik parametrik dan nonparametrik. Statisti parametrik digunakan untuk menganalisis data skala interval dan rasio dari populasi yang berdistribusi normal. Sedangkan statistik nonparametrik digunakan untuk menganalisis data skala nominal dan ordinal dari populasi yang bebas distribusi. Banyak yang beranggapan bahwa statistik parametrik jauh lebih baik dari statistik nonparametrik. Karena statistik parametrik mengolah data angka pasti (numerik) dan data dalam keadaan berdistribusi normal. Sedangkan statistik nonparametrik memiliki keunggulan antara lain: (i) dapat digunakan untuk ukuran sampel yang kecil (misal N=6), (ii) cocok untuk menganalisis data pengamatan yang berasal dari populasi yang berbeda, (iii) dapat dipakai untuk menganalisis data dalam skala ordinal (rank), (iv) dapat menganalisis data dalam bentuk klasifikasi yang sederhana (nominal), dan (v) lebih mudah dikerjakan. ii. Analisis Dua Variabel (Bivariat Analysis) Analisis dua variable merupakan turunan dari analisis inferensial untuk mengetahui keterkaitan antara dua variable. Analisis bivariate terbagi atas empat jenis, yaitu: - Antara data Kategorik-Kategorik, dapat diuji dengan uji beda proporsi - Antara data Kategorik-Numerik, dapat diuji dengan uji beda rata-rata - Antara data Numerik-Kategorik, dapat diuji dengan uji beda rata-rata C. Analisis Banyak Variabel (Multivariat Analysis) Analisis banyak variabel adalah analisis dimana masalah yang diteliti bersifat multidimensional yang melibatkan tiga atau lebih variabel. Menurut Cooper (2003:611) menyatakan bahwa analisis ini terbagi menjadi 2 kategori sebagai berikut: a) Dependence Technique Satu variabel menunjuk sebagai variabel dependen dan sisanya menunjuk sebagai variabel dependen dan sisanya menunjuk sebagai variabel independen. Antara lain: regresi berganda, MANOVA, analisis diskriminan, dan persamaan structural/SEM (Structural Equetion Model). b) Interdependence Technique Tidak ada yang ditunjuk sebagai variabel dependen dan independen, semua variabel menunjukkan kesamaan dalam pencarian hubungan dasar. Jika variabel-variabel saling berhubungan tanpa menganggap yang satu sebagai variabel dependen dan yang lainnya independen, maka dianggap terjadinya saling ketergantungan antar variabel. Antara lain: factor analysis, cluster analysis, multidimensional scaling dan conjoint analysis. Dari penjabaran di atas, ada hal yang sangat penting untuk kita cermati, bahwa dalam suatu penelitian kuantitatif adalah pembahasan yang merupakan puncak dari keseluruhan proses kegiatan penelitian. Hasil penelitian secara menyeluruh sangat ditentukan oleh isi pembahasan. Olahan data melalui berbagai rumus statistik akan menjadi jelas dan bermakna sekaligus bermanfaat bagi kehidupan terkhusus pendidikan, bilamana diikuti dengan proses pembahasan yang netral, kritis, dan tidak berpihak (bersifat objektif). Dan analisis statistik yang sering digunakan sebagai berikut: 1) Korelasi: analisis yang digunakan untuk melihat kuat lemahnya hubungan antara variabel bebas dan terikat. 2) Regresi: analisis yang digunakan untuk memprediksi seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. 3) Uji T: analisis yang digunakan untuk membandingkan nilai rata-rata satu populasi atau lebih dengan menggunakan sampel kecil. 4) Time Series: analisis yang digunakan untuk membuat data yang dapat digunakan untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang. 5) Chi-Square: analisis yang digunakan untuk melihat ketergantungan antara variabel bebas dan terikat dengan skala nominal atau ordinal. 