PEMILIHAN TEKNIK ANALISIS
PENELITIAN
Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.
Reference : Rai Utama, I Gusti Bagus. (2016). Metodologi Penelitian Pariwisata & Hospitalitas (dilengkapi studi kasus penelitian). Denpasar: Pustaka Larasan
Pengertian Statistika
metode yang berhubungan dengan penyajian dan
penafsiran kejadian yang bersifat peluang dalam
suatu penyelidikan terencana atau penelitian ilmiah
Dalam statistika tercakup dua pekerjaan penting,
yaitu : Penyajian dan penafsiran....DATA...informasi
Peranan Statistika dalam Ekonomi
DATA : ukuran suatu nilai
Data bentuk jamak (plural)
Datum bentuk tunggal (singular)
Informasi : data yang telah diproses
Dalam banyak pengambilan keputusan dalam bidang
bisnis, manajemen dan ekonomi, statistik (data) atau
statistika (metode) berperan sangat penting seperti
:…
Jenis-jenis data :
Berdasarkan sumber-nya data dibedakan menjadi :
Data primer : data yg didapatkan atau dikumpulkan
sendiri, misal dgn melakukan wawancara, observasi atau
penelitian lapangan/laboratorium
Data sekunder : data yg didapat dari pihak lain, misal dari
Berdasarkan jenisnya data dibedakan menjadi :
Data Numerik (kuantitatif) → dinyatakan dalam besaran
numerik (angka), Misalnya : Data pendapatan per kapita,
pengeluaran, harga, jarak, dll.
Data Kategorik (Kualitatif) → diklasifikasikan berdasarkan
kategori/kelas tertentu Misalnya :
Kategori Mahasiswa Berprestasi dan Tidak Berprestasi,
Kategori kota kecil, sedang dan besar,
Pengolahan Data dengan Statistika mensyaratkan
bentuk data numerik, untuk itu data Kategorik
terlebih dahulu harus diubah ke bentuk numerik
dengan memberi bobot pada setiap kategori.
Salah satu alasan diperlukannya statistik adalah
generalisasi akan parameter suatu populasi yang
dapat diambil dengan hanya meneliti sebagian
kecil anggota populasi (sampel). Generalisasi ini
bukan tanpa kesalahan, tetapi secara statistik,
kesalahan generalisasi dan hal lain yang
berhubungan dengan sampel, pengambilan data,
rumus (perhitungan) dan lain-lain selalu dapat
diprediksi.
Fungsi teknik statistik
Teknik statistik mampu melakukan tiga tugas
penting dalam ilmu pengetahuan, yaitu
menerangkan gejala, meramalkan kejadian dan
mengontrol keadaan. Statistik deskriptif
merupakan bagian statistik yang memikul tugas
untuk menerangkan suau gejala. Statistik
inferensia merupakan bagian laindari statistik
yang membuat ramalan dan mengontrol
kejadian.
SKALA PENGUKURAN
Empat tingkat Skala/Pengukuran berikut
karakteristiknya:
(a) Nominal : Tidak ada urutan, urutan tidak
menunjukkan tingkatan (rangking) Tidak ada titik
awal Tidak ada perbedaan
Misalnya : Apa warna favorit anda :
1. Ungu 2. Abu-abu 3. Coklat 4. Putih
(B) Ordinal : Ada urutan. urutan menunjukkan
tingkatan (rangking) Tidak ada titik awal Tidak ada
perbedaan
Misalnya : Bagaimana prestasi belajar anda semester
lalu?
1. Sangat Baik
2. Baik
3. Sedang-sedang saja
4. Buruk
5. Sangat Buruk
Skala Nominal dan Ordinal digunakan berkaitan
dengan data kategorik/kualitatif.
Contoh pertanyaan yang jawabannya berbentuk
kata atau kalimat adalah:
1. Berbelanja di toko ini lebih sering lebih baik, supaya
dapat harga diskon untuk produk-produk tertentu :
[ ] sangat setuju[ ] setuju [ ] netral
[ ] tidak setuju
[ ] sangat tidak setuju
2. Sebutkan gerai ritel modern yang sering anda
kunjungi: ...
