DATA.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
M-4 data penelitian Beta Suryokusumo
Advertisements

Pertemuan Ke – 1 BAB I PENDAHULUAN.
Syarat-syarat data yang baik adalah:
DATA, SKALA, DAN VARIABEL
SKALA PENGUKURAN DAN INSTRUMEN PENELITIAN
9. MENENTUKAN VARIABEL A. Pengertian dan macam variabel
JENIS-JENIS DATA Nurhadisaputra G
FAKULTAS KEPERAWATAN DATA DAN VARIABEL; NELWATI, S.Kp, MN.
Data merupakan kumpulan fakta atau angka atau segala sesuatu yang dapat dipercaya kebenarannya sehingga dapat digunakan sebagai dasar penarikan kesimpulan/pengambilan.
DATA, SKALA, DAN VARIABEL
STATISTIK???.
DATA DAN SKALA PENGUKURAN
PERTEMUAN. 2. DATA dan distribusi frekuensi
Aplikasi Komputer & Pengolahan Data SKALA PENGUKURAN DATA
B A B II PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA.
PENGOLAHAN DATA.
PENGERTIAN UMUM PERANAN STATISTIK 1. Peranan statistik
DATA.
STATISTIKA BISNIS Raisa Pratiwi.
METODE PENELITIAN KUANTITATIF
SUMBER DAN METODE PENGUMPULAN DATA
Pertemuan 10 Metode Pengumpulan Data Eriya, S.Kom, MT
INSTRUMEN PENELITIAN Pertemuan 7 : Mata kuliah : SEMINAR
DATA DAN HIPOTESIS (DATA AND HYPOTHESIS)
PENGUMPULAN DATA.
Skala Pengukuran, Teknik Pengumpulan Data, Instrumen Penelitian
PERTEMUAN 3 Skala Pengukuran, Teknik Pengumpulan Data, Instrumen Penelitian, dan Uji Validitas serta Reliabilitas.
STATISTIKA BISNIS BY : ERVI COFRIYANTI.
Pengumpulan dan pencatatan data
10. MENENTUKAN VARIABEL A. Pengertian dan macam variabel
KAJIAN RUTIN UKMF RATI “KARYA TULIS ILMIAH”
DATA DAN HIPOTESIS (DATA AND HYPOTHESIS)
Nida Nusaibatul Adawiyah
OBSERVASI.
Modul IX. SUMBER DAN METODE PENGUMPULAN DATA
IDENTIFIKASI VARIABEL DAN DATA PENELITIAN
B A B II PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA.
Resista Vikaliana, S.Si. MM
Nurul Wandasari Singgih,M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat
STATISTIK DAN PROBABILITAS pertemuan 2 Oleh : L1153 Halim Agung,S.Kom
B A B II PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA.
PENELITIAN (Identifikasi Variabel, Skala Pengukuran
dahiri.wordpress.com Nama : Dahiri Telpon : Alamat :
DATA.
STATISTIKA Dosen: Enny K. Sinaga, M.Si
PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
Pertemuan V Bentuk Data dan Skala Pengukuran Data.
Intan Silviana Mustikawati, SKM, MPH
PENGENALAN MATA KULIAH STATISTIKA
DATA STATISTIK.
UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP
Syarat-syarat data yang baik adalah:
DATA DAN HIPOTESIS (DATA AND HYPOTHESIS)
Metode Penelitian Hukum
10. MENENTUKAN VARIABEL A. Pengertian dan macam variabel
PENGOLAHAN DATA.
DATA.
BAB 1 PENDAHULUAN Pengertian dan Definisi Statistik
Jenis & Sumber Data TM 2 SIK.
STATISTIKA A.HUSSEIN FATTAH.
Chapter 9 PENGUMPULAN DATA
Metode Penelitian.
JENIS-JENIS DATA Annisa Julianti
STATISTIK???.
SKALA PENGUKURAN DAN INSTRUMEN PENELITIAN
B A B II PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA.
DATA DAN PENGUKURAN DATA
CHAIRANISA ANWAR, SST. MKM
DATA PENELITIAN.
Transcript presentasi:

DATA

pENGERTIAN Data adalah fakta, serangkaian bukti atau informasi,dengan kata lain data adalah segala sesuatu yang dapat memberikan informasi suatu keadaan atau persoalan. Misalnya; data mahasiswa : sesuatu yang dapat memberikan informasi tentang mahasiswa: jenis kelamin, usia, IPK rata-rata, fakultas, jurusan dsb.

