BAB I

BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Data adalah kumpulan informasi atau keterangan – keterangan dari suatu
hal yang diperoleh melalui pengamatan atau pencarian ke sumber – sumber
tertentu. Data yang diperoleh dapat menjadi suatu anggapan atau fakta karena
memang belum diolah lebih lanjut. Setelah diolah melalui penelitian atau
percobaan maka suatu data dapat menjadi bentuk yang lebih kompleks seperti
suatu database, informasi atau bahkan solusi untuk masalah tertentu.
Menurut Usman (2011:2016) Data berbentuk jamak, sedang datum
berbentuk tunggal. Jadi data sama dengan datum-datum. Data ialah suatu
bahan mentah yang jika diolah dengan baik melalui berbagai analisis dapat
melahirkan berbagai informasi. Dengan informasi tersebut, kita dapat
mengambil suatu keputusan. Dalam statistic dikenal istilah-istilah jenis data,
tingkatan, sumber data, penyajian data, analisis data. Data dianalisis sesuai
dengan jenis dan tingkatannya, karena itu masing-masing tingkatan data
mempunyai analisis sendiri khususnya dalam analisis korelasi.
Data yang baik tentu saja yang mutakhir, cocok (relevant) dengan masalah
penelitian dari sumber yang dapat dipertanggungjawabkan, lengkap, akurat,
objektif, dan konsisten. Pengumpulan data sedapat mungkin diperoleh dari
tangan pertama. Data yang baik sangat diperlukan dalam penelitian, sebab
bagaimanapun canggihnya suatu analisis data jika tidak ditunjang oleh data
yang baik, maka hasilnya kurabf dapat dipertanggungjawabkan.
Kegiatan pengumpulan data di lapangan, akan menghasilkan angka-angka
yang disebut data kasar. Penyebutan dengan istilah data kasar menunjukkan
bahwa data itu belum diolah dengan teknik statistik tertentu. Jadi, data-data
itu masih berwujud sebagaimana data itu diperoleh yang biasanya berupa
skor. Skor-skor tersebut dapat pula disebut dengan istilah skor kasar, yang
artinya sama dengan data kasar. Biasanya relatif banyak dan tidak beraturan.
Dalam pembuatan laporan penelitian, data tersebut yang harus dilaporkan.
1
Agar dapat memberikan gambaran yang bermakna, data-data itu haruslah
disajikan kedalam tampilan yang sistematis.
Ada sejumlah cara yang dapat dipilih untuk menampilkan data hasil
pengukuran dalam kerja penelitian. Penyajian data mana yang sebaiknya
dipilih tergantung jenis data, selera peneliti, dan tujuan penampilan data itu
sendiri.
Berdasarkan latar belakang di atas, maka perlu di bahas lebih lanjut
mengenai data dan penyajian data secara lebih lengkap dalam makalah ini
dengan judul “Data dan Penyajian Data”
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian latar belakang di atas, maka dapat diketahui rumusan
masalah untuk makalah ini adalah:
1. Apa pengertian Data?
2. Bagaimana syarat-syarat data yang baik?
3. Apa saja kegunaan data?
4. Bagaimana pengumpulan data?
5. Bagaimana klasifikasi data?
6. Bagaimana pengukuran skala data?
7. Bagaimana bentuk penyajian data?
C. Tujuan Penulisan
Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah di atas, maka dapat
diketahui bahwa tujuan penulisan makalah ini adlaah untuk mendeskripsikan:
1. Pengertian Data
2. Syarat-syarat data yang baik
3. Kegunaan data
4. Pengumpulan data
5. Klasifikasi data
6. Pengukuran skala data
7. Penyajian data
2
BAB II
PEMBAHASAN
A. Pengertian Data
Menurut Usman (2011:2016) Data berbentuk jamak, sedang datum
berbentuk tunggal. Jadi data sama dengan datum-datum. Data ialah suatu
bahan mentah yang jika diolah dengan baik melalui berbagai analisis dapat
melahirkan berbagai informasi. Dengan informasi tersebut, kita dapat
mengambil suatu keputusan. Dalam statistic dikenal istilah-istilah jenis data,
tingkatan, sumber data, penyajian data, analisis data. Data dianalisis sesuai
dengan jenis dan tingkatannya, karena itu masing-masing tingkatan data
mempunyai analisis sendiri khususnya dalam analisis korelasi.
