Variabel Dan Data

8/18/2019 Variabel Dan Data

1/26

Variabel dan Data

30 Komentar Posted by smartstat pada Februari 25, 2010

Variabel berasal dari kata “vary” dan “able” yang berarti “berubah” dan “dapat”. adi, se!ara

har"iah variabel berartidapat berubah, sehingga setiap #ariabel dapat diberi nilai dan nilai itu berubah$ubah. %ilai tersebut bisa kuntitati" &terukur dan atau terhitung, dapat dinyatakan denganangka' (uga bisa kualitati" &(umlah dan dera(at atributnya yang dinyatakan dengan nilai mutu'.Variabel merupakan element penting dalam masalah penelitian. )alam statistik, variabeldidefinisikan sebagai konsep, kualitas, karakteristik, atribut, atau sifat-sifat dari suatu objek

(orang, benda, tempat, dll) yang nilainya berbeda-beda antara satu objek dengan objek lainnya

dan sudah ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik

kesimpulannya. Karakteristik adalah !iri tertentu pada obyek yang kita teliti, yang dapatmembedakan ob(ek tersebut dari ob(ek lainnya, sedangkan ob(ek yang karakteristiknya sedang

kita amati dinamakan satuan pengamatan dan angka atau ketegori &nilai mutu' tertentu darisuatu ob(ek yang kita amati dinamakan variate&nilai'. Kumpulan nilai yang diperoleh dari hasil pengukuran atau penghitungan suatu #ariabel dinamakan dengandata.

Karakteristik yang dimiliki suatu pengamatan keadaannya berbeda$beda &berubah$ubah' ataumemiliki ge(ala yang ber#ariasi dari satu satuan pengamatan ke satu satuan pengamatan lainnya,atau, untuk satuan pengamatan yang sama, karakteristiknya berubah menurut *aktu atau tempat.+pabila karakteristik setiap satuan pengamatan semuanya sama, tidak beragam, maka bukan lagimerupakan #ariabel, melainkan konstanta.

Contoh:

+pabila +nda sedang mempela(ari sekelompok anak$anak, anak$anak di sana baru sebuahkonsep, bukan #ariabel. +pabila +nda tertarik untuk mengukur tinggi badannya, berat, usia,menentukan (enis kelamin, dan sebagainya, berarti +nda sudah berbi!ara tentang #ariabel,karena nilainya bisa beragam dari anak ke anak. ntuk kepentingan penelitian, sebuah konsep bisa diubah men(adi satu atau beberapa #ariabel.

-isalnya sa(a tentang konsep anak$anak tadi, di antara sekian karakteristik yang bisa diukur,+nda lebih tertarik untuk menimbang beratnya, maka

• Konsep: adalah properti/karakteristik dari Anak-anak

• Karakteristik karakteristik yang sedang +nda amati adalah berat anak .

• Variabel karena berat setiap anak bisa ber#ariasi, maka berat merupakan #ariabel.

• Satuan pengamatan: satuan pengamatannya adalah masing-masing Anak &setiapindi#idu', dan

https://smartstat.wordpress.com/2010/02/25/variabel-dan-data/#respondhttps://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/https://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/https://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/https://smartstat.wordpress.com/2010/02/25/variabel-dan-data/#respond


2/26

• Nilai (variate/data) berat yang terukur dari setiap anak dinamakan #ariate &nilai'.

/ontoh kasus lain misalnya, (ika +nda sedang mempela(ari sekelompok tanaman tomat &konsep',#ariabel$#ariabel berikut mungkin men(adi pertimbangan +nda tinggi, lebar, (umlah daun, dan (umlah buah, dan berat tomat. /ontoh #ariabel lainnya adalah *arna mata, , tingkat

pendidikan, status sosial, metode menga(ar, (enis pupuk, (enis #arietas, (enis obat, semuanyaadalah #ariabel karena karakteristiknya berbeda$beda.

Karakteristik dari suatu #ariabel harus beragam atau berubah$ubah. ebaliknya, (ika karakteristik semuanya sama, maka satuan pengamatan tersebut bukan lagi #ariabel,melainkan konstanta. Konstanta adalah angka tertentu yang nilainya selalu tetap pada semuakondisi, misalnya kecepatan cahaya, gaya gravitasi, dsb. %amun demikian, suatu #ariabel bisasa(a men(adi konstanta apabila nilainya di buat sama. -isalnya, (enis kelamin adalah #ariabel,namun apabila satuan pengamatan yang kita amati hanya dibatasi pada (enis kelamin perempuansa(a, maka (enis kelamin berubah men(adi konstanta, karena nilainya sama pada semua kondisi.

Definisi Operasional

Definisi operasional adalah aspek penelitian yang memberikan in"ormasi atau petun(uk kepadakita tentang bagaimana !aranya mengukur suatu #ariabel. n"ormasi ilmiah yang di(elaskandalam de"inisi operasional sangat membantu peneliti lain yang ingin melakukan penelitiandengan menggunakan #ariabel yang sama, karena berdasarkan in"ormasi itu, ia akan mengetahui bagaimana !aranya melakukan pengukuran terhadap #ariabel yang dibangun berdasarkan konsepyang sama. )engan demikian, ia dapat menentukan apakah tetap menggunakan prosedur

pengukuran yang sama atau diperlukan pengukuran yang baru.

Konsep$konsep yang sudah diter(emahkan men(adi satuan yang sudah kita anggap lebihoperasional ariabel dan konstruk', biasanya belum sepenuhnya siap untuk diukur. Karena#ariabel dan konstruk tersebut memiliki alternati" dimensi yang bisa diukur dengan !ara berlainan. /ontoh tentang #ariabel usiaumur. /ara pengukuran #ariabel tersebut bisa sa(a berbeda, pertama mungkin +nda mengukur usianya langsung se!ara numerik, misalnya 4, 12.5,1, 31 tahun dst, atau bisa sa(a +nda mengukur berdasarkan kategori, misalnya 6alita &0$5 th',+nak$anak &5 7 14', 8ema(a &14 7 24', )e*asa &25 7 54', 9ua &55$:4', dan ;ansia &


3/26

)alam penelitian kuantitati", #ariabel yang telah dide"inisikan se!ara operasional, biasanyadibagi men(adi variabel bebas &independent akti" atau atribut', variabel terikat &dependent',dan variabel asingekstratambahan &e$traneous' yang bukan merupakan sub(ek dari penelitianyang sedang dipela(ari dan berada di luar pengamatanka(ian utama penelitian. Pemahaman

tentang #ariabel e>traneous ini sangat penting, karena #ariabel ini bisa sa(a bersaing dengan#ariabel independent dan bisa menga!aukanmembingungkan dalam men(elaskan pola hubunganantara #ariabel independent dan #ariabel dependent. ?leh karena itu, dalam menentukanhubungan sebab akibat, kita seharusnya mengidenti"ikasi ada tidaknya #ariabel e>traneous yangterbukti dapat mempengaruhi #ariabel dependent. +pabila ada, maka #ariabel ekstraneoustersebut disebut dengan variabel %onfounding& =ariabel /on"ounding sebaiknya di kontrol ataudimasukkan ke dalam model. +pabila tidak, kita tidak akan yakin bah*a perubahan #ariabeldependent tersebut hanya disebabkan oleh #ariabel independent sa(a.

ntuk memahami #ariabel$#ariabel dalam penelitian, perhatikan !ontoh kasus berikut

+pabila kita ingin melihat pengaruh pemberian dosis pupuk yang berbeda terhadap pertumbuhantanaman, maka

=ariabel )ependent @< Pertumbuhan tanaman

=ariabel ndependent @< )osis Pupuk

=ariabel A>traneous @< =arietasKulti#ar

enis Pupuk

9ingkat Kesuburan 9anah

enis 9anah

kuran PetakPot

Penyinaran -atahari

9emperatur

Kelembaban

Kandungan +ir 9anah

erangan BamaPenyakit

dsb..


4/26

Variabel 'ndependent ('V)&

Variable independent adalah #ariabel yang merupakan penyebab atau yang mempengaruhi#ariabel dependent &)=' atau yang menyebabkan ter(adinya #ariasi bagi #ariabel dependent&)='. +pabila #ariabel = berubah, maka #ariabel )= (uga akan berubah. =ariable independentmerupakan #ariable yang "aktornya diukur, dimanipulasi, atau dipilih oleh peneliti untukmenentukan hubungannya dengan suatu ge(ala yang diobser#asi. ika diter(emahkan dalam bahasa ndonesia, #ariabel independent disebut (uga sebagai peubah bebas dan sering (uga

disebut dengan #ariable bebas, stimulus, "aktor, treatment, predi!tor, input, atau ante!edent.

Sebagai Contoh:

Pengaruh metode menga(ar terhadap Prestasi sis*a. @


5/26

=ariable dependent merupakan #ariabel yang dipengaruhi atau yang men(adi akibat dari #ariabelindependent. =ariabel dependent, dalam bahasa ndonesia sering disebut sebagai peubah tak bebas, #ariabel terikat, tergantung, respons, #ariabel output, !riteria, atau konsekuen.

=ariabel ini merupakan "okus utama dari penelitian. =ariabel inilah yang nilainya diamati dandiukur untuk menentukan pengaruh dari #ariabel independent. %ilainya bisa beragam dantergantung pada besarnya perubahan #ariabel independent. +rtinya, setiap ter(adi perubahan&penambahanpengurangan' sekian kali satuan #ariabel independen, diharapkan akanmenyebakan #ariabel dependen berubah &naikturun' sekian satuan (uga. e!ara matematis,hubungan tersebut mungkin bisa digambarkan dalam bentuk persamaan C @ a D bE. -isalnya, C@ Basil &ton' dan E @ pupuk rea &kg', maka setiap pupuk urea dinaikkanatau diturunkansebesar b &kg', maka hasil naikturun sebesar b &ton' dan apabila tidak di berikan pupuk &b@0',maka hasilnya adalah sebesar a &ton'. Pola hubungan antara kedua #ariabel tersebut bisanya dika(i dalam penelitian asosiasi atau prediksi, biasanya diu(i dengan menggunakan +nalisis

8egresi. 6erbeda dengan !ontoh pengaruh metode menga(ar terhadap keberhasilan sis*a, skala pengukuran #ariabel independentnya bukan merupakan #ariabel inter#al atau rasio, sehinggauntuk melihat pengaruh dari #ariabel independet terhadap #ariabel dependent lebih tepat denganmenggunakan +nalisis =arians &+%?=+'. )engan +no#a tersebut kita bisa menentukan adatidaknya perbedaan diantara metode menga(ar, dan apabila ada, kita bisa menentukan metodemenga(ar yang lebih baik atau terbaik.

Varibel oderator

=ariabel moderator merupakan #ariabel khusus dari #ariabel independent. )alam analisishubungan yang menggunakan minimal dua #ariabel, yakni satu #ariabel dependen dan satu atau beberapa #ariabel independen, adakalanya hubungan di antara kedua #ariabel tersebutdipengaruhi oleh #ariabel ketiga, yaitu "aktor$"aktor lain yang tidak dimasukkan dalam modelstatistik yang kita gunakan. =ariabel tersebut dinamakan dengan #ariabel moderator.Variabelmoderator ini adalah #ariabel lain yang bisa memperkuat atau memperlemah hubungan antar#ariabel independen &bebas' dan #ariabel dependen &tak bebas'. )alam +nalisis =arians &+no#a', pengaruh dari #ariabel moderator ini bisa dire"resentasikan sebagai pengaruh interaksi antara#ariabel independent &"aktor' utama dengan #ariabel moderator &6aron and Kenny, 1: p.11G4'. =ariabel ini bisa diukur, dimanipulasi, atau dipilih oleh peneliti untuk mengetahui apakahkeberadaannya akan mempengaruhi hubungan antara #ariable bebas dan #ariabel terikat. e!araskematis, hubungan di antara ketiga #ariabel tersebut bisa diilustrasikan seperti pada gambar berikut


6/26

Contoh kasus :

Perhatikan, sebuah penelitian untuk melihat perbedaan diantara dua metode menga(ar statistika,misal -etoda + dan -etode 6. ika sis*a laki$laki lebih baik dengan -etode +, sedangkansis*a perempuan lebih baik dengan -etode 6, maka (enis kelamin merupakan #ariabelmederator.

Contoh Kasus *:

-isalnya pengaruh pupuk anorganik terhadap hasil tanaman padi. Basil analisis menun(ukkantidak ada pengaruh penggunaan pupuk anorganik terhadap hasil padi, padahal se!ara teoritisharusnya ter(adi perbedaan. -engapa demikianHH etelah diselidiki, ternyata ada #ariabel lain&misalnya #arietas' yang tidak dimasukkan ke dalam model ataupun tidak dikontrol&diseragamkan', sehingga ikut mempengaruhi keragaman hasil padi. =ariabel tersebut adalah#ariabel moderator, yang seharusnya dimasukkan (uga ke dalam model. Bal ini misalnya


7/26

ditun(ukkan dengan adanya perbedaan respon di antara #arietas padi. =arietas unggulan lebihresponsi" terhadap pupuk anorganik, sedangkan #arietas lokal tidak terlalu responsi" bahkan!enderung hasilnya !enderung menurun.

Contoh kasus +:

engaruh elatihan terhadap restasi ker,a&

-isalnya pelatihan yang diikuti sta" administrasi suatu perguruan tinggi dengan harapan bisameningkatkan ketrampilan dalam menyelesaikan tugas$tugas administrasi. eluruh karya*anyang diikutsertakan memiliki (en(ang pendidikan yang sama, )3. etelah pelatihan selesaikemudian dilakukan tes ketrampilan. etelah diamati, ternyata kemampuan karya*an yang berasal dari )3 -ana(emen, memiliki ketrampilan yang lebih baik dibandingkan dengankarya*an yang berasal )3 Pertanian. elas disini bah*a adanya perbedaan tersebut dikarenakan

adanya perbedaan kemampuan dalam menyerap materi yang disampaikan ketika melaksanakan pelatihan. Karya*an )3 mana(emen lebih antusias dalam mengikuti Pelatihan dibandingkandengan )3 Pertanian karena mereka relati" lebih mudah dalam memahami materi &sesuai dengan bidangnya'. Pada !ontoh kasus tersebut pelatihan adalah #ariabel independen, prestasi ker(aadalah #ariabel dependen, dan latar belakang pendidikan adalah #ariabel moderator.

