STATISTIKA (DATA)

Aktivitas penelitian tidak akan terlepas dari keberadaan data yang merupakan bahan baku informasi untuk memberikan gambaran spesifik mengenai obyek penelitian. Data adalah fakta empirik yang dikumpulkan oleh peneliti untuk kepentingan memecahkan masalah atau menjawab perta- nyaan penelitian. Data penelitian dapat berasal dari berbagai sumber yang   dikumpulkan dengan menggunakan berbagai teknik selama kegiatan pene- litian berlangsung.

A.     Data Berdasarkan Sumbernya

Berdasarkan sumbernya, data penelitian dapat dikelompokkan dalam dua jenis yaitu data primer dan data sekunder.

1. Data primer adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh peneliti secara langsung dari sumber datanya. Data primer disebut juga sebagai data asli atau data baru yang memiliki sifat up to date. Untuk mendapatkan data primer, peneliti harus mengumpulkannya secara langsung. Teknik yang dapat digunakan peneliti untuk mengumpulkan data primer antara lain observasi, wawancara, diskusi terfokus (focus grup discussion – FGD) dan penyebaran kuesioner.
2. Data Sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan peneliti dari berbagai sumber yang telah ada (peneliti sebagai tangan kedua). Data sekunder dapat diperoleh dari berbagai sumber seperti Biro Pusat Statistik (BPS), buku, laporan, jurnal, dan lain-lain.

Pemahaman terhadap kedua jenis data di atas diperlukan sebagai landasan dalam menentukan teknik serta langkah-langkah pengumpulan data penelitian.

B. Data Berdasarkan Sifatnya

Berdasarkan bentuk dan sifatnya, data penelitian dapat dibedakan dalam dua jenis yaitu data kualitatif (yang berbentuk kata-kata/kalimat) dan data kuantitatif (yang berbentuk angka). Data kuantitatif dapat dikelompokkan berdasarkan cara mendapatkannya yaitu data diskrit dan data kontinum. Berdasarkan sifatnya, data kuantitatif terdiri atas data nominal, data ordinal, data interval dan data rasio.

1.      Data Kualitatif

Data kualitatif adalah data yang berbentuk kata-kata, bukan dalam bentuk angka. Data kualitatif diperoleh melalui berbagai macam teknik pengumpulan data misalnya wawancara, analisis dokumen, diskusi terfokus, atau observasi yang telah dituangkan dalam catatan lapangan (transkrip). Bentuk lain data kualitatif adalah gambar yang diperoleh melalui pemotretan atau rekaman video.

2.       Data Kuantitatif

Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka atau bilangan. Sesuai dengan bentuknya, data kuantitatif dapat diolah atau dianalisis menggunakan teknik perhitungan matematika atau statistika. Berdasarkan proses atau cara untuk mendapatkannya, data kuantitatif dapat dikelompokkan dalam dua bentuk yaitu sebagai berikut:

1. Data diskrit adalah data dalam bentuk angka (bilangan) yang diperoleh dengan cara membilang. Contoh data diskrit misalnya:

1)      Jumlah Sekolah Dasar Negeri di Kecamatan XXX sebanyak 20.

2)      Jumlah siswa laki-laki di SD YYY sebanyak 67 orang.

3)      Jumlah penduduk di Kabupaten ZZZ sebanyak 246.867 orang.

Karena diperoleh dengan cara membilang, data diskrit akan berbentuk bilangan bulat (bukan bilangan pecahan).

1. Data kontinum adalah data dalam bentuk angka/bilangan yang diperoleh berdasarkan hasil pengukuran. Data kontinum dapat berbentuk bilangan bulat atau pecahan tergantung jenis skala pengukuran yang digunakan. Contoh data kontinum misalnya:

1)      Tinggi badan Budi adalah 150,5 centimeter.

2)      IQ Budi adalah 120.

3)      Suhu udara di ruang kelas 24^o Celcius.

Berdasarkan tipe skala pengukuran yang digunakan, data kuantitatif dapat dikelompokan dalam empat jenis (tingkatan) yang memiliki sifat berbeda yaitu:

1. Data nominal atau sering disebut juga data kategori yaitu data yang diperoleh melalui pengelompokkan obyek berdasarkan kategori tertentu.  Perbedaan kategori obyek hanya menunjukan perbedaan kualitatif. Walaupun data nominal dapat dinyatakan dalam bentuk angka, namun angka tersebut tidak memiliki urutan atau makna matematis sehingga tidak dapat dibandingkan. Logika perbandingan “>” dan “<” tidak dapat digunakan untuk menganalisis data nominal. Operasi matematika seperti penjumlahan (+), pengurangan (-), perkalian (x), atau pembagian (:) juga tidak dapat diterapkan dalam analisis data nominal. Contoh data nominal antara lain:

• Jenis kelamin yang terdiri dari dua kategori yaitu:

(1)  Laki-laki

(2)  Perempuan

Angka (1) untuk laki-laki dan angka (2) untuk perempuan hanya merupakan simbol yang digunakan untuk membedakan dua kategori jenis kelamin. Angka-angka tersebut tidak memiliki makna kuantitatif, artinya angka (2) pada data di atas tidak berarti lebih besar dari angka (1), karena laki-laki tidak memiliki makna lebih besar dari perempuan. Terhadap kedua data (angka) tersebut tidak dapat dilakukan operasi matematika (+, -, x, : ). Misalnya (1) = laki-laki, (2) = perempuan, maka (1) + (2) ≠ (3), karena tidak ada kategori (3) yang merupakan hasil penjumlahan (1) dan (2).

• Status pernikahan yang terdiri dari tiga kategori yaitu: (1) Belum menikah, (2) Menikah, (3) Janda/ Duda. Data tersebut memiliki sifat-sifat yang sama dengan data tentang jenis kelamin.

2.      Data ordinal adalah data yang berasal dari suatu objek atau kategori yang telah disusun secara berjenjang menurut besarnya. Setiap data ordinal memiliki tingkatan tertentu yang dapat diurutkan mulai dari yang terendah sampai tertinggi atau sebaliknya. Namun demikian, jarak atau rentang antar jenjang yang tidak harus sama. Dibandingkan dengan data nominal, data ordinal memiliki sifat berbeda dalam hal urutan. Terhadap data ordinal berlaku perbandingan dengan menggunakan fungsi pembeda yaitu  “>” dan “<”. Walaupun data ordinal dapat disusun dalam suatu urutan, namun belum dapat dilakukan operasi matematika ( +, – , x , : ). Contoh jenis data ordinal antara lain:

• Tingkat pendidikan yang disusun dalam urutan sebagai berikut:

(1)  Taman Kanak-kanak (TK)

(2)  Sekolah Dasar (SD)

(3)  Sekolah Menengah Pertama (SMP)

(4)  Sekolah Menengah Atas (SMA)

(5)  Diploma

(6)  Sarjana

Analisis terhadap urutan data di atas menunjukkan bahwa SD memiliki tingkatan lebih tinggi dibandingkan dengan TK dan lebih rendah dibandingkan dengan SMP. Namun demikian, data tersebut tidak dapat dijumlahkan, misalnya SD (2) + SMP (3) ≠ (5) Diploma. Dalam hal ini, operasi  matematika ( + , – , x, : ) tidak berlaku untuk data ordinal.

• Peringkat (ranking) siswa dalam satu kelas yang menunjukkan urutan prestasi belajar tertinggi sampai terendah. Siswa pada peringkat (1) memiliki prestasi belajar lebih tinggi dari pada siswa peringkat (2).

1. Data Interval adalah data hasil pengukuran yang dapat diurutkan atas dasar kriteria tertentu serta menunjukan semua sifat yang dimiliki oleh data ordinal. Kelebihan sifat data interval dibandingkan dengan data ordinal adalah memiliki sifat kesamaan jarak (equality interval) atau memiliki rentang yang sama antara data yang telah diurutkan. Karena kesamaan jarak tersebut, terhadap data interval dapat dilakukan operasi matematika penjumlahan dan pengurangan ( +, – ). Namun demikian masih terdapat satu sifat yang belum dimiliki yaitu tidak adanya angka Nol mutlak pada data interval. Berikut dikemukakan tiga contoh data interval, antara lain:

1)  Hasil pengukuran suhu (temperatur) menggunakan termometer yang dinyatakan dalam ukuran derajat. Rentang temperatur antara 0⁰ Celcius sampai  1⁰ Celcius memiliki jarak yang sama dengan 1⁰ Celcius sampai  2⁰ Celcius. Oleh karena itu berlaku operasi matematik ( +, – ), misalnya 15⁰ Celcius + 15⁰ Celcius = 30⁰ Celcius. Namun demikian tidak dapat dinyatakan bahwa benda yang bersuhu 15⁰ Celcius memiliki ukuran panas separuhnya dari benda yang bersuhu 30⁰ Celcius. Demikian juga, tidak dapat dikatakan bahwa benda dengan suhu 0⁰ Celcius tidak memiliki suhu sama sekali. Angka 0⁰ Celcius memiliki sifat relatif (tidak mutlak). Artinya, jika diukur dengan menggunakan Termometer Fahrenheit diperoleh 0⁰ Celcius = 32⁰ Fahrenheit.

2)  Kecerdasaran intelektual yang dinyatakan dalam IQ. Rentang IQ 100 sampai  110 memiliki jarak yang sama dengan 110 sampai  120. Namun demikian tidak dapat dinyatakan orang yang memiliki IQ 150 tingkat kecerdasannya 1,5 kali dari urang yang memiliki IQ 100.

3)  Didasari oleh asumsi yang kuat, skor tes prestasi belajar (misalnya IPK mahasiswa dan hasil ujian siswa) dapat dikatakan sebagai data interval.

4)  Dalam banyak kegiatan penelitian, data skor yang diperoleh melalui kuesioner (misalnya skala sikap atau intensitas perilaku) sering dinyatakan sebagai data interval setelah alternatif jawabannya diberi skor yang ekuivalen (setara) dengan skala interval, misalnya:

Skor (5) untuk jawaban “Sangat Setuju”

Skor (4) untuk jawaban “Setuju”

Skor (3) untuk jawaban “Tidak Punya Pendapat”

Skor (2) untuk jawaban “Tidak Setuju”

Skor (1) untuk jawaban “Sangat Tidak Setuju”

Dalam pengolahannya, skor jawaban kuesioner diasumsikan memiliki sifat-sifat yang sama dengan data interval.

1. Data rasio adalah data yang menghimpun semua sifat yang dimiliki oleh data nominal, data ordinal, serta data interval. Data rasio adalah data yang berbentuk angka dalam arti yang sesungguhnya karena dilengkapi dengan titik Nol absolut (mutlak) sehingga dapat diterapkannya semua bentuk operasi matematik ( + , – , x, : ). Sifat-sifat yang membedakan antara data rasio dengan jenis data lainnya (nominal, ordinal, dan interval) dapat dilihat dengan memperhatikan contoh berikut:

1)      Panjang suatu benda yang dinyatakan dalam ukuran meter adalah data rasio. Benda yang panjangnya 1 meter berbeda secara nyata dengan benda yang panjangnya 2 meter sehingga dapat dibuat kategori benda yang berukuran 1 meter dan 2 meter (sifat data nominal). Ukuran panjang benda dapat diurutkan mulai dari yang terpanjang sampai yang terpendek (sifat data ordinal). Perbedaan antara benda yang panjangnya 1 meter dengan 2 meter memiliki jarak yang sama dengan perbedaan antara benda yang panjangnya 2 meter dengan 3 (sifat data interval). Kelebihan sifat yang dimiliki data rasio ditunjukkan oleh dua hal yaitu: (1) Angka 0 meter menunjukkan nilai mutlak yang artinya tidak ada benda yang diukur; serta (2) Benda yang panjangnya 2 meter, 2 kali lebih panjang dibandingkan dengan benda yang panjangnya 1 meter yang menunjukkan berlakunya semua operasi matematik. Kedua hal tersebut tidak berlaku untuk jenis data nominal, data ordinal, ataupun data interval.

