Metode Penelitian dalam kancah Ilmu Administrasi

pada populasi yang tidak terbatas. Yang termasuk
pengambilan sampel secara random, di antaranya:
cara random sederhana, cara strata, cara kluster, dan
cara sistematik. Adapun pengambilan sampel non
random dapat dengan cara kuota, cara sampel
purposif, dan sampel aksidental.

Hal lain yang perlu mendapat perhatian para peneliti
ketika memikirkan teknik sampling adalah
menentukan besarnya ukuran sampel. Sebab, ukuran
sampel yang terlalu besar padahal bila diambil sedikit
tetapi belum mewakili populasinya, maka generalisasi
hasil penelitian itu kurang bisa dipertanggung-
jawabkan. Oleh sebab itu, diperlukan cara
menentukan besarnya ukuran sampel, salah satunya
dengan menggunakan rumus. Pengetahuan tentang
cara pengambilan dan ukuran sampel sudah
sewajarnya dimiliki para peneliti. Berikut ini uraian
tentang hal-hal tersebut di atas.

1. Cara random sederhana

Cara random sederhana adalah cara pengambilan
sampel yang besarnya n dari suatu populasi terbatas
yang besarnya N sedemikian hingga tiap unit sampel
ini memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Cara
melakukan random sederhana dapat melalui
penarikan undian atau dengan menggunakan angka
(bilangan) acak atau dapat pula secara ordinal.

Bab 8 – Pengumpulan Data 99

Penarikan undian dilakukan dengan memberikan
nomor/tabel pada unit sampel dalam populasi.
Kemudian dilakukan pengundian satu per satu tanpa
mengembalikan nomor yang telah diambil, demikian
seterusnya hingga diperoleh jumlah yang sesuai
dengan ukuran sampel yang ditentukan.

Penggunaan tabel bilangan acak untuk mencari
sampel dari populasi dapat dilakukan sebagai berikut.

Berilah nomor pada semua unit yang menjadi
anggota populasi. Misalnya untuk populasi
berukuran 500 unit, diberi nomor 001 sampai dengan
500

Pilihlah secara acak baris dan kolom dari daftar
(tabel) bilangan acak yang akan digunakan. Caranya,
pejamkan mata sejenak dan gunakan telunjuk untuk
memilih salah satu angka. Andaikan angka yang
tertunjuk ada pada kolom ke-10 baris ke-2 dan
bilangan-bilangan itu adalah

55087,
16822,
45547
90286,
21031

dan yang terpilih adalah bilangan 16822. Karena
nomor populasi dari 001 – 500, maka yang ditulis
100 Bab 8 – Pengumpulan Data

adalah bilangan yang sesuai dengan nomor
populasinya itu, yakni tiga digit pertamanya: 168.
Pengambilan kedua adalah nomor bilangan acak di
bawah 16822, yaitu 455. Ketiga, bukan 902
(mengapa?), tetapi 210, dan seterusnya sampai
sebanyak jumlah sampel yang diinginkan misalnya 50
unit sampel. Bila satu kolom sudah habis terpilih,
tetapi belum mencapai 50 unit, pindahkan ke kolom
lainnya dengan cara serupa seperti di awal pemilihan
tadi (tetapi kolom 10 jangan diikutsertakan). Contoh
tabel (daftar) bilangan acak dicari pada lampiran
buku-buku statistika.

Setelah diterapkan cara pengambilan sampel,
berikutnya adalah menentukan besarnya ukuran
sampel. Menentukan besarnya ukuran sampel cara
random sederhana dapat ditetapkan dengan
menggunakan rumus. Menurut Ruseffendi (1998)
dikenal dua jenis rumus untuk menentukan besarnya
jenis ukuran sampel secara random, yaitu rumus
kekeliruan untuk pendekatan rata-rata populasi dan
rumus kekeliruan untuk pendekatan proporsi
populasi. Selanjutnya, kedua rumus tadi terbagi lagi,
masing-masing untuk pengambilan sampel yang
populasinya terbatas dan untuk pengambilan sampel
yang populasinya tidak terbatas. Rumus-rumus
tersebut adalah sebagai berikut.

Bab 8 – Pengumpulan Data 101

n= jumlah sampel yang dicari
z= nilai tabel normal dengan alpha tertentu
p= fokus kasus
d= aplha (0.05) atau 5% dari tingkat kepercayaan 95%

2. Sampling Random Cara Strata

Apabila dilakukan pembagian populasi atas kelas-
kelas sub populasi dan sampel yang diambil dengan
cara-cara memisahkan anggota-anggota populasi
dalam kelompok-kelompok yang tidak tumpang
tindih, cara pengambilan sampel seperti ini disebut
stratified random sampling. Sebagai ilustrasi,
perhatikan gambar berikut ini.

