ANALISIS DATA DESKRIPTIF I. PENGGUNAAN STATISTIK UNTUK ANALISIS DATA RISET Statsitik mempunyai banyak pengertian, diantaranya adalah sebagai sekumpulan metode yang dapat digunakan untuk menarik kesimpulan yang masuk akal dari suatu data. Tujuan penelitian adalah menjawab masalah atau pertanyaan penelitian melalui proses analisis data. Statistic oleh penliti digunakan sebagai metode untuk menganalisis data yang dapat berupa : deskripsi dan estimasi data untuk menarik kesimpulan hasil penelitian. Jika data yang diteliti berupa sample, statistic dapat digunakan untuk menarik kesimpulan berupa : (1) deskripsi statistic sample (statistic deskriptif), atau (2) estimasi statistic sample terhadap parameter populasinya (statistic infrensial) dengan menggunakan teknik probabilitas. Statistic infrensial selanjutnya dapat dikategorikan ke dalam statistic parametik dan statistic non- parametik. Penggunaan statistic parametik jika data penelitian diukur dengan skala interval dan skala rasio dan asumsi bahwa distribusi data populasi yang digunakan untuk memilih sample penelitian adalah normal. Sedang, statistic nonparametik digunakan jika data penelitian diukur dengan skala nominal dan skala ordinal, sehingga tidak memerlukan asumsi data populasi yang distribusinya normal. II. TAHAP PERSIAPAN SEBELUM MENGANALISIS DATA RISET Analisis data dilakukan setelah peneliti mengumpulkan semua data yang diperlukan dalam penelitian. Peneliti biasanya melakukan beberapa tahap persiapan data untuk memudahkan proses analisis data dan interpretasi hasilnya, yaitu : pengeditan, pemberian kode dan pemrosesan data. a) Pengeditan (Editing) Pengeditan merupakan proses pengecekan dan penyesuaian yang diperlukan terhadap data penelitian untuk memudahkan proses pemberian kode dan pemrosesan data dengan teknik statistic. Data penelitian yang dikumpulkan oleh peneliti melalui metode survey atau metode observasi perlu diedit dari kemungkinan kekeliruan dalam proses pencatatan yang dilakukan oleh pengumpul data, pengisian kuesioner yang tidak lengkap atau tidak konsisten. Tujuan pengeditan data adalah untuk menjamin kelengkapan, konsistensi dan kesiapan dan penelitian dalam proses analisis. Proses pengeditan dapat dilakukan di lapangan (field editing) oleh peniliti, pengumpul data atau staf yang bertindak sebagai supervisor sesaat setelah melakukan pengecekan terhadap isian kuisioner. Pengeditan dapat juga dilakukan di tempat peneliti (InHouse editing) setelah beberapa atau semua data terkumpul, karena field editing sulit dilakukan jika peneliti menggunakan teknik pengiriman kuisioner melalui pos. prosedur pengeditan akan memudahkan proses pemberian kode dan data entry. b) Pemberian Kode (Coding) Pemberian kode merupakan proses identifikasi dan klasifikasi data penelitian ke dalam skor numeric atau karakter symbol. Proses ini diperlukan terutama untuk data penelitian yang dapat diklasifikasi, missal : jawaban dari tipe pertanyaan tertutup (closed-ended question) yang tidak memberikan alternative kepada responden selain pilihan jawaban yang tersedia. Pemberian kode pada jawaban dari tipe pertanyaan terbuka (open-ended question) relative lebih sulit karena memrlukan judgement dari pemberi kode dalam mengintepretasikan jawaban responden. Tujuan pemberian kode pada tipe pertanyaan terbuka adalah untuk mengurangi variasi jawaban responden menjadi beberapa kategori umum sehingga dapat diberi skor numeric atau symbol. Teknis pemberian kode dapat dilakukan sebelum atau setelah pengisian kuisioner. Proses pemberian kode akan