Analisis data skripsi adalah proses memeriksa, mengolah, dan menafsirkan data untuk menjawab pertanyaan penelitian. Langkahnya mencakup persiapan data, pemilihan teknik, pemeriksaan hasil, dan penarikan kesimpulan. Namun, teknik yang kamu gunakan perlu mengikuti tujuan penelitian, desain, serta jenis data.
Analisis data skripsi bisa terasa membingungkan ketika kamu belum tahu harus mulai dari mana. Oleh karena itu, kamu perlu memahami fungsi analisis sebelum memilih tekniknya. Apa yang sebenarnya dilakukan saat menganalisis data penelitian?
Apa itu analisis data?
Analisis menghubungkan data yang kamu kumpulkan dengan pertanyaan penelitian. Misalnya, hasil wawancara dapat menunjukkan pengalaman partisipan, sementara hasil pengukuran dapat menunjukkan perbedaan antarkelompok. Dalam penelitian kuantitatif, statistika deskriptif dan inferensial memiliki fungsi berbeda. Statistika deskriptif merangkum data, sedangkan statistika inferensial menggunakan data sampel dan probabilitas untuk menarik kesimpulan tentang populasi.
Apa saja teknik analisis data?
Selanjutnya, kamu perlu mengenali pendekatan yang dapat digunakan dalam analisis data skripsi. Pilihannya mencakup pendekatan kualitatif, kuantitatif, dan mixed methods.
1. Teknik analisis data kualitatif
Teknik kualitatif membantu kamu memahami makna, pengalaman, dan konteks dari data. Misalnya, kamu bisa menelaah bagaimana petani menjelaskan kendala saat mencoba metode budidaya baru. Data kualitatif dapat memuat angka, tetapi fokus analisisnya tetap pada makna dan konteks.
Untuk analisis tematik, kamu bisa mengikuti alur berikut. Namun, setiap pendekatan kualitatif memiliki prosedur yang perlu kamu sesuaikan dengan desain penelitian.
- Baca transkrip dan catatan lapangan untuk memahami konteksnya.
- Beri kode pada bagian yang relevan dengan pertanyaan penelitian.
- Kelompokkan kode menjadi tema, kemudian periksa kembali kecocokannya dengan data.
- Bandingkan pengalaman antarpartisipan, termasuk pengalaman yang berbeda dari pola utama.
- Tulis interpretasi dan kutipan pendukung dengan menjaga kerahasiaan identitas partisipan.
Data kualitatif bentuknya bisa bermacam-macam, seperti teks (dari jurnal, dokumen, atau catatan lapangan), hasil wawancara (curhatan partisipan), catatan observasi (misal: tingkah laku orang di lokasi penelitian), atau bahkan rekaman video/foto.
Peneliti akan menyelami data menggunakan teknik ini untuk menggali isu yang muncul, menangkap prespektif partisipan, dan mencari makna tersembunyi dari data yang berhasil dikumpulkan.
Nah, teknik analisis data kualitatif yang sering digunakan oleh para peneliti adalah content analysis (mencari pola yang berulang), discourse analysis (cara bahasa membentuk presepsi), dan grounded theory (teori dibangun langsung dari data).
2. Teknik analisis data kuantitatif
Dalam analisis data skripsi, teknik kuantitatif digunakan untuk mengolah data numerik dengan prosedur statistik. Misalnya, kamu bisa membandingkan hasil pengukuran atau menilai hubungan antarvariabel.
Data kuantitatif bentuknya biasanya lebih terstruktur, seperti hasil survei (misal: skala 1-5 kepuasan pelanggan), data eksperimen (contoh: pertumbuhan tanaman setelah diberi pupuk A vs B), atau studi statistik (kaya data demografi penduduk).
Peneliti mengolah data kuantitatif untuk merangkum karakteristik, menguji perbedaan, atau menilai hubungan antarvariabel. Namun, kesimpulan tentang populasi bergantung pada cara memilih sampel dan asumsi analisis. Kamu perlu membatasi kesimpulan sesuai cakupan data yang sudah terkumpul.
Contohnya, regresi membantu menilai hubungan antara variabel respons dan prediktor dalam suatu model. ANOVA membandingkan rata-rata antarkelompok, sementara analisis faktor menelaah struktur yang mendasari hubungan antarindikator. Namun, hasil regresi saja belum membuktikan hubungan sebab-akibat. Klaim kausal memerlukan dukungan desain penelitian dan asumsi yang sesuai.
