Metode Sampling Penelitian Kuantitatif

Metode sampling adalah proses pengambilan sampel dari sebuah populasi. Berikut macam-macam teknik metode sampling.

Simple Random Sampling

Penyampelan acak sederhana, dimaksudkan bahwa sebanyak n sampel diambil dari populasi N dan tiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama untuk terambil. Terdapat 3 (tiga) cara untuk menentukan sampel dengan mengunakan teknik ini, yaitu:

• Cara undian; misalnya kita ingin menarik sampel sebanyak 35 dari 100 populasi, maka semua anggota populasi dituliskan sesuai nomor lalu dimasukkan dalam sebuah kotak dan diundi.
• Cara tabel bilangan random; Contoh: Diketahui N = 1000, akan dipilih n = 20 dengan menggunakan teknik simple random sampling. Solusi: Misal ke-1000 data tersebut adalah 001,002,003,...,999,000 dengan 000 adalah data ke-1000. Pertama-tama, tentukan aturan penggunaan tabel random, misal dimulai dari kolom pertama baris pertama sampai baris ke 20. Jadi didapatkan104, 213,243, ..., 070. (Scheaffer, 1986:43).
• Dengan menggunakan komputer untuk mengacak, misalnya dengan bantuan SPSS.

Stratified Random Sampling

Pada penyampelan jenis ini, anggota populasi dikelompokkan berdasarkan stratanya, misal tinggi, sedang, dan rendah ataupun jenis kelamin. Kemudian dipilih sampel yang mewakili masing-masing strata. Misalnya, populasi adalah mahasiswa Fakultas MIPA perguruan tinggi X yang berjumlah 365 mahasiswa. Populasi ini dibagi dua grup sesuai jenis kelamin, 146 mahasiswa (40 %) dan 219 mahasiswi (60 %) dari dua grup ini diambil 66 responden mahasiswi (60 %) dan 44 responden mahasiswa (40 %).

Systematic Sampling

Penyampelan dengan cara ini dilakukan dengan mengurutkan terlebih dahulu semua anggota, kemudian dipilih urutan tertentu untuk dijadikan anggota sampel. Dalam penarikan sampel sistematik, populasi dibagi dengan ukuran sampel yang diperlukan (n) dan sampel diperoleh dengan cara mengambil setiap subjek ke-n. Misalnya, Jumlah populasi 100, ukuran sampel 10, bagi populasi dengan ukuran sampel 100/10 = 10. Kemudian pilih nomor antara 1 sampai 10 misalnya 5, lalu pilih hingga 10 dengan rentang 10 yaitu 5, 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85, 95.

Cluster Sampling

Metode penarikan sampel berkelompok merupakan suatu prosedur penarikan sampel probabilitas yang memilih subpopulasi yang disebut cluster, kemudian setiap elemen didalam klaster dipilih sebagai anggota sampel. Teknik ini digunakan untuk menentukan sampel dengan daerah populasi yang besar atau sumber data sangat luas. Misalnya penduduk suatu negara, provinsi atau kabupatean. Pada penyampelan jenis ini, populasi dibagi menjadi wilayah atau klaster. Jika terpilih klasternya, seluruh anggota dalam klaster tersebut yang menjadi sampel. Langkah-langkah dalam pengambilan sample dengan cluster sampling:

1. Menentukan cluster-clusternya

1. Menentukan banyak cluster yang akan dijadikan sample, missal n

1. Memilih secara acak cluster sebanyak cluster

1. Semua anggota yang terdapat dalam klaster yang terpilih merupakan sampel studi atau penelitian atau evaluasi.

Contoh: Sebuah evaluasi tentang tingkat kesehatan siswa SMA akan melibatkan seluruh SMA di Indonesia. Ada 33 provinsi, maka Indonesia, sehingga dapat dibagi menjadi 33 cluster. Misal akan diambil sebanyak 7 klaster, maka dipilih secara acak 7 propinsi dari 33 propinsi. Semua SMA yang berasal dari 7 provinsi tersebut merupakan sampel. 

Macam-Macam Uji Prasayarat dalam Penelitian Kuantitatif

Dalam proses analisis data terdapat salah satu uji yang harus dilakukan untuk menguji apakah suatu data sesuai dengan prasyarat atau tidak, Uji tersebut dinamakan uji prasyarat analisis parametrik. Uji prasyarat analsis parametrik terdiri atas uji normalitas, uji homogenitas dan uji linearitas. Untuk lebih jelasnya bisa baca ulasanku berikut.

