DATA, SKALA, DAN VARIABEL

Presentasi berjudul: "DATA, SKALA, DAN VARIABEL"— Transcript presentasi:

1 DATA, SKALA, DAN VARIABEL

2 PENGERTIAN DATA Data adalah things known or assumed, yang berarti bahwa data itu sesuatu yang diketahui atau dianggap.. {Webster New World Dictionary} Data bisa juga didefenisikan sekumpulan informasi atau nilai yang diperoleh dari pengamatan (observasi) suatu obyek Data dapat berupa angka dan dapat pula merupakan lambang atau sifat

3 Data POPULASI Data SAMPEL Data OBERSERVASI Data PRIMER Data SEKUNDER
MACAM DATA Data POPULASI Data SAMPEL Data OBERSERVASI Data PRIMER Data SEKUNDER

4 KEGUNAAN DATA Pada dasarnya kegunaan data (setelah diolah dan dianalisis) ialah sebagai dasar yang objektif di dalam proses pembuatan keputusan – keputusan/ kebijaksanaan – kebijaksanaan dalam rangka untuk memecahkan persoalan oleh pengambil keputusan Keputusan yang baik hanya bisa diperoleh dari pengambil keputusan yang objektif, dan didasarkan atas data yang baik

5 Bisa dipercaya kebenarannya Tepat waktu Memberikan gambaran
DATA YANG BAIK Bisa dipercaya kebenarannya (reliable) Tepat waktu Memberikan gambaran tentang suatu masalah Relevan

6 Data Mentah (hasil pengumpulan Data Hasil Pengolahan
DATA DALAM PENELITIAN Data Mentah (hasil pengumpulan data) Data Hasil Pengolahan (Jumlah, rata-rata, persentase dll) Data Hasil Analisis (Kesimpulan)

7 PEMBAGIAN DATA

8 MENURUT SIFATNYA DATA Data Kualitatif yaitu data yang tidak berbentuk
angka, misalnya: Kuesioner Pertanyaan tentang suasana kerja, kualitas pelayanan sebuah restoran atau gaya kepemimpinan, dsb b. Data Kuantitatif yaitu data yang berbentuk angka, misalnya: harga saham, besarnya pendapatan, dsb

9 MENURUT SUMBER DATA Data Internal yaitu data dari dalam suatu
organisasi yang menggambarkan keadaan organisasi tersebut. Misalnya suatu perusahaan: Jumlah karyawannya, jumlah modalnya, jumlah produksinya. b. Data Eksternal yaitu data dari luar suatu organisasi yang dapat menggambarkan faktor– faktor yang mungkin mempengaruhi hasil kerja suatu organisasi. Misalnya: daya beli masyarakat mempengaruhi hasil penjualan suatu perusahaan

10 MENURUT CARA MEMPEROLEH DATA
Data Primer (primary data) yaitu data yang dikumpulkan sendiri oleh perorangan/ suatu organisasi secara langsung dari objek yang diteliti dan untuk kepentingan studi yang bersangkutan yang dapat berupa interviu, observasi. b. Data Sekunder (secondary data) yaitu data yang diperoleh/dikumpulkan dan disatukan oleh studi – studi sebelumnya atau yang diterbitkan oleh berbagai instansi lain. Biasanya sumber tidak langsung berupa data dokumentasi dan arsip – arsip resmi

11 MENURUT WAKTU MENUMPULKANNYA DATA
Data “cross section” ialah data yang dikumpulkan pada suatu waktu tertentu (at a point of time) untuk menggambarkan keadaan dan kegiatan pada waktu tersebut. Misalnya : data penelitian yang menggunakan kuesioner b. Data berkala (time series data) ialah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk melihat perkembangan suatu kejadian/kegiatan selama periode tersebut. Misalnya : perkembangan uang beredar, harga 9 macam bahan pokok, penduduk

12 PENGERTIAN SKALA Penyusunan skala (perskalaan) tidak lain adalah menetapkan proposisi atau mengatur secara seimbang nilai pada dimensi variabel-variabel Penyusunannya dapat dibedakan antara penyusunan indeks variabel dan penyusunan skala variabel

13 TIPE SKALA 1. Skala Nominal : Dasar penggolongan ini agar
category tidak tumpang tindih. Kategori tidak merefleksikan bagaimana kedudukan kategori tersebut terhadap kategori lainnya, tetapi hanyalah sekedar label atau kode Contoh : Pengkategorian jenis kendaraan : Sedan, Truck, Bus atau Jenis Kelamin

