Analisis data adalah proses menemukan informasi yang berguna yang dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan. Data kualitatif  berupa informasi yang berbentuk deskriptif dan tidak bisa diukur dengan angka. Data kuantitatif berupa informasi yang bisa diukur, dihitung, dan dibandingkan pada skala numerik. Teknik analisis data terbagi ke dalam dua bagian, yakni analisis kualitatif  dan kuantitatif.


    Analisis data kualitatif adalah proses pencarian dan penyusunan yang sistematis informasi dari hasil wawancara, catatan lapangan, dan dokumentasi, dengan cara mengorganisasikan data ke dalam kategori, unit-unit, melakukan sintesis, menyusun ke dalam pola, memilih mana yang penting dan akan dipelajari, serta membuat kesimpulan (Sirojuddin Sholeh, 2017). Analisis data kualitatif adalah proses mencari dan menyusus secara sistematis data yang diperoleh dari hasil wawancara, catatan lapangan, dan bahan-bahan lain sehingga dapat mudah dipahami dan temuannya dapat diinformasikan kepada orang lain (Sugiyono, 2016).
    Analisis data dalam penelitian kualitatif dilakukan selama dan setelah pengumpulan data. Sedangkan analisis data dalam penelitian kuantitatif setelah semua pengumpulan data. Analisis data kualitatif bersifat induktif, dari pengumpulan data kemudian dijabarkan dan dikelompokkan serta dikembangkan menjadi hipotesis-hipotesis. Analisis data Penelitian kualitatif secara umum banyak menggunakan model analisis Miles dan Huberman yang sering disebut dengan metode analisis data interaktif.

    Menurut Miles dan Huberman (2014) analisis data kualitatif dilakukan secara interaktif dan berlangsung secara terus-menerus hingga datanya jenuh dan tidak ada lagi data atau informasi baru (Sirojuddin Sholeh, 2017).

    Metode perbandingan tetap atau constant comparative method merupakan analisa data yang membandingkan satu datum dengan datum yang lainnya, dan kemudian secara tetap membandingkan katagori dengan katagori lainnya (Sirojuddin Sholeh, 2017). 


Membaca dan memahami data secara rinci dan detail karena targetnya hanya untuk memperoleh domain atau ranah dari kata, frase atau bahkan kalimat untuk dibuat catatan pinggir.

    Memahami domain-domain tertentu sesuai fokus masalah atau sasaran penelitian. Domain dibagi menjadi sub-domain, dan dari sub-domain itu dirinci menjadi bagian khusus

    Membuat ranah kategorisasi yang relevan, karakteristik tertentu yang berasosiasi, dan memahami kesamaan dan hubungan internal, dan perbedaan antar ranah, agar diperoleh pengertian menyeluruh dan mendalam serta rinci mengenai pokok permasalahan.

    Menganalisis beberapa tema, fokus budaya, nilai, dan simbol-simbol budaya yang ada dalam setiap domain dan hubungan-hubungan yang terdapat pada domain yang dianalisis, agar mendapat informasi yang utuh.
    Mendeskripsikan secara akurat tentang fenomena sosial yang relevan untuk menghipotesiskan jalinan hubungan di antara fenomena-fenomena yang ada, dan kemudian mengujinya dengan menggunakan porsi data yang lain 


    
    Objektivitas hasil penelitian dalam penelitian kuantitatif bisa melakukan eskperimen berulang-ulang dalam kondisi yang sama, namun dalam penelitian kualitatif tidak dapat dilakukan eksperiman untuk menguji objektivitas. Metode penelitian kualitatif menganggap bahwa hasil suatu penelitian akan objektif bila juga dibenarkan atau diconfirm oleh peneliti lain. Maka karena itu, untuk pengertian objektivitas lazim digunakan istilah confirmability. Jika penelitiaan kuantitatif menekankan pada instrumen penelitian, maka penelitian alamiah menghendaki agar penekanan bukan pada instrumen, melainkan pada data. Uji keabsahan data dalam penelitian kualitatif, yaitu: credibility derajad kepercayaan, transferability /keteralihan, dependability / kebergantungan dan confirmability /kepastian . 

    Analisis data kuantitatif  adalah  proses mengolah data yang sudah terkumpul dari responden di lapangan berupa angka-angka atau data numerik dengan bantuan statistik.  Analisis statistik terbagi menjadi dua, yaitu; statistik deskriptif dan statistik inferensial
  1. Statistik Deskriptif adalah statistik yang tingkat pekerajaannya mencakup cara-cara menghimpun, menyusun atau mengatur, mengolah, menyajikan, dan menganalisi data angka, agar dapat memberikan gambaran yang teratur, ringkas dan jelas tanpa penarikan kesimpulan. 
  2. Statistik Inferensial (Induktif) adalah statistik yang menyediakan aturan analisis data   untuk menarik kesimpulan yang bersifat umum. 
Statistik Inferensial terbagi menjadi 2 macam: Parametrik dan Non Parametrik. Statistik Non Parametrik tidak membutuhkan uji prasyarat dalam analisis data. Statistik Parametrik membutuhkan persyaratan dan asumsi dalam analisis data.


    Analisis statistik deskriptif mencakup penyajian data dalam bentuk tabel atau distribusi frekuensi, 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), dan penghitungan ukuran penyebaran (standar deviasi, varians, range, deviasi kuartil, mean deviasi, dan sebagainya). 

