LAB MANAJEMEN DASAR MODUL RISET AKUNTANSI PRAKTIKUM I LAB KAMPUS H

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "LAB MANAJEMEN DASAR MODUL RISET AKUNTANSI PRAKTIKUM I LAB KAMPUS H"

Transkripsi

1 LAB MANAJEMEN DASAR MODUL RISET AKUNTANSI PRAKTIKUM I LAB KAMPUS H Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1

2 UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN PENGUMPULAN DATA I. UJI VALIDITAS Sebelum instrument/alat ukur digunakan untuk mengumpulkan data penelitian, maka perlu dilakukan uji coba kuesioner untuk mencari kevalidan dan reliabilitas alat ukur tersebut. Uji validitas berguna untuk mengetahui apakah alat ukur tersebut valid, valid artinya ketepatan mengukur atau alat ukur tersebut tepat untuk mengukur sebuah variable yang akan diukur. Kerlinger (1990) membagi validitas menjadi tiga, yaitu content validity (validitas isi), construct validity (validitas konstruk), dan criterion-related validity (validitas berdasar kriteria). Uji validitas dan realibilitas digunakan untuk menguji data yang berasal dari daftar pertanyaan atau kuesioner responden, validitas dan reliabilitas dapat membuktikan bahwa daftar pertanyaan dalam kuesioner yang diisi oleh responden sudah mewakili populasi atau belum. Ada dua syarat penting yang berlaku pada sebuah kuesioner yaitu keharusan sebuah kuesioner untuk valid dan reliabel. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada suatu kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Sedangkan suatu kuisioner dikatakan reliabel (andal) jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Uji validitas digunakan untuk mengetahui kelayakan butir-butir pertanyaan dalam suatu daftar (konstruk) pertanyaan dalam mendefinisikan suatu variabel. Daftar pertanyaan ini pada umumnya mendukung suatu kelompok variabel tertentu. Uji validitas dilakukan pada setiap butir pertanyaan, dan hasilnya dapat dilihat melalui hasil r-hitung yang dibandingkan dengan r-tabel, dimana r-tabel dapat diperoleh melalui df (degree of freedom) = n-2 (signifikan 5%, n = jumlah sampel). Jika r-tabel < r-hitung maka valid Jika r-tabel > r-hitung maka tidak valid Tipe tipe umum pengukuran validitas : 1. Validitas Isi Validitas isi merupakan validitas yang diperhitungkan melalui pengujian terhadap isi alat ukur dengan analisis rasional. Pertanyaan yang dicari jawabannya dalam validasi ini adalah sejauh mana item-item dalam suatu alat ukur mencakup keseluruhan kawasan isi objek yang hendak diukur dari keseluruhan kawasan. Pengertian validitas mencakup keseluruhan kawasan isi, tidak saja menunjukkan bahwa alat ukur tersebut harus komprehensif isinya, tetapi harus pula memuat hanya isi yang relevan dan tidak keluar dari batasan tujuan ukur. Walaupun isi atau kandungannya komprehensif tetapi bila suatu alat ukur mengikutsertakan pula item-item yang tidak relevan dan berkaitan dengan hal-hal di luar tujuan ukurnya, maka validitas alat ukur tersebut tidak dapat dikatakan memenuhi ciri-ciri validitas yang sesungguhnya. Validitas isi terbagi menjadi dua tipe, yaitu face validity (validitas muka) dan logical validity (validitas logis). a. Face Validity (Validitas Muka) Validitas muka adalah tipe validitas yang paling rendah signifikasinya karena hanya didasarkan pada penilaian selintas mengenai isi alat ukur. Apabila isi alat ukur telah tampak sesuai dengan apa yang ingin diukur, maka dapat dikatakan validitas muka telah terpenuhi. Dengan alasan kepraktisan banyak alat ukur yang pemakaiannya terbatas hanya mengandalkan validitas muka. b. Logical Validity (Validitas Logis) Validitas logis disebut juga sebagai validitas sampling. Validitas tipe ini menunjuk pada sejauhmana isi alat ukur merupakan representasi dari aspek yang hendak diukur. Untuk mempeoleh validitas logis yang tinggi suatu alat ukur harus dirancang sedemikian rupa sehingga benar-benar berisi hanya item yang relevan dan perlu menjadi bagian alat ukur secara keseluruhan. Suatu objek ukur yang hendak diungkap oleh alat ukur hendaknya harus dibatasi lebih dahulu kawasan perilakunya secara seksama dan konkrit. Validitas logis memang sangat penting peranannya dalam penyusunan tes presentasi dan penyusunan skala, yaitu dengan memanfaatkan blue-print atau table spesifikasi. 2. Validitas Konstruk Validitas konsturk adalah tipe validitas yang menunjukkan sejauhmana alat ukur mengungkap suatu konstruk teoritis yang hendak diukurnya. Pengujian validitas konstruk merupakan proses 2

3 yang terus berlanjut sejalan dengan perkembangan konsep mengenai trait yang diukur. Walaupun pengujian validitas konstruk biasanya memerlukan teknik analisis statistic yang lenih kompleks daripada teknik yang dipakai pada pengujian validitas empiris lainnya, tetapi validitas konstruk tidaklah dinyatakan dalam bentuk koefisien validitas tunggal. 3. Validitas Berdasar Kriteria Pendekatan validitas berdasarkan kriteria menghendaki tersedianya criteria eksternal yang dapat dijadikan dasar pengujian suatu alat ukur. Suatu kriteria adalah variabel perilaku yang akan diprediksikan oleh suatu alat skor. Untuk melihat tingginya validitas berdasar kriteria, maka dilakukan komputasi korelasi antara skor alat ukur dengan skor kriteria. Validitas berdasar criteria menghasilkan dua macam validitas, yaitu validitas prediktif (predictive validity) dan validitas konkruen (concurrent validity). Dalam praktiknya, validitas berdasarkan krteria yang sering dilakukan oleh praktisi peneliti, yaitu dengan melakukan korelasi Pearson Product Moment antar item kuesioner dengan jumlah skor kuesioner. Akan tetapi, jika uji ini tidak dapat menganalisis hubungan antar item dalam instrument secara simultan sebagaimana metode multivariat. Saat ini telah dikembangkan bermacam teknik analisis multivariat, salah satu diantaranya adalah analisis faktor konfirmatori yang sangat berguna untuk pengujian validitas dan reliabilitas instrument yang digunakan dalam penelitian. a. Validitas Prediktif Validitas prediktif sangat penting artinya bila alat ukur dimaksudkan untuk berfungsi sebagai prediktor bagi kinerja di masa yang akan datang. Contoh validitas prediktif yaitu : - Seleksi penerimaan karyawan baru - Bimbingan karir - Penempatan karyawan - Seleksi penerimaan mahasiswa baru Contohnya adalah pada saat kita melakukan pengujian validitas alat ukur kemampuan yang digunakan dalam penempatan karyawan. Kriteria yang terbaik antara lain adalah kinerjanya setelah karyawan tersebut betul-betul ditempatkan sebagai karyawan dan melaksanakan tugasnya selama beberapa waktu. Skor tersebut dapat diperoleh dengan cara menggunakan indeks produktivitas dan rating yang dilakukan oleh atasan. b. Validitas Konkruen Validitas konkruen tepat digunakan apabila skor alat ukur kriterianya dapat diperoleh dalam waktu yang sama, maka korelasi antara kedua skor tersebut merupakan koefisien validitas konkruen. Untuk menguji validitas skala, maka dapat menggunakan skala kecemasan yang telah lebih dahulu teruji validitasnya, seperti alat ukur TMAS (Tylor Manifest Anxiety Scale). Validitas konkruen merupakan indikasi validitas yang memadai apabila alat ukur tidak digunakan sebagai suatu prediktor dan merupakan validitas yang sangat penting dalam situasi diagnostik. Bila alat ukur dimaksudkan sebagai prediktor, maka validitas konkruen tidak cukup memuaskan dan validitas prediktif merupakan keharusan. Uji Validitas dengan Korelasi Parson Product-Moment Dalam praktiknya penggunaan uji validitas dengan rumus r xy, yaitu Pearson Product Moment merupakan uji beda dari alat ukur tersebut, yaitu uji yang membedakan antara kelompok atas dengan kelompok bawah, dalam arti bahwa jawaban kelompok atas seharusnya mampu menjawab (nilai skor 1) dan kelompok bawah seharusnya tidak mampu menjawab (nilai skor 0). Kelemahan menggunakan uji ini adalah apabila jumlah responden (sampel) yang digunakan cukup besar, maka akan berdampak pada tingginya koefisien korelasi r xy, sehingga berdampak pada tingginya koefisien korelsi r xy dan berdampak pada kecenderungan untuk menjadi valid pada item tersebut. Parameter dari hasil uji r xy adalah besarnya koefien korelasi pearson prduct moment antara 0,0 sampai 1 dikatakan valid bila besarnya r xy hitung lebih besar r xy tabel, koefisien korelasi > dari 0,50. Uji korelasi dilakukan dengan cara mengkorelasikan item alat ukur dengan jumlah keseluruhan item alat ukur yang ada. Rumus umum koefisien korelasi Pearson product Moment adalah sebagai berikut : r = (N ΣX.Y ΣX. ΣY) / ( { N ΣX 2 - (ΣX) 2 } { N ΣY 2 - (ΣY) 2 }) 3

