METODE PENELITIAN dan STATISTIKA LANJUT

Presentasi berjudul: "METODE PENELITIAN dan STATISTIKA LANJUT"— Transcript presentasi:

1 METODE PENELITIAN dan STATISTIKA LANJUT
Zulkarnain Lubis

2 Tujuan Secara umum tujuan penelitian bersifat penemuan, pembuktian, dan pengembangan Penemuan-data yang diperoleh merupakan data yang betul-betul baru yang belum pernah diketahui sebelumnya. Pembuktian-data yang diperoleh digunakan untuk membuktikan adanya keragun-raguan terhadap informasi atau pengetahuan tertentu Pengembangan-untuk memperdalam dan memperluas pengetahuan yang telah ada

3 Fungsi Penelitian Mendeskripsikan; menggambarkan/ menjelaskan hal2 yg menjadi pokok permasalahan Menerangkan; menerangkan kondisi2 yg mendasari munculnya permasalahan atau terjadinya peristiwa yg satu dgn yg lain Penyusunan Teori; menyusun teori/prinsip/aturan-aturan mengenai hubungan antar kondisi/peristiwa yg satu dgn yg lain Peramalan/Prediksi; utk melakukan ramalan, estimasi, dan proyeksi thd permasalahan/peristiwa yg akan terjadi Pengendalian/Controling; tindakan pengendalian thd permasalahan

4 Kegunaan Data yang diperoleh dari penelitian pada umum nya digunakan untuk memahami, memecahkan, dan mengantisipasi masalah Memahami berarti memperjelas suatu masalah atau informasi yang tidak diketahui Memecahkan berarti meminimalkan atau menghilangkan masalah Mengantisipasi berarti mengupayakan agar masalah tidak terjadi

5 Proses Penelitian Merumuskan dan mengidentifikasi masalah
Mengadakan studi kepustakaan Memformulasikan konsep, hipotesis, dan variabel Menentukan model & pengujian hipotesis Mempersiapkan pengumpulan data Mengumpulkan data Menyusun, menganalisis, dan menafsirkan data Membuat generalisasi & kesimpulan Membuat laporan penelitian

6 Jenis-jenis Penelitian TUJUAN: Murni dan Terapan
METODA: Survei, Ex Post Facto, Eksperimen, Naturalistik/Kualitatif, Policy Research/Kebijakan, Action Research, Evaluasi, Sejarah/HistorisResearch Jenis-jenis Penelitian TINGKAT EKSPLANASI: Deskriptif, Komparatif, Assosiatif/Hubungan JENIS DAN DATA ANALISIS: Kuantitatif, Kualitatif, Gabungan

7 Jenis Data Data Primer vs Data Sekunder Primer; langsung oleh
peneliti dan timnya dari objek penelitian Sekunder; dikumpulkan oleh pihak lain Jenis Data Kuantitatif vs Kualitatif Kuantitatif : Diskret Nominal Kontinum; Ordinal, Interval, Rasio Tingkatan operasionalisasi matematika : Nominal : = dan  Ordinal : = , , >, < Interval : = ,  , > , <, + , - Rasio : = , , >, <, + , - ,  ,  data kerat lintang (cross section) vs data deret waktu (time series) Kerat lintang; waktu yang sama, individu yang berbeda Deret waktu; individu yang sama untuk Waktu yang berbeda

8 ANALISIS DATA ANALISIS KUALITATIF ANALISIS STATISTIKA
ANALISIS KUANTITATIF SELAIN STATISTIKA

9 STATISTIKA (I) Kumpulan tatacara dan aturan yang menyangkut pengumpulan, pengolahan, penafsiran, dan penarikan kesimpulan dari data

10 STATISTIKA (II)

11 STATISTIKA (III) Mengumpulkan dan menyederhanakan data
Merancang percobaan dan survei Mengukur besarnya variasi data Pendugaan parameter dan menentukan ukuran ketepatan penduga Menguji hipotesis dan Mempelajari hubungan antar dua peubah atau lebih

12 Pengelompokan Statistika
Statistika Deskriptif: Cabang dari Statistika khusus untuk mendeskripsikan data; terdiri atas mendeskripsikan secara visual dan mendeskripsikan dengan ukuran Statistika Induktif: Cabang dari Statistika dalam hal mengambilan kesimpulan secara formal atas data dan generalisasi terhadap populasi; terdiri atas Statistika Parametrik dan Statistika Non Parametrik

13 Statistika Deskriptif
Secara Visual Dengan Ukuran Tabel : Tabulasi Silang, Tabel Frekuensi, dll Gambar/Grafik: Histogram, Bar Chart, Diagram Plot, Diagram Kotak Garis, Pie Chart, Grafik Time Series, Run Chart, Diagr. dahan daun Uku. Pemusatan : Rata-rata, median, dll Uk. Penyebaran: ragam, simpangan, range, dll Uk. Lain:persentase, rasio, quantil, dll

14 Stat. Deskriptif vs Skala Pengukuran
Skala Nominal: Tabel, grafik, Persentase, Rasio, Proporsi Skala Ordinal: Ditambah dengan Median, Modus, Quantil, Range Skala Interval: Ditambah dengan mean, simpangan baku Skala Rasio: Sama dengan skala interval.

15 Statistika Induktif Statistika Non Parametrik: Asumsi yang mendasari agak loggar, biasanya cukup simetris saja Dapat digunakan untuk skala nominal, ordinal, interval, dan rasio. Sangat praktis digunakan untuk bidang ilmu yang peubahnya sulit untuk dikuantifikasi, seperti ilmu-ilmu sosial Statistika Pramaterik; Didasari atas asumsi yang ketat menyangkut sifat-sifat populasinya Asumsi tersebut : pengamatannya bebas, data berasal dari populasi yang menyebar normal, ragamnya homogen. Biasanya skala yang digunakan interval dan rasio Lebih cocok untuk ilmu natural

16 SELANG KEPERCAYAAN Menentukan selang kepercayaan rata2 populasi dengan menggunakan statistik Z Menentukan selang kepercayaan rata2 populasi dengan menggunakan statistik t Menentukan selang kepercayaan selisih rata2 dua populasi dengan menggunakan statistik Z Menentukan selang kepercayaan selisih rata2 dua populasi dengan menggunakan statistik t Menentukan selang kepercayaan ragam populasi dengan menggunakan statistik χ2 Menentukan selang kepercayaan perbandingan ragam dua populasi dengan menggunakan statistik F

17 UJI HIPOTHESIS Menguji besarnya rata2 populasi dengan menggunakan statistik Z Menguji besarnya rata2 populasi dengan menggunakan statistik t Menguji besarnya selisih rata2 dua populasi dengan menggunakan statistik Z Menguji besarnya selisih rata2 dua populasi dengan menggunakan statistik t Menguji besarnya ragam populasi dengan menggunakan statistik χ2 Menentukan perbandingan ragam dua populasi dengan menggunakan statistik F Menguji perbedaan rata2 beberapa populasi dengan menggunakan statistik F (ANOVA)

18 MENDUGA KETERKAITAN ANTAR VARIABEL
Korelasi sederhana Regresi linear sederhana Regresi linear berganda Regresi non linear

19 Padanan parametrik dan non parametrik:
Kegunan Statistika Non Parametrik relatif sama dengan Statistika Parametrik, alat analisisnya ada padanannya masing-masing Padanan parametrik dan non parametrik: Uji hipotesis parametrik non parametrik Satu sampel atau uji Z atau uji t uji tanda uji tanda smpl berpasangan Willcoxon Dua sampel bebas uji Z atau uji t uji Mann-Whitney (Wilcoxon) Banyak sampel uji F (ANOVA) uji Kruskal Wallis atau bebas uji Friedmen Parameter lokasi uji F uji Siegel Tukey atau dispersi dua sampel bebas Analisis assosiasi korelasi Pearson, koperasi Spearman atau uji χ2 atau uji F korelasi Tau Kendall

20 Teknik Pengumpulan Data
pengamatan langsung dan  pengamatan  secara tidak langsung pengamatan tidak  terstruktur  dan pengamatan terstruktur penelitian yang bersifat "pure experiment dan "non  experimental”

21 Wawancara (bentuk pengamatan tak langsung yang utama )
penggunaan gaya bahasa yang sopan dan baik, jika  dapat, gunakanlah dalam bahasa responden sehari-hari dalam  mewawancara, lakukanlah melalui tahapan  perkenalan,   tujuan   wawancara, mulai   dengan   pertanyaan-pertanyaan  yang ringan, serta akhirilah  dengan  ucapan terima kasih hindarilah  situasi tegang ataupun situasi  yang  kurang menyenangkan perhatikan situasi, waktu, serta tempat wawancara hindarilah  pertanyaan yang meloncat-loncat  dan  pertanyaan yang berulang-ulang

22 Pengisian daftar pertanyaan
Responden diberikan daftar pertanyaan, dan kepada responden tersebut dipersilakan untuk mengisinya sendiri; peneliti  tidak  perlu langsung  bertemu   responden, karena  dapat  saja  daftar pertanyaan  dikirimkan  melalui pos, media massa, ataupun  media lainnya Daftar pertanyaan harus  disusun sedemikian  rupa agar responden tidak salah  mengartikan  pertanyaan.   Setiap nomor pertanyaan sebaiknya hanya mengandung  satu pertanyaan, eksplisit, dan tidak menggiring responden untuk menjawab sesuai kemauan pembuat daftar pertanyaan

23 Teknik Penarikan Sampel
Populasi dan Sampel Besarnya Ukuran Sampel; Perbandingan ukuran contoh terhadap ukuran populasi, Tingkat kehomogenan atau keseragaman dari populasi, Metode Penarikan Sampel yang digunakan, Tingkat presisi yang diinginkan, Tujuan Penelitian , Ketersediaan Dana, Tenaga, dan Waktu, Metoda Penarikan Sampel

24 Populasi dan Sampel Populasi: Keseluruhan individu yang  merupakan objek  pengambilan data   Anggota populasi: individu-individu yang ada dlm populasi Ukuran populasi: banyaknya anggota populasi Sampel:Sebagian dari populasi  yang  diambil untuk mendapatkan gambaran  dari seluruh populasi Anggota  sampel: Anggota populasi yang terpilih sbg sampel Ukuran sampel: banyaknya anggota sampel

25 Beberapa Metoda Penarikan Sampel
Sampel Acak Sederhana Sampel Acak Sistematis Sampel Acak Berlapis Sampel Bergerombol Sampel Acak Bertahap Sampel Secara Kebetulan Sampel Secara Sengaja Sampel Jatah Sampel Bola Salju Sampling Jenuh (seluruh anggota populasi)

26

27

28