Metode Pngumpulan Data dan Skala Pengukuran Data

 

Sumber data terbagi menjadi dua yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh peneliti secara langsung (dari tangan pertama), sementara data sekunder adalah data yang diperoleh peneliti dari sumber yang sudah ada. Contoh data primer adalah data yang diperoleh dari responden melalui kuesioner, kelompok fokus, dan panel, atau juga data hasil wawancara peneliti dengan nara sumber. Contoh data sekunder misalnya catatan atau dokumentasi perusahaan berupa absensi, gaji, laporan keuangan publikasi perusahaan, laporan pemerintah, data yang diperoleh dari majalah, dan lain sebagainya.

1.   Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data merupakan teknik atau cara yang dilakukan untuk mengumpulkan data. Metode menunjuk suatu cara sehingga dapat diperlihatkan penggunaannya melalui angket, wawancara, pengamatan, tes, dkoumentasi dan sebagainya. Sedangkan instrumen pengumpul data merupakan alat yang digunakan untuk mengumpulkan data.  Karena berupa alat, maka instrumen dapat berupa lembar cek list, kuesioner (angket terbuka / tertutup), pedoman wawancara, camera photo dan lainnya.

a.   Wawancara

Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui tatap muka dan tanya jawab langsung antara pengumpul data maupun peneliti terhadap narasumber atau sumber data. Wawancara terbagi atas wawancara terstruktur dan tidak terstruktur.

1.   Wawancara terstruktur artinya peneliti telah mengetahui dengan pasti apa informasi yang ingin digali dari responden sehingga daftar pertanyaannya sudah dibuat secara sistematis. Peneliti juga dapat menggunakan alat bantu tape recorder, kamera photo, dan material lain yang dapat membantu kelancaran wawancara.

2.   Wawancara tidak terstruktur adalah wawancara bebas, yaitu peneliti tidak menggunakan pedoman wawancara yang berisi pertanyaan yang akan diajukan secara spesifik, dan hanya memuat poin-poin penting masalah yang ingin digali dari responden.

b.  Kuesioner/Angket

Kuesioner yaitu teknik pengumpulan data dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan kepada orang lain yang dijadikan responden untuk dijawabnya. Prinsip Penulisan angket menyangkut beberapa faktor antara lain :

·       Isi dan tujuan pertanyaan, jika isi pertanyaan ditujukan untuk mengukur maka harus ada skala yang jelas dalam pilihan jawaban.

·       Bahasa yang digunakan harus disesuaikan dengan kemampuan responden.

·       Tipe dan bentuk pertanyaan terbuka atau terturup. Jika terbuka artinya jawaban yang diberikan adalah bebas, sedangkan jika pernyataan tertutup maka responden hanya diminta untuk memilih jawaban yang disediakan.

c.   Observasi

Yaitu teknik pengumpulan data dengan cara terjun langsung pada bagian kegiatan yang dihadapi melalui pengamatan dan pencatatan sehingga diperoleh data. Ada dua macam obeservasi yaitu:

·      Participant Observation

Dalam observasi ini, peneliti secara langsung terlibat dalam kegiatam sehari-hari orang atau situasi yang diamati sebagai sumber data. Misalnya seorang guru dapat melakukan observasi mengenai bagaimana perilaku siswa, semangat siswa, kemampuan manajerial kepala sekolah, hubungan antar guru, dsb.

·      Non participant Observation

Berlawanan dengan participant Observation, Non Participant merupakan observasi yang penelitinya tidak ikut secara langsung dalam kegiatan atau proses yang sedang diamati. Misalnya penelitian tentang pola pembinaan olahraga, seorang peneliti yang menempatkan dirinya sebagai pengamat dan mencatat berbagai peristiwa yang dianggap perlu sebagai data penelitian. Kelemahan dari metode ini adalah peneliti tidak akan memperoleh data yang mendalam karena hanya bertindak sebagai pengamat dari luar tanpa mengetahui makna yang terkandung di dalam peristiwa. Alat yang digunakan dalam teknik observasi ini antara lain : lembar cek list, buku catatan, kamera photo, dll.