D4 A6 B4C1D0 7 A5 A1 B1 C1 D1
A2 D2 B10 D6 C3 A2 B2 C2 D2
B3
A3 B3 C3 D3
A3 D3 A4 A1 A4 B4 C4 D4
C9 B5 C5
U U UA5 B5 C5 D5
A10 C4
D5 A7 C1 C6 A6 B6 C6 D6
C7 B9
B1 B7 B2 A7 B7 C7 D7
D10 D9 A9 A8 B8 C8 D8
D1 B8 C8 A9 B9 C9 D9
C2 A8 A10 B10 C10 D10
B6

D8

Gambar 1 Gambar 2

Gambar (1) adalah sebuah populasi yang jenisnya Ai,

Bi, Ci, dan Di untuk melakukan stratified random

sampling, pisahkan setiap jenis populasi dalam

kelompoknya masing-masing. Misalnya, A1, A2, A3,

102 Bab 8 – Pengumpulan Data

A4, A5, A6, A7, A8, A9, A10 ; B1, B2, B3, B4, B5, B6,
B7, B8, B9, B10 ; C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7, C8, C9,
C10; dan D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7, D8, D9, D10 atau
bisa pula pengelompokkannya A1, B1, C1, D1; A2, B2,
C2, D2; .... A10, B10, C10, D10 atau cara lainnya.
Yang penting, dari populasi yang masih heterogen
dibuat strata. Populasi itu didasarkan kelompok-
kelompok yang homogen. Barulah kemudian diambil
sampelnya dan tiap-tiap kelompok yang homogen itu.
Pengambilan unit sampel dari tiap kelompok
homogen tersebut dilakukan secara random.

Besarnya ukuran sampel dari strata sampel
dinyatakan sebagai alokasi sampel, yaitu sampel yang
ditarik dari setiap strata besarnya sama (n1= n1= .... =
ni) atau besarnya sampel sebanding dengan besarnya
strata/ sub populasi.

C. Instrumentasi Penelitian

Terdapat teknik dan alat yang dipergunakan dalam
pengumpulan data antara lain melalui observasi,
komunikasi, dan tes.

(1) Teknik Observasi (Pengamatan )

Dalam teknik observasi peneliti melakukan
pengamatan dan pencatatan yang sistematik
terhadap subyek penelitian. Berdasarkan

Bab 8 – Pengumpulan Data 103

pelaksanaannya, teknik pengamatan ini dibedakan
menjadi : Teknik pengamatan langsung dan Teknik
pengamatan tidak langsung

(a) Teknik pengamatan langsung

Dalam teknik pengamatan langsung, pengamatan
dilakukan tanpa menggunakan peralatan khusus. Jadi,
peneliti langsung mengamati dan mencatat segala
sesuatu yang diperlukan pada saat terjadinya proses
yang dilakukan oleh subyek penelitian.

(b) Teknik pengamatan tidak langsung

Dalam teknik ini, pengamatan dilakukan dengan
menggunakan peralatan tertentu, misalnya tape
recorder. Pengamatan dalam hal ini, dapat dilakukan
dalam situasi sebenarnya maupun buatan, misalnya :
permainan peran (role playing) yang direkam dengan
kamera.

(c) Teknik pengamatan partisipasi

Dalam teknik ini, peneliti turut mengambil bagian
dalam situasi nyata objek penelitian. Jadi, peneliti
masuk ke dalam situasi pengamatan dan ikut aktif
melakukan kegiatan dalam sistem tersebut.

(2) Teknik Komunikasi

104 Bab 8 – Pengumpulan Data

Teknik komunikasi digunakan untuk mendapatkan
data primer maupun sekunder. Dalam hal ini, peneliti
mengadakan hubungan (komunikasi) dengan subjek
penelitian. Ada dua jenis teknik komunikasi : yaitu
teknik komunikasi langsung dan teknik komunikasi
tidak langsung.

Dalam teknik komunikasi langsung, peneliti
berhubungan langsung (tatap muka) dengan subjek
penelitiannya. Sedaangkan pada teknik komunikasi
tidak langsung, peneliti menggunakan media atau
pranata tertentu untuk menghubungi subjek
penelitiannya. Komunikasi langsung biasanya
dilaksanakan dengan wawancara, dan komunikasi
tidak langsung dapat dilakukan dengan menggunakan
angket atau daftar pertanyaan (Questioner).

(a) Wawancara

Wawancara merupakan alat pengumpul data untuk
memperoleh informasi langsung dari sumbernya. Ada
beberapa faktor yang mempengaruhi arus informasi
dalam wawancara, yaitu : pewawancara (interviewer),
responden (interviewee), pedoman wawancara dan
situasi wawancara.

Bab 8 – Pengumpulan Data 105

Pewawancara adalah pengumpul informasi, oleh
karena itu pewawancara diharapkan dapat
menyampaikan semua pertanyaan dengan jelas,
merangsang responden untuk menjawab semua
pertanyaan, dan mencatat semua informasi yang
dibutuhkan dengan benar.

Responden merupakan pemberi informasi yang
diharapkan dapat menjawab semua pertanyaan
dengan jelas dan lengkap. Untuk itu diperlukan
motivasi atau kesediaan responden menjawab
pertanyaan dan hubungan selaras antara responden
dan pewawancara.

Pedoman wawancara yang dipergunakaaan
pewawancara, menguraikan masalah penelitian yang
biasanya dituangkan dalam bentuk pedoman
wawancara.

Situasi wawancara berkaitan dengan waktu, tempat,
kehadiran orang ketiga dan sikap masyarakat
umumnya. Waktu dan tetap yang tidak sesuai dapat
menjadikan pewawancara canggung dan responden
enggan menjawab pertanyaan. Adanya orang ketiga,
dapat mempengaruhi responden dalam menjawab,
demikian pula dengan sikap masyarakat umum.

