Peluang Usaha

clicksor

sitti

Anda Pengunjung ke

Tuesday, December 14, 2010

ANALISIS DATA

Download Disini : http://www.ziddu.com/download/12957235/analisisdatakayla.doc.html

Teknik analisis data dalam penelitian kuantitatif menggunakan statistik. Terdapat beberapa dua macam statistik yang digunakan untuk analisis data dalam penelitian, yaitu statistik deskriptif, dan statistik inferensial. Statistik inferensial meliputi statistik parametris dan statistik nonparametris. Lihat gambar 8.1. Contoh-contoh penggunaan statistik untuk pengujian hipotesis secara lengkap diberikan pada bab berikut.
A. Statistik Deskriptif dan Inferensial
Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Penelitian yang dilakukan pada populasi (tanpa diambil sampelnya) jelas akan menggunakan statistik deskriptif dalam analisisnya. Tetapi bila penelitian dilakukan pada sampel, maka analisisnya dapat menggunakan statistik deskriptif maupun inferensial. Statistik deskriptif dapat digunakan bila peneliti hanya ingin mendeskripsikan data sampel, dan tidak ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi di mana sampel diambil. Tetapi bila peneliti ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi, maka teknik analisis yang digunakan adalah statistik inferensial.










Gambar 8.1. Bermacam-macam Statistik untuk analisis data
Termasuk dalam Statistik deskriptif antara lain adalah penyajian data melalui tabel, grafik, diagram lingkaran, pictogram, perhitungan modus, median, mean (pengukuran tendensi sentral), perhitungan desil, persentil, perhitungan penyebaran data melalui perhitungan rata-rata dan standar deviasi, perhitungan prosentase. Dalam Statistik deskriptif juga dapat dilakukan mencari kuatnya hubungan antara variabel melalui analisis korelasi, melakukan prediksi dengan analisis regresi, dan membuat perbandingan dengan membandingkan rata-rata data sampel atau populasi. Hanya perlu diketahui bahwa dalam analisis korelasi, regresi, atau membandingkan dua rata-rata atau lebih tidak perlu diuji signifikan sinya. Jadi secara teknis dapat diketahui bahwa, dalam Statistik deskriptif tidak ada uji signifikansi, tidak ada taraf kesalahan, karena peneliti tidak bermaksud membuat generalisasi, sehingga tidak ada kesalahan generalisasi.
Statistik inferensial, (sering juga disebut Statistik induktif atau Statistik probabilitas), adalah teknik Statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi. Statistik ini akan cocok digunakan bila sampel diambil dari populasi yang jelas, dan teknik pengambilan sampel dari populasi itu dilakukan secara random.
Statistik ini disebut Statistik probabilitas, karena kesimpulan yang diberlakukan untuk populasi berdasarkan data sampel itu kebenarannya bersifat peluang (probability). Suatu kesimpulan dari data sampel yang akan diberlakukan untuk populasi itu mempunyai peluang kesalahan dan kebenaran (kepercayaan) yang dinyatakan dalam bentuk prosentase. Bila peluang kesalahan 5% maka taraf kepercayaan 95%, bila peluang kesalahan 1%, maka taraf kepercayaannya 99%. Peluang kesalahan dan kepercayaan ini disebut dengan taraf signifikansi. Pengujian taraf signifikansi dari hasil suatu analisis akan lebih praktis bila didasarkan pada tabel sesuai teknik analisis yang digunakan. Misalnya uji t akan digunakan tabel t, uji F digunakan tabel F. Pada setiap tabel sudah disediakan untuk taraf signifikansi berapa persen suatu hasil analisis dapat digeneralisasikan. Dapat diberikan contoh misalnya dari hasil analisis korelasi ditemukan koefisien korelasi 0,54 dan untuk signifikansi untuk 5%. Hal itu berarti hubungan variabel sebesar 0,54 itu dapat berlaku pada 95 dari 100 sampel yang diambil dari suatu populasi. Contoh lain misalnya dalam analisis uji beda ditemukan signifikansi untuk 1%. Hal ini berarti perbedaan itu berlaku pada 99 dari 100 sampel yang diambil dari populasi. Jadi signifikansi adalah kemampuan untuk digeneralisasikan dengan kesalahan tertentu. Ada hubungan signifikan berarti hubungan itu dapat digeneralisasikan. Ada perbedaan signifikan berarti perbedaan itu dapat digeneralisasikan. Yang belum faham tentang statistik, signifikan sering diartikan dengan bermakna, tidak dapat diabaikan, nyata, berarti. Pengertian tersebut tidak operasional dan malah membingungkan.

