Data,variable,populasi dan sample,hipotensis

          Data adalah catatan atas kumpulan fakta. Data merupakan bentuk jamak dari datum, berasal dari bahasa Latin yang berarti “sesuatu yang diberikan”. Dalam penggunaan sehari-hari data berarti suatu pernyataan yang diterima secara apa adanya. Pernyataan ini adalah hasil pengukuran atau pengamatan suatu variabel yang bentuknya dapat berupa angka, kata-kata, atau citra.

Dalam keilmuan (ilmiah), fakta dikumpulkan untuk menjadi data. Data kemudian diolah sehingga dapat diutarakan secara jelas dan tepat sehingga dapat dimengerti oleh orang lain yang tidak langsung mengalaminya sendiri, hal ini dinamakan deskripsi. Pemilahan banyak data sesuai dengan persamaan atau perbedaan yang dikandungnya dinamakan klasifikasi.

Dalam pokok bahasan Manajemen Pengetahuan, data dicirikan sebagai sesuatu yang bersifat mentah dan tidak memiliki konteks. Dia sekedar ada dan tidak memiliki signifikansi makna di luar keberadaannya itu. Dia bisa muncul dalam berbagai bentuk, terlepas dari apakah dia bisa dimanfaatkan atau tidak.

Menurut berbagai sumber lain, data dapat juga didefinisikan sebagai berikut:

• Menurut kamus bahasa inggris-indonesia, data berasal dari kata datum yang berarti fakta

• Dari sudut pandang bisnis, data bisnis adalah deskripsi organisasi tentang sesuatu (resources) dan kejadian (transactions)yang terjadi

• Pengertian yang lain menyebutkan bahwa data adalah deskripsi dari suatu kejadian yang kita hadapi

Tipe Data

Setiap data memiliki tipe data, apakah merupakan angka bulat ( integer ), angka biasa ( real ), atau berupa karakter ( char ), dan sebagainya.

Ada 2 kategori dari tipe data yaitu:

1. Tipe dasar

1. Bilangan bulat ( integer )

– Bilangan atau angka yang tidak memiliki titik desimal atau pecahan, seperti 10, +225, -10,+25.

– Tipe dituliskan sebagai integer atau int

– Jangkauan nilai bergantung pada implementasi perangkat keras komputer, misalnya dari -11 s/d +12; untuk algoritma tidak kita batasi.

– Operasi aritmetik: tamabah+, kurang-, kali*, bagi/, sisa hasil bagi%

– Operasi pembanding:lebih kecil=, sama=, tidak sama>< .

2. Bilangan biasa ( real )

– Bilangan atau angka yang bisa memiliki titik desimal atau pecahan, dan ditulis sebagai : 235.45, +13.99, -87.76 atau dalam notasi ilmiah seperti : 1.245E+03, 7.45E-02, dsb.

– Tipe dituliskan sebagai : real

– Jangkauan nilai : bergantung pada implementasi perangkat keras komputer, misalnya dari -2.9E-39 s/d +1.7E+38, untuk algoritma tidak dibatasi.

– Operasi aritmatik dan pembandingan juga berlaku bagi bilangan biasa.

Variabel

Kata “variabel” berasal dari bahasa Inggris variable dengan arti :”ubahan”,”faktor tak tetap”, atau “gejala yang dapat diubah-ubah”. Dalam contoh yang telah disebutkan dimuka, nilai-nilai hasil ujian semester dari sejumlah 80 orang mahasiswa itu kita sebut variable. Variabel pada dasarnya bersifat kualitatif namun dilambangkan dengan angka.
Contoh :
“Usia” adalah gejala kualitatif, akan tetapi gejala yang bersifat kualitatif itu dilambangkan dengan angka; misalnya : 17 tahun, 25 tahun, 50 tahun, dan sebagainya “Nilai Ujian” pada dasarnya adalah gejala kualitas yang dilambangkan dengan angka, seperti 5,6,7,40,75,80,100, dan sebagainya.
fariabel adalah nama yang mewakili suatu elemen data seperti : jenkel untuk jenis kelami, t4lahir untuk tempat lahir, dan sebagainya. Ada aturan tertentu yang wajib diikuti dalam pemberian nama variable, antara lain:

* Harus dimulai dengan abjad, tidak boleh dengan angka atau symbol.
* Tidak boleh ada spasi diantaranya
* Jangan menggunakan simbol yang bisa membingungkan seperti titik dua, titik koma, koma, dan sebagainya.
* Sebaiknya memiliki arti yang sesuai denagn elemen data.
* Sebaiknya tidak terlalu panjang.

Contoh variabel yang benar : Nama, Alamat, Nilai_ujian

Contoh variabel yang salah : 4XYZ, IP rata, Var;=xy,45;

Menurut para ahli sosiologi, agama hanya akan mempengaruhi frekuensi bunuh diri karena agama erat hubungannnya dengan integrasi seseorang di dalam masyarakat. Kebiasaan membaca menunjukkan hubungan yang positif dengan umur, tetapi hanya melalui suatu variabel antara, yaitu pendidikan: seorang lanjut usia yang tidak sekolah tidak akan lebih banyak membaca dibandingkan pada masa mudanya. Sebuah teori sumber daya manusia membuat hipotesis bahwa perusahaan asing dan perusahaan besar membayar upah lebih tinggi akrena mempeperjakan buruh dengan karakteristrik yang menjamin produktivitas perusahaan, (misalnya berpendidikan tinggi, terampil, dan perpengalaman).
Contoh tersebut di atas menunjukkan dua kemungkinan: (a) variabel pengaruh dapat melalui variabel antara. (b) Dapat langsung mempengaruhi variabel terpengaruh.
Variabel Anteseden
Variabel anteseden mempunyai kesamaan dengan variabel antara, yakni merupakan hasil yang lebih mendalam dari penelusuran hubungan kausal antara variabel. Perbedaannya, “variabel antara” menyusut diantara variabel pokok, sedangkan variabel anteseden mendahululi variabel pengaruh.
A
Variabel Anteseden
B
Variabel Pengaruh
C
Variabel Terpengaruh

Realilta hubungan antara dua variabel sebenarnya merupakan penggalan dari sebuah jalinan sebab akibat yang cukup panjang. Oleh karena itu, setiap usaha untuk mencari jalinan yang lebih jauh, seperti halnya dengan variabel antisenden – akan memperkaya pengertian kita tentang fenomena yang sedang diteliti.
Contoh variabel anteseden:
Kita memlilki data yang menunjukkan bahwa apabila pendidikan seseorang rendah, pengetahuan politiknyapun rendah. Jadi yang hendak diterangkan adalah hubungan antara pendidikan dengan pengetahuan politik.
Skema hubungannya sebaga berikut:
pendidikan
Pengetahuan politik

pendidikan

Pengetahuan politik
Status sosial ekonomi orang tuaDalam memperjelas hubungan ini kadang=-kadang perlu ditelusuri variabel apa yang mempengaruhi pendidikan. Status sosial ekonomi orang tua, dalam teori, sering dipandang sebagai variabel yang mempengaruhi pendidikan seseorang. Dengan demikian, kita dapat membuat postulat bahwa:

Adanya variabel anteseden ini menambah pengetahuan kita tentang hubungan antara pendidikan dan pengetahuan politik. Dengan demikian kita katakan: “Latar belakang keluarga seseorang (status sosial ekonomi orang tua) menentukan tingkat pendidikannya dan pendidikannya menentukan tingkat pengetahuan politiknya”.
Kerangka teori serta akal sehatlah yang pertama-tama menentukan apakah suatu variabel dapat dipertimbangkan sebagai variabel anteseden. Untuk dapat diterima sebagai variabel anteseden, syarat-syaratnya sebagai berikut: (a) ketika variabel harus saling berbubungan: variabel anteseden dan variabel pengaruh, variabel anteseden dan variabel terpengaruh, variabel pengaruh dan variabel terpengaruh. (b) apabila variabel anteseden dikontrol, hubungan antara variabel pengaruh dan variabel terpengaruh tidak lengkap. Dengan kata lain: variabel anteseden tidak mempengaruhi hubungan antara kedua variabel pokok, (c) apabila variabel pengaruh dikontrol, hubungan antara variabel anteseden dan variabel lterpengaruh harus lengkap. (Masri Singarimbun, 1982).
Kesimpulan
Variabel penelitian ditentukan oleh landasan teoritisnya dan kejelasannya ditegaskan oleh hipoteses penelitian. Menurut fungsinya variabel penelitian dibedakan menjadi: Variabel tergantung (terikat), variabel bebas, variabel intervening, variabel moderator, variabel kendali, dan variabel rambang.
Sedang menurut datanya, variabel penelitian dapat dibedakan menjadi: variabel nominal, variabel ordinal, variabel interval, dan variabel rasio. Variabel menurut nilainya dibedakan menjadi variabel diskrit dan variabel kontinu.

POPULASI DAN SAMPEL

1. Definisi

Populasi adalah wilayah generalisasi berupa subjek atau objek yang diteliti untuk dipelajari dan diambil kesimpulan. Sedangkan sampel adalah sebagian dari populasi yang diteliti.

Dengan kata lain, sampel merupakan sebagian atau bertindak sebagai perwakilan dari populasi sehingga hasil penelitian yang berhasil diperoleh dari sampel dapat digeneralisasikan pada populasi.

Penarikan sampel diperlukan jika populasi yang diambil sangat besar, dan peneliti memiliki keterbatasan untuk menjangkau seluruh populasi maka peneliti perlu mendefinisikan populasi target dan populasi terjangkau baru kemudian menentukan jumlah sampel dan teknik sampling yang digunakan.

2. Jumlah Sampel

Untuk menentukan sampel dari populasi digunakan perhitungan maupun acuan tabel yang dikembangkan para ahli. Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel adalah 30, sedangkan dalam penelitian eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan untuk penelitian survey jumlah sampel minimum adalah 100.

Besaran atau jumlah sampel ini sampel sangat tergantung dari besaran tingkat ketelitian atau kesalahan yang diinginkan peneliti. Namun, dalam hal tingkat kesalahan, pada penelitian sosial maksimal tingkat kesalahannya adalah 5% (0,05). Makin besar tingkat kesalahan maka makin kecil jumlah sampel. Namun yang perlu diperhatikan adalah semakin besar jumlah sampel (semakin mendekati populasi) maka semakin kecil peluang kesalahan generalisasi dan sebaliknya, semakin kecil jumlah sampel (menjauhi jumlah populasi) maka semakin besar peluang kesalahan generalisasi.

Beberapa rumus untuk menentukan jumlah sampel antara lain :

A. Rumus Slovin (dalam Riduwan, 2005:65)

N

n =

;

N(d)2 + 1

n = sampel; N = populasi; d = nilai presisi 95% atau sig. = 0,05.

Misalnya, jumlah populasi adalah 125, dan tingkat kesalahan yang

dikehendaki adalah 5%, maka jumlah sampel yang digunakan adalah :

N

125

n =

=

= 95,23, dibulatkan 95 sampel.

N(d)2 +1

125 (0,05)2 + 1

B. Tabel Isaac dan Michael

Tabel penentuan jumlah sampel dari Isaac dan Michael memberikan kemudahan penentuan jumlah sampel berdasarkan tingkat kesalahan 1%, 5% dan 10%. Dengan tabel ini, peneliti dapat secara langsung menentukan besaran sampel berdasarkan jumlah populasi dan tingkat kesalahan yang dikehendaki. (Download Tabel)

3. Teknik Sampling

Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang secara

umum terbagi dua yaitu probability sampling dan non probability sampling.

A. Probability Sampling

Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama kepada setiap anggota populasi untuk menjadi sampel. Teknik ini meliputi simpel random sampling, proportioate stratified random sampling, disproportionate stratified random sampling, dan cluster sampling.

1. Simple random sampling

Teknik adalah teknik yang paling sederhana (simple). Sampel diambil secara acak, tanpa memperhatikan tingkatan yang ada dalam populasi.

Misalnya :

Populasi adalah siswa SD Negeri XX Jakarta yang berjumlah 500 orang. Jumlah sampel ditentukan dengan Tabel Isaac dan Michael dengan tingkat kesalahan adalah sebesar 5% sehingga jumlah sampel ditentukan sebesar 205.

Jumlah sampel 205 ini selanjutnya diambil secara acak tanpa

memperhatikan kelas, usia dan jenis kelamin.

2. Proportionate Stratified Random Sampling

Teknik ini hampir sama dengan simple random sampling namun penentuan sampelnya memperhatikan strata (tingkatan) yang ada dalam populasi.

Misalnya, populasi adalah karyawan PT. XYZ berjumlah 125. Dengan rumus Slovin (lihat contoh di atas) dan tingkat kesalahan 5% diperoleh besar sampel adalah 95. Populasi sendiri terbagi ke dalam tiga bagian (marketing, produksi dan penjualan) yang masing-masing berjumlah : Marketing

: 15

Produksi

: 75

Penjualan

: 35

Maka jumlah sample yang diambil berdasarkan masing-masinng bagian tersebut ditentukan kembali dengan rumus n = (populasi kelas / jml populasi keseluruhan) x jumlah sampel yang ditentukan

Marketing

: 15 / 125 x 95

= 11,4 dibulatkan 11

Produksi

: 75 / 125 x 95

= 57

Penjualan

: 35 / 125 x 95

= 26.6 dibulatkan 27

Sehingga dari keseluruhan sample kelas tersebut adalah 11 + 57 + 27

= 95 sampel.

Teknik ini umumnya digunakan pada populasi yang diteliti adalah keterogen (tidak sejenis) yang dalam hal ini berbeda dalam hal bidangkerja sehingga besaran sampel pada masing-masing strata atau kelompok diambil secara proporsional untuk memperoleh

3. Disproportionate Stratified Random Sampling

Disproporsional stratified random sampling adalah teknik yang hampir mirip dengan proportionate stratified random sampling dalam hal heterogenitas populasi. Namun, ketidakproporsionalan penentuan sample didasarkan pada pertimbangan jika anggota populasi berstrata namun kurang proporsional pembagiannya.

Misalnya, populasi karyawan PT. XYZ berjumlah 1000 orang yang

berstrata berdasarkan tingkat pendidikan SMP, SMA, DIII, S1 dan S2.

Namun jumlahnya sangat tidak seimbang yaitu :
SMP : 100 orang
SMA : 700 orang
DIII

: 180 orang

S1

: 10 orang

S2

: 10 orang

Jumlah karyawan yang berpendidikan S1 dan S2 ini sangat tidak seimbang (terlalu kecil dibandingkan dengan strata yang lain) sehingga dua kelompok ini seluruhnya ditetapkan sebagai sampel.

4. Cluster Sampling

Cluster sampling atau sampling area digunakan jika sumber data atau populasi sangat luas misalnya penduduk suatu propinsi, kabupaten, atau karyawan perusahaan yang tersebar di seluruh provinsi. Untuk menentukan mana yang dijadikan sampelnya, maka wilayah populasi terlebih dahulu ditetapkan secara random, dan menentukan jumlah sample yang digunakan pada masing-masing daerah tersebut dengan menggunakan teknik proporsional stratified random sampling mengingat jumlahnya yang bisa saja berbeda.

Contoh :

Peneliti ingin mengetahui tingkat efektivitas proses belajar mengajar di tingkat SMU. Populasi penelitian adalah siswa SMA seluruh Indonesia. Karena jumlahnya sangat banyak dan terbagi dalam berbagai provinsi, maka penentuan sampelnya dilakukan dalam tahapan sebagai berikut :

Tahap Pertama adalah menentukan sample daerah. Misalnya ditentukan secara acak 10 Provinsi yang akan dijadikan daerah sampel.

Tahap kedua. Mengambil sampel SMU di tingkat Provinsi secara acak yang selanjutnya disebut sampel provinsi. Karena provinsi terdiri dari Kabupaten/Kota, maka diambil secara acak SMU tingkat Kabupaten yang akan ditetapkan sebagai sampel (disebut Kabupaten Sampel), dan seterusnya, sampai tingkat kelurahan / Desa yang akan dijadikan sampel. Setelah digabungkan, maka keseluruhan SMU yang dijadikan

 

  1. A.     Pengertian hipotesis

Trealese (1960) memberikan definisi hipotesis sebagai suatu keterangan semnatara dari suatu fakta yang dapat diamati.

Good dan scates (1954) menyatakan bahwa hipotesis adalah sebuah taksiran atau referensi yang dirumuskan serta diterima untuk sementara yang dapat menerangkan fakta-fakta yang diamati ataupun kondisi-kondisi yang diamati dan digunakan sebagai petunjuk untuk langkah-langkah selanjutnya.

Kerlinger (1973) menyatakan hipotesis adalah pernyataan yang bersifat terkaan dari hubungan antara dua atau lebih variabel[1].

Dari arti katanya, hipotesis memang dari dua penggalan. Kata “HYPO” yang artinya “DI BAWAH” dan “THESA”  yang artinya “KEBENARAN” jadi hipotesis yang kemudian cara menulisnya disesuaikan dengan ejaan bahasa Indonesia menjadi hipotesa, dan berkembang menjadi hipotesis.

