Metodologi Penelitian Kuantitatif

Transkripsi

1 Metodologi Penelitian Kuantitatif

2 Review Tugas Olah Data Topik: Uji Instrumen: Validitas & Reliabilitas Analisis Data

3 OLAH DATA Pengolahan data penelitian yang telah dikumpulkan merupakan suatu cara untuk mengorganisasikan data sedemikian rupa sehingga dapat dibaca dan ditafsirkan. Sebelum melakukan pengolahan, sebelumnya data disusun sedemikian rupa dalam suatu tabulasi.

4 Pengolahan data dalam penelitian melalui tiga tahapan umum sebagai berikut : a. Pemeriksaan Data (Editing) Dilakukan dengan cara meneliti kembali data yang terkumpul dari penyebaran kuesioner. Langkah tersebut dilakukan untuk mengetahui apakah data yang terkumpul sudah cukup baik. Pemeriksaan data atau editing dilakukan terhadap jawaban yang telah ada dalam kuesioner dengan memperhatikan hal-hal meliputi: kelengkapan pengisian jawaban, kejelasan tulisan, kejelasan makna jawaban, serta kesesuaian antar jawaban.

5 b. Pembuatan Kode (Coding) Coding dilakukan sebagai usaha menyederhanakan data yaitu dengan memberi simbol angka pada masing-masing kategori jawaban dari seluruh responden. c. Tabulasi Setelah pembuatan kode maka selanjutnya melakukan tabulasi data.

6 Pengolahan Data Pengolahan data atau disebut juga proses pra-analisa analisa mempunyai tahap- tahap sebagai berikut: 1) editing data, 2) pengembangan variabel, 3) pengkodean data, 4) cek kesalahan, 5) membuat struktur data, 6) cek preanalisa komputer, 7) tabulasi.

7 Langkah 1 Editing Data Proses editing merupakan proses dimana peneliti melakukan klarifikasi, keterbacaan, konsisitensi dan kelengkapan data yang sudah terkumpul. Proses klarifikasi menyangkut memberikan penjelasan mengenai apakah data yang sudah terkumpul akan menciptakan masalah konseptual atau teknis pada saat peneliti melakukan analisa data. Kelengkapan mengacu pada terkumpulannya data secara lengkap sehingga dapat digunakan untuk menjawab masalah yang sudah dirumuskan dalam penelitian tersebut.

8 Langkah 2 Pengembangan Variabel pengembangan variable ialah spesifikasi semua variabel yang diperlukan oleh peneliti yang tercakup dalam data yang sudah terkumpul atau dengan kata lain apakah semua variabel yang diperlukan sudah termasuk dalam data. Jika belum ini berarti data yang terkumpul belum lengkap atau belum mencakup semua variabel yang sedang diteliti.

9 Langkah 3 Pengkodean Data Pemberian kode pada data dimaksudkan untuk menterjemahkan data kedalam kode-kode yang biasanya dalam bentuk angka. Tujuannya ialah untuk dapat dipindahkan kedalam sarana penyimpanan, misalnya komputer dan analisa berikutnya. Dengan data sudah diubah dalam bentuk angka-angka angka, maka peneliti akan lebih mudah mentransfer kedalam komputer dan mencari program perangkat lunak yang sesuai dengan data untuk digunakan sebagai sarana analisa, misalnya apakah data tersebut dapat dianalisa dengan menggunakan software SPSS?

10 Contoh pemberian kode data : misalnya pertanyaan di bawah ini yang menggunakan jawaban ya dan tidak dapat diberi kode 1 untuk ya dan 2 untuk tidak. Pertanyaan: Apakah saudara dapat membuat program menggunakan Visual Basic? Jawaban: a. ya b. tidak

11 Untuk jawaban yang menggunakan skala seperti pertanyaan di bawah ini, maka jawaban sangat tidak setuju, tidak setuju, netral, setuju dan setuju sekali dapat diberi kode 1,2,3,4 dan 5 untuk masing-masing jawaban. Pertanyaan: Bagaimana pendapat saudara mengenai tarif telepon saat ini? Jawaban: a. sangat tidak setuju b. tidak setuju c. netral d. setuju e. setuju sekali

12 Langkah 4 Cek Kesalahan Peneliti melakukan pengecekan kesalahan sebelum dimasukkan kedalam komputer untuk melihat apakah langkah-langkah sebelumnya sudah diselesaikan tanpa kesalahan yang serius.

