Sarana belajar yang memadukan teori akademis dengan pendekatan praktis dirancang untuk menjembatani kesenjangan antara pemahaman konseptual dan penerapannya di dunia nyata. Serta memberikan kerangka berpikir yang kuat melalui teori-teori dasar, sementara praktiknya memberikan wawasan tentang bagaimana konsep tersebut digunakan dalam konteks nyata.
» » » PENGUMPULAN DAN PENYAJIAN DATA

PENGUMPULAN DAN PENYAJIAN DATA

,


Pengertian Pengumpulan Data

A. Pengertian Dasar

Pengumpulan data adalah suatu proses sistematis dan terstruktur yang dilakukan untuk memperoleh informasi yang relevan dan akurat sebagai dasar untuk menjawab pertanyaan penelitian, mendukung atau menolak hipotesis, serta memberikan landasan dalam pengambilan keputusan dan pemecahan masalah, baik dalam konteks akademik, bisnis, maupun pemerintahan.

Data yang dikumpulkan bisa bersifat kuantitatif (angka, statistik, ukuran) maupun kualitatif (narasi, persepsi, opini). Proses ini adalah tahap paling krusial dalam kegiatan penelitian atau pengambilan keputusan berbasis data (data-driven decision making), karena kualitas data sangat menentukan kualitas hasil analisis dan rekomendasi yang akan dihasilkan.

B. Unsur-Unsur Utama dalam Pengumpulan Data

  1. Sistematis: Harus mengikuti langkah yang runtut, mulai dari perencanaan, pemilihan metode, penetapan instrumen, hingga pelaksanaan.
  2. Terencana: Ada tujuan yang jelas, yaitu untuk menjawab rumusan masalah atau mencapai tujuan penelitian.
  3. Konsisten: Prosedur dan teknik yang digunakan harus diterapkan secara seragam agar hasilnya valid dan dapat dibandingkan.
  4. Validitas: Mengukur apakah data benar-benar mewakili fenomena yang ingin diteliti.
  5. Reliabilitas: Menunjukkan apakah data dapat dipercaya dan menghasilkan hasil yang konsisten jika dikumpulkan ulang.

C. Tujuan Pengumpulan Data

  • Menjawab pertanyaan penelitian: Seperti dalam penelitian tentang perilaku konsumen, data dibutuhkan untuk menjawab misalnya, “Apa yang memengaruhi pelanggan membeli produk A?”
  • Mendukung atau menolak hipotesis: Misalnya, hipotesis bahwa peningkatan gaji berpengaruh positif terhadap produktivitas dapat diuji dengan data produktivitas dan gaji.
  • Mengidentifikasi masalah organisasi: Misalnya, data tingkat absensi karyawan digunakan untuk mengidentifikasi apakah ada masalah motivasi kerja atau kepemimpinan.
  • Membuat kebijakan: Pemerintah menggunakan data kemiskinan untuk menyusun program bantuan sosial.

D. Pentingnya Pengumpulan Data yang Benar

Jika data dikumpulkan secara asal-asalan atau tanpa metode yang tepat, maka hasil analisis akan menyesatkan. Contoh nyata:

Sebuah perusahaan ritel mengklaim bahwa 80% pelanggannya puas dengan layanan mereka. Namun, saat ditelusuri, survei hanya dilakukan terhadap 20 pelanggan tetap di cabang pusat, bukan secara acak di semua cabang. Akibatnya, kesimpulan menjadi bias, karena tidak mencerminkan keseluruhan populasi pelanggan.

Hal ini menegaskan bahwa pengumpulan data yang tidak valid akan menghasilkan keputusan yang salah, dan bisa berakibat fatal dalam dunia bisnis, keuangan, atau kebijakan publik.

E. Contoh Nyata dalam Konteks Manajemen

Contoh 1: Manajemen Sumber Daya Manusia (SDM)

Sebuah perusahaan ingin mengetahui tingkat kepuasan karyawan terhadap program pelatihan yang baru diterapkan. Maka perusahaan perlu mengumpulkan data melalui:

  • Kuesioner tentang persepsi karyawan
  • Wawancara langsung dengan beberapa staf
  • Dokumentasi absensi pelatihan dan hasil evaluasi

Tanpa data ini, manajemen tidak dapat menentukan apakah program pelatihan tersebut efektif atau perlu perbaikan.

Contoh 2: Manajemen Pemasaran

Tim pemasaran ingin mengetahui alasan menurunnya penjualan produk tertentu. Mereka mengumpulkan data dengan:

  • Melakukan survei kepada pelanggan yang berhenti membeli produk
  • Melakukan observasi terhadap strategi pesaing
  • Mengkaji data historis penjualan

Berdasarkan data yang dikumpulkan, ditemukan bahwa produk pesaing lebih murah dan memiliki fitur tambahan, sehingga tim pemasaran dapat menyesuaikan strategi.