3. Sebutkan alasan kenapa anda memilih gerai
tersebut (jawaban no.2):
...
...
Skala ordinal dan nominal
Pertanyaan di atas mempunyai jawaban dalam
bentuk kata atau kalimat, meskipun pernyataan
nomor satu sudah menyediakan pilihan jawaban.
Jawaban untuk ketiga pertanyaan tersebut harus
dikodekan terlebih dahulu. Pengkodean jawaban
pada nomor 1 harus mengikuti skala ordinal,
sedangkan nomor 2 dan 3 mengikuti skala
nominal.
Skala interval dan ratio
(c) Interval: Ada Urutan Ada Perbedaan Tidak ada titik awal
Misalnya:
• Temperatur atau suhu : 0°C bukan berarti tidak mempunyai
suhu.
• Tangga Nada
• IQ
(d) Rasio : Ada Urutan Ada Perbedaan Ada titik awal
Misalnya:
• Pendapatan (Rp. 135 245,23 per bulan): Pendapatan Rp. 0
berarti tidak ada (bandingkan dengan 0°C pada suhu)
Skala Interval dan Rasio digunakan berkaitan dengan data
numerik/kuantitatif.
Metode Statistika
Metode Statistika adalah prosedur-prosedur atau
cara-cara penyajian dan penafsiran data.
Penyajian data meliputi : pengumpulan,
pengorganisasian, peringkasan dan penyajian
data (data collection, organization,
summarization, presentation)
Penafsiran data meliputi : pendugaan, pengujian
dugaan dan penarikan kesimpulan (generalisasi).
Dua jenis Metode Statistika (Statistics)
a. Statistika Deskriptif (Descriptive Statistics)
Metode pengumpulan, peringkasan dan penyajian
data Descriptive : bersifat memberi gambaran
b. Statistika Inferensia = Statistika Induktif (Inferential
Statistics)
Metode analisis, peramalan, pendugaan dan penarikan
kesimpulan Inferential : bersifat melakukan
Contoh :
Contoh Masalah Statistika
Deskriptif
1. Tabulasi Data
2. Diagram Balok
3. Diagram Kue Pie
4. Grafik perkembangan
harga dari tahun ke
tahun
Contoh Masalah
Statistika Inferensia
1. Pendugaan Parameter
2. Pengujian Hipotesis
3. Peramalan dengan
Regresi/Korelasi
Contoh
Contoh 1
Ekonomia seorang mahasiswi FE-UG, mengumpulkan data untuk
penulisan ilmiahnya. Ia mewawancarai 10 pedagang asongan di depan kampus dan mengetahui bahwa rata-rata pendapatan kotor mereka adalah Rp. 97 523, 25. Hasil wawancara ini dilaporkannya dalam PI-nya. (Deskriptif, Primer, Numerik)
Contoh 2
Dari tayangan TV langsung dari Bursa Efek, Drs. Untung Selalu seorang pialang memperkirakan bahwa harga saham perusahaan-perusahaan blue-chip akan terus turun sampai minggu ke tiga bulan September. Perubahan akan bervariasi antara $ -2.35 sampai $ -5.60 per 100
lembar. (Inferensia, Sekunder, Numerik)
Contoh
Contoh 3
Bagian penelitian dan pengembangan produk
DONKING DONUT melakukan survei rasa
kesukaan (favorite favor) donatnya erhadap 1000
pelanggannya secara acak.Pelanggan yang
terpilih diharuskan melakukan penetapan
rangking terhadap 4 rasa donat yang baru (MINT,
PEACH, MOCCA, SUGAR-FREE). Hasil penelitian
disajikan dalam bentuk diagram pie. (Deskriptif,
Primer, Kategorik)
Populasi vs Sampel
Populasi : keseluruhan pengamatan
Sampel = Contoh = sample : himpunan bagian
populasi
Ukuran Populasi = N = banyak anggota populasi
Ukuran Sampel = n = banyak anggota sampel
Parameter : nilai yang menyatakan ciri populasi
Statistik (Statistic) : nilai yang menyatakan ciri
sampel
Tabel 1. Notasi Parameter Populasi dan
Statistik Sampel
Ciri Parameter Statistik
Rata-rata
μ = myu
x
Standar
Deviasi,Simpangan Baku
σ = sigma
s
Ragam, Variance
σ²
s²
Bias suatu sampel: perbedaan ciri sampel dengan ciri
populasi tempat sampel diambil.
