Pengertian Wawancara (skripsi dan tesis)

Wawancara atau interview merupakan salah satu wujud dari komunikasi interpersonal dimana merupakan suatu bentuk komunikasi yang langsung tanpa perantara media antar individu, dalam hal ini peran sebagai pembicara dan pendengar dilakukan secara bergantian, serta sering kali peran itu menyatu. Wawancara merupakan suatu proses komunikasi dyadic dengan suatu tujuan dan maksud yang serius yang dirancang untuk pertukaran perilaku dan melibatkan proses tanya jawab. Yang dimaksud dengan proses pada hal ini adalah terjadinya suatu proses yang dinamis yang saling bergantian dengan beberapa variabel yang terlibat dimana derajat dari system/struktur tidak terlalu pasti (fleksibel). Sedangkan yang dimaksud dengan dyadic adalah bahwa interview atau wawancara merupakan interaksi antar dua pihak (individu ke individu) tidak lebih dari dua pihak yaitu interviewer (pewawancara) dan interviewee (orang yang diwawancarai).
Wawancara berbeda dengan percakapan biasa. Wawancara merupakan salah satu cara untuk melakukan asesmen yang mempunyai beberapa ciri, yaitu:
1) Mempunyai tujuan dan maksud yang jelas.
2) Pewawancara bertanggung jawab untuk mengarahkan interaksi dan memilih isi pembicaraan.
3) Tidak ada pertanyaan yang bersifat timbale balik antara pewawancara dan klien.
4) Perilaku pewawancara direncanakan dan diatur.
5) Biasanya pewawancara diharuskan menerima permintaan klien untuk suatu kegiatan
wawancara walaupun dalam beberapa situasi (sekolah, rumah, kantor). Untuk hal-hal
tertentu anak dan orangtua diharuskan datang guna melakukan wawancara.
6) Pewawancara disyaratkan untuk memberikan atensi yang berkesinambungan selama
terjadi interaksi.
7) Wawancara secara formal direncanakan dalam suatu pertemuan.
8) Kenyataan dan perasaan yang tidak menyenangkan tidak perlu dihindari

Pengertian Analisis Data (skripsi dan tesis)

Kata analysis berasal dari bahasa Greek (Yunani), terdiri dari kata “ana” dan
“lysis“. Ana artinya atas (above), lysis artinya memecahkan atau enghancurkan.
Secara difinitif ialah: ”Analysis is a process of resolving data into its constituent components to reveal its characteristic elements and structure” Ian Dey (1995: 30). Agar data bisa dianalisis maka data tersebut harus dipecah dahulu menjadi bagian-bagian kecil (menurut element atau struktur), kemudian menggabungkannya bersama untuk memperoleh pemahaman yang baru. Analisa data merupakan proses paling vital dalam sebuah penelitian. Hal ini berdasarkan argumentasi bahwa dalam analisa inilah data yang diperoleh peneliti bisa diterjemahkan menjadi hasil yang sesuai dengan kaidah ilmiah. Maka dari itu, perlu kerja keras, daya kreatifitas dan kemampuan intelektual yang tinggi agar mendapat hasil yang memuaskan. Analisis data berasal dari hasil pengumpulan data. Sebab data yang telah terkumpul, bila
tidak dianalisis hanya menjadi barang yang tidak bermakna, tidak berarti, menjadi data yang mati, data yang tidak berbunyi. Oleh karena itu, analisis data di sini berfungsi untuk mamberi arti, makna dan nilai yang terkandung dalam data itu (Kasiram, 2006: 274). Analisis data disebut juga pengolahan data dan penafsiran data. Analisi data adalah rangkaian kegiatan penelaahan, pengelompokan, sistematisasi, penafsiran dan verivikasi data agar sebuah fenomena memiliki nilai social, akademis dan ilmiah. Kegiatan dalam analisis data adalah : mengelompokan data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dan seluruh esponden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan
untuk menjawab rumusan masalah dan melakukan perhitungan untuk menguji
hipotesis, langkah terakhir tidak dilakukan. Tujuan analisa menurut  Effendi
(1987 : 231) adalah menyederhanakan data dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasi. Dalam penelitian strukturalistik, data yang berupa kualitatif (kata-kata) dikuantifikasikan terlebih dahulu kemudian dianalisis secara statistikan bertujuan untuk menjelaskan fenomena, menguji hipotesis kerja dan mengangkat sebagai temuan berupa verifikasi terhadap teori lama dan teori baru. Sedangkan dalam penelitian aturalistik data bisa berupa kata-kata maupun angka. Data yang bersifat kuantitatif (angka) tidak perlu dikualitatifkan terlebih dahulu dan tidak menguji hipotesis/teori, melainkan untuk mendukung pemahaman yang dilakukan oleh data
kualitatif dan menghasilkan teori baru Menurut beberapa ahli, analisis data dapat didefinisikan sebagai berikut:

1. Menurut Patton (1980), analisis data adalah proses mengatur ukuran data,
mengorganisasikannya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar.
2. Menurut Bogdan dan taylor (1975), analisis data adalah proses yang merinci
usaha formal untuk menemukan tema dan merumuskan hipotesis (ide) seperti
yang disarankan oleh data dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan pada tema dan hipotesis itu.
3. Menurut Lexy J. Moleong (2000), analisis data adalah proses
mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam pola, kategori, dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang disarankan oleh data

PROSEDUR WAWANCARA (skripsi dan tesis)

Creswell (1998) menjelaskan bahwa prosedur wawancara seperti tahapan berikut ini:
1. Identifikasi para partisipan berdasarkan prosedur  sampling yang dipilih.
2. Tentukan jenis wawancara yang akan dilakukan dan informasi apa yang relevan dalam menjawab pertanyaan penelitian.
3. Siapkan alat perekam yang sesuai, misalnya mike untuk pewawancara maupun partisipan. Mike harus cukup sensitif merekam pembicaraan terutama bila ruangan tidak memiliki struktur akustik yang baikdan ada banyak pihak yang harus direkam.

4. Cek kondisi alat perekam, misalnya batereinya. Kaset harus kosong dan tepat pada pita hitam bila mulai merekam. Jika perekaman dimulai, tombol
perekam sudah ditekan dengan benar.
5. Susun protokol wawancara, panjangnya kurang lebih empat sampai lima halaman dengan kira-kira lima pertanyaan terbuka dan sediakan ruang yang cukup di antara pertanyaan untuk mencatat respon terhadap komentar partisipan.
6. Tentukan tempat untuk melakukan wawancara. Jika mungkin ruangan cukup tenang, tidak ada distraksi dan nyaman bagi partisipan. Idealnya peneliti dan partisipan duduk berhadapan dengan perekam berada di antaranya, sehingga suara suara keduanya dapat terekam baik. Posisi ini juga membuat peneliti mudah mencatat ungkapan non verbal partisipan, seperti tertawa, menepuk kening, dsb.
7. Berikan inform consent pada calon partisipan.

8. Selama wawancara, sesuaikan dengan pertanyaan, lengkapi pada waktu tersebut (jika mungkin), hargai partisipan dan selalu bersikap sopan santun.
Pewawancara yang baik adalah yang lebih banyak mendengarkan daripada berbicara.

Byrne (2001) menyarankan agar sebelum memilih wawancara sebagai metoda pengumpulan data, peneliti harus menentukan apakah pertanyaan penelitian dapat dijawab dengan tepat oleh partisipan. Studi hipotesis perlu digunakan untuk menggambarkan satu proses yang digunakan peneliti untuk memfasilitasi wawancara, misalnya mewawancarai pengalaman ayah selama prosedur seksio sesarea perlu dilakukan dalam 48 jam setelah persalinan
dan kemudian antara satu hingga dua bulan berikutnya. Wawancara perlu dilakukan lebih dari dua kali karena dua alasan utama. Pertama adalah pendekatan pengetahuan temporal. Istilah temporal maksudnya
adalah istilah filosofis yang mendefinisikan bagaimana situasi dan pengetahuan orang saat itu dipengaruhi oleh pengalamannya dan bagaimana situasi saat itu akan menentukan masa depannya. Alasan kedua adalah untuk
memenuhi kriteria rigor (ketepatan). Selain itu, peneliti dapat mengkonfirmasi atau mengklarifikasi informasi yang ditemukan pada wawancara pertama. Melalui pertemuan ini hubungan saling percaya semakin meningkat sehingga dapat menyingkap pengalaman atau perasaan partisipan yang lebih pribadi

PENYELIDIKAN DAN PENETAPAN DALAM WAWANCARA (skripsi dan tesis)

Selama wawancara peneliti dapat menggunakan pertanyaan prompts atau probing. Ini membantu mengurangi kecemasan peneliti dan partisipan, tujuannya adalah penyelusuran untuk menguraikan arti atau alasan.
Seidman (1991 dalam Holloway & Wheeler, 1996) memilih istilah menjelajahi dan tidak menyukai istilah menyelidiki (probe) karena menekankan posisi kekuatan pewawancara dan merupakan nama untuk instrumen yang digunakan dalam investigasi medis. Pertanyaan eksplorasi dapat digunakan, seperti: Apa pengalaman yang menyenangkan? Bagaimana perasaan anda tentang hal itu? Dapatkah diceritakan lebih banyak lagi tentang itu?
Menarik sekali, mengapa anda lakukan? Pewawancara dapat menindaklanjuti poin tertentu atau kata tertentu yang diungkapkan partisipan. Partisipan
dengan lancer akan menceritakan tentang suatu kisah, merekonstruksi pengalamannya, insiden, atau perasaan mereka tentang penyakit.
Prompt non-verbal mungkin lebih bermanfaat. Cara berdiri peneliti, kontak mata dan condong ke depan akan mendorong refleksi. Sebenarnya keterampilan yang diadopsi dalam konseling yang telah dimiliki perawat akan
mempermudah melakukan hal ini. Tujuan penggunaan prompt atau probe ini adalah agar wawancara berjalan lancar dan memberikan rasa nyaman baik pada peneliti maupun partisipan tanpa keluar dari tujuan penelitian. Ini
tidak lepas dari kemampuan pewawancara itu sendiri. Seorang pewawancara yang baik harus mempunyai ketetrampilan komunikasi yang mumpuni. Ketrampilan ini meliputi ketrampilan mendengarkan, menyusun kata
(paraphrasing), probing, dan meringkas hasil wawancara (Byrne, 2001).

LAMA DAN PEMILIHAN WAKTU WAWANCARA (skripsi dan tesis)

Field & Morse (1985 dalam Holloway & Wheeler, 1996) menyarankan bahwa wawancara harus selesai dalam satu jam. Sebenarnya waktu wawancara
bergantung pada partisipan. Peneliti harus melakukan kontrak waktu dengan partisipan, sehingga mereka dapat merencanakan kegiatannya pada hari itu tanpa terganggu oleh wawancara, umumnya partisipan memang menginginkan waktunya cukup satu jam. Pada pastisipan lanjut usia, menderita kelemahan fisik, atau sakit mungkin perlu istirahat setelah 20 atau 30 menit. Partisipan anak juga tidak bisa konsentrasi dalam waktu yang lama. Peneliti harus menggunakan penilaian sendiri, mengikuti keinginan partisipan, dan menggunakan waktu sesuai dengan kebutuhan penelitiannya. Umumnya lama wawancara tidak lebih dari tiga jam. Jika lebih, konsentrasi tidak akan diperoleh bahkan bila wawancara tersebut dilakukan oleh peneliti berpengalaman sekalipun. Jika dalam waktu yang maksimal tersebut data belum semua diperoleh, wawancara dapat dilakukan lagi. Beberapa kali
wawancara singkat akan lebih efektif dibanding hanya satu kali dengan waktu yang panjang

Dimensi Dalam Pertimbangan Jenis Wawancara (skripsi dan tesis)

Wilson (1996) membandingkan metode bertanya dengan menggunakan tiga dimensi, yaitu: dimensi prosedural, struktural dan konstekstual.

Faktor prosedural/struktural. Dimensi prosedural bersandar pada wawancara yang bersifat natural antara peneliti dan partisipan atau disebut juga wawancara tidak berstruktur. Tempat wawancara adalah tempat keseharian partisipan seperti rumah atau tempat bekerja, bukan di laboratorium. Jadi yang
dipertimbangkan dalam hal ini adalah prosedurnya, apakah kaku seperti di laboratorium atau natural. Hal lain yang dibandingkan adalah strukturnya seperti metode yang sangat berstruktur (highly structured) dan
kurang berstruktur (less structured).

Faktor konstekstual. Dimensi konstekstual mencakupi jumlah isyu. Pertama, terminologi yang di dalam wawancara dianggap penting. Kedua, konteks wawancara yang berdampak pada penilaian respon (response rate).

Aspek kontekstual yang penting lainnya adalah persepsi partisipan terhadap karakteristik pewawancara. Hal yang menjadi dasar partisipan mengungkapkan pendapatnya atau pengalamannya
adalah berdasarkan karakteristik pewawancara yang terlihat, misalnya aksen, pakaian, suku atau jender. Ini yang dikenal sebagai variabilitas pewawancara. Untuk meminimalkan dampak ini usahakan pewawancara cocok dengan responden.

Wawancara berstruktur atau berstandard (skripsi dan tesis)

Peneliti kualitatif jarang menggunakan jenis wawancara ini. Beberapa keterbatasan pada wawancara jenis ini membuat data yang diperoleh tidak kaya. Jadwal wawancara berisi sejumlah pertanyaan yang telah direncanakan sebelumnya. Tiap partisipan ditanyakan pertanyaan yang sama dengan urutan yang sama pula. Jenis wawancara ini menyerupai kuesioner survei tertulis. Wawancara ini menghemat waktu dan membatasi efek pewawancara bila sejumlah pewawancara yang berbeda terlibat dalam penelitian. Analisis data tampak lebih mudah sebagaimana jawaban yang dapat ditemukan dengan cepat. Umumnya, pengetahuan statistik penting dan berguna untuk menganalisis jenis wawancara ini. Namun jenis wawancara ini mengarahkan respon partisipan dan oleh karena itu tidak tepat digunakan pada pendekatan kualitatif. Wawancara berstruktur bisa berisi pertanyaan terbuka, namun peneliti harus diingatkan terhadap hal ini sebagai isu metodologis yang akan mengacaukan dan akan jadi menyulitkan analisisnya. Peneliti kualitatif menggunakan pertanyaan yang berstruktur ini hanya untuk mendapatkan data sosiodemografik, seperti usia, lamanya kondisi yang dialami, lamanya pengalaman, pekerjaan, kualifikasi, dsb. Kadang komite etik menanyakan jadwal wawancara yang ditentukan sebelumya sehingga mereka dapat
menemukan alur penelitian yang sebenarnya. Pada kasus ini, pedoman wawancara semi berstruktur lebih dianjurkan. Robinson (2000) mengatakan bahwa wawancara mendalam, formal terbuka merupakan aliran utama
penelitian kualitatif keperawatan. Wawancara kualitatif formal adalah percakapan yang tidak berstruktur dengan tujuan yang biasanya mengutamakan perekaman dan transkrip data verbatim (kata per kata), dan
penggunaan pedoman wawancara bukan susunan pertanyaan yang kaku. Pedoman wawancara terdiri atas satu set pertanyaan umum atau bagan topik, dan  digunakan pada awal pertemuan untuk memberikan struktur, terutama bagi para peneliti pemula. Aturan umum dalam wawancara kualitatif adalah tidak memaksakan agenda atau kerangka kerja pada partisipan, justeru tujuan wawancara ini untuk mengikuti kemauan partisipan. Penggunaan format ini adalah untuk menangkap perspektif partisipan sesuai dengan tujuan penelitian.

Wawancara Semi Berstruktur (skripsi dan tesis)

Wawancara ini  dimulai dari isu yang dicakup dalam pedoman wawancara. Pedoman wawancara bukanlah jadwal seperti dalam penelitian kuantitatif. Sekuensi pertanyaan tidaklah sama pada tiap partisipan bergantung pada
proses wawancara dan jawaban tiap individu. Namun pedoman wawancara menjamin peneliti dapat mengumpulkan jenis data yang sama dari partisipan.
Peneliti dapat menghemat waktu melalui cara ini. Dross rate lebih rendah daripada wawancara tidak berstruktur. Peneliti dapat mengembangkan pertanyaan dan memutuskan sendiri mana isu yang dimunculkan. Pedoman wawancara dapat agak panjang dan rinci walaupun hal itu tidak perlu diikuti secara ketat. Pedoman wawancara berfokus pada subyek area tertentu yang diteliti, tetapi dapat direvisi setelah wawancara karena ide yang baru muncul belakangan. Walaupun pewawancara bertujuan mendapatkan perspektif partisipan, mereka harus ingat bahwa mereka perlu mengendalikan diri sehingga tujuan penelitian dapat dicapai dan topik penelitian tergali

Wawancara Tidak Terstruktur (skripsi dan tesis)

Wawancara tidak berstruktur, tidak berstandard, informal, atau berfokus dimulai dari  pertanyaan umum dalam area yang luas pada penelitian.
Wawancara ini biasanya diikuti oleh suatu kata kunci, agenda atau daftar topik yang akan dicakup dalam wawancara. Namun tidak ada pertanyaan yang ditetapkan sebelumnya kecuali dalam wawancara yang awal sekali.
Jenis wawancara ini bersifat fleksibel dan peneliti dapat mengikuti minat dan pemikiran partisipan. Pewawancara dengan bebas menanyakan berbagai
pertanyaan kepada partisipan dalam urutan manapun bergantung pada jawaban. Hal ini dapat ditindaklanjuti, tetapi peneliti juga mempunyai agenda sendiri yaitu tujuan penelitian yang dimiliki dalam pikirannya dan isyu
tertentu yang akan digali. Namun pengarahan dan pengendalian wawancara oleh peneliti sifatnya minimal. Umumnya, ada perbedaan hasil wawancara pada tiap partisipan, tetapi dari yang awal biasanya dapat dilihat pola tertentu. Partisipan bebas menjawab, baik isi maupun panjang pendeknya paparan, sehingga dapat diperoleh informasi yang sangat dalam dan rinci.
Wawancara jenis ini terutama cocok bila peneliti mewawancarai partisipan lebih dari satu kali. Wawancara ini menghasilkan data yang terkaya, tetapi
juga memiliki dross rate tertinggi, terutama apabila pewawancaranya tidak berpengalaman. Dross rate adalah jumlah materi atau informasi yang tidak berguna dalam penelitian

Struktur Dalam Wawancara (skripsi dan tesis)

Peneliti harus memutuskan besarnya struktur dalam wawancara. Struktur wawancara dapat berada pada rentang tidak berstruktur sampai berstruktur.
Penelitian kualitatif umumnya menggunakan wawancara tidak berstruktur atau semi berstruktur (Holloway & Wheeler, 1996). Wawancara tidak berstruktur, tidak berstandard, informal, atau berfokus dimulai dari pertanyaan umum dalam area yang luas pada penelitian. Wawancara ini biasanya diikuti oleh suatu kata kunci, agenda atau daftar topik yang akan dicakup dalam wawancara. Namun tidak ada pertanyaan yang ditetapkan sebelumnya kecuali dalam wawancara yang awal sekali.

Jenis-Jenis Wawancar (skripsi dan tesis)

1. Wawancara Terpimpin
Wawancara terpimpin biasanya dilakukan dengan cara “memandu” orang lain selama berlangsungnya kegiatan penggalian informasi. Jenis pertanyaan juga cenderung berupa pertanyaan tertutup, dimana pertanyaan ini akan dijawab dengan cukup singkat. Biasanya jenis wawancara ini digunakan untuk mendapatkan respon dari daftar pertanyaan yang banyak sehingga efektivitas waktu bisa lebih terpelihara. Kesimpulan akan diambil dari seberapa banyak
jumlah ya atau tidak dari pertanyaan yang diajukan.
2. Wawancara Bebas
Berkebalikan dengan wawancara terpimpin, proses wawancara ini lebih cenderung membebaskan responden untuk memberikan jawabannya. Pertanyaan yang digunakan biasanya juga menggunakan pertanyaan-pertanyaaan terbuka seperti misalnya diawali dengan
kata “bagaimana”. Wawancara bebas umumnya memerlukan ketelitian dari pewawancara dalam menangkap poin-poin penting yang disampaikan oleh responden. Informasi tidak diambil secara mentah, tetapi dianalisis kembali untuk didapatkan data yang tepat.
3. Wawancara Bebas Terpimpin
Wawancara bebas terpimpin bisa dikatakan sebagai bentuk kombinasi dari wawancara bebas dan wawancara terpimpin. Awal mula, pewawancara mungkin akan memberikan pertanyaan terbuka kepada responden. Manakala responden sudah bebas mengungkapkan apa yang menjadi pendapat atau masalahnya, maka pewawancara akan mengarahkan jalannya
wawancara tersebut menggunakan pertanyaan-pertanyaan tertutup. Jenis wawancara ini biasanya lebih digunakan pada bagaimana responden akan menentukan sikap atau menemukan jawaban mengenai
permasalahannya di akhir nanti.
4. Wawancara Terfokus pada Kelompok
Wawancara terfokus pada kelompok juga dikenal sebagai Focus Group Discussion (FGD). Dalam wawancara ini, seorang pewawancara akan dikelilingi oleh beberapa responden untuk membahas mengenai permasalahan yang tengah mereka hadapi. Biasanya permasalahan tersebut memiliki satu persamaan. Pewawancara akan menanyakan hal yang sama dan
menanyakan ke semua responden untuk mengetahui tanggapan-tanggapan mereka. Setelah semua jawaban terkumpul, maka pewawancara akan membantu untuk memilah informasi apa saja yang bisa dijadikan sebagai solusi atau rangkuman dari hasil wawancara tersebut.
5. Wawancara Tradisional
Wawancara tradisional merupakan bentuk wawancara lain yang memiliki sifat konvensional. Proses wawancara biasanya dilakukan hanya dengan tanya jawab. Unsur psikologi masuk hanya terkait dengan proses tanya jawab di sana. Pewawancara mungkin tidak akan memperhatikan unsur lain karena hanya berfokus pada jawaban-jawaban yang akan dirumuskan sebagai kesimpulan terkait dengan permasalahan psikologi nantinya. Bentuk wawancara ini juga umum dilakukan untuk mengetahui bagaimana jalannya wawancara dengan baik.
7. Wawancara Persuasif
Sesuai dengan namanya, wawancara persuasif biasanya akan memberikan ajakan-ajakan tertentu. Proses wawancara tidak hanya sekedar mencari informasi dari klien, tetapi juga menghubungkan informasi dari klien untuk kemudian dijadikan sebagai jembatan agar terjadi perubahan sikap yang mengarah kepada solusi klien. Ini merupakan cara yang bisa dilakukan
terutama bagi mereka yang lebih suka mendapatkan panduan solusi dari orang lain daripada mencari solusi sendiri.
8. Wawancara Informatif
Wawancara informatif dilakukan untuk menggali lebih banyak informasi dari seseorang. Ini merupakan proses dimana wawancara akan dilakukan dengan berfokus pada klien. Setiap jawaban klien akan dielaborasi (dikembangkan) sedemikian rupa sehingga jawaban tersebut bisa semakin rinci. Proses ini juga membutuhkan keterampilan yang baik dari pewawancara.

Tujuan Path Analysis (skripsi dan tesis)

Menurut Sarwono, 2012, tujuan menggunakan Path Analysis diantaranya adalah:
1. variabel tetentu terhadap variabel lain yang dipengaruhinya.
2. Menghitung besarnya pengaruh satu variabel Melihat hubungan antar variabel dengan didasarkan pada model apriori.
3. Menerangkan mengapa variabel-variabel berkorelasi dengan menggunakan suatu model yang berurutan secara temporer.
4. Menggambarkan dan menguji suatu model matematis dengan menggunakan persamaan yang memadai.
5. Mengidentifikasi jalur penyebab suatu independen exogenous atau lebih terhadap variabel dependen endogenous lainnya

Pengertian Path Analysis (skripsi dan tesis)

“Path Analysis ialah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang tejadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya memengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung tetapi juga secara tidak langsung”. (Retherford 1993 dikutip oleh Widaryano, 2005).
Sedangkan definisi lain mengatakan: “Path Analysis merupakan pengembangan langsung bentuk regresi berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikansi (significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel.” l Webley 1997 dikutip oleh Sarwono 2007). David Garson mendefinisikan Path Analysis sebagai “Model perluasan regresi yang digunakan untuk menguji keselarasan matriks korelasi dengan dua atau lebih model hubungan sebab akibat yang dibandingkan oleh peneliti. Modelnya digambarkan dalam bentuk gambar lingkaran dan panah dimana anak  panah tunggal menunjukkan sebagai penyebab. Regresi dikenakan pada masing-masing variabel dalam suatu model sebagai variabel tergantung (pemberi respon) sedang yang
lain sebagai penyebab. Pembobotan regresi diprediksikan dalam suatu model yang dibandingkan dengan matriks korelasi yang diobservasi untuk semua variabel dan dilakukan juga penghitungan uji keselarasan statistik. (David Garson, 2003 dikutip oleh Sunyoto 2011).
Menurut Kuncoro, 2007, teknik Path Analysis adalah teknik yang digunakan
dalam menguji besarannya sumbangan (kontribusi) yang ditunjukan oleh koefisien jalur pada setiap diagram jalur dari hubungan kausal antar variabel X1, X2,dan X3 terhadap Y serta dampaknya terhadap Z

Kelemahan Dalam Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Kelemahan menggunakan analisis jalur diantaranya :
1. Tidak dapat mengurangi dampak kesalahan pengukuran.
2. Analisis jalur hanya mempunyai variabel-variabel yang dapat diobservasi
secara langsung.
3. Analisis jalur tidak mempunyai indikator-indikator suatu variabel laten.
4. Karena analisis jalur merupakan perpanjangan regresi linier berganda, maka
semua asumsi dalam rumus ini harus diikuti.
5. Sebab akibat dalam model hanya bersifat searah (one direction), tidak boleh
bersifat timbal balik (reciprocal).

