Tinggalkan komentar

MENGANALISIS DATA


MENGANALISIS DATA

 

Pendahuluan

Kami berharap bahwa dengan membaca bab ini, anda akan merasa lebih baik sebelum menyelesaikan kegiatan pengumpulan data dalam riset anda. Setelah semuanya itu, mungkin anda perlu untuk mulai melakukan analisis data sebelum anda selesai mengumpulkannya,bisa saja segera setelah anda berhasil memperolehnya, tanpa menunggu data tersebut semuanya dikumpulkan. Sebagaimana yang kami sebutkan pada beberapa bagian dalam buku ini bahwa penelitian merupakan sebuah proses yang tidak teratur dan terdiri dari tahap-tahap dan proses dimana tahap yang satu tidak perlu mengikuti tahap lainnya slesai.

Sungguh adalah hal yang terbaik bagi anda untuk membaca seluruh bab ini sebelumanda selesai memutuskan bagaimana anda akan menfokuskan studi anda, jenis pendekatan serta tehnik apa yang akan anda pakai. Hal inilah yang akan membuatnya memiliki beberapa pemahaman terhadap jenis analisis data yang mungkin anda gunakan dan bagaimana jenis data yang akan anda kumpulkan tersebut bisa mempengaruhi dan membatasi penganalisisannya sebelum anda menjalankan proyek tersebut.

Selanjutnya tujuan dari bab ini ialah untuk membantu anda dalam mendapatkan data ke dalam suatu bentuk tertentu, dan untuk memberikan saran-saran bagaimana anda akan menganalisis dan menginterpretasikannya. Kami memulainya dari adanya berbagai perasaan tak menentu, yang begitu umum terjadi baik pada peneliti baru maupun para peneliti yang sudah berpengalaman, dalam melakukan pengumpulan data penelitian baik data yang banyak berlimpah maupun yang morat-marit. Namun demikian setelah anda selesai membaca bab ini, kami harapkan anda bisa berada pada suatu posisi dimana anda dapat mulai menuliskan hasil dan kesimpulan anda sendiri.

Adapun susunan pembahasan bab ini ialah disusun ke dalam beberapa tema pokok yaitu:

  • Bentuk data : suatu kondisi dimana data anda berada, dan berbagai sarana yang anda miliki untuk menganalisisnya.
  • Hakikat data : apakah hakikat data riset itu? Dalam pengertian jumlah angka-angka dan kata-kata.
  • Pengolahan data : pengkodean,pengurangan dan peringkasan data mentah.
  • Proses analisis : cara-cara umum dalam menganalisis serangkaian data kualitatif dan kuantitatif.
  • Analisis dokumen: bagaimana untuk memahami berbagai catatan anda.
  • Analisis wawancara :bagaimana untuk memahami hasil wawancara anda.
  • Analisis observasi: bagaimana untuk memahami hasil pengamatan anda.
  • Analisis kuisioner : bagaimana untuk memahami jawaban/respon kuisioner anda.
  • Interpretasi: bagaimana untuk memahamidan mengkontekstualisasikan hasil-hasil analisis anda.

Saran

          Jika anda merasa trauma dan khawatir terhadap proses analisis data yang telah anda kumpulkan, maka pikirkanlah itu semua sebagai analogi untuk memasak. Apa dan bagaimana anda memasak,itu akan tergantung pada selera, keahlian dan bahan-bahan yang tersedia yang dimiliki Anda. Anda mungkin akan menyukai makanan yang sederhana yang disajikan hangat-hangat, atau malah untuk jangka yang agak lama atau mungkin juga yang cepat saji. Anda boleh mencampurkan bahan-bahannya secara berbarengan dengan menggunakan resep,tau karena sudah pengalaman sebelumnya,atau bahkan anda bisa membeli makanan yang sudah siap saji(instan). Anda bisa menggunakan berbagai alat masak mulai dari sendok dan pisau yang murah hingga yang sangat mahal harganya. Anda bisa menyajikan makanan tersebut hanya untuk anda sendiri atau malah untuk disajikan dalam meja prasmanan. Maka lihatlah jika anda dapat menemukan paralelitasnya yang lebih jauh sebagaimana anda memasak data anda.

Bentuk data

Ada dua hal yang mendasar dan harus dipertimbangkan, yang bisa mempengaruhi seluruh pendekatan dalam menganalisis data yaitu:

  1. Kondisi dimana data yang anda kumpulkan itu berbeda
  2. Dimana dan sarana apa sehingga anda mampu menganalisisnya.

Data yang teratur atau semrawut?

Anda mungkin saja akan sangat menghabiskan waktu dalam mengumpulkan data riset,kecuali kalau nda menghubungkannya hanya dengan data sekunder yang telah akrab dengan anda, dan dengan bentuk kumpulan data yang mana anda akan berujung dengan suatu keinginan yang pasti sangat berbeda dari apa yang telah bayangkan pada saat anda memulainya. Sementara rencana-rencana anda untuk mengumpulkan data mungkin akan dipandang sangat metodis,tetapi pada kenyataannya data yang telah terkumpul pada awalnya nampak menjadi sesuatu yang mungkin nampak lebih semrawut/kacau dibandingkan nampak lebih teratur. (lihat boks 85).

Boks 85 : Data yang teratur atau tidak teratur?

Penampilan data yang teratur

Penampilan data yang tidak teratur

  • Buku-buku catatan yang tertata rapi
  • Kartu-kartu indeks
  • File-file kuisioner
  • Folder dengan kode yang berwarna
  • Tape rekaman yang diberi label
  • Fotocopy hal-hal yang penting
  • Rencana dan jadwal yang jelas
  • Seperangkat komputer yang artistic.
  • Buku-buku catatan yang tertata aneh
  • Sobekan-sobekan kertas
  • Keranjang sampah
  • File-file yang penuh dan bertonjolan
  • Catatan-catatan  kutipan
  • Kutipan-kutipan yang setengah-setengah
  • Amplop yang usang
  • Mesin tik yang sudah tua.

