Modul 2                                                     Pengukuran                                      Dra. Kusharian...
2.2                                   Pengantar Statistik Sosial    Setelah mempelajari modul ini Anda diharapkan mampu me...
ISIP4215/MODUL 2                                                         2.3                                         Kegia...
2.4                                        Pengantar Statistik Sosialcara yang memungkinkan peneliti mengamatinya (dalam b...
ISIP4215/MODUL 2                                                         2.5                                              ...
2.6                                          Pengantar Statistik Sosialpenduduk17. Konsep yang kedua disebut konstanta18, ...
ISIP4215/MODUL 2                                                   2.7dari suatu garis interval. Jadi, kategori pada varia...
2.8                                         Pengantar Statistik Sosialuntuk mempermudah analisis dan penggambaran karakter...
ISIP4215/MODUL 2                                                     2.93.   Skala Interval      Pada skala interval selai...
2.10                                       Pengantar Statistik Sosialorang pertama 15 kg lebih berat dari orang kedua kita...
ISIP4215/MODUL 2                                                        2.11e.    Skala rasio adalah skala untuk variabel ...
2.12                                         Pengantar Statistik Sosial           LAT IH A N           Untuk memperdalam p...
ISIP4215/MODUL 2                                                       2.13       Untuk masing-masing skala pengukuran ter...
2.14                                     Pengantar Statistik Sosial5) Skala ordinal selain memiliki sifat pengelompokan ju...
ISIP4215/MODUL 2                                                   2.15                                        Kegiatan Be...
2.16                                        Pengantar Statistik Sosialantara elemen yang terdapat pada kelompok A (misalny...
ISIP4215/MODUL 2                                                         2.174.   Rates49      Contoh untuk metode perband...
2.18                                      Pengantar Statistik Sosialvariabel yang ingin diukur peneliti dengan data yang d...
ISIP4215/MODUL 2                                                      2.19     Pada bagian awal penjelasan tingkat ketelit...
2.20                                       Pengantar Statistik Sosialpeneliti, semakin rendah tingkat ketelitian (kualitas...
ISIP4215/MODUL 2                                                      2.21difokuskan pada variabel yang diteliti. Cara lai...
2.22                                          Pengantar Statistik Sosial           LAT IH A N           Untuk memperdalam ...
ISIP4215/MODUL 2                                                   2.23    C. Pembagian    D. Perkalian2) Membandingkan du...
2.24                                     Pengantar Statistik Sosial           Arti tingkat penguasaan: 90 - 100% = baik se...
ISIP4215/MODUL 2                                                2.25                        Kunci Jawaban Tes FormatifTes ...
2.26                                      Pengantar Statistik Sosial                                                      ...
ISIP4215/MODUL 2                                                     2.279Definisi konseptual disebut juga definisi kerja ...
2.28                                     Pengantar Statistik Sosial19 Suatu kasus (cases) diartikan sebagai suatu kesatuan...
ISIP4215/MODUL 2                                                   2.2929 Alternatif cara untuk menggambarkan data akan di...
2.30                                      Pengantar Statistik Sosial42 Lihat BPS. (1998).43 Data dikutip dari Republika. 2...
ISIP4215/MODUL 2                                                 2.3153 Lihat Neuman (1997) dan Ott (1992).54 Lihat Ott. (...
2.32                                      Pengantar Statistik Sosial62 Dalam prosedur test-retest. instrumen yang diterapk...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

M2

2,122 views

Published on

mdul 2 matkul statstik sosial

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
2,122
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
3
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

M2

  1. 1. Modul 2 Pengukuran Dra. Kusharianingsih Candrawita, M.S. PE N D A HU L UA NP ada Modul 1, Anda telah diperkenalkan dengan konsep-konsep dasar statistika, pemanfaatan statistika dalam penelitian sosial, 2 cabang(aktivitas utama) dari statistika, serta penggunaan komputer dalam analisisstatistika. Dalam pembahasan pada Modul 1 telah dijelaskan bahwa statistika,sebagai suatu bidang studi, berkaitan dalam 2 hal dengan kegiatan penelitian,yaitu penyajian data (data description) termasuk di dalamnya analisis datayang bersifat penjajakan dan penyusunan inferensi (kesimpulan) tentangsuatu populasi (universe) berdasarkan informasi yang terdapat pada sampel. Bagi peneliti sendiri terdapat 2 alasan untuk melakukan kegiatanekonomi, yaitu mengembangkan pengetahuan baru mengenai kehidupansosial manusia dan (khusus untuk penelitian sosial dengan pendekatankuantitatif) melakukan uji hipotesis mengenai suatu gejala sosial tertentu1.Dalam kegiatan penelitian tersebut, hipotesis2 dikembangkan oleh penelitidari teori-teori sosial yang ada dan selanjutnya hipotesis tersebut digunakansebagai pedoman dalam kegiatan penelitian yang dilakukan. Dengan adanya hipotesis yang berfungsi sebagai pedoman. penelitidituntut untuk melakukan identifikasi terhadap variabel yang akan diukurdana juga menetapkan prosedur pengumpulan informasi (data) sertaanalisisnya sesuai dengan hipotesis yang dirumuskan3. Untuk itu, di dalammodul ini Anda akan diperkenalkan pada konsep-konsep dasar dalam prosespengukuran variabel4 sehingga pengukuran gejala sosial atau perilaku sosialmanusia dapat dipahami. Pembahasan mengenai proses pengukuran padamodul ini akan memberikan gambaran bahwa berbagai variabel sosial, politikdan ekonomi yang sering dianggap abstrak dan kompleks tersebut ternyatadapat diukur. Pada bagian akhir modul ini, Anda juga akan diperkenalkandengan dua konsep (prinsip) penting dalam proses pengukuran, yaituvaliditas (validity) dan reliabilitas (reliability).
  2. 2. 2.2 Pengantar Statistik Sosial Setelah mempelajari modul ini Anda diharapkan mampu menjelaskankonsep-konsep dasar dalam proses pengukuran. Secara spesifik Anda diharapkan pula mampu menjelaskan:1. pengertian pengukuran;2. evaluasi sifat pengukuran;3. metode membandingkan data;4. tingkat ketelitian dalam proses pengukuran;5. validitas dan reliabilitas dalam proses pengukuran.
