Daun Mudha

Adapun tujuan dari penyusunan makalah ini adalah untuk Mengetahui pengertian analisis data dalam suatu penelitian dan untuk Memahami tahapan-tahapan dan jenis-jenis analisis data


BAB 1. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang
Pada suatu penelitian ilmiah yang dilakukan oleh seorang peneliti, akan didapatkan beberapa data yang merupakan hasil dari pengukuran ataupun pengamatan obyek penelitian di lapangan. Obyek penelitian dapat berupa orang, tanaman, hewan dan fenomena-fenomena baik itu dalam bidang ilmiah maupun sosial. Setelah data selesai dikumpulkan dengan lengkap dari lapangan, tahap berikutnya yang harus dilakukan adalah tahap analisa. Analisa dapat dibedakan menjadi dua macam yaitu analisa yang kualitatif dan yang kuantitatif.
Analisis data merupakan suatu proses mengatur urutan data, mengorganisasikanya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar (Lexy J. Moleong 2002). Analisis data merupakan tahapan yang sangat penting sebelum diperoleh kesimpulan dari penelitian yang dilakukan. Sehingga tahap analisis data memiliki peranan yang sangat penting dalam suatu rangkaian kegiatan penelitian. Untuk mendapatkan hasil kesimpulan penelitian yang baik dan memiliki akurasi yang tinggi maka kegiatan analisis data harus dilakukan secara hati-hati dan teliti.
Untuk mengetahui dan memahami tentang pengertian analisis data dan tahapan-tahapan dalam analisis data yang baik maka tim penulis membuat makalah dengan mengangkat judul “Pengertian Analisis Data dan Tahapan Pelaksanaan Analisis Data”. Selain untuk memenuhi tugas dalam mata kuliah Metodologi Penelitian, penulisan makalah ini juga sebagai sarana pembelajaran mengenai analisis data dalam metodologi penelitian bagi tim penulis.

