Category Archives: METODOLOGI PENELITIAN

Content Validity (Validitas Isi)

1337221510sfv0yp

CONTENT VALIDITY (Validitas Isi)

Hendryadi
www.teorionline.net
Phone : 021 – 9229 0445 / 0856 9752 3260
Email : hendry.basrah@gmail.com

 

Abstract

Validitas isi mencerminkan representasi dan relevansi dari sekumpulan aitem yang digunakan untuk mengukur sebuah konsep yang dilakukan melalui analisis rasional mengenai isi tes melalui penilaian panel ahli. Validitas ini mengacu pada ketepatan pengukuran didasarkan pada isi (content) instrument untuk memastikan bahwa item skala yang digunakan sudah memenuhi keseluruhan isi konsep atau kesesuaian item. Artikel ini secara khusus hanya membahas mengenai validitas isi (content validity) beserta bebeberapa contoh uji dalam kegiatan penelitian.

Keywords: content validity

Read the rest of this entry

Advertisements

Uji Reliabilitas Skor

Oleh : Hendry

Pendahuluan

 Reliabilitas suatu test merujuk pada derajat stabilitas, konsistensi, daya prediksi, dan akurasi. Ia melihat seberapa skor-skor yang diperoleh seseorang itu akan menjadi sama jika orang itu diperiksa ulang dengan tes yang sama pada kesempatan berbeda. Artikel ini akan memberikan contoh pengujian reliabilitas pendekatan statistic dan teori skor klasik.

Keyword : Reliabilitas,Cronbach Alpha, Test-Retest, Internal Consistency

Read the rest of this entry

Analisis Item : Korelasi Item-Total

Analisis Item : Korelasi Item Total

Dirangkum oleh
Hendry

Pendahuluan

Dalam prosedur kontruksi atau penyusunan test, sebelum melakukan estimasi terhadap reliabilitas dan validitas, dilakukan terlebih dahulu prosedur aitem yaitu dengan menguji karakteristik masing-masing item yang akan menjadi bagian test yang bersangkutan. Aitem-aitem yang tidak memenuhi persyaratan tidak boleh diikutkan sebagai bagian dari test. Pengujian reliabilitas dan validitas fungus tes hanya layak dilakukan terhadap kumpulan aitem-aitem yang telah dianalisis dan diuji.

Read the rest of this entry

Referensi Jurnal Ukuran Sampel

Ada beberapa referensi yang bermanfaat untuk dijadikan pedoman penentuan ukuran sampel, diantaranya :

Bartlet., J.E, Kotrlik. J.W, Higgins, C.C. (2001). Organizational Research: Determining Appropriate Sample Size in Survey Research. Information Technology, Learning, and Performance Journal, Vol. 19, No. 1, Spring 2001

Lewis. K.P. (2006). Statistical Power, Sample Sizes, and the Software to Calculate Them Easily. BioScience, Vol. 56, No. 7 (July 2006), pp. 607-612

Ejigou, A. (1996). Power and Sample Size for Matched Case-Control Studies. Biometrics, Vol. 52, No. 3 (Sep., 1996), pp. 925-933

Guenther, W.C. (1977). Power and Sample Size for Approximate Chi-Square Tests. The American Statistician, Vol. 31, No. 2 (May, 1977), pp. 83-85

Harris, R.J, Quade, D. (1992). The Minimally Important Difference Significant Criterion for Sample Size. Journal of Educational Statistics, Vol. 17, No. 1 (Spring, 1992), pp. 27-49

Jun-mo Nam. (1998). Power and Sample Size for Stratified Prospective Studies Using the Score Method for Testing. Biometrics, Vol. 54, No. 1 (Mar., 1998), pp. 331-336

Shieh, G. (2000). On Power and Sample Size Calculations for Likelihood Ratio Tests in Generalized Linear Models. Biometrics, Vol. 56, No. 4 (Dec., 2000), pp. 1192-1196

Jiroutek, M.R, et. al. (2003). A New Method for Choosing Sample Size for Confidence Interval-Based Inferences. Biometrics, Vol. 59, No. 3 (Sep., 2003), pp. 580-590

Luis Saldanha and Patrick Thompson. (2003). Conceptions of Sample and Their Relationship to Statistical Inference. Educational Studies in Mathematics, Vol. 51, No. 3 (2002), pp. 257-270

Woolson R.F, et.al. (1986). Sample Size for Case-Control Studies Using Cochran’s Statistic. Biometrics, Vol. 42, No. 4 (Dec., 1986), pp. 927-932

William C. Guenther. (1981).  Sample Size Formulas for Normal Theory T Tests. The American Statistician, Vol. 35, No. 4 (Nov., 1981), pp. 243-244

Connor R.J. (1987). Sample Size for Testing Differences in Proportions for the Paired-Sample Design. Biometrics, Vol. 43, No. 1 (Mar., 1987), pp. 207-211

etc.

