DATA

Data ialah suatu bahan mentah yang jika diolah dan dianalisis dengan baik akan melahirkan berbagai informasi.  Dengan informasi tersebut kita dapat mengambil keputusan. Dalam statistik data dapat berbentuk kategori, misalnya: rusak, baik, senang, puas, berhasil, gagal dan sebagainya. Data juga dapat berupa sekumpulan angka (bilangan).

Data jika dipandang dari bentuknya dapat dibedakan menjadi data kualitatif dan data kuantitatif. Data kuantitatif yaitu data yang berupa bilangan, dan harganya berubah-ubah atau bersifat variabel. Sedangkan data kualitatif (atribut) yaitu data yang dikategorikan menurut lukisan kualitas objek yang dipelajari.  

Dalam statistik dikenal istilah-istilah jenis data, tingkatan data, sumber data, penyajian data, analisis data. Data dianalisis sesuai dengan jenis dan tingkatannya, karena itu masing-masing tingkatan data mempunyai analisis sendiri khususnya dalam analisis korelasi.

Data yang baik tentu saja harus mutakhir, cocok (relevant) dengan masalah penelitian dari sumber yang dapat dipertanggungjawabkan, lengkap, akurat, objektif, dan konsisten. Data yang baik sangat diperlukan dalam penelitian, oleh karena itu pengumpulan data sedapat mungkin diperoleh dari tangan pertama.

A.   Jenis Data

Jenis data secara garis besarnya dibagi atas dua macam, yaitu data dikotomi dan data kontinum.

1.       Data dikotomi

Data dikotomi disebut data deskrit, data kategorik, atau data nominal. Data ini merupakan hasil perhitungan, sehingga tidak dijumpai bilangan pecahan. Data dikotomi adalah data yang paling sederhana disusun menurut jenisnya atau kategorinya.

Dalam data dikotomi setia data dikelompokkan menurut kategorinya dan diberi angka. Angka-angka tersebut hanya label saja, bukan menunjukkan tingkatan (ranking). Kalau kita melakukan kategori secara alamiah, maka disebut data dikotomi sebenarnya (true dichotomy) dan jika kategorinya dibuat-buat sendiri (direkayasa), maka disebut artificial dichotomy (dikotomi dibuat-buat).

Contoh data dikotomi sebenarnya: jenis kelamin umpamanya ada tiga yaitu; laki-laki diberi angka 1, banci diberi angka 2, perempuan diberi angka 3. Angka tiga bukan berarti bahwa kekuatan perempuan sama dengan tiga kali laki-laki. Angka-angka ini hanya label semata.

Contoh data dikotomi dibuat-buat: tidak lulus diberi angka 1, lulus diberi angka 2. Pemberian angka pada contoh diatas hanya label semata, dan data ini dibuat karena belum mempunyai kategori mutlak seperti contoh dikotomi sebenarnya, oleh karena itu masih bisa diubah-ubah jika memang dikehendaki.

Data dikotomi mempunyai sifat-sifat ekskuisif, tidak mempunyai urutan (ranking), tidak mempunyai ukuran baru, dan tidak mempunyai nol mutlak.

2.       Data kontinum

Data kontinum terdiri atas tiga macam data, yaitu: data ordinal, data interval, dan data rasio.  Ketiga macam data kontinum akan diuraikan sebagai berikut:

2.1. Data ordinal

Data ordinal adalah data yang sudah diurutkan dari jenjang yang paling rendah dampai ke jenjang paling tinggi, atau sebaliknya tergantung peringkat selera pengukuran yang subjektif terhadap objek tertentu. Pemberian jenjang pada umumnya dapat dilakukan sebagai berikut: mula-mula diurutkan data mulai dari yang terendah sampai yang tertinggi, demikian pula sebaliknya, contoh:

1)      Dalam suatu pertandingan angkat besi, didapatkan data berjenjang sebagai berikut:

Juara 1 mampu mengangkat 400kg

Juara 2 mampu mengangkat 390kg

Juara 3 mampu mengangkat 325kg

Juara 4 mampu mengangkat 200kg

Kalau melihat contoh tersebut, maka dapat digambarkan sebagai berikut:

Gambar 2.1. Jenjang (Ranking)

Berdasarkan gambar 2.1, maka dapat dijelaskan bahwa dalam data ordinal:

1.       Angka-angka urutan 1, 2, 3, 4, dst hanyalah sebagai nomor urut belaka.

2.       Ukuran ordinal tidak menyatakan nilai absolut, oleh sebab itu jenjang 1 misalnya, tidak berari 4 x kekuatan angkat jenjang 4 atau 4 x 200kg = 800kg. sebaliknya jenjang 4 juga bukan berarti ¼ x angkatan jenjang 1 atau ¼ x 400kg = 100kg.