BAB 2. PEMBAHASAN

2.1 Pengertian Analisis Data
Data ialah bahan mentah yang perlu di olah sehingga menghasilkan informasi atau keterangan, baik kualitatif maupun kuantitatif yang menunjukkan fakta. Sementara perolehan data seyogyanya relevan, artinya data yang ada hubungannya langsung dengan masalah penelitian. Pengolahan data merupakan kegiatan terpenting dalam proses dan kegiatan penelitian, karena kekeliruan memilih analisis dan perhitungan akan berakibat fatal pada kesimpulan, generalisasi atau interpretasi. Jenis data menurut jenisnya ada dua yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Tindak lanjut kegiatan peneliti sesudah pengumpulan data sangat bervariasi bentuknya tergantung dari bagaimana data yang terkumpul akan diorganisasikan.
Analisa data berasal dari gabungan dari dua buah kata yaitu “analisis” dan “data”. Analisis merupakan evaluasi dari sebuah situasi dari sebuah permasalahan yang dibahas, termasuk didalamnya peninjauan dari berbagai aspek dan sudut pandang, sehingga tidak jarang ditemui permasalah besar dapat dibagi menjadi komponen yang lebih kecil sehingga dapat diteliti dan ditangani lebih mudah, sedangkan data adalah fakta atau bagian dari fakta yang mengandung arti yang dihubungkan dengan kenyataan, simbol-simbol, gambar-gambar, kata-kata, angka-angka atau huruf-huruf yang menunjukkan suatu ide, obyek, kondisi atau situasi dan lain-lain. Sedangkan menurut kamus Bahasa Indonesia (Suharto dan Iryanto, 1996), analisa yaitu uraian, kupasan dan data yaitu fakta atau fenomena yang sifatnya mentah belum dianalisis, seperti angka, nama dan sebagainya. Data merupakan kumpulan dari nilai-nilai yang mencerminkan karakteristik dari individu-individu dari suatu populasi. Data bisa berupa angka, huruf, suara maupun gambar. Dari data ini diharapkan akan diperoleh informasi sebesar-besarnya tentang populasi. Dengan demikian, diperlukan pengetahuan dan penguasaan metode analisis sebagai upaya untuk mengeluarkan informasi yang terkandung dalam data yang dimiliki.
Moleong (2007) dalam http://ardhana12.wordpress.com/ mendefinisikan analisis data merupakan proses mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja.
Dari definisi tersebut diatas, analisa data dapat diartikan sebagai berikut :
a. Membandingkan dua hal atau nilai variabel untuk mengetahui selisihnya atau rasionya, kemudian diambil kesimpulannya ( X – Y) = selisih, X / Y = rasio
b. Menguraikan atau memecahkan suatu keseluruhan menjadi bagian-bagian atau komponen-komponen yang lebih kecil, agar dapat :
1) Mengetahui komponen yang menonjol (memiliki nilai ekstrim)
2) Membandingkan antara komponen yang satu dengan komponen lainnya (dengan menggunakan angka selisih atau angka rasio)
3) Membandingkan salah satu atau beberapa kkomponen dengan keseluruhan (secara persentase)
c. Memperkirakan atau besarnya pengaruh secara kuantitatif dari perubahan suatu (beberapa) kejadian terhadap sesuatu (beberapa) kejadian lainnya, serta memperkirakan /meramalkan kejadian lainnya.
2.1.1 Konsep Dasar Analisis Data.
Menurut Patton (1980) dalam Lexy J. Moleong (2002) dalam http://ardhana12.wordpress.com/ menjelaskan bahwa analisis data adalah proses mengatur urutan data, mengorganisasikanya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar. Sedangkan menurut Taylor (1975) dalam http://ardhana12.wordpress.com/ mendefinisikan analisis data sebagai proses yang merinci usaha secara formal untuk menemukan tema dan merumuskan hipotesis (ide) seperti yang disarankan dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan dan tema pada hipotesis. Jika dikaji, pada dasarnya definisi pertama lebih menitikberatkan pengorganisasian data sedangkan yang ke dua lebih menekankan maksud dan tujuan analisis data. Dengan demikian definisi tersebut dapat disintesiskan menjadi: Analisis data proses mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang didasarkan oleh data.
Dari uraian tersebut di atas dapat kita garis bawahi bahwa analisis data bermaksud pertama-tama mengorganisasikan data. Data yang terkumpul banyak sekali dan terdiri dari catatan lapangan dan komentar peneliti, gambar, foto, dokumen, berupa laporan, biografi, artikel, dan sebagainya. Pekerjaan analisis data dalam hal ini ialah mengatur, mengurutkan, mengelompokkan, memberikan kode, dan mengategorikannya. Pengorganisasian dan pengelolaan data tersebut bertujuan menemukan tema dan hipotesis kerja yang akhirnya diangkat menjadi teori substantif.
Akhirnya perlu dikemukakan bahwa analisis data itu dilakukan dalam suatu proses. Proses berarti pelaksanaannya sudah mulai dilakukan sejak pengumpulan data dilakukan dan dikerjakan secara intensif, yaitu sudah meninggalkan lapangan. Pekerjaan menganalisis data memerlukan usaha pemusatan perhatian dan pengerahan tenaga, pikiran peneliti. Selain menganalisis data, peneliti juga masih perlu mendalami kepustakaan guna mengkonfirmasikan teori atau untuk menjastifikasikan adanya teori baru yang kemungkinan ditemukan.
Penelitian diadakan dengan satu tujuan pokok, yaitu menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian untuk mengungkap fenomena social atau alami tertentu. Untuk mencapai tujuan pokok ini peneliti merumuskan hipotesa, mengumpulkan data, memproses data membuat analisa dan interpretasi. Analisa data adalah proses penyederhanaan data ke dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasikan. Dalam menganalisa data biasanya menggunakan statistik yang dapat menyederhanakan data penelitian yang sangat besar jumlahnya menjadi informasi yang lebih sederhana dan lebih mudah untuk dipahami. Setelah data dianalisa dan informasi yang lebih sederhana diperoleh, hasil-hasilnya harus diinterpretasi untuk mencari makna dan implikasi yang lebih luas dari hasil-hasil penelitian.
Secara umum penelitian dibagi menjadi 2 macam, yaitu penelitian kuantitatif dan penelitian kualitatif. Penelitian kuantitatif merupakan penelitian yang menggunakan data-data berupa angka-angka yang kemudian dianalisis sedemikian rupa menggunakan rumus-rumus tertentu secara eksakta. Penelitian kuantitatif menggunakan logika deduktif verifikatif. Pada penelitian konvensional yang menggunakan pendekatan penelitian kuantitatif, prosesnya berlangsung linear. Bermula dari perumusan masalah, kemudian perumusan hipotesis, penyusunan alat pengukuran, selanjutnya kegiatan pengumpulan data, baru kemudian dilakukan analisis data dan akhirnya penulisan laporan penelitian. Sedangkan penelitian kualitatif merupakan penelitian yang menggunakan logika induktif abstraktif, suatu logika yang bertitik tolak dari “khusus ke umum”, bukan menggunakan data-data berupa angka-angka tetapi merupakan data yang diperoleh dari pendapat setiap orang tentang masalah yang sedang ditelitinya. Dalam analisa data kualitatif bukan berarti tidak bias menggunakan data-data kuantitatif yang berupa angka-angka. Data-data kuantitatif dapat digunakan dalam mengembangkan analisis data kualitatif, namun hanya pada batas-batas tertentu sesuai dengan kebutuhan dalam analisis kualitatif.
Bentuk-bentuk analisa data adalah sebagai berikut :
a. Analisa Kuantitatif
Analisa yang menggunakan alat analisa bersifat kuantitatif, dimana alat yang digunakan berupa model-model (ex. Matematika) dengan hasil yang disajikan berupa angka-angka yang kemudian diuraikan/dijelaskan atau diinterpretasikan dalam suatu uraian.
b. Analisa Kualitatif
Analisa Kualitatif terbatas pada teknik pengolahan datanya, seperti pengecekan data dan tabulasi, dalam hal ini sekedar membaca tabel-tabel, grafik-grafik atau angka-angka yang tersedia, kemudian melakukan uraian dan penafsira.

