SlideShare a Scribd company logo
1 of 29
ANALISIS DAN PENYAJIAN
DATA
PENDAHULUAN
Begitu data mulai mengalir, perhatian seorang periset akan beralih
pada analisis data.
Persiapan data adalah aktivitas yang mencakup penyuntingan,
penyandian dan entri data serta merupakan aktivitas untuk
memastikan keakuratan dan konversi data dari bentuk mentah
menjadi bentuk yang sudah di reduksi dan di klasifikasikan sehingga
lebih tepat untuk analisis.
Menyiapkan ringkasan statistik deskriptif adalah langkah
pendahuluan lainnya untuk lebih memahami data yang dikumpulkan.
Selama lankah-langkah inilah kesalahan entri data akan terungkap
dan dikoreksi.
Pertanyaan
Pengukuran
Desain
InstrumenInstrumen
Telah diuji
awal Final
Instrumen
Telah
Pascapenyedia
an
Instrumen
yang disajikan
& diuji awal
Pengumpulan & Persiapan
Data Pengumpulan
Data
Entri Data
Penyuntingan
Arsip Data
Penyandian Awal
Instrumen
Pasca Penyandian
Pertanyaan
Tanggapan bebas
Analisis dan Interprestasi
Data
Persiapan Data dalam Proses
Riset
PENYUNTINGAN
Langkah pertama dalam analisa adalah menyunting data mentah,
Penyuntingan dilakukan untuk mendeteksi kesalahan dan penghilangan,
melakukan perbaikan bila diperlukan, dan menjamin bahwa standar kualitas
data maksimun sudah tercapai. Tujuan penyuntingan adalah menjamin
bahwa data
- Akurat
- Konsisten
- Dimasukan secara seragam
- Lengkap
- Diatur untuk menyederhanakan penyandian dan abylasi
- Memudahkan
PENYANDIAN (KODEFIKASI)
Penyandian adalah pemberain nomor atau symbol lain pada jawaban
agar tanggapan dapat dikelompokan ke dalam jumlah katagori yang
terbatas. Dalam penyandian, kategori adalah pembagian sekumpulan
data dari variable tertentu.
Kategorisasi adalah proses penggunaan aturan untuk membagi
sekumpulan data. Semua pertanyaan, baik pertanyaan tanggapan
tertutup maupun terbuka, harus disandikan.
Penyusunan Buku Kode
Buku Kode, atau skema penyandian, berisikan setiap variable di dalam studi dan
menetapkan aplikasi dari aturan penyandian dan variable bersangkutan.
Penyandian Pertanyaan Tertutup
Tanggapan terhadap pertanyaan tertutup mencakup item-item skala yang jawabannya
dapat diantisipasi. Pertanyaan tertutup disukai oleh periset dibandingkan pertanyaan
terbuka karena efisiensi dan kesepesifikannya.
Penyandian Pertanyaan Tanggapan Terbuka
Salah satu alasan utama penggunaan pertanyaan terbuka adalah informasi yang tidak
memadai atau tidak adanya hipotesis yang dapat menghambat persiapan kategori
tanggapan sebelumnya. Periset dipaksa untuk melakukan kategorisasi tanggapan sesudah
data dikumpulkan. Alasan lain penggunaan tanggapan terbuka mencakup kebutuhan untuk
mengukur perilaku yang sensitif atau tidak disetujui, menemukan hal yang menonjol atau
hal yang penting, atau mendorong suatu ekspresi yang alami.
Aturan Penyandian
Terdapat empat aturan sebagai pedoman penyandian awal dan pasca penyandian serta kategorisasi
kumpulan data.
Kategori-kategori dalam sebuah variable haruslah :
- Sesuai dengan masalah dan tujuan riset (Kesesuaian)
- Lengkap
- Eksklusif satu sama lain
- Diambil dari satu prinsip klasifikasi
Kesesuaian
Kesesuaian ditentukan pada dua tingkat :
1. Pemisahan terbaik atas data untuk pengujian hipotesis dan menunjukan hubungannya
2. Ketersediaan data pembanding
Kelangkapan
Penyunting harus menentukan apakah tanggapan “lain-lain” tepat digunakan dalam kategori
yang sudah ditetapkan, apakah kategori baru harus ditambahkan, apakah data “lain-lain” akan
diabaikan, atau apakah perlu kombinasi dari tindakam-tindakan ini.
Ekslusivitas Satu Sama Lain
Aturan penting lainnya ketika menambahkan kategori atau menyusun ulang kategori adalah
bahwa komponen-komponen kategori harus ekslusif satu sama lain.
Skema kategorisasi seorang penyunting mungkin mencakup :
1. Profesional
2. Manajerial
3. Penjualan
4. Administrasi
5. Kerajinan Tangan
6. Operatif
7. Pengangguran
Dimensi Tunggal
Masalah bagaimana menangani entri dalam pekerjaan seperti “wiraniaga yang menganggur”
menghasilkan aturan kekempat dalam desain kategori. Kebutuhan akan sekumpulan kategori
untuk mengikuti prinsip klasifikasi tunggal berarti bahwa semua pilihan dalam kumulan kategori
diidentifikasikan berkaitan dengan satu konsep atau konstruk.
Menggunakan Analisis Isi untuk Pertanyaan Terbuka
Peningkatan tanggapan berbasis teks terhadap pertanyaan pengukuran terbuka dianalisis
menggunakan perangkat lunak analisis isi. Analisis isi mengukur isi semantik atau aspek
apa dari suatu pesan.
Jenis jenis Isi
Analisis isi digambarkan sebagai “teknik riset untuk mendeskripsikan tujuan, susunan
dan banyaknya isi yang nyata dari suatu komunikasi”.
Apa Isi yang Dianalisis?
Analisis isi digunakan untuk menganalisis data tertulis, audio, atau video yang berasal
dari eksperimen
Tanggapan “Tidak Tahu”
Tanggapan “Tidak Tahu” (don’t know=DK) memungkinkan timbulnya masalah husus
dalam persiapan data. Apabila kelompok tanggapan DK kecil, maka tidak akan
mengganggu. Akan tetapi, adakalanya hal ini menjadi masalah besar, dan bahkan
menjadi tanggapan yang paling sering diterima.
Menangani Tanggapan DK yang Tidak Dikehendaki
Cara terbaik untuk menangani jawaban DK yang tidak dikehendaki adalah dengan
mendesain pertanyaan yang lebih baik sejak awal. Periset harus mengidentifikasi
pertanyaan yang tanggapan DK nya tidak memuaskan dan melakukan desain ulang.
Data yang Hilang
Data yang hilang adalah informasi dan partisipasi atau kasus yang tidak tersedia untuk
suatu atau lebih variable yang diminati. Dalam studi survey, data yang hilang biasanya
terjadi ketika partisipan tidak sengaja melewati, menolak untuk menjawab, atau tidak
tahu jawaban terhadap suatu item flam kuesioner.
Mekanisme untuk Data yang Hilang
Untuk memilih teknik data yang hilang pertama-tama periset harus menentukan apa
yang menyebabkan data yang hilang tersebut. ada tiga meknisme dasar untuk melakukan
hal ini: data hilang sepenuhnya secara acak (missing completely at random = MCAR);
data hilang secara acak (missing at random = MAR); dan data tidak hilang secara acak
(not missing at random = NMAR). Apabila probabilitas kehilangan data untuk variable
tertentu tidak bergantung pada variabel itu sendiri atau variable lain manapun didalm
kumpulan data bersangkutan, maka data adalam MCAR. Data NMAR dianggap tidak dapat
diabaikan dan harus diperlakukan berdasarkan improvisasi.
Teknik Data Hilang
Tiga jenis teknik dasar dapat digunakan untuk menyelamatkan kumpulan data yang
mengandung data yang hilang:
1. Penghapusan menurut daftar
2. Penghapusan menurut pasangan
