MAKALAH KONSEP PENGUMPULAN DATA

(1)

MAKALAH

KONSEP PENGUMPULAN DATA

DISUSUN OLEH : 1. Amanda Devina 2. Delta Suci Maharani 3. Fatiah Nurul Fauzia 4. Lidya Afrina

5. Veli Novita Sari

6. Vina Amanda Marsiliah 7. Yayang Amiza

Dosen Pengampuh :

Dr. Demsa Simbolon, SKM., MKM

KEMENTRIAN KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA POLTEKKES KEMENKES BENGKULU

PRODI DIPLOMA III GIZI TAHUN 2022/2023

(2)

A. PENGERTIAN

Data secara Etimologis merupakan bentuk jamak dari datum yang berasal dari Bahasa Latin dan berarti "Sesuatu Yang Diberikan". Dalam pengertian sehari-hari data dapat berarti Fakta dari suatu objek yang diamati, yang dapat berupa angka-angka maupun kata-kata. Sedangkan jika dipandang dari sisi Statistika, maka data merupakan Fakta-fakta yang akan digunakan sebagai bahan penarikan kesimpulan. data merupakan Kumpulan fakta yang diperoleh dari suatu pengukuran. Suatu pengambilan keputusan yang baik merupakan hasil dari penarikan kesimpulan yang didasarkan pada Data/Fakta yang akurat. Untuk mendapatkan Data yang akurat diperlukan suatu Alat Ukur atau yang disebut Instrumen yang baik. Alat Ukur atau Instrumen yang baik adalah Alat Ukur/Instrumen yang valid dan realibel (Astuti et al., 2015).

Pengumpulan data adalah proses mengumpulkan dan mengukur informasi tentang variabel-variabel penelitian yang ditargetkan dalam suatu sistem yang mapan, yang kemudian memungkinkan seseorang untuk menjawab pertanyaan yang relevan dan mengevaluasi hasil.

Pengumpulan data adalah komponen penelitian di semua bidang studi termasuk ilmu fisik dan sosial, humaniora, dan bisnis. Meskipun metode bervariasi berdasarkan disiplin ilmu, penekanannya adalah memastikan bahwa pengumpulan data dilakukan secara akurat dan jujur (Widjanarko, 2019)

Pengertian Metode Pengumpulan Data Menurut Para Ahli Adapun definisi metode pengumpulan data menurut para ahli, antara lain :

1. Search CIO

Pengumpulan data adalah pendekatan sistematis untuk mengumpulkan dan mengukur informasi dari berbagai sumber untuk mendapatkan

(3)

gambaran yang lengkap dan akurat tentang bidang yang diminati.

Pengumpulan data memungkinkan seseorang atau organisasi untuk menjawab pertanyaan yang relevan, mengevaluasi hasil dan membuat prediksi tentang probabilitas dan tren masa depan

2. Research Metodelogi

Pengumpulan data adalah proses pengumpulan informasi dari semua sumber yang relevan untuk menemukan jawaban atas masalah penelitian, menguji hipotesis dan mengevaluasi hasilnya. Metode pengumpulan data dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu metode pengumpulan data sekunder dan metode pengumpulan data primer 3. Worldbank

Pengumpulan data merupakan aspek penting dari semua jenis studi penelitian. Pengumpulan data yang tidak akurat dapat memengaruhi hasil studi dan akhirnya mengarah pada hasil yang tidak valid. Metode pengumpulan data untuk evaluasi dampak bervariasi di sepanjang rangkaian. Di satu ujung kontinum adalah metode kuantitatif dan di ujung lain kontinum adalah metode kualitatif untuk pengumpulan data.

4. Sugiyono (2013)

Metode pengumpulan data adalah langkah yang paling strategis dalam penelitian, karena tujuan utama dari penelitian adalah mendapatkan data.

Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Tujuan yang diungkapkan dalambentuk hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap pertanyaan penelitian. Jawaban itu masih perlu diuji secara empiris dan untuk maksud inilah dibutuhkan pengumpulan data. Data yang dikumpulkan oleh sampel yang telah ditentukan sebelumnya.

