Jenis dan Sumber Data dalam Penelitian

 JENIS DAN SUMBER DATA

 

Menurut sifatnya, jenis data dan sumbernya terbagi menjadi:

1.    Data kualitatif adalah data bukan angka namun diangkakan. Misalnya kuesioner pertanyaan tentang kualitas pelayanan sebuah rumah sakit, gaya kepemimpinan.

2.    Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka, misalnya harga saham, profitabilitas, aktiva, hutang.

 

Menurut sumbernya, jenis data dan sumbernya terbagi menjadi:

1.    Data internal adalah data yang berasal dari bagian dalam perusahaan yang menggambarkan perusahaan tersebut. Misalnya jumlah modal perusahaan, jumlah karyawan perusahaan.

2.    Data eksternal adalah data yang berasal dari luar suatu perusahaan yang dapat menggambarkan kemungkinan yang akan mempengaruhi hasil kerja perusahaan. Misalnya daya beli konsumen memengaruhi jumlah pendapatan perusahaan.

 

Menurut cara memperolehnya, jenis dan sumber data terbagi atas:

1.    Data primer adalah data yang diperoleh dari responden melalui kuesioner, kelompok fokus, dan panel, atau data hasil wawancara peneliti dengan narasumber. Data yang diperoleh dari data primer ini harus diolah lagi. Sumber data yang langsung memberikan data kepada pengumpul data.

2.    Data sekunder adalah data yang diperoleh dari catatan, buku, dan majalah berupa laporan keuangan publikasi perusahaan, laporan pemerintah, artikel, buku-buku sebagai teori, majalah dan lain sebagainya. Data yang diperoleh dari data sekunder tidak perlu diolah lagi. Sumber yang tidak langsung memberikan data pada pengumpul data.

 

Menurut waktu pengumpulannya, jenis dan sumber data terbagi atas:

1.    Data cross section, yaitu data yang dapat terdiri dari satu atau lebih variabel dalam waktu yang sama, misalnya data profitabilitas perusahaan go public.

2.    Data berkala (time series data) atau data runtut waktu yaitu rangkaian nilai yang diambil pada waktu yang berbeda. Data tersebut dapat dikumpulkan secara berkala pada interval waktu tertentu. Misalnya harian, mingguan, bulanan, atau tahunan.

3.    Pooled data  merupakan kombinasi antara data time series dan data cross section. Misalnya data 3 variabel pada 10 perusahaan selama 4 tahun dari tahun 2008-2011.

4.    Data panel adalah bentuk khusus dari pooled data. Data panel juga dikenal dengan istilah longitudinal atau micropanel data. Tipe data panel adalah pooled data dengan unit cross sectional yang sama.

Teknik Sampling Penelitian

 TEKNIK SAMPLING

            Teknik Sampling menurut Sugiono (2006) merupakan teknik pengambilan sampel untuk menentukan sampel yang akan digunakan dalam penelitian. Terdapat 2 teknik sampling yang digunakan, yaitu 1) probability sampling, dan 2) non probability sampling.

1.    Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Teknik ini terdiri atas:

a.    Simple random sampling yaitu pengambilan anggota sampel dan populasi yang dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada di dalam populasi tersebut. Hal ini dilakukan apabila populasi dianggap homogen.

b.    Proportionate Stratified random sampling merupakan teknik yang digunakan apabila populasi mempunyai anggota/unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional.

c.    Cluster sampling atau sampling daerah digunakan untuk menentukan sampel apabila objek yang akan diteliti atau sumber data sangat luas, misalnya penduduk dari suatu negara, provinsi, atau kabupaten. Untuk menentukan penduduk mana yang akan dijadikan sumber data, maka pengambilan sampelnya berdasarkan daerah populasi yang telah ditetapkan. Teknik sampling daerah sering digunakan melalui dua tahap, yaitu tahap pertama menentukan sampel daerah dan tahap berikutnya menentukan orang-orang yang ada di daerah tersebut secara sampling juga.

2.    Nonprobability Sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel.

a.    Sampling sistematis à teknik pengambilan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut. Misalnya diambil nomor urut ganjil saja.

b.    Sampling kouta à teknik menentukan sampel dari populasi yang memiliki ciri-ciri tertentu sampai jumlah kouta yang diinginkan.

c.    Sampling insidental à teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan/insidental bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, jika orang tersebut cocok sebagai sumber data.

d.    Sampling purposive à teknik penentuan sampel dengan pertimbangan atau kriteria-kriteria tertentu.

e.    Sampling jenuh à teknik penentuan sampel apabila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Sering digunakan apabila jumlah populasi relatif kecil, kurang dari 30 orang atau penelitian yang ingin membuat generalisasi dengan kesalahan yang sangat kecil.

f.     Snowball sampling à teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian membesar. Ibarat bola salju yang menggelinding yang lama-lama menjadi besar. Dalam penentuan sampel ini, pertama-tama dipilih satu atau dua orang, tetapi karena dengan dua orang ini belum merasa lengkap terhadap data yang diberikan, maka peneliti dapat melengkapi data yang diberikan oleh dua orang sebelumnya. Begitu seterusnya, sehingga jumlah sampel semakin banyak.

PERAN STATISTIK DALAM PENELITIAN

 

PERAN STATISTIK DALAM PENELITIAN

            Peran statistik dalam penelitian adalah sebagai alat analisis, dan alat untuk menguji validitas dan realibilitas instrumen (apabila peneliti menggunakan teknik angket atau kuesioner dalam melakukan pengambilan data), sebagai alat untuk menyajikan gambar, tabel ataupun grafik serta sebagai alat untuk menghitung besarnya anggota sampel dalam teknik sampling.

