ANALISIS DATA PENELITIAN TINDAKAN KELAS

A.    Analisis Data Penelitian Tindakan Kelas

Analisis data dan intrepretasi data terhadap data yang berhasil dikumpulkan dalam pelaksanaan penelitian tindakan dapat dilakukan sepanjang proses penelitian.Karena penelitian tindakan adalah penelitian yang bersifat dialektik, yaitu: perencanaan, tindakan yang diserta dengan pengumpulan data, dilanjutkan dengan analisis dan interpretasi data, perencanaan baru, tindakan dan pengumpulan data, analisis dan interpretasi data lagi dan seterusnya.

Namun, perlu diingat bahwa meskipun analisis data dan interpretasi data dapat dilakukan dalam proses pelaksanaan penelitian tindakan, tetapi perlu dihindari analisis dan interpretasi data yang terlalu dini. Hal ini dilakukan untuk menghindari penarikan kesimpulan yang dilakukan secara tergesa-gesa.

Analisis data dalam pelaksanaan penelitian tindakan sangat berbeda dengan analisis data pada jenis penelitian lainnya. Analisis data dalam penelitian yang menggunakan pendekatan kuantitatif menggunakan pendekatan statistik, uji perbedaan, uji korelasi, dsb. Sedangkan, pada penelitian tindakan dengan pendekatan kualitatifnya menggunakan analisis yang bersifat naratif-kualitatif atau dengan kata lain menguraikan atau menjelaskan secara jelas hasil temuan yang diperoleh dalam pelaksanaan tindakan.

G.E. Mills (2000) mengemukakan beberapa teknik analisis data pada penelitian tindakan, yaitu:

1.      Mengindentifikasi tema-tema. Dari data yang terkumpul melalu proses induktif dapat diidentifikasi menjadi tema-tema tertentu. Penarikan kesimpulan berdasarkan keadaan yg khusus untuk diperlakukan secara umum

2.      Membuat kode pada hasil survai, interviu, dan angket. Pengkodean ini dapat dilakukan untuk mengelompokkan pada kegiatan perencanaan, pelaksanaan, evaluasi, dsb.

3.      Mengajukan pertanaan kunci. Pertanyaan kunci membantu mensistematiskan data yang dapat membentuk informasi yang bermakna

4.      Peta konsep. Memetakan secara visual faktor-faktor yang terkait dengan subjek, data, proses pembelajaran, masalah, dsb.

5.      Analisis faktor yang mendahuli dan mengikuti.

6.      Penyajian hasil temuan dalam bentuk tabel, grafik, peta, bagan, gambar, dll.

7.      Mengemukakan apa yang belum ditemukan.

₎

B.     Jenis Data Penelitian Tindakan Kelas

Data dalam PTK adalah segala bentuk informasi yang terkait dengan kondisi,  proses, dan keterlaksanaan pembelajaran, serta hasil belajar yang diperoleh siswa.

Analisis data dalam PTK adalah suatu kegiatan mencermati atau menelaah, menguraikan dan mengkaitkan setiap informasi yang terkait dengan kondisi awal, proses belajar dan hasil pembelajaran untuk memperoleh simpulan tentang keberhasilan tindakan perbaikan pembelajaran

Data yang diperoleh dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif.

1. Data Kuantitatif

Data kuantitatif merupakan data yang berupa angka atau bilangan, baik yang diperoleh dari hasil pengukuran maupun diperoleh dengan cara mengubah data kualitatif menjadi data kuantitatif.

Contoh data kuantitatif: skor tes awal Tina untuk mata pelajaran matematika= 65, berat badan Tini 47 kg, panjang meja tulis 150 cm.

2. Data Kualitatif

Data kualitatif merupakan data yang berupa kalimat-kalimat, atau data yang dikategorikan berdasarkan kualitas objek yang diteliti, misalnya: baik, buruk, pandai, dan sebagainya.

Contoh data kualitatif: siswa berdiskusi secara aktif, perhatian siswa terhadap mata pelajaran IPS rendah, dan rata-rata skor UAS semester ini naik.