4 II. UJI RELIABILITAS Reliabilitas adalah keandalan/konsistensi alat ukur (keajegan alat ukur), sehingga reliabilitas merupakan ukuran suatu kestabilan dan konsistensi responden dalam menjawab hal yang berkaitan dengan konstruk-konstruk pertanyaan yang merupakan dimensi suatu variabel dan disusun dalam suatu bentuk kuesioner. Setelah dilakukan uji validitas, maka harus dilanjutkan dengan menggunakan uji reliabilitas data. Alat ukur yang reliabel pasti terdiri dari item-item alat ukur yang valid. Sehingga, setiap reliabel pasti valid, namun setiap yang valid belum tentu reliabel. Rumus yang sering digunakan untuk uji reliabilitas adalah Alpha Cronbach, Spearman Brown, Kristoff, Angoff, dan Rullon Uji reliabilitas dapat dilakukan secara bersama-sama terhadap seluruh butir pertanyaan. Jika nilai Cronbach s Alpha > 0,60 maka reliabel Jika nilai Cronbach s Alpha < 0,60 maka tidak reliabel Pengujian validitas dan reliabilitas adalah proses menguji butir-butir pertanyaan yang ada dalam sebuah angket, apakah isi dari butir pertanyaan tersebut sudah valid dan reliabel. Analisis dimulai dengan menguji validitas terlebih dahulu, baru diikuti oleh uji reliabilitas. Jadi jika sebuah butir tidak valid, baru otomatis ia dibuang. Butir-butir yang sudah valid baru kemudian secara bersama diukur reliabilitasnya. Pengukuran reliabilitas pada dasarnya bisa dilakukan dengan cara : 1. Repeated Measure atau ukur ulang. Disini seseorang akan disodori pertanyaan yang sama pada waktu berbeda, dan kemudian dilihat apakah dia tetap konsisten dengan jawabannya. 2. One short atau sekali saja. Di sini pengukuran hanya sekali dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan hasil pertanyaan lain. III. CONTOH KASUS Seorang mahasiswa bernama Andi melakukan penelitian dengan menggunakan skala untuk mengetahui atau mengungkap prestasi belajar seseorang. Andi membuat 10 butir pertanyaan dengan menggunakan skala likert, yaitu : Angka 1 = sangat tidak setuju Angka 2 = tidak setuju Angka 3 = setuju Angka 4 = sangat setuju Setelah membagikan skala kepada 12 responden didapatlah tabulasi data-data sebagai berikut : Subjek Skor Item Langkah-langkah pada program R-Commander : Untuk mencari nilai-nilai Validitas data tersebut dengan menggunakan program R, ikutilah langkah-langkah berikut : 1. Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. 4

5 Gambar 1. Tampilan menu awal R commander 2. Pilih menu Data, New data set. Masukkan nama dari data set adalah validitas kemudian tekan tombol OK Gambar 2. Tampilan menu New data set Gambar 3. Tampilan New Data Set 5

6 Kemudian akan muncul Data Editor Gambar 4. Tampilan Data Editor 3. Masukkan data dengan var1 untuk skor 1, var2 untuk skor 2 var 10 untuk skor10. Jika Data Editor tidak aktif maka dapat diaktifkan dengan menekan RGui di Taskbar windows pada bagian bawah layar monitor. Jika sudah selesai dalam pengisian data tekan tombol Close. Untuk mengubah nama dan tipe variabel, dapat dilakukan dengan cara double click pada variable yang ingin di setting. Pemilihan type, dipilih numeric pada semua variabel. Gambar 5. Tampilan Variabel editor skor1 Untuk type data pilih sesuai dengan data soal a. numeric, jika data yang dimasukkan berupa angka b. character, jika data yang dimasukkan berupa huruf Kemudian Isi masing-masing variabel sesuai dengan data soal setelah selesai isi data kemudian tekan tombol X (close) Gambar 6. Tampilan isi Data Editor 6

7 Selanjutnya, pilih window R-commander akan muncul tampilan : Gambar 7. Tampilan Sript Window 4. Untuk mengecek kebenaran data yang sudah dimasukkan, tekan tombol View data set maka akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. Jika ada data yang salah, tekan tombol edit data set, lalu perbaiki data yang salah. Gambar 8. Tampilan View Data Set validitas 5. Jika data sudah benar, pilih menu Statistics, Dimensional analysis, Scale reliability, maka akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini 7

8 Gambar 9. Tampilan menu olah data Kemudian akan muncul window scale reliability Pada window scale reliability, terdapat kumpulan variabel yang telah diinput sebelumnya. Block seluruh variabel, kemudian tekan tombol OK Gambar 10. Tampilan Scale Reliability 6. Maka pada window R-commander akan tampil : 8

9 Gambar 11. Tampilan Output Tahap-tahap Analisis : 1. Dari out window, terdapat tampilan r(item,total) 2. Untuk menganalisis uji validitas hanya dibutuhkan nilai dari r(item,total) atau corrected item total correlation yang dinyatakan sebagai r-hitung 3. Analisis Validitas : a. Untuk mendapatkan nilai r-tabel diperoleh melalui df (degree of freedom) df = n 2, dimana n adalah jumlah sampel b. df = 12-2 = 10, dengan tingkat signifikansi 0,05 dan uji 2 sisi maka diperoleh r-tabel = 0,576 c. analisis butir pertanyaan (setiap nilai r-hitung) pada skor 1, (r-hitung = 0,4113) < (r-tabel = 0,576), maka tidak valid pada skor 2, (r-hitung = 0,6151) > (r-tabel = 0,576), maka valid pada skor 3, (r-hitung = 0,8217) > (r-tabel = 0,576), maka valid pada skor 4, (r-hitung = 0,7162) > (r-tabel = 0,576), maka valid pada skor 5, (r-hitung = 0,5603) < (r-tabel = 0,576), maka tidak valid pada skor 6, (r-hitung = 0,7764) > (r-tabel = 0,576), maka valid pada skor 7, (r-hitung = 0,6784) > (r-tabel = 0,576), maka valid pada skor 8, (r-hitung = 0,5679) < (r-tabel = 0,576), maka tidak valid pada skor 9, (r-hitung = 0,0887) < (r-tabel = 0,576), maka tidak valid pada skor 10, (r-hitung = - 0,0800) < (r-tabel = 0,576), maka tidak valid c. Dari hasil analisis di atas, didapat bahwa : 1) skor 2, skor 3, skor 4, skor 6 serta skor 7 valid, karena nilai r hitung > r tabel. 9

10 2) Sedangkan skor 1, skor 5, skor 8, skor 9 dan skor 10 tidak valid, sehingga diperlukan perbaikan pada item-item skor tersebut. Analisis Reliabilitas : a. Untuk uji reliabilitas, pada output window Perlu diingat bahwa skor yang valid hanya skor 2, skor 3, skor 4, skor 6 serta skor 7 saja, maka skor yang akan diuji hanya skor tesebut saja, sedangkan untuk skor yang tidak valid, maka diabaikan saja dan sampelnya menjadi 5 saja. b. Jika nilai Alpha reliability > dari 0,6 maka keseluruhan butir pertanyaan dinyatakan reliabel c. Contoh : Alpha reliability = 0,837 > 0,6 maka dinyatakan reliabel d. Kesimpulan : Setelah dilakukan uji Reliabilitas dengan menggunakan Alpha Cronbach, maka ke-5 skor pertanyaan tersebut adalah reliabel, sehingga dapat digunakan untuk alat ukur pengujian selanjutnya. 10

11 UJI NORMALITAS I. PENDAHULUAN Uji normalitas adalah suatu bentuk pengujian tentang kenormalan distribusi data. Tujuan dari uji ini adalah untuk mengetahui apakah data yang diambil adalah data yang terdistribusi normal. Maksud dari data terdistribusi normal adalah bahwa data akan mengikuti bentuk distribusi normal dimana datanya memusat pada nilai rata-rata dan median. Uji ini sering dilakukan untuk analisis statistik parametrik. Uji dapat dilakukan setelah menentukan tipe data dari data penelitian yang diambil. II. ANALISIS YANG DIPERLUKAN Yang perlu dilihat dari output R programming adalah nilai signifikan dari Shapiro-Wilk Test of Normality. Dalam hal ini nilai signifikan Shapiro-Wilk Test of Normality harus lebih besar dari (>) 0,05. Namun, sebenarnya dalam menguji kenormalam suatu data ada banyak hal yang perlu diketahui, seperti nilai perbandingan antara nilai skewness dengan standar error skewness yang menghasilkan rasio skewness dan perbandingan antara nilai kurtosis dengan nilai standar error kurtosis yang akan mengahasilkan rasio kurtosis. Dari kedua rasio perbandingan tersebut dapat dikatakan normal bila mempunyai nilai antara -2 sampai dengan 2. Selain hal tersebut masih ada satu lagi alat uji untuk melihat kenormalan data yaitu dengan nilai K-S dengan syarat bila nilai probabilitas lebih besar dari (>) 0,05 maka data tersebut dikatakan normal. III. CONTOH KASUS Berikut ini disajikan data mengenai penjualan tiket bus antar kota antar propinsi di terminal Lebak Bulus selama hari raya Idul Fitri. Berdasarkan data di bawah ini, ujilah apakah data tersebut terdistribusi normal! Hari Lorena Kramat Jati Safari IV. LANGKAH-LANGKAH PENGERJAAN Untuk mencari nilai-nilai normalitas data tersebut dengan menggunakan program R, ikutilah langkah-langkah berikut : 1. Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. 11

12 Gambar 1. Tampilan menu awal R commander 2. Pilih menu Data, New data set. Masukkan nama dari data set adalah normalitas1 (tanpa spasi) kemudian tekan tombol OK Gambar 2. Tampilan menu New data set Gambar 3. Tampilan New Data Set 12

13 Kemudian akan muncul Data Editor Gambar 4. Tampilan Data Editor 3. Masukkan data bus dengan var1 untuk lorena, var2 untuk kramat jati dan var3 untuk safari. Jika Data Editor tidak aktif maka dapat diaktifkan dengan menekan RGui di Taskbar windows pada bagian bawah layar monitor. Jika sudah selesai dalam pengisian data tekan tombol Close. Untuk mengubah nama dan tipe variabel, dapat dilakukan dengan cara double click pada variable yang ingin di setting. Pemilihan type, dipilih numeric pada semua variabel. Gambar 5. Tampilan Variabel editor lorena Kemudian Isi masing-masing variabel sesuai dengan data soal setelah selesai isi data kemudian tekan tombol X (close) Gambar 6. Tampilan isi Data Editor Selanjutnya, pilih window R-commander akan muncul tampilan : 13

14 Gambar 7. Tampilan Sript Window 4. Untuk mengecek kebenaran data yang sudah dimasukkan, tekan tombol View data set maka akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. Jika ada data yang salah, tekan tombol edit data set, lalu perbaiki data yang salah. Gambar 8. Tampilan View normalitas1 5. Jika data sudah benar, pilih menu Statistic, Summaries, Shapiro-Wilk test of normality. Pilih lorena kemudian tekan tombol OK. Begitu juga dengan kramat jati dan safari. Karena data yang keluar hanya satu persatu tidak dapat langsung keluar dalam satu kali pengolahan. 14