F. Perbedaan Data Primer dan Sekunder dalam Pengumpulan

Aspek

Data Primer

Data Sekunder

Sumber

Langsung dari responden/objek penelitian

Sudah tersedia dari pihak lain

Contoh

Wawancara, kuesioner, observasi

Buku, laporan pemerintah, database online

Kelebihan

Spesifik, relevan, dapat disesuaikan

Cepat, hemat biaya, mudah diakses

Kekurangan

Mahal, butuh waktu dan tenaga

Mungkin tidak sesuai tujuan, data usang

G. Tantangan dalam Pengumpulan Data

  1. Subjektivitas responden (terutama dalam survei opini)
  2. Sampel yang tidak representatif
  3. Kesalahan teknis dalam pengisian instrumen
  4. Keterbatasan waktu dan biaya
  5. Etika pengumpulan data, seperti privasi dan persetujuan informasi

H. Prinsip-Prinsip Etika Pengumpulan Data

  • Informed consent: Responden harus tahu bahwa mereka sedang diwawancarai dan untuk tujuan apa
  • Kerahasiaan: Data tidak boleh disalahgunakan
  • Non-manipulatif: Tidak boleh mengarahkan jawaban responden

Contoh Pelanggaran: Memberikan pernyataan “Kami hanya akan mencatat jika Anda puas dengan layanan kami” — ini manipulatif dan membuat data menjadi bias.

Pengumpulan data bukan sekadar aktivitas teknis, melainkan merupakan pondasi utama dari setiap kegiatan penelitian, evaluasi, maupun pengambilan keputusan. Data yang dikumpulkan secara metodis, terencana, dan konsisten akan memberikan gambaran yang jelas, akurat, dan dapat dipertanggungjawabkan. Kualitas data menentukan kualitas informasi, dan kualitas informasi menentukan kualitas keputusan.

TEKNIK PENGUMPULAN DATA

Setelah memahami pentingnya pengumpulan data yang sistematis, langkah berikutnya adalah memilih teknik pengumpulan data yang sesuai. Pemilihan teknik ini sangat tergantung pada tujuan penelitian, jenis data yang dibutuhkan, ketersediaan sumber daya, serta kondisi lapangan.

Teknik pengumpulan data dapat dibagi menjadi dua kategori besar, yaitu:

  1. Teknik Pengumpulan Data Primer
  2. Teknik Pengumpulan Data Sekunder

Pada bagian ini akan difokuskan terlebih dahulu pada Teknik Pengumpulan Data Primer.

A. TEKNIK PENGUMPULAN DATA PRIMER

Data primer adalah data asli yang dikumpulkan langsung oleh peneliti dari sumber pertama. Teknik ini memungkinkan peneliti untuk memperoleh informasi terkini, relevan, dan terkontrol, sesuai kebutuhan riset. Teknik-teknik ini meliputi wawancara, kuesioner/angket, observasi, dan eksperimen.

a. Wawancara (Interview)

Definisi: Teknik pengumpulan data di mana peneliti berkomunikasi langsung dengan responden secara lisan untuk mendapatkan jawaban atas pertanyaan yang telah disiapkan, baik secara terstruktur maupun tidak terstruktur.

Jenis-jenis wawancara:

  1. Terstruktur: Pertanyaannya tetap dan sama untuk semua responden.
  2. Semi-terstruktur: Ada panduan pertanyaan tetapi terbuka untuk eksplorasi lebih lanjut.
  3. Tidak terstruktur: Pertanyaan bersifat spontan dan bebas sesuai arah pembicaraan.

Keuntungan:

  • Mendapatkan data yang mendalam dan kontekstual.
  • Peneliti dapat menggali lebih lanjut bila ada hal yang belum jelas.
  • Bisa mendeteksi ekspresi atau bahasa tubuh responden.

Kekurangan:

  • Biaya tinggi dan memakan waktu lama, apalagi jika responden banyak.
  • Risiko bias pewawancara (interviewer bias).
  • Tidak efisien untuk jumlah responden yang besar.

Contoh:

Seorang manajer HRD ingin memahami mengapa tingkat turnover karyawan tinggi dalam 6 bulan terakhir. Ia melakukan wawancara langsung terhadap beberapa karyawan yang mengundurkan diri. Dari wawancara, diketahui bahwa kurangnya jenjang karier dan beban kerja tinggi menjadi penyebab utama.

b. Kuesioner / Angket (Questionnaire)

Definisi: Teknik pengumpulan data di mana responden memberikan jawaban tertulis terhadap sejumlah pertanyaan yang telah disusun secara sistematis.

Jenis-jenis kuesioner:

  1. Tertutup: Responden memilih jawaban dari pilihan yang tersedia.
  2. Terbuka: Responden bebas menjawab dengan kata-kata mereka sendiri.
  3. Campuran: Kombinasi pertanyaan tertutup dan terbuka.