B. Statistik Parametris dan Nonparametris
Statistik inferensial terdapat statistik parametris dan nonparametris. Statistik parametris digunakan untuk menguji parameter populasi melalui statistik, atau menguji ukuran populasi melalui data sampel (pengertian statistik di sini adalah data yang diperoleh dari sampel). Parameter populasi itu meliputi: rata-rata dengan notasi u, (mu), simpangan baku a (sigma), dan varians o2. Sedangkan statistiknya adalah meliputi: rata-rata X (X bar), simpangan baku s, dan varians s2. Jadi parameter populasi yang berupa u, diuji melalui X garis, selanjutnya a diuji melalui s, dan o2 diuji melalui s2. Dalam statistik, pengujian parameter melalui statistik (data sampel) tersebut dinamakan uji hipotesis statistik. Oleh karena itu penelitian yang berhipotesis statistik adalah penelitian yang menggunakan sampel. Dalam statistik hipotesis yang diuji adalah hipotesis nol, karena tidak dikehendaki adanya perbedaan antara parameter populasi dan statistik (data yang diperoleh dari sampel). Sebagai contoh nilai suatu pelajaran 1000 mahasiswa rata-ratanya 7,5. Selanjutnya misalnya, dari 1000 orang itu diambil sampel 50 orang, dan nilai rata-rata dari sampel 50 mahasiswa itu 7,5. Hal ini berarti tidak ada perbedaan antara parameter (data populasi) dan statistik (data sampel). Hanya dalam kenyataannya nilai parameter jarang diketahui. Statistik nonparametris tidak menguji parameter populasi, tetapi menguji distribusi.

Penggunaan statistik parametris dan nonparametris tergantung pada asumsi dan jenis data yang akan dianalisis. Statistik parametris memerlukan terpenuhi banyak asumsi. Asumsi yang utama adalah data yang akan dianalisis harus berdistribusi normal. Selanjutnya dalam penggunaan salah satu test mengharuskan data dua kelompok atau lebih yang diuji harus homogen, dalam regresi harus terpenuhi asumsi tinieritas. Statistik nonparametris tidak menuntut terpenuhi banyak asumsi, misalnya data yang akan dianalisis tidak harus berdistribusi normal. Oleh karena itu statistik nonparametris sering disebut "distribution free"(bebas distribusi). Statistik parametris mempunyai kekuatan yang lebih daripada statistik nonparametris, bila asumsi yang melandasi dapat terpenuhi. Seperti dinyatakan oleh Emory (1985) bahwa "The parametric test are more powerful are generally the tests of choice if their use assumptions are reasonably met". Selanjutnya Phophan (1973) menyatakan "... parametric procedures are often markedly more powerful than their nonparametric counterparts ".
Penggunaan kedua statistik tersebutjuga tergantung pada jenis data yang dianalisis. Statistik parametris kebanyakan digunakan untuk menganalisis data interval dan rasio, sedangkan statistik nonparametris kebanyakan digunakan untuk menganalisis data nominal, ordinal. Pada tabel 8.1 berikut ditunjukkan penggunaan statistik parametris dan nonparametris untuk analisis data khususnya untuk pengujian hipotesis. Dalam tabel terlihat bahwa statistik parametris digunakan untuk menganalisis data interval dan rasio. dan nonparametris untuk data nominal dan ordinal. Jadi untuk menguji hipotesis dalam penelitian kuantitatif yang menggunakan statistik, ada dua hal utama yang harus diperhatikan, yaitu macam data dan bentuk hipotesis yang diajukan.