Boks 86 : Dari semrawut hingga teratur dan kembali lagi

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Apakah data anda nampak teratur atau semrawut, tergantung kepada berbagai referensi dan persepsi anda sendiri. Isu yang riil di sini ialah apakah hasil karya tersebut baik untuk anda? Begitu panjang seperti yang anda ketahui dimana untuk menemukan apa yang anda inginkan atau yang anda perlukan. Jika anda orang yang baru dalam proses riset, tentunya anda akan menemukan sesuatu sebagaimana bila anda pergi jauh. Begitu banyak dari apa yang telah disebutkan dalam buku ini dapat dipakai untuk mengarahkan dalam referensi untuk perencanaan,penyusunan, dan pengaturan,namun dalam prakteknya itu semua bisa saja sangat berbeda dengan apa yang seharusnya.

Kondisi data anda, bahkan berbagai perubahan selama proses analisis, ialah berada dalam keinginan yang sudah semestinya. Namun demikian ketidakterorganisasian dan ketidakmemadaiannya bisa anda pikirkan pada saat awal. Dimana anda mungkin bisa menemukan kekuatan didalamnya sebagaimana yang anda kerjakan. Demikian juga jika anda mulai dari posisi bawah dimana anda telah memiliki semua data yang diinginkan,anda mungkin mengenali berbagai kekurangan (deficiencies) seperti yang anda dapatkan pada “ kedalaman sebuah analisis”.

Untuk analisis data yang bergerak dari teratur ke semrawut dan sebaliknya sering terjadi secara simultan. Data yang nampak berada di bawah kendali kita bisa saja merupakan sesuatu yang lebih tidak terorganisir, setidaknya untuk suatu waktu. Sementara yang nampak teratur atau yang dipaksakan teratur terhadapnya,bahkan bisa saja dalam pengumpulannya akan lebih semrawut. Prosesnya mungkin saja tidak dapat menyenangkan, sehingga cara mana yang anda perlukan atau inginkan untuk bergerak dalam menganalisis data anda itu/ (lihat boks 86).

Data anda mungkin saja pada suatu waktu,selama dalam proses analisis,bisa nampak terstruktur ataupun morat-marit (messy). Namun demikian dengan berakhirnya proses tersebut,setidaknya anda harus mengenali keduanya itu. Suatu area dimana anda memikirkan untuk mnambah data terhadap sebuah pemahaman topik yang sedang anda teliti mungkin akan dilihat seperti teratur, sementara area lainnya dalam mana pekerjaan anda telah menimbulkan lebih banyak pertanyaan dibandingkan jawabannya (pola yang normal),maka bisa saja nampak semrawut.

Dimana dan dengan apa melakukan analisis?

Berbagai sumber yang tersedia untuk riset anda, dan bagaimana anda menyesuaikan rencana anda terhadapnya, telah dipertimbangkan di bagian lain dalam buku ini.

Jelasnya anda dibatasi dengan hal –hal seperti bagaimana, di mana dan kapan anda harus melakukan analisis data dengan sumber –sumber yang ad. Namun demikian ada beberapa hal  ynag lebih praktis yang berkenaan dengan tempat, ruang dan waktu dalam mana anda lakukan analisis tersebut secara lebih pantas. Hal inilah yang bisa dilihat pada latihan 44 di bawah ini.

Latihan 44:tempat, ruang dan waktu untuk melakukan analisis pertimbangkanlah beberapa pertanyaan dibawah ini:

  • Apakah anda lebih suka pada sebuah meja atau pada sebuah kursi tangan (armchair)?
  • Akankah anda berkeinginan untuk membentangkan pekerjaan anda di atas lantai atau pada dinding?
  • Apakah anda menyukai bekerja dengan menggunakan kertas dan pulpen atau dengan menggunakan komputer?
  • Apakah analisis anfa membutuhkan waktu yang lama, atau dapatkah itu dilakukan dalam bentuk potongan –potongan yang kecil, atau adakah elemen keduanya?
  • Dapatkah anda melakukan analisis tersebut dalam satu atau akankah itu memerlukan sejumlah sarana yang terpisah?

Jelaslah bahwa jawaban anda terhadap pertanyaan –pertanyaan tersebut di atas akan membantu anda dalam menentukan bagaimana anda pergi untuk menganalisis data anda. Anda akan perlu untuk mencocokkan berbagai referensi anda dengan apa yang lebih mungkin dapat dikerjakan (feasible) dan dengan hakikat data yang anda kumpulkan.

Hakekat data

Data yang telah anda kumpulkan mungkin dalam sejumlah bentuk bahkan mungkin juga hanya dalam satu bentuk yang sempurna, valid dan menarik utk melaksanakan riset. Pikirkanlah sejenak untuk mengingatkan diri anda sendiri tentang hakikat data, jumlah data yang anda punyai, darimana data tersebut berasal dan bagaimana data tersebut diperoleh. Maka dari  itu cobalah latihan 45 dibawah ini. Sementara itu di dalam Boks 87 dan 88, tercantum berbagai contoh bentuk –bentuk data yang berbeda untuk mengingatkan anda terhadap berbagai kemungkinan yang terjadi.

Latihan 45: berfikir tentang data

Apakah bentuk data yang anda kumpulkan:

  • Kuesioner?
  • Catatan –cacatan, rekaman atau transkrif wawancara?
  • Salinan dokumen?
  • Catatan –catatan atau rekaman video observasi?
  • Pengukuran perilaku?
  • Bagan, peta, table ataukah diagram?
  • Fotography?
  • Catatan dalam buku harian penelitian? Ataukah
  • Bentuk data lainnya?