  3. 3. ISIP4215/MODUL 2 2.3 Kegiatan Belajar 1 Konsep-konsep Dasar dalam PengukuranS alah satu alasan dilakukannya kegiatan penelitian adalah untuk menguji hipotesis. Kegiatan penelitian itu sendiri diawali dengan pemilihan topikyang bersifat umum dan kemudian merumuskannya dalam suatupermasalahan penelitian yang lebih terfokus atau ke dalam suatu pertanyaanpenelitian. Selanjutnya peneliti merumuskan permasalahan atau pertanyaanpenelitian tersebut ke dalam hipotesis yang dapat diuji keberlakuannya5.Namun, sebelum melakukan uji hipotesis peneliti perlu melakukan 2 hal,yaitu menjelaskan (dan/atau membatasi) makna dari variabel-variabel yangtercakup dalam rumusan hipotesis serta menetapkan cara (bagaimana)peneliti akan mengukur hal-hal yang tercakup dalam batasan suatu variabel6.Kedua hal ini merupakan bagian dari proses pengukuran.A. PENGERTIAN PENGUKURAN Proses pengukuran dimulai dengan konseptualisasi (conceptualization)dan operasionalisasi (operationalization) dari setiap konsep dan variabelyang tercakup dalam hipotesis penelitian. Konseptualisasi adalah prosespemilihan konsep dan pemberian batasan (definisi) secara teoretis terhadapsuatu konsep. Jadi, definisi konseptual adalah batasan (definisi) dalam tingkatyang abstrak (teoretis). di mana definisi yang baik harus memiliki maknayang jelas eksplisit dan khusus7. Misalkan, definisi konseptual dari statussosial (social status) adalah suatu bentuk stratifikasi sosial di manakelompok-kelompok status atau strata ditentukan berdasarkan kriteria hukum,politik dan kebudayaan8. Setelah merumuskan definisi konseptual9 peneliti akan melakukanoperasionalisasi, yaitu proses penyusunan definisi operasional dari konsepyang dimaksud. Jadi, definisi operasional adalah batasan (definisi) alasmakna suatu konsep dalam bentuk cara, prosedur ataupun instrumenpengukuran tertentu. Operasionalisasi ini dilakukan karena teori. sebagaisalah satu sumber penyusun hipotesis bersifat abstrak, terdiri dari serangkaianasumsi, hubungan (antar-variabel), definisi dan kausalitas (hubungan sebabakibat). Untuk itu, peneliti memerlukan serangkaian peraturan, prosedur atau
  4. 4. 2.4 Pengantar Statistik Sosialcara yang memungkinkan peneliti mengamatinya (dalam bentuk variabel) didunia nyata (empiris). Dengan kata lain, ukuran empiris ini menggambarkanbagaimana peneliti secara konkret mengukur variabel tertentu dan mengacupada alat (indikator) yang digunakan oleh peneliti untuk menunjukkankeberadaan konsep yang dimaksud dalam kenyataan yang diamati. Misalkan,definisi operasionalisasi konsep status sosial menurut O.D. Duncan10mengacu pada penghasilan (income), pendidikan (education), dan prestis11(gengsi) pekerjaan (occupational prestige). Agar peneliti dapat mengamatikonsep tersebut di dunia nyata. Duncan mengembangkan alat ukur yangmenggabung pendidikan, penghasilan, dan prestis pekerjaan dalam suatumulti-item index dan mengembangkan ukuran gabungan untuk sosio-ekonomidan prestis. Namun, skor dihasilkan dari pengukuran ini hanya terbatas padakaum pria saja. Dari pembahasan mengenai konseptualisasi danoperasionalisasi terlihat bahwa jembatan (penghubung) antara indikator dankonsep adalah hal yang amat penting dalam proses pengukuran karenapeneliti bergerak secara deduktif pada 3 tingkatan (tataran) yang berbeda,yaitu tingkat konseptual, tingkat operasional, dan tingkat empiris12. Padatingkat atau tahap pertama, peneliti merumuskan batasan (definisi) yang jelaspada suatu konsep. Selanjutnya, konsep tersebut dioperasionalisasikandengan menyusun definisi operasional atau seperangkat indikator untukkonsep tersebut. Akhirnya, peneliti menerapkan indikator tersebut pada duniaempiris13. Jembatan (penghubung) antara konsep yang abstrak dan kenyataanempiris tersebut memungkinkan peneliti untuk menguji hipotesis penelitianyang (telah) bersifat empiris. Pengujian empiris tersebut selanjutnya akandihubungkan kembali pada hipotesis konseptual dan hubungan sebab-akibat(causal relations) yang terdapat dalam dunia teori. Untuk jelasnya, baganberikut ini memberikan gambaran bagaimana proses pengukuran dari 2variabel yang berhubungan dalam suatu teori atau suatu hipotesis.
  5. 5. ISIP4215/MODUL 2 2.5 Level of Theory Gambar Bagan Konseptualisasi dan Operasionalisasi Ada 2 prinsip pengukuran, yaitu prinsip eksklusif dan prinsip ekshautif14.Prinsip eksklusif berarti bahwa suatu kasus (case) tidak dapat memiliki nilai(kategori) lebih dari satu untuk suatu variabel yang sama. Prinsip ekshautifberarti bahwa nilai (kategori) yang tersedia untuk suatu variabel harus dapatmencakup nilai (kategori) dari setiap kasus. Contoh untuk prinsip eksklusifadalah seorang (kasus) yang memiliki jenis kelamin laki-laki (variabel dankategori) tidak dapat pada saat yang sama memiliki jenis kelamin perempuan.Contoh untuk prinsip ekshautif adalah kategori untuk variabel alattransportasi yang digunakan untuk berangkat kerja harus dapat mencakupseluruh kemungkinan jawaban (nilai/kategori yang diberikan oleh responden(kasus).B. PENGERTIAN KONSEP-KONSEP DASAR DALAM PROSES PENGUKURAN1. Konstanta dan Variabel Pembahasan mengenai proses pengukuran menunjukkan bahwa prosestersebut diawali dengan konseptualisasi, yaitu proses pemilihan konsep danpemberian batasan anti secara teoretis terhadap konsep tersebut. Konsep,sebagai suatu ide yang diwujudkan dalam bentuk simbol dan kata-kata15,dapat dibedakan atas konsep yang memiliki serangkaian nilai, ukuran ataujumlah, dan konsep yang mewakili gejala yang tidak bervariasi. Konsep yangpertama disebut variabel16. Misalnya, pengukuran, status gizi, dan kepadatan
  6. 6. 2.6 Pengantar Statistik Sosialpenduduk17. Konsep yang kedua disebut konstanta18, misalnya tipe idealbirokrasi, keluarga, dan revolusi. Dalam penelitian sosial, perhatian lebih diarahkan pada variabel, yaitupemahaman terhadap perubahan dan atau perbedaan di antara variabel.Dalam mengamati gejala yang bervariasi (variabel), statistika dapat menjadialat bantu yang berharga untuk menggambarkan (menyajikan) data yangterkumpul dan merumuskan teknik yang sesuai bagi penyusunan kesimpulan.Data mengenai perubahan variabel tersebut diperoleh berdasarkanpengamatan (penelitian) terhadap unit-unit analisis (units of analysis) yangdisebut juga sebagai kasus (Cases).192. Variabel Kuantitatif dan Variabel Kualitatif Variabel dapat dibedakan atas variabel kuantitatif dan variabel kualitatif.Variabel jenis pertama adalah variabel yang hasil pengamatannya bervariasidalam hal jumlah (derajat) pada setiap penelitian yang dilakukan. Misalnya,kepadatan penduduk, angka kematian bayi, dan angka melek huruf20. Contohlain, yang lebih sederhana adalah variabel umur, tinggi, dan berat badan,sedangkan variabel kedua adalah variabel yang basil pengamatannyabervariasi dalam jenis bukan dalam derajat (tingkat). Misalnya, variabelmetode kontrasepsi, cara pengelolaan sampah rumah tangga, dan statuspekerjaan utama21. Contoh lainnya, variabel jenis kelamin, status perkawinan,dan agama (responden). Variabel kualitatif tidak dapat di-angka-kan, artinyapemberian simbol angka pada kategori variabel tersebut hanya untukkeperluan identifikasi. Misalkan, pemberian angka 1 pada kategoriperumahan dan angka 2 pada kategori perkampungan dilakukan untuk tujuanmembedakan antara kategori yang ada.223. Variabel Diskrit dan Variabel Kontinum Variabel kuantitatif dapat dibedakan lagi atas variabel diskrit (discretevariable) dan variabel kontinu (continuous variable)23. Variabel diskritadalah variabel kuantitatif dengan jumlah nilai (kategori) yang dapatdihitung. Dengan kata lain kategori atau nilai pada variabel diskretmerupakan bilangan bulat. Misalnya, jumlah anak dalam satu rumah tangga.jumlah kendaraan bermotor yang membayar pajak dalam satu tahun danjumlah kecelakaan lalu lintas pada suatu ruas jalan tol dalam satu minggu. Variabel kontinu25 adalah variabel kuantitatif di mana hasilpengamatannya merupakan salah satu dari sejumlah (yang tidak terhingga)
