Jenis Data Penelitian yang Perlu Anda Ketahui

Daftar Isi

Toggle

Jenis data penelitian wajib dikuasai oleh semua mahasiswa akhir semester, yang tengah menyelesaikan skripsi. Berbicara tentang data penelitian tidak akan habis diulas dalam satu semester. Nah, buat kamu yang ngerasa ketinggalan mencatat tentang data penelitian, maka kamu bisa membaca ulasannya di artikel ini. Langsung saja yuks, kita simak ulasannya sebagai berikut.

3 Jenis Data Penelitian

Berikut 3 jenis data penelitian yang harus diketahui :

Jenis Data Penelitian Berdasarkan Sifatnya

Jenis data penelitian dapat dilihat berdasarkan sifatnya. Berdasarkan sifat, terbagi menjadi dua, ada data kualitatif dan data kuantitatif. Berikut adalah ulasannya.

1. Data kualitatif

Data kualitatif dapat diartikan sebagai bentuk interpretasi konsep data. Fungsi dari data kualitatif adalah menerjemahkan data mentah ke dalam uraian, eksplanasi ataupun deskripsi.

Pengambilan data kualitatif dapat dilakukan dengan tiga tahapan yang terdiri dari.

a. Reduksi data (data reduction)

Reduksi data adalah proses identifikasi data abstrak dan masih mentah. Baik yang diperoleh dengan cara pengkodean, summary, ataupun kategorisasi.

b. Pengorganisasian (Organisation)

Sedangkan pengorganisasian adalah tahap si peneliti menggabungkan data-data yang sudah diperoleh menjadi satu kesatuan informasi

c. Interpretasi data (Interpretation)

Kolaborasi antara reduksi data dan pengorganisasian yang telah tersusun dengan rapi dan logika inilah yang disebut dengan interpretasi data. Dalam bahasa sederhananya, interpretasi data berupa kesimpulan.

Itulah tiga tahapan dalam pengambilan data kualitatif. Sebagai tambahan saja, data kualitatif juga bisa dilakukan dengan beberapa pendekatan yang sudah disesuaikan terlebih dahulu metodologi penelitiannya.

Jadi Anda bisa menggunakan pendekatan analisis tematik (thematic analysis). analisis naratif (narrative analysis), analisis percakapan (discourse analysis), analisis semiotik (semiotic analysis), analisis isi (content analysis) dan teori grounded (grounded theory)

2. Data kuantitatif

Data kuantitatif adalah data penelitian yang berbentuk angka, data statistik dan data dapat dilakukan analisis. Data kuantitatif disebut-sebut sebagai metode ilmiah, karena dapat diukur, rasional, objektif dan empiris. Data kuantitatif memiliki metode penelitian yang meliputi sebagai berikut.

a. Metode deskriptif

Metode deskriptif adalah metode penelitian yang menggambarkan fenomena yang sedang terjadi, dengan menggambarkan dengan jelas. Mulai dari subjek dan objek yang diteliti apa saja.

b. Metode komparatif

Adalah metode pengambilan data yang dilakukan dengan cara mengambil data seobjektif mungkin. Peneliti tidak melakukan manipulatif dari hasil penelitian. pengambilan data yang sudah terkumpul, nantinya akan dilakukan analisis untuk mengetahui apakah terjadi perbedaan variabel atau tidak.

c. Metode korelasi

Metode penelitian korelasi adalah salah satu data kuantitatif yang sering digunakan untuk membandingkan apakah ada persamaan pada objek yang hendak diteliti. Apakah kerangka yang penulis ambil sudah sesuai atau belum.

d. Metode survey

Metode survey lebih sering digunakan untuk mengumpulkan beberapa sampel dalam bentuk orang. kemudian mencari tahu jawaban yang konkrit dari sampel tersebut.

e. Metode Ex Post Facto

Sementara data kuantitatif dengan metode ex post facto salah satu metode yang digunakan untuk mengetahui sebab dan akibat dari hasil manipulasi yang dilakukan oleh peneliti. Tentu aja semuanya dilakukan berdasarkan kajian teoritis.

f. Metode True Experiment

Sesuai dengan nama nya, metode true experiment sering digunakan untuk mengontrol variabel luar. Tujuannya untuk melihat apakah ada perubahan dari eksperimen.

Itulah beberapa metode dalam data kuantitatif. Adapun beberapa ciri penelitian kuantitatif, yaitu mengukur variabel penelitian, untuk mengetahui pengaruh atau keeratan hubungan antar variabel, sebagai konsep tingkat pengaruh atau keeratan hubungan antara dua variabel dan menggunakan persentase-rumus dan table populasi.

Jenis data penelitian berdasarkan sifatnya yang terdiri dari data kualitatif dan data kuantitatif, jika disimpulkan secara singkat, maka yang disebut data kualitatif adalah data yang disampaikan dalam bentuk deskripsi kata yang memiliki makna. Sebaliknya, pada data kuantitatif data yang disampaikan adalah berupa angka-angka.

Jenis Data Penelitian Berdasarkan skala pengukuran

Berdasarkan Skala pengukuran, jenis data penelitian memiliki tiga bentuk data yang meliputi data noinal, ordinal, interval dan rasio. Pembahasan dari masing-masing data bisa disimak sebagai berikut.

1. Data nominal

data nominal secara umum dapat diartikan sebagai data yang diperoleh dengan mengkategorisasikan. Kategorisasi inilah yang sebenarnya memudahkan peneliti untuk mengambil data-data dilapangan.

Mengingat beberapa objek dan sampel tidak bisa dianalisis atau diteliti jika tidak ada pengkategorisasian. Ada yang menyebutkan jika skala nominal ini adalah skala yang paling rendah. Pengkategorisasian pada skala nominal tidak ada perubahan atau makna lain, apabila pengkategorisasian tersebut di ubah. Sebagai contoh.

Peneliti akan melakukan penelitian dengan membuat kode. Kode A untuk laki-lai dan kode B untuk perempuan. Apabila penulis sewaktu-waktu ingin mengganti kategorisasi menjadi Kode A untuk perempuan dan kode B untuk Laki-laki tidak ada perubahan yang terhadi. Karena fungsi dari pengkategorisasian ini tidak lain hanya sebagai pembeda gender saja.

Berikut adalah beberapa ciri-ciri dari data nominal, agar lebih singkat dan jelasnya dapat dilihat sebagai berikut.

Dibedakan dalam kategori tanpa memperhatikan urutan
Satu pengukuran hanya menghasilkan satu kategori
Setiap kategori dianggap sama
Data paling rendah dalam level pengukuran data
Tidak bisa dioperasikan secara matematis

2. Data ordinal

Sementara yang disebut dengan data ordinal adalah data yang diambil dengan cara mengkategorisasikan berdasarkan peringkat, hubungan dan berdasarkan rangking. Misalnya membahas masalah status sosial ekonomi daerah X. atau meneliti tentang rangking di kelas di sebuah sekolah.

Skala ordinal memiliki kemiripan dengan skala nominal. Hanya saja pada skala ordinal kategorisasi angka yang digunakan memiliki nilai sesuai tingkatannya. Misal angka 0 memiliki nilai lebih rendah dibandingkan nilai 1. Begitupun dengan nilai 1 memiliki nilai lebih rendah daripada angka 2.

Contoh penggunaan skala ordinal sering digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan dalam sebuah survei. Dalam sebuah survei, banyak pertanyaan yang mengiring objek memilih nilai berdasarkan tingkat kepausan.

Misal angka 5 menunjukan rasa sangat puas. angka 4 menunjukan rasa puas. Angka 3 menunjukan rasa cukup puas. Angka 2 menunjukan rasa tidak puas. Angka 1 menunjukan sangat tidak puas dan lain sebagainya. Adapun beberapa ciri dari data ordinal, sebagai berikut.

