2. PENDAHULUAN
Data : kumpulan kejadian dari kenyataan
Data terdiri dari elemen data (field, kolom), rekaman
(baris, tupel), berkas (himpunan seluruh rekaman
bertipe sama yang berkaitan dengan suatu subjek)
3. PENDAHULUAN (2)
Data belum memiliki arti bagi penerimanya dan
masih memerlukan pengolahan.
Pengolahan Data : memanipulasi, memproses data
menjadi bentuk yang berarti/bermanfaat
Informasi : hasil pengolahan data yang memberikan
bentuk yang lebih berarti dari suatu kejadian
5. DATA BERDASARKAN SUMBERNYA
Data Primer : data yang dikumpulkan oleh peneliti
secara langsung dari sumber data utama.
- Data asli atau data baru, sifatnya up to date
- Teknik pengumpulan : observasi, wawancara dan
penyebaran kuisioner
Data Sekunder : data yang dikumpulkan oleh
peneliti dari berbagai sumber yang telah ada.
- Peneliti sebagai pihak kedua
- Diperoleh dari berbagai sumber, seperti : BPS, buku,
laporan, jurnal dan lain-lain.
6. DATA BERDASARKAN BENTUK DAN
SIFATNYA
Bentuk :
1. Kualitatif berbentuk kata-kata/kalimat, dikumpulkan
dengan wawancara, analisis dokumen, diskusi terfokus,
observasi yang dituangkan dalam catatan lapangan.
2. Kuantitatif berbentuk angka/bilangan, dapat diolah
dan dianalisis menggunakan teknik perhitungan
matematika dan statistika
Cara mendapatkan :
- Diskrit : data dalam bentuk angka/bilangan yang
diperoleh dengan membilang. Co.: jumlah siswa laki-
laki 67 orang.
- Kontinum : data dalam bentuk angka/bilangan yang
diperoleh berdasarkan hasil pengukuran. Co.: tinggi
badan Made adalah 165 cm.
7. DATA BERDASARKAN BENTUK DAN
SIFATNYA
Data kuantitatif memiliki sifat berbeda berdasarkan
skala pengukuran :
1. Data nominal : diperoleh melalui pengelompokan
objek berdasarkan kategori tertentu. Tidak memiliki
urutan atau makna matematis sehingga tidak dapat
dibandingkan. co.: status pernikahan.
2. Data ordinal : data berasal dari kategori yang
disusun berjenjang. Berlaku perbandingan dengan
fungsi pembeda (“>” dan “<“) namun tidak dapat
dilakukan operasi matematika ( +, -, x, : ). co.:
Jenjang pendidikan
8. DATA BERDASARKAN BENTUK DAN
SIFATNYA
3. Data interval : data hasil pengukuran yang diurutkan
berdasarkan kriteria tertentu dan menunjukkan semua
sifat yang dimiliki data ordinal.
Memiliki rentang interval yang sama antar data yang
diurutkan. Dapat dilakukan operasi matematika ( +, - )
namun tidak memiliki nol mutlak. co.: suhu 0 derajat
celcius = 32 derajat celcius.
3. Data rasio : data yang menghimpun semua sifat yang
dimiliki data nominal, data ordinal serta interval.
Data berbentuk angka dalam arti sesungguhnya,
dilengkapi dengan nol mutlak. Dapat diterapkan
operasi matematika ( +, -, x, : ). co.: panjang benda, 0
meter berarti tidak ada benda yang diukur.
9. PENGOLAHAN DATA
Pengolahan data : proses mendapatkan data dari
setiap variabel penelitian yang siap dianalisis
Pengolahan meliputi :
- Pengeditan data
- Transformasi data (coding)
- Penyajian data
10. PENGEDITAN DATA
Maksud : memeriksa atau mengoreksi data yang telah
dikumpulkan. kemungkinan ada data yang tidak
memenuhi syarat atau tidak sesuai kebutuhan.
Tujuan : Melengkapi kekurangan atau menghilangkan
kesalahan pada data mentah.
1. Kekurangan dapat dilengkapi dengan mengulangi
pengumpulan data dan penyisipan data.
2. Kesalahan dapat dihilangkan dengan membuang data
yang tidak memenuhi syarat atau tidak sesuai
kebutuhan.