Kegiatan analisis data dalam penelitian memiliki beberapa tujuan antara lain sebagai berikut:
a. Data dapat diberi makna yang berguna dalam memecahkan masalah-masalah penelitian
b. Memperlihatkan hubungan-hubungan antara fenomena yang terdapat dalam penelitian
c. Untuk memberikan jawaban terhadap hipotesis yang diajukan dalam penelitian
d. Bahan untuk membuat keseimpulan serta implikasi-implikasi dan saran-saran yang berguna untuk kebijakan penelitian selanjutnya
2.1.2 Penyajian Data Mentah
Sebelum melakukan analisis dan interpretasi data, langkah pertama yang dilakukan adalah menyajikan data hasil pengamatan yang diperoleh dari lapangan. Teknik penyajian ini diperlukan untuk memberikan gambaran umum informasi yang terkandung dalam data. Di samping itu, teknik penyajian ini dimaksudkan untuk memperindah tampilan dari suatu laporan penelitian. Penyajian data yang umum digunakan adalah berupa table dan grafik/diagram.
Penyajian data berupa tabel dapat dibagi menjadi 3 macam, yaitu:
a. Tabel Ringkasan Data
Tabel ini merupak ringkasan statistik dari beberpa kelompok. Misalkan jika kita memiliki data pendapatan keluarga di suatu propinsi, dan kita ingin menyajikan rata-rata pendapatan keluarga berdasarkan tingkat pendidikan kepala keluarganya. Dari tabel ini ingin diperoleh informasi umum hubungan antara pendidikan dan pendapatan.
b. Tabel Frekuensi
Tabel ini merupakan gambaran frekuensi atau berapa banyak individu pada berbagai kelompok. Misalkan saja penelitian tentang partisipasi masyarakat suatu kota dalam program Keluarga Berencana. Kemudian kita ingin menyajikan gambaran pengguna berbagai macam alat kontrasepsi. Dari tabel frekuensi ini kita bisa mengetahui alat kontrasepsi apa yang paling banyak diminati oleh masyarakat. Seringkali tabel ini disajikan terurut berdasarkan frekuensi, dari yang terbesar ke yang terkecil atau sebaliknya.
c. Tabel Kontingensi atau Tabulasi Silang
Tabel ini hampir sama dengan tabel frekuensi namun dilihat dari dua atau lebih peubah. Misalnya jika kita ingin mengetahui frekuensi penduduk suatu kota berdasarkan pendidikan,

Sementara itu banyak orang yang berpendapat bahwa penyajian informasi menggunakan tabel yang berisi angka memiliki keefektifan yang kurang jika dibandingkan dengan grafik. Pesan visual yang diberikan oleh grafik selain lebih menarik untuk dilihat juga mempermudah seseorang dalam membandingkan.

Grafik yang banyak digunakan adalah:
1. Diagram Batang
Diagram ini berupa batang-batang yang menggambarkan nilai dari masing-masing kategori. Diagram ini bisa diterapkan pada tabel ringkasan maupun tabel frekuensi dan tabel kontigensi. Pada contoh tabel di atas, jika disajikan dalam bentuk grafik akan berupa :


2. Diagram Lingkaran (Pie Chart)
Diagram ini berupa lingkaran yang terbagi-bagi dalam beberapa bagian. Masing-masing bagian merupakan representasi dari berbagai kelompok, dan luas dari bagian itu berdasarkan frekuensi masing-masing kelompok. Jika frekuensi penggunaan alat kontrasepsi di atas disajikan dalam bentuk pie-chart,
3. Scatter Plot
Plot ini merupakan grafik yang digunakan untuk melihat hubungan antara dua buah peubah numerik. Misalkan kita ingin tahu hubungan antara usia ibu ketika menikah dengan jarak antara menikah dan kelahiran anak pertama. Dari plot ini kita bisa melihat apakah pasangan yang menikah pada usia lebih tua memiliki anak setelah menikah lebih lama dibandingkan pasangan yang usia ibu ketika menikah masih lebih muda.

4. Time Series Plot
Plot ini digunakan untuk melihat perkembangan nilai suatu peubah dari waktu ke waktu. Misalkan kita ingin membuat gambaran perkembangan peserta KB Mandiri dari tahun 1980 sampai 2000.