15 Gambar 9. Tampilan menu olah data Kemudian akan muncul a. Tampilan Scale Reliabity kramatjati Gambar 10. Tampilan Scale Reliability kramatjati b. Tampilan Scale Reliabity lorena Gambar 11. Tampilan Scale Reliabity lorena c. Tampilan Scale Reliability safari 15

16 Gambar 12. Tampilan Scale Reliabity safari 6. Kemudian tekan tampilan R Commander akan muncul output : Gambar 13. Tampilan Output kramatjati *Nilai probabilitas Shapiro-Wilk sebesar 0,1623 berarti probabilitas lebih dari 0,05; maka data untuk bus kramat jati tersebut terdistribusi normal 16

17 Gambar 14. Tampilan Output lorena *Nilai probabilitas Shapiro-Wilk sebesar 0,1851 berarti probabilitas lebih dari 0,05; maka data untuk bus lorena tersebut terdistribusi normal. Gambar 15. Tampilan Output safari *Nilai probabilitas Shapiro-Wilk sebesar 0,4126 berarti probabilitas lebih dari 0,05; maka data untuk bus safari tersebut terdistribusi normal 17

18 Untuk membersihkan Script Window pada R Commander, lakukan langkah berikut : 1. Letakkan kursor pada Script window 2. Kilik Kanan 3. Klik kiri pada Clear window Untuk membersihkan Output Window pada R Commander, lakukan langkah berikut : 1. Letakkan kursor pada Output window 2. Kilik Kanan 3. Klik kiri pada Clear window 18

19 UJI T SAMPEL BEBAS (INDEPENDENT SAMPLE T-TEST) I. PENDAHULUAN Pengujian hipotesis dengan distribusi t adalah pengujian hipotesis yang menggunakan distribusi t sebagai uji statistik. Tabel pengujian disebut tabel t-student. Distribusi t pertama kali diterbitkan pada tahun 1908 dalam suatu makalah oleh W.S Gosset. Pada waktu itu Gosset bekerja pada perusahaan bir Irlandia yang melarang penerbitan penelitian oleh karyawannya. Untuk mengelakkan larangan ini dia menerbitkan karyanya secara rahasia dibawah nama student. Karena itulah distribusi t biasanya disebut Distribusi Student. Hasil uji statistiknya kemudian dibandingkan dengan nilai yang ada pada tabel untuk kemudian menerima atau menolak hipotesis observasi (HO) yang dikemukakan. Ciri-ciri Uji t 1. Penentuan nilai tabel dilihat dari besarnya tingkat signifikan (α) dan besarnya drajat bebas (db). 2. Kasus yang diuji bersifat acak. Fungsi Pengujian Uji t 1. Untuk memperkirakan interval rata-rata. 2. Untuk menguji hipotesis tentang rata-rata suatu sampel. 3. Menunjukkan batas penerimaan suatu hipotesis. 4. Untuk menguji suatu pernyataan apakah sudah layak untuk dipercaya. II. ANALISIS YANG DIPERLUKAN Menentukan rata-ratanya : Xi = ( x) / n Menentukan standar deviasi : S 2 = (X1-X) 2 / n 1 dan S = S 2 Rumus umum Uji T Sampel Bebas : To = (X1-X2) do / (S1 2 / n1) + (S2 2 / n2) III. CONTOH KASUS Menjelang tahun ajaran baru ook buku Saputra menjual berbagai macam merk buku tulis. Dari berbagai merk yang ada, ada 2 merk yang sangat laris, yaitu merk Cerdas dan Ganteng. Pemilik took ingin menguji apakah antara kedua merk tersebut sama larisnya atau salah satu lebih laris dari yang lain. Dari catatan penjualan yang ada selama sebulan diperoleh data jumlah buku yang terjual sebagai berikut : Hari ke Merk Cerdas Merk Ganteng IV. LANGKAH-LANGKAH PENGERJAAN Untuk mencari nilai-nilai uji 2 sample bebas data tersebut dengan menggunakan program R, ikutilah langkah-langkah berikut : 1. Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. 19

20 Gambar 1. Tampilan menu awal R commander 2. Pilih menu Data, New data set. Masukkan nama dari data set adalah normalitas1 (tanpa spasi) kemudian tekan tombol OK Gambar 2. Tampilan menu New data set Gambar 3. Tampilan New Data Set 20

21 Kemudian akan muncul Data Editor Gambar 4. Tampilan Data Editor 3. Masukkan data bus dengan var1 untuk skor, var2 untuk buku. Jika Data Editor tidak aktif maka dapat diaktifkan dengan menekan RGui di Taskbar windows pada bagian bawah layar monitor. Jika sudah selesai dalam pengisian data tekan tombol Close. Untuk mengubah nama dan tipe variabel, dapat dilakukan dengan cara double click pada variable yang ingin di setting. Pemilihan type, dipilih numeric pada semua variabel. Gambar 5. Tampilan Variabel editor skor Gambar 6. Tampilan Variabel editor buku Kemudian Isi masing-masing variabel sesuai dengan data soal setelah selesai isi data kemudian tekan tombol X (close) 21

22 Gambar 7. Tampilan isi Data Editor Selanjutnya, pilih window R-commander akan muncul tampilan : Gambar 8. Tampilan Sript Window 4. Untuk mengecek kebenaran data yang sudah dimasukkan, tekan tombol View data set maka akan muncul tampilan. Jika ada data yang salah, tekan tombol edit data set, lalu perbaiki data yang salah. 22

23 Gambar 9. Tampilan View bebas Untuk merubah variabel numerik buku pada tampilan R commander pilih : Manage variables in active data set kemudian pilih Bin numeric variable. Gambar 10. Tampilan Manage variables 23

24 Kemudian akan muncul tampilan : Gambar 11. Tampilan Bin a Numeric Variable Kemudian akan muncul tampilan rubah nama Bin : Gambar 12. Tampilan Bin Names 5. Jika data sudah benar, pilih menu Statistics, Means, Independent samples t-test. Gambar 13. Tampilan menu olah data 24

25 6. Pada Response Variable pilih skor kemudian tekan tombol OK. Gambar 14. Tampilan Independent Samples t-test 7. Maka akan muncul hasil pada output window sebagai berikut : Gambar 15. Tampilan output bagian Analisis Uji Selisih rata-rata 1. Hipotesis 2. Statistik uji : uji t 3. α = Daerah Kritis : Ho ditolak jika sig. < α 5. Dari hasil pengolahan R-Programing, diperoleh sign t = Karena Sign t. > α (0.255>0.05) maka Ho diterima. 25

26 Kesimpulan: Ho diterima sehingga rata-rata penjualan buku merk Cerdas = merk Ganteng. Pada output di atas didapat rata-rata buku cerdas yang terjual sebesar 220 (dibulatkan) dan rata-rata buku ganteng yang terjual sebesar

27 UJI 2 SAMPLE BERPASANGAN (PAIRED SAMPLE t-test) I. PENDAHULUAN Paired sample t-test adalah uji t dimana sample saling berhubungan antara satu sample dengan sample yang lain. Pengujian ini biasanya dilakukan pada penelitian dengan menggunakan teknik eksperimen dimana satu sample diberi perlakuan tertentu kemudian dibandingkan dengan kondisi sample sebelum adanya perlakuan. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk menguji perbedaan rata-rata antara sample-sampel yang berpasangan. II. ANALISIS YANG DIPERLUKAN Hipotesis : Ho : tidak ada perbedaan antara sebelum dan sesudah adanya perlakuan Ha : ada perbedaan antara sebelum dan sesudah adanya perlakuan Kriteria pengambilan keputusan : 1. Menggunakan nilai signifikan / P-Value Jika nilai signifikan / P-Value > 0,05 ; maka Ho diterima Jika nilai signifikan / P-Value < 0,05 ; maka Ho ditolak. 2. Menggunakan perbandingan antara t hitung dengan t tabel Nilai t tabel didapat dari α (taraf nyata / tingkat signifikan) dengan derjat bebas / degree of freedom (df). Jika t hitung > t tabel ; maka Ho ditolak Jika t hitung < t tabel ; maka Ho diterima. III. CONTOH KASUS Sebuah perusahaan mie instan akan melakukan penelitian terhadap produk mereka sebelum dilakukan promosi dengan setelah dilakukan promosi. Data didapat dari 7 lokasi dengan data sebagai berikut : No. Sebelum Sesudah IV. LANGKAH-LANGKAH PENGERJAAN Untuk mencari nilai-nilai uji 2 sampel berpasangan data tersebut dengan menggunakan program R, ikutilah langkah-langkah berikut : 1. Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. 27

28 Gambar 1. Tampilan menu awal R commander 2. Pilih menu Data, New data set. Masukkan nama dari data set adalah datapenjualan (tanpa spasi) kemudian tekan tombol OK Gambar 2. Tampilan menu New data set Gambar 3. Tampilan New Data Set Kemudian akan muncul Data Editor 28

29 Gambar 4. Tampilan Data Editor 3. Masukkan data dengan var1 untuk sebelum, var2 untuk sesudah. Jika Data Editor tidak aktif maka dapat diaktifkan dengan menekan RGui di Taskbar windows pada bagian bawah layar monitor. Jika sudah selesai dalam pengisian data tekan tombol Close. Untuk mengubah nama dan tipe variabel, dapat dilakukan dengan cara double click pada variable yang ingin di setting. Pemilihan type, dipilih numeric pada semua variabel. Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul window data editor Data Set : data penjualan. Gambar 5. Tampilan Variabel editor sebelum Gambar 6. Tampilan Variabel editor sesudah 4. Kemudian masukan data skor sesuai dengan soal Gambar 7. Tampilan isi Data Editor 29

30 Selanjutnya, pilih window R-commander akan muncul tampilan : Gambar 8. Tampilan Sript Window 5. Untuk mengecek kebenaran data yang sudah dimasukkan, tekan tombol View data set maka akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. Jika ada data yang salah, tekan tombol edit data set, lalu perbaiki data yang salah. Gambar 9. Tampilan View data penjualan 6. Jika data sudah benar, pilih menu statistika,means, paired t-test maka akan muncul menu seperti gambar di bawah ini 30

