Statistik Terapan Untuk Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial

Statistik Terapan Untuk Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial

Pengolahan dan analisis data merupakan salah satu langkah dalam Penelitian Tindakan Kelas. Mettetal (2001) mengemukakan tujuh langkah dalam mengembangkan proyek Penelitian Tindakan Kelas. Langkah-langkah yang dimaksud meliputi: “statement of the problem, review of literature, research strategy, data gathering, data analysis, taking action, and sharing the findings”. 

Agar hasil analisis data dapat bermakna untuk langkah selanjutnya yaitu untuk pengambilan keputusan (taking action) dan untuk ditawarkan kepada lembaga atau orang lain (sharing the findings) maka selain teknik analisisnya harus benar dan tepat, langkah-langkah sebelum analisis data pun harus benar dan tepat pula. Jangan sampai data yang dianalisis itu seperti muncul dengan tiba-tiba, tidak jelas diperoleh dengan cara apa, bagaimana hubungannya dengan tujuan penelitian dan bagaimana strategi penelitiannya. Masalah penelitian hendaknya jelas dan bermakna, landasan teorinya tepat, strategi penelitiannya tepat dan jelas, dan cara dan alat pengumpul data juga harus tepat dan 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 hasil postes atau keadaan sesudah dilakukan tindakan dengan hasil pretes atau keadaan sebelum dilakukan tindakan.. Comparisons of similar classes adalah desain penelitian yang bertujuan untuk melihat perbedaan efektifitas tindakan yang berbeda pada kelas-kelas yang sama. Case studies adalah desain penelitian yang bertujuan untuk meneliti kasus-kasus tertentu misalnya ingin mengetahui bagaimana persepsi siswa terhadap penggunaan dua macam strategi pembelajaran yang berbeda dan bagaimana hasil belajar mereka. (Lihat contoh 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 gambaran tentang keadaan data yang ada dengan menghitung antara lain: nilai rata-rata dan standar deviasi, frekuensi dan proporsi, perbandingan dan hubungan atau ketergantungan antar variabel melalui analisis regresi dan korelasi. 

b. Menampilkan hasil perhitungan data dalam bentuk antara lain: tabel, dan grafik atau diagram sehingga dapat dibaca dan dipahami dengan mudah.

2. Inferensial.

a. Menguji sejauh mana hasil perhitungan data yang diperoleh dari sample itu benar-benar bermakna (signifikan). Misalnya: PTK dengan Pretest-posttest designs ingin menguji apakah nilai rata-rata hasil postes berbeda secara signifikan dengan nilai rata-rata hasil pretes. Contoh lain: PTK dengan desain Comparisons of similar classes ingin melihat apakah perbedaan nilai rata-rata hasil tindakan yang berbeda pada kelas-kelas yang sama merupakan perbedaan yang signifikan atau hanya perbedaan yang bersifat kebetulan misalnya karena kesalahan sampling.

b. Menguji sejauh mana hasil perhitungan data yang diperoleh dari sampel dapat berlaku bagi populasi dengan menggunakan statistik parametrik dan atau statistik non-parametrik, antara lain dengan menghitung dengan menggunakan tingkat kepercayaan atau tingkat signifikansi tertentu:: 

1). Keberartian nilai rata-rata

2). Keberartian perbedaan nilai rata-rata menggunakan 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 dan koefisien korelasi.

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

3. Teknik Pengolahan dan Analisis Data

Teknik yang dipilih untuk pengolahan dan analisis data disesuaikan dengan tujuan penelitian, sifat/bentuk dan skala pengukuran data, serta persyaratan statistik, antara lain: normalitas distribusi data, penggunaan hipotesis nol, dan kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis.

Jika tujuan penelitian hanya bersifat deskriptif yaitu sekedar menggambarkan keadaan yang terjadi pada sample, maka analisis datanya cukup dengan menghitung nilai rata-rata, standar deviasi, perbedaan nilai rata-rata, frekuensi atau proporsi, perbedaan proporsi, analisis regresi dan korelasi. Tetapi jika tujuan penelitiannya bersifat inferensial yaitu ingin meramalkan keadaan populasi berdasarkan data yang diperoleh dari sample, maka hasil-hasil perhitungan di 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 setuju, dan sebagainya. Data kuantitatif berbentuk bilangan terdiri dari data diskrit dan data kontinu. Data deskrit yaitu data hasil menghitung atau membilang misalnya jumlah orang, jumlah gedung, nomor/ranking 1, 2, 3, dst., dan sebagainya. Data kontinu 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 dari data skala interval dan rasio.

Pengolahan dan analisis data hasil PTK dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan cara manual dan dengan melalui komputer dengan program SPSS atau program statistic Microsoft Excel.

Menghitung Nilai Rata-Rata (Mean)

Menghitung secara Manual

Menghitung dengan 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 seperti berikut:

6. Click OK, akan tampil hasil analisis sbb:

Perhatikan: Perhitungan dengan komputer di atas menghasilkan nilai rata-rata (Mean) sebesar 7,2 yang sama dengan hasil perhitungan secara manual di atas ( = 7,2) dan sekaligus menghasilkan standar deviasi sebesar 1,32 yang sama betul dengan hasil perhitungan secara manual (S = 1,32) sebagai 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 sebesar t = 1.41 berada di daerah penerimaan Ho, baik pada taraf nyata 5% maupun 1%. Ini berarti bahwa Ho diterima dan H1 ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan yang berarti dari rata-rata hasil belajar dari kedua strategi pembelajaran itu.

Dari kesimpulan di atas dapat diambil keputusan sebagai tindak lanjut dari PTK ini (taking action) yaitu: terserah kepada guru untuk memilih salah satu dari strategi itu atau mengintegrasikannya.

Pengujian Dengan Komputer

1. Masukkan Data ke Program Microsoft Excel sebagai berikut:

2. Ikuti petunjuk pada No.4.2. 2

3. Ikuti petunjuk pada No.4.2. 3, muncul tampilan sbb:

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

5. Isi Variable 1 Range dan Variable 2 Range seperti di atas, kemudian Click OK, muncul hasil perhitungan terakhir sebagai berikut:

Perhatikan: Perhitungan dengan Komputer di atas menghasilkan t hitung sebesar 1,42 dengan t kritis sebesar. 2,26. Hasil ini tidak berbeda jauh dengan hasil melalui perhitungan dengan cara manual yang menghasilkan t hitung sebesar t = 1,41 dengan t kritis sebesar 2,88. Kedua-duanya menerima Ho dan dengan sendirinya menolak H1.

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

Contoh: Peneliti ingin membandingkan efektivitas tiga macam cara belajar siswa, yaitu belajar dengan teman yang sama jenis kelamin, belajar dengan teman yang berbeda jenis kelamin dan belajar mandiri, dengan membandingkan nilai rata-rata hasil belajar dari masing-masing cara belajar itu. Peneliti juga ingin mengetahui apakah ada perbedaan hasil belajar berdasarkan 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, muncul tampilan sbb:

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

4. Isi Input Range dan Rows per Sample sbb:

5. Click OK, muncul output sbb: