DATA
metode
pengumpulan data, pengertian data, teknik pengumpulan data, teknik pengumpulan
data, pengertian variabel dan macam-macam variabel
Dalam penulisan karya ilmiah, pengumpulan data merupakan
salah satu hal yang harus dilakukan guna mencapai tujuan penulisan. Ada 3 metode
pengumpulan data, yakni :
1. Merupakan sebuah pertukaran
informasi antara pewawancara dengan yang diwawancarai
2. Perlu ada perencanaan dan tujuan
khusus.
3. Terdiri dari pertanyaan dan menjawab
pertanyaan
Observasi
Menurut Patton (dalam Poerwandari 1998) tujuan observasi
adalah mendeskripsikan setting yang dipelajari, aktivitas-aktivitas yang
berlangsung, orang-orang yang terlibat dalam aktivitas, dan makna kejadian di
lihat dari perpektif mereka yang terlihat dalam kejadian yang diamati tersebut.
Menurut Patton salah satu hal yang penting, namun sering dilupakan dalam
observasi adalah mengamati hal yang tidak terjadi.
Kuesioner merupakan daftar pertanyaan yang akan digunakan
oleh periset untuk memperoleh data dari sumbernya secara langsung melalui
proses komunikasi atau dengan mengajukan pertanyaan.
- DATA DAN TEKNIK PENGUMPULAN DATA
Data merupakan bentuk jamak dari datum, berasal dari bahasa
Latin yang berarti "sesuatu yang diberikan". Dalam penggunaan
sehari-hari data berarti suatu pernyataan yang diterima secara apa
adanya.Pernyataan ini adalah hasil pengukuran atau pengamatan suatu variabel
yang bentuknyadapat berupa angka, kata-kata, atau citra Jenis-jenis data :
Sebelum kita membicarakan bagaimana alat analisis data
digunakan, berikut ini akan diberikan ulasan tentang bagaimana sebenarnya data
nominal yang sering digunakan dalam statistik nonparametrik bagi mahasiswa.
Menuruti Moh. Nazir, data nominal adalah ukuran yang paling sederhana, dimana
angka yang diberikan kepada objek mempunyai arti sebagai label saja, dan tidak
menunjukkan tingkatan apapun. Ciri-ciri data nominal adalah hanya memiliki
atribut, atau nama, atau diskrit. Data nominal merupakan data kontinum dan tidak
memiliki urutan. Bila objek dikelompokkan ke dalam set-set, dan kepada semua
anggota set diberikan angka, set-set tersebut tidak boleh tumpang tindih dan
bersisa. Misalnya tentang jenis olah raga yakni tenis, basket dan renang.
Kemudian masing-masing anggota set di atas kita berikan angka, misalnya tenis
(1), basket (2) dan renang (3). Jelas kelihatan bahwa angka yang diberikan
tidak menunjukkan bahwa tingkat olah raga basket lebih tinggi dari tenis
ataupun tingkat renang lebih tinggi dari tenis. Angka tersebut tidak memberikan
arti apa-apa jika ditambahkan. Angka yang diberikan hanya berfungsi sebagai
label saja
Bagian lain dari data kontinum adalah data ordinal. Data
ini, selain memiliki nama (atribut), juga memiliki peringkat atau urutan. Angka
yang diberikan mengandung tingkatan. Ia digunakan untuk mengurutkan objek dari
yang paling rendah sampai yang paling tinggi, atau sebaliknya. Ukuran ini tidak
memberikan nilai absolut terhadap objek, tetapi hanya memberikan peringkat
saja. Jika kita memiliki sebuah set objek yang dinomori, dari 1 sampai n,
misalnya peringkat 1, 2, 3, 4, 5 dan seterusnya, bila dinyatakan dalam skala,
maka jarak antara data yang satu dengan lainnya tidak sama. Ia akan memiliki
urutan mulai dari yang paling tinggi sampai paling rendah. Atau paling baik
sampai ke yang paling buruk.
Misalnya dalam skala Likert (Moh Nazir), mulai dari sangat
setuju, setuju, ragu-ragu, tidak setuju sampai sangat tidak setuju. Atau
jawaban pertanyaan tentang kecenderungan masyarakat untuk menghadiri rapat umum
pemilihan kepala daerah, mulai dari tidak pernah absen menghadiri, dengan kode
5, kadang-kadang saja menghadiri, dengan kode 4, kurang menghadiri, dengan kode
3, tidak pernah menghadiri, dengan kode 2 sampai tidak ingin menghadiri sama
sekali, dengan kode 1. Dari hasil pengukuran dengan menggunakan skala ordinal
ini akan diperoleh data ordinal. Alat
analisis (uji hipotesis asosiatif) statistik nonparametrik yang lazim digunakan
untuk data ordinal adalah Spearman Rank Correlation dan Kendall Tau.
Data interval
Pemberian angka kepada set dari objek yang mempunyai
sifat-sifat ukuran ordinal dan ditambah satu sifat lain, yakni jarak yang sama
pada pengukuran dinamakan data interval. Data ini memperlihatkan jarak yang
sama dari ciri atau sifat objek yang diukur. Akan tetapi ukuran interval tidak
memberikan jumlah absolut dari objek yang diukur. Data yang diperoleh dari
hasil pengukuran menggunakan skala interval dinamakan data interval. Misalnya
tentang nilai ujian 6 orang mahasiswa, yakni A, B, C, D, E dan F diukur dengan
ukuran interval pada skala prestasi dengan ukuran 1, 2, 3, 4, 5 dan 6, maka dapat
dikatakan bahwa beda prestasi antara mahasiswa C dan A adalah 3 – 1 = 2. Beda
prestasi antara mahasiswa C dan F adalah 6 – 3 = 3. Akan tetapi tidak bisa
dikatakan bahwa prestasi mahasiswa E adalah 5 kali prestasi mahasiswa A ataupun
prestasi mahasiswa F adalah 3 kali lebih baik dari prestasi mahasiswa B. Dari
hasil pengukuran dengan menggunakan skala interval ini akan diperoleh data
interval. Alat analisis (uji hipotesis asosiatif) statistik parametrik yang
lazim digunakan untuk data interval ini adalah Pearson Korelasi Product Moment,
Partial Correlation, Multiple Correlation, Partial Regression, dan Multiple
Regression.
Ukuran yang meliputi semua ukuran di atas ditambah dengan
satu sifat yang lain, yakni ukuran yang memberikan keterangan tentang nilai
absolut dari objek yang diukur dinamakan ukuran ratio (data rasio). Data ratio,
yang diperoleh melalui mengukuran dengan skala rasio memiliki titik nol.
Karenanya, interval jarak tidak dinyatakan dengan beda angka rata-rata satu
kelompok dibandingkan dengan titik nol di atas. Oleh karena ada titik nol, maka
data ratio dapat dibuat perkalian ataupun pembagian. Angka pada data ratio
dapat menunjukkan nilai sebenarnya dari objek yang diukur. Jika ada 4 orang
pengemudi, A, B, C dan D mempunyai pendapatan masing-masing perhari Rp. 10.000,
Rp.30.000, Rp. 40.000 dan Rp. 50.000. Bila dilihat dengan ukuran rasio maka
pendapatan pengemudi C adalah 4 kali pendapatan pengemudi A. Pendapatan
pengemudi D adalah 5 kali pendapatan pengemudi A. Pendapatan pengemudi C adalah
4/3 kali pendapatan pengemudi B. Dengan kata lain, rasio antara pengemudi C dan
A adalah 4 : 1, rasio antara pengemudi D dan A adalah 5 : 1, sedangkan rasio
antara pengemudi C dan B adalah 4 : 3.Interval pendapatan pengemudi A dan C adalah 30.000, dan
pendapatan pengemudi C adalah 4 kali pendapatan pengemudi A. Contoh data rasio
lainnya adalah berat badan bayi yang diukur dengan skala rasio. Bayi A memiliki berat 3 Kg. Bayi B memiliki berat 2 Kg dan
bayi C memiliki berat 1 Kg. Jika diukur dengan skala rasio, maka bayi A
memiliki rasio berat badan 3 kali dari berat badan bayi C. Bayi B memiliki
rasio berat badan dua kali dari berat badan bayi C, dan bayi C memiliki rasio
berat badan sepertiga kali berat badan bayi A, dst. Dari hasil pengukuran dengan
menggunakan skala rasio ini akan diperoleh data rasio. Alat analisis (uji hipotesis asosiatif) yang digunakan
adalah statistik parametrik dan yang lazim digunakan untuk data ratio ini
adalah Pearson Korelasi Product Moment, Partial Correlation, Multiple
Correlation, Partial Regression, dan Multiple Regression.
Teknik
pengumpulan data:
Wawancara ialah proses komunikasi atau interaksi untuk mengumpulkan
informasi dengan cara tanya jawab antara peneliti dengan informan atau subjek
penelitian. Dengan kemajuan teknologi informasi
seperti saat ini, wawancara bisa saja dilakukan tanpa tatap muka, yakni melalui
media telekomunikasi.
Pada hakikatnya wawancara merupakan kegiatan untuk memperoleh informasi secara
mendalam tentang sebuah isu atau tema yang diangkat dalam penelitian. Atau,
merupakan proses pembuktian terhadap informasi atau keterangan yang telah
diperoleh lewat teknik yang lain sebelumnya.
Selain
wawancara, observasi juga merupakan salah satu teknik pengumpulan data yang
sangat lazim dalam metode penelitian kualitatif.
Observasi hakikatnya merupakan kegiatan dengan menggunakan pancaindera, bisa
penglihatan, penciuman, pendengaran, untuk memperoleh informasi yang diperlukan
untuk menjawab masalah penelitian. Hasil observasi berupa aktivitas, kejadian, peristiwa,
objek, kondisi atau suasana tertentu, dan perasaan emosi seseorang. Observasi
dilakukan untuk memperoleh gambaran riil suatu peristiwa atau kejadian untuk
menjawab pertanyaan penelitian.
Selain melalui wawancara dan observasi, informasi juga
bisa diperoleh lewat fakta yang tersimpan dalam bentuk surat, catatan harian,
arsip foto, hasil rapat, cenderamata, jurnal kegiatan dan sebagainya. Data
berupa dokumen seperti ini bisa dipakai untuk menggali infromasi yang terjadi
di masa silam. Peneliti perlu memiliki kepekaan teoretik untuk memaknai semua
dokumen tersebut sehingga tidak sekadar barang yang tidak bermakna.
Focus Group Discussion
Metode
terakhir untuk mengumpulkan data ialah lewat Diskusi terpusat (Focus Group
Discussion), yaitu upaya menemukan makna sebuah isu oleh sekelompok orang
lewat diskusi untuk menghindari diri pemaknaan yang salah oleh seorang
peneliti. Misalnya,
sekelompok peneliti mendiskusikan hasil UN 2011 di mana nilai rata-rata siswa
pada matapelajaran bahasa Indonesia rendah. Untuk menghindari pemaknaan secara
subjektif oleh seorang peneliti, maka dibentuk kelompok diskusi terdiri atas
beberapa orang peneliti. Dengan beberapa orang mengkaji sebuah isu diharapkan
akan diperoleh hasil pemaknaan yang lebih objektif.
Adalah suatu besaran yang dapat diubah atau berubah
sehingga mempengaruhi peristiwa atau hasil penelitian. Dengan menggunakan
variabel, kita akan mmeperoleh lebih mudah memahami permasalahan. Hal ini
dikarenakan kita seolah-olah seudah mendapatkan jawabannya. Biasanya bentuk
soal yang menggunakan teknik ini adalah soal counting (menghitung) atau
menentuakan suatu bilangan. Dalam
penelitian sains, variable adalah bagian penting yang tidak bisa dihilangkan.
Macam-macam Variabel
- Variabel Kuantitatif adalah variable yang menunjukan suatu
intensitas yang diukur dengan angka atau nominal. contoh : harga saham
- Variabel Kualitatif adalah variabel yang menunjukkan suatu
intensitas yang sulit diukur dengan angka.
Contoh : kedisiplinan, kemakmuran dan kepandaian.
- Variabel
Independen (Pengaruh, Bebas, Stimulus,
Prediktor). Merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab
perubahannya atau timbulnya variabel dependen (terikat).
- Variabel
Dependen (Dipengaruhi, Terikat, Output,
Kriteria, Konsekuen).Merupakan variabel yang dipengaruhi atau akibat, karena adanya variabel
bebas. Contoh: Pengaruh Iklan Terhadap Motivasi Pembelian. Iklan = Variabel Independen
Motivasi Pembelian = Variabel Dependen.
- Variabel
Moderator.Merupakan variabel yang mepengaruhi
(memperkuat atau memperlemah) hubungan antara variabel independen dengan dependen. Variabel ini sering disebut sebagai variabel independen kedua. Contoh: Anak adalah variabel yang memperkuat
hubungan suami isteri. Pihak ketiga adalah variabel yang memperlemah hubungan
suami isteri.
- Variabel
Intervening (Antara). Merupakan
variabel yang menghubungkan antara variabel independen dengan variabel dependen
yang dapat memperkuat atau memperlemah hubungan namun tidak dapat diamati atau
diukur. Contoh:
Hubungan antara Kualitas Pelayanan (Independent) dengan Kepuasan Konsumen
(Intervening) dan Loyalitas (Dependen).
Sumber : http://iwan24.blogspot.com/2012/11/metode-pengumpulan-data-pengertian-data_26.html