## PENGGUNAAN STATISTIK DALAM PENELITIAN SOSIOLOGI
Oleh : Partini 1
Abstract
The usage of statistic in social research, particularly in sociology is very  uncomplicated  and  straightforward  as  long  as  the  related  researcher understands  the  basic  argument  from  the  chosen  statistic  formula.  The choosing of specific formula is based on the type and data quality in order to get  a  more  precise  and  accurate  formula.  The  precision  and  accuracy  in choosing  the  technique  and  statistic  formula  strongly  define  the  quality  of conducted research so that the formulizing of the summary is more precise, too.
Statistic is nothing but a mean to create a more “meaningful” data. The usage itself is varies  and the right understanding is  not only based on the  number  resulted  manually  or  computerize  which  usually  used  on  the SPSS  program  but  also  have  to  be  supported  with  the  concept  and  theory. Furthermore,  the  understanding  can  also  be  get  from  research  result conducted  by  other  and  from  a  balance  battle  of  concept  and  empiric  fact. Simply by using this method, the results can be accepted by others and can be  more  meaningful  particularly  for  the  sake  of  science  development  and policy makers.
One  of  the  excellences  of  by  using  the  quantitative  research method  that  usually  applies  the  statistic  formula  can  be  used  to predict. Moreover, the results and the summary can be generalized to the  condition  of  population  so  that  those  can  be  utilized  by  a  lot  of people.

## Keywords: Statistic, Quantitative Method, Sociological Research

## A. PENDAHULUAN
Para  peneliti  sosial  sering  merasa  enggan  berbicara  masalah statistik,  karena  dalam  bayangan  mereka  kata  statistik  memiliki
1 Dosen Jurusan Sosiologi, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Gadjah Mada
Partini DIMENSIA, Volume 2, No. 1, Maret 2008
makna  rumus-rumus  yang  sangat  rumit  dan  angka-angka  yang menjemukan,  sehingga  dapat  membuat  peneliti  lebih  pusing.  Pada awalnya kata statistik diartikan sebagai keterangan-keterangan yang dibutuhkan  oleh  negara,  untuk  kepentingan  negara.  Secara  definitif statistik  merupakan  angka  yang  diperoleh  dengan  menggunakan metode  statistika  untuk  mendeskripsikan  sampel.  Kemudian  arti tersebut  mengalami  pergeseran  makna  karena  statistik  lebih diartikan  sebagai  data  kuantitatif  baik  yang  sudah  diolah,  yang berupa data-data mendath. Padahal data kuantitatif dengan statistik adalah  berbeda.  Data  kuantitatif  hanyalah  merupakan  kumpulan angka-angka,  dan  kumpulan  angka-angka  ini  tidak  dapat  disebut sebagai  statistik.  Statistik  lebih  merupakan  metode  atau  azas-azas guna ”mengerjakan” atau menampilkan data kuantitatif agar supaya angka-angka tersebut dapat berbicara (Anto Dayan,  1973). Di dalam ilmu  sosial  dikenal  ada  2  macam  jenis  statistik  yang  biasa dipergunakan dalam menganalisis data, yaitu : (1) Statistik deskriptif, (2) Statistik eksplanatif (inference).
Dalam  penelitian  sosiologi,  ada  banyak  metode  penelitian yang dapat dipakai, salah satu dari sekian banyak jenis penelitian itu adalah  survei.  Penggunaan  jenis  penelitian  survei  membutuhkan tahapan  yang  jelas,  dengan  melakukan  interaksi  secara  simbiose mutualistis  antara  teori  yang  dipergunakan  dengan  data  empiris yang  ada  di  lapangan.  Berangkat  dari  teori  yang  menjadi  dasar berpijak  dan  frame  work  peneliti,  dengan  menggunakan  logika formal  yang  rasional,  teori  tersebut  kemudian  diturunkan  di  dalam konsep-konsep  yang  lebih  membumi,  yang  lebih  mendekati  realitas sosial,  melalui  bekerjanya  logika  deduktif.  Konsep  merupakan abstraksi dari fenomena sosial yang sifatnya general. Secara definitif, pengertian  konsep seperti yang ditulis oleh  Singarimbun  dan  Sofian Effendi  (1987),  konsep  adalah  abstraksi  mengenai  suatu  fenomena yang dirumuskan atas dasar generalisasi dari sejumlah karakteristik, kejadian,  keadaan,  kelompok  atau  individu  tertentu.  Konsep  dalam pandangan  Turner  (  dalam  Babbie,  1989)  bahwa konsep  merupakan kumpulan bangunan dasar dari teori. Konsep adalah elemen abstrak yang  menampilkan  sekelompok  fenomena  dalam  suatu  bidang
kajian.  Konsep  yang  di  dalam  penelitian  sosial  biasanya  bersifat abstrak,  harus  didefinisikan  dan  kemudian  diturunkan  menjadi variabel penelitian, karena dengan variabel ini dapat dicari indikasi- indikasi  atau  gejala-gejalanya,  yang  merupakan  kenyataan  riil  yang terjadi di dalam kehidupan masyarakat. Dari beberapa variabel yang akan  diukur,  dan  hubungan  di  antara  beberapa  variabel  tersebut sampailah peneliti pada satu tahapan yang disebut sebagai hipotesis. Hipotesis  ini  merupakan  jawaban  sementara  yang  mencerminkan hubungan  dua  variabel  atau  lebih  yang  harus  dibuktikan kebenarannya di lapangan.

## B. PENGGUNAAN STATISTIK DESKRIPTIF
Statistik  deskriptif  merupakan  suatu  metode  untuk mengumpulkan,  mengolah  dan  menyajikan  serta  menganalisa  data kuantitatif  agar  dapat  memberikan  gambaran  yang  teratur  tentang suatu  peristiwa.  Statistik  jenis  ini  hanya  dapat  dipakai  untuk memberikan  gambaran  dan  menganalisa  data  dari  variabel  tunggal atau  hanya  dipergunakan  untuk  menganalisis  dan  mengukur  satu variabel saja. Statistik deskriptif biasanya hanya bisa dilakukan untuk jenis penelitian yang sifatnya deskriptif juga. Penelitian deskriptif ini dilakukan  untuk  melakukan  pengukuran  terhadap  fenomena  sosial tertentu,  seperti  misalnya,  banyaknya  pengangguran  intelektual    di suatu  wilayah  tertentu  atau  banyaknyaa  kasus  perceraian  yang terjadi  pada  kurun  waktu  tertentu.  Dalam  penerapan  statistik deskriptif  ini,  peneliti  melakukan  pengumpulan  data,  namun  tidak melakukan  pengujian  hipotesis.  Analisis  datanya  lebih  bersifat deskriptif,  dan  bukan  analisis  yang  bisa  menunjukkan  ada  tidaknya hubungan antara beberapa variabel yang dipakai di dalam penelitian tersebut.