Keuntungan:

  • Efisien untuk menjangkau responden dalam jumlah besar.
  • Biaya lebih rendah dibanding wawancara.
  • Responden memiliki waktu untuk menjawab dengan lebih santai dan jujur.

Kekurangan:

  • Jika pertanyaan tidak jelas, bisa menyebabkan interpretasi salah.
  • Responden bisa tidak serius menjawab atau tidak mengembalikan kuesioner.
  • Tidak dapat menggali jawaban lebih dalam.

Contoh:

Sebuah perusahaan e-commerce ingin mengukur tingkat kepuasan pelanggan. Mereka menyebarkan kuesioner online berisi 10 pertanyaan tentang pengalaman berbelanja, kecepatan pengiriman, dan layanan pelanggan. Dari hasil kuesioner, diketahui bahwa 90% pelanggan puas dengan kecepatan pengiriman, tetapi hanya 60% puas terhadap layanan pelanggan.

c. Observasi (Observation)

Definisi: Teknik pengumpulan data di mana peneliti mengamati secara langsung objek atau fenomena yang diteliti di lingkungan alamiahnya tanpa intervensi.

Jenis-jenis observasi:

  1. Observasi partisipatif: Peneliti ikut terlibat dalam kegiatan yang diamati.
  2. Observasi non-partisipatif: Peneliti hanya sebagai pengamat pasif.
  3. Observasi terstruktur: Menggunakan format pengamatan yang sudah disiapkan.
  4. Observasi tidak terstruktur: Tidak ada format tetap; pengamatan fleksibel.

Keuntungan:

  • Data yang diperoleh lebih nyata dan akurat.
  • Cocok untuk perilaku yang tidak mudah dijelaskan secara verbal.
  • Tidak dipengaruhi oleh persepsi subjektif responden.

Kekurangan:

  • Tidak cocok untuk fenomena yang tidak bisa dilihat langsung (misalnya motivasi).
  • Membutuhkan waktu lama dan kesabaran tinggi.
  • Sulit untuk menjangkau populasi besar.

Contoh:

Dalam penelitian perilaku konsumen, seorang peneliti mengamati bagaimana pelanggan memilih produk makanan di supermarket. Ia mencatat apakah pelanggan membaca label, membandingkan harga, atau hanya memilih berdasarkan merek.

d. Eksperimen (Experiment)

Definisi: Teknik pengumpulan data di mana peneliti menciptakan kondisi buatan untuk mengamati efek suatu variabel terhadap variabel lain. Biasanya dilakukan dengan kontrol ketat terhadap variabel luar.

Keuntungan:

  • Mampu menunjukkan hubungan sebab-akibat.
  • Hasil dapat direplikasi dan diuji ulang.

Kekurangan:

  • Sering kali tidak mencerminkan kondisi nyata.
  • Butuh perencanaan matang dan etika yang ketat.
  • Tidak semua variabel dapat dikendalikan.

Contoh:

Sebuah perusahaan ingin mengukur efektivitas dua metode pelatihan: pelatihan tatap muka vs pelatihan online. Mereka membagi karyawan dalam dua kelompok secara acak, lalu mengukur peningkatan produktivitas kerja setelah pelatihan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pelatihan tatap muka lebih efektif untuk karyawan baru.

Tabel Ringkasan Teknik Data Primer

Teknik

Keunggulan Utama

Kelemahan Utama

Contoh Penggunaan

Wawancara

Data mendalam dan fleksibel

Biaya & waktu tinggi

Wawancara karyawan resign

Kuesioner

Efisien, banyak responden

Risiko salah interpretasi

Survei kepuasan pelanggan online

Observasi

Data nyata tanpa intervensi

Sulit untuk variabel tersembunyi

Mengamati kebiasaan belanja konsumen

Eksperimen

Bisa menguji hubungan kausalitas

Tidak alami, butuh kontrol

Meneliti efek pelatihan terhadap produktivitas

Teknik pengumpulan data primer memungkinkan peneliti mengakses data yang relevan, mutakhir, dan kontekstual secara langsung. Namun, teknik yang dipilih harus sesuai dengan tujuan penelitian, sumber daya yang tersedia, dan karakteristik responden atau objek penelitian. Pemahaman terhadap kelebihan dan keterbatasan masing-masing teknik sangat penting agar pengumpulan data menjadi efektif dan hasilnya dapat digunakan sebagai dasar analisis yang kuat.

TEKNIK PENGUMPULAN DATA SEKUNDER

Dalam proses penelitian atau pengumpulan informasi untuk pengambilan keputusan, tidak semua data harus diperoleh langsung dari responden atau objek penelitian secara primer. Terkadang, data yang dibutuhkan sudah tersedia sebelumnya, baik dalam bentuk cetak maupun digital, dan dapat digunakan kembali untuk keperluan riset. Inilah yang disebut sebagai data sekunder.

Data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan oleh pihak lain, bukan oleh peneliti sendiri, dan tersedia untuk digunakan dalam penelitian baru dengan catatan relevansi dan validitasnya masih terjaga.