31 Gambar 10. Tampilan menu olah data Kemudian akan muncul tampilan seperti di bawah ini : Gambar 11. Tampilan Paired t-test Untuk kolom pertama pilih sebelum dan yang kedua pilih sesudah kemudian tekan tombol OK 7. Maka akan muncul hasil pada output window sebagai berikut : 31

32 Gambar 12. Tampilan Output Analysis Dari hasil di atas dapat disimpulkan bahwa probabilitas p-value = 0,454. Oleh karena probabilitas > 0,05 maka Ho diterima, atau promosi yang dilakukan manajer untuk melakukan promosi ternyata tidak efektif untuk meningkatkan penjualan mie instan. Atau bisa menggunakan t table yang didapat dari nilai df dan nilai taraf nyata. Nilai df sebesar 6 dengan taraf nyata sebesar 5% maka didapat nilai t table sebesar 3,707. Nilai tersebut lebih besar daripada nilai t hitung yang hanya sebesar -0,8006. Oleh karena nilai t hitung < t table maka Ho diterima, atau promosi yang dilakukan manajer untuk melakukan promosi ternyata tidak efektif untuk meningkatkan penjualan mie instan. 32

33 UJI NONPARAMETRIK (CHI SQUARE / X 2 ) I. PENDAHULUAN Dalam uji statistika dikenal uji parametrik dan uji nonparametrik. Uji statistika parametrik hanya dapat digunakan jika data menyebar normal atau tidak ditemukannya petunjuk pelanggaran kenormalan dan keragaman atau variasi antara perlakuan-perlakuan/peubah bebas yang dibandingkan dengan homogen. Untuk data yang tidak memenuhi syarat tersebut dan data dengan satuan pengukuran nominal dan ordinal digunakan uji lain yaitu uji statistika nonparametrika. Pada modul ini uji statistika nonparametrik yang akan dibahas adalah Chi Square (X 2 ). Chi square merupakan salah satu alat analisis yang banyak digunakan dalam pengujian hipotesis. Chi square terutama digunakan untuk Uji Homogenitas, uji Independensi, dan Uji Keselarasan (Goodness of Fit Test). II. ANALISIS YANG DIPERLUKAN Rumus untuk uji Chi Square yaitu sebagai berikut : X 2 = ( ( o bk e bk ) 2 ) / e bk Keterangan : o bk : hasil observasi pada baris b kolom k e bk : nilai harapan (expected value) pada baris b kolom k Degree of Fredom (df)/derajat bebas (db) Chi square yaitu Df = (k 1) * (b 1) Keterangan : k : jumlah kolom observasi b : jumlah baris observasi III. UJI INDEPENDENSI Uji ini digunakan untuk menguji ada atau tidaknya interdependensi antara variabel kuantitatif yang satu dengan yang lainnya berdasarkan observasi yang ada. IV. CONTOH KASUS Dalam suatu masyarakat akan diteliti apakah terdapat hubungan antara pendapatan terhadap pola belanja bahan makanan yang dikonsumsi. Hasil observasi adalah sebagai berikut. Perilaku Belanja Pendapatan Supermarket Pasar Tradisional Tinggi 3 0 Sedang 3 3 Rendah 0 6 Ujilah data di atas dengan menggunakan R-Commander serta analisislah! V. LANGKAH-LANGKAH PENGERJAAN Untuk mencari nilai-nilai data tersebut dengan menggunakan program R, ikutilah langkahlangkah berikut : 1. Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. 33

34 Gambar 1. Tampilan menu awal R commander 2. Pada R Commander pilih menu bar Statistics, Contingency tables, dan Enter and analyze two-way table seperti tampilan di bawah ini. Gambar 2. Tampilan menu olah data Kemudian akan tampil seperti di bawah ini. 34

35 Gambar 3. Tampilan Enter- Two Way Table 3. Kemudian isi kotak tersebut sesuai contoh kasus, Number of Rows digeser ke kanan sehingga berubah dari 2 menjadi 3. Kemudian isi Enter counts. Tampilan data yang sudah diisi sebagai berikut. Kemudian pilih OK. Gambar 4. Tampilan isi data 35

36 4. Kemudian akan tampil output di bawah ini Gambar 5. Tampilan Output Analisa : Hipotesis: Ho : Tidak ada hubungan antara tingkat pendapatan dengan perilaku belanja Ha : Ada hubungan antara tingkat pendapatan dengan perilaku belanja Chi square hitung : X-square = 8,75 Derajat bebas : df = 2 p-value : 0,01259 Probabilitas: Jika probabilitas (p-value) > 0,05 maka Ho diterima Jika probabilitas (p-value) < 0,05 maka Ho ditolak Keputusan: Hasil perhitungan menyatakan bahwa besarnya probabilitas (p-value) adalah 0, ,013 karena probabilitas lebih kecil daripada taraf uji yang digunakan dalam penelitian atau p-value < α atau 0,000 < 0,05 maka Ho ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tingkat pendapatan seseorang akan mempengaruhi perilaku belanjanya. 5. UJI KESELARASAN (GOODNESS OF FIT) Uji keselarasan adalah perbandingan antara frekuensi observasi dengan frekuensi harapan. Uji keselarasan pada prinsipnya bertujuan untuk mengetahui apakah sebuah distribusi data dari sampel mengikuti sebuah distribusi teoritis tertentu ataukah tidak. 36

37 6. CONTOH KASUS Seorang Manajer Pemasaran sabun mandi HARUM selama ini menganggap bahwa konsumen sama-sama menyukai tiga warna sabun mandi yang diproduksi, yaitu Putih, Merah, dan Kuning. Untuk mengetahui apakah pendapat Manajer tersebut benar, maka kepada dua belas responden ditanya warna sabun mandi yang paling disukainya. Berikut adalah data kuesioner tersebut. Responden Warna Pilihan Nia Putih Vira Merah Jame Kuning Ricky Kuning Kaila Merah Kezia Kuning Rossy Kuning Maia Kuning Nabila Putih Fahri Putih Faisal Merah Guptha Merah Ujilah data di atas dengan menggunakan R Commander serta analisislah! 7. LANGKAH PENGERJAAN Untuk mencari nilai-nilai data tersebut dengan menggunakan program R, ikutilah langkahlangkah berikut : Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. Gambar 6. Tampilan menu awal R commander Pilih menu Data, New data set. Masukkan nama dari data set adalah responden kemudian tekan tombol OK. 37

38 Gambar 7. Tampilan menu New data set Gambar 8. Tampilan New Data Set responden Kemudian akan muncul Data Editor Gambar 9. Tampilan Data Editor Masukkan data dengan var1 untuk responden, var2 untuk kode warna var 3 untuk warna pilihan. Jika Data Editor tidak aktif maka dapat diaktifkan dengan menekan RGui di Taskbar windows pada bagian bawah layar monitor. Jika sudah selesai dalam pengisian data tekan tombol Close. Untuk mengubah nama dan tipe variabel, dapat dilakukan dengan cara double click pada variable yang ingin di setting. Pemilihan type, dipilih numeric pada variable kode warna dan character untuk responden Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul window data editor Data Set : responden. 38

39 Gambar 10. Tampilan Variable editor responden Gambar 11. Tampilan Variable editor kode warna Gambar 12. Tampilan Variable editor warna pilihan Kemudian Isi masing-masing variabel sesuai dengan data soal setelah selesai isi data kemudian tekan tombol X (close) Gambar 13. Tampilan isi Data Editor Selanjutnya, pilih window R-commander akan muncul tampilan : 1. Pada R Commander, pilih menu bar data, pilih Manage variables in active data set, pilih Bin numeric variable 39

40 2. Akan tampil sebagai berikut. Kemudian klik OK 3. Akan tampil sebagai berikut dengan mengubah terlebih dahulu 1 : putih 2 : merah 3 : kuning Kemudian klik OK 4. Pada R Commander pilih menu bar pilih Edit data set. Maka akan tampil sebagai berikut. Sebelumnya kolom warna pilihan tidak terisi data. Close Data Editor 40

41 5. Pada menu bar pilih Statistics, pilih Frequency distribution 6. Maka akan tampil sebagai berikut, beri tanda check list pada Chi-square goodness of fit test. Kemudian klik OK 7. Maka akan tampil sebagai berikut, kemudian klik OK 8. Maka akan tampil pada R Commander sebagai berikut. 41

42 9. Lihat pada Output Window, maka dapat dianalisis. Hipotesis: Ho : Tidak ada perbedaan kesukaan terhadap warna sabun Ha : Ada perbedaan kesukaan terhadap warna sabun Chi square hitung: X-square = 0,5 Derajat bebas: df = 2 p-value: 0,7788 Probabilitas: Jika probabilitas (p-value) > 0,05 maka Ho diterima Jika probabilitas (p-value) < 0,05 maka Ho ditolak Keputusan: Hasil perhitungan menyatakan bahwa besarnya probabilitas (p-value) adalah 0,7788 0,779 karena probabilitas lebih besar daripada taraf uji yang digunakan dalam penelitian atau p-value > α atau 0,7788 > 0,05 maka Ho diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan kesukaan terhadap warna sabun yang dikonsumsi. 42

43 UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA) I. PENDAHULUAN Uji perbedaan lebih dari dua sampel disebut juga analisis varians, dipopulerkan oleh Sir Donald Fisher, seorang pendiri modern. Analisis ini digunakan untuk : 1. Menguji hipotesis kesamaan rata-rata antara dua grup atau lebih (tidak berbeda secara signifikan). 2. Menguji apakah varians populasinya sama ataukah tidak. Asumsi : 1. Populasi-populasi yang akan diuji terdistribusi normal 2. Varians dari populasi-populasi tersebut adalah sama 3. Sampel tidak berhubungan satu dengan yang lain II. ANALISIS YANG DIPERLUKAN Uji Kesamaan Varians Lihat output livene s test of homogeneity of varians 1. Hipotesis : Ho : Varians ketiga sampel identik Ha : Varians ketiga sampel tidak identik 2. Pengambilan keputusan Jika Probabilitas > 0.05, maka Ho di terima Jika Probabilitas < 0.05, maka Ho di tolak Uji Anova Lihat output analysis of varians 1. Hipotesis : Ho : ke-3 Rata-rata populasi adalah identik Ha : ke-3 Rata-rata populasi adalah tidak identik 2. Pengambilan keputusan Jika Probabilitas > 0.05, maka Ho di terima Jika Probabilitas < 0.05, maka Ho di tolak III. CONTOH KASUS Seorang pengusaha persewaan becak ingin membeli ban. Di toko ternyata ada 3 ban becak yang harganya sama, yaitu ban merk A, ban merk B, ban merk C. Pengusaha tersebut ingin membeli satu dari 3 ban tersebut. Untuk itu ia akan mengadakan percobaan terhadap daya tahan ban (hari). Hasil percobaannya adalah sebagai berikut : Sampel Ban A Ban B Ban C IV. LANGKAH-LANGKAH PENGERJAAN Untuk mencari nilai-nilai anova data tersebut dengan menggunakan program R, ikutilah langkah-langkah berikut : 1. Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. 43