Sampel yang baik adalah sampel dengan bias
minimal.
Cara mendapatkan sampel dengan bias minimal
adalah dengan mengambil Sampel/Contoh acak.
Teknik analisis data secara
umum dibagi atas dua yaitu:
Teknik Analisis Data
Kualitatif dan Teknik Analisis
Data Kuantitatif.
Teknik Analisis Data
Proses mengatur urutan data, mengorganisasiknnya ke dalam suatu pola, kategori dan satuan uraian dasar. Ia
membedakannya dengan penafsiran, yaitu memberikan arti yang signifikan terhadap analisis, menjelaskan pola uraian dan mencari hubungan di antara dimensi-dimensi uraian (Patton, 1980, Moleong, 2000)
Proses yang merinci usaha secara formal untuk menemukan
tema dan merumuskan hipotesis (anggapan) seperti yang disarankn oleh data dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan pada tema dan hipotesis itu (Bogdan dan Taylor, 1975, Moleong, 2000).
Proses mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam
pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat
ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti disarankn oleh data
Teknik analisis data kualitatif (1)
Analisis data dilakukan dalam suatu proses, sejak pengumpulan data dilakukan dan dikerjakan secara intensif, yatu sesudah
meninggalkan lapangan.
Dianjurkan agar analisis data dan penafsiran dilakukan
secepatnya oleh peneliti, jangan menunggu sampai data itu menjadi dingin dan bahkan membeku atau malah menjadi kadaluarsa.
Pekerjaan menganalisis data memerlukan usaha pemusatan
perhatian dan pengerahan tenaga fisik dan pikiran peneliti.
Selain menganalisis data, peneliti masih perlu mendalami
kepustakaan guna mengkonfirmasikan teori atau utk
menjastifikasikan adanya teori baru yang barangkali ditemukan.
Teknik analisis data kualitatif (2)
Proses analasis data kuantitatif dimulai dengan
menelaah seluruh data yang tersedia dari berbagai
sumber (wawancara, pengamatan, dokumen resmi,
gambar, foto, dan sebagainya), mereduksi data dengan
cara membuat abstraksi (rangkuman inti), menyusun
dalam satuan-satuan, dikategorisasi, koding, mengadakn
pemeriksanaan keabsahan data dan menafsirkn data
menjadi suatu teori substantif dg menggunakan
beberapa metode tertentu.
Proses analisis data kuantitatif secara garis besar dapat
dibagi ke dalam beberapa tahap, yaitu editing, coding,
frekuensi, tabulasi dan analisis data.
Teknik analisis data kuantitatif
Jenis Data dan Alat Analisisnya
Proses analisis data kuantitatif dimulai dengan
menelaah seluruh data yang tersedia dari berbagai
sumber (wawancara, pengamatan, dokumen resmi,
gambar, foto, dan sebagainya), mereduksi data
dengan cara membuat abstraksi (rangkuman inti),
menyusun dalam satuan-satuan, dikategorisasi,
koding, mengadakan pemeriksanaan keabsahan data
dan menafsirkan data menjadi suatu teori substantif
dengan menggunakan beberapa metode tertentu.
Proses analisis data kuantitatif secara garis besar
dapat dibagi ke dalam beberapa tahap, yaitu editing,
coding, frekuensi, tabulasi, dan analisis data.