Karakteristik Data Sekunder:

  • Telah dikumpulkan dan dipublikasikan sebelumnya.
  • Umumnya tersedia dalam bentuk dokumen, laporan, publikasi ilmiah, atau basis data.
  • Dapat bersumber dari instansi pemerintah, lembaga riset, perusahaan, media massa, dan sebagainya.
  • Bisa berbentuk data kuantitatif maupun kualitatif.

Manfaat Data Sekunder:

  1. Menghemat waktu dan biaya, karena data sudah tersedia.
  2. Berguna untuk melengkapi data primer atau sebagai dasar penyusunan kerangka penelitian.
  3. Menyediakan gambaran umum atau tren jangka panjang.
  4. Bisa digunakan untuk perbandingan lintas waktu atau antar wilayah.

A. Studi Literatur (Literature Review)

Definisi:

Studi literatur adalah teknik pengumpulan data sekunder yang dilakukan dengan cara mengakses, membaca, dan menganalisis literatur ilmiah atau akademik yang relevan dengan topik penelitian. Literatur tersebut bisa berasal dari:

  • Buku teks
  • Jurnal ilmiah (nasional maupun internasional)
  • Artikel akademik
  • Laporan hasil penelitian
  • Disertasi dan tesis
  • Makalah seminar atau konferensi

Tujuan Studi Literatur:

  • Mengetahui pengetahuan dan temuan terdahulu.
  • Menentukan kesenjangan riset (research gap).
  • Memberikan kerangka teoritis dan landasan konseptual.
  • Mengembangkan hipotesis atau pertanyaan penelitian.

Keuntungan:

  • Memudahkan pemahaman teori yang telah ada.
  • Sumber tersedia secara luas melalui perpustakaan atau repositori digital.
  • Cocok untuk penelitian teoritis atau eksploratif.

Kekurangan:

  • Bisa terjadi bias seleksi jika hanya memilih literatur yang mendukung asumsi sendiri.
  • Tidak semua informasi terkini tersedia, apalagi jika literaturnya sudah lama.
  • Risiko plagiarisme bila tidak dicantumkan sumber secara benar.

Contoh:

Seorang mahasiswa menulis skripsi tentang pengaruh gaya kepemimpinan terhadap kinerja karyawan. Ia melakukan studi literatur dengan mengumpulkan teori-teori dari buku-buku manajemen organisasi dan jurnal-jurnal seperti Journal of Leadership Studies atau Jurnal Manajemen Indonesia, serta meninjau riset sebelumnya di ProQuest dan Google Scholar.

B. Dokumentasi

Definisi:

Teknik dokumentasi adalah metode pengumpulan data sekunder dengan mengakses berbagai dokumen atau arsip yang telah disusun dan disimpan oleh organisasi, lembaga, atau pemerintah. Dokumen ini dapat berbentuk:

  • Laporan keuangan tahunan
  • Data statistik pemerintah
  • Catatan notulen rapat
  • Surat keputusan manajerial
  • Buku besar, memo internal
  • Data historis karyawan
  • Foto, rekaman video, atau hasil audit

Fungsi Utama:

  • Memberikan fakta dan data kuantitatif yang otentik.
  • Mendukung validitas data primer.
  • Sebagai bukti administratif dan legal.

Keuntungan:

  • Data dokumentasi biasanya objektif dan sudah tervalidasi.
  • Sering digunakan untuk studi longitudinal (jangka panjang).
  • Sumber daya tersedia dan dapat diakses jika peneliti memiliki izin.

Kekurangan:

  • Tidak semua dokumen bersifat publik, ada yang bersifat rahasia atau terbatas.
  • Data bisa tidak lengkap, tidak terbaru, atau tidak sesuai dengan kebutuhan riset.
  • Harus hati-hati terhadap validitas dan keakuratan isi dokumen.

Contoh:

  1. Dalam penelitian ekonomi, mahasiswa menggunakan data Produk Domestik Bruto (PDB) dari Badan Pusat Statistik (BPS) untuk menganalisis pertumbuhan ekonomi Indonesia selama 10 tahun terakhir.
  2. Seorang analis keuangan mengambil data dari laporan tahunan PT Telkom Indonesia Tbk untuk mengukur rasio profitabilitas selama 5 tahun terakhir.
  3. Dalam riset manajemen SDM, peneliti menggunakan arsip absensi dan data turnover dari bagian HRD perusahaan sebagai dasar analisis hubungan antara absensi dan loyalitas karyawan.