C.    Teknik atau Langkah – Langkah dalam Menganalisis Data Penelitian Tindakan Kelas

Dalam penelitian kuantitatif, teknik analisis data yang digunakan sudah jelas, yaitu diarahkan untuk menjawab rumusan masalah atau menguji hipotesis yang telah dirumuskan dalam proposal. Karena adanya kuantitatif, maka teknik analisis data menggunakan metode statistic yang sudah tersedia. Misalnya akan menguji hipotesis hubungan antar dua variabel, bila datanya ordinal maka statistic yang digunakan adalah Korelasi Spearman Rank, sedang bila datanya interval atau ratio digunakan Korelasi Pearson Product Moment. Bila akan menguji signifiknasi konparasi data dua sampel, datanya interval atau ratio digunakan t-test dua sampel, bila datanya nominal digunakan chi kuadrat. Selanjutnya bila akan menguji hipotesis konparatif 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 srious and central difficulty in the use of qualitative data is that methods of analysis are not well formulate”. Yang paling seriius dan sulit dalam analisis data kulitatif 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”. Belumlam penelitian  ada panduan dalam penelitian kualitatif  menentukan berapa banyak data dan analisis yang diperlukan untuk mendukung kesimpulan atau teori. (Prof. Dalam pelaksanaan semua jenis penelitian termasuk penelitian tindakan kelas maka prosedur atau teknik pengumpulan data memiliki peran penting.

Selain persyaratan pengumpulan data yang harus memiliki kriteria tertentu, seperti validitas, reliabilitas, dan kegunaan atau manfaatnya. Juga harus memiliki teknik pengumpulan data, hal ini terkait dengan pelaksanaannya bahwa dalam melakukan pengumpulan data tidak hanya menggunakan satu cara tetapi multi teknik atau multi instrumen.

Menurut pendapat Wolcot (1992) bahwa ada 3 (tiga) teknik pengumpulan data, yaitu:

1.      Pengalaman

Pengalaman adalah satu teknik dalam pengumpulan data, dengan pengalaman seorang guru yang sekaligus bertindak sebagai peneliti dapat dengan mudah melakukan pengumpulan data terkait dengan subjek penelitiannya hal ini disebabkan pengetahuan situasi dan kondisi terhadap kelas pembelajarannya. Pengalaman dapat dilakukan dengan cara observasi, dalam pelaksanaannya observasi dapat dikategorikan berdasarkan peran yang dilakukan. Misalnya observasi partisipatif  dengan cara seorang peneliti melakukan pengamatan (observasi) sambil ikut serta dalam kegiatan penelitian yang sedang berjalan. Observasi pasif, dimana seorang peneliti hanya bertindak sebagai observer yang bertugas untuk mencatat proses-proses yang sedang berjalan dengan menggunakan instrumen yang disediakan. Observasi khusus, peneliti memiliki peran tersendiri misalnya hanya memberikan bimbingan.

2.      Pengungkapan

Pengungkapan yang dimaksud di sini adalah bagaimana seorang peneliti melakukan pengumpulan data dengan cara wawancara terhadap subjek penelitian atau terhadap siapa saja agar supaya terkumpul data yang diperlukan yang memang diperlukan. Beberapa instrumen dalam penelitian yang dikategorikan wawancara (alat untu mengumpukan data) diantaranya: wawancara informal, wawancara formal terstruktur atau wawancara tidak terstruktur, angket, menggunakan skala model Likert atau Thurtston, dengan tes standar (termasuk quiz belajar atau tes hasil belajar), dan beberapa instrumen lainnya sesuai dengan data yang ingin dikumpulkan.

3.      Pembuktian

Jika proses pengungkapan selesai maka pada tahap selanjutnya adalah melakukan pembuktian, pelaksanaan pembuktian dapat dilakukan dengan teknik dokumentasi data-data yang terkait.

1. Teknik Analisis Data Kualitatif

Ada berbagai teknik analisis data, seperti teknik analisis data kualitatif dengan model interaktif. Analisis interaktif terdiri dari tiga tiga komponen, yakni: reduksi data, paparan data, dan penarikan kesimpulan.

Langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam analisis data seperti ini adalah sebagai berikut.

a)      Memilih data (reduksi data)

Pada langkah pemilihan data ini, pilihlah data yang relevan dengan tujuan perbaikan pembelajaran. Data yang tidak relevan dapat dibuang, dan jika dianggap perlu, guru peserta dapat menambahkan data baru dengan mengingat kembali peristiwa atau fenomena yang terjadi selama pelaksanaan rencana tindakan.

b)      Mendeskripsikan data hasil temuan (memaparkan data)

Pada kegiatan ini, guru peserta membuat deskripsi dari langkah yang yang dilakukan pada kegiatan a) tersebut.

c)      Menarik kesimpulan hasil deskripsi

Berdasarkan deskripsi yang telah dibuat pada langkah b) tersebut, selajutnya dapat ditarik kesimpulan hasil pelaksanaan rencana tindakan yang telah dilakukan.

Analisis dan interpretasi data juga dapat dilakukan dengan mencari ”pattern” atau pola (Guba dan Lincoln, 1981). Analisis dan interpretasi data juga dapat dilakukan dengan cara mencari pola atau esensi dari hasil refleksi diri yang dilakukan guru kemudian, digabung dengan data yang diperoleh dari beberapa pengamat yang membantu. 

2. Teknik Analisis Data Kuantitatif

Data kuantitif dalam PTK  umumnya berupa angka-angka sederhana, seperti nilai tes hasil belajar, disktribusi frekuensi, persentase, skor dari hasil angket, dan seterusnya.

Data kuantitatif dapat dianalisis secara deskriptif, antara lain dengan cara:

o   Menghitung jumlah,

o   Menghitung rata-rata (rerata),

o   Menghitung nilai persentase,

o   Membuat grafik,

·        Jika diperlukan data kuantitatif dapat dianalisis secara statistik, misalnya:

o   Mengitung nilai beda terkecil,

o   Mnghitung nilai korelasi antar variabel,

Pada kegiatan belajar ini hanya akan dipelajari teknik analisis data kuantitatif secara deskriptif.

Contoh: skor hasil tes akhir semester matematika 40 siswa:

65   72   67   82   72   91   67   73   71   70

85   87   68   86   83   90   74   89   75   61

65   76   71   65   91   79   75   69   66   85

95   74   73   68   86   90   70   71   88   68

Agar mudah dibaca maka data tersebut perlu ditata, misalnya disajikan dalam bentuk tabel distribusi frekuensi. Caranya adalah sebagai berikut.

1)        Tentukan rentang skor yaitu skor tertinggi dikurangi skor terendah. Jadi rentang skor = 95 – 61 = 34.

2)        Tentukan banyak kelas yang akan digunakan. Untuk menghitung banyak kelas. Gunakan aturan Sturges dengan rumus:

Banyak kelas (k) = 1 + 3,3 log n, dimana k adalah banyak kelas yang akan dibuat dan n adalah banyak data.

Untuk data tersebut, maka banyak kelas yang akan dibuat adalah:

k = 1 + 3,3 log 40

   = 1 + 3,3 x 1,6021

   = 6,2869

Banyak kelas yang harus dibuat dapat 6 atau 7.

3)        Hitung panjang kelas interval dengan rumus:

                                      rentang

Panjang kelas (p) = -----------------

                                  banyak kelas

                  34

          p = --------  = 4,86 , dibulatkan jadi 5

                   7 

4)        Tentukan data untuk ujung bawah kelas interval pertama. Data untuk ujung bawah kelas interval pertama dapat diambil dari skor terkecil dari data yang diperoleh atau  dapat diambil dari skor yang lebih kecil dari skor terkecil dengan syarat bahwa skor terbesar harus masuk dalam kelas interval terakhir yang akan dibuat.

5)        Masukkan semua skor ke dalam kelas interval yang terbentuk.

6)        Hasil tabel frekuensi distribusi data hasil tes matematika tersebut adalah sebagai berikut.

Tabel Contoh Destribusi Hasil Tes Akhir Semester Matematika SD Teladan Medan Tahun 2008

Skor matematika	Tally	Banyak siswa
61 – 65 66 – 70 71 – 75 76 – 80 81 – 85 86 – 90 91 - 95	//// ///// //// ///// ///// / // //// ///// // ///	4 9 11 2 4 7 3
Jumlah		40

Jika menghendaki, dapat menggambar data dalam tabel tersebut ke dalam bentuk diagram batang. Caranya, dibuat dulu dua sumbu, yaitu sumbu datar dan sumbu tegak. Sumbu datar memuat bilangan-bilangan yang merupakan titik tengah dari setiap kelas interval, sedangkan sumbu tegaknya memuat frekuensi dari setiap kelas interval.

Analisis data kuantitatif dapat dilakukan secara sederhana dengan menggunakan analisis deskriptif. Analisis deskriptif dapat dilakukan dengan memanfaatkan statistika sederhana seperti menghitung rata-rata (mean) dan menghitung persentase. Menghitung skor rata-rata dapat dengan mudah dilakukan yaitu dengan cara menjumlahkan semua data kemudian dibagi dengan banyaknya data.

Dengan menggunakan cara tersebut maka:

Skor rata-rata tes akhir semester matematika = 

     65 + 72 + 67 + .... + 68

 ----------------------------------   =   76,25

               40

Jika data sudah berbentuk tabel frekuensi distribusi seperti pada tabel 5.4 maka dapat menghitung nilai rata-ratanya dengan terlebih dulu mencari nilai tengah untuk setiap kelas interval. Kemudian kalikan setiap nilai tengah dengan frekuensi di kelas interval masing-masing. Jumlahkan perkalian antara nilai tengah dengan frekuensi untuk setiap kelas interval kemudian dibagi dengan jumlah data.

Untuk mempermudah hitungan maka data pada Tabel 5.4 tersebut dapat diubah seperti berikut ini.

Tabel:  Rentang sekor, Nilai Tengah, dan Frekuensi Hasil Tes Matematika SD Teladan Medan Tahun 2008

Skor matematika	Nilai Tengah	Banyak siswa
61 – 65 66 – 70 71 – 75 76 – 80 81 – 85 86 – 90 91 - 95	63 68 73 78 83 88 93	4 9 11 2 4 7 3
Jumlah		40

                                 4x63 + 9x68 + 11x73 + 2x78 + 4x83 + 7x88 + 3x93

      Nilai rata-ratanya =  ---------------------------------------------------------------------

                                                                           40

                                  252 + 612 + 803 + 156 + 332 + 616 + 279

                              = ------------------------------------------------------------

                                                                     40

                              = 76,25

Dengan menyajikan data kuantitatif dalam bentuk tabel atau grafik, dapat dengan mudah mendeskripsikan data yang diperoleh. Misal, dari data pada tabel 5.4, dapat dengan mudah menghitung persentase siswa yang memperoleh skor antara 71 – 77 yaitu

           11

     = ----- x 100 % = 27,5 %.
                                   40

D.    Interpretasi Data

Interpretasi data merupakan suatu kegiatan yang menggabungkan hasil analisis dengan pernyataan, kriteria, atau  standar tertentu untuk menemukan makna dari data yang dikumpulkan untuk menjawab permasalahan pembelajaran yang sedang diperbaiki.

Interpretasi data perlu dilakukan peneliti untuk memberikan arti mengenai bagaimana tindakan yang dilakukan mempengaruhi peserta didik.

Interpretasi data juga penting untuk menantang guru agar mengecek kebenaran asumsi atau keyakinan yang dimilikinya.

Ada berbagai teknik dalam melakukan interpretasi data, antara lain dengan:

1. menghubungkan data dengan pengalaman diri guru atau peneliti,
2. mengaitkan temuan (data) dengan hasil kajian pustaka atau teori terkait,
3. memperluas analisis dengan mengajukan pertayaan mengenai penelitian dan implikasi hasil penelitian, dan/atau
4. meminta nasihat teman sejawat jika mengalami kesulitan.

Berdasarkan hasil contoh analisis data kuantitatif tersebut maka dapat dibuat interpretasi sebagai berikut.

1. Jika guru menetapkan ketuntasan belajar   ≥ 71% maka jumlah siswa yang tuntas belajar adalah 27 orang atau 68% siswa. Sebaliknya 32% siswa tidak tuntas belajar.
2. Jika dilihat dari nilai rata-rata kelas (76,25), maka nilai siswa secara klasikal tersebut ketuntasan belajar.