44 Gambar 1. Tampilan menu awal R commander 2. Pilih menu Data, New data set. Masukkan nama dari data set adalah anova kemudian tekan tombol OK Gambar 2. Tampilan menu New data set Gambar 3. Tampilan New Data Set 44

45 Kemudian akan muncul Data Editor Gambar 4. Tampilan Data Editor 3. Masukkan data dengan var1 merk.ban dan var2 daya tahan. Jika Data Editor tidak aktif maka dapat diaktifkan dengan menekan RGui di Taskbar windows pada bagian bawah layar monitor. Jika sudah selesai dalam pengisian data tekan tombol Close. Untuk mengubah nama dan tipe variabel, dapat dilakukan dengan cara double click pada variable yang ingin di setting. Gambar 5. Tampilan Variabel editor merk.ban Gambar 6. Tampilan Variabel editor dayatahan Kemudian Isi masing-masing variabel sesuai dengan data soal setelah selesai isi data kemudian tekan tombol X (close) 45

46 Gambar 7. Tampilan isi Data Editor Selanjutnya, pilih window R-commander akan muncul tampilan : Gambar 8. Tampilan Sript Window 4. Untuk mengecek kebenaran data yang sudah dimasukkan, tekan tombol View data set maka akan muncul tampilan. Jika ada data yang salah, tekan tombol edit data set, lalu perbaiki data yang salah. 46

47 Gambar 9. Tampilan View anova Untuk merubah variabel numerik ban pada tampilan R commander pilih : Manage variables in active data set kemudian pilih Bin numeric variable. Gambar 10. Tampilan Manage variables 47

48 Kemudian akan muncul tampilan : Gambar 11. Tampilan Bin a Numeric Variable Kemudian akan muncul tampilan rubah nama Bin : Gambar 12. Tampilan Bin Names 5. Jika data sudah benar, pilih menu Statistics, Varians, Levene s test. Gambar 13. Tampilan menu olah data 48

49 6. Pada Response Variable pilih variabel daya tahan (numerik) kemudian tekan tombol OK. Gambar 14. Tampilan Levene s Test 7. Pilih menu R commander untuk mencari nilai Anova. Pilih menu Statistics, Means, Oneway ANOVA Gambar 15. Tampilan menu olah data 2 Kemudian akan muncul tampilan : Gambar 16. Tampilan One-Way Analysis of Variance Untuk Response Variable pilih dayatahan, aktifkan pairwise comparison of means 49

50 8. Maka akan muncul hasil pada output window sebagai berikut : Output bagian 1 Gambar 17. Tampilan output bagian 1 Analisa : Output di atas menunjukan nilai f probabilitas 0,1004 > 0,05 maka Ho diterima atau ketiga varians sampel identik Output bagian 2 Gambar 18 Tampilan output bagian 2 50

51 Analisa ; Output di atas menunjukan f probabilitas 0,2801>0,05, maka Ho diterima atau daya tahan ke tiga merk ban adalah identik (sama). Rata-rata daya tahan ban A adalah 110,0, ban B110,0, ban C 97,5 Output bagian 3 : Gambar 19 Tampilan output bagian 3 Analisa : Standar deviasi ban merk A 8,16, merk B 11,54, merk C 15,00 Jumlah sampel masing-masing merk ban adalah 4 dan tidak ada data yang hilang Output bagian 4 : 51

52 Gambar 20. Tampilan output bagian 4 Analisa : 95% family-wise confidence level Lihat nilai estimate paling besar adalah Ban C-ban A = -1,25 dan ban C-Ban B= -1,25, maka ini menunjukan rata-rata daya tahan antara ketiga merk ban berbeda, dengan selang kepercayaan 95 % 52

53 REGRESI LINIER BERGANDA I. PENDAHULUAN Program R menu regresi merupakan alat yang digunakan untuk menentukan persamaan regresi yang menunjukkan hubungan antara variabel terikat yang ditentukan dengan dua atau lebih variabel bebas. Tujuan utama analisis regresi adalah untuk perkiraan nilai suatu variabel (terikat) jika nilai variabel lain yang berhubungan dengannya (variabel bebas) sudah ditentukan. Regresi linier (liniear regression) digunakan untuk melakukan pengujian hubungan antara sebuah variabel dependent (tergantung) dengan satu variabel atau beberapa variabel independent (bebas) yang ditampilkan dalam bentuk persamaan regresi. Jika variabel dependent yang dihubungkan hanya dengan satu variabel independent saja, maka persamaan regresi yang dihasilkan adalah regresi linier sederhana (liniear regresssion). Jika variabel dependent yang dihubungkan dengan lebih dari satu variabel independent, maka persamaan regresinya adalah regresi linier berganda (multiple liniear regression). II. ANALISIS YANG DIPERLUKAN Persamaan Umum : Y = α + b1 X1+ b2 X2 + b3 X bn Xn Keterangan : Y = variabel dependent α = konstanta X1...Xn = variabel independent b1 bn = koefisien regresi Tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh regresi linier berganda yaitu 1) Tidak boleh ada autokorelasi, Untuk menguji variabel-variabel yang diteliti, apakah terjadi autokorelasi atau tidak, bila uji nilai Durbin Watson mendekati angka dua, maka dapat dinyatakan tidak ada korelasi. 2) Tidak boleh ada multikolinieritas Cara yang paling mudah untuk menguji ada atau tidaknya gejala multikolinieritas adalah melihat korelasi (hubungan) antar variabel bebas. Jika nilai korelasi dibawah angka 1, maka tidak terjadi multikolinieritas. 3) Tidak boleh ada heterokeditas. Dengan melihat grafik plot antara nilai variabel terikat (SRESID) dengan residual (ZPRED). Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka mengidentifikasikan telah terjadi heterokeditas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokeditas. Koefisien Korelasi (r/r) Adalah koefisien yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel X dan Y, syaratnya adalah : r = (n (ΣXY) (ΣX) (ΣY)) / [n(σx 2 ) ((ΣX) 2 ) ½ [n(σy 2 ) (ΣY) 2 ] ½ Jika r = 0 atau mendekati 0, maka hubunganya sangat lemah atau bahkan tidak ada hubungan sama sekali. Jika r = +1 atau mendekati +1, maka hubunganya kuat dan searah. Jika r = -1 atau mendekati -1, maka hubunganya kuat dan tidak searah. Koefisien Determinasi (r2/r2) Adalah koefisien yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabel bebas (X) mempengaruhi variabel terikat (Y). Nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 sampai dengan 1. Kesalahan Standar Estimasi Digunakan untuk mengetahui ketepatan persamaan estimasi. Dapat digunakan dengan mengukur besar kecilnya kesalahan standar estimasi (semakin kecil nilai kesalahannya, maka semakin tinggi ketepatannya). 53

54 III. CONTOH KASUS Seorang dosen statistika sedang melakukan penelitian terhadap beberapa mahasiswa. Ia ingin mengetahui bagaimana hubungan antara frekuensi belajar dalam satu minggu dan lamanya belajar per hari terhadap IPK yang didapat seorang mahasiswa. Berikut data hasil penelitian : Nama IPK Frekuensi Belajar (hari) Lama Belajar (Jam) Suci 4, Ratna 3, Febrin 3,25 4 2,5 Kamal 3, Yessi 2, Dennis 2,98 5 1,5 Dedy 2, Susi 3, Anthon 2, Adhy 2,75 4 1,5 Analisalah data di atas!!! 1V. LANGKAH-LANGKAH PENGERJAAN Untuk mencari nilai-nilai regresi data tersebut dengan menggunakan program R, ikutilah langkah-langkah berikut : 1. Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. Gambar 1. Tampilan menu awal R commander 2. Pilih menu Data, New data set. Masukkan nama dari data set adalah regresi kemudian tekan tombol OK 54

55 Gambar 2. Tampilan menu New data set Gambar 3. Tampilan New Data Set Kemudian akan muncul Data Editor Gambar 4. Tampilan Data Editor 3. Masukkan data dengan var1 untuk ipk, var2 untuk frek.belajar dan var3 untuk lama.belajar. Jika Data Editor tidak aktif maka dapat diaktifkan dengan menekan RGui di Taskbar windows pada bagian bawah layar monitor. Jika sudah selesai dalam pengisian data tekan tombol Close. Untuk mengubah nama dan tipe variabel, dapat dilakukan dengan cara double click pada variable yang ingin di setting. Pemilihan type, dipilih numeric pada semua variabel. 55

56 Gambar 5. Tampilan Variabel editor ipk Gambar 6. Tampilan Variabel editor frek.belajar Gambar 7. Tampilan Variabel editor lama.belajar Kemudian Isi masing-masing variabel sesuai dengan data soal setelah selesai isi data kemudian tekan tombol X (close) Gambar 8. Tampilan isi Data Editor 56

57 Selanjutnya, pilih window R-commander akan muncul tampilan : Gambar 9. Tampilan Sript Window 4. Untuk mengecek kebenaran data yang sudah dimasukkan, tekan tombol View data set maka akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. Jika ada data yang salah, tekan tombol edit data set, lalu perbaiki data yang salah. Gambar 10. Tampilan View regresi 5. Jika data sudah benar, pilih menu Statistics, Fit models, Linear regression, maka akan muncul menu seperti gambar di bawah ini 57