Buatlah catatan –cacatan bentuk data anda yang berbeda dan secara kasar hitunglah jumlah masing –masing data yang berbeda tersebut yang anda miliki. Pikirkanlah tentang darimana macam –macam data yang berbeda tersebut berasal, dan bagaimanakah itu semua dapat reliable. Pikirkan juga tentang berapa banyak yang akan anda perlukan untuk mengurangi volume data anda agar dalam menyajikan, menganalisis dan mendiskusikan itu semua berada dalam ruang yang ada pada anda.

Membedakan Kualitatif dan Kuantitatif

Di antara jenis- jenis data tersebut, mungkin kita mengenal adanya sebuah batasan yang mendasar antara kuantitatif (contohnya sejumlah angka –angka) dan kualitatif (contohnya sejumlah kata –kata). Batasan –batasan tersebut memiliki pengaruh besar terhadap bagaimana data bisa dianaslisis dan juga untuk mereflesikan berbagai tradisi, philosophi, dan praktek –praktek disiplin atau sub disiplin ilmu –ilmu social  yang berbeda. Anda hampir pasti mempunyai beberapa contoh keduanya diantara data anda bahkan mungkin bisa saja lebih  dominan kualitatif atau kuantitatifnya.

Namun demikian perbedaan antara kata –kata dan angka –angka tersebut tidak begitu tepat sebagaimana  yang nampak pada saat kita pertama kali memandangnya. Keduanya menawarkan representasi dari apa yang kita sebagai individu persepsikan sebagai realitas kita. Hal ini mungkin saja bahwa data kualitatif lebih menawarkan detil namun keduanya hanya memberikan sebuah deskripsi parisial saja, bukan merupakan “fakta” dalam sesuatu, namun sebuah perasaan yang sangat jauh berkurang selama proses penelitian, seperti kita berusaha untuk meringkaskan atau menggambarkan titik-titik utama dari keluasan data yang ada.

Kuantitatif dan kualitatif juga memiliki sebuah tendensi untuk saling membayangi antara satu dengan yang lainnya, sehingga akan sangat jarang untuk menemukan laporan penelitian yang tidak mencantumkan keduanya baik kata –kata ataupun angka –angka saja. Data kualitatif mungkin akan dikuantitatifkan  dan juga sebaliknya data kuantitatif akan dikualitatifkan. Sebagai contoh adanya praktek-praktek yang umu dalam menganalisis hasil survey untuk menandai yang kadang-kadang berubah –ubah dari nilai numeric ke data numeric ke data kualitatif seperti: (1) kesuksesan: (2) ketidaksuksesan.

Para peneliti yang mengambil data kualitatif, bisa saja mengemukakan sejumlah angka –angka, dan begitu pula yang mengambil data kuantitatif, dapat didukung dengan uraian kata –kata. Contohnya: “ semua yang diwawancarai”. “banyak dari responden”,”setengah dari perempuan yang saya bicarakan:, dan sebagainya. atau jika anda mendasarkan studi anda seluruhnya terhadap data numeric, maka andapun masih akan mengenal faktor –faktor kualitatif dalam analisis anda, seperti membicarakan harga relatif (the relative worth) dari sumber –sumber data yang berbeda, dan dalam mengartikan apa arti hasil anda tersebut untuk prakteknya.

Dua sub bab berikut ini bertujuan untuk lebih memperjelas poin-poin diatas. Anda bisa saja melompati salah satu di antara keduanya jika anda benar –benar telah paham dengan kedua pendekatan tersebut (kualitatif dan kuantitatif).

Apa yang dimaksud dengan angka-angka ?

Pada latihan 46 di bawah ini meminta anda untuk kembali contoh –contoh data kuantitatif yang tercantum dalam Box 87.

Latihan 46: Pengertian Angka –angka

Pada Boks 87 berisi contoh data kuantitatif seperti: bagian dari suatu table, daftar pengukuran survey, peta dengan wilayah yang diberi nomor memuat skala tertentu, dan daftar skor faktor.

Pikirkanlah beberapa pertanyaan berikut ini :

  • apakah jenis angka –angka tersebut dimasukkan ke dalam contoh?
  • Bagaimana angka –angka tersebut dikumpulakn atau dihasilakan ?
  •  Apakah mungkin anda bekerja dengan atau berkata tentang angka –angka tersebut?

Pada Boks 87 tersebut tentu saja tidak mencantumkan contoh –contoh dari seluruh Janis atau penggunaan angka –angka yang berbeda yang mungkin anda temui dalam rangkaian riset anda, tetapi itu cukup berisikan beberapa contoh yang sudah umum saja. Jika anda telah melaksanakan survey atau eksperimen sebagai bagian dari riset anda, maka anda sangat mungkin telah mengahasilkan gambaran yang sama dalam contoh yang kedua yang bisa saja terdiri dari:

  • pengukuran langsung, atau apa yang biasa disebut angka mentah angka riel-nya
  • kategori –kategori, di mana respon –responnya telah diberi kode atau ditandai dengan nilai –nilai numeric
  • persentase, yang merupakan sebuah pengukuran dari proporsi, dan
  • rata –rata, yang merupakan summary dari serangkaian pengukuran.

Peta yang ada pada boks 87  tersbut merupakan sebuah contoh data kuatitatif yang cukup menarik sejak masing –masing area diberi kode menurut skor rata –rata dalam istilah skla, sehingga kita bisa mengetahui rentang skor untuk masing –masing area tersebut namun itu belum iketahui secara tepat apa maksud skor-skor tersebut.

Dalam melihat skor- skor faktor, masih banyak diantara anda yang mungkin bengong, kecuali jika anda bisa mengetahui beberapa teknik multivarian yang dikenal dengan analisis faktor, maka sedikitnya anda akan bisa memahaminya.

