Nama : Fatria Irawan
NPM : 2313031036
Kelas : 2023B
Sedang dalam proses penyusunan dan pembuatan video
NPM : 2313031036
Kelas : 2023B
Sedang dalam proses penyusunan dan pembuatan video
Posts made by Fatria Irawan
MPPE B2025 -> Tugas
by Fatria Irawan -
Nama : Fatria Irawan
NPM : 2313031036
Kelas : 2023B
NPM : 2313031036
Kelas : 2023B
MPPE B2025 -> CASE STUDY
by Fatria Irawan -
Nama : Fatria Irawan
NPM : 2313031036
Kelas : 2023B
1. Evaluasi Teknik Pengumpulan Data
Peneliti menggunakan angket (kuesioner) berbasis skala Likert untuk mengumpulkan data dari guru. Teknik ini sangat sesuai dengan pendekatan kuantitatif karena:
- Tujuannya adalah mengukur variabel numerik (gaya kepemimpinan dan motivasi kerja) sehingga data bisa dianalisis secara statistik.
- Angket memungkinkan pengumpulan data dari banyak responden (120 guru), sehingga hasil bisa digeneralisasi ke populasi yang lebih besar.
- Skala Likert 1–5 memberikan data ordinal yang bisa dikonversi menjadi interval untuk analisis korelasi atau regresi.
2. Kelebihan dan Kelemahan Angket
Kelebihan:
- Efisien: Bisa mengumpulkan data dari banyak responden sekaligus.
- Standarisasi: Semua responden menjawab pertanyaan yang sama, memudahkan analisis kuantitatif.
- Anonimitas: Responden bisa lebih jujur karena jawaban tidak langsung diketahui peneliti.
Kelemahan:
- Keterbatasan jawaban: Responden hanya bisa memilih jawaban yang tersedia, tidak ada ruang ekspresi bebas.
- Risiko salah tafsir: Responden bisa salah memahami pertanyaan.
- Respon tidak lengkap atau acuh: Beberapa guru mungkin mengisi sembarangan atau tidak mengisi seluruh angket.
3. Teknik Analisis Statistik yang Tepat
Untuk mengetahui pengaruh gaya kepemimpinan terhadap motivasi kerja:
- Gunakan analisis regresi linier sederhana atau korelasi Pearson.
- Alasan: Kedua variabel bersifat numerik (Likert) dan tujuan penelitian adalah mengetahui hubungan sebab-akibat atau kekuatan pengaruh antara gaya kepemimpinan dan motivasi kerja.
Untuk mengetahui perbedaan motivasi kerja berdasarkan tingkat pendidikan guru:
- Gunakan uji ANOVA satu arah jika tingkat pendidikan lebih dari dua kategori (misal: S1, S2, S3).
- Alasan: ANOVA membandingkan rata-rata motivasi kerja di lebih dari dua kelompok secara statistik.
4. Potensi Bias atau Masalah Validitas dan Cara Mengatasinya
Potensi bias:
- Respon sosial desirabilitas: Guru mungkin memberikan jawaban yang “dianggap baik” daripada jawaban jujur.
- Bias non-respons: Tidak semua guru mengisi angket, yang bisa memengaruhi representativitas.
- Instrumen kurang valid: Pertanyaan angket tidak sepenuhnya mengukur variabel yang dimaksud.
Cara mengatasinya:
- Menjaga anonimitas responden untuk mengurangi tekanan sosial.
- Pre-test atau uji validitas dan reliabilitas angket sebelum distribusi.
- Menyertakan pengingat dan follow-up agar responden mengisi seluruh angket.
NPM : 2313031036
Kelas : 2023B
1. Evaluasi Teknik Pengumpulan Data
Peneliti menggunakan angket (kuesioner) berbasis skala Likert untuk mengumpulkan data dari guru. Teknik ini sangat sesuai dengan pendekatan kuantitatif karena:
- Tujuannya adalah mengukur variabel numerik (gaya kepemimpinan dan motivasi kerja) sehingga data bisa dianalisis secara statistik.
- Angket memungkinkan pengumpulan data dari banyak responden (120 guru), sehingga hasil bisa digeneralisasi ke populasi yang lebih besar.
- Skala Likert 1–5 memberikan data ordinal yang bisa dikonversi menjadi interval untuk analisis korelasi atau regresi.
2. Kelebihan dan Kelemahan Angket
Kelebihan:
- Efisien: Bisa mengumpulkan data dari banyak responden sekaligus.
- Standarisasi: Semua responden menjawab pertanyaan yang sama, memudahkan analisis kuantitatif.
- Anonimitas: Responden bisa lebih jujur karena jawaban tidak langsung diketahui peneliti.
Kelemahan:
- Keterbatasan jawaban: Responden hanya bisa memilih jawaban yang tersedia, tidak ada ruang ekspresi bebas.
- Risiko salah tafsir: Responden bisa salah memahami pertanyaan.
- Respon tidak lengkap atau acuh: Beberapa guru mungkin mengisi sembarangan atau tidak mengisi seluruh angket.
3. Teknik Analisis Statistik yang Tepat
Untuk mengetahui pengaruh gaya kepemimpinan terhadap motivasi kerja:
- Gunakan analisis regresi linier sederhana atau korelasi Pearson.
- Alasan: Kedua variabel bersifat numerik (Likert) dan tujuan penelitian adalah mengetahui hubungan sebab-akibat atau kekuatan pengaruh antara gaya kepemimpinan dan motivasi kerja.
Untuk mengetahui perbedaan motivasi kerja berdasarkan tingkat pendidikan guru:
- Gunakan uji ANOVA satu arah jika tingkat pendidikan lebih dari dua kategori (misal: S1, S2, S3).
- Alasan: ANOVA membandingkan rata-rata motivasi kerja di lebih dari dua kelompok secara statistik.
4. Potensi Bias atau Masalah Validitas dan Cara Mengatasinya
Potensi bias:
- Respon sosial desirabilitas: Guru mungkin memberikan jawaban yang “dianggap baik” daripada jawaban jujur.
- Bias non-respons: Tidak semua guru mengisi angket, yang bisa memengaruhi representativitas.
- Instrumen kurang valid: Pertanyaan angket tidak sepenuhnya mengukur variabel yang dimaksud.
Cara mengatasinya:
- Menjaga anonimitas responden untuk mengurangi tekanan sosial.
- Pre-test atau uji validitas dan reliabilitas angket sebelum distribusi.
- Menyertakan pengingat dan follow-up agar responden mengisi seluruh angket.
MPPE B2025 -> Diskusi
by Fatria Irawan -
Nama : Fatria Irawan
NPM : 2313031036
Kelas : 2023B
Seorang peneliti harus bisa menentukan teknik pengumpulan data yang sesuai karena kualitas hasil penelitian sangat bergantung pada data yang dikumpulkan. Jika teknik pengumpulan data tidak tepat, data bisa menjadi tidak relevan, tidak lengkap, atau bahkan menyesatkan, sehingga kesimpulan penelitian menjadi tidak valid. Dengan memilih teknik yang sesuai, peneliti dapat memastikan bahwa data yang diperoleh benar-benar mencerminkan fenomena yang sedang diteliti.
Terdapat keterkaitan langsung antara teknik pengumpulan data dengan masalah penelitian dan tujuan penelitian, yaitu:
- Masalah penelitian: Masalah penelitian menentukan jenis informasi yang dibutuhkan. Misalnya, jika masalah penelitian berkaitan dengan persepsi atau pengalaman individu, teknik wawancara atau kuesioner lebih sesuai. Jika masalah berkaitan dengan frekuensi kejadian atau angka statistik, observasi atau dokumentasi mungkin lebih tepat.
- Tujuan penelitian: Tujuan penelitian menentukan kedalaman dan cara analisis data. Penelitian deskriptif memerlukan data yang detail tentang kondisi saat ini, sedangkan penelitian eksperimental memerlukan data yang dapat menguji hubungan sebab-akibat. Oleh karena itu, teknik pengumpulan data harus selaras agar tujuan penelitian dapat tercapai secara efektif.
Secara ringkas, pemilihan teknik pengumpulan data yang tepat menjembatani masalah penelitian dengan tujuan penelitian, sehingga data yang dikumpulkan relevan, valid, dan dapat mendukung kesimpulan yang akurat.
NPM : 2313031036
Kelas : 2023B
Seorang peneliti harus bisa menentukan teknik pengumpulan data yang sesuai karena kualitas hasil penelitian sangat bergantung pada data yang dikumpulkan. Jika teknik pengumpulan data tidak tepat, data bisa menjadi tidak relevan, tidak lengkap, atau bahkan menyesatkan, sehingga kesimpulan penelitian menjadi tidak valid. Dengan memilih teknik yang sesuai, peneliti dapat memastikan bahwa data yang diperoleh benar-benar mencerminkan fenomena yang sedang diteliti.
Terdapat keterkaitan langsung antara teknik pengumpulan data dengan masalah penelitian dan tujuan penelitian, yaitu:
- Masalah penelitian: Masalah penelitian menentukan jenis informasi yang dibutuhkan. Misalnya, jika masalah penelitian berkaitan dengan persepsi atau pengalaman individu, teknik wawancara atau kuesioner lebih sesuai. Jika masalah berkaitan dengan frekuensi kejadian atau angka statistik, observasi atau dokumentasi mungkin lebih tepat.
- Tujuan penelitian: Tujuan penelitian menentukan kedalaman dan cara analisis data. Penelitian deskriptif memerlukan data yang detail tentang kondisi saat ini, sedangkan penelitian eksperimental memerlukan data yang dapat menguji hubungan sebab-akibat. Oleh karena itu, teknik pengumpulan data harus selaras agar tujuan penelitian dapat tercapai secara efektif.
Secara ringkas, pemilihan teknik pengumpulan data yang tepat menjembatani masalah penelitian dengan tujuan penelitian, sehingga data yang dikumpulkan relevan, valid, dan dapat mendukung kesimpulan yang akurat.
MPPE B2025 -> CASE STUDY
by Fatria Irawan -
Nama : Fatria Irawan
NPM : 2313031036
Kelas : 2023B
1. Skala Pengukuran
Umur mahasiswa → Rasio, karena memiliki nol mutlak, urut, dan jarak antar angka sama.
Program studi → Nominal, karena hanya kategori tanpa urutan.
Tingkat kepuasan layanan akademik → Ordinal, karena ada urutan peringkat, tetapi jarak antar kategori tidak sama.
Jumlah jam belajar per minggu → Rasio, karena nol mutlak ada, urut, dan jarak sama.
Prioritas alasan memilih universitas → Ordinal, karena berupa ranking, jarak antar peringkat tidak sama.
2. Analisis Statistik Parametrik
Hanya variabel rasio (umur dan jam belajar) yang bisa dianalisis parametrik. Variabel ordinal (kepuasan, prioritas) dan nominal (program studi) lebih tepat dianalisis non-parametrik.
3. Metode Analisis Hubungan
Untuk hubungan kepuasan (ordinal) dan jumlah jam belajar (rasio), metode yang tepat adalah korelasi Spearman, karena dapat menangani variabel ordinal dan menunjukkan hubungan monotonic antara kedua variabel.
NPM : 2313031036
Kelas : 2023B
1. Skala Pengukuran
Umur mahasiswa → Rasio, karena memiliki nol mutlak, urut, dan jarak antar angka sama.
Program studi → Nominal, karena hanya kategori tanpa urutan.
Tingkat kepuasan layanan akademik → Ordinal, karena ada urutan peringkat, tetapi jarak antar kategori tidak sama.
Jumlah jam belajar per minggu → Rasio, karena nol mutlak ada, urut, dan jarak sama.
Prioritas alasan memilih universitas → Ordinal, karena berupa ranking, jarak antar peringkat tidak sama.
2. Analisis Statistik Parametrik
Hanya variabel rasio (umur dan jam belajar) yang bisa dianalisis parametrik. Variabel ordinal (kepuasan, prioritas) dan nominal (program studi) lebih tepat dianalisis non-parametrik.
3. Metode Analisis Hubungan
Untuk hubungan kepuasan (ordinal) dan jumlah jam belajar (rasio), metode yang tepat adalah korelasi Spearman, karena dapat menangani variabel ordinal dan menunjukkan hubungan monotonic antara kedua variabel.