3. Teknik analisis data mix (campuran)
Mixed methods menggabungkan pendekatan kuantitatif dan kualitatif untuk menjawab pertanyaan penelitian yang saling berkaitan. Misalnya, hasil survei menunjukkan pola, kemudian wawancara membantu menjelaskan alasan di balik pola tersebut. Namun, menggabungkan dua jenis data tidak otomatis meningkatkan kualitas temuan. Kamu perlu menjelaskan cara kedua hasil analisis saling melengkapi atau berbeda.
Metode pengumpulan data menggunakan teknik mix ini bergantung pada pertanyaan penelitian, desain, dan sumber data penelitian kawan Sisi.
Kamu bisa mengintegrasikan hasil melalui joint display, yaitu tabel yang mempertemukan temuan kuantitatif dengan penjelasan kualitatif. Selain itu, kamu perlu membahas hasil yang tidak sejalan agar pembaca memahami perbedaannya. Meta-analisis tidak otomatis termasuk mixed methods karena umumnya menggabungkan hasil kuantitatif dari beberapa penelitian.
Karena menyajikan data numerik serta non-numerik secara bersamaan, kesimpulan yang diperoleh akan lebih komprehensif karena mencakup data kualitatif dan kuantitatif.
Oke, lalu, bagaimana cara memilih teknik yang mau dipakai?
Sebelum memilih teknik analisis data skripsi, kamu perlu memeriksa tujuan penelitian dan karakteristik data. Selain itu, kamu perlu mempertimbangkan perangkat lunak yang mendukung metode tersebut.
- Tujuan analisis : Kawan Sisi harus tau tujuan dari analisis yang akan kawan Sisi lakukan. Apa tujuannya untuk membandingkan data, atau memprediksi nilai, atau mengidentifikasikan pola?
- Jenis data yang dikumpulkan : Data yang kawan Sisi peroleh apakah berupa angka? atau berupa teks?. Jika data yang diperoleh adalah angka, seperti survey dan statistik, maka teknik yang bisa digunakan adalah kuantitatif. Sedangkan jika data yang diperoleh adalah teks, seperti jurnal atau hasil wawancara, maka teknik yang digunakan adalah kualitatif. Apabila data yang kawan Sisi peroleh lebih kompleks karena mencakup keduanya, maka kawan Sisi bisa memakai teknik analisis data mix.
- Software yang mendukung metode: Kamu perlu memilih perangkat lunak setelah menentukan teknik analisis yang sesuai. Selanjutnya, kamu bisa memeriksa ketersediaan prosedur, versi, dan kemampuan mengoperasikannya. Jangan memilih metode hanya karena menunya tersedia atau tutorialnya mudah ditemukan.
Alur memilih metode analisis data skripsi
Pertama, kamu perlu menerjemahkan rumusan masalah menjadi tujuan analisis yang spesifik. Selanjutnya, kamu bisa mencocokkan tujuan tersebut dengan struktur data melalui tabel berikut. Pilihan dalam tabel merupakan titik awal, sehingga kamu tetap perlu memeriksa desain dan asumsi.
| Tujuan penelitian | Contoh struktur data | Teknik yang dapat dipertimbangkan |
|---|---|---|
| Menggambarkan karakteristik responden | Kategori usia, pendidikan, dan skor pengukuran | Frekuensi, persentase, mean, median, dan ukuran penyebaran |
| Membandingkan dua kelompok independen | Hasil pengukuran numerik pada dua kelompok berbeda | Independent-samples t-test atau alternatif sesuai asumsi dan tujuan |
| Membandingkan pengukuran berpasangan | Nilai sebelum dan sesudah pada subjek yang sama | Paired-samples t-test atau alternatif yang sesuai |
| Menilai hubungan antarvariabel | Dua variabel numerik atau ordinal | Korelasi sesuai skala dan pola hubungan |
| Memodelkan respons numerik | Satu respons dan satu atau beberapa prediktor | Regresi linear jika struktur data dan asumsi mendukung |
| Memahami pengalaman partisipan | Transkrip wawancara dan catatan lapangan | Analisis tematik atau pendekatan kualitatif yang sesuai |
Misalnya, data sebelum dan sesudah dari orang yang sama membutuhkan analisis yang memperhitungkan pasangan pengukuran. Jangan memperlakukannya sebagai dua kelompok independen. Selain itu, data berulang atau berkelompok dapat membutuhkan model yang lebih khusus.