Tabel Ringkasan Teknik Data Sekunder

Teknik

Sumber Data

Keunggulan

Kekurangan

Contoh Penggunaan

Studi Literatur

Buku, jurnal, laporan ilmiah

Menyediakan teori & konsep terdahulu

Bisa bias seleksi, risiko plagiarisme

Studi teori motivasi dari jurnal akademik

Dokumentasi

Arsip, data statistik, laporan keuangan

Objektif, historis, validasi kuat

Tidak selalu lengkap atau mutakhir

Menggunakan data BPS atau laporan keuangan perusahaan

Perbandingan Singkat: Data Primer vs Sekunder

Aspek

Data Primer

Data Sekunder

Sumber

Diperoleh langsung dari responden/objek

Diperoleh dari data yang telah tersedia

Biaya dan waktu

Lebih mahal dan butuh waktu lebih lama

Lebih cepat dan efisien

Kontrol Peneliti

Tinggi (peneliti merancang sendiri)

Rendah (mengandalkan data yang tersedia)

Kesesuaian

Lebih sesuai dengan kebutuhan spesifik

Terkadang tidak langsung sesuai

Contoh

Wawancara karyawan

Laporan tahunan, data BPS

Teknik pengumpulan data sekunder adalah bagian penting dari proses penelitian, terutama dalam fase pendahuluan dan penguatan data primer. Studi literatur memberikan kerangka teoretis dan pengetahuan akademik, sedangkan dokumentasi menyediakan data faktual dan historis yang kuat untuk dianalisis. Pemanfaatan sumber data sekunder yang tepat dapat meningkatkan kualitas penelitian dan efisiensi pelaksanaannya.

PENYAJIAN DATA

Setelah proses pengumpulan data selesai—baik melalui teknik primer seperti wawancara dan kuesioner, maupun teknik sekunder seperti studi literatur dan dokumentasi—langkah selanjutnya adalah penyajian data. Tahap ini sangat krusial karena data mentah tidak akan bermakna tanpa disusun dan ditampilkan secara sistematis.

Penyajian data adalah proses mengorganisasi, mengelompokkan, dan menampilkan data dalam format tertentu agar informasi yang terkandung di dalamnya dapat dibaca, dimengerti, dan dianalisis dengan mudah. Penyajian data yang efektif memungkinkan peneliti untuk melihat pola, hubungan antar-variabel, dan bahkan membuat prediksi.

Tujuan Penyajian Data

  1. Mempermudah pembacaan dan pemahaman data.
  2. Membantu dalam proses analisis statistik dan interpretasi.
  3. Menunjukkan pola atau tren dari data yang dikumpulkan.
  4. Menyediakan dasar untuk menarik kesimpulan dan mengambil keputusan.

1. Penyajian Data dalam Bentuk Tabel

Salah satu bentuk penyajian data yang paling umum dan banyak digunakan adalah tabel. Tabel menyajikan data dalam bentuk baris dan kolom sehingga informasi dapat dibandingkan dan dianalisis secara langsung.

a. Tabel Distribusi Frekuensi

Pengertian:

Tabel distribusi frekuensi adalah jenis tabel yang menyajikan jumlah kejadian (frekuensi) dari suatu data kuantitatif yang telah dikelompokkan ke dalam kelas-kelas interval tertentu.

Distribusi frekuensi sangat membantu untuk memahami sebaran data, terutama dalam jumlah besar, dengan cara mengelompokkannya ke dalam range tertentu (kelas interval). Tabel ini biasa digunakan dalam survei, analisis populasi, statistik ekonomi, dan bidang-bidang lain yang memerlukan pengolahan data numerik.

Komponen Utama:

  • Kelas Interval: Rentang nilai yang dibentuk untuk mengelompokkan data.
  • Frekuensi: Jumlah data yang termasuk dalam masing-masing kelas interval.
  • (Opsional) Frekuensi Relatif, Frekuensi Kumulatif, atau Persentase.

Contoh Tabel Distribusi Frekuensi

Data: Penghasilan Bulanan Responden (dalam Rupiah)

Kelas Pendapatan (Rp)

Frekuensi

< 1.000.000

5

1.000.000 – 2.999.999

12

3.000.000 – 4.999.999

20

≥ 5.000.000

8

Total

45

Interpretasi:

  • Mayoritas responden (20 orang) memiliki pendapatan bulanan antara Rp3.000.000 – Rp4.999.999.
  • Hanya 5 responden yang berpenghasilan kurang dari Rp1.000.000.
  • Hasil ini dapat digunakan untuk menyusun strategi pemasaran berdasarkan daya beli target konsumen.

Aplikasi dalam Manajemen:

  • Dalam studi kepuasan pelanggan: mengelompokkan pengeluaran bulanan pelanggan.
  • Dalam analisis SDM: melihat distribusi gaji karyawan.
  • Dalam riset keuangan: menganalisis sebaran biaya operasional perusahaan per bulan.

b. Tabel Silang (Cross Tabulation atau Crosstab)

Pengertian:

Tabel silang adalah penyajian data dua arah (dua dimensi), yang menggambarkan hubungan antara dua variabel kategorikal atau frekuensi gabungan dari dua variabel. Ini sangat berguna untuk menganalisis korelasi atau pola antar dua kategori, seperti jenis kelamin dan preferensi produk, usia dan kepuasan pelanggan, dan lain-lain.