Biasanya  jenis  statistik  ini  melihat  pada  jenis  ukuran  nilai- nilai  tengah  atau  central  tendency,  ukuran  variabilitas,  dan  ukuran posisi relatif. Ukuran tendensi sentral digunakan untuk menentukan nilai  yang  umum  (kecenderungan)  dari  suatu  kelompok  nilai. Ukuran  variabilitas  menunjukkan  bagaimanakah  penyebaran  nilai dalam suatu kelompok. Data-data yang sudah dikumpulkan melalui
Partini
DIMENSIA, Volume 2, No. 1, Maret 2008
penelitian  tersebut  akan  lebih  menarik  pembaca  jikalau  disajikan  di dalam  bentuk  grafik  atau  tabel,  sehingga  cepat  difahami  oleh  orang lain  (pembaca)  untuk  berkomunikasi  melalui  angka  dan  bukan dalam bentuk angka mentah atau ”Raw data”.
Banyak  macam  ragamnya  ukuran  tendensi  sentral  (central tendency )  antara  lain  ukuran  ini  memberi  kemudahan  bagi  peneliti untuk membuat deskripsi dari sekelompok data dengan suatu angka. Angka  hasil  perhitungan  ukuran  tendensi  sentral  menyajikan  nilai rata-rata  atau  nilai  umum  dari  subyek  atau  kelompok.  Jenis  atau macam  ukuran  tendensi  sentral  tersebut  antara  lain  adalah  :  Mean (rerata); Median, Modus, Kuartil, Desil, dan Persentil. Selain ukuran- ukuran  tersebut,  orang  akan  lebih  suka  melihat  tampilan  grafik, karena  grafik  yang  dikenal  di  dalam  statistik  deskriptif  yaitu  grafik Poligon, grafik Histogram atau sering kali disebut dengan chart dan yang terakhir adalah grafik ogive (Bandingkan dengan Anto Dayan, Pengantar metode Statistik Deskriptif, 1973).
Sedangkan  untuk  ukuran  variabilitas  dalam  statistik deskriptif  yang  sering  dijumpai  adalah  :  range,  deviasi  dan  standar deviasi.  Deviasi  standar  atau  standar  deviasi  ini  yang  paling  sering dipergunakan  dibandingkan  dengan  ukuran  variabilitas  yang  lain. Range adalah  beda  antara nilai  tertinggi  dengan nilai  terendah  pada suatu  distribusi  dan  ditentukan  dengan  cara  mengurangi  nilai-nilai ekstrim  tersebut  (nilai  tertinggi  dikurangi  dengan  niali  terendah). Sayangnya range bukan  merupakan ukuran variabilitas yang akurat, tetapi merupakan ukuran variabilitas yang sifatnya kasar dan tingkat akurasinya  rendah,  sehingga  jarang  dipergunakan  di  dalam  analisis sosial. Deviasi  merupakan  perbedaan  ukuran  dari  nilai mentah  (raw data )  atau  dari  sebuah  ukuran  tertentu  dan  kemudian  dikurangi dengan  nilai  reratanya,  sedangkan  standar  deviasi  merupakan ukuran dispersi yang memiliki standar tertentu.
1. Mean (rerata)
Mean  adalah  rata-rata  aritmatik    nilai-nilai,  dihitung  dengan cara  menjumlahkan  semua  nilai dan membagi  total  tersebut  dengan sejumlah  data  (subyek  penelitian)  baik  sebagai  individu  maupun kelompok.

## Penggunaan Statistik dalam Penelitian Sosiologi
Diantara sekian banyak jenis nilai tengah yang sering dipakai di  dalam  analisis  sosial  adalah  Mean  atau  rerata.  Sayangnya  nilai mean ini sangat dipengaruhi oleh adanya nilai ekstrem, baik ekstrem kiri  maupun  ekstrem  kanan.  Nilai  ekstrem  kiri  adalah  nilai  yang rendah atau sangat rendah jika dibandingkan dengan nilai lain pada umumnya,  demikian  juga  nilai  ekstrem  kanan  adalah  nilai  yang terlalu  tinggi  dibandingkan  dengan  nilai-nilai  lainnya  dari  hasil pengumpulan  data  tersebut.  Nilai-nilai  ekstrem  baik  ekstrem  kiri maupun  ekstrem  kanan  ini  seringkali  menyesatkan  hasil  nilai  rata- rata  yang  dihitung,  sehingga  tidak  memberikan  gambaran  yang sesungguhnya  terhadap  sekumpulan  data  hasil  penelitian.  Oleh karena itu penggunaan nilai tengah, seperti mean  (rerata)  sebaiknya dikontrol  dengan  menghitung  nilai  deviasinya.  Jika  nilai  deviasinya tinggi,  maka  pembaca  atau  pemakai  hasil  penelitian  tersebut  harus hati-hati,  karena  penyimpangan  dari  hasil  perhitungan  datanya cukup besar.
Tingginya  nilai  penyimpangan  ini  dapat  menunjukkan sampai  sejauh  mana  persebaran  data  yang  dikumpulkan  oleh peneliti.  Semakin  tinggi  nilai  deviasinya,  maka  persebaran  datanya semakin  lebar,  dan  tentunya  hal  tersebut  berlaku  sebaliknya. Setidaknya  dengan  melakukan  kontrol  pada  nilai  rerata  tersebut pengguna hasil penelitian atau pembaca dapat lebih memahami hasil yang disajikan oleh peneliti.
Jika  peneliti  tidak  melakukan  kontrol  terhadap  nilai  rerata, maka  sebaiknya  nilai-nilai  ekstrem  tersebut  dikeluarkan  terlebih dahulu sebelum reratanya dihitung. Dengan begitu, maka hasil mean atau  rerata  lebih  menunjukkan  realitas  yang  sesungguhnya,  dan jikalau data-data tersebut digambarkan ke dalam bentuk curve, akan mendekati  normal  (seperti  lonceng).  Curve  ini  pada  langkah selanjutnya  akan  sangat  bermanfaat  tatkala  peneliti  melakukan analisis  yang  tidak  lagi  bersifat  deskriptif,  tetapi  yang  lebih  bersifat eksplanatif.  Pada  penelitian  eksplanatif  curve  normal  menjadi persyaratan  penting  untuk  dapat  memilih  jenis  statistik  apa  yang akan  dipergunakan  di  dalam  menganalisis  hasil  penelitiannya. Karena  jika  peneliti  akan  mengoperasikan  jenis  statistik  yang
Partini
DIMENSIA, Volume 2, No. 1, Maret 2008
parametrik, maka normalitas ini menjadi syarat yang harus dipenuhi agar hasil perhitungannya dapat dipertanggungjawabkan.
2. Median Median, Kuartil, Desil dan Persentil lebih merupakan ukuran nilai  tengah  yang  serumpun  artinya  bahwa  ukuran-ukuran  ini dipergunakan  dalam  memberikan  pemahaman  tentang  pembagian disribusi  saja,  sehingga  perbedaan  dari  pengertian  ini  hampir  tidak berbeda. Median adalah bilangan pada suatu distribusi yang menjadi batas  separo  frekuensi  atau  data,  sehingga  dapat  membagi  suatu distribusi  menjadi  dua  bagian  yang  sama  besarnya,  sedangkan kuartil  adalah  bilangan  yang  membagi  suatu  distribusi  menjadi  4 bagian  yang  sama  besarnya.  Desil  adalah  bilangan  yang  membagi suatu  distribusi  menjadi  10  bagian  yang  sama,  dan  Persentil membagi  menjadi  100  bagian  yang  sama.  Oleh  karena  itu  jika seseorang  sudah  dapat  menghitung  median,  dengan  sendirinya Kuartil  kedua,  Desil  ke  5  dan  Persentil  ke  50  adalah  sama  persis. Rumus yang dipakai untuk menghitung nilai tengah yang serumpun ini  hampir  sama,  yang  berbeda  hanyalah  pembaginya  saja.  Kalau median  pembaginya  2;  Kuartil  pembaginya  4,  Desil  pembaginya  10 dan  persentil  pembaginya  100.  Meskipun  nilai  tengah  ini  jarang diaplikasikan  di  dalam  analisis  sosial,  namun  setidaknya pemahaman  tentang  macam-macam  nilai  tengah  perlu  dilakukan, agar dalam pemilihan teknik-teknik statistik menjadi lebih tepat.