Dibedakan dalam kategori berdasarkan urutan
Memiliki tingkatan data
Lebih “tinggi” dibandingkan data nominal dalam level pengukuran data
Tidak bisa dioperasikan secara matematis

3. Data interval

Berbeda dengan data interval. Data interval adalah data yang diperoleh dengan pengukuran. Data interval berbeda dari dua bentuk data di atas yang masih mengkategorisasikan. Pada data interval tidak ada kategorisasi apapun. Contoh kasus, membahs masalah skor tes intelegensi, skor ujian hingga mengetahui skor tes prestasi.

Skala interval disebut juga dengan skala selang. Penggunaan angka pada skala interval menunjukan tingkat dan angka yang berurutan memiliki jarak yang sama.

Secara spesifik, skala interval memiliki ciri dasar, yaitu memiliki titik nol (angka mutlak) yang digunakan sebagai perbandingan. Berikut contoh skala interval yang dikutip dari IPB.

“Pengukuran suhu dengan standar derajat celcisu (⁰c). Suhu 40⁰ dan 20⁰ memiliki selisih yang sama dengan suhu 80⁰ dan 60⁰ yaitu20⁰, akan tetapi suhu 40⁰ tidak berarti 2 kali lebih panas dari 20⁰. demikian juga bahwa suhu 0⁰ tidak berarti bahwa tidak mempunyai panas”

Agar Anda lebih spesifik mengetahui secara lengkap. Berikut ada beberapa ciri dari data interval yang bisa disimak.

Urutan bertingkat dan diberi nilai
Memiliki interval tertentu
Lebih “tinggi” dibandigkan data ordinal dalam level pengukuran
Dapat Dianalisis dengan uji statistik parametrik

4. Data rasio

Sementara yang disebut dengan data rasio adalah data yang didapatkan dengan melakukan pengukuran. Misalnya mengukur jarak, skala dan masih banyak lagi. ciri data rasio juga tidak memiliki kategorisasi.

Skala paling tinggi diantara skala yang sudah disebut di atas adalah skala rasio. Skala ini dapat digunakan untuk menunjukan tingkatan dan memiliki interval yang sama antar dua nilai yang berurutan. Oh iya, pada skala rasio juga memiliki skala yang sebenarnya dapat dibandingkan karena juga memiliki nilai dasar mutlak.

Itulah empat jenis data penelitian berdasarkan skala pengukuran. Setelah di atas mengulas tentang sifat dan skala data penelitian. Masih ada satu bab yang akan kita bahas lainnya, yaitu berdasarkan sumber yang akan diulas di sub bab di bawah. Data rasio secara singkat dan mudah memiliki beberapa ciri sebagai berikut.

Data bersifat angka dalam arti yang sesungguhnya
Memiliki angka nol absolut
Memiliki Kedudukan paling “tinggi” dalam level pengukuran data
Dapat dioperasikan secara matematis

Itulah skala pengukuran dalam data penelitian. Dari masing-masing skala di atas, jenis data nominal dan ordinal khusus digunakan untuk jenis penelitian kualitatif. Sementara data Interval dan rasio digunakan untuk penelitian kuantitatif. Nah, buat kamu nih yang mengalami kebingungan terkait dengan uji statistik dapat dilihat pada tabel di bawah ini.

Dari statistik dan uji statistik untuk setiap skala data di atas, setidaknya ada gambaran dari masing-masing skala. Dari tabel di atas, maka dapat disimpulkan bahwa, skala data untuk penelitian kualitatif uji statistik menggunakan uji statistik nonparametric. Sementara untuk penelitian kuantitatif dapat menggunakan uji statistik parametric.

Buat kamu yang masih bingung perbedaan antara kedua statistik tersebut? Berikut perbedaan masing-masing.

Statistik Parametrik

Membutuhkan asumsi distribusi data normal
Hanya khusus digunakan untuk data interval dan rasio dan jenis data bersifat metrik atau kuantitatif.
Jumlah data lebih dari 30 sampel
Statistik Nonparametrik

Tidak memerlukan asumsi distribusi, dengan kata lain, sebaran data bebas diambil darimana saja.
Data yang digunakan bisa menggunakan data metrik dan nonmetrik
Data yang digunakan kurang dari 30 data

Itulah sedikit ulasan perbedaan antara statistika nonparametric dan statistik parametric. Semoga sedikit pembahasan di atas memberikan gambaran dan pemahaman.

