Dokumen tersebut membahas metode analisis data kuantitatif dan contoh review proposal, meliputi definisi data kuantitatif dan analisis kuantitatif, jenis-jenis analisis data (deskriptif, inferensial, kategori, parametrik, nonparametrik, univariat, multivariat), contoh kesalahan dalam menganalisis data survei dan percobaan, serta saran untuk interpretasi hasil analisis.

1. Metode Analisis Data Kuantitatif
dan Contoh Review Proposal
I W. Mudita
IHPT/Perlintan Faperta Undana
http://perlintanfapertaundana.blogspot.com
http://sumberdayaskripsi.blogspot.com
http://iwayanmudita.blogspot.com
A global oriented university

2. Alur Presentasi
• Pendahuluan
• Data Kuantitatif:
 Definisi, skala pengukuran, diskret vs kontinyu, digit
nyata, spasial vs atribut
• Analisis Kuantitatif:
 Definisi, deskriptif vs inferensial, parametrik vs non-
parametrik, univariat vs multivariat, analisis data
atribut vs analisis geostatistik
• Review Analisis Data Kuantitatif:
 Analisis data survei, analisis data percobaan,
interpretasi hasil analisis, penyajian hasil analisis
• Saran Analisis Data Kuantitatif
• Referensi (pustaka dan software online)
A global oriented university

3. Pendahuluan
• Slide ini menyajikan analisis data kuantitatif
(sesuai dengan permintaan panitia), tidak
mencakup teknik pengumpulan data kuantitatif
• Kesahihan (validitas) analisis data kuantitatif
bergantung pada teknik pengumpulan data yang
digunakan untuk mengumpulkan data
• Materi ini seharusnya disampaikan oleh Prof. Ir.
Fred Benu, MS, Ph.D., tetapi beliau berhalangan
dan meminta saya untuk menggantikan
A global oriented university

4. DATA KUANTITATIF
Data kuantitatif
Skala pengukuran
Diskret vs kontinyu
Angka nyata
Atribut dan ruang
A global oriented university

5. Istilah dan Definisi
• Data kuantitatif: data yang diperoleh melalui pengamatan
atau pengukuran dengan menggunakan skala numerik
• Asumsi, data, fakta, kebenaran:
 Asumsi: keadaan yang harus dipenuhi agar analisis
yang akan dilakukan memenuhi syarat
 Data: hasil pengamatan dan/atau pengukuran
(kualitatif dan kuantitatif), termasuk galat (error)
 Fakta: Hasil analisis data setelah galat dipisahkan dari
data
• Variabel (peubah), parameter, indikator:
 Variabel: sesuatu yang diamati atau diukur secara
numerik
 Parameter: sesuatu yang diperoleh sebagai hasil
analisis data numerik
 Indikator: variabel/parameter yang disepakati sebagai
acuan untuk menetapkan capaian
A global oriented university

6. Skala Pengukuran
• Berdasarkan skala pengamatan/pengukuran yang digunakan
untuk memperoleh, data dibedakan menjadi:
 Data nominal: hasil penggolongan obyek pengamatan ke
dalam kategori. Contoh: laki-laki vs perempuan
 Data ordinal: hasil penggolongan dan pemeringkatan
obyek pengamatan. Contoh: skor
 Interval: hasil penggolongan dan pemeringkatan obyek
pengamatan ke dalam peringkat dengan interval yang
sama tetapi tanpa titik awal absolut. Contoh: suhu dalam
derajat C.
 Data rasio: hasil penggolongan dan pemeringkatan obyek
pengamatan ke dalam peringkat dengan interval yang
sama dan titik awal absolut. Contoh: jumlah penduduk
laki-laki, jumlah penduduk perempuan.
• Data nominal disebut juga data kategori, sedangkan data
ordinal, interval, dan rasio disebut data numerik
A global oriented university

7. Data Diskret vs Data Kontinyu
• Berdasarkan cara memperolehnya, data numerik
dibedakan menjadi data diskret dan data kontinyu.
• Data diskret diperoleh melalui penghitungan
(counting) sehingga merupakan bilangan bulat.
Contoh: jumlah anggota rumah tangga, jumlah pohon
per hektar
• Data kontinyu diperoleh melalui pengukuran
(measuring) sehingga dapat merupakan pecahan.
Contoh: berat badan, tinggi pohon
A global oriented university