14 TIPE SKALA 2. Skala Ordinal : Skala ini memungkinkan
peneliti untuk mengurutkan respondennya dari tingkatan “ yang paling rendah” ke tingkatan “paling tinggi” menurut atribut tertentu Contoh : sebuah product yang diproduksi dapat dikategorikan ke dalam skala ”sangat bagus”, ”bagus”, dan ”kurang bagus”

15 TIPE SKALA 3. Skala Interval : Skala yang diterapkan pada
data yang dapat dirangking dan dengan peringkat tersebut bisa mengetahui perbedaan di antara peringkat-peringkat tersebut dan bisa menghitung besarnya perbedaan itu Contoh : Nilai mahasiswa A mempunyai IP 4 ; B : 3 ; C : 2 ; D : 1 ; E : 0, maka interval antara mahasiswa A dan C ( 4 – 2 = 2) adalah sama dengan interval antara mahasiswa C dan E ( 2 – 0 = 2)

16 TIPE SKALA 4. Skala Rasio : suatu bentuk interval yang
jaraknya ( interval ) tidak dinyatakan sebagai perbedaan nilai antar responden, tetapi antara seorang dengan nilai nol absolute, karena ada titik nol maka perbandingan ratio dapat ditentukan Contoh : kalau Harga Produk X sebesar Rp dan Produk Y sebesar Rp maka peneliti dapat menyimpulkan bahwa Produk Y 2 kali lebih mahal di banding Produk X.

17 PENGGUNAAN SKALA DALAM BISNIS
Skala Likert : Skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial. Skala likert bisa 3, 4, 5, 6, 7, skala tergantung kebutuhan

18 1 2 3 4 5 Sangat tidak setuju Tidak setuju Ragu-ragu/ Netral Setuju
tidak puas Raguragu/ Puas tidak baik kurang Baik Cukup baik

19 2. Skala Guttman : Skala guttman dilakukan jika peneliti ingin mendapatkan jawaban tegas terhadap suatu permasalahan yang ditanyakan SKORE 1 Pertanyaan YA Tidak Setuju Tidak setuju Puas Tidak Puas

20 3. Semantic Diferential:
Skala ini digunakan untuk mengukur sikap, hanya bentuknya bukan pilihan ganda atau checklist, tetapi tersusun dalam satu garis kontinum yang jawaban positifnya terletak di bagian kiri dan jawaban negatif terletak di bagian kanan atau sebaliknya. Contoh: peneliti ingin menanyakan persepsi pelanggan terhadap pelayanan sebuah hotel

21 5 4 3 2 1 SKORE Cepat Lambat Ramah Tidak ramah Memuaskan Tidak

22 4. Rating Scale: bila ketiga skala di atas merubah bentuk kualitatif menjadi kuantitif (angka/skor), maka rating scale sebaliknya. Contoh: seberapa perhatian pemimpin/atasan Anda terhadap kondisi bawahan: 􀂃 Angka 3 : Sangat Perhatian, 􀂃 Angka 2 : Cukup perhatian, 􀂃 Angka 1 : Kurang perhatian

23 VARIABEL

24 PENGERTIAN VARIABEL Variabel adalah sesuatu yang dapat membedakan atau mengubah variasi pada nilai Secara konseptual variabel dapat kita bagi menjadi empat bagian utama, yaitu (Sekaran, 2006):

25 FUNGSI VARIABEL DALAM PENELITIAN
Fungsi variabel dalam penelitian dapat dibedakan sebagai berikut : 1. Dependent Variable 2. Independent Variable 3. Intervening Variable 4. Moderating Variable

26 FUNGSI VARIABEL DALAM PENELITIAN
Fungsi variabel dalam penelitian dapat dibedakan sebagai berikut : 1. Dependent Variable 2. Independent Variable 3. Intervening Variable 4. Moderating Variable

27 1. Dependent Variable Variabel yang menjadi pusat perhatian peneliti untuk dijelaskan dalam penelitiannya (variabel utama yang diterangkan oleh variabel lain) Contoh : Indep. Var Dep. Var Jumlah Gaji Tingkat Kepuasan (X1) (X2)

