2. Objective
Materi kuliah Hari ini :
• Pengolahan dan Analisa Data
Buku yang dipergunakan :
• Iman Muhammad, Panduan Penyusunan
Karya Tulis Ilmiah Bidang Kesehatan
Menggunakan Metode Penelitian Ilmiah,
Penerbit Citapustaka, Bandung
• Iman Muhammad, Pemanfaatan SPSS dalam
Penelitian Sosial dan Kesehatan, Penerbit
Citapustaka, Bandung
3. Pengolahan data
Pengolahan data penelitian yang
telah dikumpulkan merupakan suatu
cara untuk mengorganisasikan data
sedemikian rupa sehingga dapat
dibaca dan ditafsirkan.
Sebelum melakukan pengolahan,
sebelumnya data disusun sedemikian
rupa dalam suatu tabulasi.
4. Langkah Riset
1. Menentukan permasalahan
2. Merumuskan permasalahan
3. Mencari landasan teori
4. Mengumpulkan data
5. Menentukan alat analisis yang
diperlukan
6. Melakukan analisa data
7. Menarik kesimpulan
5. Pengolahan Data
Pengolahan data dalam penelitian melalui lima
tahapan umum sebagai berikut :
1. Pengumpulan Data (Collecting)
• Dilakukan dengan cara Mengumpulkan data yang
berasal dari kuesioner . angket maupun
obervasi.
2. Pemeriksaan Data (Checking)
• Dilakukan dengan memeriksa kelengkapan
jawaban kuesioner atau lembar observasi
dengan tujuan agar data diolah secara benar
sehingga pengolahan data memberikan hasil
yang valid dan realiabel; dan terhindar dari
bias.
6. Pengolahan Data Continue
3. Pembuatan Kode (Coding)
• Coding dilakukan sebagai usaha
menyederhanakan data yaitu dengan
memberi simbol angka pada masing-masing
kategori jawaban dari seluruh responden.
4. Input Data (Entering)
• Data entry, yakni jawaban-jawaban dari
masing-masing responden yang masih dalam
bentuk “kode” (angka atau huruf) dimasukkan
ke dalam program komputer yang digunakan
peneliti yaitu SPSS.
7. Pengolahan Data Continue
Pengolahan data dalam penelitian melalui tiga
tahapan umum sebagai berikut :
5. Data Processing
• Semua data yang telah di input ke dalam
aplikasi komputer (SPSS) dan diolah sesuai
dengan kebutuhan dari penelitian.
8. Pengolahan Data
• Pengolahan data atau disebut juga
proses pra-analisa mempunyai tahap-
tahap sebagai berikut:
1) editing data,
2) penegmbangan variable,
3) pengkodean data,
4) cek kesalahan,
5) membuat struktur data,
6) cek preanalisa komputer,
7) tabulasi.
9. Langkah 1 Editing Data
Proses editing merupakan proses dimana peneliti
melakukan klarifikasi, keterbacaan, konsisitensi
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. Kelengkapan mengacu pada
terkumpulannya data secara lengkap sehingga
dapat digunakan untuk menjawab masalah yang
sudah dirumuskan dalam penelitian tersebut.
10. Langkah 2 Pengembangan
Variabel
pengembangan variable ialah spesifikasi
semua variable yang diperlukan oleh
peneliti yang tercakup dalam data yang
sudah terkumpul atau dengan kata lain
apakah semua variable yang diperlukan
sudah termasuk dalam data. Jika belum
ini berarti data yang terkumpul belum
lengkap atau belum mencakup semua
variable yang sedang diteliti.
11. Langkah 3 Pengkodean Data
Pemberian kode pada data dimaksudkan untuk
menterjemahkan data kedalam kode-kode yang
biasanya dalam bentuk angka. Tujuannya ialah
untuk dapat dipindahkan kedalam sarana
penyimpanan, misalnya komputer dan analisa
berikutnya. Dengan data sudah diubah dalam
bentuk angka-angka, maka peneliti akan lebih
mudah mentransfer kedalam komputer dan
mencari program perangkat lunak yang sesuai
dengan data untuk digunakan sebagai sarana
analisa, misalnya apakah data tersebut dapat
dianalisa dengan menggunakan software SPSS?
12. Contoh pemberian kode data :
• misalnya pertanyaan di bawah ini yang
menggunakan jawaban “ya” dan “tidak” dapat
diberi kode 1 untuk “Ya” dan 0 untuk “tidak”.
Pertanyaan: Apakah saudara
menggunakan Alat Kontrasepsi?