3. Mode (Modus)
Mode adalah nilai atau skor yang paling sering muncul dalam suatu  distribusi.  Atau  nilai  yang  paling  besar  atau  paling  tinggi frekuensinya.  Mode  merupakan  alat  yang  cepat  untuk  menaksir tendensi  sentral  suatu  distribusi.  Meskipun  demikian  mode merupakan  alat  penaksir  yang  kasar,  kemungkinan  dalam  suatu distribusi dapat memiliki 2 atau bahkan 3 mode, karena mode tidak terpengaruh sama sekali oleh nilai yang ekstrem, baik ekstrem kanan maupun  ekstrem  kiri.  Modus,  di  dalam  penggunaannya  biasanya dipakai untuk melihat harga yang sering muncul. Di dalam penyajian data dengan grafik, apakah poligon, ataukah histogram, nilai modus menjadi puncak dari grafik tersebut. Jika data yang diperoleh peneliti
cenderung  normal,  maka  dalam  distribusi  tersebut  hanya  memiliki satu  nilai  modus.  Jika  dalam  sebuah  distribusi  frekuensi  ada  nilai modus  yang  jumlahnya  lebih  dari  satu,  sudah  bisa  diduga  bahwa data tersebut tidak mungkin bersifat normal (lonceng).
4. Ukuran Penyimpangan
Ada  banyak  jenis  ukuran  penyimpangan,  mulai  dari penimpangan  Mean,  Median,  dan  penyimpangan  Kuartil,  namun yang  paling  sering  dipergunakan  di  dalam  menganalisa  data  di dalam  penelitian  sosial  adalah  ”penyimpangan  standar”.  Harga penyimpangan  standar  ini  akan  sangat  bermanfaat  jika  dikaitkan dengan  harga  dari  Meannya.  Semakin  besar  atau  tinggi  harga penyimpangannya  dari  mean,  maka  data  yang  diperoleh  semakin menyebar  atau  heterogen  dan  itu  berlaku  sebaliknya.  Harga penyimpangan  yang  semakin  kecil  dapat  menunjukkan  bahwa  nilai Mean atau reratanya semakin mendekati kenyataan dari sekelompok data  yang  sedang  diukur  atau  dihitung.  Dengan  kata  lain,  data tersebut dapat  menggambarkan keadaan populasinya dan kemungkinan  besar distribusi tersebut jika  digambar curvenya akan semakin mendekati curve normal (bentuk lonceng).
Sebuah  curve  dikatakab  normal  (seperti  bentuk  lonceng) apabila nilai Meannya = 1 dan nilai penyimpangan standarnya = 0  ini curve yang dikatakan  normal sempurna. Curve normal sempurna atau yang mendekati normal menjadi salah satu syarat penting dalam memilih  dan  menentukan  teknik  statistik  yang  akan  dipergunakan untuk  mengolah  dan  menganalisis  data.  Curve  dapat  mendekati normal  apabila  jumlah  sampel  yang  diambil  dalam  suatu  penelitian cukup  besar  jumlahnya,  sehingga  dapat  merepresentasikan  keadaan populasinya. Dengan kata lain, semakin besar sampel penelitiannya, maka  akan  semakin  mendekati  ciri-ciri  populasinya  dan  sampel tersebut dapat dikategorikan semakin representatif.

## C. STATISTIK EKSPLANATIF/INFERENSIAL
Statistik  jenis  ini  merupakan  metode  yang  sering  dipakai dalam rangka pengambilan kesimpulan tentang populasi, berdasarkan  sampel  yang  diambil.  Melalui  uji  hipotesa  yang  telah
Partini
DIMENSIA, Volume 2, No. 1, Maret 2008
8
dirumuskan  sebelumnya,  penelitian  ini  berusaha  untuk  membuat kesimpulan. Untuk itu diperlukan parameter atau ukuran yang dapat dipakai  untuk  mengukur  variabel  sosial,  sesuai  dengan  persyaratan dari  masing-masing  rumus  yang  ada  harus  dipenuhi  sbelum mengoperasikan  rumus  tersebut.  Adapun  persyaratan  yang  harus dipenuhi  dapat  meliputi  skala  pengukurannya  (nominal,  ordinal, interval  dan  rasio),  jenis  datanya  (diskrit  atau  continum),  bentuk curvenya  (normal atau  tidak)  dan  tentu  saja  juga  jumlah  sampelnya (kecil  atau  besar).  Di  dalam  penelitian  sosial,  sampel  penelitian adikelompokkan sebagai sampel kecil apabila jumlahnya kurang dari 30 orang, dan apabila jumlahnya telah melebihi dari jumlah ambang batas  tersebut  dikelompokkan  sebagai  sampel  besar.  Sudah  barang tentu  semakin  besar  jumlah  sampelnya,  maka  tingkat  presisinya semakin tinggi,  dan  tingkat  kesalahannya  (error)  semakin kecil,  dan kondisi tersebut berlaku sebaliknya.
Biasanya  statistik  yang  akan  dipakai  dalam  rangka  menguji hipotesis  penelitian,  dan  hipotesa  tersebut  terlebih  dahulu  harus dirumuskan dalam bentuk hipotesa Nol atau hipotesa nihil. Hipotesa Nol  dirumuskan  dengan  kata  ”tidak  ada”  hubungan  antara parameter  pada  populasi,  atau  ”tidak  ada”  perbedaan  atau  ”tidak ada” hubungan antara variabel bebas dengan variabel tergantungnya.  Hal  inimenunjukkan  bahwa  hubungan  atau perbedaan  yang  diperoleh  dari  sampel  itu  adalah  akibat  dari kesalahan  sampling.  Oleh  karena  itu  hipotesis  Nol/Nihil  ini  sering juga disebut sebagai hipotesa statistik, karena munculnya hipotesis ini untuk keperluan uji statistik dan keberadaannya hanya untuk ditolak melalui uji statistik.
