Metode Penelitian Pertemuan 7

Download Report

Transcript Metode Penelitian Pertemuan 7

Pertemuan Ketujuh
Pengukuran Variabel :
Skala dan Validitas
Bahan Kuliah Metode Penelitian
Fakultas Ilmu Komputer - UEU
Proses Riset
1
OBSERVASI
Identifikasi
bidang
Permasalahan
3
PENDEFINISI
AN MASALAH
Pembatasan
masalah
2
PENGUMPULAN
DATA AWAL
• Interview
• Studi Pustaka
4
KERANGKA
TEORI
Variabel sdh
didefisikan
dan diberi
label
6
PENGUMPULAN,
ANALISIS DAN
INTERPRETASI
DATA
5
PERUMUSAN
HIPOTESIS
6
RANCANGAN
RISET
7
PENGAMBILAN
KESIMPULAN
DEDUCTIVE
YA
TIDAK
9
PPENULISAN
LAPORAN
10
PRESENTASI
LAPORAN
11
PENGAMBILAN
KEPUTUSAN
MANAJERIAL
Topik Bahasan

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
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.
Rancangan Riset
Pernyataan Masalah
Kegunaan
Riset :
• Eksplorasi
• Deskripsi
• Pengujian
Hipotesis
Tipe
Investigasi
Menetapka:
• hub kausal
• korelasi
• perbedaan
Keterlibatan
Peneliti:
Setting
Riset
• Minimal
• Manipulasi
• Control
• Simulasi
Ukuran dan
Pengukuran
• Def. operasi
•Contrieved
•Noncontrived
• Unsur
•Skala
• Kategori
•Kode
Unit
Analisis:
Rancangan
Sampel
Horison
Waktu
Pengumpul
an Data
• Individual
• Probability
• One shot
• Observasi
• Kelompok
•Organisasi
• Mesin
• dsb
• Non-probablity
• Size
(crosssection)
• Longitudinal
(time-series)
•Interview
•Kuisioner
•Pengukuran
fisik
Analisis
Data
• Feel for Data
• Goodness of
Data
• Pengujian
Hipotesis
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……………
SKALA RATING


Skala Likert : dirancang untuk menguji seberapa
kuat suatu subyek disetujui atau tidak disetujui
terhadap suatau 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

(1= sangat tdk setuju, 2 = tidak setuju, 3 = ragu-ragu, 4 = setuju, 5
sangat setuju)
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
SKALA RATING


Skala Numeric: mirip dengan skala semantic
differential, dimana disediakan 5 atu 7 skala
dengan kata sifat dan dua kutub diujungnya (Ini
juga termasuk skala interval)
Contoh :




Cantik
Pintar
Rajin
Suka
7
7
7
7
6
6
6
6
5
5
5
5
4
4
4
4
3
3
3
3
2
2
2
2
1
1
1
1
Buruk
Bodoh
Malas
Tidak Suka
SKALA RATING


Skala Constant Sum : Responden ditanya untuk
emdistribusikan suatu angka tertentu pada
berbagai butir pilihan dengan jumlah tertentu (Ini
lbh merukapan skala ordinal)
Contoh : Dalam memilih sabun, indikasikan kelima
aspek berikut dengan mengalokasikan jawaban
sehingga totalnya 100






Fragrance …….
Color
……..
Shape
……..
Size
……..
Texture ………
Total
100
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 positi, 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
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 ?
0
Very Bad
2
4
6
All right
8
10
Excelent
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% msng-msng memilih
kategori 3 dan kategori 4.
Alternatifnya : metode paired comparison, forced
choice dan comparative scale dapat digunakan
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 ?
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)
Face Validity
Criterion related
Validity
Predictive
Concurent
Concurent Validity
(construct)
Convergent
Discriminant
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.
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.
GOODNESS OF MEASURES




Content Validity: Apakah instrumen memadai
utk mengukur konsep.
FaceValidity: Aapakah ekspert memvalidasi
instrumen pengukuran yg diharapkan diukur ?
Criterion-related validity : apakah pengukuran
berbeda dalam membantu memprediksi suatu
kriteria variabel ?
Concurent validy : qpqkqh pengukuran berbeda
dalam membantu memprediksi suatu krteria
variabel saat ini ?
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.