13 Langkah 5 Membuat Struktur Data Peneliti membuat struktur data yang mencakup semua data yang dibutuhkan untuk analisa kemudian dipindahkan kedalam komputer. Penyimpanan data kedalam komputer mempertimbangkan : 1. apakah data disimpan dengan cara yang sesuai dan konsisten dengan penggunaan sebenarnya? 2. apakah ada data yang hilang / rusak dan belum dihitung? 3. bagaimana caranya mengatasi data yang hilang atau rusak? 4. sudahkan pemindahan data dilakukan secara lengkap?

14 Langkah 6 Cek Preanalisa Komputer struktur data yang sudah final kemudian dipersiapkan untuk analisa komputer dan sebelumnya harus dilakukan pengecekan preanalisa komputer agar diketahui konsistensi dan kelengkapan data.

15 Langkah 7 Tabulasi Tabulasi merupakan kegiatan menggambarkan jawaban responden dengan cara tertentu. Tabulasi juga dapat digunakan untuk menciptakan statistik deskriptif variabel-variabel yang diteliti atau yang variable yang akan di tabulasi silang. Berikut ini diberikan contoh membuat tabulasi frekuensi dan tabulasi silang

16 Tabulasi Frekuensi: untuk pertanyaan Berapa pengeluaran biaya internet responden per bulan Pengeluaran (dalam ribuan) Frekuensi Persentase % > % > % > % Total %

17 Tabulasi Silang: Bidang Usaha di tabulasi silang dengan Kesediaan Memasang Promosi Bidang Usaha Bersedia Promosi Tidak Bersedia Frekuensi Air minum Asuransi ATK Biro jasa Jasa siaran Fotokopi Fastfood

18 UJI ISTRUMEN Reliability is analogous to precision Validity is analogous to accuracy Reliability is how well an observer classifies the same individual under different circumstances. Validity is how well a given test reflects another test of known greater accuracy.

19 Neither Valid nor Reliable Reliable but not Valid Fairly Valid but not very Reliable Valid & Reliable

20 Menguji validitas kuesioner sebagai instrumen pengumpul data dapat dilakukan dengan menganalisis item. Hal ini cukup penting karena akan menentukan tingkat ketepatan atau ketelitian kesimpulan penelitian. Pengujian instrumen : Menguji validitas instrumen Menguji reliabilitas instrumen

21 Menguji validitas instrumen Instrumen penelitian yang valid adalah kuesioner yang sesuai dengan variabel yang hendak diukur. Bagaimana cara menguji validitas sejumlah kuesioner yang telah dibuat untuk mengukur suatu variabel?

22 Validitas atau kesahihan menunjukan pada kemampuan suatu instrumen (alat pengukur) mengukur apa yang harus diukur A valid measure if it succesfully measure the phenomenon), seseorang yang ingin mengukur tinggi harus memakai meteran, mengukur berat dengan timbangan, meteran, timbangan merupakan alat ukur yang valid dalam kasus tersebut.

23 terdapat perbedaan pengelompokan jenis- jenis validitas, Elazar Pedhazur menyatakan bahwa validitas yang umum dipakai tripartite classification yakni Content, Criterion dan Construct, sementara Kenneth Bailey mengelompokan tiga jenis utama validitas yaitu : Face validity, Criterion Validity, dan construct validity,, dengan catatan face validity cenderung dianggap sama dengan content validity.

24 Goodness Reliabilitas Stabilitas Test-retest reliability Pararel Form reliability Validitas Konsistensi Interitem consis Tency reliability Validitas Internal Validitas Eksternal Split half Validitas Isi Validitas Dg kriteria Validitas Konstruk Validitas muka Validitas Prediktif Validitas Concurent Validitas Convergen Validitas Diskriminan

25 VALIDITAS. Validitas Eksternal Bila data yang dicapai dapat digeneralisasi kesemua objek, situasi dan waktu yang berbeda. 1. Pemilihan sampel yang tidak bias. 2. Jumlah Sampel besar 3. Melibatkan banyak situasi 4. Periode waktu yang relatif panjang

26 Validitas Internal digunakan untuk menjawab pertanyaan apakah penelitian sudah menggunakan konsep yang seharusnya (actually). 1. Content Validity 2. Criterion-related related validity 3. Construct validity Validitas internal biasanya membantu mengatasi kelemahan validitas eksternal.

