Tabulasi Data
Oleh :
SARWONO
PENGUKURAN DAN SKALA DATA
SEMBER DATA
Data primer :
- diperoleh langsung dari sumbernya (obyek/
responden)
- saat penelitian dimulai, data belum ada
Data sekunder :
- diperoleh dari selain sumber/obyek/responden
- Saat penelitian dimulai, data tersebut sudah
tersedia, tinggal ambil/nyalin.
Contoh : peneliti ingin memperoleh data berat badan
balita di desa A.
Pengukuran dan Skala Data
SIFAT DATA
Data Kualitatif :
- data berbentuk kata-kata, kalimat, gambar.
Data Kuantitatif :
- data berbentuk angka
- data kuantitatif ada 2 :
- data dikrit, diperoleh dari hasil
menghitung atau membilang
- data kontinum, diperoleh dari hasil
mengukur (dg alat ukur)
Pengukuran dan Skala Data
PENGUKURAN
- Pengukuran (variabel) adalah observasi fenomena
agar dapat dianalisis sesuai aturan.
- Konsep pengukuran  kuantitatif dan kualitatif
Langkah-langkah pengukuran (variabel) :
1. Dimensi variabel
2. Ukuran masing-masing dimensi
(pertanyaan masing-2 dimensi)
3. Tingkat ukuran (skala data) yang akan digunakan
4. Tingkat validitas dan reliabilias alat ukur
 Definisi operasional variabel.
KEMAMPUAN SKALA DATA
SKALA DATA
KEMAMPUAN
Membedakan
Menentukan
urutan
Besar Beda
Kelipatan
NOMINAL
ORDINAL
INTERVAL
RASIO
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
• Contoh:
• Data Nominal
- hanya mampu menunjukkan perbedaan,
tidak bisa menentukan mana atribut
yang lebih besar.
• Nominal dibagi 2 macam:
1. Nominal dikotomus
Contoh : jenis kelamin, sehat-sakit
2. Nominal politomus
Contoh: warna kain, jenis pekerjaan, dll
• Contoh:
• Data Ordinal
- mampu menunjukkan perbedaan, tapi
tidak bisa menunjukkan besar beda.
- bisa menentukan urutan (jenjang)
Contoh: - Tingkat pendidikan
- Ranking
- Tingkat kepuasan
• Contoh:
• Data Interval
- mampu menunjukkan perbedaan,
- Bisa menunjukkan besar beda.
- bisa menentukan urutan (jenjang)
- Tidak punya nilao 0 mutlak.
- Tidak bisa dilipatkan
Contoh: suhu, IQ, Kadar Hb.
• Contoh:
• Data Rasio
- mampu menunjukkan perbedaan,
- Bisa menunjukkan besar beda.
- bisa menentukan urutan (jenjang)
- Punya nilao 0 mutlak.
- Bisa dilipatkan
Contoh: BB, TB, Jarak, kecepatan, durasi
PENGOLAHN DAN PENYAJIAN DATA
Pengolahan data :
1. Editing
2. Koding
3. Processing/Entry
4. Cleaning
5. Analisis
Penyajian Data :
1. Narasi
2. Tabuler
3. Grafikal
1. Editing ?
• Prose pengecekan kembali terhadap jawaban yang ada
pada alat pengumpul data (kuesioner).
• Apakah semua pentanyaan sudah tersedia/terisi
jawabannya?
• Apakah jawaban bisa terbaca?
• Bagaimana konsistensinya ?
• Editing  pengecekan pada kuesioner
• Siapa yang melakukan editing ?
 petugas pengumpul data /interviewer.
• Kapan ?  segera setelah selesai wawancara.
• Dimana ?  di lokasi wawancara.
2. Coding ?
• Proses perubahan jawaban yang ada di kuesioner ke
dalam bentuk Angka/bilangan.
• Data yang bisa diolah dengan komputer adalah data
dalam bentuk numerik/angka.
• Data dengan skala interval dan rasio  tidak perlu
dikode.
• Jawaban-2 dalam bentuk kata/kalimat harus diberi kode
dengan angka  bisa diolah dengan komputer.
Contoh
Variabel jenis kelamin :
Laki-laki
 diberi kode 1
Perempuan  diberi kode 2
Kode tersebut yang dimasukkan ke dalam komputer untuk selanjutnya bisa
dilakukan pengolahan.
3. Processing/Entry Data ?
• Proses memasukkan data (jawaban) ke dalam
komputer. :
• Tahapan processing :
a. Pembuatan templete, yang terdiri dari :
- Name (nama variabel)  maksimal 8 karakter.
- Type (tipe data)  numerik, string (huruf), tanggal,
dll.
- Width  lebar kolom
- Decimal  khusus untuk data interval/rasio.
-Label  penjelasan makna dari variabel.
- Values  khusus untuk data kategorikal (N/O)
b. Pemasukan data (entry)
Templete :
Pemasukan data :
4. Cleaning ?
• Prosec pengecekan hasil processing/entry data.
• Berapa jumlah data yang dimasukkan?
• Apakah setiap vriabel yang dibuat sudah terisi semua
jawabannya.
• Menemukan data missing.
• Penyebab missing :
- Kelewatan memasukkan
- double entry
- Tidak sengaja ????
• Cleaning sebagai pra-syarat analisis data.
5. Analisis data ?
• Mengolah data (hasil entry) menjadi suatu informasi
yang bermakna.
• Analisis bisa dilakukan secara :
– Deskriptif (menggunakan statistik deskriptif).
 Mean,median modus, standar deviasi.
– Analitik ( dengan uji statistik parametrik dan non
parametrik)
5. Analisis data ?
• Mengolah data (hasil entry) menjadi suatu informasi
yang bermakna.
• Analisis bisa dilakukan secara :
– Deskriptif (menggunakan statistik deskriptif).
 Mean,median modus, standar deviasi.
– Analitik ( dengan uji statistik parametrik dan non
parametrik)
Penyajian data
CARA PENYAJIAN DATA
– TEKSTULAR
– TABULAR
– GRAFIKAL
Pengolahan dan Penyajian Data
Prinsip Pembuatan Tabel :
1. Judul Tabel
a. Nomer Tabel
- Tabel 4.1 ( karena adanya pembaban)
- Skripsi, tesis, laporan penelitian dll.
- Tabel 4.1 (artinya tabel tsb terdapat pada
bab 4 dan urutan tabel ke-1 pada
bab 4 tersebut.
- Tabel 1 ( Tanpa pembaban )
- Jurnal
- Tabel 1, artinya tabel tsb adalah tabel
urutan ke_1 dalam serangkaian laporan
Pengolahan dan Penyajian Data
b. Cara penulisan (gaya selingkung)
- Letak/posisi  center/rata kiri.
c. Substansi judul.
 unsur “ APA – DIMANA - KAPAN
Jangan dilakukan pemutusan suku kata.
2. Judul kolom (singkat, jelas, jangan putus suku kata)
3 Judul baris (sama dg judul kolom)
4. Badan tabel :
- berisi sel-sel
- sel-sel merupakan tempat dimana data ditulis
5. Sumber data (untuk data sekunder)
Tabel 2.1. Distribusi………..……………………………………………………
…………………………………..Tahun 2004.
Judul Tabel
JUDUL KOLOM
Judul
Kolo
m
Sel
Judul Baris
Sumber :
Sel
Sel
Sel
Sel
Sel
Sel
Sel
Sel
Badan
daftar