Nama: Dita Silviana Putri
NPM : 2313031057
No. Absen: 26

1. Kesesuaian Teknik Pengumpulan Data dengan Pendekatan Kuantitatif
Teknik pengumpulan data yang digunakan peneliti, yaitu angket (kuesioner) dengan skala Likert 1–5, sudah sesuai dengan pendekatan kuantitatif.
Pendekatan kuantitatif bertujuan untuk mengukur variabel secara objektif dan terukur dalam bentuk angka, sehingga dapat dianalisis menggunakan statistik.
Dalam penelitian ini, variabel gaya kepemimpinan dan motivasi kerja diukur melalui sejumlah pernyataan yang diberi skor angka (1 = sangat tidak setuju sampai 5 = sangat setuju).
Dengan cara ini, data yang diperoleh dapat dihitung, diuji hubungan, dan dianalisis secara statistik untuk menjawab pertanyaan penelitian.
Oleh karena itu, penggunaan angket dengan skala Likert merupakan metode yang tepat dan sesuai untuk pendekatan kuantitatif.

2. Kelebihan dan Kelemahan Menggunakan Angket
Kelebihan:
- Efisien dan praktis – Dapat mengumpulkan data dari banyak responden dalam waktu singkat.
- Objektif dan mudah diolah – Hasil berupa data numerik yang mudah dianalisis dengan program statistik seperti SPSS atau Excel.
- Anonim dan mengurangi tekanan sosial – Responden lebih bebas menjawab karena tidak diwawancarai langsung.
- Seragam – Semua responden mendapatkan pertanyaan yang sama, sehingga meminimalkan perbedaan perlakuan.
Kelemahan:
- Kemungkinan jawaban tidak jujur – Responden bisa menjawab asal-asalan atau menyesuaikan jawaban dengan harapan peneliti.
- Tidak menggali makna mendalam – Data yang diperoleh bersifat permukaan dan tidak menjelaskan alasan di balik jawaban.
- Ketergantungan pada pemahaman responden – Jika responden salah memahami pertanyaan, data bisa menjadi tidak valid.
- Tingkat pengembalian (response rate) bisa rendah, terutama bila angket disebar secara daring tanpa kontrol langsung.

3. Teknik Analisis Statistik yang Tepat
Peneliti memiliki dua tujuan penelitian, sehingga teknik analisisnya berbeda:
Untuk mengetahui pengaruh gaya kepemimpinan terhadap motivasi kerja guru,
Gunakan analisis regresi linier sederhana.
Alasan: variabel bebas (gaya kepemimpinan) dan variabel terikat (motivasi kerja) sama-sama berskala interval (hasil skala Likert), dan peneliti ingin mengetahui pengaruh satu variabel terhadap variabel lainnya.
Hasil regresi akan menunjukkan apakah gaya kepemimpinan berpengaruh signifikan terhadap motivasi kerja, serta seberapa besar pengaruhnya.
Untuk mengetahui perbedaan motivasi kerja berdasarkan tingkat pendidikan guru,
Gunakan uji ANOVA satu arah (One Way ANOVA).
Alasan: variabel motivasi kerja berupa data interval, sedangkan tingkat pendidikan (S1, S2, S3) merupakan variabel kategori dengan lebih dari dua kelompok.
Uji ANOVA akan menunjukkan apakah terdapat perbedaan rata-rata motivasi kerja yang signifikan antara kelompok pendidikan guru tersebut.

