STATISTIK DAN STATISTIKA

1. Arti Statistik dan Statistika

A. Pengertian statistic

Kata statistic bukan merupakan kata daribahasa Indonesia asli, secara etimologis kata "statistik" berasal dari kata status (bahasa latin) yang mempunyai persamaan arti dengan kata state (bahasa Inggris) atau kata staat (bahasa Belanda), dan yang dalam bahasa Indonesia diterjemahkan menjadi negara. Pada mulanya, kata "statistik" diartikan sebagai "kumpulan bahan keterangan (data), baik yang berwujud angka (data kuantitatif) maupun yang tidak berwujud angka (data kualitatif), yang mempunyai arti penting dan kegunaan yang besar bagi suatu negara. Namun, pada perkembangan selanjutnya, arti kata statistik hanya dibatasi pada "kumpulan bahan keterangan yang berwujud angka (data kuantitatif)" saja; bahan keterangan yang tidak berwujud angka (data kualitatif) tidak lagi disebut statistik.

Seiring berjalannya waktu kata statistic tidak lagi dibatasi untuk kepentingan-kepentingan Negara saja tapi sudah digunakan dalam keseharian untuk mempermudah masyarakat untuk menganalisis sesuatu yang berkaitan dengan data-data. Sehingga setelah masyarakat memahami statistic dan mulai mempergunakannya dalam kehidupan sehari munculah berbagai macam nama statistic. Statistic yang menjelaskan sesuatu hal biasanya diberinama statistic mengenai hal yang bersangkutan didalamnya, contoh kumpulan data yang membahas tentang tingkat produksi suatu perusahaan dinamakan statistic produksi. Banyak persoalan baik itu seperti penelitian atau pun pengamatan yang dinyatakan dalam bentuk bilangan atau angka-angka. Kumpulan angka-angka disusun atau diatur dan disajikan dalam tabel (terkadang dilengkapi dengan gambar baik berupa diagram maupu ngrafik, hal ini dilakukan bertujuan untuk mempermudah menjelaskan isi dari data).

Maka dapat disimpulkan bahwa statistic merupakan kumpulan data baik berupa bilangan maupun bukan bilangan yang disusun dalam table ataupun diagram yang melukiskan atau menggambarkan suatu persoalaaan.    

B.Pengertian statiistika

            Statistika adalah adalah ilmu yang mempelajari statistik, yaitu yang mempelajari bagaimana caranya mengumpulkan data, mengolah data, menyajikan data, menganalisis data, membuat kesimpulan dari hasil ananlisis data dan mengambil keputusan berdasarkan hasil kesimpulan.

Pembagian Statistik

1.      Statistika Deskriptif adalah stastistika yang mempelajari bagaimana caranya mengumpulkan data, mengolah data, menyajikan data dan menganalisis data.

2.      Statistika Induktif adalah statistika yang mempelajari bagaimana caranya mengumpulkan data, mengolah data, menyajikan data, menganalisis data, membuat kesimpulan dan mengambil keputusan.

Kegunaan Statistika

Statistika dipelajari diberbagai bidang ilmu karena statistika adalah sekumpulan alat yang dapat membantu pengambilan keputusan berdasarkan hasil kesimpulan pada analisis data dari data yang dikumpulkan. Selain itu dengan statistika kita bisa meramalkan keadaan yang akan datang berdasarkan data masa lalu.

3.     Populasi dan Sampel

Populasi

            Populasi atau universe ialah jumlah keseluruhan dari unit analisa yang ciri-cirinya akan diduga. Populasi dibedakan menjadi dua yaitu:

1. Populasi sampling, contoh apabila kita mengambil rumah tangga sebagai sampel, sedangkan yang diteliti adalah anggota rumah tangga yang bekerja sebagai PNS, maka seluruh rumah tangga adalah populasi sampling
2. Populasi sasaran, sesuai dengan contoh di atas, maka seluruh PNS adalah populasi sasaran
    Sampel
               Sampel adalah bagian dari populasi yang diharapkan mampu mewakili populasi dalam penelitian. Dalam penyusunan sampel perlu disusun kerangka sampling yaitu daftar dari semua unsur sampling dalam populasi sampling, dengan syarat:

1. Harus meliputi seluruh unsur sampel
2. Tidak ada unsur sampel yang dihitung dua kali
3. Harus up to date
4. Batas-batasnya harus jelas
5. Harus dapat dilacak dilapangan
   Menurut Teken (dalam Masri Singari mbun danSofyan Efendi) Ciri-ciri sample yang ideal adalah:

• Dapat menghasilkan gambaran yang dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti
• Dapat menentukan presisi (precision) dari hasil penelitian dengan menentukan penyimpangan baku  (standar) dari taksiran yang diperoleh
• Sederhana, sehingga mudah dilaksanakan
• Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya yang rendah....
    BeberapaTeknik dalam Pengambilan Sampel
  Ada beberapa teknik dalam pengambilan sampel, namun secara garis besardapat dibagi menjadi  dua:
  a.    Probability Sampling atau Random Sampling