(4)

Sampel tersebut terdiri atas sekumpulan unit analisis sebagai sasaran penelitian. (Astuti et al., 2015)

Pengolahan data adalah suatu cara atau proses dalam memperoleh data (Hasan, 2002). Upaya mengubah data yang telah dikumpulkan menjadi informasi yang dibutuhkan. Alur pengolahan dan analisis data sebagai berikut:

Pengolahan data adalah bagian dari penelitian setelah pengumpulan data. Pada tahap ini data mentah atau raw data yang telah dikumpulah dan diolah atau dianalisis sehingga menjadi informasi. Pengolahan data dapat dilakukan dengan 2 (dua) cara yaitu:

1. Secara manual dengan menggunakan alat hitung seperti kalkulator.

2. Dengan aplikasi pengolahan data seperti Ms. Excel, SPSS, Epi Info, STATA, SAS Data Mining, dan lain-lain. Data Primer/Data Sekunder Pengolahan Data: - Editing - Koding data - Entri data - Cleaning data Informasi: - Narasi - Tabel - Grafik Analisis data menggunakan uji statistik Pembuktian hipotesis Pengumpulan Data Pengolahan data secara manual memang sudah jarang dilakukan, tetapi tetap dapat dilakukan pada situasi dimana aplikasi pengolah data tidak dapat digunakan.

Tahapan analisis data secara manual adalah sebagai berikut:

1. Editing

(5)

Editing atau penyuntingan data adalah tahapan dimana data yang sudah dikumpulkan dari hasil pengisian kuesioner disunting kelengkapan jawabannya. Jika pada tahapan penyuntingan ternyata ditemukan ketidaklengkapan dalam pengisian jawaban, maka harus melakukan pengumpulan data ulang.

2. Coding

Coding adalah membuat lembaran kode yang terdiri dari tabel dibuat sesuai dengan data yang diambil dari alat ukur yang digunakan.

Contoh lembaran kode adalah sebagai berikut:

Lembar kode

3. Data Entry

Data entry adalah mengisi kolom dengan kode sesuai dengan jawaban masingmasing pertanyaan. Contoh dalam pengisian data adalah sebagai berikut: Suatu penelitian tentang “Tingkat kepuasan mahasiswa Prodi D3 Rekam Medis terhadap kinerja dosen” memiliki kriteria sebagai berikut:

(1) Tidak Puas, (2) Kurang Puas, (3) Cukup Puas, (4) Puas.

Hasil pengisian jawaban pada tiap responden seperti di bawah ini:

Data Entry

(6)

4. Tabulasi Data Tabulasi data adalah membuat penyajian data, sesuai dengan tujuan penelitian.

Pengolahan data dengan aplikasi pengolah data hampir sama dengan pengolahan data manual, hanya saja beberapa tahapan dilakukan dengan aplikasi tersebut. Adapun tahapan dalam pengolahan data menggunakan aplikasi pengolah data adalah sebagai berikut(Widjanarko, 2019):

1. Editing Pengeditan adalah pemeriksaan data yang telah dikumpulkan.

Pengeditan dilakukan karena kemungkinan data yang masuk (raw data) tidak memenuhi syarat atau tidak sesuai dengan kebutuhan.

Pengeditan data dilakukan untuk melengkapi kekurangan atau menghilangkan kesalahan yang terdapat pada data mentah.

Kekurangan dapat dilengkapi dengan mengulangi pengumpulan data.

Kesalahan data dapat dihilangkan dengan membuang data yang tidak memenuhi syarat untuk dianalisis. Kritea yang harus ditekankan dalam tahap penyuntingan adalah:

a. Lengkap: semua jawaban responden pada kuesioner sudah terjawab.

a. Keterbacaan tulisan: apakah tulisannya cukup terbaca jelas.

b. Relevan: apakah ada kesesuaian antara pertanyaan dan jawaban.

c. Konsistensi jawaban: apakah tidak ada hal-hal yang saling bertentangan antara pertanyaan yang saling berhubungan.

Contohnya pertanyaan pendidikan dijawab oleh responden tidak tamat SD tetapi ketika menjawab nama instansi pendidikan terakhir SMA.

2. Coding

(7)

Coding adalah kegiatan merubah data dalam bentuk huruf menjadi data dalam bentuk angka/bilangan. Kode adalah simbol tertertu dalam bentuk huruf atau angka untuk memberikan identitas data. Kode yang diberikan dapat memiliki arti sebagai data kuantitatif (berbentuk skor).

