Data Hilang

Data hilang merupakan bagian dari “Data Bermasalah”. Pada dasarnya data hilang atau data yang hilang akan menyebabkan hilangnya keterangan yang diperlukan dan akibatmya tidak dapat dilakukan penganalisaan lebih lanjut.

Penyebab umum data hilang antara lain :
(1) Perlakuan yang tidak tepat; satuan percobaan yang dinyatakan (diberlakukan) sebagai perlakuan yang sebenarnya tidak sesuai, pemberian kadar yang kurang tepat, waktu pemberian perlakuan yang tidak sesuai.
(2) Satuan percobaan yang rusak; data hilang berupa kerusakan pada satuan percobaan ini sering (paling banyak) terjadi dalam percobaan. Kerusakan ini biasanya mengarah ke fisik satuan percobaan, misalnya pertumbuhan yang jelek (akibat diganggu hewan), kerusakan fisik tanam (batang, daun menjadi rusak; patah, sobek).

Upaya untuk mengatasi masalah (1) sukar dilakukan. Sebenarnya penyebab (1) tidak harus terjadi. Oleh karena itu untuk peneliti muda harus memahami falsafah perlakuan. Sebagai contoh “produk yang sama dari 3 perusahaan, apakah juga ukuran maupun kualitasnya sama; selanjutnya produk maupun perusahaan dijadikan perlakuan”. Jika ini terjadi dan data dianalisis, apa yang terjadi ?. Perbaikan mungkin masih bisa lakukan dengan mengubah model/pola percobaan. Contoh lain, penataan satuan percobaan menggunakan acak bebas pada “pola percobaan sederhana yang lengkap”. Setelah diuji ternyata berupa kelompok. Model rancangan bisa diubah, tapi bagaimana dengan pola percobaan ?. Tidak bisa ubah.

Upaya untuk mengatasi masalah (2) sepertinya ada acuan untuk mengatasi data yang hilang berupa rumusan data hilang dengan maksud menduga suatu ukuran atau satuan jumlah. Rumusan tersebut hanya untuk skala kecil, tapi untuk skala besar tidak mungkin dilakukan. Jika demikian berarti percobaan dilakukan ulang. Sebenarnya dari pengalaman, tidak perlu kita mengembalikan data yang hilang. Data hilang di luar kendali kita. Untuk apa dikembalikan/dipulihkan ?. Namun dari sisa data dan masih mungkin diolah, kita cari langkah lebih lanjut. Timbul pertanyaan “berapa banyak data yang hilang” agar masih layak untuk diolah ?. Dari pengalaman paling banyak 25 – 30% dengan memperhatikan sebarannya. Jika tidak perlu ditelaah perubahan kemungkinan pola percobaannya. Perubahan model rancangan perlu dilakukan yang tentu disesuaikan dengan pola percobaannya. Yang penting tujuan yang diinginkan masih terpenuhi. Jika tidak, maka pilihannya adalah percobaan dilakukan ulang.

Pilihan “percobaan diulang pada masalah (2)” akan menimbulkan masalah baru. Untuk mengatasi semua itu, maka jalan keluar satu-satunya dan sebaiknya dilakukan dengan memperbanyak satuan percobaan yang diamati. Misal untuk “tiap satu perlakuan dan satu ulangan” atau pada “satu kelompok dan satu perlakuan” dibuat (terdiri dari) menjadi 3, 5 atau 10 satuan percobaan. Perlu digaris-bawahi, ini bukan berarti “ulangan di dalam ulangan”.

Tentang a2karim99

Member MNI (mantan pengajar Fakultas Kehutanan UnLaM, Kalimantan Selatan, Indonesia sejak 1 Juli 2011)
Pos ini dipublikasikan di Data dan tag . Tandai permalink.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s