2)      Data hasil pengukuran berat suatu benda yang dinyatakan dalam gram memiliki semua sifat-sifat sebagai data interval. Benda yang beratnya 1 kg. berbeda secara nyata dengan benda yang beratnya 2 kg. Ukuran berat benda dapat diurutkan mulai dari yang terberat sampai yang terringan. Perbedaan antara benda yang beratnya 1 kg. dengan 2 kg memiliki rentang berat yang sama dengan perbedaan antara benda yang beratnya 2 kg. dengan 3 kg. Angka 0 kg. menunjukkan tidak ada benda (berat) yang diukur. Benda yang beratnya 2 kg., 2 kali lebih berat dibandingkan dengan benda yang beratnya 1 kg..

Pemahaman peneliti terhadap jenis-jenis data penelitian tersebut di atas bermanfaat untuk menentukan teknik analisis data yang akan digunakan. Terdapat sejumlah teknik analisis data yang harus dipilih oleh peneliti berdasarkan jenis datanya. Teknik analisis data kualitatif akan berbeda dengan teknik analisis data kuantitatif. Karena memiliki sifat yang berbeda, maka teknik analisis data nominal akan berbeda dengan teknik analisis data ordinal, data interval, dan data rasio.

Jenis data — Presentation Transcript

• 1. 1. Data Nominal yaitu data yang menunjukkan ciri atau label sebagai pembeda. misalnya Jenis Kelamin (1=Pria 2=Wanita). Tidak ada operasi matematik terhadap data ini. 2. Data Ordinal yaitu data yang menunjukkan urutan dalam atribut tertentu, misalnya ranking kelas. Tidak ada indikasi berapa banyak & berapa jarak beda atribut tsb pada subjek. 3. Data Interval yaitu data yang mempunyai jarak sama tapi tidak mempunyai nilai nol mutlak. Data ini diperoleh dari hasil pengukuran, misalnya skor IQ, kecerdasan emosional, dsb. 4. Data Rasio yaitu data yang mempunyai jarak sama dan memiliki nilai nol mutlak. Hampir sama dengan data interval tapi banyak dipakai dalam ilmu alam, psikologi tidak menggunakan data ini. Jenis data
• 2. 3. Data Interval yaitu data yang mempunyai jarak sama tapi tidak mempunyai nilai nol mutlak. 1. Data Nominal yaitu data yang menunjukkan ciri atau label sebagai pembeda. misalnya Jenis Kelamin (1=Pria 2=Wanita). Tidak ada operasi matematik terhadap data ini. 2. Data Ordinal yaitu data yang menunjukkan urutan dalam atribut tertentu, misalnya ranking kelas. Tidak ada indikasi berapa banyak & berapa jarak beda atribut tsb pada subjek. 4. Data Rasio yaitu data yang mempunyai jarak sama dan memiliki nilai nol mutlak. Hampir sama dengan data interval tapi banyak dipakai dalam ilmu alam, psikologi tidak menggunakan data ini. 5. Data Rasio yaitu data yang mempunyai jarak sama dan memiliki nilai nol mutlak. Hampir sama dengan data interval tapi banyak dipakai dalam ilmu alam, psikologi tidak menggunakan data ini.
• 3. JENIS DATA KUALITATIF KUANTITATIF DISKRIT KONTINUM Ordinal Interval Rasio Nominal
• 4. JENIS PENELITIAN KUALITATIF KUANTITATIF Deskriptif: bertujuan untuk menggam-barkan suatu fenomena apa adanya. Korelatif: bertujuan untuk menguji hubungan antara 2 atau lebih variabel. Komparatif: bertujuan untuk menguji beda satu variabel terhadap yang lain. Studi kasus: Etnografi: :
• 5. VAR. BEBAS Metode Kooperatif Metode Kompetitif VAR. MODERATOR Jenis Kelamin Urutan Kelahiran Jumlah Keluarga VAR. KONTROL Kemampuan awal Materi Pelatihan VAR. INTERVENING VAR. TERIKAT Kreativitas Identifikasi Variabel Penelitian
• 6. Bagaimana efektivitas pelatihan pemecahan masalah secara kreatif dengan metode kooperatif dan kompetitif dalam meningkatkan kreativitas? EFEKTIVITAS PELATIHAN PEMECAHAN MASALAH SECARA KREATIF DENGAN METODE KOOPERATIF DAN KOMPETITIF DALAM MENINGKATKAN KREATIVITAS Oleh: Rahmat Aziz, M.Si
• 7. 1. Jenis Kelamin adalah karakteristik anatomis yang membedakan antara laki-laki dan perempuan yang disebabkan karena perbedaan jumlah kromosom X dan Y yang telah dibawa sejak lahir. 2. Urutan kelahiran adalah urutan anak dilahirkan dalam keluarga. Pada penelitian ini didefinisikan sebagai urutan anak dilahirkan, apakah sebagai anak pertama atau anakyang dilahirkan selain anak pertama. 3. Jumlah keluarga adalah banyaknya jumlah saudara kandung di dalam keluarga. Jumlah ini dikategorikan pada dua kelompok yaitu keluarga besar dan keluarga kecil. Keluarga besar didefinisikan jika jumlahnya lebih dari dua bersaudara, sedangkan keluarga kecil didefinisikan jika jumlahnya tidak lebih dari dua bersaudara. Variabel Moderator Yaitu variabel bebas bukan utama yang juga diamati oleh peneliti untuk menentukan sejauhmana efeknya ikut berpengaruh terhadap hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat.
• 8. 1. Ada perbedaan tingkat kreativitas pada subjek yang diberi pelatihan dengan metode kooperatif dan metode kompetitif. 2. Ada perbedaan tingkat kreativitas antara subjek laki-laki dan subjek perempuan. 3. Ada perbedaan tingkat kreativitas antara subjek yang lahir pada urutan pertama dengan subjek yang lahir bukan urutan pertama. 4. Ada perbedaan tingkat kreativitas antara subjek yang berasal dari jumlah keluarga besar dengan subjek yang berasal dari jumlah keluarga kecil. 5. Ada interaksi antara metode pelatihan, jenis kelamin, urutan kelahiran, jumlah keluarga, dengan kreativitas. HIPOTESIS

