Budaya membaca

Apa yang terlintas dalam benak kita ketika mendengar kata itu? Sebagian ada yang berfikir membaca adalah kegiatan yang membosankan. Ada juga yang mengatakan bahwa membaca hanya menyita waktu, tenaga dan pikiran. Bahkan ada yang berasumsi bahwa membaca bukanlah kegiatan yang bermanfaat karena tidak menghasilkan materi. 

Padahal, kalau kita mau berpikir kritis, kita akan menemukan begitu banyak manfaat dari kegiatan membaca. Dengan membaca suatu bacaan, seseorang dapat menerima informasi, memperdalam pengetahuan, dan meningkatkan kecerdasan. Pemahaman terhadap kehidupan pun akan semakin tajam karena membaca dapat membuka cakrawala untuk berpikir kritis dan sistematis. Hanya dengan melihat dan memahami isi yang tertulis di dalam buku pengetahuan maupun pelajaran, membaca bisa menjadi kegiatan sederhana yang membutuhkan modal sedikit, tapi menuai begitu banyak keuntungan.

Kebiasaan membaca adalah ketrampilan yang diperoleh setelah seseorang dilahirkan, bukan ketrampilan bawaan. Oleh karena itu kebiasaan membaca dapat dipupuk, dibina dan dikembangkan. Bagi negara – negara berkembang aktivitas membaca pada umumnya adalah untuk memperoleh manfaat langsung. Untuk tujuan akademik membaca adalah untuk memenuhi tuntutan kurikulum sekolah atau Perguruan Tinggi. Buku sebagai media transformasi dan penyebarluasan ilmu dapat menembus batas – batas geografis suatu negara, sehingga ilmu pengetahuan dapat dikomunikasikan dan digunakan dengan cepat di berbagai belahan dunia. Semakin banyak membaca buku, semakin bertambah wawasan kita terhadap permasalahan di dunia. Karena itulah buku disebut sebagai jendela dunia.

Manfaat Perpustakaan

Salah satu unsur penunjang yang paling penting dalam dunia pendidikan tinggi adalah keberadaan sebuah perpustakaan. Adanya sebuah perpustakaan sebagai penyedia fasilitas yang dibutuhkan terutama untuk memenuhi kebutuhan civitas akademik ( Dosen, Staf dan Mahasiswa ) akan sangat dirasakan manfaatnya oleh masyarakat kampus itu sendiri. Didalam penulisan artikel ini, penulis ingin mengkhususkan pembahasan kepada salah satu bagian dari masyarakat kampus yaitu mahasiswa.

Seperti kita ketahui bersama, salah satu tujuan utama penyelenggaraan kegiatan belajar di Perguruan Tinggi adalah untuk menciptakan sumber daya manusia yang berkualitas, bukan sekedar memenuhi jumlah minimal SKS yang dibebankan lantas mendapatkan ijazah dan gelar akademik atau profesi. Seseorang akan dikatakan berkualitas apabila ia mempunyai wawasan luas dan mendalam serta tanggap terhadap perkembangan ilmu pengetahuan khususnya pada bidang yang digelutinya.

Seorang mahasiswa yang ingin mencapai sukses dalam studinya harus mempunyai strategi khusus dalam memanfaatkan waktu untuk belajar semaksimal mungkin dan senantiasa memprediksi lima atau enam tahun kedepan, pada saat mana ia meninggalkan Perguruan Tinggi dan mengaplikasikan ilmunya dilapangan. Perlu diingat bahwa, belajar mandiri (self education) adalah ciri khas belajar di Perguruan Tinggi, ini berarti bahwa inisiatif untuk belajar aktif dituntut lebih banyak pada mahasiswa, salah satunya dengan memanfaatkan waktu yang tersisa di perpustakaan.

Manfaat perpustakaan sangat penting untuk mengasah kemampuan analisis dan pendalam materi perkuliahan. Perpustakaan memiliki bahan pustaka yang beraneka ragam jenisnya. Buku-buku sebanyak mungkin harus dibaca, baik buku yang dianjurkan dosen maupun buku lain yang tidak dianjurkan. Disarankan agar mahasiswa tidak membatasi diri hanya membaca buku yang dianjurkan dosen tetapi bacalah buku mengenai fenomena yang sama sebanyak mungkin, karena pandangan dari banyak pakar dengan membaca berarti memperluas wawasan kita mengenai objek studi yang kita pelajari.

Kurangi Tradisi Lisan, Tingkatkan Tradisi membaca

Di era globalisasi dengan kemajuan teknologi, kebanyakan orang cenderung mendengar dan berbicara ketimbang melihat diikuti membaca. Di lembaga – lembaga pendidikan pun tradisi lisan mendominasi proses belajar mengajar sehingga minat baca dan ingin memiliki buku-buku ilmu pengetahuan bukanlah prioritas utama atau sama sekali tidak difungsikan secara efisien. Kenyataan menunjukkan adanya dua alternativ pilihan yakni ketika orang dihadapkan dengan buku-buku ilmu pengetahuan dan tayangan film menarik, orang akan cenderung melelahkan indra penglihatan (mata) untuk menonton film berjam – jam daripada membaca buku-buku ilmu pengetahuan.

