Karakteristik beberapa teknik statistik dalam proses analisis data penelitian kuantitatif Penulisan Skripsi

I.       Pendahuluan

1.      Penggunaan teknik statistik dalam proses analisis  data penelitian banyak ragamnya, tetapi beberapa teknik statistik yang digunakan belum memenuhi persyaratan dan relevan denga permasalahannya.

2.      Persyaratan cukup dan perlunya validitas dan reliabelitas Instrumen Penelitian masih kurang mendapatkan perhatian sepenuhnya.

3.      Persyaratan analisis data dalam teknik statistik belum bahkan tidak dipenuhi, misalnya Uji normalitas, Uji homogenitas atau Uji Linearitas data.

4.      Legalitas dari pembimbing terhadap relevansi dan ketepatan penggunaan dan persyaratan teknik-teknik statistik dalam proses Analisis data kuantitatif pada penulisan skripsi.

II.    Pembahasan

A. Umum

1.      Statistik adalah suatu metode/cara  mengklasifikasi (mengumpulkan, menyusun dan menyajikan) dan menganalisis data kuantitatif yang digunakan untuk menarik simpulan objektif, rasional dan logis.

2.      Pengukuran (Measurements) adalah suatu usaha memasangkan sesuatu angka secara sistematis sebagai suatu cara menyajikan ciri-ciri atau sifat (karakteristik) suatu objek.

3.      Ada 4 Skala Pengukuran (SP) yang dapat digunakan dalam proses memperoleh data kuantitatif (Angka Bermakna), yaitu (1) SP Nominal, (2) SP Ordinal, (3) SP Interval dan (4) SP Rasio.

4.      Validitas pengukuran adalah derajat kebenaran terhadap ukuran, sedangkan reliabelitas pengukuran adalah konsistensi pengukuran eksternal maupun pengukuran internal. Validitas merupakan syarat cukup untuk reliabelitas. Pengertiannya,  apabila suatu pengukuran itu valid, maka pengukuran itu pastilah reliabel dan sebaliknya tidak berlaku.

5.      Data kuantitatif yang diperoleh menggunakan SP Nominal dan SP Ordinal, analisis  datanya menggunakan statistik non parametrik (bebas sebaran) karena data bersifat diskrit atau terpisah, sedangkan data kuantitatif yang diperoleh melalui menggunakan SP interval atau SP Rasio, analisis  datanya menggunakan statistik parametrik, karena data bersifat kontinu dan memiliki sebaran mendekati distribusi normal. 

6.      Statistik deskriptif digunakan mendiskripsikan karakteristik sekelompok objek penelitian (sampel) tertentu tanpa menarik simpulan terhadap keseluruhan objek yang menjadi semesta pembicaraannya (Populasi). Statistik inferensial digunakan untuk menggambarkan karakteristik populasi dan memecahkan permasalahan yang ada di populasi berdasarkan pada data sampel.

7.      Sampel harus representatif terhadap populasinya, karena statistik sampel akan dijadikan estimator parameter populasi. Seberapa jauh ketepatan nilai-nilai statistik sampel dapat mencerminkan keadaan populasi dapat dijadikan ukuran ketepatan estimasi yang dilakukan, dan ketepatan penarikan simpulan yang berlaku dalam populasi khususnya pada uji estimasi dan Uji hipotesis yang dilakukan.

Karena data sampel bersifat terbatas namun harus representatif terhadap populasinya, maka diperlukan teknik sampling untuk memperoleh sampel yang dapat mewakili populasi atau sampel yang merupakan populasi dalam bentuk kecil (Miniature Population)

8.      Sifat-sifat sampel dalam sampling (1) representatif terhadap populasi, artinya bagian relatif dari semua faktor yang relevan (nilai karakteristik) dalam sampel harus sesuai dengan populasi, (2) tidak ada bias atau seleksi, (3) besar sampel harus menjamin simpulan yang dapat dipercaya dalam proses generalisasi terhadap populasinya, dan (4) karakteristik sampel dapat dihitung dan mempunyai nilai statistik (Statistics Value).

9.      Hasil pengukuran dari populsi disebut parameter (Real Value), sedangkan hasil pengukuran sampel disebut statistik (Statistics Value). Statistik tidak identik dengan parameter, namun demikian dengan komputasi khusus berdasarkan teori kemungkinan (Probability) dapat ditentukan estimasi tentang nilai sesungguhnya dari parameternya.