Sebagai contoh misalnya: data pendidikan yang dibagi menurut tingkat pendidikan SD sampai dengan Perguruan Tinggi (PT), kemudian dikode menjadi angka seperti angka 1=SD, 2=SLTP, 3=SLTA, 4=PT.

3. Processing

Processing adalah proses setelah semua kuesioner terisi penuh dan benar serta telah dikode jawaban responden pada kuesioner ke dalam aplikasi pengolahan data di komputer. Terdapat bermacam-macam aplikasi yang dapat digunakan untuk pemrosesan data, antara lain:

SPSS, STATA, EPI-INPO, dan lain-lain. Salah satu program yang banyak dikenal dan relatif mudah dalam penggunaannya adalah program SPSS (Statistical Package for Social Sciences).

4. Cleaning data

Cleaning data adalah pengecekan kembali data yang sudah dientri apakah sudah betul atau ada kesalahan pada saat memasukan data.

Misalnya untuk variabel Pendidikan hanya ada 3 (tiga) kategori yaitu 1=Pendidikan Dasar (SD-SLTP),

2=Pendidikan Menengah (SLTA),

3=Perguruan Tinggi (D1-D4, S1-S3), tetapi setelah dicek ada jawaban yang memiliki kategori

Tahapan cleaning data antara lain:

a. Mengetahui adanya missing data.

Cara untuk mengetahui ada tidaknya missing data adalah dengan membuat list (distribusi frekuensi) dari variabel yang ada. Misalnya data yang diperoleh dari 100 responden, dengan variabel kepatuhan pengisian rekam medis.

Distribusi Kepatuhan Pengisian Rekam Medik

(8)

Berdasarkan tabel di atas maka dapat diketahui tidak ada data yang missing karena dari 100 responden semuanya di entry dan di proses. Contoh lain dari variabel pendidikan dapat dilihat apada tabel di bawah ini.

Distribusi Kepatuhan Pengisian Rekam Medik

Berdasarkan tabel di atas maka dapat diketahui bahwa ternyata dari 100 responden yang ada hanya ada 95 responden yang di entry dan di proses, sehingga ada 5 responden yang missing b. Mengetahui variasi data

Variasi data yang diketahui memungkinkan kita mengetahui apakah data yang sudah di entry benar atau salah. Caranya adalah dengan membuat distribusi frekuensi masing-masing variabel. Misalnya variabel pendidikan dikategorikan sebagai berikut: 1=SD, 2=SLTP, 3=SLTA, 4=PT dengan jumlah responden 100 orang. Sebagai contoh variasi dapat dilihat pada tabel berikut ini.

Distribusi Pendidikan Responden

(9)

Dari tabel di atas terlihat bahwa ada 5 kategori, sedangkan yang dibuat hanya 4 kategori (tingkat pendidikan 1 – 4)

c. Mengetahui konsistensi data. Untuk melihat konsistensi data dapat dilakukan dengan cara menghubungkan dua variabel.

Contoh dapat dilihat pada tabel dengan menggunakan variabel kepatuhan dan status kepegawaian.

Distribusi Kepatuhan pengisian rekam medis

Distribusi Status Kepegawaian Responden

(10)

Dari kedua tabel di atas dapat dilihat bahwa antara kedua tabel tidak konsisten dari jumlah responden. Terdapat missing 10 data (Anonim, 2020)

B. RUANG LINGKUP

C. JENIS DATA

Menurut Jenisnya, data secara umum dapat dibagi menjadi 2 macam, yaitu (Hadi, 2020):

1. Data kuantitatif yaitu data yang dinyatakan dalam bentuk angka- angka atau jumlah dan dapat diukur besar kecilnya serta bersifat obyektif sehingga dapat ditafsirkan sama oleh orang lain.

Contoh : harga Buku Rp. 45.000, ; berat badan ; tinggi badan ; suhu tubuh, dsb.

2. Data kualitatif yaitu data yang berhubungan dengan kategorisasi atau karakteristik dalam bentuk Sifat (Bukan Angka) yang tidak dapat diukur besar kecilnya.

Contoh : Jenis kelamin, Bahasa, Pekerjaan, Pengetahuan, Sikap, dsb.