2.   Skala Pengukuran Data

a.   Skala Nominal

Merupakan skala pengukuran yang menyatakan kategori atau penamaan, kelompok atau klasifikasi dari konstruk yang diukur dalam bentuk variabel. Dibuat tanpa dasar penyusunan dengan urutan yang bermakna. Tidak merupakan tingkat dalam kategori. Tidak dapat dilakukan operasi perkalian/pembagian. Skala nominal bersifat saling meniadakan (mutually exclusive): Contoh responden hanya memiliki kategori pria saja atau wanita saja. Skala nominal bersifat collectively exhaustive yaitu tidak ada kategori yang lain kecuali dinyatakan dalam skala nominal. Contoh variabel yang memiliki mutually exclisive dan colectively exhaustive adalah status perkawinan dan agama yang dianut responden.

Contoh Skala Nominal :

 

1	Jenis Kelamin		Pria		Wanita
2	Status Perkawinan		Menikah		Tidak Menikah
3	Agama		Islam		Katolik
			Kristen		Budha
			Hindu
4	Departemen		Pemasaran		Produksi
			Akuntansi

b.  Skala Ordinal

Merupakan skala yang selain mengandung unsur kategori/penamaan juga menunjukkan peringkat/urutan (order=urut). Dapat disusun dari urutan yang bermakna. Mengidentifikasi variabel yang dimaksud. Tingkatan dapat disusun dari yang tinggi ke terendah atau sbaliknya.

Contoh :

Tingkat kepuasan masyarakat kepada pemerintah : 5=sangat puas, 4=puas, 3=kurang puas, 2=tidak puas dan 1=sangat tidak puas

c.   Skala Interval

Merupakan skala yang menyatakan kategori, peringkat dan jarak konstruk yang diukur. Skala ini menggunakan konsep jarak yang sama (equality interval) karena skala ini tidak menggunakan angka nol sebagai titik awal perhitungan. Angka tidak memiliki nilai 0 yang sesungguhnya. Contoh : suhu dalam skala, sudut,dll.

1. Pekerjaan yang saya lakukan mendorong saya untuk kreatif	1	2	3	4	5
2. Pekerjaan saya merupakan pekerjaan yang membosankan	1	2	3	4	5
3. Secara keseluruhan saya merasa puas dengan pekerjaan saya	1	2	3	4	5

Contoh Skala Interval

1 = Sangat Tidak setuju

2.= Tidak setuju

3 = Netral

4 = Setuju

5 = Sangat setuju

d.  Skala Rasio

Skala yang menunjukan kategori, peringkat, jarak dan perbandingan construct yang diukur. Skala rasio menggunakan nilai absolut. Memiliki nilai 0 yang sesungguhnya. Contoh Skala Rasio :

Berapa total penjualan bersih bapak/ibu dalam setahun?

…Antara Rp 500 juta s/d 1 Milyar

…Lebih dari Rp 1 Milyar s/d 100 milyar

…Lebih dari Rp 100 milyar s/d Rp 500 milyar.

…Lebih dari Rp 500 Milyar

Contoh lain: berat badan, jumlah pendapatan.

3.   Desain Pengukuran

1.   Skala Likert

Skala Likert’s digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang tentang fenomena sosial.

Contoh:

Pelayanan rumah sakit ini sudah sesuai dengan apa yang saudara harapkan.

a. Sangat setuju                            skor 5

b. Setuju                                        skor 4

c. Tidak ada pendapat                  skor 3

d. Tidak setuju                               skor 2

e. Sangat tidak setuju                   skor 1

2.    Skala Guttman

Skala Guttman akan memberikan respon yang tegas, yang terdiri dari dua alternatif.

Misalnya :

            Ya                                Tidak

Baik                             Buruk

Pernah                         Belum Pernah

Punya                          Tidak Punya

2.    Skala Semantic Deferensial

Skala ini digunakan untuk mengukur sikap  tidak dalam bentuk pilihan ganda atau checklist, tetapi tersusun dari sebuah garis kontinuem dimana nilai yang sangat negatif terletak disebelah kiri sedangkan nilai yang sangat positif terletak disebelah kanan.

Contoh:

Bagimana tanggapan saudara terhadap pelayanan dirumah sakit ini ?

      

                                     Sangat buruk                                                  Sangat baik

4.   Skala Rating

Dalam skala rating data yang diperoleh adalah data kuantitatif  kemudian peneliti baru mentranformasikan data kuantitatif tersebut menjadi data kualitatif.

Contoh:

     Kenyaman ruang loby Bank  CBA:

     5       4        3          2          1         

     Kebersihan ruang parkir Bank  CBA:

     5       4        3          2          1 

 Semoga Bermanfaat....

Sumber

Nuryanti, Dewi. 2012. Skala Nominal, Ordinal, Interval, Rasio. Dalam http://dewinuryanti.com/2012/12/skl-nominal-ordinal-interval-rasio-jenis-skala-dalam-statistik.html, diunduh Sabtu, 24 Maret 2013

Statistika

1.  Pengertian Statistika

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. Seiring dengan perkembangan zaman, statistik  mulai mencakup hal-hal yang yang lebih luas. Cakupan statistik tidak hanya bertumpu pada angka-angka untuk pemerintahan saja, tetapi telah mengambil bagian diberbagai bidang kehidupan, termasuk penelitian-penelitian pada hampir seluruh cabang ilmu, seperti ekonomi, sains, pertanian, sosial, pendidikan dan perencanaan.

Dalam kamus bahasa Inggris akan dijumpai kata statistics dan kata statistic. Kedua kata itu   mempunyai   arti  yang berbeda. Kata  statistics  artinya ilmu statistik ( statistika ) , sedang kata statistic diartikan sebagai “ukuran yang diperoleh atau berasal dari sampel“ yaitu sebagai lawan dari kata “parameter “ yang berarti ukuran yang diperoleh atau berasal dari populasi”. Statistik diartikan dalam arti sempit, yaitu keterangan ringkas berbentuk angka-angka. Contoh: Statistik penduduk, yang berarti keterangan mengenai penduduk berupa angka-angka dalam bentuk ringkas, seperti jumlah penduduk dan rata-rata umur penduduk. Sedangkan staistika diartikan ke dalam pengertian yang lebih luas yaitu merupakan suatu pengetahuan yang berkaitan dengan metode, teknik, atau cara mengumpulkan data, mengolah data, menganalisis data, menyajikan data, dan menginterpretasikan data atau menarik kesimpulan berdasarkan data yang dianalisis. Dengan demikian pengertian statistika jauh lebih luas daripada statistik.

2.  Pengelompokan Statistika

A.  Cara Pengolahan Data

       I.    Statistika Deskriptif

Statistika deskriptif atau statistika deduktif adalah statistika yang berkenaan dengan metode atau cara mendeskripsikan, menggambarkan, menjabarkan, atau menguraikan data sehingga mudah dipahami. Statistika deskriptif mengacu pada bagaimana menata atau mengorganisasi data, menyajikan, dan menganalisis data. Menata, menyajikan, dan menganalisis data dapat dilakukan dengan menentukan nilai rata-rata hitung, median, modus, standar deviasi, dan persen/proporsi. Cara lain untuk menggambarkan data adalah dengan membuat tabel, distribusi frekuensi, dan diagram atau grafik. Contoh:

1.  Hasil survey mengenai usia penduduk di Kecamatan Tembalang adalah rata-rata 65 tahun dan standar deviasi 10.

2.  Sebanyak 10% diantara semua fasilitas umum yang tersebar di Kabupaten Semarang, ternyata telah rusak.

Penarikan kesimpulan pada statistika deskriptif (jika ada) hanya ditujukan pada kumpulan data yang ada. Didasarkan atas ruang lingkup bahasannya, statistika deskriptif mencakup hal-hal berikut :

1.  Distribusi frekuensi dan bagian-bagiannya, seperti:

a. grafik distribusi (histogram, polygon frekuensi, dan ogif)

b. ukuran nilai pusat (rata-rata, median, modus, kuartil, dsb.)

c. ukuran dispersi (jangkauan, simpangan rata-rata, varians, dsb.)

d. kemiringan atau kurtosis kurva

2.  Angka indeks

3.  Time series deret waktu atau data berkala

4.  Korelasi dan regresi sederhana

      II.    Statistika Inferensial (Induksi)

Statistika inferensial atau statistika induktif adalah statistika yang berkenaan dengan cara penarikan kesimpulan berdasarkan data yang diperoleh dari sampel untuk menggambarkan karakteristik atau ciri dari suatu populasi. Dengan demikian dalam statistik inferensial dilakukan suatu generalisasi dari hal yang bersifat khusus (kecil) ke hal yang lebih luas (umum). Oleh karena itu, statistik inferensial disebut juga statistik induktif atau statistik penarikan kesimpulan. Pada statistika inferensial biasanya dilakukan  pengujian hipotesis dan pendugaan  mengenai karakteristik atau ciri dari suatu populasi, seperti mean dan standar deviasi. Berikut ini contoh-contoh pernyataan yang termasuk dalam cakupan statistika inferensial.

