STATISTIK TERAPAN UNTUK PENELITIAN ILMUILMU SOSIAL

Statistik Terapan Untuk Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial

Pengolahan dan analisis data adalah galat satu langkah pada Penelitian Tindakan Kelas. Mettetal (2001) mengemukakan tujuh langkah pada menyebarkan proyek Penelitian Tindakan Kelas. Langkah-langkah yg dimaksud mencakup: “statement of the dilema, review of literature, research strategy, data gathering, data analysis, taking action, and sharing the findings”. 

Agar output analisis data dapat bermakna buat langkah selanjutnya yaitu buat pengambilan keputusan (taking action) serta buat ditawarkan pada forum atau orang lain (sharing the findings) maka selain teknik analisisnya wajib sahih serta sempurna, langkah-langkah sebelum analisis data pun wajib sahih dan sempurna juga. Jangan hingga data yang dianalisis itu seperti ada dengan datang-tiba, nir kentara diperoleh dengan cara apa, bagaimana hubungannya dengan tujuan penelitian serta bagaimana taktik penelitiannya. Masalah penelitian hendaknya kentara serta bermakna, landasan teorinya tepat, strategi penelitiannya tepat serta kentara, dan cara dan alat pengumpul data pula wajib tepat serta jelas.

Strategi penelitian hendaknya berisi desain penelitian, subjek penelitian, dan tata cara penelitian. Menurut Mattetal (2001): “both quantitative and qualitative methods were appropriate to assess the outcomes of a classroom action research project. Three major research designs could be used for classroom action research projects: pretest-posttest designs atau before-after design, comparisons of similar classes atau matched-pairs design, and case studies”. 

Pretest-posttest designs adalah desain penelitian yang bertujuan untuk menguji efektifitas suatu tindakan dengan membandingkan output postes atau keadaan selesainya dilakukan tindakan menggunakan output pretes atau keadaan sebelum dilakukan tindakan.. Comparisons of similar classes merupakan desain penelitian yang bertujuan buat melihat disparitas efektifitas tindakan yang tidak sama dalam kelas-kelas yg sama. Case studies merupakan desain penelitian yang bertujuan untuk meneliti kasus-perkara eksklusif misalnya ingin mengetahui bagaimana persepsi murid terhadap penggunaan dua macam taktik pembelajaran yg tidak sama serta bagaimana hasil belajar mereka. (Lihat model PTK-1)

Mengenai analisis data Mettetal (2001) menyatakan bahwa: ”the researcher should be looking for findings with practical significance when analyzing the data, in addition to statistical significance. She further suggested that simple statistical analyses of quantitative data, such as simple t-tests, ANOVA, Chi Square (Chi Kuadrat), and correlations, were sufficient”.

Maksud Pengolahan dan Analisis Data:

1. Deskriptif.

a. Memberikan citra tentang keadaan data yg terdapat menggunakan menghitung antara lain: nilai rata-homogen serta standar deviasi, frekuensi serta proporsi, perbandingan dan interaksi atau ketergantungan antar variabel melalui analisis regresi dan korelasi. 

b. Menampilkan output perhitungan data pada bentuk diantaranya: tabel, serta grafik atau diagram sehingga dapat dibaca serta dipahami dengan gampang.

2. Inferensial.

a. Menguji sejauh mana output perhitungan data yang diperoleh berdasarkan sample itu benar-sahih bermakna (signifikan). Misalnya: PTK dengan Pretest-posttest designs ingin menguji apakah nilai rata-rata hasil postes tidak sama secara signifikan menggunakan nilai homogen-rata output pretes. Contoh lain: PTK menggunakan desain Comparisons of similar classes ingin melihat apakah perbedaan nilai homogen-homogen hasil tindakan yang tidak selaras pada kelas-kelas yg sama adalah perbedaan yg signifikan atau hanya perbedaan yg bersifat kebetulan contohnya lantaran kesalahan sampling.

b. Menguji sejauh mana output perhitungan data yang diperoleh dari sampel dapat berlaku bagi populasi menggunakan menggunakan statistik parametrik serta atau statistik non-parametrik, diantaranya menggunakan menghitung dengan memakai tingkat agama atau tingkat signifikansi eksklusif:: 

1). Keberartian nilai homogen-rata

2). Keberartian perbedaan nilai homogen-homogen memakai t-test atau uji-t.

3). Keberartian proporsi( persentasi).

4). Keberartian perbedaan frekuensi atau proporsi melalui uji-z. Atau teknik Chi Kuadrat.

5). Keberartian koefisien regresi serta koefisien korelasi.

6). Ketergantungan antara dua variabel melalui Chi-Kuadrat (Chi-Square)

3. Teknik Pengolahan dan Analisis Data

Teknik yg dipilih buat pengolahan dan analisis data diubahsuaikan menggunakan tujuan penelitian, sifat/bentuk dan skala pengukuran data, dan persyaratan statistik, antara lain: normalitas distribusi data, penggunaan hipotesis nol, dan kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis.

Jika tujuan penelitian hanya bersifat naratif yaitu sekedar menggambarkan keadaan yg terjadi dalam sample, maka analisis datanya cukup dengan menghitung nilai homogen-rata, baku deviasi, disparitas nilai rata-homogen, frekuensi atau proporsi, perbedaan proporsi, analisis regresi serta korelasi. Tetapi bila tujuan penelitiannya bersifat inferensial yaitu ingin meramalkan keadaan populasi menurut data yg diperoleh menurut sample, maka hasil-output perhitungan pada atas perlu diuji kebermaknaannya atau tingkat signifikansinya.