Apabila  peneliti telah mendalami permasalahan penelitiannya dengan seksama serta menetapkan anggapan dasar, maka lalu membuat suatu teori sementara , yang kebenarannya masih perlu di uji (di bawah kebenaran). Inilah hipotesis peneliti akan bekerja berdasarkan hipotesis. Peneliti mengumpulkan data-datadata yang paling berguna untuk membuktikan hipotesis. Berdasarkan data yang terkumpul , peneliti akan menguji apakah hipotesis yang dirumuskan dapat naik status menjadi teas, atau sebaliknya tumbang sebagai hipotesis, apabila ternyata tidak terbukti.

Terhadap hipotesis yang sudah dirumuskan peneliti dapat bersikap dua hal yakni [2] :

  1. Menerima keputusan seperti apa adanya seandainya hipotesisnya tidak terbukti (pada akhir penelitian).
  2. Mengganti hipotesis seandainya melihat tanda-tandatanda bahwa data yang terkumpul tidak mendukung terbuktinya hipotesis (pada saat penelitian berlangsung).

Untuk mengetahui kedudukan hipotesis antara lain [3] :

  1. Perlu di uji apakah ada data yang menunjuk hubungan variabel penyebab dan variabel akibat.
  2. Adakah data yang menunjukkan bahwa akibat yang ada ,memang ditimbulkan oleh penyebab itu.
  3. Adanya data yang menunjukkan bahwa tidak ada penyebab lain yang bisa menimbulkan akibat tersebut.

Apabila ketiga hal tersebut dapat dibuktikan , maka hipotesis yang dirumuskan mempunyai kedudukan yang kuat dalam penelitian.

G.E.R brurrough mengatakan bahwa penelitian berhipotesis penting dilakukan bagi :

  1. Penelitian menghitung banyaknya sesuatu
  2. Penelitian tentang perbedaan
  3. Penelitian hubungan.

 

 

  1. B.     Kegunaan hipotesis

Kegunaan hipotesis antara lain [4]:

  1. Hipotesis memberikan penjelasan sementara tentang gejala-gejala serta memudahkan perluasan pengetahuan dalam suatu bidang.
  2. Hipotesis memberikan suatu pernyataan hubungan yang langsung dapat diuji dalam penelitian.
  3. Hipotesis memberikan arah kepada penelitian.
  4. Hipotesis memberikan kerangka untuk melaporkan kesimpulan penyelidikan

 

 

  1. C.     Jenis-jenis hipotesis

Ada dua jenis hipotesis yang digunakan dalam penelitian antara lain :

  1. Hipotesis kerja atau alternatif ,disingkat Ha, hipotesis kerja menyatakan adanya hubungan antara variabel X dan Y, atau adanya perbedaan antara dua kelompok.

Rumusan hipotesis kerja

a)          Jika… Maka…

b)          Ada perbedaan antara… Dan… Dalam…

c)          Ada pengaruh… Terhadap…

  1. Hipotesis nol (null hypotheses) disingkat Ho.

Hipotesis ini menyatakan tidak ada perbedaan antara dua variabel, atau tidak adanya pengaruh variabel X terhadap variabel Y

Rumusannya:

a)          Tidak ada perbedaan antara… Dengan… Dalam…

b)          Tidak ada pengaruh… terhadap…

Saran untuk memperoleh hipotesis:

  1. Hipotesis induktif

Dalam prosedur induktif, penelitian merumuskan hipotesis sebagai suatu generalisasi dari hubungan-hubungan yang diamati

  1. Hipotesis deduktif

Dalam hipotesis ini,peneliti dapat memulai penyelidikan dengan memilih salah satu teori yang ada dibidang yang menarik minatnya,setelah teori dipilih, ia lalu menarik hipotesis dari teori ini.

 

  1. D.     Ciri-ciri hipotesis

Ciri-ciri hipotesis yang baik:

1)            Hipotesis harus mempunyai daya penjelas

2)            Hipotesis harus menyatakan hubungan yang diharapkan ada di antara variabel-variabel-variabel.

 

 

3)            Hipotesis harus dapat diuji

4)            Hipotesis hendaknya konsistesis dengan pengetahuan yang sudah ada.

5)            Hipotesis hendaknya dinyatakan sesederhana dan seringkas mungkin.


 

 

 daftar pustaka

[4] Drs. Arief Furchon, Pengantar Penelitian dalam Pendidikan, Usaha Nasional, Surabaya: 1982, hal. 126

Categories: Uncategorized | Leave a comment

Post navigation

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

Blog at WordPress.com.

%d bloggers like this: