Macam-Macam Data dalam Penelitian Kuantitaif dan Penelitian Kualitatif

Pengertian Data

Data secara Etimologis merupakan bentuk jamak dari Datum yang berasal dari Bahasa Latin dan berarti "Sesuatu Yang Diberikan". Dalam pengertian sehari-hari data dapat berarti fakta dari suatu objek yang diamati, yang dapat berupa angka-angka maupun kata-kata. Sedangkan jika dipandang dari sisi Statistika menurut Siswandari (2009) dalam Aditya (2013:1) Data merupakan fakta-fakta yang akan digunakan sebagai bahan penarikan kesimpulan.

Arikunto (2002:96) data adalah hasil pencatatan peneliti, baik berupa fakta ataupun berupa angka. Bungin (2001:123) Data adalah bahan keterangan tentang suatu objek penelitian. Definisi data sebenarnya memiliki kemiripan dengan definisi informasi, hanya informasi lebih ditonjolkan dari segi servis, sedangkan adata lebih ditonjolkan aspek materi. Jadi dapat disimpulkan bahwa data merupakan kumpulan fakta (informasi) yang diperoleh dari suatu pengukuran (angka).

Menurut Aditya (2013:2) agar data dapat dianalisis dan ditafsirkan dengan baik, maka harus memenuhi syarat-syarat sebagai berikut :

Obyektif, Data yang diperoleh dari lapangan/hasil pengukuran, harus ditampilkan dan dilaporkan apa adanya.
Relevan, Dalam mengumpulkan dan menampilkan Data harus sesuai dengan permasalahan yang sedang dihadapi atau diteliti.
Up to Date (Sesuai Perkembangan), Data tidak boleh usang atau ketinggalan jaman, karena itu harus selalu menyesuaikan perkembangan.
Representatif, Data harus diperoleh dari sumber yang tepat dan dapat menggambarkan kondisi senyatanya atau mewakili suatu kelompok tertentu atau populasi.

Dari konsep yang demikian itu, dalam penelitian dilapangan, data lebih banyak disinggung, baik itu jenisnya maupun teknik memperolehnya. Bahkan pada beberapa penelitian tertentu, disinggung bagaimana data tersebut sudah dapat dianalisis dilapangan, sehingga betul betul dapat mencerminkan wajah dari sebuah fakta yang utuh.

Pixabay.com

Macam-macam Data Penelitian

Data memiliki beberapa ciri yang dapat diklasifikasikan menurut kekhususan tertentu, sesuai dengan maksud penelitian atau sumber data yang digunakan. Oleh karena itu data dapat diklasifikasikan sebagai berikut:

Data Berdasarkan Cara Memperoleh

Berdasarkan sumbernya, data penelitian dapat dikelompokkan dalam dua jenis yaitu data primer dan data sekunder.

a. Data primer

Data primer adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh peneliti secara langsung dari sumber datanya. Data primer disebut juga sebagai data asli atau data baru yang memiliki sifat up to date. Untuk mendapatkan data primer, peneliti harus mengumpulkannya secara langsung. Teknik yang dapat digunakan peneliti untuk mengumpulkan data primer antara lain observasi, wawancara, diskusi terfokus (focus grup discussion - FGD) dan penyebaran kuesioner.

b. Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan peneliti dari berbagai sumber yang telah ada (peneliti sebagai tangan kedua). Data sekunder dapat diperoleh dari berbagai sumber seperti Biro Pusat Statistik (BPS), buku, laporan, jurnal, dan lain-lain.

Baca Juga :

Bungin (2001:128) data sekunder kemudian dikategorikan menjadi dua berdasarkan sumbernya yaitu:

Internal data, yakni jenis data yang menggambarkan keadaan atau kegiatan suatu organisasi yang dikumpulkan sendiri dan hasil datanya digunakan oleh organisasi itu sendiri (tersedia tertulis pada sumber data sekunder). Umpama kalau pada perusahaan, dapat berupa faktur, laporan penjualan, pengiriman, hasil riset yang lalu dan sebagainya.
Ekstemal data, yakni jenis data yang menggambarkan keadaan atau kegiatan di luar organisasi dan data tersebut tidak terdapat dalam aktivitas intern organisasi tersebut (data yang diperoleh dari sumber luar). Umpamanya data sensus dan data registrasi, serta data yang diperoleh dari badan atau lembaga yang aktivitasnya menggunakan data atau keterangan yang relevan dengan/dalam berbagai masalah.