Hasan (2004:9)
menjelaskan Data adalah sejumlah informasi yang
dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan atau masalah, baik yang
berupa angka-angka maupun berbentuk kategori, seperti baik, buruk, tinggi
dan rendah. Data dapat juga dikatakan sebagai hasil pencacahan penelitian
baik yang berupa fakta maupun angka-angka. Data juga merupakan
keterangan dari suatu masalah untuk memecahkannya.
Sedangkan menurut Sukestiyarno (2014:6) data atau lebih lengkapnya
data statistik adalah suatu keterangan yang berbentuk kualitatif ( rusak, bagus,
kurang, sedang) atau berbentuk kuantitas ( bilangan) yang merupakan hasil
observasi (pengamatan, angket, wawancara), pembilangan ( penghitungan)
atau pengukuran dari suatu variabel. Data yang dihasilkan dari pengukuran
diasumsikan sebagai data kontinu, dan dara hasil observasi dan pembilangan
diasumsikan sebagai data diskrit.
B. Syarat-syarat Data yang Baik
Syarat- syarat data yang baik, yang dapat dianalisis untuk mendapatkan
kesimpulan yang valid adalah sebagai berikut:
1. Data harus objektif, yaitu data harus apa adanya dan tidak ada rekayasa.
2. Data harus representative, yaitu data harus dapat mewakili dari
keseluruhan obyek pengamatan.
3
3. Data harus reliable, yaitu data yang memiliki kesalahan buku relative
kecil, sehingga jika membuat suatu perkiraan selisih antara perkiraan
dengan sebenarnya snagat kecil.
4. Data harus relevan, yaitu data harus sesuai dengan penelitian yang
dikehendaki
5. Data harus uptodate, yaitu data yang digunakan harus data terbaru atau
terkini
C. Kegunaan Data
Menurut Hasan, Iqbal (2004: 15) data sebenarnya memiliki sangat
banyak manfaat, selain untuk melakukan analisis statistik agar mendapatkan
sebuah informasi yang berguna terutama untuk memperbaiki kinerja,
mengambil kebijakan dan lain sebagainya, data juga banyak difungsikan untuk
peramalan/forecast untuk periode selanjutnya.
1. Sebagai komponen utama atau penting dalam system informasi, karena
merupakan dasar dalam menyediakan informasi
2. Menentukan kualitas informasi yaitu cepat, akurat dan relevan, sehingga
informasi yang disajikan tidak basi. Informasi dapat dikatakan bernilai
bila
manfaatnya
lebih
efektif
dibandingkan
dengan
biaya
mendapatkannya.
3. Mengatasi kerangkapan data (redundancy data)
4. Menghindari terjadinya enkosistensi data
5. Mengatasi kesulitan dalam mengakses data
6. Menyusun format yang standar dari sebuah data
7. Penggunaan oleh banyak pemakai (multiple user). Sebuah database bisa
dimanfaat sekaligus secara bersama oleh banyak pengguna (multiuser)
8. Melakukan perlindungan dan pengamanan data. Setiap data hanya bisa
diakses ata dimanipulasi oleh pihak yang diberi otoritas dengan
memberikan login dan password terhadap masing-masing data.
9. Agar pemakai mampu menyusun suatu pandangan (view) abstraksi dari
data. Hal ini bertujuan menyederhanakan interaksi antara pengguna
4
dengan sistemnya dan database dapat mempresentasikaan pandangan
yang berbeda kepada para pengguna, programmer dan administratornya.