9. Pemecahan masalah secara kreatif adalah materi pelatihan tentang strategi pemacahan masalah yang dicirikan dengan memunculkan banyaknya alternatif jawaban. Dalam penelitian ini strategi pemecahan masalah yang digunakan adalah teknik pemecahan masalah secara kreatif yang dikembangkan oleh Alex Osborn & Sidney Parnes yang menyatakan bahwa pemecahan masalah secara kreatif terdiri dari tiga komponen, yaitu: 1. Memahami masalah , pada komponen ini terdiri dari tiga tahap yaitu menemukan kekacauan, menemukan data, dan mengidentifikasi masalah. 2. Menghasilkan gagasan , pada komponen ini hanya terdiri satu tahap yaitu menemukan gagasan. 3. Merencanakan tindakan , pada komponen ini terdiri dari dua tahap yaitu menemukan solusi dan menemukan penerimaan.

EVALUASI, PENGUKURAN, TES

1.    Evaluasi

Menurut pengertian bahasa kata evaluasi berasal dari bahasa Inggris evaluation yang berarti penilaian atau penaksiran (John M. Echols dan Hasan Shadily: 1983). Menurut Stufflebeam, dkk (1971) mendefinisikan evaluasi sebagai “The process of delineating, obtaining, and providing useful information for judging decision alternatives”. Artinya evaluasi merupakan proses menggambarkan, memperoleh, dan menyajikan informasi yang berguna untuk merumuskan suatu alternatif keputusan.

Evaluasi adalah kegiatan mengukur dan menilai. Mengukur lebih besifat kuantitatif, sedangkan menilai lebih bersifat kualitatif.

Pada hakikatnya evaluasi adalah suatu proses yang sistematis dan berkelanjutan untuk menentukan kualitas (nilai dan arti) dari sesuatu, berdasarkan pertimbangan dan kriteria tertentu dalam rangka pembuatan keputusan. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, yaitu:

1. Evaluasi adalah suatu proses bukan suatu hasil (produk). Hasil yang diperoleh dari kegiatan evaluasi adalah kualitas sesuatu, baik yang menyangkut tentang nilai atau arti, sedangkan kegiatan untuk sampai pada pemberian nilai dan arti itu adalah evaluasi. Membahas tentang evaluasi berarti mempelajari bagaimana proses pemberian pertimbangan mengenai kualitas sesuatu.

2. Tujuan evaluasi adalah untuk menentukan kualitas sesuatu, terutama yang berkenaan dengan “nilai dan arti”.

· Pemberian nilai dilakukan apabila seorang evaluator memberikan pertimbangannya mengenai evaluan tanpa menghubungkannya dengan sesuatu yang bersifat dari luar. Jadi, pertimbangan yang diberikan sepenuhnya berdasarkan apa evaluan itu sendiri.

· Arti, berhubungan dengan posisi dan peranan evaluasi dalam suatu konteks tertentu.

3. Dalam proses evaluasi harus ada pemberian pertimbangan (judgement) yang merupakan konsep dasar dari evaluasi. Melalui pertimabangan inilah ditentukan nilai dan arti/makna dari sesuatu yang dievaluasi.

4. Pemberian pertimbangan tentang nilai dan arti haruslah berdasarkan kriteria tertentu. Tanpa kriteria yang jelas, pertimbangan nilai dan arti yang diberikan bukanlah suatu proses yang dapat diklasifikasikan sebagai evaluasi. Kriteria ini penting dibuat oleh evaluator dengan pertimbangan:

· Hasil evaluasi dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah.

· Evaluator lebih percaya diri.

· Menghindari adanya unsur subjektivitas.

· Memungkinkan hasil evaluasi akan sama, sekalipun dilakukan pada waktu dan orang yang  berbeda.

· Memberikan kemudahan bagi evaluator dalam melakukan penafsiran hasil evaluasi.

2.    Pengukuran

Pengukuran adalah penentuan besaran, dimensi, atau kapasitas, biasanya terhadap suatu standar atau satuan pengukuran. Pengukuran tidak hanya terbatas pada kuantitas fisik, tetapi juga dapat diperluas untuk mengukur hampir semua benda yang bisa dibayangkan, seperti tingkat ketidakpastian, atau kepercayaan konsumen.

Pengertian lain, pengukuran adalah membandingkan suatu besaran yang diukur dengan alat ukur yang digunakan sebagai satuan. Sesuatu yang dapat diukur dan dapat dinyatakan dengan angka disebut besaran, sedangkan pembanding dalam suatu pengukuran disebut satuan. Satuan yang digunakan untuk melakukan pengukuran dengan hasil yang sama atau tetap untuk semua orang disebut satuan baku, sedangkan satuan yang digunakan untuk melakukan pengukuran dengan hasil yang tidak sama untuk orang yang berlainan disebut satuan tidak baku.

Mengukur adalah  membandingkan  suatu  besaran  yang  diukur  dengan  alat  ukur. Misalnya:
1.Mengukur  panjang  meja  dengan  jengkal. Artinya membandingkan  panjang  meja  dengan  panjang  jengkal.

2.Mengukur  panjang  papan tulis dengan mistar. Artinya membandingkan  panjang papan tulis dengan  panjang  mistar.