Contoh terakhir, menyoroti relevansi dari pertanyaan kedua pada latihan 46 di atas. Untuk data kuantitatif yang semestinya, mereka mungkin berkata banyak kepada anda jika anda tahu bagaimana itu semua diperoleh dan bagaimana mengartikan semua itu. Inilah yang merupakan hal –hal yang umum, yang dengan sama dapat diterapkan untuk semua contoh yang diberikan tersebut. Setiap sumber data perlu untuk dipertanyakan mengenai representasinya, realibilitasnya dan akurasinya. Pada peneliti idealnya perlu mengetahui dengan siapa itu semua didapatkan, untuk maksud apa dan dalam cara apa mereka dihasilakan. Angka –angka yang dalam penampulannya begitu presisi, dapat menyembunyikan manufacturing, impresisi  dan subjektivitasnya. Hal –hal inilah yang akan diuraiakan lebih lanjut dalam bab-bab berikutnya, yaitu bab interprestasi.

Pertanyaan yang ketiga dari latihan 46 tersebut, menunjukkan bahwa sekali anda menyajikannya dengan serangkaian data kuantitatif, maka  biasanya anda dapat mulai untuk melakukan hal –hal lainnya, baik secara kualitatif, ataupun kuantitatif lagi.

Anda mungkin bisa menghitung rata –rata atau bahkan memikirkan satu item pertanyaan yang lebih besar atau lebih kecil dari yang lainnya, atau dengan nilai yang sama. Jika anda telah memiliki informasi yang cukup maka anda dapat menghitung persentase dari data mentah atau menghasilkan data mentah dari persentase tersebut.

Penyajian data  kuantitatif, apakah yang didapt dari and sendiri maupun yang diperoleh dari sumber- sumber data sekunder, biasanya merupakan titik awal dari sebuah analisis. Dalam melaksanakan sebuah analisis, seorang peneliti tidak bisa menghindar lebih jauh dari data original atau data real, dan prosedur, pembuatan abstaraksi yang lebih tinggi.

 

Apa yang di maksud dengan kata-kata?

          Dalam latihan 47, meminta anda untuk menguji kembali contoh-contoh data kualitatif yang ada pada box 88.

 

Latihan 47 : pengertian kata-kata

Pada box 88 berisi 5 contoh data kualitatif yaitu : bagian dari naskah wawancara, bagian dari dokumen kantor, sumber-sumber yang tidak terpublikasikan, catatan-catatan dan diagramatis obesrvasi. Pikirkanlah beberapa pertanyaan:

  • Apakah jenis kata-kata tersebut dimasukan ke dalam contoh?
  • Bagaimana kata-kata tersebut dikumpulkan atau dihasilkan ?
  • Apakah mungkin anda bekerja dengan atau berkata tentang kata-kata tersebut ?

Sebagaimana dalam box 87, pada box 88 ini juga tidak mencantumkan contoh-contoh semua bentuk atau tipe kata-kata. Hal ini jelasnya dibatasi sumber bahasa Inggris untuk sebuah permulaan. Meskipun begitu, kita dapat mengenalinya dari contoh-contoh yang diberikan dalam data tertulis yang meliputi :

  • Kata-kata yang tertulis secara langsung, dan kata-kata yang terucapkan yang telah direkam atau dalam bentuk yang telah dilaporkan.
  • Catatan-catatan tertulis, selama atau segera setelah peristiwa tersebut digambarkan
  • Kata-kata yang tertulis dengan hati-hati, yang dimaksudkan untuk publikasi dan atau tidak untuk dipublikasikan serta yang dimaksudkan untuk sebuha distribusi yang lebih kecil dan sebentar saja.

Dalam contoh-contoh tersebut, kita dapat mengenali perbedaan tingkat abstraksi. Catatan-catatan secara jelas hanya menawarkan sebuah ringkasan peristiwa yang parsial saja. Yang memfokuskan terhadap semua aspek mana orang-orang membuat catatan tersebut menjadi signifikan pada suatu saat untuk tujuannya saja. Dokumen-dokumen, biasanya hanya dikeluarkan setelah sebuah proses pengkonsepan dan pengkonsepan kembali dan bisa saja sebagai sebuah kepentingan untuk apa mereka tidak katakana seperti untuk apa mereka katakana juga untuk bagaimana mereka katakana itu.

Bahkan pembicaraan yang langsung ialah sangat selektif, namum demikian pengucapan kat hanya setelah  pembicara telah memikirkannya untuk waktu yang lebih singkat atau lebih lama tentang apa yang akan mereka katkn, dan sebagiannya ditentukan oleh apa yang pembicara pikirkan tentang pendengarannya.

Pembicaraan singkat ini menyarankan bahwa beberapa analisis siap terjadi dalam semua contoh yang telah diberikan. Sesuatu yang anda, sebagai seorang peneliti, akan lakukan terhadap data tersebut seperti dalam rangkaian analisis, anda akan lebih jauh memperbaiki kembali dan memilihnya dari kata –kata yang telah diberikan itu. Sehingga anda mungkin akan memilih kutipan atau kalimat tertentu sebagaimana sebuah ilustrasi dari teks yang ada.

Sebagaimana yang mungkin telah anda catat sekarang, dua subbab terakhir,  yaitu pengertian angka –angkadan kata –kata, telah sangat serupa dalam format dan pendekatannya. Kami telah mengambil pendekatan ini untuk 2 alasan utama yaitu:

  • Proses yang tercakup dalam penganalisisan bentuk –bentuk data tersebut merupakan sebuah anologi yang sangat luas
  • Baik bentuk yang secara intrinsic lebih baik, lebih akurat atau lebih actual, masing –masing kesemuanya itu harus dinilai, dianalisis, dan digunakan atas harga yang dimilikinya.