8. Angka Nyata (Signifikan)
• Angka nyata (bilangan nyata): angka yang memberikan
kontribusi terhadap ketepatan hasil pengukuran,
mencakup semua angka kecuali:
• Angka nol di depan angka bilangan bulat dan angka
nol di belakang angka terakhir bilangan desimal
• Angka yang diperoleh dari hasil perhitungan (dalam
rata-rata anggota rumah tangga=0,5; angka 5 bukan
angka nyata) atau diperoleh melalui hasil pengukuran
yang dicatat melebihi ketelitian alat ukur yang
sebenarnya (tinggi tanaman=2,75 cm hasil
pengukuran dengan meteran; angka 5 bukan angka
nyata
A global oriented university

9. Ruang dan atribut
• Data diperoleh dari lapangan (field) yang mempunyai
dimensi ruang (spasial)
• Secara matematis ruang dinyatakan dalam koordinat
X,Y atau X,Y,Z.
• Koordinat lapangan dinyatakan dalam lintang, bujur,
dan elevasi yang diukur dengan alat GPS (Geographic
Positioning System)
• Koordinat dan elevasi merupakan data ruang (spasial),
sedangkan data lain yang menempati koordinat-
koordinat merupakan data atribut.
A global oriented university

10. ANALISIS KUANTITATIF
Definisi
Analisis Deskriptif vs Analisis Inferensial
Analisis: Kategori, Non-parametrik, Parametrik
Analisis: Univariat, Bivariat, Multivariat
Analisis: Rangkai Waktu dan Sintasan
Analisis: Geostatistika dan SIG
A global oriented university

11. Definisi
• Analisis data kuantitatif: proses untuk memeriksa,
membersihkan, mentransformasi (bila perlu) dengan
tujuan memperoleh fakta sebagai dasar untuk
perumusan kesimpulan dan pengambilan keputusan.
• Analisis data kuantitatif dilakukan dengan
menggunakan berbagai pendekatan, metode, dan
teknik untuk mencapai tujuan yang berbeda-beda.
• Berdasarkan runtutannya, analisis data kuantitatif
dibedakan menjadi analisis deskriptif
(mendeskripsikan data) dan analisis inferensial
(pengambilan kesimpulan induktif)
A global oriented university

12. Analisis Deskriptif vs Analisis Inferensial
• Analisis deskripstif: meringkaskan data ke dalam pola
pemusatan dan pola pemencaran data, tetapi bukan untuk
mewakili populasi dari mana data diperoleh.
• Analisis inferensial: menentukan sejauh mana data dapat
mewakili populasi dari mana data diperoleh dengan
didasarkan atas teori peluang untuk menguji hipotesis
• Analisis deskriptif dapat dilakukan dengan menggunakan
metode dan teknik yang sama untuk data dengan skala yang
berbeda
• Analisis inferensial tidak dapat dilakukan dengan
menggunakan metode dan teknik yang sama untuk skala
data yang berbeda: (1) Data nominal: analisis kategori, (2)
Data ordinal: non-parametrik, (2) Data interval dan data
rasio: parametrik
A global oriented university

13. Analisis Kategori, Non-parametrik,
Parametrik
• Analisis kategori: data berasal dari distribusi
kategorikal. Contoh analisis: uji Chi-square, uji
McNemar's, dsb.
• Analisis non-parametrik: asumsi data berasal dari
populasi berdistribusi peluang normal tidak dapat
dipenuhi, meskipun dikumpulkan secara acak. Contoh:
Anova satu arah Kruskal-Wallis data peringkat (skor),
Anova dua arah Friedman data peringkat (skor)
• Analisis parametrik: asumsi data berasal dari
populasi berdistribusi peluang normal dapat dipenuhi
dan dikumpulkan secara acak. Contoh: Analisis regresi,
analisis ragam (Anova)
A global oriented university

