Nama: Nur Ayu Dila
NPM: 2313031055
NPM: 2313031055
Kiriman dibuat oleh Nur Ayu Dila 2313031055
ASP B2025 -> Summary
oleh Nur Ayu Dila 2313031055 -
Nama: Nur Ayu Dila
NPM: 2313031055
Pengukuran kinerja sektor publik merupakan proses untuk menilai sejauh mana instansi pemerintah mampu mencapai tujuan dan sasaran yang telah ditetapkan. Melalui penilaian ini, pemerintah dapat melihat apakah program dan kegiatan yang dijalankan sudah efektif, efisien, serta memberikan manfaat nyata bagi masyarakat. Proses pengukuran ini juga menjadi sarana untuk memastikan bahwa penggunaan anggaran dan sumber daya dilakukan secara tepat dan menghasilkan output serta outcome yang diharapkan. Selain itu, pengukuran kinerja berperan penting dalam memperkuat akuntabilitas dan transparansi penyelenggaraan pemerintahan. Informasi kinerja yang diperoleh membantu pimpinan instansi memperbaiki kebijakan, meningkatkan mutu layanan, serta merancang program yang lebih sesuai dengan kebutuhan publik. Dengan pengukuran yang baik, pemerintah dapat melakukan evaluasi berkelanjutan dan membangun kepercayaan masyarakat melalui pelayanan yang lebih profesional dan responsif.
NPM: 2313031055
Pengukuran kinerja sektor publik merupakan proses untuk menilai sejauh mana instansi pemerintah mampu mencapai tujuan dan sasaran yang telah ditetapkan. Melalui penilaian ini, pemerintah dapat melihat apakah program dan kegiatan yang dijalankan sudah efektif, efisien, serta memberikan manfaat nyata bagi masyarakat. Proses pengukuran ini juga menjadi sarana untuk memastikan bahwa penggunaan anggaran dan sumber daya dilakukan secara tepat dan menghasilkan output serta outcome yang diharapkan. Selain itu, pengukuran kinerja berperan penting dalam memperkuat akuntabilitas dan transparansi penyelenggaraan pemerintahan. Informasi kinerja yang diperoleh membantu pimpinan instansi memperbaiki kebijakan, meningkatkan mutu layanan, serta merancang program yang lebih sesuai dengan kebutuhan publik. Dengan pengukuran yang baik, pemerintah dapat melakukan evaluasi berkelanjutan dan membangun kepercayaan masyarakat melalui pelayanan yang lebih profesional dan responsif.
ASP B2025 -> Diskusi
oleh Nur Ayu Dila 2313031055 -
Nama: Nur Ayu Dila
NPM: 2313031055
Pengukuran kinerja sektor publik merupakan proses untuk menilai sejauh mana organisasi pemerintah berhasil mencapai tujuan dan sasaran yang telah ditetapkan. Proses ini dilakukan agar pelaksanaan tugas pemerintahan dapat berjalan secara efektif, efisien, ekonomis, serta memberikan manfaat yang nyata bagi masyarakat. Melalui pengukuran kinerja, pemerintah dapat mengetahui apakah program dan kegiatan yang dilaksanakan benar-benar menghasilkan output dan outcome yang diharapkan. Pengukuran kinerja juga bertujuan memperkuat akuntabilitas publik. Pemerintah wajib menunjukkan kepada masyarakat bahwa anggaran dan sumber daya yang digunakan telah memberikan hasil yang optimal. Selain itu, pengukuran kinerja menjadi dasar bagi pimpinan instansi dalam mengambil keputusan, memperbaiki kebijakan, dan meningkatkan kualitas layanan publik secara berkelanjutan.
