desain penelitian bag.3

Desain penelitian bag.3Dr. Dewi FitriasariSession: 17/02/2012

Fokus hari ini:• SCALING

• TEKNIK PENGUMPULAN DATA PRIMER

• TEKNIK PENGUMPULAN DATA SEKUNDER

• STUDI KASUS

ScalingKothari p. 83

Scaling

1. Pendekatan arbitrerTeknik scaling yang dikembangkan sesuai kebutuhan.

Cara:Peneliti memilih topik dan kalimat pertanyaan seusia topik yang dianggap peneliti tidak ambigu. Kemudian minta orang lain untuk diminta pendapatnya atas kalimat-kalimat terkait.

Scaling2. Pendekatan konsensus (differential scale)

Pengembangan skala berdasar konsensus dari panel ahli.

Cara:1. Peneliti membuat 20 kalimat pertanyaan atau lebih tentang topik yang

diteliti2. Daftar kalimat diserahkan ke panel ahli untuk diminta mengelompokkan

kalimat menjadi beberapa kelompok dengan angka penilaian 1-11. Kemudian tiap anggota diminta untuk mengurut kalimat dari yang paling relevan hingga tidak relevan.

3. Hasil pengurutan dari tiap anggota panel diringkas . 4. Dihitung mediannya dari hasil pengurutan untuk menyimpulkan nilai scaling

kalimat terkait berdasar pendapat panel.5. Kalimat dengan nilai median yang hampir sama dimasukkan ke dalam

kuesioner.

Scaling

3. Pendekatan analisis item (atau summated scale/Likert scale)

Skala ini digunakan untuk mengevaluasi seberapa berbedanya antara responden yang menjawab dengan nilai tinggi dari yang rendah.

Contoh:

Scaling

Likert (Cont.)

Contoh perhitungan:

Jika ada 30 kalimat untuk sakala 5, maka:30 x 5 = 150 sangat mendukung30 x 3 = 90 netral30 x 1 = 30 sangat tidak mendukungNilai total di atas 90 berarti mendukung, di bahwa 90 berarti tidak mendukung. Nilai tepat 90 berarti netral

ScalingLikert (cont.)

Cara:1. Buat kalimat dan tiap kalimat beri skala likert2. Uji cobakan ke sejumlah subyek penelitian3. Rekap nilai likert untuk tiap kalimat4. Rekap nilai likert untuk semua responnya5. Kelompokkan reaksi respondedn menjadi dua ekstrem yaitu

yang paling tinggi dan yang paling rendah untuk melihat kalimat mana yang secara konsisten berbeda

6. Proses ke dalam software statistik untuk melihat pertanyaan mana saja yang paling dekat korelasinya satu sama lain untuk dimasukkan dalam survey final.

Scaling4. Pendekatan skala kumulatif (Guttman Scalograph)

Dalam pendekatan ini responden menyatakan pendapat dari ekstrem sangat tidak setuju hingga sangat setuju. Dikatakan kumulatif karena tiap kalimat berkaitan dengan satu sama lain.

Contoh:Responden yang menjawab sangat setuju untuk kalimat 1 seharusnya juga menjawab sangat setuju untuk kalimat 2, dst.

Tujuan: mencari aspek unidimensionalUnidimensional: Jawaban menunjukkan pola tertentu, yaitu jawaban yang sangat setuju memang konsisten dan dapat dibedakan dari jawaban yang sangat tidak setuju, dst.

ScalingKothari p. 87

• Kumulatif (cont.)

Contoh:

Scaling

5. Pendekatan skala faktor (semantic differential scale dan multidimensional scale)

Pendekatan ini merupakan hasil dari prosedur analisis faktor. (prosedur yang mencari interkorelasi item untuk mengelompokkan item ke dalam 1 dimensi)

ScalingKothari p. 90

• Semantic differential scale: Contoh:

Teknik pengumpulan data primerKothari p. 95

1. Observasi

a. Observasi terstrukturDefiniisi unit yang diobervasi jelas, dokumentasi informasi yang akan dikumpulkan jelas, kondisi obervasi tersstandarisasi, dan ada standar seleksi data selama observasi.

b. Obervasi tidak terstrukturKebalikan di atas

Teknik pengumpulan data primerKothari p. 95

1. Observasi (cont.)

c. Observasi partisipatifOrang yang melakukan observasi menjadi bagian dari kelompok observasi dan berbagi pendapatnya.

d. Observasi non partisipatifTidak menjadi bagian dari kelompok observasi dan tidak memberikan pendapat/aktif dalam kelompok

e. Observasi tersembunyiObservasi non partisipatif tanpa sepengetahuan kelompok observasi

Teknik pengumpulan data primerKothari p. 95

1. Observasi (cont.)

f. Observasi terkontrol dan tidak terkontrolJika observasi dilakukan dalam kondisi selektif dan terstandarisasi maka observasi terkontrol.

KAPAN DIGUNAKAN? BAHAS

Teknik pengumpulan data primerKothari p. 95

2. Interview

a. Interview personalWawancara empat mata dengan partisipan interview. Dapat berupa interview terstruktur dan tidak terstruktur Tidak terstruktur: tidak adal kalimat pertanyaan tertentu yang dibuat sebelumnya.

Kelebihan dan kekurangan? BAHAS

Teknik pengumpulan data primerKothari p. 95

2. Interview (cont.)

b. Interview terfokusDifokuskan ke pengalaman tertentu partisipan dan efeknya.

c. Interview klinikalMotivasi atau perasaan secara umu m partisipan atau pengalaman hidupnya (non-directive interview)

Teknik pengumpulan data primerKothari p. 100

3. Kuesioner

a. Kuesioner umumDapat berbentuk terstruktur atau tidak. Jika ada pertanyaan yang pasti dan terbatas maka disebut terstruktur. Pertanyaan tepat sama untuk tidap responden. Jenis pertanyaan tetap bisa berbentuk kalimat tanya tertutup atau terbuka.

b. Kuesioner dengan pertanyaan sekuensialPertanyan satu dengan yang lainnya membutuhkan ingatan kuat responden atas jawabannya yang sebelumnya. Pilot survey penting dalam jenis kuesioner ini karena pembahassan harus sangat jelas.

c. SchedulesKuesioner yang diisi dengan bantuan peneliti untuk memperjelas pertanyaan survey.

Teknik pengumpulan data sekunderKothari p. 111

Analisis kontenAnalisis atas konten dari buku, laporan, majalah yang berupa kalimat atau angka, baik yang dicetak atau diucapkan. Jiam berupa kalimat dapat merupakan analisis langsung atas kalimat atau proporsi dari jenis kalimat tertentu

Semua data yang didapat peneliti tanpa melalui teknik pengumpulan data primer kemungkinan besar termasuk dalam teknik pengumpulan data sekunder.

Metode kualitatif: Studi Kasus Kothari p. 113

Studi kasus adalah studi yang melibatkan analisis suatu kegiatan, kejadian atau beberapa kejadian atau kondisi tertentu.

Studi kasus lebih melihat pada proses dan yang terjadi dan hubungan antara satu proses dengan lainnya.

BAHAS HUBUNGANNYA DENGAN TEKNIK PENGUMPULAN DATA PRIMER

Minggu berikutnya:• Contoh formulasi penelitian kuantitatif

• Mahasiswa diharuskan mempersiapkan minimal 1 permasalahan penelitian dan mendesain data yang dibutuhkan dan teknik pengumpulan datanya.