106 Bab 8 – Pengumpulan Data

(b) Angket

Angket merupakan alat pengumpul data yang biasa
digunakan dalam teknik komunikasi tidak langsung.
Artinya, responden secara tidak langsung dihubungi
melalui daftar pertanyaan tertulis yang dikirim
dengan media tertentu atau dikirim langsung oleh si
peneliti.

Pada umumnya, angket ini digunakan dalam
penelitian yang respondenya tersebar secara
geografis. Dalam penelitian sosial, angket ini juga
berfungsi sebagai pelengkap pengumpulan data yang
diperoleh dengan cara lain.

Tujuan dari penyebaran angket adalaaaah untuk
mencari informasi yang lengkap mengenai sesuatu
masalah. Hal ini penting agar responden yang
menerimanya tidak merasa khawatir dalam mengisi.
Responden tahu dengan jelas informasi tertentu yang
diminta dan tidak merasa khawatir dirinya diuji bila
mengisinya.

Berdasarkan bentuknya, angket dapat dibedakan
menjadi : Angket berstruktur (Tertutup) dan Angket
tak berstruktur (Terbuka).

Bab 8 – Pengumpulan Data 107

Angket berstruktur (Tertutup)

Dalam angket ini, jawaban pertanyaan yang diajukan
sudah disediakan. Responden diminta untuk memilih
satu jawaban yang sesuai dengan dirinya. Jadi,
pertanyaannya bersifat tertutup.

Contoh :

1. Apakah Anda seorang karyawan pegawai negeri ?
a. Ya
b. Bukan

2. Jika Ya, sudah berapa lamakah Anda menjadi
pegawai negeri ?
a. 1 tahun
b. 2 tahun
c. 3 tahun
d. Lebih dari 3 tahun

Angket tak berstruktur (Terbuka)

Pada angket ini, pertanyaan diajukan dalam bentuk
pertanyaan terbuka, pilihan jawaban tidak
disediakan. Jadi responden diberi kebebasan untuk
menjawab pertanyaan menurut pendapatnya sendiri.

108 Bab 8 – Pengumpulan Data

Contoh :
1. Bagaimana pendapat anda tentang sistem
penggajian yang diberikan oleh Perusahaan kepada
karyawannya di
tempat anda bekerja ?
..................................................
2. Bagaimana saran anda untuk perbaikan sistem
penggajian di perusahaan tempat anda bekerja ?
..................................................

Bab 8 – Pengumpulan Data 109

IX. ANALISIS DATA

A. Data dan Variabel Penelitian

1. Data dan Macamnya

Data adalah segala fakta atau keterangan tentang
sesuatu yang dapat dijadikan bahan untuk menyusun
suatu informasi. Data adalah sejumlah informasi
yang dapat memberikan gambaran tentang suatu
keadaan atau masalah, baik yang berupa angka-angka
(golongan) maupun yang berbentuk kategori, seperti
baik, buruk, tinggi rendah, dan sebagainya.
Pengertian lain tentang data adalah hasil pencatatan
peneliti, baik yang berupa fakta maupun angka-angka
(Suharsimi, A. 1999).

Seorang peneliti atau pimpinan sebuah instansi selalu
membutuhkan data untuk dijadikan landasan objektif
dalam membuat suatu keputusan atau menarik
kesimpulan dari penelitiannya. Dalam menarik suatu
kesimpulan atau membuat suatu keputusan, seorang
peneliti memerlukan data yang benar. Apabila data
yang salah digunakan untuk membuat keputusan,
maka keputusan yang dihasilkan menjadi tidak tepat.
Dengan istilah lain, data yang salah akan
menyesatkan. Misalkan berdasarkan penelitian, nilai

110 Bab 9 – Analisis Data

rata-rata mata pelajaran matematika SMU adalah 4,5.
Kemudian dilaporkan kepada pihak yang hendak
membuat suatu keputusan atau kesimpulan bahwa
rata-rata pelajaran matematika SMU adalah 5
sehingga kesimpulan maupun kebijakan yang
ditetapkan menjadi salah. Agar tidak terjadi
kesalahan yang mengakibatkan kerugian besar, data
yang baik harus memenuhi beberapa persyaratan
berikut ini.

(1) Objektif

Data yang diperoleh dari hasil penelitian harus
menggambarkan keadaan sebenarnya. Misalnya
apabila dalam sebuah penelitian, jumlah lulusan SMP
yang melanjutkan ke SMA 60%, data yang akan
dilaporkan harus 60%.

(2) Relevan

Data yang diperoleh harus ada kaitannya dengan
permasalahan yang akan diteliti. Misalnya kita ingin
megetahui penyebab hasil penjualan barang
menurun, maka data yang dianggap relevan untuk
dikumpulkan adalah mutu barang, daya beli, pesaing,
barang lain yang sejenis, harga barang, biaya
advertensi.

(3) Sesuai Zaman (Up to Date)

Bab 9– Analisis Data 111

Data tidak boleh tertinggal zaman (usang) sebab
adanya perkembangan waktu dan teknologi
menyebabkan suatu kejadian dapat mengalami
perubahan dengan cepat.

(4) Representatif

Data yang diperoleh dari hasil penelitian, sampel
yang dipilih harus menggambarkan keadaan
populasinya. Misalnya kita ingin mengetahui minat
baca masyarakat maka yang harus diteliti adalah
siswa SD, siswa SMP, siswa SMA, mahasiswa, dan
umum.

(5) Dapat Dipercaya

Sumber data (narasumber) harus diperoleh dari
sumber yang tepat. Misalnya data tentang harga
sayur diambil dari tukang sayur, data tentang pencari
kerja diambil dari Depnaker, dan sebagainya.

Data dapat digolongkan menurut berbagai cara
seperti yang akan diuraikan berikut ini.

a. Menurut Sifatnya

(1) Data Kualitatif

Data kualitatif adalah data yang tidak berbentuk
angka. Misalnya penjualan merosot, mutu barang

112 Bab 9 – Analisis Data

naik, karyawan resah, harga dagang naik, dan
sebagainya.

(2) Data Kuantitatif

Data kuantitatif adalah data yang berbentuk bilangan
(angka). Misalnya produksi 100 unit/hari, omset
penjualan naik 20%, jumlah karyawan 1.000 orang,
keuntungan Rp 25.000.000,00, tinggi rata-rata siswa
SMK 160 cm, dan sebagainya.

Berdasakan nilainya, data kuantitatif dibagi lagi
menjadi:

(1) Data nominal, yaitu data yang memuat angka
yang tidak mempunyai arti apa-apa. Angka yang
terdapat pada data ini hanya merupakan tanda
simbol dari objek yang akan dianalisis. Misalnya
data yang berkaitan dengan jenis kelamin: laki-laki
atau perempuan. Agar data tersebut dapat
dianalisis dengan menggunakan statistik, data
tersebut harus diubah menjadi angka, misalnya
simbol laki-laki adalah angka 1 dan perempuan
adalah angka 2.

Dalam hal di atas, angka 2 tidak lebih besar
daripada angka 1, karena angka-angka tersebut
hanya sebagai simbol atau kode saja dan urutan
angka tersebut tak berarti apa-apa.

Bab 9– Analisis Data 113

(2) Data diskrit, yaitu data yang diperoleh dari hasil
menghitung atau mencacah. Data ini satuannya
merupakan bilangan bulat dan tidak berbentuk
pecahan. Misalnya jumlah karyawan 1.000 orang,
keuntungan Rp 25.000.000,00, penjualan 500
unit, dan sebagainya.

(3) Data kontinum, yaitu data yang diperoleh dari
hasil pengukuran. Data ini satuannya merupakan
bilangan pecahan. Misalnya tinggi badan siswa
SMK rata-rata adalah 160,5 cm, pemakaian listrik
150 kwh/bulan, suhu badannya 38,40C, dan
sebagainya.

Data kontinum dapat dikelompokkan menjadi tiga,
yaitu data ordinal, data interval, dan data rasio

(1) Data ordinal adalah data yang berjenjang atau
berbentuk peringkat, sehingga jarak satu data
dangan data lain untuk data ordinal bisa jadi tidak
konstan. Pada data ordinal, makin kecil angkanya,
makin tinggi nilainya. Juara I lebih baik dari juara
II. Eselon I lebih tinggi jabatannya daripada
eselon II, III, dan IV. Misalnya, hasil tes
matematika dalam suatu kelompok belajar adalah
sebagai berikut:

Andi rangking ke-1
Budi rangking ke-2
Chica rangking ke-3

114 Bab 9 – Analisis Data

Angka satu di atas mempunyai nilai lebih tinggi
daripada angka dua maupun angka tiga, tetapi data
ini tidak bisa menunjukkan perbedaan kemampuan
antara Andi, Budi, Chica secara pasti. Rangking satu
tidak berarti mempunyai kemampuan dua kali lipat
dari rangking dua maupun mempunyai kemampuan
tiga kali lipat dari rangking tiga.

Perbedaan kemampuan antara rangking kesatu
dengan rangking kedua, mungkin saja tidak sama
dengan perbedaan kemampuan antara rangking
kedua dengan rangking ketiga.

(2) Data interval adalah data yang jarak antara satu
data dengan data lainnya sama dan telah
ditetapkan sebelumnya, tetapi tidak mempunyai
nilai nol absolut (mutlak) dan titik maksimum
yang sebenarnya. Data interval ini banyak
digunakan dalam penelitian pendidikan, seperti:
tes pencapaian, tes bakat, tes kecerdasan yang
kesemuanya itu diukur dengan interval data yang
sama telah ditetapkan sebelumnya. Pada data
jenis ini, meskipun datanya berupa angka nol,
tetapi masih mempunyai nilai. Misal 00 C,
ternyata masih ada nilainya. Jika suatu tes
inteligensi menghasilkan nilai yang berkisar 0
sampai 200, nilao 0 bukan menunjukkan
seseorang mempunyai kecerdasan yang minimal.

Bab 9– Analisis Data 115

Nilai 0 hanya menunjukkan tempat paling rendah
dari prestasi pada tes tersebut dan nilai 200
menunjukkan tingkat tertinggi.

