Cara Menganalisis Data Penelitian Kuantitatif

Cara Menganalisis Data Penelitian Kuantitatif. Kemampuan  menganalisis data menjadi kompetensi yang wajib dimiliki oleh peneliti. Data penelitian yang terkumpul, dianalisis dengan benar agar diperoleh hasil penelitian yang baik. Analisis data menjadi tahapan yang penting dalam penelitian kuantitatif. Teknik atau cara menganalisis data penelitian kuantitatif sangat berbeda dibandingkan dengan menganalisis data penelitian kualitatif. Oleh karena itu, pada kesempatan ini akan dijelaskan cara atau teknik analisis data penelitian kuantitatif. Harapan saya, pembaca yang sedang belajar riset atau penelitian kuantitatif dapat memperoleh manfaat khususnya untuk menganalisis data penelitian kuantitatif yang sedang dikerjakan.

Menganalisis data pada umumnya terdiri dari beberapa tahapan yaitu: mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasikan data berdasarkan variabel dan jenis responden, menyajikan data dan menghitung data untuk menjawab rumusan masalah, dan melakukan perhitungan untuk menjawab hipotesis yang diajukan bila dalam penelitian telah dirumuskan hipotesisnya.

Statistik digunakan dalam menganalisis data penelitian kuanitatif. Ada dua macam statistik yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik inferensial dibagi menjadi dua yaitu statistik parametris dan statistik non parametris. 

Statistik Deskriptif adalah

Statistik ini berguna untuk menganalisis data penelitian kuantitatif dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang terkumpul oleh peneliti sebagai mana adanya. Penelitian yang dilakukan terhadap suatu populasi tanpa adanya pengambilan sampel untuk mengumpulkan data akan menggunakan statistik deskripsi untuk menganalisis data. Pada umumnya dalam statistik deskriptif disajikan dalam bentuk tabel, grafik, diagram pie, pictogram pehitungan modus, median, mean, desil, persentil, perhitungan penyebaran data melalui perhitungan rata-rata dan simpangan baku, perhitungan persentase. Dalam stastistik deskriptif ini juga dapat diketahui kuatnya suatu hubungan antara variabel melalui korealsi, melakukan analisis regresi, dan membuat perbandingan dengan mengambil rata-rata data sampel atau populasi. Namun statistik deskriptif tidak dapat digunakan untuk mengetahui uji signifikansinya dan tidak ada taraf kesalahannya karena statistik deskriptif bukan digunakan untuk membuat generalisasi.

Statistik Inferensial adalah ....

Istilah lain dari statistik inferensial adalah statistik induktif atau statistik probabilitas. Teknik atau cara statistik inferensial digunakan untuk menganalisis data sampel yang diberlakukan untuk populasi. cara atau teknik analisis ini sangat cocok digunakan bila sampel diambil dari populasi yang jelas serta cara mengambil sampelnya dilakukan secara acak atau random. Statistik ini disebut sebagai statistik probabilitas karena kesimpulan yang diberlakukan pada populasi berdasarkan data sampel sifatnya adalah peluang atau probability. Oleh karena itu mempunyai peluang kesalahan atau kebenaran atau kepercayaan. Ada beberapa peluang kesalahan yang umumnya diberlakukan dalam penelitian, salah satunya adalah peluang kesalahan 5% yang artinya taraf kebenaran dari kesimpulan yang diambil adalah sebanyak 95%. Dalam penelitian kuantitatif, besarnya peluang kesalahan atau kebenaran atau kepercayaan disebut sebagai taraf signifikansi.

Peneliti yang ingin mengetahui taraf signifikansi, umumnya menggunakan tabel sesuai teknik atau cara analisis yang digunakan. Ada dua tabel yang umumnya digunakan untuk menganalisis data penelitian kuantitatif yaitu tabel-t dan tabel F. Uji t menggunakan tabel-t, uji F menggunakan tabel F. Dalam tabel t maupun tabel F telah disediakan untuk taraf signifikansi berapa persen suatu hasil analisis dapat digeneralisasikan.

Statistik Parametris adalah ...

Digunakan untuk menguji parametris melalui statistik atau menguji ukuran populasi melalui data sampel. Parametris populasi meliputi rata rata atau µ, simpangan baku atau α, dan varians atau  σ. Statistiknya meliputi rata-rata X (X bar), simpangan baku s, dan varian s2. Parametris populasi  rata rata atau µ diuji dengan X bar, simpangan baku atau α diuji dengan s, dan varians atau  σ diuji dengan s2.  Pengujian parameter dengan menggunakan data sampel disebut sebagai uji hipotesis statistik. Uji statistik parametris membutuhkan terpenuhinya banyak asumsi. Asumsi utama yang wajib terpenuhi dari uji parametris adalah data yang dianalisis harus berdistribusi normal. Selain itu, juga membutuhkan data yang homogen untuk penelitian dau kelompok atau lebih, dalam kasus regresi harus terpenuhi asumsi linieritas. Statistik parametris digunakan untuk menganalisis data interval dan rasio.

