Custom Search

Strategi Jitu Menghadapi Skripsi

Skripsi merupakan tugas akhir yang harus diselesaikan oleh mahasiswa sebelum dinyatakan lulus dan berhak menyandang gelar sarjana. Meskipun, ada juga sebenarnya beberapa orang yang masih tetap mengambil mata kuliah reguler setelah atau bersamaan dengan skripsi karena masih kurangnya SKS untuk memenuhi syarat sebagai sarjana. Banyak sekali mahasiswa yang terjebak dengan kerumitan skripsi, mulai dari belum mendapat ide, mendapat dosen yang kurang kooperatif, data yang tidak sesuai dengan hipotesis, proses penelitian yang rumit, masalah keluarga, menikah sambil kuliah, dan lain-lain sebagainya.

Perlu adanya persiapan yang matang untuk menghadapi skripsi jika anda tidak ingin terjebak oleh beberapa kerumitan dan mengalami masa penyelesaian skripsi lebih dari satu semester, bahkan bisa saja hitungannya tahunan, karena anda tidak siap menghadapi permasalahan ini.

Beberapa permasalahan yang mungkin timbul saat anda menyelesaikan skripsi adalah: (anda?, iya anda, karena anda yang sedang membaca artikel ini)

Dosen

Saya tidak mengatakan dosen merupakan masalah dalam penyusunan skripsi. Namun, banyak kasus terdengar mahasiswa tidak selesai – selesai karena mendapat dosen yang killer. Dulu, saya pun berpendapat demikian saat saya belum memahami benar tugas dan peran dosen dalam membimbing mahasiswanya. Perasaan was – was saat pembagian bimbingan dan berdoa agar tidak mendapat dosen yang terkenal melanggenggkan status mahasiswa seseorang.

Namun, kita perlu berpikir positif dari kejadian tersebut. Dosen bersikap seperti itu karena ingin mendapatkan lulusan yang berkualitas. Mahasiswa tidak hanya sekedar lulus, melainkan menyumbangkan sedikit pengembangan ilmu pengetahuan. Jika anda terjebak dalam permasalahan ini, langkah yang harus anda lakukan adalah berusaha kompromi terhadap kemauan dosen dan keinginan anda. Pahami karakter dosen tersebut dan kepakarannya. Seorang dosen tentu akan mengarahkan topik kuantitatif jika dia pakar atau ahli dalam bidang kuantitatif. Jadi anda tidak perlu ngotot untuk berseberangan dengan dosen karena kelulusan anda dipertaruhkan.

Masalah fatal lainnya adalah dosen sulit sekali ditemui. Dosen yang sebentar-sebentar nyebrang keluar negeri. Sebentar – sebentar dipanggil presiden untuk mengatasi masalah negara, sangat sulit sekali berjumpa apalagi diskusi tentang topik penelitian. Anda bisa menanyakan cara untuk menemui dosen tersebut kepada senior atau teman yang kebetulan mendapat bimbingan yang sama. Sehingga, pengajuan beberapa orang tentu akan membuat dosen itu berpikir untuk menyisihkan sedikit waktunya. Atau, jika benar-benar mentok dan waktu dosen itu sangaaat berharga sekali, anda bisa buka skripsi – skripsi terdahulu dengan bimbingan yang sama. Amati gaya penulisan, cara menganalisa, kerangka pemikiran, dan bagaimana ide skripsi itu dialirkan. Saya tidak meminta anda untuk menjiplak hasil kerja orang lain. Tapi percayalah, meskipun memiliki format yang sama dalam satu kampus sekalipun, gaya penulisan seseorang pasti berbeda-beda. Ada yang fokus menjelaskan pembahasan, ada yang bertele-tele di bagian tinjauan pustaka, dan ada yang suka sekali dengan metode penelitian. Dan anda bisa berkomunikasi dengan skripsi tersebut untuk menebak kira-kira kurangnya skripsi anda dimana? Dengan skripsi yang memiliki dosesn pembimbing yang sama, lebih bagus lagi dengan topik yang sama. Saat anda mendapat kesempatan langka untuk diskusi dengan dosen anda, anda sudah bisa dibilang siap, dan biasanya yang tidak bisa kita perbaiki sendiri adalah hasil penelitian. Sehingga dia akan fokus mengoreksi bagian tersebut yang memang menurut saya sangat penting dan itu gunanya bimbingan.

Ide

Masalah kedua yang sering saya dengar adalah mahasiswa belum juga menyusun proposal, padahal 1 semester sudah hampir habis berjalan. Lho kok bisa????

Banyak artikel yang mendorong anda untuk mendapatkan ide, namun saya langsung pada intinya saja. Anda hanya perlu bertanya pada diri anda, kompetensi anda ada dimana? Topik kualitatif atau kuantitatif? Jika anda belum bisa menjawab pertanyaan ini, lihat kembali transkip nilai sementara anda. Perhatikan mata kuliah alat penelitian yang mendapat nilai A. mulailah berpikir dari mana anda bisa mendapatkan ide dari mata kuliah tersebut.

Jangan berlama-lama berpikir, temukan jawaban anda di dalam perpustakaan. Cari skripsi yang sama topiknya dengan matakuliah yang anda sukai itu. Jawabanya “Pasti Ada”. Baca skripsi tersebut dan berpikirlah bagaimana cara anda memodifikasi penelitian tersebut sehingga menjadi sebuah penelitain baru. Modifikasi yang dimaksud bisa saja tempat yang berbeda, penambahan alat analisis, melanjutkan saran penelitian dari output skripsi tersebut (biasanya skripsi ada saran penelitian lanjutan), menggunakan alat analisis yang berbeda, menambah dan mengaitkan dengan situasi dan isu terkini. Tapi jangan lupa, jika anda ingin lulus cepat, jangan menyulitkan diri dengan membuat penelitian yang rumit, misalnya saja analisis pertumbuhan tanaman cengkeh. Padahal tanaman cengkeh tumbuhnya bisa tahunan dan baru berbuah umur 7 tahun.

Malas

Masalah terbesar sebenarnya adalah melawan rasa malas. Biasanya, mahasiswa skripsi sudah tidak mengambil mata kuliah lainnya. Alias full mengerjakan skripsi. Datang ke kampus hanya jika ada undangan seminar proposal, ketemu dosen, menghadiri seminar hasil rekan lainnya yang sama sama mengerjakan skripsi. Sehingga banyak sekali waktu luang. Tidak heran kebiasaan bangun siang, begadang sampai malam hanya untuk nonton anime atau download film, atau malah main game. Kebiasaan kebiasaan baru ini lambat laun menggeser waktu untuk mengerjakan skripsi. Pertama merasa bahwa anda banyak waktu sehingga tak perlu harus sekarang, kedua masih banyak teman yang juga belum mengerjakan atau belum seminar sampi sekarang, ketiga anda merasa bahwa skripsi tinggal nyontek skripsi yang sudah jadi di perpustakaan.

Tanpa anda sadari tiba-tiba waktu menjadi begitu sempit, sebentar lagi satu semester telah habis dan proposal anda belum selesai. Tiba – tiba anda seperti terkejar deadline dan ujung-ujungnya sakit tiphus kemudian menyalahkan skripsi.

Ini perlu diantisipasi sejak awal. Kemalasan pada mahasiswa tingkat akhir dirasakan memang cukup lumrah. Namun, jangan sampai anda tidak memanfaatkan waktu meskipun seandainya tidak ada hal lain yang akan anda kerjakan. Misalnya anda sudah sidang dan dinyatakan lulus, hanya menunggu waktu wisuda. Banyak mahasiswa memanfaatkan waktu luang tersebut dengan wiraswasta, belajar bisnis, menjadi tutor siswa SMU, dan lain sebagainya.

Strategi menghadapi skripsi

Berdasarkan tiga pokok masalah yang sering dihadapi oleh mahasiswa tersebut, saya memberikan beberapa tips strategi menghadapi skripsi. Antara lain:

Persiapkan sebelum waktunya

Sangat disarankan jika anda memiliki rencana kapan anda akan mengambil skripsi. Biasanya mahasiswa sangat mengerti akan hal ini. Satu semester sebelum anda memasuki skripsi, luangkan waktu jeda antar kelas ke perpustakaan. Baca skripsi sesuai yang anda minati. Buat konsep penelitian kumpulkan literatur. Mempersiapkan sebelum waktunya akan membantu anda menemukan masalah – masalah yang mungkin anda hadapi nanti. Tentunya hal ini akan berguna untuk mengantisipasinya.

Mental bertemu dengan orang orang penting

Membuat skripsi berarti anda dimungkinkan menjumpai dosen, pengusaha (jika anda menganalisa tentang usaha seseorang), petani dalam jumlah banyak, konsumen (jika anda melakukan kepuasan pelanggan). Salah satu cara agar anda terlihat percaya diri adalah melatih mental. Jangan sampai anda terlihat tanpa rencana dan tanpa tujuan ketika anda bertemu dengan pihak pihak tersebut. Tatap mata saat anda berbicara dan ungkapkan secara jelas. Hindari perdebatan saat melakukan bimbingan, namun pastikan dosen anda mengerti apa yang ada di dalam pikiran anda, sehingga terjadi pertukaran informasi yang berujung dengan perbaikan naskah anda.

Latihan berbicara didepan umum

Menghadapi seminar proposal dan seminar hasil dipastikan anda akan berbicara di depan umum meskipun itu adalah teman atau rekan anda sendiri. Jangan sepelekan waktu presentasi yang hanya berdurasi 15 menit. Waktu tersebut bagi sebagian mahasiswa adalah waktu terlama dalam hidupnya. Terkadang mereka tidak mampu membahas apa yang telah mereka kerjakan sehingga sangat terkesan hanya membaca slide powerpoint. Powerpoint yang baik hanya berupa poin – poin yang ingin anda sampaikan. Bukan pargaraf yang harus anda baca saat presentasi.

Berlatihlah di depan cermin. Tatap mata anda sendiri dan berbicaralah seperti anda dalam seminar tersebut.buatlah badan anda terlihat santai dengan gerakan yang tidak berlebihan. Saat anda presentasi nanti, tatap kepala audiense jika anda grogi menatap matanya.

Buat target penyelesaian

Guna mengatasi rasa malas, buatlah target penyelesaian. Buat tahapan – tahapan yang akan anda lakukan. Misalnya bulan januari anda membuat pendahuluan. Berarti pada bulan januari tersebut aktivitas anda disibukkan dengan mencari bahan literatur untuk membuat pendahuluan. Jangan pikirkan bab yang lain. Terus berikutnya sehingga anda merampungkan kesemua bab.

Pahami hakekat skripsi

Tujuan skripsi bagi mahasiswa adalah menulis karya tulis dan merasakan bagaimana proses penelitian, dari mencari literatur, mengumpulkan data, dan menyusun sebuah karya tulis. Terkesan sangat klasik sih memang…juga terkesan mau amannya saja. Tapi menurut saya, memang itulah dasar tujuan skripsi. Jika anda seorang mahasiswa yang idealis dan ingin membuat penelitian yang tidak biasa dari yang lain, tentu tidak salah. Tapi saya menyarankan sebaiknya idealisme tersebut anda gunakan saat anda menjadi dosen atau peneliti. Jika anda memahami maksud tujuan skripsi ini, maka anda bisa akan lebih luwes dalam “negosiasi” saat diskusi dengan dosen bimbingan anda.

Hadapi dengan senyuman

Jika anda menjumpai draft skripsi anda dicoret – coret, maka berita baiknya adalah anda akan memiliki banyak pekerjaan untuk membunuh waktu luang yang anda miliki. Jangan terlalu dibawa perasaan bahwa dosen anda tidak menyulai tulisan atau gagasan anda. Hal itu masih sangat wajar jika dibandingkan penolakan sebuah publisher pada jurnal yang saya kirim ke publisher tersebut. Atau pada penolakan atasan jika melihat kinerja bawahannya tidak baik. Alam dunia kerja masih lebih kejam dibandingkan dunia kemahasiswaan. Jadi nikmatilah proses tersebut. Jadikan itu sebagai suatu pembelajaran.

Jangan lupa berolahraga

Menghadapi rasa malas salah satunya adalah berolahraga. Ajak rekan anda untuk bermain futsal, atau setiap pagi keliling kampus lari pagi. Pikiran anda akan terasa lebih fresh yang kemudian diharapkan ada ide yang mengalir. Ingat, banyak yang berpendapat bahwa kerja otak kiri harus diimbangi oleh kerja otak kanan. Jadi asahlah kreatifitas anda dengan berolahraga, atau sekedar mendengarkan musik. Saat berolahraga lupakan masalah skripsi.

Kerjakan, bukan pikirkan!

Stress menghadapi suatu pekerjaan biasanya lebih disebabkan karena anda hanya memikirkan pekerjaan terebut, tetapi anda tidak mengerjakannya. Anda terlalu banyak menghabiskan waktu untuk berpikir, sehingga otak terbebani oleh apa yang pernah anda pikirkan. Biarkan ide anda mengalir melalui draft atau naskah yang anda kerjakan. Gerakkan badan anda menuju ke perpustakaan ketimbang anda berpikir besok anda akan datang ke tempat tersebut.

Anda tetap harus berpikir saat anda ingin membuat kerangka pemikiran atau menentukan poin poin yang akan anda buat di dalam draft skripsi. namun, jangan biarkan itu mengendap di kepala anda, segera tulis apa yang menjadi ide dan segera lakukan.

Semoga tulisan saya ini adalah tulisan yang anda butuhkan, bukan tulisan yang ingin anda baca.

Terima kasih telah berkunjung.

Mengenal Dummy Dalam Regresi

Variabel dummy dalam regresi sedikit berbeda dengan variabel lainnya baik dalam pengolahan data ataupun saat membaca hasil regresi. Regresi linear atau regresi berganda merupakan suatu fungsi yang menjelaskan hubungan varaibel independen dengan variabel dependen. Satu variabel dependen (Y) biasanya dipengaruhi oleh beberapa varaibel independen (X). misalnya variabel produksi dipengaruhi oleh luas lahan, pupuk, jumlah tenaga kerja, modal.

Regresi memiliki beberapa persyaratan yang harus dipenuhi. Karena regresi masuk dalam statistik parametrik, tentunya variabel-variabel didalamnya memiliki skala interval atau rasio. Selain itu data-data yang akan digunakan juga harus memenuhi kaidah asumsi klasik. Tetapi, dari beberapa variable yang kita gunakan, bisa saja satu atau dua variabel tersebut berupa variabel dalam skala nominal atau ordinal. Variabel skala nominal atau ordinal di dalam regresi tersebut biasa dikenal sebagai variabel dummy.

Agar lebih gampang dipahami, saya berikan contoh variabel dummy dalam regresi. Misalkan saja kita ingin mengetahui pengaruh jenis kelamin terhadap pendapatan yang dibelanjakan ke mall. Kita buat variabel jenis kelamin dengan nilai 0 untuk laki-laki dan 1 untuk perempuan. Contoh lain, pengaruh keikutsertaan petani dalam keanggotaan kelompok tani terhadap pendapatan. Kita buat variabel keikutsertaan kelompok tani dengan nilai 0 untuk petani yang tidak menjadi anggota, dan 1 untuk petani yang menjadi anggota kelompok tani.

Variabel dummy dalam regresi berbeda dengan regresi logistik. variabel skala nominal di regresi logistik terletak di variabel dependen atau nilai Y. sedangkan dummy yang dimaksud disini adalah variabel skala nominal atau ordinal pada variabel independen (nilai X). bisakah dummy di dalam regresi logistik? jawabannya tentu saja bisa.

Pemberian nilai 0 dan 1 juga memiliki tehnik tersendiri. Agar mudah dalam menginterpretasikan hasil output regresi, sebaiknya nilai 1 diberikan kepada responden yang diharapkan memiliki pengaruh terhadap nilai Y. Misalnya contoh keanggotaan petani diatas, saya memiliki hipotesis bahwa keanggotaan ini memilikipengaruh terhadap pendapatan petani. Sehingga saya memberikan nilai 1 terhadap petani yang menjadi anggota kelompok tani. Karena nanti hasil koefisien pada variabel ini merupakan pembeda antara petani yang tidak menjadi anggota dan petani yang menjadi anggota kelompok tani. Jika anda memberi nilainya terbalik, sebenarnya tidak ada yang salah, namun besar kemungkinan nilai koefisien yang keluar nantinya bernilai negatif. Tidak ada yang salah dengan hasil perhitungan tersebut, hanya saja anda perlu mengerti cara menjelaskan nilai negatif tersebut.

Saya akan langsung praktekkan penggunaan variabel dummy dalam regresi di aplikasi minitab.

Saya memiliki data latihan yang bisa diunduh disini. Data tersebut merupakan data rekayasa yang secara random saya peroleh melalui excell. Terdapat 5 variabel independen, dimana salah satunya yakni variabel X2 merupakan variabel dummy dalam regresi.

Mari kita buka minitabnya. Saya menggunakan minitab 17.

Kita masukkan datanya di sheet minitab

Kemudian klik stat – regression – regression – fit regression model

Responses kita masukkan variabel Y, continous preditors kita masukkan X1, X3, X4, X5. Sedangkan variabel X2 yang merupakan variabel dummy dalam regresi kita masukkan ke categorical predictors

Klik Ok dan tunggu hasilnya..

Terlihat dari model summary, nilai R-sq pada model memiliki nilai 65.09% artinya bahwa 65% data yang diolah mampu dijelaskan oleh model hasil minitab tersebut. Bisa dikatakan bahwa model ini cukup untuk merepresentasikan data yang ada.

Dilihat dari nilai p value, diantara kelima variabel hanya X2 yang memiliki nilai dibawah 0.05. artinya hanya x2 yang signifikan mempengaruhi nilai Y. dilihat dari nilai VIF, variabel X1 dan variabel X4 memiliki nilai diatas 10, artinya kedua variabel tersebut memiliki masalah multikolinear (sudah saya bahas di uji asumsi klasik).

Asumsi saya bahwa output diatas sudah dibenahi sesuai uji asumsi klasik, saya akan menjelaskan output variabel dummy sesuai tema artikel kali ini.

Pada kolom koeffisien nilai 1 pada variabel X2 memiliki nilai 3876. Artinya bahwa responden yang memiliki nilai 1 secara signifikan memiliki 3876 Y yang lebih tinggi daripada responden yang bernilai 0. Hal ini juga bisa diperoleh dari regression equation pada bagian paling bawah, yakni sbb:

Nilai model regresi saat X2 bernilai 0 adalah : 5468 + 2.89X1 – 19.0X3 – 5.74X4 – 1.49X5. sedangkan model regressi saat X2 bernilai 1 adalah : 9344 + 2.89X1 – 19.0X3 – 5.74X4 – 1.49X5. nilai koefisien 3876 diperoleh dari selisih kedua model tersebut dengan asumsi X1, X3 X4 dan X5 memiliki nilai yang sama.

Sehingga dapat disimpulkan variabel X2 yang bernilai 1 memiliki nilai Y 3876 lebih tinggi daripada variabel X2 yang bernilai 0.

Pahami perbedaan pembacaan koefisien regresi lainnya. Karena jika variabel tersebut merupakan variabel continous atau skala interval dan rasio, maka koefisien variabel akan dibaca setiap tambahan satu satuan variabel independen akan meningkatkan variabel dependen sebesar nilai koefisien.

Beda minitab, beda pula SPSS. Saya juga berikan langkah di SPSS karena SPSS juga banyak digunakan. Pada SPSS variabel skala nominal dan ordinal sudah dipisahkan sejak pertama kali diinput, sedangkan prosesnya sama seperti anda melakukan regresi berganda atau linear. SPSS akan mengenali variabel dummy tersebut setelah anda memberi keterangan bahwa variabel tersebut berskala nominal.

Mari kita buka SPSS, kemudian copy data ke sheet spss

Pada tab variabel view, saya menandai keterangan pada X2 bahwa variabel tersebut adalah variabel dummy atau berskala nominal. Erhatikan di tabel measure pada gambar dibawah ini

Kemudian klik analyze – regression –linear. Kemudian masukkan Y pada kolom dependen, dan semua variabel X ke dalam kolom independen dan klik OK

Hasilnya adalah sebagai berikut

Hasil yang diperoleh sama dengan hasil yang dikeluarkan oleh minitab. Nilai koefisien bisa anda lihat di tabel koefisien pada kolom B dengan nilai 3876. Namun, SPSS tidak menyediakan model untuk kedua nilai pada X2 seperti yang dikeluarkan oleh minitab.

Sekian dan terima kasih sudah berkunjung.

Mempelajari Kerangka Statistik

Jangan bingung dulu mendengar kata statistik. Menurut kamus besar bahasa Indonesia, Statistik merupakan kata benda (n) yang berarti (1) catatan angka – angka (bilangan); perangkaan; (2) data yang berupa angka yang dikumpulkan, ditabulasi, digolong-golongkan sehingga dapat memberi informasii yang berarti mengenai suatu masalah atau gejala. Anda akan memahami dan mampu mengerjakan apa yang tergambar dari statistik apabila anda telah mengerti apa itu statistik.

Statistik juga memiliki pengelompokkan, pahami pengelompokkan statistik ini dan akan mempermudah anda untuk menentukan apa yang akan anda kerjakan dan anda berada di posisi mana ketika anda berhadapan dengan sebuah data. Persis ibarat sebuah peta, Anda tidak harus mempelajari semua bagian statistik, anda hanya perlu mengidentifikasi data yang anda miliki dan fokus di bagian tersebut dengan mempelajari metode statistik yang tepat digunakan.

Kerangka Statistik

Statistik terlihat rumit jika anda tidak mencoba melihat secara umum. Mari kita terbang ke atas untuk melihat bagaimana bentuk rupa Pulau Jawa, sehingga jika anda berada di Jawa Barat, anda akan menyadari bahwa laut lebih dekat disebelah barat ketimbang harus berjalan ke arah timur, mungkin begitu istilahnya. 🙂

Rupa statistik secara umum tergambar pada gambar di bawah ini, statistik sendiri secara umum terbagi menjadi 2, yakni Statistik Deskriptif, dan Statistik Inferensia.

kerangka statistik

Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif merupakan metode statistik yang digunakan untuk mendeskripsikan sekelompok data dengan tidak bermaksud untuk memberlakukan secara umum pada data tersebut. Misalnya adalah data pengunjung sebuah Mall. Anda bisa menggunakan data tersebut untuk mendeskripsikan bahwa kapan waktu mall memiliki pengunjung yang paling ramai, atau persentase pengunjung tersebut berapa yang masih anak-anak, wanita, setengah baya, remaja, laki-laki, dan sebagainya. Pada data mall tersebut tentu anda tidak bisa mngatakan bahwa data tersebut mewakili seluruh mall di indonesia atau mewakili semua toko atau swalayan. Anda akan fokus terhadap data yang anda miliki dan menjelaskan data tersebut.

Biasanya statistik deskriptif ini digunakan peneliti di dalam bagian hasil dan pembahasan untuk menjelaskan hasil penelitian statistik inferensia. Misal, pada regresi ditemukan hasil bahwa luas lahan mempengaruhi produksi padi. Anda tentu tidak berhenti sampai disitu saja, mengatakan bahwa ternyata luas lahan sangat mempengaruhi produksi. Anda bisa menjabarkan hasil analisis inferensia tersebut dengan analisis deskripsi yakni penjelasan berapa luas lahan saat ini, perkembangan luas lahan dari tahun ke tahun, jika ternyata berkurang apa penyebabnya? Nah, disinilah letak statistik deskriptif ini bermain.

Adapun alat yang digunakan pada statistik deskriptif ini biasanya adalah tabel, diagram, grafik yang berisi tentang statistik dasar, misalnya rata- rata, frekuensi, dan lain – lain.

Statistik Inferensia

Statistik Inferensia merupakan metode statistik yang menganalisis data sample untuk menggambarkan suatu populasi. Data yang kita olah akan kita gunakan untuk menggambarkan data populasi. Disinilah kerumitan itu berasal. Anda harus menentukan secara tepat sample dan metode sample yang digunakan agar data yang akan anda miliki benar-benar mewakili populasi yang ada.  Oleh sebab itu, anda belajar tentang tehnik sampling.

Metode statistik inferensia pun beragam tergantung dari skala data yang anda miliki. Data statistik bisa dibedakan menjadi nominal, ordinal, interval, dan rasio. Kebanyakan orang salah kaprah dengan anggapan data rasio adalah data yang paling baik dibandingkan data lainnya. Jika anda menyetujui pendapat tersebut berarti secara tidak langsung anda mengatakan bahwa penelitian kuantitatif akan lebih baik ketimbang penelitian kualitatif (data rasio biasanya digunakan untuk penelitian kuantitatif), padahal penelitian kualitatif justru lebih banyak digunakan untuk pengelolaan manajemen dan berujung pada perubahan kebijakan. Baik kuantitaif dan kualitatif sama pentingnya.

Argumen yang tepat adalah bahwa data rasio memiliki peluang yang lebih banyak untuk dianalisis, karena memiliki metode analisis yang lebih beragam ketimbang data lainnya. Jika anda memiliki data rasio kemungkinan alat analisis baik dari goodness of fit, interpretasi model, pengujian hipotesis, evaluasi data, semua dapat dilakukan. Ketimbang anda memiliki data nominal.