4. Potensi Bias atau Masalah Validitas dan Cara Mengatasinya
Potensi Bias / Masalah:
- Bias sosial (social desirability bias) : Guru mungkin menjawab dengan cara yang dianggap “baik” agar terlihat positif di mata kepala sekolah.
- Salah tafsir terhadap item pernyataan : Jika kalimat angket kurang jelas, responden bisa salah memahami maksud pertanyaan.
- Kelelahan responden (response fatigue) : Jika angket terlalu panjang, responden bisa menjawab asal untuk mempercepat proses.
- Masalah reliabilitas dan validitas instrumen : Jika angket belum diuji dengan baik, hasilnya bisa tidak akurat atau tidak konsisten.
Cara Mengatasinya:
- Melakukan uji validitas dan reliabilitas angket (misalnya menggunakan uji Pearson dan Cronbach’s Alpha) sebelum disebarkan ke seluruh responden.
- Menggunakan bahasa yang jelas, sederhana, dan tidak ambigu dalam setiap item pernyataan.
- Menjaga kerahasiaan identitas responden, agar mereka merasa aman dan menjawab dengan jujur.
- Membatasi jumlah item agar tidak membuat responden lelah.
- Jika memungkinkan, uji coba angket (pilot test) terlebih dahulu pada sebagian kecil responden untuk memastikan pemahaman yang sama terhadap setiap pertanyaan.

Kesimpulan
Teknik pengumpulan data dengan angket skala Likert sudah sangat sesuai dengan pendekatan kuantitatif, karena memungkinkan analisis statistik seperti regresi linier sederhana dan ANOVA.
Namun, peneliti tetap harus memperhatikan kevalidan, kejelasan, dan kejujuran responden agar hasil penelitian dapat dipercaya dan menggambarkan kondisi sebenarnya.

Nama: Dita Silviana Putri
NPM : 2313031057
No. Absen: 26

Seorang peneliti harus bisa menentukan teknik pengumpulan data yang sesuai karena teknik pengumpulan data merupakan langkah kunci dalam memperoleh informasi yang valid, akurat, dan relevan dengan masalah penelitian. Data yang dikumpulkan akan menjadi dasar dalam menjawab rumusan masalah, menguji hipotesis, dan mencapai tujuan penelitian. Alasan Mengapa Peneliti Harus Menentukan Teknik Pengumpulan Data yang Tepat, yaitu:
a. Menjamin keakuratan data
Teknik yang tepat membantu peneliti mendapatkan data yang benar-benar menggambarkan kondisi atau fenomena yang diteliti. Misalnya, penelitian tentang perilaku siswa akan lebih akurat jika menggunakan observasi langsung, bukan hanya angket.
b. Menyesuaikan dengan jenis data yang dibutuhkan
Jenis data (kualitatif atau kuantitatif) menentukan teknik yang digunakan. Data kuantitatif biasanya dikumpulkan melalui angket atau tes, sedangkan data kualitatif melalui wawancara atau observasi mendalam.
c. Efisiensi waktu dan sumber daya
Dengan teknik yang sesuai, proses pengumpulan data bisa dilakukan secara efisien tanpa mengorbankan kualitas hasil penelitian.
d. Menjamin validitas dan reliabilitas hasil penelitian
Teknik pengumpulan data yang salah dapat menghasilkan data yang bias, tidak konsisten, dan tidak dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah.

Keterkaitan antara Teknik Pengumpulan Data dengan Masalah dan Tujuan Penelitian
Ya, ada keterkaitan yang sangat erat antara teknik pengumpulan data, masalah penelitian, dan tujuan penelitian.
- Masalah penelitian menentukan apa yang ingin diketahui atau dijawab oleh peneliti.
Misalnya, jika masalahnya adalah “Bagaimana tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik?”, maka teknik yang tepat adalah angket atau kuesioner, karena peneliti ingin mengetahui pendapat atau persepsi responden.
- Tujuan penelitian menunjukkan arah dan hasil yang ingin dicapai.
Jika tujuan penelitian adalah “Menganalisis hubungan antara motivasi belajar dan prestasi siswa,” maka teknik pengumpulan data harus mampu menghasilkan data numerik yang bisa dianalisis secara statistik — misalnya melalui tes prestasi dan skala motivasi.
Dengan demikian, teknik pengumpulan data tidak boleh dipilih secara sembarangan, tetapi harus disesuaikan dengan jenis masalah, tujuan penelitian, dan karakteristik responden agar data yang diperoleh benar-benar mendukung kesimpulan yang valid.