Statistik Nonparametris adalah ....

Statistik non parametris digunakan untuk menguji distribusi. Statistik non parametris tidak membutuhkan banyak asumsi untuk menganalisis data. Hal ini sangat berbeda dengan statistik parametris yang membutuhkan terpenuhinya asumsi normalitas, homogenitas, dan linieritas. Statistik non parametris sering disebut "distribution free". Statistik non parametris digunakan untuk menganalisi data ordinal dan nominal.

Pada tahap uji hipotesis, peneliti harus bisa mengenali data-data yang terkumpul. Dalam penelitian kuantitatif ada empat macam data yang digunakan yaitu data interval, data rasio, data ordinal, dan data nominal.  Selain itu, peneliti juga harus memperhatikan bentuk hipotesis yang diajukan. Ada tiga macam bentuk hipotesis dalam penelitian kuantitatif yaitu hipotesis deskriptif, hipotesis komparatif, dan hipotesis asosiatif.

Menguji hipotesis deskriptif untuk satu sampel dari data yang sifatnya nominal menggunakan teknik statistik binominal dan Chi kuadrat satu sampel. Menguji hipotesis deskriptif satu sampel yang datanya bersifat ordinal menggunakan teknik statistik Run Test. Menguji hipotesis deskriptif dari satu variabel yang datanya bersifat rasio atau interval menggunakan teknik statistik t-test satu sampel. 

Menguji hipotesis komparatif dua sampel yang berpasangan bila datanya bersifat nominal menggunakan statistik McNemar. Menguji hipotesis komparatif dari dua sampel berpasangan yang datanya bersifat ordinal menggunakan teknik statistk Sign Test dan Wilcoxon Mached Pairs. Menguji hipotesis komparatid dari dua sampel berpasangan yang datanya bersifat interval atau rasio menggunakan teknik statistik t-test dua sampel. 

Menguji hipotesis komparatif dari dua sampel independen bila data bersifat nominal menggunakan teknik statistik Fisher Exact PProbability dan Chi Kuadrat Dua Sampel. Menguji hipotesis komparatif dari dua sampel independen dari data yang sifatnya ordinal menggunakan teknik statistik Median Test, Mann-Whitney U Test, Kolmogorov Smirnov, dan Wald-Wolfowitz. Menguji hipotesis komparatif dua sampel berpasangan dari data yang sifatnya interval atau rasio menggunakan t-test sampel berpasangan (related). 

Menguji hipotesis komparatif k sampel berpasangan yang datanya bersifat nominal menggunakan teknik statistik Chocran Q. Menguji hipotesis komparatif k sampel berpasangan dari data yang bersifat ordinal menggunakan teknik statistik Friedman Two-way Anova. Menguji hipotesis komparatif sampel berpasangan yang datanya bersifat interval atau rasio menggunakan teknik analisis varians satu jalan atau dua jalan. Menguji hipotesis komparatif k sampel independen dari data nominal Chi Kuadrat k sampel. Menguji hipotesis komparatif kam sampel independen data ordinal menggunakan teknik analisis median extension dan kruskal-walls One Way Anova.

Menguji hipotesis asosiatif data nominal menggunakan teknik koefisien kontingensi, Menguji hipoteisi asosiatif data ordinal menggnakan teknik korelasi Spearman Rank dan korelasi Kendal Tau, Menguji hipotesis korelasi data interval atau rasio menggunakan teknik korelasi produk moment (hubungan satu variabel independen dengan satu variabel dependen), teknik korelasi ganda (hubungan dua variabel dependen atau lebih secara bersama-sama dengan satu variabel dependen), teknik korelasi parsial (hubungan dua variabel atau lebih bila terdapat variabel yang dikendalikan), teknik regresi (untuk memperediksi perubahan nilai variabel dependen bila nilai variabel indpenden dimanipulasi).


Demikian hal-hal yang harus dipahami peneliti kuantitatif agar pada saat menganalis data dapat dilakukan dengan benar sesuai dengan jenis data dan bentuk hipotesis yang diajukan. Selamat bekerja.



Sumber:
Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. Halaman: 207 - 215.