D. Pengumpulan Data
Usman (2011:20) menjelaskan bahwa data dapat dikumpulkan
langsung oleh peneliti melalui pihak yang disebut sumber primer. Data-data
yang dikumpulkan oleh peneliti melalui pihak kedua atau tangan kedua
disebut sumber sekunder, yaitu data yang diperoleh melalui wawancara
kepada pihak lain tentang objek dan subjek yang diteliti, dan mempelajari
dokumentasi-dokumentasi tentang objek dan subjek yang diteliti. Dari kedua
macam-macam sumber data tersebut, tentu saja sumber data primer lebih
dapat dipertanggungjawabkan daripada data yang didapat melalui sumber
sekunder. Teknik pengumpulan data dapat dilakukan melalui:
1) Wawancara (interview)
Sugiyono (2014:137) wawancara digunakan sebagai teknik
pengumpulan data apabila peneliti ngin melakukan studi pendahuluan
untuk menemukan permasalahan yang harus di teliti, dan juga apabila
peneliti ngin mengetahui hal-hal dari responden yang lebih mendalam dan
jumlah respondennya sedikit atau kecil. Teknik pengumpulan data ni
berdasarkan diri pada laporan tentang diri sendiri atau self-report atau
setidak-tidaknya pada pengetahuan dan keyakinan pribadi.
2) Pengamatan (Observation)
Observasi adalah suatu pengamatan yang meliputi kegiatan
pemuatan perhatian terhadap suatu objek dengan menggunakan seluruh
alat indera (Arikunto, 2010:199). Peneliti melihat dan mengamati
langsung sekaligus mencetak objek di lapangan guna memperoleh data
atau keterangan-keterangan yang akurat, objektif dapat dipercaya
(Sugiyono, 2012:233) dalam penelitian ini, kegiatan observasi yang
penulis lakukan meliputi pengamatan proses belajar mengajar peserta
didik. Kemudian metode observasi juga dilakukan saat penerapan metode
TPS, dalam kegiatan ini guru mata pelajaran sebagai pengamat dan yang
5
akan memberikan penilaian terhadap pelaksanaan metode TPS yang
peneliti terapkan pada siswa pada mata pelajaran Sejarah
3) Angket (Questionnary)
Untuk mendapatkan data primer dalam penelitian ini dilakukan
dengan cara penyebaran angket (kuesioner), dengan menyiapkan
pertanyaan yang merupakan penyebaran data yang terdiri dari enam
variabel, lima variabel bebas dan satu variabel terikat yang diisi langsung
oleh responden
4) Dan Studi dokumentasi (Documentation)
Dokumen artinya barang-barang tertulis. Dokumen merupakan
mencari data mengenai hal-hal atau variabel yang berupa catatan,
transkip, buku-buku, surat kabar, majalah, dokumen, notulen rapat,
agenda, catatan haria, foto dan sebagaiannya (Arikunto, 2010: 231).
Penelitian ini, penulis melakukan studi dokumen, yakni mencari
dan mempelajari dokumen-dokumen yang ada hubungannya dengan
masalah yang diteliti. Dokumen tersebut diperoleh dari perpustakaan
berupa buku-buku yang saling berkaitan dengan pemenuhan kebutuhan,
laporan, internet dalam bentuk artikel, hasil penelitian dan lainnya serta
hasil penelitian lain yang relevan dengan data dengan studi dokumentasi.
E. Klasifikasi data
Menurut Karyadinata (2012:19) data perlu dikelompokkan terlebih
dahulu sebelum digunakan dalam proses analisis. Pengelompokan data
disesuaikan dengan karakteristik yang menyertainya
1. Pengelompokan data Menurut sumber pengambilannya
Berdasarkan sumber pengambilannya data dibedakan atas dua yaitu
data primer dan data sekunder
a. Data primer
Data primer adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan
langsung di lapangan oleh orang yang melakukan penelitian atau yang
bersangkutan yang memerlukannya. Data primer ini disebut juga data
asli atau data baru
6
Contoh :
Data kuesioner( data yang diperoleh melalui kuesioner), data survei,
data observasi, dan sebagainya.
b. Data sekunder
Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan
oleh orang yang melakukan penelitian dari sumber-sumber yang
telah ada. Data ini biasanya diperoleh dari perpustakaan atau dari
laporan-laporan penelitian terdahulu.
Contoh:
Data yang sudah tersedia di tempat-tempat tertentu, seperti
perpustakaan BPS, kantor-kantor dan sebagainya.
