BAB 4-5 Rancangan Riset

26
4. RANCANGAN RISET Yuyun Yuniarti Layn

description

Rancangan riset

Transcript of BAB 4-5 Rancangan Riset

  • 4. RANCANGAN RISETYuyun Yuniarti Layn

  • PengertianRiset yg baik perlu dirancang aktivitas dan sumber daya yg baikRancangan Riset atau Desain Riset : Rencana dari struktur Riset yang mengarahkan Proses dan Hasil Riset sedapat mungkin menjadi valid, objektif, efisien dan efektif.

  • Hal-Hal yang Perlu diperhatikanCooper & Schindler (2001), menyebutkan hal2 yg harus diperhatikan dlm desain riset ad/ :Perencanaan aktivitas dan waktuDidasarkan pd pertanyaan atau topik risetMengarah ke pemilihan sumber2 daya dan tipe informasi yg dibutuhkanMerupakan suatu kerangka yg menunjukkan hubungan diantara variabel yg diteliti.Menggariskan langkah2 untuk setiap aktivitas riset.

  • Karakteristik-Karakteristik Yg perlu DirancangSecara umum, karakteristik riset sbb :Menentukan jenis dari risetnya, apakah : a. Riset Eksploratory b. Riset Pengujian Hipotesis2. Jika risetnya pengujian hipotesis, apakah : a. Riset deskriptif b. Riset Kausal3. Menentukan Dimensi waktu riset, apakah : a. Melibatkan satu waktu tertentu dgn banyak sampel (cross sectional). b. Melibatkan urutan waktu (time series). c. Gabungan keduanya (panel data atau pooled data)

  • 4. Menentukan Kedalaman Risetnya, apakah :Mendalam tapi hanya melibatkan satu objek saja (studi kasus).Kurang mendalam akan tetapi generalisasinya tinggi (studi statistik).

    5. Menentukan metode Pengumpulan Data, apakah :Kontak langsung (wawancara)Tidak langsung (observasi, arsip, analitikal)

    6. Menentukan lingkungan riset, apakah settingnya :Lingkungan noncontrived setting, yaitu lingkungan riilLingkungan pengaturan artifisial, meliputi eksperimen di laboratorium atau lewat simulasi.

  • 7. Menentukan unit analisisnya, apakah :IndividualDyads, yaitu grup dr bbrp pasangan data. Ex ; penelitian yg melibatkan suami istri.GrupOrganisasi, instansi, industri , pasar modal, negara.

    8. Menentukan model empiris beserta defenisi variabel-variabelnya.

    9. Menentukan sumber-sumber daya riset yg dibutuhkan, yaitu :Waktu di masing2 kegiatan risetBiaya sampai riset selesaiPersonel2 yg terlibat.

  • Faktor-Faktor yg Mempengaruhi Desain RisetKinney, Jr (1986), Desain riset melibatkan empat faktor penting yg digunakan untuk meningkatkan pengujian dari riset, yaitu :Alpha ( ), merupakan probabilitas kesalahan type I yaitu secara salah menolak hipotesis nol yg benar.Beta ( ), merupakan probabilitas kesalahan type II yaitu secara salah tidak menolak hipotesis nol yg tdk benar.Ukuran Sampel ( n ). Faktor Desain ( D ), adl D = / , dimana adl besaran dari treatment effect ( X ) tergantung dari teori yg mendukung dan adl standar deviasi dari kesalahan residu, tergantung dari seberapa besar efek dari bias dan pengganggu dapat diatasi.

  • Kekuatan PengujianRiset yg baik memiliki tingkat kekuatan pengujian yg tinggi, yg dpt ditingkatkan menggunakan faktor desain riset dengan cara :Meningkatkan Ukuran Sampel ( N ). Sampel yg besar akan meningkatkan derajat kebebasan degree of freedom (df) dari pengukuran statistik dapat ditentukan sebesar (N-k), dimana N adl jumlah sampel, dan k adl jumlah VI.