27 Content Validity Face Validity. Jika instrumen yang digunakan dianggap cukup mencakup topik yang sudah didefinisikan sebagai dimensi dan elemen yang menggambarkan konsepnya. Mis: imej perusahaan dengan dimensi opini masyarakat atas tanggung jawab sosialnya. untuk mengukur validitas instrumen ini biasanya menggunakan judgement ahli (panel evaluation).

28 Criterion-related related validity Digunakan untuk mengukur perbedaan-perbedaan individual berdasarkan kriteria yang digunakan. Validitas concurent (serentak) terjadi ketika skala yang ditetapkan dapat membedakan individual yang telah diketahui berbeda sehingga skor utk masing-masing instrumen seharusnya juga berbeda. Diukur dengan koef korelasi hasil uji kelompok yang berbeda harus menunjukkan korelasi yang rendah. Validitas Predictive, menunjukkan kemampuan instrumen membedakan individu dalam kriteria masa depan. diukur dengan koef korelasi antara skor instrumen pengukur dengan skor hasil masadepan yang seharusnya tinggi.

29 Construct validity Menunjukkan seberapa baik hasil yang diperoleh dari penggunaan instrumen sesuai dengan teori yang digunakan untuk mendefinisikan suatu konstruk. Validitas konvergen terjadi ketika skor yang dihasilkan oleh dua buah instrumen yang mengukur konsep yang sama memiliki korelasi yang tinggi. Diukur dengan tingginya koef korelasi dua instrumen. Validitas diskriminan terjadi ketika berdasar teori dua buah variabel diperkirakan tidak berkorelasi dan skor hasil menunjukkan hal yang sama. Diukur dengan analisis faktor.

30 1. Stabilitas RELIABILITAS Teknik Paralel (parallel form) Pada teknik ini kita membagi kuesioner kepada responden yang intinya sama akan tetapi menggunakan kalimat yang berbeda: Misalnya: Apakah menurut saudara harga tiket di kereta ini tidak mahal? Apakah harga di kereta ini telah sesuai dengan pelayanan yang saudara terima? Teknik Ulang (double test / test pretest) Pada teknik ini kita membagi kuesioner yang sama pada waktu yang berbeda. Misalnya: Pada minggu I ditanyakan: Bagaimana tanggapan saudara terhadap kualitas dosen di Universitas Calibakal? Pada minggu III ditanyakan: Ditanyakan lagi pada responden yang sama dengan pertanyaan yang sama.

31 2. Konsistensi 2.1. Inter-item consistency, adalah konsistensi jawaban responden atas semua item quest instrument diukur dengan korelasi yang tinggi antara masing-masing quest Split-half reliability, menunjukkan korelasi antar dua bagian quest. diukur dengan koef korelasi yang tinggi dari dua kelompok tersebut.

32 Langkah dalam melakukan uji validitas dan reliabilitas internal adalah sebagai berikut: 1. Cobalah item di lapangan kepada paling sedikit 30 orang responden (batas sampel besar dalam statistik) 2. Tabulasi data yang telah masuk 3. Ujilah validitas dan reliabilitasnya -Uji validitas dilakukan dengan mengkorelasikan skor item dengan skor total. -Korelasi Rank Spearman jika data yang diperoleh adalah data ordinal, -sedangkan jika data yang diperoleh data interval kita bisa menggunakan korelasi Product Moment. -Sedangkan uji reliabilitas yang paling sering digunakan adalah uji,, Cronbach Alpha, Hoyt dan Spearman Brown

33 Contoh menghitung validitas dengan Rumus Korelasi Product Momen Sebuah instrumen penelitian/pengukuran terdiri dari 10 item dan disebarkan pada 10 orang responden dengan hasil skor seperti dalam tabel

34 Dari tabel terlihat bahwa Responden berjumlah 10 orang (A,B,C,,J) Jumlah item adalah 10 item/pertanyaan perhitungan korelasi dilakukan untuk tiap item dari item nomor 1 sampai item no 10, untuk contoh perhitungan akan diambil item no 2

35 X adalah item ke n (dalam contoh diambil item nomor 2) Y adalah total skor untuk masing-masing responden. Selanjutnya dibuat perhitungan