Komponen Utama:

  • Baris mewakili salah satu variabel (misalnya: jenis kelamin).
  • Kolom mewakili variabel lain (misalnya: preferensi produk).
  • Sel dalam tabel berisi frekuensi gabungan (jumlah responden dengan karakteristik tertentu pada kedua variabel).
  • Total baris dan kolom menunjukkan distribusi masing-masing variabel.

Contoh Tabel Silang: Jenis Kelamin dan Preferensi Produk

Jenis Kelamin

Suka Produk A

Suka Produk B

Total

Laki-laki

15

10

25

Perempuan

20

5

25

Total

35

15

50

Interpretasi:

  • Sebanyak 15 laki-laki dan 20 perempuan menyukai Produk A.
  • Produk A lebih disukai secara keseluruhan, terutama oleh perempuan.
  • Hasil ini dapat digunakan oleh perusahaan untuk menyesuaikan kampanye pemasaran berdasarkan gender.

Aplikasi dalam Manajemen:

  • Pemasaran: Mengukur hubungan antara usia dan keputusan pembelian.
  • SDM: Melihat hubungan antara tingkat pendidikan dan kinerja karyawan.
  • Operasi: Hubungan antara jenis produk dan jumlah keluhan pelanggan.

Pentingnya Penyajian Data yang Efektif

Penyajian data bukan hanya tentang merapikan angka, tetapi juga tentang menyampaikan cerita di balik data. Sebuah data yang disajikan dengan baik akan:

  • Memunculkan pola tersembunyi yang sebelumnya tidak terlihat.
  • Menjadi alat komunikasi yang kuat dalam laporan riset, proposal, maupun strategi bisnis.
  • Meningkatkan kepercayaan pembaca atau pengambil keputusan terhadap hasil riset.
  • Mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data (data-driven decision making).

Alternatif Penyajian Data (Selain Tabel)

Meskipun fokus bahasan ini adalah bentuk tabel, penyajian data juga bisa dalam bentuk:

  • Diagram Batang (Bar Chart) → untuk membandingkan antar kategori.
  • Diagram Lingkaran (Pie Chart) → untuk melihat proporsi.
  • Histogram → untuk distribusi data numerik.
  • Diagram Garis (Line Chart) → untuk tren dari waktu ke waktu.
  • Diagram Peta (Maps) → untuk data geografis atau spasial.

Penyajian data adalah langkah penting yang menjembatani antara pengumpulan data dan analisis data. Dua teknik penyajian tabel yang dibahas—tabel distribusi frekuensi dan tabel silang—merupakan fondasi dasar dalam statistik deskriptif yang sangat aplikatif di berbagai bidang manajemen. Kemampuan menyajikan data secara sistematis dan menarik tidak hanya membantu dalam menyusun laporan penelitian yang baik, tetapi juga sangat penting dalam praktik profesional seperti presentasi manajerial, evaluasi proyek, dan strategi pemasaran berbasis data.

PENYAJIAN DATA DALAM BENTUK GRAFIK

Dalam dunia akademik, bisnis, dan pemerintahan, visualisasi data merupakan bagian penting dari proses komunikasi informasi. Penyajian data dalam bentuk grafik memungkinkan pembaca untuk:

  • Melihat pola secara sekilas,
  • Membandingkan antar kelompok,
  • Mengidentifikasi tren atau anomali,
  • Dan mengambil keputusan secara lebih cepat dan tepat.

Visualisasi grafik tidak hanya meningkatkan pemahaman, tetapi juga meningkatkan daya tarik presentasi data, menjadikannya lebih komunikatif daripada hanya menggunakan angka atau tabel saja.

Jenis-Jenis Grafik dan Penjelasannya

a. Diagram Batang (Bar Chart)

Diagram batang menyajikan data dalam bentuk batang vertikal atau horizontal, di mana panjang batang mencerminkan besarnya nilai data. Grafik ini cocok untuk data kategorikal yang tidak memiliki urutan alami.

Karakteristik:

  • Masing-masing batang mewakili satu kategori.
  • Jarak antar batang sama.
  • Cocok untuk membandingkan jumlah antar kelompok.

Contoh:

Jumlah Karyawan per Departemen

Departemen

Jumlah Karyawan

Produksi

50

Pemasaran

30

SDM

20

Keuangan

25

Pada grafik, akan terlihat batang tertinggi untuk departemen produksi, menunjukkan jumlah karyawan terbanyak.

Aplikasi dalam Manajemen:

  • Menyajikan jumlah pelanggan berdasarkan daerah.
  • Menampilkan hasil penjualan produk per kuartal.
  • Menganalisis jumlah keluhan pelanggan menurut kategori masalah.

b. Diagram Lingkaran (Pie Chart)

Pengertian

Diagram lingkaran menggambarkan proporsi atau persentase masing-masing kategori terhadap total keseluruhan. Lingkaran dibagi menjadi irisan (slice) sesuai dengan kontribusi setiap kategori.

Karakteristik:

  • Cocok untuk satu variabel kategorikal.
  • Harus mewakili 100% atau keseluruhan data.
  • Ideal untuk menunjukkan komposisi atau pembagian.

Contoh:

Persentase Pengeluaran Rumah Tangga

Kategori

Persentase (%)

Makanan

35%

Transportasi

25%

Pendidikan

20%

Kesehatan

10%

Lain-lain

10%

Pie chart akan menampilkan irisan terbesar untuk makanan, menunjukkan bahwa rumah tangga paling banyak membelanjakan dana untuk kategori tersebut.

Aplikasi dalam Manajemen:

  • Menampilkan pembagian anggaran perusahaan.
  • Menunjukkan komposisi portofolio investasi.
  • Menggambarkan proporsi segmentasi pelanggan.

c. Histogram

Pengertian

Histogram hampir mirip dengan bar chart, namun digunakan untuk data numerik kontinu atau interval, bukan kategorikal. Data diorganisir ke dalam kelas-kelas interval dan tiap batang menyatakan jumlah data (frekuensi) dalam interval tersebut.

Karakteristik:

  • Tidak ada jarak antara batang (karena data berkelanjutan).
  • Digunakan untuk distribusi data.
  • Membantu menganalisis penyebaran dan bentuk distribusi.

Contoh:

Distribusi Nilai Ujian Mahasiswa

Rentang Nilai

Frekuensi

40–49

5

50–59

8

60–69

15

70–79

12

80–89

6

90–100

4

Histogram dapat menunjukkan apakah nilai menyebar secara normal, miring ke kanan (positif), atau miring ke kiri (negatif).

Aplikasi dalam Manajemen:

  • Menganalisis durasi pengerjaan tugas oleh karyawan.
  • Mengamati distribusi pendapatan pelanggan.
  • Mengukur variasi biaya proyek.

d. Diagram Garis (Line Chart)

Pengertian

Diagram garis menyajikan data dalam bentuk titik-titik yang dihubungkan oleh garis. Digunakan untuk data time series (berdasarkan waktu) dan sangat efektif untuk menunjukkan tren, perubahan, atau pertumbuhan dari waktu ke waktu.

Karakteristik:

  • Sumbu X biasanya menunjukkan waktu.
  • Sumbu Y menunjukkan variabel yang diukur.
  • Dapat digunakan untuk satu atau beberapa variabel.

Contoh:

Perkembangan Laba Perusahaan dari 2019–2024

Tahun

Laba (juta Rp)

2019

1200

2020

1350

2021

1500

2022

1300

2023

1700

2024

2000

Diagram garis akan memperlihatkan tren naik-turun laba dan memudahkan analisis perbandingan antar tahun.

Aplikasi dalam Manajemen:

  • Memonitor tren penjualan bulanan.
  • Menilai kinerja keuangan perusahaan.
  • Melacak pertumbuhan jumlah pelanggan dari waktu ke waktu.

e. Piktogram (Pictogram)

Pengertian

Piktogram menggunakan simbol atau gambar untuk mewakili data. Setiap gambar memiliki nilai tertentu (misalnya 1 gambar = 10 orang). Piktogram sangat berguna untuk menyampaikan informasi kepada audiens awam karena sifatnya yang visual dan mudah dipahami.

Karakteristik:

  • Sangat intuitif dan menarik secara visual.
  • Cocok untuk edukasi atau presentasi publik.
  • Cocok untuk data yang sederhana.

Contoh:

Jumlah Penduduk Kota

  • Kota A: 🧍🧍🧍🧍🧍🧍 (6 gambar → 60.000 orang)
  • Kota B: 🧍🧍🧍🧍 (4 gambar → 40.000 orang)
  • Kota C: 🧍🧍🧍🧍🧍 (5 gambar → 50.000 orang)

Aplikasi dalam Manajemen:

  • Untuk presentasi kepada pemangku kepentingan non-teknis.
  • Edukasi publik tentang statistik sederhana.
  • Infografis dalam laporan tahunan perusahaan.

Penyajian data dalam bentuk grafik tidak hanya meningkatkan daya visualisasi laporan, tetapi juga membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat, terutama di dunia manajemen. Pemilihan jenis grafik yang sesuai bergantung pada:

  • Jenis data (kategorikal vs numerik),
  • Tujuan analisis (perbandingan, proporsi, distribusi, atau tren),
  • Dan audiens (teknis atau non-teknis).

Dengan pemahaman yang baik tentang jenis-jenis grafik dan penerapannya, mahasiswa manajemen diharapkan mampu menyusun laporan riset yang menarik, akurat, dan informatif, baik dalam konteks akademik maupun profesional.

CONTOH KASUS

Studi Kasus: Survei Kepuasan Pelanggan terhadap Layanan Pengiriman

Latar Belakang

Sebuah perusahaan e-commerce nasional ingin mengevaluasi kualitas layanan pengiriman yang selama ini diberikan kepada pelanggan. Fokus survei adalah tingkat kepuasan pelanggan terhadap ketepatan waktu pengiriman barang. Ketepatan waktu dianggap sebagai indikator utama dalam menentukan kualitas logistik perusahaan.

Untuk itu, perusahaan melakukan survei terhadap sebagian pelanggannya guna memperoleh data kuantitatif yang dapat diolah dan disajikan sebagai dasar pengambilan keputusan perbaikan layanan.

Teknik Pengumpulan Data

·         Metode: Kuesioner online menggunakan skala Likert 1–5, dengan arti sebagai berikut:

Skor

Arti Penilaian

1

Sangat Tidak Puas

2

Tidak Puas

3

Netral / Biasa Saja

4

Puas

5

Sangat Puas

·         Populasi: 1.000 pelanggan aktif selama 3 bulan terakhir

·         Sampel: 200 pelanggan dipilih secara acak sederhana (simple random sampling)

Pertanyaan Survei

“Seberapa puas Anda terhadap ketepatan waktu pengiriman dari pesanan Anda?”

Pelanggan diminta menjawab dengan memilih salah satu skor dari 1 hingga 5.

Data Hasil Survei

Skor Kepuasan

Frekuensi (Jumlah Responden)

1 (Sangat Tidak Puas)

10

2 (Tidak Puas)

25

3 (Netral)

60

4 (Puas)

70

5 (Sangat Puas)

35

Total

200

Analisis Data

1. Menghitung Skor Rata-rata (Mean)

Rumus:

xˉ=∑(xi×fi)n\bar{x} = \frac{\sum (x_i \times f_i)}{n}xˉ=n∑(xi​×fi​)​

Dengan:

·         xi​ = skor kepuasan

·         fi​ = frekuensi (jumlah responden)

·         n = total responden

xˉ=(1×10)+(2×25)+(3×60)+(4×70)+(5×35)200\bar{x} = \frac{(1 \times 10) + (2 \times 25) + (3 \times 60) + (4 \times 70) + (5 \times 35)}{200}xˉ=200(1×10)+(2×25)+(3×60)+(4×70)+(5×35)​ xˉ=10+50+180+280+175200=695200=3.475\bar{x} = \frac{10 + 50 + 180 + 280 + 175}{200} = \frac{695}{200} = 3.475xˉ=20010+50+180+280+175​=200695​=3.475Interpretasi:

Nilai rata-rata kepuasan pelanggan adalah 3,475, mendekati angka 4 (Puas). Ini menunjukkan bahwa secara umum pelanggan cukup puas terhadap ketepatan waktu pengiriman, meskipun masih ada ruang perbaikan agar kepuasan mendekati skor 5.

Penyajian Data dalam Bentuk Grafik

A. Histogram

Histogram digunakan karena data skor kepuasan bersifat ordinal dengan nilai kontinu dari 1 sampai 5.

Ciri Histogram:

·         Sumbu X menunjukkan skor kepuasan

·         Sumbu Y menunjukkan jumlah responden

·         Tidak ada jarak antar batang (karena urutan skor berkesinambungan)

Gambaran Histogram:

Frekuensi
^
|                  █
|                  █         █
|         █        █         █
|         █        █         █
|         █        █         █
|         █        █         █         █
|         █        █         █         █
|         █        █         █         █
|    █    █        █         █         █
+--------------------------------------------> Skor
     1    2        3         4         5

Interpretasi Histogram:

·         Puncak tertinggi pada skor 4 (Puas), disusul skor 3 (Netral).

·         Relatif sedikit yang memberikan skor 1 (Sangat Tidak Puas).

·         Distribusi data agak condong ke kanan, artinya tren kepuasan pelanggan positif.

B. Diagram Lingkaran (Pie Chart)

Digunakan untuk menampilkan proporsi jumlah pelanggan pada tiap kategori skor kepuasan.

Perhitungan Persentase:

Skor

Frekuensi

Persentase (%)

1

10

(10/200) × 100 = 5%

2

25

12.5%

3

60

30%

4

70

35%

5

35

17.5%

Total

200

100%

Visualisasi (Deskriptif):

·         Irisan terbesar pada skor 4 (35%).

·         Irisan kedua terbanyak pada skor 3 (30%).

·         Irisan terkecil pada skor 1 (5%).

Interpretasi Pie Chart:

Mayoritas responden (52,5%) memberikan skor 4 dan 5, artinya lebih dari separuh pelanggan puas hingga sangat puas. Hanya 17,5% yang tidak puas (skor 1 dan 2). Ini menunjukkan dominasi persepsi positif terhadap pengiriman tepat waktu.

Subscribe to receive free email updates:

0 Response to "PENGUMPULAN DAN PENYAJIAN DATA"

Posting Komentar

Langganan: Posting Komentar (Atom)