14. Analisis Univariat, Analisis Bivariat, Analisis
Multivariat
• Analisis univariat: analisis yang dilakukan terhadap
data univariat (satu variabel). Contoh: analisis ragam
(Anova), analisis peragam (Ancova)
• Analisis bivariat: analisis yang dilakukan terhadap data
bivariat (dua variabel). Contoh: Analisis korelasi
• Analysis multivariat: analisis yang dilakukan terhadap
data multivariat (banyak variabel). Contoh: analisis
ragam multivariat (Manova), analisis komponen
utama, analisis faktor eksploratori, analisis
pengelompokan
A global oriented university

15. Analisis Rangkai Waktu dan Analisis
Sintasan
• Analisis rangkai waktu: analisis terhadap data yang
dikumpulkan secara berulang pada waktu-waktu
tertentu (dengan selang waktu sama)
• Analisis ragam rangkai waktu: Analisis data percobaan
yang diperoleh dengan pengamatan/pengukuran
secara berulang
• Analisis sintasan: analisis terhadap data rangkai waktu
mengenai kematian mahluk hidup (dalam biologi dan
pertanian), kegagalan sistem (dalam teknik/rekayasa),
pengurangan umur produk (dalam ekonomi), dan
perkembangan kejadian/peristiwa (dalam sosiologi)
A global oriented university

16. Analisis Geostatistika dan SIG
• Analisis geostatistika: penggunaan teknik-teknik
statistika untuk menganalisis data ruang (data spasial).
Contoh: analisis distribusi titik dalam ruang, analisis
data yang berhubungan dengan wilayah, analisis
fragmentasi, analisis data orientasi dan sudut ruang
• Sistem Informasi Geografik (SIG): penggabungan
berbagai teknik analisis data kuantitatif dan kualitatif
dengan data ruang (data spasial, termasuk citra
satelit). Analisis yang sangat kompleks sehingga selalu
dilakukan dengan dukungan komputer
A global oriented university

17. Analisis dan penyajian data
spasial dengan dukungan
citra satelit
A global oriented university

18. KESALAHAN ANALISIS KUANTITATIF
Hasil dari me-review proposal dan laporan
penelitian dan tesis:
Analisis data survei
Analisis data percobaan
Penyajian hasil analisis
Interpretasi hasil analisis
A global oriented university

19. Analisis Data Survei
• Pengabaian rancangan pengambilan sampel (data dianalisis
seakan-akan diperoleh dengan menggunakan rancangan
sampel acak)
• Pengabaian skala data (data dianalisis seakan-akan semua
data kuantitatif berskala rasio)
• Pengabaian kolinearitas dan pencilan (data banyak variabel
X dihubungkan dengan variabel Y seakan-akan tidak ada
hubungan antar X dan tidak ada data X yang merupakan
pencilan)
• Penggunaan teknik-teknik analisis data percobaan untuk
menganalisis data survei (teknik-teknik analisis data
percobaan didasarkan atas asumsi bahwa heterogenitas
terjadi hanya karena perlakuan, padahal dalam survei tidak
ada perlakuan)
A global oriented university

20. Analisis Data Percobaan:
Penggunaan ANOVA secara Kurang Tepat
• Analisis ragam dilakukan terhadap data yang yang
diperoleh dari satuan percobaan yang tidak seragam.
Contoh: analisis data berat ayam potong setelah diberi
ransum dengan pengayaan, padahal sebelum diberi
ransum pengayaan berat ayam sudah berbeda)
• Analisis ragam dilakukan terhadap data skor (ordinal)
dengan terlebih dahulu mengubah data skor menjadi
persentase, seakan-akan merupakan persentase rasio
• Analisis ragam dilakukan terhadap data banyak
variabel pengamatan untuk mengelompokkan
galur/varietas tanaman, seharusnya digunakan
analisis pengelompokan (multivariat)
A global oriented university

