Karsam Sunaryo,SE.,MAk.,Ak.,QMSA. METODOLOGI RISET AKUNTANSI © 2009 John Wiley & Sons Ltd. www.wileyeurope.com/college/sekaran Karsam Sunaryo,SE.,MAk.,Ak.,QMSA. Karsam Sunaryo

Pengukuran Variabel : Skala dan Validitas Pertemuan Ketujuh Karsam Sunaryo Karsam Sunaryo

Proses Riset 1 OBSERVASI Identifikasi bidang Permasalahan 6 PENGUMPULAN, ANALISIS DAN INTERPRETASI DATA 4 KERANGKA TEORI Variabel sdh didefisikan dan diberi label 3 PENDEFINISIAN MASALAH Pembatasan masalah 6 RANCANGAN RISET 5 PERUMUSAN HIPOTESIS 7 PENGAMBILAN KESIMPULAN DEDUCTIVE 2 PENGUMPULAN DATA AWAL Interview Studi Pustaka YA TIDAK 9 PPENULISAN LAPORAN 10 PRESENTASI LAPORAN 11 PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJERIAL Karsam Sunaryo

Topik Bahasan Stability & Internal Consistency Validity Teknik Skala yg Umum Digunakan Skala rating : Dichotomous, Category, Likert, Semantic Differential, Numerik, Itemised Rating, Costant Sum Rating, Stapel, Graphic rating, Consensus Skala ranking : Paired comparison, Forced choice, Comparative scale Goodness of Measures Stability & Internal Consistency Validity Karsam Sunaryo

Tujuan Pembelajaran Setelah mengikuti kuliah ini Sdr dapat : Mengetahui bagaimana dan kapan menggunakan skala rating dan skala ranking yang berbeda. Menjelaskan pengertian “stability” dan “consistency” serta bagaimana kedua hal tersebut diterapkan. Mengenal dengan bentuk-bentuk validity yang berbeda Membahas arti “goodness of measures” dan mengapa hal itu perlu ditetapkan dalam suatu riset. Karsam Sunaryo

Rancangan Riset Pernyataan Masalah Kegunaan Riset : Eksplorasi Deskripsi Pengujian Hipotesis Tipe Investigasi Menetapka: hub kausal korelasi perbedaan Keterlibatan Peneliti: Minimal Manipulasi Control Simulasi Setting Riset Contrieved Non-contrived Ukuran dan Pengukuran Def. operasi Unsur Skala Kategori Kode Pernyataan Masalah Analisis Data Feel for Data Goodness of Data Pengujian Hipotesis Unit Analisis: Individual Kelompok Organisasi Mesin dsb Rancangan Sampel Probability Non-probablity Size Horison Waktu One shot (cross-section) Longitudinal (time-series) Pengumpulan Data Observasi Interview Kuisioner Pengukuran fisik Karsam Sunaryo

Contoh : Dimana Sdr tinggal? SKALA RATING Skala Dikotomi : digunakan untuk memperoleh jawaban YA atau TIDAK Contoh : Apakah Sdr memiliki mobil ? YA TIDAK Skala Kategori : menggunakan banyak butir untuk memperoleh respon tunggal (Ini juga merupakan skala nominal Contoh : Dimana Sdr tinggal? Jakarta Selatan Jakarta Timur Jakarta Pusat Jakarta Barat Jakarta Utara Lainnya…………… Karsam Sunaryo

SKALA RATING Skala Likert : dirancang untuk menguji seberapa kuat suatu subyek disetujui atau tidak disetujui terhadap suatu pernyataan dengan 5 skala (Ini termasuk skala interval) Contoh : Pekerjaan saya sangat menyenangkan (1= sangat tdk setuju, 2 = tidak setuju, 3 = ragu-ragu, 4 = setuju, 5 sangat setuju) Saya seorang pekerja yang disiplin Karsam Sunaryo

SKALA RATING Skala Semantic Differential : digunakan untuk mengkaji sikap responden terhadap merk, iklan atau obyek tertentu. Sifat dua-kutub digunakan utk memperoleh respon (Ini termasuk skala interval) Contoh : Responsive …………………………………..Tdk Responsive Cantik ………………………………………….Buruk Pintar …………………………………………..Bodoh Rajin …………………………………………….Malas Karsam Sunaryo

SKALA RATING Skala Numeric: mirip dengan skala semantic differential, dimana disediakan 5 atau 7 skala dengan kata sifat dan dua kutub diujungnya (Ini juga termasuk skala interval) Contoh : Cantik 7 6 5 4 3 2 1 Buruk Pintar 7 6 5 4 3 2 1 Bodoh Rajin 7 6 5 4 3 2 1 Malas Suka 7 6 5 4 3 2 1 Tidak Suka Karsam Sunaryo

SKALA RATING Skala Constant Sum : Responden ditanya untuk mendistribusikan suatu angka tertentu pada berbagai butir pilihan dengan jumlah tertentu (Ini lbh merupakan skala ordinal) Contoh : Dalam memilih sabun, indikasikan kelima aspek berikut dengan mengalokasikan jawaban sehingga totalnya 100 Fragrance ……. Color …….. Shape …….. Size …….. Texture ……… Total 100 Karsam Sunaryo