10.  Kesalahan dalam sampling selalu ada. Kesalahan dalam sampling ada dua, yaitu (1) Kesalahan sampling (Sampling Error) atau penyimpangan sampling, yaitu pengambilan sampel terlau kecil, akibatnya nilai karakteristik populasi tidak pernah tepat, dan (2) Bukan  Kesalahan Sampling (Non-Sampling Error) atau penyimpangan bukan karena sampling, yaitu kesalahan terdapat pada pelaksanan survei (Survey) atau kesalahan dalam taraf pengolahan (Processing).

11.  Akhibat kesalahan sampling semua konklusi atau penarikan simpulan berdasarkan data statistik sampel tidak 100 % sama dengan parameter populasinya (Distribusi dari Mean-Mean Sampel dan Standar Deviasi Mean-Mean Sampel).

12.  Teknik dasar estimasi yang didasarkan hanya pada satu sampel yang diselidiki dari populasinya menggunakan Standar Deviasi Mean Sampel (Standart Error of Mean), yang dimaknai sebagai rerata penyimpangan mean-mean sampel dari mean populasinya, dengan menggunakan taraf kepercayaan atau taraf signifikansi dalam setiap proses pengujian estimasi maupun pengujian hipotesis.

13.  Baik estimasi maupun hipotesis sifatnya pernyataan sementara yang masih perlu diuji dan dibuktikan kebenarannya. Estimasi maupun hipotesis diterima kebenarannya bila statistik sampel tidak menolaknya, dan ditolak kebenarannya  bila statistik sampel tidak menerimanya.

B. Beberapa Teknik Statistik

1.    Teknik T-Tes Untuk Uji Perbedaan Dua Mean

Teknik t-tes untuk uji perbedaan dua mean dapat digunakan untuk menguji ada tidaknya perbedaan Mean dua sampel yang diambil dari suatu Populasi.

Persyaratan :       

                                     a.      Intrumen penelitian memiliki kualifikasi valid dan reliabel yang memadai sebagai alat ukur standar. 

                                    b.      Frekuensi subjek Ujicoba/Penelitian disarankan ≥ 30 individu, sebab < 30 Individu di haruskan uji normalitas atau Uji Homogenitas. Walaupun demikian sebaiknya uiji normalitas atau uji homogenitas tetap dilakukan.

                                     c.      Subjek uji coba dalam pengembangan instrumen tidak boleh digunakan sebagai subjek penelitian.

2.    Teknik T-Tes Untuk Sampel-Sampel Yang Berkorelasi

Sampel-sampel yang berkorelasi yang dimaksudkan adalah sampel-sampel yang telah disamakan satu variabel atau beberapa variabelnya. Perbedaan semata-mata hanya ditimbulkan/diakhibatkan oleh perlakuan (treatment) yang diberikan  dalam eksperimen.

Proses penetapan sampel-sampel yang berkorelasi yang akan dijadikan kelompok kontrol dan kelompok eksperimen, (1) menggunakan dua sampel yang dijadikan kelompok kontrol dan kelompok eksperimen (Matched Subjects Designs) yang sudah disamakan satu variabel atau beberapa variabelnya sebelum eksperimen dilaksanakan, atau (2) menggunakan hanya satu sampel yang dijadikan kelas kontrol sekaligus menjadi kelas eksperimen dalam waktu yang berlainan.

Deskripsi variabel kontrol yang disamakan harus memberikan gambaran jaminan bahwa antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen sebelum eksperimen dilaksanakan sama.

Persyaratan :

(1)  Semua variabel terkontrol baik di kelompok kontrol dan kelompok eksperimen harus disamakan, kecuali variabel perlakuan yang akan dilihat pengaruhnya dalam eksperimen.

(2)  Seperti pada uji perbedaan dua mean, Instrumen penelitian harus dikembangkan validitas dan reliabelitasnya, serta disarankan juga  Jumlah pasangan ≥ 30 pasangan.

(3)  Penelitian eksperimen yang menggunakan dua sampel yang dijadikan kelompok kontrol dan kelompok eksperimen, memiliki tingkat kesulitan ketika menetapkan pasangan individu di kelompok kontrol dan individu di kelompok eksperimen.

(4)  Sedangkan penelitian eksperimen yang menggunakan hanya satu sampel yang dijadikan kelas kontrol sekaligus menjadi kelas eksperimen dalam waktu yang berlainan, kesulitannya ketika menyamakan materi yang dieksperimenkan.

(5)  Pada teknik t-tes untuk sampel-sampel yang berkorelasi, dapat diketahui tingkatan koefisien korelasi antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen, maknanya bila koefisien korelasinya tinggi ( r ≥ 0,70) maka memenuhi syarat cukup  untuk digunakan mengadakan prediksi.