3. Penggantian nilai yang hilang menggunakan skor yang diestimasi
ENTRI DATA
Entri data mengubah informasi yang dikumpulkan dengan
menggunakan metode sekunder maupun primer menjadi suatu
perantara agar memungkinkan melihat dan memanipulasi data.
Bentuk-bentuk Alternatif Entri Data
Pengetikan
Penyuntingan layar penuh, dimana seuruh arsip data dapat disunting
atau dilihat sekilas, adalah sarana entri data yang layak untuk paket
statistik seperti SPSS atau SAS. SPSS menawarkan beberapa produk
entri data, termasuk data entri builder, yang memungkinkan
pengembangan bentuk dan survey serta data entri station, yang
memberikan entri terpusat bagi staff seperti wawancara lewat telepon
atau partisipan online, akses ke survey.
Pengembangan Basis Data
Untuk proyek besar, program basis data berfungsi sebagai alat entri data yang penting. Basis data
adalah sekumpulan data yang disusun untuk diambil kembali secara terkomputerisasi.
• SpreedSheet
• Pengenalan Optik
• Pengenalan Suara
• Digital
ANALISIS DATA EKSPLORASI
Kemudahan entri data melalui spreadsheet, pengenalan tanda optic
(OMR), atau penyunting data dari program statistic menggoda untuk
melangkah langsung ke analisis statistik.
Analisis data eksplorasi adalah perspektif analisis data dan
sekumpulan teknik.
Dalam analisis data eksplorasi (exploratory data analysis/EDA) periset
mempunyai fleksibilitas untuk menanggapi pola-pola yang terungkap
dalam analisis data awal.
Analisis data konfirmasi adalah suatu proses analitis yang dipandu
oleh inferensi statistik klasikdalam pengujian signifikansi dan
keyakinan.
Eksplorasi, Pemeriksaan, dan Analisis Data Dalam Proses Reset
Tabel frekuensi, Bagan Batang, dan Diagram Kue
Beberapa teknik yang berguna untuk menampilkan data bukanlah hal baru bagi EDA.
Teknik-teknik tersebut mutlak diperlukan bagi pemeriksaan data apapun.
Histogram
Histogram adalah solusi konvensional untuk menampilkan data interval-rasio. Histogram
digunakan ketika varibael-variable dapat dikelompokkan menjadi interval-interval.
Histogram disusun dengan batang (atau asterisk) yang menggambarkan nilai data,
dimana tiap nilai menempati suatu jumlah area yang sama dalam area yang tertutup.
Analisis data merasakan manfaat histogram untuk:
1. Menampilkan semua interval dalam satu distribusi bahkan interval tanpa nilai yang
diobservasi
2. Memeriksa bentuk distribusi untuk melihat pola kecondongan, kurtosis, dan modus
Histogram dari rata-rata pembelian tahunan 50 prlanggan
teratas Primesell
Tampilan Batang-dan-Daun
Tampilan Batang-dan-Daun adalah teknik yang terkait erat dengan histogram. Teknik ini
memiliki sejumlah ciri histogram, tetapi memberikan memiliki keuntungan yang unik.
Teknik ini mudah disusun dengan tangan untuk sampel kecil atau dapat dihasilkan
dengan program computer.
Boxplot
Boxplot, atau box-and-whisker plot, adalah teknik lain yang sering digunakan dalam
analisis data ekplorasi. Boxplot mengurangi rincian tampilan batang-dan-daun dan
memberikan citra visual yang berbeda mengenai lokasi,sebaran, bentuk, panjang ekor,
dan pencinan (outliner) distribusi. Boxplot adalah perluasan dari ringkasan lima-angka
dari suatu distribusi
Komponen Boxplot
Diagram Pareto
Diagram Pareto adalah batang yang jumlah presentasinya 100 persen. Datanya diperoleh
dari skala pilihan ganda, tanggapn tunggal, skala pilihan ganda, tanggapan ganda atau
hitungan frekuensi kata (atau tema) dari analisis isi
Diagram Pareto dari keluhan reparasi MIndWriter
Pemetaan
Terjadi peningkatan data partisipasi yang dilekatkan pada dimensi geografis mereka
karena perangkat lunak geografik informasi system (GIS) dan alat-alat pengukur
koordinat telah lebih terjangkau dan lebih mudah digunakan.
TABULASI-SILANG
Tabulasi-silang adalah teknik untuk membandingkan data dari dua
atau lebih variable kategori seperti jenis kelamin dan seleksi untuk
penugasan keluar negeri. Tabulasi-silang digunakan dengan variable
demografis dan variable target dan studi bersangkutan
(operasionalisasi pertanyaan pengukuran).
Penggunaan persentase
Persentase mempunyai dua tujuan dalam penyajian data:
1. Persentase menyederhanakan data dengan mengurangi semua angka kedalam
rentang dari 0 sampai 100.
2. Persentase menerjemahkan data kedalam bentuk standar, dengan basis 100, untuk
perbandingan relatif.
Dalam pengambilan sample, jumlah kasus yang masuk kedalam suatu kategori tidak
mempunyai makna kecuali dihubungkan dengan suatu basis.
Pencegahan kesalahan dalam pelaporan apabila digunakan selama analisis:
- merata-ratakan persentase
- Menggunakan persentase yang terlalu besar
- Memakai basis yang terlalu kecil
Analisis lain berbasis Tabel
Pengakuan atas makna hubungan antar variable-variable menandakan adanya kebutuhan
untuk melakukan penyidikan lebih lanjut.
Pengenalan variable control untuk menafsirkan hubungan seringkali diperlukan. Tabel-
table tabulasi silang berfungsi sebagai kerangka.
Contoh Deteksi Interaksi Otomatis (Automatic Interaction
Detection/AID)
Kepuasan atas Reparasi Mindwriter)
KESIMPULAN
Langkah pertama dalam persiapan data adalah menyunting data mentah
yang dikumpulkan untuk medeteksi kesalahan dan pengilangan data yang
akan merusak standar kualitas.
Penyandian adalah proses pemberian angka dan symbol lain pada jawaban
sehingga tangapan dapat diklasifikasikan ke dalam kategori-kategori.
Kategori harus sesuai dengan masalah riset, kelengkapan data.
Pertanyaan tertutup mencakup item-item bersekala dan item lain yang
jawabannya sudah diantisipasi.
Jawaban “tidak tahu” (DK) dievaluasi berkenaan dengan sifat pertanyaan dan
responden.
Entri data dilakukan dengan mengetik menggunakan papan ketik dari
instrument yang sudah disandikan sebelumnya, pemindaian optic,
pengetikan langsung, entri data melalui nomor telepon, kode batang,
pengenalan suara, OCR, OMR, dan transfer data dari notebook elektronik ke
computer leptop.
Analisis data eksplorasi (exploratory data analysis/EDA) memberikan
perspektif dan kumpulan alat untuk mencari petunjuk dan pola di
dalam data.
Tabel frekuensi menyusun data dari nilai terendah hingga tertinggi
dengan hitungan dan presentase.
Bagan batang dan diagram kue lebih tepat digunakan untuk
perbandingan relative dari data nominal
Penggunaan histogram lebih optimal apabila digunakan untuk
variable yang berkesinambungan dimana terdapat interval atas
tanggapan.
Diagram pareto adalah bagan batang dengan jum;ah presentase
hingga 100 persen.
Pemeriksaan hunbungan yang melibatkan variable kategoris
menggunakan tabulasi-silang