  7. 7. ISIP4215/MODUL 2 2.7dari suatu garis interval. Jadi, kategori pada variabel kontinu dapatmerupakan nilai (bilangan) pecah maupun nilai (bilangan) bulat. Contohuntuk variabel kontinu adalah umur dan beban tanggungan dan angka melekhuruf26. Dalam praktik sering kali variabel kontinu diperlakukan sebagaivariabel diskrit. Misalnya, variabel umur yang satuan atau unitnya bersifatdiskrit (bulan, tahun) sebenarnya adalah variabel kontinu. Biarpun demikian,pembedaan variabel kontinu dan variabel diskrit tetap diperlukan karenadalam penyusunan inferensi secara statistik terdapat metode inferensi yangberbeda bagi variabel diskrit dan variabel kontinu.C. EVALUASI SIFAT PENGUKURAN Sebelumnya telah dijelaskan bahwa definisi operasional memungkinkanpeneliti melakukan pengukuran terhadap variabel (konsep) yang akan diteliti.Namun, tidak semua variabel dapat diukur dengan tingkat kecanggihan yangsama atau dengan skala pengukuran yang sama. Untuk itu di bagian ini akandijelaskan variasi yang ada dalam skala pengukuran. Pengukuran amat erat kaitannya dengan kuantifikasi27. Para penelitisosial umumnya membedakan antara kuantifikasi melalui kategorisasi (untukdata nominal) dan kuantifikasi melalui pengukuran (untuk data ordinal,interval, dan rasio). Keempat skala pengukuran ini berbeda dalam derajatkuantifikasi terhadap variabel. Namun, untuk suatu variabel tertentu dapatdigunakan satu skala pengukuran atau lebih. Seperti halnya pada variabeldiskrit dan kontinu untuk suatu skala pengukuran tertentu telahdikembangkan teknik dan prosedur statistik tertentu pula. Untuk itu,penjelasan di bagian ini akan terfokus pada keempat jenis skalapengukuran28, yaitu skala nominal, ordinal, interval, dan rasio sehinggaselanjutnya Anda dapat menetapkan teknik atau prosedur statistik yang sesuaiuntuk variabel yang diteliti.1. Skala Nominal Seluruh variabel kualitatif diukur pada skala nominal. Pada skalanominal, kategori dari objek (variabel) yang bersifat kualitatif dilakukanberdasarkan nama. Setiap kategori pada skala nominal dapat diberikansimbol untuk keperluan identifikasi (dalam bentuk angka atau huruf).Namun, simbol (angka) tersebut tidak memiliki makna apa-apa dan tidakmenunjukkan besaran tertentu. Angka atau simbol tersebut digunakan hanya
  8. 8. 2.8 Pengantar Statistik Sosialuntuk mempermudah analisis dan penggambaran karakteristik data29. Contohvariabel kualitatif yang berskala nominal adalah Alasan Utama Pindah30 yangterdiri dari kategori pekerjaan, pendidikan, perkawinan, ikut suami/istri/orangtua/keluarga, perumahan dan kategori lainnya. Terhadap masing-masingkategori peneliti dapat menetapkan angka sebagai simbol untuk keperluanidentifikasi (pekerjaan = 1: pendidikan = 2: perkawinan = 3). Adanyakategori lainnya merupakan suatu usaha agar kategori yang tersedia untukvariabel tersebut bersifat ekshausif31. Dari contoh yang diberikan terlihatbahwa kategori dari variabel hanya merupakan pengelompokan, di manaangka (kode) yang diberikan tidak memiliki arti yang sebenarnya. Hal inimemungkinkan diubahnya urutan kategori tanpa menimbulkan kesan janggalpada alternatif (kategori) jawaban yang tersedia.2. Skala Ordinal Skala ordinal juga mengelompokkan data (kasus)32, namun pada jenisskala ordinal terdapat tambahan informasi. Skala ordinal, selain memilikisifat yang dimiliki oleh skala nominal juga memiliki karakteristik tambahandi mana pengamatan (data/kasus) dapat disusun berdasarkan urutan (tingkat)tertentu33. Ini berarti setelah peneliti menetapkan pengelompokan (kategori)data (kasus), peneliti menyusun kategori yang ada sesuai denganperingkatnya. Salah satu contoh dari variabel yang berskala ordinal adalahjenjang pendidikan34, yang terdiri dari Sekolah Dasar, SUP, SekolahMenengah dan Perguruan Tinggi. Dari contoh yang diberikan terlihat bahwapengamatan (kasus) yang berskala ordinal dapat diberikan peringkat, yaitutingkat yang paling rendah (SD) sampai tingkat yang paling tinggi(Perguruan Tinggi) sehingga peneliti tidak hanya membedakan satu kategoridengan kategori lainnya, tetapi juga dapat menunjukkan peringkatnya35.Untuk itu dalam variabel yang berskala ordinal peneliti tidak dapat merubahurutan kategori yang telah ditetapkan karena perubahan tersebut akanmenimbulkan kejanggalan pada alternatif jawaban yang tersedia. Selainuntuk keperluan identifikasi (pembedaan), angka pada variabel yang berskalaordinal digunakan juga untuk menentukan peringkat dari suatu kasus padavariabel tertentu. Namun, penetapan peringkat ini tidak disertai informasimengenai jarak antar-kategori yang tersedia.
  9. 9. ISIP4215/MODUL 2 2.93. Skala Interval Pada skala interval selain peneliti dapat menentukan bahwa suatu kasuslebih atau kurang dibandingkan kasus lainnya. Ia juga dapat menetapkanberapa besar (jarak) kekurangan atau kelebihan tersebut. Jadi, selain skalainterval mencakup seluruh sifat dari skala ordinal dan nominal. skala ini jugamemiliki sifat tambahan, yaitu dari menentukan jarak antar-kategori yangterdapat pada alternatif jawaban. Contoh yang paling sering digunakan untukskala interval adalah variabel suhu (temperatur) udara. Jika suhu udaratertinggi hari ini mencapai 32oC, sedangkan kemarin hanya 29oC, kita tidakhanya mengatakan bahwa hari ini lebih panas dari kemarin, tetapi juga secarapasti mengatakan bahwa hari ini lebih panas 3oC dari kemarin. Pada skalainterval jarak antar-unit pengukuran (misalnya derajat) selalu sama untuksetiap kategori yang tersedia di mana perbedaan (jarak antara kategori (skala)24 dan 28oC sama dengan jarak antara skala 0 dan 4oC. Dengan demikian,peneliti menggunakan simbol angka maka angka tersebut benar-benarmemiliki arti karena angka tersebut mencerminkan adanya gejala yang dapatdiukur (besarnya). Skala interval masih memiliki keterbatasan, yaitu titik awal dari skalapengukuran tidak diketahui. Artinya, kita tidak dapat menentukan di manatitik nol berada. Untuk contoh suhu (temperatur) udara, nol derajat Celsiushanya dapat diartikan sebagai titik (suhu) di mana air membeku, tetapi tidakdiartikan sebagai kondisi tidak adanya panas. Selain itu, tidak diketahuinyatitik awal skala pengukuran menyebabkan peneliti tidak dapat melakukanperbandingan (ratio) antar-pengamatan. Dalam ilmu sosial, contoh untukvariabel kuantitatif variabel berskala interval adalah skala jarak sosial yangdisusun oleh Bogardus36.4. Skala Rasio Keterbatasan yang dimiliki skala interval tidak adanya nilai nol yangbermakna37 tidak ditemukan pada skala rasio. Skala rasio memiliki seluruhsifat yang dimiliki skala nominal, ordinal, dan interval ditambah kemampuanuntuk melakukan perbandingan pada skala pengukuran yang disusun. Hal inidimungkinkan karena pada skala rasio terdapat nilai nol yang menunjukkantidak adanya suatu jumlah yang dapat diamati untuk suatu variabel38. Adanyatitik nol mutlak memungkinkan peneliti melakukan perbandingan antarkategori yang tersedia. Misalnya, kita membandingkan seorang yangmemiliki berat badan 45 kg dengan orang yang berat badannya 30 kg. Selain
  10. 10. 2.10 Pengantar Statistik Sosialorang pertama 15 kg lebih berat dari orang kedua kita juga dapat mengatakanbahwa orang pertama 1,5 kali lebih berat dari orang kedua. Variabel sosialyang memiliki skala rasio, antara lain tingkat partisipasi angkatan kerja,angka kelahiran menurut umur, dan angka melek huruf.39 Jika kita mengambil tingkat partisipasi angkatan kerja pada tahun 1997sebagai contoh (Tabel 2.1), terlihat bahwa tingkat partisipasi di pedesaanlebih tinggi daripada di perkotaan. Selain itu, kita juga dapat menghitungperbedaan tingkat partisipasi tersebut, yaitu 9%. Dengan adanya titik nolmutlak pada skala rasio, kita dapat menghitung perbandingan (ratio) tingkatpartisipasi antara daerah pedesaan dan perkotaan, yaitu 1,17. Ini berartitingkat partisipasi di daerah pedesaan lebih besar 1,17 kali di pedesaandibandingkan daerah perkotaan. Tabel 2.1. Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja menurut Daerah Tempat Tinggal, 1992 -1997 Partisipasi Angkatan Kerja Daerah 1992 1998 (1) (2) (3) Perkotaan 47,8 52,5 Pedesaan 62,1 61,5 Perkotaan dan Pedesaan 57,3 58,0 Sumber: BPS. Keempat skala pengukuran digunakan dalam ilmu sosial. Oleh karenaitu, pemahaman mengenai keempat skala tersebut mutlak diperlukan. Berikutini adalah hal-hal yang perlu diperhatikan dalam skala pengukuran suatuvariabel.a. Variabel kualitatif selalu diukur pada skala nominal. Interpretasi secara kuantitatif tidak dapat dilakukan terhadap skala jenis ini.b. Skala ordinal, interval, dan rasio sesuai untuk variabel kuantitatif. Namun, setiap skala tersebut bervariasi dalam derajat penggambaran besaran suatu variabel.c. Skala ordinal mengandung paling sedikit informasi karena hanya menunjukkan peringkat kategori dari suatu skala.d. Pada skala interval kita dapat menetapkan jarak antara 2 kategori atau skor, tetapi letak titik awal (nilai nol) dari skala yang disusun tidak diketahui.
  11. 11. ISIP4215/MODUL 2 2.11e. Skala rasio adalah skala untuk variabel kuantitatif yang paling informatif. Pada skala rasio, titik awal pengukuran diketahui sehingga kita dapat melakukan perbandingan di antara kategori pengukuran. Pada awal pembahasan sifat evaluasi pengukuran telah disebutkanbahwa untuk setiap skala pengukuran tertentu telah dikembangkan teknikatau prosedur statistika tertentu. Namun, ketentuan tersebut tidaklah terlalukaku. Tabel 2.2 berikut ini menyajikan ringkasan teknik atau prosedurstatistika yang sesuai untuk pengukuran tertentu. Tabel 2.2. Penerapan Teknik Statistika berdasarkan Skala Pengukuran Teknik/Metode Statistik yang Skala Pengukuran Pengukuran Dikembangkan Nominal Ordinal Interval Rasio Berdasarkan Skala Nominal Ya + + + Ordinal - Ya + + Interval - - Ya + Ratio - - - YaSumber: Ott.+ = Teknik dapat digunakan, namun tidak ada info yang kurang- = Teknik statistik untuk skala tertentu, tidak dapat digunakan untuk data dengan skala ini Dari tabel di atas terlihat bahwa teknik/prosedur statistika yang sesuaiuntuk variabel berskala interval dapat juga digunakan untuk variabel yangdiukur pada skala rasio. Hal ini dapat dilakukan karena data dari variabelyang berskala rasio memiliki seluruh sifat yang dimiliki dari data variabelyang berskala interval dan rasio40. Namun, penggunaan teknik/prosedurstatistika dari skala pengukuran yang lebih rendah untuk variabel denganskala pengukuran yang lebih tinggi dapat mengakibatkan hilangnya sejumlahinformasi.
  12. 12. 2.12 Pengantar Statistik Sosial LAT IH A N Untuk memperdalam pemahaman Anda mengenai materi di atas, kerjakanlah latihan berikut! Carilah sebuah penelitian. kemudian tentukanlah skala variabel yang digunakan!Petunjuk Jawaban Latihan1) Perhatikanlah variabel apa saja yang digunakan dalam penelitian tersebut.2) Pahamilah sifat dari skala pengukuran yang ada, kemudian gunakanlah untuk menentukan skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian yang Anda temukan.3) Sebaiknya hasil penelitian yang Anda cara lebih dari satu agar Anda dapat melakukan perbandingan. R A NG KU M AN Variabel yang diteliti pada bidang ilmu ekonomi, politik maupun Ilmu Sosial dapat dibedakan ke dalam 2 jenis, yaitu variabel kuantitatif dan variabel kualitatif. Variabel kuantitatif pengamatannya bervariasi dalam besar (jumlah)-nya dari satu kasus (responden) ke kasus lainnya. Variabel kualitatif bervariasi dalam jenisnya. Selanjutnya, variabel kuantitatif masih dapat dibedakan lagi antara variabel (kuantitatif) diskrit dan variabel kuantitatif kontinu (kontinum). Dalam proses pengukuran variabel kuantitatif maupun kualitatif. peneliti perlu menetapkan skala pengukuran yang sesuai dengan variabel (data) yang diteliti. Skala pengukuran ini dibedakan atas skala nominal. ordinal. interval, dan rasio. Jika suatu variabel memenuhi syarat untuk diukur pada skala rasio maka variabel tersebut dapat pula diukur pada skala interval, ordinal, dan nominal. Di antara keempat skala pengukuran tersebut terdapat perbedaan kemampuan pengukuran, kemampuan tertinggi dimiliki oleh skala rasio dan kemampuan terendah ada pada skala nominal. Variabel yang dapat diukur pada skala tertentu dapat pula diukur pada skala yang lebih rendah kemampuan pengukurannya. Untuk variabel kualitatif, variabel ini hanya dapat diukur pada skala nominal.
  13. 13. ISIP4215/MODUL 2 2.13 Untuk masing-masing skala pengukuran tersebut --rasio, interval, ordinal, dan nominal-- telah dikembangkan teknik atau prosedur statistika tertentu. Namun, penggunaan teknik atau prosedur untuk suatu skala pada skala pengukuran yang lain masih dimungkinkan. Teknik atau prosedur yang dikembangkan untuk suatu skala tertentu dapat digunakan untuk data yang lebih tinggi skala pengukurannya. Dengan demikian, teknik atau prosedur yang dikembangkan untuk data berskala nominal dapat digunakan untuk data yang skalanya lebih tinggi, namun sejumlah informasi pada data yang skalanya lebih tinggi akan hilang. TE S F OR M AT IF 1 Pilihlah satu jawaban yang paling tepat!1) Proses yang menghubungkan antara bahasa teori dengan bahasa empiric adalah .... A. operasionalisasi B. konseptualisasi C. empirisasi D. teoretisasi2) Variabel adalah konsep yang .... A. memenuhi serangkaian nilai, ukuran atau jumlah B. memenuhi salah satu dari nilai, ukuran, dan jumlah C. mewakili gejala yang homogen D. mewakili gejala yang tidak bervariasi3) Konsep yang mewakili gejala yang tidak bervariasi dikenal dengan istilah .... A. variabel B. indikator C. konstanta D. kategori4) Variabel yang dicirikan dengan bilangan bulat disebut variabel .... A. kontinu B. diskret C. kuantitatif D. kualitatif
  14. 14. 2.14 Pengantar Statistik Sosial5) Skala ordinal selain memiliki sifat pengelompokan juga memiliki sifat .... A. adanya jarak B. nol mutlak C. klasifikasi D. peringkat Cocokkanlah jawaban Anda dengan Kunci Jawaban Tes Formatif 1 yangterdapat di bagian akhir modul ini. Hitunglah jawaban yang benar.Kemudian, gunakan rumus berikut untuk mengetahui tingkat penguasaanAnda terhadap materi Kegiatan Belajar 1. Jumlah Jawaban yang Benar Tingkat penguasaan = × 100% Jumlah Soal Arti tingkat penguasaan: 90 - 100% = baik sekali 80 - 89% = baik 70 - 79% = cukup < 70% = kurang Apabila mencapai tingkat penguasaan 80% atau lebih, Anda dapatmeneruskan dengan Kegiatan Belajar 2. Bagus! Jika masih di bawah 80%,Anda harus mengulangi materi Kegiatan Belajar 1, terutama bagian yangbelum dikuasai.
  15. 15. ISIP4215/MODUL 2 2.15 Kegiatan Belajar 2 Perbandingan Data, Tingkat Ketelitian, Reliabilitas, dan ValiditasP ada Kegiatan Belajar 2 ini pembahasan akan dibagi menjadi 3 bagian, yaitu mengenai metode untuk membandingkan data, tingkat ketelitian,serta pembahasan mengenai reliabilitas dan validitas.A. METODE UNTUK MEMBANDINGKAN DATA Pada literatur ilmu sosial sering kali dijumpai data yang merupakanukuran-ukuran relatif. Data tersebut merupakan hasil perbandingan dandiwujudkan, antara lain dalam bentuk rasio (ratio), proporsi (Proportions),persentase (percentage), serta angka/tingkat (Rate). Perbandingan, padadasarnya. dapat dilakukan dengan 2 cara, yaitu melalui pengurangan danpembagian. Pengurangan akan menghasilkan angka absolut yangmenunjukkan perbedaan antara dua angka. Cara ini dapat diterapkan baikpada variabel berskala interval maupun berskala rasio. Pada bagian ini kitaakan membahas ukuran relatif sebagai hasil dari suatu perbandingan41 antara2 pengukuran.1. Rasio Ukuran untuk perbandingan jenis ini sering kali digunakan dalamperbandingan antara dua kelompok data. Misalnya, rasio Murid-Guru padajenjang Sekolah Dasar (SD) pada tahun 1995/96 adalah 2242. Ini berarti setiapguru pada jenjang SD mengawasi 22 murid. Contoh lainnya, perbandinganperolehan suara untuk kursi di DPR antara PDI-P dan PKB di dua provinsi43.Di provinsi Jawa Tengah, perolehan suara untuk PDI-P adalah 6.745 263 danPKB berjumlah 2.567.004. Rasio44 perolehan suara PDI-P terhadap PKBadalah 2.627 atau 2.63. Di provinsi Jawa Timur, perolehan suara untuk PDI-Padalah 6.314.694, sedangkan untuk PKB adalah 6.703.580. Rasio perolehansuara PDI-P terhadap PKB adalah 0.941 atau 0.94. Ini berarti di ProvinsiJawa Tengah untuk setiap suara PKB terdapat 2.63 suara untuk PDI-P. DiProvinsi Jawa Timur untuk setiap suara PKB terdapat 0.94 suara untuk PDI-P. Dari contoh yang diberikan terlihat bahwa rasio adalah perbandingan
  16. 16. 2.16 Pengantar Statistik Sosialantara elemen yang terdapat pada kelompok A (misalnya perolehan suaraPDI-P) dan elemen yang terdapat pada kelompok B (misalnya perolehansuara PKB), di mana setiap elemen hanya dapat menjadi bagian dari satukelompok data saja. Elemen tersebut tidak dapat menjadi bagian dari satukelompok data saja.2. Proporsi Selain menggunakan rasio, kita dapat juga membandingkan data dengancara menghitung proporsi. Pada dasarnya proporsi adalah bentuk khusus darirasio karena pada perhitungan proporsi, pembaginya adalah jumlah elemenyang terdapat pada data A dan data B. Misalnya, proporsi45 Pekerja AnakPerempuan (usia 10−14 tahun) si perkotaan pada tahun 199746 adalah 0.534atau 0,53. Hasil ini diperoleh dengan membagi jumlah pekerja anakperempuan usia 10−14 tahun (118.192) dengan jumlah seluruh pekerja anakusia 10−14 tahun (pekerja anak perempuan 118.192 dan pekerja anak laki-laki 102.740 : jumlah pekerja anak : 220.932). Ini berarti 0.53 dari seluruhpekerja anak yang berusia 10−14 tahun adalah perempuan.3. Persentase Kita sering enggan berhadapan dengan angka yang berbentuk pecahanatau bilangan desimal. Untuk itu terdapat alternatif lain dalam perhitunganperbandingan data, yaitu persentase. Jika proporsi memiliki range nilai antara0−1 maka persentase memiliki range nilai antara 0−100. Cara perhitunganpersentase sama dengan cara perhitungan proporsi, hanya saja dalampersentase hasil perhitungannya masih harus dikalikan 100. Misalnya,persentase47 pekerja anak perempuan (usia 10−14 tahun) di pedesaan padatahun 199748 adalah 39,407% atau 39.41%. Hasil ini diperoleh denganmembagi jumlah pekerja anak perempuan usia 10−14 tahun (560.879)dengan jumlah seluruh pekerja anak usia 10−14 tahun (1.423.295), yangterdiri dari pekerja anak perempuan (560. 879) dan pekerja anak laki-laki(862.416). Dengan demikian, persentase pekerja anak perempuan (usia10−14 tahun) di pedesaan pada tahun 1997 adalah 39,41%. Sejauh ini kita telah membahas tiga cara perhitungan untuk mem-bandingkan data, yaitu rasio (ratio), proporsi (proportion), dan persentase(percentage). Kapan salah satu dari ketiga cara ini akan digunakansepenuhnya tergantung pada pertimbangan atau pilihan peneliti.
  17. 17. ISIP4215/MODUL 2 2.174. Rates49 Contoh untuk metode perbandingan data selain angka kematian bayi(infant mortality rate)50 adalah angka kelahiran menurut umur (age specificfertility rate)51. Angka ini menunjukkan banyaknya kelahiran per 1000wanita dari golongan umur tertentu. Perhitungan rates dilakukan denganmembagi (jumlah) munculnya peristiwa/kejadian/gejala yang dimaksuddengan (seluruh) jumlah yang mungkin muncul untuk peristiwa/kejadian/gejala tersebut. Kadang kala hasil perhitungan tersebut dikalikandengan bilangan tertentu (misalnya 100.000). Hasil perkalian ini akanmenunjukkan jumlah munculnya suatu peristiwa tertentu untuk setiap100.000 peristiwa yang dimaksud. Hasil seperti ini akan lebih mudahdipahami serta memperkecil kemungkinan terjadinya salah interpretasi. Untuk memperjelas cara perhitungan rate, berikut ini disajikan data yangdiperoleh dari Kabupaten Indragiri Hulu. Provinsi Riau pada tahun 199352. Tabel 2.3. Rate Penduduk yang Dapat Membaca dan Menulis Latin di Kabupaten Indra iri Hulu menurut Kecamatan, 1993 Perempuan No. Kecamatan Penduduk Melek Huruf Orang Persen 1. Kuantan Mudik 89 83 93,26 2. Kuantan Tengah 193 187 96.89 3. Singingi 61 53 86.89 4. Kuantan Hilir 149 117 78.52 5. Cerenti 68 56 82,35 6. Peranap 33 31 93.94 7. Pasir Penyu 256 185 72.27 8. Seberida 148 135 91.22 9. Rengat 192 176 91.67 Total 1189 1023 86.04 Sumber: Rush & Sumardjo, Survei lapangan, (1993).B. TINGKAT KETELITIAN Pada bagian sebelumnya telah dijelaskan bahwa batasan makna (definisi)dari suatu konsep (definisi operasional), selain berbentuk cara atau prosedurpengukuran tertentu juga mencakup penyusunan instrumen pengukuran.Dalam kenyataan sering kali terdapat perbedaan antara data (sebenarnya) dari
  18. 18. 2.18 Pengantar Statistik Sosialvariabel yang ingin diukur peneliti dengan data yang dihasilkan olehinstrumen pengukuran. Hal ini dapat disebabkan oleh 2 hal, yaituketerbatasan instrumen pengukuran dan ketidakakuratan instrumen yangdisusun oleh manusia. Akibatnya, data yang dihasilkan sering kali tidakseakurat keadaan sebenarnya. Ketidakakuratan instrumen yang disusun olehmanusia mengakibatkan data yang dihasilkan sering kali tidak seakuratkeadaan sebenarnya53. Misalnya, hasil pengukuran jarak antar-dua tempatkita nyatakan (dengan membulatkan) dalam kilometer atau berat badanseseorang kita bulatkan dalam satuan berat kilogram. Dengan demikian,dalam proses pengukuran sebenarnya terdapat 2 jenis data, yaitu datasebenarnya (peneliti jarang dapat mengumpulkan data jenis ini) dan data(aktual) hasil pengamatan (diperoleh melalui instrumen pengukuran).Perbedaan di antara kedua jenis data ini disebut sebagai kesalahan akibatpembulatan (rounded error). Untuk melakukan pembulatan, berikut iniadalah pedoman dalam prosedur pembulatan. Prinsip-prinsip ini perludiperhatikan karena ketelitian dari suatu pengukuran akan dipengaruhi olehprosedur pembulatan dalam datanya. Secara umum terdapat 3 prinsip54 dalam pembulatan data, yaitu sebagaiberikut.1. Menetapkan satuan (unit) pengukuran dari pembulatan yang dilakukan. Kita dapat melakukan pembulatan ke unit atau bilangan bulat terdekat, bilangan 100, 1000 atau sepersepuluh, seperseratus, dan seperseribu.2. Melakukan pembulatan ke unit pengukuran terdekat.3. Apabila data hasil pengamatan merupakan bilangan di tengah dari suatu unit maka pembulatan dapat dilakukan ke arah bilangan bulat terdekat atau bilang genap terdekat. Contoh pembulatan ke bilangan bulat atau bilangan genap terdekat. Tabel 2.4. Persentase Wanita yang Umur Perkawinan Pertamanya Kurang dari 16 Tahun, 1998-1995 Tahun Perkotaan dan Pedesaan (1) (2) 1980 31,2 1990 24,9 1995 21,5 Sumber: BPS.
