ok

2. Data dapat dikalisifikasikan berdasarkan
Sumber Bentuk Skala
Data Penelitian adalah segala fakta dan angka yang dapat dijadikan bahan
untuk menyusun suatu informasi (Suharsimi Arikunto, 2002 : 96)
Data merupakan materi mentah yang membentuk semua laporan penelitian
(Dempsey dan Dempsey, 2002: 76)

3. • Data yang diambil langsung dari responden atau target pengamatan. Data
diperoleh dari hasil wawancara, angket dan observasi
Data Primer
• Data yang bersumber dari berbagai dokumen yang ada di
berbagai instansi, seperti dinas pendidikan, sekolah, guru dan
siswa. Dokumen merupakan catatan-catatan/data penting yang
sengaja disimpan untuk bahan analisis
Data Skunder

4. • Murah, dapat digunakan untuk berbagai kepentingan dan
berbagai instansi
• Dapat dikumpulkan/didapatkan dengan waktu yang relatif cepat
• Dapat belajar dan memahami kejadian di waktu lampau
• Dapat meningkatkan pengetahuan melalui replikasi dan
menambah jumlah sampel
• Dapat memahami perubahan
Keuntungan Data Sekunder

5. • keakuratan data tidak terjamin, tergantung pada
pengolahan dan hasil interpretasi sebelumnya
• data yang tersedia kadang tidak sesuai dengan
kebutuhan
• Sering kali usang (out off date)
Kelemahan data sekunder

6. • Adalah data yang dinyatakan dalam bentuk kata,
kalimat dan gambar
Data kualitatif
• Adalah data yang berbentuk angka, atau data
kualitatif yang di angkakan
Data kuantitatif

8. • Data nominal
• Adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau koding/pengkodean
• Ciri-ciri data ordinal
• Hanya coding
• Tidak dapat dioperasikan secara matematis
Data ordinal
Adalah data yang diperoleh dari kategorisasi atau pengkodean tetapi jarak
antara kedua data data tidak diketahui
• Ciri-ciri data ordinal
• Hanya coding
• Tidak dapat dioperasikan secara matematis

9. Data interval
Adalah data yang diperoleh dari pengukuran dimana jaraknya sama tetapi
tidak mempunyai nilai nol (0) absolut / mutlak.
• Ciri-ciri data interval
• Tidak ada coding
• Dapat dioperasikan secara matematis
Data ratio
Adalah data yang diperoleh dari pengukuran dimana jaraknya sama dan
mempunyai nilai nol (0) mutlak.
• Ciri-ciri data rasio
• Tidak ada coding
• Dapat dioperasikan secara matematis

10. Macam-Macam
Data
Kuantitatif
Nominal Ordinal Interval Rasio
Kualitatif

11. MACAM
DATA
Deskriftif
satu variabel
atau satu
sampel
B E N T U K H I P O T E S I S
Komparatif 2 sampel Komparatif k sampel
Asosiatif
Related Independent Related independent
NOMINAL
Binomial
X2 satu
sampel
Mc Namer Fisher Exact Probability Cohran Q X2 k Sampel Contingency Coeficient C
ORDINAL Run Test
Sign Test
Wilcoxon
Matced Pairs
Median Test
Mann-Whitney Utest
Kolmogorov Smirnov
Wald-Woldfowitz
Friedmand
Two-Way
Anova
Median extensien
Kruskal-wallis
one Way Anova
Spearmen Rank Correlation
Kendall Tau
Interval
Rasio
T-test*
T-test of
Related
T-test*
Independen
one Way
Anova*
Two-Way
Anova*
one Way Anova*
Two-Way Anova*
Korelasi Person Produk
Moment*
Korelasi Parsial
Korelasi Ganda*
Regresi Sederhana & Ganda*

13. Data Nominal
Data nominal adalah salah satu jenis data kualitatif, dimana berupa kategori yang diantara kategori tersebut
tidak ada perbedaan derajat yang lebih tinggi dan yang lebih rendah. Misalkan: Jenis kelamin perempuan
dan laki-laki, dimana laki-laki belum tentu lebih tinggi dari pada perempuan, begitu pula sebaliknya.
Data Ordinal
Data ordinal hampir sama dengan data nominal, hanya saja ada perbedaan derajat lebih tinggi dan lebih
rendah. Misalnya: Pendidikan, dimana pendidikan perguruan tinggi lebih tinggi dari pada SMA, dan
sebaliknya pedidikan SMA lebih rendah dari pada perguruan tinggi

14. Data Interval
Data interval adalah data yang termasuk kelompok data kuantitatif, dimana berupa angka-angka yang
didalamnya dapat dilakukan operasi matematika serta urutan antara satu data dengan data lainnya
mempunyai rentang yang sama. Misalnya: Nilai ujian, dimana dikatakan berurutan dengan rentang yang
sama yaitu setelah angka 1 kemudian 2 kemudian 3 dst. Serta dikatakan dapat dilakukan operasi
matematika, adalah misalkan: angka 1 dapat dikalikan dengan angka 2 dan hasilnya adalah 2.
Ciri khas penting lainnya adalah, data interval tidak mempunyai angka 0 absolut dan 100 absolut secara
bersamaan atau dalam arti lain tidak bisa dipastikan peresentase antara satu data dengan keseluruhan
data. maksudnya 0 absolut misalkan nilai ujian. Secara akal sehat, tidak mungkin ada nilai ujian kurang dari
0. Sedangkan 100 absolut misalkan juga nilai ujian, secara akal sehat tidak mungkin ada nilai ujian lebih
dari 100. jadi data interval contohnya adalah berat badan, dimana tidak bisa dipastikan berapa sebenarnya
nilai tertinggi berat badan. Bisa jadi orang punya berat bada puluhan kilo, ratusan atau bahkan ribuan kilo

15. Data Rasio
Data rasio adalah data yang sebenarnya sama dengan data iterval,
namun bedanya adalah data rasio dapat dibuat persentase karena
ada nilai 0 dan 100 absolut. Seperti yang sudah dibahas di atas,
yaitu misalnya nilai ujian yang mempunyai batasan nilai 0 sampai
100. Jika seorang siswa mendapatkan nilai 25, dapat diartikan nilai
tersebut adalah 25% dari nilai maksimal 100

16. Apabila Banyaknya Variabel adalah 1(Satu)
(Klik Gambar Untuk Melihat Dalam Ukuran Besar)

19. Apabila Banyaknya variabel 2(dua) atau Lebih
(Klik Gambar Untuk Melihat Dalam Ukuran Besar)

27. POPULASI, SAMPEL DAN TEKNIK SAMPLING
• Pengertian populasi
• Wilayah generalisasi yang terdiri dari: subyek/obyek yang memiliki
kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
dang yang akan digeneralisasikan
• Sampel
• Adalah bagian dari populasi yang dijadikan obyek penelitian dan
hasilnya akan digeneralisasikan untuk populasi
• Teknik sampling
• Teknik yang digunakan untuk mengambil sampel

28. POPULASI DAN SAMPEL
Teknik Sampling
Probability
Sampling
1. Simple random sampling
2. Proportionate stratified
random sampling
3. Disproportionate stratified
random sampling
4. Area (cluster) sampling
(sampling menurut daerah)
Non Probability
Sampling
1. Sampling sistematis
2. Sampling kuota
3. Sampling IncIdental
4. Purposive sampling
5. Sampling jenuh
6. Snowball sampling