Membaca buku-buku ilmu pengetahuan disertai dengan menulis sangat berarti karena mengurangi beban memori ingatan kita. Ilmu pengetahuan hanya dapat diciptakan oleh mereka yang sama sekali terserap dengan aspirasi menuju kebenaran dan pemahaman. Dalam masyarakat pembaca, selalu terkandung pemikiran bahwa dikala orang telah membaca dan menguasai isi ilmu pengetahuan, orang sering sudah menganggap telah menjadi ilmuwan atau peneliti yang hebat. Salah satu etika moral seorang ilmuwan adalah memiliki kesadaran bahwa dia baru mengetahui sebagian dari ilmu itu. Menjadi ilmuwan bukanlah menjadi orang serba tahu, tetapi menjadi orang yang dituntut untuk belajar secara terus – menerus dengan jalan banyak membaca buku-buku ilmu pengetahuan. Svami Vivekanda seorang tokoh ilmuwan terkenal mengatakan ilmu pengetahuan dan agama akan bertemu dan berjabat tangan, puisi dan filsafat akan menjadi kawan. Apabila kita dapat mewujudkanya, kita dapat yakin bahwa ia akan terjadi selama – lamanya dan bagi semua orang.

Kurangilah tradisi lisan, mendengar dengan membaca dan menulis, tukarkan pembelian barang-barang yang tak memberi input bermakna dengan membeli buku-buku ilmu pengetahuan, luangkanlah waktu sejenak dengan membaca di perpustakaan karena masa depan kita ditentukan masa hari ini dan masa hari ini ditentukan masa yang lampau. Kesemuanya diharapkan dapat mengaktualisasikan makna saraswati dengan arif dan bijaksana sehingga dapat mendatangkan dampak positif ke arah kemajuan. Oleh karena itu, jadikanlah budaya membaca bagian dari kehidupan kita yang tak akan terpisahkan.*

Sumber :http://www.ubb.ac.id

Publikasi Literatur Penelitian dan Jurnal Ilmiah di Internet

Satu hal menarik yang mungkin juga menjadi pertanyaan bagi sebagian rekan-rekan yang bergerak di dunia penelitian, baik mahasiswa yang lagi nyusun skripsi/thesis/disertasi, juga bagi dosen ataupun peneliti yang ada di lembaga penelitian. Studi literatur dalam proses penelitian adalah wajib hukumnya, karena dari sana penelitian mulai bergerak. Nah, literatur ilmiah yang akan menjadi referensi ini sebaiknya apa dan dimana dapatnya? Perlu dicatat bahwa dalam penelitian ilmiah, referensi utama yang paling sahih adalah jurnal ilmiah (scientific journal), baru setelah itu bisa proceedings conference, scientific report, buku dan terbitan lain. Ketinggian derajat sebuah jurnal ilmiah biasanya ditentukan oleh suatu nilai yang disebut dengan impact factor. Impact factor ditentukan dari jumlah rujukan (citation) ke paper-paper di jurnal ilmiah tersebut. Di beberapa bidang ilmu, jurnal-jurnal yang sangat tinggi impact factornya biasanya diterbitkan oleh asosiasi ilmiah yang berumur tua dan disegani. Misalnya di bidang elektronika, komunikasi dan komputer, jurnal dan transaction terbitan IEEE dan ACM-lah yang memiliki impact factor tinggi. Selain itu ada juga jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh penerbit seperti Elsevier, Kluwer Academic, dsb. Paper yang ada di jurnal ilmiah terkadang dari paper submission langsung (pengiriman makalah) atau sering juga dari selected paper (makalah pilihan) dari sebuah International Conference. Jurnal ilmiah di Indonesia jujur saja agak chaos dan terlihat semrawut. Tidak banyak asosiasi ilmiah yang benar-benar mendukung “kegiatan ilmiah” dan menerbitkan jurnal yang besar dan disegani. Setiap universitas menerbitkan jurnal ilmiah sendiri, bahkan banyak jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh jurusan atau fakultas. Akhirnya jurnal ilmiah tumbuh seperti jamur, muncul ribuan dalam waktu cepat dan banyak yang tenggelam dalam waktu yang singkat juga. Alasannya kenapa? Mungkin karena kita jago kandang alias tidak pede, tidak ada biaya, atau karena tidak ada tema penelitian unggulan. Alasan yang paling tidak menarik adalah karena pingin paper cepat terbit untuk ngurus kum (kredit), sehinga bisa cepat jadi professor atau APU :) Sebagai catatan memang proses review di jurnal internasional memakan waktu. Dari submission sampai published bisa 1 tahun atau bahkan lebih. Proses revisi juga bisa berkali-kali tergantung galaknya reviewer :( Fakta menarik, laporan dari Thomson Scientific (Amerika) mengatakan bahwa jumlah paper ilmiah yang di publikasikan selama tahun 2004 oleh peneliti di Indonesia (yang berafiliasi ke lembaga penelitian atau universitas di Indonesia) berjumlah 522 paper ilmiah. Jumlah ini hanya sepertiga dari paper ilmiah yang hasilkan oleh Malaysia (1438 paper). Di level ASEAN, Indonesia menduduki peringkat keempat setelah Singapore (5781 paper), Thailand (2397 paper) dan Malaysia. Yang dekat dengan Indonesia adalah Vietnam (453 paper). Mudah-mudahan kita para peneliti dan dosen di Indonesia tetap dalam perdjoeangan untuk mengejar tetangga-tetangga kita yang larinya sudah semakin cepat :) Berikut ini daftar website untuk mencari literatur dan jurnal ilmiah untuk penelitian baik yang berbayar maupun gratis (bebas diakses). BERBAYAR IEEE Computer Society Digital Library (student member $61/tahun) ACM Digital Library (student member $42/tahun) Elsevier.Com (banyak universitas di Indonesia yg melanggan) EBSCO (banyak universitas di Indonesia yg melanggan) Science Direct (banyak universitas di Indonesia yg melanggan) Proquest (banyak universitas di Indonesia yg melanggan) GRATIS Citeseer (ribuan paper jurnal bidang computer science) Directory of Open Access Journal PubMed Central (free digital archive of biomedical and life sciences) Google Scholar (citation index, abstak dam fulltext) Mirror Scientific Data di LIPI (mirror di LIPI untuk jurnal ilmiah internasional) DBLP Bibliography Libra Academic Search JSTOR Scholarly Journal Archieve Biomed Central (the Open Access Publisher) Highwire Press Stanford University UC Berkeley on iTunes U (Materi kuliah gratis dari UC Berkeley MIT Opencourseware (Materi kuliah gratis dari MIT) Patent Searching (Pencarian Dokumen Paten) Ilmukomputer.Com (mulai banyak paper ilmiah yang diupload) Mudah-mudahan bermanfaat dan membuat semarak dunia penelitian kita. Source : Romi Satrio Wahono | Literatur Penelitian dan Jurnal Ilmiah Gratis

UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN PENELITIAN

Sumber data sebuah penelitian ada kalanya menggunakan data dari hasil kuesioner. Tentunya dalam penyusunan sebuah kuesioner harus benar-benar bisa menggambarkan tujuan dari penelitian tersebut (valid) dan juga dapat konsisten bila pertanyaan tersebut dijawab dalam waktu yang berbeda (reliabel)

Uji Validitas
Tentang uji validitas ini dapat disampaikan hal-hal pokoknya, sebagai berikut:

• Uji ini sebenarnya untuk melihat kelayakan butir-butir pertanyaan dalam kuesioner tersebut dapat mendefinisikan suatu variabel.
• Daftar pertanyaan ini pada umumnya untuk mendukung suatu kelompok variabel tertentu.
• Uji validitas dilakukan setiap butir soal. Hasilnya dibandingkan dengan r tabel | df=n-k dengan tingkat kesalahan 5%
• Jika r tabel Jika r tabel < r hitung, maka butir soal disebut valid

Uji Reliabilitas
Tentang uji reliabilitas ini dapat disampaikan hal-hal pokoknya, sebagai berikut:

• Untuk menilai Kestabilan ukuran dan konsistensi responden dalam menjawab kuesioner. Kuesioner tsb mencerminkan konstruk sebagai dimensi suatu variabel yang disusun dalam bentuk pertanyaan
• Uji reliabilitas dilakukan secara bersama-sama terhadap seluruh pertanyaan.
• Jika nilai alpha>0.60, disebut reliabel

Uji Validitas dan reliabilitas instrumen menggunakan SPSS
 

Secara mudah kuesioner diuji cobakan dulu kepada responden sample (misal 30 responden). Dalam SPSS langkah menentukan butir pertanyaan yang valid dapat dilakukan dengan mudah.

Langkahnya adalah sebagai berikut :

• Analyse > Scale > Reliability Analysis

• Pada bagian Statistic aktifkan kotak cek Item, Scale, Scale if item deleted. Abaikan pilihan yang lain, klik Continue – OK.

• Cara baca output: Lihat pada bagian Item-total statistic pada kolom Corrected Item Total Correlation, nilai-nilai tersebut menunjukkan nilai korelasi butir-butir pertanyaan terhadap skor totalnya. Nilai hitung tersebut dibandingkan dengan r tabel (lihat ditabel dengan terlebih dulu mencari df-nya (derajat kebebasan) sesuai dengan datanya dan asumsi spss akan menggunakan tingkat signifikansi 5%).

• Pengambilan kesimpulannya jika nilai hitung > dari nilai r-tabel maka butir tersebut dinyatakan valid. Perlu diperhatikan karena data adalah 1 arah (ke arah positif) maka nilai hitung yang bernilai negatif otomatis tidak valid. Jika masih ada butir yang tidak valid maka dikeluarkan (klik kanan pada nama variabelnya – Clear) kemudian diproses ulang (ulangi langkah Analyse > Scale > Reliability Analysis, dst) sampai mendapatkan semua butir valid.

• Kemudian untuk menentukan reliabilitas bisa dilihat dari nilai Alpha jika nilai alpha lebih besar dari nilai r tabel maka bisa dikatakan reliabel. Ada juga yang berpendapat reliabel jika nilai r > 0,60. Sekarang kuesioner telah siap untuk disebar ke responden yang ditargetkan. 
• Sebagai catatan untuk mencari nilai korelasi data juga bisa dilakukan lewat menu Analyse > Correlation > Bivariate.

Selamat mencoba.

Metode Penarikan Sampel secara Non-random

Pemilihan sampel dengan cara non-random (selected) tidak menghiraukan prinsip-prinsip probability. Pemilihan sampel tidak secara random. Hasil yang diharapkan hanya merupakan gambaran kasar tentanag suatu keadaan. Cara ini dipergunakan Bila biaya sangat sedikit , hasilnya diminta segera, tidak memerlukan ketepatan yanq tingqi, karena hanya sekedar gambaran umum saja. Cara-cara yang dikenal adalah sebagai berikut :

Sampel Dengan Maksud (Purposive Samping).

Pengambilan sampel dilakukan hanya atas dasar pertimbangan penelitinya saja yang menganggap unsur-unsur yang dikehendaki telah ada dalam anggota sampel yang diambil.

Sampel Tanpa Sengaja (Accidental Sampling).

Sampel diambil atas dasar seandainya saja, tanpa direncanakan lebih dahulu. Juga jumlah sampel yang dikehenadaki tidak berdasrkan pertimbangan yang dapat dipertanggung jawabkan, asal memenuhi keperluan saja. Kesimpulan yang diperoleh bersifat kasar dan sementara saja.c.

