model-model penelitan lapangan

2. Tahap Pengumpulan Data
Pengolahan data
Analisis data (menggunakan metode analisis)
Interpretasi data

3. Editing data : untuk melihat kemungkinan adanya kesalahan
data da juga untuk mengecek adannya data yang tidak
lengkap terutama untuk data yang didapat dari hasil
kuesioner, untuk melihat apakah responden telah
memjawab pertanyaan dengan lengkap dan benar.
Kalsifikasi data : Pengelompokan data sesuai dengan sifat dan
jenis data
Tabulasi data :Pengelompokan data dalam bentuk tabel
Uji-uji data : Uji data dilakukan sebelum masuk kedalam
pengolahan data, untuk data yang berasal dari kuesioner
uji data dilakukan pada saat pra penelitian. Uji data
dilaksanakan untuk mengetahui layak tidaknya sekelompok
data untuk dilakukan analisa lebih lanjut.

4. Validitas
Reliabilitas
Normalitas
Autokorelasi
Multikolinearitas
Heterosekedastisitas

5. validitas adalah sejauh mana suatu
instrumen(kuesioner) telah mengukur
indikator dan variabel yang seharusnya diukur
Suatu instrumen(kuesioner) secara sttaistik
dinyatakan valid jika nilai korelasi antar nilai
butir pertanyaan dengan nilai total
pertanyaan lebih besar dari nilai tabel (r >
0,36)
Latihan perhitungan (lab kom)

6. Reliabilitas adalah nilai yang menunjukkan
konsistensi suatu instrumen terhadap
pengukuran indikator/variabel
Suatu instrumen(kuesioner) secara sttaistik
dinyatakan reliabel jika nilai reliabilitas lebih
besar dari 0,67 (rlb > 0,67)
latihan perhitungan (lab kom)

7. Untuk mengetahui apakah data dalam setiap
variabel (independen, dependen) berdistribusi
secara normal atau tidak
Uji normalitas dapat dilihat dalam beberapa hal :
Grafik normal (pp plot): normal jika titik-titik data
menyebar mengikuti arah garis diagonal dan data
dianggap tidak normal menyebar jauh dari garis
diagonal
Grafik histogram: normal jika grafik histogram
menunjukkan bentuk lonceng (bell shape), sedangkan
tidak normal jika grafik tidak menunjukkan distribusi
normal (menceng)
.

8. Uji autokorelasi adalah suatu bentuk pengujian terhadap
kualitas data sekunder, dengan tujuan untuk melihat ada
tidaknya hubungan yang terjadi diantara anggota-anggota dari
serangkaian data atau pengamatan yang tersusun dalam
rangkaian waktu. Secara konsep, suatu kelompok data
dinyatakan tidak terjadi autokorelasi apabila data periode ke-n
tidak dipengaruhi oleh data pada perionde n – t, atau periode-
periode sebelumnya. Secara statistik, suatu kelompok data
dinyatakan tidak terjadi auto korelasi jika memiliki nilai statistik
tertentu

9. Untuk mengetahui apakah terjadi korelasi di
antara variabel bebas. (data yang baik adalah
data yang bebas dari korelasi antara variabel
bebas)
Pengujian multikoliniaritas dapat dilakukan
dengan cara :
Mendeteksi nilai R2=> jika nilai R2 lebih dari 0,70 (70
%) terdapat kecenderungan adanya multiko atau
Nilai Tolerance(Tol) => kecenderungan terdapat
multiko jika nilai TOL jauh dari 1 demikian sebaliknya
atau
Nilai VIF (Variance Inflation Factor) =>Terdapat multiko
jika nilai VIF lebih besar daripada 8 (VIF>8)

10. Bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variance residual dari
satu pengamatan ke pengamatan lainnya
Pengujian heteroskedastitas dapat dilakukan dengan
cara :
Melihat kepada grafik plot = Jika titik data
membentuk suatu pola tertentu maka telah
terjadi adanya heteroskedastisitas

11. Data cross section yaitu kumpulan
informasi yang berasal dari satu waktu
Data time series : kumpulan informasi
yang berasal dari deretan waktu.
Periode waktu dapat berupa harian,
mingguan, bulanan, kuartalan,
semesterean dan tahunan.

12. Data internal : Data atau
informasi yang didapat dari
dalam perusahaan
Data eksternal : Data atau
informasi yang didapat dari
luar perusahaan.

13. Skala nominal:
Skala nominal merupakan tipe skala pengukuran
yang paling sederhana. Angka atau atribut yang
digunakan dalam pengukuran hanya merupakan
suatu nama untuk menyebutkan kategori atau
kelompok variabel.
Skala nominal, oleh karena itu juga dinamakan
dengan skala kategoris. Nilai variabel dengan
skala nominal hanya menjelaskan kategori,
tetapi tidak menjelaskan nilai peringkat, jarak,
atau perbandingan.
.

14. Contoh :
Berikut adalah contoh instrumen penelitian yang
menggunakan skala pengukuran ordinal :
Sebutkan peringkat pilihan Saudara terhadap
metode depresiasi aktiva tetap berwujud berikut ini
dengan menyatakan angka 1, 2, 3, dan 4 yang
menunjukkan urutan pilihan Saudara.
…… Metode garis lurus
…… Metode saldo menurun (nilai buku)
…… Metode jumlah angka tahun
…… Metode unit produksi

15. Skala interval
merupakan skala pengukuran yang menyatakan
kategori, peringkat dan jarak object yang diukur.
Skala interval dapat dinyatakan dengan angka 1
sampai dengan 5 atau angka 1 sampai dengan 7.
Skala pengukuran ini menggunakan konsep jarak
atau interval yang sama (equality interval)
Nilai skala interval bukan angka absolut, misal jarak
antara 1 dengan 2 sama dengan jarak 3 dengan 4

16. SS
S
N
TS
STS
5
4
3
2
1
3. Secara keseluruhan saya merasa
puas dengan pekerjaan saya
5
4
3
2
1
2. Pekerjaan saya merupakan yang
membosankan
5
4
3
2
1
1. Pekerjaan yang saya lakukan
mendorong saya untuk menjadi
kreatif
5
4
3
2
1
PERNYATAAN
Catatan :
1. STS = sangat tidak setuju 4. S = setuju
2. TS = tidak setuju 5. SS = sangat setuju
3. N = netral

17. Skala rasio merupakan skala pengukuran yang
menunjukkan kategori, peringkat, jarak dan
perbandingan object yang diukur. Skala rasio
menggunakan nilai absolut, sehingga memperbaiki
kelemahan skala interval yang menggunakan nilai
relatif.
Nilai uang atau ukuran berat merupakan contoh
pengukuran dengan skala rasio. Nilai uang sebesar
satu juta rupiah merupakan kelipatan sepuluh kali
dari nilai uang seratus ribu rupiah.

18. Skala likert
Skala Likert merupakan metode yang mengukur sikap
dengan menyatakan setuju atau ke-tidaksetujuan-nya
terhadap subjek, objek atau kejadian tertentu.
Metode pengukuran yang paling sering digunakan ini
dikembangkan oleh Rensisi Likert sehingga dikenal
dengan nama Skala Likert.
Skala Likert umumnya menggunakan lima angka
penilaian, yaitu : (1) sangat setuju, (2) setuju, (3) tidak
pasti atau netral, (4) tidak setuju, (5) sangat tidak
setuju.

19. • CONTOH :
1. Ditempat saya bekerja keputusan-keputusan yang penting sering
dibuat oleh individual daripada kelompok.
2. Atasan langsung Saudara sangat mendukung penggunaan
teknologi komputer untuk melaksanakan tugas-tugas pokok Saudara.
Sangat tidak setuju Tidak Setuju Tidak Pasti Setuju Sangat Setuju
( STS ) ( TS ) ( TP ) ( S ) ( SS )
(1) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 )
Sangat tidak setuju Tidak Setuju Tidak Pasti Setuju Sangat Setuju
( STS ) ( TS ) ( TP ) ( S ) ( SS )
( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 )

20. Skala semantic differensial
Skala semantic differensial adalah skala yang
dikembangkan oleh Osgood. Dimana skala ini disusun
dalam garis kontinum, jawaban positif disebelah kanan
garis, jawaban negatif sebelah kiri garis. Sehingga data
bersifat interval.
Skala Perbedaan Semantis menggunakan pengukuran
sikap dengan menggunakan skala penilaian tujuah
butir yang menyatakan secara verbal dua kutib
(bipolar) penilaian yang ekstrem.

21. Gaya kepemimpinan atasa
Teliti 5 – 4 – 3 – 2 - 1 Teledor
Jujur 5 – 4 – 3 – 2 - 1 Curang
Tegas 5 – 4 – 3 – 2 - 1 Plinplan
Disiplin 5 – 4 – 3 – 2 - 1 Tdk Disiplin
Demokratis 5 – 4 – 3 – 2 - 1 Otoriter
Bersahabat 5 – 4 – 3 – 2 - 1 Tdk Bersahabat
Tepat Janji 5 – 4 – 3 – 2 - 1 Ingkar
Berwibawa 5 – 4 – 3 – 2 - 1 Tdk Berwibawa
Peduli 5 – 4 – 3 – 2 - 1 Acuh
Adil 5 – 4 – 3 – 2 –1 Pilih kasih