Keuntungan Dalam Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Menurut Sarwono (2012), keuntungan menggunakan analisis jalur
diantaranya :
1. Kemampuan menguji model keseluruhan dan parameter-parameter individual.
2. Kemampuan pemodelan beberapa variabel mediator/perantara.
3. Kemampuan mengestimasi dengan menggunakan persamaan yang dapat
melihat semua kemungkinan hubungan sebab akibat pada semua variabel
dalam model.
4. Kemampuan melakukan dekomposisi korelasi menjadi hubungan yang bersifat sebab akibat (causal relation), seperti pengaruh langsung (direct effect) dan pengaruh tidak langsung (indirect effect) dan bukan sebab akibat (non-causal association), seperti komponen semu (spurious)

Model Dalam Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

1.Model Persamaan Satu Jalur
Model Persamaan satu jalur merupakan hubungan sebenarnya sama dengan
regresi berganda, yaitu variabel bebas terdiri dari satu variabel dan variabel
tergantungnya hanya satu.
2. Model Persamaan Dua Jalur
Model ini terdiri dari tiga variabel bebas dan mempunyai dua variabel
tergantung.
3. Model Persamaan Tiga Jalur
Model ini terdiri dari tiga variabel bebas, salah satu variabel bebas menjadi
variabel perantara dan mempunyai dua variabel tergantung

Model Hubungan Antar Variabel (skripsi dan tesis)

a. Analisis Jalur Model Trimming
Model Trimming adalah model yang digunakan untuk memperbaiki suatu
model struktur analisis jalur dengan cara mengeluarkan dari model variabel
eksogen yang koefisien jalur diuji secara keseluruhan apabila ternyata ada
variabel yang tidak signifikan. Walaupun ada satu, dua, atau lebih variabel
yang tidak signifikan, perlu memperbaiki model struktur analisis jalur yang
telah dihipotesiskan.
b. Analisis Jalur Model Dekomposisi
Model dekomposisi adalah model yang menekankan pada pengaruh yang
bersifat kausalitas antar variabel, baik pengaruh langsung ataupun tidak
langsung dalam kerangka analisis jalur, sedangkan hubungan yang sifatnya
nonkausalitas atau hubungan korelasional yang terjadi antar variabel eksogen
tidak termasuk dalam perhitungan ini.
Perhitungan menggunakan analisis jalur dengan menggunakan model
dekomposisi pengaruh kausal antar variabel dapat dibedakan menjadi tiga
yaitu:
1. Direct causal effects (Pengaruh Kausal Langsung) adalah pengaruh satu
variabel eksogen terhadap variabel endogen yang terjadi tanpa melalui
variabel endogen lain.
2. Indirect causal effects (Pengaruh Kausal Tidak Langsung) adalah
pengaruh satu variabel eksogen terhadap variabel endogen yang terjadi
melalui variabel endogen lain terdapat dalam satu model kausalitas yang
sedang dianalisis.
3. Total causal effects (Pengaruh Kausal Total) adalah jumlah dari pengaruh
kausal langsung dan pengaruh kausal tidak langsung.
c. Model Regresi Berganda
Model ini merupakan pengembangan regresi berganda dengan menggunakan
dua variabel exogenous, yaitu X1 dan X2 dengan satu variabel endogenous Y.
d. Model Mediasi
Model mediasi atau perantara ialah di mana variabel Y memodifikasi
pengaruh variabel X terhadap variabel Z.
e. Model Kombinasi Regresi Berganda dan Mediasi
Model ini merupakan kombinasi antara model pertama dan kedua, yaitu
variabel X berpengaruh terhadap variabel Z secara langsung dan secara tidak
langsung mempengaruhi variabel Z melalui variabel Y. Model digambarkan
sebagai berikut:
Gambar 2.3 Model Kombinasi
f. Model Kompleks
Model ini merupakan model yang lebih kompleks, yaitu variabel X1 secara
langsung mempengaruhi Y2 dan melalui variabel X2 secara tidak langsung
mempengaruhi Y2, sementara variabel Y2 juga dipengaruhi oleh variabel Y1.
g. Model Rekursif dan Non Rekursif

Lambang Dalam Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

(1) Dalam Analisis Jalur, kita hanya menggunakan sebuah lambung variabel, yaitu X. Untuk membedakan X yang satu dengan X yang lainnya, kita menggunakan subscript (indeks). Contoh: X1, X2, X3, ….. , Xk. (2) Kita membedakan dua jenis variabel, yaitu variabel variabel yang menjadi pengaruh (exogenous variable), dan variabel yang dipengaruhi (endogenous variable). (3) Lambang hubungan langsung dari eksogen ke endogen adalah panah bermata satu, yang bersifat recursive atau arah hubungan yang tidak berbalik/satu arah. (4) Diagram jalur merupakan diagram atau gambar yang mensyaratkan hubungan terstruktur antar variabel (Harun Al Rasyid, 2005).

Istilah-istilah dalam Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Menurut Sarwono (2007), ada beberapa istilah yang digunakan dalam
analisis jalur yaitu sebagai berikut:
1. Model Jalur
Adalah suatu diagram yang menghubungkan antara variabel bebas, perantara
dan tergantung. Pola hubungannya menggunakan anak panah. Anak panah
tunggal menunjukkan hubungan sebab-akibat antara variabel exogenous
dengan satu variabel tergantung atau lebih. Anak panah-anak panah juga
menghubungkan kesalahan (variabel residue) dengan semua variabel
endogenous masing-masing. Anak panah ganda menunjukkan korelasi antara
pasangan variabel-variabel exogenous.
2. Jalur penyebab untuk suatu variabel yang diberikan
Meliputi pertama, jalur-jalur arah dari anak panah menuju ke variabel tersebut
dan kedua, jalur-jalur korelasi dari semua variabel endogenous yang
dikorelasikan dengan variabel-variabel lain yang mempunyai anak panahanak panah menuju ke variabel yang sudah ada tersebut.
3. Variabel exogenous
Adalah semua variabel yang tidak ada penyebab–penyebab eksplisitnya atau
dalam diagram tidak ada anak-anak panah yang menuju ke arahnya, selain
pada bagian kesalahan pengukuran. Jika antara variabel ini dikorelasikan
maka korelasi ditunjukkan dengan anak panah berkepala dua yang
menghubungkan variabel-variabel tersebut. Variabel ini disebut pula
independen variabel.
4. Variabel endogenous
Adalah variabel yang mempunyai anak panah-anak panah menuju ke arahnya.
Variabel yang termasuk di dalamnya mencakup semua variabel perantara dan
tergantung. Variabel perantara endogenous mempunyai anak panah yang
menuju ke arahnya dan dari arah variabel tersebut dalam suatu model.
Adapun variabel tergantung hanya mempunyai anak panah yang menuju ke
arahnya. Variabel ini disebut pula dependen variabel.
5. Koefisien jalur atau pembobotan jalur
Adalah koefisien regresi standar atau disebut ‘beta’ yang menunjukkan
pengaruh langsung dari suatu variabel bebas terhadap variabel tergantung
dalam suatu model tertentu.
6. Variabel-variabel exogenous yang dikorelasikan
Jika semua variabel exogenous dikorelasikan maka sebagai penanda
hubungannya ialah anak panah dengan dua kepala yang dihubungkan di
antara variabel-variabel dengan koefisien korelasinya.
7. Istilah gangguan
Gangguan atau residue mencerminkan adanya varian yang tidak dapat
diterangkan atau pengaruh dari semua variabel yang tidak terukur ditambah
dengan kesalahan pengukuran.
8. Dekomposisi pengaruh
Koefisien-koefisien jalur dapat digunakan untuk mengurai korelasi-korelasi
dalam suatu model ke dalam pengaruh langsung dan tidak langsung yang
berhubungan dengan jalur langsung dan tidak langsung yang direfleksikan
dengan anak panah-anak panah dalam suatu model tertentu.
9. Model Recursive
Model penyebab mempunyai satu arah dan tidak ada pengaruh sebab akibat
(reciprocal). Dalam model ini, satu variabel tidak dapat berfungsi sebagai
penyebab dan akibat dalam waktu yang bersamaan.
10. Model Non-Recursive
Model penyebab mempunyai arah yang membalik (feed back loop) dan ada
pengaruh sebab akibat (reciprocal).

Asumsi dalam Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Asumsi yang melandasi analisis jalur diantaranya adalah (Solimun 2002,
Riduan dan Kuncoro 2011 dikutip oleh Sunjoyo dkk, 2013):
1. Hubungan antar variabel haruslah linear dan aditif.
2. Ukuran sampel yang memadai sebaiknya diatas 100.
3. Pola hubungan antara variabel adalah rekursif (satu arah).
4. Data berskala interval

Manfaat Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Menurut Saparina (2013), ada beberapa manfaat analisis jalur diantaranya
adalah:
1. Sebagai penjelas terhadap fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti.
2. Untuk prediksi nilai variabel endogenous (Y) berdasarkan nilai variabel
eksogenous (X).
3. Sebagai faktor determinan yaitu penentuan variabel eksogenous (X) mana
yang berpengaruh dominan terhadap variabel endogenous (Y), juga untuk
menelusuri mekanisme (jalur-jalur) pengaruh variabel eksogenous (X)
terhadap variabel endogenous (Y).
4. Pengujian model, menggunakan theory triming, baik untuk uji reabilitas
konsep yang sudah ada ataupun uji pengembang konsep baru.

Pengertian Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Analisis jalur ini merupakan perluasan atau kepanjangan dari regresi
berganda yang digunakan untuk menaksir hubungan kausalitas (sebab-akibat)
antar variabel yang telah ditetapkan sebelumnya, serta menguji besarnya
sumbangan atau kontribusi masing-masing variabel eksogen terhadap variabel endogen (Ghozali 2006, Riduan dan Kuncoro 2011 dikutip oleh Sunjoyo dkk, 2013).
Dalam pengujian hubungan kausal tersebut yang didasarkan pada teori
yang memang menyatakan bahwa variabel yang dikaji memiliki hubungan secara kausal. Analisis jalur bukan ditujukan untuk menurunkan teori kausal, melainkan dalam penggunaannya harus didasarkan pada teori yang menyatakan bahwa hubungan antar variabel tersebut bersifat kausal. Dengan demikian, kuat lemahnya teori yang digunakan dalam menggambarkan hubungan kausal tersebut menentukan dalam penyusunan diagram jalur dan mempengaruhi hasil dari analisis serta pengimplementasian secara keilmuan (Widiyanto, 2013). Menurut Pedhazur dalam Kerlinger (1983) dikutip oleh Widiyanto (2013), analisis jalur merupakan suatu bentuk terapan dari analisis multiregresi. Dalam analisis ini digunakan diagram jalur untuk membantu konseptualisasi masalah atau menguji hipotesis yang kompleks dan juga untuk mengetahui pengaruh langsung dan tidak langsung dari variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat.
Analisis jalur ialah suatu tehnik untuk menganalisis hubungan sebab akibat
yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung, tetapi juga secara tidak langsung (Robert D. Rutherford 1993 dikutip oleh Sarwono, 2007).
Defenisi lain mengatakan “Analisis jalur merupakan pengembangan
langsung bentuk regresi berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi
tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikasi (significance) hubungan sebab
akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel” (Paul Webley 1997 dikutip oleh
Sarwono, 2007).
David Garson dari North Carolina State University mendefenisikan
analisis jalur sebagai model perluasan regresi yang digunakan untuk menguji
keselarasan matriks korelasi dengan dua atau lebih model hubungan sebab akibat yang dibandingkan oleh peneliti. Modelnya digambarkan dalam bentuk gambar lingkaran dan panah dimana anak panah tunggal menunjukkan sebagai penyebab. Regresi dikenakan pada masing-masing variabel dalam suatu model sebagai variabel tergantung (pemberi respons) sedang yang lain sebagai penyebab. Pembobotan regresi diprediksikan dalam suatu model yang dibandingkan dengan  matriks korelasi yang diobservasi untuk semua variabel dan dilakukan juga penghitungan uji keselarasan statistik (David Garson 2003 dikutip oleh Sarwono, 2007).

Atribut Tunggal vs Atribut Komposit Skala Pengukuran (skripsi dan tesis)

            Sekalipun suatu skala psikologi bertujuan untuk mengukur variable yang konstraknya merupakan atribut tunggal, namun dalam perancangannya atribut tersebut seringkali perlu di uraikan menjadi beberapa dimensi atau komponen guna memperluas cakupan afektifnya dan memperjelas operasionalisasinya.

Pada skala yang dibuat untuk mengukur atribut tunggal seperti itu interkorelasi antar komponen atau dimensinya di harapkan tinggi karena memang komponen-komponen tersebut dirancang untuk mengukur hal yang sama. Dalam seleksi aitem aitemnya pun kita memilih daya beda aitem tertinggi yang ada dengan membandingkan indeksnya secara keseluruhan, bukan perkomponen. Adanya komponen yang ternyata berisi aitem aitem yang berkoefisien korelasi rix rendah menunjukkan antara lain bahwa komponen yang bersangkutan memang tidak relevan dengan tujuan pengukuran dan dapat dihapuskan. Lebih lanjut, untuk pengujian reliabilitasnya cukup dilakukan satu pengujian saja bagi seluruh aitem yang terpilih sehingga yanga ada adalah koefisien reliabilitas skala bukan koefisien-koefisien reliabilitas komponen.

Di sisi lain, ada skala psikologi yang dirancang untuk mengukur satu atribut namun atribut tersebut dikonsepkan sebagai terdiri atas beberapa aspek atau dimensi yang mengungkap subdomain yang berbeda satu sama lain. Skor-skor dari setiap aspek tersebut akan dijadikan satu skor komposit yang mengindikasikan ada tidaknya atribut semula sebagai tujuan ukurnya. Misalnya WAIS, WAIS bertujuan untuk mengukur IQ. IQ sendiri disimpulkan dari intelegensi yang konsepsinya terdiri atas 11 aspek kecakapan yang berbeda beda. Tidak satupun di antara aspek kecakapan yanga da dalam WAIS itu yang dinamai intelegensi. Setelah skor dari setiap aspek diperoleh dan dikompositkan sedemikian rupa, barulah skor akhir tersebut dinamai IQ yang mencerminkan intelegensi sebagaimana tujuan ukur semula.

Daslam hal pengukuran atribut komposit seperti ini, kita mengharapkan agar interkorelasi antaraspek atau anatardimensi itu rendah karena hal itu berarti bahwa setiap aspek memiliki fungsi ukur yang unik dan tidak ada tumpang tindih. Dari segi pemilihan aitemnya, kita harus melakukan analisis aitem bagi setiap aspek ( menghitung korelasi aitem dengta skor aspek, bukan denga skor skala), dengan membandingkan indeks daya deskrimminasinya dalam aspek masing-masing, bukan secara keseluruhan. Begitu juga dalam emnguji reliabilitasnya, lebih dahulu dilakukan komputasi koefisien reliabilitas bagi masing masing aspek, baru kemudian dihitung reliabilitas secara keseluruhan yang dikenal dengan nama reliabilitas skor komposit ( Mosier, 1943 dalam Azwar , 1997) .

Sebagaimana telah dijelaskan , seleksi aitem dengan menggunakan komputasi korelasi antara skor aitem dan skor total skala menghasilkan indeks daya diskriminasi aitem atau dikenal juga dengan indeks konsistensi aitem total. Peril di ingatkan bahwa indeks daya diskriminasi ini tidak sama dengan koefisien validitas aitem. Daya deskriminasi aitem dan validitas aitem merupakan dua hal berbeda dan pengertiannya tidak untuk dicampuradukkan. Indeks diskriminasi aitem semata-mata menunjukkan sejauh mana aitem yang bersangkutan berfungsi aseperti skala. Indeks daya diskriminasi aitem yangrendah berarti bahwa fungsi aitem yang bersangkutan tidak selaras dengan tujuan ukur skala.

Suatu skala yang seluruhnya berisi aitem dengan indeks diskriminasi tinggi berarti bahwa skala itu merupakan kumpulan aitem yang memiliki tujuan dan fungsi yang sama, tapi hal itu belum menunjukkan fungsi apa yang sebenarnya dimilikinya. Artinya suatu skala yang daya diskriminasi aitem-aitemnya tinggi, belum tentu valid untuk tujuan ukur yang direncanakan. Daya diskriminasi aitem tidak memiliki hubungan langsung dengan validitas skala. Dengan demikian, diharapkan para penyusun skala dan para peneliti yang menggunakan skala akan dapat melakukan evaluasi kualitas aitem dan kualitas skalanya dengan cara yang tepat dan menempatkan prosedur seleksi aitem pada proporsi yang selayaknya.

Memilih Aitem Berdasarkan Koefisien Korelasi Aitem Total (skripsi dan tesis)

            Parameter daya beda aitem yang berupa koefisien korelasi aitem total memperlihatkan kesesuaian fungsi aitem dengan fungsi skala dalam mengungkap perbedaan individual. Dengan demikian guna mengoptimalkan fungsi skala maka sangat logis apabila pemilihan aitem-aitemnya didasarkan pada besarnya koefisien korelasi termaksud.

Besarnya koefisien korelasi aitem total bergerak dari 0 sampai dengan 1,00 dengan tanda positif atau negative. Semakin baik daya diskriminasi aitem maka koefisien korelasinya semakin mendekati angka 1,00. Koefisien yang mendekati angka 0 atau yang memiliki tanda negative mengindikasikan daya diskriminasi yang tidak baik.

Sebagai kriteria pemilihan aitem berdasar korelasi aitem total biasanya digunakan batasan rix ≥ 0,30. Semua aitem yang mencapai koefisien korelasi minimal 0,30 daya pembedanya di anggap memuaskan. Aitem yang memiliki harga rix atau ri(X-i) kurang dari 0,30 dapat di interpretasikan sebagai aitem yang memiliki daya diskriminasi rendah. Batasan ini merupakan suatu konvensi. Penyusun tes boleh menentukan sendiri batasan daya diskriminasi aitemnya dengan mempertimbangkan isi dan tujuan skala yangs edang disusun.

Apabila aitem yang memiliki indeks diskriminasi sama dengan atau lebih besar daripada 0,30 jumlahnya melebihi jumlah aitem yang direncanakan untuk dijadikan skala, maka kita dapat memilih aitem-aitem yang memiliki indeks daya diskriminasi tertinggi. Sebaliknya apabila jumlah aitem yang lolos ternyata masih tidak mencukupi jumlah yang di inginkan, kita dapat mempertimbangkan untuk menurunkan sedikit batas kriteria 0,30 – menjadi 0,25 misalnya sehingga jumlah aitem yang di inginkan dapat tercapai. Apabila hal ini tidak juga menolong, maka sangat mungkin kita harus merevisi seluruh aitem aitem baru sama sekali dan kemudian melakukan field testing kembali karena menurunkan batas kriteria rix dibawah 0,20 sangat tidak di sarankan.

Harus pula diketahui bahwa tingginya korelasi skor aitem dengan skor skala, sekalipun berperanan dalam meningkatkan reliabilitas skala, namun tidak selalu akan meningkatkan validitas skala. Bahkan semata-mata memilih aitem-aitem yang berkorelasi tinggi dengan skor skala akan berakibat menurunkan validitas isi dan validitas yang didasarkan pada kriteria ( lemke & Wiersma, 1976; Azwar, 1997 ).

Oleh karena itu, parameter daya diskriminasi aitem rixhendaknya tidak dijadikan patokan tunggal dalam menentukan aitem mana yang akhirnya diikutkan sebagai bagian skala dalam bentuk final dikarenakan di samping korelasi aitem total tersebut masih ada pertimbangan lain yang juga tidak kalah besar peranannya dalam menentukan kualitas skala. Pettimbangan itu antara lain adalah tujuan penggunaan hasil ukur skala dan komposisi aspek-aspek atau komponen-komponen yang dicakup oleh kawasan ukur yang harus diungkap oleh skala.

Koreksi Terhadap Efek Spurios Overlap (skripsi dan tesis)

            Apabila koefisien korelasi aitem total itu dihitung pada suatu skala yang berisi hanya sedikit aitem maka sangat mungkin akan diperol;eh koefisien korelasi aitem-total yang overestimated (lebih tinggi daripada sebenarnya) dikarenakan adanya overlap antara skor aitem dengan skor skala (Guilford,1965). Overestimasi ini dapat terjadi dikarenakan pengaruh kontribusi skor masing-masing aitem dalam ikut menentukan besarnya skor skala.

Sebagai contoh misalnya dalam sebuah skala skor di dapatkan dari penjumlahan skor-skor yang terdapat pada aitem-aitemnya, oleh karena itu dengan sendirinya skor setiap aitem menjadi bagian atau porsi dari skor skala tersebut. Porsi ini akan semakin besar apabila jumlah aitem dalam skala semakin sedikit. Dengan begitu, sewaktu kita menghitung koefisien korelasi suatu aitem dengan skor skala, sesungguhnya kita menghitung korelasi antara skor aitem yang bersangkutan. Dengan kata lain, kita menghitung korelasi skor dengan bagian dari dirinya sendiri dan hal ini tentu saja menyebabkan koefisien korelasinya cenderung menjadi lebih tinggi daripada kalau korelasi tersebut dihitung antara skor aitem dengan skor skala yang tidak mengandung aitem yang bersangkutan.

Semakin sedikit aitem yang ada dalam skala akan semakin besar overlap yang terjadi. Sebaliknya, semakin banyak jumlah aitem dalam skala maka akibat yang ditimbulkan oleh spurious overlap semakin kecil dan tidak signifikan. Sebagai pegangan kasar, bila jumlah aitem dalam skala lebih dari 30 buah maka umumnya efek spurious overlap tidak begitu besar dan karenanya dapat di abaikan, sedangkan apabila jumlah aitem dalam skala kurang dari 30 buah maka pengaruhnya menjadi substansial sehingga perlu diperhitungtkan.

Untuk korelasi aitem total yang dihitung dengan formula product moment Spearmen, formula koreksi terhadap efek spurious overlap adalah :

Ri(x-i) =                      rixs– si

 

                √[Sx2 + Si– 2rixSiSx ]

Ri(x-i)  = koefisien korelasi aitem total setelah dikoreksi dari efek spurious overlap

rix            = Koefisien korelasi aitem total sebelum dikoreksi

si             = deviasi standar skor aitem yang bersangkutan

sx         = Deviasi skor standar skala

Parameter Aitem Untuk Skala  Pengukuran  (skripsi dan tesis)

            Daya beda atau daya diskriminasi aitem merupakan parameter yang paling penting dalam seleksi aitem skala psikologi yang mengukur atribut afektif. Daya diskriminasi aitem adalah sejauh mana aitem mampu membedakan antara individu atau kelompok individu yang memiliki dan yang tidak memiliki atribut yang di ukur. Contohnya pada suatu skala yang disusun untuk mengungkap agresivitas, maka aitem yang berdaya beda tinggi adalah aitem yang mampu menunjukkan mana individu atau kelompok individu yang memiliki agresivitas tinggi dan mana yang tidak. Untuk skala sikap, aitem yang berdaya beda tinggi adalah aitem yang mampu membedakan mana subjek yang bersikap positif dan mana subjek yang bersikap negative.

            Indkes daya diskriminasi aitem merupakan pula indicator keselarasan atau konsistensi antara fungsi aitem dengan fungsi skala secara keseluruhan yang dikenal dengan istilah konsistensi aitem total. Prinsip kerja yang dijadikan dasar untuk melakukan seleksi aitem dalam hal ini adalah memilih aitem yang fungsi ukurnya selaras atau sesuai dengan fungsi ukur skala sebagaimana dikehendaki oleh penyusunnya. Atau dapat dikatakan memilih aitem yang mengukur hal sama dengan apa yang di ukur oleh skala sebagai keseluruhan.

            Pengujian daya diskriminasi aitem menghendaki dilakukannya komputasi koefisien korelasi antara distribusi skor aitem dengan suatu kriterian yang relevan, yaitu distribusi skor skala itu sendiri. Komputasi ini akan menghasilkan koefisien korelasi aitem-total yang dikenal pula dengan sebutan parameter daya beda aitem.

            Formula korelasi yang tepat untuk digunakan dalam komputasinya tergantung pada sifat penskalaan dan distribusi skor aitem dan skor skala itu sendiri. Bagi skala-skala yang setiap aitemnya diberi skor pada level interval dapat digunakan formula koefisien korelasi positif antara skor aitemdengan skor skala berarti semakin tinggi konsistensi antara aitem tersebut dengan skala keseluruhan yang berarti semakin tinggi daya bedanya. Bila koefisien korelasinya rendah mendekati nol berarti fungsi aitem tersebut tidak cocok dengan fungsi ukur skala dan daya bedanya tidak baik. Bila koefisien korelasi yang dimaksud ternyata negative artinya terdapat cacat serius pada aitem yang bersangkutan.

            Bila menggunakan formula person untuk komputasi koefisien korelasi aitem-total, dapat dipakai rumusan :

  rix  =                   ∑iX – ( ∑i)(∑X)/n

                    √[∑i– ( ∑i)/ n][∑X– (∑X)/n]

  I = Skor aitem

X = Skor skala

N = Banyaknya subjek

Uji-Coba Aitem (skripsi dan tesis)

            Ujia coba empiris harus dilakukan dalam situasi dan kondisi testing yangs ebenarnya sehingga respons atau jawaban subjek merupakan respons yang sesungguhnya pula. Oleh sebab itu, subjek tidak boleh mengetahui bahwa pengenalan skala yang bersangkutan sebenarnya dilakukan sebagai suatu uji-coba. Guna menghasilkan kondisi testing yang ideal perlu di awali dari kompilasi aitem-aitem yang sudah harus disajikan dalam format final skala, yaitu dalam bentuk berkas atau buku yang dilengkapi dengan petunjuk cara pengerjaan misalnya pengerjaan , tata letak yang menarik dan mudah dibaca, lempar jawaban yang mudah digunakan, dan sebagainya. Tempat duduk responden tidak boleh berdesakan atau kurang leluasa sehingga memungkinkan responden merundingkan atau meniru jawaban responden lain sehingga tidak sesuai dengan keadaan seharusnya. Sekalipun responden tidak boleh diletakkan dalam situasi “sedang di uji” namun suasananya haruslah tetap serius.

            Untuk menghasilkan parameter-parameter yang cukup akurat dan stabil antar kelompok sampel, data empiris dari uji coba ini harus diperoleh dari subjek dalam jumlah yang banyak. Dengan subjek yasng jumlahnya cukup banyak diharapkan dapat diperoleh skor-skor yang variasinya menyebar secara noprmal atau mengikuti distribusi normal. Parameter-parameter aitem yang diperoleh dari skor yang terdistribusi secara normal akan lebih representative dan menggambarkan estimasi yang cermat terhadap sifat aitem-aitem yang dianalisis.

            Secara tradisional, statistika menganggap jumnlah sampel yang lebih dari 60 orang sudah cukup banyak. Namun secara metodologis besar-kecilnjya sampel yang representative harus di acukan pada heterogenitas populasi. Semakin heterogen populasi maka semakin banyak sampel yang di ambil. Heterogenitas populasi ini erat berkaitan dengan banyaknya cirri atau karakteristik populasi yang relevan untuk ikut dipertimbangkan.