More Related Content

What's hot

Makalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleksMakalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleksNila Aulia
 
STATISTIK- UJI NORMALITAS
STATISTIK- UJI NORMALITASSTATISTIK- UJI NORMALITAS
STATISTIK- UJI NORMALITASZUKI SUDIANA
 
3 . analisis regresi linier berganda dua peubah
3 .  analisis regresi  linier berganda dua peubah3 .  analisis regresi  linier berganda dua peubah
3 . analisis regresi linier berganda dua peubahYulianus Lisa Mantong
 
Contoh soal Metode Simpleks
Contoh soal Metode SimpleksContoh soal Metode Simpleks
Contoh soal Metode SimpleksReza Mahendra
 
Uji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasUji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasPutri Handayani
 
13.analisa korelasi
13.analisa korelasi13.analisa korelasi
13.analisa korelasiHafiza .h
 
skala pengukuran dan teknik pengumpulan data
skala pengukuran dan teknik pengumpulan dataskala pengukuran dan teknik pengumpulan data
skala pengukuran dan teknik pengumpulan dataMuhammad Alfiansyah Alfi
 
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-Square
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-SquareTabel Nilai Kritis Distribusi Chi-Square
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-SquareTrisnadi Wijaya
 
Permasalahan terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur dan penerapa...
Permasalahan terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur dan penerapa...Permasalahan terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur dan penerapa...
Permasalahan terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur dan penerapa...I Gede Iwan Sudipa
 
uji chi square secara manual dan spss
 uji chi square secara manual dan spss   uji chi square secara manual dan spss
uji chi square secara manual dan spss Nur Kamri
 
Kuesioner kinerja dosen
Kuesioner kinerja dosenKuesioner kinerja dosen
Kuesioner kinerja dosenAliTutupohoS
 
Uji wilcoxon dan mann whitney
Uji wilcoxon dan mann whitneyUji wilcoxon dan mann whitney
Uji wilcoxon dan mann whitneywiwienk aja
 

What's hot (20)

Makalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleksMakalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleks
 
STATISTIK- UJI NORMALITAS
STATISTIK- UJI NORMALITASSTATISTIK- UJI NORMALITAS
STATISTIK- UJI NORMALITAS
 
3 . analisis regresi linier berganda dua peubah
3 .  analisis regresi  linier berganda dua peubah3 .  analisis regresi  linier berganda dua peubah
3 . analisis regresi linier berganda dua peubah
 
Model dan Simulasi
Model dan SimulasiModel dan Simulasi
Model dan Simulasi
 
Skala pengukuran dalam penelitian
Skala pengukuran dalam penelitianSkala pengukuran dalam penelitian
Skala pengukuran dalam penelitian
 
Distribusi sampling
Distribusi samplingDistribusi sampling
Distribusi sampling
 
P2_Pengantar Statistika Inferensial
P2_Pengantar Statistika InferensialP2_Pengantar Statistika Inferensial
P2_Pengantar Statistika Inferensial
 
Uji-T
Uji-TUji-T
Uji-T
 
Contoh soal Metode Simpleks
Contoh soal Metode SimpleksContoh soal Metode Simpleks
Contoh soal Metode Simpleks
 
Minggu 9_Teknik Analisis Korelasi
Minggu 9_Teknik Analisis KorelasiMinggu 9_Teknik Analisis Korelasi
Minggu 9_Teknik Analisis Korelasi
 
Pengantar Statistika 2
Pengantar Statistika 2Pengantar Statistika 2
Pengantar Statistika 2
 
Uji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasUji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan Homogenitas
 
13.analisa korelasi
13.analisa korelasi13.analisa korelasi
13.analisa korelasi
 
skala pengukuran dan teknik pengumpulan data
skala pengukuran dan teknik pengumpulan dataskala pengukuran dan teknik pengumpulan data
skala pengukuran dan teknik pengumpulan data
 
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-Square
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-SquareTabel Nilai Kritis Distribusi Chi-Square
Tabel Nilai Kritis Distribusi Chi-Square
 
Permasalahan terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur dan penerapa...
Permasalahan terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur dan penerapa...Permasalahan terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur dan penerapa...
Permasalahan terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur dan penerapa...
 
uji chi square secara manual dan spss
 uji chi square secara manual dan spss   uji chi square secara manual dan spss
uji chi square secara manual dan spss
 
Kuesioner kinerja dosen
Kuesioner kinerja dosenKuesioner kinerja dosen
Kuesioner kinerja dosen
 
penyajian data
penyajian datapenyajian data
penyajian data
 
Uji wilcoxon dan mann whitney
Uji wilcoxon dan mann whitneyUji wilcoxon dan mann whitney
Uji wilcoxon dan mann whitney
 

Viewers also liked (13)