Selanjutnya mengenai sifat/bentuk dan skala pengukuran data, data PTK dapat bersifat kualitatif atau kuantitatif. Data kualitatif berbentuk kategori seperti tinggi/sedang/rendah, berat/sedang/ringan, baik/rusak, laki-laki /perempuan , setuju/ netral/tidak putusan bulat, serta sebagainya. Data kuantitatif berbentuk bilangan terdiri menurut data diskrit dan data konstan. Data deskrit yaitu data hasil menghitung atau membilang contohnya jumlah orang, jumlah gedung, angka/ranking 1, 2, tiga, dst., dan sebagainya. Data konstan adalah data hasil mengukur atau menimbang tinggi badan, luas gedung, berat badan, dan sebagainya.

Data deskrit terdiri dari data skala nominal dan ordinal, sedangkan data kontinu terdiri menurut data skala interval dan rasio.

Pengolahan dan analisis data output PTK bisa dilakukan dengan 2 cara yaitu menggunakan cara manual dan menggunakan melalui komputer dengan program SPSS atau acara statistic Microsoft Excel.

Menghitung Nilai Rata-Rata (Mean)

Menghitung secara Manual

Menghitung menggunakan Komputer

1. Masukkan data ke program Microsoft Excel sebagai berikut:

2. Click icon Tools, akan keluar tampilan sbb:

3. Click icon Data Analysis, akan keluar tampilan sebagai berikut:

4. Click icon Descriptive Statistics--- OK, akan keluar tampilan sbb:

5. Isi Imput Range misalnya berikut:

6. Click OK, akan tampil output analisis sbb:

Perhatikan: Perhitungan dengan komputer pada atas membentuk nilai homogen-homogen (Mean) sebesar 7,dua yang sama dengan output perhitungan secara manual pada atas ( = 7,dua) dan sekaligus menghasilkan baku deviasi sebanyak 1,32 yg sama betul dengan output perhitungan secara manual (S = 1,32) menjadi berikut:

Menghitung Standar Deviasi Secara Mmanual

Menguji Hipotesis

Uji Perbedaan Dua Rata-Rata (uji-t atau t-Test).

Pengujian Secara Manual:

Hasil Belajar Siswa Melalui Uji Coba Strategi Pembelajaran

Pembelajaran Tradisional

(X1)

Pembelajaran On-Line

(X2)

X1²

X2²

72

87

95

67

90

84

76

79

92

80

63

66

75

84

78

69

87

81

90

72

5184

7569

9025

4489

8100

7056

5776

6241

8464

6400

3969

4356

5625

7056

6084

4769

7569

6561

8100

5184

822

765

68304

59265

Catatan: Ternyata bahwa t hitung sebanyak t = 1.41 berada di daerah penerimaan Ho, baik dalam taraf nyata 5% maupun 1%. Ini berarti bahwa Ho diterima dan H1 ditolak. Dengan demikian bisa disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan yg berarti menurut rata-homogen output belajar menurut kedua taktik pembelajaran itu.

Dari konklusi pada atas bisa diambil keputusan sebagai tindak lanjut berdasarkan PTK ini (taking action) yaitu: terserah kepada pengajar buat memilih galat satu dari taktik itu atau mengintegrasikannya.

Pengujian Dengan Komputer

1. Masukkan Data ke Program Microsoft Excel sebagai berikut:

2. Ikuti petunjuk dalam No.4.dua. 2

3. Ikuti petunjuk dalam No.4.2. Tiga, muncul tampilan sbb:

4. Click icon t-Test: Paired Two Sample for Means-OK, muncul tampilan sbb:

5. Isi Variable 1 Range dan Variable dua Range misalnya pada atas, lalu Click OK, muncul hasil perhitungan terakhir sebagai berikut:

Perhatikan: Perhitungan menggunakan Komputer pada atas membentuk t hitung sebesar 1,42 dengan t kritis sebanyak. 2,26. Hasil ini tidak tidak sinkron jauh dengan hasil melalui perhitungan menggunakan cara manual yg menghasilkan t hitung sebanyak t = 1,41 menggunakan t kritis sebanyak 2,88. Kedua-duanya mendapat Ho serta menggunakan sendirinya menolak H1.

Uji Perbedaan Lebih dari Dua Rata-Rata (Analisis Varians / F-tes)).

Contoh: Peneliti ingin membandingkan efektivitas 3 macam cara belajar siswa, yaitu belajar menggunakan sahabat yang sama jenis kelamin, belajar dengan sahabat yang tidak sinkron jenis kelamin dan belajar mandiri, menggunakan membandingkan nilai rata-homogen hasil belajar menurut masing-masing cara belajar itu. Peneliti juga ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan hasil belajar dari jenis kelamin.

Datanya sebagai berikut:

SEJENIS

CAMPURAN

MANDIRI

7

9

10

12

8

14

8

11

12

10

9

11

14

9

7

6

4

5

11

3

4

5

11

8

2

10

9

4

9

8

Pengujian Dengan Komputer: 

1. Masukkan Data ke Program Microsoft Excel sebagai berikut:

2. Click berturut-turut: Tools, Data Analisis, ada tampilan sbb:

3. Click di Anova: Two Factor With Replication-OK, muncul tampilan sbb:

4. Isi Input Range serta Rows per Sample sbb:

5. Click OK, ada output sbb:

Baca Juga

• Statistik Terapan Untuk Penelitian Ilmu-ilmu Sosial
• Statistik Terapan Untuk Penelitian Ilmu-ilmu Sosial Pdf
• Statistik Terapan Untuk Penelitian