Tag: Data Science

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Uncategorized

Unsur Penulisan Skripsi Beserta Karakteristiknya

Unsur penulisan skripsi merupakan aspek yang wajib dikuasai oleh tiap mahasiswa. Sebab, dari pemahaman tersebut Anda bisa mengerjakan, bahkan merampungkan skripsi sebagai syarat kelulusan. Untuk itu, kita akan membahas unsur dan karakteristik dari skripsi. Jadi, simak terus kelanjutannya di artikel berikut.

Ketahui Apa Saja Unsur Penulisan Skripsi

Unsur skripsi setidaknya terdiri dari 10 bagian. Apa saja bagian tersebut? Temukan jawabannya di bawah ini.

1.      Judul

Buatlah judul yang mencerminkan topik penelitian serta mampu memberikan gambaran umum mengenai isu bahasan Anda. Ini bisa menjadi tips agar judul skripsi Anda cepat memperoleh persetujuan dosen pembimbing.

2.      Pendahuluan

Biasanya pendahuluan mencakup soal latar belakang masalah, identifikasi permasalahan, tujuan hingga manfaat penelitian.

3.      Kajian Pustaka

Unsur penulisan skripsi satu ini berisi rangkuman beberapa studi terdahulu yang relevan dengan topik Anda. Dengan harapan bisa memudahkan Anda memposisikan penelitian dalam konteks ilmiah lebih luas.

4.      Kerangka Teori

Bagian kerangka teori biasanya berguna untuk menjelaskan konsep penelitian sebagai dasar analisis dalam skripsi.

5.      Metodologi Penelitian

Di sini berisi tentang penjelasan soal desain penelitian, cara pendekatan, teknik pengumpulan data, dan metode analisis pilihan Anda. Metodologi penelitian skripsi bisa menggunakan beberapa jenis metode penelitian, seperti: Metode kualitatif, Metode kuantitatif, Metode campuran (mixed-method).

6.      Hasil Penelitian

Sesuai namanya, bagian ini menyajikan hasil analisis data. Baik dalam bentuk grafik, tabel maupun berupa narasi penjelasan terkait temuan utama.

7.      Pembahasan

Pada unsur penulisan skripsi ini akan menganalisis hasil penelitian dengan merujuk pada literatur relevan. Sehingga Anda bisa menjelaskan pola dan implikasi temuan serta perbandingan dengan penelitian sebelumnya.

8.      Kesimpulan

Kesimpulan, tak lain sebagai ringkasan temuan utama yang juga mencakup saran untuk penelitian lanjutan.

9.      Daftar Pustaka

Bagian daftar pustaka pastinya memuat seluruh sumber referensi yang Anda gunakan guna menunjang penelitian.

10.       Lampiran

Berisi data tambahan, misalnya instrumen penelitian, contoh kuesioner atau pendukung lain hasil penelitian.

Karakteristik Skripsi

Skripsi memiliki karakteristik tersendiri yang membedakannya dengan karya tulis lain. Pertama, skripsi merupakan karya yang memerlukan metode ilmiah dalam penelitiannya.

Kedua, yaitu hasil penelitian dari skripsi biasanya berdasar pada fenomena di masyarakat yang relevan dengan penelitian sebelumnya. Kemudian terakhir, yakni tujuan dari skripsi untuk eksplorasi dan pemecah masalah keilmuan sesuai bidang studinya.

Dengan memahami unsur penulisan skripsi dan karakteristiknya, mahasiswa bisa mempersiapkan diri dengan baik. Nah, untuk membuat instrumen penelitian pada bagian lampiran Anda bisa memanfaatkan jasa kuesioner di Patra Statistika terjamin akurat dan cepat.

http://Unsur Penulisan Skripsi Beserta Karakteristiknya

Kategori
Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Peran Penting Tesis Untuk Mendapat Gelar Magister

Apakah peran penting tesis dalam mendapatkan gelar master? Setelah menyelesaikan pendidikan S1, banyak individu mempertimbangkan melanjutkan ke tingkat S2. Salah satu tantangan utama dalam program master adalah pembuatan tesis, yang membutuhkan dedikasi tinggi. 

Mahasiswa menulis tesis sebagai karya akademis mendalam yang berfokus pada penelitian di bidang studi yang mereka pilih. Mahasiswa magister harus menyelesaikan tesis sebagai syarat kelulusan. Tapi apa itu tesis, dan mengapa penting bagi mahasiswa magister? Mari kita pelajari lebih lanjut untuk memahami tesis lebih dalam.

Peran Penting Tes Guna Memperoleh Gelar Master

Tesis merupakan karya ilmiah yang menjadi syarat untuk meraih gelar magister. Selain itu, penulisan tesis membutuhkan dedikasi, analisis mendalam, dan pemahaman penelitian. Tambahan lagi, tesis bertujuan sebagai wadah bagi mahasiswa untuk mengeksplorasi topik dalam bidang studi yang mereka pilih serta memberikan kontribusi baru dalam disiplin ilmu tersebut. Selain memenuhi persyaratan akademis, tesis juga berperan penting dalam pengembangan pengetahuan.

Tesis memiliki beberapa tujuan utama, di antaranya pengembangan pemahaman mendalam di bidang studi, peningkatan keterampilan penelitian, dan penyajian kontribusi baru. Selain itu, mahasiswa merancang dan melaksanakan penelitian serta mengembangkan ide-ide inovatif yang berdampak pada perkembangan ilmu pengetahuan. Mereka biasanya membuat tesis setelah menyelesaikan sebagian besar mata kuliah di program magister, menjadikannya sebagai puncak perjalanan akademis.

Tesis memiliki karakteristik khusus, antara lain kontribusi baru, relevansi erat dengan bidang studi, dan penerapan metodologi penelitian yang sistematis. Selain itu, mahasiswa harus mampu mengidentifikasi celah pengetahuan di bidang yang mereka teliti serta menyusun penelitian dengan langkah-langkah metodologis yang jelas. Proses penyusunan tesis dimulai ketika mahasiswa memilih topik yang relevan, menyusun proposal, mengumpulkan dan menganalisis data, serta menyusun laporan sebelum mengajukan ujian tesis.

Olah Data Tesis

Mahasiswa dapat mengolah data dalam tesis menggunakan teknik kualitatif atau kuantitatif, tergantung pada jenis data yang mereka gunakan. Berikut adalah langkah-langkah umum dalam pengolahan data penelitian:

1.      Mahasiswa mengumpulkan data sesuai dengan metode penelitian yang mereka gunakan, seperti survei, wawancara, atau observasi

2.      Mahasiswa menyiapkan data yang telah terkumpul untuk dianalisis. Ini termasuk pengecekan kelengkapan, validitas, dan konsistensi data.

3.     Mahasiswa memasukkan data ke dalam perangkat lunak pengolahan data seperti QGIS, MATLAB, Excel, Python, SPSS, atau NVivo untuk analisis data kualitatif.

4.      Pemrosesan Data: Proses ini melibatkan analisis data. Mahasiswa menerapkan statistik deskriptif atau inferensial untuk data kuantitatif, sementara mereka menggunakan teknik coding untuk mengidentifikasi pola atau tema dalam narasi data kualitatif

5.      Keluaran Data: Hasil dari pemrosesan data ditampilkan dalam bentuk tabel, grafik, atau narasi untuk mempermudah interpretasi.

6.      Penyimpanan Data: Data yang telah diolah disimpan untuk keperluan dokumentasi dan validasi di masa mendatang.

Teknik Pengolahan Data Kualitatif

Teknik kualitatif mengolah data berupa narasi atau teks, dan digunakan untuk penelitian yang melibatkan subjektivitas. Analisis ini biasanya menggunakan pendekatan coding untuk mengidentifikasi tema utama dari hasil wawancara, catatan lapangan, atau dokumen.

Peran penting tesis tidak hanya berfungsi sebagai tugas akhir, tetapi juga sebagai bentuk kontribusi nyata terhadap ilmu pengetahuan. Mahasiswa diharapkan dapat menghasilkan temuan yang berharga bagi komunitas akademis dan mengaplikasikan pengetahuan yang telah diperoleh selama studi. Dengan menyelesaikan tesis, mahasiswa membuktikan kemampuannya dalam menerapkan teori dan metodologi penelitian dalam konteks praktis.

http://Peran Penting Tesis Untuk Mendapat Gelar Magister

Kategori
Uncategorized

Mengulik Kegunaan dan Beberapa Rumus Microsoft Excel untuk Mengolah Data

Instruksi dalam Microsoft Excel menggunakan rumus untuk melakukan analisis, perhitungan, pengolahan, dan manipulasi data. Rumus ini biasanya menggabungkan sel, angka, dan fungsi untuk menghasilkan nilai atau informasi sesuai kebutuhan pengguna.

Microsoft Excel merancang salah satu aplikasi perangkat lunak untuk mengolah dan menghitung data numerik. Berbeda dengan Microsoft Word, Excel memiliki bentuk lembar kerja yang terdiri dari kumpulan sel yang tersusun dalam kolom dan baris, membentuk sistem spreadsheet. Statistik memiliki peran yang sangat penting dalam berbagai bidang seperti, kesehatan, bisnis, pendidikan, maupun ilmu sosial. Perangkat pengolahan data statistik merupakan alat yang berguna untuk menganalisis dan menginterpretasikan data secara efektif.

Ragam Perangkat Pengolahan Data Dalam Dunia Statistik

Pengolahan data menjadi proses yang penting dalam sebuah penelitian. Berbagai macam alat pengolah data ini, mampu membuat analisis semakin jelas. Di samping itu, alat pengolah data juga mampu merubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat.

Jenis Alat Pengolah Data Statistik

Dalam dunia statistik, terdapat berbagai jenis alat pengolah data yang tersedia untuk memenuhi kebutuhan pengguna. Pengguna memilih alat yang paling sesuai dengan kebutuhan analisis penelitian mereka dari berbagai pilihan yang tersedia, baik untuk analisis sederhana maupun kompleks, tergantung pada tujuan dan jenis data yang diolah.

Perangkat SPSS atau Statistical Package for the Social Sciences

Perangkat pengolahan data SPSS merupakan perangkat lunak yang ideal bagi pengguna yang tidak memiliki pengalaman dalam pemrograman. Salah satu keunggulan SPSS adalah menyediakan akses yang luas ke berbagai metode statistik. 

Selain itu, SPSS menyajikan kemampuan visualisasi data yang sederhana namun efektif, sehingga sangat berguna untuk mempresentasikan hasil analisis secara mudah dipahami. Banyak peneliti menggunakan SPSS dalam analisis data sosial, terutama untuk penelitian sosial dan ilmiah.

SAS atau Statistical Analysis System

Perangkat pengolah data SAS merupakan perangkat lunak yang mampu menangani data bersifat kompleks dan besar. Keunggulan SAS terletak pada kemampuannya dalam memberikan analisis yang rinci dan jelas.

SAS menjadi perangkat lunak yang populer dalam analisis data dan pemodelan statistik. Alat pengolah data ini memiliki kemampuan analisis lanjutan yang sangat membantu dalam sebuah penelitian statistik.

Excel atau Microsoft Excel 

Excel merupakan aplikasi pengolah data berbentuk spreadsheet yang berguna untuk menghitung, menganalisis, dan mengorganisir data. Alat pengolah data ini dapat digunakan semua kalangan, karena memiliki visualisasi yang sederhana.

Microsoft Excel menyediakan fitur yang memudahkan pengguna dalam membuat grafik maupun tabel. Perangkat ini memiliki keunggulan dalam penggunaannya yang mudah, serta kemampuan format data secara cepat.

Perangkat pengolahan data merupakan sebuah alat analisis yang berguna dalam berbagai bidang ilmu. Dengan menggunakan perangkat ini, analisis menjadi semakin rinci dan jelas.

Fungsi Rumus Microsoft Excel

Rumus di Excel memudahkan pengguna dalam mengolah data dan menyelesaikan berbagai tugas. Terdapat dua jenis rumus dalam Microsoft Excel, yaitu formula dan function. Orang biasanya menggunakan formula untuk pengolahan data yang sederhana, sedangkan function lebih cocok untuk analisis data dalam skala yang lebih besar dan kompleks. Dengan kedua jenis rumus ini, pengguna dapat melakukan berbagai perhitungan dan analisis dengan lebih efisien.

Selain itu, pengguna dapat memperoleh hasil perhitungan yang sangat akurat melalui perangkat lunak ini. Excel juga memungkinkan pengguna untuk menyajikan data dalam bentuk yang menarik untuk kebutuhan presentasi. Dengan fitur-fitur yang ada, Excel dapat mempercepat proses pengolahan data, serta membantu merapikan dan menyortir data dalam jumlah besar dengan mudah.

Rumus Excel

Dengan adanya rumus, pengolahan data akan jauh lebih simpel dan praktis apalagi jika datanya banyak. Berikut beberapa rumus Microsoft Excel yang sering digunakan untuk input atau olah data.

1. SUM

Tentu saja, pengguna Microsoft Excel pasti familiar dengan istilah ini.

Rumus SUM menjumlahkan data dalam sel-sel yang dipilih. Fungsi ini juga menghitung total nilai dari sekumpulan data. Untuk menggunakan fungsi SUM, rumusnya adalah “=SUM(cell pertamaterakhir)”, di mana “cell pertama” dan “cell terakhir” menunjukkan rentang sel yang akan dijumlahkan.

2. Average

Rumus kedua di Microsoft Excel adalah AVERAGE.

Rumus ini menghitung nilai rata-rata dari angka-angka dalam beberapa sel. Cara penulisannya adalah “=AVERAGE(sel pertamaterakhir)”, di mana “sel pertama” dan “sel terakhir” menunjukkan rentang sel yang ingin dihitung rata-ratanya.

3. Max dan Min

Rumus ketiga di Microsoft Excel adalah untuk mencari angka tertinggi dan terendah dalam deretan sel yang berisi angka.

·         Rumus untuk mencari angka tertinggi adalah “=MAX(sel pertama:sel terakhir)”.

·         Sedangkan rumus untuk mencari angka terendah adalah “=MIN(sel pertama:sel terakhir)”.

Kedua rumus ini sangat berguna untuk analisis data yang memerlukan identifikasi nilai ekstrem dalam suatu rentang.

4. Trim

Selanjutnya, ada fungsi TRIM dalam Microsoft Excel. Fungsi ini berfungsi untuk menghapus spasi berlebihan dalam kalimat yang terdapat dalam sebuah sel. Rumusnya adalah “=TRIM(A4)”, di mana “A4” adalah sel yang berisi teks yang ingin dibersihkan dari spasi tambahan. Fungsi ini sangat berguna untuk memastikan bahwa teks tersaji dengan rapi dan bebas dari spasi yang tidak diperlukan.

Masih banyak rumus Microsoft Excel lainnya yang memiliki fungsi atau kegunaan masing-masing. Setiap rumus dirancang untuk membantu pengguna dalam menyelesaikan tugas pengolahan data atau analisis dengan lebih efisien. Dengan memahami berbagai rumus ini, pengguna dapat meningkatkan produktivitas dan akurasi dalam bekerja dengan data.

http://Mengulik Kegunaan dan Beberapa Rumus Microsoft Excel untuk Mengolah Data

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Uncategorized

Statistika non Parametrik, Uji yang Tidak Butuh Asumsi Parameter Populasi

Statistika nonparametrik menggunakan metode pengujian yang tidak memerlukan asumsi terkait parameter populasi yang kita uji. Dengan kata lain, pengujian ini tidak bergantung pada karakteristik tertentu dari populasi. Dalam pendekatan statistik non parametrik, kita tidak menerapkan parameter, dan kita tidak perlu mengetahui distribusinya. Oleh karena itu, kita sering menyebut metode ini sebagai teknik yang tidak terikat pada distribusi.

Statistika Non Parametrik dan Sejarahnya

Wolfowitz pertama kali memperkenalkan istilah nonparametrik pada tahun 1942. Kalimat tersebut sudah dalam bentuk aktif. Subjeknya adalah “Peneliti,” dan tindakan yang dilakukan adalah “menggunakan metode statistik nonparametrik.” Jika Anda ingin memodifikasinya lebih lanjut, apakah ada elemen khusus yang ingin diubah?

Kalimat tersebut juga sudah dalam bentuk aktif. Subjeknya adalah “Kita,” dan tindakan yang dilakukan adalah “menyebut metode ini.” Jika Anda ingin penyesuaian lain, silakan beri tahu saya. Peneliti sering menggunakan statistik nonparametrik dalam penelitian sosial, di mana mereka memperoleh data yang biasanya berupa kategori atau peringkat.