NPM: 2313031055
Pengukuran kinerja sektor publik merupakan proses untuk menilai sejauh mana organisasi pemerintah berhasil mencapai tujuan dan sasaran yang telah ditetapkan. Proses ini dilakukan agar pelaksanaan tugas pemerintahan dapat berjalan secara efektif, efisien, ekonomis, serta memberikan manfaat yang nyata bagi masyarakat. Melalui pengukuran kinerja, pemerintah dapat mengetahui apakah program dan kegiatan yang dilaksanakan benar-benar menghasilkan output dan outcome yang diharapkan. Pengukuran kinerja juga bertujuan memperkuat akuntabilitas publik. Pemerintah wajib menunjukkan kepada masyarakat bahwa anggaran dan sumber daya yang digunakan telah memberikan hasil yang optimal. Selain itu, pengukuran kinerja menjadi dasar bagi pimpinan instansi dalam mengambil keputusan, memperbaiki kebijakan, dan meningkatkan kualitas layanan publik secara berkelanjutan.
MPPE B2025 -> CASE STUDY
oleh Nur Ayu Dila 2313031055 -
Nama: Nur Ayu Dila
NPM: 2313031055
1. Jenis Skala Pengukuran pada Setiap Item
- Usia Responden (dalam tahun)
Usia menggunakan skala rasio karena dinyatakan dalam angka yang memiliki jarak yang sama dan memiliki titik nol absolut. Misalnya Usia 20 tahun dapat dibandingkan secara proporsional dengan usia 10 tahun, dan angka 0 menunjukkan ketiadaan usia.
- Jenis Kelamin (laki-laki atau perempuan)
Jenis kelamin menggunakan skala nominal karena hanya menunjukkan kategori yang berbeda tanpa adanya urutan. Kategori laki-laki dan perempuan tidak memiliki tingkatan atau nilai tertentu, sehingga tidak dapat dinilai lebih tinggi atau lebih rendah satu sama lain.
- Tingkat Kepuasan terhadap Pelayanan Dosen Pembimbing Akademik
Tingkat kepuasan menggunakan skala ordinal karena pilihan jawabannya disusun berdasarkan tingkatan mulai dari sangat tidak puas hingga sangat puas.
- Jumlah Mata Kuliah yang Diambil Semester Ini
Jumlah mata kuliah menggunakan skala rasio karena berbentuk angka, memiliki jarak yang konsisten antar nilai, dan memiliki nol absolut (tidak mengambil mata kuliah sama sekali).
- Urutan Prioritas dalam Memilih Universitas
Urutan prioritas menggunakan skala ordinal karena responden diminta menyusun peringkat dari yang paling penting hingga paling tidak penting
2. Kemungkinan Analisis Statistik Parametrik
Tidak semua data dalam kuesioner dapat dianalisis menggunakan statistik parametrik karena teknik ini mensyaratkan data berskala minimal interval dan memenuhi asumsi normalitas. Dalam kuesioner terdapat data nominal seperti jenis kelamin dan data ordinal seperti tingkat kepuasan maupun ranking prioritas yang secara teori tidak cocok untuk analisis parametrik. Skala Likert sering diperlakukan sebagai interval sehingga masih dapat dianalisis secara parametrik, tetapi data ranking prioritas tetap dianggap ordinal murni sehingga tidak dapat dianalisis menggunakan statistik parametrik.
3. Metode Analisis untuk Menguji Hubungan antara Kepuasan dan Jumlah Mata Kuliah
Metode analisis yang paling tepat untuk mengetahui hubungan antara kepuasan layanan akademik dan jumlah mata kuliah yang diambil adalah korelasi Spearman Rank. Hal ini karena tingkat kepuasan merupakan data ordinal sedangkan jumlah mata kuliah merupakan data rasio sehingga korelasi Spearman yang bersifat nonparametrik lebih sesuai digunakan. Jika peneliti memilih memperlakukan skala kepuasan sebagai skala interval dan data memenuhi asumsi normalitas, hubungan tersebut dapat dianalisis menggunakan korelasi Pearson, namun penggunaan Spearman tetap menjadi pilihan yang paling aman dan tepat berdasarkan jenis skalanya
NPM: 2313031055
1. Jenis Skala Pengukuran pada Setiap Item
- Usia Responden (dalam tahun)
Usia menggunakan skala rasio karena dinyatakan dalam angka yang memiliki jarak yang sama dan memiliki titik nol absolut. Misalnya Usia 20 tahun dapat dibandingkan secara proporsional dengan usia 10 tahun, dan angka 0 menunjukkan ketiadaan usia.