(3) Data rasio adalah data yang jarak datanya sama
dan mempunyai nilai nol absolut. Data ratio
adalah jenis data yang mempunyai tingkatan
ketelitian tertinggi. Jadi, bila ada data nol artinya
tidak ada apa-apanya. Hasil pengukuran panjang
M), berat (Kg) adalah contoh data rasio. Dalam
data ratio, nilai 0 betul-betul tidak mempunyai
nilai. Jadi, nol meter tidak mempunyai panjang
dan nol kilogram tidak mempunyai berat. Dalam
data ratio terdapat skala yang menunjukkan
kelipatan, misalnya 20 meter adalah 2 10
meter, 15 kg adalah 3 5 kg. Contoh lain dari
data ratio adalah kecerdasan waktu, luas, volume,
dan sebagainya.

b. Menurut Cara Memperolehnya

(1) Data Primer

Data primer adalah data yang dikumpulkan diperoleh
sendiri oleh si pengolah data. Suatu perusahaan
mendatangi langsung ibu rumah tangga untuk
mengetahui jumlah pemakaian sabun, pasta gigi, dan
sebagainya. Biro pusat statistik mengumpulkan data

116 Bab 9 – Analisis Data

harga sembilan bahan pokok langung mendatangi
pasar kemudian mengolahnya.

(2) Data Sekunder

Data sekunder ialah data yang diperoleh si pengolah
data dalam bentuk yang sudah jadi dari pihak lain.
Perusahaan memperoleh data penduduk, data
pendapatan, nasional, indeks harga konsumen, dan
daya beli masyarakat dari Biro Pusat Statistik (BPS).

c. Menurut Sumbernya

(1) Data Internal

Data internal ialah data yang menggambarkan
keadaan di dalam suatu organisasi. Misalnya data
internal perusahaan yang meliputi data pegawai, data
keuangan, data peralatan, data produksi, data
pemasaran, dan data hasil penjualan. Pada dasarnya
data internal meliputi data input dan data output
suatu organisasi.

(2) Data Eksternal

Data eksternal ialah data yang menggambarkan
keadaan di luar organisasi. Misalnya data yang
menggambarkan faktor-faktor yang mempengaruhi
perusahaan, seperti daya beli masyarakat, selera
masyarakat, saingan dari barang sejenis,

Bab 9– Analisis Data 117

perkembangan harga, keadaan ekonomi, dan
sebagainya.

2. Variabel Penelitian

Variabel merupakan gejala yang menjadi fokus
peneliti untuk diamati. Variabel itu sebagai atribut
dari sekelompok orang atau obyek yang mempunyai
variasi antara satu dengan yang lainnya dalam
kelompok itu. Variabel adalah karakteristik yang akan
diobservasi dari satuan pengamatan. Karakteristik
yang dimiliki satuan pengamatan keadaannya
berbeda-beda (berubah-ubah) atau memiliki gejala
yang bervariasi dari satu satuan pengamatan ke
satuan pengamatan lainnya atau untuk satuan
pengamatan yang sama. Karakteristik merupakan ciri
tertentu pada objek yang diteliti (diperiksa, diamati,
diukur, atau dihitung) yang dapat membedakan objek
tersebut dengan objek lainnya. Objek yang
karakteristiknya sedang diamati dinamakan satuan
pengamatan. Karakteristik sekurang-kurangnya
dapat diklasifikasikan menjadi dua atau lebih kategori
berbeda. Contoh, motivasi diklasifikasikan ke dalam
tiga kategori, yaitu rendah; sedang; dan tinggi.
Pekerjaan diklasifikasikan ke dalam beberapa
kategori, seperti PNS; Petani; Pedagang; dan
sebagainya. Gaji pegawai memberikan banyak
kemungkinan nilai numerik, seperti Rp1.000.000;

118 Bab 9 – Analisis Data

Rp2.500.000, dan seterusnya. Apabila
karakteristiknya semua sama, maka satuan
pengamatan tersebut bukan variabel. Misalnya,
apabila karakteristik tinggi badan, motivasi kerja,
kemampuan, gaya kepemimpinan dari 30 orang itu
sama, maka semua itu bukanlah variabel. Jadi,
sesuatu karakteristik itu disebut variabel karana ada
variasinya.

(a) Variabel Independen

Variabel independen atau disebut juga variabel
bebas, stimulus, input, prediktor, atau antecedent
merupakan variabel yang menjadi sebab timbulnya
atau berubahnya variabel dependen. Jadi, variabel
independen adalah variabel yang mempengaruhi

(b) Variabel Dependen

Variabel dependen atau disebut juga variabe terikat,
respon, outpu, kriteria, atau konsekuen merupakan
variabel yang dipengaruhi atau menjadi akibat karena
adanya variabel dependen.

Variabel dependen dan independen selalu
berpasangan.

Contoh:

Bab 9– Analisis Data 119

Kompetensi dan prestasi kerja. (kompetensi – v.
Independen; prestasi kerja – v. Dependen)

Kebugaran dan kekuatan berlari (kebugaran – v.
Independen; kekuatan berlari – v. Dependen)

(c) Variabel Moderator

Variabel moderataor adalah variabel yang
mempengaruhi (memperkuat atau memperlemah)
hubungan antara variabel independen dengan
dependen. Sering pula disebut sebagai varibel
independen kedua. Contoh, Hubungan Ketua RW
dengan warga akan semakin kondusif bila telah
dibuat norma kehidupan bertetangga. Dalam hal ini,
adanya norma merupakan variabel moderator.

