Jawaban Tutor Bu Galuhhh [PDF]

Citation preview

1. DEFINISI ANALISIS DESKRIPTIF - Bentuk analisis data penelitian untuk menguji generalisasi hasil penelitian berdasarkan suatu sampel dengan dilakukannya pengujian hipotesis deskriptif. Hasil analisis datanya adalah apakah hipotesis penelitian dapat digeneralisasikan atau tidak. Jika hipotesis nol diterima maka hasil penelitian dapat digeneralisasikan. Analisis deskriptif ini menggunakan satu variable atau lebih tapi bersifat mandiri. Oleh karena itu, analisis tidak berbentuk perbandingan atau hubungan (Nasution LM, 2017) - Analisis 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. Analisis ini hanya berupa akumulasi data dasar dalam bentuk deskripsi semata dalam arti tidak mencari atau menerangkan saling . - Statistik deskriptif merupakan bidang ilmu statistika yang mempelajari caracara pengumpulan, penyusunan, dan penyajian data suatu penelitian. Statistik deskriptif adalah bagian dari ilmu statistik yang meringkas, menyajikan dan mendeskripsikan data dalam bentuk yang mudah dibaca sehingga memberikan informasi tersebut lebih lengkap. Statistik deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data atau keadaan atau fenomena, dengan kata lain hanya melihat gambaran secara umum dari data yang didapatkan. - Statistika deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu data sehingga memberikan informasi yang berguna (Walpole, 1995). Statistik deskriptif berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data sampel atau populasi (Sugiyono, 2007). Data yang disajikan dalam statistik deskriptif biasanya dalam bentuk ukuran pemusatan data (Kuswanto, 2012). Salah satu ukuran pemusatan



data yang biasa digunakan adalah mean (Fauzy, 2009). Selain dalam bentuk ukuran pemusatan data juga dapat disajikan dalam bentuk salah satunya adalah diagram pareto dan tabel. Berikut ini penjelasan mengenai mean, diagram pareto, dan tabel. - Dari pengertian di atas dapat disimpulkan bahwa metode deskriptif analisis dengan pendekatan kuantitatif merupakan metode yang bertujuan menggambarkan secara sistematis dan faktual tentang fakta-fakta serta hubungan antar variabel yang diselidiki dengan cara mengumpulkan data, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasi data dalam pengujian hipotesis statistic - Jenis metode penelitian yang dipilih adalah deskriptif analisis, adapun pengertian dari metode deskriptif analitis menurut (Sugiono: 2009; 29) adalah suatu metode yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data atau sampel yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum. Dengan kata lain penelitian deskriptif analitis mengambil masalah atau memusatkan perhatian kepada masalah-masalah sebagaimana adanya saat penelitian dilaksanakan, hasil penelitian yang kemudian diolah dan dianalisis untuk diambil kesimpulannya. - “Metode penelitian kualitatif itu dilakukan secara intensif, peneliti ikut berpartisipasi lama dilapangan, mencatat secara hatihati apa yang terjadi, melakukan analisis reflektif terhadap berbagai dokumen yang ditemukan dilapangan, dan membuat laporan penelitian secara mendetail



2. TUJUAN ANALISIS DESKRIPTIF Statistika deskriptif adalah bagian dari ilmu statistika yang hanya mengolah, menyajikan data tanpa mengambil keputusan mengenai populasi. Statistika deskriptif berkenaan dengan deskripsi data, misalnya dari menghitung rata-rata dan varian dari data mentah; mendeskripsikan menggunakan tabel-tabel atau grafik sehingga data mentah lebih mudah dibaca dan lebih bermakna. Dengan kata lain hanya melihat gambaran secara umum dari data yang diperoleh.



Statistika deskriptif adalah teknik yang digunakan untuk meringkas/menafsirkan data dan menampilkannya dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh setiap orang. Hal ini melibatkan proses kuantifikasi dari penemuan suatu fenomena. Berbagai statistik sederhana, seperti ratarata, dihitung dan ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik. Statistika deskriptif dapat memberikan pengetahuan yang signifikan pada kejadian fenomena yang belum dikenal dan mendeteksi keterkaitan yang ada di dalamnya. Tetapi dapatkah statistika deskriptif memberikan hasil yang bisa diterima secara ilmiah? Statistik merupakan suatu alat pengukuran yang berhubungan dengan keragaman pada karakteristik objek-objek yang berbeda. Statistika deskriptif adalah bagian dari ilmu statistika yang hanya mengolah, menyajikan data tanpa mengambil keputusan untuk populasi.