2.2 Tahapan Pelaksanaan Analisis Data
Setelah data diperoleh dari lapangan dan disajikan sedemikian rupa, maka selanjutnya dilakukan analisis data. Dalam melakukan analisis data terdiri dari beberapa tahapan, yang setiap tahap saling berkaitan satu sama lain. Tahap analisis data dalam tahapan pekerjaan analisis adalah proses mengidentifikasi, elemen demi elemen, kebutuhan data suatu fungsi. Elemen-elemen data yang telah diperoleh kemudian dikelompokkan menjadi sebuah record dan suatu struktur data dibuat untuk menunjukkan ketergantungan data.
Proses analisis data dimulai dengan menelah seluruh data yang tersedia dari berbagai sumber, yaitu wawancara, pengamatan, yang sudah ditulis dalam catatan lapangan, dokumen pribadi, dokumen resmi, gambar, foto, dan sebagainya. Data tersebut banyak sekali, setelah dibaca, dipelajari, dan ditelaah maka langkah berikutnya adalah mengadakan reduksi data yang dilakukan dengan jalan membuat abstraksi. Abstraksi merupakan usaha membuat rangkuman yang inti, proses dan pernyataan-pernyataan yang perlu dijaga sehingga tetap berada di dalamnya. Langkah selanjutnya adalah menyusunya dalam satuan-satuan. Satuan-satuan itu kemudian dikategorisasikan pada langkah berikutnya. Kategori-kategori itu dilakukan sambil membuat koding. Tahap akhir dari analisis data ialah mengadakan pemeriksaan keabsahan data. Setelah selesai tahap ini, mulailah kini tahap penafsiran data dalam mengolah hasil sementara menjadi teori substantif dengan menggunakan beberapa metode tertentu.
Sehubungan dengan uraian tentang proses analisia dan penafsiran data di atas, maka dapat dijelaskan pokok-pokok persoalan sebagai berikut: Pemerosotan satuan, kategorisasi termasuk pemeriksaan keabsahan data, kemudian diakhiri dengan penafsiran data. Dalam melakukan proses/olah data dengan melakukan analisis data memfokuskan kepada 2 aspek, yaitu data yang saat ini digunakan dan data yang akan atau mungkin dibutuhkan pada masa mendatang.
a. Pemerosotan Data
1) Tipelogi satuan
Satuan atau unit adalah satuan suatu latar sosial. Pada dasarnya satuan ini merupakan alat untuk menghaluskan pencatatan data. Menurut Lofland dan Lofland (1984) dalam Lexy (2002), satuan kehidupan sosial merupakan kebulatan di mana seseorang mengajukan pertanyaan. Linciln dan Guba (1985) menamakan satuan itu sebagai satuan informasi yang berfungsi untuk menentukan atau mendefinisikan kategori.
Sehubungan dengan itu, Patton, (1987) membedakan dua jenis tipe satuan yaitu (1) tipe asli dan (2) tipe hasil konstruk analisis. Patton menyatakan bahwa tipe asli inilah yang menggunakan prespektif emik dan antropologi. Hal ini didasarkan atas asumsi bahwa prilaku sosial dan kebudayaan hendaknya dipelajari dari segi pandangan dari dalam dan definisi prilaku manusia. Jadi, konseptualisasi satuan hendaknya ditemukan dengan menganalisis proses kognitif orang-orang yang diteliti, bukan dari segi entosentrisme peneliti. Pendekatan ini menuntut adanya analisis kategori verbal yang digunakan oleh subjek untuk merinci kompleksitas kenyataan ke dalam bagian-bagian. Patton, menyatakn bahwa secara fundamental maksud penggunaan bahasa itu penting untuk memberikan ”nama” sehingga membedakan dengan yang lain dengan ”nama” yang lain pula. Setelah ”label” tersebut ditemukan dari apa yang dikatakan oleh subjek, tahap berikutnya ialah berusaha menemukan ciri atau karakteristik yang membedakan sesuatu dengan sesuatu yang lain.Untuk itu, tipelogi asli ini merupakan kunci bagi peneliti untuk memberikan nama sesuai dengan apa yang sedang dipikirkan, dirasakan, dan dihayati oleh para subjek dan dihendaki oleh latar peneliti.
2) Penyusunan satuan
Langkah pertama dalam pemerosotan satuan ialah analisis hendaknya membaca dan mempelajari secara teliti seluruh jenis data yang sudah terkumpul. Setelah itu, usahakan agar satuan-satuan itu diidentifikasi. Peneliti memasukan ke dalam kartu indeks. Penyusunan satuan dan pemasukan ke dalam kartu indeks hendaknya dapat dipahami oleh orang lain. Pada tahap ini analisis hendaknya jangan dulu membuang satuan yang ada walaupun mungkin dianggap tidak relevan.

3) Kategorisasi
a) Fungsi dan prinsip kategorisasi
Kategorisasi berarti penyusunan kategori. Kategori tidak lain adalah salah satu tumpukan dari seperangkat tumpukan yang disusun atas dasar pikiran, intuisi, pendapat, atau kriteria tertentu. Selanjutnya Linclon dan Guba menguraikan kategorisasi adalah (1) mengelompokkan kartu-kartu yang telah dibuat kedalam bagian-bagian isi yang secara jelas berkaitan, (2) merumuskan aturan yang menguraikan kawasan kategori dan yang akhirnya dapat digunakan untuk menetapkan inklusi setiap kartu pada kategori dan juga sebagai dasar untuk pemeriksaan keabsahan data, dan (3) menjaga agar setiap kategori yang telah disusun satu dengan yang lain megikuti prinsip taat asas.