(d) Variabel Intervening

Variabel intervening adalah variabel yang dapat
mempengaruhi (memperkuat atau memperlemah)
hubungan variabel independen dan dependen, tetapi
tidak terukur. Contoh, Guru berprestasi memiliki nilai
kinerja tinggi. Dalam kasus terterntu guru berprestasi
bisa berkinerja rendah, ternyata ia sedang frustasi
dan kecewa berada di lingkungan sekolahnya.
Frustasi dan kecewa merupakan variabel intervening
yang sulit diukur.

120 Bab 9 – Analisis Data

(e) Variabel Kontrol

Variabel kontrol merupakan variabel yang
dikendalikan atau dibuat konstan, sehingga tidak
akan mempengaruhi variabel utama yang diteliti.
Variabel kontrol ditetapkan oleh peneliti.

B. Analisis Data

Analisis data adalah suatu proses atau upaya
mengolah data menjadi informasi baru dalam rangka
mendapatkan hasil penelitian. Proses ini diperlukan
agar karakteristik data menjadi lebih mudah
dimengerti dan berguna sebagai solusi bagi suatu
permasalahan, khususnya yang berkaitan dengan
penelitian.

Prose menganalisis data tergantung pada jenis
datanya. Terdapat teknik analisis data dalam
penelitian, yaitu teknik analisis data kualitatif dan
analisis data kuantitatif.

1. Teknik Analisis Data Kualitatif.

Teknik Analisis Data Kualitatif merupakan analisis
terhadap data kualitatif. Data kualitatif adalah data
yang tidak dapat diangkakan atau bersifat non
numerik, sebagaimana te;lah dipaparkan sebelumnya.

Bab 9– Analisis Data 121

Teknik analisis data kualitatif pada umumnya
merupakan bahasan konseptual suatu permasalahan.
Terdapat teknik analisis data kualitatif, yaitu analisis
konten, analisis naratif, dan analisis wacana.

Analisis Konten. Teknik analisis konten diperlukan
ketika kita harus memahami keseluruhan tema pada
data kualitatif yang kita miliki. Dalam metode
penelitian ini dapat diterapkan kode warna untuk
tema atau ide tertentu. Jika analisis ini menggunakan
komputer dengan aplikasi pengolah kata
(wordprocessor) seperti Microsoft Word dapat
memanfaatkan fitur text highligt color untuk
memudahkan pewarnaan kata. Penguraian data
tekstual seperti ini membantu menemukan kata atau
objek dalam naskah atau dokumen dari sejumlah
rangkaian data yang paling umum.

Analisis Naratif. Teknik analisis naratif difokuskan
terhadap bagaimana suatu ide/ gagasan atau
deskripsi suatu jawaban responden dikomunikasikan
secara utuh. Analisis ini berbentuk interpretasi
tentang gagasan dan jawaban yang dituangkan dalam
narasi/ deskripsi yang disampaikan subjek penelitian.
Misalnya, jawaban tentang gambaran perasaan
seseorang, review terhadap situasi layanan
administrasi, penilaian terhadap suasana bekerja, dan
lain sebagainya. Analisis ini bersifat menyeluruh dan

122 Bab 9 – Analisis Data

utuh apa adanya, sehingga cukup diandalkan hasil
analisis ini untuk mengembangkan budaya kerja atau
strategi suatu manajemen bisnis.

Analisis Wacana. Serupa dengan teknik analisis
naratif, teknik analisis wacana juga dipergunakan
untuk menganalisis interaksi orang. Perbedaannya
lebih pada fokus yang dianalisis. Analisis wacana
lebih fokus pada konteks sosial. Pada analisis ini,
komunikasi antara responden dan peneliti terbangun.

2. Teknik Analisis Data Kuantitatif

Teknik Analisis Data Kuantitatif merupakan analisis
terhadap data kuantitatif. Data kuantitatif adalah
data numerik yang dapat dihitung secara akurat,
sebagaimana dipaparkan pada bagian sebelumnya.
Salah satu contoh data numerik dalam metode
penelitian kuantitatif yaitu hasil survey terhadap
responden tertentu. Teknik analisis data kuantitatif
pada umumnya memanfaatkan bidang studi eksakta
seperti matematika dan statistika dalam membuat
model matematika, model statistik, dan lain-lain.
Teknik analisis data kuantitatif berupa analisis
deskriptif dan analisis inferensial.

Analisis Deskriptif. Teknik analisis data kuantitatif
deskriptif dilakukan ketika kita melihat tampilan data
yang teratur, ringkas, dan jelas mengenai suatu

Bab 9– Analisis Data 123

keadaan atau peristiwa, tetapi tidak digunakan untuk
membuat kesimpulan yang lebih luas (generalisasi/
inferensi) tentang populasi. Statistik yang digunakan
pada analisis data deskriptif adalah statistik deskriptif.

Statistik deskriptif adalah statistik yang

menggambarkan kegiatan berupa pengumpulan data,

penyusunan data, pengolahan data, dan penyajian

data dalam bentuk tabel, grafik, ataupun diagram,

agar memberikan gambaran yang teratur, ringkas,

dan jelas mengenai suatu keadaan atau peristiwa,

tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan

yang lebih luas (generalisasi/ inferensi) untuk

populasi. (Sudrajat, 2000)

Analisis Inferensial. Teknik analisis data kuantitatif
inferensial menggunakan statistika sebagai ilmu
bantu menganalisis data yang bersifat kuantitatif.
Statistik yang digunakannya adalah statistik
inferensial. Hasil yang diperoleh dari analisis ini
digunakan sebagai dasar untuk membuat kesimpulan
yang berlaku secara umum (generalisasi).