3.Mengukur massa beras dengan kilogram. Artinya membandingkan massa beras dengan massa satu kilogram

3. Tes

Tes adalah instrumen atau alat yang digunakan untuk memperoleh informasi tentang individu atau objek. Sebagai alat pengumpul informasi atau data, tes harus dirancang secara khusus. Kekhususan tes terlihat dari bentuk soal tes yang digunakan, jenis pertanyaan, rumusan pertanyaan yang diberikan, dan pola jawabannya harus dirancang menurut kriteia yang telah ditetapkan. Demikian juga waktu yang disediakan untuk menjawab pertanyaan serta pengadministrasian tes juga dirancang secara khusus. Selain itu aspek yang diteskanpun terbatas. Biasanya meliputi ranah kognitif, afektif, dan psikomotor. Kekhususan-kekhususan tersebut berbeda antara satu tes dengan tes yang lain. Tes ini dapat berupa pertanyaan tertulis, wawancara, pengamatan tentang unjuk kerja fisik, checklist, dan lain-lain.

Beberapa Pengertian Tes

Tes adalah pengukuran terencana yang dipakai guru untuk mencoba menciptakan kesempatan bagi para siswanya untuk memperlihatkan prestasi mereka dalam kaitannya dengan tujuan yang telah ditentukan (James S Cangelosi, 1995 : 21)

Tes adalah suatu cara untuk mengadakan penilaian yang berbentuk suatu tugas atau serangkaian tugas yang harus dikerjakan oleh anak atau sekelompok anak sehingga menghasilkan suatu nilai tentang tingkah laku atau prestasi anak tersebut, yang dapat dibandingkan dengan nilai yang dicapai oleh anak-nak lain atau standar yang ditetapkan (Wayan Nurkencana:25)

TENTANG VO2MAX

Vo2max adalah kemampuan seseorang untuk mengambil dan menyajikan oksigen secara maksimal.

Faktor yang mempengaruhi VO2 max

Faktor-faktor yang mempengaruhi VO2max dibagi menjadi faktor penawaran dan permintaan. Supply pengangkutan oksigen dari paru ke mitokondria (termasuk difusi paru-paru, stroke volume, volume darah, dan kepadatan kapiler dari otot rangka) sementara permintaan tingkat di mana mitokondria dapat mengurangi oksigen dalam proses fosforilasi oksidatif  dari jumlah tersebut, faktor pasokan sering dianggap menjadi salah satu pembatas.

Cara mengukur VO2 max

Mengukur VO2 max yang akurat melibatkan kekuatan fisik yang cukup dalam durasi dan intensitas untuk sistem energi aerobik. Dalam uji klinis, hal ini biasanya melibatkan tes latihan dinilai (baik di atas treadmill atau di ergometer siklus) di mana intensitas latihan secara progresif meningkat sementara mengukur ventilasi dan oksigen dan konsentrasi karbon dioksida dari udara dihirup dan dihembuskan. VO2 maks tercapai ketika konsumsi oksigen tetap pada kondisi mapan meskipun peningkatan beban kerja.

Cara yang berbeda untuk memperkirakan daya pada VO2max

Dengan asumsi bahwa VO2max seseorang sebenarnya dapat diprediksi secara akurat menggunakan rumus. Setidaknya ada tiga pendekatan yang berbeda yang dapat digunakan, seperti dibahas di bawah ini:

1) Menilai VO2max dari data yang dikumpulkan selama kekuasaan tes latihan tambahan

VO2max menetapkan batas atas untuk produksi ATP aerobik, sehingga cukup logis umumnya ada korelasi yang sangat baik antara VO2max seseorang dan kekuasaan tertinggi yang mereka hasilkan selama tes latihan tambahan terus kelelahan. Memang, pengujian tersebut biasanya dilakukan secara khusus untuk menentukan VO2max (melalui pengukuran langsung dari pertukaran gas pernapasan), dan kekuasaan tertinggi dipertahankan selama 1 menit selama seperti tes tersebut kadang-kadang disebut sebagai kekuatan aerobik maksimal, atau MAP (terutama di Inggris dan Kanada). Pada kenyataannya, bagaimanapun kontribusi metabolisme anaerob-individu cukup termotivasi biasanya mencapai daya output selama tes seperti yang secara signifikan (yaitu, 10-15%) lebih tinggi dari daya minimal yang akan menimbulkan VO2max. Bahkan, ini harus menjadi kasus klasik dataran tinggi di VO2 yang mendefinisikan VO2max terjadi. Sayangnya, bagaimanapun, kontribusi yang tepat dari produksi energi anaerob bervariasi tidak hanya antar individu, tetapi juga dengan tingkat kenaikan daya selama tes tersebut. Akibatnya, hubungan yang tepat antara PETA dan kekuatan minimal yang diperlukan untuk memperoleh VO2max juga bervariasi, yang cenderung melemahkan keakuratan segala perkiraan VO2max berdasarkan pengujian tersebut.

2) Menilai VO2max dari upaya stabil durasi yang tepat

Sebagai alternatif di atas, orang bisa menggunakan kekuatan rata-rata selama upaya, maksimal stabil berlangsung sekitar 5 menit sebagai estimasi dari VO2max yang  diperoleh seseorang yang daya tahan tubuhnya minimal. Asumsi dalam kasus ini, jelas, bahwa durasi yang dipilih (apa pun itu terjadi menjadi) mewakili durasi maksimal yang individu dapat diharapkan untuk latihan di tepat 100% dari VO2max. Seperti dengan pendekatan yang dijelaskan di atas, bagaimanapun, perbedaan antara individu dalam kemampuan mereka untuk menghasilkan energi anaerobik mempersulit pemilihan durasi yang tepat. Secara khusus, sementara pengendara sepeda dengan kapasitas anaerob rendah hanya mungkin mampu mempertahankan intensitas ini untuk lebih kurang dari 4 menit, lain dengan kapasitas anaerob tinggi bisa mempertahankan itu selama lebih dari 6 min. Sekali lagi, kontribusi variabel dari metabolisme energi anaerobik cenderung untuk membatasi akurasi yang VO2max dapat diperkirakan dengan menggunakan metode ini.

