Pengolahan Data Penelitian dan Contohnya: Panduan Lengkap untuk Mahasiswa & Peneliti

Apa Itu Pengolahan Data Penelitian?

Saat kamu melakukan pengolahan data penelitian – baik skripsi, tesis, disertasi, maupun riset institusional – data yang kamu kumpulkan tidak bisa langsung disajikan begitu saja. Data mentah perlu diolah terlebih dahulu agar:

• Lebih rapi
• Lebih mudah dipahami
• Bisa digunakan untuk menguji hipotesis atau menjawab rumusan masalah

Pengolahan data penelitian adalah proses mengorganisasi, memeriksa, menganalisis, dan menyajikan data sehingga menghasilkan informasi yang bermakna. Proses ini bisa meliputi:

• Menginput data ke dalam software (SPSS, Excel, JASP, SmartPLS, Stata, dll.)
• Mengelompokkan dan mengkategorikan data
• Menghitung statistik (misalnya mean, median, modus, korelasi, regresi)
• Membuat tabel, grafik, dan visualisasi data
• Menyimpulkan hasil analisis sesuai tujuan penelitian

Kalau pengolahan datanya rapi, bab hasil dan pembahasan akan jauh lebih mudah kamu susun. Sebaliknya, kalau dari awal data berantakan, bab hasil bisa bikin stress berkepanjangan.

Tujuan dan Manfaat Pengolahan Data Penelitian

Kenapa pengolahan data penelitian itu wajib dan bukan sekadar formalitas? Beberapa tujuan utamanya adalah:

1. Mengubah data mentah menjadi informasi
   Data yang tadinya hanya angka, checklist, atau jawaban kuesioner diubah menjadi informasi yang bisa dibaca, dianalisis, dan dimaknai.
2. Membuktikan atau menolak hipotesis
   Dengan teknik analisis yang tepat, kamu bisa melihat apakah hipotesis yang kamu ajukan terbukti secara statistik atau tidak.
3. Mengurangi bias dan kesalahan
   Proses pembersihan data (data cleaning) membantu meminimalisir data ganda, data kosong, atau jawaban yang tidak konsisten.
4. Menyajikan hasil penelitian secara profesional
   Hasil riset yang disertai tabel, grafik, dan interpretasi yang jelas akan lebih mudah dipahami pembaca, dosen, penguji, maupun reviewer jurnal.

Langkah-Langkah Pengolahan Data Penelitian

Secara umum, pengolahan data penelitian dapat dilakukan melalui beberapa tahapan berikut:

1. Ekstraksi Data

Tahap ini fokus pada mengambil data yang relevan dari berbagai sumber, misalnya:

• Kuesioner yang sudah diisi responden
• Hasil wawancara
• Observasi lapangan
• Database, dokumen, atau arsip digital

Beberapa hal yang dilakukan pada tahap ekstraksi data:

• Menentukan variabel apa saja yang akan diambil
• Menyusun daftar pertanyaan atau instrumen pengukuran
• Menginput data ke file kerja (misalnya Excel atau langsung ke software statistik)

Contoh:
Kamu meneliti hubungan jam tidur dan tingkat stres mahasiswa. Pada tahap ekstraksi, kamu mengumpulkan data jam tidur (dalam jam) dan skor stres (misalnya 1–10) dari kuesioner.

2. Pembersihan Data (Data Cleaning)

Setelah data terkumpul, jangan langsung dianalisis. Langkah berikutnya adalah membersihkan data dari berbagai kemungkinan kesalahan, seperti:

• Data ganda (responden mengisi dua kali)
• Jawaban tidak lengkap
• Jawaban tidak logis (misalnya usia 5 tahun tapi ditulis sebagai mahasiswa S1)
• Format data yang tidak seragam

Beberapa cara pembersihan data:

• Menghapus data yang jelas tidak valid
• Mengoreksi kesalahan input jika masih bisa dilacak
• Menstandarkan format data (misalnya tanggal, satuan, kode kategori)

Pembersihan data yang baik akan sangat berpengaruh pada kualitas hasil analisis.

3. Analisis Data

Ini adalah tahap inti dari pengolahan data. Di sini kamu mulai menggunakan teknik statistik atau analisis kualitatif sesuai jenis data dan desain penelitian.

Untuk penelitian kuantitatif, analisis data bisa berupa:

• Statistik deskriptif (mean, median, modus, standar deviasi)
• Uji korelasi
• Uji regresi
• Uji beda (t-test, ANOVA, dll.)
• Analisis faktor, SEM, dan lain-lain

Untuk penelitian kualitatif, analisis bisa berupa:

• Koding data
• Kategorisasi tema
• Analisis isi (content analysis)
• Tematik atau naratif

4. Interpretasi Data

Setelah hasil analisis keluar (baik dalam bentuk angka, tabel, ataupun tema), tahap selanjutnya adalah menafsirkan hasil tersebut:

• Apa arti nilai rata-rata yang kamu dapatkan?
• Apa makna korelasi antara dua variabel?
• Apakah hasil analisis mendukung hipotesis atau justru bertentangan?
• Apa implikasi temuan tersebut terhadap teori atau praktik di lapangan?