TEKNIK ANALISIS DATA

A. Pengertian
Dalam penelitian kuantitatif, teknik analisis data yang digunakan sudahjelas, yaitu diarahkan untuk menjawab rumusan masalah atau menguji hipotesis yang telah dirumuskan dalam proposal. Karena datanya kuantitatif, maka teknik analisis data menggunakan metode statistik yang sudah tersedia. Misalnya akan menguji hipotesis hubungan antar dua variabel, bila datanya ordinal maka statistik yang digunakan adalah Korelasi Spearman Rank, sedang bila datanya interval atau ratio digunakan Korelasi Pearson Product Moment. Bila akan menguji signifikansi komparasi data dua sampel, datanya interval atau ratio digunakan t-test dua sampel, bila datanya nominal digunakan Chi Kuadrat. Selanjutnya bila akan menguji hipotesis komparatif lebih dari dua sampel, datanya interval, digunakan Analisis Varian.
Dalam penelitian kualitatif, data diperoleh dari berbagai sumber, dengan menggunakan teknik pengumpulan data yang bermacam-macam (triangulasi), dan dilakukan secara terus menerus sampai datanya jenuh. Dengan pengamatan yang terus menerus tersebut mengakibatkan variasi data tinggi sekali. Data yang diperoleh pada umumnya adalah data kualitatif (walaupun tidak menolak data kuantitatif), sehingga teknik analisis data yang digunakan belum ada polanya yang jelas. Oleh karena itu sering mengalami kesulitan dalam melakukan analisis. Seperti dinyatakan oleh Miles and Huberman (1984), bahwa "The most serious and central difficulty in the use of qualitative data is that methods of analysis are not wett formulate". Yang paling serius dan sulit dalam analisis data kualitatif adalah karena, Metode analisis belum dirumuskan dengan baik. Selanjutnya Susan Stainback menyatakan: "There are no guidelines in qualitative research for determining how much data and data analysis are necessary to support and assertion, conclusion, or theory".
Belum ada panduan dalam penelitian kualitatif untuk menentukan berapa banyak data dan analisis yang diperlukan untuk mendukung kesimpulan atau teori. Selanjutnya Nasution menyatakan bahwa: “Melakukan analisis adalah pekerjaan yang sulit, memerlukan kerja keras. Analisis memerlukan daya kreatif serta kemampuan intelektual yang tinggi. Tidak ada cara tertentu yang dapat diikuti untuk mengadakan analisis, sehingga setiap peneliti harus meneari sendiri metode yang dirasakan cocok dengan sifat penelitiannya. Bahan yang sama bisa diklasifikasikan lain oleh peneliti yang berbeda”.
Dalam hal analisis data kualitatif, Bogdan menyatakan bahwa "Data analysis is the process of systematically searching and arranging the interview transcripts, fieldnotes, and other materials that you accumulate to increase your own understanding of them and to enable you to present what you have discovered to others" Analisis data adalah proses meneari dan menyusun secara sistematis data yang diperoleh dari hasil wawancara, catatan lapangan, dan bahan-bahan lain, sehingga dapat mudah difahami, dan temuannya dapat diinformasikan kepada orang lain. Analisis data dilakukan dengan mengorganisasikan data, menjabarkannya ke dalam unit-unit, melakukan sintesa, menyusun ke dalam pola, memilih mana yang penting dan yang akan dipelajari, dan membuat kesimpulan yang dapat diceriterakan kepada orang lain.
Susan Stainback, mengemukakan bahwa "Data analysis is critical to the qualitative research process. It is to recognition, study, and understanding of interrelationship and concept in your data that hypotheses and assertions can be developed and evaluated" Analisis data merupakan hal yang kritis dalam proses penelitian kualitatif. Analisis digunakan untuk memahami hubungan dan konsep dalam data sehingga hipotesis dapat dikembangkan dan dievaluasi. Spradley (1980) menyatakan bahwa: Analysis of any kind involve a way of thinking. It refers to the systematic. examination of something to determine its parts, the relation among parts, and the relationship to the whole. Analysis is a search for patterns" Analisis dalam penelitian jenis apapun, adalah merupakan cara berfikir. Hal itu berkaitan dengan pengujian secara sistematis terhadap sesuatu untuk menentukan bagian, hubungan antar bagian, dan hubungannya dengan keseluruhan. Analisis adalah untuk mencari pola.