SKALA RATING Skala Stapel: Skala ini secara simultan mengukur baik arah maupun intensitas dari sikap terhadap butir- butir yg sedang dipelajari. Karakteristik yg dipelajari ditempatkan di tengah-tengah antara skala negatif dan skala positif, misal -3 dan +3 Contoh : Nyatakan bgmana Anda menilai kemampuan atasan Anda terkait dengan karakteristik berikut. -3 -2 -1 Adopting Modern Technology +1 + 2 +3 -3 -2 -1 Product Innovation +1 + 2 +3 -3 -2 -1 Interpersonal Skill+1 + 2 +3 Karsam Sunaryo

SKALA RATING Skala Graphic Rating: suatu grafik membantu responden untuk menetapkan skala jawaban thd suatu pertanyaan tertentu dgn memberi tanda pada suatu titik di garis skala. Contoh : Pada skala 10 bagaimana Anda menilai kinerja atasan Anda ? 2 4 6 8 10 Very Bad All right Excelent Karsam Sunaryo

SKALA RANKING Skala ranking digunakan untuk mengukur preferensi diantara dua atau lebih obyek atau butir, sayang sekali sulit mengambil kesimpulan ketika suatu kategori telah diurutkan berdasarkan preferensi tsb, misalnya 35% memilih kategori 1, 35% memilih kategori 2, 20% masing-masing memilih kategori 3 dan kategori 4. Alternatifnya : metode paired comparison, forced choice dan comparative scale dapat digunakan Karsam Sunaryo

SKALA RANKING Paired Comparison : digunakan jika responden diminta untuk memilih diantara dua obyek pada saat bersamaan. Ini bisa membantu menilai preferensi. Metode ini tepat jika jumlah pasangannya sedikit. Jika A, B, C dan D adalah produk yang ditawarkan, maka : Apakah A lebih disukai dari B ? Apakah A lebih disukai dari C ? Apakah A lebih disukai dari D ? Apakah B lebih disukai dari C ? Apakah B lebih disukai dari D ? Apakah C lebih disukai dari D ? Karsam Sunaryo

Criterion related Validity GOODNESS OF MEASURES Test-retest reliability Stability Paralel-form reliability Reliability Interitem consistency reliability Goodness of data Consistency Spilt-half reliability Validity Logical Validity (content) Criterion related Validity Concurent Validity (construct) Face Validity Predictive Concurent Convergent Discriminant Karsam Sunaryo

GOODNESS OF MEASURES Test-Retest Reliability : Koefisien reliabilitas diperoleh dgn mengulang pengukuran yang sama dikesempatan kedua, yg disebut test-retest reliablity. Kuisioner yang sama diberikan pada responden yang sama dengan waktu yang berbeda, apakah hasilnya konsisten, Itu dilakukan dengan cara mengkorelasikan skor jawaban-jawaban. Parallel-Form Reliability : ketika respon dari dua pengukuran konsep yang sama sangat berkorelasi. Keduanya harus mempunyai butir yang serupa, format respon yang sama. Yang beda adalah “wording” dan urutan pertanyaan. Karsam Sunaryo

GOODNESS OF MEASURES Interitem Consistency Reliability : pengujian terhadap konsistensi setiap jawaban responden. Jika butir-butir pertanyaan itu bebas satau dengan yang lain, tetapi mengukur konsep yang sama, mereka akan saling berkorelasi. Uji yang paling populer untuk ini adalah Uji Koefisien Alpha Cronbach dan formula Kuder-Richardson. Semakin tinggi korelasinya semakin baik pengukuran instrumen. Split-Half Reliability : korelasi antara dua bagian dari suatu instrumen. Kalau setiap indikator dibuat dua pertanyaan yang berbeda (negatif atau positif), dikorelasikan maka akan dbisa digunakan untuk menguji konsistensi instrumen. Karsam Sunaryo

GOODNESS OF MEASURES Content Validity: Apakah instrumen memadai utk mengukur konsep. FaceValidity: Apakah ekspert memvalidasi instrumen pengukuran yg diharapkan diukur ? Criterion-related validity : apakah pengukuran berbeda dalam membantu memprediksi suatu kriteria variabel? Concurent validy : apakah pengukuran berbeda dalam membantu memprediksi suatu krteria variabel saat ini ? Karsam Sunaryo

GOODNESS OF MEASURES Predictive validity : apakah pengukuran berbeda secara individual dalam membantu memprediksi suatu kriteria masa depan ? Construct Validity : Apakah instrumen mengukur konsep sebagai suatu teori Convergen validity : Apakah dua instrumen mengukur konsep berkorelasi sangat tinggi. Discriminat validity : Apakah suatu pengukuran mempunyai korelasi yang rendah dgn suatu variabel yg diperkirakan tidak berkaitan. Karsam Sunaryo