Nama : Annisa Luthfiyyah 

NPM  : 2313031010

Skala pengukuran adalah cara untuk mengelompokkan atau memberi label pada data agar lebih mudah dianalisis dan dipahami. Dalam penelitian kualitatif, skala pengukuran tidak fokus pada angka, tetapi lebih ke kategori, tema, atau makna dari data. Hal ini membantu peneliti menyusun informasi dari responden secara jelas dan mengekstrak tema-tema utama dari data.

Beberapa istilah skala yang digunakan antara lain: 

- Nominal: data dibedakan berdasarkan kategori tanpa urutan. Contoh: jenis kelamin guru (laki-laki, perempuan). 

- Ordinal: data memiliki urutan, tapi jarak antar tingkatan tidak sama. Contoh: tingkat kesiapan guru (sangat siap, siap, kurang siap).

-Kategori tematik: data dikelompokkan berdasarkan tema atau topik tertentu. Contoh: faktor penghambat implementasi Kurikulum (waktu terbatas, fasilitas kurang, pelatihan kurang).

Rancangan Data Penelitian dan Skala Pengukuran

Penelitian ini berjudul “Tantangan Guru IPS dalam Implementasi Kurikulum Merdeka di SMA Negeri 15 Bandar Lampung”. Fokus penelitian adalah memahami tantangan, persepsi, dan strategi guru IPS. Data dikumpulkan melalui wawancara dan observasi, kemudian dianalisis dengan mengelompokkan jawaban guru ke dalam tema-tema utama.

Beberapa contoh fokus dan skala pengukuran:

- Keterbatasan guru: misalnya kesulitan membuat RPP atau kurangnya sarana → Kategorikal / Nominal

- Tingkat kesiapan guru: seperti sangat siap, siap, kurang siap → Ordinal (deskriptif)

- Faktor penghambat: waktu, fasilitas, pelatihan terbatas → Kategori tematik / Nominal

- Strategi guru: cara guru menyesuaikan kurikulum → Kategori tematik / Nominal

Dengan pendekatan ini, penelitian kualitatif lebih fokus pada memahami makna dan pengalaman guru, bukan menghitung angka atau skor statistik.

Nama : Annisa Luthfiyyah 

NPM   : 2313031010 

Berikut inj adalah resume Bab 5 tentang Pengumpulan Data dalam Penelitian Berbasis Kasus 

A. Pengantar Pengumpulan Data

Pengumpulan data adalah proses mengumpulkan informasi untuk menjawab pertanyaan penelitian. Dalam studi kasus, data dikumpulkan secara mendalam dari berbagai sumber. Tujuannya agar peneliti mendapatkan gambaran yang akurat tentang kasus yang diteliti.

B. Teknik Pengumpulan Data

Kualitatif: wawancara, observasi, dan analisis dokumen. Kuantitatif: kuesioner, survei, atau tes. Campuran: menggabungkan dua teknik di atas untuk hasil yang lebih lengkap. Teknik dipilih sesuai kebutuhan penelitian.

C. Instrumen Penelitian

Instrumen adalah alat untuk mengumpulkan data, misalnya panduan wawancara atau lembar observasi. Validitas: instrumen benar-benar mengukur apa yang harus diukur. Reliabilitas: hasil pengukuran konsisten jika diuji ulang. Instrumen harus sesuai dengan konteks kasus, misalnya observasi kelas.

D. Populasi dan Sampel

Populasi: seluruh subjek yang terkait dengan penelitian. Sampel: sebagian dari populasi yang dipilih sebagai sumber data. Teknik sampling dapat berupa purposive (berdasarkan kriteria) atau snowball. Dalam penelitian kualitatif, jumlah sampel biasanya ditentukan sampai data dianggap cukup (saturasi).

E. Etika dalam Pengumpulan Data

Peneliti harus meminta izin (informed consent). Data peserta harus dijaga kerahasiaannya. Peneliti harus menghindari tindakan yang bisa merugikan peserta. Etika sangat penting terutama bila melibatkan siswa atau kelompok rentan.