Langkah analisis data skripsi dari persiapan sampai pelaporan
Langkah analisis data skripsi berikut membantu kamu menata pekerjaan sebelum membuka menu statistik. Namun, kamu tidak harus menjalankan semua pengujian yang disebutkan dalam panduan skripsi lain.
1. Siapkan struktur data dan periksa kesalahan input
Pertama, kamu perlu membuat daftar variabel beserta definisi, satuan, kode kategori, dan aturan skornya. Dalam data survei sederhana, satu baris biasanya mewakili satu responden dan satu kolom mewakili satu variabel.
- Simpan salinan data mentah sebelum mengubah isinya.
- Periksa identitas ganda dan jumlah observasi.
- Cocokkan rentang nilai dengan instrumen, misalnya kategori jawaban yang diperbolehkan.
- Periksa satuan, format tanggal, serta angka yang terbaca sebagai teks.
- Catat setiap koreksi beserta alasan dan sumber pemeriksaannya.
Selain itu, kamu perlu menelusuri nilai yang tampak tidak wajar ke sumber aslinya. Jangan langsung menghapus outlier karena nilainya berbeda dari kebanyakan observasi. Nilai tersebut bisa menunjukkan kesalahan input atau kondisi nyata yang penting.
2. Tangani missing data secara transparan
Selanjutnya, kamu perlu membedakan jawaban kosong, pertanyaan yang tidak berlaku, dan kode khusus untuk data hilang. Angka nol tidak selalu berarti data hilang, sehingga pengkodeannya harus mengikuti arti variabel.
Dalam IBM SPSS Statistics 30, kamu bisa menentukan kode user-missing sesuai rancangan data. Materi UCLA tentang system-missing, user-defined missing, serta penghapusan pairwise dan listwise menjelaskan perbedaan perlakuan data hilang. Pada korelasi, pairwise dapat memakai jumlah pasangan observasi yang berbeda. Sementara itu, listwise hanya menggunakan kasus yang lengkap pada variabel terkait.
Oleh karena itu, kamu perlu mencatat jumlah data yang dianalisis pada setiap prosedur. Jangan mengganti semua nilai kosong dengan rata-rata tanpa mempertimbangkan pola kehilangan dan dampaknya terhadap hasil.
3. Sajikan statistik deskriptif
Dalam analisis data skripsi, statistik deskriptif membantu kamu memahami bentuk data sebelum menguji hipotesis. Misalnya, tabel frekuensi menunjukkan komposisi responden, sementara ukuran penyebaran menunjukkan variasi hasil pengukuran.
Kamu bisa menyajikan frekuensi dan persentase untuk data kategori. Untuk data numerik, kamu perlu memilih mean, median, standar deviasi, atau rentang sesuai distribusi dan tujuan penyajian. Selain itu, histogram dan boxplot dapat membantu menemukan pola yang belum terlihat pada tabel.
4. Periksa instrumen dan asumsi yang relevan
Jika penelitian menggunakan skala dengan beberapa item, kamu perlu mengevaluasi kualitas instrumen sesuai konstruk yang diukur. Namun, uji validitas dan reliabilitas bukan tahapan wajib untuk semua jenis data penelitian.
Selanjutnya, pemeriksaan asumsi perlu mengikuti teknik yang kamu pilih. Misalnya, regresi linear memerlukan perhatian pada bentuk hubungan dan perilaku residual. Pada model dengan beberapa prediktor, kamu juga perlu memeriksa multikolinearitas.
Jangan memperlakukan uji normalitas sebagai penentu tunggal seluruh metode. Pada banyak model, distribusi residual lebih relevan daripada distribusi setiap variabel mentah.
5. Jalankan analisis dan baca hasilnya
Setelah data siap, kamu bisa menjalankan teknik yang sudah sesuai dengan pertanyaan penelitian. Untuk regresi linear, dokumentasi IBM SPSS Statistics 30 menunjukkan jalur menu Analyze > Regression > Linear. Namun, ketersediaan menu tersebut tidak berarti regresi cocok untuk semua skripsi.
Kamu perlu membaca arah hubungan, besar estimasi, interval kepercayaan, dan jumlah observasi. Selain itu, p-value membantu menilai kesesuaian data dengan hipotesis nol dalam kerangka pengujian yang digunakan. P-value tidak menunjukkan besarnya manfaat praktis suatu hasil.