3.    Analisis Varians (Analysis of Varians)

Pada dasarnya sama dengan penggunaan teknik t-tes, anava dapat digunakan untuk uji perbedaan ≥ 3 mean atau penelitian eksperimen yang menggunakan ≥ 3 kelompok eksperimen.  Di samping itu ada uji perbedaan antar mean-mean, dengan menggunakan Teknik Uji Perbedaan Signifikansi Terkecil (Least Significance Difference).

Persyaratan :

Persyaratan t-tes masih berlaku pada teknik anava, khususnya pada proses uji perbedaan antar mean-mean.

4.    Korelasi

Teknik korelasi merupakan teknik statistik inferensial yang dapat digunakan mencari hubungan antara dua atau lebih variabel.

Kofisien korelasi hakikatnya tidak menujukkan hubungan sebab akhibat, melainkan hanya gejala hubungan arah (Positip atau Negatif)

Arah hubungan (1) hubungan  positip ( 0 < r < 1) yaitu hubungan yang menunjukkan kenaikan/penurunan nilai variabel yang satu disertai dengan kenaikan/penurunan nilai variabel yang lain (arahnya sama), (2)  hubungan negatif ( -1 < r < 0), yaitu hubungan yang menunjukkan kenaikan/penurunan nilai variabel yang satu disertai dengan penurunan/kenaikan  nilai variabel yang lain (arahnya berlawanan), dan (3) hubungan nihil ( r = 0) yaitu nilai variabel yang satu tidak mempunyai hubungan dengan nilai variabel yang lain. Sedangkan untuk r = 1 atau r = -1 disebut memiliki hubungan positip sempurna atau memiliki hubungan negatif sempurna. Korelasi yang demikian dianggap keberadaannya ekstrim. Sebab bila kondisi ekstrim terjadi, maka hubungan korelasional menjadi hubungan sebab akhibat atau yang lainnya. Contohnya berdasarkan koefisien diterminasi (100 % r²) maka hubungan antar variabel tersebut dapat dipandang sebagai pernyataan kekuatan variabel yang satu mempengaruhi / dijelaskan oleh variabel yang lainnya.

Dalam teknik korelasi, sebelum menggunakan koefisien diterminasi dalam penarikan simpulan, diperlukan uji signifikansi koefisien korelasi menggunakan t-tes, untuk mengetahui apakah korelasi yang dimaksudkan terjadi hanya kebetulan atau benar-benar meyakinkan.

Walaupun koefisien korelasinya sempurna ( r = 1), arah hubungan terlihat seperti hubungan sebab akhibat, namun perlu dicatat bahwa suatu koefisien korelasi yang tinggi tidak berarti menunjukkan hubungan sebab akhibat. Koefisien korelasi semata-mata mengkuantifikasikan suatu hubungan yang sudah ditetapkan secara logis sebelum pengukuran dilakukan.

Teknik korelasi yang hanya menggunakan dua variabel disebut teknik korelasi sederhana, sedangkan yang menggunakan  ≥ 3 variabel disebut Teknik Korelasi Ganda (Multiple Correlation) atau Teknik Korelasi Parsial (ada penggabungan variabel, Partial Correlation).

Persyaratan :

Syarat Pengujian Nilai Korelasi (1) random sampel, (2) hubungan antar variabel merupakan hubungan linear, dan (3) bentuk distribusi variabel mendekati distribusi normal.

5.    Analisis Regresi

Analisis regresi terkait dengan teknik korelasi. Analisis regresi merupakan teknik statistik yang dapat digunakan sebagai dasar untuk mengadakan prediksi.  Dalam analisis regresi variabel yang diprediksikan disebut variabel terikat/kriterium, sedangkan variabel yag digunakan untuk memprediksi disebut variabel bebas/prediktor. Suatu variabel dapat diprediksikan dari variabel lain bila antara variabel tersebut terdapat korelasi yang signifikan.

Berdasarkan jumlah variabel bebasnya (prediktor), analisis regresi dibedakan menjadi (1) Analisis  regresi sederhana (Simple Regression Analysis) dan (2) Analisis Regresi Ganda (Multiple Regression Analysis)

Tugas pokok analisis regresi adalah :

(1)  mencari korelasi antara kriterium dengan prediktor,

(2)  menguji apakah korelasi antara kriterium dengan prediktor itu signifikan,

(3)  mencari persamaan regresi,

(4)  menemukan sumbangan relatif antara sesama prediktor, jika prediktornya lebih dari satu, dan

(5)  menggunakan persamaan regresi dan Standar Kesalahan Estimasi dalam proses prediksi.