 

Setelah merangkai data anda untuk analisi, secara normal tahap berikutnya ialah menajerialnya. Hal ini secara tipikal meliputi, pemilihan, pengkodean, pengurangan atau peringkasan data dari bentuk asalnya, dan mendapatkannya ke dalam sebuah bentuk yang lebih pantas (suitable) untuk analisis dan pelaporan. Teknik –teknik ini merupakan subjek dari bab berikutnya.

Mengolah Data Anda

          Dalam menjawab pertanyaan pada latihan 45, anda harus realistis , jika anda belum bgitu siap untuk melakukannya, bahwa anda telah mengumpulkan data dalam jumlah yang banyak untuk maksud –maksud riset anda. Tetapi data tersebut masih mentah dan belum merupakan hasil dari riset anda. Sebagai contoh, anda tak mungkin secara sederhana merangkai semua naskah wawancara yang telah anda lakukan, atau dari kuisioner yang telah kembali kapada anda atau dari semua catatan yang telah anda ambil lalu menyajikannya sebagai laporan atau desertasi anda. Karena itu akan menjadi sesuatu yang tidak berarti bagi mereka. Oleh karena itu dalam masalah penganalisian data yang telah anda kumpulkan, pada kenyatannya mencakup dua proses yang berhubungan erat yaitu:

  • pengelolaan data anda, dengan menguranginya ukuran dan cakupannya, sehingga anda dapat mellaporkannya secara memadai dan bermanfaat;
  • menganalisis pengolaan serangkaian data, dengan mengabstraksikan darinya dan menggambarkan focus perhatiannya untuk apa yang anda rasakan itu penting atau signifikan.

Saran:

Bebarapa tugas yang tercakup dalam penganalisisan sangat mendasar dan akan berulang. Simpanlah ini semua untuk ketika anda mampu melakukannya atau tidak merasa senang untuk malakukannya, sehingga menjadi sesuatu yang akan lebih dibutuhkan

Anda boleh memilih serangkaian cara berhubungan untuk mengelola data anda tersebut, yang beberapa diantaranya telah disebutkan dalam bab 4 yaitu reading for research. Yang kesemuanya digambarkan dalam Boks 89 di bawah ini dan anda mungkin akan menggunakannya dalam melakukan analisis data.

Bab 89: Teknik –teknik untuk mengelola data

  • Coding. Suatu proses dengan mana item –item atau kelompok data ditandai dengan kode-kode tertentu. Hal ini mungkin digunakan untuk menyederhanakan dan menstadarkan data untuk maksud –maksud analisis, seperti karakteristik dari jenis kelamin, status perkawinan atau pekerjaan diganti dengan angka-angka (contoh: untuk laki –laki diganti dengan ‘1’, wanita dengan ‘2’). Atau merupakan suatu proses yang meliputi beberapa pengurangan kuantitas data seperti usia, lokasi atau sikap yang dikategorikan ke dalam sebiah jumlah kelompok  yang terbatas, yang masing –masing kelompoknya ditandai dengan identitas numeric (contoh: kategori usia:’di bawah 21’,’21-64’, dan ’65 lebih’, yang diganti dengan ‘1’,’2’, dan ‘3’)
  • Annotating. (keterangan/anotasi), suatau proses dengan mana bahan- bahan tertulis (mungkin juga audio/visual) diganti dengan catatan tambahan atau komentar –komentar. Dalam berbagai buku atau makalah, ini merupakan bentuk catatan pinggir, atau garis bawah atau sorotan dari teks itu sendiri. Proses tersebut bisa menggambarkan perhatian untuk apa yang anda pertimbangkan menjadi bagian yang lebih signifikan, mungkin untuk abstraksi atau kutipan berikutnya
  • Labeling. Di mana anda memiliki sebuah skema analitis dalam benak anda atau sedang mengembangkannya, maka anda bisa melakukannya melalui materi –materi seperti wawancara atau dokumen peraturan atau kalimat –kalimat dengan kata –kata yang penting
  • Selection. Sebuah kunci dalam mengelola data, melalui mana item –item yang menarik, signifikan, yang representatif, atau yang tidak biasa dipilih untuk mengilustrasikan argumen anda. Hal ini mungkin dalam bentuk , sebagai contoh , seorang anggota kelompok, satu lembaga, satu jawaban untuk sebah survey, satu kutipan tertentu, satu teks, atau sejumlah seleksi tersebut. Intinya ialah bahwa anda sedang memilih untuk macam –macam alasan, yang mencontohkan pengumpulan data untuk penekanan dan pembicaraan. Dan dalam hal ini selalu ada subjekvitas yang baik dalam proses ini.
  • Summary. Suatu proses di mana lebih dari memilih satu atau lebih contoh dari sebuah badan data yang lebih luas, anda boleh memilih untuk mengahsilkan sebuah versi pengurangan. Précis atau sinipsis dari keseluruhan rangkaian data. Ini juga dimaksudkan untuk memelihara sesuatu variabilitas original data yang terkumpul

Semua teknik yang disebutkan dalam boks 89 dapat diterapkan baik untuk data kualitatif maupun kuantitatif. Semuanya bersifat subjektif dalam tingkat yang rendah maupun tinggi.

PROSES ANALISIS

          Analisis dapat menjadi sebuah kata yang mekutkan bagi peneliti baru dalam skala kecil. Anda mungkin akan memulai proyek penelitian dengan konsepsi dari apa yang akan anda temukan. Anda sekarang telah mengumpulkan banyak data dalam topik anda dan mendapatkannya dari rangkaian kata dengan angka –angka yang besar yang telah anda kumpulkan atau hasilkan untuk sebuah kesimpulan atau rekomendasi yang nampak rapi? Apakah yang dimaksud dengan proses analisis tersebut? Latihan 48 maminta anda untuk berfikir tentang hakikat dan pengertian analaisis dan beberapa kata yang berhubungan

Latihan 48: beberapa kata yang menakutkan

Apakah anda memahami dengan arti kata –kata berikut ini?