Data Nominal

Data berjenis nominal membedakan data dalam kelompok yng bersifat kualitatif. Identitas yang diberikan pada kelompok tersebut hanya sebagai pembeda antara kelompok dan tidak memiliki hubungan atau tingkatan. Misal 1 adalah laki – laki, 2 adalah perempuan. Kita tidak bisa mengatakan 2 lebih tinggi dibandingkan 1. Angka 1 dan 2 hanya sebagai identitas dari laki laki atau perempuan.

Jika anda memiliki data nominal, anda bisa menggunakannya untuk hipotesis satu sample, komparatif dua sample atau lebih, ataupun assosiatif/hubungan antar sample. Misalnya apakah dalam satu sample tersebut dapat dikatakan bahwa jumlah laki-laki signifikan lebih besar dibanding jumlah perempuan. Atau misalnya komparasi sample di kota malang dengan sample kota makassar apakah memiliki kesamaan atau signifikan berbeda.

Data Ordinal

Data ordinal hampir sama dengan data nominal, hanya saja data ordinal telah memiliki tingkatan disetiap kelompoknya. Misalnya saja pendidikan, SD (1), SLTP (2), SMU (3) dan PT (4). PT memiliki tingkat yang lebih besar dibandingkan SLTP SMU dan SD. Namun tetap saja kita tidak bisa mngartikan bahwa 4 atau PT merupakan dua kali lipat dari SLTP (2). Tetap angka tersebut merupakan identitas kelompok yang memiliki jenjang dari rendah hingga tertinggi.

Contoh lain yang banyak digunakan adalah sangat tidak setuju (1), tidak setuju (2), ragu – ragu (3), setuju (4), sangat setuju (5)

Data ordinal dan data nominal biasanya dikelompokkan dalam  statistik nonparametrik. Jadi, jika anda mendengar istilah statistik nonparametrik, berarti data yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah data ordinal ataupun data nominal. Beberapa alat analisis yang digunakan adalah run tes, wicoxon, Mann Whitney, kolgomorov smirnov, friedman, two way anova, kruskal wallis, rank spearman. Tentu saya tidak akan menjelaskan satu persatu alat analisis tersebut pada artikel ini. Namun biasanya statistik nonparametrik membahas tentang hipotesis satu sample (misalnya apakah kelompok data ini secara nyata lebih besar dengan skor tertentu), atau membandingkan kelompok (apakah kelompok ini lebih sepakat/setuju ketimbang kelompok lain), atau hubungan kelompok (apa hubungan tingkat pendidikan terhadap opini tertentu). Tentunya data yang digunakan dalam skala ordinal atau nominal.

Data Interval dan Rasio

Data interval dan rasio masuk dalam ranah data kuantitatif. Pembeda antara data interval dan rasio adalah angka 0 merupakan angka mutlak pada rasio.

Untuk memahaminya saya berikan contoh sebagai berikut: misalnya data nilai pelajaran bahasa inggris yang diberi nilai 0 sampai 100. Angka 0 pada data tersbeut merupakan simbol nilai terendah, bukan angka yang mutlak. Bisa juga diartikan bahwa siswa yang memiliki nilai 60 bukan berarti memiliki kecerdasan 2 kali lipat dibandingkan dengan siswa yang memiliki nilai 30. Berarti data nilai ini merupakan data interval.

Data rasio, misalnya data saldo di sebuah bank. Nilai 0 pada saldo merupakan nilai yang sebenarnya. Dan seseorang yang memiliki saldo 100 juta dapat diartikan memiliki saldo 2 kali lipat dibanding orang yang hanya memiliki saldo 50 juta. Data saldo merupakan data ratio.

Data interval dan rasio ini dikelompokkan dalam statistik parametrik. Banyak sekali methode yang dapat dipilih untuk mengolah data statistik parametrik karena data ini merupakan data kuantitatif. Mulai dari hipotesis satu kelompok sample, membandingkan dua kelompok atau lebih, korelasi dua kelompok, sampai pada regresi.

Pertanyaannya, time series masuk wilayah statistik apa? Tentu saja masuk pada statistik parametrik. Lho…jika time seriesnya tentang jumlah wanita bagaimana? Data jumlah wanita pun adalah data rasio, karena kata jumlah berarti angka yang sebenarnya, bukan hanya angka simbol. Jelas?

Penutup pada artikel ini bahwa kita harus mengetahui posisi kita berada untuk dapat melakukan methode statistik yang tepat sesuai data yang kita miliki.

Terima kasih telah berkunjung

Page 5/22First...456...1015...Last