Data Berdasarkan Sifatnya

Berdasarkan bentuk dan sifatnya, data penelitian dapat dibedakan dalam dua jenis yaitu data kualitatif (yang berbentuk kata-kata/kalimat) dan data kuantitatif (yang berbentuk angka). Data kuantitatif dapat dikelompokkan berdasarkan cara mendapatkannya yaitu data diskrit dan data kontinum. Berdasarkan sifatnya, data kuantitatif terdiri atas data nominal, data ordinal, data interval dan data rasio.

a. Data Kualitatif

Data kualitatif adalah data yang berbentuk kata-kata, bukan dalam bentuk angka. Data kualitatif diperoleh melalui berbagai macam teknik pengumpulan data misalnya wawancara, analisis dokumen, diskusi terfokus, atau observasi yang telah dituangkan dalam catatan lapangan (transkrip). Bentuk lain data kualitatif adalah gambar yang diperoleh melalui pemotretan atau rekaman video.

Data kualitatif amat bersifat subjektif, karenanya penelitian yang menggunakan data kualitatif, sesungguhnya harus berusaha sedapat mungkin untuk menghindari sikap subjektif yang dapat menghamburkan objektivitas data penelitian. Data kualitatif terdiri dari:

1. Data Kasus

Ciri khas dari data kualitatif adalah menjelaskan kasus-kasus tertentu. Data kasus hanya berlaku untuk kasus tertentu serta tidak bertujuan untuk generalisaikan data atau menguji hipotesis tertentu. Lebih memungkinkan data kasus mendalam dan komprehensif dalam mengekspresikan suatu objek penelitian. Wilayah data kasus tergantung pada seberapa luas penelitian kasus tertentu. Oleh karenanya data kasus bisa seluas indonesia, provinsi, kabupaten, kecamatan, desa, dapat beberapa orang, bahkan satu orang. Dapat juga lembaga tertentu, suatu pranata tertentu dan lain sebagainya.

2. Data Pengalaman Individu

Data ini adalah salah satu bentuk data kualitatif yang sering digunakan dalam penelitian kualitatif. Data pengalaman individu dimaksud adalah bahwa keterangan mengenai apa yang dialami oleh individu sebagai warga masyarakat tertentu yang menjadi objek penelitian. Data pengalam pribadi ini sungguh sungguh sarat dengan unsur unsur subjektif sehingga kadang kadang tidak sesuai dengan realita keadaan masyarakat yang menjadi objek penelitia. Walaupun demikian subjektivitas tersebut dapat dipakai sebagai bagian dari realita masyarakat yang diteliti dan bukan maksud untuk menerangkan realita masyarakat yang diteliti.

Guna dari data semacam ini adalah si peneliti dapat memperoleh suatu pandangan dari dalam melalui reaksi, tanggapan, interprestasi dan penglihatan para warga subjek penelitian serta memperdalam pengertian secara kualitatif mengenai detail yang tidak dapat diperoleh melalui wawancara ataupun observasi semata. Misalnya seseorang yang sedang meneliti pemain sepakbola yang dialami masyarakat.

Data kualitatif dapat dibedakan menjadi dua macam, yaitu data kualitatif empiris dan data kualitatif bermakna.

Data Kualitatif Empiris yaitu data sebagaimana adanya (tidak diberi makna). Contoh: Peneliti melihat pegawai memakai baju merah lalu dilaporkan sebagaimana adanya.
Data Kualitatif Bermakna yaitu data dibalik fakta yang tampak. Contoh: seseorang memakai baju hitam dapat diberi makna bermacammacam, misalnya akan pergi ke rumah duka atau mungkin dimaknai sebagai warna baju yang disenanginya.

b. Data Kuantitatif

Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka atau bilangan. Sesuai dengan bentuknya, data kuantitatif dapat diolah atau dianalisis menggunakan teknik perhitungan matematika atau statistika.