1. Akibat penurunan produksi minyak oleh negara-negara penghasil minyak dunia, diramalkan harga minyak akan menjadi dua kali lipat pada tahun yang akan datang.

2. Dengan mengasumsikan bahwa kerusakan tanaman kopi jenis Arabica   kurang dari 30% akibat musim dingin yang lalu maka harga kopi jenis tersebut nanti tidak akan lebih dari 50 sen per satu kilogramnya.

Penarikan kesimpulan pada statistik inferensial ini merupakan generalisasi dari suatu polulasi berdasarkan data (sampel) yang ada. Didasarkan atas ruang lingkup bahasannya, maka statistik inferensial mencakup:

1.   Probabilitas atau teori kemungkinan

2.   Distribusi teoritis

3.   Sampling dan distribusi sampling

4.   Pendugaan populasi atau teori populasi

5.   Uji hipotesis

6.   Analisis korelasi dan uji signifikansi, dan

7.   Analisis regresi untuk peramalan.

Dengan demikian, statistika inferensial sebenarnya merupakan kelanjutan dari statistika deskriptif.

B.  Pengelompokan Statistik Berdasarkan Bentuk Parameternya

Didasarkan atas bentuk parameternya ( data yang sebenarnya ), statistika dapat dibagi dua, yaitu statistika parametrik dan statistika nonparametrik.

       I.    Statistika Parametrik

Statistika parametrik adalah bagian statistika yang parameter dari populasinya mengikuti suatu distribusi tertentu, seperti distribusi normal, dan memiliki varians yang homogen.

      II.    Statistika Nonparametrik

Statistika nonparametrik adalah bagian statistika yang parameter dari populasinya tidak mengikuti suatu distribusi tertentu atau memiliki distribusi yang bebas dari persyaratan, dan variansnya tidak perlu homogen.

3.  Manfaat dan Fungsi Statistika

Dalam kehidupan modern sekarang ini, statistika memegang peranan yang sangat penting dalam berbagai bidang. Pada saat ini ilmu statistika telah mempengaruhi hampir semua kebijakan publik atau keputusan-keputusan yang diambil oleh pakar ilmu pengetahuan dan para eksekutif. Pada dasarnya statistika dapat digunakan sebagai alat:

a.   Komunikasi, yaitu penghubung beberapa pihak yang menghasilkan data statistik atau berupa analisis statistik sehingga mereka dapat mengambil keputusan berdasarkan informasi tersebut.

b.   Deskripsi, yaitu penyajian data dan mengilustrasikan data, misalnya mengukur hasil produksi, laporan hasil liputan berita, indeks harga konsumen, laporan keuangan, tingkat inflasi, jumlah penduduk, hasil pendapatan dan pengeluaran negara dan lain sebagainya.

c.   Regresi, yaitu meramalkan pengaruh data yang satu dengan data lainnya dan untuk mengantisipasi gejala-gejala yang akan datang.

d.   Korelasi, yaitu untuk mencari kuatnya atau besarnya hubungan data dalam suatu penelitian.

e.   Komparasi, yaitu membandingkan data dua kelompok atau lebih.

 Perlunya mengetahui atau mempelajari statistika dalam Prencanaan Wilayah dan Kota adalah karena statistika berperan sebagai alat bantu dalam hal-hal berikut:

1.    Menjelaskan hubungan antara variabel-variabel

      Variabel atau peubah merupakan sesuatu yang nilainya tidak tetap, seperti harga, produksi, hasil penjualan, umur dan tinggi. Dengan stastistika, variabel-variabel tersebut dapat dijelaskan. Misalnya, hubungan antara permintaan produk dengan tingkat pendapatan, dengan jumlah penduduk atau dengan jenis penganut agama. Analisis korelasi dan regresi mampu memberikan jawaban yang terbaik.

2.    Membuat rencana dan ramalan

      Rencana dan ramalan merupakan dua hal yang diperlukan dalam pelaksanaan sesuatu, sehingga dapat diperoleh hasil yang baik dan berkualitas. Oleh karena itu, rencana dan ramalan harus baik pula. Dengan statistik, rencana dan ramalan dapat dibuat sebaik mungkin. Misalnya, rencana pembuatan perumahan untuk lima tahun mendatang dari suatu pemerintahan kota, yanh dipengaruhi oleh banyak faktor, seperti jumlah penduduk dan tingkat pendapatan masyarakat. Analisis data berkala mampu memberikan jawaban terbaik.