Contoh : pemeriksaan kuisioner, aspek yang perlu
diperiksa, antara lain :
- Kelengkapan responden dalam mengisi kuisioner
- Konsistensi responden, misal status perkawinan akan
sinkron dengan jumlah anak.
11. TRANSFORMASI DATA
Transformasi data (coding) : pemberian kode
tertentu pada setiap data, termasuk memberikan
kategori untuk jenis data yang sama.
Tabulasi data : menempatkan data dalam tabel.
Contoh : seorang peneliti melakukan pengukuran
dengan beberapa variabel, yaitu jenis kelamin,
tingkat pendidikan, pengalaman kerja, kompetensi
profesional dan kinerja guru.
No.
Responden
Jenis Kelamin
Tingkat
Pendidikan
Pengalaman
Kerja
Kompetensi
Profesional
Kinerja Guru
1 1 3 10 49 62
2 2 2 6 35 56
12. PENYAJIAN DATA
Penyajian data kuantitatif menggunakan teknik
statistik mulai dari yang sederhana sampai yang
kompleks tergantung jenis data dan tujuan penelitian
Pentingnya penyajian data :
1. Data tidak cukup dikumpulkan, diolah dan
dianalisis, namun perlu disajikan dalam bentuk
yang mudah dibaca dan dimengerti oleh pihak
yang berkepentingan.
2. Data yang disajikan dapat menjadi dasar
pengambilan keputusan bagi setiap pengambil
keputusan
13. PENYAJIAN DATA
Penyajian dalam bentuk tabel :
1. Judul tabel, “Data Hasil Penelitian”
2. Menentukan jumlah kolom dan baris data
3. Keterangan di bawah tabel menunjukkan kode
yang digunakan oleh variabel data
14. PENYAJIAN DATA TABEL
Tabel klasifikasi satu arah : mengelompokkan data
berdasarkan kriteria tertentu
Tabel 1.2 : Contoh Tabel Satu Arah Komposisi
Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
No. Jenis Kelamin
Jumlah
Responden
1 Laki-laki 24
2 Perempuan 16
Total 40
15. PENYAJIAN DATA TABEL
Tabel Silang : mengelompokkan data berdasarkan
dua atau lebih kriteria tertentu
Tabel 1.3 : Contoh Tabel Silang Komposisi Responden
Berdasarkan Jenis Kelamin dan Tingkat Pendidikan
Tingkat Pendidikan Jumlah
Responde
nDiploma Sarjana Magister
Jenis
Kelamin
Laki-laki 7 11 6 24
Perempua
n
1 13 2 16
Total 8 24 8 40
16. PENYAJIAN DATA TABEL
Tabel Distribusi Frekuensi
1. Apabila jumlah data yang disajikan cukup banyak
2. Kalau disajikan dalam tabel biasa menjadi tidak
efisien dan kurang komunikatif
3. Digunakan untuk pengujian normalitas data
17. PENYAJIAN DATA TABEL
Langkah-langkah penyajian tabel distribusi frekuensi
1. Mengurutkan data dari yang terkecil sampai yang terbesar
2. Menghitung rentang skor = Skor tertinggi – Skor terendah
3. Menetapkan jumlah kelas dengan menggunakan aturan Strugess
Jumlah kelas = 1 + 3,3 log n
n = banyaknya data
4. Menetapkan panjang kelas interval
Interval Kelas = Rentang / Jumlah Kelas
5. Menentukan batas bawah kelas interval pertama (diambil data
terkecil)
6. Menetapkan panjang batas kelas
7. Menghitung frekuensi relatif yaitu jumlah anggota dari masing-
masing kelompok kelas interval
8. Menghitung prosentase frekuensi relatif yaitu prosentase frekuensi
untuk masing-masing kelas interval
9. Menghitung frekuensi kumulatif dan prosentasenya untuk masing-
masing batas bawah kelas interval.