3) Menilai VO2max dari upaya serba baik mengejar gaya

Ketika dihadapkan dengan tugas meminimalkan waktu yang dibutuhkan untuk naik hanya beberapa kilometer dari awal berdiri, misalnya, ketika balap TT, prolog singkat datar atau pengejaran di trek, pesepeda yang berpengalaman biasanya akan mulai keluar pada intensitas yang lebih tinggi secara signifikan dari mereka dapat mempertahankan untuk seluruh jarak, terutama selama fase akselerasi awal. Setelah mereka telah "dibakar melalui" anaerob cadangan energi mereka, namun mereka kemudian biasanya menetap menjadi mantap, "bayar karena Anda pergi" kecepatan dihitung untuk menghasilkan kelelahan dasarnya lengkap seperti mereka melewati garis finish. Profil listrik yang dihasilkan sehingga menunjukkan lonjakan awal diikuti oleh pembusukan lebih bertahap ke dataran tinggi atau kuasi-dataran tinggi di kekuasaan setelah 1,5-2,5 menit (tergantung pada kapasitas anaerobik individu). Seperti yang diharapkan berdasarkan pada pengetahuan fisiologis, dalam pengalaman saya ini dataran kuasi-dalam kekuasaan biasanya berkaitan erat dengan kekuatan cukup bahwa individu di VO2max. Dua contoh yang mendukung pendapat ini ditunjukkan pada Gambar 12.8 di halaman 247 edisi ke-2 dari buku kami, dengan dua contoh yang lebih ditunjukkan di bawah ini.

Gambar 1. Perkiraan permintaan VO2 dibandingkan VO2max aktual dalam dua pengendara sepeda balap pengejaran 3km:

Keuntungan dari pendekatan ini adalah ia bekerja terlepas dari kemampuan anaerobik individu, karena semua orang  tidak peduli seberapa berbakat / terlatih dalam hal ini, akhirnya harus mengurangi kekuasaan mereka ke tingkat aerobik yang dapat dihasilkan sepenuhnya. Memang, bagaimanapun, mengharuskan pengendara sepeda mampu mondar-mandir sendiri  sehingga dapat meminimalkan waktu mereka (memaksimalkan kecepatan rata-rata mereka) untuk jarak. Jika mereka tidak mulai keluar cukup keras, mereka mungkin tidak sepenuhnya menghabiskan kapasitas anaerobik mereka sebelum akhir tes, yang menyebabkan terlalu tinggi kekuasaan mereka di VO2max. Di sisi lain, jika mereka mulai keluar terlalu keras, yang merupakan kesalahan jauh lebih umum untuk membuat, kelelahan otot yang lebih besar akan menghasilkan kekuasaan mereka membusuk terus selama pengujian, mengakibatkan daya pada akhir dari upaya meremehkan kekuatan mereka di VO2max.

Cara meningkatkan VO2max

Sebelum kita menjelaskan bagaimana meningkatkan Vo2max ada baiknya kita melihat VO2max untuk atlet dan Non atlet pada tabel berikut:

Age	Male	Female
10-19	47-56	38-46
20-29	43-52	33-42
30-39	39-48	30-38
40-49	36-44	26-35
50-59	34-41	24-33
60-69	31-38	22-30
70-79	28-35	20-27

Non Athletes

Athletes

Sport	Age	Male	Female
Baseball	18-32	48-56	52-57
Basketball	18-30	40-60	43-60
Cycling	18-26	62-74	47-57
Canoeing	22-28	55-67	48-52
Football (USA)	20-36	42-60
Gymnastics	18-22	52-58	35-50
Ice Hockey	10-30	50-63
Orienteering	20-60	47-53	46-60
Rowing	20-35	60-72	58-65
Skiing alpine	18-30	57-68	50-55
Skiing nordic	20-28	65-94	60-75
Soccer	22-28	54-64	50-60
Speed skating	18-24	56-73	44-55
Swimming	10-25	50-70	40-60
Track & Field - Discus	22-30	42-55
Track & Field - Running	18-39	60-85	50-75
Track & Field - Running	40-75	40-60	35-60
Track & Field - Shot	22-30	40-46
Volleyball	18-22		40-56
Weight Lifting	20-30	38-52
Wrestling	20-30	52-65

Tables adapted from: Wilmore JH and Costill DL. (2005) Physiology of Sport and Exercise: 3rd Edition. Champaign, IL: Human Kinetics

Metode Latihan Ketahanan

Sebelum melatih unsur yang lain harus didahului dengan melatih unsur ketahanan, terutama kemampuan aerobik. Menurut Sharkey (1986) dan Martens (1990). Latihan ketahanan untuk menuju puncak prestasi dimulai dari latihan yang mengembangkan kemampuan aerobic, selanjutnya ambang rangsang anaerobic (anaerobic threshold), anaerobic, dan puncaknya adalah kecepatan. Pengertian anaerobic threshold adalah suatu kondisi titik permulaan dari akumulasi asam laktat. Selanjutnya untuk menentukan intensitas latihan pada setiap tahap dalam piramida latihan adalah menggunakan perkiraan denyut jantung (DJ) latihan. Oleh karena itu untuk menentukan intensitas fondasai latihan aerobic intensitas latihan antara 60-80%, anaerobic threshold 80-90%, latihan anaerobic 90-95%, dan latihan kecepatan 95-100%, dimana seluruh persentase tersebut besarnya dihitung dari denyut jantung maksimal.

Puncak Prestasi                                                                          Sasaran                                Periodesasasi

%     100%                                                                         Speed (kecepatan)                     Pra+ Kompetisi
D      95%        
J       90%                                                                          Latihan Anaerobik                      Pra+ Kompetisi
        85%         
M      80%                                                                         Anaerobic Treshold                  Persiapan I-II
a     75%         
k    70%                                                                             Fondasai Aerobik                Transisi+Persiapan I
 s    60%

Piramida Latihan

Metode Latihan dan Perkiraan Sistem Energi

Nama dan Definisi Metode Latihan	% Pengembangan
	ATP-PC	LA-O2	O2
Acceleration Sprint: lari 40-100m mulai dari jogging makin lama dipercepat dengan memperpanjang langkah	90	5	5
Continous Faster: Lari jarak jauh dengan irama cepat	2	8	90
Continous slower: lari jarak jauh dengan dengan irama lambat	2	5	93
Hollow Sprint: lari cepat 50m, jalan 50m, jogging 50m, lari cepat lagi 50m, dan seterusnya (tergantung repetisi)	85	10	5
Interval sprinting: lari cepat 40m diselingi jogging 60m, dengan total jarak 3.000m	20	10	70
Interval training: lari diselingi istirahat antar lari sbb Set I   4X200 m, t = 0:27 (t.r= 1:21) Set II  8X100 m, t = 0:13 (t.r= 0:39) Set III 8X100 m, t = 0:13 (t.r= 0:39)	10-30	30-50	20-60
Jogging: jalan atau lari dengan irama lambat sampai sedang, menempuh jarak 6.000m atau lari >30 menit.	-	-	100
Repetition Running : sama dengan interval training, hanya t kerja dan t recoverynya lebih lama (panjang)	10	50	40
Speed Play (fartlek): jogging 5-10 menit, jalan dan jogging 5 menit dan diselingi lari cepat 50-60m, diulang-ulang.	20	40	40
Sprint Training: lari dengan kecepatan maksimal antara 40-50m  diulang 16-20X, t.r dan t.i lengkap (rasio 1: 4-5).	90	6	4

Perkiraan Menghitung Denyut Jantung Maksimal

Rumus	Denyut Jantung	Keterangan
220-Usia	≥ 60X/menit	Tidak terlatih
210-Usia	51-59/menit	Terlatih
200-Usia	≤ 50X/menit	Sangat Terlatih

DJ. Latihan = DJ.Ist+ …% (DJ. Maks-DJ. Ist)
DJ. Ist                    = Denyut jantung Istirahat
…%                         = Ukuran besarnya Intensitas latihan yang dikehendaki
DJ. Maks              = Denyut jantung maksimal (disesuaikan dengan DJ istirahat individu).

Target Heart Rate Sheet

	Example	For You
Boys start with 220 Girls start with 226 Subtract your age	220 -12
Equal maximum times heart can beat/minute Subtract resting heart rate	208 -72
Multiply by 60%	136 X 0.60
Add resting heart rate	81.60 +72.00
Equal approximate target heart rate (THR)	154 Beat per minute	Beat per minute your THR

*Denyut jantung istirahat: Waktu terbaik untuk mengetahui tingkat jantung istirahat adalah di pagi     hari, setelah tidur malam yang baik, dan sebelum keluar dari tempat tidur (/ 60 detik).

Pedoman Menu Program Latihan Ketahanan Cara Kontinyu

Intensitas Rendah	Komponen Latihan	Intensitas tinggi
30 menit- 3 jam	Durasi (t. kerja)	15 menit-1 jam
70-80%	Intensitas	80-90%
140-160X/menit (70-80%)	Denyut jantung	160-180X/menit (80-90%)
55-70 mL.Kg. menit	% VO2 Max	70-80 mL.Kg. menit
< 3 mmol. L	Asam Laktat	3-5 mmol. L

Pedoman Program Latihan Interval

Sumber Energi	Waktu latihan (menit:detik)		Jml. Rep	Jml. Set	Rep/Set	Rasio t.kerja: Istirahat	Jenis aktivitas saat interval
ATP-PC	0:10 0:15 0:20 0:25		50 45 40 32		10 9 10 8	1:3	Istirahat Istirahat
ATP-PC-LA	0:30 0:40-0:50 1:00-1:10 1:20		25 20 15 10		5 5 5 5	1:3 1:2	Latihan ringan-sedang
LA-O2	1:30-2:00 2:10-2:40 2:50-3:00		8 6 4		4 6 4	1:2 1:1	Aktivitas ringan Istirahat
O2	3:00-4:00 4:00-5:00		4 3		4 3	1:1 1:1/2	Istirahat
Sumber Energi	Jarak (yards)		Jml. Rep	Jml. Set	Rep/Set	Rasio t.kerja: Istirahat	Jenis aktivitas saat interval
	Lari	Renang
ATP-PC	55 110	15 25	50 24	5 3	10 8	1:3	Istirahat jalan
ATP-PC-LA	220	50	16	4	4	1:2	Latihan ringan-sedang
LA	440	100	8	2	4	1:2	Istirahat
LA-O2	660 880	150 200	5 4	1 2	5 2	1:2 1:1	Istirahat
O2	1100 1320	300 350	3 3	1 1	3 3	1:1/2 1:1/2	istirahat

Keseluruhan Menu Program Latihan Interval

Komponen latihan	Interval Panjang	Interval Menengah	Interval Pendek
Durasi (t.kerja)	2-5 menit	30dtk-2menit	5-30 detik
Intensitas	85-90% maks	90-95% maks	>95% maks
t. recovery	1:1 s.d 1:2	1:2 s.d 1:3	1:3 s.d 1:5
t. interval	2-8 menit	2-6 menit	15-25 detik
Repetisi	2-12	3-13	5-20
Frekuensi	1X/36 Jam	1X/48Jam	1X/36-48 Jam
System Energi	Aerobik	Anaerobik Laktik	Anaerobik alaktik
Periodesasi	Persiapan I-II	Persiapan I, kompetisi I+ II	Persiapan I, kompetisi I+ II
Pengaruhnya	Fisiologi, Biomekanik, psikologi	Fisiologi, Biomekanik, psikologi	Fisiologi, Biomekanik, psikologi