Pada tahap ini, kamu mulai menghubungkan hasil analisis data dengan:

• Rumusan masalah
• Tujuan penelitian
• Landasan teori
• Penelitian terdahulu

5. Penyajian Hasil

Tahap terakhir adalah menyajikan hasil pengolahan data dalam format yang rapi, jelas, dan menarik. Biasanya disajikan dalam:

• Bab hasil penelitian
• Tabel dan grafik
• Lampiran output software
• Presentasi seminar, sidang, atau konferensi

Kamu bisa menggunakan:

• Bar chart untuk menggambarkan frekuensi
• Pie chart untuk proporsi
• Scatter plot untuk melihat hubungan dua variabel
• Heatmap atau tabel matriks untuk data yang kompleks

Semakin jelas visualisasi datanya, semakin mudah audiens memahami pesan utama penelitianmu.

Baca Juga: Analisis Data Kualitatif dengan Pemanfaatan ChatGPT

Teknik Dasar Pengolahan Data: Mean, Median, dan Modus

Dalam statistik deskriptif, ada tiga ukuran pemusatan data yang sangat sering digunakan dalam pengolahan data penelitian, yaitu:

1. Mean (Rata-Rata)

Mean adalah jumlah semua nilai data dibagi dengan banyaknya data.

Rumus umum: Xˉ=∑Xin\bar{X} = \frac{\sum X_i}{n}Xˉ=n∑Xi​​

di mana:

• Xˉ\bar{X}Xˉ = mean (rata-rata)
• ∑Xi\sum X_i∑Xi​ = jumlah seluruh data
• nnn = banyaknya data

Contoh:

Data: 4, 5, 6, 7 Xˉ=4+5+6+74=224=5,5\bar{X} = \frac{4 + 5 + 6 + 7}{4} = \frac{22}{4} = 5{,}5Xˉ=44+5+6+7​=422​=5,5

Jadi, rata-rata dari data tersebut adalah 5,5.

2. Median (Nilai Tengah)

Median adalah nilai tengah dari sekumpulan data yang sudah diurutkan dari yang terkecil ke terbesar.

Langkah mencari median:

1. Urutkan data dari yang terkecil ke terbesar.
2. Jika jumlah data ganjil, median = nilai yang berada tepat di tengah.
3. Jika jumlah data genap, median = rata-rata dari dua nilai tengah.

Contoh (jumlah data ganjil):
Data: 4, 5, 6, 7, 8

Data sudah berurutan. Jumlah data = 5 (ganjil).
Posisi median = data ke-3 → nilainya 6.

Contoh (jumlah data genap):
Data: 3, 4, 5, 6

Jumlah data = 4 (genap).
Dua nilai tengah = data ke-2 (4) dan ke-3 (5). Median=4+52=4,5\text{Median} = \frac{4 + 5}{2} = 4{,}5Median=24+5​=4,5

3. Modus (Nilai yang Paling Sering Muncul)

Modus adalah nilai yang paling sering muncul dalam sekumpulan data.

Langkah mencari modus:

1. Hitung frekuensi kemunculan setiap nilai.
2. Nilai yang paling banyak muncul = modus.
3. Data bisa memiliki:
   • Satu modus (unimodal)
   • Dua modus (bimodal)
   • Lebih dari dua modus (multimodal)

Contoh:

Data: 4, 5, 6, 7, 5, 7

• Angka 5 muncul 2 kali
• Angka 7 muncul 2 kali

Jadi, data ini memiliki dua modus: 5 dan 7.

Contoh Pengolahan Data Penelitian: Jam Tidur dan Tingkat Stres

Agar lebih mudah dipahami, mari kita lihat contoh sederhana pengolahan data penelitian kuantitatif.

Isu yang Diteliti

“Apakah terdapat hubungan antara jumlah jam tidur seseorang dengan tingkat stres mereka?”

1. Ekstraksi Data

• Menyusun kuesioner yang berisi:
  • Pertanyaan tentang jumlah jam tidur per hari
  • Skala tingkat stres (misalnya 1–10)
• Mengumpulkan data melalui survei online kepada 100 responden.
• Menginput seluruh jawaban ke dalam Excel atau SPSS.

2. Pembersihan Data

• Mengecek apakah ada responden yang:
  • Tidak mengisi jam tidur
  • Tidak mengisi tingkat stres
  • Mengisi data tidak logis (misalnya tidur 0 jam tapi tidak merasa stres sama sekali)
• Menghapus data yang tidak lengkap atau terlalu tidak logis sehingga bisa mengganggu analisis.
• Memastikan format angka konsisten (misalnya jam tidur dalam satuan jam, bukan jam + menit campur aduk).