Langkah-langkah dalam analisis regresi :

(1)  membuat matriks korelasi untuk mengecek multikolinearitas

(2)  mengidentifikasi kasus ekstrim

(3)  mengecek asumsi-asumsi

(4)  menentukan model regresi terbaik

(5)  menentukan prediktor terpenting

Persyaratan :

Beberapa persyaratan dan asumsi dalam analisis regresi :

(1)  Data berdistribusi normal, sebaran y untuk setiap kombinasi x berdistribusi normal (syarat Normalitas)

(2)  Terdapat hubungan linear antara variabel prediktor dan variabel kriterium (Syarat Linearitas)

(3)  Variabel-variabel prediktor memiliki varian yang sama

(4)  Kesalahan-kesalahan variabel prediktor tidak berkorelasi dengan variabel lain

Catatan:    Apabila syarat normalitas dan syarat linearitas dipenuhi, syarat lainnya biasanya juga tidak menyimpang.

(5)  Tidak terdapat multikolinearitas antara variabel-variabel prediktor

(6)  Tidak terdapat kasus-kasus esktrim, yaitu kasus yang berada diluar kelompok

6.    Chi Kuadrat

Chi kuadrat merupakan teknik statistik yang memungkinkan penyelidik menilai kemungkinan memperoleh perbedaan frekuensi yang diobservasi (fo) dan frekuensi yang diharapkan (fh) dalam katagori tertentu sebagai akhibat dari kesalahan sampling.

Kegunaan teknik Chi Kuadrat :

(1)  untuk menguji ada atau tidak ada perbedaan yang signifikan antara fo dan fh dalam populasi

(2)  untuk menguji ada atau tidak adanya korelasi yang signifikan ≥ dua variabel (bukan untuk mencari koefisien korelasi)

(3)  untuk menguji normalitas .

(4)  paling tepat digunakan pada data diskrit/nominal pada bentuk statistik non-parametrik.

Beberapa teknik statistik yang diuraikan di atas sering digunakan oleh mahasiswa dalam analisis data penelitian. Berdasarkan pengamatan penulis masih ada kondisi :

1. persyaratan analisisi data dipenuhi dalam teknik statistiknya, tetapi dari aspek intrumen penelitian (alat ukur) yang  digunakan ternyata belum dilakukan proses validasi, ujicoba atau pengembangan alat ukurnya,
2. instrumen penelitian (alat ukur) yang  digunakan telah dilakukan proses validasi, ujicoba atau pengembangan alat ukur (validitas dan reliabelitas), tetapi persyaratan analisisi data dalam teknik statistiknya belum dipenuhi (Uji normalitas, Uji homogenitas, atau Uji linearitasnya, dll.), atau
3. persyaratan analisisi data belum dipenuhi dalam teknik statistiknya dan instrumen penelitian (alat ukur) yang  digunakan belum dilakukan proses validasi, ujicoba atau pengembangan alat ukur (validitas dan reliabelitas).

III. Simpulan

Berdasarkan latar belakang dan pembahasan tersebut di atas, dapat ditarik simpulan :

1. Pengunaan teknik statistik dalam analisis data penelitian dalam penulisan skripsi mahasiswa harus dipilih yang tepat dan relevan sesuai dengan permasalahannya.
2. Persyarataan teknik statistik dalam analisis  data harus dipenuhi (syarat cukup dan perlu), agar hasilnya dapat dipertanggunjawabkan secara ilmiah.
3. Instrumen penelitian terkait dengan alat ukur dan lain-lain harus telah melalui validasi atau prosedur pengembangaan alat ukur (Validitas dan reliabelitas)

Bagi mahasiswa yang akan menggunakan teknik statistik dalam analisis data peneltiannya, disarankan berkonsultasi lebih dahulu kepada dosen Statistik dan/atau  Dosen Evaluasi/Penilaian.

Daftar Kepustakaan

Best, John W. 1982. Research in Education . India, Prentice Hall.

Ericson, B.H & Nosanchuk, T.A. C.1981. Memahami Data : Statistik Untuk Ilmu Sosial.

Jakarta: LP3ES.

Hatch, E. and Faradhy, H. 1982. Research Design and Statistics for  Apllied Linguistics.

 Rowley: Newbury House Publishers, Inc.

Nurgiyantoro, B. C.1995. Penilaian Dalam Pengajaran Bahasa dan Sastra. Yogyakarta:

 BPFE.

Phophan, W. James Sirotnik, Kenneth. C.1973. Educational Statistics “Use and

 Interpretation”. New York: Harper & Row Publishers, Inc.

Soebakri. 1992. Statistik Terapan. Surabaya: FBS-IKIP

Sutrisno, Hadi. 1994. Statistik I, II, III, IV. Yogyakarta: Fakultas Psikologi UGM