1. Uji Normalitas

     Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui normal tidaknya suatu distribusi data. Hal ini penting diketahui berkaitan dengan ketetapatan pemilihan uji statistik yang akan dipergunakan. Uji parametrik misalmya, mengisyaratkan data harus berdistribusi normal. Apabila distribusi data tidak normal maka disarankan untuk menggunakan uji nonparametrik. Pengujian normalitas ini harus dilakukan apabila belum ada teori yang menyatakan bahwa variabel yang diteliti adalah normal. Dengan kata lain, apabila ada teori yang menyatakan bahwa suatu variabel yang sedang diteliti normal, maka tidak diperlukan lagi pengujian normalitas data. Macam-macam uji normalitas yang biasa digunakan dalam penelitian kuantitatif antara lain uji Chi Kuadrat, uji Lilliefors dan uji Kolmogorov Smirnov dan Shapiro Wilk.

Jika dari uji normalitas ternyata data kita tidak normal, lalu apa yang harus kita lakukan?

Berikut ada tiga pilihan yang dapat dilakukan jika diketahui bahwa data tidak normal; yaitu :

1. Jika jumlah sampel besar, maka dapat menghilangkan nilai outliner dari data
2. Melakukan transformasi data 
3. Menggunakan alat analisis nonparametrik

2. Uji Homogenitas

     Uji homogenitas merupakan pengujian mengenai sama tidaknya variansi-variansi dua buah distribusi atau lebih. Pengujian homogenitas bertujuan untuk meyakinkan bahwa sekumpulan data yang akan diukur memang berasal dari populasi yang homogen (sama). Jika dua kelompok data atau lebih mempunyai varian yang sama besar, maka uji homogenitas tidak perlu dilakukan lagi karena datanya sudah dianggap homogen.

Jenis uji homogenitas terdapat dua, yaitu uji harley pearson dimana uji ini digunakan untuk varian terbesar dibanding varian terkecil dengan Tabel F dan uji bartlett yang mana ini untuk menguji apakah k sampel berasal dari populasi dengan varians yang sama.

3. Uji Linearitas

Uji Linieritas adalah teknik analisis statistik yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel memiliki hubungan linier secara signifikan atau tidak. Uji Linieritas mempelajari tentang relasi antara dua variabel 𝑦 dan 𝑥 dan menggunakan itu untuk memprediksi 𝑦 dari 𝑥. Variabel 𝑥 berlaku sebagai variabel independen yang mana nilainya dikontrol oleh peneliti. Variabel 𝑦 dependen pada 𝑥. Setelah diketahui bahwa data homogen, berdistribusi normal, dan linier, maka dilakukan uji lanjut sesuai dengan hipotesis yang bersifat : (1) Deskriptif satu sampel, (2) Perbedaan (komparatif), (3) Hubungan (korelasi), dan (4) Pengaruh (sebab-akibat)

Gimana Sih Cara Memilih Masalah dalam Penelitian?

Buat kalian yang penasaran, yuk simak bacaan ini sebentar aja. Siapa tahu tercerahkan idenya yang buntu. hihihi

Cara Memilih Masalah dalam Penelitian

Strategi atau cara yang dapat dilakukan untuk memilih masalah penelitian antara lain sebagai berikut : 

1. Membaca Literatur Penelitian

Pada proses mengidentifikasi masalah seorang peneliti diharuskan untuk melakukan kajian literatur tentang topik atau materi kajian penelitian yang dipilih. Dalam prosesnya, seorang peneliti harus bertanya dan menjawab pertanyaan seperti, sudahkah penelitian tentang masalah ini dilakukan sebelumnya? jika demikian, apa yang telah dipelajari? Apakah metode yang saya gunakan lebih buruk dari pada, sebaik, atau lebih baik dari metode yang digunakan sebelumnya? apakah masalah dalam penelitian saya sudah signifikan? Atau ada permasalahan menarik lain yang harus dikaji? Dalam membaca literatur, perlu diingat bahwa peneliti biasanya menyebutkan masalah yang perlu diselidiki diakhir laporan mereka.

2. Melakukan Riset Berbasis Teori

Penelitian berbasis teori biasanya terdiri dari pengujian hipotesis (spekulasi tentang hubungan antara dua variabel atau lebih) yang dialihkan dari sebuah teori. Sebuah hipotesis untuk prediksi yang dapat diuji tentang fenomena yang dapat diamati yang didasarkan pada teori yang membangun dan hubungan mereka yang diduga. Penelitian berbasis teori tentang fenomena pendidikan memiliki beberapa keuntungan, terlepas dari apakah itu melibatkan penggunaan metode kuantitatif atau kualitatif. Pertama, penelitian berbasis teori biasanya menghasilkan temuan penting. Tanpa teori sebagai titik awal atau akhir, banyak penelitian membahas beberapa pertanyaan sepele atau tidak memberikan kontribusi apa pun pada akumulasi lambat pengetahuan yang dibutuhkan untuk kemajuan pendidikan sains. Kedua, teori dapat memberikan dasar rasional untuk menjelaskan atau menafsirkan hasil penelitian. Penelitian tanpa landasan teoritik sering menghasilkan hasil yang peneliti tidak bisa jelaskan. Studi semacam itu masih dapat membantu dalam pengembangan teori, tetapi dampaknya pada pemahaman kita tentang fenomena yang sedang dipelajari jauh lebih jelas dan langsung daripada penelitian yang didasarkan pada teori yang ada atau yang menemukan teori.

3. Mengembangkan Penelitian Sebelumnya

Mengembangkan masalah yang diselidiki penelitian sebelumnya atau peneliti yang lain merupakan strategi lain dari pemilihan masalah. Perlunya pengembangan bahkan lebih penting dalam pendidikan karena studi sering memiliki kelemahan dalam metodologi atau generalisasi yang sangat terbatas. Oleh karena itu, Anda mungkin dapat memberikan kontribusi yang berharga dengan mengulang, dan meningkatkan, studi penelitian yang dilakukan peneliti lain. Yang dimaksud dikembangkan disini bukan menjiplak karya atau hasil penelitian orang. Akan tetapi, penelitian yang dikembangkan penelitian orang lain itu sebagai berikut:

1. Untuk memeriksa temuan – temuan yang baru
2. Untuk memeriksa validitas temuan penelitian diberbagai populasi
3. Untuk memeriksa tren atau berubah seiring berjalannya waktu
4. Untuk memeriksa temuan penting menggunakan metode yang berbeda
5. Untuk mengembangkan intervensi yang lebih efektif dan efisien

DAFTAR RUJUKAN

Mattick, et.al. 2018. How to write a good research question. John Wiley & Sons Ltd and The Association for the Study of Medical Education. The Clinical Teacher. 15: 104- 108.

Sudjana, N dan Ibrahim. 2014. Penelitian dan Penilaian Pendidikan. Bandung: Sinar Baru Algensindo. 

Sukardi. 2009. Metodologi Penelitian Pendidikan, Kompetensi dan Pratiknya. Jakarta: Bumi Aksara. 

Suryabrata, I. 2000. Langkah-Langkah Penelitian.http://ibnurusdi.wordpress.com.

Simak Jenis - Jenis Validitas dalam Penelitian Pendidikan

1.Validitas isi

Menurut ('Ulum, 2016) validitas isi harus menjawab pertanyaan “sejauh mana item-item tes itu mencakup keseluruhan situasi yang ingin diukir oleh test tersebut”. Untuk mengetahui apakah tes itu valid atau tidak harus dilakukan melalui penelaahan kisi-kisi tes untuk memastikan bahwa soal-soal tes itu sudah mewakili atau mencerminkan keseluruhan konten atau materi yang seharusnya dikuasai secara proporsional. Oleh karena itu, validitas isi suatu tes tidak memiliki besaran tertentu yang dihitung secara statistika, tetapi dipahami bahwa tes itu sudah valid berdasarkan telaah kisi-kisi tes. Validitas isi terbagi menjadi dua, yaitu validitas muka (face validity) dan validitas logika (logical validity). Validitas wajah (face validity) merupakan validitas yang memiliki nilai signifikansi yang paling rendah karena hanya berlandasan keyakinan seseorang terhadap isi suatu instrumen tes itu benar. Validitas tipe ini tentu tidak menjadi hal yang perlu dirisaukan apabila suatu test telah terbukti valid lewat pengujian validitas tipe lain yang lebih dapat diandalkan. Validitas logika (logical validity) atau yang disebutjuga dengan nama validitas sampling (sampling validity). Tipe validitas ini menurut batasan yang seksama terhadap kawasan (dominan) perilaku yang diukur dan suatu desain logis yang dapat mencakup bagian-bagian kawasan perilaku tersebut. Sejauh mana tipe tipe validitas ini telah terpenuhi dapat dilahat dari cakupan item-item yang ada dalam test. Apakah keseluruhan item tersebut telah merupak sampel yang representatif bagi seluruh item yang mungkin dibuat, ataukah item tersebut berisi hal-hal yang kurang relevan dan meninggalkan hal-hal yang seharusnya menjadi isi test ('Ulum, 2016).

2. Validitas Konstruk

Menurut ('Ulum, 2016) validitas konstruk (Construct validity) menunjuk sejauh mana suatu test mengukur apa yang hendak diukur sudah sesuai dengan konsep yang menjadi dasar penyusunan test itu. Pengukuran validitas ini merupakan proses yang terus berlanjut sejalan dengan perkembangan konsep mengenai trait (sifat) yang diukur. Validitas konstruk biasa digunakan untuk instrumen-instrumen yang dimaksudkan mengukur variabel-variabel konsep, baik yang sifatnya performansi tipikal seperti instrumen untuk mengukur sikap, minat, konsep diri, lokus control, gaya kepemimpinan, motivasi berprestasi, dan lain-lain, maupun yang sifatnya performansi maksimum seperti instrumen untuk mengukur bakat (tes bakat), intelegensi (kecerdasan intelekual), kecerdasan emosional dan lain-lain. 

3. Validitas Hubungan Kriteria 

Prosedur guna mencapai Validitas Hubungan Kriteria (creterion-related validity ) menghendaki adanya kreteria eksternal yang dapat dihubungkan dengan skor test yang diuji validitasnya. Kretia adalah variabel perilaku yang akan diprediksi oleh skor test. Koefisien korelasi antara skor test (X) dengan skor kreteri (Y) merupakan koefisien validitas yang disimbolkan oleh XY. Koefisien ini dapat diperoleh melalui dua prosedur yang berbeda dari segi waktu pengambilan data (skor) kriterianya, masing-masing akan menghasilkan predictive validity dan concurrent validity. Predictive Validity adalah validitas yang berkenaan dengan hubungan antara skor suatu alat ukur dengan kinerja seseorang di masa mendatang. Predictive validity diperoleh apabila pengambilan skor kreteria tidak bersamaan dengan pengambilan skor test. Setelah subjek dikenai test yang akan dicari validitas prediktifnya, lalu diberikan tenggang waktu tertentu sebelum skor kreteria diambil dari subjek yang sama. Concurrent Validity adalah validitas yang berkenaan dengan hubungan antara skor dengan kinerja. Problem utama dalam penegakan criterion-related validity biasanya menyangkut masalah menemukan kreteria validasi yang tepat. Tidak selalu kreteria itu dapat ditentukan dengan mudah karena konsepsi mengenai trait yang diukur oleh test dan oleh kreteria seringkali tidak sama. Pada validitas prediktifpun para ahli tidak selalu sependapat mengenai apakah suatu variabel adalah tepat dipakai sebagai kreteria guna melihat daya prediksi test yang sedang diuji validitasnya.

 

DAFTAR RUJUKAN 

Setiawan, D. A. (2014). Modul Statistika : Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Penilaian. Surakarta: Politeknik Kesehatan Kementerian Kesehatan Surakatra.

Sunjoyo, d. (2007). Modul Statistika II : Penggunaan Alat Uji Statistika dalam Pengambilan Keputusan dengan Software SPSS. Bandung: Universitas Kristen Maranatha.

'Ulum, M. (2016). Uji Validitas dan Reliabilitas, Edisi Pertama. Malang: Stikes Widya Cipta Husada.

 

 

Isu-Isu Penelitian Pendidikan : Positivisme vs Post-positivisme

Sebelum kita beranjak pada perbandingan antara positivme dan post-positivisme, kita pahami dulu hakikat dari penelitian pendidikan. Penelitian adalah suatu kegiatan yang sistematis yang bertujuan untuk memecahkan suatu masalah dengan melibatkan pengumpulan data, interpretasi data, serta kajian literasi. Penelitian juga berusaha untuk menemukan, mengembangkan, dan menguji suatu pengetahuan guna mencari kebenaran ilmu. Sedangkan pendidikan adalah suatu proses yang kompleks dimana manusia belajar atau mempelajari sesuatu dengan melibatkan berbagai aspek. Sehingga dapat dikatakan bahwa penelitian pendidikan adalah suatu penelitian dalam bidang pendidikan yang menggunakan teori-teori ilmiah dari berbagai ilmu guna mengembangkan pengetahuan pendidikan secara umum. Dalam penelitian pendidikan ini memuat berbagai teori, konsep, prinsip pendidikan yang diatur secara sistematis melalui metode penelitian pendidikan.