b) Langkah-langkah kategorisasi
Metode yang digunakan dalam kategorisasi didasarkan atas metode analisis komparatif yang langkah-langkahnya dijabarkan atas sepuluh langka, yang mana langkah yang terakhir adalah analisis harus menelah sekali lagi seluruh kategori agar jangan sampai ada yang terlupakan. Setelah selesai di analisis, sebelum menafsirkan penulis wajib mengadakan pemeriksaan terhadap keabsahan datanya, pemeriksaan itu dapat dilakukan dengan menggunakan teknik pemeriksaan keabsahan data.

b. Keabsahan data
Untuk menghindari kesalahan atau kekeliruan data yang telah terkumpul, perlu dilakukan pengecekan keabsahan data. Pengecekan keabsahan data didasarkan pada kriteria derajat kepercayaan (crebility) dengan teknik trianggulasi, ketekunan pengamatan, pengecekan teman sejawat (Moleong, 2004).
Triangulasi merupakan teknik pengecekan keabsahan data yang didasarkan pada sesuatu di luar data untuk keperluan mengecek atau sebagai pembanding terhadap data yang telah ada (Moleong,200). Trigulasi yang digunakan adalah trigulasi dengan sumber, yaitu membandingkan data hasil obserfasi, hasil pekerjaan siswa dan hasil wawancara terhadap subjek yang ditekankan pada penerapan metode bantuan alat pada efektif membaca .
Ketekunan pengamatan dilakukan dengan teknik melakukan pengamatan yang diteliti, rinci dan terus menerus selama proses pembelajaran berlangsung yang diikuti dengan kegiatan wawancara secara intensif terhadap subjek agar data yang dihasilkan terhindar dari hal-hal yang tidak diinginkan. Pengecekan teman sejawat/kolega dilakukan dalam bentuk diskusi mengenai proses dan hasil penelitian dengan harapan untuk memperoleh masukan baik dari segi metodelogi maupun pelaksanaan tindakan. Untuk menganalisis data kita dapat memperoleh dari:

1. Analisis Event
Suatu event data adalah sesuatu yang terjadi dalam lingkungan bisnis yang dibutuhkan perusahaan untuk mengetahui tentang dan mana yang harus dicatat dalam catatan perusahaan, yaitu arsip (file) perusahaan. Suatu event dapat secara ekstrenal atau internal dihasilkan dan mungkin terjadi melalui beberapa tindakan yang diambil atau sebagai hanya hasil dari bagian waktu.
Keberadaan event data dicatat dengan berbagai cara. Analisis event data menentukan apakah informasi harus disimpan apa adanya sehingga event dapat dipanggil kembali atau ditindaklanjuti. Harus juga menetukan bagaimana event tersebut dapat diketahui oleh perusahaan, sehingga dapat memicu kesadaran perusahaan atas event tersebut.
2. Analisis Transaksi
Analisis transaksi berpasangan dengan analisis event data. Analisis transaksi melihat pembawa data yang menggerakan data dan informasi di dalam perusahaan. Beberapa transaksi dapat dihasilkan oleh eksternal, dan sebagian lagi oleh internal.
3. Analisis Dokumen dan Formulir
Analisis dokumen dan formulir adalah bagian dari analisis event dan transaksi, dengan melihat ke dalam formulir dan dokumen yang membawa data perusahaan. Tujuannya adalah untuk menentukan seluruh asal data dan apakah perusahaan menyimpan dan menggunakan data dari formulir-formulir dan dokumen-dokumen dengan cara yang paling efisien. Analisis dokumen dan formulir juga melihat apakah formulir dan dokumen dirancang dengan baik; sehingga data dapat diidentifikasi secara benar; apakah cukup ruang dalam formulir untuk data yang harus dituliskan; apakah data dikelompokkan dalam formulir dengan benar; apakah cukup salinan formulir; bagaimana, kapan, dan di mana diisinya? Apakah formulir disimpan dalam jangka waktu yang memadai, apakah diisi dan diindeks dengan benar , dan apakah formulir-formulir tersebut dapat diperoleh kembali dalam tenggang waktu yang masuk akal?
4. Analisis Laporan
Analisis laporan mengkonsentrasikan kepada luaran (output) dari hasil pemrosesan data, dengan mengabaikan apakah pemrosesan/pembuatan laporan tersebut manual atau diotomasi. Laporan memberikan pengguna dengan informasi yang menutupi kepentingan kepada kegiatannya.
Analis harus menentukan apakah seluruh laporan yang diterima oleh pengguna diperlukan dan apakah laporan-laporan tersebut akurat, tepat waktu (timely), dan lengkap. Isi laporan dan dokumentasi harus dianalisis untuk menentukan apakah pemahaman pengguna laporan dengan isi laporan sesuai dengan laporan yang sebenarnya ada. Analis harus juga menentukan apakah pengguna menerima report dengan cukup detail atau sangat detail, dan apakah sudah cukup akurat atau lengkap secara keseluruhannya.