6. Tulis hasil dan pembahasan secara terpisah
Pada bagian hasil, kamu bisa menyajikan temuan utama analisis data skripsi beserta tabel yang relevan. Kemudian, bagian pembahasan menjelaskan makna temuan, kaitannya dengan teori, dan keterbatasan penelitian.
Misalnya, koefisien positif menunjukkan bahwa prediksi respons meningkat ketika prediktor meningkat, sesuai spesifikasi model. Namun, kamu tetap perlu membaca satuan koefisien dan ketidakpastian estimasinya. Hasil yang signifikan secara statistik belum tentu penting secara praktis.
Kamu juga perlu menuliskan penanganan data hilang, kriteria pengeluaran observasi, dan versi perangkat lunak. Dengan demikian, pembaca dapat menelusuri bagaimana kesimpulan penelitian diperoleh.
Pertanyaan umum tentang analisis data skripsi
Bagaimana cara melakukan analisis deskriptif di SPSS?
Pada IBM SPSS Statistics 30, kamu bisa memakai langkah berikut untuk data yang sudah selesai diperiksa. Namun, pilihan ringkasan tetap mengikuti jenis variabel.
- Buka data dan periksa tipe variabel serta kode missing pada Variable View.
- Pilih Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies untuk membuat tabel frekuensi.
- Masukkan variabel kategori yang ingin diringkas, kemudian jalankan prosedur.
- Untuk ringkasan numerik, pilih Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives dan tentukan statistik yang dibutuhkan.
- Periksa jumlah data valid, data hilang, serta kesesuaian nilai minimum dan maksimum.
Selanjutnya, kamu perlu menulis penjelasan singkat tentang pola utama. Jangan menyalin seluruh output tanpa memilih informasi yang menjawab tujuan penelitian.
Bagaimana menjalankan uji validitas dan reliabilitas?
Pertama, kamu perlu memeriksa definisi konstruk, isi item, dan aturan penskoran. Jika ada item berkebalikan, kamu harus melakukan reverse scoring sebelum menghitung skor gabungan.
Untuk memeriksa konsistensi internal dengan Cronbach’s alpha pada IBM SPSS Statistics 30, kamu bisa membuka Analyze > Scale > Reliability Analysis. Kemudian, kamu perlu memasukkan item yang memang mengukur konstruk yang sama.
Namun, alpha yang tinggi tidak membuktikan validitas instrumen. Evaluasi validitas dapat membutuhkan telaah isi, analisis struktur faktor, atau hubungan dengan ukuran lain. Kamu perlu memilih bukti validitas berdasarkan tujuan penggunaan instrumen. Jangan menghapus item hanya untuk menaikkan alpha tanpa alasan substantif.
Bagaimana mengolah data skripsi pertanian tanpa harus jago statistik?
Kamu bisa mulai dengan menuliskan perlakuan, respons, unit percobaan, ulangan, dan rancangan penelitian. Misalnya, penelitian pupuk perlu membedakan tanaman yang diukur dengan unit percobaan yang menerima perlakuan.
Selanjutnya, kamu perlu mencocokkan analisis dengan rancangan, seperti rancangan acak lengkap atau rancangan acak kelompok. Data pengamatan berulang juga membutuhkan perhatian pada ketergantungan antarwaktu. Jangan memilih ANOVA satu arah hanya karena tutorialnya paling mudah ditemukan.
Kamu sebaiknya mendiskusikan rancangan dan contoh struktur data dengan pembimbing sebelum menjalankan analisis. Dengan demikian, kamu dapat mempelajari prosedur secara bertahap tanpa mengabaikan dasar pemilihan metode.
Penutup
Intinya, analisis yang tepat berawal dari pertanyaan penelitian yang jelas dan data yang tertata. Kamu perlu menjaga hubungan antara tujuan, teknik, dan kesimpulan sepanjang proses penelitian. Dengan demikian, pembaca dapat memahami alasan di balik setiap hasil yang kamu laporkan.
Pembahasan analisis data skripsi di Sisi Statistik berfokus pada dasar memilih metode dan membaca hasil. Dengan demikian, kamu bisa memahami hubungan antara pertanyaan penelitian, data, dan kesimpulan.
Semangat penelitiannya, kawan Sisi! Sampai jumpa di artikel berikutnya 🚀✨
Referensi :
Askari Zakariah, dkk. 2020. Metodologi Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif, (Kolaka: Yayasan Pondok Pesantren Al Mawaddah Warahmah)
https://www.linkedin.com/advice/1/how-do-you-use-mixed-methods-data-analysis-skills-data-analysis