1. Simple random sampling, pengambilan sample secara acak sederhana, iala sebuah sample yang diambil sedemikian rupa sehingga tiap unit penelitian atau satuan elemen dari populasi mempunyai kesempatan yang sama  untuk dipilih menjadi sample. Metode yang digunakan dengan cara (1) undian (digoncang seperti arisan), (2) ordinal (angka kelipatan), (3)tabel bilangan random
2. Proportionate stratified random sampling, misal dengan siswa sebagai sampelnya,…maka perlu ada kalsifikasi siswa berdasar strata (misal kelas I, II dan III)
3. Disproportional stratified random sampling,..
4. Area Sampling, teknik pengambilan sample berdasar wilayah
5. Kluster sampling, teknik pengambilan sample berdasar gugus atau clusters, misal: sebuah penelitian ingin mengetahui pendapatan keluarga dalam suatu desa,  dengan berbagai klaster, missal dari segi pekerjaan: Tani, Buruh, PNS, Nelayan
   b.    Non-Probability Sampling.
   Non probability sampling terdiridari:

1. Sampling sistematis, yaitu memilih sampel dari suatu urutan daftar menurut urutan tertentu, missal tiap indivi duurutan no ke-n (10, 15, 20 dst)
2. Sampling kuota, (quota sampling), teknik sampling yang didasarkan pada terpenuhinya jumlah sample yang diinginkan (ditentukan)
3. Sampling aksidental, sample yang diambil dari siapa saja yang kebetulan ada, misalnya dengan menanyai siapa saja yang ditemui dijalan…untuk meminta pendapat tentang kenaikan harga sembako
4. Purposive sampling, teknik pengambilan sample didasrkan atas tujuan tertentu. (orang yang dipilih betul-betul memiliki kriteria sebagai sampel)
5. Sampling jenuh (sensus),
6. Snowball sampling, dimulai dari kelompok kecil  yang diminta untuk menunjukkan kawan masing-masing. Kemudian kawan tersebut diminta untuk menunjukkan kawannya lagi dan seterusnya sampai secukupnya.
   4.    Teknik Penentuan Jumlah Sampel
   Salah satu cara untuk menentukan jumlah sample adalah dengan menggunakan rumus dari  Taro Yamane:

n= Jumlah sample,

N= Jumlah Populasi,

d² = Presisi yang inginkan (misal 5 % atau 10 %)

3. Arti Data

Pengertian Data

Data adalah fakta empirik yang dikumpulkan oleh peneliti untuk kepentingan untuk memecahkan masalah atau menjawab pertanyaan penelitian. Data penelitian dapat berasal dari berbagai sumber yang dikumpulkan dengan menggunakan berbagai teknik selama kegiatan penelitian berlangsung.

Dalam pengertian lain, data adalah semua keterangan seseorang yang dijadikan responden maupun yang berasal dari dokumen-dokumen, baik dalam bentuk statistik atau dalam bentuk lainnya guna keperluan penelitian ( kumpulan fakta ).

Jenis-jenis Data

·         Berdasarkan sumbernya ( data primer dan data sekunder)

·         Berdasarkan sifatnya ( kualitatif dan kuantitatif )

·         Berdasarkan proses ( diskrit dan kontinum )

Berdasarkan sumber :

1.      Data Primer

Data primer adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh peneliti secara langsung dari sumber datanya. Data primer juga disebut sebgai data asli atau data yang memiliki sifat up to date. Untuk mendapatkan data primer, peneliti harus mengumpulkannya secara langsung. Teknik yang dapat digunakan peneliti untuk mengumpulkan data primer antara lain observasi, wawancara, diskusi terfokus dan penyebaran kuesioner.

2.      Data sekunder

Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan peneliti dari berbagai sumber yang telah ada ( peneliti sebagai tangan kedua ). Data sekunder dapat diperoleh dari berbagai sumber seperti Biro Pusat Statistik (BPS), buku, laporan, jurnal dan lain-lain.

Berdasarkan Sifatnya :

1.      Data kualitatif

Data kualitatif adalah data yang berbentuk kata-kata (mutu), bukan dalam bentuk angka. Data kualitatif diperoleh melalui berbagai macam teknik pengumpulan data misalnya wawancara, ananlisis dokumen, diskusi terfokus, atau observasi yang telah dituangkan dalam catatan lapangan (transkrip). Bentuk lain data kualitatif adalah gambar yang diperoleh melalui pemotretan atau rekaman video.

2.      Data kuantitatif

Data adalah data yang berbentuk angka atau bilangan. Sesuai dengan bentuknya, data kuantitatif dapat diolah atau dianalisis menggunakan teknik perhitungan metematika atau statistika.

Berdasarkan proses :

1.      Data diskrit

Data diskrit adalah data dalam bentuk angka yang diperoleh dengan cara membilang. Contoh data diskrit misalnya : jumlah siswa laki-laki di SD 207 sebanyak 70 orang, jumlah sekolah menengah pertama di kecamatan sungai bahar sebanyak 15. Karena diperoleh dengan cara membilang, data diskrit akan berbentuk bilangan bulat (bukan bilangan pecahan).

2.      Data kontinum

Data kontinum adalah data dalam bentuk angka atau bilangan yang diperoleh berdasarkan hasil pengukuran. Data kontinum dapat berbentuk bilangan bulat atau pecahan tergantung jenis skala pengukuran yang digunakan. Contoh data kontinum misalnya : tinggi badan randi adalah 155 cm, IQ dayat adalah 130.