Analisis; konsep ; eksplanasi (penjelasan); teori; dan pemahaman.

Cobalah artikan secara singkat dalam kata –kata anda sendiri. Kalau bisa jangan membuka kamus yang cenderung memberikan arti –arti yang singkat saja.

Kelima kata dalam latihan 48 tersebut merupakan istilah –istilah yang berhubungan dan merupakan jantungnya dari proses analisi.

Secara sederhana kelimanya berarti :

–          konsep merupakan suatu  abstrak atau ide –ide umum yang penting untuk bagaimana kita berfikir tentang suatu subjek atau isu tertentu.

–          Teori merupakan anggapan –anggapan yang menjelaskan atau untuk mencari penjelasan sesuatu.

–          Eksplanasi merupakan penyatuan –penyatuan sesuatu, dalam hal ini ialah area subjek, isu –isu dan atau pertanyaan –pertanyaan penelitian

Analisis mengenai pencarian untuk eksplanasi dan pemahaman, berada dalam rangkaian konsep dan teori yang mungkin menjadi kemajuan, pertimbangan dan perkembangan. Anda akan menemukan hubungan yangluas dikelola dengan penuh ienterprestasi anda sendiri.

MENGANALISIS DOKUMEN

Dokumen tidak saja merupakan gambaran yang sederhana tetapi juga merupakan konstruksi realistis social dan versi –versi berbagai peristiwa. Pencarian dokumen berarti “kelanjutan” tetapi dengan para peneliti juga melatih “kecurugaan”. Lalu dokumen diamsusikan sebagai artifak netral yang melaporkan realitas social secara independen.

Sebagaimana yang telah kami tunjukkan bahwa analisis dokumen merupakan proses yang dilakukan melalui pembacaan –pembacaan untuk maksud –maksud penelitian.

Boks 90: isu –isu dalam analisis dokumen

          Untuk setiap dokumen yang sedang anda analisis, tanyalah diri anda sendiri dengan menggunakan beberapa pertanyaan berikut ini:

–          Siapa pengarannya ?

–          Mengapa dokumen tersebut dibuat?

–          Di mana dan kapan dokumen ini dihasilkan

–          Dalam konteks apa dokumen terssbut

–          Bagaimana dokumen tersebut dubuat dan untuk siapa?

–          Apa posisinya?

–          Apa bias-biasnya?

–          Apa asumsinya?

–          Apa yang dikatakan/tidak dikatakannya

–          Bagaiamana argumen argumen disajikan?

–          Apakah argumen tersebut saling mendukung dan menyajikan?

–          Apakah dokumen tersebut berhubungan dengan yang sebelumnya?

–          Apa yang dikatakan sumber –sumber lain tentangnya?

 

Ada dua kunci boks 90 di atas yaitu:

1.    Dokumen, apapun sifatnya (baik statistik atau kata –kata, official atau non official, pemerintah atau swasta), tidak dapat diambil dari nilai wajahnya saja, karena dokumen memiliki nilai yang persial dan artificial yang perlu dinilai secara kritis bagi tujuan –tujuan penelitian.

2.    banyak dokumen yang menarik dan penting yang dihasilkan pada saat dokumen tersebut dipertimbangkan dalam hubungannya dengan dokumen lainnya.

Oleh karena itu melakukan analisis dokumen dengan mengabstrksikan dari masing –masing dokumen yang kita anggap penting dan relevan sert dengan mengelom-pokkan temuan –temuan tersebut, atau dengan menyusunnya pada  sepanjang sisi lannya yang kita akan menjadi sebuah produk dari sudut pandang disiplin dan focus anda nantinya.

 

Menganalisis wawancara

          Ada dua contoh proses analisis wawancara yang tercantum dalam boks 92, yang berguna dalam menggambarkan beberapa pendekatan yang berbeda dan adanya beberapa keumuman dalam data wawancara.

Contoh yang pertama, adanya pendekatan teori grounded yang dikembangkan oleh dua orang sosiolog Amerika pada tahun 1960-an yaitu Glaisser dan Strauss. Dalam teori Graounded tercantum cara –cara pengkodean (coding) naskah wawancara dan/atau data lainnya. Coding tersebut bis dilakukan baik oleh individu peneliti itu sendiri. Perbandingan, ataupun bersama –sama peneliti lainnya. Teori ini juga membangun sebuah persepsi proses penelitian dalam bentuk siklikal atau spiral, di mana konsep pengembangan pengumpulan dan analisis data terjadi dalam suatu conjungsi (hubungan ) yang erat satu sama lainnya.

Contoh yang kedua, mencakup cara –cara bagaimana seorang baru yang tidak menyadari bahwa dia telah mengikuti suatu pendekatan tertentu dalam menganalisis dat yang dikumpulkannya. Namun demikian catatan analisisny menunjukkan adannya persamaan yang kuat dengan pendekatan dari teori grounded tersebut, walaupun tidak begitu siklikal ataupun mahal. Pengujian terhadap naskah wawancara dalam pertanyaan demi pertanyaan dan perbandingan jawaban untuk pertanyaan –pertanyaan tertentu, diberikan dengan sebuh retang pihak –pihak yang di wawancarai.

Tentunya ada pendekatan lain dlam menganalisis wawancara. Di mana anda mungkin tidak bisa menghasilkan naskah wawancara, tetapi menganalisis langsung dari sebuah kaset rekaman. Namun demikian proses untuk mencari pertanyaan dalam wawancara lainnya akan menjadi sama.