Uji statistik nonparametrik adalah metode pengujian statistik yang tidak membutuhkan asumsi mengenai distribusi data populasi. Oleh karena itu, banyak orang juga mengenal uji ini sebagai statistik bebas distribusi. Dalam statistik nonparametrik, kita tidak memerlukan asumsi bahwa distribusi parameter populasi berbentuk normal.

Statistik ini cocok untuk menganalisis data dengan skala nominal atau ordinal, karena data nominal dan ordinal biasanya tidak mengikuti distribusi normal. Dari segi ukuran sampel, statistik nonparametrik sering digunakan untuk data dengan jumlah sampel yang kecil (n < 30).

Keunggulan Statistik Nonparametrik

Beberapa keunggulan dari metode statistik nonparametrik antara lain:

  1. Uji statistika nonparametrik memiliki asumsi yang lebih longgar dibandingkan dengan statistik parametrik. Jika data tidak memenuhi salah satu atau beberapa asumsi yang mendasari uji statistik parametrik, seperti distribusi data yang tidak normal, maka statistik nonparametrik menjadi pilihan yang lebih tepat.
  2. Kita bisa melakukan perhitungan dalam uji nonparametrik dengan cepat dan mudah, sehingga kita dapat segera memperoleh hasil penelitian.
  3. Kita tidak perlu memiliki pemahaman mendalam tentang matematika atau statistik untuk memahami konsep dan metode statistik nonparametrik.
  4. Kita dapat menerapkan uji nonparametrik ketika kita menghadapi keterbatasan data, misalnya saat mengukur data dengan skala pengukuran yang lemah seperti nominal atau ordinal.
  5. Metode statistik nonparametrik lebih efisien dari pada metode parametrik saat kita menggunakan sampel berukuran relatif kecil.

Keterbatasan Statistik Nonparametrik

Meskipun memiliki keunggulan, statistik nonparametrik juga memiliki beberapa keterbatasan, yaitu:

  1. Jika asumsi dalam uji statistik parametrik terpenuhi, penggunaan uji nonparametrik dapat menyebabkan hilangnya informasi meskipun prosesnya lebih cepat dan sederhana.
  2. Pada sampel yang besar, efisiensi statistik nonparametrik lebih rendah dibandingkan dengan metode parametrik.

Jenis-Jenis Uji Nonparametrik

Kita sering menggunakan beberapa jenis uji statistik nonparametrik, antara lain:

  1. Uji tanda
  2. Uji peringkat dua sampel Wilcoxon
  3. Uji korelasi peringkat Spearman
  4. Uji konkordansi Kendall
  5. Uji run(s)
  6. Uji median
  7. Uji chi-square

Dalam era big data, baik pengujian statistik parametrik maupun statistika non parametrik memerlukan alat yang handal, seperti bahasa pemrograman. Para analis data sering menggunakan R dan Python dalam konteks big data. Keduanya sangat serbaguna dan dapat kita gunakan tidak hanya untuk pengolahan data, tetapi juga untuk pengembangan web, pengembangan game, machine learning, artificial intelligence, serta berbagai aplikasi lainnya.

http://Statistika non Parametrik, Uji yang Tidak Butuh Asumsi Parameter Populasi

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Beberapa Langkah Mudah Penyusunan Skripsi Dan Olah Data Yang Benar Agar Cepat Lulus

Jika anda mahasiswa pasti sudah Tak asing lagi dengan yang namanya skripsi. Skripsi sendiri adalah tugas akhir yang berupa karya tulis ilmiah yang harus di kerjakan anda sebagai mahasiswa dan menjadi syarat kelulusan dari perguruan tinggi. Untuk itu agar cepat menyelesaikannya tentu anda harus paham Bagaimana tata cara penyusunan skripsi dan olah data yang benar.

Skripsi sendiri adalah tujuannya untuk menguji sejauh mana kemampuan mahasiswa untuk menjelaskan masalah atau topik yang sudah mereka pilih dengan metode ilmiah yang sistematis. Tak hanya itu skripsi sendiri fungsinya sebagai dokumen arsip yang membuktikan perolehan gelar sarjana serta bisa menjadi landasan untuk mahasiswa yang ingin melanjutkan pendidikan atau memulai karir pada bidang yang sesuai dengan jurusan. Pembuatan skripsi sendiri terkadang menjadi suatu momok yang menakutkan untuk mahasiswa di Indonesia.

Beberapa mahasiswa kerap dari terlihat kesulitan serta kebingungan untuk penyusunan skripsi mereka. Maka dari itu Anda yang sedang atau akan menyusun skripsi harus paham dong cara membuat skripsi yang baik dan benar. Tenang saja Berikut ini beberapa cara penyusunan skripsi yang baik dan benar agar Anda cepat lulus dan memperoleh gelar.

Mau Tahu Bagaimana Cara Penyusunan Skripsi Dan Olah Data Yang Baik Dan Benar?

Penyusunan Skripsi Dan Olah Data Pertama Dengan Menentukan Judul Dan Topik Skripsinya

Langkah pertama dalam menentukan judul serta topik skripsi yang harus anda lakukan. Pilihlah topik yang anda Minati serta cocok dengan jurusan yang sudah Anda ambil. Hal tersebut akan membantu anda untuk lebih mudah meneliti dan menyelesaikan skripsi pastikan juga judul skripsi Anda jelas dan sesuai dengan topik yang anda angkat agar tidak menyimpang dari arah penelitian.

Langkah Kedua Dengan Pemilihan Dosen Pembimbing

Penting menurut Anda dalam memilih dosen pembimbing yang sesuai dengan bidang skripsinya agar dapat membuat skripsi yang baik dan benar. Rekomendasi dari dosen atau teman yang telah menyelesaikan skripsi sebelumnya contoh dapat menjadi referensi anda. Dosen pembimbing yang cocok akan membantu anda untuk mengembangkan ide memberi saran dukungan motivasi serta membantu menyelesaikan skripsi tepat waktu.

Langkah Ketiga Dengan Membuat Kerangka Penelitian

Setelah topik skripsi anda terpilih langkah selanjutnya adalah membuat kerangka penelitian skripsi anda. Kerangka ini akan membantu anda dalam menyusun skripsi dan memastikan agar skripsi Anda terstruktur dengan baik. Rata-rata kerangka penelitian akan dibagikan ke dalam mata kuliah metodologi penelitian di kampus.

Tahapan Keempat Yaitu Sidang Proposal

Sedang proposal sendiri merupakan tahap penting dalam pembuatan skripsi anda. Yang mana Anda harus mempresentasikan proposal serta mempertahankan ide-ide di hadapan dosen dan rekan sejawat. Persiapkanlah materi presentasi dengan matang serta Tunjukkan kemampuan anda dalam berbicara di depan umum jangan lupa untuk mendengarkan kritik dan saran dari dosen serta rekan sejawat.

Setelah anda melakukan sidang proposal tahapan yang berikutnya yaitu anda akan memperoleh bimbingan dari dosen pembimbing dan kemudian akan di arahkan untuk melakukan penelitian dan olah data. Pastikan juga Anda sudah melakukan revisi proposal serta memperbaiki masalah-masalah yang di temukan. Setelah semua data terkumpul langkah berikutnya yaitu adalah proses penulisan dan penjilitan anda perlu memperhatikan format penulisan serta warna sampul ketika penjilidan yang sudah di tetapkan perguruan tinggi.

Jika semua proses selesai maka anda akan berhadapan dengan sidang akhir dengan begitu penyusunan skripsi dan olah data yang Anda kerjakan berhasil. 

http://Beberapa Langkah Mudah Penyusunan Skripsi Dan Olah Data Yang Benar Agar Cepat Lulus

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Uncategorized

Mengenal Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif

Pengolahan data kuantitatif merupakan salah satu langkah penting dalam suatu penelitian. Data kuantitatif menyajikan informasi dalam bentuk angka atau bilangan, sehingga kita dapat mengukurnya dan menghitungnya secara langsung. Artikel ini akan membahas metode yang sering digunakan untuk mengolah data kuantitatif. Berikut penjelasan selengkapnya.

Metode Pengolahan Data Kuantitatif

Kita membedakan data menjadi dua jenis utama berdasarkan kategorinya: data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif menyajikan informasi dalam bentuk deskriptif seperti teks atau karakter, sedangkan data kuantitatif berupa angka atau nilai numerik. 

Masing-masing jenis data memerlukan metode pengolahan yang berbeda, yang mencakup tahapan dari pengumpulan hingga penyajian data. Kita lebih mudah mengolah data kuantitatif karena data tersebut sudah berupa angka.

Peneliti menggunakan metode pengolahan data kuantitatif dalam penelitian yang melibatkan data numerik, seperti statistik atau total penjualan. Peneliti harus memahami jenis data yang mereka gunakan untuk memilih metode yang tepat.

Pengumpulan Data Kuantitatif

Peneliti mengumpulkan data sesuai dengan tema dan tujuan penelitian karena langkah ini sangat penting dalam proses penelitian. Peneliti perlu memahami jenis penelitian dan teknik pengolahan data kuantitatif. Beberapa metode pengumpulan data kuantitatif meliputi:

  1. Kuesioner: Menggunakan pertanyaan tertulis untuk mendapatkan informasi, cocok untuk banyak responden.
  2. Wawancara: Terstruktur jika data sudah jelas, tidak terstruktur untuk wawancara bebas.
  3. Observasi: Digunakan untuk mengamati fenomena pada komunitas, terdiri dari observasi partisipan dan non-partisipan.

Implementasi Metode Pengolahan Data Kuantitatif dalam Sebuah Penelitian

Penelitian yang mengutamakan objektivitas menggunakan teknik pengolahan data kuantitatif dan memerlukan perhitungan matematika serta statistik yang akurat. Langkah pertama adalah validasi data melalui pengambilan sampel acak untuk memastikan kesesuaian data dengan standar penelitian. 

Validasi mencakup empat langkah: memeriksa keabsahan responden (fraud), memastikan kriteria responden (screening), mengecek prosedur pengumpulan data, dan memastikan kelengkapan wawancara. Peneliti melakukan editing data pada tahap kedua, kemudian melakukan pengkodean untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristiknya, sehingga memudahkan analisis.

Analisis Data Kuantitatif

Analisis data adalah langkah penting dalam pengolahan data, menghasilkan informasi untuk penarikan kesimpulan penelitian. Peneliti menggunakan dua metode utama dalam teknik pengolahan data kuantitatif:

  1. Analisis Deskriptif: Menyajikan data apa adanya menggunakan statistik seperti mean, median, skewness, simpangan baku, dan varians.
  2. Analisis Inferensial: Menggunakan rumus untuk generalisasi dan keputusan, melibatkan uji-T, ANOVA, korelasi, dan regresi.

