Sebagai seorang researcher atau peneliti yang masih pemula, hal yang tidak boleh dilewatkan satupun adalah pengolahan data. Metode pengolahan data merupakan bagian penting dari serangkaian proses penelitian. Metode pengolahan data menjelaskan prosedur yang harus dijalankan oleh peneliti dan analisis data yang digunakan sesuai pendekatan yang dilakukan. Seorang peneliti dituntut untuk dapat menguraikan data dalam bentuk runtut, logis, sistematis, tidak berbelit-belit dan efektif sehingga dapat memudahkan peneliti untuk melakukan interpretasi data. Metode pengolahan data juga dapat mempermudah peneliti dan pembaca untuk menemukan insight yang didapatkan dari hasil penelitian. Oleh karena itu, ketika peneliti ingin mendapatkan suatu data dalam penelitian perlu untuk diketahui metode pengolahan data yang tepat dan sesuai dengan penelitian apa yang dilakukan. Ketika data telah dikumpulkan, peneliti melakukan pengolahan data agar data tersebut menggambarkan permasalahan serta pertanyaan penelitian yang telah diajukan. Melalui hasil olahan data dapat menyimpulkan berbagai fenomena-fenomena yang terjadi di lapang. Tahapan dalam proses penelitian tentunya berkaitan satu sama lain. Setelah mendapatkan gambaran dari data yang sudah diolah, berlanjut adanya analisis sebagai muara akhir untuk mendapatkan hasil penelitian. Penggunaan metode pengolahan data juga disesuaikan dengan pendekatan penelitian yang dilakukan. Metode pengolahan data yang digunakan bisa jadi berupa metode pengolahan data kuantitatif atau pengolahan data kualitatif. Proses pengumpulan data perlu melewati beberapa prosedur agar data dapat diolah sesuai yang diharapkan oleh peneliti. Dengan demikian, data yang telah diolah dapat terbukti secara empiris. Pengumpulan dan analisis data tidak terbentuk begitu saja, tetapi melalui beberapa rangkaian kegiatan yang saling berkaitan seperti melakukan editing (penyuntingan data), coding (klasifikasi data atau pengelompokkan data) dan entry data. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang tahapan metode pengolahan data yang biasanya digunakan dalam penelitian. Untuk itu, pastikan kalian simak baik-baik dan baca selengkapnya artikel berikut ini. 1.Editing DataEditing data merupakan proses melengkapi dan merapikan data yang telah dikumpulkan dalam kuesioner. Editing kuesioner digunakan untuk melengkapi data-data yang sudah diperoleh tetapi belum dituliskan pada tempat yang telah disediakan dalam kuesioner. Kegiatan editing diperlukan karena pada waktu pencatatan hasil wawancara belum dituliskan pada tempatnya atau adanya catatan informasi lain yang diperlukan. Sebagai contoh, pada waktu wawancara diperoleh data tentang kuantitas produksi dalam satuan "karung/keranjang", sementara dalam definisi dan pengukuran variabel telah ditetapkan dengan satuan berat "kuintal". Sehingga peneliti atau pewawancara (enumerator) harus mencari informasi tambahan tentang konversi dari satuan karung menjadi kuantitas satuan berat kuintal. Pencatatan konversi tersebut selanjutnya dipergunakan sebagai dasar untuk mengedit data kuantitas produksi, yakni dari satuan lokal menjadi satuan nasional. Pemeriksaan data atau editing dilakukan terhadap jawaban yang telah ada dalam kuesioner dengan memperhatikan hal-hal meliputi: kelengkapan pengisian jawaban, kejelasan tulisan, kejelasan makna jawaban, serta kesesuaian antar jawaban. Proses editing merupakan proses dimana peneliti melakukan klarifikasi, keterbacaan, konsistensi dan kelengkapan data yang sudah terkumpul. Proses klarifikasi menyangkut memberikan penjelasan mengenai apakah data yang sudah terkumpul akan menciptakan masalah konseptual atau teknis pada saat peneliti melakukan analisa data. Dengan adanya klarifikasi ini diharapkan masalah teknis atau konseptual tersebut tidak mengganggu proses analisis sehingga dapat menimbulkan bias penafsiran hasil analisis. Hal ini berkaitan dengan apakah data yang sudah terkumpul secara logis dapat digunakan sebagai justifikasi penafsiran terhadap hasil analisa. Konsistensi mencakup keajegan jenis data berkaitan dengan skala pengukuran yang akan digunakan. Kelengkapan mengacu pada terkumpulnya data secara lengkap sehingga dapat digunakan untuk menjawab masalah yang sudah dirumuskan dalam penelitian tersebut. Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab! 2.Coding DataCoding adalah suatu proses pemberian angka pada setiap pertanyaan yang terdapat pada kuesioner, yakni sebagai pengganti substansi pertanyaan. Pembuatan kode dimaksudkan untuk menyederhanakan judul kolom dalam proses entry data (memasukkan atau tabulasi data). Oleh karena itu, agar penelitian tidak kehilangan informasi lengkap substansi pertanyaan diperlukan buku kode (code book). Buku kode merupakan suatu dokumen yang menggambarkan lokasi variabel dan deskripsi lengkap dari setiap kode. Secara esensial, buku kode mempunyai dua fungsi yaitu secara primer, sebagai pemandu proses pembuatan kode dan memandu peneliti untuk mencari lokasi variabel dan interpretasi kode dalam file data selama proses analisis. Dalam pemberian angka kode bisa diurutkan sesuai dengan urutan awal sesi, yakni dengan memberikan kode digit pertama sesuai dengan urutan sesi Angka (numeric) kode juga bisa diurutkan sesuai dengan urutan awal nomor pertanyaan, yaitu tanpa memberikan angka kode digit pertama. Kode yang didasarkan pada urutan nomor pertanyaan mempunyai kelemahan yaitu bila terjadi kesalahan dalam proses pemberian kode pengecekan harus dirunut dari pertanyaan awal. Hal tersebut tidak terjadi bila didasarkan pada urutan pertanyaan dari setiap sesi. Kegunaan dari coding adalah untuk mempermudah pada saat analisis data dan juga mempercepat pada saat entry data. Entry data adalah transfer coding data dari kuesioner ke software. Pengkodean data dilakukan untuk memberikan kode yang spesifik pada respon jawaban responden untuk memudahkan proses pencatatan data. Pemberian kode pada data adalah menterjemahkan data kedalam kode-kode yang biasanya dalam bentuk angka. Tujuannya adalah untuk dapat dipindahkan ke dalam folder. Dengan data sudah diubah dalam bentuk angka-angka, maka peneliti akan lebih mudah mentransfer ke dalam komputer dan mencari program perangkat lunak yang sesuai dengan data untuk digunakan sebagai sarana analisa Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist 3. Entry Data dan Cleaning DataEntry data adalah suatu proses pengisian data pada tabel data dasar (based data); baik dari hasil pencatatan pada waktu wawancara maupun data sekunder. Istilah entry data juga dikenal dengan tabulasi data; yakni pemindahan data dari kuesioner ke tabel. Kunci utama pada kegiatan ini adalah rancangan (design) tabel dasar khususnya dalam penetapan kolom. Pada penelitian yang mencakup banyak variabel dan pertanyaan maupun pernyataan, diperlukan jumlah kolom yang memadai dengan mempertimbangkan kemudahan dalam proses entry maupun dalam membaca hasil entry. Sementara itu, data cleaning adalah proses untuk membersihkan dari kesalahan pengisian data karena kesalahan pada waktu proses entry atau tabulasi data. Sebagai contoh untuk data skala nominal, kode angka "1" untuk jenis kelamin responden laki-laki dan kode angka "2" untuk perempuan; namun dalam sel tabel terdapat angka "7". Kesalahan tersebut akan mempengaruhi hasil analisis. Kesalahan pengisian data dari skala interval atau rasio yang sering terjadi adalah terlalu banyak angka "0" bila dibandingkan dengan angka yang berada pada kuesioner. Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi dibawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Penulis: Reyvan Maulid Pradistya
10/30/2017 06:12:00 PM
Tujuan Pembelajaran Dengan mempelajari bab ini, Anda diharapkan mampu: - Mengolah dan menganalisis data kuantitatif - Mengolah dan menganalisis data kualitatif sesuai dengan tema, konteks, dan interpretasi, dan - Menyimpulkan hasil pengolahan data dan informasi
A. Mengolah dan Menganalisis Data Kuantitatif 3) Konsistensi, memeriksa keselarasan jawaban-jawaban yang diberikan responden. 4) Relevansi jawaban, kadang jawaban responden kurang relevan dengan pertanyaan. Dalam editing, peneliti melakukan penyortiran data atau memilih data yang benar-benar terpakai dari instrumen pengumpulan data yang terkumpul. b) Coding Coding atau pengkodean adalah usaha mengelompokkan jawaban responden menurut macamnya. Tujuannya adalah untuk menyederhanakan jawaban responden sehingga dapat diolah. Biasanya, usaha pengkodean dilakukan dengan memberi simbol atau angka pada jawaban responden. Simbol atau angka inilah yang disebut kode. Dalam pengkodean, semua variabel diberi kode, kemudian ditentukan tempatnya dalam coding sheet (coding form) atau matriks. Cara pengkodean dapat dibagi dalam tiga kategori sebagai berikut. 3) Pertanyaan semiterbuka yang sebagian jawabannya sudah ditentukan, tetapi responden masih dimungkinkan untuk memberikan jawaban lain. 2. Pengorganisasian Data Tabulasi Tabulasi adalah kegiatan memasukkan data yang diperoleh dari lapangan ke dalam bentuk tabel. Kegiatan ini bertujuan agar data tampak lebih sederhana, ringkas, dan mudah dipahami. Data hasil editing yang dimasukkan apa adanya dalam bentuk tabel tentunya sangat sulit dipahami, oleh karena itu kita perlu menyusun data tersebut secara sistematis dengan cara mendistribusi frekuensi data dalam bentuk tabel. Selain itu, data juga dapat disusun berdasarkan frekuensi kumulatifnya. Terakhir, agar lebih sederhana, kategori-kategori data dapat pula kita kelompokkan dalam kelas-kelas data. Langkah awalnya adalah menentukan interval kelas dan jumlah kelas. Jumlah kelas dapat diperoleh dengan membagi jarak (range) nilai tertinggi dan terendah dengan interval kelas. Persentase Persen memiliki arti perseratus. Persentase adalah nilai suatu perbandingan jika dijadikan dalam skala seratus. Dengan kata lain, persentase adalah nilai perbandingan jika penyebutnya dijadikan seratus. Sementara itu, perhitungan persen dapat dibedakan menjadi persen baris (jika variabel independen diletakkan pada sisi baris), dan persen kolom (jika variabel independen diletakkan pada sisi kolom). 3. Penyajian Data Langkah selanjutnya adalah menyajikan data. Penyajian data dilakukan untuk menganalisis masalah agar mudah dicari pemecahannya. Terdapat beberapa bentuk penyajian data, di antaranya adalah tabel dan grafik. Secara umum fungsi penyajian data adalah sebagai berikut. 1) Memberi gambaran yang sistematis tentang peristiwa-peristiwa yang merupakan hasil penelitian atau observasi. 2) Data lebih cepat ditangkap dan dimengerti. 3) Memudahkan dalam membuat analisis data. 4) Membuat proses pengambilan keputusan dan kesimpulan lebih tepat, cepat, dan akurat. Tabel Tabel adalah cara penyajian data berupa angka-angka yang disusun menurut kategori-kategori tertentu sehingga memudahkan untuk pembuatan analisis. Penyajian data dalam bentuk tabel bertujuan untuk mengatur dan mengelompokkan data hasil penelitian agar lebih mudah diamati. Demikian, tabel hendaknya disusun sesederhana mungkin sehingga mudah dipahami. Terdapat beberapa jenis tabel penyajian data, antara lain adalah tabel frekuensi dan tabel silang. 1) Tabel frekuensi, dibuat agar data dalam jumlah yang banyak dapat disajikan dalam bentuk yang jelas dan mudah dimengerti. Tabel frekuensi berguna untuk analisis satu variabel. Cara yang paling mudah adalah dengan cara turus. 2) Tabel silang, adalah satu bentuk tabel untuk melihat hubungan dua variabel atau lebih. Tabulasi silang dibuat dengan cara memecahkan satuan data dari setiap kategori menjadi dua atau lebih subsatuan. Grafik Grafik adalah gambar-gambar yang menunjukkan data visual berupa angka, yang biasanya berasal dari tabel-tabel yang telah dibuat. Penyajian data dengan grafik bertujuan untuk menunjukkan perbandingan informasi dengan cepat dan sederhana. Beberapa macam grafik antara lain adalah sebagai berikut. 1) Grafik garis (line chart) 2) Grafik batang (bar chart) 3) Grafik lingkaran (pie chart) 4) Grafik gambar (pictogram chart) 5) Grafik peta (cartogram chart) Ket. klik warna biru untuk link Berikutnya. 4) Analisis Data Sumber Maryati, Kun dan Juju Suryawati. 2016. Sosiologi; Kelompok Peminatan Ilmu Pengetahuan Sosial; untuk SMA/MA Kelas X. Esis Erlangga. Jakarta Download Lihat Juga 1. Materi Sosiologi tentang Pengolahan dan Analisa Data dalam Penelitian Kelas X IPS [With Voice] Youtube Link. https://youtu.be/gkjKpy68mCg 2. Video Pengolahan dan Analisis Data Penelitian (Revisi) (Youtube Chanel. https://youtu.be/NHhxhlt_iTY ) Jangan lupa like, komen, dan subscribe yah... |
Dalam mengedit data hal-hal yang harus diperhatikan adalah
Pos Terkait
Copyright © 2024 idkuu.com Inc.