4.Jenis Skala Pengukuran

1.      Data nominal

Data nominal adalah suatu himpunan yang terdiri dari anggota-anggota yang mempunyai kesamaan tiap anggotanya, dan memiliki perbedaan dari anggota himpunan yang lain. Variasinya tidak menunjukan perurutan atau kesinambungan, setiap variasi berdiri secara terpisah. Dalam skala nominal tidakdapat dipastikan apakah kategori satu mempunyai derajat yang lebih tinggi atau lebih rendah dari kategori yang lain ataukah kategori itu lebih baik atau lebih buruk dari kategori yang lain.

Contoh :

·         Jenis kelamin : dibedakan antara laki-laki dan perempuan

·         Pekerjaan : dapat dibedakan  petani, pegawai, pedagang dsb

·         Golongan darah : dibedakan atas Gol. O, A ,B, AB

·         Suku bangsa : dapat dibedakan suku jawa, sunda, minang dsb

Contoh Data Variabel :

·         Ya = 1 danTidak = 0

·         Pria = 1 danWanita = 0

·         Hitam = 1, Abu-abu = 2, Putih = 2

Analisis Statistik :
Angka tidak bermakna matematika. Analisis statistik yang dapat digunakan berada dalam kelompok non-parametrik yaitu frekuensi dan tabulasi silang dengan Chi-square.

2.      Data ordinal

Data ordinal adalah skala variabel yang menunjukan tingkatan-tingkatan. Skala ordinal adalah himpunan beranggota menurut rangking, urutan, pangkat atau jabatan. Skala ordinal adalah skala data kontinum yang batas satu variasi nilai yang lailain tidak jelas, sehingga yang dibandingkan hanyalah nilai tersebut lebih tinggi, sama atau lebih rendah daripada nilai yang lain.

Contoh :

·         Tingkat pendidikan : dikategorikan SD, SMP, SMA, UNIVERSITAS

·         Pendapatan : tinggi, rendah, sedang

·         Sikap ( yang diukur skala likert ) : Setuju, tidak setuju dsb.

Contoh Data Variabel :

·         Sangat Tidak Setuju= 1
Tidak Setuju = 2
Tidak Tahu = 3
Setuju = 4
Sangat Setuju = 5

·         Pendek = 1
Sedang = 2
Tinggi = 3
Analisis Statistik :
Angka 1 lebih rendah dari angka 2 dalam peringkat, tapi tidak bisa dilakukan operasi matematika. Data ordinal menggunakan statistik non-parametrik mencakup frekuensi, median dan modus, Spearman rank-order correlation dan analisis varian.

3.      Data interval

Skala interval adalah skala data kontinum yang batas variasi nilai satu dengan yang lain jelas, sehingga jarak atau intervalnya dapat dibandingkan. Dikatakan skala interval bila jarak atau perbedaan antara nilai pengamatan satu dengan nilai pengamatan lainnya dapat diketahui secara pasti. Nilai variasi pada skala interval juga dapat dibandingkan seperti halnya pada skala ordinal ( lebih besar, sama, lebih kecil dsb ; tetapi nilai mutlaknya tidak dapat dibandingkan secara Matematis, oleh karena itu batas-batas variasi nilai pada skala interval bersifat arbitrer ( ANGKA NOL-nya TIDAK Absolut ).

Contoh :

·         Temperatur : sebagai skala interval, suhu 36° celsius jelas lebih panas daripada suhu 22° celsius.

·         Tingkat kecerdasan

·         Jarak

 Contoh Data Variabel :

·         Umur 20-30 tahun = 1
Umur 31-40 tahun = 2
Umur 41-50 tahun = 3

·         Suhu 0-50 Celsius = 1
Suhu 51-100 Celsius = 2
Suhu 101-150 Celsius = 3
Analisis Statistik :
Angka 3 berarti lebih tua atau lebih panas dari angka 2 setara dengan angka 2 terhadap angka 1, bisa operasi penjumlahan dan pengurangan. Statistik parametrik yaitu deviasi mean dan standar, korelasi r, regresi, analisis varian dan analisis faktor ditambah berbagai multi varian.

4.      Data ratio

Skala ratio adalah skala yang disamping batas intervalnya jelas, juga variasi nilainya mempunyai batas yang tegas dan mutlak ( mempunyai nilai NOL ABSOLUT ).

Contoh :

·         Tinggi badan : sebagai skala ratio, tinggi badan 175 Cm dapat dikatakan mempunyai selisih 15 Cm terhadap tinggi badan 160 Cm.

·         Berat badan

Contoh Data Variabel :

·         0 tahun, 1 tahun, 2 tahun, 3 tahun, .....dst.

·         ..... -3C, -2C, -1C, 0C, 1C, 2C, 3C, .....dst.

·         ..... 0,71m .....5,38m .....12,42m .....dst.

Analisis Statistik :
Berlaku semua operasi matematika. Analisis statistik sama dengan skala interval.

Tutorial Terkait :Statistik

5.     Tipe Skala Pengukuran

Untuk memperoleh data dari responden, maka diperlukan skala yang dapat digunakan untuk mengukur sikap yang menjadi dasar kepribadian suatu populasi. 