Sampel Berjatah (Quota Sampling).

Pengambilan sampel hanya berdasarkan pertimbangan peneliti saja, hanya isini besar dan kriteria sampel telah ditentukan lebih dahulu. Misalnya Sampel yang akan di ambil berjumlah 100 orang dengan perincian 50 laki dan 50 perempuan yang berumur 15-40 tahun. Cara ini dipergunakan kalau peneliti mengenal betul daerah dan situasi daerah dimana penelitian akan dilakukan.

Snowballing Sampling

Teknik penetapan sampel mula-mula dari jumlah kecil. Dengan Memilih teman-temannya untuk dijadikan sampel.

MENENTUKAN MODUS, MEAN, MEDIAN DAN VARIAN

Yang saya bahas disini adalah menetukan Modus, Mean, median dan varian pada data bergolong atau pada data berbentuk tabel distribusi frekuensi.
contoh data:

No Interval	Kelas Interval	Frekuensi
1	45 – 51	1
2	52 – 58	2
3	59 – 65	17
4	66 – 72	3
5	73 – 79	10
6	80 – 86	7
	Jumlah	40

modus adalah data yang sering muncul. Untuk menentukan Modus pada data bergolong di atas maka di gunakan rumus:

mod

Dimana:
Mo = Modus
b = batas bawah kelas dengan frekuensi terbanyak
p = panjang klas
b1 = frekuensi klas modus dikurangi frekuensi sebelumnya
b2 = frekuensi klas modus dikurangi frekuensi sesudahnya
maka berdasarkan tabel di atas kita bisa tentukan kelas modus berada pada klas ke-3 sebanyak 17:
b =59 – 0,5 = 58,5  (modus terletak di klas ke-3 yang batas bawahnya 59 )
p = panjang klas adalah 7
b1 = 17 – 2 = 15
b2 = 17 – 3 = 14

TEKNIK MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI

Misalkan kita punya data nilai ulangan matematika dari 40 siswa sebagai berikut:

Siswa	Nilai Ulangan
1	75
2	70
3	75
4	60
5	65
6	60
7	45
8	55
9	75
10	70
11	85
12	80
13	75
14	60
15	65
16	60
17	55
18	65
19	65
20	65
21	80
22	75
23	65
24	65
25	75
26	80
27	65
28	65
29	75
30	65
31	80
32	65
33	70
34	75
35	75
36	65
37	85
38	85
39	65
40	75

untuk menyajikan data di atas dalam bentuk Tabel Distribusi Frekuensi maka perlu ditempuh langkah-langkah sebagai berikut:
1). menentukan Jumlah Klas Interval
untuk menentukan Klas Interval ditentukan dengan rumus Sturges
K= 1 + 3,3 log  n
K = jumlah klas nterval
log= logaritma
n = jumlah data
karena datanya terdiri 40 siswa maka :
K = 1 + 3,3 log(40)
K = 1 + 3,3 . 1,60
K = 1 + 5,29
K = 6,29  dapat dibulatkan menjadi 6 atau 7

2). Menghitung rentang data
caranya yaitu data terbesar dikurangi data terkecil.
berdasarkan tabel di atas
data terbesar = 85
data terkecil = 45
maka rentang = 85 – 45 = 40

3). Menghitung panjang klas
panjang kelas = rentang di bagi jumlah kelas
40 : 6 = 6,67 atau dibulatkan menjadi 7

4). Menyusun Klas Interval

No Interval	Kelas Interval	Tally	Frekuensi
1	45 – 51
2	52 – 58
3	59 – 65
4	66 – 72
5	73 – 79
6	80 – 86
	Jumlah

5). Memasukan data menggunakan tally

No Interval	Kelas Interval	Tally	Frekuensi
1	45 – 51	|	1
2	52 – 58	||	2
3	59 – 65	||||| ||||| ||||| ||	17
4	66 – 72	|||	3
5	73 – 79	||||| |||||	10
6	80 – 86	||||| ||	7
	Jumlah		40

jika frekuensi sudah di temukan, kolom tally dihilangkan saja, sehingga menjadi tabel distribusi frekuensi.

TEKNIK MENYAJIKAN DATA DALAM DISTRIBUSI FREKUENSI

Penyajian data yang diperoleh melalui observasi, wawancara dan  kuisoner supaya mudah dipahami isinya, shingga perlu disajikan dalam bentuk yang baku.
sebetulnya banyak bentuk penyajian data, namun akan saya tampilkan hanya dua saja, karena bentuk ini sering digunakan dalam penelitian yaitu Tabel Distribusi Frekuensi
1. Tabel Distribusi Frekuensi
tabel distribusi disusun bila jumlah data yang akan disajikan banyak. contoh:

No Interval	Kelas Interval	Frekuensi
1	159 – 162	5
2	163 – 166	4
3	167 – 170	13
4	171 – 174	10
5	175 – 178	5
6	179 – 182	5
7	183 – 186	1
	Jumlah	40

A. hal yang harus diperhatikan pada Tabel Distribusi Frekuensi
1). tabel Distribusi Frekuensi mempunyai Klas. contoh pada tabel di atas adalah 7 klas
2). pada klas, memiliki Panjang Klas. contoh pada tabel di atas panjang klas adalah 4
3). setiap panjang klas mempunyai frekuensi.  contoh frekuensi pada klas pertama adalah 5
4). tabel di atas jika disajikan dalam bentuk tabel biasa akan memerlukan 40 baris