Berdasarkan hal tersebut di atas dapat dikemukakan di sini bahwa, analisis data adalah proses mencari dan menyusun secara sistematis data syang diperoleh dari hasil wawancara, Catatan lapangan, dan dokumentasi, dengan cara mengorganisasikan data ke dalam kategori, menjabarkan ke »dalam unit-unit, melakukan sintesa, menyusun ke da!am pola, memilih mana yang penting dan yang akan dipelajari, dan membuat kesimpulan sehingga mudah difahami oleh diri sendiri maupun orang lain.
Analisis data kualitatif adalah bersifat induktif yaitu suatu analisis berdasarkan data yang diperoleh, selanjutnya dikembangkan menjadi hipotesis. Berdasarkan hipotesis yang dirumuskan berdasarkan data tersebut, selanjutnya dicarikan data lagi secara berulang-ulang sehingga selanjutnya dapat disimpulkan apakah hipotesis tersebut diterima atau ditolak berdasarkan data yang terkumpul. Bila berdasarkan data yang dapat dikumpulkan secara berulang-ulang dengan teknik triangulasi, ternyata hipotesis diterima, maka hipotesis tersebut berkembang menjadi teori.

B. Proses Analisis Data
Analisis data dalam penelitian kualitatif dilakukan sejak sebelum memasuki. lapangan, selama di lapangan, dan setelah selesai di lapangan. Dalam hal ini Nasution (1988) menyatakan Analisis telah mulai sejak merumuskan dan menjelaskan masalah, sebelum terjun ke lapangan, dan berlangsung terus sampai penulisan hasil penelitian. Analisis data menjadi pegangan bagi penelitian selanjutnya sampai jika mungkin, teori yang "grounded". Namun dalam penelitian kualitatif, analisis data lebih difokuskan selama proses di lapangan bersamaan.-dengan pengumpulan data. In fact, data analysis in qualitative research is an on going activity that occures throughout the investigative process rather than after process. Dalam kenyataannya, analisis data kualitatif berlangsung selama proses pengumpulan data dari pada setelah selesai pengumpulan data.


1. Analisis Sebelum di lapangan
Penelitian kualitatif telah melakukan analisis data sebelum peneliti memasuki lapangan. Analisis dilakukan terhadap daw hasil studi pendahuluan, atau data sekunder, yang akan digunakan untuk menentukah fokus penelitian. Namun demikian fokus penelitian ini masih bersifat - Isementara, dan akan berkembang setelah peneliti masuk dan selama di lapangan. Jadi ibarat seseorang ingin mencari pohon jati di suatu hutan. Berdasarkan karakteristik tanah dan ikiim, maka dapat diduga bahwa hutan tersebut ada pohon jatinya. Oleh karena itu peneliti dalam membuat proposal penelitian, fokusnya adalah ingin menemukan pohon jati pada hutan tersebut, berikut karakteristiknya.
Setelah peneliti masuk ke hutan beberapa lama, ternyata hutan tersebut tidak ada pohon jatinya. Kalau peneliti kuantitatif tentu akan membatalkan penelitiannya. Tetapi kalau peneliti kualitatif tidak, karena fokus penelitian bersifat sementara dan akan berkembang setelah di lapangan. Bagi peneliti kualitatif, kalau fokus penelitian yang dirumuskan pada proposal tidak ada di lapangan, maka peneliti akan merubah fokusnya, tidak lagi mencari kayu jati lagi di hutan, tetapi akan berubah dan mungkin setelah masuk hutan tidak lagi tertarik pada kayu jati lagi, tetapi beralih ke pohoh-pohon yang lain, bahkan juga mengamati bmatang yang ada di hutan tersebut.

2. Analisis Data di lapangan Model'Miles and Huberman
Analisis data dalam penelitian kualitatif, dilakukan pada saat pengumpulan data berlangsung, dan setelah selesai pengumpulan data dalam periode tertentu. Pada saat wawancara, peneliti sudah melakukan analisis terhadap jawaban yang diwawancarai. Bila jawaban yang diwawancarai setelah dianalisis terasa belum memuaskan, maka peneliti akan melanjutkan pertanyaan lagi, sampai tahap tertentu, diperoleh data yang dianggap kredibel. Miles and Huberman (1984), mengemukakan bahwa aktivitas dalam analisis data kualitatif dilakukan secara interaktif dan berlangsung secara terus menerus sampai tuntas, sehingga datanya sudah jenuh. Aktivitas dalam analisis data, yaitu data reduction, data display, dan conclusion drawing/verification. Langkah-langkah analisis ditunjukkan pada gambar 13.la berikut.
Berdasarkan gambar tersebut terlihat bahwa, setelah peneliti melakukan pengumpulan data, maka peneliti melakukan antisipatory sebelum melakukan reduksi data. Anticipatory data reduction is occurrin as the research decides (often without full awareness) which conceptual frame work, which sites, which research question, which data collection approaches to choose. Selanjutnya model interaktif dalam analisis data ditunjukkan pada gambar 13.1b berikut.
Periode pengumpulan