Berdasarkan proses atau cara untuk mendapatkannya, data kuantitatif dapat dikelompokkan dalam dua bentuk yaitu sebagai berikut:

1. Data diskrit

Data diskrit adalah data dalam bentuk angka (bilangan) yang diperoleh dengan cara membilang. Contoh data diskrit misalnya:

Jumlah Sekolah Dasar Negeri di Kecamatan XXX sebanyak 20.
Jumlah siswa laki-laki di SD YYY sebanyak 67 orang.
Jumlah penduduk di Kabupaten ZZZ sebanyak 246.867 orang. Karena diperoleh dengan cara membilang, data diskrit akan berbentuk bilangan bulat (bukan bilangan pecahan).

2. Data kontinum

Data kontinum adalah data dalam bentuk angka/bilangan yang diperoleh berdasarkan hasil pengukuran. Data kontinum dapat berbentuk bilangan bulat atau pecahan tergantung jenis skala pengukuran yang digunakan. Contoh data kontinum misalnya:

Tinggi badan Budi adalah 150,5 centimeter.
IQ Budi adalah 120.
Suhu udara di ruang kelas 240 Celcius

Berdasarkan tipe skala pengukuran yang digunakan, data kuantitatif dapat dikelompokan dalam empat jenis (tingkatan) yang memiliki sifat berbeda yaitu:

1. Data nominal

Data nominal atau sering disebut juga data kategori yaitu data yang diperoleh melalui pengelompokkan obyek berdasarkan kategori tertentu. Perbedaan kategori obyek hanya menunjukan perbedaan kualitatif. Walaupun data nominal dapat dinyatakan dalam bentuk angka, namun angka tersebut tidak memiliki urutan atau makna matematis sehingga tidak dapat dibandingkan. Logika perbandingan “>” dan “"<" tidak dapat digunakan untuk menganalisis data nominal. Operasi matematika seperti penjumlahan (+), pengurangan (-), perkalian (x), atau pembagian (:) juga tidak dapat diterapkan dalam analisis data nominal. Contoh data nominal antara lain:

Jenis kelamin yang terdiri dari dua kategori yaitu:

Laki-laki (1)
Perempuan (2)

Angka (1) untuk laki-laki dan angka (2) untuk perempuan hanya merupakan simbol yang digunakan untuk membedakan dua kategori jenis kelamin. Angka-angka tersebut tidak memiliki makna kuantitatif, artinya angka (2) pada data di atas tidak berarti lebih besar dari angka (1), karena laki-laki tidak memiliki makna lebih besar dari perempuan. Terhadap kedua data (angka) tersebut tidak dapat dilakukan operasi matematika (+, -, x, : ). Misalnya (1) = laki-laki, (2) = perempuan, maka (1) + (2) ≠ (3), karena tidak ada kategori (3) yang merupakan hasil penjumlahan (1) dan (2).

Status pernikahan yang terdiri dari tiga kategori yaitu:

Belum menikah
Menikah
Janda/ Duda

Data tersebut memiliki sifat-sifat yang sama dengan data tentang jenis kelamin.

2. Data ordinal

Data ordinal adalah data yang berasal dari suatu objek atau kategori yang telah disusun secara berjenjang menurut besarnya. Setiap data ordinal memiliki tingkatan tertentu yang dapat diurutkan mulai dari yang terendah sampai tertinggi atau sebaliknya. Namun demikian, jarak atau rentang antar jenjang yang tidak harus sama. Dibandingkan dengan data nominal, data ordinal memiliki sifat berbeda dalam hal urutan. Terhadap data ordinal berlaku perbandingan dengan menggunakan fungsi pembeda yaitu “>” dan “<”.

Walaupun data ordinal dapat disusun dalam suatu urutan, namun belum dapat dilakukan operasi matematika ( +, – , x , : ). Contoh jenis data ordinal antara lain:

Taman Kanak-kanak (TK)
Sekolah Dasar (SD)
Sekolah Menengah Pertama (SMP)
Sekolah Menengah Atas (SMA)
Diploma
Sarjana

Analisis terhadap urutan data di atas menunjukkan bahwa SD memiliki tingkatan lebih tinggi dibandingkan dengan TK dan lebih rendah dibandingkan dengan SMP. Namun demikian, data tersebut tidak dapat dijumlahkan, misalnya SD (2) + SMP (3) ≠ (5) Diploma. Dalam hal ini, operasi matematika ( + , – , x, : ) tidak berlaku untuk data ordinal.

Peringkat (ranking) siswa dalam satu kelas yang menunjukkan urutan prestasi belajar tertinggi sampai terendah. Siswa pada peringkat (1) memiliki prestasi belajar lebih tinggi dari pada siswa peringkat (2).

3. Data Interval

Data interval adalah data hasil pengukuran yang dapat diurutkan atas dasar kriteria tertentu serta menunjukan semua sifat yang dimiliki oleh data ordinal. Kelebihan sifat data interval dibandingkan dengan data ordinal adalah memiliki sifat kesamaan jarak (equality interval) atau memiliki rentang yang sama antara data yang telah diurutkan.

Karena kesamaan jarak tersebut, terhadap data interval dapat dilakukan operasi matematika penjumlahan dan pengurangan (+, –). Namun demikian masih terdapat satu sifat yang belum dimiliki yaitu tidak adanya angka Nol mutlak pada data interval. Berikut dikemukakan tiga contoh data interval, antara lain:

Hasil pengukuran suhu (temperatur) menggunakan termometer yang dinyatakan dalam ukuran derajat. Rentang temperatur antara 0° Celcius sampai 1° Celcius memiliki jarak yang sama dengan 10 Celcius sampai 2° Celcius. Oleh karena itu berlaku operasi matematik (+, –), misalnya 15° Celcius + 15° Celcius = 30° Celcius. Namun demikian tidak dapat dinyatakan bahwa benda yang bersuhu 15°Celcius memiliki ukuran panas separuhnya dari benda yang bersuhu 30° Celcius. Demikian juga, tidak dapat dikatakan bahwa benda dengan suhu 0° Celcius tidak memiliki suhu sama sekali. Angka 0° Celcius memiliki sifat relatif (tidak mutlak). Artinya, jika diukur dengan menggunakan Termometer Fahrenheit diperoleh 0° Celcius = 32° Fahrenheit.
Kecerdasaran intelektual yang dinyatakan dalam IQ. Rentang IQ 100 sampai 110 memiliki jarak yang sama dengan 110 sampai 120. Namun demikian tidak dapat dinyatakan orang yang memiliki IQ 150 tingkat kecerdasannya 1,5 kali dari urang yang memiliki IQ 100.
Didasari oleh asumsi yang kuat, skor tes prestasi belajar (misalnya IPK mahasiswa dan hasil ujian siswa) dapat dikatakan sebagai data interval.
Dalam banyak kegiatan penelitian, data skor yang diperoleh melalui kuesioner (misalnya skala sikap atau intensitas perilaku) sering dinyatakan sebagai data interval setelah alternatif jawabannya diberi skor yang ekuivalen (setara) dengan skala interval, misalnya: a) Skor (5) untuk jawaban “Sangat Setuju”.; b) Skor (4) untuk jawaban “Setuju” .; c) Skor (3) untuk jawaban “Tidak Punya Pendapat”.; d) Skor (2) untuk jawaban “Tidak Setuju”.; e) Skor (1) untuk jawaban “Sangat Tidak Setuju”

Dalam pengolahannya, skor jawaban kuesioner diasumsikan memiliki sifat-sifat yang sama dengan data interval.