- Jenis Kelamin (laki-laki atau perempuan)
Jenis kelamin menggunakan skala nominal karena hanya menunjukkan kategori yang berbeda tanpa adanya urutan. Kategori laki-laki dan perempuan tidak memiliki tingkatan atau nilai tertentu, sehingga tidak dapat dinilai lebih tinggi atau lebih rendah satu sama lain.
- Tingkat Kepuasan terhadap Pelayanan Dosen Pembimbing Akademik
Tingkat kepuasan menggunakan skala ordinal karena pilihan jawabannya disusun berdasarkan tingkatan mulai dari sangat tidak puas hingga sangat puas.
- Jumlah Mata Kuliah yang Diambil Semester Ini
Jumlah mata kuliah menggunakan skala rasio karena berbentuk angka, memiliki jarak yang konsisten antar nilai, dan memiliki nol absolut (tidak mengambil mata kuliah sama sekali).
- Urutan Prioritas dalam Memilih Universitas
Urutan prioritas menggunakan skala ordinal karena responden diminta menyusun peringkat dari yang paling penting hingga paling tidak penting
2. Kemungkinan Analisis Statistik Parametrik
Tidak semua data dalam kuesioner dapat dianalisis menggunakan statistik parametrik karena teknik ini mensyaratkan data berskala minimal interval dan memenuhi asumsi normalitas. Dalam kuesioner terdapat data nominal seperti jenis kelamin dan data ordinal seperti tingkat kepuasan maupun ranking prioritas yang secara teori tidak cocok untuk analisis parametrik. Skala Likert sering diperlakukan sebagai interval sehingga masih dapat dianalisis secara parametrik, tetapi data ranking prioritas tetap dianggap ordinal murni sehingga tidak dapat dianalisis menggunakan statistik parametrik.
3. Metode Analisis untuk Menguji Hubungan antara Kepuasan dan Jumlah Mata Kuliah
Metode analisis yang paling tepat untuk mengetahui hubungan antara kepuasan layanan akademik dan jumlah mata kuliah yang diambil adalah korelasi Spearman Rank. Hal ini karena tingkat kepuasan merupakan data ordinal sedangkan jumlah mata kuliah merupakan data rasio sehingga korelasi Spearman yang bersifat nonparametrik lebih sesuai digunakan. Jika peneliti memilih memperlakukan skala kepuasan sebagai skala interval dan data memenuhi asumsi normalitas, hubungan tersebut dapat dianalisis menggunakan korelasi Pearson, namun penggunaan Spearman tetap menjadi pilihan yang paling aman dan tepat berdasarkan jenis skalanya
MPPE B2025 -> CASE STUDY
oleh Nur Ayu Dila 2313031055 -
Nama: Nur Ayu Dila
NPM: 2313031055
1. Teknik pengumpulan data menggunakan angket sudah sesuai dengan pendekatan kuantitatif karena menghasilkan data terstruktur dalam bentuk angka, terutama melalui skala Likert 1–5. Data demografis dan data persepsi guru dapat dianalisis secara statistik sehingga memungkinkan peneliti menguji hubungan dan pengaruh antarvariabel secara objektif sesuai tujuan penelitian kuantitatif.
2. Kelebihan dan kelemahan penggunaan angket
Kelebihan:
- Dapat menjangkau banyak responden secara efisien sehingga mendukung generalisasi hasil penelitian
- Memberikan data yang seragam karena semua responden menjawab pertanyaan yang sama dengan format yang sama
- Lebih praktis, hemat waktu, dan mudah dianalisis secara statistic
Kelemahan:
- Jawaban responden bisa kurang akurat karena dipengaruhi subjektivitas atau kecenderungan memilih jawaban aman
- Tidak memungkinkan peneliti menggali jawaban secara mendalam
- Potensi salah paham oleh responden jika pernyataan tidak jelas
3. Teknik analisis statistik yang paling tepat
- Untuk mengetahui pengaruh gaya kepemimpinan terhadap motivasi kerja, teknik yang tepat adalah regresi linear sederhana karena kedua variabel diukur dengan skala Likert sehingga dapat diperlakukan sebagai data interval dan dianalisis untuk melihat pengaruh satu variabel terhadap variabel lainnya.