Ujian khi kuasa dua contoh
Ujian khi kuasa dua   contohUjian khi kuasa dua   contoh
Ujian khi kuasa dua contoh
 
Soalan latihan anova
Soalan latihan anovaSoalan latihan anova
Soalan latihan anova
 
Statistik (Bab 11)
Statistik (Bab 11) Statistik (Bab 11)
Statistik (Bab 11)
 
Chapter7b machining turning
Chapter7b machining turningChapter7b machining turning
Chapter7b machining turning
 
Statistik (Bab 8)
Statistik (Bab 8)Statistik (Bab 8)
Statistik (Bab 8)
 
Statistik (Bab 7)
Statistik (Bab 7) Statistik (Bab 7)
Statistik (Bab 7)
 
Statistik (Bab 1)
Statistik (Bab 1) Statistik (Bab 1)
Statistik (Bab 1)
 
Nota.statistik
Nota.statistikNota.statistik
Nota.statistik
 
Statistika-Uji Hipotesis
Statistika-Uji HipotesisStatistika-Uji Hipotesis
Statistika-Uji Hipotesis
 
RINGKASAN NOTA KAEDAH PENYELIDIKAN
RINGKASAN NOTA KAEDAH PENYELIDIKANRINGKASAN NOTA KAEDAH PENYELIDIKAN
RINGKASAN NOTA KAEDAH PENYELIDIKAN
 
KONSEP ASAS PROSES PENYELIDIKAN
KONSEP ASAS PROSES PENYELIDIKANKONSEP ASAS PROSES PENYELIDIKAN
KONSEP ASAS PROSES PENYELIDIKAN
 
Analisa data & uji statistik
Analisa data & uji statistikAnalisa data & uji statistik
Analisa data & uji statistik
 
Z test
Z testZ test
Z test
 

Similar to ANALISIS DATA

ppt metopen kel 09.pptx
ppt metopen kel 09.pptxppt metopen kel 09.pptx
ppt metopen kel 09.pptxRahmaNatasyah
 
MPI-sess_12-Pengolahan-Data.ppt
MPI-sess_12-Pengolahan-Data.pptMPI-sess_12-Pengolahan-Data.ppt
MPI-sess_12-Pengolahan-Data.pptNothngIsTrue
 
Materi 8 pengolahan dan analisa data
Materi 8 pengolahan dan analisa dataMateri 8 pengolahan dan analisa data
Materi 8 pengolahan dan analisa dataIsna Aryanty
 
materi analisis dan interprestasi data.ppt
materi analisis dan interprestasi data.pptmateri analisis dan interprestasi data.ppt
materi analisis dan interprestasi data.pptAdhaSaid1
 
Teknik analisis data kuantitatif dan kualitatif
Teknik analisis data kuantitatif dan kualitatifTeknik analisis data kuantitatif dan kualitatif
Teknik analisis data kuantitatif dan kualitatifNastiti Rahajeng
 
Jawaban No. 2 Tahap-Tahap Data Mining Karena DM adalah suatu ...
Jawaban No. 2 Tahap-Tahap Data Mining Karena  DM adalah suatu ...Jawaban No. 2 Tahap-Tahap Data Mining Karena  DM adalah suatu ...
Jawaban No. 2 Tahap-Tahap Data Mining Karena DM adalah suatu ...butest
 
materi analisis dan interprestasi data.ppt
materi analisis dan interprestasi data.pptmateri analisis dan interprestasi data.ppt
materi analisis dan interprestasi data.pptAugustRidlofRiwu
 
Analisis data dan interpretasi
Analisis data dan interpretasiAnalisis data dan interpretasi
Analisis data dan interpretasigdengurah
 
Analisis data dan interpretasi
Analisis data dan interpretasiAnalisis data dan interpretasi
Analisis data dan interpretasigdengurah
 
TEKNIK ANALISIS DATA
TEKNIK ANALISIS DATATEKNIK ANALISIS DATA
TEKNIK ANALISIS DATAAi Solihat
 
INFORMATIKA RUMPUN KESEHATAN SMK KELAS X_BAB 6 ANALISIS DATA DAN DAMPAK SOSIA...
INFORMATIKA RUMPUN KESEHATAN SMK KELAS X_BAB 6 ANALISIS DATA DAN DAMPAK SOSIA...INFORMATIKA RUMPUN KESEHATAN SMK KELAS X_BAB 6 ANALISIS DATA DAN DAMPAK SOSIA...
INFORMATIKA RUMPUN KESEHATAN SMK KELAS X_BAB 6 ANALISIS DATA DAN DAMPAK SOSIA...andiekuA
 
Analisis Statistik
Analisis StatistikAnalisis Statistik
Analisis Statistikrianjuanda
 
Siskohatkes 2020 (kompetensi ppih) d. pengolahan dan analisa data
Siskohatkes 2020 (kompetensi ppih)   d. pengolahan dan analisa dataSiskohatkes 2020 (kompetensi ppih)   d. pengolahan dan analisa data
Siskohatkes 2020 (kompetensi ppih) d. pengolahan dan analisa datarickygunawan84
 
Sy tugas anaisis & interpreting data kuantitatif
Sy tugas anaisis & interpreting data kuantitatifSy tugas anaisis & interpreting data kuantitatif
Sy tugas anaisis & interpreting data kuantitatifSurfa Yondri
 

Similar to ANALISIS DATA (20)

ppt metopen kel 09.pptx
ppt metopen kel 09.pptxppt metopen kel 09.pptx
ppt metopen kel 09.pptx
 
MPI-sess_12-Pengolahan-Data.ppt
MPI-sess_12-Pengolahan-Data.pptMPI-sess_12-Pengolahan-Data.ppt
MPI-sess_12-Pengolahan-Data.ppt
 
Materi 8 pengolahan dan analisa data
Materi 8 pengolahan dan analisa dataMateri 8 pengolahan dan analisa data
Materi 8 pengolahan dan analisa data
 
materi analisis dan interprestasi data.ppt
materi analisis dan interprestasi data.pptmateri analisis dan interprestasi data.ppt
materi analisis dan interprestasi data.ppt
 
Teknik analisis data kuantitatif dan kualitatif
Teknik analisis data kuantitatif dan kualitatifTeknik analisis data kuantitatif dan kualitatif
Teknik analisis data kuantitatif dan kualitatif
 
Statistik.xlsx
Statistik.xlsxStatistik.xlsx
Statistik.xlsx
 
Jawaban No. 2 Tahap-Tahap Data Mining Karena DM adalah suatu ...
Jawaban No. 2 Tahap-Tahap Data Mining Karena  DM adalah suatu ...Jawaban No. 2 Tahap-Tahap Data Mining Karena  DM adalah suatu ...
Jawaban No. 2 Tahap-Tahap Data Mining Karena DM adalah suatu ...
 
