Metode Penelitian-Jenis Data

Data adalah bentuk jamak dari datum artinya kumpulan angka, fakta, fenomena atau keandan lainnya, merupakan asil pengamatan, pengukuran dan atau pencacahan dan sebagainya terhadap objek, yang berfungsi dapat membedakan objek yang satu dengan objek yang lainnya. Secara umum data dapat dikelompokkan kepada dua jenis:

1. Data kualitatif, adalah data yang dinyatakan dalam bentuk bukan angka (sifat), dan
2. Data kuantitatif, adalah data yang dinyatakan dalam bentuk angka yang diasumsikan sebagai informasi dalam bentuk pernyataan “bilangan” yang didasarkan pada hasil perhitungan.

Data dapat dikelompokkan menurut cara perolehan:

1. Data primer, adalah data yang diperoleh secara langsung dari objek yang diteliti baik secara individu maupun kelompok/organisasi.
2. Data sekunder, adalah data yang diperoleh secara tidak langsung untuk mendapatkan informasi/keterangan dari objek yang diteliti.
3. Data tersier, adalah data yang diperoleh secara tidak langsung dari objek yang diteliti biasanya data tersebut diperoleh dari pihak ketiga baik individu maupun kelompok yang sengaja mengungkapkan fakta dari pihak kedua.

Penguasaan tentang pengukuran data merupakan satu modal penting yang harus dikuasai terlebih dahulu oleh peneliti dalam melakukan penelitian. Pengukuran merupakan suatu proses dimana suatu angka atau symbol diletakkan pada suatu karakteristik atau stimuli sesuai dengan aturan atau prosedur yang telah ditetapkan. Skala pengukuran data dapat dikelompokkan kedalam empat macam: data nominal, ordinal, interval dan rasio.

1. Data Nominal.

Data ini sering disebut data diskrit, kategorik, atau dikhotomi. Disebut data diskrit karena data ini memiliki sifat terpisah satu sama lainnya dan tidak terdapat hubungan sama sekali. Sebagai misal, data penelitian dikategorikan ke dalam kelompok “ya” dan “tidak” saja, misal laki-laki/wanita (laki-laki adalah ya laki-laki; dan wanita adalah tidak laki-laki). Data nominal selain contoh di atas dapat juga berupa angka-angka. Angka-angka tersebut bukanlah seatu atribut, oleh sebab itu pada angka tersebut tidak berlaku hitungan matematis. Contoh data ini misalnya nomor punggung pemain sepakbola, nomor rumah dan lainnya.

2. Data Ordinal.

Data ordinal adalah data yang menunjuk pada tingkatan atau penjenjangan pada sesuatu keadaan. Data ordinal juga memiliki sifat adanya perbedaan di antara obyek yang dijenjangkan. Namun dalam perbedaan tersebut terdapat suatu kedudukan yang dinyatakan sebagai suatu urutan bahwa yang satu lebih besar atau lebih tinggi daripada yang lainnya. Kriteria urutan dari yang paling tinggi ke yang yang paling rendah dinyatakan dalam bentuk posisi relatif atau kedudukan suatu kelompok. Contoh dari data ini misalnya: prestasi belajar siswa diklasifikasikan menjadi kelompok “baik”, “cukup”, dan “kurang”, atau ukuran tinggi seseorang  dengan “tinggi”, “sedang”, dan “pendek”.

Dalam kaitannya dengan analisis data, terhadap data ordinal seringkali diberikan “skor’ sesuai dengan tingkatannya. Istilah “skor” diberi tanda petik karena skor tersebut bukan skor sebenarnya, tetapi sebagai “tanda” yang menunjukkan tingkatan.

Contoh: baik —– diberitanda 3; cukup —– diberi tanda 2; kurang —– diberi tanda 1.

Data ordinal mempunyai nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan data diskrit karena mempunyai tingkatan yang lebih banyak daripada data diskrit yang hanya mempunyai dua kategori yaitu “ya” dan “tidak”

3. Data Interval.

Data interval tergolong data kontinum yang mempunyai tingkatan yang lebih tinggi lagi dibandingkan dengan data ordinal karena mempunyai tingkatan yang lebih banyak lagi. Data interval menunjukkan adanya jarak antara data yang satu dengan yang lainnya. Contoh data interval misalnya hasil ujian, hasil pengukuran tinggi badan, dan lainnya. Satu hal yang perlu diperhatikan bahwa data interval tidak dikenal adanya nilai 0 (nol) mutlak. Dalam hasil pengukuran (tes) misalnya mahasiswa mendapat nilai 0. Angka nol ini tidak dapat diartikan bahwa mahasiswa tersebut benar-benar tidak bisa apa-apa. Meskipun ia memperoleh nilai nol ia memiliki suatu pengetahuan atau kemampuan dalam mata kuliah yang bersangkutan. Nilai nol yang diberikan oleh dosen sebetulnya hanya merupakan atribut belaka hanya saja pada saat ujian, pertanyaan yang diujikan tidak pas seperti yang dipersiapkannya. Atau jawaban yang diberikan tidak sesuai dengan yang dikehendaki soal.

4. Data Rasio.

Data rasio merupakan data yang tergolong ke dalam data kontinum juga tetapi yang mempunyai ciri atau sifat tertentu. Data ini memiliki sifat interval atau jarak yang sama seperti halnya dalam skala interval. Namun demikian, skala rasio masih memiliki ciri lain. Pertama harga rasio memiliki harga nol mutlak,  artinya titik nol benar-benar menunjukkan tidak adanya suatu ciri atau sifat. Misalnya titik nol pada skala sentimeter menunjukkan tidakadanya panjang atau tinggi sesuatu. Kedua angka skala rasio memiliki kualitas bilangan riel yang berlaku perhitungan matematis. Misalnya berat badan Asty 100 kg, sedangkan Dede 50 kg. Keadaan ini dapat dirasiokan bahwa berat  badan Asty dua kali berat badan Dede.

Contoh Beberapa Judul, hipotesis dan alat analisis data.