-



Analisis deskriptif bertujuan untuk mengubah sekumpulan data mentah menjadi bentuk yang lebih mudah dipahami yang berbentuk informasi yang lebih ringkas



-



Statistic deskriptif adalah statistic yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Penelitan yang dilakukan pada populasi (tanpa diambil sampelnya) jelas akan menggunakan statistic deskripsi dalam analisisnya. Tetapi bila penelitian dilakukan pada sample, maka analisisnya dapat menggunakan statistic deskriptif maupun infrensial. Statistic deskriptif dapat digunkan bila peneliti hanya ingin mendeskripsikan data sample, dan tidak ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi dimana samapel diambil. Tetapi bila peneliti ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi, maka teknik analisis yang digunakan adalah statistic infrensial. Statistic deskriptif dalam penelitian pada dasarnya merupakan proses transformasi data penelitian dalam bentuk tabulasi sehingga mudah dipahami dan diinterpresikan. Tabulasi menyajikan ringkasan, pengaturanatau penyusunan data dalam bentuk tebel numeric dan grafik. Statistic deskriptif umumnya digunakan oleh peneliti untuk memberikan informasi mengenai



karakteristik variable penelitian yang utama dan data demografi responden (jika ada). Ukuran yang digunakan dalam deskripsi antara lain berupa : Frekuensi, tendensi sentral (rata-rata, median, modus), disperse (deviasi standard an varian) dan koefisien dan korelasi antara variable penelitian. Ukuran yang digunakan dalam statistic deskriptif tergantung pada tipe skala pengukuran construct yang digunakan dalam penelitian Dalam statistic deskriptif juga dapat dilakukan mencari kuat hubungan antara variabel melalui analisis korelasi, melakukan prediksi dengan analisis regresi, dan membuat perbandingan dengan membandingkan rata – rata data sample atau populasi. Hanya perlu diketahui bahwa dalam analisis korelasi, regresi, atau membandingkan dua rata – rata atau lebih tidak perlu diuji signifikansinya. Jadi secara teknisi dapat diketahui bahwa, dalam statistic deskriptif tidak ada uji signifikansi, tidak ada taraf kesalahan, karena peneliti tidak bermaksud membuat generalisasi.



-



-



Hasil



analisis



ini



dapat



dipakai



untuk



menentukan



permasalahan.Sebagaimanatelahdiketahuibahwasuatu



ada



atau



tidaknya



permasalahanteijadiataumuncul



apabila fakta yang diobservasi tidak sesuai dengan apa yang diharapkan.



-



Pada dasarnya, analisis data mcmpunyai tujuan sebagai berikut. a) Untuk menilai atau mengevaluasi, apakah data yang dipakailayak dapat dipercaya atau tidak. b) Untukmempelajariperbedaan nilai statistik variabel-tujuan seperti prevalensi, proporsi dan rata-rata disertai dengan standar deviasinya yang dihitung berdasarkan data sampel tertentu dengan nilai yangdiharapkan.Dengankata lain, menentukan ada atau tidaknya permasalahan. c) Untukmempelajarihubungan atau asosiasi antara faktorfaktor penyebab dengan variabel tujuan. d) Untukmempelajariperbedaan antara kelompok individu secara deskriptif, meliputi nilai-nilai statistik variabeltujuan dan asosiasi antara faktor-penyebab dengan variabel tujuan.



3. FUNGSI STATISTIK DESKRIPTIF



analisis deskriptif merupakan analisis yang paling mendasar untuk menggambarkan keadaan data secara umum. Analisis deskriptif ini meliputi beberapa hal, yakni distribusi frekuensi, pengukuran tendensi pusat, dan pengukuran variabilitas (Wiyono, 2001) 



Distribusi frekuensi. Distribusi frekuensi merupakan susunan data-data mentah yang acak dan sulit dibaca yang kemudian disusun berdasarkan kategori tertentu dalam suatu daftar secara sistematis agar mudah dipahami. Distribusi frekuensi dibagi menjadi beberapa jenis yaitu distribusi frekuensi secara tidak berkelompok, distribusi rank order, distribusi frekuensi secara berkelompok, dan grafik distribusi.