2.2.1 Analisis Data Kualitatif
Menurut Miles (1992) dalam http://aflahchintya23.wordpress.com/ analisis data kualitatif terdiri atas tiga alur kegiatan yang terjadi secara bersamaan yaitu: reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan atau verifikasi.
a. Reduksi Data
Reduksi data diartikan sebagai proses pemilihan, pemusatan perhatian pada penyederhanaan, pengabstrakan, dan transformasi data ”kasar” yang muncul dari catatan-catatan tertulis di lapangan. Reduksi data dilakukan selama penelitian berlangsung, setelah peneliti di lapangan, sampai laporan tersusun. Reduksi data merupakan bagian dari analisis data dengan suatu bentuk analisis yang menajamkan, menggolongkan, mengarahkan, membuang data yang tidak diperlukan, dan mengorganisasi data sehingga kesimpulan final dapat diambil dan diverifikasi. Data kualitatif dapat disederhanakan dan ditransformasi dengan berbagai cara; seleksi, ringkasan, penggolongan, dan bahkan ke dalam angka-angka.
b. Penyajian Data
Penyajian data merupakan alur kedua dalam kegiatan analisis data. Data dan informasi yang sudah diperoleh di lapangan dimasukkan ke dalam suatu matriks. Penyajian data dapat meliputi berbagai jenis matriks, grafik, jaringan, dan bagan.

c. Verifikasi dan Kesimpulan
Begitu matriks terisi, maka kesimpulan awal dapat dilakukan. Sekumpulan informasi yang tersusun memungkinkan adanya penarikan kesimpulan dan pengambilan tindakan. Penarikan kesimpulan hanyalah sebagian dari suatu kegiatan. Kesimpulan juga diverifikasi selama penelitian berlangsung.
Dalam penelitian kualitatif, prinsip pokok teknik analisanya ialah mengolah dan menganalisa data-data yang terkumpul menjadi data yang sistematik, teratur, terstruktur dan mempunyai makna. Prosedur analisa data kualitatif dibagi dalam 5 langkah, yaitu:
1. Mengorganisasi data: Cara ini dilakukan dengan membaca berulangkali data yang ada sehingga peneliti dapat menemukan data yang sesuai dengan penelitiannya dan membuang data yang tidak sesuai
2. Membuat kategori, menentukan tema dan pola: langkah kedua ialah menentukan kategori yang merupakan proses cukup rumit karena peneliti harus mampu mengelompokkan data yang ada ke dalam suatu kategori dengan tema masing-masing sehingga pola keteraturan data menjadi terlihat secara jelas.
3. Menguji hipotesa yang muncul denagn menggunakan data yang ada: setelah proses pembuatan kategori maka peneliti melakukan pengujian kemungkinan berkembangnya suatu hipotesa dan mengujinya dengan menggunakan data yang tersedia.
4. Mencari eksplanasi alternatif data: proses berikutnya ialah peneliti memberikan keterangan yang masuk akal data yang ada dan peneliti harus mampu menerangkan data tersebut didasarkan pada hubungan logika makna yang terkandung dalam data tersebut.
5. Menulis laporan: penulisan laporan merupakan bagian analisa kualitatif yang tidak terpisahkan. Dalam laporan ini peneliti harus mampu menuliskan kata, frasa, dan kalimat serta pengertian secara tepat yang akan digunakan untuk mendeskripsikan data dan hasil analisanya.
Menurut Sanapiah (1990) dalam Bungin (2006), model lainnya untuk melakukan analisa data kualitatif ialah dengan menggunakan:
a. Analisa domain
Analisa domain berguna untuk mencari dan memperoleh gambaran umum atau pengertian yang bersifat secara menyeluruh. Hasil yang diharapkan ialah pengertian di tingkat permukaan mengenai doamain tertentu atau kategori-kategori konseptual. Contoh: domain dalam dunia seni mencakup: seni lukis, seni tari, seni ukir dan desain komunikasi visual.
b. Analisa taksonomi
Analisa taksonomi didasarkan pada fokus terhadap salah satu domain (struktur internal domain) dan pengumpulan hal-hal /elemen yang sama.
c. Analisa komponensial
Analisa komponensial menekankan pada kontras antar elemen dalam suatu domain; hanya karakteristik-karakteristik yang berbeda saja yang dicari.
d. Analisa tema kultural
Cara melakukan analisa tema kultural ialah dengan mencari benang merah yang ada yang dikaitkan dengan nilai-nilai, orientasi nilai, nilai dasar/utama, premis, etos, pandangan dunia dan orientasi kognitif. Analisa berpangkal pada pandangan bahwa segala sesuatu yang kita teliti pada dasarnya merupakan sesuatu yang utuh (keseluruhan), tidak terpecah-pecah; oleh karena itu peneliti dalammenganalisa data sebaiknya menggunakan pendekatan yang utuh (holistic approach).
e. Analisa komparasi konstan (Grounded Theory Research).
Cara melakukan analisa komparasi konstan adalah sebagai berikut:
1) Mengumpulkan data untuk menyusun/menemukan suatu teori baru.
2) Berkonsentrasi pada deskripsi yang rinci mengenai sifat atau ciri dari data yang dikumpulkan untuk menghasilkan pernyataan teoritis secara umun.
3) Membuat hipotesa jalinan hubungan antara gejala yang ada, kemudian mengujinya dengan bagian data yang lain.
4) Didasarkan dari akumulasi data yang telah dihipotesakan, peneliti mengembangkan suatu teori baru.