Peneliti yang dapat menolak hipotesa nol secara meyakinkan (significant),  secara  otomatis  akan  menerima  hipotesa  kerja.  Kedua hipotesis tersebut “saling berlawanan” atau bertolak belakang, karena apabila  peneliti  dapat  menolak  hipotesis  nol  penolakan  ini  dapat memberikan  dukungan  terhadap  konseptualisasi  yang  dibuat  oleh peneliti. Sebaliknya peneliti yang gagal menolak hipotesa Nol/Nihil (failed  to  rejection  nol  hypothesis),  ada  beberapa  kemungkinan  yang dapat  dipertimbangkan  dan  dapat  dirunut  kembali  di  mana  letak
kesalahannya.  Apakah  kesalahan  tersebut  terletak  pada  teori  dan konseptualisasinya,  dalam  pengambilan  dan  penentuan  jumlah sampelnya, dalam pengukurannya, dalam analisisnya ataukah dalam perhitungannya  yang  tidak  atau  kurang  teliti?  Persoalan  lain  yang muncul adalah, apakah peneliti yang tidak mampu menolak hipotesa Nol/Nihil  itu  adalah  peneliti  yang  gagal.  Peneliti  yang  dapat membuktikan bahwa ”penelitiannya atau hipotesisnya tidak terbukti” itu adalah  sebuah  hasil  dari  penelitian.  Hanya  saja  apabila  dalam menguji  hipotesis  peneliti  tidak  dapat  menolak  hipotesis  Nol/Nihil ada  faktor  penting  yang  berpengaruh  tetapi  tidak  termasuk  atau tidak diperhitungkan di dalam diagram matriksnya.
Mengapa  bisa  demikian  ?  Karena  perilaku  sosial  atau fenomena  sosial  itu  sangat  kompleks  sifatnya.  Perilaku  manusia tertentu  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  yang  tidak  mudah  diduga dan tidak mudah diukur dengan menggunakan ukuran angka seperti yang dilakukan oleh para peneliti ilmuwan eksakta. Dalam penelitian survei, biasanya ada keterbatasan peneliti di dalam menguraikan dan mengukur  secara  keseluruhan  faktor-faktor  sosial  tersebut.  Ada beberapa  fenomena  atau  perilaku  manusia  yang  tidak  mudah  atau bahkan  tidak  dapat  ditanyakan  dengan  menggunakan  kuesioner (angket)  dan  kemudian  diukur  dengan  ukuran  angka.  Ada  kalanya data bisa berupa uraian responden yang diidentifikasi dan kemudian diklasifikasikan,  baru  bisa  diangkakan  (diberi  score),  tetapi  hanya bisa dituangkan melalui cerita atau penggambaran peneliti terhadap fenomena  yang  menjadi  perhatian  peneliti.  Yang  jelas,  cerita responden  (informan)  tidak  dapat  ”ditelan  mentah”  sebagai  realitas, namun  perlu  dimaknai  dan  diinterpretasikan  terlebih  dahulu  agar menjadi  sebuah  pemahaman  penting  untuk  menganalisis  fenomena yang  sedang  dicari  jawabnya.  Dengan  kata  lain,  cerita  responden merupakan  data  mentah  yang  membutuhkan  interpretasi  dari peneliti agar data tersebut menjadi lebih bermakna.
Apakah  semua  penelitian  survei  memerlukan  uji  statistik  ? Jawabnya  bisa  ”ya”  tetapi  juga  bisa  ”tidak”.  ”Ya”,  apabila  model penelitiannya  menggunakan  beberapa  macam  variabel  penelitian yang  satu  sama  lain  saling  berhubungan.  Hubungan  tersebut  perlu
Partini DIMENSIA, Volume 2, No. 1, Maret 2008
10
dicari  kebenarannya  di  dalam  kenyataan  empiris.  ”Tidak”,  apabila jenis  penelitian  yang  dilakukan  sifatnya  deskriptif,  sehingga  jika harus menggunakan statistik, cukup dengan statistik yang deskriptif pula  sifatnya  (statistik  jenis  ini  telah  diuraikan  di  depan)  dan  atau peneliti cukup membuat deskriptif  terhadap data yang dikumpulkan dengan menggunakan prosentase ”one way” yaitu prosentase tunggal yang  tidak  mencerminkan  hubungan  antar  variabel  penelitian. Misalnya,  ada  60  %  responden  remaja/mahasiswa  yang  senang ”ngabuburit”.  Untuk  memberikan  penjelasannya  membutuhkan  data kualitatif  yang  akurat,  sehingga  data  prosentase  yang  dibuat  lebih dapat  menjelaskan  realitas  sosial  yang  sedang  menjadi  perhatian peneliti.
Dalam upaya untuk menguji hipotesis dan menolak hipotesis nol/nihil  tersebut,  peneliti  memerlukan  suatu  tes  atau  nilai  untuk mengetahui  signifikan  tidaknya  sebuah  hasil  perhitungan,  yaitu dengan  membandingkan  antara  hasil  statistik  yang  diperoleh  dari perhitungan dengan hasil angka yang ada di dalam tabel yang sudah disediakan  oleh  para  pakar  dalam  bidang  ini  yang  biasanya  ada  di dalam  buku-buku  statistik.  Angka  di  dalam  tabel  itu  sering  disebut dengan  ”nilai  kritis”  (critic  value).  Hasil  perhitungan  sebaik  dan secanggih apapun, tidak akan ada artinya jika tidak dikonsultasikan dengan tabel statistik. Agar supaya peneliti dapat mengkonsultasikan dan  mencocokkan  hasil  perhitungan  yang  diperoleh  dengan  angka yang ada di dalam tabel statistik, peneliti harus menentukan terlebih dahulu  tingkat  signifikansi  yang  diinginkan,  yang  menunjukkan seberapa  besar  peneliti  membuat  kesalahan.  Pada  umumnya  para peneliti  menggunakan  tingkat  kesalahan  sebesar  5  %  atau  <  0,05 sebagai standar penolakan dan 1 % atau < 0,01. Itu artinya kesalahan yang  dilakukan  peneliti  sama  denn  atau  kurang  dari  5  %  dan  sama dengan dan atau kurang dari 1 %. Khusus untuk penelitian sosial ada toleransi  kesalahan  maksimum  sampai  dengan  10  %  atau  <  0,10, sedangkan  hal  ini  tidak  bisa  diterapkan  di  dalam  ilmu  kedokteran atau  ilmu  eksakta  yang  lain.  Selain  menentukan  tingkat kesalahannya,  peneliti  juga  harus  mengetahui  derajat  kebebasannya (degrees  of    freedom)  agar  dapat  menemukan  angka  yang  pas  (cocok)
untuk  mengetahui  mampu  tidaknya  peneliti  menolak  hipotesa Nol/Nihilnya.
Apabila  peneliti  mampu  menolak  hipotesis  nol  pada  derajat kesalahan  sebesar  5  %  (0,05),  maka  hipotesis  kerja  diterima  pada batas kepastian benar (significant) sebesar 95 %. Hal ini berarti bahwa setiap  100  kali  peneliti  mengambil  sampel,  maka  sebanyak  5  kali melakukan  kesalahan  terhadap  sampel  yang  diambilnya.  Sebagai contoh  :  hasil  perhitungan  korelasi  Product  Moment  (Rxy)  sebesar 0,625,  dengan  kesalahan  5  %  dan  derajat  kebebasan  (D.B)  n=  48 (diperoleh dari jumlah sampel yang diteliti dikurangi dengan jumlah variabelnya,  misalnya  sampelnya  sebanyak  50  responden  dan  2 variabel  yang  digunakan)  maka  besarnya  angka  kritis  (critic  value) atau  besarnya  angka  korelasi  yang  ada  dalam  tabel  adalah  :  0,273. Secara  statistis,  peneliti  dapat  menolak  hipotesa  Nol/Nihil,  karena hasil hitung (Rxy = 0,625) . dari hasil korelasi yang ada di dalam tabel (Rxy  0,05,  d.b.=48=0,273).  Berarti  hasil  perhitungan  tersebut ”significant”  artinya,  ada  korelasi  atau  hubungan  antara  2  variabek yang  sedang  dihitung.  Jikalau  peneliti  tidak  mampu  menolak hipotesa  Nol/Nihil  maka  hubungan  yang  ada  hanya  terjadi  secara kebetulan saja.