D. TAHAPAN PENGUMPULAN DATA

Ada beberapa metode dalam melakukan pengumpulan data, antara lain (Widjanarko, 2019):

1. observasi (pengamatan melibatkan semua indera (penglihatan, pendengaran, penciuman, pembau, perasa)

2. Wawancara, terbagi menjadi : a. Wawancara tidak terstruktur

1) merupakan langkah persiapan wawancara terstruktur 2) pertanyaan yang diajukan merupakan upaya menggali

isu awal

3) sifat pertanyaan spontan

(11)

b. Wawancara terstruktur pertanyaan sudah disiapkan, karena sudah dirancang data atau informasi apa yang dibutuhkan Adapun jenis wawancara adalah wawancara langsung (face to face) dan wawancara tidak langsung (misalnya dengan telepon atau internet/online)

3. Kuesioner (daftar pertanyaan)

a. Kuesioner adalah daftar pertanyaan tertulis yang ditujukan kepada responden. Jawaban responden atas semua pertanyaan dalam kuesioner kemudian dicatat atau direkam.

b. Kuesioner merupakan metode pengumpulan data yang efisien bila peneliti mengetahui secara pasti data atau informasi apa yang dibutuhkan dan bagaimana variabel yang menyatakan informasi yang dibutuhkan tersebut diukur. Sebagai contoh kuesioner dapat dilihat Kuesioner ini dilakukan dengan survei melalui wawancara terhadap responden (konsumen) yang pernah membeli dan memanfaatkan web dari merek X. Tujuan dari kuesioner ini adalah untuk mengetahui persepsi mereka, apakah desain website mempengaruhi kesediaan konsumen untuk membeli produk merek X.

4. Pengukuran Fisik

Jenis data dapat berupa data fisik, yaitu berupa obyek atau benda fisik, seperti tanah, bangunan, buku, kendaraan, dan lain-lain. Sementara itu, metode pengukuran fisik ini berupa memetakan obyek empirik ke obyek angka-angka dengan perubahan yang setara. Misalnya pada data tanah, kita dapat mengumpulkan data fisik tanah dari ukuran panjang (meter), lebar, jenis tanah atau jenis bebatuannya.

5. Percobaan Laboratorium

Pengumpulan data dengan metode ini dilakukan di laboratorium. Sebelumnya, dilakukan perancangan percobaan (experimen design). Laboratorium yang dimaksud tidak hanya

(12)

berupa ruangan untuk kegiatan biologi, kimia, fisika, kedokteran, atau ilmu rekayasa, namun dapat pula berupa setiap ruang yang memiliki pengendalian ketat untuk setiap faktornya. Sebagai contoh adalah penelitian untuk mengetahui apakah pH mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Dalam hal ini pertumbuhan tanaman sangat dipengaruhi oleh banyak faktor, oleh karena itu perlu pengendalian yang ketat bagi tanaman sebagai sampel. Pengendalian berupa penggunaan laboratorium, di mana sampel dikontrol secara ketat di ruangan dan hanya pH yang diberikan pada tanaman (Widjanarko, 2019)

E. TAHAPAN PENYAJIAN DATA

Penyajian data ini berfungsi untuk memberikan gambaran awal dari hasil pengumpulan data, informasi data lebih cepat dimengerti, dan memudahkan proses analisis data.

Tahapan penyajian data dimulai dengan editing, koding, kemudian membuat penyajian data tersebut. Editing data merupakan proses memeriksa data mentah yang dikumpulkan untuk mendeteksi kesalahan yang selanjutnya dapat dilakukan koreksi segera. Misalnya pada data hasil kuesioner, apakah hasil jawaban responden sesuai dengan pertanyaan. Koding merupakan proses untuk menempatkan angka atau simbol lain pada setiap jawaban sehingga data dapat dimasukkan ke dalam sejumlah kategori atau kelas untuk mempermudah penyajian data. Beberapa jenis penyajian data di antaranya (Widjanarko, 2019) :

1. Tabel

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, bentuk penyajian ini merangkum data ke dalam bentuk baris atau kolom. Adapun baris dan kolom tersebut dapat berupa kategori-kategori dan angka frekuensi. Terdapat 2 jenis, yaitu:

(13)

a. Tabel satu arah (one-way table) Merupakan tabel yang menunjukkan satu variabel atau karakteristik saja. Sebagai contoh data umur responden dari kuesioner Gambar 1.2.