Boks 92: contoh –contoh analisis wawancara:

          Abramson dan Mizrahi (1994) menggambarkan penggunaan pendekatan teori Grounded dalam menganalisis naskah wawancara yang difokuskan pada pekerja social/kelompok fisikawan, di mana mereka telah mengidentifikasi adanya tiga phase analisis dan pengumpulan data yaitu:

1.    open coding, fase pertama dalam analisis, di mana sepuluh buah naskah telah direview untuk mengidentifikasikan konsep –konsep provisional. Kemudian konsep –konsep itu di modifikasi dan dijumlahkan untuk diarahkan kembali pada strategi sampling dan perbaikan –perbaikan dalam wawancara. Kategori –kategori dibagi melai dari analisis awal  kemudian diterapkan pada lingkaran data lainnya untuk melihat apakah data tersebut layak untuk digunakan atau tidak.

2.    axial coding, untuk mencari hubungan antara berbagai kategori yang telah diidentifikasikan.

3.   Theoretical coding, merupakan sebuah evolusi paradigma dan matriks kondisional, dengan cara indentifikasi kesamaan –kesamaan yang mendasar dan dirumuskannya ide –ide teoretis dari serangkaian konsep. Mulai dari pola piker induktif dan deduktif, dan mengecek proposisi kolaborasi terhadap data.

MENGANALISIS OBSERVASI

          Sebuah team kecil  pemasaran dan penjualan dalam sebuah pabrik pembuat sepatu, mengadakn pengamatan untuk menganisis potensi pelung pasr di wilayah pasifik. Dari hasilnya manajer pemasaran menerima dua buah laporan. Yang pertama, mengatakan bahwa “mayoritas penduduknya tidak memakai sepatu, sehingga merupakan peluang yang baik untuk pemasaran”. Sedangkan yang kedua mengatakan bahwa” sangat banyak penduduk yang tidak memakai sepatu, sehingga merupakan peluang yang jelek untuk pemasaran”.

Sebagaimana dalam anekdot diatas, ialah dangat mungkin akan terjadi pada dua orang yang sedang menganalisis data observasi yang sama ataupun yang sangat berbeda, yang tentunya akan menghasilakn kesimpulan yang bebeda pula.

Ad sejumlah poain kunci dalam menganalisis observasi  pada penelitian ilmu social yaitu:

–          Kuantitatif bentuk –bentuk obsevasi, menjadi suatu rutinitas dalam menganalisis dan mengumpulkan data yang sangat bermanfaat dalam menjelaskan isu-isu tertentu dalam bentuk table dan diagram.

–          Pengumpulan dan penganalisisan data observasi, sengaimana dengan teknik teknik penelitian lainnya, terjadi secara parallel dalam sebuah rangkaian

–          Obsevasi, sebagaimana teknik –teknik lainnya, sangat sering digunakan bik untuk mengkontekstualisasikan ataupun memperluas analisi yang sedang dilaksanakan

Analisis kuisioner

          Data yang dikumpulakn melalui kuesioner, bisa dalam bentuk kualitatif  maupun kuaantitatif. Strategi alternatif untuk menganalisis data kualitatif, telah diuraiakan dalam bagian –bagian sebelumya. Namun demikian, kuesioner bisa memberikan bentuk yang lebih kuantitaif dalam analisisnya, karena terutama didesain untuk mengumpulakn informasi, baik angka –angka maupun  kata –kata yang dapat diberi kode dan merupakan representasi dari angka –angka.

Oleh Karen itu focus dalam bagian ini alah mengenai analisis dalam bentuk kuantitatif. Banyak riset dalam skala kecil yang menggunakan kuisioner sebagai alat untuk mengumpulkan data dan menguji hubungan diantara masing –masing variable yang diteliti, karena tidak memerlukan penggunaan metode statistik diluar striktis deskripstif . hal ini akan cukup untuk mengatakan bahwa begitu akan banyak menggunakan perbandingan (proportion) dan persentase serta berbagai ukuran gejala pusat seperti rata-rata dan rentang.

Namun demikian anda jug perlu memanfaatkan metode statistik seperti statistik inferensi atau metode analisis multivariate. Ada 12 statistik inferensial dimana tiga diantaranya sudah digunakan dalam boks 98. fungsi dari statistik inferensi ini sangat bervariasi, tetapi secara tipikal digunakan untuk membandingkan pengukuran sampel dari variable tertentu dengan sampel atau populasi lainnya, sehingga sebuah keputusan dapat dibuat apakah sampel tersebut sama atau tidak. Hal yang penting ialah bahwa semua statistik inferensial bisa meyakinkan asumsi baik mengenai hakikat data dan bagaimana data tersebut di kumpulkan.

Metode analisis multivarian bisa digunakan untuk menguji keterhubungan di antara tiga variable atau lebih secara simultan. Umumnya menggunakan contoh –contoh yang menckup regresi perkalian, analisis cluster dan analisis faktor. Sekarang ini paket software komputer untuk berbagai program analisis tersebut telah tersedia dengan luas.

Satu point yang harus disadari pada saat melaksanakan analisis kuantitatif, ialah pertanyaan kausalitasnya, salah satu tujuan dari analisis ialah untuk mencari penjelasan dan pemahaman. Kami akan senang untuk mengatakan bahwa “sesuatu itu bisa begiti karena sesuatu yang lainnya” namun demikian hanya ada dua variable dalam anda memiliki ukuran yang nampak yang nampak untuk dihubungkan. Agar bisa menunjukkan adanya kesulitan ,maka anda harus menemukan, setidknya menduga bahwa adanya sebuah mekanisme yang menghubungkan variable –variable secara bersam –sama.

Boks 95: contoh –contoh Analisis Kuisioner

          Fielding (1993 :225) beberap aturan dasar untuk pengkodean:

1.    kode satu sama lain harus saling berbeda (ekslusive)

2.   kode harus lengkap (exhaustive)

3.   keseluruhan kode harus dapat diterapkan secara konsisten

ada lima tahap dalam proses pengkodean:

1.    mengembangkan kerangka kode baik untuk sebelum di diberi kode ataupun pertanyaan –pertanyaan yang terbuka

2.   membuat buku kode dan petunjuk pengkodean

3.   memberi kode kuisioner

4.   memasukkan nilai ke dalam komputer

5.   mengecek dan membersihkan data

boks 96: Tingkat Analaisis Kuatitatif :

  • statistik deskriptif: variable frekuensi, rata –rata dan range
  • statistik inferensial : menilai signifikan data dan hasil
  • interrelasi sederhana: cross-tbulasi, atau korelasi antara dua variable
  • analisismultivarian: mempelajari keterhubungan antara lebih dari dua variable.
  •  

Boks 97: Statistik deskriptif

          Untuk data nominal atau ordinal: Perbadingan (proportion); persentase; dan rasio. Sedangkan untuk data interval atau dara rasio:

  • Mean (rata –rata): total jumlah nilai dibagi dengan jumlah kelas
  • Median :nilai dari tengah kelas
  • Mode (modus): nilai frekuensi yang sering terjadi/ muncul

Dengan menggunakan ukuran –ukuran penyebaran (Dispersion):

  • range (rentang): nilai perbedaan antara nilai yang tertinggi dan nilai yang terendah
  • standard (standar deviasi): akar kuadrat rata –rata deviasi kuadrat dari rata –rata deviasi

boks 98 : contoh –contoh statistik inferensial

 

  • fungsi : untuk membandingkan serngkaian nilai
  • asumsi : random sampling, data nominal

kolmogorov –Smirnov

 

  • Fungsi : untuk membandingkan dua sampel
  • Asumsi :random sampling, data oridinal

Student T-test

 

  • fungsi : tes rata –rata sampel tunggal atau rata –rata dua sampel
  • asumsi : random sampling data interval dan distribusi normal

boks 99: Tipe –tipe Kuantitatif:

  • Nominal : nilai –nilai numeric yang ditandai untuk mengkategorikan sesuatu sebagai suatu kode : contohnya: pria diberi  tanda ‘1’ dan wanita ‘2’.
  • Ordinal : nilai –nilai numeric dalam hubungannya dengan skala kualitatif. Contohnya dalam memberikan kode sikap sangat puas, agak puas tidak puas dan sangat tidak puas. Diberi kode ‘5’,’4’,’3’,’2’,dan ‘1’.
  • Interval :pengukuran yang dibuat berdasarkan skala kuatitatif di mana adanya ukuran perbedaan rentang yang sama  dan tetap antara yang satu dengan yang lainnya, serta tidak memiliki nilai nol absolut, contohnya : tahun 2000, terjadi 1500 tahun setelah tahun 500.
  • Rasio: ukuran –ukuran yang dibuat berdasarkan skala kuantitatif , di mana adanya ukuran perbedaan rentang yang sama dan tetap antara yang satu dengan lainnya, serta memiliki nilai nol absolut. Contohnya : jarak , penghsilan dan panjang.

 

Interprestasi

          Interprestasi merupakan suatu proses dengan mana anda meletakkan pengertian anda sendiri terhadap data yang telah anda kumpulkan dan analisis, serta membandingkan pengertian tersebut dengan pengertian lainnya yang lebih baik.

 

Perspektif anda sendiri

          Kita telah menekankan bahwa betapa pentingnya untuk mengenali dn membuatnya nampak terhadap peran dan posisi anda dalam penelitian anda. Hal inilah yang berkenaan dengan tuntutan kepemilikan, pembatasan –pembatasan, pengaruh dan bias dari perspektif anda. Sebuah elemen kritis muncul pada penilaian anda sendiri terhadap apa arti dari hasil anda itu dan bagaimana ini semua berhubungan dengan area subjek anda. Apa yang anda pikirkan itu penting? Apa yang anda pikirkan dengan dugaan ini? Di mana dan bagaimana anda memikirkan jenis yang harus anda jawab sendiri, tanpa harus merujuk referensi lainnya.

 

Boks 100: signifikan, generalibitas, reliabilitas, dan validitas

  • significance (signifikansi): konsep signifikan memiliki pengertian statistik dan interprestasi yang lebih umum. Secara statistik, signifikansi menunjuk kepada suatu kesamaan bahwa suatu hasil yang didapat dari sebuah sampel dapat ditemukan secara tak disengaja. Makin signifikan suatu hasil maka hasil tersebut akan makin mewakili sesuatu dari yang aslinya.
  • Generalizability: konsep generabilitas atau keterwakilan, memiliki relevansi yang khusus dengan penelitian dalam skala kecil. Hal ini menunjukkan apakah hasil temuan anda dapat diterapkan secara luas di luar focus studi anda.
  • Reliability (reliabilitas): maerupakn konsep seberapa seberapa baik anda telah menjalankan projek penelitian anda.  Sudahkah anda melaksanakannya dalam suatu cara yang jika peneliti lainnya melihat pertanyaan yang sama dan dalam kondisi yang sama pula, akan mendapatkan hasil yang sama pula ? jika demikian maka anda telah reliable
  • Validity: merupakan konsep apakah metode, pendekatan dan teknik yang anda gunakan benar-benar berhubungan atau mengukur isu-isu yang anda selidiki?

KESIMPULAN

  • Memiliki apresiasi terhadap bentuk data yang berbeda, dan jenis analisis yang pantas untuknya
  • Menyadari proses pengelolaan, analisis dan interprestasi data tercakup dalam kegiatan pengumpulan data
  • Memiliki pemahaman terhadap berbagai pendekatan yang berbeda yang mungkin dipakai untuk menganalisis dokumen, wawancara, observasi, dan kuisioner
  • Mampu menilai tingkat signifikan, generalibilitas , reliabilitas dan validitas  penelitin dan hasil –hasil penemuan anda.

 

 

 

 

 

 

 

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

%d blogger menyukai ini: