PENGOLAHAN DATA KUANTITATIF DALAM PENELITIAN SOSIAL

Pengolahan data kuantitatif dilakukan melalui tahap-tahap berikut ini.

a. Editing

b. Koding

c. Tabulasi Data

d. Analisis Data

e. Interpretasi Data

Ayo kita bahas satu persatu :

a. Editing

Pada tahapan ini, data yang telah terkumpul melalui daftar pertanyaan (kuesioner) ataupun pada wawancara perlu dibaca kembali untuk melihat apakah ada hal-hal yang masih meragukan dari jawaban responden. Jadi, editing bertujuan untuk memperbaiki kualitas data dan menghilangkan keraguan data.

Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam pengeditan data antara lain sebagai berikut.

1) Kelengkapan dan kesempurnaan data. Semua pertanyaan yang diajukan dalam kuesioner harus terjawab semua dan jangan ada yang kosong.

2) Kejelasan tulisan. Tulisan pengumpul data yang tertera dalam kuesioner harus dapat dibaca.

3) Kejelasan makna jawaban. Pengumpul data harus menuliskan jawaban ke dalam kalimat-kalimat yang sempurna dan jelas.

4) Konsistensi data. Data harus memerhatikan konsistensi jawaban yang diberikan responden.

5) Keseragaman satuan yang digunakan dalam data (uniformitas data). Ini dimaksudkan untuk menghindari kesalahan-kesalahan dalam pengolahan dan analisis data. Misalnya penggunaan satuan kilogram dalam pengukuran berat. Apabila dalam kuesioner tertulis satuan berat lainnya, maka harus diseragamkan terlebih dahulu sebelum masuk dalam proses analisis.

6) Kesesuaian jawaban. Jawaban yang diberikan responden harus bersangkut paut dengan pertanyaan dan persoalan yang diteliti.

b. Koding

Setelah tahap editing selesai, maka data-data yang berupa jawaban-jawaban responden perlu diberi kode untuk memudahkan dalam menganalisis data. Hal ini sangat penting artinya, apalagi jika proses pengolahan data dilakukan dengan menggunakan bantuan komputer. Pemberian kode pada data dapat dilakukan dengan melihat jawaban dari jenis pertanyaan yang diajukan dalam kuesioner.

Pengkodean data dapat dibedakan atas beberapa hal berikut ini.

1) Pengkodean terhadap Jawaban yang Berupa Angka

Contoh pemberian kode untuk jawaban yang berupa angka.

Apabila jawaban berupa angka tersebut terdapat dalam bentuk interval, maka perlu pengkodean sendiri. Perhatikan contoh berikut ini.

2) Pengkodean terhadap Jawaban dari Pertanyaan Tertutup

a) Pertanyaan untuk mengetahui pendapat responden

b) Pertanyaan dengan jawaban bertingkat

3) Pengkodean terhadap Jawaban dari Pertanyaan Semi Terbuka

Perhatikan contoh pengkodean berikut ini.

4) Pengkodean terhadap Jawaban dari Pertanyaan Terbuka

Untuk jenis ini, sebelum melakukan pengkodean, peneliti harus membuat kategorisasi atas jawaban-jawaban dari pertanyaan terbuka ini karena variasi jawaban yang diperoleh barangkali cukup banyak.

Untuk membuat kategori jawaban harus memerhatikan beberapa hal, yaitu sebagai berikut.

a) Perbedaan kategori jawaban harus tegas, agar tidak tumpang tindih antara jawaban yang satu dengan jawaban yang lainnya.

b) Jika terdapat jawaban yang tidak sesuai dengan kategori yang sudah disusun, maka jawaban tersebut dikelompokkan dalam ‘lain-lain’. Namun persentase jawaban untuk ‘lain-lain’ harus kecil, karena jika terlampau tinggi banyak informasi yang terbuang.

Mari kita perhatikan bersama contoh pengkodean berikut ini.

Bagaimanakah tanggapan Anda tentang tayangan sinetron bertemakan percintaan remaja di televisi swasta di Indonesia?

a. Sangat baik, karena kita sedang butuh hiburan seperti itu.

b. Cukup baik.

c. Kurang baik, karena tidak layak ditonton anak-anak di bawah umur.

d. Tidak tahu.

e. Dibanding tahun lalu, sinetron seperti itu tahun ini sedikit meningkat.

f. Sinetron seperti itu terlalu sedikit, sehingga membosankan.

g. Perlu penambahan jumlah jam tayang untuk sinetron seperti itu.

h. Tidak memberi jawaban.

Bentuk pengkodean berdasarkan kategori jawaban yang telah dibuat adalah sebagai berikut.

Setelah seluruh data responden dalam daftar pertanyaan diberi kode, maka langkah berikutnya adalah menyusun buku kode. Buku kode ini sebagai pedoman untuk memindahkan kode jawaban reponden dalam kuesioner ke lembaran kode, yang kemudian juga akan berguna sebagai pedoman peneliti dalam mengidentifikasikan variable penelitian yang akan digunakan dalam analisis data (membaca tabulasi data).

c. Tabulasi Data

Tabulasi data merupakan proses pengolahan data yang dilakukan dengan cara memasukkan data ke dalam tabel. Atau dapat dikatakan bahwa tabulasi data adalah penyajian data dalam bentuk tabel atau daftar untuk memudahkan dalam pengamatan dan evaluasi. Hasil tabulasi data ini dapat menjadi gambaran tentang hasil penelitian, karena data-data yang diperoleh dari lapangan sudah tersusun dan terangkum dalam tabel-tabel yang mudah dipahami maknanya. Selanjutnya peneliti bertugas untuk memberi penjelasan atau keterangan dengan menggunakan kalimat atas data-data yang telah diperoleh.

Tabulasi data dapat dilakukan melalui cara tabulasi langsung dan lembaran kode.

1) Tabulasi Langsung

Maksudnya data langsung ditabulasi dari kuesioner ke dalam tabel yang sudah dipersiapkan tanpa perantara lainnya. Cara ini biasanya dilakukan untuk data yang jumlah responden dan variabelnya sedikit.

Tabel 5.1 Frekuensi Kunjungan Siswa SMA Kelas XII ke Perpustakaan dalam Seminggu Terakhir

2) Lembaran Kode (Code Sheet)

Lembaran kode dapat dikerjakan dengan menggunakan fasilitas komputer. Biasanya penabulasian dengan cara ini hanya efisien apabila variabel dan responden yang diteliti sangat banyak.

Jenis tabel yang umumnya dibuat dalam tabulasi data adalah tabel frekuensi dan tabel silang.

1) Tabel Frekuensi

Tabel frekuensi adalah tabel yang menyajikan berapa kali sesuatu hal terjadi. Tabel ini dapat dibedakan atas table frekuensi relatif, yaitu tabel frekuensi yang berisi persentase, dan tabel frekuensi kumulatif, yaitu table frekuensi yang berisi angka kumulatif.

Contoh tabel frekuensi.

Tabel 5.2 Jenis Kelamin Responden

2) Tabel Silang

Tabel silang dibuat dengan cara memecah lebih lanjut setiap kesatuan dari setiap kategori menjadi dua atau lebih subkesatuan. Kegunaan pembuatan tabel silang antara lain sebagai berikut.

a) Menganalisis hubungan-hubungan antarvariabel yang terjadi.

b) Melihat bagaimana dua atau beberapa variabel berhubungan.

c) Mengatur data untuk keperluan analisis statistik.

d) Mengontrol variabel tertentu sehingga dapat dianalisis tentang ada tidaknya hubungan tertentu.

e) Memeriksa kesalahan-kesalahan dalam kode ataupun jawaban dari daftar pertanyaan.

Contoh tabel silang.

Tabel 5.3 Frekuensi Kunjungan Siswa SMA Kelas XII ke Perpustakaan Selama Seminggu Terakhir Berdasarkan Jenis Kelamin

d. Analisis Data

Pada dasarnya, pengolahan data dalam penelitian sosial tidak lepas dari penggunaan metode statistik tertentu. Statistik sangat berperan dalam penelitian, baik dalam penyusunan, perumusan hipotesis, pengembangan alat dan instrument penelitian, penyusunan rancangan penelitian, penentuan sampel, maupun dalam analisis data.

Kegunaan statistik dalam penelitian adalah sebagai berikut.

1) Alat untuk mengetahui hubungan kausalitas antara dua atau lebih variabel, sehingga dapat diketahui apakah suatu hubungan benar-benar terkait dalam kausalitas atau tidak.

2) Memberikan teknik-tenik sederhana dalam mengklasifikasikan data dan menyajikan data secara lebih mudah sehingga bisa dimengerti dengan lebih mudah pula.

3) Membantu peneliti dalam menyimpulkan suatu perbedaan yang diperoleh apakah benar-benar berbeda secara signifikan.

4) Secara teknik dapat digunakan untuk menguji hipotesis, sehingga bisa menolong peneliti dalam mengambil keputusan apakah menerima atau menolak suatu hipotesis.

5) Meningkatkan kecermatan peneliti dalam mengambil keputusan terhadap kesimpulan-kesimpulan yang akan ditarik.

6) Memungkinkan penelitian untuk melakukan kegiatan ilmiah secara lebih ekonomis.

Pengolahan data secara statistik pada dasarnya suatu cara mengolah data kuantitatif sederhana, sehingga data penelitian tersebut mempunyai arti. Pengolahan data melalui teknik statistik dapat dilakukan dengan berbagai cara, di antaranya adalah distribusi frekuensi dan ukuran pemusatan.

1) Distribusi Frekuensi

Data-data hasil penelitian yang diperoleh di lapangan harus disusun atau diatur lebih lanjut agar mudah dipahami oleh para pembaca dan pihak-pihak yang berkepentingan atau berhubungan dengan permasalahan yang diteliti. Misalnya dengan membuat distribusi frekuensi.

Contoh: kita memperoleh data mengenai nilai ulangan harian Sosiologi untuk 25 siswa adalah sebagai berikut.

Data tersebut susunannya masih belum beraturan, sehingga sulit untuk dipahami. Agar data tersebut bisa dipahami, maka perlu disusun secara berurutan menurut distribusi frekuensinya. Setelah diurutkan, data tersebut seperti terlihat pada tabel distribusi frekuensi berikut ini.

Tabel 5.4 Distribusi Frekuensi

Nilai Ulangan Harian Sosiologi 25 Siswa

Setelah dilakukan distribusi frekuensi, kemudian disusun dan disajikan ke dalam distribusi relatif (distribusi persentase).

Tabel 5.5 Distribusi Frekuensi Mutlak dan Relatif

Nilai Ulangan Harian Sosiologi (N=25)

Setelah diketahui frekuensi mutlak dan frekuensi relatif, dapat disertakan frekuensi kumulatifnya masing-masing. Frekuensi kumulatif adalah jumlah frekuensi dari kategori data tertentu ditambah dengan jumlah frekuensi kategorikategori data sebelumnya.

Tabel 5.6 Distribusi Frekuensi Mutlak, Relatif, dan Kumulatif

Nilai Ulangan Harian Sosiologi (N=25)

2) Ukuran Pemusatan (Tendensi Sentral)

Penyusunan dan penyajian data mentah yang berbentuk distribusi frekuensi hanya memberikan gambaran umum. Untuk mendapat ciri khas dalam sebuah nilai bilangan, peneliti dapat menggunakan ukuran pemusatan yang terdiri atas modus, median, dan mean.

a) Modus

Modus adalah ukuran pemusatan yang menunjukkan frekuensi terbesar pada suatu perangkat data. Data yang berskala nominal hanya bisa dianalisis dengan menggunakan modus. Adapun cara untuk menentukan modus adalah dengan mengurutkan atau menyusun data ke dalam tabel distribusi frekuensi, kemudian kita cari nilai yang paling tinggi frekuensinya.

b) Median

Median adalah titik tengah yang membagi seluruh bilangan (data) menjadi dua bagian yang sama besar.

c) Mean (Rata-Rata Hitung)

Mean atau rata-rata hitung adalah nilai bilangan yang berasal dari jumlah keseluruhan nilai bilangan dibagi dengan banyaknya unit atau bilangan.

e. Interpretasi Data

Setelah data yang terkumpul dianalisis dengan teknik statistik hasilnya harus diinterprestasikan atau ditafsirkan agar kesimpulan-kesimpulan penting mudah ditangkap oleh pembaca. Interpretasi merupakan penjelasan terperinci tentang arti sebenarnya dari materi yang dipaparkan, selain itu juga dapat memberikan arti yang lebih luas dari penemuan penelitian.

Interpretasi memiliki dua aspek, yaitu sebagai berikut.

1) Untuk menegakkan keseimbangan suatu penelitian, maksudnya menghubungkan hasil suatu penelitian dengan penemuan penelitian lainnya.

2) Untuk membuat atau menghasilkan suatu konsep yang bersifat menjelaskan.

Kedudukan interpretasi dalam rangkaian proses analisis data penelitian sangat penting. Oleh karena itu, interpretasi harus dilakukan dengan hati-hati, sebab kualitas analisis sangat tergantung dari kualitas interpretasi yang dibuat peneliti terhadap data.

Generalisasi dan Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis dan interpretasi data, peneliti dapat membuat generalisasi dan kesimpulan dari hasil penelitian. Generalisasi dapat disebut sebagai suatu hal yang berkaitan dengan pembentukan gagasan atau simpulan umum dari suatu kejadian, hal, dan sebagainya. Dalam penelitian, generalisasi harus mempunyai kaitan dengan teori yang mendasari penelitian. Generalisasi ini kemudian diikuti oleh proses penarikan kesimpulan dari hasil penelitian.

Read More

Contoh Sekala Borgadus

 Contoh Sekala Borgadus

1. mau menerima orang padang kawin dengan sanak saudara anda
2. mau menerima orang padang sebagai sobat kental anda
3. mau menerima orang padang sebagai kjiran berdekatan dengan anda
4. mau menerima orang padang bekerja sekantor dengan anda
5. mau menerima orang padang dalam satu organisasi dengan anda
6. mau menerima orang padang sebagai warga desa saja

Skala Bogardus Jarak Sosial

Skala Bogardus Jarak Sosial
Dari Wikipedia, ensiklopedia bebas
Langsung ke: navigasi , cari
The Bogardus Sosial Jarak Skala adalah tes psikologis skala yang dibuat oleh Emory S. Bogardus secara empiris mengukur 's kesediaan masyarakat untuk berpartisipasi dalam kontak sosial berbagai tingkat kedekatan dengan anggota kelompok sosial yang beragam, seperti lain ras dan kelompok etnis , pelaku kejahatan seks , dan homoseksual .

Skala meminta orang sejauh mana mereka akan menerima masing-masing kelompok (skor 1,00 untuk kelompok diambil untuk menunjukkan ada jarak sosial):
• Sebagai kerabat dekat perkawinan (skor 1,00)
• Sebagai dekat saya pribadi teman-teman (2.00)
• Sebagai tetangga di jalan yang sama (3.00)
• Sebagai rekan kerja dalam pekerjaan yang sama (4.00)
• Sebagai warga negara di negara saya (5.00)
• Karena hanya pengunjung di negara saya (6,00)
• Akan mengecualikan dari negara saya (7,00)
The Bogardus Sosial Jarak Skala adalah skala kumulatif (a skala Guttman ), karena perjanjian dengan barang apapun berarti perjanjian dengan semua item sebelumnya. Skala telah dikritik sebagai terlalu sederhana karena interaksi sosial dan sikap dalam keluarga dekat atau hubungan persahabatan-jenis mungkin kualitatif berbeda dari interaksi sosial dengan dan sikap terhadap hubungan dengan jauh-jauh kontak seperti warga negara atau pengunjung di negara seseorang.
Penelitian oleh Bogardus pertama pada tahun 1925 dan kemudian berulang pada tahun 1946, 1956, dan 1966 menunjukkan bahwa tingkat menjauhkan sosial di AS mengalami penurunan sedikit dan sedikit perbedaan sedang dibuat antara kelompok-kelompok. Sebuah kuesioner berbasis web telah berjalan sejak tahun 1993 akhir. pengguna internet dianjurkan untuk mengirimkan tanggapan mereka di sini di mana sang maintainer dari situs ini telah diposting setidaknya dua makalah yang update penelitian jarak sosial.
Untuk Bogardus, jarak sosial merupakan fungsi dari jarak afektif antara anggota dari dua kelompok:''[i] n jarak sosial mempelajari pusat perhatian adalah pada reaksi perasaan orang terhadap orang lain dan terhadap kelompok-kelompok orang''. [ 1] Dengan demikian, baginya, jarak sosial pada dasarnya adalah ukuran berapa banyak atau sedikit simpati anggota kelompok merasakan kelompok lain. Ini mungkin penting untuk dicatat bahwa konseptualisasi Bogardus adalah bukan satu-satunya dalam literatur sosiologis. Beberapa sosiolog telah menunjukkan bahwa jarak sosial juga dapat dikonseptualisasikan atas dasar parameter lain seperti frekuensi interaksi antara kelompok yang berbeda atau perbedaan normatif dalam masyarakat tentang siapa yang harus dianggap sebagai "orang dalam" atau "orang luar


Sebuah Skala Jarak Sosial
Emory S. Bogardus
Universitas California Selatan
DALAM PEMBUATAN skala jarak sosial dalam bentuk yang sekarang, [1] penulis menyiapkan daftar 60 deskripsi kalimat tunggal, hampir semua yang terdengar dalam percakapan biasa di mana seseorang yang menyatakan dirinya tentang orang lain. Laporan ini mewakili beberapa jenis hubungan sosial, yaitu, mereka berhubungan ke kontak dalam keluarga, dalam atau persaudaraan kelompok sosial, dalam tetangga-kerudung, dalam gereja, di sekolah-sekolah, dalam kelompok bermain, dalam kelompok transportasi, dalam pekerjaan dan bisnis kelompok, dalam kelompok politik atau nasional.
Seratus orang [2] diundang untuk menilai masing-masing dari 60 pernyataan sesuai dengan jumlah jarak sosial yang dinilai bahwa laporan mewakili. [3] Masing-masing dari 100 orang diminta untuk menilai jumlah jarak sosial yang ia pikir ada antara membuat seseorang, misalnya, pernyataan No 1 dan orang tentang siapa itu dibuat, dari sudut pandang dua yang pertama, orang yang terlibat. Dalam cara yang sama setiap pernyataan dinilai.
________________________________________
(266)
Aku
JARAK SOSIAL LAPORAN
1. "Apakah menikah."
2. "Apakah bersedia untuk memiliki kakak saya atau adik menikah."
3. "Apakah bersedia untuk memiliki putra atau putri saya menikah."
4. "Apakah miliki sebagai sahabat."
5. "Apakah memiliki minoritas di klub saya persaudaraan, sosial, atau mengajukan."
6. "Apakah ada sebagai mayoritas di klub saya persaudaraan, sosial, atau mengajukan."
7. "Apakah menghalangi dari klub saya persaudaraan, sosial, atau mengajukan."
8. "Apakah miliki sebagai teman biasa saya."
9. "Apakah penurunan untuk memiliki sebagai teman."
10. "Apakah telah berbicara hanya sebagai kenalan."
11. "Apakah menolak untuk berbicara."
12. "Apakah ada sebagai tamu saya di makan malam umum."
13. "Apakah penurunan untuk dilihat dengan di depan umum."
14. "Apakah ada sebagai tamu saya di makan malam pribadi."
15. "Apakah menghibur semalam di rumah saya."
16. "Apakah menolak untuk mengundang ke rumah saya."
17. "Apakah memungkinkan satu keluarga saja (dari kelompok mereka) untuk hidup di blok kota saya."
18. "Apakah memungkinkan beberapa keluarga (kelompok mereka) untuk hidup di blok kota saya."
19. "Apakah hidup dikelilingi oleh mereka di lingkungan mereka."
20. "Apakah bersukacita ketika sebagai tetangga saya mereka memperoleh peningkatan status sosial."
21. "Apakah merasa terganggu ketika sebagai tetangga saya mereka memperoleh peningkatan status sosial."
22. "Apakah menghalangi dari lingkungan saya."
23. "Apakah mengambil sebagai tamu saya di gereja."
24. "Apakah memiliki beberapa sebagai anggota gereja saya."
25. "Apakah memiliki satu-setengah dari gereja saya yang terdiri dari kelompok mereka."
26. "Apakah miliki sebagai pendeta saya, atau panduan agama."
27. "Apakah miliki sebagai guru saya."
28. "Apakah memungkinkan beberapa anak-anak mereka untuk menghadiri sekolah dengan anak-anak saya."
29. "Apakah tidak punya anak-anak mereka bersekolah dengan anak-anak saya."
________________________________________
(267)
30. "Apakah memiliki dua-pertiga dari sekolah dihadiri oleh anak-anak saya yang terdiri dari anak-anak mereka."
31. "Apakah anak-anak mereka bersekolah di sekolah terpisah."
32. "Apakah memiliki anak kecil saya bermain dengan mereka secara teratur."
33. "Apakah ada orang muda mereka sebagai sosial sama untuk anak remaja dan anak-anakku."
34. "Apakah melarang anak-anak saya dari bermain dengan anak-anak mereka."
35. "Apakah berdansa dengan di depan umum secara teratur."
36. "Apakah berdansa dengan secara pribadi secara teratur."
37. "Apakah jembatan atau bermain golf dengan teratur."
38. "Apakah jembatan atau bermain golf dengan sesekali."
39. "Apakah penurunan untuk bermain jembatan atau golf dengan."
40. "Apakah mengambil sebagai tamu di perjalanan mobil."
41. "Apakah naik dengan mereka sebagai tamu mobil mereka."
42. "Apakah menolak untuk naik mobil dengan mereka."
43. "Apakah telah mereka naik di bagian terpisah dari jalan mobil."
44. "Apakah naik di kursi yang sama dengan mereka di mobil jalanan."
45. "Apakah miliki sebagai walikota kota di negara saya."
46. "Apakah memiliki beberapa dari mereka di Kongres kita."
47. "Apakah menghalangi mereka dari anggota Kongres yang."
48. "Apakah miliki sebagai presiden negara saya."
49. "Apakah miliki sebagai hak suara warga negara saya sampai dengan 1 / 5 dari total penduduk."
50. "Apakah miliki sebagai hak suara warga negara saya sampai dengan 1 / 3 dari total penduduk."
51. "Apakah miliki sebagai hak suara warga negara saya sampai dengan 2 / 3 dari total populasi."
52. "Apakah memungkinkan sebagai pengunjung di negara saya tetapi tanpa-kapal hak warga negara."
53. "Apakah terus keluar dari negara saya seluruhnya baik sebagai pengunjung atau warga negara."
54. "Apakah di samping bekerja di kantor."
55. "Apakah menolak untuk bekerja dengan di kantor yang sama."
56. "Apakah bekerja-di bawah sebagai atasan saya."
57. "Apakah telah mereka sebagai mitra bisnis saya."
58. "Apakah telah mereka dalam bisnis yang kompetitif di dekat lokasi bisnis saya."
59. "Apakah memiliki mereka dalam bisnis nonkompetitif dekat lokasi bisnis saya."
60. "Apakah menghalangi mereka sebagai pesaing dalam bisnis saya."
________________________________________
(268)
Masing-masing dari 60 laporan yang diketik pada 3 by 5 slip kertas. Setiap hakim diberi 60 berbeda secarik kertas dan diminta untuk mendistribusikan mereka dalam tujuh kotak atau tumpukan mewakili tujuh derajat berbeda jarak sosial. [4]
Ketika hal ini dilakukan setiap hakim diminta untuk mempelajari perawatan sepenuhnya slip di setiap kotak atau tiang dan untuk mereklasifikasi apapun yang mungkin dinilai lebih akurat. Tidak ada peraturan dibuat memandang ke arah pemerataan. Saat itu diminta, bagaimana-pernah, yang pada akhir latihan, masing-masing dari tujuh kotak harus berisi setidaknya satu slip. Dalam kasus yang lebih dari 15 slip (25 persen dari total) muncul dalam kotak disimpulkan bahwa diskriminasi yang memadai belum digunakan; 5] dan pekerjaan ini adalah hakim dibuang. [[6]
Jarak sosial didefinisikan dalam hal ini untuk setiap hakim sebagai tingkat pemahaman simpatik yang ada antara dua orang atau antara seseorang dan kelompok (jarak pribadi, atau-kelompok jarak pribadi). Hakim didesak untuk melihat situasi jarak sosial de-jelaskan pada setiap slip obyektif mungkin. Setiap hakim tentu saja bekerja secara terpisah dari yang lain.
100 hakim termasuk 66 anggota fakultas dan mahasiswa pascasarjana, semua dijiwai dengan sesuatu dari titik pandang penelitian, dan 34 mahasiswa. Jumlah ini mencakup 62 wanita dan 38 pria. [7]
Penilaian, mulai dari 1 sampai 7 untuk masing-masing 60 laporan oleh 100 hakim yang ditambahkan dan arith-
________________________________________
(269)-metic berarti diambil. Rata-rata bervariasi dari 1,00 untuk pernyataan No 1-6,98 untuk pernyataan No 53. Dalam rangka untuk mendapatkan serangkaian situasi sosial-jarak yang sama, laporan yang berarti terdekat 2,00, .3.00, 4,00, 5,00, dan 6,00 dipilih, yang bersama-sama dengan laporan (1 dan 53) berarti memiliki sebesar 1,00 dan 6,98 merupakan rangkaian tujuh jarak yang sama sosial situasi jarak hampir yang dipilih untuk skala berikut. [8] Ketujuh pernyataan adalah sebagai:

II
SITUASI SOSIAL TUJUH berjarak sama

1. Akan menikah
2. Akan sebagai teman biasa
3. Akan bekerja di samping di kantor
4. Apakah memiliki beberapa keluarga di lingkungan saya
5. Akan hanya seperti berbicara kenalan
6. Akan tinggal di luar lingkungan saya
7. Akan tinggal di luar negara saya
Dalam mengelola tes subjek diberikan daftar 40 ras, 30 pekerjaan, dan 30 agama bersama-sama dengan petunjuk umum berikut:
III
PETUNJUK UMUM

Anda diminta untuk memberikan diri Anda sebagai kebebasan selengkap mungkin. Pada kenyataannya, semakin besar kebebasan Anda memberikan diri Anda, semakin berharga akan menjadi hasil atau. Hanya Gunakan checkmarks salib.
Tujuh macam kontak sosial diberikan.
Anda akan diminta untuk memberikan di setiap contoh reaksi pertama Anda perasaan. Lanjutkan melalui tes tanpa menunda. Semakin Anda "berhenti
________________________________________
(270) untuk berpikir, "yang kurang berharga akan menjadi hasil. Berikan reaksi Anda untuk setiap ras, pekerjaan, atau agama dalam daftar berikut ini yang Anda pernah dengar.
Sosial jarak berarti derajat yang berbeda di bawah-berdiri simpatik yang ada antara orang-orang. Tes ini berhubungan dengan bentuk khusus dari jarak sosial yang dikenal sebagai kelompok jarak pribadi, atau jarak yang ada antara seseorang dan kelompok, seperti ras, pekerjaan, dan agama.
Dengan mengambil tes ini dengan interval enam bulan atau setahun, seseorang dapat menemukan apa beberapa perubahan dalam sikap adalah saat dia menjalani. Jika diberikan kepada kelompok pada interval, perubahan sikap kelompok juga dapat diukur.
instruksi khusus juga diberikan sebagai berikut tetapi diulang pada interval sehingga tetap mereka sebelum subjek pikiran sebagai terus mungkin.

IV
PETUNJUK KHUSUS
Ingatlah untuk memberikan reaksi perasaan pertama Anda dalam setiap kasus.
Berikan reaksi Anda untuk setiap perlombaan sebagai sebuah kelompok. Jangan memberikan reaksi Anda terhadap yang terbaik atau anggota terburuk yang Anda sudah tahu:
Berilah tanda silang setelah setiap balapan di sebanyak tujuh kolom sebagai reaksi perasaan Anda mendikte.
Instruksi dikeluarkan untuk orang-orang administrasi menguji termasuk saran-saran praktis berikut:

V
PENATAUSAHAAN SARAN
Dalam memberikan tes ini untuk kelompok yang terbaik bagi pemimpin untuk membaca lebih keras halaman pertama tes dan petunjuk di bagian atas halaman kedua, dan memberikan kesempatan untuk pertanyaan-pertanyaan mengenai prosedur.
Hal ini juga baik bagi pemimpin untuk mengikuti tes dan sebagai dia membaca nama-nama di kolom sebelah kiri pada setiap halaman, untuk pergi melalui latihan sendiri, membaca nama-nama dari setiap pekerjaan, ras, agama
________________________________________
(271) keras. Dalam cara ini ia akan menetapkan contoh yang baik sebagai peserta, dan mengamankan kemungkinan kerjasama yang terbaik, apalagi, ia akan dapat dari waktu ke waktu untuk membandingkan reaksi sosial sendiri jarak di masing-masing tiga bidang.
Prosedur penilaian disimpan sesederhana mungkin, sehingga orang dapat nilai ujian catatan mereka sendiri.

VI
SKOR SARAN
Dalam penilaian, praktek sederhana ini digunakan untuk menambahkan jumlah kolom terdekat ke kiri yang telah diperiksa, misalnya, untuk setiap perlombaan, yaitu memeriksa kolom yang memuat nomor terendah, dan menambahkan angka-angka untuk setiap perlombaan dan membaginya dengan total jumlah ras yang telah diperiksa., Dengan cara ini adalah mungkin untuk mendapatkan hasil bagi jarak ras seseorang yang (Ra. DQ); juga quotient kerja jarak (0.DQ), dan kecerdasan religius jarak ( Re DQ).. Dengan menambahkan ini dan membaginya dengan tiga, nomor akan diperoleh yang dapat disebut kecerdasan sosial jarak (SDQ). Jika tes jarak jauh lainnya dirancang dan diambil oleh seorang individu, hasil dapat dimasukkan dalam menentukan individu SDQ Dengan memberikan tes kepada orang di interval mungkin enam bulan atau satu tahun akan mungkin untuk mencatat perubahan dalam sikap nya.
Dengan mengambil jumlah kolom terendah yang diperiksa, misalnya, untuk setiap perlombaan oleh masing-masing anggota kelompok orang dan total rata-rata adalah mungkin untuk mendapatkan hasil bagi kelompok rasial kejauhan (GRDQ) pada kelompok yang diberikan terhadap masing-masing dari 40 ras yang tercatat pada hal 2 bentuk fotokopi. Di kejauhan dengan cara pendudukan kelompok yang sama dan agama quotients kelompok dapat diperoleh.
Jika pekerjaan, ras diberikan, atau agama belum diperiksa itu harus dihilangkan dalam penilaian.
Catatan
1. Kini tersedia dalam edisi percobaan, bentuk fotokopi, meliputi empat halaman, dengan halaman 1 diberikan kepada petunjuk, halaman 2, untuk jarak ras, 3 halaman, untuk jarak kerja; dan halaman 4, untuk jarak agama. Sebuah tetapi terpisah halaman tambahan menjelaskan metode penilaian.
2. Penulis ingin menyampaikan terima kasih khusus untuk masing-masing orang yang dengan murah hati memberikan waktunya dalam bertindak sebagai seorang hakim.
3. Walaupun penulis berhutang budi untuk teknik yang digunakan dalam penyusunan ini jarak skala sosial baru terutama untuk LL Thurstone (Thurstone dan Chave, Pengukuran Sikap, University of Chicago Press, 1929), ia telah bervariasi dari metode Thurstone di beberapa titik.
4. Thurstone sejumlah pendukung yang lebih besar banyak dari tujuh divisi, tapi eksperimentasi pendahuluan oleh penulis memunculkan pertanyaan apakah orang biasa dapat membuat sangat banyak lebih dari tujuh-dipotong diskriminasi jelas dalam berurusan dengan bahan jenis ini. Ada ruang untuk bereksperimen lebih lanjut pada saat ini.
5. Berikutnya saran Thurstone, op. cit.
6. Hanya ada dua kasus tersebut. Dalam setiap kasus ini, bagaimanapun, ada distribusi yang sangat merata sejauh enam sisa kotak yang bersangkutan.
7. Materi di tangan menunjukkan perbedaan yang menarik antara reaksi-reaksi jarak sosial anggota fakultas dan mahasiswa pascasarjana di satu sisi, dan di bawah-lulusan di sisi lain, juga perbedaan dalam reaksi jarak sosial laki-laki dan perempuan.
8. Kata-kata No pernyataan 6 yang awalnya membaca "Apakah menghalangi dari lingkungan saya" telah diubah menjadi bentuk berikut dalam rangka untuk membuatnya lebih seragam dengan kata-kata dari laporan lain. Demikian juga No 7 awalnya membaca "Apakah menghalangi dari negara saya."
© 2007 Proyek Mead.
Isi dari halaman ini masih dilindungi oleh hak cipta di Amerika Serikat dan tidak dapat direproduksi dalam batas-batas untuk tujuan apapun selain beasiswa sendiri satu. Proyek Mead tidak mempunyai kontrol atas hak cipta itu.
Halaman ini dan terkait Mead halaman Proyek merupakan situs pribadi-web Dr Lloyd Gordon Ward (pensiunan), yang bertanggung jawab atas isinya. Meskipun Proyek Mead terus yang akan disajikan melalui kemurahan hati Brock University, isi dari halaman ini tidak mencerminkan pendapat Brock University. Universitas Brock tidak bertanggung jawab atas isinya.
Fair Gunakan Pernyataan:
Cendekiawan diijinkan untuk mereproduksi bahan ini untuk keperluan pribadi. Instruktur diijinkan untuk mereproduksi materi ini untuk digunakan pendidikan oleh siswa mereka.

Jika tidak, tidak ada bagian dari publikasi ini boleh direproduksi atau ditransmisikan dalam bentuk apapun atau dengan cara apapun, elektronik atau mekanis, termasuk fotokopi, rekaman atau penyimpanan informasi atau sistem pencarian, untuk tujuan laba atau keuntungan pribadi, tanpa izin tertulis dari Proyek Mead. Izin diberikan untuk dimasukkan dari teks elektronik halaman ini, dan gambar yang terkait dalam setiap indeks yang menyediakan akses gratis ke dokumen-dokumen terdaftar.

Read More

Pengambilan Sampel Penelitian

Populasi adalah wilayah generalisasi berupa subjek atau objek yang diteliti untuk dipelajari dan diambil kesimpulan. Sedangkan sampel adalah sebagian dari populasi yang diteliti.Dengan kata lain, sampel merupakan sebagian atau bertindak sebagai perwakilan dari populasi sehingga hasil penelitian yang berhasil diperoleh dari sampel dapat digeneralisasikan pada populasi.Penarikan sampel diperlukan jika populasi yang diambil sangat besar, dan peneliti memiliki keterbatasan untuk menjangkau seluruh populasi maka peneliti perlu mendefinisikan populasi target dan populasi terjangkau baru kemudian menentukan jumlah sampel dan teknik sampling yang digunakan.

B. Ukuran Sampel

Untuk menentukan sampel dari populasi digunakan perhitungan maupun acuan tabel yang dikembangkan para ahli.  Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel minimal untuk memperoleh hasil yang baik adalah 30, sedangkan dalam penelitian eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan untuk penelitian survey jumlah sampel minimum adalah 100.

Roscoe (1975) yang dikutip Uma Sekaran (2006) memberikan acuan umum untuk menentukan ukuran sampel :

1.  Ukuran sampel lebih dari 30 dan kurang dari 500 adalah tepat untuk kebanyakan penelitian
2. Jika sampel dipecah ke dalam subsampel (pria/wanita, junior/senior, dan sebagainya), ukuran sampel minimum 30 untuk tiap kategori adalah tepat
3. Dalam penelitian mutivariate (termasuk analisis regresi berganda), ukuran sampel sebaiknya 10x lebih besar dari jumlah variabel dalam penelitian
4. Untuk penelitian eksperimental sederhana dengan kontrol eskperimen yang ketat, penelitian yang sukses adalah mungkin dengan ukuran sampel kecil antara 10 sampai dengan 20

Besaran atau ukuran sampel ini sampel sangat tergantung dari besaran tingkat ketelitian atau kesalahan yang diinginkan peneliti. Namun, dalam hal tingkat kesalahan, pada penelitian sosial maksimal tingkat kesalahannya adalah 5% (0,05). Makin besar tingkat kesalahan maka makin kecil jumlah sampel. Namun yang perlu diperhatikan adalah semakin besar jumlah sampel (semakin mendekati populasi) maka semakin kecil peluang kesalahan generalisasi dan sebaliknya, semakin kecil jumlah sampel (menjauhi jumlah populasi) maka semakin besar peluang kesalahan generalisasi.

Beberapa rumus untuk menentukan jumlah sampel antara lain :

1. Rumus Slovin (dalam Riduwan, 2005:65)

N = n/N(d)² + 1

n = sampel; N = populasi; d = nilai presisi 95% atau sig. = 0,05.

Misalnya, jumlah populasi adalah 125, dan tingkat kesalahan yang dikehendaki adalah 5%, maka jumlah sampel yang digunakan adalah :

N = 125 / 125 (0,05)² + 1 = 95,23, dibulatkan 95

2. Formula Jacob Cohen (dalam Suharsimi Arikunto, 2010:179)

N = L / F^2 + u + 1

Keterangan :

N = Ukuran sampel

F^2 = Effect Size
u = Banyaknya ubahan yang terkait dalam penelitian
L = Fungsi Power dari u, diperoleh dari tabel
Power (p) = 0.95 dan Effect size (f^2) = 0.1
Harga L tabel dengan t.s 1% power 0.95 dan u = 5 adalah 19.76
maka dengan formula tsb diperoleh ukuran sampel
N = 19.76 / 0.1 + 5 + 1 = 203,6, dibulatkan 203
3. Rumus berdasarkan Proporsi atau Tabel Isaac dan Michael
Tabel penentuan jumlah sampel dari Isaac dan Michael memberikan kemudahan penentuan jumlah sampel berdasarkan tingkat kesalahan 1%, 5% dan 10%. Dengan tabel ini, peneliti dapat secara langsung menentukan besaran sampel berdasarkan jumlah populasi dan tingkat kesalahan yang dikehendaki.
C. Teknik Sampling
Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang secara umum terbagi dua yaitu probability sampling dan non probability sampling.
Dalam pengambilan sampel cara probabilitas besarnya peluang atau probabilitas elemen populasi untuk terpilih sebagai subjek diketahui. Sedangkan dalam pengambilan sampel dengan cara nonprobability besarnya peluang elemen untuk ditentukan sebagai sampel tidak diketahui. Menurut Sekaran (2006), desain pengambilan sampel dengan cara probabilitas jika representasi sampel adalah penting dalam rangka generalisasi lebih luas. Bila waktu atau faktor lainnya, dan masalah generalisasi tidak diperlukan, maka cara nonprobability biasanya yang digunakan.
1. Probability Sampling
Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama kepada setiap anggota populasi untuk menjadi sampel. Teknik ini meliputi simpel random sampling, sistematis sampling, proportioate stratified random sampling, disproportionate stratified random sampling, dan cluster sampling
Simple random sampling
Teknik adalah teknik yang paling sederhana (simple). Sampel diambil secara acak, tanpa memperhatikan tingkatan yang ada dalam populasi.
Misalnya :
Populasi adalah siswa SD Negeri XX Jakarta yang berjumlah 500 orang. Jumlah sampel ditentukan dengan Tabel Isaac dan Michael dengan tingkat kesalahan adalah sebesar 5% sehingga jumlah sampel ditentukan sebesar 205.
Jumlah sampel 205 ini selanjutnya diambil secara acak tanpa memperhatikan kelas, usia dan jenis kelamin.

Sampling Sistematis
Adalah teknik sampling yang menggunakan nomor urut dari populasi baik yang berdasarkan nomor yang ditetapkan sendiri oleh peneliti maupun nomor identitas tertentu, ruang dengan urutan yang seragam atau pertimbangan sistematis lainnya.
Contohnya :
Akan diambil sampel dari populasi karyawan yang berjumlah 125. Karyawan ini diurutkan dari 1 – 125 berdasarkan absensi. Peneliti bisa menentukan sampel yang diambil berdasarkan nomor genap (2, 4, 6, dst) atau nomor ganjil (1, 2, 3, dst), atau bisa juga mengambil nomor kelipatan (2, 4, 8, 16, dst)

Proportionate Stratified Random Sampling
Teknik ini hampir sama dengan simple random sampling namun penentuan sampelnya memperhatikan strata (tingkatan) yang ada dalam populasi.
Misalnya, populasi adalah karyawan PT. XYZ berjumlah 125. Dengan rumus Slovin (lihat contoh di atas) dan tingkat kesalahan 5% diperoleh besar sampel adalah 95. Populasi sendiri terbagi ke dalam tiga bagian (marketing, produksi dan penjualan) yang masing-masing berjumlah :

Marketing       : 15

Produksi         : 75

Penjualan       : 35

Maka jumlah sample yang diambil berdasarkan masing-masinng bagian tersebut ditentukan kembali dengan rumus n = (populasi kelas / jml populasi keseluruhan) x jumlah sampel yang ditentukan

Marketing       : 15 / 125 x 95            = 11,4 dibulatkan 11

Produksi         : 75 / 125 x 95            = 57

Penjualan       : 35 / 125 x 95            = 26.6 dibulatkan 27

Sehingga dari keseluruhan sample kelas tersebut adalah 11 + 57 + 27 = 95 sampel.
Teknik ini umumnya digunakan pada populasi yang diteliti adalah keterogen (tidak sejenis) yang dalam hal ini berbeda dalam hal bidangkerja sehingga besaran sampel pada masing-masing strata atau kelompok diambil secara proporsional untuk memperoleh

Disproportionate Stratified Random Sampling
Disproporsional stratified random sampling adalah teknik yang hampir mirip dengan proportionate stratified random sampling dalam hal heterogenitas populasi. Namun, ketidakproporsionalan penentuan sample didasarkan pada pertimbangan jika anggota populasi berstrata namun kurang proporsional pembagiannya.
Misalnya, populasi karyawan PT. XYZ berjumlah 1000 orang yang berstrata berdasarkan tingkat pendidikan SMP, SMA, DIII, S1 dan S2. Namun jumlahnya sangat tidak seimbang yaitu :

SMP    : 100 orang

SMA    : 700 orang

DIII     : 180 orang

S1        : 10 orang

S2        : 10 orang

Jumlah karyawan yang berpendidikan S1 dan S2 ini sangat tidak seimbang (terlalu kecil dibandingkan dengan strata yang lain) sehingga dua kelompok ini seluruhnya ditetapkan sebagai sampel

Cluster Sampling
Cluster sampling atau sampling area digunakan jika sumber data atau populasi sangat luas misalnya penduduk suatu propinsi, kabupaten, atau karyawan perusahaan yang tersebar di seluruh provinsi. Untuk menentukan mana yang dijadikan sampelnya, maka wilayah populasi terlebih dahulu ditetapkan secara random, dan menentukan jumlah sample yang digunakan pada masing-masing daerah tersebut dengan menggunakan teknik proporsional stratified random sampling mengingat jumlahnya yang bisa saja berbeda.

Contoh :
Peneliti ingin mengetahui tingkat efektivitas proses belajar mengajar di tingkat SMU. Populasi penelitian adalah siswa SMA seluruh Indonesia. Karena jumlahnya sangat banyak dan terbagi dalam berbagai provinsi, maka penentuan sampelnya dilakukan dalam tahapan sebagai berikut :
Tahap Pertama adalah menentukan sample daerah. Misalnya ditentukan secara acak 10 Provinsi yang akan dijadikan daerah sampel.
Tahap kedua. Mengambil sampel SMU di tingkat Provinsi secara acak yang selanjutnya disebut sampel provinsi. Karena provinsi terdiri dari Kabupaten/Kota, maka diambil secara acak SMU tingkat Kabupaten yang akan ditetapkan sebagai sampel (disebut Kabupaten Sampel), dan seterusnya, sampai tingkat kelurahan / Desa yang akan dijadikan sampel. Setelah digabungkan, maka keseluruhan SMU yang dijadikan sampel ini diharapkan akan menggambarkan keseluruhan populasi secara keseluruhan.

2. Non Probabilty Sampel
Non Probability artinya setiap anggota populasi tidak memiliki kesempatan atau peluang yang sama sebagai sampel. Teknik-teknik yang termasuk ke dalam Non Probability ini antara lain : Sampling Sistematis, Sampling Kuota, Sampling Insidential, Sampling Purposive, Sampling Jenuh, dan Snowball Sampling.
Sampling Kuota,
Adalah teknik sampling yang menentukan jumlah sampel dari populasi yang memiliki ciri tertentu sampai jumlah kuota (jatah) yang diinginkan.
Misalnya akan dilakukan penelitian tentang persepsi siswa terhadap kemampuan mengajar guru. Jumlah Sekolah adalah 10, maka sampel kuota dapat ditetapkan masing-masing 10 siswa per sekolah.