materi analisis dan interprestasi data.ppt
materi analisis dan interprestasi data.pptmateri analisis dan interprestasi data.ppt
materi analisis dan interprestasi data.ppt
 
9868 22329-1-pb
9868 22329-1-pb9868 22329-1-pb
9868 22329-1-pb
 
Analisis data dan interpretasi
Analisis data dan interpretasiAnalisis data dan interpretasi
Analisis data dan interpretasi
 
Analisis data dan interpretasi
Analisis data dan interpretasiAnalisis data dan interpretasi
Analisis data dan interpretasi
 
15749 5 pengelompokkan data mining
15749 5 pengelompokkan data mining15749 5 pengelompokkan data mining
15749 5 pengelompokkan data mining
 
TEKNIK ANALISIS DATA
TEKNIK ANALISIS DATATEKNIK ANALISIS DATA
TEKNIK ANALISIS DATA
 
INFORMATIKA RUMPUN KESEHATAN SMK KELAS X_BAB 6 ANALISIS DATA DAN DAMPAK SOSIA...
INFORMATIKA RUMPUN KESEHATAN SMK KELAS X_BAB 6 ANALISIS DATA DAN DAMPAK SOSIA...INFORMATIKA RUMPUN KESEHATAN SMK KELAS X_BAB 6 ANALISIS DATA DAN DAMPAK SOSIA...
INFORMATIKA RUMPUN KESEHATAN SMK KELAS X_BAB 6 ANALISIS DATA DAN DAMPAK SOSIA...
 
Analisis Statistik
Analisis StatistikAnalisis Statistik
Analisis Statistik
 
Kecerdasan bisnis
Kecerdasan bisnisKecerdasan bisnis
Kecerdasan bisnis
 
10
1010
10
 
Siskohatkes 2020 (kompetensi ppih) d. pengolahan dan analisa data
Siskohatkes 2020 (kompetensi ppih)   d. pengolahan dan analisa dataSiskohatkes 2020 (kompetensi ppih)   d. pengolahan dan analisa data
Siskohatkes 2020 (kompetensi ppih) d. pengolahan dan analisa data
 
Sy tugas anaisis & interpreting data kuantitatif
Sy tugas anaisis & interpreting data kuantitatifSy tugas anaisis & interpreting data kuantitatif
Sy tugas anaisis & interpreting data kuantitatif
 
Analisis data dan interpretasi 2
Analisis data dan interpretasi 2Analisis data dan interpretasi 2
Analisis data dan interpretasi 2
 

More from Kacung Abdullah

Kriteria Usaha Mikro, Kecil dan Menengah -PP 7 tahun 2021
Kriteria Usaha Mikro, Kecil dan Menengah -PP 7 tahun 2021Kriteria Usaha Mikro, Kecil dan Menengah -PP 7 tahun 2021
Kriteria Usaha Mikro, Kecil dan Menengah -PP 7 tahun 2021Kacung Abdullah
 
PERMENPANRB NOMOR 77 TAHUN 2012 TENTANG PENYETARAAN JABATAN FUNGSIONAL PENGEL...
PERMENPANRB NOMOR 77 TAHUN 2012 TENTANG PENYETARAAN JABATAN FUNGSIONAL PENGEL...PERMENPANRB NOMOR 77 TAHUN 2012 TENTANG PENYETARAAN JABATAN FUNGSIONAL PENGEL...
PERMENPANRB NOMOR 77 TAHUN 2012 TENTANG PENYETARAAN JABATAN FUNGSIONAL PENGEL...Kacung Abdullah
 
PERMEN PANRB 28 TAHUN 2019 PENYETARAAN JABATAN ADMINISTRASI KE DALAM JABATAN ...
PERMEN PANRB 28 TAHUN 2019 PENYETARAAN JABATAN ADMINISTRASI KE DALAM JABATAN ...PERMEN PANRB 28 TAHUN 2019 PENYETARAAN JABATAN ADMINISTRASI KE DALAM JABATAN ...
PERMEN PANRB 28 TAHUN 2019 PENYETARAAN JABATAN ADMINISTRASI KE DALAM JABATAN ...Kacung Abdullah
 
Pembahasan Implementasi Revolusi Industri Baru (Industry 4.0) di Indonesia
Pembahasan Implementasi Revolusi Industri Baru (Industry 4.0) di IndonesiaPembahasan Implementasi Revolusi Industri Baru (Industry 4.0) di Indonesia
Pembahasan Implementasi Revolusi Industri Baru (Industry 4.0) di IndonesiaKacung Abdullah
 
Cara penyusunan dan penetapan HPS Pengdadaan Barang dan Jasa Pemerintah
Cara penyusunan dan penetapan HPS Pengdadaan Barang dan Jasa PemerintahCara penyusunan dan penetapan HPS Pengdadaan Barang dan Jasa Pemerintah
Cara penyusunan dan penetapan HPS Pengdadaan Barang dan Jasa PemerintahKacung Abdullah
 
Klasifikasi Industri Kecil, Menengah dan Besar berdasarkan Permenperin No. 64...
Klasifikasi Industri Kecil, Menengah dan Besar berdasarkan Permenperin No. 64...Klasifikasi Industri Kecil, Menengah dan Besar berdasarkan Permenperin No. 64...
Klasifikasi Industri Kecil, Menengah dan Besar berdasarkan Permenperin No. 64...Kacung Abdullah
 
Chapter 6, Training Evaluation
Chapter 6, Training Evaluation Chapter 6, Training Evaluation
Chapter 6, Training Evaluation Kacung Abdullah
 
Pengertian value dan contohnya dalam organisasi
Pengertian value dan contohnya dalam organisasiPengertian value dan contohnya dalam organisasi
Pengertian value dan contohnya dalam organisasiKacung Abdullah
 
Persfektif dalam organisasi
Persfektif dalam organisasiPersfektif dalam organisasi
Persfektif dalam organisasiKacung Abdullah
 
Capital Structure & Leverage
Capital Structure & Leverage Capital Structure & Leverage
Capital Structure & Leverage Kacung Abdullah
 
Strategic Human Resorce Management
Strategic Human Resorce ManagementStrategic Human Resorce Management
Strategic Human Resorce ManagementKacung Abdullah
 
Hukum perjanjian (Hukum Kontrak)
Hukum perjanjian (Hukum Kontrak)Hukum perjanjian (Hukum Kontrak)
Hukum perjanjian (Hukum Kontrak)Kacung Abdullah
 
Perumusan Strategi : Analisis Situasi dan Strategi Bisnis
Perumusan Strategi : Analisis Situasi dan Strategi BisnisPerumusan Strategi : Analisis Situasi dan Strategi Bisnis
Perumusan Strategi : Analisis Situasi dan Strategi BisnisKacung Abdullah
 