Kesimpulan
- Seorang peneliti harus menentukan teknik pengumpulan data yang sesuai karena hal tersebut akan menentukan kualitas, keakuratan, dan keabsahan hasil penelitian.
- Teknik pengumpulan data memiliki keterkaitan langsung dengan masalah penelitian dan tujuan penelitian, sebab keduanya menentukan jenis data yang dibutuhkan dan metode terbaik untuk mendapatkannya.

Nama: Dita Silviana Putri
NPM : 2313031057
No. Absen: 26

1. Jenis Skala Pengukuran
Pada kuesioner tersebut, setiap pertanyaan memiliki jenis skala yang berbeda.
- Pertanyaan tentang usia responden menggunakan skala rasio, karena usia dapat diukur dengan angka yang memiliki nol mutlak dan jarak antar nilainya sama.
- Pertanyaan jenis kelamin menggunakan skala nominal, sebab hanya menunjukkan kategori (laki-laki atau perempuan) tanpa urutan tertentu.
- Pertanyaan tentang tingkat kepuasan terhadap pelayanan dosen pembimbing akademik menggunakan skala ordinal, karena terdapat tingkatan dari sangat tidak puas sampai sangat puas.
- Pertanyaan jumlah mata kuliah yang diambil juga menggunakan skala rasio, karena nilainya berupa angka yang memiliki nol mutlak dan dapat diperbandingkan.
- Sedangkan pertanyaan mengenai urutan prioritas dalam memilih universitas menggunakan skala ordinal, karena menunjukkan peringkat berdasarkan tingkat kepentingan, meskipun jarak antar peringkat tidak pasti sama.

2. Analisis dengan Statistik Parametrik
Tidak semua data dari kuesioner tersebut bisa dianalisis menggunakan statistik parametrik.
Statistik parametrik hanya bisa digunakan jika data berskala interval atau rasio dan berdistribusi normal.
Dalam kuesioner ini, hanya data usia dan jumlah mata kuliah yang berskala rasio, sehingga dapat dianalisis secara parametrik.
Sementara data jenis kelamin, tingkat kepuasan, dan urutan prioritas berskala nominal atau ordinal, sehingga lebih tepat dianalisis menggunakan statistik non-parametrik, seperti uji Chi-Square atau korelasi Spearman.
Dengan demikian, tidak semua data kuesioner cocok untuk statistik parametrik, karena sebagian besar berupa data kategori atau peringkat.

3. Metode Analisis Hubungan
Jika peneliti ingin mengetahui hubungan antara kepuasan layanan akademik dan jumlah mata kuliah yang diambil, maka metode yang paling tepat digunakan adalah korelasi Spearman Rank.
Alasannya, karena variabel kepuasan diukur dengan skala ordinal, sedangkan jumlah mata kuliah menggunakan skala rasio, dan data kemungkinan tidak berdistribusi normal.
Korelasi Spearman dapat menunjukkan apakah ada hubungan yang positif atau negatif antara kedua variabel tersebut tanpa harus memenuhi syarat distribusi normal seperti pada korelasi Pearson.

Kesimpulan Singkat
- Setiap pertanyaan dalam kuesioner memiliki jenis skala berbeda. Sebagian bisa dianalisis dengan statistik parametrik, sebagian tidak.
- Untuk meneliti hubungan antara kepuasan dan jumlah mata kuliah, metode korelasi Spearman Rank adalah yang paling sesuai karena menyesuaikan dengan jenis datanya.

Nama: Dita Silviana Putri
NPM : 2313031057
No. Absen: 26

Pengertian Teknik Sampling
- Menurut Sugiyono (2019:81), teknik sampling adalah cara yang digunakan untuk mengambil sampel dari populasi sehingga sampel tersebut benar-benar mewakili karakteristik populasi. Teknik ini menentukan kualitas dan validitas hasil penelitian, karena kesalahan dalam memilih sampel dapat mengarah pada kesimpulan yang bias.
- Menurut Creswell (2014), teknik sampling merupakan proses seleksi sejumlah individu dari populasi yang lebih besar untuk memahami fenomena yang sedang diteliti.

