• Datariset
• Artikel
• Permasalahan dalam olahdata

Permasalahan dalam Olah Data

Olah data digunakan dalam sebuah penelitian. Sebenarnya baik kualitatif dan kuantitatif sama-sama membutuhkan olah data untuk menjawab tujuan penelitian. Hanya saja ada perbedaan jenis olah data yang digunakan untuk penelitian kualitatif dengan penelitian kuantitatif. Jika di dalam penelitian kualitatif lebih ke analisis deskriptif dan perhitungan seputar dokumen-dokumen atau membahas hasil wawancara. Sedangkan penelitian kuantitatif lebih cenderung analisis yang melibatkan angka dan uji hipotesis.

Untuk pengguna penelitian kualitatif biasanya terbentur dengan analisis data dimana peneliti membutuhkan waktu ekstra untuk menganalisisnya. Misalnya bagi yang menggunakan wawancara, maka peneliti memerlukan rekap transkrip wawancara atau membuat verbatim. Sedangkan untuk merekap hasil wawancara perlu waktu luang. Terkadang juga terkendala dengan suara yang tidak jelas sehingga perlu di ulang-ulang. Disini peran konsultan olah data untuk membantu permasalahan Anda. Selain dari jika data berasal dari dokumen-dokumen yang jumlahnya seabrek maka peneliti lebih memerlukan waktu ekstra jika dikerjakan sendiri.

Untuk pengguna penelitian kuantitatif masalah akan banyak muncul jika hasil yang diperoleh tidak seperti tutorial dibuku-buku. Misalnya:

• Entri data yang banyak
• Hasil tidak valid atau reliabel
• Datanya tidak sesuai dengan asumsi
• Hasilnya tidak sesuai dengan kehendak hati sehingga bingung cari teori
• Dosen menolak hasilnya karena tidak sesuai dengan teori
• Sudah berusaha gonta-ganti metode tetapi tetap belum sesuai keinginan dosen
• Angka tidak muncul pada hasil (terkadang hanya muncul titik pada kolom hasil)

Dan masih banyak lagi permasalahan yang muncul seputar olah data yang melibatkan perangkat lunak baik SPSS, AMOS, EVIEWS, AHP, SAS, DLL. Nah ada lagi nih apa lagi kalau dosen menghendaki hitung manual sedangkan Anda terburu-buru waktu dan tidak begitu paham rumusnya. Kesalahan-kesalahan yang terjadi tersebut dapat berasal dari data itu sendiri, namun dapat pula dari kesalahan user saat mengimput data. Yang pasti kesalahan yang terjadi akibat kesalahan perangkat lunak statistika amat jarang sekali. Kecuali memang software Anda eror. Apakah data Anda seperti ini

Model	Sum of Squares	df.	Mean Square	F	Sig.
1 Regression	12.000	2	6.000	.	.000'
Residual	.000	5	.000
Total	12.000	7

Atau

For models with dependent variable Y, The following varaibles are constants or have missing correlations: X2 They will be deleted from analysis

Models	Variables Entered	Variables Removed	Method
1	X1'	.	Enter

Models	R	R. Square	Adjusted R. Square	Std. Error of the Estimated
1	.438'	.192	.057	1.27156

Model	Sum of Squares	df.	Mean Square	F	Sig.
1 Regression	2.299	1	2.299	1.422	.278'
Residual	9.701	6	1.167
Total	12.000	7

Jika terjadi kesalahan akibat data tidak muncul maka ada beberapa solusinya:

• Periksa kembali data yang Anda inputkan apakah sudah sesuai dengan aturan penggunaan alat statistika tersebut atau belum.
• Cek datanya apakah ada kesamaan data (misalnya dalam satu variabel datanya sama semua).
• Coba cek apakah kecukupan data terpenuhi.
• Kesalahan ini dapat juga terjadi akibat variabel penggunaan operasi perhitungan (misal a + b = c dan variabel penelitian Anda A B dan C)

Jika dalam pengolahan data statistika tidak terjadi kendala yang berarti Anda dapat melakukannya sendiri sesuai dengan tutorial yang banyak dijumpai baik buku maupun internet. Akan tetapi jika Anda mendapatkan kendala baik waktu, cara pengintrepretasi, mengerti makna pada hasil, serta hasil olah data yang tidak sesuai maka Anda perlu konsultasi ahlinya.