TABEL DISTRIBUSI KUMULASI KUMULATIF

Tabel ini menunjukan jumlah observasi yang menyatakan kurang dari nilai tertentu. untuk memulai pernyataan kurang dari, digunakan batas bawah kelas interval ke-2
misalnya tabel berikut akan disajikan dalam tabel distribusi kumulatif

No Interval	Kelas Interval	Frekuensi
1	45 – 51	1
2	52 – 58	2
3	59 – 65	17
4	66 – 72	3
5	73 – 79	10
6	80 – 86	7
	Jumlah	40

maka dala tabel distribusi frekuensi kumulatif spt berikut:

Kurang dari	Frekuensi Kumulatif
Kurang dari 52	1
Kurang dari 59	3
Kurang dari 66	20
Kurang dari 73	23
Kurang dari 80	33
Kurang dari 87	40

TABEL DISTRIBUSI KUMULASI RELATIF

Penyajian data frekuensi dalam persen (%)
cara membuatnya mengubah frekuensi menjadi persentase. misalnya data berikut akan disajikan dalam tabel distribusi frekuensi  relatif

No Interval	Kelas Interval	Frekuensi
1	45 – 51	1
2	52 – 58	2
3	59 – 65	17
4	66 – 72	3
5	73 – 79	10
6	80 – 86	7
	Jumlah	40

maka hasinya akan seperti berikut:

No Interval	Kelas Interval	Frekuensi Relatif (%)
1	45 – 51	2,5
2	52 – 58	5
3	59 – 65	42,5
4	66 – 72	7,5
5	73 – 79	25
6	80 – 86	17,5
	Jumlah	100

2,5 dari 1 di bagi 40 lalu di kali 100%
5 dari 2 di bagi 40 lalu di kali 100%
42,5 dari 17 di bagi 40 lalu di kali 100%
7,5 dari 3 di bagi 40 lalu di kali 100%
25 dari 10 di bagi 40 lalu di kali 100%
17,5 dari 7 di bagi 40 lalu di kali 100%

Panduan dasar SPSS : Jenis Data Staistika

Tak bisa dibantah jika kita mengolah data statistik dengan komputer maka yang pertama kali terbayang adalah SPSS. SPSS memang salah satu program statistik yang paling populer di antara program lainnya. SPSS banyak digunakan dalam penelitian-penelitian sosial dan riset, yang sesuai dengan kepanjangan SPSS yaitu: Statistical  Package for the Social Science. 

Walaupun sekarang singkatannya menjadi Statistical Product and Service Solution (karena fungsinya yang lebih berkembang) namun tetap saja SPSS lebih sering digunakan dalam penelitian sosial. Saat ini SPSS telah sampai pada versi 11.05. Tutorial SPSS ini hanya membahas kegunaannya dalam penelitianpenelitian sosial dan kalau masih sempat akan disinggungsedikit masalah survey.

Sebelum masuk pada tahap demi tahap tutorial SPSS, pengetahuan tentang jenisjenis data dalam statistik adalah syarat utama yang harus dikuasai -paling tidak menurut pendapat saya. Pengetahuan tentang jenis-jenis data sangat menentukan metode yang akan digunakan dalam pengambilan data dan tentu saja jenis analisis apa yang dibutuhkan oleh data tersebut agar lebih bermakna.

Jenis -jenis data ini bertingkat menurut tingkatan pengukuran. Saya biasa menyingkatnya dengan “NOIR” atau”RION”. Jenis data tersebut adalah:

1. Data Rasio
Data rasio adalah tingkatan data yang paling tinggi. Data rasio memiliki jarak antar nilai yang pasti dan memiliki nilai nol mutlak yang tidak dimiliki oleh jenis-jenis data lainnya. Contoh dari data rasio diantaranya: berat badan, panjang benda, jumlah satuan benda. Jika kita memiliki 10 bola maka ada perwujudan 10 bola itu, dan ketika ada seseorang memiliki 0 bola maka seseorang tersebut tidak memiliki bola satupun.
Data rasio dapat digunakan dalam komputasi matematik, misalnya A memiliki 10 bola dan B memiliki 8 bola, makaA memiliki 2 bola (10-8) lebih banyak dari B.

2. Data Interval
Data interval mempunyai tingkatan lebih rendah dari data rasio. Data rasio memiliki jarak data yang pasti namun tidak memiliki nilai nol mutlak. Contoh dari data interval ialah hasil dari nilai ujian matematika. Jika A mendapat nilai 10 dan B mendapat nilai 8, maka dipastikanA mempunyai 2 nilai lebih banyak dari B. Namun
tidak ada nilai nol mutlak, maksudnya bila C mendapat nilai 0, tidak berarti bahwa kemampuanC dalam pelajaran matematika adalah nol atau kosong. Bhina Patria – www.inparametric.com 2

3. Data Ordinal
Data ordinal pada dasarnya adalah hasil dari kuantifikasi data kualitatif. Contoh dari data ordinal yaitu penskalaan sikap individu. Penskalaan sikap individu terhadap sesuatu bisa diwujudkan dalam bermacam bentuk, diantaranya yaitu: dari sikap Sangat Setuju (5), Setuju (4), Netral (3), Tidak Setuju (2), dan Sangat Tidak Setuju (1). Pada tingkatan ordinal ini data yang ada tidak mempunyai jarak data yang pasti , misalnya: Sangat Setuju (5) dan Setuju (4) tidak diketahui pasti jarak antar nilainya karena jarak antara Sangat Setuju (5) dan Setuju (4) bukan 1 satuan (5-4).

