Contoh pemberian kode data : • misalnya pertanyaan di bawah ini yang
menggunakan jawaban “ya” dan “tidak” dapat diberi kode 1 untuk “ya” dan 2
untuk ...
Metodologi Penelitian Kuantitatif
Topik: Review Tugas Olah Data Uji Instrumen: Validitas & Reliabilitas Analisis Data
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.
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.
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.
Pengolahan Data • Pengolahan data atau disebut juga proses pra-analisa mempunyai tahaptahap sebagai berikut: 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7)
editing data, pengembangan variabel, pengkodean data, cek kesalahan, membuat struktur data, cek preanalisa komputer, tabulasi.
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.
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.
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, 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?
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
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 mengenai tarif telepon saat ini? Jawaban: a. sangat tidak setuju b. tidak setuju c. netral d. setuju e. setuju sekali
saudara
Langkah 4 Cek Kesalahan
Peneliti melakukan pengecekan kesalahan sebelum dimasukkan kedalam komputer untuk melihat apakah langkah-langkah sebelumnya sudah diselesaikan tanpa kesalahan yang serius.
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?
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.
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
Tabulasi Frekuensi: • untuk pertanyaan “Berapa pengeluaran biaya internet responden per bulan” Pengeluaran (dalam ribuan)
Frekuensi
Persentase
25.000 – 50.000
66
22%
>50.000 – 75.000
95
32%
>75.000 – 100.000
79
26%
> 100.000
60
20%
Total
309
100%
Tabulasi Silang: • Bidang Usaha di tabulasi silang dengan Kesediaan Memasang Promosi
Bidang Usaha
Bersedia Promosi
Air minum Asuransi ATK Biro jasa Jasa siaran Fotokopi Fastfood
2 3
Tidak Bersedia
1 2 2 3 3
Frekuensi
2 3 1 2 2 3 3
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.
Neither Valid nor Reliable
Fairly Valid but not very Reliable
Reliable but not Valid
Valid & Reliable
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
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 ?
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.
terdapat perbedaan pengelompokan jenisjenis 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.
Stabilitas Reliabilitas
Test-retest reliability Pararel Form reliability
Goodness
Konsistensi Interitem consis Tency reliability
Validitas Validitas Eksternal
Validitas Internal Validitas Isi Validitas muka
Validitas Dg kriteria Validitas Prediktif
Validitas Concurent
Split half
Validitas Konstruk Validitas Convergen
Validitas Diskriminan
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
1. 2. 3.
Validitas Internal digunakan untuk menjawab pertanyaan apakah penelitian sudah menggunakan konsep yang seharusnya (actually). Content Validity Criterion-related validity Construct validity Validitas internal biasanya membantu mengatasi kelemahan validitas eksternal.
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).
Criterion-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.
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.
RELIABILITAS 1. Stabilitas
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.
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. 2.2. Split-half reliability, menunjukkan korelasi antar dua bagian quest. diukur dengan koef korelasi yang tinggi dari dua kelompok tersebut.
Langkah dalam melakukan uji validitas dan reliabilitas internal adalah sebagai berikut: 1.
2. 3.
Cobalah item di lapangan kepada paling sedikit 30 orang responden (batas sampel besar dalam statistik) Tabulasi data yang telah masuk 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
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
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
X adalah item ke n (dalam contoh diambil item nomor 2) Y adalah total skor untuk masing-masing responden. Selanjutnya dibuat perhitungan
Untuk menghitung korelasi bisa dipakai rumus korelasi product moment
N = jumlah responden/data pengamatan
Apabila angka-angka pada tabel dimasukkan ke dalam rumus:
Hasil perhitungan menggunakan Rumus Korelasi Product Momen untuk semua item
nilai r untuk item no 2 sebesar 0.90 kemudian dibandingkan dengan tabel r pada baris ke N (10) sebesar 0.632 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 tiaptiap item (Korelasi menunjukan nilai r untuk tiaptiap 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
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.
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.
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
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
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
Jenis Penelitian
Sampel
Skala pengukuran
Alat statistik
Deskriptif
Satu sampel
Nominal
Binomial atau Chi kuadrat
Deskriptif
Satu sampel
Ordinal
Run Test
Deskriptif
Satu sampel
Interval / Rasio
T-Test
Komparatif
Dua sampel berpasangan
Nominal
Mc. Nemar
Komparatif
Dua sampel berpasangan
Ordinal
Sign-Test / Wilcoxon Matched Pairs
Komparatif
Dua sampel berpasangan
Interval / rasio
T-Test
Komparatif
Dua sampel independen
Nominal
Fisher / Chi kuadrat
Komparatif
Dua sampel independen
Ordinal
Median-Test, Mann Whitney, U-Test, Kolmogorov Smirnov, Run Wald-Wolvowiltz
Komparatif
Dua sampel independen
Interval / rasio
T-Test
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