Para ahli sosiologi membedakan dua tipe skala menurut fenomena sosial yang diukur, yaitu :
1. Skala pengukuran untuk mengukur perilaku susila dan kepribadian.
2. Skala pengukuran untuk mengukur berbagai aspek budaya lain dan lingkungan sosial.

Berbagai skala yang dapat digunakan untuk penelitian Administrasi antara lain:
1. Skala Likert
            Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial. Dengan Skala Likert, variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi indikator variabel. Kemudian indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-item instrumen yang dapat berupa pertanyaan atau pernyataan. Jawaban setiap item instrumen yang menggunakan Skala Likert mempunyai gradasi dari sangat positif sampai sangat negatif, yang dapat berupa kata-kata antara lain:
Sangat Penting (SP), Penting (P), Ragu-ragu (R), Tidak Penting (TP), Sangat Tidak Penting (STP).
Untuk penilaian ekspektasi pelanggan, maka jawaban itu dapat diberi skor, misalnya:
a. Sangat Penting (SP) : 5
b. Penting (P) : 4
c. Ragu-ragu (R) : 3
d. Tidak Penting (TP) : 2
e. Sangat Tidak Penting (STP) : 1
Untuk penilaian persepsi pelanggan, maka jawaban itu dapat diberi skor, misalnya:
a. Sangat Baik (SB) : 5
b. Baik (B) : 4
c. Ragu-ragu (R) : 3
d. Tidak Baik (TB) : 2
e. Sangat Tidak Baik (STB) : 1
Instrumen penelitian yang menggunakan skala Likert dapat dibuat dalam bentuk checklist ataupun pilihan ganda.
Keuntungan skala Likert adalah :
● Mudah dibuat dan diterapkan
● Terdapat kebebasan dalam memasukkan pertanyaan-pertanyaan, asalkan mesih sesuai dengan konteks permasalahan
● Jawaban suatu item dapat berupa alternative, sehingga informasi mengenai item tersebut diperjelas.
● Reliabilitas pengukuran bisa diperoleh dengan jumlah item tersebut diperjelas.

2. Skala Guttman
            Skala pengukuran dengan tipe ini akan didapatkan jawaban yang tegas. diantaranya : ‘ya’ dan ‘tidak’; ‘benar-salah’, dan lain-lain. Data yang diperoleh dapat berupa data interval atau rasio dikhotomi (dua alternatif). Jadi, kalau pada Skala Likert terdapat 1,2,3,4,5 interval, dari kata ‘sangat setuju’ sampai ‘sangat tidak setuju’, maka pada Skala Guttman hanya ada dua interval yaitu ‘setuju’ atau ‘tidak setuju’. Penelitian menggunakan Skala Guttman dilakukan bila ingin mendapatkan jawaban yang tegas terhadap suatu permasalahan yang ditanyakan.

3. Semantic Differential

Skala pengukuran yang berbentuk Semantic Differensial dikembangkan oleh Osgood. Skala ini juga digunakan untuk mengukur sikap, hanya bentuknya tidak pilihan ganda maupun checklist, tetapi tersusun dalam satu garis kontinu yang jawaban “sangat positifnya” terletak di bagian kanan garis, dan jawaban “sangat negatif” terletak di bagian kiri garis, atau sebaliknya. Data yang diperoleh adalah data interval, dan biasanya skala ini digunakan untuk mengukur sikap/karakteristik tertentu yang dipunyai oleh seseorang.

4. Rating Scale
            Dari ke tiga skala pengukuran seperti yang telah dikemukakan, data yang diperoleh semuanya adalah data kualitatif yang kemudian dikuantitatifkan. Tetapi dengan Rating Scale, data mentah yang diperoleh berupa angka kemudian ditafsirkan dalam pengertian kualitatif.

            Responden menjawab, senang atau tidak senang, setuju atau tidak setuju, pernah atau tidak pernah adalah merupakan data kualitatif. Dalam skala model Rating Scale, responden tidak akan menjawab salah satu dari jawaban kualitatif yang telah disediakan, tetapi menjawab salah satu jawaban kuantitatif yang telah disediakan. Oleh karena itu Rating Scale ini lebih fleksibel, tidak terbatas untuk pengukuran sikap saja tetapi untuk mengukur persepsi responden terhadap fenomena lainnya, seperti skala untuk mengukur status sosial ekonomi, pengetahuan, kemampuan, dan lain-lain. Yang penting dalam Rating Scale adalah harus dapat mengartikan setiap angka yang diberikan pada alternatif jawaban pada setiap item instrumen. Orang tertentu memilih jawaban angka 2, tetapi angka 2 oleh orang tertentu belum tentu sama maknanya dengan orang lain yang juga memilih jawaban dengan angka 2.

6.     Sumber dan Instrumen Pengumpulan Data

Definisi Instrumen Pengumpulan Data

            Menurut Sumadi Suryabrata ( 2008 : 52 ) mendefisikan bahwa InstrumenPengumpulan data adalah alat yang digunakan untuk merekam –pada umumnya secara kuantitatif[1][1].

Jenis Instrumen Pengumpulan data

            Instrumen yang dipergunakan dalam upaya pengumpulan data suatu penelitian itu harus memperhatikan validitas dan reliabelitas, karena sesungguhnya data yang baik adalah data yang valid dan reliable.