58 Gambar 11. Tampilan menu olah data 6. Pada Response Variable pilih variabel yang termasuk variabel terikat misalnya IPK dan pada Explanatory Variable pilih yang termasuk variabel bebas misalnya variabel frek..belajar dan lama belajar, untuk memilih 2 variabel sekaligus tekan ctrl lalu pilih frek..belajar dan lama.belajar kemudian tekan tombol OK Gambar 12. Tampilan Response variable 7. Maka akan muncul hasil pada output window sebagai berikut : Output bagian 1: 58

59 Gambar 13. Tampilan Output 1 Analisa output bagian 1 : Pada bagian ini dikemukakan nilai koefisien a dan b serta harga t hitung dan tingkat signifikan. Persamaan regresi : Y= X X 2 Harga merupakan nilai konstanta (a) yang menunjukkan bahwa jika tidak ada frekuensi dan lama belajar yang dilakukan maka IPK yang akan dicapai sedang harga merupakan koefisien regresi yang menunjukan bahwa setiap penambahan 1 hari belajar maka akan ada penambahan IPK sebesar serta untuk harga merupakan koefisien regresi yang menunjukan bahwa setiap penambahan 1 jam belajar maka akan ada penambahan IPK sebesar Uji t : Dilakukan untuk mengetahui masing-masing variabel bebas mempengaruhi atau tidak variabel terikat. Langkah langkah : a. Ho : Frekuensi belajar tidak berpengaruh terhadap IPK Ha : Frekuensi belajar berpengaruh terhadap IPK Syarat : > 0.05 Ho diterima < 0.05 Ho ditolak Frekuensi belajar = < 0.05, Ho ditolak Kesimpulan : Frekuensi belajar berpengaruh terhadap IPK b. Ho : Lama belajar tidak berpengaruh terhadap IPK Ha : Lama belajar tidak berpengaruh terhadap IPK Lama belajar = < 0.05, Ho ditolak Kesimpulan : Lama belajar mempengaruhi IPK. Dapat dilihat di atas terdapat tanda dua bintang pada baris Frekuensi belajar dan Lama belajar itu berarti kedua variabel mempengaruhi IPK. 59

60 Output bagian 2 : Gambar 14. Tampilan Output 2 Analisa output bagian 2 Pada bagian ini ditampilkan R 2 adalah sebesar Uji f : Dilakukan untuk mengetahui pengaruh secara bersama-sama. Ho : Frekuensi belajar dan Lama belajar tidak berpengaruh secara bersama-sama Ha : terhadap IPK. Frekuensi belajar dan Lama belajar berpengaruh secara bersama-sama terhadap IPK. Syarat : > 0.05 Ho diterima dan < 0.05 Ho ditolak Didapat p-value = < 0.05, Ho ditolak Kesimpulan : Frekuensi belajar& Lama belajar berpengaruh secara bersama-sama terhadap IPK. 60

Pertemuan 6 & 7 UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS. Objektif:

Pertemuan 6 & 7 UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS. Objektif: Pertemuan 6 & 7 UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS Objektif: 1. Mahasiswa dapat mengetahui ketepatan mengukur suatu alat ukur (uji validitas) 2. Mahasiswa dapat menentukan konsistensi alat ukur (uji reliabilitas)

Lebih terperinci

REGRESI LINIER BERGANDA

REGRESI LINIER BERGANDA REGRESI LINIER BERGANDA 7 150 Objektif Mahasiswa dapat menentukan persamaan regresi menggunakan R programming 151 Analisis regresi adalah studi mengenai ketergantungan suatu variabel (variaabel tak bebas)

Lebih terperinci

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM ILAB KAMPUS H

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM ILAB KAMPUS H LAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM ILAB KAMPUS H Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA)

Lebih terperinci

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM I LAB KAMPUS H

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM I LAB KAMPUS H LAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM I LAB KAMPUS H Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN PENGUMPULAN

Lebih terperinci

UJI NONPARAMETRIK (CHI SQUARE / X2)

UJI NONPARAMETRIK (CHI SQUARE / X2) UJI NONPARAMETRIK (CHI SQUARE / X2) 5 92 Objektif Mahasiswa dapat menghitung uji parametik dan uji nonparametric Mahasiswa dapat menguji ada atau tidaknya interdependensi antara variable kuantitatif yang

Lebih terperinci

MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 )

MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 ) MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 ) Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Distribusi Chi Square Pengambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan syarat Distribusi

Lebih terperinci

UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA)

UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA) UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA) 6 124 Objektif: Mahasiswa dapat menguji perbedaan lebih dari dua sampel atau disebut juga analisis varians menggunakan R- Programming 125 Diterapkan untuk membanding

Lebih terperinci

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL RISET AKUNTANSI PRAKTIKUM REGULER LAB E531. Nama : NPM / Kelas : Fakultas /Jurusan :

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL RISET AKUNTANSI PRAKTIKUM REGULER LAB E531. Nama : NPM / Kelas : Fakultas /Jurusan : LAB MANAJEMEN DASAR MODUL RISET AKUNTANSI PRAKTIKUM REGULER LAB E531 Nama : NPM / Kelas : Fakultas /Jurusan : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua 2013/2014 KATA PENGANTAR Assalamu alaikum

Lebih terperinci

UJI T SAMPEL BEBAS (INDEPENDENT SAMPLE T-TEST)

UJI T SAMPEL BEBAS (INDEPENDENT SAMPLE T-TEST) UJI T SAMPEL BEBAS (INDEPENDENT SAMPLE T-TEST) 3 50 Objektif Mahasiswa dapat menghitung distribusi t untuk pengujian hipotesis menggunakan R-Programming 51 Uji-t 2 sampel independen (bebas) adalah metode

Lebih terperinci

UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN PENGUMPULAN DATA

UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN PENGUMPULAN DATA Modul R UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN PENGUMPULAN DATA I. UJI VALIDITAS Sebelum instrument/alat ukur digunakan untuk mengumpulkan data penelitian, maka perlu dilakukan uji coba kuesioner untuk

Lebih terperinci

Manajemen. Modul Riset Akuntansi UJI NORMALITAS. Manajemen

Manajemen. Modul Riset Akuntansi UJI NORMALITAS. Manajemen UJI NORMALITAS 2 29 Objektif: Mahasiswa dapat menguji tentang kenormalan distribusi data menggunakan R-Programming 30 Tujuan dari uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah data yang diambil adalah

Lebih terperinci

UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN PENGUMPULAN DATA

UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN PENGUMPULAN DATA UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN PENGUMPULAN DATA 3 Objektif Mahasiswa dapat mengetahui ketepatan mengukur suatu alat ukur (uji validitas) Mahasiswa dapat menentukan konsistensi alat ukur (uji

Lebih terperinci

UJI 2 SAMPLE BERPASANGAN. (PAIRED SAMPLE t-test)

UJI 2 SAMPLE BERPASANGAN. (PAIRED SAMPLE t-test) UJI 2 SAMPLE BERPASANGAN (PAIRED SAMPLE t-test) 4 71 Objektif: Mahasiswa dapat menguji perbedaan rata-rata antara samplesampel yang berpasangan menggunakan R-Programming 72 Paired sample t-test adalah

Lebih terperinci

LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL RISET AKUNTANSI ATA 2014/2015

LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL RISET AKUNTANSI ATA 2014/2015 LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL RISET AKUNTANSI ATA 2014/2015 NAMA : NPM : KELAS : FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS GUNADARMA DEPOK KATA PENGANTAR Assalamu alaikum Wr. Wb. Puji syukur kami panjatkan kepada

Lebih terperinci

LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET. Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan :

LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET. Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS GUNADARMA DEPOK 2015 LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR KATA PENGANTAR Assalamu alaikum Wr.

Lebih terperinci

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik merupakan ukuran yang menunjukkan bagaimana

Lebih terperinci

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pengujian hipotesis pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Tujuan analisis penelitian ini adalah menjawab

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil Penelitian 1. Pelaksanaan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan bukti empiris apakah masing-masing unsur motivasi yang meliputi: motivasi

Lebih terperinci

C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel BAB III METODE PENELITIAN. A. Waktu dan Tempat Penelitian

C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel BAB III METODE PENELITIAN. A. Waktu dan Tempat Penelitian BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada perusahaan PT Bank Sahabat Sampoerna Cabang Puri yang beralamat di Jalan Puri Indah Raya Blok A/15, Kembangan, Jakarta

Lebih terperinci

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Pegambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan persamaan I. Pendahuluan Di dalam analisa ekonomi

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai

BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai 61 BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN 143 BAB IV HASIL PENELITIAN Pada bab ini diuraikan tentang: a) deskripsi data; b) uji prasyarat analisis; dan c) pengujian hipotesis penelitian. A. Deskripsi Data Penyajian statistik deskripsi hasil penelitian

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai

BAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai kompetensi guru, motivasi

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. Mei 2016 terhadap siswa pada mata pelajaran Akidah akhlak di MTsN Kunir

BAB IV HASIL PENELITIAN. Mei 2016 terhadap siswa pada mata pelajaran Akidah akhlak di MTsN Kunir 133 BAB IV HASIL PENELITIAN Pada bab ini diuraikan tentang: a) Deskripsi Data; b) Uji Persyratan Analisis; c) Pengujian Hipotesis Penelitian. A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan pada tanggal 01

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. pola asuh orang tua, motivasi belajar dan prestasi belajar IPS. 1. Pola asuh orang tua

BAB IV HASIL PENELITIAN. pola asuh orang tua, motivasi belajar dan prestasi belajar IPS. 1. Pola asuh orang tua BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai pola asuh orang tua,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Data Hasil Penelitian Penjelasan dari setiap variabel yang diperoleh dari penelitian dalam data akan dijelas secara rinci pada tiap-tiap variabel. Hasil penelitian

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada empat Perguruan Tinggi Swasta di wilayah Jakarta Barat. Penelitian ini diperoleh untuk memperoleh data yang berkaitan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS KORELASI ANTARA NILAI BTQ DENGAN PRESTASI BELAJAR MAPEL PAI DI SD KANDANG PANJANG 01 PEKALONGAN

BAB IV ANALISIS KORELASI ANTARA NILAI BTQ DENGAN PRESTASI BELAJAR MAPEL PAI DI SD KANDANG PANJANG 01 PEKALONGAN BAB IV ANALISIS KORELASI ANTARA NILAI BTQ DENGAN PRESTASI BELAJAR MAPEL PAI DI SD KANDANG PANJANG 01 PEKALONGAN A. Analisis Data tentang Nilai BTQ SD Kandang Panjang 01 Pekalongan Setelah dikumpulkan dengan

Lebih terperinci

MODUL V REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS

MODUL V REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS A. TUJUAN PRAKTIKUM Dengan adanya Praktikum Statistika Industri Modul V tentang Regresi, Korelasi, Analisis Varian, Validitas dan Reliabilitas

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN 38 BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Jenis Disain Penelitian Desain penelitian yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah asosiatif kausal. Menurut Sugiyono (2011:62), desain asosiatif kausal berguna

Lebih terperinci

Tabel 4.1 Demografi responden berdasarkan jenis kelamin. Jenis kelamin Jumlah Presentase. Pria (P) 63 63% Wanita (W) 37 37% Total %

Tabel 4.1 Demografi responden berdasarkan jenis kelamin. Jenis kelamin Jumlah Presentase. Pria (P) 63 63% Wanita (W) 37 37% Total % BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Penyajian Data Penelitian 4.1.1 Profil Responden Karakteristik demografi responden pada penelitian ini dibedakan menurut jenis kelamin, usia, dan pekerjaan. a. Berdasarkan jenis kelamin

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA

BAB IV ANALISIS DATA BAB IV ANALISIS DATA A. Pengujian Hipotesis Sebelum menjabarkan tentang analisis data dalam bentuk perhitungan menggunakan program SPSS, penulis membuat hipotesis sebagaimana yang telah ada pada pokok

Lebih terperinci

BAB 4. Hasil dan Pembahasan. dengan perawatan berkala, penyediaan kendaraan pengganti, layanan darurat dan

BAB 4. Hasil dan Pembahasan. dengan perawatan berkala, penyediaan kendaraan pengganti, layanan darurat dan BAB 4 Hasil dan Pembahasan 4.1. PT. X 4.1.1. Profil PT. X PT. X melayani jasa penyewaan kendaraan meliputi penyewaan kendaraan dengan perawatan berkala, penyediaan kendaraan pengganti, layanan darurat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Berdasarkan judul dan permasalahan yang akan diteliti dalam penelitian ini, maka jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan metode kausatif.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Identifikasi Variabel Dan Definisi Operasional Variabel

BAB III METODE PENELITIAN Identifikasi Variabel Dan Definisi Operasional Variabel BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Identifikasi Variabel Dan Definisi Operasional Variabel Definisi operasional variabel yaitu mengubah konsep-konsep yang masih berupa abstrak dengan kata-kata yang menggambarkan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Dalam penelitian ini, peneliti melakukan penelitian di PT. RRAA, Jl. Raya Kapuk, Cengkareng, Jakarta Barat dari bulan April 2016 hingga Oktober

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Rancangan Penelitian 1. Pendekatan Penelitian Penelitian merupakan sarana untuk mengembangkan ilmu pengetahuan, baik secara teori maupun praktik. Penelitian juga merupakan

Lebih terperinci

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Hari dan Shift Praktikum : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang beralamat di Jl. Petojo VIJ IV No. 28 Jakarta Pusat. Waktu pelaksanaan

BAB III METODE PENELITIAN. yang beralamat di Jl. Petojo VIJ IV No. 28 Jakarta Pusat. Waktu pelaksanaan BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada perusahaan PT. Dinamika Berkah Solusindo yang beralamat di Jl. Petojo VIJ IV No. 28 Jakarta Pusat. Waktu pelaksanaan

Lebih terperinci

Bab 3 METODE PENELITIAN

Bab 3 METODE PENELITIAN Bab 3 METODE PENELITIAN 3.1. Pendekatan dan Metodologi Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode kuantitatif. Dengan metode kuantitatif ini diharapkan dapat memberikan penjelasan mengenai perilaku

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. adalah Seluruh Karyawan pada PT. Aditama Graha Lestari. hubungan yang bersifat sebab akibat dimana variabel independen

BAB III METODE PENELITIAN. adalah Seluruh Karyawan pada PT. Aditama Graha Lestari. hubungan yang bersifat sebab akibat dimana variabel independen 47 BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada perusahaan PT. Aditma Graha Lestari yang beralamat di Komplek Ruko Puri Kembangan Indah No. 168 D, Kembangan Selatan,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Dalam penelitian ini dilaksanakan di Kantor Akuntan Publik yang berada di wilayah Jakarta Selatan. Penelitian ini menganalisis tentang pengaruh

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disain Penelitian Jenis penelitian ini adalah kausalitas. Menurut Umar (2005,p105) berguna untuk menganalisis hubungan hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS PENGARUH PERHATIAN ORANG TUA TERHADAP PEMBENTUKAN KEPRIBADIAN ANAK DI DESA PROTO KEDUNGWUNI PEKALONGAN

BAB IV ANALISIS PENGARUH PERHATIAN ORANG TUA TERHADAP PEMBENTUKAN KEPRIBADIAN ANAK DI DESA PROTO KEDUNGWUNI PEKALONGAN BAB IV ANALISIS PENGARUH PERHATIAN ORANG TUA TERHADAP PEMBENTUKAN KEPRIBADIAN ANAK DI DESA PROTO KEDUNGWUNI PEKALONGAN A. Analisis Uji Validitas dan Reliabilitas Pembahasan pada bab ini merupakan hasil

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Analisis pada bab ini dilakukan dari hasil kuisioner yang telah dikumpulkan. Responden dalam penelitian ini adalah pelanggan yang memiliki hubungan kerja dalam pemanfaatan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. instrumen yang telah valid dan reliabel yaitu instrumen supervisi akademik

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. instrumen yang telah valid dan reliabel yaitu instrumen supervisi akademik BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Penelitian Hasil penelitian berupa data jawaban 70 orang responden terhadap tiga instrumen yang telah valid dan reliabel yaitu instrumen supervisi akademik

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian yang dipilih oleh penulis dalam penelitian ini adalah auditor-auditor yang bekerja pada kantor akuntan publik (KAP) Big Four (PricewaterhouseCoopers,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Barat. Penelitian ini dilakukan pada Maret 2016 sampai dengan selesai.

BAB III METODE PENELITIAN. Barat. Penelitian ini dilakukan pada Maret 2016 sampai dengan selesai. 39 BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan tempat penelitian Penelitian ini dilakukan di Perusahaan yang sudah terdaftar sebagai PKP (Pengusaha Kena Pajak) yang beromzet 4,8 milyar pertahun diwilayah Jakarta

Lebih terperinci

BAB III OBYEK & METODE PENELITIAN. Obyek pada penelitian ini adalah profesionalisme auditor internal dan

BAB III OBYEK & METODE PENELITIAN. Obyek pada penelitian ini adalah profesionalisme auditor internal dan 43 BAB III OBYEK & METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Penelitian Obyek pada penelitian ini adalah profesionalisme auditor internal dan pencegahan kecurangan. Penelitian dilakukan di PT. Bank Jabar Banten. Pemilihan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, tentang budaya. religius dan pembentukan karakter peserta didik.

BAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, tentang budaya. religius dan pembentukan karakter peserta didik. 101 BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, tentang budaya religius dan pembentukan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Dalam setiap penelitian diperlukan suatu metode. Penggunaan metode dalam penelitian disesuaikan dengan masalah dan tujuan penelitiannya. Hal ini berarti metode

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN 4.1 Analisis Profil Responden 4.1.1 Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah jenis penelitian explanatory research. Jenis penelitian

METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah jenis penelitian explanatory research. Jenis penelitian 21 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah jenis penelitian explanatory research. Jenis penelitian explanatory research adalah jenis penelitian yang menyoroti hubungan antar

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 31 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif ini digunakan untuk memberikan gambaran mengenai demografi responden penelitian. Data demografi tersebut antara lain

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Umum Deskripsi data umum berisi mengenai gambaran umum tempat penelitian yakni di MTs N 1 Kudus. MTs N 1 Kudus beralamatkan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. obyek penelitian adalah para pengguna software akuntansi pada perusahaanperusahaan

BAB III METODE PENELITIAN. obyek penelitian adalah para pengguna software akuntansi pada perusahaanperusahaan BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Pengumpulan data dari kuesioner dalam penelitian ini dilakukan sekitar satu bulan dari tanggal 13 Oktober sampai 14 November 2014. Dengan obyek

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Grogol Petamburan Jakarta Barat merupakan salah satu kecamatan di wilayah Jakarta Barat, wilayah ini tidak hanya digunakan sebagai kawasan tempat tinggal namun

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Waktu penelitian bulan Maret sampai bulan April 2015.

BAB III METODE PENELITIAN. Waktu penelitian bulan Maret sampai bulan April 2015. BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek Penelitian Obyek penelitian dalam penyusunan skripsi adalah pengaruh kompensasi dan motivasi kerja terhadap kinerja karyawan pada PT. Surya Toto Indonesia yang beralamat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek / Subyek Penelitian Obyek yang dipilih untuk melakukan penelitian adalah Universitas Muhammadiyah Yogyakarta yang berlokasi di Kampus Terpadu, Jl. Lingkar Selatan, Tamantirto,

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Pendekatan Penelitian Metode penelitian kuantitatif adalah sebuah metodologi yang menggunakan cara pengukuran berdasarkan variabel yang ada. Metode ini adalah metode ilmu

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengujian Validitas Variabel Validitas menunjukkan seberapa nyata suatu pengujian mengukur apa yang seharusnya diukur. Dalam Ghozali (2005:45) dinyatakan suatu kuesioner

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN. syarat, jika harga koefisien rhitung 0,300 (Riduwan, 2005:109;

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN. syarat, jika harga koefisien rhitung 0,300 (Riduwan, 2005:109; BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN 4.1 Uji Validitas dan Realiabilitas Hasil uji coba instrumen dilakukan pada 25 responden. Suatu instrument/angket atau bahan test dinyatakan valid atau dianggap memenuhi syarat,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian. pengalaman mengajar, sertifikasi guru Pendidikan Agama Islam (PAI) dan

BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian. pengalaman mengajar, sertifikasi guru Pendidikan Agama Islam (PAI) dan BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik

Lebih terperinci

MANAJEMEN DASAR I ATA 15/16

MANAJEMEN DASAR I ATA 15/16 MANAJEMEN DASAR I ATA 15/16 KATA PENGANTAR Assalamu alaikum Wr. Wb. Puji syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas limpahan rahmat dan karunia-nya sehingga modul praktikum Riset Akuntansi ini

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 53 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini akan dilakukan pada bulan Juli sampai dengan Agustus 2009, yang dilaksanakan di Sekolah Dasar dan Sekolah Menengah Pertama

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Gambaran Umum Responden Penelitian. Jumlah responden yang berpartisipasi dalam penelitian survei ini

BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Gambaran Umum Responden Penelitian. Jumlah responden yang berpartisipasi dalam penelitian survei ini BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Penyajian Data Penelitian 4.1.1 Gambaran Umum Responden Penelitian Jumlah responden yang berpartisipasi dalam penelitian survei ini seluruhnya berjumlah 100 orang.