4. Data rasio

Data rasio adalah data yang menghimpun semua sifat yang dimiliki oleh data nominal, data ordinal, serta data interval. Data rasio adalah data yang berbentuk angka dalam arti yang sesungguhnya karena dilengkapi dengan titik Nol absolut (mutlak) sehingga dapat diterapkannya semua bentuk operasi matematik ( + , – , x, : ). Sifat-sifat yang membedakan antara data rasio dengan jenis data lainnya (nominal, ordinal, dan interval) dapat dilihat dengan memperhatikan contoh berikut:

Panjang suatu benda yang dinyatakan dalam ukuran meter adalah data rasio. Benda yang panjangnya 1 meter berbeda secara nyata dengan benda yang panjangnya 2 meter sehingga dapat dibuat kategori benda yang berukuran 1 meter dan 2 meter (sifat data nominal). Ukuran panjang benda dapat diurutkan mulai dari yang terpanjang sampai yang terpendek (sifat data ordinal). Perbedaan antara benda yang panjangnya 1 meter dengan 2 meter memiliki jarak yang sama dengan perbedaan antara benda yang panjangnya 2 meter dengan 3 (sifat data interval). Kelebihan sifat yang dimiliki data rasio ditunjukkan oleh dua hal yaitu: (1) Angka 0 meter menunjukkan nilai mutlak yang artinya tidak ada benda yang diukur; serta (2) Benda yang panjangnya 2 meter, 2 kali lebih panjang dibandingkan dengan benda yang panjangnya 1 meter yang menunjukkan berlakunya semua operasi matematik. Kedua hal tersebut tidak berlaku untuk jenis data nominal, data ordinal, ataupun data interval.
Data hasil pengukuran berat suatu benda yang dinyatakan dalam gram memiliki semua sifat-sifat sebagai data interval. Benda yang beratnya 1 kg. berbeda secara nyata dengan benda yang beratnya 2 kg. Ukuran berat benda dapat diurutkan mulai dari yang terberat sampai yang terringan. Perbedaan antara benda yang beratnya 1 kg. dengan 2 kg memiliki rentang berat yang sama dengan perbedaan antara benda yang beratnya 2 kg. dengan 3 kg. Angka 0 kg. menunjukkan tidak ada benda (berat) yang diukur. Benda yang beratnya 2 kg., 2 kali lebih berat dibandingkan dengan benda yang beratnya 1 kg.

Pemahaman peneliti terhadap jenis-jenis data penelitian tersebut di atas bermanfaat untuk menentukan teknik analisis data yang akan digunakan. Terdapat sejumlah teknik analisis data yang harus dipilih oleh peneliti berdasarkan jenis datanya. Teknik analisis data kualitatif akan berbeda dengan teknik analisis data kuantitatif. Karena memiliki sifat yang berbeda, maka teknik analisis data nominal akan berbeda dengan teknik analisis data ordinal, data interval, dan data rasio.

Baca Juga : Perbedaan Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan Research and Development

Data Berdasarkan Waktu Pengumpulannya

Data berdasarkan waktu pengumpulannya itu meliputi:

Data cross section, yakni jenis data yang dikumpulkan pada suatu waktu tertentu yang hanya bisa menggambarkan keadaan atau kegiatan pada waktu tersebut. Misalnya data jumlah mahasiswa Unsil pada semester genap 2021/2022.
Data time series, yakni jenis data dikumpulkan dari waktu ke waktu sehingga ada perkembangannya yang menunjukkan arah secara umum. Misalnya data jumlah mahasiswa Unsil dalam 10 tahun terakhir.

Data Berdasarkan Susunannya

Data berdasarkan susunannya itu meliputi:

Data tunggal (acak), yakni jenis data yang belum tersusun atau dikelompokkkan ke dalam kelas-kelas interval untuk memudahkan penelitian.
Data berkelompok, yakni jenis data yang sudah tersusun atau dikelompokkan ke dalam kelas-kelas interval tertentu. Misalnya 51-55, 56- 60, 61-65, dst.

Itulah pembahasan mengenai materi tentang Macam-Macam Data dalam Penelitian yang mimin ambil dari Mata Kuliah Metodologi Penelitian Pendidikan Matematika. Semoga bermanfaat dan mudah untuk dipahami yah temen-temen. Jangan terlalu khwatir terhadap masa depan, karena semuanya memiliki time line nya masing-masing, asal diusahakan. Semangatt semuaaa . . .