Seperti di Tabel 1.5 yang hanya menunjukkan 1 karakteristik jumlah responden, yaitu usia.

b. Tabulasi silang (lebih dari satu arah / two-way table) Merupakan metode tabulasi untuk merangkum data dengan dua atau lebih variabel secara bersamaan. Pada bentuk tabel, sisi (kolom) sebelah kiri dan baris atas menyatakan kelas untuk kedua variabel yang digunakan. Metode tabulasi silang ini dapat digunakan jika :

1) salah satu variabel bersifat kualitatif dan lainnya kuantitatif 2) kedua variabel berupa variabel kualitatif

3) kedua variabel berupa variabel kuantitatif Contoh tabulasi silang dapat kita amati pada Tabel 1.6 yang terdiri dari 2 variabel, yaitu umur dan jenis kelamin. Umur ada di baris dan jenis kelamin ada di kolom

c. Tabel frekuensi

Merupakan tabel ringkasan data yang menunjukkan frekuensi atau banyaknya item atau obyek pada setiap kelas yang ada. Tujuannya

(14)

adalah untuk mendapatkan informasi lebih dalam tentang data yang ada yang tidak dapat secara cepat diperoleh dengan melihat data aslinya. Langkah-langkah dalam menyusun distribusi frekuensi ini adalah:

1) Menentukan range (R), yaitu selisih data tertinggi dengan data terendah

2) Menentukan banyak kelas (k)

3) Banyak kelas yang baik antara 5 – 15 kelas. Pendekatan yang cukup baik digunakan adalah k = 1 + 3,3 log n, di mana n menyatakan banyaknya data.

4) Menentukan lebar interval (i) = (maksimum-minimum)/k 5) Menetapkan batas-batas kelas

6) Menghitung banyaknya data yang termasuk dalam tiap-tiap kelas

7) Menentukan titik tengah kelas

8) Menghitung frekuensi kumulatif dan relatifnya

Mari kita pelajari langkah pembuatan tabel frekuensi dengan contoh data usia dari 20 responden di Tabel 1.7.

1) Range = 56 – 19 = 37

2) Banyak kelas = 1 + 3,3 log (20) = 5,293 ~ 5 3) Lebar interval = 37/5 = 7,4 ~ 7

4) Batas kelas = 19-26; 27-34; 35 – 42; 43 – 50; 51-58 5) Sehingga dihasilkan tabel frekuensi seperti berikut :

(15)

Tabel tersebut menunjukkan dari 20 responden, sejumlah 4 (atau 20%) di antaranya berumur 19-26 tahun. Selain itu, sejumlah responden terbanyak berumur 35-42 tahun. Apabila kita amati contoh tersebut merupakan aplikasi untuk data kuantitatif.

Sedangkan untuk data kualitatif tentu akan lebih mudah, dimana perhitungan frekuensi langsung dilakukan berdasarkan kategorinya atau tidak perlu menghitung range hingga batas kelas.

2. Grafik

Penyajian data ke dalam tabel yang telah dibahas sebelumnya hanya menunjukkan data berupa angka-angka. Sebagai kelanjutannya, kita dapat membuat penyajian data dari tabel tersebut menjadi grafik-grafik yang lebih menarik dan informatif.

Beberapa jenis grafik yang dapat digunakan adalah:

a. Grafik garis (line chart), untuk melihat pertumbuhan atau perkembangan suatu kejadian. Gambar 1.3 berikut menunjukkan perkembangan saham perusahaan PT “Y”

periode 18 Maret hingga 29 Maret 2013. Dari grafik ini terlihat fluktuasi naik dan turun nilai saham, misalnya tertinggi adalah 23.500 dan terjadi pada 27 Maret 2913

(16)

b. Grafik peta, untuk melihat atau menunjukkan lokasi suatu wilayah beserta atribut atau karakteristiknya. Grafik ini sangat penting apabila Anda tertarik pada analisis data spasial. Seperti pada contoh di Gambar 1.4, yang menunjukkan lokasi 23 kecamatan di Kabupaten Bekasi. Sementara itu, degradasi warna menunjukkan karakteristik persentase kontribusi Produk Domestik Regional Bruto setiap kecamatan pada 2010. Detail penjelasan penyajian ini akan dibahas pada kegiatan belajar selanjutnya.

c. Batang (bar graph), berfungsi untuk melihat distribusi atau perbandingan nilai, frekuensi, atau persentase di setiap kelas (kategori). Sumbu vertikal berupa nilai/frekuensi/persentase, dimana lebar tiap batang sama dengan interval kelas dan tinggi batang sesuai dengan nilai/frekuensi/persentase tiap-tiap kelas.