- Untuk mengetahui perbedaan motivasi kerja berdasarkan tingkat pendidikan, teknik yang tepat adalah ANOVA satu arah (One-Way ANOVA) karena variabel motivasi berupa data numerik, sedangkan tingkat pendidikan merupakan variabel kategorik dengan lebih dari dua kelompok.
4. Potensi bias atau masalah validitas dan cara mengatasinya
- Bias sosial (social desirability) karena guru mungkin menjawab terlalu positif tentang kepala sekolah. Cara mengatasi: memastikan anonimitas dan kerahasiaan jawaban.
- Bias interpretasi pernyataan jika item dalam angket tidak jelas atau ambigu. Cara mengatasi: lakukan uji coba angket (try out) dan perbaikan item sebelum penelitian.
- Masalah validitas konstruk jika butir pernyataan tidak benar-benar mengukur gaya kepemimpinan atau motivasi kerja. Cara mengatasi: lakukan uji validitas dan reliabilitas instrumen seperti uji korelasi item dan Cronbach Alpha.
- Bias nonrespon jika sebagian guru tidak mengisi angket. Cara mengatasi: memberikan waktu yang cukup serta pengingat agar tingkat respons tinggi.
NPM: 2313031055
1. Teknik pengumpulan data menggunakan angket sudah sesuai dengan pendekatan kuantitatif karena menghasilkan data terstruktur dalam bentuk angka, terutama melalui skala Likert 1–5. Data demografis dan data persepsi guru dapat dianalisis secara statistik sehingga memungkinkan peneliti menguji hubungan dan pengaruh antarvariabel secara objektif sesuai tujuan penelitian kuantitatif.
2. Kelebihan dan kelemahan penggunaan angket
Kelebihan:
- Dapat menjangkau banyak responden secara efisien sehingga mendukung generalisasi hasil penelitian
- Memberikan data yang seragam karena semua responden menjawab pertanyaan yang sama dengan format yang sama
- Lebih praktis, hemat waktu, dan mudah dianalisis secara statistic
Kelemahan:
- Jawaban responden bisa kurang akurat karena dipengaruhi subjektivitas atau kecenderungan memilih jawaban aman
- Tidak memungkinkan peneliti menggali jawaban secara mendalam
- Potensi salah paham oleh responden jika pernyataan tidak jelas
3. Teknik analisis statistik yang paling tepat
- Untuk mengetahui pengaruh gaya kepemimpinan terhadap motivasi kerja, teknik yang tepat adalah regresi linear sederhana karena kedua variabel diukur dengan skala Likert sehingga dapat diperlakukan sebagai data interval dan dianalisis untuk melihat pengaruh satu variabel terhadap variabel lainnya.
- Untuk mengetahui perbedaan motivasi kerja berdasarkan tingkat pendidikan, teknik yang tepat adalah ANOVA satu arah (One-Way ANOVA) karena variabel motivasi berupa data numerik, sedangkan tingkat pendidikan merupakan variabel kategorik dengan lebih dari dua kelompok.
4. Potensi bias atau masalah validitas dan cara mengatasinya
- Bias sosial (social desirability) karena guru mungkin menjawab terlalu positif tentang kepala sekolah. Cara mengatasi: memastikan anonimitas dan kerahasiaan jawaban.
- Bias interpretasi pernyataan jika item dalam angket tidak jelas atau ambigu. Cara mengatasi: lakukan uji coba angket (try out) dan perbaikan item sebelum penelitian.
- Masalah validitas konstruk jika butir pernyataan tidak benar-benar mengukur gaya kepemimpinan atau motivasi kerja. Cara mengatasi: lakukan uji validitas dan reliabilitas instrumen seperti uji korelasi item dan Cronbach Alpha.
- Bias nonrespon jika sebagian guru tidak mengisi angket. Cara mengatasi: memberikan waktu yang cukup serta pengingat agar tingkat respons tinggi.