Bentuk Tabel: 
Bentuk Diagram: 


    Statistik inferensial adalah salah satu teknik statistik yang dapat digunakan untuk melakukan analisa terhadap data-data sampel dan hasil dari analisa tersebut dapat diberlakukan untuk populasi. Statistik inferensial sering juga disebut dengan statistik induktif. Statistika Inferensial atau induktif adalah statistik bertujuan menaksir secara umum suatu populasi dengan menggunakan hasil sampel. Statistika Inferensial digunakan untuk melakukan generalisasi dari sampel ke populasi dan uji hipotesis. Macam-macam Analisis Statistik Inferensial:

1. ANALISIS KOMPARATIF (PERBANDINGAN)
Uji t Perbandingan Dua Sampel Independen (Independent Sampel t-Test)  adalah uji parametrik yang digunakan untuk menganalisis perbedaan mean antara dua kelompok bebas atau dua kelompok yang berbeda.  Apabila hasil penelitian menunjukkan adanya signifikansi pada data kesimpulan penelitian adalah terdapat perbedaan rata-rata pada kedua sampel. Asumsi yang harus dipenuhi adalah sebagai berikut:
  1. Sampel penelitian dipilih secara random (random sampling)
  2. Data berdistribusi normal
  3. Varian kedua sampel sama
Uji Perbandingan Dua Sampel Dependen adalah pengujian yang digunakan untuk menganalisis perbandingan selisih dua mean dari dua sampel yang berpasangan atau sama. Uji Perbandingan  Dua Sampel Dependen dikenal dengan uji  dua rata-rata yang berasal dari sampel yang sama atau dari satu kelompok  sampel penelitian.  Model ini dikenal dengan repead-measure-design. Design  penelitiannya “sebelum-sesudah” dan “pretest-postest”.  Model ini juga bisa dari dua kelompok berbeda namun memiliki karakteristik dan sifat yang sama. Secara teknis model penelitian ini  dilakukan dua kali percobaan pada sampel yang sama; Percobaan Pertama menggunakan sebuah metode pembelajaran kemudian dilakukan test hasil belajar. Percobaan kedua menggunakan treatment model pembelajaran kemudian dilakukan test hasil belajar. 

Analisis of variance (ANAVA) Satu Jalur adalah pengujian statistik inferensial yang menganalisis perbedaan rerata lebih dari dua kelompok. Anava satu jalur memiliki ciri-ciri 1 baris dan 2 atau lebih kolom sebagaimana design Uji Anava Satu Jalur berikut: 
Analisis of variance (ANAVA) Dua Jalur adalah pengujian statistik inferensial yang menganalisis perbedaan rerata lebih dari dua kelompok dan memiliki variabel kolom dan variabel baris yang dapat berinteraksi.

2. ANALISIS ASOSIATIF (HUBUNGAN)
Analisis Korelasi adalah pengujian yang menganalisis tingkat keeratan hubungan antara variabel independen (X) dan variabel dependen (Y).  Analisis hubungan ini mengarah pada hubungannya positif yang berarti variabel X naik, maka variabel Y juga naik (searah).  Pengukuran tingkat hubungan tersebut digunakan koefisien korelasi dengan lambang “r”. Kuatnya hubungan (r) terletak pada rentang 1 dan -1. Hubungan antara variabel independen (x) dan variabel dependen (y) dalam analisis korelasi dapat terjadi beberapa kemungkinan berikut:

Analisis Regresi merupakan analisis merupakan anlalisis yang berusaha memprediksi secara matematis apa yang akan terjadi di masa yang akan datang.  variabel Y (dependen) merupakan jumlah pendaftar, variabel X (independen) dapat berupa faktor faktor lainnya yang mempengaruhi. Bentuk umum :

3. STRUKTUR HUBUNGAN ANTAR VARIABEL
Analisis Jalur (Path Analysis) adalah pengujian lanjutan dari analisis regresi dengan dua atau lebih model hubungan sebab akibat yang dibandingkan. Analisis jalur berguna untuk melihat hubungan antar variabel dari mengidentifikasi jalur penyebab suatu variabel tertentu terhadap variabel lain, besarnya pengaruh satu variabel independen eksoogen atau lebih terhadap variabel dependen endogen.

Struktur Equation Model (SEM) adalah pengujian statistik yang dapat menguji rangkaian hubungan yang biasanya sulit untuk diukur secara bersamaan.  SEM adalah teknik multivariate analysis yang menggabungkan antara analisis faktor dan analisis regresi (korelasi), dengan tujuan untuk menguji hubungan antar variabel yang ada pada sebuah model


https://swanstatistics.com/penggunaan-smartpls-2-0-m-untuk-analisis-sem-partial-least-square-pls/

VIDEO PEMBELAJARAN MATERI DIATAS

DAFTAR PUSTAKA
  1. Sugiono, (2020). Cara Mudah Menyusun Skripsi, Tesis, dan Disertasi. Bandung: Alfabeta 
  2. Arikunto, S. (2019). Prosedur Penelitian. Jakarta: Rineka cipta.
  3. Sujarweni, V, Wiratna, (2019). Metodologi Penelitian Bisnis dan Ekonomi. Yogyakarta: Pustaka Baru Press.
  4. Darmadi, Hamid. (2014). Metode Penelitian Pendidikan Sosial. Bandung: Alfabet.