)ari ketiga !ontoh kasus tersebut, bisa disimpulkan bah*a #ariabel moderator berpengaruh nyata&memiliki kontribusi yang signi"ikan' terhadap kemampuan #ariabel independen dalammempengaruhi #ariabel dependen.

Variabel 'ntervening/mediator&

=ariabel independent dan moderator merupakan #ariable$#ariabel kongkrit. =ariable tersebutdapat dimanipulasi oleh peneliti dan pengaruhnya dapat dilihat atau diobser#asi. ;ain halnyadengan #ariable inter#ening, #ariable tersebut bersi"at hipotetikal artinya se!ara kongkrit pengaruhnya tidak kelihatan, tetapi se!ara teoritis dapat mempengaruhi hubungan antara #ariabelindependent dan dependent yang sedang diteliti.

Penelitian yang melibatkan #ariabel inter#ening &mediatormediatingmediasipengganggu'

sangat umum dalam bidang sosiologi dan psikologi, seperti ilmu$ilmu perilaku dan penelitiannon eksperimental lainnya. ntuk peneliti di bidang eksakta &terutama dalam penelitianeksperimental', mungkin tidak terlalu banyak yang mengenal atau melibatkan #ariabel ini,karena bersi"at abstrak dan tidak bisa diukur &misterius, (angan dianggap serius.. $''. ;ihat sa(a pernyataan 9u!kman &1' berikut ini


8/26

“ an intervening variable is that factor that theoretically affect the observed phenomenon but

cannot be seen, measure, or manipulate!.

6anyak sis*a, saya, bahkan sebagian peneliti yang masih kesulitan dalam membedakan antara#ariabel moderator dengan #ariabel pengganggu yang satu ini, inter#ening &mediator'maksudnya .

=ariable intervening dide"inisikan sebagai variabel #ang se%ara teoritis mempengaruhihubungan antara Variabel independent dengan Variabel dependent- tetapi tidak dapat

dilihat- diukur- dan dimanipulasi. pengaruhn#a harus disimpulkan dari pengaruh

pengaruh variabel independent dan atau variable moderat terhadap ge,ala #ang sedang

diteliti &9u!kman, 1'."ariabel ini merupakan variabel antara (penyela) yang terletak diantara "ariabel independent

dan "ariabel dependent# "ariabel ini bisa digunakan dalam menjelaskan proses hubungan

antara variabel independent dengan variabel dependent, misalnya $ % & % ', dimana & adalah

variabel intervening yang digunakan untuk menjelaskan pola hubungan antara " dan " .9erminologi terakhir, yaitu sebagai #ariabel antara, konsiten dengan metodologi dan de"inisidalam +nalisis truktural AIuation -odelling &A-'. -isalnya, E adalah usia dan C adalahkemampuan memba!a, hubungan sebab akibat antara E dan C bisa di(elaskan oleh #ariabelnter#ening 9, misalnya Pendidikan. )engan demikian, sia &E' tidak se!ara langsungmempengaruhi kemampuan memba!a &C', tapi terlebih dahulu melalui #ariabel inter#ening, pendidikan &9', atau dengan kata lain, E mempengaruhi 9 dan selan(utnya 9 mempengaruhi C.

Contoh:


9/26

9ingkat pendidikan J (enis peker(aan J tingkat penghasilan

-etode menga(ar J moti#asi bela(ar J Prestasi sis*a

9eknologi baru J budaya J 8espon masyarakat

sia J Pengalaman mengendarai J kelihaian mengendarai sepeda motor &=alentinno 8ossi,misalnya, $''

Contoh di bidang pertanian:

Pengaruh pemberian pupuk anorganik terhadap hasil padi. -isalnya sa(a, #arietas sudahdimasukkan ke dalam model atau #arietasnya dibuat sama arietas unggulan', tetapi hasinyatetap sa(a tidak signi"ikan. -engapaHH etelah diteliti se!ara seksama, ternyata tanaman padiyang di beri pupuk tersebut misalnya men(adi rentan terhadap serangan penyakithama sehinggasebagian besar lahan terkena serangan hamapenyakit, akibatnya hasil padi tidak meningkat.=ariabel nter#ening adalah erangan PenyakitBama.

0ubungan ke1 Variabel:

2ambahan

9erdapat beberapa literatur yang mengatakan ada #ariabel lain selain #ariabel yang sudahdisebutkan di atas, yaituVariabel Kontrol. =ariabel kontrol adalah #ariabel yang dikendalikan

atau dibuat konstan sehingga pengaruh #ariabel independent terhadap #ariabel dependent tidakdika!aukan oleh pengaruh "aktor lain yang tidak kita diamati. )engan kata lain, #ariabel lainyang dapat mempengaruhi hubungan antara #ariabel independent dengan #ariabel dependent, berusaha dihilangkan atau di netralkan atau di kontrol atau diseragamkan )engan demikian,diharapkan #ariabel yang memberi keragaman terhadap #ariabel dependent hanyalah #ariabelindependent yang ingin dipela(ari pengaruhnya, yang dikenal dengan perlakuan atau treatment


10/26

Paradok:

“Variabel kontrol adalah variabel yang dibuat konstan sehingga tidak bervariasi atau

seragam## ! * vs * “suatu objek bisa dikatakan variabel apabila nilainya beragam, apabila

tidak, tidak lagi dinamakan variabel tapi konstanta!

+erarti +ingung kan variabel kontrol apa konstanta

.enurut saya, mungkin lebih tepat apabila variabel kontrol ini menggunakan istilah variabel

yang di kontrol ( Controlled Variable )#

!erdasarkan %ara pengukuran

• Kuantitati" &diskritkontinyu'

o

8asioo nter#al

• Kualitati"

o ?rdinal ada tingkatan

o %ominal tidak ada tingkatan

!erdasarkan bisa/tidakn#a diukur se%ara langsung

• =ariabel teramati &obser#ed #ariable'

o )apat langsung diamatidiukur

o /ontoh umur, (enis kelamin, berat badan

• =ariabel laten &latent #ariable'

o 9idak dapat langsung diamatidiukur


11/26

o /ontoh kualitas pelayanan, kepuasan pelanggan, kesehatan

o mumnya diukur dengan menggunakan indikator yang berupa #ariabel teramati, biasanya lebih dari dua #ariabel indikator.