6) Multivariate: analisis yang digunakan untuk melihat kuat lemahnya hubungan antara lebih dari dua variabel. B. Analisis Data Kualitatif Analisis data penelitian kualitatif adalah upaya yang dilakukan dengan jalan bekerja dengan data, mengorganisasikan data, memilah-milahnya menjadi satuan yang dapat dikelola, mensintesiskannya, mencari dan menemukan pola, menemukan apa yang penting dan apa yang dipelajari, dan memutuskan apa yang dapat diceritakan kepada orang lain. Dengan demikian bahwa dalam suatu penelitian kualitatif ini, prosesnya dari awal hingga akhir itu yang dianalisis. Ini yang menjadi perbedaan antara penelitian kualitatif dengan kuantitatif, bahwa pada penelitian kuantitatif proses analisis data tersebut dilakukan setelah data penelitian itu terkumpul di akhir penelitian, lain halnya dengan penelitian kualitatif bahwa terkumpulnya data dari awal hingga akhir penelitian dan tidak memiliki batasan waktu penelitian. Sehingga analisis data penelitian menurut Seiddel (dalam Moleong, 2014: 248) bahwa prosesnya berjalan sebagai berikut: 1) Mencatat yang menghasilkan catatan lapangan, dengan hal itu diberi kode agar sumber datanya tetap dapat ditelusuri 2) Mengumpulkan, memilah-milah, mengklasifikasikan, mensintesiskan, membuat ikhtisar, dan membuat indeksnya 3) Berpikir, dengan jalan membuat agar kategori data itu mempunyai makna, mencari dan menemukan pola dan hubungan-hubungan, dan membuat temuantemuan umum. Selanjutnya menurut Janice Mc Drury (Collaborative Group Analysis of Data:1999) menjelaskan terkait tahapan analisis data kualitatif adalah sebagai berikut: 1) Membaca/mempelajari data, menandai kata-kata kunci dan gagasan yang ada dalam data 2) Mempelajari kata-kata kunci itu, berupaya menemukan tema-tema yang berasal dari data 3) Menuliskan model yang ditemukan 4) Koding yang telah dilakukan Adapun jika ditinjau modus dari analisis data tersebut, maka ada 3 pendekatan modus analisis data itu sendiri, yaitu: hermeneutic, semiotic, naratif dan metafor. Disini akan dijelaskan apa yang dimaksud dari ketiga modus tersebut sebagai berikut: a. Hermeneutik Pada dasarnya hermeneutik adalah landasan filosofi dan merupakan juga modus analisis data. Sebagai filosofi pada pemahaman manusia, hal itu menyediakan landasan filosofis untuk interpretativisme. Sebagai modus analisis hal itu berkaitan dengan pengertian data tekstual. Hermeneutik ini terutama berkaitan dengan pemaknaan suatu analog teks. Oleh karena itu, objek itu harus dalam bentuk teks atau analog teks, yang mana biasanya bersifat kabur, remang-remang, dan terkadang saling bertentangan antara yang satu dengan lainnya. Hal ini sesuai dengan interpretasi itu sendiri yang memiliki tujuan agar yang tidak jelas menjadi jelas dalam suatu pemahaman. b. Semiotik Semiotik disini berkaitan dengan makna dari tanda dan simbol dalam bahasa. Gagasan penting adalah kata-kata atau tanda dapat ditugaskan terutama kepada kategori konseptual, dan ketegori ini mempresentasikan aspek-aspek penting dari suatu teori yang akan diuji. Salah satu bentuk dari semiotik adalah analisis konten. Analisis konten itu sendiri adalah teknik penelitian yang digunakan untuk referensi yang replikabel dan valid dari data pada konteksnya. Adapun bentuk semiotik lainnya adalah analisis pembicaraan dan analisis wacana. c. Naratif dan metafor Naratif atau narasi yang dapat didefinisikan sebagai dongeng, ceritera, tayangan fakta, yang diceritakan pada orang pertama. Sedangkan metafora adalah aplikasi nama atau deskripsi frasa atau istilah pada suatu objek atau tindakan yang tidak diaplikasikan secara sebenarnya. Narasi dan metafora itu sendiri sejak lama telah menjadi istilah kunci dalam diskusi bahasa dan analisisnya. Dalam pemaparan di atas, telah dijelaskan baik itu dalam penelitian kuantitatif maupun kualitatif. Secara umum menurut analisis data adalah proses mengatur urutan data, mengorganisasikannya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar. Dengan demikian bahwa dalam analisis data memiliki langkahlangkah sebagai berikut: menemukan tema, merumuskan hipotesis kerja, dan menganalisis berdasarkan hipotesis kerja. C. Perbedaan Analisa Kualitatif dan Kuantitatif Analisa kualitatif banyak memakan waktu, reliabilitasnya dipertanyakan, prosedurnya tidak baku, desainnya tidak terstruktur dan tidak dapat dipakai untuk penelitian yang berskala besar dan pada akhirnya hasil penelitian dapat terkontaminasi dengan subyektifitas peneliti. Analisa kuantitatif memunculkan kesulitan dalam mengontrol variablevariabel lain yang dapat berpengaruh terhadap proses penelitian, baik secara langsung ataupun tidak langsung. Untuk menciptakan validitas yang tinggi diperlukan kecermatan dalam proses penentuan sampel, pengambilan data dan penentuan alat analisanya.