2. Pengelompokan Data Menurut Waktu Pengumpulannya.
Berdasarkan waktu pengumpulannya data dibedakan atas dua yaitu
data berkala dan data kerat Lintang.
a. Data berkala (time series)
Data berkala adalah data yang terkumpul dari waktu ke waktu
untuk memberikan gambaran perkembangan suatu kegiatan atau
keadaan.
Contoh :
Data perkembangan harga 9 macam bahan pokok selama 10
bulan terakhir yang dikumpulkan setiap bulan
b. Data kerat Lintang
Data kerat lintang adalah data yang terkumpul pada suatu waktu
tertentu untuk memberikan gambaran perkembangan suatu kegiatan
atau keadaan pada waktu itu.
Contoh :
Data sensus penduduk 1990.
3. Pengelompokan data menurut sifatnya
Berdasarkan sifatnya data dibedakan atas dua yaitu data kualitatif
dan data kuantitatif.
a. Data kualitatif
7
Data kualitatif adalah data yang tidak berbentuk bilangan
Contoh :
Jenis kelamin, agama, atau warna
b. Data kuantitatif
Data kuantitatif adalah data yang berbentuk bilangan.
Contoh:
Tinggi, panjang, atau umur
4. Pengelompokan data menurut tingkat pengukurannya.
Berdasarkan tingkat pengukurannya (skalanya), data dibedakan
atas 4 yaitu data nominal, data ordinal, data interval dan data rasio
a. Data nominal
Data nominal adalah data yang berasal dari pengelompokan
peristiwa berdasarkan kategori tertentu yang perbedaannya hanyalah
menunjukkan perbedaan kualitatif.
Data ini tidak menggambarkan kedudukan objek atau kategori
tersebut terhadap objek atau kategori lainnya tetapi hanya sekedar
label atau kode saja. Data ini hanya mengelompokkan objek atau
kategori ke dalam dalam dalam kelompok tertentu. data ini
mempunyai dua ciri, yaitu:

kategori data bersifat saling lepas ( Sabtu objek hanya
masuk pada satu kelompok saja)

kategori data tidak disusun secara logis
Contoh: jenis kelamin manusia
1 Untuk pria
0 untuk wanita
b. Data ordinal
Data ordinal adalah adalah data yang berasal dari objek atau
kategori yang disusun menurut besarnya, dari tingkat rendah ke
tingkat tertinggi atau sebaliknya, dengan jarak atau Lintang yang tidak
harus sama. Data ini memiliki ciri seperti pada data nominal ditambah
8
satu ciri lagi, yaitu kategori data dapat disusun berdasarkan urutan
logis dan sesuai dengan besarnya karakteristik yang dimiliki.
Contoh:
Mengubah nilai ujian ke nilai prestasi, yaitu
Nilai dari 80 - 100 adalah A
Nilai dari 65 - 79 adalah B
Nilai dari 55 - 64 adalah C
Nilai dari 45 - 54 adalah D, dan
Nilai dari 0 - 44 adalah E
c. Data interval
Data interval adalah data yang berasal dari objek atau kategori
yang diurutkan atau kategori yang diurutkan berdasarkan suatu atribut
tertentu, di mana jarak antara tiap objek atau kategori adalah sama.
Pada data ini tidak terdapat angka nol mutlak. Data ini memberikan
informasi tentang interval atau setiap objek / kategori sama. Besarnya
interval dapat ditambah atau dikurangi. Data ini memiliki ciri sama
dengan ciri pada data ordinal ditambah satu ciri lagi, yaitu urutan
kategori Data mempunyai jarak yang sama.
Contoh:
A B C D E
1
2
3
4
5
Interval A sampai C adalah 3 - 1 = 2. Interval C sampai d
adalah 4 - 3 = 1. Kedua interval ini dapat dijumlahkan menjadi 2 + 1 =
3 atau interval antara a sampai d adalah 4 - 1 = 3 pada data ini yang
dijumlahkan bukanlah kuantitas atau besaran, melainkan interval dan
tidak terdapat titik nol absolut.
d. Data rasio
Data rasio adalah data yang menghimpun semua ciri dari data
nominal, data ordinal, dan data interval dan dilengkapi titik nol
Absolut dengan makna empiris. Angka pada data ini menunjukkan
ukuran yang sebenarnya dari objek/kategori yang diukur.
9
Contoh:
A dan B adalah dua data orang mahasiswa Universitas "X"
yang nilai mata kuliah metode penelitian nya masing-masing
60 dan 90. Ukuran rasio nya dapat dinyatakan bahwa nilai
adalah nilai 1,5 kali nilai A.
F. Penyajian Data
1. Diagram Matrik Baris dan Kolom
Penyajian data yang dituliskan dalam bentuk matriks baris dan
kolom. Contohnya dapat dijumpai pada data laporan yang ada di BPS,
dimana laporan pembukuannya umumnya disajikan dalam matriks baris
dan kolom, misalnya mengenai data penduduk, data cuaca, data panen
dan sebagainya. Disini data sajikan akurat tidak bersifat kira-kira.
Diagram matriks yang dipentingkan adalah keakuratannya.
Contoh data Tabel 2.1 menunjukkan data kontras penduduk pada pulau
Jawa di antara penduduk wilayah lain di Indonesia tahun 1990
Tabel 2.1 Penduduk dan Luasan Penduduk Indonesia Tahun 1990
Wilayah
Jumlah Penduduk
Luas Area
(Ribuan)
(m2)
Jawa
118.300
2.286
Sumatera
41.400
183.025
Sulawesi
13.800
72.979
Kalimantan
10.400
208.124
Papua
1000
162.946
Semua :Lainnya
9800
60.622
Total
194.700
689.982
2. Diagram Lingkaran
Lingkaran adalah suatu sajian data yang diwujudkan dalam sektorsektor lingkaran. Total nilai data ditransformasikan dalam sector 360°.
Untuk data penjualan tiket sebelum menggambar lingkaran, dihitung
10
terlebih dahulu sector-sektor elemen dalam derajat. Diagram lingkaran
sangat tepat menyajikan data untuk kepentingan “perbandingan”. Satu
diagram hanya dapat menggambarkan satu kegiatan.
Contoh : Kita akan membandingkan jumalah penjualan tiket tiap bulan
pada suatu pertunjukan tahun 1991. Data diberikan sebagai
berikut : Penjualan tiket (satuan dalam ribuan lembar) pada
bulan Januari 90, Februari 80, Maret 70, April80, Mei 100,
Juni 110, Juli 120, Agustus 150, September 180, Oktober 200,
November 160, dan Desember 210. Untuk menggambarkan dta
tersebut dalam diagram lingkaran dibutuhkan sudut Juring
untuk tiap unit (dalm hal ini bulan). Rumus untuk
mendapatkan sudut dalam juring lingkaran :
Sudut juring = (jumlah data) / (jumlah seluruh data) X 360°.
Kita hitung masing-masing sektor penjualan tiket pada tahun
1991. Jumlah data ada 1550. Perhitungannya sebagai
berikut :
1. Januari
= 90/1550 X 360°
= 20,9°
2. Februari
= 80/1550 X 360°
= 18,6°
3. Maret
= 70/1550 X 360°
= 16,3°
4. April
= 80/1550 X 360°
= 18,6°
5. Mei
= 100/1550 X 360°
= 23,2°
6. Juni
= 110/1550 X 360°
= 25,5°
7. Juli
= 120/1550 X 360°
= 27,9°
8. Agustus
= 150/1550 X 360°
= 34,8°
9. September
= 180/1550 X 360°
= 42,0°
10. Oktober
= 200/1550 X 360°
= 46,5°
11. November
= 160/1550 X 360°
= 37,2°
12. Desember
= 210/1550 X 360°
= 48,8°
Untuk mengetahui perbandingannya bisa dilihat pada diagram
dibawah, lalu dari besar sektornya dapat dilihat dalam nilai persen sebagai
contoh :
11
Januari
= 90/1550 X 100%
= 6%
Februari
= 80/1550 X 100%
= 5%
Penjualan Tiket pada tahun 1991
90
160
80
Januari
70
200
Februari
80
Maret
April
Mei
100
Juni
Juli
180
110
Agustus
September
120
150
3. Diagram Batang
Diagram batang adalah suatu diagram dengan menggunakan
diagram batang-batang persegi panjang atau balok atau sejenisnya.