Data ordinal bersifat ekskuisif, mempunyai urutan, tidak mempunyai ukuran baru, dan tidak mempunyai nol mutlak.

2.2.  Data interval

Data interval mempunyai sifat nominal dari data ordinal, disamping itu ada sifat tambahan lainnya pada data interval, yaitu mempunyai nol mutlak. Pengukuran data interval tidak memberikan jumlah yang absolut dari objek yang diukur. Contohnya : dalam indeks prestasi kumulatif (IPK) mahasiswa dikenal standar-standar penilaian sebagai berikut:

A = 4, B = 3, C = 2, D = 1

gambarnya sebagai berikut:

A	B	C	D	Huruf
				Angka
4	3	2	1	0

Gambar 2.2: data interval

Berdasarkan gambar 2.2, dapat disimpulkan bahwa:

IPK A = 4, IPK B =3, IPK C = 2, IPK D = 1

Interval antara A dengan B = 4 – 3 = 1

Interval antara B dengan C = 3 - 2 = 1

Interval antara C dengan D = 2 – 1 = 1

Interval antara A dengan C = 4 – 2 = 2

Interval antara B dengan D = 3 – 1 = 2

Interval antara A dengan D = 4 – 1 = 3

Interval antara A dengan D ditambahkan Interval C dengan D = (A-D) + (C-D)

                                                                                                                        = (4 – 1) + (2 – 1)

                                                                                                                          = 4

Berdasarkan contoh diatas, maka data interval dapat ditambahkan maupun dikurangkan. Walaupun demikian, tidak dapat disimpulkan bahwa kepandaian atau keberhasilan A adalah 4 kali keberhasilan D. demikian pula tidak dapat disimpulkan bahaw keberhasilan A adalah 2 kali C.

2.3.  Data rasio

Data rasio mengandung sifat-sifat interval, dan selain itu ia sudah mempunyai nilai nol mutlak. Contoh dari data rasio adalah berat badan, tinggi, panjang, jarak, dll. Misalnya kita mempunyai data panjang A = 10m, B = 20m, C = 30m, dan D = 40m. kalau digambarkan:

	A	B	C	D
0	1	2	3	4

Gambar 2.3: Data rasio

Berdasarkan gambar diatas, maka dapat disimpulkan bahwa panjang D = 4 x A atau 2 x B. rasio ini seringkali dipakai dalam penelitian keilmuan atau enjinering. Data rasio bersifat ekuisif, mempunyai urutan, mempunyai ukuran baru, dan mempunyai nol mutlak.

B.    Tingkatan Data

Tingkatan data kalau diurutkan dari yang tertinggi ke yang terendah yaitu 1) Rasio, 2) Interval, 3) Ordinal, 4) Nominal. Dalam analisis statistik, jika memang diperlukan maka data yang tinggi dapat diturunkan ke tingkatan yang lebih rendah. Tetapi sebaliknya, data yang rendah tidak dapat dinaikkan kepada tingkatan yang lebih tinggi.

			Rasio
		Interval
	Ordinal
Nominal

Gambar 2.4: Tingkatan Data

C.    Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data

Data dapat dikumpulkan langsung oleh peneliti melalui pihak yang disebut sumber primer. Data-data yang dikumpulkan oleh peneliti melalui pihak kedua atau tangan kedua disebut sumber sekunder, yaitu data yang diperoleh melalui wawancara kepada pihak lain tentang objek dan subjek yang diteliti, dan mempelajari tentang dokumentasi-dokumentasi tentang objek dan subjek yang diteliti.

Dari dua sumber (sumber primer dan sumber sekunder) tentu saja sumber primer merupakan sumber yang yang lebih dapat dipertanggungjawabkan dari pada sumber sekunder.

Teknik-teknik pengumpulan data dapat dilakukan melalui: wawancara (interview), pengamatan (observation), angket (questionnary), dan dokumentasi (Documentation). Wawancara dapat sistematis ataupun tidak sistematis. Pengamatan dapat dilakukan secara langsung (participation) atau tidak langsung (nonparticipation). Angket dapat tertutup atau terbuka. Peneliti dapat menggunakan salah satu teknik-teknik pengumpulan data seperti yang telah diuraikan.

D.   Analisis Data

Analisis data untuk masing-masing tingkatan (skala) dapat dilakukan seperti tabel yang berikut:

Tabel 2.1: Tabel analisis statistik yang cocok untuk empat skala data

E.    Penyajian Data

Data dianalisis dan disajikan menurut gambar:

Gambar 2.5 : Bentuk penyajian data