Pengukuran Tendensi Pusat. Ukuran tendensi pusat merupakan suatu ukuran yang merupakan wakil kumpulan data untuk mendapatkan gambaran yang lebih jelas mengenai data tersebut baik mengenai sampel ataupun populasi. Beberapa macam ukuran tendensi sentral yaitu rata-rata (mean), median dan modus. Tendensi pusat digunakan untuk melihat letak bagian terbesar dalam distribusi.







Pengukuran Variabilitas. Pengukuran variabilitas untuk menggambarkan derajat berpencarnya data kuantitatif. Ukuran ini terdiri atas rentang



antarkuartil, simpangan kuartil, rata-rata simpangan, simpangan baku dan koefisien variasi, serta varian. Pengukuran variabilitas berfungsi untuk mengetahui homogenitas atau heterogenitas data. Suatu data bisa saja memiliki nilai tendensi pusat yang sama namun memiliki nilai variansi yang berbeda Analisis Deskriptif adalah analisis yang dilakukan untuk menilai karakteristik dari sebuah data. Karakterisitik itu banyak sekali, antara lain: nilai Mean, Median, Sum, Variance, Standar error, standar error of mean, mode, range atau rentang, minimal, maksimal, skewness dan kurtosis. Pada bahasan kali ini kita membahas bagaimana caranya melakukan analisis data deskriptif atau uji deskriptif tersebut dengan menggunakan software MS Excel 2007/2010/2013 versi yag lebih tinggi.



4.



UKURAN ANALISIS DESKRIPTIF



Macam-macam Statistika Deskriptif Ukuran Numerik Ukuran numerik dibagi menjadi dua, yaitu ukuran pemusatan data, meliputi mean, median, modus, serta ukuran penyebaran data, meliputi rentang, variansi, dan simpangan baku. a) Ukuran Pemusatan Ukuran pemusatan atau ukuran lokasi adalah beberapa ukuran yang menyatakan dimana distribusi data tersebut terpusat. (Howell, 1982). Ukuran pemusatan berupa nilai tunggal yang bisa mewakili suatu kumpulan data dan karakteristiknya (menunjukkan pusat dari nilai data). Jenis-Jenis Ukuran Pemusatan antara lain: 1. Rata-rata (Mean) Rata-rata merupakan ukuran pemusatan yang sangat sering digunakan. Keuntungan dari menghitung rata-rata adalah angka tersebut dapat digunakan sebagai gambaran atau wakil dari data yang diamati. Rata-rata peka dengan adanya nilai ekstrim atau pencilan. 2.   Median atau Nilai Tengah



Median merupakan suatu nilai ukuran pemusatan yang menempati posisi tengah setelah data diurutkan 3.   Modus Modus adalah nilai yang paling sering muncul dari serangkaian data. Modus tidak dapat digunakan sebagai gambaran mengenai data (Howell, 1982) b) Ukuran Penyebaran Data/Dispersi (Dispersion) Ukuran penyebaran adalah suatu ukuran baik parameter atau statistika untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data. Melalui ukuran penyebaran dapat diketahui seberapa jauh data-data menyebar dari titik pemusatannya. Jenis-Jenis Ukuran Penyebaran antara lain: 1. Rentang (Range) (=R) Rentang (Range) dinotasikan sebagai R, menyatakan ukuran yang menunjukkan selisih nilai antara maksimum dan minimum. Rentang cukup baik digunakan untuk mengukur penyebaran data yang simetrik dan nilai datanya menyebar merata. Ukuran ini menjadi tidak relevan jika nilai data maksimum dan minimumnya merupakan nilai ekstrim 2.   Variansi (Variance) (=S2 atau σ2) Variansi (variance) dinotasikan sebagai S2 atau σ2 adalah ukuran penyebaran data yang mengukur rata-rata kuadrat jarak seluruh titik pengamatan dari nilai tengah (meannya). 3.   Simpangan Baku (=s atau ) Simpangan baku (standar deviation) dinotasikan sebagi s atau σ, menunjukkan ratarata penyimpangan data dari harga rata-ratanya. Simpangan baku merupan akar pangkat dua dari variansi.



FILE Macam-macam statistika deskriptif: 1. Ukuran numerik Ukuran numerik dibagi menjadi dua, yaitu ukuran pemusatan data, meliputi mean, median, modus, serta ukuran penyebaran data, meliputi rentang, variansi, dan simpangan baku. a) ukuran pemusatan Ukuran pemusatan atau ukuran lokasi adalah beberapa ukuran yang menyatakan dimana distribusi data tersebut terpusat. (howell, 1982). Ukuran pemusatan berupa nilai tunggal yang bisa mewakili suatu kumpulan data dan karakteristiknya (menunjukkan pusat dari nilai data). Jenis-jenis ukuran pemusatan antara lain: 1. Rata-rata (mean) Rata-rata merupakan ukuran pemusatan yang sangat sering digunakan. Keuntungan dari menghitung rata-rata adalah angka tersebut dapat digunakan sebagai gambaran



atau wakil dari data yang diamati. Rata-rata peka dengan adanya nilai ekstrim atau pencilan. 2. Median atau nilai tengah Median merupakan suatu nilai ukuran pemusatan yang menempati posisi tengah setelah data diurutkan 3. Modus Modus adalah nilai yang paling sering muncul dari serangkaian data. Modus tidak dapat digunakan sebagai gambaran mengenai data (howell, 1982) b) Ukuran penyebaran data/dispersi (dispersion) Ukuran penyebaran adalah suatu ukuran baik parameter atau statistika untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data. Melalui ukuran penyebaran dapat diketahui seberapa jauh data-data menyebar dari titik pemusatannya. 3 Jenisjenis ukuran penyebaran antara lain: 1. Rentang (range) (=r) Rentang (range) dinotasikan sebagai r, menyatakan ukuran yang menunjukkan selisih nilai antara maksimum dan minimum. Rentang cukup baik digunakan untuk mengukur penyebaran data yang simetrik dan nilai datanya menyebar merata. Ukuran ini menjadi tidak relevan jika nilai data maksimum dan minimumnya merupakan nilai ekstrim 2. Variansi (variance) (=s2 atau σ2) Variansi (variance) dinotasikan sebagai s2 atau σ2 adalah ukuran penyebaran data yang mengukur rata-rata kuadrat jarak seluruh titik pengamatan dari nilai tengah (meannya). 3. Simpangan baku(standard deviation) (=s atau ) Simpangan baku (standar deviation) dinotasikan sebagi s atau σ, menunjukkan rata-rata penyimpangan data dari harga rata-ratanya. Simpangan baku merupan akar pangkat dua dari variansi.



5. TAHAPAN ANALISIS DESKRIPTIF



Analisis data dilakukan setelah peneliti mengumpulkan semua data yang diperlukan dalam penelitian. Peneliti biasanya melakukan beberapa tahap persiapan data untuk memudahkan proses analisis data dan interpretasi hasilnya, yaitu : pengeditan, pemberian kode dan pemrosesan data. a) Pengeditan (Editing) Pengeditan merupakan proses pengecekan dan penyesuaian yang diperlukan terhadap data penelitian untuk memudahkan proses pemberian kode dan pemrosesan data dengan teknik statistic. Data penelitian yang dikumpulkan oleh peneliti melalui metode survey atau metode observasi perlu diedit dari kemungkinan kekeliruan dalam proses pencatatan yang dilakukan oleh pengumpul data, pengisian kuesioner yang tidak lengkap atau tidak konsisten. Tujuan pengeditan data adalah untuk menjamin kelengkapan, konsistensi dan kesiapan dan penelitian dalam proses analisis. Proses pengeditan dapat dilakukan di lapangan (field editing) oleh peniliti, pengumpul data atau staf yang bertindak sebagai supervisor sesaat setelah melakukan pengecekan terhadap isian kuisioner. Pengeditan dapat juga dilakukan di tempat peneliti (InHouse editing) setelah beberapa atau semua data terkumpul, karena field editing sulit dilakukan jika peneliti menggunakan teknik pengiriman kuisioner melalui pos. prosedur pengeditan akan memudahkan proses pemberian kode dan data entry. b') Pemberian Kode (Coding) Pemberian kode merupakan proses identifikasi dan klasifikasi data penelitian ke dalam skor numeric atau karakter symbol. Proses ini diperlukan terutama untuk data penelitian yang dapat diklasifikasi, missal : jawaban dari tipe pertanyaan tertutup (closed-ended question) yang tidak memberikan alternative kepada responden selain pilihan jawaban yang tersedia. Pemberian kode pada jawaban dari tipe pertanyaan terbuka (open-ended question) relative lebih sulit karena memrlukan judgement dari pemberi kode dalam mengintepretasikan jawaban responden. Tujuan pemberian kode pada tipe pertanyaan terbuka adalah untuk mengurangi variasi jawaban responden menjadi beberapa kategori umum sehingga dapat diberi skor numeric atau symbol. Teknis pemberian kode dapat dilakukan sebelum atau setelah pengisian



kuisioner. Proses pemberian kode akan memudahkan dan mengingkatkan efisiensi proses data entry ke dalam computer. c) Pemrosesan Data (Data Processing) Banyak peneliti saat ini yang melakukan analisis data dengan bantuan teknologi computer. Beberapa paket aplikasi statistic yang dapat digunakan untuk analisi data dengan computer, antara lain : SPSS, SAS, Stat-Easy dan Minitab. Diantara program aplikasi tersebut yang sering digunakan dlam penelitian bisnis adalah Statisical Package for the Social Sciences (SPSS) dan Statistical Analysis System (SAS). Proses analisis data dengan menggunakan computer, tentu saja, relative lebih cepat dan hasilnya lebih akurat



1.Pengumpulan data Pada tahap awal dilakukan pencarian informasi penting tentang suatu fenomena/gejala yang akan dipelajari, tahap ini lebih dikenal sebagai pengumpulan



data.



Pencarian



informasi



dapat



dilakukan



melalui



pengamatan atau pengukuran yang nantinya diharapkan akan diperoleh data berupa bilangan/angka-angka (data kuantitatif). Pengamatan atau pengukuran disini tidak hanya diartikan melihat atau mengukur secara fisik terhadap suatu fenomena/gejala, tetapi melalui observasi secara mendalam dengan melibatkan cara-cara tertentu seperti perekaman kejadian, pencatatan, dan perhitungan. Pengumpulan data dapat dilakukan menggunakan tes, kuisioner atau angket, wawancara, dan lain sebagainya. 2. Pengolahan data Pengolahan data adalah suatu proses untuk memperoleh data dengan rumusan tertentu, bertujuan memperoleh informasi yang diperlukan. Pada hakikatnya pengolahan data dilakukan agar data yang diperoleh pada akhirnya dapat membantu peneliti mencapai tujuan penelitian. Pada pelaksanaannya kegiatan pengolahan data meliputi langkah-langkah seperti: (1) editing/pemeriksaan yang berkaitan dengan kelengkapan data yang



diperoleh;



(2)



coding/pemberian



tanda/pengkodean



adalah



klasifikasi/penggolongan data yang bertujuan mempermudah proses analisis



data;



(3)



pemrosesan/penyiapan



untuk



dianalisis



seperti



pengentrian/pemasukan data pada program komputer; (4) pembersihan data/cleaning untuk pengecekan kembali apakah ada kesalahan atau tidak; (5) pengeluaran informasi/pengecekan informasi sesui dengan tujuan penelitian yang dilakukan. ADVERTISEMENT REPORT THIS AD



3. Penyajian data Data yang diperoleh dari proses pengumpulan data biasanya tidak beraturan dan sulit bagi kita untuk membacanya, untuk itu perlu dilakukan penyajian data agar data lebih mudah dipahami. Ketika data yang diperoleh mudah dipahami tentu kita dapat melakukan analisis data dengan baik. Teknik penyajian data dapat



dilakukan dengan dua cara, yaitu



menggunakan tabel/daftar dan grafik/diagram. Teknik penyajian data akan dibahas pada bab selanjutnya. 4. Penganalisisan data Analisis data yang sifatnya kuantitatif (analisis kuantitatif) dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu analisa deskriptif dan analisa inferensial. Sesui dengan istilahnya, analisa deskriptif melibatkan statistika deskriptif, sedangkan analisa inferensial melibatkan statistika inferensial. Analisa deskriptif bertujuan mendeskripsikan fenomena/gejala secara ringkas dan jelas sehingga lebih mudah ditangkap maknanya. Dengan demikian analisa deskriptif sebenarnya hanya sampai pada tahap deskripsi saja, tidak melakukan generalisasi yang lebih luas. Berbeda dengan analisa deskriptif, analisa inferensial menggunakan syarat yang ketat pada masalah teknik sampling agar diperoleh sampel yang representatif (menggambarkan keadaan sebenarnya tentang populasi), karena hasil analisanya akan diberlakukan pada keseluruhan populasi.



5. Penarikan kesimpulan. Terdapat dua cara yang bisa dilakukan ketika membuat kesimpulan, yaitu kesimpulan yang sifatnya statistik dan kesimpulan non statistik, namun perlu diperhatikan juga  bahwa keduanya harus disesuaikan dengan rumusan masalahnya. Apabila kesimpulan statistik yang dibuat, maka kesimpulannya harus dapat digeneralisasikan ke seluruh populasi dimana pengambilan sampel telah dilakukan. Sedangkan untuk kesimpulan non statistik dapat dilakukan dengan cara mencari proporsi atau persentase dan rasio. 6. INSTRUMEN 2. Intrumen Penelitian Menurut Darmadi (2011:85) bahwa definisi Instrument adalah sebagai alat untuk mengukur informasi atau melakukan pengukuran. Instrument pengumpulan data menurut Suryabrata (2008:52) adalah alat yang digunakan untuk merekam pada umumnya secara kuantitatif keadaan dan aktivitas atribut-atribut psikologis. Atribut-atribut psikologis itu secara teknis biasanya digolongkan menjadi atribut kognitif dan atribut non kognitif. Selanjutnya menurut Sukaryana dkk (2003:71) : Instrument penelitian merupakan alat-alat yang digunakan untuk memperoleh atau mengumpulkan data dalam rangka memecahkan masalah penelitian atau mencapai tujuan penelitian. Jika, data yang diperoleh tidak akurat (valid), maka keputusan yang diambil pun akan tidak tepat. Berdasarkan beberapa pengertian di atas, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa instrument penelitian merupakan alat yang digunakan untuk mendapatkan dan mengumpulkan data penelitian, sebagai langkah 40 untuk menemukan hasil atau kesimpulan dari penelitian dengan tidak meninggalkan kriteria pembuatan instrumen yang baik. Hal yang perlu dipertimbangkan dalam penelitian pendidikan atau sosial, ada empat macam cara mengukur suatu data yang sering dijumpai. Keempat macam alat ukur jenis data tersebut jika disebutkan dari cara yang kompleks (lengkap) adalah : data dari skala nominal, skala ordinal, skala interval, dan skala rasio. Dari keempat data ini dapat diketahui cara mengukur dan memilih salah satu, kemudian diterapkan dalam bentuk instrumen yang hendak dicapai untuk mencari data dari subjek penelitian. Dalam penelitian peneliti menggunakan instrumen non tes terdiri dari angket atau kuesioner, interview atau wawancara, observasi atau pengamatan, skala bertingkat dan dokumentasi. Kriteria yang harus dipenuhi oleh suatu instrumen penelitian agar dapat dinyatakan memiliki kualitas yang baik yaitu validitas, reabilitas, dan pratikabilitas (Groun & Linn, dalam Ibnu, Suhadi dkk 2003:73). Sedangkan menurut Ibnu Hadjar (1996:160) mengemukakan bahwa :



7. metode Teknik analisis statistik deskriptif yang dapat digunakan antara lain:  Penyajian data dalam bentuk tabel atau distribusi frekuensi dan tabulasi silang (crosstab). Dengan analisis ini akan diketahui kecenderungan hasil temuan penelitian, apakah masuk dalam kategori rendah, sedang atau tinggi.  Penyajian data dalam bentuk visual seperti histogram, poligon, ogive, diagram batang,



diagram lingkaran, diagram pastel (pie chart), dan diagram lambang.  Penghitungan ukuran tendensi sentral (mean, median modus).  Penghitungan ukuran letak (kuartil, desil, dan persentil).  Penghitungan ukuran penyebaran (standar deviasi, varians, range, deviasi kuartil, mean deviasi, dan sebagainya).