Pedoman Untuk Latihan Ketahanan Aerobik dan Anaerobik

Aerobik	Komponen Latihan	Anaerobik
60-70% maksimal Denyut jantung 140-160X/menit	Intensitas	90-95% maksimal Denyut jantung 170-190X/menit
3-10 menit	Durasi	5-120 detik
3-4 menit (aktif recovery) Denyut jantung 120X/menit)	Recovery	2-10 menit (lari/jogging)
Relative lebih tinggi (160Xmenit)	Repetisi	3-4 set dengan 4-6 repetisi

Dalam olahraga daya tahan merupakan komponen penting dalam kinerja, seperti bersepeda, mendayung ski cross country, renang dan lari, atlet kelas dunia biasanya memiliki VO2max tinggi. Pelari elit laki-laki dapat menghasilkan sampai 85 ml / kg / menit, dan pelari elit betina dapat menghasilkan sekitar 77 ml / kg / menit. Lima kali Tour de Prancis juara Miguel Indurain dilaporkan memiliki VO2 max dari 88,0 pada puncaknya, sementara ski cross country Bjørn Dæhlie diukur pada 96 ml / kg / menit. Dicapai di akhir musim, ahli fisiologi Hem Erlend yang bertanggung jawab untuk pengujian, menyatakan bahwa ia tidak akan melakukan potongan, kemungkinan pemain ski melewati 100 ml / kg / menit pada puncak mutlak. Dengan perbandingan atlet klub kompetitif mungkin mencapai VO2 max sekitar 70 ml / kg / menit. Kelas dunia pendayung adalah atlet ketahanan fisik sangat besar dan biasanya bukan skor yang tinggi berdasarkan berat per, tetapi sering skor sangat tinggi secara absolut. Laki-laki biasanya pendayung skor VO2 maksimum lebih dari 6 liter / menit, dan beberapa individu yang luar biasa telah melampaui 8 liter / menit.

Hasil-hasil Tes VO2max atlit dari berbagai negara:

Tes VO2max adalah ukuran kriteria kekuatan aerobik pada atlet. Diterbitkan nilai aktual dan akurat sulit untuk menemukan. Berikut ini adalah beberapa yang diketahui atau telah ditemukan melalui pencarian online. Ketika membandingkan hasil tersebut, Anda harus mempertimbangkan bahwa protokol yang digunakan mungkin berbeda, dan keakuratan hasil tidak diketahui. Ada juga daftar Bests Dunia VO2max pada bagian catatan olahraga
umum.

    Artikel di VO2max di Wikipedia menyatakan bahwa laki-laki muda akan terlatih rata-rata memiliki VO2 max sekitar 3,5 liter / menit atau 45 ml / menit / kg.

Ice Hockey (NHL)

Skor VO2max terbaik menggabungkan NHL 2011 kepanduan adalah 68,7 ml / menit / kg oleh Sven defenseman Baertschi dari Winterhawks Portland (WHL). Siklus rata-rata VO2 max tercatat di draft entri NHL kepanduan menggabungkan selama beberapa tahun terakhir telah 56,8 (2009), 56,3 (2010) dan 56,4 ml / menit / kg (2011).

Aussie Rules Football (AFL)

Brett Deledio, AFL pesepakbola dari Richmond, mencetak 60 ml / kg / menit pada tes VO2max-nya (koran Herald Sun, 16 April 2009).

Atletik
Sean Wroe, pelari 400m Olimpiade Australia, mencetak 58 ml / kg / menit pada tes VO2max-nya (koran Herald Sun, 16 April 2009).

Cross Country Ski

Norwegia telah lama puncak dalam olahraga ini, dan atlet mereka telah mencatat beberapa nilai VO2max yang tertinggi. Sebuah artikel di www.fasterskier.com dari tahun 2005 tercantum beberapa ini: Espen Harald Bjerke diuji pada 96 ml / kg / menit. Bjorn Daehlie juga mencapai nilai yang di masa lalu. Dalam pengujian terakhir (2005) mencapai nilai yang Hofstad - 92, Bjerke - 91, Gaustad - 87, Aukland - 88 dan Svartedal - 83. (Artikel tentang www.fasterskier.com, 10 Oct 2005)

Jockey / Horse Racing

Michael Rodd, Melbourne Cup joki menang, mencetak 58 ml / kg / menit pada tes VO2max-nya (koran Herald Sun, 16 April 2009).

Triathlon
Erin Densham, Olimpiade atlit Triathlon, mencetak 67 ml / kg / menit pada tes VO2max-nya (koran Herald Sun, 16 April 2009).

Mendayung
Drew Ginn, dayung Olimpiade Australia, mencetak 67 ml / kg / menit pada tes VO2max-nya (koran Herald Sun, 16 April 2009). Nilai terbaik dari Olaf Tufte (Dunia dan Juara Olimpiade di dayung) adalah 77 ml / kg / menit (seperti yang tercantum dalam sebuah artikel di www.fasterskier.com, 10 Oct 2005)

Sepak bola

Nilai terbaik dari Øyvind Leonhardsen (Norwegia pemain sepakbola profesional) adalah 80,9 ml / kg / menit (seperti yang tercantum dalam sebuah artikel di www.fasterskier.com, 10 Oct 2005).

Bersepeda
Peta Mullens, sepeda Australia, mencetak 59 ml / kg / menit pada tes VO2max-nya (koran Herald Sun, 16 April 2009). Nilai terbaik dari Norwegia jalan sepeda profesional Thor Hushovd pembalap adalah 86 ml / kg / menit (seperti yang tercantum dalam sebuah artikel di www.fasterskier.com, 10 Oct 2005).

Olahraga lain

Nilai terbaik dari biathlete Ole Einar Bjœrndalen adalah 86 ml / kg / menit (seperti yang tercantum dalam sebuah artikel di www.fasterskier.com, 10 Oct 2005).