3.    Mengatasi berbagai perubahan

      Perubahan-perubahan yang terjadi dalam suatu pengambilan keputusan tidak mungkin dapat diabaikan atau dihindarkan, supaya pihak-pihak lain tidak ada yang dirugikan. Dengan statistik, perubahan-perubahan yang mungkin terjadi dapat diantisipasi sedini mungkin.

4.    Membuat keputusan yang lebih baik

      Keputusan yang baik dan rasional amat diperlukan dalam menjaga kelancaran sebuah aktivitas kerja supaya kelestarian dari sebuah usaha dapat terjamin. Dengan statistik, keputusan yang baik dan rasional dapat dihasilkan.

5.  Jenis-Jenis Data

A. Jenis Data Menurut Cara Memperolehnya

1. Data Primer

Data primer adalah secara langsung diambil dari objek / obyek penelitian oleh peneliti perorangan maupun organisasi. Contoh : Mewawancarai langsung pengguna angkutan umum untuk meneliti preferensi kepuasan pengguna.

2. Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian. Peneliti mendapatkan data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh pihak lain dengan berbagai cara atau metode baik secara komersial maupun non komersial. Contohnya adalah pada peneliti yang menggunakan data statistik hasil riset dari surat kabar atau majalah.

B. Macam-Macam Data Berdasarkan Sumber Data

1. Data Internal

Data internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi secara internal. Misal : data keuangan, data pegawai, data produksi, dsb.

2. Data Eksternal

Data eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang ada di luar organisasi. Contohnya adalah data jumlah penggunaan suatu produk pada konsumen, tingkat preferensi pelanggan, persebaran penduduk, dan lain sebagainya.

C. Klasifikasi Data Berdasarkan Jenis Datanya

1. Data Kuantitatif

Data kuantitatif adalah data yang dipaparkan dalam bentuk angka-angka. Misalnya adalah Jumlah penduduk, jumlah pengguna transportasi umum,  luas suatu area, dan lain-lain.

2. Data Kualitatif

Data kualitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk kata-kata yang mengandung makna. Contohnya seperti persepsi masyarakat terhadap kinerja pemerintah, anggapan para ahli mengenai perekonomian di Semarang dan lain-lain.

D. Pembagian Jenis Data Berdasarkan Sifat Data

1. Data Diskrit

Data diskrit adalah data yang nilainya adalah bilangan asli. Contohnya adalah berat badan ibu-ibu pkk sumber ayu, nilai rupiah dari waktu ke waktu, dan lain-sebagainya.

2. Data Kontinyu

Data kontinyu adalah data yang nilainya ada pada suatu interval tertentu atau berada pada nilai yang satu ke nilai yang lainnya. Contohnya penggunaan kata sekitar, kurang lebih, kira-kira, dan sebagainya. Dinas pertanian daerah mengimpor bahan baku pabrik pupuk kurang lebih 850 ton.

E. Jenis-jenis Data Menurut Waktu Pengumpulannya

1. Data Cross Section

Data cross-section adalah data yang menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya laporan keuangan per 31 desember 2006, data pelanggan PT. angin ribut bulan mei 2004, dan lain sebagainya.

2. Data Time Series / Berkala

Data berkala adalah data yang datanya menggambarkan sesuatu dari waktu ke waktu atau periode secara historis. Contoh data time series adalah data perkembangan nilai tukar dollar amerika terhadap euro eropa dari tahun 2004 sampai 2006, jumlah pengikut jamaah nurdin m. top dan doktor azahari dari bulan ke bulan, dll.

Semoga Bermanfaat....

Daftar Pustaka

Komunitas & Perpustakaan Online Indonesia. 2006. Klasifikasi, Jenis dan Macam Data - Pembagian Data Dalam Ilmu Eksak Sains Statistik / Statistika, dalam http://organisasi.org/klasifikasi_jenis_dan_macam_data_pembagian_data_dalam_ilmu_eksak_sains_statistik_statistika, diakses Selasa, 12 Maret 2013

Qoroni, Waysul. 2012. Pengertian Statistik, dalam http://qoronizumalin.blogspot.com/2012/03/ pengertian-statistik.html, diakses Senin, 11 Maret 2013