    Memperkecil nilai alpha , akan memperbesar tk keyakinan (confidence level) yg akan mempengaruhi nilai Z. Semakin besar tk keyakinan maka semakin besar nilai Z. (Z = 3,0 u/ = 99 % ; Z = 1,96 u/ = 95 % ; Z = 1.65 u/ = 90 %). Nilai Z berhubungan negatif dgn nilai x (standard error of the mean).

  • 5. PENGUKURAN

  • DEFENISI PENGUKURANPengukuran (Measurement) adl pemberian nilai property dari suatu obyek.Obyek (object) merupakan suatu entitas yg akan diteliti. Ex : Perusahaan, karyawan, dsb.Properti adl karakteristik dari obyek, dpt berupa properti fisik, properti psikologi dan properti sosial. Ex. Jika objek perush, maka properti fisik adl ukuran persh, lokasi dll. Properti psikologi adl sikap manusia, kepintaran, motivasi. Properti sosial adl status sosial, persepsi masyarakt, dll.

  • DEFENISI OPERASIMendefenisikan konsep secara operasi adl menjelaskan karakteristik dari obyek (properti) kedalam elemen-elemen yg dpt diobservasi yg menyebabkan konsep dpt diukur dan dioperasionalkan di dlm riset.Dimensi dari suatu konsep adl bagian-bagian dari properti yg menunjukkan karakteristik-karakteristik utama dari properti konsep tersebut.Elemen, merupakan perilaku yg dpt diobservasi dan diukur dari suatu konsep dan dimensi

  • KONSEPDIMENSI-DIMENSIELEMEN- ELEMEN

  • Contoh : Konsep belajar (learning). Diukur lewat ujian yg dikerjakan. Ttpi banyak orang menganggap ujian sj tdk cukup untuk mengukur konsep belajar. Jika demikian, bgmn konsep belajar ini hrus diukur.Sekaran (2003) mengusulkan dgn mendefenisikan konsep belajar ini secara operasi dan memecahnya menjadi 3 dimensi yaitu : Memahami (understanding)Retensi (Retention)Aplikasi (application). Ke-3 istilah diatas masih merupakan hal yg abstrak walaupun sdh dpt menggambarkan konsep belajar dgn lebih detail. Oleh karena it, ke-3 dimensi ini masih perlu dipecah kembali lebih terinci agar dpt diukur sbb :

  • Dimensi memahami dpt diukur dgn elemn-elemen :Dpt menjawab pertanyaan-pertanyaan dgn benarDpt memberikan contoh2 dgn tepat.

    2. Dimensi Retensi, dpt diukur dgn elemen :Dpt memanggil materi dari otak setelah beberapa waktu lamanya.

    3. Dimensi aplikasi dpt diukur dgn elemen :Mampu memecahkan masalah dgn menerapkan konsep2 yg dipahami.Mampu mengintegrasikan dgn semua materi-materi lainnya yg relevan.

  • S K A L AAdalah suatu alat atau mekanisme yang yang dapat digunakan untuk membedakan individual-individual ke dalam variabel-variabel yang akan digunakan di dalam riset.

  • TIPE SKALATipe dasar dari skala mengikuti tipe datanya. Ada 4 macam tie skala dari nilai data yaitu :NominalOrdinal, IntervalRasio

  • DATA NOMINAL :Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi.CIRI : posisi data setara tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)CONTOH : jenis kelamin, jenis pekerjaanDATA ORDINAL :Data berskala ordinal adalah data yang dipeoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi, tetapi di antara data tersebut terdapat hubunganCIRI : posisi data tidak setara tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)CONTOH : kepuasan kerja, motivasiDATA INTERVAL :Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui.CIRI : Tidak ada kategorisasi bisa dilakukan operasi matematikaCONTOH : temperatur yang diukur berdasarkan 0C dan 0F, sistem kalenderDATA RASIO :Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0 absolut.CIRI : tidak ada kategorisasi bisa dilakukan operasi matematikaCONTOH : gaji, skor ujian, jumlah buku