Skala engukuran Variabel

5 Komentar Posted by smartstat pada Februari 20, 2010

"okus dari desain penelitian dan analisis statistik adalah studi tentang #ariabel. Pada saat+nda ingin mempela(ari suatu "enomena, langkah pertama adalah mende"inisikan "enomenayang diteliti tersebut, dalam hal ini adalah menentukan #ariabel$#ariabel yang kita amati danselan(utnya menentukan bagaimana !ara +nda mengukur #ariabel tersebut. Proses tersebutdikenal dengan istilah definisi operasional. elas disini bah*a untuk memahami suatufenomena- kita harus memahami dulu istilah variabel dan skala pengukuran& +pabila +ndatidak menentukan se!ara (elas !ara pengukuran #ariabel yang ingin +nda pela(ari, pada akhirnya+nda akan mengalami kebingungan dalam menentukan desain penelitian yang tepat serta dalammenentukan prosedur analisis statistik yang sesuai.

'ndeks 3rtikel

• %ominal• ?rdinal• nter#al• 8asio• 8ingkasan• Flo* /hart•

/ontoh terapanebagai !ontoh "enomena di bidang pertanian. Pada saat +nda mengikuti perlombaan ;omba;intas ;embah dan 6ukit, 9anpa senga(a +nda memperhatikan pertumbuhan beberapa tanaman, pada lokasi tertentu ada tanaman yang tumbuh dengan subur dan ada (uga yang merana, he2L-ungkin mun!ul pertanyaan baruH Kenapa tanaman yang tumbuh di tanah tersebut tumbuhdengan subur sementara di tempat lainnya tidak demikianH etelah +nda perhatikan denganseksama, ternyata pada lokasi yang tanamannya tumbuh dengan subur ditemukan banyakmengandung bahan organik yang berasal dari pupuk kandang. +nda bisa menyimpulkan bah*atanaman subur karena tersedianya hara yang !ukup dari pupuk kandang. %amun mun!ul lagi

pertanyaan baru.., apakah semua (enis pupuk kandang pengaruhnya sama terhadap pertumbuhantanamanH %ah ini baru ide baru.., dan +nda berniat untuk mempela(ari pengaruh dari pemberian berbagai (enis pupuk kandang terhadap pertumbuhan dan hasil tanaman. ;angkah pertama adalahmenentukan #ariabel apa sa(a yang akan dipela(ari. elas disini ada dua kategori #ariabel, yaitu#ariabel penyebab dan #ariabel akibat. =ariabel penyebab dikenal dengan #ariabel bebas atauFaktor dan #ariabel akibat adalah #ariabel terikat &8espons'. ;angkah selan(utnya adalahmenentukan #ariabel$#ariabel tersebut. -isalnya #ariabel bebasnya adalah (enis pupuk kandang

https://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#respondhttps://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/https://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/https://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#nominalhttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#ordinalhttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#intervalhttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#rasiohttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#ringkasanhttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#flowcharthttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#contohhttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#respondhttps://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/https://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#nominalhttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#ordinalhttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#intervalhttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#rasiohttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#ringkasanhttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#flowcharthttps://smartstat.wordpress.com/2010/02/20/skala-pengukuran-variabel/#contoh


12/26

&ayam, domba, sapi' dan #ariabel terikatnya yang akan di amatinya &respons' adalah kandunganhara di dalam tanah &%, P, K', serapan hara oleh tanaman &%, P, K', pertumbuhan tanaman&di*akili oleh #ariabel 9inggi tanaman', dan hasil tanaman. etelah #ariabelnya ditentukan,selan(utnya adalah menentukan bagaimana !ara pengukurannyaH -isalnya, indikator yang akan

di(adikan pe*akil dari karakteristik hasil tanaman adalah berat bi(i. 6agaimana !aramengukurnyaH Cara mengukur berat bi,i tersebut termasuk pada penentuan skalapengukuran dari variabel berat bi(i tanaman.

engukuran adalah dasar dari pen#elidikan ilmiah. egala sesuatu yang kita lakukan dimulaidengan pengukuran ob(ek yang akan kita pela(ari. engukuran adalah pemberian angka ataukode pada suatu obyek.

2erdapat empat 4enis Skala engukuran yaitu Nominal, Ordinal, 'nterval, 5atio. kalayang paling rendah adalah %ominal dan yang tertinggi adalah kala 8asio. kala pengukuran

yang lebih tinggi akan memiliki karakteristik skala pengukuran di ba*ahnya. -isalnya, skala8asio akan memiliki karakteristik %ominal, nter#al, dan ?rdinal.

Variabel Nominal/Skala Nominal

Variabel nominal merupakan #ariabel dengan skala pengukuran yang paling rendahtingkatannya dan hanya bisa digunakan untuk klasifikasi kualitatif atau kategorisasi. +rtinya,#ariabel tersebut hanya dapat diukur dari segi apakah karakteristik suatu ob(ek bisa dibedakandari karekateristik lainnya, tetapi kita tidak dapat mengukur atau bahkan mengurutkan peringkat

kategori tersebut. ebagai !ontoh, kita dapat mengatakan bah*a (enis kelamin ke 2 orangtersebut berbeda, satu perempuan dan satunya lagi laki$laki. )i sini kita bisa membedakankarakteristik keduanya, tetapi kita tidak bisa mengukur dan mengatakan mana yang “lebih” ataumana yang “kurang” dari kualitas yang di*akili oleh #ariabel tersebut. Kita hanya bisamemberikan kodelabel pada kedua karakteristik tersebut, misalnya angka 0 untuk perempuandan angka 1 untuk laki$laki. Kodelabel angka tersebut bisa sa(a di tukar. Kode di sana hanya ber"ungsi sebagai pembeda antara kedua ob(ek dan tidak menun(ukkan urutan ataukesinambungan. +ngka 1 tidak menun(ukkan lebih tinggi atau lebih baik di banding 0.

Operator aritmetika yang bisa digunakan pada skala nominal hanya tanda 678 atau 698.

Contoh%ontoh variabel nominal lainn#a adalah:

• (enis tanah,

• #arietas,

• ras,


13/26

• *arna,

• bentuk,

• kota,

• Molongan darah

• enis penyakit• +gama

• uku

• %omor K9P-Kartu Pela(ar

Variabel Ordinal/ Skala Ordinal

Variabel ordinal memungkinkan kita untuk mengurutkan peringkat dari ob(ek yang kita ukur.)alam hal ini kita bisa mengatakan + “lebih” baik dibanding 6 atau 6 “kurang” baik dibanding+, namun kita tidak bisa mengatakan seberapa banyak lebihnya + dibanding 6. )engan

demikian, batas satu #ariasi nilai ke #ariasi nilai yang lain tidak (elas, sehingga yang dapatdibandingkan hanyalah apakah nilai tersebut lebih tinggi, sama, atau lebih rendah daripada nilaiyang lain, namun kita tidak bisa mengatakan berapa perbedaan (arak &inter#al' diantara nilai$nilaitersebut. /ontoh umum #ariabel ordinal adalah status sosial ekonomi keluarga. ebagai !ontoh,kita tahu bah*a kelas menengah ke atas lebih tinggi status sosial ekonominya dibanding kelasmenengah ke ba*ah, tapi kita tidak bisa mengatakan berapa lebihnya atau mengatakan bah*akelas menengah ke atas 1 N lebih tinggi. Pemberian simbolkode angka pada skala ordinal,selain ber"ungsi untuk membedakan karakteristik antar ob(ek (uga sudah menetukan urutan peringkat dari ob(ek tersebut.

