Hessy Erlisa FrastiF0312060

Research Metodology / ACHAPTER 14ANALISIS DATA KUANTITATIF

Mendapatkan Data yang Siap untuk Dianalisis

Setelah peneliti menyebar kuesioner, maka diperlukan beberapa langkah selanjutnya untuk mengolah data agar dapat dianalisis, yaitu:

Pengkodean dataData coding merupakan proses penyusunan secara sistematis data mentah (yang ada dalam kuisioner) ke dalam bentuk yang mudah dibaca oleh mesin pengolah data seperti komputer. Pemindahan data ke komputerData entering adalah memindahkan data yang telah di ubah menjadi kode ke dalam mesin pengolah data. Caranya dengan membuat coding sheet, direct entry, optical scan sheet.

Menyunting dataPada tahapan ini, data yang telah terkumpul melalui daftar pertanyaan (kuesioner) ataupun pada wawancara perlu dibaca kembali untuk melihat apakah ada hal-hal yang masih meragukan dari jawaban responden. Jadi, editing bertujuan untuk memperbaiki kualitas data dan menghilangkan keraguan data. Tranformasi dataTujuan utama dari transformasi data ini adalah untuk mengubah skala pengukuran data asli menjadi bentuk lain sehingga data dapat memenuhi asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam.Makna dari Sebuah DataStatistik deskriptif dalam sebuah penelitian bervariabel satu dapat digambarkan dengan frekuensi, engukuran pemusatan data, dan penyebaran data.Statistik Deskriptif bagian satu

Statistik deskriptif berisi tentang nilai maksimal, nilai mimimal, rata- rata, standar deviasi, dan ragam.

Menguji Kebaikan Data Validitas

Validitas berasal dari kata validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Reliabilitas

Realibilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan.CHAPTER 1SKALA PENGUKURAN DAN METODE ANALISIS DATASkala PengukuranPengukuran merupakan proses hal mana suatu angka atau simbol dilekatkan pada karakteristik atau properti suatu stimuli sesuai dengan aturan atau prosedur yang telah ditetapkan. Skala pengukuran dapat dikelompokkan menjadi 4 jenis: skala nominal, ordinal, interval, dan rasio.

Metode Analsis Data

Metode dependen menguji ada tidaknya hubungan dua set variabel. Metode dependen dapat dikelompokkan menjadi: jumlah variabel bebas, jumlah variabel terikat, jenis skala pengukuran variabel bebas, dan jenis skala pengukuran variabel terikat.

Metode independen menguji bagaimana dan mengapa dua set variabel saling berkaitan satu sama lainnya.

Dua variabel-metrik: korelasi sederhana

Dua variabel-nonmetrik: tabel kontjensi two-way dan loglinear models.

>2 variabel-metrik: principle components dan analsis faktor.

>variabel-nonmetrik: tabel kontjensi multiway, loglinear models, dan correspondence analysis. CHAPTER 2

PENGENALAN PROGRAM SPSS, APLIKASI STATISTIK DESKRIPTIF DAN UJI BEDA T-TESTPendahuluan

SPSS (Statistical Package for Social Sciences) merupakan software yang berbungsi untuk menganalisis data, melakukan perhitungan statistik baik parametrik maupun nonparametrik dengan basis windows. Menu utama SPSS terdiri atas: File, Edit, View Data, Transform, Analyze, Graph, Utilities, Add-ons, Window, Help.Mengolah Data

Statistik deskriptif

Statisik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness.

Analsis Tabulasi Silang (Crosstab)

Pada prinsipnya menyajikan bentuk tabulasi yang meliputi baris dan kolom dan data untuk penyajian crosstab adalah data berskala nominal atau kategori.CHAPTER 3

DATA SCREENING DAN TRANSFORMASI DATA

Normalitas

Jika terdapat normalitas, maka residual akan terdistribusi secara normal dan independen. Salah satu cara mendeteksi normalitas yaitu lewat pengamatan nilai residual. Cara lain yaitu dengan melihat distribusi dari variabel-variabel yang akan diteliti. Secara statistik, ada dua komponen normalitas, yaitu skewness dan kurtosis.

Transformasi Data

Data yang tidak terdistribusi secara normal dapat ditransformasi agar menjadi normal. Untuk menormalkan data, kita terlebih dahulu harus tahu bagaimana bentuk grafik histogram dari data yang ada, apakah moderate positive skewness, subtansial positive skewness, severe positive skewness dengan bentuk L, dsb. Dengan mengetahui bentuk grafik histogram, kita dapat menentukan bentuk transformasinya.

Data Outlier

Outlier adalah kasus atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi lainnya dan muncul bentuk ekstrim, baik untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi. Deteksi terhadap outlier dapat dilakukan dengan menentukan nilai batas yang akan dikategorikan sebagai data outlier, yaitu dengan cara mengonversi nilai data ke dalam skor standarized (z-score), yang memiliki means sama dengan nol dan standar deviasi sama dengan 1.

CHAPTER 4

UJI RELIABILITAS DAN VALIDITAS: SUATU KONSTRUK ATAU KONSEP

Uji Reliabilitas

Reliabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliabel jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.

Uji Validitas

Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid apabila pernyataan pada kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Pengukuran validitas dapat dilakukan dengan tiga cara:

Melakukan korelasi antar skor butir pertanyaan dengan total skor konstruk atau variabel

Melakukan korelasi bivariate antar masing-masing skor indikator dengan total skor konstruk

Uji dengan Confirmatory Factor Analysis (CFA).