Berdasarkan pendapat para ahli diatas, dapat dikatakan bahwa di dalam penyusunan instrumen pengumpulan data suatu penelitian, data yang dihasilkan nanti harus mempunyai kebenaran yang dapat diukur serta mempunyai konsistensi kebenaran terhadap suatu objek sehingga adanya relevansi antara hipotesa dan kenyataan yang diperoleh melalui pengalaman secara optimal yang dengannya kesahihan penelitian dapat  diterima secara logis oleh akal.

Jenis instrumen pengumpulan data, disebut juga alat evaluasi. Menurut Mulyasa, secara garis besar terbagi menjadi dua macam, yaitu : (1)Instrumen Tes, (2) Instrumen Non Tes[2][8].

 Cara Menyusun Instrumen Pengumpulan Data

            Instrumen memegang peranan penting dalam suatu penelitian. Mutu penelitian sangat dipengaruhi oleh Instrumen penelitian yang digunakan, karena kevalidan dan kesahihan data yang diperoleh dalam suatu penelitian dsangat ditentukan oleh tepat tidaknya dalam memilih instrumen penelitian. Instrumen atau alat pengumpul data  adalah suatu alat yang digunakan untuk mengumpulkan data dalam suatu penelitian. Data tersebut dibutuhkan untuk menguji hipotesis yang diajukan dalam penelitian.

             

            Hal yang terkait jika membicarakan tentang instrumen penelitian adalah tekhnik pengumpulan data penelitian. Jika instrumen penelitian adalah alat bantu yang digunakan dalam penelitian maka tekhnik pengumpulan data adalah merupakan cara atau prosedur yang ditempuh untuk mendapatkan data yang dibutuhkan dalam penelitian. Kedua hal tersebut yaitu instrumen penelitian dan tekhnik pengumpulan data adalah merupakan dua hal yang sangat mempengaruhi kualitas data yang diperoleh peneliti dalam suatu penelitian. Sehingga kulaitas data yang dikumpulkan mempengruhi kualitas dan keabsahan serta ketepatan kesimpulan yang diperoleh peneliti setelah melakukan penelitian

    Teknik yang digunakan dalam pengumpulan data

Pada bagian ini akan dibahas tentang teknik yang akan digunakan dalam pengumpulan data. Sebagaimana diketahui bahwa penelitian menurut jenis data dan analisisnya maka penelitian ada dua bentuk penelitian, yaitu; penelitian kuantitatif  dan penelitian kualitatif.

Mengingat bentuk penelitian yang banyak dilakukan di lingkungan Pasca Sarjana IAIN Raden Fatah Palembang adalah penelitian kualitatif, maka penulis akan menguraikan penjelasan dalam makalah ini, pada bagian instrumen pengumpulan data dalam bentuk penelitian kualitatif saja. Dalam penelitian ada banyak instrumen atau teknik yang dapat digunakan dalam mengumpulkan data, namun dalam penelitian kualitatif, dominan yang banyak digunakan oleh peneliti ada 4 (empat) macam teknik pengumpulan data, yaitu observasi, wawancara, dokumentasi dan gabungan/triangulasi. Perhatikan diagram berikut:

Macam Teknik Pengumpulan Data

Observasi

Wawancara

Dokumentasi

Triangulasi/ Gabungan

 

a.    Pengumpulan data dengan observasi

    Macam-macam observasi

a)      Observasi Partisipatif (participant observastion).

Observasi partisipatif merupakan seperangkat strategi dalam penelitian yang tujuannya adalah untuk mendapatkan data yang lengkap. Hal ini dilakukan dengan mengembangkan keakraban yang dekat dan mendalam dengan satu kelompok orang dilingkungan alamiah mereka. Dalam penelitian ini peneliti menetapkan sejumlah tujuan dan menempatkan dirinya sebagai bagian dari objek yang sedang di telitinya.[3][13]

b)      Observasi terus terang atau tersamar

Pada uraian di atas telah dijelaskan bahwa ciri penelitian kualitatif diantaranya adalah untuk menemukan dan mengungkap fakta yang ada di lapangan secara alamiah (natural setting). Konsekuensinya peneliti harus secara cermat dan bijaksana menerapkan teknik pengumpulan data di lapangan pada nara sumber, agar benar-benar data diperolehnya bersifat alamiah.

“Tapi dalam suatu saat peneliti tidak terus terang atau tersamar dalam observasi, hal ini untuk menghindari kalau suatu data yang dicari merupakan data yang masih dirahasiakan. Kemungkinan kalau dilakukan dengan terus terang, maka peneliti tidak akan diijinkan untuk melakukan observasi[4][17].

c)      Observasi tak berstruktur

Observasi tidak terstruktur adalah observasi yang tidak dipersiapkan secara sistematis tentang apa yang akan di observasi. Hal ini dikarenakan peneliti tidak tahu secara pasti tentang apa yang akan diamati. Dalam melaksanakan penelitian tidak menggunakan instrumen yang telah baku, tapi hanya berupa rambu-rambu pengamatan[5][18].

b.      Teknik pengumpulan data dengan wawancara

Dalam wawancara kita kita dihadapkan kepada dua hal. Pertama, kita harus mengadakan interaksi dengan responden. Kedua, kita menghadapi kenyataan, adanya pandangan orang lain yang kita hadapi ialah bagaimana cara berinteraksi dengan orang lain, dan bagaimana kita mengolah pandangan yang mungkin berbeda itu.