Logika Statistika

Logika statistika sering disebut sebagai logika induktif yang tidak memberikan kepastian, namun memberi tingkat peluang bahwa untuk premis-premis tertentu dapat ditarik suatu kesimpulan mungkin benar dan mungkin juga salah.

Langkah-langlah yang ditempuh dalam logika induktif meliputi :

  1. Observasi dan eksperimen
  2. Munculnya hipotesis ilmiah
  3. Verifikasi dan pengukuhan, yang berakhir pada :
  4. Sebuah teori dan hukum ilmiah

Perbedaan Logika Induktif dengan Logika Deduktif

Penarikan kesimpulan induktif memiliki perbedaan mendasar dengan logika deduktif (seperti matematika). Dalam penalaran deduktif kesimpulan yang ditarik adalah benar jika premis-premis yang dipergunakannya adalah benar dan prosedur penarikan kesimpulannya adalah sah.

Sedangkan dalam penalaran induktif meskipun premis-premis yang digunakannya adalah benar dan prosedur yang digunakan adalah adalah sah, maka kesimpulannya belum tentu benar. Yang dapat dikatakan adalah bahwa kesimpulan itu mempunyai peluang untuk benar.  Dapat dinyatakan bahwa dasar dari statistika adalah ilmu peluang. Ilmu peluang sendiri adalah cabang dari matematika, sedangkan statistika merupakan disiplin ilmu tersendiri.

Tulisan terkait :

Sejarah Awal Statistika

 

Materi Referensi :

Sumarna, C. (2004). Filsafat Ilmu : dari Hakikat menuju nilai. Bandung : Pustaka Bani Quraisy.

Suriasumantri, J.S. (2003). Filsafat Ilmu, Sebuah Pengantar Populer, (Jakarta : Pustaka Sinar Harapan.

Teorionline.net : Prinsip Desain Kuesioner

Prinsip desain kuesioner biasanya difokuskan pada tiga bidang yaitu pertama berkaitan dengan prinsip susunan kata dalam pertanyaan, kedua mengacu pada perencanaan bagaimana variabel akan dikategorikan, diskalakanm dan dikodekan setelah respon diterima. Dan ketiga adalah berkaitan dengan penampilan kuesioner secara keseluruhan. Tiga faktor ini perlu mendapat perhatian karena dapat meminimalkan bias dalam penelitian.

Read the rest of this entry

Reliabilitas Instrumen

Oleh : Hendry (admin teorionline)

Abstract

Reliabilitas suatu test merujuk pada derajat stabilitas, konsistensi, daya prediksi, dan akurasi. Ia melihat seberapa skor-skor yang diperoleh seseorang itu akan menjadi sama jika orang itu diperiksa ulang dengan tes yang sama pada kesempatan berbeda. Beberapa teknik yang sering digunakan untuk menguji reliabilitas instrument adalah stabilitas pengukuran yang dapat diperoleh melalui test-retest, dan parallel form reliabily, dan konsistensi ukuran yang diperoleh melalui reliabilitas belah dua (split-half), koefisien alpha, dan lain sebagainya.

Definisi Reliabilitas

Menurut Sekaran (2006), reliabilitas atau keandalan suatu pengukuran menunjukkan sejauh mana pengukuran tersebut tanpa bias (bebas dari kesalahan) dank arena itu menjamin pengukuran yang konsisten lintas waktu dan lintas beragam item dalam instrument. Dengan kata lain, keandalan suatu pengukuran merupakan indikasi mengenai stabilitas dan konsistensi di mana instrument mengukur konsep dan membantu menilai “ketepatan” sebuah pengukuran.

Read the rest of this entry

Construct Validity (Validitas Konsep)

Oleh Hendry

Pendahuluan

Isu paling krusial dalam konstruksi tes adalah validitas. Jika validitas menyangkut isu-isu konsistensi, maka validitas mengakses akurasi test (Marnat, 2009:15). Menetapkan validitas sebuah test atau instrument test sangat sulit, terutama karena variabel-variabel psikologi biasanya adalah konsep-konsep abstrak, seperti inteligensi, kecemasan, dan kepribadian. Konsep-konsep ini tidak memiliki realitas konkret sehingga eksistensinya harus diinferensi melalui sarana yang tidak langsung.

Selain itu, konseptualisasi dan penelitian tentang konstrak mengalami perubahan seiring dengan berjalannya waktu sehingga mengharuskan bahwa validasi test harus terus menerus disempurnakan (G. Smith & McCarthy, 1995, dalam Groth-Marnat, 2009:15). Artikel ini akan menguraikan mengenai isu-isu penting mengenai validitas test yang disarikan dari berbagai referensi dan aplikasinya dalam dunia penelitian sekarang ini.

Teorionline.net : Criterion Validity

Validitas criteria (criterion-related validity) terpenuhi jika pengukuran membedakan individu menurut suatu criteria yang dharapkan diprediksi. Hal tersebut bisa dilakukan dengan menghasilkan validitas konkuren (concurrent validity) atau validitas predictive (predictive validity). Validitas konkuren dihasilkan jika skala membedakan individu yang dketahui berbeda, yaitu mereka harus menghasilkan skor yang berbeda pada instrument, sedangkan validitas predictive menunjukkan kemampuan instrument pengukuran untuk membedakan orang dengan referensi pada suatu criteria masa depan (Sekaran, 2006).

Selengkapnya baca di teorionline.net

 

Teorionline.net : Content validity

Validitas Isi (Content Validity)

Validitas isi atau content validity memastikan bahwa pengukuran memasukkan sekumpulan item yang memadai dan mewakili yang mengungkap konsep. Semakin item skala mencerminkan kawasan atau keseluruh konsep yang diukur, semakin besar validitas isi. Atau dengan kata lain, validitas isi merupakan fungsi seberapa baik dimensi dan elemen sebuah konsep yang telah digambarkan (Sekaran, 2006).

Validitas isi dilakukan untuk memastikan apakah isi kuesioner sudah sesuai dan relevan dengan tujuan study. Validitas isi menunjukkan isi mencerminkan rangkaian lengkap atribut yang diteliti dan biasanya dilakukan oleh tujuh atau lebih ahli (DeVon et al 2007)

Selanjutnya silahkan berkunjung ke teorionline.net

 

Merancang Survey Online Via Google Doc

Merancang kuesioner online via google doc memang memberikan kemudahan tersendiri. Kuesioner dapat dikirimkan ke berbagai email calon responden dan secara otomatis, google mentabulasinya untuk anda.

Berikut ini cara membuatnya :

Tahap 1. Jika anda belum punya account google, maka buat account terlebih dahulu

Tahap 2. masuk ke Google Document

Pada pilihan “Create”, pilih “Form”

Lalu akan tampil form kosong seperti ini

Tahap 3. Desain Awal

Bagian Judul Kuesioner

masukkan judul kuesioner anda, misal “kuesioner kepuasan kerja dan komitmen”

Lalu pada bagian bawahnya, masukkan kata pengantar dari anda.

Bagian Header

Untuk menambahkan header, klik “ADD”, lalu pilih “SECTION HEADER”

Atur posisi header tepat di bawah judul kuesioner.

Header dapat ditambahkan untuk memberikan penjelasan mengenai petunjuk pengisian

Tampilan judul dan header dapat dilihat pada gambar berikut ini :

Tahap 4. Membuat Pertanyaan Demografi Responden

Pertanyaan awal tentang demografi responden

Jenis Kelamin. Question Type pilih “Choose from a List”

Masa Kerja. Setting seperti gambar dibawah

 

Dan seterusnya…jika anda ingin menambah informasi yang ingin anda peroleh dari responden seperti bidang kerja, pendidikan, dst.

Tahap 5. Membuat pertanyaan angket

Pertanyaan Kepuasan Kerja terdiri dari 5 item yaitu kepuasan atas gaji, pekerjaan itu sendiri, kesempatan promosi, rekan kerja dan pengawasan pimpinan.