Peneliti dapat melakukan analisis pada satu variabel (univariat), dua variabel (bivariat), atau lebih (multivariat), menggunakan metode lanjut seperti LISREL, PLS, dan AMOS untuk analisis yang kompleks.

Pengolahan data kuantitatif adalah langkah penting dalam penelitian yang melibatkan data numerik, memungkinkan analisis statistik untuk penarikan kesimpulan. Metode pengolahan data kuantitatif yang utama meliputi analisis deskriptif dan inferensial, dengan validasi data sebagai tahap awal. Teknik ini memerlukan perhitungan yang akurat untuk mengukur dan menganalisis variabel dalam penelitian, baik yang sederhana maupun kompleks.

http://Mengenal Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Memahami Hasil Penelitian Skala Likert

Beberapa dari kalian mungkin masih asing mendengar istilah skala Likert. Peneliti biasanya menggunakan skala Likert untuk mengukur data dalam sebuah penelitian. Supaya kalian lebih paham, bacalah secara rinci artikel tentang memahami hasil penelitian skala Likert berikut ini.

Belajar Memahami Hasil Penelitian Skala Likert

Rensis Likert, seorang psikolog, mengembangkan skala Likert pada tahun 1932 sebagai metode pengukuran untuk menilai sikap, opini, atau persepsi responden terhadap suatu pernyataan atau pertanyaan. Berikut adalah penjelasan mengenai pengertian skala Likert:

Pengertian Skala Likert

Rensis Likert adalah seorang ahli psikologi sosial berasal dari Amerika Serikat. Ilmuwan asal Amerika tersebut berhasil mengembangkan skala Likert sejak tahun 1932. Menurutnya, skala Likert adalah alat pengukur yang berguna untuk menilai sikap atau pendapat mengenai suatu pernyataan.

Menurut Sugiyono skala Likert merupakan skala untuk mengukur pendapat, sikap, dan persepsi mengenai suatu fenomena sosial. Sementara itu, menurut Anwar skala Likert merupakan metode pengukuran atas pernyataan sikap. Menggunakan respons sebagai penentu nilai dalam sebuah penelitian.

Peneliti menggunakan skala Likert sebagai alat pengukuran dalam kuesioner atau survei untuk mengukur sikap atau persepsi responden terhadap serangkaian pernyataan. Responden menunjukkan tingkat persetujuan atau ketidaksetujuan mereka terhadap setiap pernyataan yang diberikan

Lima Bentuk Skala Likert

Para peneliti mengembangkan berbagai bentuk skala Likert. Mereka harus menyesuaikan bentuk atau pilihan tersebut berdasarkan penelitian. Peneliti biasanya menggunakan lima jenis pilihan dalam penelitian skala Likert, antara lain:

1.  Responden menunjukkan sikap afirmatif terhadap pernyataan yang diajukan dengan memilih ‘Setuju (S)’

2.  Netral (N), tanda bahwa responden ragu atau tidak dapat menentukan pilihan mereka.

3.  Sangat Setuju (SS), mengartikan responden sudah sangat setuju dengan pernyataan peneliti.

4.  Tidak Setuju (TS), apabila responden tersebut tidak setuju dengan pernyataan dari peneliti.

5.  Sangat Tidak Setuju (STS), menyatakan bahwa responden sangat tidak setuju dengan pernyataan yang dilontarkan oleh peneliti.

Rumus Skala Likert

Berdasarkan jawaban responden dari hasil penelitian skala Likert melalui pertanyaan ataupun pernyataan. Selanjutnya, dianalisis dengan melihat hasil skor dari masing-masing kategori.

Jika jawaban dari pertanyaan tersebut bernilai positif. Peneliti memberikan nilai 5, 4, 3, 2, dan 1 untuk jawaban pernyataan positif. Sementara itu, untuk pernyataan bernilai negatif, peneliti memberikan nilai 1 sampai 5 atau dari -2 sampai 2. Kemudian, peneliti menghitung hasil dari perhitungan nilai tersebut menggunakan rumus.

Rumus skala Likert yaitu TxPn. T berarti jumlah responden yang memilih. Sedangkan, Pn bermakna pilihan angka skor Likert. Hasil tersebut nantinya akan dianalisis agar menghasilkan variabel tambahan pada sebuah penelitian.

Setelah membaca artikel di atas kalian pasti sudah paham akan penelitian skala Likert. Untuk memahami lebih lanjut kalian bisa mencari tahu materi mengenai metode dan contoh skala Likert. Hal tersebut berguna sebagai bahan referensi bagi kalian yang hendak melakukan penelitian.

http://Memahami Hasil Penelitian Skala Likert

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Uncategorized

Pengertian Uji Asumsi Klasik dengan SPSS

Dalam artikel ini akan membahas tentang bagaimana cara menggunakan uji asumsi klasik dengan SPSS. Berikut artikel selengkapnya.

Dalam sebuah analisis data regresi linier sederhana maupun berganda, diperlukan adanya uji syarat atau biasa dikenal dengan uji asumsi klasik. Uji asumsi ini merupakan persyaratan agar hasil  regresi tidak “bias”. 

Sebuah penduga parameter dikatakan tidak bias apabila nilai harapannya sama dengan nilai yang sebenarnya dari parameter itu. Artinya, suatu estimator bersifat tidak bias jika menghasilkan estimasi parameter yang rata-rata benar.

Uji Asumsi Klasik dengan SPSS, Begini Caranya

Uji asumsi klasik merupakan langkah penting dalam analisis regresi untuk memastikan bahwa model yang digunakan memenuhi syarat untuk menghasilkan estimasi yang valid dan dapat diandalkan. Berikut adalah penjelasan tentang bagaimana melakukan uji asumsi klasik menggunakan SPSS, yang melibatkan empat asumsi utama, yakni normalitas, linieritas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.

1. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk memeriksa apakah distribusi residual mengikuti distribusi normal. Di SPSS, Anda bisa melakukan uji normalitas dengan cara berikut:

  1. Buka SPSS dan masukkan data Anda.
  2. Pilih menu “Analyze” > “Descriptive Statistics” > “Explore”.
  3. Masukkan variabel residual ke dalam kotak “Dependent List”.
  4. Klik “Plots” dan centang opsi “Normality plots with tests”.
  5. Klik “Continue” dan kemudian “OK”.

Hasil uji asumsi klasik dengan SPSS ini akan memberikan dua output utama:

  • Histogram dan Q-Q Plot: Periksa apakah histogram residual mendekati bentuk normal dan apakah titik-titik pada Q-Q Plot berada di sepanjang garis diagonal.
  • Kolmogorov-Smirnov Test atau Shapiro-Wilk Test: Uji statistik ini menguji hipotesis nol bahwa data residual terdistribusi normal. Jika nilai p lebih besar dari 0,05, maka data residual dianggap normal.

2. Uji Linieritas

Linieritas menguji hubungan linear antara variabel independen dan dependen. Untuk uji linieritas di SPSS, ikuti langkah ini:

  1. Pilih menu “Analyze” > “Regression” > “Linear”.
  2. Masukkan variabel dependen dan independen ke dalam kotak yang sesuai.
  3. Klik “Plots” dan seret variabel prediktor ke dalam kotak “Horizontal Axis” dan variabel residual ke dalam kotak “Vertical Axis”.
  4. Centang opsi “Histogram” dan “Normal probability plot”. Klik “Continue” dan kemudian “OK”.

Hasil uji asumsi klasik dengan SPSS yang diharapkan adalah scatter plot yang menunjukkan pola acak tanpa pola sistematik, menandakan hubungan linear.

3. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas terjadi ketika varians residual tidak konstan. Untuk mendeteksi heteroskedastisitas:

  1. Dari output regresi linear, pilih menu “Analyze” > “Regression” > “Linear”.
  2. Di bawah tab “Plots”, seret variabel prediktor ke dalam kotak “X” dan residual yang telah disimpan ke dalam kotak “Y”.
  3. Pilih “Scatterplot” dan klik “OK”.

Perhatikan grafik scatter plot dari residual. Jika residual tersebar secara acak di sekitar garis horizontal tanpa pola yang jelas, maka tidak ada heteroskedastisitas. Jika ada pola sistematik, mungkin perlu penyesuaian lebih lanjut.

4. Uji Autokorelasi

Autokorelasi terjadi ketika residual dari satu pengamatan terkait dengan residual dari pengamatan lain. Untuk menguji autokorelasi:

  1. Pilih menu “Analyze” > “Regression” > “Linear”.
  2. Masukkan variabel dependen dan independen, lalu klik “Save” dan pilih “Durbin-Watson”. Klik “Continue”.
  3. Klik “OK” untuk menjalankan regresi dan simpan output.

Uji Durbin-Watson dalam output regresi memberikan statistik yang berkisar antara 0 hingga 4. Nilai mendekati 2 menunjukkan tidak adanya autokorelasi. Nilai di bawah 1,5 atau di atas 2,5 menunjukkan masalah autokorelasi.

Melakukan uji asumsi klasik ini dengan SPSS, Anda dapat memastikan bahwa model regresi yang Anda gunakan sesuai dengan asumsi yang diperlukan untuk menghasilkan hasil yang valid. Melakukan langkah-langkah ini dengan benar akan meningkatkan kredibilitas analisis data Anda.

Langkah Antisipasi Jika tidak Berdistribusi dengan Normal

Langkah-langkah antisipasinya antara lain sebagai berikut.

– Pada kotak dialog Linear Regression, klik Save.

– Kemudian muncul kotak dialog Linear Regression, lalu klik Save.

– Kemudian, klik Unstandardized pada Residuals,

– Terakhir Klik Continue untuk melanjutkan.

Gunakan langkah ini sebagai tahap antisipasi agar apabila data tidak berdistribusi normal. Anda bisa mencoba dengan uji normalitas lainnya yaitu kolmogorov-smirnov.

Namun dengan catatan, cara ini tidak membuat data penelitian Anda 100% berdistribusi normal, karena uji kolmogorov-smirnov merupakan uji normalitas lainnya yang memiliki sudut pandang lain dari uji menggunakan Histogram atau Normal Probability Plots.

Demikian pengertian dan cara uji asumsi klasik dengan SPSS. Uji asumsi ini merupakan langkah penting dalam analisis regresi linear untuk memastikan kevalidan model. Dengan memahami dan memenuhi asumsi-asumsi ini akan mendapatkan hasil yang lebih akurat. Semoga bermanfaat.

http://Pengertian Uji Asumsi Klasik dengan SPSS

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data

Beberapa Jenis Skala Pengukuran dalam Statistika

Statistik dan penelitian memandang skala pengukuran sebagai konsep penting karena skala ini menentukan cara mereka mengukur dan menganalisis variabel. Setiap jenis skala pengukuran memiliki karakteristik dan aplikasi yang berbeda, sehingga mempengaruhi rumus dan teknik yang mereka gunakan dalam analisis data. Terdapat empat macam skala pengukuran utama, yakni nominal, ordinal, interval, dan rasio.

