BAB VI. METODE PENELITIAN 6.1. Objek dan Tempat Penelitian

1. BAB VI. METODE PENELITIAN 6.1. Objek dan Tempat Penelitian 6.2. Desain dan Teknik Penelitian 6.3. Operasionalisasi Variabel 6.4. Sumber Data 6.5. Teknik Pengumpulan Data 6.6. Rancangan Analisis Data/ Rancangan Uji Hipotesis 6.7. Jadwal Penelitian BAB VI. METODE PENELITIAN 6.1. Metode Penelitian Yang Digunakan 6.2. Operasionalisasi Variabel 6.3. Sumber Data dan Cara Menentukannya 6.4. Teknik Pengumpulan Data 6.5. Rancangan Analisis Data/ Rancangan Uji Hipotesis 6.6. Tempat/Lokasi Penelitian 6.7. Jadwal Penelitian Ami Purnamawati

2. BAB VI. METODE PENELITIAN 6.1. Metode Penelitian Yang Digunakan 6.2. Operasionalisasi Variabel 6.3. Sumber Data dan Cara Menentukannya 6.4. Teknik Pengumpulan Data 6.5. Rancangan Analisis Data/ Rancangan Uji Hipotesis 6.6. Tempat/Lokasi Penelitian 6.7. Jadwal Penelitian Ami Purnamawati

3. 6.1. Metode Penelitian yang digunakan PADA PASAL INI DISEBUTKAN LAGI DENGAN DISERTAI ALASAN MENGAPA METODE INI DIGUNAKAN. METODE PENELITIAN YANG DIGUNAKAN AKAN BERGANTUNG PADA MAKSUD DAN TUJUAN PENELITIAN. Ami Purnamawati

4. MAKSUD DAN TUJUAN PENELITIAN METODE PENELITIAN YANG DIGUNAKAN MAKSUD : MENDESKRIPSI FENOMENA KHUSUS, KONKRIT DAN LOKUS CASE STUDY TUJUAN : MEMPEROLEH DESKRIPSI FENOMENA KHUSUS, KONKRIT DAN LOKUS MAKSUD : MENDESKRIPSI FENOMENA GENERAL, ABSTRAK DAN UNIVERSAL DESCRIPTIVE SURVEY TUJUAN : MENPEROLEH DESKRIPSI FENOMENA GENERAL, ABSTRAK DAN UNIVERSAL Ami Purnamawati

5. MAKSUD DAN TUJUAN PENELITIAN METODE PENELITIAN YANG DIGUNAKAN MAKSUD : MENGEKSPLANASI FENOMENA GENERAL, ABSTRAK DAN UNIVERSAL SECARA TERUJI EMPIRIK EXPLANATORY SURVEY TUJUAN : MEMPEROLEH EKSPLANASI FENOMENA GENERAL, ABSTRAK DAN UNIVERSAL SECARA TERUJI EMPIRIK MAKSUD : MENCARI CARA-CARA PEMECAHAN SECARA PRAKTIK EXPERIMENT TUJUAN : MEMPEROLEH CARA-CARA PEMECAHAN SECARA PRAKTIK Ami Purnamawati

6. SALAH SATU PENELITIAN DESKRIPTIF YANG BERTUJUAN UNTUK MEMPELAJARI LATAR BELAKANG KEADAAN SEKARANG DAN INTERAKSI LINGKUNGAN DARI SUATU UNIT SOSIAL SECARA LEBIH MENDALAM (INTENSIF) STUDI KASUS Ami Purnamawati

7. 6.2. Operasionalisasi Variabel KONSEPTUALISASI (PEMAHAMAN AKAN KONSEP-KONSEP/VARIABEL-VARIABEL) Ami Purnamawati

8. DATA INDIKATOR KONKRIT DARI KONSEP/VARIABEL. INDIKATOR KONKRIT DAPAT DIKETAHUI DARI DEFINISI-DEFINISI KONSEP/VARIABEL YANG BERSANGKUTAN. DEFINISI-DEFINISI TELAH DIKETAHUI DARI PENDEKATAN MASALAH Ami Purnamawati

9. BAGI KONSEP/VARIABEL, CAKUPAN LUAS DEFINISI-DEFINISI DARI INDIKATOR ITU TIDAK LANGSUNG MENUNJUK PADA YANG KONKRIT, MELAINKAN MASIH TETAP ABSTRAK. INDIKATOR-INDIKATOR YANG MASIH ABSTRAK INI DISEBUT DIMENSI-DIMENSI DARI KONSEP/VARIABEL (SUBKONSEP/SUBVARIABEL) HARUS TETAP DIOPERASIONALISASIKAN SAMPAI DIPEROLEH DEFINISI-DEFINISI KONKRITNYA Ami Purnamawati