Jenis-Jenis Teknik Sampling
Secara umum, teknik sampling dibedakan menjadi dua kelompok besar (Sugiyono, 2019; Arikunto, 2013; Creswell, 2014):
A. Probability Sampling (Sampling Acak)
Setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Jenisnya antara lain:
- Simple Random Sampling – pengambilan sampel secara acak tanpa memperhatikan strata atau kelompok (contoh: undian atau random number).
→ Cocok untuk populasi homogen.
- Stratified Random Sampling – populasi dibagi menjadi beberapa strata (tingkatan), kemudian diambil sampel secara acak dari tiap strata.
→ Cocok bila populasi heterogen.
- Cluster Sampling – pengambilan sampel berdasarkan kelompok (misal: sekolah, kelas, wilayah).
→ Cocok untuk populasi luas dan tersebar.
- Systematic Sampling – pemilihan sampel dengan interval tertentu dari daftar populasi.
B. Non-Probability Sampling (Sampling Tidak Acak)
Tidak semua anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih. Jenisnya meliputi:
- Purposive Sampling – peneliti memilih sampel berdasarkan pertimbangan tertentu yang relevan dengan tujuan penelitian.
→ Contoh: memilih guru ekonomi yang telah mengajar minimal 5 tahun.
- Snowball Sampling – sampel pertama diminta merekomendasikan responden lain yang relevan.
→ Cocok untuk populasi sulit dijangkau.
- Convenience Sampling – sampel diambil berdasarkan kemudahan dijangkau peneliti.
→ Umumnya untuk penelitian eksploratif awal.
- Quota Sampling – sampel diambil hingga jumlah tertentu dalam setiap kategori ditetapkan sebelumnya.

Teknik Sampling yang Sering Digunakan dalam Riset Pendidikan Ekonomi
Berdasarkan kajian literatur dan praktik penelitian di bidang pendidikan ekonomi (studi oleh Nurhayati, 2021; Haryono, 2020; dan Sugiyono, 2019), teknik sampling yang paling sering digunakan adalah Stratified Random Sampling dan Purposive Sampling.
a. Stratified Random Sampling
Alasan Teoretis:
Bidang pendidikan ekonomi biasanya meneliti populasi yang memiliki tingkatan atau strata, seperti siswa berdasarkan kelas (X, XI, XII), guru berdasarkan pengalaman mengajar, atau sekolah berdasarkan akreditasi.
Teknik ini memungkinkan peneliti memperoleh sampel representatif dari setiap strata, sehingga hasilnya dapat digeneralisasikan ke seluruh populasi (Sugiyono, 2019).
Contoh Penerapan:
Penelitian tentang hubungan literasi ekonomi dan hasil belajar siswa SMA dapat menggunakan stratified random sampling dengan membagi siswa berdasarkan tingkat kelas atau jurusan (IPS/IPA).
b. Purposive Sampling
Alasan Teoretis:
Dalam penelitian pendidikan ekonomi yang bersifat deskriptif atau kualitatif, peneliti sering memilih responden yang dianggap paling mengetahui fenomena yang diteliti, misalnya guru ekonomi, kepala sekolah, atau dosen bidang ekonomi.
Hal ini sesuai dengan pandangan Creswell (2014) bahwa purposive sampling memungkinkan peneliti memperoleh data mendalam dari sumber yang relevan.
Contoh Penerapan:
Penelitian kualitatif tentang strategi guru ekonomi dalam meningkatkan motivasi belajar siswa menggunakan purposive sampling untuk memilih guru dengan pengalaman dan kompetensi tertentu.

Argumentasi Teoretik
Secara kuantitatif, stratified random sampling sering dipilih karena menjamin representativitas data dari berbagai strata populasi pendidikan (Cohen et al., 2018).
Secara kualitatif, purposive sampling dianggap paling sesuai karena memberikan kedalaman informasi dan fokus pada informan yang relevan (Creswell, 2014).
Dalam konteks pendidikan ekonomi, kedua teknik ini sering dipadukan: purposive sampling untuk menentukan sekolah atau guru yang diteliti, kemudian stratified sampling untuk memilih siswa dari kelas berbeda.