Sedangkan sumbu horizontal menunjukkan nama-nama kelas.

(17)

Data tabel frekuensi dari data Tabel 1.7 dapat kita lihat pada Gambar 1.5

d. Grafik titik Merupakan metode persentasi secara grafis untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel kuantitatif (Santoso, 2004). Salah satu variabel digambarkan pada sumbu horizontal dan variabel lainnya digambarkan pada sumbu vertikal. Pola yang ditunjukkan oleh titik-titik yang ada menggambarkan hubungan yang terjadi antar variabel. Sebagai contoh kita buat grafik titik yang menunjukkan hubungan antara usia (sumbu horizntal) dan lama kesembuhan penyakit diare (sumbu vertikal). Dapat kita amati secara visual bahwa ada hubungan sebanding antara keduanya, dimana semakin tinggi usia maka waktu kesembuhan juga semakin lama atau panjang.

(18)

e. Grafik Lingkaran (pie chart) Grafik ini dapat berfungsi untuk melihat perbandingan (dalam persentase atau proporsi). Grafik ini juga mempresentasikan distribusi frekuensi relatif dari data kualitatif maupun data kuantitatif yang telah dikelompokkan.

Caranya adalah dengan menggambar sebuah lingkaran, kemudian menggunakan frekuensi relatif untuk membagi daerah pada lingkaran menjadi sektor-sektor yang luasnya sesuai dengan frekuensi relatif tiap kelas atau kelompok.

Contoh : bila total lingkaran adalah 3600 maka suatu kelas dengan frekuensi relatif 0,25 akan membutuhkan daerah seluas (0,25)(360 )=900 dari total luas lingkaran. Hasil tabel frekuensi dari data umur Tabel 1.7 telah disajikan ke grafik batang di Gambar 1.5. Data tersebut dapat kita sajikan juga ke Pie Chart seperti Gambar 1.7 berikut

f. Ogive

Merupakan grafik yang menyajikan nilai kumulatif. Sumbu horizontal merupakan nilai data, sedangkan sumbu vertikal adalah dapat berupa frekuensi kumulatif, frekuensi relatif kumulatif, atau persen frekuensi kumulatif. Frekuensi yang digunakan (salah satu di atas) masing-masing kelas digambarkan sebagai titik. Setiap titik dihubungkan oleh garis lurus. Hasil tabel frekuensi dari data umur Tabel 1.7 dapat kita

(19)

sajikan ke Ogive seperti pada Gambar 1.8 berikut. Ogive ini merupakan jenis ogive positif

DAFTAR PUSTAKA

Anonim. (2020). Pertemuan 11 Pengolahan dan analisis data. 15.

Astuti, S. I., Arso, S. P., & Wigati, P. A. (2015). Data Dan Pengumpulan Data. Analisis Standar Pelayanan Minimal Pada Instalasi Rawat Jalan Di RSUD Kota Semarang, 3(1996), 103–111.

Hadi. (2020). Data statistik dan studi diskreptif data statistik. 1–41.

Wicaksana, A., & Rachman, T. (2018). 済無No Title No Title No Title.

Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952., 3(1), 10–

27. https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case- a7e576e1b6bf

Widjanarko, B. (2019). Konsep Dasar dalam Pengumpulan data Penyajian Data. Sats4213/Modul 1, 1–45.

Anonim. (2020). Pertemuan 11 Pengolahan dan analisis data. 15.

(20)

(Wicaksana & Rachman, 2018)Anonim. (2020). Pertemuan 11 Pengolahan dan analisis data. 15.