Reduksi data

Antisipasi Selama Setelah
Display data ANALISIS
Selama Setelah
Kesimpulan/vertifikasi
Selama Setelah
Gambar 13. la. Komponen dalam analisis data (flow model)

Setting sekolah sebagai tempat penelitian, maka dalam mereduksi data peneliti akan memfokuskan pada, murid-murid yang memiliki kecerdasan tinggi dengan mengkategorikan pada aspek, gaya belajar, perilaku sosial, interaksi dengan keluarga dan lingkungan, dan perilaku di kelas.
Dalam mereduksi data, setiap peneliti akan dipandu oleh tujuan yang akan dicapai. Tujuan utama dari penelitian kualitatif adalah pada temuan. Oleh karena itu, kalau peneliti dalam melakukan penelitian, menemukan segala sesuatu yang dipandang asing, Hdak dikenal, belum memiliki pola, justru itulah yang harus dijadikan perhatian peneliti dalam melakukan reduksi data. Ibarat melakukan penelitian di hutan, maka pohon-pohon atau tumbuh-tumbuhan dan matang-matang yang belum dikenal selama ini, justru dijadikan fokus untuk pengamatan selanjutnya.
a. Data Reduction (Reduksi Data)
Reduksi data merupakan proses harfilor signsitif memerlukan kecerdasan dan keluasanjan kedalaman wawasan yang tinggi. Bagi peneliti yang masih baru, dalam melakukan reduksi data dapat mendiskusikan pada teman atau orang lain yang dipandang ahli. Melalui diskusi itu, maka wawasan peneliti akan berkembang, sehingga dapat mereduksi data-data yang memiliki nilai temuan dan pengembangan teori yang signifikan.