  19. 19. ISIP4215/MODUL 2 2.19 Pada bagian awal penjelasan tingkat ketelitian disebutkan bahwa untukmengetahui ketelitian suatu pengukuran kita harus mengetahui prosedurpembulatan yang dilakukan terhadap data yang dikumpulkan. Pengetahuanmengenai prosedur ini memungkinkan peneliti, untuk selanjutnya menyusunkembali (reconstruct) data sebenarnya. Hal ini tidak selalu dapat dilakukanjika memungkinkan peneliti dapat menetapkan batas (kelas) yang disebutbatas (kelas) nyata55 atau true limits. Dalam batas kelas ini akan tercakupdata atau nilai pengamatan sebenarnya. Batas (kelas) nyata terdiri dari batas atas nyata dan batas bawah nyata.Batas atas nyata diperoleh dengan menambahkan setengah unit pengukuranterhadap bilangan yang telah dibulatkan. Batas bawah nyata diperoleh denganmengurangi setengah unit pengukuran terhadap bilangan yang telahdibulatkan. Untuk jelasnya, tabel berikut ini akan menyajikan contohpembentukan batas atas dan bawah nyata dari bilangan-bilangan yang telahdibulatkan. Contoh pembentukan batas atas dan batas bawah kelas nyata. Tabel 2.5. Angka Melek Huruf menurut Kelompok Umur Tahun 1997 Kelompok K D K+D Umur (1) (2) (3) (4) 10 - 14 99.4 98.0 98.4 15 - 19 99.4 97.7 98.4 20 - 24 99.3 96.5 97,7 25 - 34 97.9 92.1 94.4 35 - 49 95.0 84.2 88.2 50 + 77.4 57.7 63.9 Jumlah L 97,1 90,8 93,2 L 91,9 80,9 85,1 L+P 94,5 85,8 89.1 Sumber: BPS. Catatan: K = Kota, D = Pedesaan, L= Laki-laki, P = Perempuan Ada beberapa prinsip tambahan56 yang perlu kita perhatikan dalamkaitannya dengan pembulatan, ketelitian atau kualitas dari suatu prosespengukuran. Pertama, pembulatan akan mempengaruhi tingkat ketelitian daridata yang dikumpulkan. Semakin banyak pembulatan yang dilakukan
  20. 20. 2.20 Pengantar Statistik Sosialpeneliti, semakin rendah tingkat ketelitian (kualitas) dari pengukuran yangdilakukan. Untuk itu, peneliti perlu mengetahui keterbatasan-keterbatasandari prosedur pembulatan yang dilakukan sehingga dengan mengetahui unitpengukuran dari pembulatan, peneliti dapat menetapkan batas nyata(sebenarnya) dari suatu pengukuran sekaligus akurasi dari data yang telahdibulatkan. Kedua, apabila peneliti melakukan perhitungan, pembulatanhendaknya dilakukan setelah seluruh proses perhitungan selesai dilakukan.Prinsip ini akan mengurangi kesalahan akibat pembulatan (rounded error).Ketiga prosedur dalam pembulatan tidak bersifat universal, sering kalimerupakan hasil kesepakatan di mana kesepakatan tersebut dapat sajaberbeda di setiap negara57.C. VALIDITAS DAN RELIABILITAS Pada bagian-bagian terdahulu kita telah membahas dua cabang dari ilmustatistika --deskriptif dan inferensia-- yang tidak hanya membantu penelitidalam menyajikan atau menggambarkan data penelitian sosial, tetapi jugamembantu peneliti untuk mengetahui kualitas dari suatu inferensi(kesimpulan) suatu penelitian sosial. Pengetahuan peneliti tentang kualitasinferensinya memungkinkan peneliti tersebut melakukan evaluasi terhadappeluang pembuatan keputusan yang keliru mengenai populasi yang ia teliti. Di samping kaitannya dengan kualitas inferensi, peneliti juga perlumemperhatikan dua hal penting, yaitu masalah validitas (validity) danreliabilitas (reliability) dalam suatu proses pengukuran58. Dalam penelitiandengan pendekatan kuantitatif peneliti dapat melakukan pengumpulan dataprimernya dengan teknik survei maupun teknik eksperimen. Dalampengumpulan data tersebut peneliti akan memusatkan perhatiannya padavariabel-variabel tertentu. Validitas suatu pengukuran, akan menjawabpertanyaan "Apakah variabel-variabel (indikator)59 yang diteliti benar-benarmengukur (mewakili) variabel-variabel yang akan diukur?”, sedangkanreliabilitas akan menjawab pertanyaan: “Apakah (hasil) pengukuran darivariabel (indikator) yang diteliti konsisten atau dapat diandalkan?" Untuk melakukan evaluasi terhadap validitas suatu penelitian kita dapatmenggunakan beberapa etnik. Evaluasi terhadap validitas permukaan (FaceValidity)60 dapat dilakukan dengan memeriksa instrumen pengumpulan data(misalnya daftar pertanyaan atau kuesioner), yaitu dengan memeriksa apakahpertanyaan-pertanyaan yang diajukan sudah dirumuskan dengan baik dan
  21. 21. ISIP4215/MODUL 2 2.21difokuskan pada variabel yang diteliti. Cara lainnya, dengan meminta penelitiyang ahli dalam bidang kajian yang kita teliti untuk melakukan evaluasiterhadap instrumen yang digunakan. Peneliti juga dapat memeriksa validitasinstrumennya dengan menerapkan instrumen tersebut kepada kelompokmasyarakat yang telah diketahui orientasi, aspirasi atau preferensinyamengenai gejala yang sedang diteliti. Untuk reliabilitas, kita melakukan evaluasi terhadap konsistensi, yaituapakah instrumen pengukuran (kuesioner) yang digunakan akan memberikanhasil pengamatan yang sama jika diterapkan pada sampel (kelompokresponden) yang sama pada waktu berbeda? Seperti halnya validitas terdapatbeberapa cara dalam menguji reliabilitas suatu instrumen. Salah satu carayang paling sering digunakan adalah prosedur test-retest 61. Dengan prosedurini, instrumen pengukuran62 yang diuji diterapkan setidaknya dua kali padasampel yang sama. Jika instrumen tersebut dapat diandalkan (reliable) makahasil dua kali pengumpulan data (pengamatan) tidak akan jauh berbeda. Dalam penelitian dengan pendekatan kuantitatif, perdebatan sering kalilebih berkisar pada apakah konsep-konsep penelitian telah didefinisikansecara benar dari awal63 baik dalam hal definisi konseptual maupunoperasionalnya. Dengan demikian, peneliti perlu menyusun kriteriaoperasional untuk pengukuran suatu kasus (responden) yang diteliti. Jikatidak demikian maka hasil penelitian tersebut akan keliru dan menyesatkan Suatu peneliti dikatakan berhasil jika hasil pengumpulan datanya validdan reliable. Namun, dapat saja suatu instrumen penelitian memberikaninformasi yang reliable, tetapi tidak valid. Ini menunjukkan bahwa hal-halyang berhubungan dengan validitas dan reliabilitas bukanlah hal yangsederhana. Hanya saja seseorang peneliti harus memperhatikan kedua haltersebut. baik saat ia melakukan penelitiannya ataupun saat ia menggunakanhasil penelitian orang lain. Pembahasan lebih terperinci mengenai validitasdan reliabilitas diberikan pada kajian mengenai metodologi penelitian,rancangan sampel untuk penelitian survei dan penyusunan instrumenpenelitian, khususnya daftar pertanyaan (kuesioner).