Defining Marketing for the 21st Century
Defining Marketing for the 21st CenturyDefining Marketing for the 21st Century
Defining Marketing for the 21st CenturyKacung Abdullah
 
The evolution of management
The evolution of management The evolution of management
The evolution of management Kacung Abdullah
 

More from Kacung Abdullah (20)

Kriteria Usaha Mikro, Kecil dan Menengah -PP 7 tahun 2021
Kriteria Usaha Mikro, Kecil dan Menengah -PP 7 tahun 2021Kriteria Usaha Mikro, Kecil dan Menengah -PP 7 tahun 2021
Kriteria Usaha Mikro, Kecil dan Menengah -PP 7 tahun 2021
 
PERMENPANRB NOMOR 77 TAHUN 2012 TENTANG PENYETARAAN JABATAN FUNGSIONAL PENGEL...
PERMENPANRB NOMOR 77 TAHUN 2012 TENTANG PENYETARAAN JABATAN FUNGSIONAL PENGEL...PERMENPANRB NOMOR 77 TAHUN 2012 TENTANG PENYETARAAN JABATAN FUNGSIONAL PENGEL...
PERMENPANRB NOMOR 77 TAHUN 2012 TENTANG PENYETARAAN JABATAN FUNGSIONAL PENGEL...
 
PERMEN PANRB 28 TAHUN 2019 PENYETARAAN JABATAN ADMINISTRASI KE DALAM JABATAN ...
PERMEN PANRB 28 TAHUN 2019 PENYETARAAN JABATAN ADMINISTRASI KE DALAM JABATAN ...PERMEN PANRB 28 TAHUN 2019 PENYETARAAN JABATAN ADMINISTRASI KE DALAM JABATAN ...
PERMEN PANRB 28 TAHUN 2019 PENYETARAAN JABATAN ADMINISTRASI KE DALAM JABATAN ...
 
Pembahasan Implementasi Revolusi Industri Baru (Industry 4.0) di Indonesia
Pembahasan Implementasi Revolusi Industri Baru (Industry 4.0) di IndonesiaPembahasan Implementasi Revolusi Industri Baru (Industry 4.0) di Indonesia
Pembahasan Implementasi Revolusi Industri Baru (Industry 4.0) di Indonesia
 
Cara penyusunan dan penetapan HPS Pengdadaan Barang dan Jasa Pemerintah
Cara penyusunan dan penetapan HPS Pengdadaan Barang dan Jasa PemerintahCara penyusunan dan penetapan HPS Pengdadaan Barang dan Jasa Pemerintah
Cara penyusunan dan penetapan HPS Pengdadaan Barang dan Jasa Pemerintah
 
Klasifikasi Industri Kecil, Menengah dan Besar berdasarkan Permenperin No. 64...
Klasifikasi Industri Kecil, Menengah dan Besar berdasarkan Permenperin No. 64...Klasifikasi Industri Kecil, Menengah dan Besar berdasarkan Permenperin No. 64...
Klasifikasi Industri Kecil, Menengah dan Besar berdasarkan Permenperin No. 64...
 
Chapter 6, Training Evaluation
Chapter 6, Training Evaluation Chapter 6, Training Evaluation
Chapter 6, Training Evaluation
 
Pengertian value dan contohnya dalam organisasi
Pengertian value dan contohnya dalam organisasiPengertian value dan contohnya dalam organisasi
Pengertian value dan contohnya dalam organisasi
 
Organization life cycle
Organization life cycleOrganization life cycle
Organization life cycle
 
Persfektif dalam organisasi
Persfektif dalam organisasiPersfektif dalam organisasi
Persfektif dalam organisasi
 
21 core competencies
21 core competencies21 core competencies
21 core competencies
 
Pendanaan/Modal
Pendanaan/ModalPendanaan/Modal
Pendanaan/Modal
 
Capital Structure & Leverage
Capital Structure & Leverage Capital Structure & Leverage
Capital Structure & Leverage
 
Working Capital
Working CapitalWorking Capital
Working Capital
 
Strategic Human Resorce Management
Strategic Human Resorce ManagementStrategic Human Resorce Management
Strategic Human Resorce Management
 
Hukum perjanjian (Hukum Kontrak)
Hukum perjanjian (Hukum Kontrak)Hukum perjanjian (Hukum Kontrak)
Hukum perjanjian (Hukum Kontrak)
 
Perumusan Strategi : Analisis Situasi dan Strategi Bisnis
Perumusan Strategi : Analisis Situasi dan Strategi BisnisPerumusan Strategi : Analisis Situasi dan Strategi Bisnis
Perumusan Strategi : Analisis Situasi dan Strategi Bisnis
 
KBLI 2015
KBLI 2015KBLI 2015
KBLI 2015
 
Defining Marketing for the 21st Century
Defining Marketing for the 21st CenturyDefining Marketing for the 21st Century
Defining Marketing for the 21st Century
 
The evolution of management
The evolution of management The evolution of management
The evolution of management
 

ANALISIS DATA

  • 2. PENDAHULUAN Begitu data mulai mengalir, perhatian seorang periset akan beralih pada analisis data. Persiapan data adalah aktivitas yang mencakup penyuntingan, penyandian dan entri data serta merupakan aktivitas untuk memastikan keakuratan dan konversi data dari bentuk mentah menjadi bentuk yang sudah di reduksi dan di klasifikasikan sehingga lebih tepat untuk analisis. Menyiapkan ringkasan statistik deskriptif adalah langkah pendahuluan lainnya untuk lebih memahami data yang dikumpulkan. Selama lankah-langkah inilah kesalahan entri data akan terungkap dan dikoreksi.
  • 3. Pertanyaan Pengukuran Desain InstrumenInstrumen Telah diuji awal Final Instrumen Telah Pascapenyedia an Instrumen yang disajikan & diuji awal Pengumpulan & Persiapan Data Pengumpulan Data Entri Data Penyuntingan Arsip Data Penyandian Awal Instrumen Pasca Penyandian Pertanyaan Tanggapan bebas Analisis dan Interprestasi Data Persiapan Data dalam Proses Riset
  • 4. PENYUNTINGAN Langkah pertama dalam analisa adalah menyunting data mentah, Penyuntingan dilakukan untuk mendeteksi kesalahan dan penghilangan, melakukan perbaikan bila diperlukan, dan menjamin bahwa standar kualitas data maksimun sudah tercapai. Tujuan penyuntingan adalah menjamin bahwa data - Akurat - Konsisten - Dimasukan secara seragam - Lengkap - Diatur untuk menyederhanakan penyandian dan abylasi - Memudahkan
  • 5. PENYANDIAN (KODEFIKASI) Penyandian adalah pemberain nomor atau symbol lain pada jawaban agar tanggapan dapat dikelompokan ke dalam jumlah katagori yang terbatas. Dalam penyandian, kategori adalah pembagian sekumpulan data dari variable tertentu. Kategorisasi adalah proses penggunaan aturan untuk membagi sekumpulan data. Semua pertanyaan, baik pertanyaan tanggapan tertutup maupun terbuka, harus disandikan.
  • 6. Penyusunan Buku Kode Buku Kode, atau skema penyandian, berisikan setiap variable di dalam studi dan menetapkan aplikasi dari aturan penyandian dan variable bersangkutan. Penyandian Pertanyaan Tertutup Tanggapan terhadap pertanyaan tertutup mencakup item-item skala yang jawabannya dapat diantisipasi. Pertanyaan tertutup disukai oleh periset dibandingkan pertanyaan terbuka karena efisiensi dan kesepesifikannya. Penyandian Pertanyaan Tanggapan Terbuka Salah satu alasan utama penggunaan pertanyaan terbuka adalah informasi yang tidak memadai atau tidak adanya hipotesis yang dapat menghambat persiapan kategori tanggapan sebelumnya. Periset dipaksa untuk melakukan kategorisasi tanggapan sesudah data dikumpulkan. Alasan lain penggunaan tanggapan terbuka mencakup kebutuhan untuk mengukur perilaku yang sensitif atau tidak disetujui, menemukan hal yang menonjol atau hal yang penting, atau mendorong suatu ekspresi yang alami.
  • 7.
  • 8.
  • 9. Aturan Penyandian Terdapat empat aturan sebagai pedoman penyandian awal dan pasca penyandian serta kategorisasi kumpulan data. Kategori-kategori dalam sebuah variable haruslah : - Sesuai dengan masalah dan tujuan riset (Kesesuaian) - Lengkap - Eksklusif satu sama lain - Diambil dari satu prinsip klasifikasi Kesesuaian Kesesuaian ditentukan pada dua tingkat : 1. Pemisahan terbaik atas data untuk pengujian hipotesis dan menunjukan hubungannya 2. Ketersediaan data pembanding Kelangkapan Penyunting harus menentukan apakah tanggapan “lain-lain” tepat digunakan dalam kategori yang sudah ditetapkan, apakah kategori baru harus ditambahkan, apakah data “lain-lain” akan diabaikan, atau apakah perlu kombinasi dari tindakam-tindakan ini.
  • 10. Ekslusivitas Satu Sama Lain Aturan penting lainnya ketika menambahkan kategori atau menyusun ulang kategori adalah bahwa komponen-komponen kategori harus ekslusif satu sama lain. Skema kategorisasi seorang penyunting mungkin mencakup : 1. Profesional 2. Manajerial 3. Penjualan 4. Administrasi 5. Kerajinan Tangan 6. Operatif 7. Pengangguran Dimensi Tunggal Masalah bagaimana menangani entri dalam pekerjaan seperti “wiraniaga yang menganggur” menghasilkan aturan kekempat dalam desain kategori. Kebutuhan akan sekumpulan kategori untuk mengikuti prinsip klasifikasi tunggal berarti bahwa semua pilihan dalam kumulan kategori diidentifikasikan berkaitan dengan satu konsep atau konstruk.
  • 11. Menggunakan Analisis Isi untuk Pertanyaan Terbuka Peningkatan tanggapan berbasis teks terhadap pertanyaan pengukuran terbuka dianalisis menggunakan perangkat lunak analisis isi. Analisis isi mengukur isi semantik atau aspek apa dari suatu pesan. Jenis jenis Isi Analisis isi digambarkan sebagai “teknik riset untuk mendeskripsikan tujuan, susunan dan banyaknya isi yang nyata dari suatu komunikasi”. Apa Isi yang Dianalisis? Analisis isi digunakan untuk menganalisis data tertulis, audio, atau video yang berasal dari eksperimen
  • 12. Tanggapan “Tidak Tahu” Tanggapan “Tidak Tahu” (don’t know=DK) memungkinkan timbulnya masalah husus dalam persiapan data. Apabila kelompok tanggapan DK kecil, maka tidak akan mengganggu. Akan tetapi, adakalanya hal ini menjadi masalah besar, dan bahkan menjadi tanggapan yang paling sering diterima. Menangani Tanggapan DK yang Tidak Dikehendaki Cara terbaik untuk menangani jawaban DK yang tidak dikehendaki adalah dengan mendesain pertanyaan yang lebih baik sejak awal. Periset harus mengidentifikasi pertanyaan yang tanggapan DK nya tidak memuaskan dan melakukan desain ulang. Data yang Hilang Data yang hilang adalah informasi dan partisipasi atau kasus yang tidak tersedia untuk suatu atau lebih variable yang diminati. Dalam studi survey, data yang hilang biasanya terjadi ketika partisipan tidak sengaja melewati, menolak untuk menjawab, atau tidak tahu jawaban terhadap suatu item flam kuesioner.
  • 13. Mekanisme untuk Data yang Hilang Untuk memilih teknik data yang hilang pertama-tama periset harus menentukan apa yang menyebabkan data yang hilang tersebut. ada tiga meknisme dasar untuk melakukan hal ini: data hilang sepenuhnya secara acak (missing completely at random = MCAR); data hilang secara acak (missing at random = MAR); dan data tidak hilang secara acak (not missing at random = NMAR). Apabila probabilitas kehilangan data untuk variable tertentu tidak bergantung pada variabel itu sendiri atau variable lain manapun didalm kumpulan data bersangkutan, maka data adalam MCAR. Data NMAR dianggap tidak dapat diabaikan dan harus diperlakukan berdasarkan improvisasi. Teknik Data Hilang Tiga jenis teknik dasar dapat digunakan untuk menyelamatkan kumpulan data yang mengandung data yang hilang: 1. Penghapusan menurut daftar 2. Penghapusan menurut pasangan 3. Penggantian nilai yang hilang menggunakan skor yang diestimasi
  • 14. ENTRI DATA Entri data mengubah informasi yang dikumpulkan dengan menggunakan metode sekunder maupun primer menjadi suatu perantara agar memungkinkan melihat dan memanipulasi data. Bentuk-bentuk Alternatif Entri Data Pengetikan Penyuntingan layar penuh, dimana seuruh arsip data dapat disunting atau dilihat sekilas, adalah sarana entri data yang layak untuk paket statistik seperti SPSS atau SAS. SPSS menawarkan beberapa produk entri data, termasuk data entri builder, yang memungkinkan pengembangan bentuk dan survey serta data entri station, yang memberikan entri terpusat bagi staff seperti wawancara lewat telepon atau partisipan online, akses ke survey.
  • 15. Pengembangan Basis Data Untuk proyek besar, program basis data berfungsi sebagai alat entri data yang penting. Basis data adalah sekumpulan data yang disusun untuk diambil kembali secara terkomputerisasi. • SpreedSheet • Pengenalan Optik • Pengenalan Suara • Digital
  • 16. ANALISIS DATA EKSPLORASI Kemudahan entri data melalui spreadsheet, pengenalan tanda optic (OMR), atau penyunting data dari program statistic menggoda untuk melangkah langsung ke analisis statistik. Analisis data eksplorasi adalah perspektif analisis data dan sekumpulan teknik. Dalam analisis data eksplorasi (exploratory data analysis/EDA) periset mempunyai fleksibilitas untuk menanggapi pola-pola yang terungkap dalam analisis data awal. Analisis data konfirmasi adalah suatu proses analitis yang dipandu oleh inferensi statistik klasikdalam pengujian signifikansi dan keyakinan.
  • 17. Eksplorasi, Pemeriksaan, dan Analisis Data Dalam Proses Reset
  • 18. Tabel frekuensi, Bagan Batang, dan Diagram Kue Beberapa teknik yang berguna untuk menampilkan data bukanlah hal baru bagi EDA. Teknik-teknik tersebut mutlak diperlukan bagi pemeriksaan data apapun.
  • 19. Histogram Histogram adalah solusi konvensional untuk menampilkan data interval-rasio. Histogram digunakan ketika varibael-variable dapat dikelompokkan menjadi interval-interval. Histogram disusun dengan batang (atau asterisk) yang menggambarkan nilai data, dimana tiap nilai menempati suatu jumlah area yang sama dalam area yang tertutup. Analisis data merasakan manfaat histogram untuk: 1. Menampilkan semua interval dalam satu distribusi bahkan interval tanpa nilai yang diobservasi 2. Memeriksa bentuk distribusi untuk melihat pola kecondongan, kurtosis, dan modus Histogram dari rata-rata pembelian tahunan 50 prlanggan teratas Primesell
  • 20. Tampilan Batang-dan-Daun Tampilan Batang-dan-Daun adalah teknik yang terkait erat dengan histogram. Teknik ini memiliki sejumlah ciri histogram, tetapi memberikan memiliki keuntungan yang unik. Teknik ini mudah disusun dengan tangan untuk sampel kecil atau dapat dihasilkan dengan program computer.
  • 21. Boxplot Boxplot, atau box-and-whisker plot, adalah teknik lain yang sering digunakan dalam analisis data ekplorasi. Boxplot mengurangi rincian tampilan batang-dan-daun dan memberikan citra visual yang berbeda mengenai lokasi,sebaran, bentuk, panjang ekor, dan pencinan (outliner) distribusi. Boxplot adalah perluasan dari ringkasan lima-angka dari suatu distribusi Komponen Boxplot
  • 22. Diagram Pareto Diagram Pareto adalah batang yang jumlah presentasinya 100 persen. Datanya diperoleh dari skala pilihan ganda, tanggapn tunggal, skala pilihan ganda, tanggapan ganda atau hitungan frekuensi kata (atau tema) dari analisis isi Diagram Pareto dari keluhan reparasi MIndWriter
  • 23. Pemetaan Terjadi peningkatan data partisipasi yang dilekatkan pada dimensi geografis mereka karena perangkat lunak geografik informasi system (GIS) dan alat-alat pengukur koordinat telah lebih terjangkau dan lebih mudah digunakan.
  • 24. TABULASI-SILANG Tabulasi-silang adalah teknik untuk membandingkan data dari dua atau lebih variable kategori seperti jenis kelamin dan seleksi untuk penugasan keluar negeri. Tabulasi-silang digunakan dengan variable demografis dan variable target dan studi bersangkutan (operasionalisasi pertanyaan pengukuran).
  • 25. Penggunaan persentase Persentase mempunyai dua tujuan dalam penyajian data: 1. Persentase menyederhanakan data dengan mengurangi semua angka kedalam rentang dari 0 sampai 100. 2. Persentase menerjemahkan data kedalam bentuk standar, dengan basis 100, untuk perbandingan relatif. Dalam pengambilan sample, jumlah kasus yang masuk kedalam suatu kategori tidak mempunyai makna kecuali dihubungkan dengan suatu basis. Pencegahan kesalahan dalam pelaporan apabila digunakan selama analisis: - merata-ratakan persentase - Menggunakan persentase yang terlalu besar - Memakai basis yang terlalu kecil
  • 26. Analisis lain berbasis Tabel Pengakuan atas makna hubungan antar variable-variable menandakan adanya kebutuhan untuk melakukan penyidikan lebih lanjut. Pengenalan variable control untuk menafsirkan hubungan seringkali diperlukan. Tabel- table tabulasi silang berfungsi sebagai kerangka.
  • 27. Contoh Deteksi Interaksi Otomatis (Automatic Interaction Detection/AID) Kepuasan atas Reparasi Mindwriter)
  • 28. KESIMPULAN Langkah pertama dalam persiapan data adalah menyunting data mentah yang dikumpulkan untuk medeteksi kesalahan dan pengilangan data yang akan merusak standar kualitas. Penyandian adalah proses pemberian angka dan symbol lain pada jawaban sehingga tangapan dapat diklasifikasikan ke dalam kategori-kategori. Kategori harus sesuai dengan masalah riset, kelengkapan data. Pertanyaan tertutup mencakup item-item bersekala dan item lain yang jawabannya sudah diantisipasi. Jawaban “tidak tahu” (DK) dievaluasi berkenaan dengan sifat pertanyaan dan responden. Entri data dilakukan dengan mengetik menggunakan papan ketik dari instrument yang sudah disandikan sebelumnya, pemindaian optic, pengetikan langsung, entri data melalui nomor telepon, kode batang, pengenalan suara, OCR, OMR, dan transfer data dari notebook elektronik ke computer leptop.
  • 29. Analisis data eksplorasi (exploratory data analysis/EDA) memberikan perspektif dan kumpulan alat untuk mencari petunjuk dan pola di dalam data. Tabel frekuensi menyusun data dari nilai terendah hingga tertinggi dengan hitungan dan presentase. Bagan batang dan diagram kue lebih tepat digunakan untuk perbandingan relative dari data nominal Penggunaan histogram lebih optimal apabila digunakan untuk variable yang berkesinambungan dimana terdapat interval atas tanggapan. Diagram pareto adalah bagan batang dengan jum;ah presentase hingga 100 persen. Pemeriksaan hunbungan yang melibatkan variable kategoris menggunakan tabulasi-silang