Acara Academic Mastering yang diadakan oleh Career Development Center, Fisipol kembali di gelar pada Jumat (15/9). Dalam acara kali ini, CDC mengadakan pelatihan penggunaan stata dalam riset akademik untuk mengolah data IFLS.
Peserta pelatihan berjumlah 20 orang yang berasal dari kalangan
mahasiswa dan tenaga pendidik Fisipol, dengan dipandu oleh Randi
Kurniawan, S.E. dari Lembaga Penelitian INSPECT. Tujuan diadakan
pelatihan ini adalah agar peserta mampu untuk mengunduh dan membersihkan
data, mengolah (correlation & regression analysis) data, serta menginterpretasikannya.
Stata sendiri merupakan sebuah program statistik yang
dibuat pada tahun 1985 oleh Stata corp. Program ini memiliki kemampuan
fungsi statistik yang sangat lengkap sehingga Stata menjadi program yang
paling populer digunakan oleh peneliti dari berbagai kalangan, untuk
mengolah maupun menganalisis data. Hingga saat ini, terdapat beberapa
versi Stata berdasarkan jumlah variabel dan jumlah observasi yang bisa
disimpan di memory, seperti: Stata MP (Multiprocessor): versi ultimate
dari Stata (32.767 variabel dan 20 juta observasi), Stata SE (Special
Edition): versi untuk pengunaan database besar (32.767 variabel dan 2,14
juta observasi), Stata IC (Inter Cooled): versi standar Stata (2.047
variabel dan 2,14 juta observasi), dan Small Stata: versi Stata yang
lebih kecil dari versi standar (99 variabel dan 1.200 observasi).
Untuk menganalisis data menggunakan Stata,
tahap-tahap yang dilakukan adalah: memasukkan dataset ke memory,
mengolah dataset dengan seperangkat perintah, dan menyimpan/menampilkan
output. Tahap-tahap inilah yang dilakukan oleh peserta pelatihan dengan
dipandu trainer. Sebelum tahap-tahap tersebut dilakukan, sebagai bentuk
pengenalan, Randi selaku trainer menjelaskan hal-hal umum mengenai Stata
seperti: tampilan umum Stata, cara mengoperasikan, jenis file Stata,
direktori global, hingga bagaimana cara meng-update
perintah. Untuk mempermudah praktik, Randi memberikan sumber data untuk
latihan peserta yang sudah ia kemas dalam 1 folder khusus.
Setelah peserta mendapatkan data-data yang
diperlukan, peserta diperintahkan untuk mengupload data-data yang ia
dapat ke dalam Stata. Langkah selanjutnya yang dilakukan adalah
menyiapkan data untuk dianalisis. Tahap-tahap yang dilakukan peserta
untuk menyiapkan data, seperti: memeriksa data (browse, edit, describe, summarize, tabulate, tabstat, inspect, codebook, list), memanipulasi/mengubah data (keep, drop, replace, rename, sort, order), membuat variabel baru (generate, egen), melabelkan/memberi nilai label pada data (label var, label define, label value), dan yang terakhir adalah menggabungkan data dari sumber file yang berbeda (merge).
Dalam melakukan proses persiapan data, Randi tidak hanya menjelaskan
materi lewat slide power point, tetapi juga memandu peserta yang merasa
kebingungan hingga peserta mampu menyiapkan data untuk dianalisis.
Ketika proses persiapan data selesai dilakukan oleh
semua peserta, Randi mulai mengenalkan IFLS atau Indonesia Family Life
Survey. Indonesia Family Life Survey (IFLS) atau Survei Aspek
Kerumahtanggaan Indonesia (Sakerti) adalah Survei yang bersifat
multi-level (rumah tangga, individu, komunitas, dan fasilitas),
multi-topik, berskala besar, dan longitudinal. Dalam survei ini,
terdapat dua komponen utama yang meliputi: survei rumah tangga dan
individu, dan survei komunitas dan fasilitas. IFLS merupakan survei
ilmiah, yang instrumennya disusun untuk menjawab pertanyaan riset
tertentu. Sifatnya yang longitudinal berfungsi untuk melihat perubahan
individu seiring bertambahnya umur, membantu mengatasi permasalahan reverse causality
dalam analisis, serta memungkinkan peneliti untuk melakukan penelitian
dampak kebijakan dalam jangka pendek, menengah, dan panjang.
Dalam mengenalkan IFLS, Randi tidak hanya menjelaskan
apa itu IFLS, tetapi juga poin-poin penting lainnya yang berkaitan
dengan IFLS, seperti: periode waktu IFLS, sebaran lokasi IFLS, sampel
IFLS, struktur kuesioner IFLS, hingga struktur penamaan file di
kuisioner. Setelah paham mengenai IFLS, peserta melakukan eksekusi inti
dari pelatihan ini dengan menyiapkan data IFLS. Langkah yang dilakukan
peserta dalam tahap ini adalah mengolah data menjadi bentuk
variabel-variabel yang diinginkan. Menurut Randi, untuk mendapatkan
variabel yang diinginkan, peserta perlu memahami dengan baik
pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner yang terkait. (ASA)
sumber: http://fisipol.ugm.ac.id/langkah-langkah-penggunaan-stata-untuk-mengolah-data-ifls/
tanggal, 18 November 2017
tanggal, 18 November 2017