memudahkan dan mengingkatkan efisiensi proses data entry ke dalam computer. c) Pemrosesan Data (Data Processing) Banyak peneliti saat ini yang melakukan analisis data dengan bantuan teknologi computer. Beberapa paket aplikasi statistic yang dapat digunakan untuk analisi data dengan computer, antara lain : SPSS, SAS, Stat-Easy dan Minitab. Diantara program aplikasi tersebut yang sering digunakan dlam penelitian bisnis adalah Statisical Package for the Social Sciences (SPSS) dan Statistical Analysis System (SAS). Proses analisis data dengan menggunakan computer, tentu saja, relative lebih cepat dan hasilnya lebih akurat. III. STATISTIK DESKRIPTIF Statistic deskriptif adalah statistic yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Penelitan yang dilakukan pada populasi (tanpa diambil sampelnya) jelas akan menggunakan statistic deskripsi dalam analisisnya. Tetapi bila penelitian dilakukan pada sample, maka analisisnya dapat menggunakan statistic deskriptif maupun infrensial. Statistic deskriptif dapat digunkan bila peneliti hanya ingin mendeskripsikan data sample, dan tidak ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi dimana samapel diambil. Tetapi bila peneliti ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi, maka teknik analisis yang digunakan adalah statistic infrensial. Statistic deskriptif dalam penelitian pada dasarnya merupakan proses transformasi data penelitian dalam bentuk tabulasi sehingga mudah dipahami dan diinterpresikan. Tabulasi menyajikan ringkasan, pengaturanatau penyusunan data dalam bentuk tebel numeric dan grafik. Statistic deskriptif umumnya digunakan oleh peneliti untuk memberikan informasi mengenai karakteristik variable penelitian yang utama dan data demografi responden (jika ada). Ukuran yang digunakan dalam deskripsi antara lain berupa : Frekuensi, tendensi sentral (rata-rata, median, modus), disperse (deviasi standard an varian) dan koefisien dan korelasi antara variable penelitian. Ukuran yang digunakan dalam statistic deskriptif tergantung pada tipe skala pengukuran construct yang digunakan dalam penelitian Dalam statistic deskriptif juga dapat dilakukan mencari kuat hubungan antara variabel melalui analisis korelasi, melakukan prediksi dengan analisis regresi, dan membuat perbandingan dengan membandingkan rata – rata data sample atau populasi. Hanya perlu diketahui bahwa dalam analisis korelasi, regresi, atau membandingkan dua rata – rata atau lebih tidak perlu diuji signifikansinya. Jadi secara teknisi dapat diketahui bahwa, dalam statistic deskriptif tidak ada uji signifikansi, tidak ada taraf kesalahan, karena peneliti tidak bermaksud membuat generalisasi. TIPE SKALA PENGUKURAN TIPE ANALISIS DESKRIPTIF Skala Nominal Frekuensi (absolute dan proporsi) Mode Skala Ordinal Urutan Ranking Median Skala Interval Rata – rata Aritmatik Skala Rasio Angka Indeks Rata-rata Geomatrik Rata-rata Harmonik IV. CONTOH PENGGUNAANYA Setiap peneliti harus dapat menyajikan data yang telah diperoleh, baik yang diperoleh melalui observasi, wawancara, kuesioner (angket) maupun dokumentasi. Prinsip dasar penyeajian data adalah komunikatif dan lengkap, dalam arti data yang disajikan dapat menarik perhatian pihak lain untuk membacanya dan mudah memahami isinya. Penyajian data yang komunikatif dapat dilakukan dengan penyajian data dibuat bewarna dan bila data yang disajikan cukup banyak maka perlu bervariasi penyajiannya (tidak hanya dengan table saja). Penyajian data dengan pictogram, (yang dapat menggambarkan realitas yang sebenarnya) merupakan