(21)

SOAL :

1. Berikut adalah sekumpulan prosedur yang terdapat di dalam statistika, kecuali ....

A. mengumpulkan data B. menyajikan data C. meringkas data D. mengurangi data

2. Melakukan pendataan (pengumpulan data) seluruh populasi disebut ....

A. sensus B. percobaan C. wawancara D. praktikum

3. Metode statistika tentang bagaimana cara mengambil sampel yang tepat disebut ....

A. deret waktu B. analisis statistika C. resampling

(22)

D. teknik sampling

4. Statistika deskriptif berkenaan dengan ....

A. bagaimana data tidak dapat digambarkan atau disimpulkan, baik secara numerik atau secara grafis

B. bagaimana data dapat digambarkan atau disimpulkan, baik secara numerik atau secara grafis

C. bagaimana data tidak dapat digambarkan atau disimpulkan secara numerik, akan tetapi dapat digambarkan secara grafis

D. bagaimana data dapat digambarkan atau disimpulkan secara numerik, akan tetapi tidak dapat digambarkan secara grafis

5. Statistika inferensial berkenaan dengan ....

A. bagaimana data tidak dapat digambarkan atau disimpulkan, baik secara numerik atau secara grafis

B. bagaimana data dapat digambarkan atau disimpulkan, baik secara numerik atau secara grafis

C. bagaimana data tidak dapat digambarkan atau disimpulkan secara numerik, akan tetapi dapat digambarkan secara grafis

D. berkenaan dengan pemodelan data dan melakukan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data

6. Yang bukan merupakan karakteristik serangkaian data adalah ....

A. elemen B. populasi C. kasus D. observasi

7. Pengelompokan data menurut sumber data adalah ....

A. kuantitatif, kualitatif B. cross section, time series C. primer, sekunder

D. diskret, kontinu

(23)

8. Data kuantitatif dikelompokkan menjadi ....

A. primer, sekunder B. nominal, ordinal C. interval, rasio D. diskret, kontinu

9. Skala data yang memiliki nol mutlak adalah ....

A. rasio B. interval C. nominal D. ordinal

10. data yang dapat menggunakan statistik uji nonparametrik adalah ....

A. interval, rasio B. rasio, nominal C. nominal, ordinal D. interval, ordinal

11. Beberapa tahapan pengumpulan data adalah, kecuali ....

A. observasi B. wawancara C. kuisioner D. sensus

12. Pengamatan yang melibatkan semua indera (penglihatan, pendengaran, penciuman, pembau, perasa) adalah ....

A. observasi

B. pengukuran fisik

(24)

C. wawancara D. kuesioner

13. Wawancara terbagi menjadi ....

A. langsung dan cepat

B. terstruktur dan tidak terstruktur C. nyata dan tidak nyata

D. kelompok dan tidak kelompok

14. Wawancara yang dilakukan dengan telepon atau internet termasuk wawancara ....

A. terstrukur B. tidak terstruktur C. tidak langsung D. terjadwal

15. Metode pengumpulan data yang efisien bila peneliti mengetahui secara pasti data atau informasi apa yang dibutuhkan dan bagaimana variabel yang menyatakan informasi yang dibutuhkan tersebut diukur adalah ....

A. observasi B. wawancara

C. kuesioner

D. percobaan laboratorium

16. Yang bukan merupakan penyajian data adalah ....

A. tabel

(25)

B. grafik C. ogive D. modus

17. Tabulasi silang dapat digunakan jika, kecuali ....

A. salah satu variabel bersifat kualitatif dan lainnya kuantitatif B. kedua variabel berupa variabel kualitatif

C. kedua variabel berupa variabel kuantitatif

D. kedua variabel tidak berupa variabel kualitatif atau kuantitatif

18. Grafik dari distribusi frekuensi kumulatif, nilai data disajikan pada garis horizontal, pada sumbu vertikal dapat disajikan: frekuensi kumulatif, frekuensi relatif kumulatif, persen frekuensi kumulatif disebut ...

A. tabel B. grafik C. ogive D. modus

19. Penyajian data untuk melihat perbandingan (dalam persentase atau proporsi) dapat berupa ....

A. lingkaran B. ogive

C. tabel frekuensi D. grafik batang

(26)

20. Grafik peta untuk menunjukkan ....

A. pertumbuhan B. lokasi

C. perbandingan D. perkembangan