F. Pengorganisasian dan Pengolahan Data Awal

Data yang terkumpul harus diatur dan disimpan dengan rapi, misalnya mengelompokkan wawancara atau lembar observasi. Data dibersihkan dari kesalahan sebelum dianalisis. Pada studi kasus, data biasanya diurutkan berdasarkan tema atau waktu kejadian.

Nama : Annisa Luthfiyyah

NPM   : 2313031010

1. Dalam penelitian ini, populasi adalah semua siswa kelas XI SMAN di provinsi Jawa Barat yang mengikuti hybrid, alasannya karena menelitian ini mengukur metodehybrid pada hasil belajar matematika kelasa XI di SMAN. sedangkan untuk sampelnya sejumlah siswa kelas XI dari beberapa SMAN yang dipilih mewakili seluruh provinsi, alasannya karena populasi terlalu besar sehingga perlu daimbil sebagian. 

2. Teknik sampling yang tepay yaitu stratified randomsampling (sampling berstrata). karena: kondisi tiap daerah berbeda (sosial-ekonomi, infrastruktur digital, jumlah siswa). stratifikasi memastikan setiap wilayah/kategori tetap terwakili secara proporsional. dan mengurangi bias dan meningkatkan kemampuan generalisasi hasil. 

cara menerapkannya dengan menentukan strata terlebih dahulu, misalnya berdasarkan 27 kota/kabupaten, kemudian menghitung jumlah siswa/ sekolah per strata, selanjutnya mengambil sampel secara proporsional dari tiap strata. Di dalam tiap strata, pilih sekolah/siswa secara acak sederhana.

3. Kelemahan jika sampelhanya dari bandung dan bekasi, yang pertama kota besar mempunyai infrastruktur digital yang baik berpotensi menghasilkan rekomendasi kebijakan yang keliru.

Nama : Annisa Luthfiyyah

NPM   : 2313031010

Audit kinerja berbasis risiko untuk sistem “Izin Cerdas” dapat dilakukan dengan cara mengidentifikasi bagian proses yang paling berpotensi menimbulkan masalah, seperti tahap verifikasi, pemeriksaan dokumen, dan persetujuan akhir. Auditor kemudian menilai risiko mana yang paling sering terjadi dan paling besar dampaknya, terutama keterlambatan rata-rata 10 hari dan dugaan penyalahgunaan wewenang. Setelah itu, auditor memeriksa data waktu proses, log aktivitas petugas, dan umpan balik pengguna untuk melihat apakah masalah berasal dari sistem yang lambat, kurangnya pengawasan, atau ketidaksesuaian prosedur.

Teknologi digital dapat digunakan untuk mendeteksi penyimpangan, misalnya dengan menganalisis pola data yang tidak wajar, memantau log sistem untuk melihat perubahan status yang mencurigakan, serta menggunakan dashboard untuk mengetahui bagian proses yang paling sering menjadi sumber keterlambatan. Dengan cara ini, auditor dapat menemukan titik masalah secara cepat dan memberikan rekomendasi perbaikan yang tepat.

Nama : Annisa Luthfiyyah
NPM  : 2313031010

Penyebab utama program digital ini belum berjalan efektif, karena: data tidak sinkron antara perusahaan dengan klink, mengakibatkan data pasien,jadwal dan hasil lab tidak cocok. petugas dan pasien belum terbiasa dengan teknologi,membuat penggunaan aplikasi jadi rendah. masyarakat takut data pribadi bocor karena tidak ada standarkeamanan yang jelas. pengaduan masyarakat tidak ditangani dengan baik. 

Rancangan audit untuk mengevaluasi dan memperbaiki sistem "sehat mandiri", dapat dilakukan dengan: mengumpulkan data untuk melihat kondisi nyata dan mengukur dimana masalah sering terjadi. analisis data untuk menemukan faktor utama  yang membuat program tidak efektif. melakukan perbaikan dengan membenahi integrasi data, pelatihan rutin pada petugas, penguatan keamanan data. dan melakukan pemantauan berkelanjutan agar sistemterus berjalan baik dan tidak kembali ke masalah lama.