 

A. Data dalam Penelitian

            Data dalam penelitian merupakan sekumpulan informasi yang diperoleh dari lapangan dan digunakan untuk bahan penelitian. Data dalam statistik dibagi menjadi 2 yaitu, data kualitatif dan data kuantitatif.

1.    Data kualitatif adalah data hasil kategori (pemberian kode) untuk isi data yang berupa kata atau dapat didefinisikan sebagai data bukan angka tetapi diangkakan. Misalnya seperti jenis kelamin, status, dsb. Data kualitatif tidak dapat dilakukan operasi matematika, misalnya penjumlahan, pengurangan, perkalian, atau pembagian. Biasanya diambil dari penyebaran kuesioner pada responden sehingga harus dilakukan pengujian reliabilitas dan validitas. Data kualitatif dibagi menjadi 2 yaitu:

a.    Data Nominal à data yang paling rendah dalam level pengukuran data, yaitu data dalam bentuk kategori tetapi tidak ada tingkatannya. Misalnya jenis kelamin ada 2 yaitu wanita dan pria, maka dikategorikan dalam bentuk angka misalnya 1 adalah wanita dan 2 adalah pria. Dalam hal ini semua data kategori dianggap setara.

b.    Data Ordinal à data yang memiliki level lebih tinggi dari data nominal. Apabila dalam data nominal semua data kategori dianggap setara, maka pada data ordinal ada tingkatannya. Misalnya tanggapan responden jika 1 adalah sangat tidak setuju, 2 adalah tidak setuju, 3 adalah netral, 4 adalah setuju, dan 5 adalah sangat setuju.

2.    Data kuantitatif adalah data berupa angka dalam arti sebenarnya, dan berbagai operasi matematika dapat dilakukan pada data kuantitatif. Data kuantitatif dapat dibagi menjadi 2, yaitu data interval dan data rasio.

a.    Data interval à memiliki tingkat lebih tinggi dari data ordinal. Dapat bertingkat urutannya, serta dapat diukur atau dikuantitatifkan. Misalnya IPK mahasiswa. Dalam data interval tersebut tidak mengenal nilai nol yang absolut. Ataupun suhu, 0 derajat celcius tidak mengartikan bahwa tidak ada suhunya.

b.    Data rasio à memiliki tingkat pengukuran paling tinggi dari antara jenis data lainnya. Data rasio adalah data bersifat angka dalam arti sesungguhnya (bukan kategori) dan dapat dioperasikan dalam matematika. Perbedaan dengan data interval adalah bahwa data rasio memiliki titik nol dalam arti yang sesungguhnya. Misalnya penjualan baju di toko pakaian sejumlah 3.000 potong terjual. Jika penjualan 0 berarti mengartikan bahwa tidak ada satupun baju yang terjual.

 

B. Macam-macam Statistik untuk Alat Analisis

            Pengujian statistik untuk alat analisis yang digunakan dalam penelitian dibagi menjadi:

1.    Statistik Deskriptif à berguna untuk menggambarkan berbagai karakteristik data yang berasal dari suatu sampel. Statistik deskriptif misalnya rata-rata (mean), median, modus, presentil, desil, kuartil, varians, dan standar deviasi (simpangan baku).

2.    Statistik Inferensial/Induktif à berguna untuk membuat berbagai inferensi terhadap sekumpulan data yang berasal dari suatu sampel. Tindakan inferensi tersebut seperti melakukan prakiraan, peramalan, pengambilan keputusan dadri dua variabel atau lebih. Statistik inferensial dapat dikelompokkan menjadi 2 yaitu: Statistik parametrik dan statistik non parametrik.

 

2.1. Statistik Parametrik dapat digunakan dengan syarat data yang digunakan berdistribusi normal. Sehingga sebelum menentukan pengujian yang akan dipakai maka dilakukan pengujian normalitas terlebih dahulu. Pengujian yang digunakan dalam statistik parametrik adalah:

a.    Uji perbedaan à diuji apakah sebuah sampel mempunyai perbedaan nyata dengan sampel yang lain. Misalnya menggunakan uji independent sample t test, paired sample t test, one sample t test. Misalnya: Analisis Perbedaan Detak Jantung sebelum dan sesudah merokok studi kasus di PT A.

b.    Uji Hubungan à diuji apakah dua variabel yang ada memiliki hubungan atau kolerasi. Menggunakan kolerasi pearson (data kuantitatif). Contoh: Analisis hubungan berat badan ibu hamil dengan berat badan bayi yang dilahirkan.

c.    Analisis pengaruh à diuji apakah dua variabel atau lebih memiliki pengaruh. Uji yang digunakan adalah regresi, dan regresi ada 2 yaitu:

                                          i.    Regresi sederhana terdiri atas satu variabel dependen dan satu variabel independen. Contoh: pengaruh motivasi kerja terhadap prestasi karyawan.

                                         ii.    Regresi linear berganda terdiri atas satu variabel dependen dan dua atau lebih variabel independen. Contoh: Pengaruh motivasi kerja, kepuasan kerja terhadap prestasi karyawan.

 

2.2. Statistik Non Parametrik digunakan dalam kondisi penelitian tertentu yaitu data pada sampel yang tidak berdistribusi normal, atau jumlah sampel yang kecil (< 30 sampel). Contoh pengujiannya adalah Uji Sign, Uji Mann Whitney, Uji Friedman, Uji Kruskal Wallis