MANFAAT DATA Memberikan informasi tentang suatu keadaan Sebagai dasar objektif dalam proses pemuatan keputusan/kebijakan dalam rangka pemecahan masalah.

KRITERIA DATA Valid: menunjukkan derajat ketepatan antara data yang sesungguhnya terjadi pada objek dengan data yang dikumpulkan peneliti. Reliabel: berkenaan dengan derajat konsistensi/keajegan data dalam interval waktu tertentu .

JENIS DATA Menurut sifatnya: Data Kualitatif yaitu informasi yang tidak berbentuk angka dinyatakan dalam kalimat atau keterangan Data kuantitatif: informasi yang disusun dalam bentuk angka Contoh: sepertiga penduduk Jakarta adalah nelayan

JENIS DATA Diskrit : data yang selalu memiliki nilai bulat dalam bilangan asli, tidak pecahan. Atau data yang tidak mengambil seluruh nilai dalam sebuah interval (selang) Kontinum : data yang memiliki nilai sembarang baik bulat maupun pecahan. data yang mengambil seluruh nilai dari selang, contoh: tinggi badannya 167,40 cm, berat badan 50,5 kg

MENURUT CARA MEMPEROLEHNYA Data Primer yaitu informasi yang dikumpulkan dari tangan pertama (firsthand) Contoh: data yang berasal dari hasil jawaban kuesionoer, misalnya data tanggapan kepuasan konsumen, dan data yang dicatat dari hasil pengamatan peneliti. Data sekunder : informasi yang diperoleh dari publikasi yang telah dilakukan oleh pihak lain Contoh: Data nilai penjualan yang diambil dari laporan keuangan, data tingkat suku bunnga SBI, inflasi, volume penjualan, dsb.

Data primer Data Primer Merupakan sumber data penelitian yang diperoleh secara langsung dari sumber asli (tidak melalui media perantara. Data primer secara khusus dikumpulkan oleh peneliti untuk menjawab pertanyaan penelitian. Data Primer dapat berupa opini subyek (orang) secara individual atau kelompok, hasil observasi suatu benda (fisik), kejadian atau kegiatan dan hasil pengujian Metode yang bisa dipergunakan untuk mengumpulan data primer adalah dengan studi lapangan. Teknik yang pada umumnya dipergunakan adalah dengan: (1) Observasi (2) Wawancara (3) Kuesioner (4) Dokumenter

Data sekunder Merupakan sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melaui media perantara (diperoleh dan dicatat oleh pihak lain) Data sekunder umumnya berupa bukti, catatan atau laporan historis yang telah disusun dalam arsip (data dokumenter) yang dipublikasikan dan yang tidak dipublikasikan. Metode yang dipergunakan untuk pengumpulan data sekunder ini adalah dengan studi kepustakaan. Teknik yang pada umumnya dipergunakan adalah dengan pengkajian metode atau teknik arsip (archival research) atau teknik dokumenter.

Tipe Data sekunder Data Internal Dokumen-dokumen yang dikumpulkan, dicatat dan disimpan di dalam suatu organisasi baik yang sudah berbentuk laporan maupun catatan. Data Eksternal Umumnya disusun oleh suatu instansi atau entitas tertentu selain peneliti dan organisasi yang diteliti. Data eksternal ini bisa berupa buku, jurnal, majalah, buletin dan atau berbagai macam bentuk terbitan secara periodik yang diterbitkan oleh organisasi atau instansi tertentu.

observasi Adalah proses pencatatan pola perilaku subyek (orang), Obyek (benda) atau kejadian yang sistematik tanpa adanya pertanyaan atau komunikasi dengan individu-individu yang diteliti. Kelebihan metode ini adalah data yang dikumpulkan umumnya tidak terdistorsi, lebih akurat dan bebas dari reasponse bias. Observasi dapat menghasilkan data yang lebih rinci mengenai perilaku, benda atau kejadian dibanding dengan metode lainnya. Meskipun demikian, metode observasi tidak bebas dari kesalahan, karena pengamat kemungkinan menambahkan atau memberikan catatan tambahan yang bersifat subyektif.