Jenis Skala Pengukuran dalam Penelitian dan Statistik

Statistik dan penelitian memandang skala pengukuran sebagai konsep penting karena skala ini menentukan cara mereka mengukur dan menganalisis variabel. Setiap skala pengukuran memiliki karakteristik dan aplikasi yang berbeda, sehingga mempengaruhi rumus dan teknik yang mereka gunakan dalam analisis data. Berikut adalah keempat skala pengukuran tersebut:

Skala Normal

Pada skala ini, pengukuran termasuk dalam kategori kualitatif. Skala normal adalah jenis skala yang paling dasar dibandingkan dengan yang lainnya. Skala ini tidak melakukan perhitungan berbasis angka karena tidak memiliki makna kuantitatif.

Pengumpulan data menggunakan skala normal biasanya dilakukan melalui pertanyaan terbuka atau pertanyaan dengan pilihan ganda yang diberi label. Contoh dari skala pengukuran normal meliputi kategori seperti jenis kelamin, warna rambut, atau lokasi geografis.

Skala Ordinal

Skala ordinal juga termasuk dalam pengukuran kualitatif. Memiliki urutan tertentu yang memberikan peringkat pada data, dan berguna untuk mengevaluasi data yang memerlukan urutan.

Umumnya, skala ordinal digunakan untuk mengukur data yang bersifat non-numerik dan nilai intervalnya tidak diketahui. Contohnya, dalam mengukur tingkat kepuasan, perusahaan dapat menggunakan survei dengan pilihan seperti tidak puas, cukup puas, puas, netral, dan sangat puas.

Skala Interval

Skala interval adalah jenis pengukuran numerik di mana jarak antara nilai-nilai yang berdekatan adalah konsisten. Ini merupakan skala pengukuran kuantitatif.

Pada skala interval, peneliti menganggap nilai 0 sebagai arbitrer, yang berarti mereka tetap dapat mengukur variabel meskipun nilainya negatif. Peneliti dapat menjumlahkan atau mengurangkan data dengan skala interval, tetapi tidak dapat mengalikannya atau membaginya. Contoh penerapan skala interval adalah pengukuran suhu dalam derajat Celsius.

Skala Rasio

Skala ini memungkinkan semua jenis perhitungan dan kesimpulan yang akurat. Berbeda dengan skala interval, skala rasio tidak memiliki nilai negatif. Contoh skala rasio termasuk pengukuran ukuran seperti tinggi badan.

Memahami berbagai jenis skala pengukuran dalam penelitian dan statistik akan mempermudah Anda dalam memilih metode yang tepat. Dengan demikian, hasil penelitian dan analisis dapat menjadi lebih akurat dan tepat.

http://jenis skala pengukuran dalam statistika

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik beserta Kelebihannya

Uji statistik dalam ilmu statistik bermanfaat untuk membuat generalisasi terkait populasi dari sebuah sampel. Uji statistik ini menjadi teknik formal untuk menyimpulkan kewajaran hipotesis.Pengujian hipotesis mengklasifikasikan klasifikasi menjadi dua jenis, yakni parametrik dan nonparametrik. Lantas, apa perbedaan keduanya?

Ketahui Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik

Peneliti sering menggunakan statistik parametrik maupun nonparametrik dalam penelitian. Namun, terdapat banyak perbedaan di antara keduanya. Pembeda ini bermanfaat sebagai acuan penelitian untuk menentukan uji statistik yang tepat. 

Pengertian

Dari segi pengertian, statistik parametrik adalah teknik untuk menguji hipotesis dengan menggunakan parameter populasi. Para peneliti sering menggunakan pengujian ini untuk jenis data rasio atau minimal interval.

Sedangkan untuk statistik nonparametrik tak mempunyai syarat dan tidak melibatkan perkiraan nilai populasi seperti pada uji statistik parametrik. Pengujian data statistik parametrik merupakan data berdistribusi normal. Berbeda dengan uji statistik nonparametrik, untuk data tak harus berdistribusi normal. 

Metode dan Penggunaan

Dari segi metode penggunaan, uji statistik parametrik dan nonparametrik mempunyai beberapa variasi. Pada uji parametrik berupa Uji-T, Anova dan Regresi. Uji-T berguna untuk menguji signifikansi kelompok sampel lebih dari satu. Lalu Anova untuk menguji perbedaan dua rata-rata atau lebih dan Regresi menguji pengaruh variabel terikat dan bebas. 

Sementara itu, untuk uji nonparametrik terdiri dari Uji Tanda, Spearman dan Wilcoxon. Untuk Uji Tanda dapat mengetahui perbedaan sebelum dan sesudah perlakuan. Spearman untuk mengukur keeratan hubungan dua variabel dan Wilcoxon mengukur perbedaan antara dua kelompok data berpasangan dan berskala ordinal. 

Kelebihan

Baik itu uji statistik parametrik maupun non parametrik mempunyai kelebihan tersendiri. Kelebihan statistik parametrik adalah tidak membutuhkan pengujian parameter populasi. Peneliti menganggap pengujian ini memenuhi syarat karena data observasi dinilai saling bebas dan memiliki distribusi normal dari populasi dengan varian homogen.

Sedangkan kelebihan statistik nonparametrik merupakan pengujian pada data dengan pengamatan secara nyata. Pengujian ini mudah dilakukan, pasalnya tak membutuhkan asumsi. Pada umumnya bersifat kualitatif dan tidak membutuhkan adanya urutan. 

Jadi, perbedaan utama antara statistik parametrik dan nonparametrik terletak pada penerapan, ukuran tendensi sentra dan informasi populasi. Kemudian berbeda dari segi pengukuran variabel dan cara mengukur derajat hubungan dua variabel kuantitatif. 

http://Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik