290 likes | 452 Views
Desain Penelitian Sesi 29/01/2012. Dr. Dewi Fitriasari Fakultas Ekonomi-Akuntansi / Pusat Studi Sustainability dan Inovasi Bisnis. Fokus sesi ini :. Teknik sampling untuk penelitian dengan pengujian hipotesis Teknik pengukuran dan skala
E N D
DesainPenelitianSesi 29/01/2012 Dr. DewiFitriasari FakultasEkonomi-Akuntansi/ PusatStudi Sustainability danInovasiBisnis
Fokussesiini: • Teknik sampling untukpenelitiandenganpengujianhipotesis • Teknikpengukurandanskala • Pemilihanprosedurstatistikuntukpenelitiandenganpengujianhipotesis
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Populasi: seluruhbagian/anggotadarivariabel yang akanditeliti • Menelitipopulasi versus menelitibagiandaripopulasi Pertanyaanuntukdipikirkan: Apakahmungkinmenelitipopulasi? BAHAS
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Jikatidakmungkinmenelitipopulasi, makaperlumengambilsebagiananggotadaripopulasiuntukmewakilipopulasi. • Pengambilansebagiananggotapopulasiuntukmewakilipopulasidisebut sampling.
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Pertimbangkanhalberikutiniuntukmemulai sampling: • Apakahjumlahpopulasidiketahuiatautidak? • Apasaja unit sampling yang akandigunakan?
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Pertimbangkanhalberikutiniuntukmemulai sampling: 3. Sumberdari unit sampling (source list) 4. Ukuransampel 5. Parameter dari unit sampling
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Teknik sampling padadasarnyaterbagimenjadi 2, yaitu: • Sampling non-probabilitas • Sampling probabilitas
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Pertimbangkanhalberikutiniuntukmemulai sampling: 6. Anggaran 7. Prosedur sampling
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Sampling non probabilitas: Prosedur sampling yang tidakdidasarkanpadaperkiraanprobabilitas yang menyatakanketerwakilanpopulasi. Namalainnya: deliberate sampling, purposive sampling, judgment sampling
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Sampling probabilitas Teknik sampling yang mengharuskansetiapbagiandaripopulasimemilikipeluang yang samauntukdimasukkansebagaisampel. Namalainnya: random sampling
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Systematic sampling: Sampling yang secarasistematismengambilsampelpadabagiantertentupopulasi. Contoh: Diinginkan sample yang mewakili 4% daritiapbagianpopulasi Maka: sampelakandipilihsecaraacakdaritiapbagian/anggota ke-25 populasi
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Stratified sampling: Populasidibagimenjadibeberapa sub-populasi yang homogen. Kemudian, penelitimemilihsecaraacakbagian/anggotadari sub-populasisebagaisampel. Contoh: BAHAS
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Cluster sampling: Ketikawilayahpenelitiansangatluas, makapopulasipenelitianakansangatluas. Cara terbaikuntukkondisiiniadalahmembagipopulasiluasmenjadibeberapapopulasi yang lebihkecil, kemudiandiambilsampelsecaraacakdaripopulasi yang lebihkecil(cluster).
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Area sampling Cluster sampling yang meliputiwilayahgeografis
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Multi-stage sampling: Cluster sampling yang melibatkanpembagianpopulasidengancaramemilihbeberapa sub-populasi primer yang kemudiandipecahlagimenjadibeberapacluster kecil. Dari cluster kecilinidipilihsampelsecaraacak.
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Sampling denganproporsiukuran Dalamhal unit sampeldalamcluster sampling tidaksamajumlahnya, makateknik sampling inidapatdigunakan.
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Contoh: • Jumlahtoko di 15 kotaadalahsebagaiberikut: 35, 17, 10, 32, 70, 28, 26, 19, 26, 66, 37, 44, 33, 29, 28. Sampel yang diinginkan: 10 tokodaritiapcluster berdasarkota. Berapabanyaktokodaritiapkota yang harusdimasukkandalamsampel?
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Jawab: 500 toko, 10 tokoingindiambilsebagaisampel. Interval sampling = 50 toko. Jadi: LihatTabel
Teknik Sampling (Kothari, hal. 55-67) • Sequential sampling: Jumlahpastisampeltidakdirencanakan di depan. Tergantungpadahasildarisampel yang diambilsebelumnya.
PengukurandanSkala(Kothari, hal. 55-67) • Jenis data: • Nominal data • Ordinal data • Interval data • Ratio data
PengukurandanSkala(Kothari, hal. 55-67) • Skala nominal (contohlaki-laki/perempuan) • Skala ordinal (contoh ranking) • Skala interval (contohkenaikansuhu) • Skala ratio (contohcm, m km, beratbadan)
PengukurandanSkala(Kothari, hal. 55-67) • Suatupengukurandapatdipercayajikamemenuhiujiberikut: • Ujivaliditas: Validitasmewakilisejauhmanaperbedaan yang didapatdariinstrumenpenelitianmencerminkanperbedaansesungguhnyaunit yang diteliti.
PengukurandanSkala(Kothari, hal. 55-67) • Jenisvaliditas: • Content validity • Criterion-related validity • Construct validity
PengukurandanSkala(Kothari, hal. 55-67) 1. Content validity Sejauhmanainstrumenpenelitianmencakuptopik yang diteliti 2. Criterion-related validity Instrumen yang digunakanharusdapatmemenuhiprinsip: Relevan, bebasdari bias, reliable (stabilataudapatdireproduksi), tersedia (informasitersediauntuktopik yang diteliti).
PengukurandanSkala(Kothari, hal. 55-67) 3. Construct validity Jikasuatuinstrumenpengukurandapatmengkonfirmasisuatuasosiasi yang diprediksidenganproposisiteori, makainstrumentersebutmemilikiconstruct validity.
PengukurandanSkala(Kothari, hal. 55-67) • Teknikscaling akandibahaslebihlanjutdenganmetodepengumpulan data • Padabagianberikutini, akandiperkenalkancaramemilihstatistik yang tepatberdasarvariabeldan data
Perencanaanstatistikuntukpenelitian(Sekaran, hal. 270) 1. Data nominal dengansatuatauduavariabelindependen: Chi-Square 2. Data ordinal dengansatuvariabelindependen: Sign test, Mann-Whitney U test, Kruskall Wallis one-way ANOVA 3. Data interval denganduaataulebihvariabelindependendandependen: Multiple discriminant analysis, Canonical correlation, multiple regression (1 variabeldependen),
Perencanaanstatistikuntukpenelitian(Sekaran, hal. 270) Contoh-contohpenggunaanstatistikakandiupload di weblog dosenuntukdikaji di rumaholehmahasiswa. Pertanyaanatascontoh-contohtersebutharusdiajukanmelalui email yang telahdisebutkan di kelas. OperasionalstatistikdapatdiperdalamdalamkelasStatistik.