Tipe-tipe observasi Observasi Langsung (untuk yang sulit diprediksi) Observasi Mekanik (teknik observasi yang dilakukan dengan menggunakan bantuan peralatan mekanik) Observasi partisipatif: peneliti ikut serta secara aktif di dalam ojek yang diteliti.

Data MENURUT WAKTUNYA Data cross section yaitu kumpulan informasi yang berasal dari satu waktu Data time series : kumpulan informasi yang berasal dari deretan waktu. Periode waktu dapat berupa harian, mingguan, bulanan, kuartalan, semesterean dan tahunan.

SKALA PENGUKURAN Skala nominal: Skala nominal merupakan tipe skala pengukuran yang paling sederhana. Angka atau atribut yang digunakan dalam pengukuran hanya merupakan suatu nama untuk menyebutkan kategori atau kelompok variabel. Skala nominal, oleh karena itu juga dinamakan dengan skala kategoris. Nilai variabel dengan skala nominal hanya menjelaskan kategori, tetapi tidak menjelaskan nilai peringkat, jarak, atau perbandingan. .

SKALA PENGUKURAN

SKALA PENGUKURAN Skala interval merupakan skala pengukuran yang menyatakan kategori, peringkat dan jarak object yang diukur. Skala interval dapat dinyatakan dengan angka 1 sampai dengan 5 atau angka 1 sampai dengan 7. Skala pengukuran ini menggunakan konsep jarak atau interval yang sama (equality interval) Nilai skala interval bukan angka absolut, misal jarak antara 1 dengan 2 sama dengan jarak 3 dengan 4

SKALA PENGUKURAN

SKALA PENGUKURAN Skala rasio merupakan skala pengukuran yang menunjukkan kategori, peringkat, jarak dan perbandingan object yang diukur. Skala rasio menggunakan nilai absolut, sehingga memperbaiki kelemahan skala interval yang menggunakan nilai relatif. Nilai uang atau ukuran berat merupakan contoh pengukuran dengan skala rasio. Nilai uang sebesar satu juta rupiah merupakan kelipatan sepuluh kali dari nilai uang seratus ribu rupiah.

SKALA PENGUKURAN SIKAP Skala likert Skala Likert merupakan metode yang mengukur sikap dengan menyatakan setuju atau ke-tidaksetujuan-nya terhadap subjek, objek atau kejadian tertentu. Metode pengukuran yang paling sering digunakan ini dikembangkan oleh Rensisi Likert sehingga dikenal dengan nama Skala Likert. Skala Likert umumnya menggunakan lima angka penilaian, yaitu : (1) sangat setuju, (2) setuju, (3) tidak pasti atau netral, (4) tidak setuju, (5) sangat tidak setuju.

SKALA PENGUKURAN SIKAP Skala semantic differensial Skala semantic differensial adalah skala yang dikembangkan oleh Osgood. Dimana skala ini disusun dalam garis kontinum, jawaban positif disebelah kanan garis, jawaban negatif sebelah kiri garis. Sehingga data bersifat interval. Skala Perbedaan Semantis menggunakan pengukuran sikap dengan menggunakan skala penilaian tujuah butir yang menyatakan secara verbal dua kutib (bipolar) penilaian yang ekstrem.

SKALA PENGUKURAN SIKAP

PENGOLAHAN DATA Tahap Pengumpulan Data Pengolahan data Analisis data (menggunakan metode analisis) Interpretasi data

PENGOLAHAN DATA Editing data : untuk melihat kemungkinan adanya kesalahan data da juga untuk mengecek adannya data yang tidak lengkap terutama untuk data yang didapat dari hasil kuesioner, untuk melihat apakah responden telah memjawab pertanyaan dengan lengkap dan benar. Kalsifikasi data : Pengelompokan data sesuai dengan sifat dan jenis data Tabulasi data :Pengelompokan data dalam bentuk tabel Uji-uji data : Uji data dilakukan sebelum masuk kedalam pengolahan data, untuk data yang berasal dari kuesioner uji data dilakukan pada saat pra penelitian. Uji data dilaksanakan untuk mengetahui layak tidaknya sekelompok data untuk dilakukan analisa lebih lanjut.

UJI DATA Validitas Reliabilitas Normalitas Autokorelasi Multikolinearitas Heterosekedastisitas