21. Analisis Data Percobaan:
Penggunaan ANOVA untuk Menganalisis Data
Pertumbuhan dan Sintasan
• Data tinggi tanaman diamati setiap minggu dan
kemudian ANOVA dilakukan terhadap data dari setiap
kali pengamatan: seharusnya dilakukan ANOVA
rangkai waktu atau dilakukan ANOVA terhadap luas
daerah di bawah kurva (integrasi)
• Data padat populasi gulma diamati setiap minggu
setelah penyemprotan herbisida dan kemudian
ANOVA dilakukan terhadap data dari setiap kali
pengamatan: seharusnya dilakukan analisis sintasan
terhadap probit mortalitas gulma
A global oriented university

22. Analisis Data Percobaan:
Penggunaan Uji Lanjut secara Kurang Tepat
• Uji pembandingan ganda terhadap data dari percobaan
dengan taraf perlakuan kuantitatif. Misalnya perlakuan dosis
pupuk N: N1, N2, N3, N4, N5 dibandingkan dengan uji
pembandingan ganda, N1 bisa berbeda nyata dengan N5,
meskipun hasil ANOVA tidak nyata. Uji lanjut yang lebih sesuai
adalah uji kontras ortogonal dan analisis regresi.
• Uji pembandingan ganda antar taraf perlakuan dengan
kontrol. Misalnya Perlakuan T0, T1, T2, T3; T1, T2 dan T3
dibandingkan dengan T0 (kontrol) dengan uji pembandingan
ganda, padahal seharusnya dengan uji kontras ortogonal
• Uji pembandingan ganda terhadap data dari kombinasi
perlakuan faktorial: Kombinasi perlakuan hanya merupakan
kode, seharusnya dilakukan pembandingan antar taraf pada
tiap faktor. Misalnya dalam percobaan faktorial AB (A1 dan A2
serta B1, B2, dan B3), seharusnya bukan dilakukan
pembandingan antar A1B1, A1B2, A1B3, .... A2B3, tetapi antar
B1, B2, dan B3 pada A1 dan antar B1, B2, dan B3 pada A2
A global oriented university

23. Penyajian Hasil Analisis Data
• Penyajian angka tanpa memperhatikan angka nyata: tinggi
tanaman diukur dengan meteran, tetapi datanya empat angka
di belakang koma
• Pemilihan grafik secara kurang tepat: grafik dengan sumbu X
kualitatif disajikan dalam bentuk kurva atau grafik dalam X
kuantitatif disajikan dalam bentuk histogram
• Penyajian foto tanpa skala: semut yang difoto close-up tampak
lebih besar daripada belalang yang difoto jarak jauh
• Penyajian peta tanpa koordinat, skala, dan penunjuk arah:
nukan peta tetapi gambar sket
• Penggunaan empat titik koordinat untuk menyatakan lokasi
wilayah: dilakukan justeru oleh lembaga sekaliber BPS,
Kabupaten TTS terletak antara xx sampai xx LS dan antara yy
sampai yy BT (berarti wilayah Kab. TTS berbentuk persegi)
A global oriented university

24. Interpretasi Hasil Analisis Kuantitatif
• Interpretasi hasil analisis deskriptif tanpa memperhatikan
keadaan sumber data: “Produksi jagung di NTT lebih rendah
daripada di Jatim karena kurang pemupukan ...”
• Hasil analisis data survei diinterpretasikan tanpa
memperhatikan statistik ukuran pemencaran: “Hasil analisis
data survei menunjukkan program jagungisasi dapat
meningkatkan petani rata-rata sebesar Rp ...” Ukuran
pemencaran antar seluruh petani bagaimana?)
• Interpretasi dilakukan dengan mengingkari hasil analisis data:
“Meskipun ANOVA menunjukkan perbedaan nyata, rerata
hasil pengamatan ternyata berbeda secara matematik ...”
• Interpretasi terhadap hasil analisis hubungan (korelasi dan
regresi) seakan-akan variabel X merupakan penyebab variabel
Y: “Hasil analisis regresi menunjukkan hubungan yang nyata
antara ketinggian tempat dengan hasil sehingga ketinggian
tempat merupakan faktor penyebab rendahnya hasil “.
A global oriented university