Contoh pertanyaan 1

Pertanyaan selanjutnya silahkan dilanjutkan. Bentuk kuesioner final 5 pertanyaan mengenai kepuasan kerja dapat dilihat langsung disini

Tahap 6. Menyebarkan Angket

Klik “EMAIL THIS FORM”.

lalu masukkan email calon responden anda

 

Semoga bermanfaat

 

 

 

Daftar Cek untuk Penilaian Tesis dan Disertasi

Beberapa daftar Cek untuk menilai tesis dan disertasi yang saya kutip sebagian dari Buku Jan Jonker, dkk (2011)  antara lain :

Judul dan Struktur

  1. Apakah tesis ini memiliki judul yang jelas dan menarik, serta sub judul disingkat yang mencerminkan esensi dari konten dalam satu kalimat pendek ?
  2. Apakah tesis dimulai dengan kata pengantar ? misalnya tentang alasan untuk proyek ini dan orang-orang yang telah membantu ?
  3. Apakah tesis ini mengandung daftar isi yang terstruktur dengan baik ?
  4. dst..

Read the rest of this entry

Guttman scale

Skala guttman merupakan skala kumulatif. Sesuai dengan namanya, skala ini pertama kali diperkenalkan oleh Louis Guttman (1916–1987). Dalam penggunaannya, skala guttman menghasilkan binary skor (0 – 1), dan digunakan untuk memperoleh jawaban yang tegas dan konsisten.

Contoh :

1. Apakah anda yakin Indonesia akan menjadi negara maju 10 tahun lagi ?

a. Yakin  b. tidak

2. Apakah anda sudah pernah menikah

a. Sudah  b. Belum

 

Jumlah Sampel Penelitian Kualitatif

Jumlah Sampel Penelitian Kualitatif

by Hendry

Dalam penelitian kualitatif, jumlah sampel tidak perlu terlalu banyak karena tujuannya adalah untuk menganalisis lebih mendalam mengenai sebuah fenomena atau kejadian.

Tidak ada patokan khusus jumlah sampel untuk penelitian kualitatif. Selain karena metode pengumpulan datanya yang menggunakan observasi, wawancara, dan diskusi yang tentu saja memerlukan waktu yang panjang sehingga tidak dimungkinkan untuk mengambil sampel yang terlalu banyak.

Prosedur analisis lebih banyak menggunakan deskriptif, dan tipe analisis nonparametrik, dan tidak ditujukan untuk generalisasi. Artinya, hasil penelitian kualitatif terbatas dalam hal generalisasi dan hanya berlaku untuk sampel yang diteliti.

Teknik sampling yang umum digunakan adalah pengambilan sampel mudah (convenience sampling), purposive, kuota dan berbagai teknik nonprobabilitas lainnya.

Beberapa poin penting dalam penelitian kualitatif adalah :

  1. Penelitian Kualitatif ditujukan untuk mengeksplorasi dan mencoba memahami sebuah fenomena secara mendalam
  2. Penelitian kualitatif memiliki keterbatasan dalam generalisasi
  3. Penelitian kualitatif lebih banyak menggunakan observasi langsung, wawancara dan diskusi mendalam sebagai pengumpul data
  4. Penelitian kualitatif tidak terikat dengan hipotesis (bahkan tidak mengharuskan adanya hipotesis), dan berbagai temuan di lapangan dapat berkembang.
  5. Peneliti merupakan faktor utama keberhasilan

Untuk metode penelitian kualitatif, buku Moeleong. Metode penelitian Kualitatif dalam dijadikan rujukan.

Thanks

Artikel terkait

Sejarah Awal Statistika

Asal Statistika

Sekitar tahun 1675 seorang ahli matematika amatir bernama Chavalier de Mere mengajukan sebuah permasalahan mengenai mengenai judi kepada seorang jenius matematika bernama Prancais Blaise Pascal. Pascal tertarik dengan permasalahan ini, dan kemudian mengadakan korespondensi dengan seorang ahli matematika Prancis lainnya yaitu Pierre de Fermat (1601 – 1665), dan keduanya mengembangkan cikal bakal teori peluang.

Peluang merupakan dasar dari teori statistika, sebagai konsep baru yang tidak dikenal dalam pemikiran Yunani Kuno, Romawi, dan bahkan Erop[a dalam abad pertengahan. Teori mengenai kombinasi bilangan sudah terdapat dalam aljabar yang dikembangkan oleh sarjana Muslim namun bukan dalam lingkup teori peluang.

Read the rest of this entry