Statistik inferensial adalah statistik yang berhubungan
dengan penarikan kesimpulan yang bersifat umum
dari data yang telah disusun dan diolah untuk
populasi dari sampel yang diambil. Didalamnya
terlibat estimasi parameter dan pengujian hipotesis.
(Sudrajat, 2000)

124 Bab 9 – Analisis Data

C. Analisis Statistik Deskriptif dan Inferensial

Kegiatan analisis data pada penelitian kuantitatif
membutuhkan pengetahuan statistik. Statistik yang
digunakan berupa statistik deskriptif dan statistik
inferensial. Penting untuk dipahami secara utuh
tentang statistik deskriptif dan statistik inferensial ini
karena selama melakukan analisis data kuantitatif,
peneliti akan akrab dengan dua statistik itu. Statistik
yang digunakan dalam penelitian kuantitatif
diperlihatkan secara diagram berikut ini.

Statistik

Deskriptif Inferensial

Parametrik Non Parametrik

gambar 9.1 Macam Statistik

Bedasarkan pengertian statistika secara garis besar,
metode statistika digolongkan menjadi dua bagian,
yaitu:

(1) Statistik deskriptif (statistik deduktif)
Bab 9– Analisis Data 125

(2) Statistik Inferensial (statistik induktif)

Statistik deskriptif adalah statistik yang
menggambarkan kegiatan berupa pengumpulan data,
penyusunan data, pengolahan data, dan penyajian
data dalam bentuk tabel, grafik, ataupun diagram,
agar memberikan gambaran yang teratur, ringkas,
dan jelas mengenai suatu keadaan atau peristiwa,
tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan
yang lebih luas (generalisasi/ inferensi) untuk
populasi.

Statistik deskriptif terdiri atas:

(1) Distribusi frekuensi yaitu penyusunan data dari
nilai terkecil sampai nilai terbesar yang kemudian
disajikan dalam bentuk tabel atau diagram.

(2) Ukuran pemusatan yang terdiri atas rata-rata
hitung, rata-rata letak, rata-rata harmonis, dan
rata-rata geometris, serta median dan modus.

(3) Ukuran penyebaran terdiri atas rentangan (rank),
simpangan rata-rata, varians, dan simpangan
baku.

(4) penyajian data berbentuk tabel, grafi, diagram
atau piktogram.

Statistik inferensial adalah statistik yang
berhubungan dengan penarikan kesimpulan yang
bersifat umum dari data yang telah disusun dan

126 Bab 9 – Analisis Data

diolah untuk populasi dari sampel yang diambil.
Didalamnya terlibat estimasi parameter dan
pengujian hipotesis. Hal-hal yang berhubungan
dengan statistik inferensial di antaranya:

 melakukan penafsiran tentang karakteristik
populasi dengan menggunakan data yang
diperoleh dari sampel;

 membuat prediksi atau ramalan tentang
masalah untuk masa yang akan datang;

 menentukan ada tidaknya hubungan
antarkarakteristik;

 menguji hipotesis; dan
 membuat kesimpulan secara umum mengenai

populasi.

Statistik inferensial sebagai statistik yang
berhubungan dengan penarikan kesimpulan dan
generalisasi untuk populasi, dibagi lagi menjadi
statistik parametrik dan statistik non parametrik.

Ditinjau dari fungsinya, statistik parametrik digunakan
untuk menguji parameter populasi (sesuai namanya
parametrik) melalui statistik (maksud statistik di sini
adalah data yang diperoleh dari sampel). Dengan
kalimat lain menguji ukuran populasi melalui data
sampel. Dalam penelitian kuantitatif dikenal uji
hipotesis statistik. Maksudnya, menguji parameter
populasi seperti rata-rata populasi (, baca: mu),

Bab 9– Analisis Data 127

simpangan baku populasi (, baca: sigma), dan
varians (2, baca: varians) melalui pengukuran dan
pengujian data sampel (statistik), yaitu melalui
pengukuran rata-rata sampel ( ̅), simpangan baku
sampel ( ), dan varians ( ). Jadi, menguji hipotesis
statistik adalah menguji hipotesis penelitian yang
menggunakan sampel. Karena itu, dalam menguji
hipotesis statistik, yang diuji adalah hipotesis nol.
Artinya, hasil penelitian itu tidak menghendaki
adanya perbedaan parameter populasi dengan
pengukuran sampel. Istilah yang digunakan pun
“menguji” BUKAN “membuktikan”. Sebab, yang
dilakukan adalah bukan ingin membuktikan
parameter sampel HARUS sama dengan parameter
populasi, tetapi tugas statistik adalah menguji apakah
kegiatan sampling penelitian memperlihatkan kondisi
parameter populasi atau tidak? Bila tidak,
kesimpulannya adalah hipotesis penelitian itu ditolak
(berarti hipotesis statistik nya diterima). Sampaikan
informasi kesimpulan ini bahwa hasil penelitian
tersebut tidak terbukti (karena setelah diuji hipotesis
nol = hipotesis statistik nya diterima). Jangan
melakukan rekayasa agar hasil pengujian hipotesis
penelitian selalu terbukti (artinya merekayasa agar
hipotesis statistiknya ditolak).

Lain halnya dengan statistik non parametrik. Statistik
non parametrik digunakan tidak untuk menguji

128 Bab 9 – Analisis Data

parameter populasi, melainkan untuk menguji
distribusi (persebaran)

Ditinjau dari asumsi penelitian, statistik parametrik
membutuhkan terpenuhinya banyak asumsi.
Misalnya, asumsi bahwa data harus berdistribusi
normal; ketika melakukan uji homogenitas, datanya
harus homogen; juga saat melakukan uji regresi,
bentuk regresinya harus linier. Beda dengan statistik
non parametrik, tidak menuntut banyak asumsi
seperti sebaran data tidak harus normal, data pada
kelompok-kelompok tidak harus homogen, dan tidak
perlu linier saat menguji regresinya.

Bila ditinjau dari jenis data yang dianalisis. Statistik
parametrik lebih tepat digunakan untuk menganalisis
jenis data interval dan rasio. Sedangkan untuk
statistik non parametrik lebih tepat digunakan untuk
menganalisis jenis data nominal dan ordinal. Dalam
penelitian kuantitatif, statistik digunakan secara
khusus untuk menguji hipotesis, meskipun dalam
penelitian sosial terlihat jarang dirumuskan adanya
hipotesis (deskriptif). Meramu dari berbagai sumber,
secara sederhana untuk jenis data dan rumusan
hipotesis yang bagaimana statistik parametrik dan
statistik non parametrik dibedakan penggunaannya
dapat dilihat pada tabel berikut ini.

Bab 9– Analisis Data 129

DAFTAR PUSTAKA 130

DAFTAR PUSTAKA

Anggara, Sahya (2015). Metode Penelitian Adminitrasi.
Bandung: Pustaka Setia

Aqib, Zainal (2009). Penelitian Tindakan Kelas. Bandung:
CV. Yrama Widya

Bastable, & Susan, B. (2002). Perawat Sebagai Pendidik:
Prinsip Pengajaran. Jakarta: EGC.

Berger, Peter L. (1963). Invitation to Sociology: A
Humanistic Perseptive, Garden City, New York:
Doubleday Anchor

Borg W.R., Gall. M. (1988). Education Research and
Development. New York: Longman

Gulo, W. (2002). Metodologi Penelitian. Jakarta:
Gramedia Widiasarana Indonesia

Husaini usman dan Purnomo Setiady Akbar (1996).
Metodologi penelitian sosial. Jakarta: Bumi Aksara

Neli Aristin dan Dwi Maharani (2017). Konstruksi Sosial
Anak Punk Spektakel Klab di Kota Palembang. Vol
11 No 2 Jurnal Inovasi diakses 11-6-2022

Polancik, Gregor (2009). Empirical Research. Method
Poster. Jakarta: Kencana.

Puspitasari, R. (2016). Latar Belakang Permasalahan
Dalam Penelitian (makalah)

Poespoprodjo (1999). Filsafat Moral : kesusilaan dalam
teori dan Praktek. Bandung: Pustaka Grafika

DAFTAR PUSTAKA 131

Pratiwi, Dwi (2018). Cooperative Learning Model and
Thinking Style at Madrasah Tsanawiah Bina Ulama
Kisaran. Jurnal. 3rd Annual International Seminar
on Transformative Education and Educational
Leadership (AISTEEL 2018). Advances in Social
Science, Education and Humanities Research, vol
200

Rakhmat, Jalaludin. (2007). Psikologi Komunikasi.
Bandung: PT. Remaja Rosdakarya

Riadi, Muchlisin. (2013). Pengertian, Tingkatan dan Cara

Memperoleh Pengetahuan. Diakses pada

5/26/2022, dari

https://www.kajianpustaka.com/2013/05/

pengertian -tingkatan-dan-cara.html

Salam, Burhanudin (1997). Logika Materiil Filsafat Ilmu

Pengetahuan. Jakarta: Rhineka Cipta

Sudrajat (2000). Statistik Pendidikan. Bandung: Pustaka
Setia

Sugiyono (2003). Metode Penelitian Administrasi.
Bandung : Alfabeta

Suharsimi A. (1999). Manajemen Peneliian. Bandung:
Rineka Cipta

Umar, Huesin (2001). Metode Penelitian dan Aplikasi
dalam Pemasaran. Jakarta: PT Gramedia

Oktavia, Nova (2015). Sistematika Penulisan Karya Ilmiah
Edisi Revisi. Yogyakarta: DeePublish

Surakhmad, Winarno (1994). Pengantar Interaksi
Mengajar-Belajar (Dasar & Teknik Metodologi
Pengajaran). Bandung: Tarsito

DAFTAR PUSTAKA 132

Suriasumantri, Jujun S. (2010). Filsafat Ilmu. Jakarta:
Pestaka Sinar Harapan

Yusuf, A. Muri (2014). Metode Penelitian Kuantitatif,
Kualitatif & Penelitian Gabungan. Jakarta: Kencana

DAFTAR PUSTAKA 133