Wawancara adalah merupakan pertemuan dua orang untuk bertukar informasi dan ide melalui tanya jawab, sehingga dapat dikonstruksikan makna dalam topik tertentu[6][22].

c.    Teknik pengumpulan data dengan dokumen

Dokumen adalah merupakan catatan peristiwa yangtelah lalu. Dokumen dapat berbentuk tulisan, gambar, atau karya menumental dari seseorang lainnya. Dokumen yang berbentuk tulisan, misalnya catatan harian, sejarah kehidupan (life histories), cerita, biografi, peraturan, kebijakan. Dokumen yang berbentuk gambar, misalnya foto, gambar hidup, sketsa, film, video, CD, DVD, cassete, dan lain-lain. Dokumen yang berbentuk karya misalnya karya seni, karya lukis, patung naskah, tulisan, prasasti dan lain sebagainya.[7][28]

d.   Teknik Pengumpulan data dengan Triangulasi

Dalam teknik pengumpulan data, triangulasi diartikan sebagai teknik pengumpulan data yang bersifat menggabungkan dari berbagai data dan sumber data yang telah ada. Triangulasi teknik, berarti peneliti menggunakan observasi partisipatif, wawancara mendalam, dan dokumentasi untuk sumber data yang sama secara serempak. Triangulasi sumber berarti, untuk mendapatkan data dari sumber yang berbeda-beda dengan teknik yang sama.

 Tujuan penelitian kualitatif memang bukan semata-mata mencari kebenaran, tetapi lebih pada pemahaman subyek terhadap dunia sekitarnya. Dalam memahami dunia sekitarnya, mungkin apa yang dikemukakan informan salah, karena tidak sesuai dengan tiori, tidak sesuai dengan hukum.

7.     Macam-macam Penyajian Data

Pengertian Penyajian Data

Kegiatan pengumpulan data di lapangan akan menghasilkan data angka-angka yang disebut ‘data kasar’ (raw data) yang menunjukkan bahwa data tersebut belum diolah dengan teknik statistik tertentu. Jadi data tersebut masih berwujud sebagaimana data itu diperoleh yang bisanya berupa skor dan relative banyak tidak beraturan. Dalam pembuatan laporan penelitian, data termasuk yang harus dilaporkan. Agar dapat memberikan gambaran yang bermakna, data-data itu haruslah disajikan ke dalam tampilan yang sistematis dan untuk keperluan penganalisisan biasanya data itu disusun dalam sebuah tabel. Penyajian data ini bertujuan memudahkan pengolahan data dan pembaca memahami data.

Macam – Macam Penyajian Data dalam Bentuk Tabel

Macam – macam penyajian data dalam bentuk tabel antara lain:

1.      Tabel Baris Kolom

Tabel yang lebih tepat disebut tabel baris kolom ini adalah tabel-tabel yang dibuat selain dari tabel kontingensi dan distribusi frekuensi yaitu tabel yang terdiri dari baris dan kolom yang mempunyai ciri tidak terdiri dari faktor-faktor yang terdiri dari beberapa kategori dan bukan merupakan data kuantitatif yang dibuat menjadi beberapa kelompok.

Contoh, tabel daftar ip seorang mahasiswa pendidikan matematika

No	Semester	IP
1	I	3,12
2	II	3,00
3	III	3,39
4	IV	3,37
5	V	2,9
6	VI	3,3
7	VII	3,4

Tabel 1.  Baris kolom

2.      Tabel Kontingensi

Tabel kontingensi merupakan bagian dari tabel baris kolom, akan tetapi tabel ini mempunyai ciri khusus, yaitu untuk menyajikan data yang terdiri atas dua faktor atau dua variabel, faktor yang satu terdiri atas b kategori dan lainnya terdiri atas k kategori, dapat dibuat daftar kontingensi berukuran b x k dengan b menyatakan baris dan k menyatakan kolom.

Contoh Banyak Murid Sekolah Di Daerah Inderalaya Menurut Tingkat Sekolah Dan Jenis Kelamin Tahun 2006

JENIS KELAMIN	TINGKAT SEKOLAH			JUMLAH
	SD	SMP	SMA
Laki – laki	4756	2795	1459	9012
Perempuan	4032	2116	1256	7404
Jumlah	8790	4911	2715	16416

Tabel 2.  Tabel kontingensi

3.      Tabel Silang

Data hasil penelitian yang berupa perhitungan frekuensi pemunculan data juga dapat disajikan ke dalam bentuk tabel silang. Tabel silang dapat hanya terdiri dari satu variable tetapi dapat juga terdiri dari dua variable. Tergantung pertanyaan atau keadaan yang ingin dideskripsikanTabel silang satu variable digunakan untuk menggambarkan data dengan menampillkan satu karakteristiknya saja. Misal jumlah keseluruhan. Sementara tabel silang dua variable digunakan untuk menggambarkan data dengan menampilkan dua karakteristiknya. Misalnya jumlah keseluruhan dan jumlah per gender.