Sampling Insidential,
Insidential merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan, atau siapa saja yang kebetulan (insidential) bertemu dengan peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan dijadikan sampel.
Misalnya penelitian tentang kepuasan pelanggan pada pelayanan Mall A. Sampel ditentukan berdasarkan ciri-ciri usia di atas 15 tahun dan baru pernah ke Mall A tersebut, maka siapa saja yang kebetulan bertemu di depan Mall A dengan peneliti (yang berusia di atas 15 tahun) akan dijadikan sampel.
Sampling Purposive,
Purposive sampling merupakan teknik penentuan sampel dengan pertimbangan khusus sehingga layak dijadikan sampel. Misalnya, peneliti ingin meneliti permasalahan seputar daya tahan mesin tertentu. Maka sampel ditentukan adalah para teknisi atau ahli mesin yang mengetahui dengan jelas permasalahan ini. Atau penelitian tentang pola pembinaan olahraga renang. Maka sampel yang diambil adalah pelatih-pelatih renang yang dianggap memiliki kompetensi di bidang ini. Teknik ini biasanya dilakukan pada penelitian kualitatif.
Sampling Jenuh,
Sampling jenuh adalah sampel yang mewakili jumlah populasi. Biasanya dilakukan jika populasi dianggap kecil atau kurang dari 100. Saya sendiri lebih senang menyebutnya total sampling.
Misalnya akan dilakukan penelitian tentang kinerja guru di SMA XXX Jakarta. Karena jumlah guru hanya 35, maka seluruh guru dijadikan sampel penelitian.
Snowball Sampling
Snowball sampling adalah teknik penentuan jumlah sampel yang semula kecil kemudian terus membesar ibarat bola salju (seperti Multi Level Marketing….). Misalnya akan dilakukan penelitian tentang pola peredaran narkoba di wilayah A. Sampel mula-mula adalah 5 orang Napi, kemudian terus berkembang pada pihak-pihak lain sehingga sampel atau responden teruuus berkembang sampai ditemukannya informasi yang menyeluruh atas permasalahan yang diteliti.
Teknik ini juga lebih cocok untuk penelitian kualitatif.
C. Yang perlu diperhatikan dalam Penentuan Ukuran Sampel
Ada dua hal yang menjadi pertimbannga dalam menentukan ukuran sample. Pertama ketelitian (presisi) dan kedua adalah keyakinan (confidence).
Ketelitian mengacu pada seberapa dekat taksiran sampel dengan karakteristik populasi. Keyakinan adaah fungsi dari kisaran variabilitas dalam distribusi pengambilan sampel dari rata-rata sampel. Variabilitas ini disebut dengan standar error, disimbolkan dengan S-x
Semakin dekat kita menginginkan hasil sampel yang dapat mewakili karakteristik populasi, maka semakin tinggi ketelitian yang kita perlukan. Semakin tinggi ketelitian, maka semakin besar ukuran sampel yang diperlukan, terutama jika variabilitas dalam populasi tersebut besar.
Sedangkan keyakinan menunjukkan seberapa yakin bahwa taksiran kita benar-benar berlaku bagi populasi. Tingkat keyakinan dapat membentang dari 0 – 100%. Keyakinan 95% adalah tingkat lazim yang digunakan pada penelitian sosial / bisnis. Makna dari keyakinan 95% (alpha 0.05) ini adalah “setidaknya ada 95 dari 100, taksiran sampel akan mencerminkan populasi yang sebenarnya”.
D. KESIMPULAN :
Dari berbagai penjelasan di atas dapat kita simpulkan bahwa teknik penentuan jumlah sampel maupun penentuan sampel sangat menentukan keberhasilan pencapaian tujuan dari penelitian. Dengan kata lain, sampel yang diambil secara sembarangan tanpa memperhatikan aturan-aturan dan tujuan dari penelitian itu sendiri tidak akan berhasil memberikan gambaran menyeluruh dari populasi.
REVISI TULISAN
Saya merevisi teknik sampling, dan memasukkan teknik sistematis ke dalam probability sampling berdasarkan rujukan buku Uma Sekaran. 2006. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta : Salemba Empat
Beberapa Teknik Penentuan Ukuran Sampel Lainnya

• Tabel jumlah sampel Isaac n Michael
• TABEL SAMPEL KREJCIE DAN MORGAN
• Sample Size bartlett kotrlik higgins dengan pendekatan Cohran’s Formula

Baca juga

• Ukuran sampel penelitian kualitatif
• Penentuan ukuran sampel menurut para ahli di teorionline.net
• Jurnal rujukan untuk menentukan ukuran sampel

Dirangkum dari :
Arikunto Suharsimi. 2005. Manajemen Penelitian. Jakarta : Rineka Cipta
Arikunto Suharsimi. 2010. Prosedur Penelitian : Suatu Pendekatan Praktis, edisi revisi 2010. Jakarta : Rineka Cipta
Riduwan. 2005. Belajar Mudah Penelitian Untuk Guru, Karyawan dan Peneliti Pemula, Bandung : Alfabeta.
Uma Sekaran. 2006. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta : Salemba Empat.
Sugiyono. 2007. Metode Penelitian Administasi. Bandung : Alvabeta.

Read More

Tool Hiren,s Boot CD

 

Oke, kali ini saya mau share tentang trik komputer. Berhubung kemaren komputer yang saya gunakan kena masalah, jadi sekalian saja saya share tentang trik komputer ini. Kali ini saya akan share tentang Hiren's BootCD. Hiren's BootCD adalah sebuah bootable CD yang berisi banyak program dan tools yang sangat membantu untuk repair maupun maintenance Windows, baik windows XP dan juga Windows 7.

Software ini sangat cocok sekali untuk maintenance dan perbaikan komputer terutama sistem operasi windows. Karena isi dari Hiren's BootCD ini sangat lengkap, maka dari itu sangat cocok untuk para teknisi komputer. Pada Hiren's BootCD yang versi terbaru juga terdapat mini windows xp, jadi kita bisa membuka windows xp hanya dari CD, tanpa membuka windows yang ada di komputer.

Selain itu, beberapa software yang bagus juga terdapat pada Hiren's BootCD seperti :

• Antivirus tools
• Backup Tools
• BIOS / CMOS Tools
• Browsers / File Managers
• Cleaners
• Device Driver Tools
• Editors / Viewers
• FileSystems Tools
• Hard Disk Tools
• MBR (Master Boot Record) Tools
• Ms Dos Tools
• Network Tools
• Optimizers
• Other Tools
• Partition Tools
• Password Tools
• Recovery Tools

Silahkan download Hiren's BootCD yang sangat berguna ini. Cari saja dengan kata kunci artikel ini di google. Versi terbaru Hiren's BootCD yaitu versi 15.1. Klik Download Hiren's BootCD 15.1

Read More

memperbaiki hardisk rusak

PC3000 V14 adalah program perbaikan berbagai merk harddisk. Banyak kerusakan yang sebenarnya dapat diperbaiki sehingga harddisk layak kembali untuk dipakai. PC3000 yang akan saya sampaikan di sini adalah PCMXPKR.EXE dan PCMXDSP.EXE. Kedua file tersebut khusus dipakai untuk memperbaiki harddisk Maxtor. Saya bukanlah seorang yang handal dalam hal ini, tapi hanya ingin berbagi pengalaman buat kawan-kawan, yang mungkin ingin belajar PC3000 buat nambah order dan penghasilan. Lumayanlah untuk kerusakan-kerusakan ringan sampai ke recovery data bisa mendapatkan uang dari Rp 100.000,- sampai mungkin 1 juta an. Atau mungkin lebih dari itu. Karena Jasa Penyelamatan Data, biayanya tidak dapat ditentukan. Bisa lebih dari Rp 3 juta, disesuaikan kesepakatan. Luar Biasa, khan? Kerusakan harddisk Maxtor biasanya disebabkan bad sector. Akibatnya hdd tidak terdeteksi oleh bios, terdeteksi sebagai merk pabrik (Maxtor Athena, Ares, Calypso. Dll), tidak dapat diformat, dll. PC3000 V14 FOR MAXTOR PC3000 adalah program handal yang dapat digunakan untuk memperbaiki kerusakan harddisk khususnya merk Maxtor. Badsector, nodetect, smart bad, hdd failure, sampai ke recovery data, dapat dilakukan dengan PC3000. Karena berbahasa Rusia, banyak di antara kita yang memiliki PC3000, kesulitan menggunakannya,. Saya awalnya juga demikian, namun akhirnya bisa juga menggunakannya. Saat ini saya banyak mendapatkan order dari konsumen langsung maupun dari pemain komputer untuk menormalkan kembali kondisi hdd Maxtor atau pun untuk recovery data. Pada posting kali ini, saya akan menulis tahapan kerja sederhana menggunakan PC3000 V14 untuk memperbaiki hdd Maxtor. Apa sih yang harus kita siapkan? Pertama, kita siapkan hdd (merk bebas) yang kondisinya masih bagus minimal kapasitas 10 GB, format, beri sistem DOS melalui Startup Win98SE. Hdd ini kita sebut Hdd Master, Hdd Master ini kita posisikan pada Primary Master baik pada jumpernya maupun penempatan pada mainboard. Pada Hdd Master ini juga tersimpan program PC3000 V14 beserta modul-modulnya yang diperlukan. Setelah program PC3000 V14 tersimpan di Hdd Master tsb, misalnya pada folder atau direktori C:\PC3000, buatlah file autoexec.bat dan config.sys.Kita bisa buat dengan bantuan notepad pada windows. AUTOEXEC.BAT C:\PC3000\EMUL\VGAGA.EXE C:\PC3000\EMUL\PCDOSEMU.COM 2 PATH C:\PC3000;C:\NC NC CONFIG.SYS DEVICE=C:\PC3000\HIMEM.SYS DEVICE=C:\PC3000\EMM386.EXE RAM DOS=HIGH,UMB Perhatikan file-file yang diperlukan, apakah sudah tepat pada posisi foldernya. VGAGA.EXE, PCDOSEMU.COM, HIMEM.SYS, dan EMM386.EXE. Kita juga memerlukan program Norton Commander (NC) untuk membantu dalam pemakaian PC3000. Sehingga kita tidak banyak mengetikkan perintah (teks), tapi tinggal memainkan tombol Enter, dan tombol panah pada keyboard. File Autoexec.bat dan Config.sys tsb kita tempatkan pada root C:\ agar saat startup system, kedua file tsb dijalankan secara otomatis oleh sistem DOS. Kedua, kita juga memerlukan program lain, seperti Victoria, HDAT, Disk Manager, dan program partisi hdd. Untuk keperluan ini, kita bisa menggunakan BootCD Hiren’s. Kalau bisa sih, program-program tsb, dicopy ke Hdd Master. Jadi kita tidak memerlukan CDROM lagi dan kita bisa langsung menggunakannya tanpa restart terlebih dahulu untuk menjalankan bootcd hiren’s. Ketiga, Hdd Maxtor yang akan diperbaiki, posisikan jumpernya pada Safemode, dan pada port IDE Mainboard, posisikan pada Secondary Master. Kabel Data dan Power jangan dipasang dulu. Jika sistem Hdd Master sudah siap menjalankan PC3000, barulah kita pasang kabel data dan kabel power pada hdd maxtor yang akan diperbaiki tsb. Posisi Safemode dapat dilihat pada tutor lengkapnya berbahasa Inggris PC3000 V14 dari ACE Laboratory. Diakhir posting ini akan saya beri linknya untuk download. Jika ingin memiliki program PC3000 v14, digoogle saja dengan kata kunci PC3000 V14. Tahapan Kerja Jalankan sistem Hdd Master sampai tampil promt C:\ atau jika menggunakan NC, tunggu sampai tampil menu Norton Commander Buatlah direktory baru. Agar lebih mudahnya, sesuaikan dengan nama harddisk yang akan diperbaiki. Misalnya C:\AT_20GB (Maxtor Athena 20 GB). Copylah file PCMX_DSP.EXE atau PCMX_PKR.EXE ke C:\AT_20GB. DSP atau PKR (poker) dapat kita lihat dan sesuaikan dengan board (pcb) hdd maxtor yang akan diperbaiki. Sebagai contoh, untuk Maxtor Athena, kita gunakan PCMX_DSP.EXE, dan untuk Maxtor N40 dan ARES, kita gunakan PCMX_PKR.EXE Pasang kabel data dan power pada hdd Maxtor yang akan diperbaiki, dan pastikan posisinya sudah Safemode dan Secondary Master. Masuklah ke direktory C:\AT_20GB, jalankan PCMX_DSP.EXE, atau PCMX_PKR.EXE jika akan memperbaiki hdd Maxtor N40, ARES, atau hdd poker lainnya. Pada menu pertama, kita pilih sesuaikan merk dan tipe Hdd Maxtor yang akan diperbaiki. Misalnya ATHENA. Sampai di sini, kita memerlukan File loader (*.LDR). Pada posisi safe mode, motor hdd tidak bergerak. File LDR akan kita loading untuk menggerakkan motor hdd. Kita memang harus tepat memilih file LDR. Jangan sampai salah. Setiap hdd mempunyai file LDR yang spesifik. Kita bisa lihat dari model hdd tsb. Misalnya Athena 2BO20H1 KMBA A5FBA. Semua itu harus cocok. Kita bisa mengunjungi situs hddguru.com. di sana bisa kita download file LDR, RAM, dan modul2 yang mungkin kita perlukan dan cocok dengan hdd yang akan kita perbaiki. Setelah file LDR diloading, maka motor hdd akan bergerak. Setelah itu kita akan me-reading modul hdd tsb. Modul yang direading tsb akan tersimpan otomatis pada folder MXDSPMOD atau MXPKRMOD dan berekstensi *.rpm dan *.smb. Setelah proses reading selesai, kita keluar dulu dari Program PC3000. Cabut Kabel Power dan pasang kembali. Posisi Hdd tetap pada Safemode. Jalankan kembali PCMX_DSP.EXE atau PCMX_PKR.EXE. Writing File LDR dan RAM yang disesuaikan dengan tipe hdd. Writing kembali file-file rpm dan smb yang sebelumnya telah kita reading. Jalankan modul repairing. Jika OK semuanya. Maka ada kemungkinan besar hdd akan berfungsi kembali. Tapi biasanya perlu di scan dulu untuk menghilangkan bad sector. Misalnya dengan menggunakan program Victoria, HDAT, HDD Regenerator. Mungkin penjelasan saya di atas masih membingungkan. Anda bisa cocokkan dengan tutorial Berbahasa Inggris dan tahapan kerja sederhana berbahasa indonesia yang akan saya upload. Download PC3000 ACELAB HDD Download PC3000 Data Toolkit Setup Download PC3000 First Step Manual Download PC3000 Second Step Manual Download PC3000 How To Use Download PC3000 Instalations Download PC3000 Safe Mode Download PC3000 Maxtor Download PC3000 Other HDD Manual Download PC3000 Summary Download Utility Smart 2.21 ACE LAB Download Tahapan Kerja PC3000 V14

Read More

Variabel Penelitian

Variabel Penelitian

Suatu kontruk, fenomena, sifat atau karakter yang dipelajari/diteliti. Variabel dapat memiliki nilai/besaran yanag berubahubah/bervariasi yang membentuk sekumpulan data dan informasi.

Variabel-variabel itu diteliti untuk :

• Dideskripsikan / digambarkan / dijelaskan
• Dibandingkan / dibedakan (komparatif)
• Dihubungkan (simetris, kausal, interaktif)

Macam Variabel
Dari sudut nilainya

1. variabel kategorial/saling pilah
2. variable kontinyu

Variabel kategorial terdiri dari :

1. Dikotomi dan
2. Politomi

  Variabel dari sudut datanya

• variabel kategorial, datanya nominal atau ordinal dan diperoleh dengan cara menghitung
• variabel kontinyu, datanya interval atau rasio dan diperolehdengan cara mengukur

Variabel dilihat dari berbagai sudut 

1. Variabel fakta
2. Variabel konsep

Variabel dari sudut fungsinya

1. Variabel terikat
2. Variabel bebas, kendali, moderator

Read More