Operator aritmetika yang bisa digunakan pada skala ordinal adalah tanda 678- 698- 68 dan6;8. -isal kode angka untuk kelas ba*ah @ 0, menengah @ 1, dan atas @ 2. +ngka 0 berbedadengan 1 ataupun 2 &operator aritmetk @ dan O', 0 lebih rendah dibanding 1 &operator aritmetk dan


14/26

nilai. ebagai !ontoh, suhu, yang diukur dalam dera(at Fahrenheit atau /el!ius, merupakan skalainter#al. Kita dapat mengatakan bah*a suhu 50 dera(at lebih tinggi daripada suhu 40 dera(at,demikian (uga suhu 30 dera(at lebih tinggi dibanding dengan suhu 20 dera(at. Perbedaan selisihsuhu antara 40 dan 50 dera(at nilainya sama dengan perbedaan suhu antara 20 dan 30 dera(at,

yaitu 10 dera(at. elas disini bah*a pada skala inter#al, selain kita bisa membedakan&mengkategorikan', mengurutkan nilainya, (uga bisa di hitung berapa perbedaannyaselisihnyadan (arak atau inter#alnya (uga dapat dibandingkan. Perbedaan antara kedua nilai pada skalainter#al sudah punya makna yang berarti, berbeda dengan perbedaan pada skala ordinal yangmaknanya tidak berarti. -isalnya, perbedaan antara suhu 40 dan 50 dera(at dua kali lebih besardibandingkan dengan perbedaan antara suhu 30 dan 35. )engan demikian, selain sudahmen!akup sekala nominal, (uga sudah termasuk skala ordinal, tetapi nilai mutlaknya tidak dapatdibandingkan se!ara matematik, oleh karena batas$batas #ariasi nilai pada inter#al adalah arbiter&angka nolnya tidak absolut'.

Operator aritmetika yang bisa digunakan pada skala ordinal adalah tanda 678- 698- 66- 6;8-6 adalah dua kali lebih y./ontohnya adalah berat, tinggi, pan(ang, usia, suhu dalam skala kel#in. ebagai !ontoh, berat +@ G0 kg, berat 6 @35 kg, 6erat / @ 0 kg. )isini kita bisa membandingkan rasio, misalnya kita bisa mengatakan bah*a berat + dua kali berat 6. 6erat / @ 0 kg, artinya / tidak mempunyai bobot. +ngka 0 di sini (elas dan berarti dan angka 0 menun(ukkan nilai 0 mutlak. -emang agaksedikit susah dalam membedakan antara skala inter#al dengan rasio. Kun!inya adalah di angka 0,apakah nilai nol tersebut mutlak &berarti' atau tidakH ebagai !ontoh, suhu bisa berupa skalainter#al tapi bisa (uga skala rasio, tergantung pada skala pengukuran yang digunakan. +pabilakita menggunakan skala /el!ius atau Fahrenheit, termasuk skala inter#al, sedangkan apabilaKel#in yang digunakan, suhu termasuk skala rasio. -engapaH Karena suhu 0 dera(at Kel#inadalah mutlak Kita tidak sa(a dapat mengatakan bah*a suhu 200 dera(at lebih tinggi daripadasuhu 100 dera(at, tetapi kita (uga sudah dapat menyatakan dengan pasti bah*a rasionya benardua kali lebih tinggi.


15/26

Operator aritmetika yang bisa digunakan pada skala rasio adalah tanda 678- 698- 66- 6;8-6evel Operasi

3ritmetik

Contoh

Nomina

l

)ata Kategori• -utual

lye>!lusi#e

@, O• enis Kelamin

• Sana Kulit

Ordinal Data #ang han#a

bisa diurutkan

dari ke%il ke besar

atau sebalikn#a

• utua

ll#

e$%lusive

• ?ruta

nn#a

asti/4elas

7- 9

- ;• Status sosial ekonomi

keluarga

• eringkat Kelas

• angkat/4abatan/@olo

ngan

'nterval elain men!akupkarakateristik %omina dan?rdinal, (uga sudah bisa dilakukanoperasi pen(umlahan karena

• -utuallye>!lusi#e

• rutannya Pasti

• arak

@, O,,


16/26

(arak antara datanyasudah (elas.9idak mempunyainilai nol mutlak

antara kodesama

5atio en%akup

karakteristik'nterval dan

mempun#ai nilai

nol mutlak

•

utuall#

e$%lusive

• ?ruta

nn#a asti

• 4arak

antara

kode sama

• 2erda

pat nilai

nol mutlak

7- 9-

- ;-


17/26

6agan +lir kala Pengukuran =ariabel

Contoh enerapan:

4enis

Kelamin

erilaku/

Sikap

?,ian eringkat 0uruf

utu

&;$P' &20$0' &0$100' &1$11' &+$F'

!arb 3

Chris ; 4 : 2.5 +!onnie E1 FG *&H 3

5obert ; 35 3 4 +

4im > EF F* H 3

2ina P :0 G 6

5on > HH F E !


18/26

4eff ; 5: G 6

!renda E1 F !

ark ; 5: 2 10 6

ike > GH EH C

Skala pengukuran: nominal inter#al rasio ordinal ordinal

Skala pengukuran variabel penting untuk penentuan u,i statistik #ang sesuai: skala

nominal dan ordinal han#a bisa menggunakan u,i statistik non parametrik- sedangkan

skala interval dan rasio bisa menggunakan statistik parametrik&

Statistika Deskriptif

13 Komentar Posted by smartstat pada -aret 22, 2010

Statistik adalah sekumpulan prosedur untuk mengumpulkan, mengukur, mengklasi"ikasi,menghitung, men(elaskan, mensintesis, menganalisis, dan mena"sirkan data kuantitati" yangdiperoleh se!ara sistematis. e!ara garis besar, statistik dibagi men(adi dua komponen utama,yaitu tatistik eskriptif dan tatistik inferensial . Statistik deskriptif menggunakan prosedurnumerik dan gra"is dalam meringkas gugus data dengan !ara yang (elas dan dapat dimengerti,sementara Statistik inferensial menyediakan prosedur untuk menarik kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel yang kita amati. tatistik )eskripti" membantu kita untukmenyederhanakan data dalam (umlah besar dengan !ara yang logis. )ata yang banyak direduksidan diringkas sehingga lebih sederhana dan lebih mudah diinterpretasi.

9erdapat dua metode dasar dalam statistik deskripti", yaitu numerik dan grafis.

• endekatan numerik dapat digunakan untuk menghitung nilai statistik dari sekumpulandata, seperti meandan standar deviasi. tatistik ini memberikan in"ormasi tentang rata$ratadan in"ormasi rin!i tentang distribusi data.

• etode grafis lebih sesuai daripada metode numerik untuk mengidenti"ikasi pola$polatertentu dalam data, dilain pihak, pendekatan numerik lebih tepat dan ob(ekti". )engandemikian, pendekatan numerik dan gra"is satu sama lain saling melengkapi, sehinggasangatlah bi(aksana apabila kita menggunakan kedua metode tersebut se!ara bersamaan.

9erdapat tiga karakteristik utama dari #ariabel tunggal

• )istribusi data &distribusi "rekuensi'

• kuran pemusatantendensi sentral &0entral &endency'

• kuran penyebaran & ispersion'

'nfo 6ahasan selengkapnya akan diuraikan pada topik tersendiriL

https://smartstat.wordpress.com/2010/03/22/statistika-deskriptif/#respondhttps://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/https://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/https://smartstat.wordpress.com/2010/03/22/statistika-deskriptif/#respondhttps://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/


19/26

Distribusi Data

Pengaturan, penyusunan, dan peringkasan data dengan membuat tabel seringkali membantu,terutama pada saat kita beker(a dengan se(umlah data yang besar. 9abel tersebut berisi da"tar nilai

data yang mungkin berbeda &baik data tunggal ataupun data yang sudah dikelompok$kelompokan' beserta nilai "rekuensinya. Frekuensi menun(ukkan banyaknyake(adiankemun!ulan nilai data dengan kategori tertentu. )istribusi data yang sudah diaturtersebut sering disebut dengan distribusi frekuensi. )engan demikian, )istribusi "rekuensidide"inisikan sebagai da"tar sebaran data &baik data tunggal maupun data kelompok', yangdisertai dengan nilai "rekuensinya. )ata dikelompokkan ke dalam beberapa kelas sehingga !iri$!iri penting data tersebut dapat segera terlihat.

)istribusi "rekuensi yang paling sederhana adalah distribusi yang menampilkan da"tar setiapnilai dari #ariabel yang disertai dengan nilai "rekuensinya. Distribusi frekuensi dapat

digambarkan dalam dua !ara, yaitu sebagai tabelatau sebagai grafik . )istribusi (uga dapatditampilkan dengan menggunakan nilai persentase. Penya(ian distribusi dalam bentuk gra"iklebih mempermudah dalam melihat karakteristik dan ke!enderungan tertentu dari sekumpulandata. Mra"ik data kuantitati" meliputi Bistogram, Poligon Frekuensi dll, sedangkan gra"ik untukdata kualitati" meliputi 6ar /hart, Pie /hart dll.

)istribusi "rekuensi akan memudahkan kita dalam melihat pola dalam data, namun demikian,kita akan kehilangan in"ormasi dari nilai indi#idunya.

!entuk Distribusi

+spek penting dari “deskripsi” suatu #ariabel adalah bentuk distribusinya, yang menun(ukkan"rekuensi dari berbagai selang nilai #ariabel. 6iasanya, seorang peneliti yang tertarik padaseberapa baik distribusi dapat diperkirakan oleh distribusi normal. tatistik deskripti" sederhanadapat memberikan beberapa in"ormasi yang rele#an dengan masalah ini. ebagai !ontoh, (ikaske*ness &kemiringan', yang mengukur kesimetrisan distribusi data, tidak sama dengan 0, makadistribusi dikatakan tidak simetris &a simetris', dan apabila ske*ness bernilai 0 berarti datatersebut berdistribusi normal &simetris'. ika kurtosis &kerun!ingan', yang mengukur kerun!ingandistribusi data, tidak sama dengan 0, maka distribusi data mungkin lebih datar atau lebih run!ing

dibandingkan dengan distribusi normal. %ilai kurtosis dari distribusi normal adalah 0.

n"ormasi yang lebih akurat dapat diperoleh dengan menggunakan salah satu u(i normalitas yaituuntuk menentukan peluang apakah sampel berasal dari pengamatan populasi yang berdistribusinormal ataukah tidak &misalnya, u(i Kolmogoro#$mirno#, atau u(i hapiro$SilksWS' . %amun,di antara u(i "ormal tersebut tidak ada satu pun yang dapat sepenuhnya menggantikan


20/26

pemeriksaan data se!ara #isual dengan menggunakan !ara gra"is, seperti histogram &gra"ik yangmenun(ukkan distribusi "rekuensi dari #ariabel'.

Mra"ik &Bistogram, misalnya' memungkinkan kita untuk menge#aluasi normalitas dari distribusiempiris karena pada histogram tersebut disertakan (uga o#erlay kur#a normalnya. Bal ini (ugamemungkinkan kita untuk memeriksa berbagai aspek dari bentuk distribusi data se!ara kualitati".ebagai !ontoh, distribusi dapat bimodal &memiliki 2 pun!ak' ataupun multimodal &lebih dari 2 pun!ak'. Bal ini menun(ukkan bah*a sampel tidak homogen dan unsur$unsurnya berasal daridua populasi yang berbeda.

?kuran emusatan (Central 2enden%#)

alah satu aspek yang paling penting untuk menggambarkan distribusi data adalah nilai pusat pengamatan. etiap pengukuran aritmatika yang ditu(ukan untuk menggambarkan suatu nilai

yang me*akili nilai pusat atau nilai sentral dari suatu gugus data &himpunan pengamatan'dikenal sebagai ukuran tendensi sentral.

9erdapat tiga (enis ukuran tendensi sentral yang sering digunakan, yaitu

• -ean

• -edian

• -ode

5atarata hitung atau arithmeti% mean atau sering disebut dengan istilah mean sa(a

merupakan metode yang paling banyak digunakan untuk menggambarkan ukuran tendensisentral. -ean dihitung dengan men(umlahkan semua nilai data pengamatan kemudian dibagidengan banyaknya data. ean dipengaruhi oleh nilai ekstrem.

edian adalah nilai yang membagi himpunan pengamatan men(adi dua bagian yang sama besar,50N dari pengamatan terletak di ba*ah median dan 50N lagi terletak di atasmedian. edian dari n pengukuran atau pengamatan >1, >2 ,L, >n adalah nilai pengamatan yangterletak di tengah gugus data setelah data tersebut diurutkan. +pabila banyaknya pengamatan &n'gan(il, median terletak tepat ditengah gugus data, sedangkan bila ngenap, median diperolehdengan !ara interpolasi yaitu rata$rata dari dua data yang berada di tengah gugus data.ediantidak dipengaruhi oleh nilai ekstrem.

ode adalah data yang paling sering mun!ulter(adi. ntuk menentukan modus, pertama susundata dalam urutan meningkat atau sebaliknya, kemudian hitung "rekuensinya. %ilai yang"rekuensinya paling besar &sering mun!ul' adalah modus. -odus digunakan baik untuk tipe datanumerik atau pun data kategoris. odus tidak dipengaruhi oleh nilai ekstrem.