Contoh:

Dalam suatu penelitian angket pada 34 siswa kelas XI.A tentang mata pelajaran MIPA yang disukai, diperoleh hasil data sebagai berikut:

No.	Mata Pelajaran	Jumlah
1	Matematika	11
2	Kimia	10
3	Fisika	7
4	Biologi	6

Tabel 2.1 Penyajian Data dalam bentuk tabel silang satu variable

No.	Mata Pelajaran	Siswa Yang Menyukai		Jumlah
		Siswa Laki - Laki	Siswa Perempuan
1	Matematika	8	3	11
2	Kimia	4	6	10
3	Fisika	5	2	7
4	Biologi	2	4	6

Tabel 2.2 Penyajian Data dalam bentuk tabel silang dua variable

A.    Macam – macam Penyajian Data dalam Bentuk Grafik

Selain dapat disajikan ke dalam bentuk tabel sebagaimana dikemukakan di atas, data-data angka juga dapat disajikan ke dalam bentuk grafik, atau lengkapnya grafik frekuensi. Pembuatan grafikfrekuensi pada hakikatnya merupakan kelanjutan dari pembuatan tabel distribusi frekuensi karena pembuatan grafik itu haruslah didasarkan pada tabel distribusi frekuensi. Grafik Histogram / Batang

Histogram merupakan grafik dari distribusi frekuensi suatu variable. Tampilan histogram berupa petak-petak empat persegi panjang. Sebagai sumbu horizontal boleh memakai tepi-tepi kelas, batas-batas kelas atau nilai variabel yang diobservasi, sedang sumbu vertical menunjukkan frekuensi. Untuk distribusi bergolong atau berkelompok yang menjadi absis adalah nilai tengah dari masing-masing kelas. (Drs. Ating Somantri, 2006:113)

1.      Grafik Poligon

Poligon merupakan grafik distribusi dari distribusi frekuensi bergolong suatu variable. Tampilan polygon berupa garis-garis patah yang diperoleh dengan cara menghubungkan puncak dari masing-masing nilai tengah kelas. Jadi absisnya adalah nilai tengah dari masing-masing kelas. (Drs. Ating Somantri, 2006:114):

Tabel distribusi frekuensi hasil ujian matematika Kelas XI SMA Cendekia di Kalimantan Barat diberikan pada Tabel 6. Buatlah histogram dan poligon frekuensinya.

Tablel 6. Tabel distribusi frekuensi hasil ujian matematika Kelas XI SMA Cendekia di Kalimantan Barat

Kelas Interval	Frekuensi
21–30	2
31–40	3
41–50	11
51–60	20
61–70	33
71–80	24
81–90	7
	100

                 

Gambar 4. Poligon frekuensi hasil ujian matematika Kelas XI SMA Cendekia di Kalimantan Barat.

2.      Grafik Kurve

Kurve merupakan perataan atau penghalusan dari garis-garis polygon. Gambar polygon sering tidak rata karena adanya perbedaan frekuensi data skor dan data skor itu sendiri mencerminkan fluktuasi sampel. Pembuatan kurve dilakukan dengan meratakan garis gambar polygon yang tidak rata dan terlihat tidak beraturan sehingga menjadi rata. (Burhan Nurgiyantoro, 2004:49)

3.      Grafik Garis

      Grafik garis dibuat biasanya untuk menunjukkan perkembangan suatu keadaan. Perkembangan tersebut bias naik bias turun. Hal ini akan Nampak secara visual melalui garis dalam grafik. Dalam grafik terdapat garis vertical yang menunjukkan jumlah dan yang mendatar menunjukkan variable tertentu yang ditunjukkan pada gambar dibawah, yang perlu diperhatikan dalam membuat grafik adalah ketepatan membuat skala pada garis vertical yang akan mencerminkan keadaan jumlah hasil observasi. (Dr. Sugiyono, 2002:34)

Contoh : Perkembangan nilai ujian matematika Adit semester 1 tahun ajaran 2012/2013 sebagai berikut:

Ujian Semester ke	Nilai
1	80
2	95
3	60
4	100
5	85

B.     Diagram Lingkaran

Cara lain untuk menyajikan data hasil penelitian adalah dengan diagram lingkaran. Diagram lingkaran digunakan untuk membandingkan data dari berbagai kelompok. (Dr. Sugiyono, 2002:37)

Contoh            : Dari hasil penelitian mengenai pelajaran matematika dengan sampel 50 siswa di smp  negeri 24 prabumulih diperoleh data sebagai berikut:

No	Penilaian	Jumlah
1	Sangat Suka	12
2	Suka	13
3	Tidak Suka	19
4	Sangat Tidak Suka	6

Penyajian data tersebut dalam diagram lingkaran adalah sebgai berikut:

1.      Cari persentase masing-masing data tersebut.

·         Sangat Suka =

·         Suka =

·         Tidak Suka =

·         Sangat Tidak Suka =

2.      Cari Luas sudut yang dibutuhkan untuk setiap data.

·         Sangat Suka =

·         Suka =

·         Tidak Suka =

·         Sangat Tidak Suka =

3.      Selanjutnya luas-luas kelompok data tersebut digambarkan ke dalam bentuk lingkaran.

8.     Hipotesis Penenelitian

1.PengertianHipotesis
            Hipotesis adalah usulan keterangan untuk gejala atau dugaan sementara.
Dalam metode hipotetik-deduktif, hipotesis sebaiknya falsi fabel, berarti bahwa mungkin bahwa itu bisa diperlihatkan bahwa itu adalah salah, biasanya oleh pengamatan.
Sebagai contoh, seorang pembaca yang menemukan artikel yang bermutu tinggi di Wikipedia mungkin membentuk hipotesis bahwa artikel Wikipedia hanya bisa diredaksikan oleh sangat memenuhi syarat profesor dengan Ph.Dlipatganda. Ini bisa dianggap sebagai hipotesis, karena falsi fabel; bisa disalahkan dengan menyadari bahwa siapa saja bisa meredaksikan artikel Wikipedia, menggunakan pautan "Sunting halaman ini" di atas semua hal aman. Suatu eksperimen sehubungan dengan ini adalah dengan mengklik pautan itu, meredaksikan halaman, dan menyimpannya. Jika halaman yang diganti muncul, dan anda tidak mempunyai ini Ph.Dganda, hipotesis anda disalahkan, dan eksperimen berakhir.
2. Cara Membuat Hipotesis Yang Baik
MembuatHipotesis yang Baik
Posted in
21:05
Persyaratan untuk Membuat Hipotesis yang Baik yaitu :
- Berupa pernyataan yang mengarah pada tujuan penelitian dan dirumuskan dengan jelas.
- Berupa pernyataan yang dirumuskan dengan maksud untuk dapat diuji secara empiris. Menunjukkan dengan nyata adanya hubungan antara dua variabel atau lebih.
- Berupa pernyataan yang dikembangkan berdasarkan teori-teori yang lebih kuat dibandingkan dengan hipotesis rivalnya dan didukung oleh teori-teori yang dikemukakan oleh para ahli atau hasil penelitian yang relevan.
Menurut bentuknya, Hipotesis dibagi menjadi tiga
1. Hipotesis penelitian / kerja: Hipotesis penelitian merupakan anggapan dasar peneliti terhadap suatu masalah yang sedang dikaji.
Dalam Hipotesis ini peneliti mengaggap benar Hipotesisnya yang kemudian akan dibuktikan secara empiris melalui pengujian Hipotesis dengan mempergunakan data yang diperolehnya  selama melakukan penelitian.
Misalnya: Ada hubungan antara krisis ekonomi dengan jumlah orang stress
2. Hipotesis operasional: Hipotesis operasional merupakan Hipotesis yang bersifat obyektif.
Artinya peneliti merumuskan Hipotesis tidak semata-mata berdasarkan anggapan dasarnya, tetapi juga berdasarkan obyektifitasnya, bahwa Hipotesis penelitian yang dibuat belum tentu benar setelah diuji dengan menggunakan data yang ada. Untuk itu peneliti memerlukan Hipotesis pembanding yang bersifat obyektif dan netral atau secara teknis disebut Hipotesisnol (H0).
H0 digunakan untuk memberikan keseimbangan pada Hipotesis penelitian karena peneliti meyakini dalam pengujian nanti benar atau salahnya Hipotesis penelitian tergantung dari bukti-bukti yang diperolehnya selama melakukan penelitian.
Contoh: H0: Tidak ada hubungan antara krisis ekonomi dengan jumlah orang stress.
3. Hipotesis statistik: Hipotesis statistik merupakan jenis Hipotesis yang dirumuskan dalam bentuk notasi statistik.
Hipotesis ini dirumuskan berdasarkan pengamatan peneliti terhadap populasi dalam bentuk angka-angka (kuantitatif).
Misalnya: H0: r = 0; atau H0: p = 0
3. Ciri-Ciri Hipotesis
Ciri-Ciri Hipotesis yang Baik
Karakteristik Hipotesis yang Baik
Sebuah hipotesis atau dugaan sementara yang baik hendaknya mengandung beberapa hal. Hal – hal tersebut diantaranya :
1) Hipotesis harus mempunyai daya penjelas
2) Hipotesis harus menyatakan hubungan yang diharapkan ada di antara variabel-variabel-variabel.
3) Hipotesis harus dapat diuji
4) Hipotesis hendaknya konsistesis dengan pengetahuan yang sudah ada.
5) Hipotesis hendaknya dinyatakan sesederhana dan seringkas mungkin.

MENGUJI HIPOTESIS
            Suatu hipotesis harus dapat diuji berdasarkan data empiris, yakni berdasarkan apa yang dapat diamati dan dapat diukur. Untuk itu peneliti harus mencari situasi empiris yang memberi data yang diperlukan. Setelah kita mengumpulkan data, selanjutnya kita harus menyimpulkan hipotesis ,apakah harus menerima atau menolak hipotesis. Ada bahayanya seorang peneliti cenderung untuk menerima atau membenarkan hipotesisnya, karena ia dipengaruhi bias atau perasangka. Dengan menggunakan data kuantitatif yang diolah menurut ketentuan statistik dapat ditiadakan bias itu sedapat mungkin, jadi seorang peneliti harus jujur, jangan memanipulasi data, dan harus menjunjung tinggi penelitian sebagai usaha untuk mencari kebenaran.

---