2.2.2 Analisis Data Kuantitatfi
Secara sederhana, pendekatan kualitatif mengandalkan penilaian subyektif terhadap suatu masalah, sedangkan pendekatan kuantitatif mendasarkan keputusan pada penilaian obyektif yang didasarkan pada model matematika yang dibuat. Jika Anda meramalkan cuaca mendasarkan pada pengalaman, maka pendekatan yang digunakan adalah kualitatif. Namun jika, ramalan didasarkan pada model matematika, maka pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif. Keputusan penerimaan karyawan berdasar nilai tes masuk adalah contoh lain pendekatan kuantitatif, sedang jika didasarkan pada hasil wawancara untuk mengetahui kepribadian dan motivasi maka pendekatan yang dilakukan adalah kualitatif.
Umumnya pendekatan kuantitatif dalam pengambilan keputusan yang menggunakan model-model matematika. Matematika sudah ditemukan oleh manusia ribuan tahun yang lalu dan telah banyak digunakan dalam banyak aplikasi. Salah satu aplikasi matematika adalah untuk pengambilan keputusan. Sebagai contoh sederhana, bagaimana mengatur 50 kursi dengan ukuran tertentu ke dalam sebuah ruangan dengan ukuran tertentu pula. Dengan ukuran kursi dan ruangan, maka akan ditemukan cara terbaik untuk mengatur kursi; apakah 5 baris kali 10 lajur, atau sebaliknya, semuanya tergantung ukuran ruangan yang ada.
Untuk kasus yang lebih kompleks tentu saja dibutuhkan model matematika yang lebih rumit. Telah banyak model analisis kuantitatif yang dikembangkan dalam pengambilan keputusan.
a. Proses Analisis Kuantitatif
Secara umum, semua metode kuantitatif akan mengkonversikan data mentah menjadi informasi yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan dari:
RAW MATERIAL
ANALISIS KUANTITATIF
INFORMASI YANG BERGUNA.
Sebagai contoh, dalam memproduksi produk A dan B, menggunakan bahan baku X, Y, Z, diketahui keuntungan penjualan produk A dan B. Angka yang menunjukkan banyak tiap bahan yang tersedia dan keuntungan dari tiap produk adalah data mentah. Analisis kuantitatif akan memproses data tersebut sehingga dihasilkan komposisi produksi (berapa banyak produk A dan B diproduksi) yang menghasilkan untuk optimal. Hasil inilah yang disebut denganinformasi yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan.