21/26

Karakteristik penting untuk ukuran pusat #ang baik

kuran nilai pusat &a#erage' merupakan nilai pe*akil dari suatu distribusi data, sehingga harusmemiliki si"at$si"at berikut

• Barus mempertimbangkan semua gugus data

• 9idak boleh terpengaruh oleh nilai$nilai ekstrim.

• Barus stabil dari sampel ke sampel.

• Barus mampu digunakan untuk analisis statistik lebih lan(ut.

)ari beberapa ukuran nilai pusat, -ean hampir memenuhi semua persyaratan tersebut, ke!ualisyarat pada point kedua, rata$rata dipengaruhi oleh nilai ekstrem. ebagai !ontoh, (ika itemadalah 2Q 4Q 5Q :Q :Q :Q GQ GQ Q maka mean, median dan modus yang semua sama dengan :. ikanilai terakhir adalah 0 bukan , rata$rata akan men(adi 14.10, sedangkan median dan modus

yang tidak berubah. -eskipun median dan modus lebih baik dalam hal ini, namun mereka tidakmemenuhi persyaratan lainnya. ?leh karena itu -ean merupakan ukuran nilai pusat yang terbaik dan sering digunakan dalam analisis statistik.

Kapan kita menggunakan nilai pusat #ang berbedaI

%ilai ukuran pusat yang tepat untuk digunakan tergantung pada si"at data, si"at distribusi"rekuensi dan tu(uan. ika data kualitati", hanya modus yang dapat digunakan. ebagai !ontoh,apabila kita tertarik untuk mengetahui (enis tanah yang khas di suatu lokasi, atau pola tanam disuatu daerah, kita dapat menggunakan modus. )i sisi lain, (ika data bersi"at kuantitati", kita dapat

menggunakan salah satu dari ukuran nilai pusat tersebut.

ika data bersi"at kuantitati", kita harus mempertimbangkan si"at distribusi "rekuensi gugus datatersebut.

• 6ila distribusi "rekuensi data tidak normal &tidak simetris', median atau modusmerupakan ukuran pusat yang tepat.

• +pabila terdapat nilai$nilai ekstrim, baik ke!il atau besar, lebih tepat menggunakanmedian atau modus.

• +pabila distribusi data normal &simetris', semua ukuran nilai pusat, baik mean, median,atau modus dapat digunakan. %amun, mean lebih sering digunakan dibanding yang lainnyakarena lebih memenuhi persyaratan untuk ukuran pusat yang baik.

• Ketika kita berhadapan dengan la(u, ke!epatan dan harga lebih tepat menggunakan rata$rata harmonik.

ika kita tertarik pada perubahan relati", seperti dalam kasus pertumbuhan bakteri, pembelahansel dan sebagainya, rata$rata geometrik adalah rata$rata yang paling tepat.


22/26

4enis,enis enelitian

1 Komentar Posted by smartstat pada uni 30, 200

Penelitian dapat digolongkan dibagi ke dalam beberapa (enis berdasarkan kriteria$kriteriatertentu, antara lain berdasarkan &1' 9u(uanQ &2' PendekatanQ &3' 9empatQ &4' Pemakaian atauhasil alasan yang diperolehQ &5' 6idang ilmu yang ditelitiQ &:' 9ara" PenelitianQ &G' 9eknik yangdigunakanQ &' KeilmiahanQ &' pesialisasi bidang &ilmu' garapan. 6erikut ini masing$masing pembagiannya.

!erdasarkan hasil/alasan #ang diperoleh:

1. +asic 1esearch &Penelitian )asar', -empunyai alasan intelektual, dalam rangka pengembangan ilmu pengetahuanQ

2. Applied 1eseach &Penelitian 9erapan', -empunyai alasan praktis, keinginan untuk mengetahuiQ bertu(uan agar dapat melakukan sesuatu yang lebih baik, e"ekti", e"isien.

!erdasarkan !idang #ang diteliti:

1. Penelitian osial, se!ara khusus meneliti bidang sosial ekonomi, pendidikan, hukum,dsb.

2. Penelitian Aksakta, se!ara khusus meneliti bidang eksakta Kimia, Fisika, 9eknik, dsb.

!erdasarkan 2empat enelitian :

1. 2ield 1esearch &Penelitian ;apangan', langsung di lapanganQ2. 3ibrary 1esearch &Penelitian Kepustakaan', dilaksanakan dengan menggunakan literatur

&kepustakaan' dari penelitian sebelumnyaQ3. 3aboratory 1esearch &Penelitian ;aboratorium', dilaksanakan pada tempat tertentu lab,

biasanya bersi"at eksperimen atau per!obaanQ

!erdasarkan 2eknik #ang digunakan :

1. urvey 1esearch &Penelitian ur#ei', tidak melakukan perubahan &tidak ada perlakuankhusus' terhadap #ariabel yang diteliti.

2. 45perimen 1esearch &Penelitian Per!obaan', dilakukan perubahan &ada perlakuan khusus'terhadap #ariabel yang diteliti.

!erdasarkan Keilmiahan :

1. Penelitian lmiah

-enggunakan kaidah$kaidah ilmiah &-engemukakan pokok$pokok pikiran, menyimpulkandengan melalui prosedur yang sistematis dengan menggunakan pembuktian

https://smartstat.wordpress.com/2009/06/30/jenis-jenis-penelitian/#respondhttps://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/https://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/https://smartstat.wordpress.com/2009/06/30/jenis-jenis-penelitian/#respondhttps://smartstat.wordpress.com/author/smartstat/


23/26

ilmiahmeyakinkan. +da dua kriteria dalam menentukan kadartinggi$rendahnya mutuilmiah suatu penelitian yaitu

• Kemampuan memberikan pengertian yang (elas tentang masalah yang diteliti

• Kemampuan untuk meramalkan sampai dimana kesimpulan yang sama dapat di!apaiapabila data yang sama ditemukan di tempat*aktu lainQ

/iri$!iri penelitian ilmiah adalah

• 6urposiveness, "okus tu(uan yang (elasQ

• 1igor, teliti, memiliki dasar teori dan disain metodologi yang baikQ

• &estibility, prosedur pengu(ian hipotesis (elas

• 1eplicability, Pengu(ian dapat diulang untuk kasus yang sama atau yang se(enisQ

• 7bjectivity, 6erdasarkan "akta dari data aktual tidak sub(ekti" dan emosionalQ

•

8enerali9ability, emakin luas ruang lingkup penggunaan hasilnya semakin bergunaQ• 6recision, -endekati realitas dan confidence peluang ke(adian dari estimasi dapat dilihatQ

• 6arsimony, Kesederhanaan dalam pemaparan masalah dan metode penelitiannya.

2. Penelitian non ilmiah &9idak menggunakan metode atau kaidah$kaidah ilmiah'

• 6erdasarkan pesialisasi 6idang &ilmu' garapannya 6isnis &+kunting, Keuangan,-ana(emen, Pemasaran', Komunikasi &-assa, 6isnis, KehumasanP8, Periklanan', Bukum&Perdata, Pidana, 9atanegara, nternasional', Pertanian &agribisnis, +gronomi, 6udi )aya9anaman, Bama 9anaman', 9eknik, Akonomi &-ikro, -akro, Pembangunan', dll.