penyajian data yang paling komunikatif, tetapi sulit membuatnya dan maha. Tetapi setelah ada peralatan computer, pembuatan pictogram dan berbagai model penyajian data menjadi sangat mudah menjadi masalah lagi. Berikut adalah salah satu contoh analisis data menggunakan data deskriptif dengan menggunakan table : Penyajian data hasil penelitian dengan menggunakan table merupakan penyajian yang banyak digunakan, karena lebih efisien dan cukup komunikatif. Terdapat dua macam table, yaitu table biasa dan table d istribusi frekuensi. a) Contoh Tabel Data Nominal Telah dilakukan pengumpulan data untuk mengetahui komposisi pendidikan pegawai di PT. XYZ. Berdasarkan studi dokumentasi diperoleh keadaan sebagai berikut : o Dibagian Keuangan : jumlah pegawai yang lulus S1 = 25 Orang, Sarjana Muda = 90 Orang, SMU = 45 Orang, SMK = 156 Orang, SMP = 12 Orang dan SD = 3 Orang o Dibagian Umum : jumlah pegawai yang lulus S1 = 5 Orang, Sarjana Muda = 6 Orang, SMU = 6 Orang, SMK = 8 Orang, SMP = 4 Orang, dan SD = 1 Orang. o Dibagian Penjualan : Jumlah Pegawai yang lulus S1 = 7 Orang, SMK = 65 Orang, SMP = 37 Orang, dan SD = 5 Orang. o Dibagian Litbang : Jumlah pegawai yang lulus S3 = 1 Orang, S2 = 8 Orang, S1 = 35 Orang. Berdasarkan data mentah tersebut, maka dapat disusun ke dalam table : Judul adlah KOMPOSISI PENDIDIKAN PEGAWAI DI PT. XYZ. Pada table tersebut isi kolomnya adlaah : No, bagian, tingkat pendidikan dan jumlah. KOMPOSISI PENDIDIKAN PEGAWAI DI PT. LODYA No Bagian 1 Tingkat Pendidikan S2 SM Keuangan 25 90 45 156 12 3 331 2 Umum 5 6 6 8 4 1 30 3 Penjualan 7 65 37 5 114 4 Litabang 1 8 35 1 8 72 SMU SMK SMP SD Jmlh S1 Jumlah S3 44 96 51 229 53 9 519 Sumber data : Bagian Personalia b) Contoh Tabel Data Ordinal Contoh table yang berisi data ordinal, data tersebut disusun berdasarkan hasil penelitian terhadap kinerja aparatur pemerintahan di salah satu Propinsi di Pulau Jawa. Data ordinal ditujukkan pada data yang berbentuk pangkat / rangking. Misalnya rangking kinerja yang paling baik yaitu No. 1 berupa kinerja kondisi fisik tempat kerja. (Kinerja yang berbentuk persentase, misalnya 61,9 % adalah data rasio). RANGKING KUALITAS KINERJA APARATUR NO ASPEK KERJA KUALITAS RANGKING KINERJA (%) KINERJA 1 Kondis Fisik tempat 61,90 1 2 Alat – alat Kerja 61,02 2 3 Ortal 58,72 3 4 Kemampuan kerja 58,70 4 5 Peranan Korpri 58,42 5 6 Kepemimpinan 58,05 6 7 Performen Kerja 57,02 7 8 Manajemen Kepegawaian 54,61 8 9 Produktivitas kerja 54,51 9 10 Motivasi Kerja 54,02 10 11 Diklat yang diperoleh 53,16 11 12 Kebutuhan Individu 53,09 12 Rata – rata Kualitas Kinerja 56,935 c) Contoh Tabel Data Interval Contoh table yang berisi data interval, data tersebut merupakan sebagian kecil hasil penelitian terhadap kepuasan kerja pegawai di salah satu propinsi di Jawa. Instrument yang digunakan disusun dengan Skala Linkert dengan interval 1 s/d 4, dimana skor 1 berarti sangat tidak puas, 2 tidak puas, 3 puas, 4 sangat puas. Skala Linkert tersebut akan menghasilkan data interval. Berdasarkan 1055 responden, setelah dianalisis hasilnya ditujukan dalam table tersebut. Komponen kepuasan meliputi : kepuasan dalam gaji, insentif, transportasi, perumahan, dan hubungan social (antara sesame pegawai dan pimpinan). Berdasarkan table tersebut, Tingkat Kepuasan yang paling tinggi adalah kepuasan dalam pelayanan transportasi, yaitu sebesar 68,60. skor Tinggi = 70 %. TINGKAT KEPUASAN KERJA PEGAWAI NO. ASPEK KEPUASAN KERJA TINGKAT KEPUASAN 1 Gaji 37,58 2 Insentif 57,18 3 Transportasi 68,60 4 Perumahan 48,12 5 Hubungan Kerja 54,00