Diagram batang tepat digunakan menyajikan data untuk kepentingan
perbandingan juga. Lebih dari satu kegiatan dapat digambarkan dalam
satu diagram.
Contoh data tabel 2.3 menunjukkan hasil pemilu untuk masingmasing partai di Indonesia tahun 2009. Data tersebut disajikan dengan
diagram batang seperti tampak pada gambar
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Partai (Parties)
P. Demokrat
Golkar
PDI-P
PKS
PAN
PPP
PKB
Gerindra
Others
12
Suara (Votes)
21.703.137
15.037.757
14.600.091
8.206.955
6.254.580
5.533. 214
5.146.122
4.646.406
22.971.523
%
20,8
14.4
14
7.9
6
5.3
4.9
4.5
22.2
% Hasil Pemilu di Indonesia
25
22,2
20,8
20
15
14,4 14
7,9
10
6
5
% hasil pemilu di
Indonesia
5,3 4,9 4,5
0
4. Diagram Garis
Untuk menggambar keadaan yang serba berkelanjutan, biasanya
dipengaruhi oleh waktu, misalnya produksi minyak tiap tahun, jumlah
penduduk tiap tahun, keadaan temperature badan tiap jam; dibuat diagram
garis. Penyajian data dengan diagram garis biasanya sumbu horizontal
untuk waktu dan sumbu vertikal untuk frekuensi, contoh data penjualan
tiket di atas, lebih tepat diketahui kecendrungannya atau trennya bila
disajikan dengan diagram garis sebagai berikut:
6
Penjualan Tiket
5
4
Series 1
3
Series 2
2
Series 3
1
0
Januari
Februari
Maret
bulan
13
April
BAB III
PENUTUP
A. Kesimpulan
1. Data adalah sejumlah informasi yang dapat memberikan gambaran
tentang suatu keadaan atau masalah, baik yang berupa angka-angka
maupun berbentuk kategori, seperti baik, buruk, tinggi dan rendah.
2. Syarat-syarat data yang baik yaitu 1) Data harus objektif, 2) Data harus
representative, 3) Data harus reliable, 4) Data harus relevan, 5) Data
harus uptodate
3. selain untuk melakukan analisis statistik agar mendapatkan sebuah
informasi yang berguna terutama untuk memperbaiki kinerja, mengambil
kebijakan dan lain sebagainya, data juga banyak difungsikan untuk
peramalan/forecast untuk periode selanjutnya.
4. Teknik pengumpulan data memiliki beberapa metode diantaranya yaitu :
1) wawancara, 2) Pengamatan, 3) angket, 4) studi dokumetasi
5. Pengelompokan
data
disesuaikan
dengan
karakteristik
yang
menyertainya diantaranya : 1) Pengelompokan data Menurut sumber
pengambilannya,
2)
Pengelompokan
Data
Menurut
Waktu
Pengumpulannya, 3) Pengelompokan data menurut sifatnya, 4)
Pengelompokan data menurut tingkat pengukurannya
B. Saran
Adapun saran yang penulis sampaikan adalah agar pembaca dapat
menggunakan pemecahan masalah secara statistic, lebih tepat jika mengikuti tahapan
yang ilmiah. Data yang baik tentu saja harus yang mutakhir, cocok (relevan), dengan
masalah penelitian dari sumber yang dapat dipertanggungjawabkan, lengkap, akurat,
objektif dan konsisten. Pengumpulan data sedapat mungkin diperoleh dari tangan
pertama. Data yang baik sangat diperlukan dalam penelitian, sebab bagaimanapaun
canggihnya suatu analisis data jika tidak di tunjang oleh data yang baik, maka
hasilnya kurang dapat dipertanggungjawabkan.
14
DAFTAR PUSTAKA
Arikunto, S. 2006. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Jakarta: Rhineka Cipta
Hasan, Iqbal. 2004. Analisis Data Penelitian dengan Statistik. Jakarta: Bumi Aksara
Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Kuantitatif, kualitatif, dan R&D. Bandung : Alfabeta
Sukestiyarno. 2014. Statistika Dasar. Andi Offset
Usman, H & Akbar, P.S. 2011. Pengantar Statistika. Jakarta: Bumi Aksara
15