Statistik  inferensial  dapat  dikelompokkan  menjadi  2 kelompok,  yaitu  statistik  ”non  parametrik  dan  statistik  yang parametrik”. Statistik non parametrik tidak membutuhkan parameter atau  ukuran  yang  tinggi,  yang  canggih,  yang  sophisticated,  tetapi parameter  yang  dipersyaratkan  hanya  sederhana  dan  mudah dipenuhi  oleh  para  peneliti  sosial.  Penggunaan  statistik  non parametrik  harus  memenuhi  syarat  seperti  misalnya  :  skala pengukurannya bisa nominal dan atau ordinal, jenis datanya diskrit, curvenya  tidak  dituntut  harus  normal  dan  lain-lain.  Sebaliknya, penggunaan  jenis  statistik  parametrik  membuuthkan  persyaratan yang  lebih  rumit,  lebih  canggih,  lebih  sophisticated,  dengan persyaratan  :  skala  pengukurannya  harus  interval  dan  atau  rasio, jenis  datanya  harus  continum  dan  linear,  serta  curvenya  harus normal  (berbentuk  lonceng).  Di  bawah  ini  kedua  jenis  statistik tersebut akan diuraikan secara lebih terinci.
Partini DIMENSIA, Volume 2, No. 1, Maret 2008
1. STATISTIK NON PARAMETRIK
Ada  banyak  macam  ragamnya  statistik  jenis  ini  antara  lain adalah: Chi Square, Wilcoxon Test, Sign Test (uji tanda), Cochran Q Test, Korelasi  Spearman,  Kedall  Rank  Correlation  Coefficient, dll  (lihat  tabel yang  ada  dalam  bukunya  Sidney  Siegel,  atau  buku-buku  lain  yang sejenisnya).  Dari  beberapa  jenis  dan  rumus-rumus  statistik  yang tersedia,  yang  paling  sederhana  tetapi  popular  dan  sering dipergunakan oleh peneliti sosial maupun peneliti eksakta adalah X 2 (Chi-Square  atau  Kai-Kuadrat).  Chi-Square  biasanya  dipergunakan untuk  melihat  ada  tidaknya  perbedaan  dari  dua  kelompok  sampel. Apabila  dengan  menggunakan  Chi-Square  tersebut  peneliti  dapat menolak  hipotesa  Nol/  Nihil,  maka  perhitungan  tersebut  sebaiknya diteruskan dengan menggunakan Contingency Coefficient. Contingency Coefficient ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya hubungan  yang sifatnya kualitatif pada kedua variabel yang sedang dihitung dan ingin dibuktikan kebenarannya secara empiris.
Cara  menghitung  Chi  Square  sangatlah  mudah,  dan persyaratan  yang  dibutuhkan  pun  sangat  sederhana.  Agar  supaya data-data yang diperoleh, dapat dibuat ke dalam bentuk tabel silang dan  kemudian  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  Chi- Square diperlukan syarat:
a. Skalanya pengukuran boleh  Nominal,  maupun Ordinal, atau yang  satu  Nominal  dan  yang  lainnya  Ordinal  dan  kedua- duanya mempunyai skala ordinal
b. Distribusi  datanya  kalau  dibuat  dalam  bentuk  kurve  tidak harus normal
c. Setiap  sel  dalam  tabel  silang  jumlah  frekuensi  yang diharapkan (Fe) tidak boleh kurang dari 5 Apabila  ternyata  tabel  silangnya  tidak  memenuhi  syarat- syarat seperti tersebut di atas maka Chi-Square tidak perlu dihitung, sebaiknya  data  tersebut  diinterpretasikan  dengan  menggunakan prosentase  tabel  silang  (cross  tabulation),  di  mana  setiap  baris  atau kolom  yang  ipilih  diberi  bobot  100  %  (pemilihan  arah  prosentase tergantung  pada  apa  yang  akan  diinterpretasikan).  Biasanya  tabel silang  ini  untuk  melihat  ada  tidaknya  perbedaan  options  dari
kelompok sampel. Misalnya: apakah ada perbedaan antara kelompok laki-laki  dengan  kelompok  perempuan  terhadap  gaya  hidup konsumtif? Contoh dapat dikembangkan dalam kasus apapun, sesuai dengan apa yang sedang menjadi perhatian peneliti. Meskipun data- data  tersebut  berwujud  angka,  namun  data  tersebut  lebih  bersifat kualitatif,  oleh  karena  itu  perlu  penjelasan  lebih  lanjut  dengan ditopang data-data kualitatif.
Jika  peneliti  dapat  menggunakan  rumus  Chi-Square,  agar supaya dapat menolak dan atau menerima hipotesis Nol/Nihil, maka hasil  perhitungan  tersebut  harus  dikonsultasikan  debfan  tabel  yang telah  disediakan  oleh  pembuat  rumus  (biasanya  para  ahli  statistik dan  matematika,  karena  di  dalam  mengukur  signifikasi  tabel menggunakan  perhitungan  probabilitas  yang  sangat  rumit).  Jika perhitungannya  menggunakan  komputer,  maka  secara  otomatis komputer  tersebut  akan  menunjukkan  tingkat  signifikansinya. Biasanya  di  dalam  komputer  ada  tanda  bintang  di  belakang  hasil perhitungannya.  Bintang  1  menunjukkan  tingkat  signifikansi  95  %, dengan  kesalahan  5  %,  bintang  2  dengan  tingkat  signifikansi  99  % dengan  kesalahan  1  %  dan  bintang  3  dengan  signifikasi  99,9  % dengan  kesalahan  0,001  %  (jika  kesalahannya  mencapai  10  % biasanya  tidak  terdapat  tanda  bintangnya).  Jadi  para  peneliti  sosial tinggal  mencocokkan  hasil  perhitungannya  dengan  tabel  yang  ada. Ingat:  sebelum  mencocokkan  dengan  tabel,  peneliti  harus menghitung  derajat  kebebasannya (degress  of freedom)-nya  terlebih dahulu  untuk  melihat  sampai  batas  mana  hasil  perhitungannya dapat  dikatakan  signifikan  (berarti).  Adapun  untuk  menghitung derajat kebebasan Chi-Square dengan rumus sebagai berikut:

## b adalah baris atau k adalah kolom dalam tabel silang tersebut
Biasanya  dalam  mengukur  taraf  signifikansi  tersebut  dengan kriteria sebagai berikut:
a. Jika hasil hitungnya lebih tinggi dari hasil yang ada di dalam tabel, maka hasil perhitungan Chi-Square signifikan atau hasil tersebut mempunyai arti
DB = (b-1) (k-1)
Partini DIMENSIA, Volume 2, No. 1, Maret 2008 14
b. Sebaliknya  apabila  hasil  hitungnya  lebih  kecil  dari  hasil tabelnya, maka kesimpulannya adalah tidak signifikan Jika  hasil  hitungnya  signifikan,  maka  hipotesa  Nol/  Nihil yang menyatakan “tidak ada perbedaan” atau “tidak ada hubungan” ditolak, dan  secara  otomatis  hipotesa  kerjanya  diterima.  Sebaliknya jika  hasil  hitungnya  tidak  signifikan,  maka  hipotesa  Nol/  Nihil diterima dan hipotesa kerjanya ditolak.