Teknik analisis data kuantitatif
Teknik Analisis Data Teknik Analisis Data KUALITATIF Teknik Analisis Data KUANTITATIF Statistik Inferensia/ Induktif Statistik Deskriptif Rata-rata Hitung Median dan Modus
Varian dan Standard Deviasi
lainnya
Parametrik
Tabel (Silang, Frekuensi), Grafik, Diagram Batang dan
Diagram Lingkaran. dll
Non Parametrik
Analisis SWOT
P H A
Deskriptif Kualitatif
(Mengatur, Mengurutkn, Mengelompokkn, Memberi Kode, Mengkategorikan, mengartikan, dan Menginterpretasikan atau Menafsirkan)
Ekonometrika:
1. Model Simultan 2. Model Sederhana
Model Optimasi (Operation Research):
•Linear Program •Non Linear Programming •Integer Programming •Gooal Programmning •Dynamic Programming •Network, CPM dan PERT •Teori Antrean
•Teori Pengambilan Keputusan •Teori Permainan
•Simulasi
Model Makro Regional:
•Model Input-Output Leontief Regional dan Interregional •Model SAM Regional dan Interregional, CGE
•Location Quotion (LQ) •Teori Basis Export
Policy Analysis Matrix (PAM)
Uji-t, Uji Z
Regresi Sederhana dan Ganda
Uji Korelasi
One dan Two Way Anova
Multivariat:
Cluster, DIscriminant dan Factor Analysis, Priciple Component Analysis, Path analysis
SEM
(Structural Equation Model)
Sign Test
Chisquare Wilcoxon Test
Cochran Test
Korelasi Rank Spearrman
Statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsi atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa maksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau menjeneralisasi
Penelitian yang dilakukan pada populasi (tanpa diambil
sampelnya) jelas akan menggunakan statistik deskriptif dalam analisisnya.
Bila penelitian dilakukan pada sampel, analisisnya dapat
menggunakan statistik deskriptif ataupun inferensia.
Statistik deskriptif dapat digunakan bila penelitian hanya
ingin mendeskripsikn data sampel dan tidak ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi dimana sampel
diambil. Namun bila ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi, maka teknik analisis yang digunakan adalah statistik inferensia.
Statistik Deskriptif
Statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk menjeneralisasi populasi. Statistik ini akan cocok digunakan bila sampel yang diambil dari populasi yang jelas dan teknik pengambilan sampel juga benar serta
dilakukan secara random.
Statistik ini disebut statistik probabilitas, karena kesimpulan
yang diberlakukan untuk populasi berdasarkn data sampel yang kebenarannya bersifat peluang (probabilitas)
kesalahan/keberanan dinyatakan dalam persentase. Bila taraf peluang kesalahan 5%, berarti taraf kebenaran/kepercayaan 95%, dan sebagainya, dan ini lazim disebut taraf signifikansi. Artinya fenomena itu berlaku benar 95% dari 100 sampel yang diambil dari populasi.
Statistik Inferensia
Perbedaan Statistik Parametrik dan
Non Parametrik
Statitik Parametrik Statistik Non Parametrik
1. Parameter populasi menyebar normal
1. Parameter populasi mengabaikan sebaran
2. Data berasal dari nilai-nilai pengamatan nyata yang bersifat angka (rasio) atau paling tidak dalam skala interval
2. Data berasal dari nilai-nilai yang tidak bersifat nyata, atau data nominal atau ordinal
(order=tingkatan=skala) 3. Umumnya sifat data
kuantitatif atau dapat
dijumlahkan, dikurangkan, dikalikan atau dibagi
3. Umumnya sifat data kualitatif, tetapi kemudian dikuantifikasi dengan
cara menskor atau kategori 4. memusatkan perhatian
pada perbedaan nilai tengah (mean)
4. Memusatkan perhatian pada perbedaan median
5. Sampel atau cuplikan relatif besar agar cenderung
menyebar normal (> 30 unit)
5. Dapat digunakan dalam sampel (cuplikan) kecil (< 30 unit)