36 Untuk menghitung korelasi bisa dipakai rumus korelasi product moment N = jumlah responden/data pengamatan

37 Apabila angka-angka pada tabel dimasukkan ke dalam rumus:

38 Hasil perhitungan menggunakan Rumus Korelasi Product Momen untuk semua item

39 nilai r untuk item no 2 sebesar 0.90 kemudian dibandingkan dengan tabel r pada baris ke N (10) sebesar untuk taraf signifikansi 5%, karena nilai r lebih besar dari nilai r tabel maka item no 2 adalah valid. Untuk item lainnya bandingkan nilai r untuk tiap- tiap item (Korelasi menunjukan nilai r untuk tiap- tiap item) dengan r tabel, hasilnya item no 1 dan nomor 7 tidak valid (r hitung lebih kecil dari r tabel) sedangkan item lainnya valid. Item-item yang valid saja yang dipergunakan dalam penelitian sedang yang tidak valid dibuang atau diperbaiki

40

41 ANALISIS DATA Pengertian Analisa data Secara sederhana analisa data dapat diartikan suatu proses pengolahan data (untuk memudahkan analisa data) yang sistematis biasanya meliputi proses editing, coding/recoding, klasifikasi atau pengelompokkan dan tabulating serta menganalisa hasil pengolahan data untuk menyimpulkan suatu obyek atau subyek pengamatan atau penelitian.

42 Cara analisa data Analisis data yang yang banyak dipergunakan ada dua macam; Analisis Deskriptif cara mengorganisasi dan menyimpulkan informasi secara numerik, dengan menelaah variabel penelitian satu persatu. Biasanya dengan menggunakan tabel, grafik atau diagram. Analisis Inferensi adalah cara untuk menarik suatu kesimpulan atau mengetahui suatu keadaan yang terjadi pada suatu populasi dengan menggunakan informasi yang didapatkan dan sampel yang merupakan bagian dari populasi tersebut. Merupakan pengambilan kesimpulan dengan melakukan pengujian hipotesis.

43 Analisis Deskriptif Penyajian hasil analisis deskriptif biasanya berupa frekuensi dan persentase, tabulasi silang, serta berbagai bentuk grafik dan Chart pada data yang bersifat kategorikal, serta berupa statistik-statistik kelompok (mean dan varians) pada data yang bukan kategorikal

44 Analisis Inferensi Pengolahan data pada tingkat ini dimaksudkan untuk mengambil kesimpulan dengan pengujian hipotesis Pada dasarnya pengujian hipotesis statistika terbagi menjadi : Hipotesis deskriptif Hipotesis tentang adanya hubungan (korelasi) Hipotesis tentang adanya perbedaan kelompok

45 Menentukan jenis metode statistik yang dipergunakan Kaitan antara jenis hipotesis, jumlah sampel dan skala pengukuran data menentukan jenis metode statistik yang digunakan untuk Pengujian hipotesis diperlukan pedoman penggunaan teknik statistik yang dikaitkan dengan jumlah sampel dan skala pengukuran

46 Jenis Penelitian Deskriptif Deskriptif Deskriptif Komparatif Komparatif Komparatif Komparatif Komparatif Komparatif Sampel Satu sampel Satu sampel Skala pengukuran Nominal Ordinal Satu sampel Interval / Rasio Dua sampel berpasangan Dua sampel berpasangan Dua sampel berpasangan Dua sampel independen Dua sampel independen Dua sampel independen Nominal Ordinal Interval / rasio Nominal Ordinal Interval / rasio Alat statistik Binomial atau Chi kuadrat Run Test T-TestTest Mc. Nemar Sign-Test / Wilcoxon Matched Pairs T-TestTest Fisher / Chi kuadrat Median-Test, Mann Whitney, U-Test, U Kolmogorov Smirnov, Run Wald-Wolvowiltz Wolvowiltz T-TestTest

47 Jenis Penelitian Sampel Skala pengukuran Alat statistik Komparatif K sampel berpasangan Nominal Cochran Q Komparatif K sampel berpasangan Ordinal Friedman Komparatif K sampel berpasangan Interval / rasio Anova Komparatif K sampel independen Nominal Chi Kuadrat Komparatif K sampel independen Ordinal Median Extention, Kruskal walls Komparatif K sampel independen Interval / rasio Anova Asosiatif Nominal Koefisien kontigensi Asosiatif Ordinal Koefisien spearman Rank Asosiatif Interval / rasio Korelasi pearson product moment, korelasi parsial, korelasi berganda, regresi