Lebih terperinci

BAB II METODE PENELITIAN. Penelitian ini termasuk dalam kategori penelitian penjelasan (explanatory

BAB II METODE PENELITIAN. Penelitian ini termasuk dalam kategori penelitian penjelasan (explanatory BAB II METODE PENELITIAN 2.1 Bentuk Penelitian Penelitian ini termasuk dalam kategori penelitian penjelasan (explanatory research) yaitu menjelaskan suatu hubungan antara variabel-variabel melalui pengujian

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 PENGUMPULAN DATA Pengumpulan data merupakan salah satu aspek yang sangat berperan dalam kelancaran dan keberhasilan dalam suatupenelitian. Dalam penelitian ini

Lebih terperinci

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1. Karakteristik Responden Responden dalam penelitian ini adalah konsumen di rumah makan Mie Ayam Oplosan Kedai Shoimah. Responden yang menjadi objek penelitian

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Deskripsi Data Responden yang menjadi objek penelitian Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan. Kuesioner yang di sebar berjumlah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah explanatory research. Menurut. Singarimbun&Efendi (1995) explanatory research adalah penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah explanatory research. Menurut. Singarimbun&Efendi (1995) explanatory research adalah penelitian 33 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah explanatory research. Menurut Singarimbun&Efendi (1995) explanatory research adalah penelitian pengujian hipotesis. Penelitian

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sampel auditor internal pada perusahaan perusahaan tersebut. Penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. sampel auditor internal pada perusahaan perusahaan tersebut. Penelitian BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di beberapa perusahaan dagang dan jasa di Jakarta yang telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan mengambil sampel

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian 1. Kemampuan Awal Siswa Dalam penelitian ini seperti telah dijelaskan pada bab III, analisis tentang data kemampuan awal digunakan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA

BAB IV ANALISIS DATA 61 BAB IV ANALISIS DATA Dalam Bab IV ini, hasil dari perhitungan statistik dianalisis dan dibahas. Perhitungan statistik dalam penelitian ini menggunakan program SPSS versi 17.00. Metode yang digunakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dan sesuai dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan verifikatif. Menurut

BAB III METODE PENELITIAN. dan sesuai dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan verifikatif. Menurut 48 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif. Metode yang digunakan dan sesuai dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan verifikatif.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Sugiyono (2016, hlm. 14) menjelaskan tentang metode penelitian kuantitatif sebagai berikut: Metode penelitian kuantitatif dapat diartikan sebagai metode penelitian

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian asosiatif. Menurut Sugiyono (2008:11), penelitian asosiatif/ hubungan adalah penelitian yang bertujuan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian BAB III METODE PENELITIAN Desain penelitian ini adalah deskriptif-verifikatif dengan tujuan untuk menyajikan gambaran secara terstruktur, faktual dan akurat serta menguji hipotesis

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil uji itas dan Reliabilitas Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi syarat-syarat alat ukur yang baik, sehingga mengahasilkan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tipe penelitian ini merupakan tipe peneliti eksplanatori dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Tipe penelitian ini merupakan tipe peneliti eksplanatori dengan BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Tipe penelitian ini merupakan tipe peneliti eksplanatori dengan menggunakan metode deskriptif statistik, yaitu penelitian yang bertujuan untuk menguji ada

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan terhadap siswa di MAN se Kabupaten Blitar

BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan terhadap siswa di MAN se Kabupaten Blitar BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan terhadap siswa di MAN se Kabupaten Blitar yang berjumlah 92 responden, untuk mengetahui seberapa besar pengaruh keterampilan dasar mengajar

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekatan Penelitian Ditinjau dari objeknya, penelitian yang dilakukan penulis termasuk penelitian lapangan (field research), karena data-data yang diperlukan untuk

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas XI semester ganjil

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas XI semester ganjil 13 III. METODE PENELITIAN A. Populasi Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas XI semester ganjil SMA.YPPL Bandar Lampung pada tahun pelajaran 2013/2014 yang terdiri dari enam kelas. B.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. beberapa guru PAI yang belum tersertifikasi dan guru PAI yang sudah. dan 15 item untuk penilaian kompetensi professional.

BAB IV HASIL PENELITIAN. beberapa guru PAI yang belum tersertifikasi dan guru PAI yang sudah. dan 15 item untuk penilaian kompetensi professional. 126 BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan pada tanggal 20 Maret sampai dengan 12 Mei 2016 terhadap penilaian siswa yang diajar guru PAI yang belum tersertifikasi dan sudah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian kuantitatif melalui analisis regresi linier berganda. Menurut. menguji hipotesis yang akan ditetapkan.

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian kuantitatif melalui analisis regresi linier berganda. Menurut. menguji hipotesis yang akan ditetapkan. BAB III METODE PENELITIAN Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian kuantitatif melalui analisis regresi linier berganda. Menurut sugiyono (2008:8) metode kuantitatif diartikan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian akan dilaksanakan di beberapa UMKM yang berada di jakarta barat.

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian akan dilaksanakan di beberapa UMKM yang berada di jakarta barat. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian 1. Tempat Penelitian Penelitian akan dilaksanakan di beberapa UMKM yang berada di jakarta barat. Agar penelitian ini sesuai dengan apa yang diharapkan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian eksperimen. Bentuk eksperimen yang digunakan desain eksperimen

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian eksperimen. Bentuk eksperimen yang digunakan desain eksperimen BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian eksperimen. Bentuk eksperimen yang digunakan desain eksperimen semu (quasi

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS PENGARUH PENGASUHAN ORANG TUA TERHADAP PEMBENTUKAN KEMANDIRIAN ANAK DALAM PERSPEKTIF

BAB IV ANALISIS PENGARUH PENGASUHAN ORANG TUA TERHADAP PEMBENTUKAN KEMANDIRIAN ANAK DALAM PERSPEKTIF BAB IV ANALISIS PENGARUH PENGASUHAN ORANG TUA TERHADAP PEMBENTUKAN KEMANDIRIAN ANAK DALAM PERSPEKTIF PENDIDIKAN ISLAM DI DESA TEGALSARI KANDEMAN BATANG A. Analisis Pendahuluan Pada analisis pendahuluan,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada di PT. Indonesia Toray Synthetics (ITS) yang beralamat di Jl. Moh. Toha Km.1 Tangerang, Banten. Penelitian ini akan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. penelitian yang terdiri dari variabel terikat (dependen) yaitu tingkat

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. penelitian yang terdiri dari variabel terikat (dependen) yaitu tingkat BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata rata (Mean), standar deviasi, maksimum, minimum,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Setelah merumuskan hipotesis yang diturunkan secara deduktif dari landasan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Setelah merumuskan hipotesis yang diturunkan secara deduktif dari landasan BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Setelah merumuskan hipotesis yang diturunkan secara deduktif dari landasan teoritis pada Bab II, maka langkah berikutnya pada Bab III ini adalah menguji

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN 58 BAB IV ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil 1. Statistik Deskriptif a. Analisis Deskriptif Statistik Deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam

Lebih terperinci

BAB 3. Metode Penelitian. Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah asosiatif atau

BAB 3. Metode Penelitian. Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah asosiatif atau BAB 3 Metode Penelitian 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah asosiatif atau hubungan kuantitatif dengan statistik karena bertujuan untuk mengetahui hubungan

Lebih terperinci

Uji Validitas Instrumen. by Ifada Novikasari

Uji Validitas Instrumen. by Ifada Novikasari Uji Validitas Instrumen by Ifada Novikasari Institut Agama Islam Negeri Purwokerto 2016 Uji Validitas Instrumen a. Validitas Isi/Konten Validitas isi yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah validitas

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI. 3.1 Kerangka Pikir. Kerangka pikir merupakan model konseptual tentang bagaimana teori

BAB 3 METODOLOGI. 3.1 Kerangka Pikir. Kerangka pikir merupakan model konseptual tentang bagaimana teori BAB 3 METODOLOGI 3.1 Kerangka Pikir Kerangka pikir merupakan model konseptual tentang bagaimana teori berhubungan dengan berbagai faktor yang telah diidentifikasi sebagai masalah yang penting (Sugiyono,

Lebih terperinci

berdasarkan variabel yang sudah ditentukan.

berdasarkan variabel yang sudah ditentukan. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Jenis penelitian adalah penelitian survei, yaitu penelitian yang bertujuan memberikan gambaran fenomena yang diamati dengan lebih mendetail, misalnya disertai

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai kompetensi profesional

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang mempengaruhi dan variabel terikat yaitu variabel yang dipengaruhi. Variabel

BAB III METODE PENELITIAN. yang mempengaruhi dan variabel terikat yaitu variabel yang dipengaruhi. Variabel 69 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan prosedur penelitian deskriptif inferensial dengan membedakan variabel ke dalam variabel bebas yaitu variabel

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN, ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN, ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN, ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Subjek Penelitian Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai data-data deskriptif yang diperoleh dari responden. Data deskriptif yang menggambarkan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. adalah karyawan di lingkungan PT Surya Toto Indonesia.

BAB III METODE PENELITIAN. adalah karyawan di lingkungan PT Surya Toto Indonesia. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan dengan mengambil lokasi pada PT Surya Toto Indonesia yang beralamat di Jalan Raya Tigaraksa Km 21 Cikupa Tangerang 15710

Lebih terperinci