Tahukah kamu, dalam penelitian pendidikan terdapat dua isu gagasan paradigma yang menjadi landasan filosofis di dalamnya, yaitu positivisme dan post-positivisme. Kedua gagasan ini memiliki perbedaaan yang cukup besar. Agar lebih mudah dalam memahami perbedaan antara positivisme dan post-positivisme dapat melihat tabel berikut.

Letak Perbedaan	Positivisme	Post-positivisme
Lahirnya	Sebelum abad ke-20	Pada abad ke-20
Definisi	Sikap filosofis yang mementingkan objektivitas dan mempelajari komponen yang dapat diobservasi	Sikap filosofis yang menolak positivisme dan cenderung menghasilkan asumsi baru untuk mengungkap suatu kebenaran
Fokus sudut pandang	Bukti empiris dan fakta yang diamati	Tidak sepenuhnya percaya pada bukti empiris karena bukti empiris memiliki kemungkinan anomali sehingga berusaha memvalidasi suatu teori.
Sifat	Realis	Realis kritis

Daftar Rujukan

(PDF) Hakikat Penelitian | kamal sudrajat - Academia.edu

Filsafat Ilmu: Pendekatan Post-Positivistik Halaman 1 - Kompasiana.com

Perbedaan Antara Positivisme dan Post-Positivisme (vbfwbc.org)

Semoga bermanfaat.

See you

Sudakah Kalian Mengenal Statistik dalam Penelitian?

Membahas tentang statistik pasti hal yang terbesit dalam pikiran kalian adalah data dan pengolahan data. Apalagi ketika kita belajar matematika saat di sekolah dulu, yang terbayangkan adalah bagaimana cara mencari nilai rata-rata, median, dan rentang kelas. Lalu bagaimanakah statistik dalam penelitian? Mengapa kita perlu belajar statistik dalam penelitian? Yuk kita bahas bersama di sini!

Well, kita mulai dari “Apa itu Statistik?”

Johnson dan Bhattacharyya (2010) mendefisikan statistik sebagai suatu prinsip ilmu yang merancang proses pengolahan data dari pengumpulan, interpretasi, hingga generalisasi data. Selaras dengan definisi tersebut, Ferguson (1989) juga menuliskan bahwa statistik adalah cabang ilmu metodologi ilmiah yang memfasilitasi peneliti untuk mempelajari tentang pengumpuan data, analisis data, penafsiran data, serta menarik kesimpulan dari data yang diperoleh melalui survey atau percobaan. Maka dari itu, dapat diperhatikan bahwa statistik adalah suatu metode ilmiah yang pada dasarnya digunakan untuk membantu peneliti dalam mempelajari data, mengolah data, menganalisis dan menginterpretasi data sehingga peneliti dapat dengan mudah dalam membandingkan dan memberikan kesimpulan dalam data yang diperolehnya.

Statistik yang digunakan dala penelitian dibagi menjadi dua, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial.

 

Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif adalah statistik yang hanya memberikan gambaran informasi tentang karakteristik data yang diperoleh. Statistik deskriptif hanya memebarikan informasi mengenai data yang ada tanpa menarik interferensi atau kesimpulan. Penyajian data yang diolah dalam statistik deskriptif adalah berupa tabel, diagram, dan histogram distribusi frekuensi, rerata (mean), median, modus, ukuran penyebaran data, standar deviasi, kemiringan, serta kurtosis (kemiringan).

 

Statistik Inferensial

Statistik inferensial merupakan metode yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari data. Statistik inferensial ini dibagi menjadi dua, yaitu statistik parametrik dan statistik non parametrik. Sekilas tentang statistik parametrik dan nonparamaterik ini, statistik parametrik cirinya adalah selalu memiliki syarat-syarat tertentu sebagai parameter pengolahan data sampel. Sedangkan statistik non parametrik tidak menerapkan syarat-syarat tertentu dalam parameternya untuk mengolah suatu data sampel dalam populasi.

 

Untuk yang lebih lengkap ikuti terus ya dan tunggu tulisan aku yang selanjutnya!!

See you

 

Sumber Referensi

Ferguson, G.A. and Y. Takane. (1989). Statistical Analisys in Phychology and Education. Singapore: McGraw-Hill Book Company.

Johnson, Richard A. And Bhattacharyya, Gouri K. (2010). Statistics Priciples and Methods, Six Edition. USA: John Wiley & Sons, Inc.

Riadi, Edi. 2016. Statistika Penelitian (Analisis Manual dan IBM SPSS). Yogyakarta : Penerbit Andi