            Banyaknya subjek yang perlu dijadikan sampel pengujian aitem dapat seratrus, dua ratus, empat ratus bahkan mungkin seribu atau beberapa ribu orang. Pada prinsipnya dalam ketrbatasan sumber daya yang ada dan mengingat pertimbangan teknik pelaksanaannya, harus tetap di usahakan untuk mengambil subjek dalam jumlah sebesar mungkin. Jumlah subjek yang terlalu sedikit akan mendatangkan keraguan mengenai distribusi skor subjek, mengenai kestabilan parameter yang diperoleh. Semakin banyak semakin baik.

            Hal ini mengingat bahwa parameter-parameter aitem akan dihasilkan oleh prosedur analisis aitem merupakan parameter yang secara kuantitatif tergantung pada karakteristik kelompok yang di gunakan sebagai sampel artinya parameter aitem yang diperoleh dari hasil analisis data pada suatu kelompok biasanya berbedadari parameter aitem yang sama apabila dihitung pada data kelompok yang lain. Parameter aitem akan semakin sensitive terhadap perbedaan yang terjadi apabila data yang digunakan berasal dari kelompok yang jumlahnya sangat sedikit atau yang merupakan kelompok pilihan. Itulah sebabnya jumlah subjek yang banyak dalam kelompok uji-coba akan memberikan rasa aman dan kepercayaan terhadap parameter aitem yang diperoleh.

Reliabilitas (skripsi dan tesis)

Reliabilitas merupakan penerjemahan dari kata reliability yang mempunyai kata rely dan ability. Pengukuran yang memiliki reliabilitas tinggi disebut sebagai pengukuran yang reliabel (reliable). Ide pokok yang terkandung dalam konsep reliabilitas adalah sejauhmana hasil suatu pengukuran dapat dipercaya (Azwar, 2009).
Azwar (2008) mengemukakan bahwa reliabilitas dinyatakan oleh koefisien reliabilitas  yang angkanya berada dalam rentang dari 0 sampai dengan 1.00. semakin tinggi koefisien reliabilitas mendekati angka 1.00 berarti semakin tinggi reliabilitasnya. Sebaliknya, koefisien yang semakin rendah mendekati angka 0 berarti semakin rendah reliabilitasnya.

Pengertian Validitas (skripsi dan tesis)

Menurut Azwar (2009), validitas berasal dari kata Validity yang mempunyai arti sejauhmana ketetapan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Senada dengan Suryabrata (2008) validitas instrumen didefinisikan sebagai sejauh mana instrumen itu merekam atau mengukur apa yang dimaksudkan untuk direkam atau diukur.
Validitas dinyatakan secara empirik oleh suatu koefisien, yaitu koefisien validitas (Azwar, 2009). Dalam penelitian ini pengujian tingkat kesahihan alat ukur dilakukan uji validitas, yang biasanya digunakan batasan rix ≥ 0,30. Semua aitem yang mencapai koefisien korelasi minimal 0,30 daya pembedanya dianggap memuaskan, sebaliknya aitem yang memiliki harga  atau  kurang dari 0,30 dapat diinterpretasikan sebagai aitem yang memiliki daya diskriminasi rendah. Apabila aitem yang memiliki daya diskriminasi sama dengan atau lebih besar daripada 0,30 jumlahnya melebihi jumlah aitem yang direncanakan untuk dijadikan skala, maka kita dapat memilih aitem-aitem yang memiliki indeks daya diskrimnasi tertinggi. Sebaliknya, apabila jumlah aitem yang lolos ternyata masih tidak mencukupi jumlah yang diinginkan, kita dapat mempertimbangkan untuk menurunkan sedikit batas kriteria 0,30 menjadi 0,25 (Azwar, 2008).

UNSUR YANG MENENTUKAN ULANGAN DALAM PERCOBAAN/EKSPERIMEN (skripsi dan tesis)

Jumlah r (ulangan) yang diperlukan dalam suatu percobaan dipengaruhi oleh 3 hal, yaitu:

  1. Derajat ketelitian, makin tinggi derajat ketelitian yang diinginkan dari percobaan akan makin besar pula jumlah r yang diperlukan, dan sebaliknya jika derajat ketelitian yang diperlukan makin rendah
  2. Keragaman bahan, alat, media dan lingkungan percobaan. Jika bahan, alat, media dan lingkungan percobaan makin heterogen maka jumlah r yang diperlukan makin besar dan sebaliknya jika bahan, alat, media dan lingkungan percobaan makin homogen maka jumlah r yang diperlukan makin sedikit.
  3. Biaya penelitian yangtersedia, karena bagaimanapun juga biaya merupakan faktor penentu dalam penelitian, jika biaya yang diperukan suatu percobaan cukup besar, maka jumlah r dapat diperkecil dan sebaliknya jika biaya percobaan tidak terlalu besar

 

(Kemas, 2012)

UNSUR-UNSUR DASAR PERCOBAAN/EKSPERIMEN (skripsi dan tesis)

 

Unsur-unusr dasar percobaan adalah perlakuan, ulangan dan lokal kontrol yang diuraikan sebagai berikut:

  1. Perlakuan

Adalah semua tindakan coba-coba yang dilakukan terhadap suatu objek yang pengaruhnya akan diselediki untuk menguji hipotesis. Perlakuan ini dapat berasal dari faktor kualitas (mutu) yaitu perlakuan yang hanya memperhitungkan mutu perlakuan X

  1. Ulangan (replication)

Adalah frekuensi (banyaknya) suatu perlakuan yang diselediki dalam suatu percobaan. Jumlah ulangan suatu perlakuan tergantung pada derajat ketelitian yang diinginkan oleh si peneliti terhadap kesimpulan hasil percobaan

  1. Lokal kontrol

Lokal kontrol merupakan upaya pengendalian kondisi lapangan yang heterogenyang menjadi nisbi homogen, setidak-tidaknya pada lokal-lokal tertentu yang ditujukan untuk menekan galat menjadi nisbi kecil sehingga bisa menonjolkan satu atau beberapa perlakuan yang logisnya memang lebih menonjol dari perlakuan kontrol atau perlakuan-perlakuan lainnya.

Apabila rancangan percobaan pada kondisi homogen seperti di labotarium, rumah kaca atau di ruang-ruang terkontrol lainnya yang dsebut dengan Rancangan Acak Lengkap (RAL) hanya mempunyai 2 unsur dasar yaitu perlakuan dan ulangan maka percobaan yang digunakan pada kondisi heterogen di lapangan seprti sawah, ladang dan kebun percobaan, di samping mempunyai 2 unsur dasar juga mempunyai unsur ke tiga yang disebut lokal kontrol

 

(Kemas, 2012)

 

 

 

 

 

 

NILAI YANG DIDAPATKAN DARI PERCOBAAN/EKSPERIMEN (skripsi dan tesis)

 

Nilai yang diperoleh dari mengamati sutu objek pengamatan pada penelitian percobaan dapat dipilah menjadi dua macam, yaitu:

  1. Nilai-nilai tidak bebas terjadi secara rambang dengan bersaran yangterganting pada hasil pengamatan/pengukuran Y, sehingga disebut dengan peragam/peubah tak bebas Y (dependent random variable Y) yang dalam hubungan kasuatif disebut dengan faktor akibat. Dalam percobaab, besaran nilai Y ini tidak tergantung pada kebutuhan peneliti, disebut dengan faktor akibat dan
  2. Nilai-nilai bebas yang terjadi secara rambang dengan besaranyang digantung pada kondisi/cara/waktu pengamatan/pengukuran sehingga disebut peragam/peubah bebas X (independet random variable X) yang dalam hubungan kasuatif disebut juga dengan faktor sebab adanya Y. Dalam percobaan, besaran nilai-nilai Y tergantung pada pengaruh X (perlakuan dan kondisi percobaan).

PENGERTIAN PERCOBAAN/EKSPERIMEN (skripsi dan tesis)

 

Percobaan atau eksperimen merupakan serangkaian kegiatan di mana setiap tahap dalam rangkaian benar-benar terdefinisikan, dilakukan untuk menemukan jawaban tentang permasalah yang diteliti melalui suatu pengujian hipotesis. Pola atau tata cara penerapan tindakan-tindakan (perlakuan dan non perlakuan) dalam suatu percobaan pada kondisi/lingkungan tertentu yangkemudian menjadi dasar penataan dan metode analisis terhadap data hasilnya disebut rancangan percobaan (experimental design).

 

(Kemas, 2012)

TUJUAN UMUM PEMODELAN STATISTIK DALAM SEM (skripsi dan tesis)

  • Memberikan cara yang efisien dan sesuai untuk menggambarkan struktur variabel laten yang mendasari seperangkat variabel yang diobservasi
  • Mengekspresikan dengan diagram atau menggunakan persamaan matematis
  • Menyusun postulat menggunakan model statistik yang didasarkan pada pengetahuan peneliti terhadap teori yang sesuai, riset empiris kajiannya, atau kombinasi antara teori dan empiris.
  • Menentukan keselarasan (Goodness of Fit) antara model yang dihipotesiskan dengan data sampel.
  • Menguji seberapa cocok antara data hasil observasi dengan dengan struktur model yang dibuat
  • Mengetahui  residual / perbedaan antara model yang dihipotesiskan dengan data observasi

 

 

 

 

Model Analisis Faktor Dalam SEM (skripsi dan tesis)

  1. Exploratory Factor Analysis (EFA)– : dirancang untuk suatu situasi dimana hubungan antara variabel – variabel yang diobservasi dan variabel laten tidak diketahui atau tidak jelas
  2. Confirmatory Factor Analysis (CFA)– : digunakan untuk riset dimana peneliti sudah mempunyai pengetahuan mengenai struktur variabel laten yang melandasinya. Didasarkan pada teori atau riset empiris yang bersangkutan membuat postulat /asumsi / reasoning hubungan antara pengukuran yang diobservasi dengan faktor – faktor yang mendasarinya sebelumnya kemudian melakukan pengujian struktur hipotesis ini secara statistik.

Kesimpulan: Model analisis faktor EFA dan CFA berfokus pada bagaimana dan sejauh mana semua – variabel yang diobservasi berhubungan dengan faktor – faktor laten yang mendasarinya. Dengan kata lain, model analisis ini berfokus pada sejauh mana variabel – variabel yang diobservasi ini dihasilkan oleh konstruk – konstruk laten yang mendasarinya; dengan demikian, kekuatan semua jalur regresi dari semua faktor tersebut kearah semua variabel yang diobservasi secara langsung (koefesien regresi / factor loadings) menjadi fokus analisisnya. Karena model ini, khususnya CFA hanya berfokus pada hubungan antara faktor – faktor dan semua variabel yang diukur maka dalam perspektif SEM disebut sebagai Measurement Model.

UKURAN SAMPEL SEM (skripsi dan tesis)

 

Ukuran sampel yang ideal untuk SEM sebaiknya antara 200 – 400

Jika menginginkan hasilnya semakin tepat, maka sebaiknya lebih besar dari 400 dengan 10-15 variable yang diobservasi dan dengan tingkat kesalahan sebesar 5%

Untuk tingkat kesalahan 1% diperlukan data sekitar 3200.

KONSEP IDENTIFIKASI MODEL (skripsi dan tesis)

 

  1. Model ‘Just – identified’– : jumlah poin data varian dan kovarian sama dengan jumlah parameter yang harus diestimasi. Model ini secara ilmiah tidak menarik karena tidak ada Degree of Freedom (DF) sehingga model harus selalu diterima / tidak dapat ditolak (Catatan: DF = data – parameter)
  2. Model ‘Over – identified’– : jumlah poin data varian dan kovarian variabel-variabel yang teramati lebih besar dari jumlah parameter yang harus diestimasi. Dengan demikian terdapat DF positif sehingga memungkinkan penolakan model
  3. Model ‘Under – identified’– : jumlah poin data varian dan kovarian lebih kecil dibandingkan dengan jumlah parameter yang harus diestimasi. Dengan demikian model akan kekurangan informasi yang cukup untuk mencari pemecahan estimasi parameter karena akan terdapat solusi yang tidak terhingga untuk model yang seperti ini.
  4. Saturated Model– : mempunyai parameter bebas sebanyak jumlah moments (rata-rata dan varian). Jika dianalisis dengan data yang lengkap, maka model akan selalu cocok dengan data sampel secara sempurna (Chi square = 0.0; DF = 0)

ACUAN INDEKS KECOCOKAN MODEL (skripsi dan tesis)

 

  1. Nilai Chi Square : semakin kecil maka model semakin sesuai antara model teori dan data sampel. Nilai ideal sebesar <3
  2. Rasio Kritis (Critical Ratio) : Rasio deviasi tertentu dari nilai rata-rata standard deviasi. Nilai ini diperoleh dari estimasi parameter dibagi dengan standard error . Besar nilai CR adalah 1,96 untuk pembobotan regresi dengan significance sebesar 0,05 untuk koefesien jalurnya
  3. Jika nilai CR > 1,96 maka kovarian-kovarian faktor mempunyai hubungan signifikan
  4. Jika koefesien struktural dibuat standar , misalnya 2; maka var laten tergantung akan meningkat sebesar 2
  5. Kesalahan pengukuran sebaiknya sebesar 0
  6. Pembobotan regresi (regression weight): sebesar 1, tidak boleh sama dengan 0, bersifat random jika ada tanda ‘$’
  7. Spesifikasi model dengan nilai konstan 1
  8. Maximum Likehood Estimation– akan bekerja dengan baik pada sampel sebesar >2500
  9. Significance level (probabilitas) sebaiknya <0.05
  10. Reliabilitas konstruk (construct reliability): minimal sebesar 0,70 untuk faktor loadings
  11. Varian ekstrak (uji lanjut reliabilitas): nilai minimal 0.5 semakin mendekati 1 semakin reliabel
  12. Nilai indeks keselarasan (– goodness of fit index) (GFI): mengukur jumlah relatif varian dan kovarian yang besarnya berkisar dari 0 – 1. Jika nilai besarnya mendekati 0 maka model mempunyai kecocokan yang rendah sedang nilai mendekati 1 maka model mempunyai kecocokan yang baik
  13. Nilai indeks keselarasan yang disesuaikan (– Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI): Fungsi sama dengan GFI perbedaan terletak pada penyesuaian nilai DF terhadap model yang dispesifikasi. Nilai AGFI sama dengan atau lebih besar dari 0,9. Jika nilai lebih besar dari 0,9 maka model mempunyai kesesuaian model keseluruhan yang baik
  14. Fungsi perbedaan sampel minimum (– The minimum sample discrepancy function (CMNF)) yang merupakan nilai statistik Chi Square dibagi dengan nilai derajat kebebasan (degree of freedom (df)) disebut juga Chi Square relatif dengan besaran nilai kurang dari 0,2 dengan toleransi dibawah 0,3 yang merupakan indikator diterimanya suatu kecocokan model dan data
  15. Indeks Tucker Lewis (Tucker Lewis – Index (TLI)) dengan ketentuan sebagai penerimaan sebuah model sebesar sama dengan atau lebih besar dari 0,95. Jika nilai mendekati 1 maka model tersebut menunjukkan kecocokan yang sangat tinggi
  16. Indeks Kecocokan Komparatif (– Comparative Fit Index (CFI)) dengan nilai antara 0- 1 dengan ketentuan jika nilai mendekati angka 1 maka model yand dibuat mempunyai kecocokan yang sangat tinggi sedang jika nilai mendekati 0, maka model tidak mempunyai kecocokan yang baik
  17. Index Parsimony : untuk kecocokan model yang layak nilainya >0,9.
  18. Root mean square error of approximation– , (RMSEA): berfungsi sebagai kriteria untuk pemodelan struktur kovarian dengan mempertimbangkan kesalahan yg mendekati populasi. Kecocokan model yg cocok dengan matriks kovarian populasi. Model baik jika nilainya lebih kecil atau sama dengan 0,05 ; cukup baik sebesar atau lebih kecil dari 0,08
  19. Uji Reliabilitas : untuk menghitung reliabilitas model yang menunjukkan adanya indikator-indikator yang mempunyai derajat kesesuaian yang baik dalam satu model satu dimensi. Reliabilitas merupakan ukuran konsistensi internal indikator-indikator suatu konstruk yang menunjukkan derajat sejauh mana setiap indikator tersebut menunjukkan sebuah konstruk laten yang umum. Reliabilitas berikutnya ialah Varian Extracted dengan besar diatas atau sama dengan 0,5. Dengan ketentuan nilai yang semakin tinggi menunjukkan bahwa indikator-indikator sudah mewakili secara benar konstruk laten yang dikembangkan
  20. Parameter dengan nilai 0 mempunyai arti tidak ada hubungan antar variabel yang diobservasi. Parameter dapat secara bebas diestimasi dengan nilai tidak sama dengan 0. Fixed parameter diestimasi tidak berasal dari data, misalnya 1; free parameter diestimasi dari data sampel yang diasumsikan oleh peneliti tidak sama dengan 0.
  21. Root Mean Square Residual (RMR) : nilai rata-rata semua residual yang Nilai RMR berkisar mulai 0 – 1, suatu model yang cocok mempunyai nilai RMR < 0.05.
  22. Parsimony Based Indexes of Fit (PGFI)– : Parsimony model yang berfungsi untuk mempertimbangkan kekompleksitasan model yang dihipotesiskan dalam kaitannya dengan kecocokan model secara menyeluruh. Nilai kecocokan ideal adalah 0.9
  23. Normed Fit Index (NFI) : Nilai NFI mulai 0 – 1 diturunkan dari perbandingan antara model yang dihipotesiskan dengan suatu model independen tertentu. Model mempunyai kecocokan tinggi jika nilai mendekati 1
  24. Relative Fit Index (RFI) : merupakan turunan dari NFI dengan nilai 0 -1. Model mempunyai kecocokan yang ideal dengan nilai 0.95
  25. First Fit Index (PRATIO) : berkaitan dengan model parsimony
  26. Noncentrality Parameter (NCP) : parameter tetap yang berhubungan dengan DF yang berfungsi untuk mengukur perbedaan antara matriks kovarian populasi dengan matriks kovarian observasi. Dengan Confidence Interval 90% maka NCP berkisar antara 29,983 – 98,953
  27. The Expected Cross Validation Index (ECVI) : mengukur perbedaan antara matriks kovarian yang dicocokkan dalam sampel yg dianalisis dengan matriks kovarian yang diharapkan yang akan diperoleh dari sampel lain dengan ukuran yang sama. Nilai ECVI dapat berapa saja dan tidak ada kisarannya. Jika model mempunyai nilai ECVI terkecil, maka model tersebut dapat direplikasi.
  28. Hoelter’s Critical N (CN) : berfungsi untuk melihat kecukupan ukuran sampel yang digunakan dalam riset. CN mempunyai ketentuan suatu model mempunyai ukuran sampel yang cukup jika nilai CN > 200.
  29. Residual– : perbedaan antara matriks kovarian model dengan matriks kovarian sampel, semakin kecil perbedaan maka model semakin baik

ASUMSI DASAR STRUCTURAL EQUATION MODEL (SEM) (skripsi dan tesis)

 

  1. Distribusi normal indikator – indikator multivariate (Multivariate normal distribution of the indicators)

Masing-masing indikator mempunyai nilai yang berdistribusi normal terhadap indikator lainnya. Karena permulaan yang kecil normalitas multivariat dapat menuntun kearah perbedaan yang besar dalam pengujian chi-square, dengan demikian akan melemahkan kegunaannya. Secara umum, pelanggaran asumsi ini menaikkan chi-square sekalipun demikian didalam kondisi tertentu akan menurunkannya. Selanjutnya penggunaan pengukuran ordinal atau nominal akan menyebabkan adanya pelanggaran normalitas multivariat. Perlu diperhatikan bahwa normalitas multivariat diperlukan untuk estimasi kemiripan maksimum / maximum likelihood estimation (MLE), yang merupakan metode dominan dalam SEM yang akan digunakan untuk membuat estimasi koefesien – koefesien (jalur) struktur. Khusus MLE membutuhkan variabel-variabel endogenous yang berdistribusi normal.

Secara umum, sebagaimana ditunjukkan dalam suatu studi-studi simulasi menunjukkan, bahwa dalam kondisi – kondisi data yang sangat tidak normal, estimasi-estimasi parameter SEM, misalnya estimasi jalur masih dianggap akurat tetapi koefesien-koefesien signifikansi yang bersangkutan akan menjadi terlalu tinggi sehingga nilai-nilai chi-square akan meningkat. Perlu diingat bahwa untuk uji keselarasan chi-square dalam model keseluruhan, nilai chi-square tidak harus signifikan jika ada keselarasan model yang baik, yaitu: semakin tinggi nilai chi-square, semakin besar perbedaan model yang diestimasi dan matrices kovarian sesungguhnya, tetapi keselarasan model semakin buruk. Chi-square yang meninggi dapat mengarahkan peneliti berpikir bahwa model-model yang sudah dibuat memerlukan modifikasi dari apa yang seharusnya. Kurangnya normalitas multivariat biasanya menaikkan statistik chi-square, misalnya, statistik keselarasan chi-square secara keseluruhan untuk model yang bersangkutan akan bias kearah kesalahan Type I, yaitu menolak suatu model yang seharusnya diterima. Pelanggaran terhadap normalitas multivariat juga cenderung menurunkan (deflate) kesalahan-kesalahan standar mulai dari menengah sampai ke tingkat tinggi. Kesalahan-kesalahan yang lebih kecil dari yang seharusnya terjadi mempunyai makna jalur-jalur regresi dan kovarian-kovarian faktor / kesalahan didapati akan menjadi signifikan secara statistik dibandingkan dengan seharusnya yang terjadi.

  1. Distribusi normal multivariat variabel-variabel tergantung laten ( Multivariate normal distribution of the latent dependent variables).

Masing-masing variabel tergantung laten dalam model harus didistribusikan secara normal untuk masing-masing nilai dari setiap variabel laten lainnya. Variabel-variabel laten dichotomi akan melanggar asumsi ini karena alasan-alasan tersebut.

  1. Linieritas (Linearity).

SEM mempunyai asumsi adanya hubungan linear antara variabel-variabel indikator dan variabel-variabel laten, serta antara variabel-variabel laten sendiri. Sekalipun demikian, sebagaimana halnya dengan regresi, peneliti dimungkinkan untuk menambah transformasi eksponensial, logaritma, atau non-linear lainnya dari suatu variabel asli ke dalam model yang dimaksud.

  1. Pengukuran tidak langsung (Indirect measurement):

Secara tipikal, semua variabel dalam model merupakan variabel-variabel laten.

  1. Beberapa indikator  (Multiple indicators).

Beberapa indikator harus digunakan untuk mengukur masing-masing variabel laten dalam model. Regresi dapat dikatakan sebagai kasus khusus dalam SEM dimana hanya ada satu indikator per variabel laten. Kesalahan pemodelan dalam SEM membutuhkan adanya lebih dari satu pengukuran untuk masing-masing variabel laten.

  1. Rekursivitas (Recursivity):

Suatu model disebut rekursif jika semua anak panah menuju satu arah, tidak ada arah umpan balik (feedback looping), dan faktor gangguan (disturbance terms) atau kesalahan tersisa (residual error) untuk variabel-variabel endogenous yang tidak dikorelasikan. Dengan kata lain, model-model recursive merupakan model dimana semua anak panah mempunyai satu arah tanpa putaran umpan balik, dan peneliti dapat membuat asumsi kovarian – kovarian gangguan kesalahan semua 0. Hal itu berarti bahwa semua variabel yang tidak diukur yang merupakan determinan dari variabel-variabel endogenous tidak dikorelasikan satu dengan lainnya sehingga tidak membentuk putaran umpan balik (feedback loops). Model – model dengan gangguan kesalahan yang berkorelasi dapat diperlakukan sebagai model recursive hanya jika tidak ada pengaruh-pengaruh langsung diantara variabel-variabel endogenous

  1. Data interval:

Sebaiknya data interval digunakan dalam SEM. Sekalipun demikian, tidak seperti pada analisis jalur tradisional, kesalahan model-model SEM yang eksplisit muncul karena penggunaan data ordinal. Variabel-variabel exogenous berupa variabel-variabel dichotomi atau dummy dan variabel dummy kategorikal tidak boleh digunakan dalam variabel-variabel endogenous. Penggunaan data ordinal atau nominal akan mengecilkan koefesien matriks korelasi yang digunakan dalam SEM. Jika data ordinal yang digunakan maka sebelum di analisis dengan SEM, data harus diubah ke interval dengan menggunakan method of successive interval (MSI)

  1. Ketepatan yang tinggi:

Apakah data berupa data interval atau ordinal, data-data tersebut harus mempunyai jumlah nilai yang besar. Jika variabel – variabel mempunyai jumlah nilai yang sangat kecil, maka masalah-masalah metodologi akan muncul pada saat peneliti membandingkan varian dan kovarian, yang merupakan masalah sentral dalam SEM.

  1. Residual-residual acak dan kecil:

Rata-rata residual – residual atau kovarian hasil pengitungan yang diestimasikan minus harus sebesar 0, sebagaimana dalam regresi. Suatu model yang sesuai akan hanya mempunyai residual – residual kecil. Residual – residual besar menunjukkan kesalahan spesifikasi model, sebagai contoh, beberapa jalur mungkin diperlukan untuk ditambahkan ke dalam model tersebut.

  1. Gangguan kesalahan yang tidak berkorelasi (Uncorrelated error terms)

Seperti dalam regresi, maka gangguan kesalahan diasumsikan saja. Sekalipun demikian, jika memang ada dan dispesifikasi secara eksplsit dalam model oleh peneliti, maka kesalahan yang berkorelasi (correlated error) dapat diestimasikan dan dibuat modelnya dalam SEM.

  1. Kesalahan residual yang tidak berkorelasi (Uncorrelated residual error): Kovarian nilai – nilai variabel tergantung yang diprediksi dan residual – residual harus sebesar 0.
  2. Multikolinearitas yang lengkap: • multikolinearitas diasumsikan tidak ada, tetapi korelasi antara semua variabel bebas dapat dibuat model secara eksplisit dalam SEM. Multikolinearitas yang lengkap akan menghasilkan matriks – matriks kovarian tunggal, yang mana peneliti tidak dapat melakukan penghitungan tertentu, misalnya inversi matrix.
  3. Multikolinearitas yang lengkap:

Multikolinearitas diasumsikan tidak ada, tetapi korelasi antara semua variabel bebas dapat dibuat model secara eksplisit dalam SEM. Multikolinearitas yang lengkap akan menghasilkan matriks – matriks kovarian tunggal, yang mana peneliti tidak dapat melakukan penghitungan tertentu, misalnya inversi matrix karena pembagian dengan 0 akan terjadi.

  1. Ukuran Sampel

Tidak boleh kecil karena SEM bergantung pada pengujian-pengujian yang sensitif terhadap ukuran sampel dan magnitude perbedaan-perbedaan matrices kovarian. Secara teori, untuk ukuran sampelnya berkisar antara 200 – 400 untuk model-model yang mempunyai indikator antara 10 – 15. Satu survei terhadap 72 penelitian yang menggunakan SEM ditemukan median ukuran sampel sebanyak 198. Sampel di bawah 100 akan kurang baik hasilnya jika menggunakan SEM.

APLIKASI UTAMA SEM (skripsi dan tesis)

 

  1. Model sebab akibat (causal modeling,) atau disebut juga analisis jalur (path analysis), yang menyusun hipotesa hubungan-hubungan sebab akibat (causal relationships) diantara variabel – variabel dan menguji model-model sebab akibat (causal models) dengan menggunakan sistem persamaan linier. Model-model sebab akibat dapat mencakup variabel-variabel manifest (indikator), variabel-variabel laten atau keduanya;
  2. Analisis faktor penegasan (confirmatory factor analysis), suatu teknik kelanjutan dari analisis faktor dimana dilakukan pengujian hipotesis – hipotesis struktur factor loadings dan interkorelasinya;
  3. Analisis faktor urutan kedua (second order factor analysis), suatu variasi dari teknik analisis faktor, dimana matriks korelasi dari faktor-faktor tertentu (common factors) dilakukan analisis pada faktornya sendiri untuk membuat faktor-faktor urutan kedua;
  4. Model-model regresi (regression models), suatu teknik lanjutan dari analisis regresi linear, dimana bobot regresi dibatasi agar menjadi sama satu dengan lainnya, atau dilakukan spesifikasi pada nilai-nilai numeriknya;
  5. Model-model struktur covariance (covariance structure models), yang mana model tersebut menghipotesakan bahwa matrix covariance mempunyai bentuk tertentu. Sebagai contoh, kita dapat menguji hipotesis yang menyusun semua variabel yang mempunyai varian yang sama dengan menggunakan prosedur yang sama;
  6. Model struktur korelasi (correlation structure models), yang mana model tersebut menghipotesakan bahwa matrix korelasi mempunyai bentuk tertentu. Contoh klasik adalah hipotesis yang menyebutkan bahwa matrix korelasi mempunyai struktur circumplex.

Asumsi-asumsi SEM (skripsi dan tesis)

o   Ukuran Sampel. Disarankan lebih dari 100 atau minimal 5 kali jumlah observasi.

o   Normalitas. Normalitas univariate dilihat dengan nilai critical ratio (cr) pada skewness dan kurtosis dengan nilai batas di bawah + 2,58. Normalitas multivariate dilihat pada assessment of normality baris bawah kanan, dan mempunyai nilai batas + 2,58.

o   Outliers. Outliers multivariate dilihat pada mahalanobis distance dan asumsi outliers multivariate terpenuhi jika nilai mahalanobis d-squared tertinggi di bawah nilai kritis. Nilai kritis sebenarnya adalah nilai chi-square pada degree of freedom sebesar jumlah sampel pada taraf signifikansi sebesar 0,001. Nilainya dapat dicari dengan Microsoft Excel seperti telah disampaikan di atas. Univariate outliers dilihat dengan mentransformasikan data observasi ke dalam bentuk Z-score. Transformasi dapat dilakukan dengan Program SPSS dan asumsi terpenuhi jika tidak terdapat observasi yang mempunyai nilai Z-score di atas + 3 atau 4.

o   Multicollinearity. Multikolinearitas dilihat pada determinant matriks kovarians. Nilai yang terlalu kecil menandakan adanya multikolinearitas atau singularitas.

IDENTIFIKASI MASALAH DALAM SEM(skripsi dan tesis)

 

  1. Standard error yang besar untuk satu atau beberapa koefisien.

Standard error yang besar menunjukkan adanya ketidaklayakan model yang disusun. Standard error yang diharapkan adalah relatif kecil, yaitu di bawah 0,5 atau 0,4 akan tetapi nilai standard error tidak boleh negatif yang akan diuraikan lebih lanjut di bawah pada point 3.

Jika program tidak mampu menghasilkan suatu solusi yang unik, maka output tidak akan keluar. Hal ini bisa disebabkan oleh beberapa hal, misalnya sampel terlalu sedikit atau iterasi yang dilakukan tidak konvergen.

  1. Munculnya angka-angka yang aneh seperti adanya varians error yang negatif.

Varians error yang diharapkan adalah relatif kecil tetapi tidak boleh negatif. Jika nilainya negatif maka sering disebut heywood case dan model tidak boleh diinterpretasikan dan akan muncul pesan pada output berupa this solution is not admissible.

  1. Munculnya korelasi yang sangat tinggi antar koefisien estimasi yang didapat (misal ≥ 0,9).

Gangguan ini juga sering disebut sebagai singularitas dan menjadikan model tidak layak untuk digunakan sebagai sarana untuk mengkonfirmasikan suatu teori yang telah disusun

 

 

 

 

 

 

 

 

Jenis Skala Pengukuran (skripsi dan tesis)

 Skala Nominal
Skala pengukuran nominal merupakan skala pengukuran yang paling sederhana. Skala ini digunakan untuk mengklasifikasikan objek-objek ke dalam kelompok yang terpisah untuk menunjukkan kesamaan atau perbedaan ciri-ciri tertentu dari objek yang diamati. Dengan skala pengukuran nominal, hasil pengukuran yang diperoleh bisa dibedakan tetapi tidak bisa diurutkan mana yang lebih tinggi, atau mana yang lebih
utama. Contoh data dengan skala nominal adalah data jenis kelamin.
 Skala Ordinal
Ukuran yang ada pada skala ordinal tidak memberikan nilai absolut pada objek,
tetapi hanya memberikan urutan (ranking) relatif saja. Jarak antara golongan satu dengan golongan dua tidak perlu harus sama dengan jarak antara golongan dua dan tiga, begitu juga seterusnya. Contoh data dengan skala ordinal adalah jenjang karir, jabatan, dan kelas
sosial.
 Skala Interval
Skala interval adalah suatu pemberian angka kepada kelompok dari objek-objek yang mempunyai sifat skala nominal dan ordinal ditambah dengan satu sifat lain yaitu jarak yang sama dari suatu peringkat dengan peringkat di atasnya atau di bawahnya. Suatu ciri penting dari skala interval adalah datanya bisa ditambah, dikurangi, digandakan, dan dibagi tanpa mempengaruhi jarak relatif di antara skor-skornya. Karakteristik penting lainnya adalah skala ini tidak memiliki nilai nol mutlak. Contoh data dengan skala interval adalah data nilai, orang yang memiliki nilai 80 bukan berarti dua kali lebih cerdas dibandingkan orang yang memiliki nilai 40.
 Skala Rasio
Skala rasio adalah skala pengukuran yang mempunyai semua sifat skala interval ditambah satu sifat lain yaitu memberikan keterangan tentang nilai absolut dari objek yang diukur. Skala rasio menggunakan titik baku mutlak. Angka pada skala rasio menunjukkan nilai yang sebenarnya dari objek yang diukur. Contoh data dengan skala rasio adalah data umur, tinggi badan, ukuran berat, dll (Sugiarto,dkk, 2001:18).

Metode Pengumpulan Data dengan Angket (skripsi dan tesis)

Pengumpulan data dengan angket adalah salah satu metode pengumpulan data primer. Data primer merupakan data yang didapat dari sumber pertama baik individu maupun perseorangan. Dalam metode pengumpulan data primer, peneliti melakukan observasi sendiri baik di lapangan maupun di laboratorium.
Perolehan data dengan angket memiliki keuntungan lain bila dibandingkan dengan metode wawancara karena selain dapat dikirimkan melalui pos, secara kuantitatif peneliti dapat memperoleh data yang cukup banyak yang tersebar merata dalam wilayah yang akan diselidiki (Sugiarto,dkk, 2001:18).
1. Pembuatan kuesioner
Di dalam membuat suatu kuesioner, perlu diketahui bahwa kuesioner tidak
hanya untuk menampung data sesuai kebutuhan, tetapi kuesioner juga merupakan kertas kerja yang harus dipergunakan dengan baik.
Ada 4 komponen inti dari kuesioner yang baik (Umar, 2002:172):
 Adanya subjek yang melaksanakan riset
 Adanya ajakan, yaitu permohonan dari periset kepada responden untuk turut serta mengisi secara aktif dan obejektif setiap pertanyaan dan pernyataan yang disediakan.
 Adanya petunjuk pengisian kuasioner, dan petunjuk yang tersedia harus mudah dimengerti dan tidak bias.
 Adanya pertanyaan maupun pernyataan beserta beserta tempat mengisi jawaban, baik secara tertutup, semi tertutup , ataupun terbuka. Dalam membuat pertanyaan ini harus dicantumkan isian untuk identitas responden

Teknik Sampling (skripsi dan tesis)

1. Probability Sampling (Metode Acak)
Pemilihan sampel dengan metode acak, tidak dilakukan secara subjektif. Dalam hal ini berarti sampel yang terpilih tidak didasarkan semata-mata pada keinginan peneliti. Setiap anggota polpulasi memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih sebagai sampel. Dengan metode acak ini, diharapkan sampel yang dipilih dapat digunakan untuk menduga karakteristik populasi secara objektif. Di samping itu, teori-teori peluang yang dipakai dalam metode acak memungkinkan peneliti untuk mengetahui bias yang muncul dan sejauh mana bias yang muncul tersebut menyimpang dari perkiraan. Hasil perhitungan yang
diperoleh dapat digunakan untuk menyimpulkan variasi-variasi yang mungkin ditimbulkan oleh tiap-tiap teknik sampling. (Sugiarto,dkk, 2001:36).
2. Nonprobability Sampling (Metode Tak Acak)
Dalam melakukan penelitian dengan metode tak acak, peneliti tidak perlu membuat kerangka sampel dalam pengambilan sampelnya. Hal ini menjadi salah satu keuntungan terkait dengan pengurangan biaya dan permasalah yang timbul karena pembuatan kerangka sampel. Hal lain yang menjadi keburukan pengambilan sampel dengan metode tak acak  adalah ketepatan dari informasi yang diperoleh akan terpengaruh, karena hasil penarikan
sampel dengan metode tak acak ini mengandung bias dan ketidaktentuan.
Metode tak acak ini sering digunakan peneliti dengan petimbangan yang terkait dengan penghematan biaya, waktu, tenaga, serta keterandalan subjektivitas peneliti. Di samping itu pertimbangan lainnya adalah walaupun metode acak mungkin saja lebih unggul dalam teori, tetapi dalam pelaksanaannya sering kali dijumpai adanya beberapa kesalahan oleh peneliti. Dalam penggunaan metode tak acak, pengetahuan, kepercayaan, dan
pengalaman seseorang sering dijadikan pertimbangan untuk menentukan anggota populasi yang akan dipilih sebagai sampel.
Dengan menggunakan metode tak acak, peneliti tidak dapat mengemukakan berbagai macam kemungkinan untuk memilih objek-objek yang akan dijadikan sampel. Kondisi ini tentu saja akan menciptakan terjadinya bias dalam memilih sampel yang sebetulnya kurang representatif. Di samping itu, dengan penarikan sampel secara tidak acak, peneliti tidak dapat membuat pernyataan peluang tentang populasi yang mendasarinya, yang dapat dilakukan hanyalah membuat pernyataan deskriptif tentang populasi. (Sugiarto,dkk,
2001:37). Salah satu prosedur metode tak acak yang sering digunakan oleh peneliti adalah judgment sampling. Dengan teknik ini, sampel diambil berdasarkan pada kriteria-kriteria yang telah dirumuskan terlebih dahulu oleh peneliti. Sampel yang diambil dari anggota populasi dipilih sekehendak hati oleh peneliti menurut pertimbangan dan intuisinya.
Pada judgment sampling dikenal adanya expert sampling dan purposive sampling. Pada expert sampling, pemilihan sampel yang representatif didasarkan atas pendapat ahli, sehingga siapa, dalam jumlah berapa sampel harus dipilih sangat tergantung pada pendapat  ahli yang bersangkutan. Dalam puposive sampling, pemilihan sampel bertitik tolak pada penilaian pribadi peneliti yang menyatakan bahwa sampel yang dipilih benar-benar
representatif. Untuk itu peneliti harus menguasai bidang yang akan ditelitinya tersebut.
Situasi dimana judgment sampling dianjurkan untuk digunakan adalah:
 Metode acak tidak dapat digunakan sama sekali
 Peneliti menguasai bidang yang diteliti sehingga dapat memastikan bahwa sampel yang diambil benar-benar representatif.
Kendala yang dihadapi dalam penggunaan judgment sampling adalah tuntutan
adanya kejelian dari peneliti dalam mendefinisikan populasi dan membuat pertimbangannya. Pertimbangan harus masuk akal dengan maksud penelitian. (Sugiarto,dkk, 2001)

ALASAN PENGGUNAAN ANALISIS SEM (skripsi dan tesis)

 

  1. model yang dianalisis relatif rumit sehingga akan sulit untuk diselesaikan dengan metode analisis jalur pada regresi linear.
  2. SEM mempunyai kemampuan untuk mengestimasi hubungan antar variabel yang bersifat multiple relationship.
  3. kesalahan pada masing – masing observasi tidak diabaikan tetapi tetap dianalisis, sehingga SEM cukup akurat untuk menganalisis data kuesioner yang melibatkan persepsi.
  4. Peneliti dapat dengan mudah memodifikasi model untuk memperbaiki model yang telah disusun agar lebih layak secara statistik.
  5. SEM mampu menganalisis hubungan timbal balik secara serempak.

KONSISTENSI REALIBILITAS INTERNAL (skripsi dan tesis)

 

 

Dengan teknik konsistensi internal ini, hanya dengan melakukan satu kali pengumpulan data, realibilitas skor perangkat pengukuran dapat diestimasi. Pada pembuktian instrumen dengan cara ini ada beberapa caar, yang masing-masing dapat memerlukan  persyaratan-persyaratan atau asumsi tertentu yangharus dipenuhi oleh peneliti. Beberapa caara yang dapat digunakan untuk mengestimasi realibilitas dengan konsistensi internal diantaranya adlah sebgai berikut:

  1. Metode belah dua (split half method)

Dalam teknik belah dua, dalam satu instrumen dikerjakan satu kali oleh sejumlah subjek (sampel) suatu penelitian. Butir-butir pada perangkat dibagi menjadi dua. Pembagian dapat menggunakan nomor ganjil-genap pada instrumen atau separuh pertama maupun separuh ke dua, maupun membelah dengan menggunakan nomor acak atau tanpa pola tertentu. Skor responden merespon setengah perangkat bagian yang pertama dikrelasikan dengan skor setengah perangkat ke dua, teknik ini berpegang pada asumsi, belahan pertama dan belahan ke dua mengukur konstruk yang sama, banyaknya butir dalam instrumen belahan pertama dan kedua harus dapat dibandingkan dari sisi banyaknya butir atau paling tidak jumlahnya hampir sama

Ada  beberapa formula untuk mengestimasi realibilitas dengan metode belah dua, antara lain rumus Spearman-Brown, rumus Flanagan dan rumus Rulon.

  1. Realibilitas Komposit

Pada suatu instrumen, sering peneliti menggunakan instrumen yang terdiri dari banyak butir. Jika butir-butir ini menggunakan butir yang berbeda-beda namun membangun sutau kosntruk yang sama, maka analisis untukmengestimasi realibilitas dapat digunakan rumus realibilitas komposit. Komposit yang dimaksudkan yakni skor akhir merupakan gabungan dari skor butir-butir penyusun instrumen. Ada 3 formula yang dapat digunakan untuk mengestimasi realibilitas dengancara ini yaitu dengan menghitung koefisien dari cronbach, koefisien KR-20 dan koefisien KR-21.

  1. Realibilitas konstruk

Realibilitas konstruk ini dapat diestimasi setelah peneliti membuktikan validitas konstruk dengan analisis faktor konfirmatori sampai memperoleh model yang cocok (model yang fit). Dengana nalisis faktor ini, peneliti dapat memperoleh muatan faktor (factor loading) tiap indikator yang menyusun instrumen dan indeks kesalahan unik dari tiap indikator.

Estimasi realibilitas dapat dilakukan dengan tiga cara yaitu estimasi realibilitas dengan realibilitas konstruk (construct realibilitity, CR) realibilitas ω dan realibilitas maksimal Ω.

  1. Realibilitas Inter-Rater

Jika dalam suatu isntrumen penskoran butir dilakukan dengan memanfaatkan dua orang rater, peneliti dapat megestimasi realibilitas dengan inter-rater agreement. Hasil estimasi realibilitas dengan cara ini disebut dengan realibilitas inter-rater. Adapaun cara mengestimasinya dengan menghitung terlebih dahulu banyaknya butir atau kasus yang cocok atau butir  atau kasus yang iskor sama dengan kedua rater. Banyaknyabutir yang cocok ini kemudian dibandingkan dengan butir total kemudian disajikan dalam persentase

  1. Realibilitas dengan teori generalizabilities

Teori generalisabilitas terkait dengan 2 hal yaitu generalizability (G) study dan decision (D) study. Peneliti yang melakukan G studi mengutaamakan generalisasi dari suatu sampel pengukuran ke keseluruhan pengukuran. Studi tentang stabilitas respons atara waktu, equivalensi skor dari 2 atau lebih instrumen yang berbeda, hubungan antara skor kemampuan dengan skor butir terkait dengan G study. Pada D study. Data dikumpulkan untuk tujuan khusus terkait dengan mebuat keputusan. Studi ini menyediakan data mendeskripsikan peserta tes baik seleksi atau penempatan, maupun menyelidiki hubungan 2 variabel atau lebih (Crocker & Algina, 2008). Sebagai contoh, pada suatu tes seleksi panitia akan menggunakan dua penilai atau lebih perlu diperisa terlebih dahulu efisiensinya. Untuk hal tersebut, perlu dilakukan D study.

Koefisien realibilitas dalam teori ini disebut dengan kofisien generalizability. Dalam mengestimasi koefisien generalizability, ada bebrapa desain termasuk banyaknya bentuk tes, kesempatan melakukan tes atau administrasi tes, banyaknya rater yang disebut dengan facet. Banyaknya variabel yang digunakan  menentukan banyaknya facet. Desain yang dapat dipilih misalnya desain facet tunggal (single facet design) dan facet ganda.

 

 

Heri Retnawati. 2016

ESTIMASI KONSISTENSI RELIABILITAS EKSTERNAL (skripsi dan tesis)

 

Estimasi realibilitas eksternal diperolah dengan menggunakan skor hasi pengukuranyang berbeda baik dari instrumen yang berbeda maupun sama. Ada dua cara untuk mengestimasi reliabilitas eksternal suatu intrumen yaitu dengan teknik pengukuranulang (tes-retest method) dan teknik paralel

  1. Metode tes ulang (tes-retest method)

Untukmengetahui keterahandalan atau realibilitas skor hasil pengukuran, pengukuran perlu dilakukan dua kali. Pengukuran pertama dan pengukuran kedua atau ulangannya. Kedua pengukuran ini dapat dilakukan oleh orang yang sama tau berbeda, namun ada proses oengukuran yang kedua, keadaan yang diukur itu harus benar-benar berada pada kondisi yang sama dengan pengukuran pertama. Selanjutnya hasil pengukuran yang pertama dan yang ke dua dikorelasikan dan hasilnya menunjukkan realibilitas skor perangkat pengukuran.

Teknik tes-retest method ini dapat disesuaikan dengan tujuannya jika keadaan subjek yang dukur tetap dan tidak mengalami perubahan pada saat pengukuran yang pertama maupun pada pengukuran yang kedua. Pada dasarnya keadaan respondentu selalu berkembang, tidak statis ataupun berubah-ubah., maka sebenarnya teknik ini kurang teat digunakan. Di samping itu pada pengukuran yang kedua akan terjadi adanya carry-over effect atau testing efect, reponden pengukuran atau penelitian telah mendapat tambaan pengetahuan karena sudah mengalami tes yang pertama ataupun belajar setelah pengukuranyan pertama

  1. Metode Bentuk Paralel

Teknik kedua untuk mengestimasi realibilitas secara eksternal dengan metode bentuk paralel. Pada teknik ini , diperlukan dua instrumen yang dikatakan paralel untuk mengestimasi koefisien realibilitas. Dua buahtes dikatakan paralel atau equivalent adalah dua buah isntrumen yang mempunyai kesamaan tujuan dalam pengukuran, tingkat kesukaran dan susunan yang sama, namun butir soalnya berbeda atau dikenal dengan istilah alternate forms method atau paralele forms.

Dengan metode bentuk paralel ini , dua buah isntrumen yang paralel, misalnya instrumen paket A akandiestimasi realibilitasnya dan instrumen paket B merupakan isntrumen yang paralel denganpaket A, keduanya diberikan kepada kelompok responden yang sama, kemudian ke dua skor tersebut dikorelasikan. Koefisien korelasi dari kedua skor respoden terhadap instrumen inilah yang menunjukkan koefisien realibilitas skor instrumen paket A. Jika koefisien realibilitasnya skor instrumen tinggi maka perangkar tersebut dikatakan reliabel dapat digunakan sebagai instrumen pengukur suatu konstruk yang terandalkan.

 

Heri Retnawati. 2016.

PENGERTIAN RELIABILITAS (skripsi dan tesis)

 

 

 

Pada suatu instrumen yang digunakan untuk mengumbulkan data, realibilitas skor hasiltes merupakan informasi yang diperlukan dalam pengembangan tes. Realibilitas merupakan derajat keajegan (consistency) di anata dua skor hasil pengukuran pada objek yang sama, meskipun menggunakan alat pengukur yang berbeda dan skala yang berbeda (Mehrens,&Lehmann, 1973; Reynold, Livingstone &Wilson, 2010).

Allen dan Yen (1979) menyatakan bahwa tes dikatakan reliabel jika skor amatan mempunyai korelasi yang tinggi dengan skor yang sebenarny. Selanjutnya dinyatakan bahwa realibilitas merupakan koefesioen korelasi antara dua skor amatan yang diperoleh dari hasil pengukuran menggunakan tes yang paralel. Dengan demikian, pengertian yang dapat diperoleh dari pernyataan tersebut adalah suatu tes itu reliabel jka hasil pengukuran mendekati keadaan peserta tes yang sebenarnya.

Koefisien realibilitas dapadiartikan sebagai koefisien keajegan atau kestabilan hasil pengukuran. Alat ukur yang reliabel akan memberikan hasil pengukuran yang stabil (Lawrence, 1994) dan konsisten (Mehrens,&Lehmann, 1973). Artinya suatu alat ukur dikatakan memiliki koefisien realibilitas tinggi manakala digunakan untuk mengukur hal yang sama pada waktu yang berbeda hasilnya sama atau mendekati sama. Dalam hal ini, realibilitas merupakan sifat dari sekumpulan skor (Frisbie, 2005).

 

Heri Retnawati. 2016.

LANGKAH DALAM MEMBUKTIKAN VALIDITAS ISI (skripsi dan tesis)

 

  1. Memberikan kisi-kisi dari butir instrumen, berikut rubrik penskorannya jika ada kepada beberapa ahli yang seseuai dengan bidang yang diteliti untuk memohon masukan. Banyaknya ahli yang dimohon untuk memberi masukan paling tidak 3 orang ahli dngan kepakaran yang relevan dengan bidang yang diteliti
  2. Masukan yang diharapkan dari ahli berupa kesesuaian komponen instrumen dengan indikator, indikator dengan butir, substansi butir, kejelasan kalimat dalam butir, jika merupakan tes maka pertanyaannya harus ada jawabannya/luncinya, kalimat tidak membingungkan, format tulisan, simbol dan gambar yang cukup jelas. Proses ini sering disebut dengan telaah kualitatif yang meliputi aspek substansi, bahasa dan budaya.
  3. Berdasarkan masukan ahli tersebut, kisi-kisi atau instrumen kemudian diperbaiki
  4. Meminta ahli untuk menilai validitas butir, berupa kesesuaian antara butir dengan indikator. Penilaian ni dapat dilakukan misalnya dengan skala likert (skor 1: tidak valid, skor 2: kurang valid, skor 3: cukup valid, skor 4: valid, skor 5: sangat valid).

 

Heri Retnawati. 2016

TIPE-TIPE DALAM VALIDITAS (skripsi dan tesis)

 

Validitas itu dikelompokkan dalam tiga tipe yaitu

  1. Validitas kriteria

Validitas kriteria dibagi menjadi dua yaitu validitas prediktif dan validitas konkuren. Fernandes (1984) mengatakan validitas berdasarkan kriteria dimaksudkan untuk menjawab pertanyaan sejauh mana tes memprediksi kemampuan peserta di masa mendatang (predictive validity) atau mengestimasi kemampuan dengan alat ukur lain dengan tenggang waktu yang hampir bersamaan (conncurent validity).

  1. Validitas isi

Validitas isi adalah suatu instrumen sejauh mana butr-butir dalam instrumen itu mewakili komponen-komponen dalam keseluruhan kawasan isi objek yang hendak diukur dan sejauh mana butir-butir itu mencerminkan ciri perilaku yang hendak diukur (Nunnaly, 1978;Fernandes, 1984). Sementara itu Lawrance (1994) menjleaskan bahwa validitas isi adalah keterwakilan pertanyaan terhadap kemampuan khusu yang harus diukur. Berdasarkan hal tersebut, dapat disimpulkan bahwa validitas isi terkait dengan analisis rasional terhadap domain yang hendak diukur untuk mengetahui keterwakilan dengan kemampuan yang hendak diukur

  1. Validitas kontruks

Validitas konstruk adalah sejauh mana instrumen mengungkapkan suatu kemampuan atau konstruk teoritis yan hendak diukurnya (Nunnaly, 1978;Fernandes, 1984). Prosedur validitas konstruk diawali dari sutau identikasi dan batasan mengenai variabel yang hendak diukur dan dinyatakan dalam bentuk konstruk logis berdasarkan teori variabel tersebut. Dari teori ini ditarik suatu konsekuensi praktis mengenai hasil pengukuran pada kondisi tertentu dan konsekuensi inilah yang akan diuji. Apabila hasilnya sesuai dengan harapan maka instrumen itu dianggap memiliki validitas konstruk yang sesuai.

 

Heri Retnawati. 2016.

PENGERTIAN VALIDITAS INSTRUMEN (skripsi dan tesis)

 

Validitas suatu alat ukur merupakan sejauh mana alat ukur ini mampu mengukur apa yang seharusnya diukur (Nunnaly, 1978; Allen dan Yen, 1979; Kerlinger, 1986; Azwar, 2000). Sementara itu, Linn dan Gronlund (1995) menjelaskan validitas mengacu pada kecukupan dan kelayakan interprestasi yang dibuat dari penilaian, berkenaan dengan penggunaan khusus. Pendapat ini diperkuat oleh Messick (1998) bahwa validitas merupakan kebiajakn evaluatif yang terintegrasi tentang sejauh mana fakta empiris dan dan alasan teoritis mendukung kecukupan dan kesesuaian inferensi dan tindakan berdasarkan skor tes atau skor suatu instrumen

 

Heri Retnawati. 2016.

LANGKAH-LANGKAH PENGEMBANGAN INSTRUMEN PENGUKURAN (skripsi dan tesis)

 

Untuk mengembangkan instrumen yang baik, ada langkah-langkah yang perlu diperhatikan. Langkah-langkah mengembangkan instrumen baik tes maupun non tes sebagai berikut:

  1. Menentukan tujuan penyusunan instrumen

Pada awal menyusun instrumen, perlu ditetapkan tujuan penyusunan instrumen. Tujuan penyusunan ini memandu teori untuk mengkonstruk instrumen, bentuk instrumen, penyekoran sekaligus pemaknaan hasil penyekoran pada instrumen yang akan dikembangkan. Tujuan penyusunan instrumen ini perlu disesuaikan dengan tujuan penelitian

  1. Menyusun butir instrumen

Setelah tujuan isntrumen ditetapkan selanjutnya perlu dicari teori atau cakupan materi yang relevan. Teori yang relevan diigunakan untuk membuat kosntruk, apa saja indikator suatu variabel yang akan diukur. Kaitannya dengan tes, perlu dibatasi juga cakupan materi apa saja yang menyusun tes. Sebagai contoh pada kemampuan berpikir tingkat tinggi, yang akan diukur harus memiliki indikator pemecahan masalah )problem solving), kebaharuan, kreativitas dan lain-lain. Jika yang akan diukur anak SMP, cakupan materi apa saja yang akan diukur perlu menjadi bahan pertimbangan

  1. Menyusun indikator butir instrumen/soal

Indikator soal ditentukan berdasarkan kajian teori yang relevan oada instrumen non tes. Adapaun pada instrumen tes, selain mempertimbangkan kajian teori, perlu dipertimbangkan cakupan dan kedalaman materi. Inidikator dapat disusun menjadi butir instrumen. Biasanya aspek yangakan diukur dengan idnikatornya disusun menjadi suatu tabel. Tabe; tersebut kemudian disebut dengan kisi-kisi (blue print). Penyusunan kisi-kisi ini mempermudah peneliti menyusun butir soal

  1. Menyusun butir instrumen

Langkah selanjutnya adalah menyusn butir-butir instrumen. Penyusunan butir ini dilakukan dengan melihat indikator yang sudah disusun pada kisi-kisi. Pada penyusunan butir ini , peneliti perlu mempertimbangkan bentuknya. Misal untuk non tes akan menggunakan angket, angke jenis yang mana, menggunakan berapa skala, penskorannya dan analisa. Jika peneliti menggunakan instrumen berupa tes, perlu dipikirkan apakan akan menggunakan bentuk objektif atau menggunakan bentuk uraian (constructed response). Pada penyusunan butir ini, peneliti telah mempertimbangkan penskoran untuk tiap butir sehingga memudahkan analisis. Jika perlu, pedoman penskoran disusun setelah peneliti menyelesaikan penyusunan butir instrumen

  1. Validiasi isi

Setelah butir-butir soal tersusun, langkah selanjutnya adalah validasi. Validasi ini dilakukan dengan menyampaikan kisi-kisi, butir instrumen dan lembar diberikan kepada ahli untuk ditelaah secara kuantitatif maupun kualitatif. Tugas ahli adalah melihat kesesuaian indikator dengan tujuan pengembangan instrumen, kesesuaian instrumen dengan indikator butir, melihat kebenaran konsep butir, melihat ebernaran isi, kebenaran kuni (pada tes), bahasa dan budaya. Proses ini disebut dengan validai isi dengen mempertimbangkan penilaian ahli (expert judgment).

Jik validasi isi akan dikuantifikasi, peneliti dapat meminta ahlu mengisi lembar penilaian validasi. Paling tidak, ada 3 ahli yang dilibatkan untuk proses validasi instrumen penelitian. Berdasarkan isian 3 ahli, selanjutnya penelitian menghitung indeks kesepakatan ahli atau kesepakatan validator dengan menggunakan indeks Aiken atau indeks Gregory.

  1. Revisi berdasarkan masukan validator

Biasanya validator memberikan masukan. Masukan-masukan ini kemudian digunakan peneliti untuk merevisinya. Jika perlu, peneliti perlu mengkonsultasikan lagi hasil perbaikan tersebut, sehingga diperoleh instrumen yang benar-benar valid

  1. Melakukan uji coba kpada responden yang bersesuaian untuk memroleh data responden peserta

Setelah revisi, butir-butir instrumen kemudin disusun lengkap (dirakit) dan siap diujicobakan. Uji coba ini dilakukan dalam rangka memperoleh bukti secara empiris. Uji coba ini dilakukan kepada responden yang bersesuaian dengan subjek penelitian. Peneliti dapat pula menggunakan anggota populasi yang tidak menjadi anggota sampel.

  1. Melakukan analisis (realibilitas, tingkat kesulitan dan daya pembeda)

Setelah melakukan uji coba, peneliti memperoleh data respon peserta uji coba. Dengan menggunakan respons peserta, peneliti kemudian melakukan penskoran tiap butir. Selanjutnya hasil penskoran ini digunakan untuk melakukan analisis realibitas skor perangkat tes dan juga analisis kekteristik butir. Analisis karakteristik butir dapat dilakukan dengan pendekatan teori tes klasik maupun teori respon butir. Analisis pada kedua pendekatan ini akan dibahas pada bab-bab selanjutnya.

  1. Merakit instrumen

Setelah karakteristik butir diketahui, peneiti dapat merakit ulang instrumen. Pemilihan butir-butir dalam merakit perangkat ini mempertimbangkan karakteritik tertnetu yang dikehendaki oleh peneliti, misalnya tingkat kesulitas butir. Setelah diberi instruksi pengerjaan, peneliti kemudian dapat mempergunakan inatrumen tersebut untuk mengumpulkan data penelitian.

 

Heri Retnawati. 2016.

UKURAN SAMPEL (skripsi dan tesis)

 

Ukuran sample tergantung beberapa faktor yang mempengaruhi diantaranya ialah:

  1. Homogenitas unit-unit sample, secara umum semakin mirip unit-unit sampel; dalam suatu populasi semakin kecil sample yang dibutuhkan untuk memperkirakan parameter-parameter populasi.
  2. Kepercayaan, mengacu pada suatu tingkatan tertentu dimana peneliti ingin merasa yakin bahwa yang bersangkutan memperkirakan secara nyata parameter populasi yang benar. Semakin tinggi tingkat kepercayaan yang diingnkan, maka semakin besar ukuran sample yang diperlukan.
  3. Presisi, mengacu pada ukuran kesalahan standar estimasi. Unutk mendapatkan presisi yang besar dibutuhkan ukuran ssmpel yang besar pula.
  4. Kekuatan Statsitik, mengacu pada adanya kemampuan mendeteksi perbedaan dalam situasi pengujian hipotesis. Untuk mendpatkan kekuatan yang tinggi, peneliti memerlukan sample yang besar.
  5. Prosedur Analisa, tipe prosedur analisa yang dipilih untuk analisa data dapat juga mempengaruhi seleksi ukuran sample.
  6. Biaya, Waktu dan Personil: Pemilihan ukuran sample juga harus memeprtimbangkan biaya, waktu dan personil. Sample besar akan menuntut biaya besar, waktu banyak dan personil besar juga.

KRITERIA SAMPEL YANG BAIK (skripsi dan tesis)

 

Sampel yang baik yang memenuhi dua buah kriteria sebagai berikut ini.

  1. Akurat

Sampel yang akurat (accurate) adalah sampel yang tidak bias. Beberapa cara dapat dilakukan untuk meningkatkan akurat dari sampel sebagai berikut:

  • Pemilihan sampel berdasarkan proksi yang tepat.
  • Menghindari bias di seleksi sampel
  • Pemilihan sampel yang bias (sample selection bias) akan membuat sampel tidak akurat.
  1. Presisi

Sampel yang mempunyai presisi yang tinggi adalah yang mempunyai kesalahan pengambilan sampel (sampling error) yang rendah. Kesalahan pengambilan sampel (sampling error) adalah seberapa jauh sampel berbeda dari yang dijelaskan oleh populasinya. Presisi diukur dengan standard erro of estimate. Semakin kecil standard error of estimate semakin tingg presisi sampelnya. Presisi dapat ditingkatkan dengan jumlah sampelnya. Semakin besar jumlah sampelnya, semakin kecil kesalahan standar estimasinya

JENIS-JENIS MASALAH DALAM PENELITIAN (skripsi dan tesis)

 

Masalah penelitian dapat diklasifikasikan ke dalam tiga jenis menurut Sugiyono (1994), antara lain :

  1. Permasalahan Deskriptif

Permasalahan deskriptif merupakan permasalahan dengan variabel mandiri baik hanya pada satu variabel atau lebih (variabel yang berdiri sendiri). Dalam penelitian ini, peneliti tidak membuat perbandingan variabel yang satu pada sampel yang lain, hanya mencari hubungan variabel yang satu dengan variabel yang lain.

  1. Permasalahan Komparatif

Permasalahan ini merupakan rumusan masalah penelitian yang membandingkan keberadaan satu variabel atau lebih pada dua atau lebih sampel yang berbeda pada waktu yang berbeda

  1. Permasalahan Asosiatif

Merupakan rumusan masalah penelitian yang bersifat menanyakan hubungan antara dua variabel atau lebih. Terdapat tiga bentuk hubungan, yaitu :

  1. a) Hubungan simetris adalah suatu hubungan antara dua variabel atau lebih yang kebetulan munculnya bersama.
  2. b) Hubungan kausal Hubungan kausal adalah hubungan yang bersifat sebab akibat. Jadi disini ada variabel independen (variabel yang mempengaruhi) dan dependen (dipengaruhi)
  3. c) Hubungan interaktif/ resiprocal/ timbal balik Hubungan interaktif adalah hubungan yang saling mempengaruhi. Di sini tidak diketahui mana variabel independen dan dependen

SUMBER MASALAH DALAM PENELITIAN (skripsi dan tesis)

 

Permasalahan dapat berasal dari berbagai sumber. Menurut James H. MacMillan dan Schumacher (Hadjar, 1996 : 40 – 42), masalah dapat bersumber dari :

  1. Observasi

Masalah dalam penelitian dapat diangkat dari hasil observasi terhadap hubungan tertentu yang belum memiliki penjelasan memadai dan cara-cara rutin yang dalam melakukan suatu tindakan didasarkan atas otiritas atau tradisi.

  1. Dedukasi dari teori

Teori merupakan konsep-konsep yang masih berupa prinsip-prinsip umum yang penerapannya belum dapat diketahui selama belum diuji secara empiris. Penyelidikan terhadap masalah yang dianggap dari teori berguna untuk mendapatkan penjelasan empiris praktik tentang teori.

  1. Kepustakaan

Hasil penelitian mungkin memberikan rekomendasi perlunya dilakukan penelitian ulang (replikasi) baik dengan atau tanpa variasi. Replikasi dapat meningkatkan validitas hasil penelitian dan kemampuan untuk digeneralisasikan lebih luas. Laporan penelitian sering juga menyampaikan rekomendasi kepada peneliti lain tentang apa yang perlu diteliti lebih lanjut. Hal ini juga menjadi sumber untuk menentukan masalah yang menentukan masalah yang perlu diangkat untuk diteliti.

  1. Masalah sosial

Masalah sosial yang ada di sekitar kita atau yang baru menjadi berita terhangat (hot news) dapat menjadi sumber masalah penelitian.

  1. Pengalaman pribadi

Pengalaman pribadi dapat menimbulkan masalah yang memerlukan jawaban empiris untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam. (Purwanto 2010:109-111).

PENGERTIAN MASALAH DALAM PENELITIAN (skripsi dan tesis)

 

Stonner (1982) mengemukakan bahwa masalah-masalah dapat diketahui atau dicari apabila terdapat penyimpangan antara pengalaman dengan kenyataan, antara apa yang direncanakan dengan kenyataan, adanya pengaduan, dan kompetisi. Menurut Suryabrata (1994 : 60) masalah merupakan kesenjangan antara harapan (das sollen) dengan kenyataan (das sein), antara kebutuhan dengan yang tersedia, antara yang seharusnya (what should  be) dengan yang ada (what it is) (Suryabrata, 1994: 60). Penelitian dimaksudkan untuk menutup kesenjangan (what can be).

 

JENIS DAN METODE SAMPLING (skripsi dan tesis)

 

 

Secara garis besar dapat dikelompokkan menjadi dua (2) kelompok, yaitu

Probability sampling menurut Sugiyono adalah teknik sampling yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel.

Nonprobability sampling menurut Sugiyono adalah teknik yang tidak memberi peluang/kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel.

  • Probability sampling

Probability sampling menuntut bahwasanya secara ideal peneliti telah mengetahui besarnya populasi induk, besarnya sampel yang diinginkan telah ditentukan, dan peneliti bersikap bahwa setiap unsur atau kelompok unsur harus memiliki peluang yang sama untuk dijadikan sampel.

  1. a) Simple random sampling

Menurut Kerlinger (2006:188), simple random sampling adalah metode penarikan dari sebuah populasi atau semesta dengan cara tertentu sehingga setiap anggota populasi atau semesta tadi memiliki peluang yang sama untuk terpilih atau terambil. Menurut Sugiyono (2001:57) dinyatakan simple (sederhana) karena pengambilan sampel anggota populasi  dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu. Margono (2004:126) menyatakan bahwa  simple random sampling adalah teknik untuk mendapatkan  sampel yang langsung dilakukan pada unit sampling. Cara demikian dilakukan bila anggota populasi dianggap homogen. Teknik ini dapat dipergunakan bilamana jumlah unit sampling di dalam suatu populasi tidak terlalu besar.

  1. b) Proportionate stratified random sampling

Margono (2004: 126) menyatakan bahwa stratified random sampling biasa digunakan pada populasi yang mempunyai susunan bertingkat atau berstrata. Menurut  Sugiyono (2001: 58) teknik ini digunakan bila populasi mempunyai anggota/unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional.

  1. c) Disproportionate stratified random sampling

Sugiyono (2001: 59) menyatakan bahwa teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel bila populasinya berstrata tetapi kurang proporsional.

  1. d) Area (cluster) sampling (sampling menurut daerah)

Teknik ini disebut juga cluster random sampling. Menurut Margono (2004: 127), teknik ini digunakan bilamana populasi tidak terdiri dari individu-individu, melainkan terdiri dari kelompok-kelompok individu atau cluster. Teknik sampling daerah digunakan untuk menentukan sampel bila objek yang akan diteliti atau sumber data sangat luas, misalnya penduduk dari suatu negara, propinsi atau kabupaten.

  • Nonprobability sampling

Non Probability sampling adalah sebuah teknik sampling yang tidak memperhatikan banyak variabel dalam penarikan sampel. Sampel-sampel dari Nonprobability Sampling juga disebut sebagai subjek penelitian dimana hasil dari uji yang dilakukan pada sampling tidak memiliki hubungan dengan populasi. Tujuan penggunaan teknik sampling ini lebih banyak melekat pada materi yang diujikan sedangkan pada random samplin atau probability Sampling, tujuan penelitian melekat pada nilai dari materi pada populasi yang diujikan.

  1. Sampling sistematis

Sugiyono (2001:60) menyatakan bahwa sampling sistematis adalah teknik penentuan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut.

  1. Quota sampling

Menurut Sugiyono (2001: 60) menyatakan bahwa  sampling kuota adalah teknik untuk menentukan sampel dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang diinginkan. Menurut Margono (2004: 127) dalam  teknik  ini  jumlah populasi tidak diperhitungkan akan tetapi diklasifikasikan dalam beberapa kelompok. Sampel diambil dengan memberikan jatah atau quorum tertentu terhadap kelompok. Pengumpulan data dilakukan langsung pada unit sampling. Setelah kuota terpenuhi, pengumpulan data dihentikan.

  1. Sampling aksidental

Sampling aksidental adalah teknik penentuan sampel  berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data (Sugiyono, 2001: 60). Menurut Margono (2004: 27) menyatakan bahwa dalam teknik ini pengambilan sampel tidak ditetapkan lebih dahulu. Peneliti langsung mengumpulkan data dari unit sampling yang ditemui.

  1. Purposive sampling

Sugiyono (2001: 61) menyatakan bahwa sampling purposive adalah teknik penentuan sampel dengan  pertimbangan tertentu. Menurut Margono (2004:128),  pemilihan sekelompok subjek dalam purposive sampling  didasarkan atas ciri-ciri tertentu yang dipandang mempunyai sangkut paut yang erat dengan ciri-ciri populasi yang sudah  diketahui sebelumnya, dengan kata lain unit sampel yang  dihubungi disesuaikan dengan kriteria-kriteria tertentu yang  diterapkan berdasarkan tujuan penelitian.

  1. Sampling jenuh

Menurut Sugiyono (2001:61) sampling jenuh adalah  teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi  digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan bila  jumlah populasi relatif kecil, kurang dari 30 orang. Istilah  lain sampel jenuh adalah sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan sampel.

  1. Snowball sampling

(Sugiyono, 2001: 61), Snowball sampling adalah teknik penentuan sampel  yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian sampel ini disuruh memilih teman-temannya untuk dijadikan sampel begitu seterusnya, sehingga jumlah  sampel semakin banyak. Ibarat bola salju yang menggelinding semakin lama semakin besar.

Pada penelitian kualitatif banyak menggunakan purposive dan snowball sampling

 

Ukuran Sampel (skripsi dan tesis)

 

 

Pada dasarnya tidak ada aturan baku mengenai pengambilan ukuran dari sampel selama sampel sudah mewakili karakteristik dari populasi. Namun dalam penelitian yang bersifat psikologi seperti pada penelitian pendidikan, Semakin besar jumlah akan menghasilkan data yang lebih stabil. Selain dari karakteristik peneliti juga harus mempertimbangkan jumlah data yang dibutuhkan untuk keperluan analisis Statistik.

Sebagai contoh jika penelitian yang dilakukan bertujuan untuk membandingkan dua bua grouph dengan satu variabel pembanding, analisis yang dilakukan untuk data yang terdistribusi normal adalah untuk distribusi t mengharuskan minimal jumlah data terdiri dari 30 data karena kurang dari itu tidak menghasilkan analisis yang baik dan tidak lebih dari 60 data.

Beberapa ahli memberikan gambaran mengenai jumlah sampel yang berbeda-beda namun pertimbangan jenis dan bidang penelitian sebaiknya dijadikan acuan untuk memilih ukuran sampel.

Sebagai gambaran pendapat beberapa ahli mengenai jumlah sampel Gay dan Diehl (1992) pada kajian penelitian untuk kelas bisnis dan manajemen memberikan sara ukuran sampel minimal

  1. Penelitian deskriptif, jumlah sampel minimum adalah 10% dari populasi Penelitian korelasi, jumlah sampel minimum adalah 30 subjek
  2. Penelitian kausal perbandingan, jumlah sampel minimum adalah 30 subjek per group
  3. Penelitian eksperimental, jumlah sampel minimum adalah 15 subjek per group

Frankel dan Wallen (1993) pada kajian penelitian evaluasi pendidikan menyarankan Penelitian deskriptif jumlah sampel minimum adalah 100 sampel Penelitian jumlah sampel minimum adalah 50 sampel Penelitian kausal-perbandingan sebanyak 30 sampel untuk setiap group Penelitian eksperimental sebanyak 30 atau 15 per group

Roscoe, Ukuran sampel penelitian dibedakan menjadi 4 (empat), yaitu :

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

Isaac dan Michael memberikan gambaran mengenai metode pengambilan sampel disesuaikan dengan taraf signifikansi dari penelitian yakni 1%, 5%, dan 10%. Jumlah sampel sampel selanjutnya dihitung dengan persamaan

RELIABILITAS DALAM SEM (skripsi dan tesis)

 

Setelah kesesuaian model diuji dan validitas diukur evaluasi lain yang harus dilakukan adalah penilaian unidimensionalitas dan reliabilitas. Reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator – indikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajad sampai di mana masing – masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk yang umum dengan kata lain bagaimana hal – hal yang spesifik saling membantu dalam menjelaskan sebuah fenomena yang umum. Penggunaan ukuran reliabilitas seperti α-Cronbach tidak mengukur unidimensionalitas melainkan mengasumsikan bahwa unidimensionalitas itu sudah ada pada waktu α-Cronbach dihitung, dalam teknik SEM reliabilitas konstruk dinilai dengan menghitung  indeks reliabilitas instrumen yang digunakan dari model.

Nilai batas yang digunakan untuk menilai sebuah tingkat reliabilitas yang dapat diterima adalah 0,70, walaupun angka itu bukanlah sebuah ukuran yang “mati” artinya bila penelitian bersifat eksploratori maka nilai di bawah 0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai dengan alasan empirik yang terlihat dalam proses eksploratori. Nunally dan Bernstein ( 1994) menyatakan bahwa dalam penelitian eksploratori, reliabilitas antara 0,5 – 0,6 sudah dapat diterima. ( materi ini juga dibahas pada minto 2009 sifatnya penekanan supaya peneliti focus)

VALIDITAS DALAM SEM (skripsi dan tesis)

 

 

teknik validitas SEM yang digunakan adalah validitas konvergen dan validitas diskriminan di mana sudah dijelaskan sebelumnya bahwa kedua validitas ini dihasilkan dari Structural Model. Berikut akan dijelaskan masing – masing :

1 Validitas Konvergen

Validitas konvergen diukur dengan menentukan apakah setiap indikator yang diestimasi secara valid mengukur dimensi dari konsep yang diukur, sebuah indikator menunjukkan validitas konvergen yang

signifikan apabila koefisien variabel indikator labih besar dari dua kali standar errornya (C.R > 2.SE). Bila setiap indikator memiliki critical ratio (C.R) yang lebih besar dari dua kali standar errornya, hal ini

menunjukkan bahwa indikator itu secara valid mengukur apa yang seharusnya diukur dalam model.

2 Validitas Diskriminan

Validitas diskriminan dilakukan untuk menguji apakah dua atau lebih konstruk yang diuji merupakan sebuah konstruk yang independen (bebas). Hal ini dapat dilakukan dengan memberikan konstrain pada parameter korelasi antar kedua konstruk yang diestimasi (Φij) sebesar 1,0 dan selanjutnya dilakukan pembandingan antara chi-square yang diperoleh dari model yang dikonstrain dengan chi-square yang diperoleh dari model yang tidak dikonstrain. Validitas diskriminan dilakukan secara terpisah yaitu antara konstruk eksogen dengan konstruk eksogen atau antara konstruk endogen dengan konstruk endogen.

 

 

 

 

 

 

 

PARAMETER PENGUJIAN MODEL (SKRIPSI DAN TESIS)

ADJUSTED GOODNESS OF FIT INDEX (AGFI)

Tingkat penerimaan yang direkomendasikan apabila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90. Nilai sebesar 0,95 dapat diintepretasikan sebagai tingkatan yang baik ( good overall model fit ) sedangkan nilai antara 0,90 – 0,95 menunjukkan tingkatan cukup ( adequate model fit ).

CMIN/DF ATAU RELATIVE X2

CMIN/DF merupakan salah satu indikator untuk mengukur tingkat fit sebuah model, dihasilkan dari statistik Chi – Square (CMIN) dibagi dengan Degree of Freedom (DF). CMIN/DF yang diharapkan adalah sebesar ≤ 2,0 yang menunjukkan adanya penerimaan dari model.

TUCKER LEWIS INDEX (TLI)

Nilai TLI yang diharapkan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah sebesar ≥ 0,95 dan nilai yang mendekati 1,0 menunjukkan a very good fit. Nilai indeks TLI merupakan pembanding dari sebuah model yang diuji dengan sebuah baseline model (Baumgartner & Homburg, 1996). Baseline model dalam output AMOS ada dua model baseline bersama dengan model yang diuji (default model)

THE ROOT MEANSQUARE ERROR OF APPROXIMATION (RMSEA )

Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model. Indeks RMSEA dapat digunakan untuk mengkompensasi statistik chi – square dalam sampel yang besar. Nilai RMSEA menunjukkan goodness of fit yang dapat diharapkan bila model diestimasi dalam populasi (Hair, et al.,2006).

 

 

CHI – SQUARE (X2) (SKRIPSI DAN TESIS)

 

Chi – square (X2) merupakan alat ukur yang fundamental untuk mengukur overall fit. Pengujian Chi – square (X2 ) bersifat sensitive terhadap besarnya sampel yang digunakan, bila jumlah sampel cukup besar yaitu kurang dari 200 sampel, maka chi – square harus didampingi oleh alat uji lainnya (Hair et al., 1995 ; Tabachnick & Fidell, 1996). Model yang diuji akan dipandang memuaskan dan baik bila nilai chi – squarenya rendah . Semakin kecil nilai X2 maka semakin baik model itu ( karena dalam uji beda chi – square, X2 = 0, berarti benar – benar tidak ada perbedaan, H0 diterima ) dan diterima berdasarkan probabilitas dengan cut off value sebesar p > 0,05 atau p > 0,10 (Hulland et al, 1996), pengalaman penulis bila nilai p > 0,05 semua Parameter pengujian Model baik. Uji Chi – square (X2) bertujuan untuk menguji sebuah model dan mengembangkannya, yang sesuai atau fit dengan data, maka yang dibutuhkan justru sebuah nilai X2 yang tidak signifikan yang menguji hipotesa nol bahwa estimated population covariance tidak sama dengan sample covariance. Pengujian Chi – square (X2) nilai yang rendah akan menghasilkan sebuah tingkat signifikansi yang lebih besar dari 0,05 yang akan mengindikasikan tidak adanya perbedaan yang signifikan antara matriks kovarians populasi dan matriks kovarians yang diestimasi.

MACAM-MACAM MODEL DALAM SEM (SKRIPSI DAN TESIS)

 

  1. Model Deskriptif : Measurement Model

Measurement model atau model pengukuran fungsinya untuk mengukur kuatnya struktur dari dimensi – dimensi yang membentuk sebuah faktor/Variabel/konstruk. Model deskriptif adalah model yang ditujukan untuk mendeskripsikan sebuah konsep atau pembentukan Faktor/Variabel/konstruk. Measurement model adalah proses pemodelan dalam penelitian yang diarahkan untuk menyelidiki unidimensionalitas dari indikator – indikator yang menjelaskan sebuah variabel laten/bentukan. Measurement model berhubungan dengan Faktor/Variabel/konstruk baik itu endogen maupun eksogen, analisis yang dilakukan sesungguhnya sama dengan analisis faktor hanya disini menganalisis hubungan, peneliti memulai penelitiannya dengan menentukan terlebih dahulu beberapa variabel yang bias menyelesaikan dipandang bisa menyelesaikan masalah  multidimensional termasuk indikatornya untuk mengkonfirmasi model tersebut, teknik analisis ini disebut confirmatory factor analysis. Measurement model akan menghasilkan penilaian mengenai validitas konvergen (convergent validity) dan validitas diskriminan (discriminant validity).

  1. Measurement Model Menyeluruh/simultan

Peneliti membuat model pengukuran berdasarkan justifikasi teori, semua hubungan antara konstruk dengan konstruk digambarkan dengan bentuk garis panah dua arah yang bertujuan untuk menganalisis korelasinya. Korelasi antar variabel eksogen /independen tidak Signifikan, apabila terjadi korelasinya signifikan antara kedua variable independen maka dipilih yang nilainya terbesar, sedangkan variabel independen dengan dependen korelasi diharapkan Signifikan .

  1. Measurement Model Secara Parsial

Model pengukuran dilakukan secara terpisah atau dilakukan pada tiap konstruk (single measurement model) atau dapat juga dilakukan antara konstruk dengan konstruk atau lebih (multidimensional model).

  1. Model Prediktif : Structural Model (Causal Model)

Garis dengan anak panah satu arah menunjukkan adanya hubungan kausalitas (regresi) yang dihipotesakan, model ini terdapat hubungan kausalitas yang dihipotesiskan antar konstruk. Model struktural akan menghasilkan penilaian mengenai validitas prediktif (predictive validity).

 

 

HUBUNGAN ANTAR VARIABEL DALAM AMOS (skripsi dan tesis)

 

Hubungan antar variabel dinyatakan dalam garis dua panah. Bila tidak ada garis dua panah berarti tidak ada hubungan.  Beberapa bentuk – bentuk garis yang ada pada tool Amos yang diaplikasikan pada model SEM antara lain :

  1. Garis anak panah satu arah

Garis anak panah satu arah menunjukkan adanya kausalitas (regresi) yang dihipotesakan, di mana variabel yang dituju oleh garis anak panah satu arah ini adalah variable endogen (dependen) dan yang tidak dituju/ditinggal oleh anak panah satu arah adalah variabel eksogen (independen).

  1. Garis anak panah 2 arah

Garis anak panah 2 arah menunjukkan adanya korelasi antar dua variabel, bila peneliti ingin meregresi dua/lebih buah variabel independen terhadap satu atau beberapa variabel dependen, maka syarat yang harus dipenuhi yakni korelasi antar variabel independen tidak signifikan, bila korelasinya antar variabel independen sama-sama signifikan pilih yang terkuat. Jadi garis ini bertujuan untuk menguji ada tidaknya korelasi dan kemudian layak atau tidak dilakukan regresi antar variabel

GAMBAR KONVENSI SEM (SKRIPSI DAN TESIS)

 

Berdasarkan tool Amos konvensi SEM yang berlaku dalam diagram SEM adalah sebagai berikut :

  1. Faktor /Variabel/konstruk .

Faktor/Variabel/konstruk disebut juga latent variable karena merupakan variabel bentukan atau unobserved variable. Faktor/Variabel/konstruk adalah variabel bentukan yang dibentuk melalui indikator – indikator yang diamati. Faktor/Variabel/konstruk digambarkan sebagai elips atau oval

  1. Variabel terukur (Measured Variable).

Variabel terukur biasa disebut Indikator digambarkan dalam bentuk segi-empat atau bujur sangkar. Indikator ini disebut juga indicator variable, observed variable, atau manifest variable. Indikator tersebut datanya dicari melalui penelitian lapangan, misalnya melalui instrumen survey dengan dasar teori yang kuat

 

PENGERTIAN SEM (SKRIPSI DAN TESIS)

Karakteristik dasar penggunaan SEM harus melibatkan dua jenis variable, yaitu variable observasi dan laten. Variabel observasi mempunyai data seperti data angka atau skala penilaian yang diambil dari kuesioner. Disamping data tersebut di depan, Variabel observasi dalam SEM mencakup pula data kontinus. Sedang variable laten adalah variabel yang secara tidak langsung teramati namun peneliti ingin mengetahuinya. Untuk melakukan observasi variable laten peneliti harus membuat model-model yang mengekspresikan variable-variabel laten sebagai variabel observasi. Dalam SEM semua variable laten merupakan variable kontinus dan secara teori mempunyai jumlah nilai yang tidak terbatas. Contoh-contoh variable laten dalam ilmu ekonomi konsentrasi bidang pemasaran, misalnya sikap terhadap merek, kepuasan pelanggan, nilai yang diterima (perceived value),  keinginan melakukan pembelian ulang, dan kualitas yang dilihat (perceived quality)

 

Secara umum ada dua variable yang penting dalam riset, yaitu variable-variabel yang tergantung pada variable lain yang disebut sebagai variable “tergantung” dan variable-variabel yang  tidak tergantung terhadap varaibel lain yang kemudiandisebut sebagai variable “bebas”. Dalam konteks SEM variable-variabel tergantung disebut juga sebagai variabel “endogenous” dan  “exogenous,” untuk variable-variabel bebas. Dalam contoh hubungan linier yang diekspresikan dalam persamaan di bawah ini Persamaan tersebut bermakna bahwa nilai yang dilihat untuk kasus “i” merupakan jumlah kualitas “i” dikalikan dengan koefesien “a,” harga untuk “i” dikalikan dengan koefesien “b,”ditambah “error.” Eerror term ini mewakili bahwa sebagian nilai yang dilihat untuk kasus “i” yang tidak tertangkap oleh dependensi s linier terhadap kualitas dan harga. Jika dikombinasikan dengan beberapa asumsi, maka persamaan tersebut menggambarkan  suatu model nilai yang mungkin tergantung pada kualitas dan harga.

Nilai i = a x kualitas  i + b x harga  i + error i

Pada saat melakukan pencocokkan suatu model sebagaimana model dalam persamaan di atas, maka sebenarnya kita sedang membuat estimasi untuk koefesien-koefesien “a” dan “b” yang meminimumkan fungsi kesalahan tertentu di observasi-observasi yang sedang dilakukan, dengan keberadaan error yang diasumsikan. Dalam model yang dibuat di atas mengasumsikan bahwa semua kasus dalam sekumpulan data tersebut mempunyai nilai-nilai sama untuk “a” dan “b.” Nilai-nilai tersebut cocok dalam populasi. Persamaan di atas nampak seperti persamaan regresi tanpa intercept di sebelah kanan. Koefesien-koefesien “a” dan “b” mewakili koefesein-koefesein regresi. “nilai,” “kualitas” dan “harga” merupakan variable-variabel observasi. “Error” merupakan perbedaan antara nila-nilai yang observasi dan yang diprediksi.untuk masing-masing kasus. Persamaan tersebut dapat juga dilihat sebagai gambaran suatu model faktor dimana variable observasi disebut “load” nilai pada dua faktor, yaitu “kualitas” dan “harga”; sedang error dapat disebut sebagai “keunikan”. Dalam persepktif ini, maka kualitas dan harga merupakan variable-variabel laten

 

PARAMETER PENGUJIAN SEM (SKRIPSI DAN TESIS)

 

Bila model yang dikembangkan baik maka parameter estimasi akan menghasilkan sebuah estimated covarians matrix medekati sample covariance matrix,untuk evaluasi pertamanya dengan uji chi – square dan fit index. Chi – square tergantung pada ukuran sampel, maka diperlukan beberapa indeks kesesuaian dan kecukupan model yang tidak sensitif terhadap ukuran sampel. Indeks – indeks tersebut adalah GFI, AGFI, CMIN/DF, TLI, CFI dan RMSEA.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

PENGERTIAN DAN JENIS KONSTRUK (SKRIPSI DAN TESIS)

 

Konstrak adalah atribut yang menunjukkan variabel.

  1. Konstruk Empirik

Konstrak Empirik. Merupakan konstrak yang terukur (observed). Dinamakan terukur karena kita dapat mengetahui besarnya konstrak ini secara empirik, misalnya dari item tunggal atau skor total item-item hasil pengukuran. Konstrak empirik disimbolkan dengan gambar kotak.

  1. Konstrak Laten

Konstrak laten adalah konstrak yang tidak terukur (unobserved). Dinamakan tidak terukur karena tidak ada data empirik yang menunjukkan besarnya konstrak ini. Konstrak laten dapat berupa a) common factor yang menunjukkan domain yang diukur oleh seperangkat indikator/item dan b) unique factor (eror) yang merupakan eror pengukuran. Konstrak ini disimbolkan dengan gambar lingkaran dan c) residu yaitu faktor-faktor lain yang mempengaruhi variabel dependen selain variabel independen

(Widhiarso, 2009)

 

 

MODEL DALAM  SEM (SKRIPSI DAN TESIS)

 

SEM merupakan penggabungan dari dua model yaitu model pengukuran yang merupakan kajian dari psikometrika serta model struktural yang merupakan kajian dari statistika. Model structural sendiri merupakan penggabungan antara dua konsep statistika, yaitu konsep analisis faktor yang masuk pada model pengukuran (measurement model) dan konsep regresi melalui model struktural (structural model). Model pengukuran menjelaskan hubungan antara variabel dengan indikator-indikatornya dan model struktural menjelaskan hubungan antar variabel.

  1. Model Pengukuran

Model Pengukuran terdiri dari sebuah skor hasil pengukuran (skor tampak), didalamnya terkandung dua komponen, yaitu a) komponen yang menjelaskan atribut yang diukur dan b) komponen yang terkait dengan atribut lain yang tidak diukur (eror). Dengan kata lain, di dalam skor tampak didalamnya terkandung komponen yang menunjukkan atribut ukur dan eror. Dalam gambar dengan pendekatan SEM konsep ini dijabarkan menjadi gambar yang menunjukkan skor sebuah item yang dibangun dari dua komponen, yaitu atribut ukur dan eror

Model pengukuran merupakan penggambaran dari n hubungan antara item dengan konstrak yang iukur. Model pengukuran memiliki ketepatan model yang memuaskan ketika item-item yang dilibatkan mampu menjadi indikator dari konstrak yang diukur yang dibuktikan dengan nilai eror pengukuran yang rendah dan nilai komponen konstruk yang tinggi.

  1. Model Struktural

Model struktural menggambarkan hubungan satu variabel dengan variabel lainnya. Hubungan tersebut dapat berupa korelasi maupun pengaruh. Korelasi antar variabel ditunjukkan dengan garis dengan berpanah di kedua ujungnya sedangkan pengaruh ditandai dengan satu ujung berpanah

(Widhiarso, 2009)

 

 

 

Rasio Aktivitas (skripsi dan tesis)

Rasio ini melihat seberapa besar efisiensi penggunaan aset oleh perusahaan (Hanafi, 2014). Menurut Fahmi (2017) rasio aktivitas adalah rasio yang menggambarkan sejauh mana suatu perusahaan mempergunakan sumber daya yang dimilikinya guna menunjang aktivitas perusahaan, dimana penggunaan aktivitas ini dilakukan secara sangat maksimal dengan maksud memperoleh hasil yang maksimal. Rasio ini juga disebut sebagai rasio pengelolaan aset (asset management ratio). Terdapat beberapa alternative rasio untuk melihat kondisi aktivitas perusahaan yaietu

  1. Inventory Turnover

Rasio inventory turnover melihat sejauh mana tingkat perputaran persediaan yang dimiliki olh suatu perusahaan. Kondisi perusahaan yang baik adalah dimana kepemilikan persediaan dan persediaan selalu berada dalam kondisi yang seimbang, artinya jika persediaan perusahaan adalah kecil maka akan terjadi penumpukkan barang dalam jumlah yang banyak di gudang, namun jika perputaran terlalu tinggi maka jumlah barang yang tersimpan di gudang akan kecil, sehingga jika sewaktu-waktu terjadi kehilangan bahan/ barang di pasaran dalam kejadian yang bersifat di luar perhitungan seperti gagal panen, bencana alam, kekacauan stabilitas politik dan keamanan serta berbagai kejadian lainnya. Maka ini bisa menyebabkan perusahaan terganggu aktivitas produksinya dan lebih jauh berpengaruh pada sisi penjualan serta perolehan keuntungan (Fahmi, 2017)

  1. Day Sales Outstanding

Day Sales Outstanding (DSO) adalah ukuran jumlah hari rata-rata yang dibutuhkan perusahaan untuk mengumpulkan pembayaran setelah penjualan dilakukan. Menurut Fahmi (2017) rasio ini mengkaji tentang bagaimana suatu perusahaan melihat periode pengumpulan piutang yang akan terlihat. Angka DSO yang tinggi menunjukkan bahwa perusahaan menjual produknya kepada pelanggan secara kredit dan membutuhkan waktu lebih lama untuk mengumpulkan uang. Ini dapat menyebabkan masalah arus kas karena durasi panjang antara waktu penjualan dan waktu perusahaan menerima pembayaran.

  1. Fixed Assets Turnover

Rasio fixed asset turnover disebut juga dengan perputaran aktiva tetap. Rasio ini melihat sejauh mana aktiva tetap yang dimiliki oleh suatu perusahaan memiliki tingkat perputarannya secara efektif, dan memberikan dampak pada keuangan perusahaan 20 (Fahmi, 2017). Semakin tinggi angka perputaran aktiva tetap, semakin efektif perusahaan mengelola asetnya. Pada beberapa industri (sektor usaha) yang mempunyai proporsi aktiva tetap yang tinggi, rasio ini cukup penting diperhatikan. Sedangkan pada beberapa industri yang lain, seperti industry jasa yang mempunyai proporsi aktiva tetap yang kecil, rasio ini barangkali relatif tidak begitu penting untuk diperhatikan (Hanafi, 2014).

  1. Total Assets Turnover

Total assets turnover disebut juga dengan rasio perputaran total aset. Rasio ini melihat sejauh mana keseluruhan aset yang dimiliki oleh perusahaan terjadi perputaran secara efektif (Fahmi, 2017). Jadi semakin besar rasio ini semakin baik yang berarti bahwa aktiva dapat lebih cepat berputar dan meraih laba dan menunjukkan semakin efisien penggunaan keseluruhan aktiva dalam menghasilkan penjualan. Dengan kata lain, jumlah asset yang sama dapat 21 memperbesar volume penjualan apabila assets turnover-nya ditingkatkan atau diperbesar.

Rasio Likuiditas (skripsi dan tesis)

Rasio likuiditas (liquidity ratios) adalah kemampuan suatu perusahaan memenuhi kewajiban jangka pendeknya secara tepat waktu (Fahmi, 2017). Menurut Hanafi (2004) rasio likuiditas mengukur kemampuan likuiditas jangka pendek perusahaan dengan melihat besarnya aktiva lancar relatif terhadap utang lancarnya. Utang dalam hal ini merupakan kewajiban perusahaan. Terdapat dua alternative rasio untuk melihat kondii likuiditas perusahaan yaitu

  1. Current Ratio

Current ratio (rasio lancar) mengukur kemampuan perusahaan memenuhi utang jangka pendeknya (jatuh tempo kurang dari satu tahun) dengan menggunakan aktiva lancar (Hanafi, 2014). Aktiva lancar biasanya termasuk kas, surat berharga, piutang, 15 dan persediaan. Kewajiban lancar terdiri dari hutang dagang, hutang jangka pendek, jatuh tempo hutang jangka panjang, pajak yang masih harus dibayar, dan biaya lainnya yang masih harus dibayar (terutama upah) (Brigham & Daves, 2004). Secara umum, kreditur senang melihat current ratio (rasio lancar) yang tinggi. Jika suatu perusahaan mengalami kesulitan keuangan, perusahaan akan mulai membayar tagihannya (hutang dagang) lebih lambat, sehingga kewajibannya saat ini akan meningkat. Jika kewajiban lancar meningkat lebih cepat daripada aset lancar, rasio lancar akan turun, dan ini bisa menimbulkan masalah (Brigham & Daves, 2004). Namun bagi para pemegang saham current ratio yang terlalu tinggi dianggap tidak baik, dalam artian para manajer perusahaan tidak mendayagunakan current asset secara baik dan efektif, atau dengan kata lain tingkat kreatifitas manajer perusahaan adalah rendah (Fahmi, 2017).

Berdasarkan penelitian yang dilakukan  oleh Pane, Topowijoyo, & Husaini (2015) menggunakan analisis diskriminan untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan manufaktur tahun 2011- 2013 menunjukkan bahwa curent ratio menjadi salah satu rasio yang secara signifikan mempengaruhi kebangkrutan.

  1. Quick Ratio (Acit Test Ratio)

Quick ratio (acit test ratio) sering disebut rasio cepat. Quick ratio mengeluarkan persediaan dari komponen aktiva lancar. Dari ketiga komponen aktiva lancar (kas, piutang dagang, dan persediaan), persediaan biasanya dianggap sebagai aset yang paling tidak liquid (Hanafi, 2014). Hal ini dikarenakan persediaan merupakan unsur aktiva lancar yang likuiditasnya rendah dan sering mengalami fluktuasi harga serta menimbulkan kerugian jika terjadi likuiditas. Jadi rasio ini merupakan rasio yang menunjukkan kemampuan aktiva lancar yang paling likuid mampu menutupi hutang lancar. Menurut Sawir 17 (2009) semakin besar rasio ini maka semakin baik kondisi perusahaan. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Pane, Topowijoyo, & Husaini (2015) menggunakan analisis diskriminan untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan manufaktur tahun 2011- 2013, menunjukkan bahwa quick ratio juga menjadi salah satu faktor penentu kebangkrutan

Pengertian Financial Distress dan Kebangkrutan (skripsi dan tesis)

Seringkali kondisi financial distress disamakan dengan kebangkrutan, padahal financial distress dan kebangkrutan adalah dua hal yang berbeda. Kesulitan keuangan (financial distress) merupakan indikasi awal sebelum terjadinya kebangkrutan perusahaan. Menurut Platt dan Platt (2002) financial distress merupakan tahapan penurunan kondisi keuangan suatu perusahaan sebelum likuidasi ataupun kebangkrutan terjadi. Indikasi terjadinya financial distress dapat diketahui dari kinerja keuangan yang tercermin dari laporan keuangan suatu perusahaan. Financial distress dimulai dengan ketidakmampuan dalam memenuhi kewajiban-kewajibannya, terutama kewajiban yang bersifat jangka pendek seperti kewajiban likuiditas dan juga termasuk kewajiban dalam kategori solvabilitas.

Menurut Hofer (1980) dan Whitaker (1999) perusahaan dikatakan dalam kondisi financial distress apabila terus mengalami laba bersih (net profit) negative selama beberapa tahun. Indikasi terjadinya financial distress lainnya yaitu kondisi dimana perusahaan mengalami delisted akibat laba bersih dan nilai nuku ekuitas negatif berturut-turut serta perusahaan tersebut telah dimerger (Almilia, 2004). Kebangkrutan merupakan kegagalan perusahaan dalam menghasilkan laba, umumnya terjadi karena kurangnya modal karena tidak memanfaatkan sumber daya modal dengan baik, tidak memelihara uang yang cukup, manajemen yang tidak efisien dalam menjalankan semua aktivitas. Terdapat tiga elemen yang menentukan probabilitas kegagalan pada perusahaan, yaitu: nilai aset, nilai aset dari ketidakpastian risiko dan leverage (Pribadi & Susanto, 2014).

Pengertian kebangkrutan menurut Undang-Undang Kepailitan No. 4 Tahun 1998 adalah debitur yang mempunyai dua atau lebih kreditur dan tidak membayar sedikitnya satu utang yang jatuh tempo dan dapat ditagih, dinyatakan pailit dengan Putusan Pengadilan yang berwenang sebagaimana 12 dimaksud dalam Pasal 2 baik atas permohonannya sendiri maupun atas permintaan seseorang atau lebih krediturnya.

Weston dan Copeland (2000) mendefinisikan kebangkrutan dalam 2 (dua) bentuk, yaitu:

  1. Kegagalan ekonomi Kegagalan ekonomi terjadi saat perusahaan tidak dapat memenuhi kewajiban dan kebutuhannya sendiri yang berarti bahwa pendapatan perusahaan tersebut lebih kecil dari biaya modal atau kewajiban yang harus dibayarkan perusahaan lebih besar daru nilai dari arus kas yang dimiliki perusahaan.
  2. Kegagalan keuangan Kegagalan keuangan dapat didefinisikan sebagai insolvency yang dibedakan berdasarkan arus kas dan dasar saham.

Terdapat 2 (dua) bentuk insolvensi atas dasar arus kas, yaitu insolvensi teknis dan insolvensi dalam arti kebangrutan. Dalam insolvensi teknis, perusahaan bisa dikatakan bangkrut apabila perusahaan tidak mampu memenuhi kewajibannya saat jatuh tempo. Insolvensi 13 dalam arti kebangkrutan terjadi ketika kekayaan bersih negative dalam neraca konvensional atau nilai arus kas yang diharapkan lebih kecil daripada kewajiban yang beredar. Kebangkrutan harus menjadi perhatian berbagai pemangku kepentingan di sebuah perusahaan, termasuk pemilik, manajer, investor, kreditor dan mitra bisnis, serta lembaga pemerintah karena dampak dari adanya kebangkrutan tidak hanya dirasakan pemiliknya, tapi juga pengguna laporan keuangan lainnya, seperti investor, kreditor, dan ekonomi umum juga ikut terpengaruh. Oleh karena itu, prediksi kebangkrutan harus dilakukan sebagai langkah preventif untuk mengurangi tingkat risiko dan bahaya kebangkrutan perusahaan (Alkhatib & Bzour, 2011)

Literasi Keuangan (skripsi dan tesis)

Menurut Mandell dan Klein, Perkembangan industri jasa keuangan semakin meningkat dan semakin kompleks sehingga mengubah kondisi pasar keuangan. Oleh karena itu, seseorang perlu memahami pengetahuan dasar keuangan yang berhubungan dengan kunci keamanan keuangan modern (Mandel dan Klein, 2007: 107). Menurut Chen dan Volpe, financial literacy diartikan sebagai kemampuan untuk mengelola keuangan pribadi (Putri, 2016: 79). Garman & Forgue menyebutkan bahwa financial literacy merupakan pengetahuan tentang fakta, konsep, prinsip dan alat teknologi yang mendasari untuk cerdas dalam menggunakan uang (Erawati, tt: 2). Menurut Otoritas Jasa Keuangan, literasi keuangan adalah rangkaian proses atau aktivitas untuk meningkatkan pengetahuan (knowledge), keyakinan (competence), dan keterampilan (skill) konsumen dan masyarakat luas sehingga mereka mampu mengelola keuangan dengan lebih baik. Berdasarkan beberapa pendapat di atas, maka dapat disimpulkan bahwa literasi keuangan merupakan suatu proses yang mengukur seberapa baik kemampuan individu dalam memahami konsep keuangan dan menerapkan konsep tersebut sehingga dapat terwujud pengelolaan keuangan yang lebih baik

Analisis Diskriminan (skripsi dan tesis)

Menurut Singgih (2002:143) “analisis diskriminan adalah teknik multivariat yang termasuk dependence method yakni adanya variabel dependen dan independen”. Menurut Ghozali (2009:221) “diskriminan analisis merupakan bentuk regresi dengan variabel terikat berbentuk non-metrik atau kategori”. Menurut Singgih (2002:143) tujuan diskriminan secara umum adalah: a. Untuk mengetahui ada atau tidak perbedaan yang jelas antar grup pada variabel dependen, atau bisa dikatakan terdapat perbedaan atau tidak antara anggota grup satu dengan anggota grup dua. b. Jika ada perbedaan, variabel independen manakah pada fungsi diskriminan yang membuat perbedaan tersebut. c. Membuat fungsi atau model diskriminan yang pada dasarnya mirip dengan persamaan regresi. d. Melakukan klasifikasi terhadap objek, apakah suatu objek (bisa nama orang, nama tumbuhan, benda atau lainnya) termasuk pada grup satu atau grup dua atau lainnya. Singgih (2002:144) mengungkapkan “tahapan melakukan analisis diskriminan terdiri dari 6 langkah yaitu” : a. Memisah variabel-variabel menjadi variabel dependen dan variabel independen. b. Menentukan metode untuk membuat fungsi diskriminan. Pada prinsipnya ada dua metode dasar untuk itu, yaitu: a) Simultaneous estimation, di mana semua variabel dimasukkan secara bersama-sama kemudian dilakukan proses diskriminan. b) Step-wise estimation, dimana variabel dimasukkan satu per satu ke dalam model diskriminan. Pada proses ini, tentu ada variabel yang tetap ada pada model, dan ada kemungkinan satu atau lebih variabel independen yang dibuang dari model. Penelitian ini akan menggunakan metode stepwise estimation. c. Menguji signifikansi dari fungsi diskriminan yang telah terbentuk, dengan menggunakan wilk’s lambda, F test dan lainnya. d. Menguji ketepatan klasifikasi dari fungsi diskriminan, termasuk mengetahui ketepatan klasifikasi secara individual dengan casewise diagnostics. Jurnal Administrasi Bisnis (JAB)|Vol. 15 No. 1 Oktober 2014| administrasibisnis.studentjournal.ub.ac.id 4 e. Melakukan interpretasi terhadap fungsi diskriminan tersebut. f. Melakukan uji validasi fungsi diskriminan.

Upaya Penyelesaian Kebangkrutan (skripsi dan tesis)

Menurut Sudana (2011:250) terdapat beberapa cara untuk mengatasi kesulitan keuangan yang dihadapi oleh suatu perusahaan, diantaranya sebagai berikut:
a. Penyelesaian sukarela (voluntary settlements) Penyelesaian secara sukarela yaitu penyelesaian yang dilakukan atas dasar kesepakatan antara pihak debitur dan pihak kreditur. Berikut ini beberapa alternatif
penyelesaian secara sukarela:
1) Extensions (perpanjangan)
Telah terjadi kesepakatan antara pihak kreditur dan pihak debitur yaitu
kesepakatan untuk memperpanjang jangka waktu pembayaran kredit.
2) Composition
Pihak kreditur bersedia menerimasetengah pembayaran dari kredit yang
dipinjam dan sebagian tagihan kreditnya direlakan tidak terbayar.
3) Liquidation by voluntary agreement
Liquidation by voluntary agreement adalah kesepakatan para kreditur untuk
meminta dilakukannya likuidasi perusahaan.
b. Penyelesaian lewat pengadilan ( settlements involving litigation) Penyelesaian lewat pengadilan adalah kebalikan dari penyelesaian sukarela, dimana dalam penyelesaian ini tidak terjadi kesepakatan antara pihak kreditur dan debitur untuk dilakukannya penyelesaian secara sukarela..

Tanda Kebangkrutan Perusahaan (skripsi dan tesis)

Menurut Teng (2002:13) tanda-tanda akan datangnya kegagalan sebuah perusahaan adalah sebagai berikut:
a. Profitabilitas yang negatif/ menurun. Barometer suatu perusahaan yang rapuh dapat ditunjukkan dengan profitabilitas negatif atau menurun.
b. Merosotnya posisi pasar. Kemerosotan posisi pasar dapat dilihat melalui hilangnya pangsa pasar bagi perusahaan, menurunnya jumlah
distributor.
c. Posisi kas yang buruk atau negatif/ ketidakmampuan melunasi kewajibankewajiban kas.
d. Tingginya perputaran karyawan atau rendahnya moral.
e. Penurunan volume penjualan. Karena adanya perubahan selera atau permintaan konsumen.
f. Ketergantungan terhadap utang, bagi perusahaan yang mengandalkan kegiatan operasinya maupun investasinya berdasarkan sumber pinjaman, setiap saat dalam keadaan kritis karena pada waktu operasi tidak sukses,
akan mendapat kesulitan dalam menyelesaikan kewajibannya.
g. Penurunan nilai penjualan, dapat terjadi karena turunnya market share yang diikuti dengan kenaikan tarif relatif harga jual yang mungkin dipengaruhi oleh tingkat inflasi.
h. Kerugian yang selalu diderita dari operasinya.

Pengertian Kebangkrutan (skripsi dan tesis)

Menurut Shubhan (200Pengertian Kebangkrutan (skripsi dan tesis)8: 01) pailit merupakan “suatu keadaan dimana debitur tidak mampu untuk melakukan pembayaran-pembayaran terhadap utang-utang dari para krediturnya”. Menurut Algra dalam Shubhan (2008:1) “Kepailitan adalah suatu sitaan umum terhadap semua harta kekayaan dari seorang debitur (si berhutang) untuk melunasi utang-utangnya kepada
kreditur (si berpiutang)”. Berdasarkan pengertian di atas dapat disimpulkan bahwa kebangkrutan/kepailitan adalah ketidakmampuan seseorang dalam membayar kewajibannya, sehingga dilakukan pengambilan semua harta yang
dimiliki untuk melunasi kewajiban tersebut. Menurut Mamduh Hanafi (2008:639), informasi kebangkrutan dapat bermanfaat bagi beberapa
pihak seperti, pemberi pinjaman (bank), investor, pemerintah, akuntan , dan manajemen.

Tahap Analisis Asumsi Klasik (skripsi dan tesis)

Asumsi-asumsi tersebut diantaranya:
a) Multikolinearitas
Pada tahap ini dilihat nilai R2 (koefisien determinasi) dan nilai VIF (Variance inflation Factor) serta dilakukan uji individu terhadap parameter model. Apabila terjadi kasus multikolinieritas maka diselesaikan dengan regresi
Stepwise (Stepwise regression).
b) Heterokedastisitas
Pada tahap ini, untuk mengetahuinya digunakan uji Glejser. Apabila ditemukan kasus heteroskedastisitas maka solusinya adalah melakukan transformasi terhadap variable.
c) Autokorelasi
Pada tahap ini uji yang digunakan adalah uji Durbin Watson, namun selain itu juga dilihat dari plot ACF. Bila 95 % nilai-nilai ACF tidak melebihi batas ± (1,96/ √n), maka asumsi tidak ada autokorelasi terpenuhi.
d) Berdistribusi Normal
Untuk memeriksa kenormalan dapat digunakan uji Kolmogorov-Smirnov yaitu dengan membandingkan Pvalue statistic KolmogorovSmirnov dengan α = 0,05. Setelah diperoleh model regresi yang sudah memenuhi beberapa asumsi klasik yang telah ditetapkan, maka dari model akhir tersebut
dilakukan analisis dan kemudian dibuat kesimpulan

Capital Adequacy Ratio (CAR) (skripsi dan tesis)

 

Capital Adequacy Ratio (CAR) adalah rasio modal terhadap aktiva tertimbang menurut resiko. Rasio ini memperlihatkan seberapa jauh seluruh aktiva bank yang mengandung resiko ikut dibiayai dari dana modal sendiri bank disamping memperoleh dana dari sumber-sumber diluar bank seperti dana masyarakat, pinjaman dan lain sebagainya. Dengan kata lain CAR adalah rasio untuk mengukur kecukupan modal yang dimiliki bank untuk menunjang aktiva yang mengandung resiko.

CAR dapat diformulasikan sebagai berikut: CAR = Modal Bank X 100% Aktiva tertimbang menurut resiko CAR merupakan indikator kemampuan  bank untuk menutupi penurunan aktivanya sebagai akibat dari kerugian  yang disebabkan oleh aktiva yang beresiko. Peraturan bank Indonesia mengenai tata cara penilaian kesehatan bank memasukkan rasio CAR sebagai salah satu indikator utamanya

Rasio Keuangan (skripsi dan tesis)

Analisis rasio keuangan adalah metode  yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kesehatan keuangan perusahaan. Menurut Horne dan Wachowich (2005;132) “ To evaluate the financial condition and performance of the firm, the analyst need to perform checkup on various aspects of a firm’s financial health. A tool frequently used during these checkups is financial ratio. Or index which related two pieces of financial data by deviding one quantity by other”. Rasio keuangan dapat digunakan oleh pihak manajemen untuk analisis, monitoring dan perencanaan :

  1. Sebagai alat analisis, rasio keuangan dapat membantu pihak manajemen dalam mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan pada perusahaan pada area investasi, pendanaan dan dividen. Rasio keuangan juga dapat digunakan untuk menilai kelangsungan hidup perusahaan sebagai an ongoing enterprise dan menentukan apakah return yang diperoleh sesuai dengan resiko yang dihadapi.
  2. Sebagai alat monitoring, melalui pemeriksaan secara teratur dari rasio keuangan yang relevan, manajemen dapat memonitor setiap operasi perusahaan. Dengan demikian pihak manajemen dapat mengetahui kemajuan yang dicapai perusahaan dengan membandingkan data rasio keuangan dimasa lalu atau dengan perusahaan sejenis.
  3. Rasio keuangan mempunyai peranan yang efektif pada perencanaan. Perencanaan merupakan kunci sukses bagi manajer keuangan, dengan data rasio keuangan dapat dibuat rencana keuangan perusahaan dimasa yang akan datang yang disesuaikan dengan kondisi perusahaan saat ini.

ANALISIS DISKRIMINAN (skripsi dan tesis)

Analisis Diskriminan mirip regresi linier berganda (multivariate regression). Perbedaannya, analisis Diskriminan dipakai kalau peubah  dependennya kategoris (menggunakan skala nominal atau ordinal) dan peubah independennya menggunakan skala numerik (interval atau rasio). Sedangkan dalam regresi berganda peubah dependennya harus numerik, dan variabel independen bisa numerik ataupun nonnumerik. Sama seperti regresi berganda, dalam analisis Diskriminan peubah dependen hanya satu, sedangkan peubah independen banyak (multiple). Karena memiliki peubah dependen dan independen, analisis Diskriminan dapat digolongkan sebagai dependence technique. Analisis Diskriminan adalah teknik statistika untuk mengelompokkan individu ke dalam kelompok-kelompok yang saling bebas dan tegas berdasarkan segugus peubah bebas. Analisis Diskriminan merupakan teknik yang akurat untuk memprediksi suatu objek termasuk ke kategori apa, dengan catatan data-data yang dilibatkan terjamin akurasinya.

Apabila ada dua atau lebih  populasi telah diukur dalam beberapa karakter X1, X2,…, Xp, maka dapat dibangun fungsi linier tertentu dari pengukuran itu dimana fungsi itu merupakan fungsi pembeda (pemisah) terbaik bagi populasi-populasi yangdipelajari. Fungsi linier dibangun itu disebut sebagai fungsi Diskriminan (discriinant funtion). Prosedur analisis Diskriminan Menurut Simamora dalam Malhotra (2005), analisis Diskriminan terdiri dari lima tahap, yaitu: (1) merumuskan masalah, (2) mengestimasi koefisien fungsi Diskriminan, (3) memastikan signifikansi determinan, (4) menginterpretasi hasil, dan (5) menguji signifikansi analisis Diskriminan

Tipologi Prosedur Analisis Isi (skripsi dan tesis)

Marten (1983:115) dengan menggunakan kriteria ‘tujuan analitis’ dan
‘sarana analisis’ mencoba mengusulkan sebuah tipologi prosedur analisis isi.
Dalam tipologi ini, komunikator, resipien, dan orientasi situasional masuk ke
dalam tujuan analitis, sedangkan tataran semiotik (secara membingungkan) masuk kedalam metode analisis
• Pada tingkat sintaktis, kami menemukan analisis dari unit
linguistik, seperti huruf, suku kata, kata atau kalimat dan
strukturnya, selama mereka benar-benar bersifat formal.
• Pada tingkat sintaktik-semantik, dilacak pengaruh struktur sintaktis
bagi pembentukan makna.
• Pada tingkat semantik, makna kata, kalimat, dan sebagainya akan
diteliti.
• Pada tingkat sintaktis-prakmatik, ada usaha untuk membenarkan
hubungan antara sintaksis dan efeks tekstualnya.
• Analisis semantik-pragmatik berusaha menghubungkan efek ini
dengan kalimat atau kata yang membawa makna tertentu.
• Terakhir, analisis pragmatik murni mencari struktur pragmatik
murni yang mengatur penerimaan teks.

Kerangka Metode Analisis Isi (skripsi dan tesis)

1. Penentuan Sampel
Ada kemungkinan (meski kecil) untuk dapat meneliti semua materi yang
relevan dengan sebuah permasalahan tertentu. Sebagai sebuah alternatif bagi
sebuah perlakuan total yang ideal, sampel bisa digunakan berdasarkan metode probabilitas dan dalam situasi sampel kuota tertentu juga (Marten 1983:280).  Holsti (1968:653) merekomendasikan suatu proses penyeleksian sampel dengan berbagai tahapan: (a) penyeleksian pengirim, (b) penyeleksian dokumen, dan (3) penyeleksian sebuah subset dokumen.
2. Unit Analisis
Unit-unit analisis merupakan komponen teks yang terkecil tempat
ditelitinya kejadian dan karakterisasi variabel-variabel (sifat,kategori). Oleh
karena sebuah teks tidak terdiri atas ‘unit-unit yang alami’, unit-unit tersebut harus dijelaskan pada tataran sintaktik atau semantik untuk setiap penyelidikan konkretnya (Harkner 1974:173): unit yang dijelaskan secara sintaktis, sebagai contoh, adalah tanda (kata), kalima teks lengkap, ruang (area) dan waktu; unit yang dijelaskan secara semantik umpama saja adalah orang, pernyataan dan unit makna.
Holsti (1968: 647) membedakan antara unit rekaman dan unit konteks: (a)
unit rekaman adalah unit tekstual terkecil tempat ditelitinyakejadian variabel; (b) unit konteks digunakan untuk menetapkan karakterisasi variabel-variabel, seperti perhitungan negatif atau positifnya.
3. Kategori dan Koding
Inti dan peranti utama analisis isi apa pun adalah sistem kategorinya:
setiap unit analisis harus dikodekan atau dengan kata lain, harus dialokasikan pada satu atau lebih kategori. Holsti (1868:645), mengikuti jejak Berelson (1852:147), merumuskan sebuah daftar jenis kategori yang bisa digunakan sebagai dasar untuk merancang suatu sistem kategori:
Subjek, tema : mengenai apa?
Arah : bagaimana tema itu ditangani?
Norma : apakah dasar yang digunakan untuk melakukan klasifikasi dan
evaluasinya?
Nilai : sikap, tujuan, dan keinginan apa yang diperlihatkan?
Alat : sarana apa yang digunakan untuk mencapai tujuan-tujuan itu?
Ciri : ciri-ciri apakah yang digunakan untuk menggambarkan orang?
Aktor : siapa yang memprakarsai tindakan tertentu dan siapa yang
melaksanakan tindakan itu?
Otoritas : atas nama siapa pernyataan-pernyataan itu dibuat?
Asal muasal : dari mana asal komunikasi tersebut?
Sasaran : ditujukan kepada siapa komunikasi tersebut?
Tempat : di mana tindakan itu terjadi?
Konflik : apa penyebab konflik yang timbul? Siapa saja yang terlibat?
Seberapa kuat konflik tersebut?
Hasil : apakah konflik tersebut berakhir bahagia, tragis, atau tidak pasti?
Waktu : kapan terjadinya tindakan itu?
Bentuk atau jenis komunikasi : saluran komunikasi apa yang digunakan?
Bentuk pertanyaan : bentuk sintaksis dan gramatikal apa yang bisa
ditemukan?
Metode : metode propaganda atau retorika apa yang digunakan?
Daftar ini memperlihatkan kemiripan yang banyak dengan daftar
pertanyaan etnografis dan memperlihatkan bahwa analisis isi klasik tidaklah
membatasi dirinya semata-mata pada isi komunikatif yang eksplisit. Pertanyaanpertanyaan tersebut di atas tidak dijawab secara langsung dengan mengacu pada teks, namun membentuk dasar bagi pengembangan sebuah peranti, yakni sebuah skema kategori.

Tujuan metode analisis isi (skrispi dan tesis)

Tujuan yang ingin dicapai oleh metode analisis isi mungkin bisa dipahami
dengan mengacu pada sederet kutipan berikut, yang disusun sesuai dengan urutan kronologis:
Dalam analisis isi, kita memandang pernyataan dan tanda sebagai bahan
mentah yang harus diringkas agar bisa menghasilkan:
(1) dampak isi pada pembaca, atau (2) pengaruh kontrol terhadap isi. (Lasswell
1941, dikutip dari Lasswell 1946: 90).

Analisis Isi (skripsi dan tesis)

Dalam penelitian ini penulis menggunakan tipe penelitian analisis isi
deskriptif. Max Weber (dalam Eriyanto, 2013: 15) menuliskan bahwa analisis isi
adalah sebuah metode penelitian dengan menggunakan seperangkat prosedur untuk membuat inferensi yang valid dari teks. Menurut Eriyanto (2010: 47) analisi deskriptif adalah analisis isi yang dimaksudkan untuk menggambarkan secara detail suatu pesan atau seuatu teks tertentu. Desain analisis ini tidak dimaksudkan untuk menguji suatu hipotesis tertentu atau menguji hubungan diantara variabel.
Analisis isi semata untuk deskripsi, menggambarkan aspek-aspek dan
karakteristik suatu pesan.
Dalam kajian Weber, ada beberapa langkah dalam analisis isi untuk
mengumpulkan data diantaranya:
1. Menetapkan unit terekam, hal ini sangat penting dalam proses
pengategorian data. Dalam metode ini dapat dilakukan dengan beberapa level:
– Kata, yaitu mengklasifikasi masing-masing kata
– Paragraf, kalau sumber daya manusia atau komputer yang
tersedia terbatas, peneliti dapat mereduksinya dengan melakukan
pengkodean berdasarkan paragraf. Namun hal ini sulit
mendapatkan hasil yang reliable karena cakupannya terlalu luas.
– Keseluruhan teks, hal ini dilakukan dalam pengecualian ketika
teks tersebut tidak terlalu banyak, seperti cerpen, headline berita,
dan berita koran.
2. Menetapkan kategori, ada dua tahap dalam menetapkan kategori.
Pertama kita harus mengetahui apakah hubungannya ekslusif (spesial). Kedua,
harus seberapa dekatkah hubungan antar unit dalam kategori.
3. Melakukan tes koding di teks sampel. Hal ini di upayakan agar tidak
ada ambiguitas dalam kategori. Tahapan ini juga digunakan untuk merevisi halhal yang tidak tepat dalam skema klasifikasi
4. Menilai akurasi atau reabilitas.
5. Merefisi aturan pengkodingan.
Validitas analisis isi memang sedikit berbeda dengan penelitian yang lain,
validitas ini bukan berarti menghubungkan dua variabel atau menghubungkan
teori, tetapi validitas disini merupakan skema klarifikasi atau gabungan
interpretasi yang menghubungkan isi penelitian dan sebab-sebabnya dalam
penelitian. Skema klarifikasi merupakan upaya penelitian yang pengkategorian pemilihan katanya bermakna sama atau berdekatan. Sehingga, pengkategorian kata dalam penelitian harus cermat dalam menangkap makna yang ada dalam isi. (Weber, 1990:30)
Analisis isi menurut Holsti (1968:601) merupakan sembarang teknik
penelitian yang ditujukan untuk membuat kesimpulan dengan cara
mengidentifikasi karakteristik tertentu pada pesan-pesan secara sistematis dan objektif. Menurut Lasswell 1946, analisis isi adalah sebuah model komunikasi  stimulus-respons yang tak diragukan lagi berorientasi behavioris yang mengemukakan bahwa hubungan antara pengirim, stimulus dan penerima bersifat simetris. Isi atau muatan dipandang sebagai hasil proses komunikasi yang distrukturkan sesuai dengan rumus klasik Lasswell: “Siapa berkata tentang apa, pada saluran mana, kepada siapa, dan dengan efek yang bagaimana”.
Menurut arten (1983:45) pembahasan analisis isi yang lebih jauh memiliki
karakteristik-karakteristik berikut ini: struktur dan selektivitas proses-proses
komunikasi, perkembangan indikator yang dapat dideteksi dan teknik analisis
yang punya banyak variasi , kemajuan sistem notasi melalui inklusi domain nonverbal dan kemajuan dalam analisis data melalui paket analisis teks elektronik.
“Perdebatan panjang dan melelahkan dengan para linguis, yang stok pengetahuan
mengenai analisis teks dan klarifikasi teks yang mereka miliki telah sepenuhnya
diabaikan oleh analisis isi, secara berlahan akan terjadi juga. Pada dasarnya,
istilah analisis isi hanya mengacu pada metode-metode yang memusatkan
perhatian pada aspek-aspek isi teks yang bisa diperhitungkan dengan jelas dan
langsung dan sebagai sebuah perumusan bagi frekuensi relatif dan absolut kata
per teks atau unit permukaan.
a) Proses Analisis Isi
Proses analisis isi ada sembilan tahap, (Mayring 1988:42)
• Penentuan materi
• Analisis situasi tempat asal teks
• Pengarakteran materi secara formal
• Penentuan arah analisis
• Diferensiasi pertanyaan-pertanyaan yang harus dijawab sesuai
dengan teori yang ada
• Penyeleksian teknik-teknik analitis (ringkasan, eksplikasi,
penataan)
• Pendefisian unit-unit analisis
• Analisis materi (ringkasan, eksplikasi, penataan)
• Interpretasi

Tujuan Analisis Isi (skripsi dan tesis)

Tahapan awal dalam menyusun desain riset ialah menentukan dengan jelas
tujuan analisis isi. Hanya dengan tujuan yang jelas, maka desain riset juga dapat dirumuskan dengan jelas pula. Mengapa? Karena desain riset pada dasarnya dibuat untuk menjawab pertanyaan dalam tujuan penelitian. Seperti analogi pembangunan rumah sebelumnya. Seseorang arsitek tidak akan dapat bekerja tanpa terlebih dahulu bertanya kepada pemilik. Pemiliklah yang akan menuntun rumah seperti apa yang ingin dia bangun. Dilihat dari tujuan analisis isi, peneliti harus menentukan apakan analisis isinya hanya ingin menggambarkan karakteristik dari pesan ataukan analisis isi lebih
jauh ingin menarik kesimpulan penyebab dari suatu pesan tertentu. Kedua tujuan penelitian ini, akan membawa konsekuensi pada desain riset yang akan dibuat. Jika peneliti hanya ingin menggambarkan secara detail isi (content), maka ia hanya fokus pada variabel yang ada pada isi. Sementara jika peneliti ingin mengetahui penyebab dari suatu isi, maka peneliti harus memerhatikan faktor lain (mungkin diluar analisis isi) yang berdampak pada isi. Di bawah ini akan diuraikan satu demi satu dari analisis isi ini. Pertama, menggambarkan Karakteristik Pesan (describing the characteristics of message). Analisis isi banyak dipakai untuk menggambarkan karakteristik dari suatu pesan. Dalam bahas holsti (1969:28), analisis isi disini dipakai untuk menjawab pertanyaan “what, to whom, dan how” dari suatu proses komunikasi. Pertanyaan “what”
berkaitan dengan penggunaan analisis isi untuk menjawab pertanyaan mengenai apa isi dari suatu pesan, tren, dan perbedaan antara pesan dari komunikator yang berbeda. Pertanyaan “to whom” dipakai untuk menguji hipotesis mengenai isi pesan yang ditujukan untuk khalayak yang berbeda. Sementara pertanyaan “how” terutama berkaitan dengan penggunaan analisis isi untuk menggambarkan bentuk dan teknikteknik pesan (misalnya, persuasi

Bentuk Klasifikasi analisis isi (skripsi dan tesis)

Ada bebarapa bentuk klasifikasi dalam analisis isi. Janis menjelaskan klasifikasi, sebagai berikut:
a) Analisis Isi Pragmatis, di mana klasifikasi dilakukan terhadap tanda menurut
sebab akibatnya yang mungkin. Misalnya, berapa kali suatu kata tertentu
diucapkan yang dapat mengakibatkan munculnya sikap suka terhadap
produk sikat gigi A.
b) Analisis Isi Semantik, dilakukan untuk mengklasifikasikan: tanda menurut
maknanya. Analisis ini terdiri dari tiga jenis sebagai berikut:
(1) Analisis penunjukan (designation), menggambarkan frekuensi seberapa
sering objek tertentu (orang, benda, kelompok, atau konsep) dirujuk.
(2) Analisis penyifatan (attributions), menggambarkan frekuensi seberapa
sering karakterisasi tertentu dirujuk (misalnya referensi kepada
ketidakjujuran, kenakalan, penipuan, dan sebagainya).
(3) Analisis pernyataan (assertions), menggambarkan frekuensi seberapa
sering objek tertentu dikarakteristikkan secara khusus. Analisis ini secara
kasar disebut analisis tematik. Contohnya, referensi terhadap perilaku
nyontek dikalangan mahasiswa sebagai maling, pembohong, dan
sebagainya.
c) Analisis Sarana Tanda (sign-vehicle), dilakukan untuk mengklasifikasikan isi
pesan melalui sifat psikofisik dari tanda, misalnya berapa kali kata cantik
muncul, kata seks muncul.
Dalam penelitian kualitatif, penggunaan analisis isi lebih banyak ditekankan
pada bagaimana simbol-simbol yang ada pada komunikasi itu terbaca dalam interkasi sosial, dan bagaimana simbol-simbol itu terbaca dan dianalisis oleh peneliti. Dan sebagaimana penelitian kualitatif lainnya, kredibilitas peneliti menjadi amat penting.
Analisis isi memerlukan peneliti yang mampu menggunakan ketajaman analisisnya untuk merajut fenomena isi komunikasi menjadi fenomena sosial yang terbaca oleh orang pada umumnya.
Disadari bahwa makna simbol dan interaksi amat mejemuk sehingga penafsiran ganda terhadap objek simbol tunggal umumnya menjadi fenomena umum dalam penelitian sosial. Oleh karen itu, analisis menjadi tantangan sangat besar bagi peneliti itu sendiri. Oleh karena itu, pemahaman dasar terhadap kultur di mana komunikasi itu menjadi amat penting. Kultur ini menjadi muara yang luas terhadap berbagai macam
bentuk komunikasi di masyarakat

Penggunaan Analisi Isi (skripsi dan tesis)

Penggunaan analisis isi tidak berbeda dengan penelitian kualitatif lainnya.
Hanya saja, karena teknik ini dapat digunakan pada pendekatan yang berbeda (baik kuantitatif maupun kualitatif), maka penggunaan analisis isi tergantung pada kedua pendekatan itu.
Penggunaan analisis isi untuk penelitian kualitatif tidak jauh berbeda dengan
pendekatan lainnya. Awal mula harus ada fenomena komunikasi yang dapat diamati, dalam arti bahwa peneliti harus lebih dulu dapat merumuskan dengan tepat apa yang ingin diteliti dan semua tindakan harus didasarkan pada tujuan tersebut.
Langkah berikutnya adalah memilih unit analisis yang akan di kaji. Memilih
objek penelitian yang menjadi sasaran analisis. Kalau objek penelitian berhubungan dengan data-data verbal (hal ini umumnya ditemukan dalam analisis isi), maka perlu disebutkan tempat, tanggal, dan alat komunikasi yang bersangkutan. Namun, kalau objek penelitian berhubungan dengan pesan-pesan 1 dalam suatu media, perlu dilakukan identifikasi terhadap pesan dan media yang mengantarkan pesan itu.

Penggunaan analisi isi dapat di lakukan sebagaimana Paul W. Missing
melakukan studi-studi tentang “The Voice of America”. Analisis Isi didahului dengan melakukan coding terhadap istilah-istilah atau penggunaan kata dan kalimat yang relevan, yang paling banyak muncul dalam media komunikasi. Dalam hal pemberian coding, perlu juga dicatat konteks mana istilah itu muncul. Kemudian, dilakukan klasifikasi terhadap coding yang telah dilakukan. Klasifikasi dilakukan dengan melihat sejauh mana satuan makna berhubungan dengan tujuan penelitian. Klasifikasi ini dimaksudkan untuk membangun kategori dari setiap klasifikasi. Kemudian, satuan makna dan kategori di analisis dan dicari hubungan suatu dengan lainnya untuk menemukan makna, arti, dan tujuan isi komunikasi itu. Hasil analisis ini kemudian dideskripsikan dalam bentuk draf laporan penelitian sebagaimana umumnya laporan
penelitan.

Klasifikasi Analisis Isi (skripsi dan tesis)

Ada beberapa bentuk klasifikasi dalam analisis isi. Janis (1965) menjelaskan
klasifikasi sebagai berikut:
1. Analisis Isi Pragmatik (Pragmatic Content Analysis), yakni prosedur memahami teks dengan mengklasifikasikan tanda menurut sebab atau akibatnya yang mungkin timbul. (Misalnya, penghitungan berapa kali suatu kata ditulis atau diucapkan, yang dapat mengakibatkan munculnya sikap suka atau tidak suka terhadap sebuah rezim
pemerintahan)
2. Analisis Isi Semantik (Semantic Content Analysis), yakni prosedur yang
mengklasifikasi tanda menurut maknanya. (Misalnya, menghitung berapa kali kata demokrasi dijadikan sebagai rujukan sebagai salah satu pilihan sistem politik yang dianut oleh sebagian besar masyarakat dunia). Atau, misalnya yang lain, berapa kali kata Indonesia disebut oleh Obama sebagai rujukan contoh negara dengan keragaman suku, budaya dan agama, yang mampu mempersatukan semuanya dalam bingkai negara kesatuan. Secara rinci, Janis mengembangkan Analisis Isi Semantik menjadi tiga macam kategori sebagai berikut:
a) Analisis Penunjukan (Designation Analysis), yakni menghitung frekuensi berapa sering objek tertentu (Orang, benda, kelompok, konsep) dirujuk. Analisis model ini juga biasa disebut sebagai Analisis Isi Pokok Bahasan (SubjectMatter Content Analysis).
b) Analisis pensifatan (Attribution Analysis), yakni menghitung frekuensi berapa sering karakteristik objek tertentu dirujuk atau disebut. (Misalnya, karakteristik tentang bahaya penggunaan obat terlarang bagi kehidupan).
c) Analisis Pernyataan (Assertion Analysis), yakni analisis teks dengan menghitung
seberapa sering objek tertentu dilabel atau diberi karakter secara khusus.
(Misalnya, berapa sering Iran disebut oleh Amerika sebagai negara yang
menantang himbauan masyarakat internasional dalam hal pembangunan proyeknuklir).
3. Analisis Sarana Tanda (Sign-Vehicle Analysis), yakni prosedur memahami teksdengan cara menghitung frekuensi berapa kali, misalnya, kata negara Indonesiamuncul dalam sambutan Obama tatkala berkunjung ke Indonesia (Bungin, 2001:234-235).

Pengertian dasar analisis isi (skripsi dan tesis)

Ada tiga konsep yang tercakup di dalam analisis isi. Pertama, analisis ini bersifat sistematis. Hal ini berarti isi yang akan dianalisis dipilih menurut aturan-aturan yang ditetapkan secara implisit, misalnya: cara penentuan sampel. Kedua, analisis isi bersifat obyektif. Ketiga, analisis isi bersifat kuantitatif. Ada lima tujuan analisis isi, yaitu: (Eriyanto, 2011 : 32-42)
1. Menggambarkan karakteristik dari pesan
2. Menggambarkan secara detail isi (content)
3. Melihat pesan pada khalayak yang berbeda
4. Melihat pesan dari komunikator yang berbeda
5. Menarik kesimpulan penyebab dari suatu pesan
Analisis isi sendiri tak pernah dijadikan dasar untuk membuat pernyataanpernyataan tentang efek-efek isi pada audien, misalnya: studi tentang film kartun di TV mengklaim bahwa 80% isinya mendukung aspek komersial, yaitu mengajak membeli susu, namun penemuan isi tidak boleh membuat si peneliti mengemukakan klaim atau pernyataan bahwa anak-anak menonton film akan membeli susu tersebut.Temuantemuan dalam analisis isi tertentu dibatasi oleh kerangka kategori-kategori dan definisi yang digunakan dalam analisis isi adalah kurangnya pesan-pesan yang relevan dengan
penelitian tersebut. Sedangkan tahap-tahap dalam analisis isi adalah sebagai berikut:
1. Merumuskan pertanyaan penelitian atau hiotesis
2. Mendefenisikan populasi yang diteliti
3. Memilih sampel yang sesuai dari populasi
4. Memilih dan menentukan unit analisis
5. Menyusun kategori-kategori isi yang dianalisis
6. Membuat sistem hitungan
7. Melatih para pengkode dan melakukan studi percobaan
8. Mengkode isi menurut definisi yang telah ditentukan
9. Menganalisis data yang telah dikumpulkan
10. Menarik kesimpulan-kesimpulan dan mencari indikasi
Menurut Holsti (1969: 28), analisis isi adalah suatu teknik membuat kesimpulan dengan cara mengidentifikasi karakteristik-karakteristik pesan tertentu secara obyektif dan sistematis. Klaus Krippendoff mendefenisikan anaisis isi sebagai teknik penelitian dalam membuat kesimpulan-kesimpulan dari data konteksnya. Berdasarkan dua defenisi diatas, maka ada dua fungsi analisis isi, yaitu: memberikan uraian yang sistematis dan dapat diuji tentang isi manifese dan laten suatu wacana naratif, dan menghasilkan
kesimpulan yang valid tentang konteks naratif yang berdasarkan isi deskriptifnya.
(Holsti 1969: 28) mengemukakan tiga fungsi utama analisis isi, yaitu:
1. Menggambarkan karakteristik komunikasi dengan mengajukan pertanyaan: apa,
bagaimana, dan kepada siapa pesan itu disampaikan
2. Membuat kesimpulan-kesimpulan, seperti anteseden komunikasi, dengan
mengajukan pertanyaan mengapa pesan itu disampaikan, dan
Universitas Sumatera Utara
3. Membuat kesimpulan-kkesimpulan tentang konsekuensi komunikasi dengan
mengajukan apa efek-efek pesan tersebut.
Fungsi deskriftif dalam analisis isi mencakup identifikasi terhadap tema-tema
dan pola structural dalam suatu pesan, dan perbandingan isi pesan yang disampaikan
oleh komunikator yang berbeda atau sebaliknya pesan yang disampaikan oleh
komunikator yang sama dalam konteks yang berbeda. Fungsi inferensial adalah
mencakup penarikan kesimpulan tentang efek-efek yang mungkin ditimbulkan oleh
pesan tersebut dan menyimpulan norma-norma perilaku sosial yang direfleksikan oleh
pesan tersebut. Secara teknik Content Analysis mencakup upaya-upaya: klasifikasi
lambang-lambang yang dipakaidalam komunikasi, menggunakan kriteria dalam
klasifikasi, dan menggunakan teknik analisis tertentu dalam membuat prediksi.
Analisis isi didahului dengan melakukan coding terhadap istilah-istilah atau
penggunaan kata dan kalimat yang relevan, yang paling banyak muncul dalam media
komunikasi. Dalam hal pemberian coding, perlu juga dicatat dalam konteks mana istilah
itu muncul. Kemudian, dilakukan klasifikasi terhadap coding yang telah dilakukan.
Klasifikasi dilakukan dengan melihat sejauh mana satuan makna berhubungan dengan
tujuan penelitian. Klasifikasi ini dimaksudkan untuk membangun kategori dari setiap
klasifikasi. Kemudian satuan makna dan kategori dianalisis dan dicari hubungan satu
dengan lainnya untuk menemukan makna,arti, dan tujuan isi komunikasi itu. Hasil
analisis ini dideskripsikan dalam bentuk draf laporan penelitiansebagaimana umumnya
laporan penelitianPengertian dasar
Ada tiga konsep yang tercakup di dalam analisis isi. Pertama, analisis ini bersifat
sistematis. Hal ini berarti isi yang akan dianalisis dipilih menurut aturan-aturan yang
ditetapkan secara implisit, misalnya: cara penentuan sampel. Kedua, analisis isi bersifat
obyektif. Ketiga, analisis isi bersifat kuantitatif. Ada lima tujuan analisis isi, yaitu:
(Eriyanto, 2011 : 32-42)
1. Menggambarkan karakteristik dari pesan
2. Menggambarkan secara detail isi (content)
3. Melihat pesan pada khalayak yang berbeda
4. Melihat pesan dari komunikator yang berbeda
5. Menarik kesimpulan penyebab dari suatu pesan
Analisis isi sendiri tak pernah dijadikan dasar untuk membuat pernyataanpernyataan tentang efek-efek isi pada audien, misalnya: studi tentang film kartun di TV
mengklaim bahwa 80% isinya mendukung aspek komersial, yaitu mengajak membeli
susu, namun penemuan isi tidak boleh membuat si peneliti mengemukakan klaim atau
pernyataan bahwa anak-anak menonton film akan membeli susu tersebut.Temuantemuan dalam analisis isi tertentu dibatasi oleh kerangka kategori-kategori dan definisi
yang digunakan dalam analisis isi adalah kurangnya pesan-pesan yang relevan dengan
penelitian tersebut. Sedangkan tahap-tahap dalam analisis isi adalah sebagai berikut:
20
Universitas Sumatera Utara
1. Merumuskan pertanyaan penelitian atau hiotesis
2. Mendefenisikan populasi yang diteliti
3. Memilih sampel yang sesuai dari populasi
4. Memilih dan menentukan unit analisis
5. Menyusun kategori-kategori isi yang dianalisis
6. Membuat sistem hitungan
7. Melatih para pengkode dan melakukan studi percobaan
8. Mengkode isi menurut definisi yang telah ditentukan
9. Menganalisis data yang telah dikumpulkan
10. Menarik kesimpulan-kesimpulan dan mencari indikasi
Menurut Holsti (1969: 28), analisis isi adalah suatu teknik membuat kesimpulan dengan cara mengidentifikasi karakteristik-karakteristik pesan tertentu secara obyektif dan sistematis. Klaus Krippendorff mendefenisikan anaisis isi sebagai teknik penelitian dalam membuat kesimpulan-kesimpulan dari daa konteksnya. Berdasarkan dua defenisi diatas, maka ada dua fungsi analisis isi, yaitu: memberikan uraian yang sistematis dan dapat diuji tentang isi manifese dan laten suatu wacana naratif, dan menghasilkan
kesimpulan yang valid tentang konteks naratif yang berdasarkan isi deskriptifnya.
(Holsti 1969: 28) mengemukakan tiga fungsi utama analisis isi, yaitu:
1. Menggambarkan karakteristik komunikasi dengan mengajukan pertanyaan: apa,
bagaimana, dan kepada siapa pesan itu disampaikan
2. Membuat kesimpulan-kesimpulan, seperti anteseden komunikasi, dengan
mengajukan pertanyaan mengapa pesan itu disampaikan, dan
Universitas Sumatera Utara
3. Membuat kesimpulan-kkesimpulan tentang konsekuensi komunikasi dengan
mengajukan apa efek-efek pesan tersebut.
Fungsi deskriftif dalam analisis isi mencakup identifikasi terhadap tema-tema
dan pola structural dalam suatu pesan, dan perbandingan isi pesan yang disampaikan oleh komunikator yang berbeda atau sebaliknya pesan yang disampaikan oleh komunikator yang sama dalam konteks yang berbeda. Fungsi inferensial adalah mencakup penarikan kesimpulan tentang efek-efek yang mungkin ditimbulkan oleh pesan tersebut dan menyimpulan norma-norma perilaku sosial yang direfleksikan oleh pesan tersebut. Secara teknik Content Analysis mencakup upaya-upaya: klasifikasi lambang-lambang yang dipakaidalam komunikasi, menggunakan kriteria dalam klasifikasi, dan menggunakan teknik analisis tertentu dalam membuat prediksi. Analisis isi didahului dengan melakukan coding terhadap istilah-istilah atau penggunaan kata dan kalimat yang relevan, yang paling banyak muncul dalam media komunikasi. Dalam hal pemberian coding, perlu juga dicatat dalam konteks mana istilah itu muncul. Kemudian, dilakukan klasifikasi terhadap coding yang telah dilakukan.
Klasifikasi dilakukan dengan melihat sejauh mana satuan makna berhubungan dengan tujuan penelitian. Klasifikasi ini dimaksudkan untuk membangun kategori dari setiap klasifikasi. Kemudian satuan makna dan kategori dianalisis dan dicari hubungan satu dengan lainnya untuk menemukan makna,arti, dan tujuan isi komunikasi itu. Hasil analisis ini dideskripsikan dalam bentuk draf laporan penelitiansebagaimana umumnya laporan penelitian

Jenis- Jenis Bahan Ajar (skripsi dan tesis)

Dalam dunia pendidikan di Indonesia, mengenal berbagai macam bentuk dan
model bahan ajar sudah lazim dan biasa dipergunakan. Mulai dari jenjang
terendah hingga perguruan tinggi (Kurniasih dan Sani, 2014: 60). Di antara bahan ajar tersebut antara lain sebagai berikut.
1. Buku
Buku ajar yang ditulis oleh seorang penulis atau guru tentulah harus berisikan
buah pikirannya. Akan tetapi, buku tersebut haruslah diturunkan dari KD yang
tertuang dalam kurikulum sehingga buku akan memberi makna sebagai bahan
ajar bagi peserta didik yang mempelajarinya (Kurniasih dan Sani, 2014: 60).

Dalam Permendiknas Nomor 2 Tahun 2008, kategori buku tidak hanya dibatasi untuk sekolah pendidikan dasar dan menengah, tetapi juga termasuk perguruan tinggi. Dalam Permendiknas tersebut semua buku masih digolongkan dalam empat kelompok, yakni (a) buku teks pelajaran, (b) buku panduan pendidik, (c) buku pengayaan, dan (d) buku referensi.
Jika dilihat dari segi isi dan fungsi dalam proses pembelajaran, buku
pendidikan dapat dibedakan menjadi tujuh jenis (Muslich, 2010: 24), antara
lain sebagai berikut.
(1) Buku acuan, yaitu buku yang berisi informasi dasar tentang bidang atau
hal tertentu. Informasi dasar atau pokok ini bisa dipakai acuan (referensi)
oleh guru untuk memahami sebuah masalah secara teoretis.
(2) Buku pegangan, yaitu buku berisi uraian rinci dan teknis tentang bidang
tertentu. Buku ini dipakai sebagai pegangan guru untuk memecahkan,
menganalisis, dan menyikapi permasalahan yang akan diajarkan kepada
siswa.
(3) Buku teks atau buku pelajaran, yaitu buku yang berisi uraian bahan tentang
mata pelajaran atau bidang studi tertentu, yang disusun secara sistematis
dan telah diseleksi berdasarkan tujuan tertentu, orientasi pembelajaran, dan
perkembangan siswa untuk diasimilasikan. Buku ini dipakai sebagai
sarana belajar dalam kegiatan pembelajaran di sekolah.
(4) Buku latihan, yaitu buku yang berisi bahan-bahan latihan untuk
memperoleh kemampuan dan keterampilan tertentu. Buku ini dipakai oleh
siswa secara periodik agar yang bersangkutan memiliki kemahiran dalam
bidang tertentu.
(5) Buku kerja atau buku kegiatan, yaitu buku yang difungsikan siswa untuk
menuliskan hasil pekerjaan atau hasil tugas yang diberikan guru. Tugastugas ini bisa ditulis di buku kerja tersebut atau secara lepas.
(6) Buku catatan, yaitu buku yang difungsikan untuk mencatat informasi atau
hal-hal yang diperlukan dalam studinya. Melalui buku catatan ini, siswa
dapat mendalami dan memahami kembali dengan cara membaca ulang
pada kesempatan lain.
(7) Buku bacaan, yaitu buku yang memuat kumpulan bacaan, informasi, atau
uraian yang dapat memperluas pengetahuan siswa tentang bidang tertentu.
Buku ini dapat menunjang bidang studi tertentu dalam memberikan
wawasan kepada siswa.
2. Modul
Modul adalah seperangkat bahan ajar yang disajikan secara sistematis sehingga pembacanya dapat belajar dengan atau tanpa seorang guru atau fasilitator. Dengan demikian, sebuah modul harus dapat dijadikan sebuah bahan ajar sebagai pengganti fungsi guru. Jika guru memiliki fungsi menjelaskan sesuatu, modul harus mampu menjelaskan sesuatu dengan bahasa yang mudah diterima peserta didik sesuai dengan tingkat pengetahuan dan usianya (Kurniasih dan Sani, 2014: 61).
3. Handout
Handout berfungsi untuk membantu siswa agar tidak perlu mencatat dan
sebagai pendamping penjelasan guru. Handout yang baik harus diturunkan dari KD yang telah diatur dalam silabus dan kurikulum. Sebuah handout harus
memuat paling tidak
a. menuntun guru secara teratur dan jelas;
b. berpusat pada pengetahuan hasil dan pernyataan padat; dan
c. mempermudah dalam menjelaskan grafik dan tabel (Kurniasih dan Sani,
2014: 65).

Pengertian Bahan Ajar (skripsi dan tesis)

Menciptakan bahan ajar yang akan disuguhkan untuk siswa bukanlah persoalan yang sederhana. Bahan ajar haruslah sesuai dengan ketentuan yang sudah dibuat oleh pemerintah dan dapat memenuhi kebutuhan siswa ketika menggunakannya. Pemilihan dan penentuan bahan ajar bertujuan untuk memenuhi salah satu kriteria bahwa bahan ajar harus menarik dan dapat membantu siswa untuk mencapai kompetensi sehingga bahan ajar dibuat sesuai dengan kebutuhan dan kecocokan dengan KD yang akan diraih oleh peserta didik. Untuk itu diperlukan adanya  analisis bahan ajar untuk mengetahui apakah bahan ajar telah baik ataukah masih ada hal yang perlu diperbaiki (Kurniasih dan Sani, 2014: 59—61).
Bahan ajar adalah segala bentuk bahan berupa seperangkat materi yang disusun secara sistematis untuk membantu siswa dan guru dalam melaksanakan kegiatan pembelajaran dan memungkinkan peserta didik untuk belajar (Kurniasih dan Sani, 2014: 56). Selain itu, bahan ajar merupakan gabungan antara pengetahuan (fakta dan informasi rinci), keterampilan (langkah-langkah, prosedur, keadaan, syaratsyarat), dan sikap (Kemp dalam Muslich, 2010: 206).

Syarat Analisis Isi (skripsi dan tesis)

Analisis isi dapat dipergunakan jika memiliki syarat berikut.
1. Data yang tersedia sebagian besar terdiri dari bahan-bahan yang
terdokumentasi (buku, surat kabar, pita rekaman, atau naskah/manuscript).
2. Ada keterangan pelengkap atau kerangka teori tertentu yang menerangkan
tentang dan sebagai metode pendekatan terhadap data tersebut.
3. Peneliti memiliki kemampuan teknis untuk mengolah bahan-bahan/data-data yang dikumpulkannya karena sebagian dokumentasi tersebut bersifat sangat khas/spesifik.
(Merten dalam Ibrahim, 2009: 97)

Analisis Isi (skripsi dan tesis)

Analisis isi pada awalnya berkembang dalam bidang surat kabar yang bersifat
kuantitatif. Pelopor analisis isi adalah Harold D. Lasswell, yang memelopori
teknik symbol coding, yaitu mencatat lambang atau pesan secara sistematis,
kemudian diberi interpretasi (Subrayogo, 2001: 6).

Analisis isi (content analysis) digunakan untuk memperoleh keterangan dari
komunikasi yang disampaikan dalam bentuk lambang yang terdokumentasi atau
dapat didokumentasikan. Analisis isi dapat dipakai untuk menganalisa semua
bentuk komunikasi, seperti pada surat kabar, buku, film, dan sebagainya. Dengan
menggunakan metode analisis isi, maka akan diperoleh suatu pemahaman
terhadap berbagai isi pesan komunikasi yang disampaikan oleh media massa atau dari sumber lain secara obyektif, sistematis, dan relevan (Subrayogo, 2001: 6).
Analisis isi merupakan suatu teknik penelitian untuk menguraikan isi komunikasi yang jelas secara objektif, sistematis, dan kuantitatif (Berelson dalam Ibrahim, 2009: 97). Selain itu, analisis isi merupakan teknik penelitian yang ditujukan untuk membuat kesimpulan dengan cara mengidentifikasi karakteristik tertentu pada pesan-pesan secara sistematis dan objektif (Holsti dalam Ibrahim, 2009: 97).
Analisis isi adalah suatu teknik penelitian untuk membuat inferensi-inferensi yang dapat ditiru (repicable) dan sahih data dengan memperhatikan konteksnya. Sebagai suatu teknik penelitian, analisis isi mencakup prosedur-prosedur khusus untuk pemerosesan dalam data ilmiah dengan tujuan memberikan pengetahuan, membuka wawasan baru, dan menyajikan fakta (Subrayogo, 2001: 71).

Variabel aktif dan variabel atribut  (skripsi dan tesis)

Variabel aktif adalah variabel bebas yang dimanipulasi. Sebarang variabel yang dimanipulasikan merupakan variabel aktif. Misalnya peneliti memberikan penguatan positif untuk jenis kelakuan tertentu dan melakukan hal yang berbeda terhadap kelompok lain atau memberikan instruksi yang berlainan pada kedua kelompok tersebut atau peneliti menggunakan metode pembelajaran yang berbeda, atau memberikan imbalan kepada subyek-subyek dalam kelompok lain, atau menciptakan kecemasan dengan instruksi-instruksi yang meresahkan, maka peneliti secara aktif memanipulasi variabel metode, penguatan, dan kecemasan.
Variabel atribut adalah yang tidak dapat dimanipulasi atau kata lain variabel yang sudah melekat dan merupakan ciri dari subyek penelitian.  Perbedaan variabel aktif dan variabel atribut ini bersifat umum. Akan tetapi variabel atribut dapat pula menjadi variabel aktif. Ciri ini memungkinkan untuk penelitian relasi “yang sama” dengan cara berbeda

Variabel bebas dan variabel terikat (skripsi dan tesis)

Variabel bebas sering disebut independent, variabel stimulus, prediktor, antecedent. Variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel terikat. Variabel terikat atau dependen atau disebut variabel output, kriteria, konsekuen, adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Variabel terikat tidak dimanipulasi, melainkan diamati variasinya sebagai hasil yang dipradugakan berasal dari variabel bebas. Biasanya variabel terikat adalah kondisi yang hendak kita jelaskan.
Dalam eksperimen-eksperimen, variabel bebas adalah variabel yang dimanipulasikan (“dimainkan”) oleh pembuat eksperimen. Misalnya, manakala peneliti di bidang pendidikan mengkaji akibat dari berbagai metode pengajaran, peneliti dapat memanipulasi metode sebagai (variabel bebasnya) dengan mengggunakan berbagai metode. Dalam penelitian yang bersifat tidak eksperimental, yang dijadikan variabel bebas ialah yang “secara logis” menimbulkan akibat tertentu terhadap suatu variabel terikat. Contohnya, dalam penelitian tentang merokok dan kanker paru-paru, merokok (yang memang telah dilakukan oleh banyak subyek) merupakan variable bebas, sementara kangker paru-paru merupakan akibat dari merokok atau sebagai variabel terikat. Jadi variabel bebas adalah variabel penyebab, sadangkan variabel terikat yang menjadi akibatnya.

Pengertian Variabel Penelitian (skripsi dan tesis)

Variabel merupakan sesuatu yang menjadi objek pengamatan penelitian, sering juga disebut sebagai faktor yang berperan dalam penelitian atau gejala yang akan diteliti. Menurut Kerlinger (2006: 49), variabel adalah konstruk atau sifat yang akan dipelajari yang mempunyai nilai yang bervariasi. Kerlinger juga mengatakan bahwa variabel adalah simbol/lambang yang padanya kita letakan sebarang nilai atau bilangan. Menurut Sugiyono (2009: 60), variabel adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulannya. Selanjutnya menurut Suharsimi Arikunto (1998: 99), variabel penelitian adalah objek penelitian atau apa yang menjadi perhatian suatu titik perhatian suatu penelitian. Bertolak dari pendapat para ahli di atas maka dapat disimpulkan bahwa variabel penelitian adalah suatu atribut dan sifat atau nilai orang, faktor, perlakuan terhadap obyek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.

Klasifikasi Variabel Berdasarkan Posisi dan Fungsinya dalam Penelitian (skripsi dan tesis)

 

Jika ditinjau dari segi posisi dan fungsi; hubungan atau pengaruh masing-masing variabel dalam konteks suatu penelitian, maka penelitian dapat dibedakan atas:

– Variabel Bebas

Variabel bebas atau dibeberapa buku ada yang menyebutnya stimulus/ prediktor/antecendent/ eksogen/independen Merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahan atau timbulnya variabel dependen (terikat) (Sugiyono, 2009: 39)

– Variabel Terikat

Merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Biasa juga disebut sebagai variabel dependen, output/kriteria/ konsekuen/endogen/.

– Variabel Kontrol

Merupakan variabel yang tidak dapat dimanipulasi dan digunakan sebagai salah satu cara untuk mengontrol, meminimalkan, atau menetralkan pengaruh aspek tersebut.

– Variabel Extraneous

Merupakan variabel di luar variabel yang diteliti dan mempengaruhi variabel terikat. Jadi dapat disimpulkan variabel extraneous adalah variabel bebas yang tidak dikontrol.

– Variabel antara

Dalam posisinya variabel antara terletak dalam rentang variabel bebas dan variabel terikat, tetapi tidak sama dengan variabel extraneous. Variabel antara terjadi dan berlangsung sebagai akibat adanya variabel bebas dan merupakan sebab utama terjadinya perubahan pada variabel terikat, namun kadang-kadang hubungan atau pengaruh variabel bebas tehadap variabel terikat bisa secara langsung kalau akibat variabel bebas yang dipilih tidak membutuhkan kegiatan perantara  dalam mempengaruhi variabel terikat. Sesuai dengan pendapat Trucman (1988) bahwa variabel antara merupakan variabel yang mempengaruhi hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen menjadi hubungan tidak langsung dan tidak dapat diamati atau diukur.

– Variabel Anteceden

Secara teoritis fungsi variabel anteceden dalam penelitian sama dengan variabel antara yaitu untuk melacak hasil yang lebih baik dan tepat dalam rangkaian hubungan sebab akibat di antara variabel yang diteliti.  Letak perbedaannya menurut Rosenberg (1968) yaitu variabel antara berada di antara variabel bebas  dan variabel terikat dalam suatu urutan  sebab akibat, sedangkan variabel anteceden  mendahului variabel  bebas.

– Variabel Penekan

Apabila dari hasil analisa awal disimpulkan tidak ada hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat, tetapi ketika variabel ketiga dimasukkan ternyata  hubungan itu menjadi tampak. Dalam kasus ini variabel ketiga tersebut menjadi penekan (supprissor variable).

– Variabel Penganggu

Merupakan kebalikan dari variabel penekan, apabila dalam analisis awal menunjukkan ada hubungan positif antara  variabel bebas dan variabel terikat, tetapi  apabila dimasuk variabel ketiga ternyata hubungan antara dua variabel tersebut  menjadi tidak nampak atau hubungannya menjadi negatif.  Dalam kasus ini variabel ketiga tersebut menjadi pengganggu (distorter variable).