4. Data Nominal
Data nominal adalah tingkatan data paling rendah menurut tingkat pengukurannya. Data nominal ini pada satu individu tidak mempunyai variasi sama sekali, jadi 1 individu hanya punya 1 bentuk data. Contoh data nominal diantaranya yaitu: jenis kelamin, tempat tinggal, tahun lahir dll. Setiap individu hanya akan mempunyai 1 data jenis kelamin, laki-laki atau perempuan. Data jenis kelamin ini nantinya akan diberi label dalam pengolahannya,misalnya perempuan =1, laki-laki=2.

Ada lagi jenis data yang sering disebutkan dalam statistik yaitu data parametric dan non-parametric. Jika “NOIR” adalah pembagian data menurut tingkatan pengukuran, pembagian parametric dan non-parametric dipengaruhi oleh karakteristik empirik dari data tersebut. Pengetahuan tentang batasan data parametric dan nonparametric ini sangat penting karena pada proses analisis memang dibedakan untuk masing-masing jenis data tersebut.

Suatu data disebut sebagai data parametric bila memenuhi kriteria sbb (Field, 2000):1. Normally distributed data. Data yang mempunyai distribusi normal adalah data yang dapat mewakili populasi yang diteliti. Secara kasat mata kita bisa melihat histogram dari data yang dimaksud, apakah membentuk kurva normal atau tidak. Tentu saja cara ini sangat subyektif. Cara lainnya yaitu dengan melakukan uji normalitas pada data yang dimaksud –caranya akan dijelaskan lebih lanjut.

2. Homogenity of variance. Variansi dari data yang dimaksud harus stabil tidak berubah atau homogen. Ada banyak tes yang bisa dilakukan untuk mengetahui homogenity of variance, bahkan untuk untuk jenis -jenis analisis tertentu SPSS secara otomatis menyertakan hasil tes ini.

3. Interval data. Data yangdimaksud minimal merupakan data interval.

4. Independence. Data yang diperoleh merupakan data dari tiap individu yang independen, maksudnya respon dari 1 individu tidak mempengaruhi atau dipengaruhi respon individu lainnya.

Karena keterbatasan, saya tidak bisa menjelaskan lebih mendalam, kalau dirasa kurang jelas silakan cari buku statistik yangmembahas hal ini lebih lanjut

Ringkasan Buku 10 Model Penelitian dan Pengolahannya dengan SPSS 14

Di dalam suatu penelitian, baik dalam penelitian yang bersifat pengkajian literatur maupun penelitian yang bersifat statistik, pasti terlibat ejumlah data kuantitatif. Data-data tersebut kemudian harus diolah dalam sebuah proses pengambilan keputusan.

Bagi para peneliti yang belum memahami dan belum memiliki pengalaman, yaitu mereka yang masih bertaraf semula, angkah penentuan model dan hipotesis yang berakhir kepada inferensi hasil analisis merupakan langkah yang cukup membingungkan. Hal ini sering terjadi terutama dalam sebuah penelitian yang menuntut penggunaan metode statistika.
 

Didesain dalam bahasan yang praktis, ringkas, dan mudah, buku ini ditujukan untuk menjadi panduan praktis bagi para pengguna pemula, menengah, dan tingkat lanjutan, baik yang belum menguasai dasar-dasar metode penelitian dan pemakaian sofware aplikasi statistik maupun yang telah menguasai dasar-dasar peggunaan sofware aplikasi statistik.

Pembahasan dalam buku ini meliputi :
Dasar-dasar spss 14
Pengujian hipotesis pada rata-rata
Analisis korelasi product
Moment pearson
Analisis korelasi rank spearman
Analisis korelasi tau kendall
Analisis regresi sederhana
Analisis regresi nonlinier
Bagan kendali statistik
Uji chi-square
Statistik multivariate lanjutan

Daftar Isi
Bab I Pendahuluan
Bab II Dasar-dasar SPSS 14
Bab III Pengujian Hipotesis Pada Rata-rata
Bab IV Analisis Korelasi Product Moment Pearson
Bab V Analisis Korelasi Ran Spearman
Bab VI Analisis Korelasi Tau Kendall
Bab VII Analisis Regresi Sederhana
Bab VIII Analisis Regresi Nonlinier
Bab IX Bagan Kendali Statistik
Bab X Uji Chi-Square
Bab XI Statistik Multivariate
Bab XII Statistik Multivariate Lanjutan

Aplikasi Statistika dalam Penelitian Kuantitatif

Menurut Sugiyono (2000), dalam arti sempit statistik dapat diartikan sebagai data, tetapi dalam arti luas statistik dapat diartikan sebagai alat. Alat untuk analisais dan alat untuk membuat keputusan. Statistik dapat dibedakan menjadi dua, yaitu Statistik Deskriptif dan Statistik Inferensial. Selanjutnya Statistik Inferensial dapat dibedakan menjadi Statistik Parametris dan Non Parametris. 

Statistik Deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menggambarkan atau menganalisis suatu statistik yang digunakan untuk menggambarkan atau menganalisis suatu statistik hasil penelitian, tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas (generalisasi/inferensi), Penelitian yang tidak menggunakan sampel, analisisnya akan menggunakan Statistik Deskrisptif. Demikian juga penelitain yang menggunakan sampel, tetapi peneliti tidak bermaksud untuk membuat kesimpulan untuk populasi darimana sampel diambil, maka statistik yang digunakan adalah Statistic Deskriptif. Dalam hal ini teknik korelasi dan regresi juga dapat berperan sebagai Statistik Deskriptif.

Statistik Inferensial adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel, dan hasilnya akan digeneralisasikan (diinferensikan) untuk populasi dimana sampel diambil. Terdapat dua macam Statistic Inferensial yaitu Satitistik Parametris dan Nonparametris. Statistik Parametris terutama digunakan untuk menganalisis data interval atau rasio, yang diambil dari populasi yang berdistribusi normal. Sedangkan Statistik Nonparametris terutama digunakan untuk menganalisis data nominal, dan ordinal dari populasi yang bebas
terdistribusi. Jadi tidak harus normal. Dalam hal ini teknik korelasi dan regresi dapat berperan sebagai Statistik Inferensial.

Ringkasan:

Dalam melakukan penelitian kuantitatif, kita seringkali mengalami kesulitan tentang metode statistika mana yang akan digunakan. Hal ini umumnya disebabkan kita tidak mendapatkan materi penelitian yang lengkap dan terintegrasi, selain itu buku-buku yang kita temui pun umumnya tidak membahas hal tersebut secara menyeluruh.
Artikel ini berusaha memberikan pengetahuan praktis awal bagi anda yang ingin melakukan penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode-metode statistika.

Artikel ini merupakan sebuah work in progress, dalam artian materinya akan terus diperbarui. Tentu saja masukan maupun kritikan dari anda-anda yang membacanya sangat diharapkan, agar saya bersemangat menulisnya. :)

Pendahuluan

Jika kita mendengar kata penelitian, satu hal yang mungkin langsung terlintas di pikiran kita adalah "mesti rumit dan dilakukan oleh orang yang hebat sekali". Hal tersebut tidak sepenuhnya benar maupun salah, karena penelitian ada banyak sekali macamnya, misalnya penelitian di laboratorium yang dinamakan eksperimen, dan ada juga penelitian yang namanya field study. Rumit tidaknya penelitian yang akan kita lakukan, tergantung pada kebutuhan akan hasil penelitian yang diinginkan, semakin banyak kebutuhannya, tentu saja penelitian akan menjadi semakin rumit.

Seringkali kita tidak menyadari bahwa dalam kehidupan kita sehari-hari kita seringkali sudah melakukan penelitian, misalnya dalam membeli suatu barang yang berharga mahal seperti komputer, kita tentu saja melakukan penelitian ke toko-toko komputer untuk membandingkan harga, fitur, maupun jaminannya. Memilih pacar ataupun calon suami/istri mungkin juga bisa digolongkan sebagai penelitian. Namun tentu saja kedua macam penelitian ini berbeda dengan penelitian yang biasa kita baca di jurnal ilmiah, karena mungkin dalam melakukan penelitian tersebut kita seringkali tidak menggunakan metode ilmiah melainkan terkadang hanya emosi saja, terlebih lagi dalam hal mencari pacar. :)

Untuk selanjutnya dalam artikel ini, kita tidak akan membahas penelitian yang tidak ilmiah semacam itu lagi. Namun lebih kepada penelitian yang akan kita gunakan dalam membuat laporan, skripsi, tesis ataupun disertasi.

Berdasarkan data yang dikumpulkan ataupun analisisnya penelitian dapat dibedakan menjadi penelitian kualitatif ataupun penelitian kuantitatif. Celakanya selama masa kuliah, kita seringkali diajarkan bahwa penelitian kuantitatif itu lebih "baik" daripada penelitian kualitatif. Dan kita pun dengan naifnya menganggap demikian, karena biasanya penelitian kuantitatif menggunakan alat-alat matematika dan statistika yang rumit-rumit, sehingga terkesan canggih. Apakah memang demikian kenyataannya ?

Julia Brannen dalam bukunya "Memadu Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif" menyatakan bahwa metode kuantitatif dan kualitatif itu ada manfaatnya masing-masing. Jika kita tidak tahu tentang obyek yang akan kita teliti, ada baiknya kita terlebih dulu melakukan penelitian kualitatif, agar kita dapat "feel the object". Secara ringkas, jika kita ingin mengetahui secara mendalam tentang suatu obyek penelitian, gunakanlah metode kualitatif, jika tidak dapat digunakan metode kuantitatif. Yang paling baik tentu saja, bila kita dapat menggabungkan kedua metode tersebut, agar dapat diperoleh keunggulan masing-masing metode.

Metode penelitian kualitatif biasanya dilakukan dengan cara :

• Wawancara
• Observasi
• Etnografi

Selanjutnya kita hanya akan membahas metode penelitian kuantitatif saja, karena berdasarkan pengamatan saya terhadap skripsi-skripsi maupun tesis-tesis, umumnya metode yang digunakan adalah kuantitatif.

Tanpa banyak basa-basi lagi, mari kita mulai.

Aplikasi Statistika

Salah satu metode kuantitatif yang banyak digunakan untuk analisis data adalah dengan menggunakan statistika. Namun sayangnya, materi-materi statistika yang diajarkan di universitas dan buku-buku statistika yang kita jumpai hanya membahas tentang statistika saja tanpa menghubungkannya dengan penelitian. Hal ini saya alami sendiri, waktu memperoleh materi Statistika I dan II semasa masih lugu dahulu, yang diajarkan adalah bagaimana menghitung mean, median, modus, menguji hipotesis dengan t-test, F-test, anova, dan sebagainya. Perhatikan bahwa yang diajarkan adalah "bagaimana menghitung" bukannya "bagaimana manfaat semua itu, bagaimana kaitannya dengan hal lain". Mudah-mudahan hal tersebut cuma dialami oleh saya saja yang mungkin tidak menyimak, karena tertidur ataupun mengantuk di kelas. :)

Luar biasa gawatnya terjadi ketika harus melakukan penelitian kuantitatif dengan menggunakan statistika. Karena tidak paham secara integratif metode statistika untuk penelitian, maka banyak waktu yang terbuang hanya untuk mencari-cari referensi tentang hal tersebut, yang tentu saja sulit ditemui di perpustakaan ataupun toko-toko buku yang hanya menjual buku-buku praktis misalnya saya menjumpai sebuah buku SPSS yang hanya mengajarkan cara menjalankan program SPSS, cara memasukkan data ke sana, menyimpannya, dan lain-lain hal yang bisa dibaca langsung di manual SPSS. Aneh bin ajaib.

Untunglah ada Internet, sehingga saya dapat memperoleh "sedikit" pengetahuan tentang penerapan statistika dalam penelitian.

Saya akan mulai mendiskusikan metode-metode statistika yang umum digunakan dalam penelitian dan bagaiman menginterpretasikan mereka.

Distribusi Frekuensi

Teknik ini mungkin merupakan teknik yang paling mudah dan paling banyak digunakan untuk mendeskripsikan data. Distribusi frekuensi mengindikasikan jumlah dan persentase responden, obyek yang masuk ke dalam kategori yang ada.

Teknik ini biasanya digunakan untuk memberikan informasi awal dalam penelitian tentang obyek atau responden.

Cross-Tabulations

Bila distribusi frekuensi digunakan untuk memberikan informasi yang menggambarkan keseluruhan sampel atau populasi yang diteliti, cross-tabulation adalah sebuah teknik visual yang memungkinkan peneliti menguji relasi antar variabel.

Kedua teknik yang telah disebutkan di atas digunakan untuk menggambarkan data yang dikumpulkan selama penelitian, ini hanya merupakan awal tugas peneliti. Tugas berikutnya adalah menjelaskan temuan-temuan ini dan dapat membuat sebuah generalisasi tentang populasi yang lebih besar. Maka digunakanlah inferential statistics.

Korelasi

Metode ini menggambarkan secara kuantitatif asosiasi ataupun relasi satu variabel interval dengan variabel interval lainnya. Sebagai contoh kita dapat lihat relasi hipotetikal antara lamanya waktu belajar dengan nilai ujian tinggi.

Korelasi diukur dengan suatu koefisien (r) yang mengindikasikan seberapa banyak relasi antar dua variabel. Daerah nilai yang mungkin adalah +1.00 sampai -1.00. Dengan +1.00 menyatakan hubungan yang sangat erat, sedangkan -1.00 menyatakan hubungan negatif yang erat.

Berikut ini adalah panduan untuk nilai korelasi tersebut :

+ atau - 0.80 hingga 1.00    korelasi sangat tinggi
         0.60 hingga 0.79    korelasi tinggi
         0.40 hingga 0.59    korelasi moderat
         0.20 hingga 0.39    korelasi rendah
         0.01 hingga 0.19    korelasi sangat rendah

Satu hal yang perlu diingat adalah "korelasi tidak menyatakan hubungan sebab-akibat". Dari contoh di atas, korelasi hanya menyatakan bahwa ada relasi antara lamanya waktu belajar dengan nilai ujian tinggi, namun bukan "lamanya waktu belajar menyebabkan nilai ujian tinggi".

Regresi

Regresi digunakan ketika periset ingin memprediksi hasil atas variabel-variabel tertentu dengan menggunakan variabel lain. Dalam bentuknya yang paling sederhana yang hanya melibatkan dua buah variabel, yaitu variabel bebas (independent) dan variabel terikat (dependent), misalnya lama waktu belajar dengan nilai ujian. Regresi sederhana berusaha memprakirakan nilai ujian dengan lamanya waktu belajar.

Analisis regresi mengindikasikan kepentingan relatif satu atau lebih variabel dalam memprediksi variabel lainnya.

t-test

Teknik t-test digunakan bila periset ingin mengevaluasi perbedaan antara efek. Sebagai contoh, periset mungkin tertarik dalam perbedaan kepuasan kerja untuk orang-orang yang berbeda tingkat pendidikannya. Teknik analisis yang banyak digunakan adalah membandingkan dua kelompok, misalnya mereka yang mendapat pendidikan universitas dengan mereka yang tidak, dengan menggunakan mean kelompok sebagai dasar perbandingan. t-test akan mengindikasikan apakah perbedaan antara kedua kelompok tersebut signifikan secara statistika.

F-test

F-test menguji apakah populasi tempat sampel diambil memiliki korelasi multiple (R) nol atau apakah terdapat sebuah relasi yang signifikan antara variabel-variabel independen dengan variabel-variabel dependen.

Analisis Validitas

Untuk melakukan analisis validitas dapat digunakan metode Pearson Product Moment (bila sampel normal, 30) ataupun metode Spearman Rank Correlation (bila sampel kecil, 30).

Analisis Reliabilitas Internal

Untuk analisis reliabilitas internal dapat digunakan metode Cronbach's Alpha. Jika koefisien yang didapat 0.60, maka instrumen penelitian tersebut reliabel.

Penutup

Demikianlah informasi ringkas tentang aplikasi metode-metode statistika yang dapat digunakan dalam melakukan penelitian kuantitatif. Semoga dapat bermanfaat.

Bibliografi

James L Bonwditch dan Anthony F Buono, A Primer on Organizational Behavior, edisi kelima, John-Wiley and Sons, Inc.,2001

Julia Brannen, Memadu Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif, 2000