Jenis Data Penelitian Yang Perlu Anda Ketahui

Daftar Isi

Jenis data penelitian wajib dikuasai oleh semua mahasiswa selesai semester, yang tengah menuntaskan skripsi. Berbicara ihwal 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 selaku berikut.

3 Jenis Data Penelitian

Berikut 3 jenis data observasi yang mesti diketahui :

Jenis Data Penelitian Berdasarkan Sifatnya

Jenis data observasi mampu dilihat menurut sifatnya. Berdasarkan sifat, terbagi menjadi dua, ada data kualitatif dan data kuantitatif. Berikut yakni ulasannya.

1. Data kualitatif

Data kualitatif mampu diartikan selaku bentuk interpretasi rancangan data. Fungsi dari data kualitatif ialah menerjemahkan data mentah ke dalam uraian, eksplanasi ataupun deskripsi.

Pengambilan data kualitatif mampu dikerjakan dengan tiga tahapan yang terdiri dari.

a. Reduksi data (data reduction)

Reduksi data yakni proses kenali data absurd dan masih mentah. Baik yang diperoleh dengan cara pengkodean, summary, ataupun kategorisasi.

b. Pengorganisasian (Organisation)

Sedangkan pengorganisasian adalah tahap si peneliti memadukan data-data yang telah diperoleh menjadi satu kesatuan informasi

c. Interpretasi data (Interpretation)

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

Itulah tiga tahapan dalam pengambilan data kualitatif. Sebagai aksesori saja, data kualitatif juga mampu dijalankan dengan beberapa pendekatan yang sudah diubahsuaikan apalagi dulu 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 yaitu data penelitian yang berupa angka, data statistik dan data mampu dikerjakan analisis. Data kuantitatif disebut-sebut sebagai sistem ilmiah, alasannya adalah dapat diukur, rasional, objektif dan empiris. Data kuantitatif mempunyai sistem observasi yang meliputi sebagai berikut.

a. Metode deskriptif

Metode deskriptif ialah sistem observasi yang menggambarkan fenomena yang sedang terjadi, dengan menggambarkan dengan jelas. Mulai dari subjek dan objek yang diteliti apa saja.

b. Metode komparatif

Adalah tata cara pengambilan data yang dijalankan dengan cara mengambil data seobjektif mungkin. Peneliti tidak melaksanakan manipulatif dari hasil penelitian. pengambilan data yang sudah terkumpul, nantinya akan dijalankan analisis untuk mengenali apakah terjadi perbedaan variabel atau tidak.

c. Metode hubungan

Metode observasi korelasi adalah salah satu data kuantitatif yang sering dipakai untuk membandingkan apakah ada persamaan pada objek yang mau 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. lalu mencari tahu jawaban yang konkrit dari sampel tersebut.

e. Metode Ex Post Facto

Sementara data kuantitatif dengan sistem ex post facto salah satu tata cara yang dipakai untuk mengetahui sebab dan balasan dari hasil manipulasi yang dilakukan oleh peneliti. Tentu aja seluruhnya dijalankan berdasarkan kajian teoritis.

f. Metode True Experiment

Sesuai dengan nama nya, metode true experiment sering dipakai untuk menertibkan variabel luar. Tujuannya untuk menyaksikan apakah ada perubahan dari eksperimen.

Itulah beberapa metode dalam data kuantitatif. Adapun beberapa ciri observasi kuantitatif, yakni mengukur variabel observasi, untuk mengetahui efek atau keeratan relasi antar variabel, sebagai rancangan tingkat imbas atau keeratan hubungan antara dua variabel dan menggunakan persentase-rumus dan table populasi.

Jenis data observasi berdasarkan sifatnya yang terdiri dari data kualitatif dan data kuantitatif, jikalau disimpulkan secara singkat, maka yang disebut data kualitatif ialah data yang disampaikan dalam bentuk deskripsi kata yang mempunyai makna. Sebaliknya, pada data kuantitatif data yang disampaikan yakni berupa angka-angka.

Jenis Data Penelitian Berdasarkan skala pengukuran

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

1. Data nominal

data nominal secara umum mampu diartikan selaku data yang diperoleh dengan mengkategorisasikan. Kategorisasi inilah yang sesungguhnya membuat lebih mudah peneliti untuk mengambil data-data dilapangan.

Mengingat beberapa objek dan sampel tidak mampu dianalisis atau diteliti jika tidak ada pengkategorisasian. Ada yang menyebutkan jikalau skala nominal ini ialah skala yang terendah. Pengkategorisasian pada skala nominal tidak ada perubahan atau makna lain, bila pengkategorisasian tersebut di ubah. Sebagai contoh.

Peneliti akan melakukan penelitian dengan menciptakan arahan. Kode A untuk laki-lai dan aba-aba B untuk perempuan. Apabila penulis ketika-waktu ingin mengganti kategorisasi menjadi Kode A untuk wanita dan arahan B untuk Laki-laki tidak ada pergeseran yang terhadi. Karena fungsi dari pengkategorisasian ini tidak lain hanya selaku pembeda gender saja.

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

Dibedakan dalam klasifikasi tanpa memperhatikan urutan
Satu pengukuran cuma 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 menurut peringkat, relasi dan menurut rangking. Misalnya membicarakan duduk perkara status sosial ekonomi tempat X. atau meneliti ihwal rangking di kelas di sebuah sekolah.

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

Contoh penggunaan skala ordinal sering dipakai untuk mengukur tingkat kepuasan dalam suatu survei. Dalam suatu survei, banyak pertanyaan yang mengiring objek menentukan nilai berdasarkan tingkat kepausan.

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

Dibedakan dalam klasifikasi menurut 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 yakni data yang diperoleh dengan pengukuran. Data interval berlawanan dari dua bentuk data di atas yang masih mengkategorisasikan. Pada data interval tidak ada kategorisasi apapun. Contoh kasus, membahs problem skor tes intelegensi, skor ujian hingga mengetahui skor tes prestasi.

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

Secara spesifik, skala interval mempunyai ciri dasar, yaitu memiliki titik nol (angka mutlak) yang dipakai selaku perbandingan. Berikut teladan skala interval yang dikutip dari IPB.

“Pengukuran suhu dengan kriteria derajat celcisu (⁰c). Suhu 40⁰ dan 20⁰ memiliki selisih yang sama dengan suhu 80⁰ dan 60⁰ yaitu20⁰, akan namun 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 ialah data yang ditemukan dengan melakukan pengukuran. Misalnya mengukur jarak, skala dan masih banyak lagi. ciri data rasio juga tidak mempunyai kategorisasi.

Skala paling tinggi diantara skala yang telah disebut di atas yaitu skala rasio. Skala ini dapat dipakai untuk menerangkan tingkatan dan mempunyai interval yang serupa antar dua nilai yang berurutan. Oh iya, pada skala rasio juga memiliki skala yang sebetulnya mampu dibandingkan alasannya adalah juga mempunyai nilai dasar mutlak.

Itulah empat jenis data observasi menurut skala pengukuran. Setelah di atas mengulas wacana sifat dan skala data observasi. Masih ada satu bagian yang mau kita diskusikan lainnya, adalah menurut sumber yang hendak diulas di sub bab di bawah. Data rasio secara singkat dan mudah memiliki beberapa ciri sebagai berikut.

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

Itulah skala pengukuran dalam data observasi. 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 mampu dilihat pada tabel di bawah ini.

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

Buat kau yang masih resah perbedaan antara kedua statistik tersebut? Berikut perbedaan masing-masing.

Statistik Parametrik

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

Tidak membutuhkan perkiraan distribusi, dengan kata lain, sebaran data bebas diambil darimana saja.
Data yang dipakai mampu memakai data metrik dan nonmetrik
Data yang dipakai kurang dari 30 data

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

Jenis Data Penelitian Berdasarkan Sumbernya

Berdasarkan sumbernya, jenis data observasi 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 observasi yang dilaksanakan secara perorangan atau individual. Meskipun demikian, dapat juga dilakukan menurut organisasi. Karena pengambilan data ini dilaksanakan secara perorangan, maka data mampu dijalankan dengan cara wawancara. Data sekunder

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

Kelebihan

Kelengkapan mampu diadaptasi dengan selera dan ketertarikan peneliti
Hasil penelitian mencerminkan objektifitas di lapangan, sehingga sulit untuk dimanipulasi secara statistik.
Lebih terkini, sebab tema yang diteliti hal-hal yang gres terjadi saat ini.
Relevan sesuai dengan kondisi atau keadaan dikala ini.

Kelemahan

Pengambilan data membutuhkan waktu yang usang
Memakan ongkos dan tenaga yang besar. Karena ada biaya pengeluaran yang tidak disangka-sangka, tergantung kondisi yang terjadi di dalam lapangan.
Sampel tidak valid, ini berlaku dikala peneliti mengalami pengambilan sampel yang tidak tepat. Karena sampel yang salah, mampu jadi jawabannya tidak objektif dan tentu saja akan menghipnotis alhasil.

2. Data Sekunder

Data sekunder ialah pengambilan objek data yang dilaksanakan secara tidak langsung.Umumnya data sekunder diperoleh melalui data yang sudah terkumpul dari pihak lain. Misalnya, pengambilan data yang dilaporkan dari jurnal observasi, dari surat kabar atau dari riset.

Adapun kelebihan dan kekurangan menggunakan data sekunder. Nah, buat para peneliti pemula, wajib tahu ini nih, jikalau tidak, maka observasi Anda akan dipertanyakan.

Kelebihan

Pengambilan data lebih hemat biaya (jikalau diambil dengan cara komersil)
Pengambilan Data tidak mengkonsumsi waktu yang usang
Pengambilan data mampu diakses secara gratis

Kekurangan

Jika tidak cerdik dan teliti, data yang kita dapatkan mampu ketinggalan jaman. Maka dari itu pengambilan data dilihat berdasarkan tahun publikasi. Semakin ketinggalan jaman, dianggap kurang mengikuti zaman dan tidak berhubungan .
Data yang kadaluarsa akan mensugesti hasil observasi dan kesimpulan observasi yang Anda ambil

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

Kunci dari observasi ilmiah, baik itu model kualitatif ataupun kuantitatif, keduanya memerlukan niat dan keseriusan. Karena versi penelitian satu ini dilaksanakan memakai metodologi yang sudah dikontrol secara baku.

Dimana penelitian ditulis tidak didasarkan pada karya khayalan. Melainkan menurut hasil observasi yang diperoleh di lapangan. Nah, semoga sedikit pembahasan ini memberikan fasilitas Anda untuk memahami tentang jenis data observasi.

Buat Anda yang kurang paham secara spesifik, Anda bisa mempelajari ilmu ini di metodologi observasi. biasanya di tamat semester, akan ada mata kuliah yang mengajarkan ini. di setiap akademi tinggi juga mempunyai buku pegangan metodologi observasi sendiri-sendiri. Dan di sana akan banyak sekali aturan perihal penelitian kualitatif ataupun kuantitatif. (Irukawa Elisa)

Sumber mesti di isi