10. CONTOH Ami Purnamawati

11. IDENTIFIKASI MASALAH 1. BAGAIMANA PENGELOLAAN DISTRIBUSI FISIK PUPUK PADA KUD PELITA KARYA. Ami Purnamawati

12. PENDEKATAN MASALAH DISTRIBUSI FISIK MERUPAKAN LOGISTIK PASAR MELIBATKAN PERENCANAAN, PENERAPAN DAN PENGENDALIAN ARUS FISIK MATERIAL DAN PRODUK AKHIR DARI TITIK ASAL KE TITIK PENGGUNAAN UNTUK MEMENUHI KEBUTUHAN PELANGGAN DENGAN SUATU LABA(HENDRA TEGUH DAN RONY A RUSLI, 1998:193) FUNGSI-FUNGSI DALAM DISTRIBUSI FISIK MELIPUTI, TRANSPORTATION, STORAGE AND WAREHOUSING, INVENTORY CENTRAL, MATERIAL HANDLING, BORDER PROCESSING, PROTECTIVE PACKAGING (FANDI TJIPTONO, 2001:204) Ami Purnamawati

13. OPERASIONALISASI VARIABEL VARIABEL INDIKATOR DIMENSI/SUBVARIABEL DATA FUNGSI DISTRIBUSI FISIK • TRANSPORTASI • ANGKUTAN DARAT • JENIS ANGKUTAN • KAPASITAS ANGKUTAN • PERGUDANGAN • LOKASI/JARAK GUDANG • KEAMANAN GUDANG • KEBERSIHAN GUDANG • PUSAT PERSEDIAAN • TERPUSAT • TERSEBAR

14. OPERASIONALISASI VARIABEL VARIABEL INDIKATOR DIMENSI/SUBVARIABEL DATA FUNGSI DISTRIBUSI FISIK • PENANGANAN BARANG • DARI PT. PERTANI • PADA MUSIM TANAM • ADMINISTRATIF • PROSES PEMESANAN • SYARAT PENGIRIMAN Ami Purnamawati

15. INDIKATOR TETAPKAN MACAM DAN JENIS DATA MACAM DATA JENIS DATA DATA PRIMER DATA SEKUNDER DATA KUALITATIF DATA KUANTITATIF DATA YANG LANGSUNG DIPEROLEH DARI SUMBERNYA (RESPONDEN/ INFORMAN) DATA YANG TELAH DISUSUN/DIOLAH OLEH PIHAK LAIN (LEMBAGA-LEMBAGA) DATA YANG BERSIFAT ORDINAL (TERMASUK YANG NOMINAL) DATA YANG BERSIFAT CARDINAL (RASIO) DAN BERSIFAT ‘NON ARBITRARY ZERO” (NOL MUTLAK) Ami Purnamawati

16. OPERASIONALISASI VARIABEL KONSEP/ VARIABEL INDIKATOR MACAM DATA/ PRIMER/ SEKUNDER JENIS DATA/ KUALITATIF/ KUANTITATIF DIMENSI DATA A I X Y Ami Purnamawati

17. 6.3. Sumber Data Dan Cara Menentukannya Ami Purnamawati

18. SUMBER DATA SUMBER DATA PRIMER YANG ‘MERESPON’ PERTANYAAN-PERTANYAAN DENGAN MEMBERI JAWABAN MENGENAI ‘DIRINYA’ (YANG BERSANGKUTAN DENGAN DIRINYA) RESPONDEN DATA YANG DIPERLUKAN ADALAH DATA/INDIKATOR DARI KONSEP/VARIABEL RESPONDEN Ami Purnamawati

19. SUMBER DATA SUMBER DATA PRIMER YANG MAMPU MEMBERI INFORMASI MENGENAI DIRI/KEADAAN ORANG LAIN, ATAU MEMBERI INFORMASI TENTANG SITUASI DAN KONDISI LINGKUNGANNYA INFORMAN TIDAK MENANYAKAN MENGENAI DIRI INFORMAN Ami Purnamawati