Jika  Chi  Square  signifikan,  maka  peneliti  dapat  melanjutkan untuk  menghitung  Assosiasi  (Cass).  Assosiasi  ini  yang  akan menunjukkan  ada  tidaknya  hubungan  dari  kedua  variabel,  tetapi hubungan  yang  ada  sifatnya  kualitatif.  Hal  tersebut  karena persyaratan  yang  dibutuhkan  oleh  Chi  Square hanya skala Nominal dan  atau  Ordinal,  dan  ukuran  kurvenya  tidak  harus  normal, sehingga  hubungan  yang  dihitung  dengan  assosiasi  tersebut  lebih bersifat  kualitatif.  Mengapa  demikian?  Karena  hasil  assosiasi  hanya dapat  menyatakan  ada  tidaknya  hubungan  dalam  tingkatan  atau gradasi tertentu. Gradasi hubungan tersebut hanya dapat dinyatakan tinggi,  sedang  atau  rendah  saja  dan  tidak  dapat  menunjukkan hubungan  dengan  koefisien  korelasinya.  Untuk  mengetahui  tinggi rendahnya hubungan assosiasi diperlukan perhitungan C maximum, yang rumusnya sebagai berikut:
dimana  M  adalah  baris  atau  kolom dalam tabulasi silang yang jumlahnya kecil
Jika  hasil  Cass  lebih  tinggi  dari  setengah  C  maximum  maka hubungannya tinggi
Jika  hasil  Cass  sama  dengan  setengahnya  C  maximum  maka hubungannya sedang.
Jika  hasil  Cass  lebih  rendah  dari  setengah  C  maximum  maka hubungannya rendah
Dengan  kata  lain,  Cass  dan  C  maximum  adalah  untuk mengetahui tinggi rendahnya gradasi dari hubungan kedua variabel yang  sedang  dihitung,  apakah  hubungan  tersebut  berada  pada gradasi tinggi, sedang, ataukah rendah.
M M C 1 max  

## Penggunaan Statistik dalam Penelitian Sosiologi
Teknik statistik non parametrik lain yang biasa dipergunakan oleh  peneliti  sosial,  khususnya  Sosiologi,  adalah  jenis  Korelasi  Rank Spearman  (Korelasi  Berjenjang).  Korelasi  ini  biasanya  dipakai untuk menghitung  korelasi  dengan  menggunakan  sampel  yang  kecil  (<  30 responden). Persyaratan untuk menghitung korelasi ini hampir sama dengan  persyaratan  untuk  menghitung  Chi-Square,  hanya  saja rumus korelasi ini setidaknya harus memiliki skala pengukuran yang ordinal  dan  tidak  bisa  dengan  skala  niminal.  Cara  menghitungnya pun mudah, yaitu dengan mengurutkan skor dari urutan yang paling rendah sampai ke urutan yang paling tinggi, atau sebaliknya. Ada 2 macam  rumus  yang  dapat  dipakai,  yaitu  rumus  yang  nilainya  atau skor tidak ada ties (nilai kembar) dan yang ada nilai atau skor yang sama (ties-nya).
Rumus 2 = (Rumus Rs tanpa ties atau tanpa nilai kembar)
Keterangan
Rs  = korelasi Rank Spearman d 2 = deviasi, yaitu perbedaan antara nilai dari variabel X dengan nilai variabel Y
N  = jumlah sampel (subyek penelitian) 6  = nilai konstan (rumus)
Untuk  mengetahui  apakah  hasil  korelasi  Rank  Spearman tersebut  signifikan  atau  tidak  (dapat  menolak  hipotesa  Nol/  Nihil atau  tidak),  sama  seperti  pada  penggunaan  Chi-Square,  juga  harus berkonsultasi dengan tabel korelasi yang disediakan di dalam setiap buku  statistik.  Agar  dapat  mencocokkan  hasil  perhitungan  dengan hasil tabelnya harus diketahui terlebih dahulu derajat kebebasannya
2 Rumus  Rs  yang  ada  nilai  kembarnya  (ties)  ada  di  dalam  buku-buku  statistik  non parametrik,  karena  ruang  dalam  tulisan  ini  sangat  terbatas  sehingga  tidak memungkinkan  untuk  memuat  semua  rumus  yang  bisa  diaplikasikan  di  dalam penelitian sosial. Dan bagi yang tertarik dengan rumus ini bisa membaca buku.
N N d Rs    3 . 6 1 2 Partini
DIMENSIA, Volume 2, No. 1, Maret 2008
(db).  Untuk  menghitung  db  dari  korelasi  adalah:  n-2,  dimana  n adalah jumlah subyek yang diteliti dan 2 adalah jumlah variabel yang ada  dalam  perhitungan  korelasi  tersebut.  Karena  dalam  contoh  ini hanya  ada  2  variabel  (independent  dan  dependent  variable)  maka dikurangi 2. Tetapi jika jumlah variabel yang dihitung dalam korelasi itu  ada  3  variabel,  maka  db-nya  adalah  =      n-3  (karena  korelasi tersebut terdiri dari 3 variabel) dst.
Bagi  mahasiswa  atau  peneliti  yang  berminat  menerapkan teknik statistik dalam memperkuat kesimpulannya dapat mempelajari  teknik-teknik  lain  yang  ada  di  dalam  banyak  buku statistik  sosial,  baik  yang  ditulis  dan  diterbitkan  oleh  penerbit internasional,  nasional  maupun  lokal.  Pada  statistik  non  parametrik ini  dapat  dipelajari  juga  rumus  Kendall  Tau. Rumus-rumus  statistik non  parametrik  tidak  hanya  dapat  digunakan  untuk  menghitung  2 variabel  saja,  tetapi  juga  bisa  untuk  menghitung  dengan  3  variabel. Agar  dapat  memilih  rumus  mana  yang  paling  cocok  dengan penelitiannya perlu dipertimbangkan beberapa hal antara lain:
a. Apa jenis data yang diperoleh dari penelitian
b. Perlu dikenali apa skala pengukurannya
c. Bagaimana  komposisi  persebaran  datanya,  apakah  datanya mengelompok ataukah tersebar
d. Bagaimana  komposisi  jawaban  responden  jika  dilihat  dari tabel frekuensi one-way (jawaban yang baik, jika komposisinya seimbang). Jika jawaban responden mengelompok pada salah satu  opsi  jawaban,  sebaiknya  dihindari,  karena  datanya  ada yang bias Dengan mengetahui hal tersebut, maka peneliti dapat dengan mudah  memilih  jenis  statistik  yang  paling  cocok  dengan  data  yang diperoleh. Dengan begitu kesalahan dapat dielimir sedemikian rupa, agar hasil penelitiannya menjadi lebih baik (akurat).