18. PENYAJIAN DATA TABEL
1. Skor tertinggi = 50 dan Skor terendah = 10
2. Rentang skor = 50 – 10 = 40
3. Jumlah kelas = 1 + 3,3 log 40 = 6
4. Panjang kelas interval = 40/6 = 6,67 dibulatkan 7
Frekuensi kumulatif : fki = f1 + f2 + … + fi
atau dapat dikatakan
fki = fki-1 + fi
fki = frekuensi kumulatif kelas ke-i
fi = frekuensi kelas ke-i
19. PENYAJIAN DATA TABEL
Tabel 1.3 : Contoh Tabel Distribusi Frekuensi Skor
Kompetensi Profesional Guru
Nomor
Kelas
Kelas
Interval
Frekuensi
Relatif Kumulatif
f (%) f (%)
1 10 – 16 2 5,00 2 5,00
2 17 – 23 5 12,50 7 17,50
3 24 – 30 12 30,00 19 47,50
4 31 – 37 9 22,50 28 70,00
5 38 – 44 7 17,50 35 87,50
6 45 – 51 5 12,50 40 100,00
Total 40 100,00
20. PENYAJIAN DATA TABEL
Tabel diatas menyatakan bahwa yang mendapatkan
skor kompetensi profesional antara 10 sampai 16
adalah sebanyak 2 orang responden atau 5%
17 sampai 23 sebanyak 5 orang responden atau
12,50%
Yang mendapatkan skor dibawah 17 sampai 23
adalah 2 orang responden atau 5% (dilihat dari
frekuensi kumulatifnya)
Begitu seterusnya.
21. PENYAJIAN DATA DALAM BENTUK
DIAGRAM/GRAFIK
Diagram/grafik dibuat berdasarkan tabel
Diagram/grafik merupakan visualisasi dari tabel yang
bersangkutan
Beberapa bentuk diagram/grafik dalam penelitian
kuantitatif:
1. Diagram lingkaran (pie chart)
2. Diagram batang
3. Diagram garis
4. Grafik histogram frekuensi
22. DIAGRAM LINGKARAN
Digunakan untuk melihat komposisi data dalam
berbagai kelompok
60%
40%
Diagram Lingkaran Komposisi
Responden Berdasarkan Jenis
Kelamin
Laki-laki
Perempuan
23. DIAGRAM LINGKARAN
Jumlah Pengunjung Bulan Pebruari
Hari Minggu I Minggu II Minggu III Minggu IV JUMLAH Persentase
Senin 18 15 13 14 60 11,63%
Selasa 16 19 13 29 77 14,92%
Rabu 19 18 23 25 85 16,47%
Kamis 15 27 23 14 79 15,31%
Jumat 20 22 26 30 98 18,99%
Sabtu 15 17 19 17 68 13,18%
Minggu 10 15 13 11 49 9,50%
TOTAL 113 133 130 140 516 100,00%
Tabel 2.1 Jumlah Pengunjung Warnet “ABC”
25. DIAGRAM BATANG
Untuk melihat perbandingan data berdasarkan
panjang batang dalam suatu diagram
Contoh: perbandingan jumlah responden
berdasarkan tingkat pendidikan
0
2
4
6
8
10
12
14
Diploma Sarjana Magister
Tingkat Pendidikan
Jenis Kelamin
Laki-laki
Jenis Kelamin
Perempuan
26. DIAGRAM BATANG
Contoh: Perbandingan hasil penjualan mobil “PT.
XYZ” berdasarkan tipe mobil dan daerah penjualan
Tipe Mobil
Daerah Penjualan
Total
Denpasar Badung Gianyar Tabanan
A 35 50 30 25 140
B 10 20 35 35 100
C 20 20 5 10 55
Total 65 90 70 70 295
28. DIAGRAM GARIS
Untuk melihat perkembangan kondisi yang nampak
secara visual dalam bentuk garis
Contoh: melihat perkembangan penjualan mobil PT.
XYZ selama 5 tahun terakhir
Mobil
Tahun A B C Total
2010 90 85 50 225
2011 105 80 65 250
2012 110 90 45 245
2013 120 90 60 270
2014 125 105 65 295
Total 550 450 285 1285
30. GRAFIK HISTOGRAM FREKUENSI
Histogram adalah penyajian tabel distribusi frekuensi
dalam bentuk diagram batang
Untuk membuat, digunakan sumbu mendatar sebagai
batas kelas dan sumbu vertikal sebagai frekuensi
0
2
4
6
8
10
12
14
10 – 16 17 – 23 24 – 30 31 – 37 38 – 44 45 – 51
Frekuensi
Skor Kompetensi
Grafik Histogram Frekuensi Skor Kompetensi
Profesional Guru
31. REFERENSI
Purwoto, A. 2007. Panduan Laboratorium Statistik
Inferensial. Grasindo. Jakarta
Supranto, J. 2007. Statistik untuk Pemimpin
Berwawasan Global, edisi 2. Salemba Empat.
Jakarta