20. SUMBER DATA SUMBER DATA SEKUNDER YANG RELEVAN DENGAN KASUS YANG DITELITI LEMBAGA Ami Purnamawati

21. KONSEP/ VARIABEL INDIKATOR MACAM DATA/ PRIMER/ SEKUNDER JENIS DATA/ KUALITATIF/ KUANTITATIF SUMBER DATA DIMENSI DATA RES INF LBG Ami Purnamawati

22. CARA MENENTUKAN SUMBER DATA SENSUS?/ SAMPLING Ami Purnamawati

23. SAMPEL POPULASI KUMPULAN OBYEK PENELITIAN (SATUAN ANALISIS) BAGIAN DARI OBYEK PENELITIAN YANG DIAMATI Ami Purnamawati

24. MENELITI SELURUH UNSUR POPULASI SENSUS Ami Purnamawati

25. MENGAMATI/MENELITI SEBAGIAN DARI KUMPULAN (POPULASI) SAMPLING Ami Purnamawati

26. RANCANGAN SAMPLING (TEKNIK SAMPLING) SAMPEL PROBABILITAS SAMPEL NONPROBABILITAS SETIAP UNSUR POPULASI MEMILIKI NILAI KEMUNGKINAN TERTENTU UNTUK DIPILIH PENGAMBILAN SAMPEL BERDASARKAN PERTIMBANGAN TERTENTU SAMPEL RANDOM SAMPEL PURPOSIF Ami Purnamawati

27. RANCANGAN SAMPLING PROBABILITAS SAMPLING RANDOM SEDERHANA (SIMPLE RANDOM SAMPLING) SAMPLING SISTEMATIK (SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING) SAMPLING BERSTRATA (STRATIFIED RANDOM SAMPLING) SAMPLING KLASTER (CLUSTER RANDOM SAMPLING) Ami Purnamawati

28. RANCANGAN SAMPLING (TEKNIK SAMPLING) SAMPLING RANDOM SEDERHANA (SIMPLE RANDOM SAMPLING) MELALUI PENGUNDIAN MENGGUNAKAN TABEL RANDOM HARUS MEMILIKI KERANGKA SAMPLING DAFTAR LENGKAP SEMUA UNSUR POPULASI Ami Purnamawati

29. RANCANGAN SAMPLING (TEKNIK SAMPLING) MENGGUNAKAN KERANGKA SAMPLING MENENTUKAN UNSUR PERTAMA SAMPLING SISTEMATIK UNSUR-UNSUR LAINNYA DITARIK DENGAN JARAK TERTENTU BANDINGKAN UKURAN POPULASI DENGAN UKURAN SAMPEL Ami Purnamawati

30. RANCANGAN SAMPLING (TEKNIK SAMPLING) MELIBATKAN PEMBAGIAN POPULASI KE DALAM KELAS, GOLONGAN, KATAGORI YANG DISEBUT STRATA: SAMPLING BERSTRATA KOTA/DAERAH PROPORSIONAL DISPROPORSIONAL SUKU BANGSA JENIS KELAMIN DARI SETIAP STRATA DIAMBIL SAMPEL YANG SEBANDING DENGAN BESAR SETIAP STRATA DARI SETIAP STRATA DIAMBIL SAMPEL YANG SAMA STATUS USIA DAN LAIN-LAIN Ami Purnamawati

31. RANCANGAN SAMPLING (TEKNIK SAMPLING) SAMPLING KLASTER (CLUSTER SAMPLING) BILA TIDAK MEMILIKI KERANGKA SAMPLING Ami Purnamawati

32. RANCANGAN SAMPLING NONPROBABILITAS SAMPLING KEBETULAN (INCIDENTAL SAMPLING) SAMPLING KUOTA (QUOTA SAMPLING) SAMPLING PURPOSIF (PURPOSIVE SAMPLING) Ami Purnamawati

33. UKURAN SAMPEL BERGANTUNG PADA DERAJAT KESERAGAMAN, PRESISI YANG DIKEHENDAKI, RENCANA ANALISIS DATA DAN FASILITAS YANG TERSEDIA (SINGARIMBUN & EFFENDI, 1982) Ami Purnamawati

34. RUMUS SEDERHANA UKURAN SAMPEL n = N Nd2 + 1 n = Jumlah Sampel yang dicari N = Populasi d = Presisi (derajat kepercayaan) Ami Purnamawati

35. Misal: Populasi sebesar 4.540, ingin dicari sampel dengan tingkat kepercayaan 90% atau a =0,1) n = 4.540 4.540 (0,1)2 + 1 n = 4.540 46,4 = 97,84 = 98 Ami Purnamawati

36. 6.4. TEKNIK PENGUMPULAN DATA PENGUMPULAN DATA YANG DIGUNAKAN UNTUK MENGHIMPUN DATA PENELITIAN MELALUI PENGGUNAAN PANCAINDERA OBSERVASI PARTICIPANT OBSERVATION NONPARTICIPANT OBSERVATION Ami Purnamawati

37. TEKNIK PENGUMPULAN DATA TANYA JAWAB YANG DILAKUKAN DENGAN SESEORANG UNTUK MEMPEROLEH INFORMASI, DATA YANG DIPERLUKAN ANTARA PENELITI DENGAN NARA SUMBER INTERVIEW Ami Purnamawati

38. 6.4 TEKNIK PENGUMPULAN DATA PERTANYAAN TERSTRUKTUR/ DAFTAR PERTANYAAN YANG DIAJUKAN KEPADA ORANG-ORANG TERTENTU UNTUK MENJARING JAWABAN; DISEDIAKAN RUANG DI BELAKANG PERTANYAAN ITU UNTUK TEMPAT JAWABAN, ATAU MENANDAI SALAH SATU JAWABAN YANG SUDAH DISEDIAKAN YANG SESUAI DENGAN PENDAPAT ORANG YANG MENGISI ITU. KUESIONER/ANGKET Ami Purnamawati

39. JENISKUESIONER PENELITI MEMBERIKAN SEMUA ALTERNATIF JAWABAN UNTUK SEMUA PERTANYAAN KUESIONER TERTUTUP PERTANYAAN YANG MEMBERIKAN KEBEBASAN PENUH PADA RESPONDEN UNTUK MENJAWABNYA. PENELITI TIDAK MEMBERIKAN JAWABAN ALTERNATIF KUESIONER TERBUKA KUESIONER TERTUTUP DAN TERBUKA (GABUNGAN) PERTANYAAN DIBERI JAWABAN ALTERNATIF DAN JUGA RESPONDEN DIBERI KEBEBASAN UNTUK MEMBERIKAN JAWABAN SESUAI DENGAN PENDAPATNYA SECARA BEBAS Ami Purnamawati

40. KEUNTUNGAN KUESIONER TERTUTUP JAWABAN-JAWABANNYA BERSIFAT STANDAR DAN BISA DIBANDINGKAN DENGAN JAWABAN RESPONDEN LAIN JAWABAN-JAWABANNYA JAUH LEBIH MUDAH DIKODING DAN DIANALISIS (DAPAT MENGHEMAT TENAGA DAN WAKTU) RESPONDEN LEBIH YAKIN DENGAN JAWABAN-JAWABANNYA TERUTAMA BAGI YANG SEBELUMNYA TIDAK YAKIN JAWABAN-JAWABAN RELATIF LEBIH LENGKAP KARENA DIPERSIAPKAN SEBELUMNYA ANALISIS DAN FORMULASINYA LEBIH MUDAH JIKA DIBANDINGKAN DENGAN KUESIONER TERBUKA Ami Purnamawati

41. KELEMAHAN • SANGAT MUDAH BAGI RESPONDEN UNTUK MENEBAK JAWABAN MESKIPUN SEBETULNYA MEREKA TIDAK MEMAHAMI PERTANYAAN • RESPONDEN MUNGKIN ‘FRUSTASI’ KARENA TIDAK ADA JAWABAN YANG SESUAI DENGAN KEADAANNYA • SERING TERJADI JAWABAN-JAWABAN YANG TERLALU BANYAK SEHINGGA MEMBINGUNGKAN RESPONDEN UNTUK MEMILIHNYA • TIDAK BISA MENDETEKSI PERBEDAAN PENDAPAT RESPONDEN DENGAN PENELITI KARENA JAWABAN DISEDIAKAN Ami Purnamawati

42. KEUNTUNGAN PERTANYAAN TERBUKA DAPAT DIGUNAKAN KETIKA SEMUA ALTERNATIF TIDAK DIKETAHUI OLEH PENELITI ATAU KETIKA PENELITI INGIN MENGETAHUI BAGAIMANA DAN MENGAPA SERTA ALASAN-ALASAN MEMBOLEHKAN RESPONDEN MENJAWAB SECARA RINCI Ami Purnamawati

43. KEUNTUNGAN KUESIONER GABUNGAN MENJEMBATANI KEKURANGAN KUESIONER TERBUKA KEKURANGAN KUESIONER TERTUTUP Ami Purnamawati