• 6erdasarkan dari hadirnya #ariabel &ubahan' #ariabel adalah hal yang men(adi ob(ek

penelitian, yang ditatap, yang menun(ukkan #ariasi baik kuantitati" maupun kualitati".=ariabel masa lalu, sekarang, akan datang. Penelitian yang dilakukan dengan men(elaskan menggambarkan #ariabel masa lalu dan sekarang &sedang ter(adi' adalah penelitiandeskripti" & to describe @ membeberkanmenggambarkan'. Penelitian dilakukan terhadap#ariabel masa yang akan datang adalah penelitian eksperimen.

enelitian se%ara umum :

enelitian Survei:

• ntuk memperoleh "akta dari ge(ala yang adaQ

• -en!ari keterangan se!ara "aktual dari suatu kelompok, daerah dsb.

• -elakukan e#aluasi serta perbandingan terhadap hal yang telah dilakukan orang laindalam menangani hal yang serupaQ

• )ilakukan terhadap se(umlah indi#idu unit baik se!ara sensus maupun se!ara sampelQ

• Basilnya untuk pembuatan ren!ana dan pengambilan keputusanQ

enelitian ini dapat berupa :


24/26

1. Penelitian J$ploratif &Pen(a(agan'. 9erbuka, men!ari$!ari, pengetahuan peneliti tentangmasalah yang diteliti masih terbatas. Pertanyaan dalam studi pen(a(agan ini misalnya +pakah yang paling men!emaskan anda dalam hal in"rastruktur di daerah Kalbar dalamlima tahun terakhir iniH -enurut anda, bagaimana !ara pera*atan in"rastruktur (alan dan (embatan yang baik.

2. Penelitian Deskriptif . -empela(ari masalah dalam masyarakat, tata !ara yang berlakudalam masyarakat serta situasi$situasi, sikap, pandangan, proses yang sedang berlangsung, pengaruh dari suatu "enomenaQ pengukuran yang !ermat tentang "enomena dalammasyarakat. Peneliti mengembangkan konsep, menghimpun "akta, tapi tidak mengu(ihipotesis.

3. Penelitian Jvaluasi. -en!ari (a*aban tentang pen!apaian tu(uan yang digariskansebelumnya. A#aluasi di sini men!akup "ormati" &melihat dan meneliti pelaksanaan program', umati" &dilaksanakan pada akhir program untuk mengukur pen!apaian tu(uan'.

4. Penelitian Jksplanasi &Pen(elasan'. -enggunakan data yang sama, men(elaskanhubungan kausal antara #ariabel melalui pengu(ian hipotesis.

5. Penelitian rediksi. -eramalkan "enomena atau keadaan tertentuQ:. Penelitian engembangan Sosial. )ikembangkan berdasarkan sur#ei yang dilakukan

se!ara berkala -isal umlah dan Persentase Penduduk -iskin di Kalbar, 1$2003Q

@rounded 5esear%h

-endasarkan diri pada "akta dan menggunakan analisis perbandinganQ bertu(uan mengadakangeneralisasi empiris, menetapkan konsep, membuktikan teori, mengembangkan teoriQ pengumpulan dan analisis data dalam *aktu yang bersamaan. )alam riset ini data merupakansumber teori, teori berdasarkan data. /iri$!irinya )ata merupakan sumber teori dan sumber hipotesis, 9eori menerangkan data setelah data diurai.

2?4?3N JNJ>'2'3N :

e!ara umum ada empat tu(uan utama

1. 9u(uan 45ploratif &Penemuan' menemukan sesuatu yang baru dalam bidang tertentu2. 9u(uan "erifikatif &Pengu(ian' mengu(i kebenaran sesuatu dalam bidang yang telah ada3. 9u(uan evelopmental &Pengembangan' mengembangkan sesuatu dalam bidang yang

telah ada4. Penulisan Karya lmiah &kripsi, 9esis, )isertasi'

J53N3N JNJ>'2'3N

1. Peme!ahan -asalah, meningkatkan kemampuan untuk menginterpretasikan "enomena$"enomena dari suatu masalah yang kompleks dan kait$mengkaitQ

2. -emberikan (a*aban atas pertanyaan dalam bidang yang dia(ukan, meningkatkankemampuan untuk men(elaskan atau menggambarkan "enomena$"enomena dari masalahtersebutQ


25/26

3. -endapatkan pengetahuan ilmu baru

J5S35323N JNJ>'2'3N :

1. -engikuti konsep ilmiah2. istematisPola tertentu3. 9eren!ana

Ciri%iri enelitian #ang baik:

1. 6urposiveness, 9u(uan yang (elasQ2. 45actitude, )ilakukan dengan hati$hati, !ermat, telitiQ3. &estability, )apat diu(i atau dika(iQ4. 1eplicability, )apat diulang oleh peneliti lainQ5. 6recision and 0onfidence, -emiliki ketepatan dan keyakinan (ika dihubungkan dengan

populasi atau sampelQ

:. 7bjectivity, 6ersi"at ob(ekti"QG. 8enerali9ation, 6erlaku umumQ. 6arismony, Bemat, tidak berlebihanQ. 0onsistency, dataungkapan yang digunakan harus selalu sama bagi kataungkapan yang

memiliki arti samaQ10. 0oherency, 9erdapat hubungan yang saling men(alin antara satu bagian dengan bagian

lainnya.

5OSJD?5 / >3N@K30>3N@K30 JNJ>'2'3N :

@aris besar :

1. Pembuatan ran!anganQ2. Pelaksanaan penelitianQ3. Pembuatan laporan penelitian

!agan arus kegiatan penelitian

1. emilih asalah. memerlukan kepekaan2. Studi endahuluan. studi eksploratoris, men!ari in"ormasiQ3. erumuskan asalah. (elas, dari mana harus mulai, ke mana harus pergi dan dengan

apa4. erumuskan anggapan dasar. sebagai tempat berpi(ak, &hipotesis'Q5. emilih pendekatanQ metode atau !ara penelitian, (enis tipe penelitian sangat

menentukan #ariabel apa, ob(eknya apa, sub(eknya apa, sumber datanya di manaQ:. enentukan variabel dan Sumber data. +pa yang akan ditelitiH )ata diperoleh dari

manaH


26/26

G. enentukan dan men#usun instrumen. apa (enis data, dari mana diperolehH?bser#asi, inter#ie*, kuesionerH

. engumpulkan data. dari mana, dengan !ara apaH. 3nalisis data. memerlukan ketekunan dan pengertian terhadap data. +pa (enis data akan

menentukan teknis analisisnya

10. enarik kesimpulanQ memerlukan ke(u(uran, apakah hipotesis terbuktiH11. en#usun laporan. memerlukan penguasaan bahasa yang baik dan benar.

Documents

Variabel Dan Data