Jenis Data Penelitian Berdasarkan Sumbernya

Berdasarkan sumbernya, jenis data penelitian berdasarkan sumber dibagi menjadi data primer dan data sekunder. Ulasan lebih lengkapnya, dapat dilihat sebagai berikut.

1. Data primer

Data primer Adalah pengambilan objek data penelitian yang dilakukan secara individual atau perorangan. Meskipun demikian, dapat juga dilakukan berdasarkan organisasi. Karena pengambilan data ini dilakukan secara individual, maka data dapat dilakukan dengan cara wawancara. Data sekunder

Jika dilihat dari kelemahan dan kelebihan data primer, ada beberapa poin, yang akan saya tulis sebagai berikut.

Kelebihan

Kelengkapan dapat disesuaikan dengan selera dan ketertarikan peneliti
Hasil penelitian mencerminkan objektifitas di lapangan, sehingga sulit untuk dimanipulasi secara statistik.
Lebih terkini, karena tema yang diteliti hal-hal yang baru terjadi saat ini.
Relevan sesuai dengan kondisi atau keadaan saat ini.

Kelemahan

Pengambilan data membutuhkan waktu yang lama
Memakan biaya dan tenaga yang besar. Karena ada biaya pengeluaran yang tidak terduga, tergantung kondisi yang terjadi di dalam lapangan.
Sampel tidak valid, ini berlaku ketika peneliti mengalami pengambilan sampel yang tidak tepat. Karena sampel yang salah, bisa jadi jawabannya tidak objektif dan tentu saja akan mempengaruhi hasilnya.

2. Data Sekunder

Data sekunder adalah pengambilan objek data yang dilakukan secara tidak langsung.Umumnya data sekunder diperoleh lewat data yang sudah terkumpul dari pihak lain. Misalnya, pengambilan data yang dilaporkan dari jurnal penelitian, dari surat kabar atau dari riset.

Adapun kelebihan dan kelemahan menggunakan data sekunder. Nah, buat para peneliti pemula, wajib tahu ini nih, jika tidak, maka penelitian Anda akan dipertanyakan.

Kelebihan

Pengambilan data lebih murah (jika diambil dengan cara komersil)
Pengambilan Data tidak memakan waktu yang lama
Pengambilan data dapat diakses secara gratis

Kekurangan

Jika tidak pandai dan teliti, data yang kita dapatkan bisa ketinggalan jaman. Maka dari itu pengambilan data dilihat berdasarkan tahun publikasi. Semakin ketinggalan jaman, dianggap kurang mengikuti zaman dan tidak relevan.
Data yang kadaluarsa akan mempengaruhi hasil penelitian dan kesimpulan penelitian yang Anda ambil

Dari kedua sumber penelitian di atas, setidaknya sudah ada beberapa gambaran bukan? Nah, Anda lebih tertarik ingin mengambil metode penelitian kualitatif atau kuantitatif? Pastinya semuanya ada kelemahan dan kelebihannya masing-masing.

Kunci dari penelitian ilmiah, baik itu model kualitatif ataupun kuantitatif, keduanya membutuhkan niat dan keseriusan. Karena model penelitian satu ini dilakukan menggunakan metodologi yang sudah diatur secara baku.

Dimana penelitian ditulis tidak didasarkan pada karya imajinasi. Melainkan berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh di lapangan. Nah, semoga sedikit pembahasan ini memberikan kemudahan Anda untuk memahami tentang jenis data penelitian.

Buat Anda yang kurang paham secara spesifik, Anda bisa mempelajari ilmu ini di metodologi penelitian. umumnya di akhir semester, akan ada mata kuliah yang mengajarkan ini. di setiap perguruan tinggi juga memiliki buku pegangan metodologi penelitian sendiri-sendiri. Dan di sana akan banyak sekali aturan tentang penelitian kualitatif ataupun kuantitatif. (Irukawa Elisa)

Salmaa

sharing and optimazing