28 Merupakan variabel yang menerangkan variabel dependent.
2. Independent Variable Merupakan variabel yang menerangkan variabel dependent. Contoh : Indep. Var Dep. Var Jumlah Gaji Tingkat Kepuasan (X1) (X2)

29 3. Intervening Variable Variabel yang muncul setelah independent variable dan turut menerangkan hubungan antara independent variable dengan dependent variable Contoh : Indep. Var Intervening Variable Dep. Var Jumlah Gaji (X2) Tingkat Kepuasan (X1) (X3) Sikap Pemimpin yang baru

30 4. Moderating Variable Variabel yang mempunyai pengaruh (tetapi
tidak selalu nampak = contingent effect) pada hubungan antara variabel dependent dengan variabel independent. Contoh : Indep. Var Dep. Var Jumlah Gaji Tingkat Kepuasan (X1) (X2) Moderating Variable Jenis Kelamin Karyawan

31 HUBUNGAN ANTAR VARIABEL
Hubungan antar variabel menurut Rosenberg, N dalam The Logic of Survey Analysis 1. Hubungan Simetris 2. Hubungan Reciprocal 3. Hubungan Asimetris

32 HUBUNGAN SIMETRIS Hubungan simetris : variabel yang satu
tidak disebabkan atau dipengaruhi oleh variabel yang lain HUBUNGAN RECIPROCAL Hubungan reciprocal : variabel yang satu dapat menjadi sebab dan juga menjadi akibat dari variabel yang lain.

33 HUBUNGAN ASIMETRIS Hubungan Asimetris : variabel yang satu mempengaruhi variabel yang lain • Jenis hubungan yang Asimetris inilah yang biasanya mendapat perhatian peneliti dalam penelitian-penelitian.

34 Jelaskan CONTOH VARIABEL : ………………….?
HUBUNGAN Harga barang A dengan promosi barang A …… ? HUBUNGAN Jumlah dosen di Fakultas teknik dengan tingkat absensi mahasiswa .. ? HUBUNGAN Investasi perusahaan dengan Laba perusahaan ……. ? HUBUNGAN Tingkat kepuasan karyawan dengan Gaji karyawan ……. ?

35 HUBUNGAN Tingkat kepuasan karyawan dengan Gaji karyawan ……. ?
HUBUNGAN Fasilitas Ruang Kerja dengan Kinerja/produktivitas ……. ?

36 PENGOLAHAN DATA

37 PENGERTIAN PENGOLAHAN DATA
Pengolahan data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah, karena dengan pengolahan data, data tersebut dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian Mengadakan manipulasi terhadap data mentah berarti mengubah data mentah tersebut dari bentuk awalnya menjadi suatu bentuk yang dapat dengan mudah memperlihatkan hubungan-hubungan antara fenomena

38 LANGKAH PENGOLAHAN DATA
Editing; Mengkode data atau kodefikasi data; Membuat tabulasi a. Editing Editing data merupakan langkah awal memperbaiki kualitas data serta menghilangkan keragu-raguan tentang data yang diperoleh

39 Beberapa hal perlu diperhatikan dalam mengedit data, yaitu:
LANGKAH EDITING DATA Beberapa hal perlu diperhatikan dalam mengedit data, yaitu: Apakah data sudah lengkap dan sempurna? Apakah data sudah cukup jelas tulisannya untuk dapat dibaca? Apakah semua catatan dapat dipahami? Apakah semua data sudah cukup konsisten? Apakah data cukup uniform? Apakah ada responsi yang tidak sesuai?

40 b. Kodefikasi Data Data yang dikumpulkan dapat berupa angka, kalimat pendek atau panjang, ataupun hanya “ya” atau “tidak”. Pemberian kode kepada jawaban sangat penting artinya, jika pengolahan data dilakukan dengan komputer Mengkode jawaban adalah menaruh angka pada tiap jawaban

41 c. Tabulasi Data Membuat tabulasi tidak lain dari memasukkan data ke dalam tabel-tabel, dan mengatur angka-angka sehingga dapat dihitung jumlah kasus dalam berbagai kategor

42 ANALISIS DATA Analisis data bertujuan untuk menyusun data dalam cara yang bermakna sehingga dapat dipahami Para peneliti berpendapat bahwa tidak ada cara yang paling benar secara absolut untuk mengorganisasi, menganalisis, dan menginterpretasikan data

43