b. Langkah-langkah dalam pengambilan keputusan
1) Mendefinisikan masalah.
Secara sederhana, masalah merupakan perbedaan (gap) antara situasi yang diinginkan dengan kenyataan yang ada. Jika seorang mahasiswa ingin memperoleh nilai A, tetapi ternyata hasil yang didapatkan kurang dari itu, maka mahasiswa tersebut menghadapi masalah. Pada dasarnya, semua langkap pengambilan keputusan dilakukan untuk menghilangkan atau mengurangi perbedaan yang ada antara yang diharapkan dan yang terjadi.
2) Mengembangkan model.
Model adalah representasi dari sebuah situasi nyata. Model dapat dikembangkan dalam berbagai bentuk; seperti model fisik, logika, atau matematika. Miniatur mobil atau maket rumah adalah contoh model fisik, sedang aliran listrik dengan rangkaian tertentu atau air mengalir dengan pola saluran tertentu adalah model logika untuk arus lalu-lintas. Model ekonomi yang menyatakan bahwa pendapatan merupakan fungsi dari konsumsi dan tabungan merupakan contoh model matematika.
Dalam langkah pengembangan model dikenal istilah variabel yang nilai-nilainya akan mempengaruhi keputusan yang akan diambil. Dalam kasus nyata, variabel-variabel ini sebagian dapat dikendalikan dan sebagian yang lain tidak. Lama lampu merah pada lampu pengatur lalu lintas dapat dikendalikan dengan mudah, namun laju kendaraan dan jumlah kendaraan yang melewati sebuah jalan tidak mudah dikendalikan.
3) Mengumpulkan data.
Data yang akurat sangat penting untuk menjamin analisis kuantitatif yang dilakukan menghasilkan keluaran seperti yang diinginkan. Sumber data untuk pengujian model dapat berupa laporan-laporan perusahaan seperti laporan keuangan dan dokumen perusahaan lainnya, hasil wawancara, pengukuran langsung di lapangan dan hasilsampling statistik.
4) Membuat solusi.
Solusi yang diambil dalam pendekatan kuantitatif dilakukan dengan memanipulasi model dan dengan masukan data yang dihasilkan pada langkah sebelumnya. Banyak metode yang bisa dilakukan dalam membuat solusi, seperti memecahkan persamaan (model matematika) yang sudah dikembangkan sebelumnya, menggunakan pendekatantrial and error dengan data masukan yang berbeda-beda untuk menghasilkan solusi ”terbaik”, atau menggunakan algoritma atau langkah-langkah penyelesaian detil khusus yang telah dikembangkan.
Apapun metode yang digunakan, solusi yang dihasilkan haruslah praktis (practical) dan dapat diterapkan (implementable). Solusi ”terbaik” yang dihasilkan harus tidak rumit dan dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang ada.
5) Menguji solusi.
Untuk menjamin bahwa solusi yang dihasilkan merupakan yang terbaik, maka pengujian harus dilakukan, baik pada model ataupun pada data masukan. Pengujian ini dilakukan untuk melihat akurasi (accuracy) dan kelengkapan model dan data yang digunakan. Untuk melihat akurasi dan kelengkapan data, data yang diperoleh dari berbagai sumber dapat dimasukkan ke dalam model dan hasilnya dibandingkan. Model dan data yang akurat dan lengkap seharusnya menjamin konsistensi hasil. Pengujian ini penting dilakukan sebelum analisis hasil dilakukan.
6) Menganalisis hasil.
Analisis hasil dilakukan untuk memahami langkah-langkah yang harus dilakukan jika sebuah keputusan telah dipilih. Selanjutnya implikasi langkah-langkah yang dilalukan juga harus dianalisis. Dalam langkah ini analisis sensitivitas (sensitivity analysis) menjadi sangat penting. Analisis sensitivitas dilakukan dengan mengubah-ubah nilai-nilai masukan model dan melihat perbedaan apa yang terjadi pada hasil. Dengan demikian, analisis sensitivitas akan membantu untuk lebih memahami masalah yang dihadapi dan kemungkinan-kemungkinan jawaban atas masalah tersebut.
7) Mengimplementasikan hasil.
Langkah implementasi ini dilakukan dengan menerapkan hasil analisis ke dalam proses-proses yang terdapat dalam perusahaan. Tidak kalah penting dalam langkah ini adalah memonitor hasil dari penerapan solusi. Namun, perlu disadari bahwa implementasi hasil analisis (solusi) bukanlah tanpa hambatan. Salah satu hambatan yang mungkin dihadapi adalah bagaimana meyakinkan pihak manajemen bahwa solusi yang ditawarkan merupakan yang terbaik dan akan memecahkan masalah yang ada. Dalam kasus ini, analisis sensitivitas atas model yang dihasilkan sekali lagi dapat digunakan untuk menjual solusi yang dihasilkan kepada pihak manajemen

BAB 3. KESIMPULAN

1. Analisis data adalah proses penyederhanaan data ke dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasikan dengan cara mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang didasarkan oleh data. Penyajian data dimaksudkan untuk memberikan gambaran umum informasi yang terkandung dalam data. Di samping itu, teknik penyajian ini dimaksudkan untuk memperindah tampilan dari suatu laporan penelitian.
2. Terdapat dua jenis analisis data yaitu analisi data kualitatif dan analisis data kuantitatif, secara umum tahapan pelaksanaan analisis data adalah data-data yang diperoleh dari pengamatan di lapangan kemudian dibaca, dipelajari, dan ditelaah kemudian mengadakan reduksi data yang dilakukan dengan jalan membuat abstraksi atau membuat rangkuman yang inti, selanjutnya menyusunnya dalam satuan-satuan. dan kemudian dikategorisasikan pada langkah berikutnya. Kategori-kategori itu dilakukan sambil membuat koding. Tahap akhir dari analisis data ialah mengadakan pemeriksaan keabsahan data. Setelah selesai tahap ini, mulailah tahap penafsiran data dalam mengolah hasil sementara menjadi teori substantif dengan menggunakan beberapa metode tertentu.


DAFTAR PUSTAKA

Bungin, Burhan. 2006. Analisis Data Penelitian Kualitatif. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Faisal, Sanapiah. 1990. Penelitian Kualitatif: Dasar-dasar dan Aplikasinya. Malang: YA3.
http://aflahchintya23.wordpress.com/2008/02/27/teknik-analisis-data-dan-
pemaknaan-hasil-temuan/ [22-12-2009]
http://ardhana12.wordpress.com/2008/02/08/teknik-analisis-data-dalam-penelitian/ [10-7-2009]
http://betha.wordpress.com/2007/09/25/analisis-data/ [22-12-2009]
http://nurulindarti.wordpress.com/2007/06/21/metode-kuantitatif-penting-kah/ [22-12-2009]
http://www.google.co.id/gwt/n?q=Pengertian+Data+Kualitatif&ct=res&oi=blended& sa=X&ei=MGdZSujmCo3E6QP3_MWOAg&cd=1&resnum=1&hl=id&source=m&rd=1&u=http%3A%2F%2Fjs.unikom.ac.id%2Fkulaitatif%2Fanalisa.html [22-12-2009]
Singarimbun, Masri dan Sofian Effendi. 1989. Metode Penelitian Survai. Jakarta: LP3ES.
Suharto dan Iryanto, Tata. 1996. Kamus Bahasa Indonesia Terbaru. Surabaya: Penerbit Indah.