Kesimpulan Diskusi
Berdasarkan kajian teori dan praktik, teknik sampling yang paling sering digunakan dalam riset pendidikan ekonomi adalah Stratified Random Sampling (untuk penelitian kuantitatif) dan Purposive Sampling (untuk penelitian kualitatif).
Keduanya dipilih karena mampu mewakili karakteristik populasi pendidikan ekonomi yang berstrata serta memberikan data yang relevan dan mendalam untuk mencapai tujuan penelitian.

Nama: Dita Silviana Putri
NPM : 2313031057
No. Absen: 26

Pengertian Populasi
Menurut Sugiyono (2019), populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.
Dengan kata lain, populasi mencakup seluruh individu atau unit analisis yang menjadi perhatian dalam suatu penelitian, baik dalam jumlah besar maupun kecil.
Contoh: Jika peneliti ingin mengetahui tingkat kepuasan kerja guru SMA di Kota Bandung, maka semua guru SMA di Kota Bandung merupakan populasi penelitian.

Pengertian Sampel
Masih menurut Sugiyono (2019), sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Sampel dipilih agar dapat mewakili keseluruhan populasi tanpa harus meneliti setiap individunya.
Menurut Arikunto (2013), apabila jumlah populasi lebih dari 100, maka peneliti dapat mengambil sebagian sebagai sampel; namun bila populasinya kurang dari 100, sebaiknya diambil seluruhnya (penelitian populasi).
Contoh: Dari total 1.000 guru SMA di Kota Bandung, peneliti dapat mengambil 100 guru sebagai sampel untuk mewakili populasi.

Hal-hal yang Harus Diperhatikan dalam Menentukan Populasi dan Sampel
Agar hasil penelitian valid dan dapat digeneralisasikan, peneliti perlu memperhatikan beberapa hal berikut:
1. Tujuan Penelitian
Populasi dan sampel harus disesuaikan dengan tujuan penelitian. Jika penelitian bertujuan membuat generalisasi, maka sampel harus benar-benar representatif.
2. Karakteristik Populasi
Peneliti harus memahami ciri-ciri utama populasi (usia, pekerjaan, lokasi, pendidikan, dll.) agar sampel yang diambil memiliki karakteristik yang sama atau sebanding.
3. Ukuran Populasi
Jumlah populasi mempengaruhi teknik pengambilan sampel. Populasi besar memerlukan teknik sampling tertentu (misalnya stratified atau cluster sampling).
4. Tingkat Ketelitian dan Kesalahan yang Dapat Diterima (Margin of Error)
Peneliti perlu menentukan batas kesalahan yang dapat ditoleransi (misal 5% atau 10%) agar hasil penelitian tetap akurat.
5. Ketersediaan Waktu, Biaya, dan Tenaga
Faktor praktis seperti keterbatasan dana atau waktu juga menentukan seberapa besar sampel dapat diambil.
6. Metode Pengambilan Sampel (Sampling Technique)
Harus dipilih metode yang sesuai, baik probability sampling (acak) maupun non-probability sampling (tidak acak), tergantung tujuan dan kondisi penelitian.
7. Representativitas Sampel
Sampel harus benar-benar dapat mewakili populasi secara proporsional, agar hasil penelitian dapat digeneralisasikan dengan tepat.

Kesimpulan:
- Populasi adalah keseluruhan objek atau subjek yang menjadi sasaran penelitian.
- Sampel adalah sebagian dari populasi yang dipilih untuk mewakilinya.
- Dalam menentukan populasi dan sampel, peneliti harus mempertimbangkan tujuan penelitian, karakteristik populasi, ukuran, waktu, biaya, serta metode pengambilan yang tepat agar hasil penelitian valid dan reliabel.