2. PENGGUNAAN STATISTIK PARAMETRIK
Yang  termasuk  dengan  statistik  parametrik  adalah  statistik yang membutuhkan ukuran atau parameter tertentu. Yang termasuk di  dalam  jenis  statistik  ini  macamnya  banyak,  rumus  dan  cara
penghitungannya  lebih  canggih,  karena  itu  peneliti  yang  ingin menggunakan  statistik  jenis  ini  membutuhkan  persyaratan  yang lebih canggih pula. Yang termasuk di dalam jenis statistik ini antara lain:  Korelasi  Product  Moment,  Korelasi  Partial,  Korelasi  Ganda, Regresi  (step  wise  dan  multiple  regresi),  Faktor  Analysis,  Path Analysis, Analisis  Varian  maupun  Covarian,  dan  masih  banyak  lagi jenis yang lainnya. Yang telah disebutkan ini paling tidak yang sering dioperasikan  di  dalam  penelitian  sosial,  khususnya  Sosiologi. Beberapa  rumus  statistik  di  atas  biasanya  ada  di  dalam  komputer dan  sudah  sering  di  setting  di  dalam  program  SPSS  serta  sudah banyak dikenal secara umum.

## a. KORELASI PRODUCT MOMENT
Sebagai  gambaran,  peneliti  yang  ingin  menggunakan rumus  Korelasi  Product  Moment  misalnya,  harus  dapat memenuhi  syarat  yang  dibutuhkan  oleh  rumus  tersebut,  yang antara lain adalah: 1) Skalanya harus interval atau rasio
2) Memiliki distribusi normal
3) Datanya linear Semua  jenis  korelasi,  apapun  rumusnya,  apakah  itu
Korelasi  Rs  (yang  termasuk  di  dalam  kelompok  statistik  non parametrik),  Korelasi  Product  Moment  atau  Korelasi  Pearsons, sampai  pada  Korelasi  Partial,  maupun  Korelasi  Ganda, semuanya memiliki fungsi yang sama, karena sama-sama untuk menghitung  hubungan  antara  2  variabel  (independent  dan dependent  variable)  dan  atau  lebih  dari  2  variabel (independent, intervening, dan dependent variable). Hubungan tersebut  dapat  dicerminkan  dari  besar  kecilnya  koefisien korelasi  hasil  perhitungannya,  apakah  perhitungannya  dengan manual  ataukah  dengan  menggunakan  komputer  seharusnya hasilnya sama. Sama seperti pada jenis statistik yang lain, untuk dapat  menyimpulkan  hubungan  kedua  variabel  tersebut,  hasil perhitungannya  harus  dikonsultasikan  dengan  tabel  yang  ada di  dalam  buku  statistik.  Jika  hasil  hitungnya  lebih  besar  dari
Partini
DIMENSIA, Volume 2, No. 1, Maret 2008
harga  kritik,  maka  hubungan  tersebut  signifikan,  dengan demikian  peneliti  dapat  menolak  hipotesa  nol  dan  menerima hipotesa kerja.
Namun,  perlu  diingat  bahwa  ada  perbedaan  di  antara beberapa jenis statistik tersebut dan perbedaan itu terletak pada persyaratan  yang  harus  dipenuhi,  karena  adanya  perbedaan jenis  dan  pengelompokannya.  Oleh  karena  itu,  dalam  memilih rumus  mana  yang  akan  dipergunakan  tergantung  dari  data seperti  apa  yang  dimiliki  oleh  peneliti.  Sudah  barang  tentu semakin  banyak  (canggih)  persyaratan  yang  dapat  dipenuhi, maka pengukurannya akan menjadi semakin baik, peneliti lebih leluasa  untuk  memilih  jenis  statistik  yang  diinginkan,  karena ukuran yang dimiliki semakin teliti.
Hubungan yang ada di dalam korelasi biasanya bersifat asimetris.  Di  dalam  penelitian  sosial,  sebaiknya  menghindari hubungan  variabel  yang  sifatnya  simetris,  karena  hubungan seperti ini tidak dapat mengetahui dengan pasti mana variabel yang  mempengaruhi  dan  mana  variabel  yang  dipengaruhi. Hubungan  simetris  atau  timbal  balik  ini  menimbulkan kebingungan  peneliti  maupun  pembacanya.  Dari  hubungan tersebut  juga  sulit  diketahui  variabel  mana  yang  mempunyai pengaruh  lebih  besar  terhadap  yang  lain.  Jika  peneliti  ingin mengetahui hal ini, maka harus menghitung lagi dengan regresi atau dengan Path Analysis. 3
b. KORELASI PARTIAL DAN KORELASI GANDA
Seorang  peneliti  yang  ingin  menghitung  korelasi  dengan variabel  yang  jumlahnya  lebih  dari  2,  dapat  dipergunakan Korelasi  Partial  dan  atau  Korelasi  Ganda.  Perbedaan  kedua korelasi tersebut terletak pada fungsi dari masing-masing yang
3 ada beberapa rumus yang dapat dipakai untuk menghitung korelasi untuk lebih jelasnya dapat dilihat di beberapa buku statistik yang ada, agar peneliti dapat memilih yang paling pas bagi penelitiannya
akan  dicapai.  Korelasi  Partial  berfungsi  untuk  mengetahui apakah hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat itu bersifat murni ataukah semu. Hadirnya variabel antara atau intervening  variable dimaksudkan  untuk  mengontrol  hubungan antara  variabel  bebas  dengan  variabel  terikat.  Dengan dimasukkannya variabel ketiga ini apakah akan mempengaruhi tingkat signifikansi dari perhitungan Korelasi Product Moment (2  variabel).  Sedangkan  Korelasi  Ganda  lebih  banyak  melihat hubungan  antara  variabel  terikat  dengan  variabel  lain  secara bersama-sama  (variabel  bebas  dan  variabel  antara  atau intervening variable ).
Dalam  menerapkan  rumus  Korelasi  Partial  dibutuhkan persyaratan  seperti  yang  berlaku  di  dalam  Korelasi  Product Moment,  karena  Korelasi  Partial  hanya  dapat  dihitung  apabila peneliti  terlebih  dahulu  harus  sudah  menghitung  Korelasi Product  Moment.  Korelasi  Product  Moment  ini  merupakan korelasi  tahap  awal  yang  pada  akhirnya  dapat  dikembangkan dalam penghitungan korelasi yang lebih canggih, yang bersifat multivariat  sedangkan  Korelasi  Product  Moment  adalah korelasi  yang  bersifat  bivariat.  Dengan  lain  perkataan,  bahwa koefisien Korelasi Product Moment merupakan prasyarat untuk dapat  menghitung  Korelasi  Partial  dan  Korelasi  Ganda.  Selain itu,  dapat  juga  dijadikan  dasar  di  dalam  menghitung  Regresi maupun untuk menghitung Path Analysis. Adapun rumus dari Korelasi Product Moment adalah sebagai berikut: 4
Rumus Korelasi Partial R 12.3 =     23 13 23 13 12 3 . 12 1 1 . r r r r r R     (untuk 3
variabel)
4 Untuk rumus Korelasi Partial yang lebih dari 4 variabel, dapat dilihat dalam buku-buku statistik dan langsung saja dihitung dengan bantuan komputer (karena hitungannya semakin rumit). Demikian juga untuk menghitung Korelasi Ganda dan Residunya, Regresi dan Path Analysis.
Partini DIMENSIA, Volume 2, No. 1, Maret 2008
Rumus  Korelaso  Partial  R 12.34 =     3 . 24 3 . 14 3 . 24 3 . 14 3 . 12 34 . 12 1 1 . r r r r r R    
(untuk 4 variabel)
Hasil  perhitungan  dari  Korelasi  Partial  ini  hanya  akan dapat  bermakna  apabila  hasil  koefisiennya  kemudian dikonsultasikan  dengan  tabel  statistik  yang  ada.  Setelah  itu barulah  peneliti  melakukan  perbandingan  hasil  akhir  dari kedua  koefisien  korelasi  tersebut  untuk  mengetahui  apakah hubungan  yang  terjadi  antara  variabel  bebas  dengan  variabel terikat bersifat murni ataukah semu.
Hubungan  antara  variabel  bebas  dengan  variabel  terikat dikatakan  murni  apabila  hasil  koefisien  korelasi  dari  hubngan antara  2  variabel  (R xy )  dibandingkan  dengan  koefisien  korelasi dari  hubungan  3  variabel  (R xy.z )  mengalami  penurunan. Terjadinya  penurunan  koefisien  dari  hasil  perhitungan hubungn  3  variabel  tersebut  menjadi  tidak  signifikan,  maka hubungan tersebut “murni”. Misalnya hasil koefisien korelasi 2 variabel  sebesar  0,57  signifikan  pada  taraf  99  %  dibandingkan dengan hasil koefisien korelasi dari 3 variabel dengan koefisien 0,53  dan  setelah  dikonsultasikan  dengan  tabel  korelasimasih tetap signifikan, maka hubungan yang ada pada kedua variabel tersebut  yaitu  variabel  bebas  dan  terikat  adalah  “murni”.  Hal tersebut  berarti  bahwa  kehadiran  variabel  ke  3  atau  variabel antara  (intervening  variabel)  tidak  mempunyai  peran  yang signifikan  di  dalam  merubah  hubungan  kedua  variabel tersebut.
Sebaliknya  apabila  hasil  koefisien  korelasi  2  variabel dibandingkan  dengan  hasil  koefisien  korelasi  3  variabel  dan ternyata  hasilnya  mengalami  penurunan  sehingga  menjadi tidak signifikan, maka hubungan antara variabel bebas dengan variabel  terikat  adalah  “semu”.  Misalnya  hasil  R xy =  0,57  dan hasil  R xy.z =  0,23.  Kedua  koefisien  korelasi  tersebut dikonsultasikan  dengan  tabel,  ternyata  R xy =  0,57  signifikan pada  taraf  95  %  dan  R xy.z =  0,23  hasilnya  menjadi  tidak signifikan  →  hubungan  antara  R xy adalah  “semu”.  Dalam  hal
ini  variable  intervening  berperan  sebagai  variabel  kontrol terhadap  hubungan  antara  variabel  bebas  dengan  variabel terikat.

## D. Kesimpulan
Penggunaan  statistik  di  dalam  penelitian  sosial,  khususnya Sosiologi  sangatlah  mudah  dan  sederhana,  sepanjang  peneliti  yang bersangkutan  memahami  anggapan  dasar  dari  rumus  statistik  yang dipilih. Pemilihan rumus tertentu didasarkan pada jenis dan kualitas data  yang  telah  dimiliki,  agar  pemilihan  rumusnya  menjadi  lebih tepat  dan  akurat.  Ketepatan  dan  akurasi  di  dalam  pemilihan  teknik dan  rumus  statistik  sangat  menentukan  kualitas  penelitian  yang sedang  dilakukan,  sehingga  kesimpulan  yang  dirumuskan  menjadi lebih akurat (tepat) juga.
Statistik  hanyalah  alat  untuk  membuat  data  menjadi  lebih “bermakna”. Pemaknaan itu sendiri banyak caranya, dan pemaknaan yang  benar  tidak  hanya  dari  besar  kecilnya  angka  yang  diperoleh dari  hasil  perhitungan,  baik  secara  manual,  maupun  dengan komputer  yang  biasanya  menggunakan  program  SPSS,  tetapi  juga harus ditopang dengan konsep dan teori yang  dipergunakan. Selain itu  dapat  juga  dengan  hasil-hasil  penelitian  orang  lain  yang  senada yang  pernah  dilakukan,  dan  dengan  pergulatan  antara  konsep dengan  kenyataan  empiris  yang  seimbang.  Hanya  dengan  cara seperti ini,  maka hasil penelitian tersebut dapat diterima oleh  orang lain, akan menjadi bermakna bagi orang lain, terutama dalam rangka pengembangan ilmu pengetahuan dan bagi perumus kebijakan.
Adalah  benar  bahwa  survei  dengan  menggunakan  analisis kuantitatif  hanyalah  salah  satu  alat  dari  sekian  banyak  alat  yang dapat diakses, dipelajari, dan diimplementasikan oleh peneliti sosial, khususnya Sosiologi, masih ada metode atau teknik lain yang dapat dipakai  untuk  mengungkapkan  realitas  sosial  yang  terjadi.  Peneliti dapat saja memilih, teknik mana yang paling pas bagi penelitiannya.
Namun,  perlu  diingat  bahwa  salah  satu  keunggulan  dari penggunaan metode penelitian kuantitatif, yang biasanya menerapkan  rumus-rumus  statistik,  dapat  dipergunakan  untuk
Partini DIMENSIA, Volume 2, No. 1, Maret 2008
22
melakukan  prediksi.  Selain  itu,  hasil  penelitian  dan  kesimpulannya dapat  digeneralisasikan  terhadap  kondisi  populasinya.  Dengan demikian,  manfaat  dari  hasil  penelitian  ini  dapat  dinikmati  oleh banyak  orang,  karena  dapat  diperuntukkan  pada  masyarakat  lain dengan kondisi populasi yang hampir sama.
Daftar Pustaka Anto,  Dayan:  Pengantar  Metode  Statistik  Deskriptif,  1973,  Jakarta, LP3ES.
Babbie,  Earl:  The  Practice  of  Social  Research,  1989,  Wadsworth Publishing  Company,  Belmont,  California,  A  Division  of Wadsworth, Inc.
Guilford,  Joy  Paul  and  Fruchter,  Benjamin,:  Fundamental  Statistic  in Psychology  and  Education, 1968,  Tokyo,  McGraw  –  Hill, Kogakusha Ltd.
Neuman,  Lawrence.W:  Social  Research  Methods,  Qualitative  an Quantitative  Approaches, 2003,  SA,  Library  of  Congress Cataloging-in-Publication Data.
Siegel,  Sydney:  Nonparametric  Statistics,  For  Behavioral  Sciences,  1968, New York, Toronto, London, McGraw-Hill, Book Company. Singarimbun,  Masri  dan  Effendi,  Sofian:  Metode  Penelitian  Survei, 1987, Jakarta, LP3ES.