  • METODE PENSKALAANAda dua metode penskalaan yaitu : A. Skala Rating, digunakan u/ memberikan nilai (rating) ke suatu variabel. Beberapa skal rating yg sering digunakan adalah :Skala dikotomi. Skala ini memberikan nilai dikotomi, ex : ya dan tidak. contoh : apakah Anda mempunyai kartu kredit Ya Tidak 2. Skala Kategori. Skala ini memberikan nilai beberapa item u/ dipilih. Tipe data yg digunakan u/ skala ini adl nominal.Contoh : Pilihlah indutri dari perusahaan :------------- Pabrikan------------- Jasa------------- Gas dan Minyak------------- Keuangan

  • 3. Skala Likert, digunakan untuk mengukur respons subyek ke dalam 5 poin skala dgn interval yg sama. Tipe data yg digunakan adalah interval.4. Skala Perbedaan semantik, menggunakan dua buah nilai ekstrim dan subyek diminta untuk menentukan responnya diantara dua nilai tsb di ruang yg disediakan yg disebut ruang semantik. Tipe data yg digunakan interval.Contoh : Setuju _ _ _ _ _ Tidak Setuju Pintar _ _ _ _ _ Naif Besar _ _ _ _ _ Kecil5. Skala Numerik, sama dgn skal perbedaan semantik hanya mengganti ruang semantik dgn angka angka numerik. Tipe data yg digunakan interval.Contoh : Setuju 1 2 3 4 5 6 7 Tidak Setuju

  • 6. Skala Penjumlahan Tetap atau Konstan. Subyek diminta u/ mendistribusikan nilai responnya kedlm bbrpa item yg sdh disediakan dgn jumlah yg tetap. Tipe data adalah rasio.Contoh : Di dalam memilih pendidikan S2, tentukan besarnya nilai alokasi yg anda berikan dgn total nilai 100 poin.Fasilitas Komputer___Fasilitas Basis Data___Kenyamanan kuliah___Gelar Dosen Tetap___Materi kuliah___Total100

  • 7. Skala stapel, dimaksudkan tdk hanya mengukur intensitas respons dari subyek tetapi juga arah responnya. Karena nilai nol tdk disebutkan dgn eksplisit, maka tipe data yg digunakan adalah interval.Contoh : Tunjukkan bagaimana Anda menilai dosen yg mengajar di kelas dengan melingkari nilai jawabannya.+3+3+3+2+2+2+1+1+1 Serius Menarik Pintar-1-1-1-2-2-2-3-3-3

  • 8. Skala Grafik, menggunakan grafik skala dan subyek memberi tanda pada tempat di grafik untuk responnya. Tipe data yang digunakan interval.___ 10 memuaskanContoh : bagaimana Anda ___ secara umum menilai___ 5 Cukup baik dosen di matakuliah___ Auditing___ 1 Sangat mengecewakan

    B. SKALA RANGKING, membandingkan dua atau lebih obyek untuk memilih obyek yang lebih baik. Beberapa skala rangking adalah :1. Skala Perbandingan Berpasangan, digunakan untuk memilih satu dari dua obyek secara berpasangan. Jumlah pasangan yg ada adalah sebanyak (n x ( n-1)/2), dengan n adalah jumlah obyek.

  • Misalnya ; jumlah obyek adalah 3, maka jumlah pasangan perbandingannya adalah (3 x ( 3-1)/2) = 3. Tipe data adalah ordinal.Contoh : Diantara kandidat pasangan presiden dan wapres, mana yg Anda pilih menjadi prresiden perusahaan Saudara :___ Ali___Ali___Ali___Basuki___Centil___Didik

    ___Basuki___Basuki___Centil___Centil ___Didik___Didik

    2. Skala rangking dipaksakan. Skala ini mengurutkan langsung realtif satu terhadap lainnya. Tipe data ordinal.

  • Contoh : Diantara kandidat presiden, mana yg Anda pilih menjadi presiden perusahaan Suadara (beri nilai rangking 1 sampai dengan 6) :____ Ateng____Basuki____Centil____Didik

    3. Skala Komparatif. Skala ini membandingkan dgn standar atau benchmark yg lainnya. Tipe data ordinal.Contoh : Dibandingkan dengan kinerja manajer periode kemarin, kinerja manajer sekarang :InferiorHampir SamaSuperior 123 4 5

  • THanKs