b. DataDisplay (Penyajia data)
Setelah data direduksi, maka langkah selanjutnya adalah Jnendisplaykan data Calau dalam penelitian kuantitatif penyajian data ini dapat dilakukan dalam bentuk tabel, grafik, phie chard, pictogram dan sejenisnya. Melalui penyajian data tersebut, maka data terorganisasikan, tersusun dalam pola hubungan, sehingga akan semakin mudah difahami.
Dalam penelitian kualitatif^ penyajian data bisa dilakukan dalam bentuk uraian singkat, bagan, hubungan antar kategori, flowchart dan sejenisnya. Dalam hal ini Miles and Huberman (1984) menyatakan "the most frequent form of display data for qualitative research data in the past has been narrative text". Yang paling sering digunakan untuk menyajikan data dalam penelitian kualitatif adalah dengan teks yang bersifat naratif.
Dengan mendisplaykan data, maka akan memudahkan untuk memahami apa yang terjadi, merencanakan kerja_selanjutnya berdasarkan ^apa'yangfelah difahami tersebut. "lookingat displays help us to understand
what is happening and to do some thing-further analysis or caution on that understanding" Miles and Huberman (1984). Selanjutnya disarankan, dalam melakukan display data, selain dengan teks yang naratif, juga dapat berupa, grafik, matrik, network (jejaring kerja) dan chart. Untuk mengecek apakah peneliti telah memahami apa yang didisplaykan, maka perlu dijawab pertanyaan berikut. Apakah anda tahu, apa isi yang didisplaykan?
Dalam ilustrasi seperti yang ditunjukkan pada gambar 13.2 terlihat bahwa, setelah peneliti mampu mereduksi data ke dalam huruf besar, huruf kecil dan angka, maka langkah selanjutnya adalah mendisplaykan data. Dalam mendisplaykan data, huruf besar, huruf kecil dan angka disusun ke dalam urutan sehingga strukturnya dapat difahami. Selanjutnya setalah dilakukan analisis secara mendalam, ternyata ada hubungan yang interaktif antara tiga kelompok tersebut.
Dalam prakteknya tidak s&mudah ilustrasi yang diberikan, karena fenomena sosial bersifat kompleks, dan dinamis, sehingga apa yang ditemukan pada saat memasuki lapangan dan setelah berlangsung agak lama di lapangan akan mengalami perkembangan data. Untuk itu maka peneliti harus selalu menguji apa yang telah ditemukan pada saat memasuki lapangan yang masih bersifat hipotetik itu berkembang atau tidak. Bila setelah lama memasuki lapangan ternyata hipotesis yang dirumuskan selalu didukung oleh data pada saat dikumpulkan di lapangan, maka hipotesis tersebut terbukti, dan akan berkembang menjadi teori yang grounded. Teori grounded adalah teori yang ditemukan secara induktif, berdasarkan data-data yang ditemukan di lapangan, dan selanjutnya diuji melalui pengumpulan data yang terus-menerus.
Bila pola-pola yang ditemukan telah didukung oleh data selama pe,nelitian, maka pola tersebut sudah menjadi pola yang baku yang tidak lagi berubah. Pola tersebut selanjutnya didisplaykan pada laporan akhir penelitian.
Pada gambar 13.3a dan 13.3b berikut diberikan contoh display, salah satu hasil penelitian Surosso (1999) tentang struktur pendidikan tenaga kerja pada industri modem, bidang produksi dan teknologi. Berdasarkan data yang terkumpul di kedua bidang tersebut, ternyata untuk bidang produksi, struktur pendidikan tenaga kerja membentuk "belah ketupat", di mana pendidikan pegawai yang terbanyak adalah SMK. Jumlah tenaga kerja yang berpendidikan Sarjana Muda (SM), hampir sama denganjumlah tenaga keqa yang berpendidikan SLTP. Jumlah tenaga kerja yang berpendidikan Sarjana (Sl, S2, S3) hampir sama dengan jumlah tenaga kerja yang berpendidikan SD. Struktur pendidikan tenaga kerja pada industri modern, berbeda dengan struktur pendidikan pegawai pada industri yang konvensional, yang pada umumnya membentuk piramida, di mana jumlah karyawan yang terbanyak adalah yang berpendidikan SD, dan paling sedikit adalah yang berpendidikan sarjana. (gambar 13.3a). Dengan demikian telah terjadi perubahan struktur pendidikan tenaga kerja pada industri modem dari piramida ke belah ketupat.
Selanjutnya pada bidang teknologi, yang tugas utamanya untuk penelitian dan pengembangan, bentuknya adalah piramida terbalik, dimana jumlah pegawai yang berpendidikan sarjana yang paling banyak. (gambar 13.3b).
Selanjutnya pada gambar 6.4 berikut diberikan display, tentang faktor-faktor yang menyebabkan benda rusak dalam proses produksi. Sebab-sebab tersebut ditemukan melalui wawancara, pengamatan dan dokumentasi. Wawancara dilakukan pada pekerja dan supervisor. Pengamatan dilakukan pada proses pelaksanaan kerja. Dokumentasi dilakukan pada dokumen desain benda kerja dan proses pelaksanaan kerja, serta benda kerja yang telahjadi.

Gambar 13.3a. Profil tenaga kerja indusri modem bidang produksi. Bentuk belah ketupat

Gambar 13.3b. Profil tenaga kerja indusri modem bidang teknologi. Bentuk kerucut terbaik

Berdasarkan data yang terkumpul dan setelah dianalisis, selanjutnya dapat dikategorikan bahwa, penyebab utama yang mempengaruhi benda kerja yang dihasilkan oleh pekerja menjadi rusak (reject) sehingga tidak diterima, dapat dikelompok menjadi adanya empat kesalahan. Kesalahan pertama, yaitu kesalahan langsung dari pekerj a/operator mesin, kesalahan operator tidak langsung, kesalahan di luar operator, dan kesalahan yang tidak diketahui. Setiap kategori kesalahan dapat dijabarkan pada kesalahan-kesalahan yang lebih kecil. Sebagai contoh, kesalahan yang disebabkan oleh kesalahan operator langsung, adalah kesalahan menge-set fixture, membaca proses kerja, mengoperasikan mesin, repair benda kerja dan lain-lain.

. Gambar 13.4. Data display menggunakan diagram tulang ikan, tentang beberapa kesalahan yang mempengaruhi reject
c. Conclusion Drawing/>ier\TiC3t\on
Langkah ke tiga dalam analisis data kualitatif menurut Miles and Huberman adalah penarikan kesimpulan dan verifikasi. Kesimpulan awal yang dikemukakan masih bersifat sementara, dan akan berubah bila tidak ditemukan bukti-bukti yang kuat yang mendukung pada tahap pengumpulan data berikutnya. Tetapi apabila kesimpulan yang dikemukakan pada tahap awal, didukung oleh bukti-bukti yang valid dan konsisten saat peneliti kembali ke lapangan mengumpulkan data, maka kesimpulan yang dikemukakan merupakan kesimpulan yang kredibel.
Dengan demikian kesimpulan dalam penelitian kualitatif mungkin dapat menjawab rumusan masalah yang dirumuskan sejak awal, tetapi mungkin juga tidak, karena seperti telah dikemukakan bahwa masalah dan rumusan masalah dalam penelitian kualitatif masih bersifat sementara dan akan berkembang setelah penelitian berada di lapangan.
Kesimpulan dalam penelitian kualitatif adalah merupakan temuan baru yang sebelumnya belum pemah ada. Temuan dapat berupa deskripsi atau gambaran suatu obyek yang sebelumnya masih remang-remang atau gelap sehingga setelah diteliti menjadi jelas, dapat berupa hubungan kausal atau interaktif, hipotesis atau teori. Data display yang dikemukakan pada gambar 6.3 dan 6.4 bila telah didukung oleh data-data yang mantap., maka dapat dijadikan kesiinpulan yang kredibel. Berdasarkan gambar 6.3a dapat disimpulkan bahwa strutur pendidikan tenaga kerja pada induStri modem, pada bidang produksi berbentuk "belah ketupat" Tenaga lulusan SMK yang terbanyak), dan pada bidang teknologi atau penelitian dan pengembangan berbentuk kerucut terbalik (sarjana terbanyak). Kesimpulan ini sebagai hipotesis, dan bila didukung oleh data pada industri lain yang luas, maka akan dapat menjadi teori.


Gambar 13. Ib. Komponen dalam analisis data (interactive model)
a. Data Reduction (Reduksi Data)
Data yang diperoleh dari lapangan jumlahnya cukup banyak, untuk itu maka perlu dicatat secara teliti dan rind. Seperti telah dikemukakan, semakin lama peneliti ke lapangan, maka jumlah data akan semakin banyak, kompleks dan rumit. Untuk itu perlu segera dilakukan analisis data melalui reduksi data. Mereduksi data berarti merangkum, memilih hal-hal yang pokok, memfokuskan pada hal-hal yang penting, dicari tema dan polanya. Dengan demikian data yang telah direduksi akan memberikan gambaran yang lebih jelas, dan mempermudah peneliti untuk melakukan pengumpulan data selanjutnya, dan mencarinya bila diperlukan. Reduksi data dapat dibantu dengan peralatan elektronik seperti komputer mini, dengan memberikan kode pada aspek-aspek tertentu.
Pada gambar 13.2 diilustrasikan bagaimana mereduksi hasil catatan lapangan yang kompleks, rumit dan belum bermakna. Catalan lapangan berupa huruf besar, huruf kecil, angka dan simbul-simbul yang masih semrawut, yang tidak dapat difahami. Dengan reduksi, maka peneliti _merangkum, mengambil data vang pokok^^arr penting. iriembl.ial kategorisasi, berdasarkan huruf besar, huruf kecil, dan angka. Data yang tidak penting yang diilustrasikan dalam bentuk simbul-simbul seperti %, #, @ dsb, dibuang karena dianggap tidak penting bagi peneliti.
Dalam suatu situasi sosial tertentu, peneliti dalam mereduksi data mungkin akan memfokuskan pada orang miskin, pekerjaan sehari-hari yang dikerjakan, dan rumah tinggalnya. Dalam bidang manajemen, dalam mereduksi data mungkin peneliti akan memfokuskan pada bidang pengawasan, dengan melihat perilaku orang-orang yang jadi pengawas, metode kerja, tempat kerja, interaksi antara pengawas dengan yang diawasi, serta hasil pengawasan. Dalam bidang pendidikan, setelah peneliti memasuki