Posts made by Zulfaa Salsabillah

MPPE B2025 -> CASE STUDY

by Zulfaa Salsabillah -
Nama : Zulfaa Salsabillah
NPM : 2313031038
Kelas : B

1. Item 1 (Usia responden) menggunakan skala rasio karena memiliki titik nol absolut (usia 0 tahun bermakna) dan jarak antar nilai sama serta dapat dilakukan operasi matematika seperti perkalian dan pembagian. Misalnya, usia 40 tahun adalah dua kali lipat dari 20 tahun.
Item 2 (Jenis kelamin) menggunakan skala nominal karena hanya berfungsi sebagai label atau kategori tanpa ada tingkatan atau urutan. Laki-laki dan perempuan hanya berbeda kategori, bukan lebih tinggi atau lebih rendah.
Item 3 (Tingkat kepuasan) menggunakan skala ordinal karena memiliki urutan atau tingkatan yang jelas dari sangat tidak puas hingga sangat puas, namun jarak antar kategori tidak dapat dipastikan sama. Jarak antara "tidak puas" ke "netral" belum tentu sama dengan jarak "netral" ke "puas".
Item 4 (Jumlah mata kuliah) menggunakan skala rasio karena memiliki titik nol absolut (0 mata kuliah bermakna tidak mengambil mata kuliah) dan dapat dilakukan semua operasi matematika. Mengambil 12 mata kuliah adalah dua kali lipat dari 6 mata kuliah.
Item 5 (Urutan prioritas) menggunakan skala ordinal karena menunjukkan peringkat atau urutan prioritas, tetapi jarak antara peringkat 1 ke 2 tidak dapat dipastikan sama dengan jarak peringkat 2 ke 3.

2. Tidak semua data dari kuesioner dapat dianalisis menggunakan statistik parametrik. Statistik parametrik memerlukan asumsi bahwa data berskala interval atau rasio dan berdistribusi normal. Dalam kuesioner ini, hanya item 1 (usia) dan item 4 (jumlah mata kuliah) yang memenuhi syarat karena berskala rasio. Sementara item 2 (jenis kelamin) berskala nominal dan item 3 serta 5 berskala ordinal, sehingga lebih tepat dianalisis menggunakan statistik non-parametrik. Meskipun dalam praktik penelitian sosial, skala ordinal seperti skala Likert kadang diperlakukan sebagai interval untuk analisis tertentu, hal ini tetap menjadi perdebatan metodologis karena melanggar asumsi dasar statistik parametrik.

3. Untuk mengetahui hubungan antara kepuasan layanan akademik (ordinal) dan jumlah mata kuliah yang diambil (rasio), metode yang paling tepat adalah korelasi Spearman (Spearman's rho). Alasan pemilihan metode ini karena salah satu variabel (kepuasan) berskala ordinal, sehingga tidak memenuhi asumsi untuk korelasi Pearson yang memerlukan kedua variabel berskala interval/rasio. Korelasi Spearman adalah uji non-parametrik yang cocok untuk menganalisis hubungan antara variabel ordinal dengan variabel rasio/interval, atau ketika data tidak berdistribusi normal. Metode ini akan mengukur kekuatan dan arah hubungan antara ranking atau urutan kedua variabel tersebut.

MPPE B2025 -> Diskusi

by Zulfaa Salsabillah -
Nama : Zulfaa Salsabillah
NPM : 2313031038
Kelas : B

Seorang peneliti harus bisa menentukan teknik pengumpulan data yang sesuai karena hal ini akan menentukan kualitas dan validitas hasil penelitiannya. Teknik yang tepat akan menghasilkan data yang akurat, relevan, dan dapat dipercaya untuk menjawab pertanyaan penelitian. Jika teknik yang dipilih tidak sesuai, data yang diperoleh bisa menjadi bias, tidak lengkap, atau bahkan menyesatkan, sehingga kesimpulan penelitian menjadi tidak valid.

Keterkaitan antara teknik pengumpulan data dengan masalah dan tujuan penelitian sangat erat dan bersifat langsung. Masalah penelitian menentukan jenis data apa yang dibutuhkan, sedangkan tujuan penelitian mengarahkan bagaimana data tersebut harus dikumpulkan. Misalnya, jika tujuan penelitian adalah memahami pengalaman mendalam seseorang, maka wawancara mendalam lebih cocok daripada kuesioner. Sebaliknya, jika ingin mengetahui pola perilaku pada populasi besar, survei dengan kuesioner lebih efektif. Dengan kata lain, teknik pengumpulan data harus dipilih sebagai "jembatan" yang menghubungkan masalah penelitian dengan tujuan yang ingin dicapai, sehingga proses penelitian menjadi logis, sistematis, dan dapat menghasilkan temuan yang bermakna untuk menjawab permasalahan yang diteliti.