25. SARAN ANALISIS DAN
INTERPRETASI DATA KUANTITATIF
Memilih Metode/Teknik Analisis
Menginterpretasikan Hasil Analisis Kuantitatif
A global oriented university

26. Memilih Metode/Teknik Analisis
• Pertimbangkan bagaimana data dikumpulkan
• Perhatikan skala data yang telah dikumpulkan
• Perhatikan asumsi yang harus dipenuhi oleh setiap teknik
analisis yang akan digunakan
• Cari referensi mengenai bagaimana data yang sejenis
biasanya dianalisis dan teknik analisis apa yang lazim
digunakan untuk data tersebut
• Berkonsultasi dengan orang yang mengerti statistik di bidang
ilmu masing-masing atau dengan pakar statistik
• Hindarkan menggunakan program aplikasi komputer untuk
analisis data secara membabi buta
• Cari referensi mengenai kesalahan penggunaan statistika
(misuse) dan penyalahgunaan statistika (abuse) dalam
bidang ilmu masing-masing
A global oriented university

27. Menginterpretasikan Hasil Analisis
Kuantitatif
• Interpretasikan hasil analisis deskripstif dengan
mempertimbangkan ukuran pemencaran (bukan hanya
ukuran pemusatan)
• Bila dilakukan analisis inferensial, lakukan hasil interpretasi
terhadap hasil analisis inferensial (bukan terhadap hasil
analisis deskriptif)
• Hati-hati dalam menyatakan hubungan sebab-akibat
(analisis korelasi dan regresi tidak untuk menentukan
hubungan sebab-akibat)
• Lakukan interpretasi sebatas hasil analisis data, bukan
membuat dugaan baru sehingga terkesan penelitian
dilakukan untuk menguji hipotesis dan diakhiri dengan
menduga(-duga).
A global oriented university

28. REFERENSI TERPILIH
(Silahkan Klik untuk Mengunduh)
Ebooks/Journal Articles
Shoftware
A global oriented university

29. Ebooks/Journal Articles
• How to lie with statistics
• Misuse of statistics
• Uses and misuses of statistics
• Use and misuse of multiple comparisons in animal experiments
• Ten common misuses of statistics in agronomy
• Use, misuse, and role of multiple-comparison procedures in
ecological and agricultural entomology
• Consideration for the use of multiple comparison procedures in
phytopathological investigations
• On the status of statistics in phytopathology
• Multiple comparison procedures: uses, abuses, and alternatives
• Use of linear orthogonal contrasts in analysis of environmental
data
• Correct use of repeated measure of anova
A global oriented university

30. Software untuk Analisis Data
[Open Source & Freeware (gratis!!!)]
• Software pemetaan konsep/pikiran
• Software bagan alir: Daftar program bagan alir dari
Wikipedia
• Software analisis statistika: Free Statistical Software, John
C. Pezzullo, Gene Shackman, Lars Balzer, StatCon,
StatSci.org (semua gratis), daftar paket aplikasi statistika
dari Wikipedia (gratis dan berbayar)
• Program aplikasi analisis geostatistik (gratis dan berbayar)
• Program pemetaan online berbasis citra satelit: Google
Earth dan Googe Map, Yahoo! Map, Bing Maps dari
Microsoft
• Program Aplikasi GIS (gratis, gratis dan berbayar)
• Program aplikasi GPS dan peta dasar Indonesia dari iniGIS
A global oriented university

31. Terima Kasih
Untuk mengakses internet menggunakan tautan (link) di slide ini:
tayangkan slide lalu klik tautan
Makalah dan slide mengenai analisis data kuantitatif ini dapat
diunduh gratis dari: http://iwayanmudita.blogspot.com
Diunggah: 1 Juli 2012
Mohon menuliskan komentar di bagian
bawah halaman setelah membaca makalah dan mengunduh slide
(dan/atau bergabung di blog)
Slide ini disusun dengan fokus untuk mencakup analisis kuantitatif dalam
berbagai bidang ilmu (bukan hanya ilmu-ilmu pertanian), tetapi karena luasnya
bidang cakupan analisis data kuantitatif maka tidak mungkin untuk mencakup
semua bidang ilmu
A global oriented university