  22. 22. 2.22 Pengantar Statistik Sosial LAT IH A N Untuk memperdalam pemahaman Anda mengenai materi di atas, kerjakanlah latihan berikut! Carilah 2 data, kemudian lakukanlah perbandingan kedua data tersebut dengan cara-cara yang terdapat dalam modul ini!Petunjuk Jawaban Latihan1) Pahamilah pengertian dari metode yang dipelajari dalam Modul 2 ini.2) Kemudian, pilihlah minimal 2 cara yang Anda anggap sesuai untuk membandingkan data yang Anda miliki.3) Lakukanlah perbandingan tersebut, kemudian simpulkanlah! R A NG KU M AN Pada membandingkan data, peneliti dapat menggunakan beberapa cara, yaitu rasio, proporsi, persentase, dan rates. Ketelitian dari data yang dikumpulkan bergantung pada 2 hal, yaitu instrumen pengukuran yang digunakan dan ada tidaknya pembulatan terhadap data yang dikumpul- kan Dalam pembahasan mengenai pembulatan, kita membedakan data dengan nilai sebenarnya dan data yang telah dibulatkan. Selain itu, dibahas pula prinsip-prinsip yang perlu diperhatikan dalam prosedur pembulatan. Pada topik mengenai ketelitian data dibahas pula hal-hal yang berkaitan dengan pengurangan (tingkat) ketelitian serta penggunaan batas nyata Pembahasan dalam Kegiatan Belajar 2 ini diakhiri dengan pembahasan mengenai validitas dan reliabilitas dari suatu proses pengukuran. TE S F OR M AT IF 2 Pilihlah satu jawaban yang paling tepat!1) Cara membandingkan dua data yang hanya dapat diterapkan untuk data dengan skala rasio adalah .... A. Penjumlahan B. Pengurangan
  23. 23. ISIP4215/MODUL 2 2.23 C. Pembagian D. Perkalian2) Membandingkan dua data dengan cara pengurangan dapat diterapkan pada skala .... A. nominal dan interval B. ordinal dan interval C. ordinal dan rasio D. interval dan rasio3) Peneliti sebaiknya melakukan pembulatan pada saat .... A. proses perhitungan berlangsung B. proses perhitungan selesai dilakukan C. sebelum proses perhitungan dilakukan D. proses pengumpulan data4) Uji instrumen yang dilakukan untuk menguji konsistensi suatu instrumen penelitian disebut dengan .... A. validitas B. reliabilitas C. inferensia D. operasionalisasi5) Uji instrumen yang dilakukan untuk menguji ketepatan instrumen dengan variabel disebut dengan .... A. validitas B. reliabilitas C. inferensia D. operasionalisasi Cocokkanlah jawaban Anda dengan Kunci Jawaban Tes Formatif 2 yangterdapat di bagian akhir modul ini. Hitunglah jawaban yang benar.Kemudian, gunakan rumus berikut untuk mengetahui tingkat penguasaanAnda terhadap materi Kegiatan Belajar 2. Jumlah Jawaban yang Benar Tingkat penguasaan = × 100% Jumlah Soal
  24. 24. 2.24 Pengantar Statistik Sosial Arti tingkat penguasaan: 90 - 100% = baik sekali 80 - 89% = baik 70 - 79% = cukup < 70% = kurang Apabila mencapai tingkat penguasaan 80% atau lebih, Anda dapatmeneruskan dengan modul selanjutnya. Bagus! Jika masih di bawah 80%,Anda harus mengulangi materi Kegiatan Belajar 2, terutama bagian yangbelum dikuasai.
  25. 25. ISIP4215/MODUL 2 2.25 Kunci Jawaban Tes FormatifTes Formatif 11) A. Proses yang menghubungkan antara bahasa teori dengan bahasa empirik disebut dengan operasionalisasi.2) A. Variabel adalah konsep yang mewakili serangkaian nilai. ukuran. dan jumlah.3) C. Konstanta merupakan konsep yang mewakili gejala yang tidak bervariasi.4) B. Variabel diskret adalah variabel yang ditandai dengan bilangan bulat.5) D. Skala ordinal memiliki sifat pengelompokan dan peringkat.Tes Formatif 21) C. Pembagian adalah metode yang dapat diterapkan untuk skala rasio.2) D. Pengurangan adalah metode membandingkan data untuk skala interval dan rasio.3) B. Pembulatan sebaiknya dilakukan oleh peneliti pada saat seluruh proses perhitungan telah selesai dilakukan.4) B. Uji yang dilakukan untuk menguji konsistensi instrumen suatu penelitian disebut dengan reliabilitas.5) A. Uji yang dilakukan untuk menguji ketepatan instrumen dengan variabel yang diteliti disebut dengan validitas.
  26. 26. 2.26 Pengantar Statistik Sosial Catatan1Neuman (1997) menyebutkan setidaknya 4 alasan mengapa penelitian sosial di lakukan, yaitu untuk menjawab pertanyaan praktis. penyusunan kebijakan, merubah masyarakat, mengembangkan pengetahuan mendasar tentang suatu masyarakat.2Creswell (1994) menunjukkan bahwa hipotesis (penelitian), sebagai pernyataan ulang dari maksud suatu penelitian (purpose of the study), digunakan dalam penelitian eksperimen, sedangkan dalam penelitian survei, pernyataan ulang tersebut mengambil bentuk pertanyaan penelitian dan tujuan penelitian. Hipotesis diartikan sebagai suatu pernyataan yang akan diuji atau suatu pernyataan tentang hubungan antarvariabel yang bersifat tentatif (Neuman. 1997). Selain bersumber dari teori, hipotesis dapat juga dikembangkan dari pengamatan maupun institusi (lihat Nachmias and Nachmias. (1992). Research Methods in the Social Science. 4th ed. New York: St. Martins).3Identifikasi terhadap variabel dan penetapan prosedur ini dilakukan peneliti dalam suatu rancangan penelitian (research design). Lihat pembahasan pada Modul 1.4Proses pengukuran diperlukan (Nachmias, 1992) karena peneliti bergerak (berpindah) dari tingkat konseptual ke tingkat pengamatan, di mana konsep dikonversi menjadi variabel yang terdiri dari 2 atau lebih kategori (nilai).5Lihat Neuman. (1997).6Lihat Earl Babbie. (1995). The Practice of Social Research. 7th ed. Belmont: Wadsworth Publishing Company.7Lihat Neuman. (1997).8Lihat Gordon Marshall. (1994). Concise Dictionary of Sociology. Oxford: New York.
  27. 27. ISIP4215/MODUL 2 2.279Definisi konseptual disebut juga definisi kerja (Working definition) karena peneliti mendapatkan bayangan mengenai arti dari konsep yang dimaksud dan melakukan perubahan terhadap definisi yang diberikan. Lihat Neuman (1997) dan George Argyrous. (1997). Statistics for Social Research. MACMILLAN Press Ltd.10 Dikutip dalam Delbert C. Miller. (1991). Handbook of Research Design and Social Measurement. 5thed. Newbury Park: Sage publication. Skala pengukuran status sosial tersebut dikenal juga sebagai Duncan Sosioekonomic Index (SEI).11 Prestige diartikan sebagai evaluasi perorangan secara subjektif mengenai posisinya dalam hierarki status (lihat Mashall, 1994).12 Lihat Neuman. (1997).13 Argyrous (1997) menyebutkan terdapat 4 faktor yang menimbulkan masalah dalam proses operasionalisasi, baik dalam hal perumusan maupun penerapan definisi operasional, yaitu kompleksitas konsep, ketersediaan data, biaya, dan kesulitan mendapatkan data serta etika.14 Lihat Argyrous. (1997).15 Lihat Neuman. (1997).16 Variabel dapat juga diartikan sebagai suatu konsep yang memiliki variasi nilai atau lebih dari satu nilai. Nilai atau kategori dari suatu variabel disebut atribut (lihat Neuman, 1997).17 Lihat Indikator Kesejahteraan Rakyat 1997. (1998). Biro Pusat Statistik. Jakarta.18 Konstanta adalah atribut yang tidak memiliki variasi (Argyrous, 1997) atau gejala yang tidak mengalami perubahan pada saat dilakukan pengamatan dari waktu ke waktu (Ott, 1992).
  28. 28. 2.28 Pengantar Statistik Sosial19 Suatu kasus (cases) diartikan sebagai suatu kesatuan (unit) yang mencerminkan atau memiliki ciri-ciri atau karakteristik dari suatu variabel tertentu (Argyrous,1997).20 Lihat BPS. (1998).21 Lihat BPS. (1998).22 Uraian lebih terperinci mengenai fungsi angka sebagai simbol diberikan pada bagian skala atau tingkat pengukuran.23 Pembedaan antara variabel diskrit dan kontinum menurut Argyrous (1997) hanya dilakukan terhadap data interval/rasio. Untuk penjelasan lebih lanjut lihat pembahasan mengenai skala pengukuran.24 Variabel diskrit dapat juga diartikan sebagai variabel yang besarannya (nilai/kategori) tidak dapat menempati semua nilai. Variabel jenis ini adalah hasil pencacahan (lihat Supramono. 1993).25 Variabel kontinu dapat juga diartikan sebagai variabel yang besarannya (nilai/kategori)-nya dapat menempati semua nilai (kategori) yang ada di antara dua titik. Variabel kontinu adalah hasil pengukuran (lihat Supramono,1993).26 Lihat BPS. (1998).27 Lihat OTT. (1992).28 Skala atau tingkat pengukuran adalah pembedaan yang mendasar dalam kajian statistika. karena hal ini akan menentukan sejauh mana peneliti dapat melakukan analisis terhadap data yang telah dikumpulkan. Istilah tingkat pengukuran digunakan karena semakin tinggi tingkat pengukuran suatu variabel maka semakin banyak informasi yang diperoleh mengenai variabel tersebut.
  29. 29. ISIP4215/MODUL 2 2.2929 Alternatif cara untuk menggambarkan data akan dibahas dalam Modul 3 mengenai penyajian data dan Modul 4 mengenai ukuran pemusatan dan penyebaran.30 Lihat BPS. (1998).31 Lihat Argyrous. (1997).32 Ciri mengelompokkan yang dimiliki skala nominal dan ordinal menyebab- kan kedua jenis skala pengukuran ini disebut sebagai variabel kategorikal (Categorical variables). Lihat Argyrous. (1997) an Ott (1992).33 Lihat Ott. (1992).34 Lihat BPS. (1998).35 Adanya kemampuan dari skala ordinal untuk membedakan peringkat dari kategori yang ada yang menunjukan bahwa dalam skala ordinal terkandung sifat perubahan arah. (Argyrous, 1997).36 Dikutip dalam Miller. (1991).37 Istilah lain yang digunakan alah nilai nol mutlak (lihat Suparmono, 1993).38 Lihat Argyrous (1997) dan Ott (19922).39 Lihat BPS. (1998).40 Perbedaan yang tidak terlalu mendasar antara skala pengukuran interval dan rasio memungkinkan prosedur/teknik statistika yang sama diterapkan pada kedua jenis skala pengukuran tersebut. Dengan demikian, jenis skala pengukuran yang akan dibahas selanjutnya hanya ada 3, yaitu skala nomina, ordinal, dan interval/rasio.41 Ukuran absolut yang digunakan untuk melakukan perbandingan, sebagai hasil dari cara pertama, akan dibahas pada bab yang lain.
  30. 30. 2.30 Pengantar Statistik Sosial42 Lihat BPS. (1998).43 Data dikutip dari Republika. 23 Juni 1999 (sumber data: KPU. tanggal 22 Juni 1999-sampai pukul 21:43:31: dari 159.253 TPS.44 Rumus untuk menghitung rasio data A terhadap data B adalah nA/nB. Di mana nA adalah jumlah elemen pada kelompok data A (misalnya PDI-P) dan nB adalah jumlah elemen pada kelompok data B (misalnya PKB).45 Jika nA adalah jumlah elemen yang terdapat pada data A dan NB adalah jumlah elemen yang terdapat pada data B maka rumus untuk menghitung proporsi adalah nA/(nA+nB).46 Lihat BPS. (1998).47 Jika nA adalah jumlah elemen yang terdapat pada data A dan nB adalah jumlah elemen yang terdapat pada data B maka rumus untuk menghitung persentase adalah nA/(nA+nB) dikalikan dengan 100.48 Lihat BPS. (1998).49 Rates dapat diterjemahkan sebagai tingkat atau angka, misalnya rate of population growth diterjemahkan menjadi tingkat pertambahan penduduk, infant mortality rate diterjemahkan sebagai angka kematian bayi (lihat BPS, 1998). Namun, ada pula yang menerjemahkan infant mortality rate sebagai rate kematian bayi (lihat Said Rush dan Sumardjo. (1995). penyunting, Kajian Indeks Mutu Hidup (Physical Quality of Life Index) di Kabupaten Indragiri Hulu, Provinsi Riau. Jakarta: Gasindo).50 Angka kematian bayi diartikan sebagai probabilitas bayi meninggal sebelum mencapai usia satu tahun, yang dinyatakan dengan per seribu kelahiran).51 Lihat BPS. (1998).52 Lihat Rusli dan Sumardjo, penyunting (1995).
  31. 31. ISIP4215/MODUL 2 2.3153 Lihat Neuman (1997) dan Ott (1992).54 Lihat Ott. (1992).55 Lihat Supramono, (1993). Pembahasan lebih rinci mengenai batas (kelas) akan diberikan pada Modul 3 mengenai penyajian data, khususnya dalam topik pembahasan tabel atau distribusi frekuensi.56 Lihat Ott. (1992).57 Ott (1992) menunjukkan bahwa kesepakatan dalam prosedur pembulatan di Amerika Serikat berbeda dengan di Jepang.58 Validitas dan reliabilitas adalah dua konsep penting dalam pengukuran ilmiah (Neuman, 1997). Kedua hal ini membahas bagaimana ukuran- ukuran konkret atau indikator dikembangkan untuk suatu konsep. Validitas dan reliabilitas menjadi amat penting dalam ilmu sosial karena konsep dalam teori-teori sosial sering kali bermakna ganda. kabur dan tidak dapat langsung diamati. Walaupun validitas dan reliabilitas sempurna sulit dicapai. peneliti harus berusaha agar validitas dan reliabilitas indikator penelitiannya adalah optimal.59 Validitas, menurut Neuman (1997) menunjukkan apakah indikator yang kita susun sesuai dengan makna dari konsep yang akan diteliti. Reliabilitas menunjukkan apakah indikator yang disusun dapat diandalkan atau konsisten.60 Face Validity merupakan salah satu jenis dari empat jenis validitas yang ada (lihat Neuman, 1997). Jenis validitas lainnya adalah Content (validitas isi). Criterion (validitas kriteria) dan Construct validity (validitas konstruk).61 Prosedur test-retest digunakan untuk menguji stability Reliability. Jenis reliabilitas lainnya adalah representative dan equivalence reliability (Neuman, 1997).
  32. 32. 2.32 Pengantar Statistik Sosial62 Dalam prosedur test-retest. instrumen yang diterapkan dua kali dapat persis sama atau dengan digunakan instrumen yang sedikit berbeda dalam format, namun isinya sangat mirip.63 Lihat Argyrous. (1997). Kembali Ke Daftar isi

×