Jawaban:
a. ya b. tidak
13. Untuk jawaban yang menggunakan skala
seperti pernyataan di bawah ini, maka
jawaban “sangat tidak setuju”, “tidak
setuju”, “netral”, ”setuju” dan “setuju
sekali” dapat diberi kode 1,2,3,4 dan 5
untuk masing-masing jawaban. Likert
• Pernyataan: KB dapat meningkatkan
kesejahteraan keluarga.
Jawaban:
a. sangat tidak setuju
b. tidak setuju
c. netral
d. setuju
e. setuju sekali
14. Langkah 4 Cek Kesalahan
Peneliti melakukan pengecekan
kesalahan sebelum dimasukkan
kedalam komputer untuk melihat
apakah langkah-langkah sebelumnya
sudah diselesaikan tanpa kesalahan
yang serius.
15. Langkah 5 Membuat Struktur
Data
Peneliti membuat struktur data yang
mencakup semua data yang dibutuhkan
untuk analisa kemudian dipindahkan
kedalam komputer. Penyimpanan data
kedalam komputer mempertimbangkan :
1. apakah data disimpan dengan cara yang sesuai dan
konsisten dengan penggunaan sebenarnya?
2. apakah ada data yang hilang / rusak dan belum
dihitung?
3. bagaimana caranya mengatasi data yang hilang atau
rusak?
4. sudahkan pemindahan data dilakukan secara lengkap?
16. Langkah 6 Cek Preanalisa
Komputer
struktur data yang sudah final
kemudian dipersiapkan untuk analisa
komputer dan sebelumnya harus
dilakukan pengecekan preanalisa
komputer agar diketahui konsistensi
dan kelengkapan data.
17. Langkah 7 Tabulasi
Tabulasi merupakan kegiatan
menggambarkan jawaban responden
dengan cara tertentu. Tabulasi juga
dapat digunakan untuk menciptakan
statistik deskriptif variable-variable
yang diteliti atau yang variable yang
akan di tabulasi silang. Berikut ini
diberikan contoh membuat tabulasi
frekuensi dan tabulasi silang
19. Tabulasi Silang:
• Bidang Usaha di tabulasi silang dengan
Kesediaan Memasang Promosi di
Malang
Bidang Usaha Bersedia Promosi Tidak Bersedia Frekuensi
Air minum
Asuransi
ATK
Biro jasa
Jasa siaran
Fotokopi
Fastfood
2
3
2
3
3
1
2
2
3
1
2
2
3
3
20. Analisa Data
Pengertian Analisa data
Secara sederhana analisa data dapat
diartikan suatu proses pengolahan data
(untuk memudahkan analisa data) yang
sistematis biasanya meliputi proses
editing, coding/recoding, klasifikasi atau
pengelompokkan dan tabulating serta
menganalisa hasil pengolahan data untuk
menyimpulkan suatu obyek atau subyek
pengamatan atau penelitian.
21. Cara analisa data
• Analisis data yang yang banyak
dipergunakan ada tiga macam;
Analisis Deskriptif/ Univariat
• cara mengorganisasi dan menyimpulkan informasi secara
numerik, dengan menelaah variabel penelitian satu
persatu. Biasanya dengan menggunakan tabel, grafik
atau diagram.
Analisis Bivariat
• Adalah analisa data yang menguji perbandingan/
hubungan antara 1 variabel X dengan variabel Y.
Analisis Multivariat
• Adalah analisa data yang menguji pengaruh lebih dari 1
variable X terhadap variable Y. Uji SPSS yang biasa
digunakan adalah Linier Regression (Statistic
Parametrik), dan Uji Binary Logistic (Statistic Non
Parametric)
22. Analisis Deskriptif
• Penyajian hasil analisis deskriptif
biasanya berupa frekuensi dan
persentase, tabulasi silang, serta
berbagai bentuk grafik dan Chart pada
data yang bersifat kategorikal, serta
berupa statistik-statistik kelompok
(mean dan varians) pada data yang
bukan kategorikal
23. Responden JK Kegiatan IP
A W BELAJAR 2,89
B W TUGAS 3,25
C L TUGAS 2,90
D L BELAJAR 2,77
E L FACEBOOK 2,55
F W GAMES 2,50
G W FACEBOOK 2,68
H L TUGAS 3,45
I W BELAJAR 2,90
J W TUGAS 3,00
• Contoh sederhana hasil pengumpulan data
Penelitian yang melibatkan 3 macam variabel
untuk penelitian tentang mahasiswa pengguna
Lab komputer di Perguruan Tinggi X
24. Tabel distribusi frekuensi
• Jenis Kelamin
• Dapat disimpulkan bahwa 60 persen
pengguna lab komputer adalah Wanita
Value Label Value Frequency (F) Percent
Wanita 1 6 60
Laki-laki 2 4 40
Total 10 100
25. Tabel distribusi frekuensi
• Dapat disimpulkan bahwa 60 persen
pengguna lab komputer adalah untuk
kegiatan .....
Value Label Value Frequency Percent Cum
Percent
BELAJAR 1 ? ? ?
TUGAS 2 ? ? ?
GAME 3 ? ? ?
FACEBOOK 4 ? ? ?
Total ? 100 100
26. Tabel distribusi frekuensi silang
• Dapat disimpulkan bahwa pengguna 10%
pengguna lab adalah mahasiswa laki-laki
jurusan Ekonomi
• 30% pengguna lab adalah mahasiswa laki-laki
jurusan komputer
Value Label Ekonomi Komputer Total
Wanita 3
30%
3
30%
6
60%
Laki-laki 1
10%
3
30%
4
40%
Total 4
40%
6
60%
10
100%
27. Analisis Bivariat dan Multivariat
• Pengolahan data pada tingkat ini
dimaksudkan untuk mengambil
kesimpulan dengan pengujian hipotesis
• Pada dasarnya pengujian hipotesis
statistika terbagi menjadi :
Hipotesis tentang adanya hubungan
(korelasi)
Hipotesis tentang adanya perbedaan
kelompok
Hipotesis tentang adanya pengaruh
28. Hipotesis deskriptif
• Dugaan tentang nilai suatu variabel
mandiri, tidak membuat perbandingan
atau hubungan
• Contoh :
Berapa kecepatan akses data komputer A?
Berapa besar data yang dapat ditampung di
media penyimpanan X ?
• Data yang dapat ditampung di media X = 50 GB
Seberapa tinggi produktivitas penjualan
karyawan di departemen Marketing?
• Produktivitas karyawan di departemen marketing
= 250 penjualan per bulan
29. Hipotesis komparatif
• Pernyataan yang menunjukkan dugaan
nilai dalam satu variabel atau lebih pada
sampel yang berbeda
• Contoh :
Adakah perbedaan kemampuan Perawat D3
dengan Perawat Ners ?
Rumusan Hipotesis :
• Tidak ada perbedaan kemampuan Perawat D3
dgn Perawat Ners
• Kemampuan Perawat D3 paling kecil sama
dengan Perawat Ners
• Kemampuan Perawat D3 paling tinggi sama
dengan Perawat Ners
30. • Apabila dikembangkan :
Rumusan Hipotesis :
• Tidak ada perbedaan kemampuan Perawat D3
dgn Perawat Ners
H0 : μ1 = μ2
Ha : μ1 ‡ μ2
• Kemampuan Perawat D3 paling kecil sama
dengan Perawat Ners
Ho : μ1 > μ2
Ho : μ1 < μ2
• Kemampuan Perawat D3 paling tinggi sama
dengan Perawat Ners
Ho : μ1 < μ2
Ha : μ1 > μ2
31. Hipotesis Hubungan
(asosiatif/korelasi)
• Suatu pertanyaan yang menunjukkan
dugaan tentang hubungan antara dua
variabel atau lebih
• Contoh :
Adakah hubungan antara keahlian
seseorang dengan peluang kerja ?
Rumus hipotesis : Tidak ada hubungan
antara keahlian seseorang dengan peluang
kerja.
• H0 : ρ = 0
• Ha : ρ ‡ 0
32. Menentukan jenis metode
statistik yang dipergunakan
Kaitan antara jenis hipotesis, jumlah
sampel dan skala pengukuran data
menentukan jenis metode statistik
yang digunakan
untuk Pengujian hipotesis diperlukan
pedoman penggunaan teknik
statistik yang dikaitkan dengan
jumlah sampel dan skala pengukuran
33. Jenis Penelitian Skala pengukuran Alat statistik
Deskriptif Nominal Binomial atau Chi
kuadrat
Deskriptif Ordinal Run Test
Deskriptif Interval / Rasio T-Test
Komparatif Nominal Mc. Nemar
Komparatif Ordinal Sign-Test / Wilcoxon
Matched Pairs
Komparatif Interval / rasio T-Test
Komparatif Nominal Fisher / Chi kuadrat
Komparatif Ordinal Median-Test, Mann
Whitney, U-Test,
Kolmogorov Smirnov,
Run Wald-Wolvowiltz
Komparatif Interval / rasio T-Test