3. Analisis Data

Beberapa langkah analisis yang bisa dilakukan:

1. Statistik deskriptif
   • Mencari mean, median, dan modus jam tidur.
   • Mencari mean, median, dan modus tingkat stres.
2. Visualisasi sederhana
   • Membuat scatter plot (diagram pencar) dengan:
     • Sumbu X: jam tidur
     • Sumbu Y: tingkat stres
3. Analisis hubungan
   • Menggunakan uji korelasi (misalnya Pearson) untuk melihat:
     • Apakah ada hubungan yang signifikan antara jam tidur dan tingkat stres?
     • Apakah hubungan tersebut positif (semakin banyak tidur, stres meningkat) atau negatif (semakin banyak tidur, stres menurun)?

4. Interpretasi Data

Contoh interpretasi (hipotetis):

• Rata-rata jam tidur responden = 6 jam per hari.
• Rata-rata tingkat stres = 7 (dari skala 1–10).
• Hasil uji korelasi menunjukkan nilai korelasi -0,45 dengan p-value < 0,05.

Artinya:

• Ada hubungan negatif yang signifikan antara jam tidur dan tingkat stres.
• Semakin tinggi jam tidur, cenderung semakin rendah tingkat stres.

Interpretasi ini kemudian dikaitkan dengan teori kesehatan mental, kualitas tidur, dan penelitian sebelumnya yang relevan.

5. Penyajian Hasil

Hasil pengolahan data bisa disajikan dalam:

• Tabel statistik deskriptif (mean, median, modus, standar deviasi)
• Grafik scatter plot hubungan jam tidur dan stres
• Narasi pada bab hasil dan pembahasan, lengkap dengan rujukan teori dan penelitian terdahulu

Contoh kalimat penyajian:

“Berdasarkan hasil analisis korelasi Pearson, terdapat hubungan negatif yang signifikan antara jumlah jam tidur dan tingkat stres mahasiswa (r = -0,45; p < 0,05). Temuan ini menunjukkan bahwa mahasiswa dengan jam tidur yang lebih tinggi cenderung memiliki tingkat stres yang lebih rendah.”

Tips Mengolah Data Penelitian agar Lebih Mudah

Beberapa tips praktis saat mengolah data:

1. Rencanakan analisis sejak awal
   Saat menyusun proposal, pikirkan juga teknik analisis data yang akan digunakan. Ini akan mempengaruhi desain kuesioner dan jenis data yang dikumpulkan.
2. Gunakan software yang tepat
   Pilih software pengolahan data sesuai kebutuhan:
   • SPSS / JASP / Jamovi untuk statistik dasar–lanjutan
   • SmartPLS / AMOS / LISREL untuk SEM
   • Excel untuk perhitungan sederhana dan tabel awal
3. Berikan label yang jelas pada data
   Misalnya:
   • 1 = Laki-laki, 2 = Perempuan
   • 1 = Tidak setuju, 2 = Kurang setuju, 3 = Netral, 4 = Setuju, 5 = Sangat setuju
4. Diskusikan dengan pembimbing atau ahli statistik
   Jika ragu dengan teknik analisis, lebih baik konsultasi daripada memaksakan uji yang tidak sesuai.

Kesalahan Umum dalam Pengolahan Data Penelitian

Beberapa kesalahan yang sering terjadi:

• Mengabaikan data outlier tanpa alasan yang jelas
• Memakai uji statistik yang tidak sesuai dengan skala data
• Tidak melakukan uji asumsi (normalitas, homogenitas, dll.) padahal dibutuhkan
• Hanya melaporkan angka tanpa memberikan interpretasi yang jelas
• Tidak menghubungkan hasil dengan rumusan masalah dan tujuan penelitian

Hindari kesalahan-kesalahan ini agar penelitianmu terlihat lebih matang dan kredibel.

Butuh Bantuan Pengolahan Data Penelitian? Percayakan ke Britter!

Kalau kamu merasa:

• Pusing dengan SPSS, SmartPLS, atau software statistik lainnya
• Bingung memilih uji statistik yang tepat
• Kesulitan menyusun bab hasil dan pembahasan dari output analisis
• Ingin hasil pengolahan data penelitian yang rapi, sistematis, dan siap sidang/jurnal

Kamu tidak perlu mengerjakan semuanya sendirian.

Britter siap membantu kamu melalui layanan:

• Asistensi olah data penelitian (skripsi, tesis, disertasi, dan riset dosen)
• Rekomendasi teknik analisis yang sesuai dengan tujuan dan desain penelitian
• Pendampingan membaca output dan menyusun bab hasil & pembahasan
• Workshop pengolahan data untuk kampus, lembaga, dan institusi

👉 Hubungi Britter untuk konsultasi awal seputar pengolahan data penelitianmu, dan biarkan kami membantu agar proses risetmu lebih terarah, efisien, dan siap dipublikasikan.