BAB II DESAIN PENELITIAN
2.5. TUJUAN CROSS-SECTION
• Mendapatkan kebiasaan dan insidensi satu atau lebih dari suatu masalah yang telah ditetapkan pada satu waktu di dalam masyarakat.
• Terjadinya sebab akibat akan diperhitungkan secara jelas pada sebuah permasalahan yang ada di masyarakat.
Memperkirakan risiko pada setiap golongan, relatif, risiko dan atribut.Pengetahuan mengenai penelitian cross sectional hingga penjabaran ini bisa dikatakan merupakan cara pengumpulan dan analisis data yang dilaksanakan satu waktu. Berikut merupakan parameter dari penelitian cross-sectional yang wajib dimengerti oleh setiap peneliti: Penelitian ini bisa melakukan lebih dari satu masalah, penelitian ini dalam pelaksanaanya bisa mengimplementasikan pada banyak variasi. Variasi yang dimaksud bisa berupa masyarakat, keluarga, organisasi dsb. Variabel yang dikaitkan juga bisa bervariasi mulai dari pendidikan, perolehan uang, pengeluaran.
Pada penelitian ini data akan dikumpulan dalam satu kali jalan. Artinya adalah peneliti akan melakukan penelitian cross sectional dan memasukan data yang telah dihimpun dan diolah dalam satu waktu, tanpa batas tanpa penundaan.
Keterkaitan setiap variabel yang ada dapat menciptakan berbagai topik. Agar lebih mendalam mengenai penelitian ini, peneliti bisa melihat cara kerja dari penelitian eksperimental, dimana data akan dihimpun dan dianalisis pada waktu yang runtut.
Data dapat dihitung atau kuantitatif. Data jenis kuantitatif dapat dipakai untuk melakukan penelitian cross sectional. Selain itu data kontekstual pada teks yang merupakan data wawancara juga dapat dipakai asal nantinya bisa dihitung atau dikuantifikasi. Maksud dari data kuantitatif ini adalah dalam pengukuran atau penilaiannya harus jelas, sehingga penelitian ini sering digolongkan sebagai penelitian kuantitatif.
2.6 Metode Penelitian Cross Sectional
Identifikasi variabel serta mengenali aspek yang berhubungan mengenai resiko dan akibat.
• Menentukan subjek penelitian, mulai dari situasi dan jumlah sampel yang diambil pada aktivitas penelitian.
• Observasi variabel yang memiliki aspek resiko dan aspek akibat dengan cara bersama, ini berlandaskan pada status situasi variabel pada pengumpulan data.
• Analisis perbandingan atau korelasi ukuran setiap hasil grup yang diobservasi pada aktivitas penelitian.
2.7 Kelebihan dan Kekurangan Cross Sectional 1. Kelebihan
• Peneliti tidak perlu memerlukan waktu yang panjang saat melaksanakan penelitian. Karena peneliti bisa melaksanakan penghimpunan data dsb dalam satu waktu.
• Sebagai langkah pertama sebagai penelitian lanjutnya untuk penelitian cohort dan penelitian eksperimental.
• Dapat dilaksanakannya penelitian pada beberapa aspek pada satu waktu.
• Bisa untuk mempermudah program budgeting dan perencanaan.
2. Kelemahan
• Susah dalam menentukan hubungan sebab akibat dalam data observasi pada satu waktu.
•
Tidak dapat dipraktikan pada penelitian dengan masalah yang jarang atau langka terjadi.
BAB III
JENIS TEKNIK PENGOLAHAN DATA
3.1 Tujuan pengolahan data
Pengolahan data adalah proses penyederhanaan data ke dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasikan untuk mendapatkan simpulan hasil evaluasi.
3.2 Pendekatan Pengolahan
Data Pendekatan yang dilakukan dalam pengolahan data dalam modul ini adalah pendekatan kuantitatif terutama untuk data yang diperoleh dari hasil survai.
Analisis data kuantitatif dapat dilakukan dengan menggunakan bantuan statistik tergantung pada tujuannya. Bila tujuan analisis hanya bersifat eksploratif dan deskriptif, maka teknik statistiknya pun cukup dengan statistik deskriptif.
Sedangkan bila tujuan analisis adalah untuk melihat hubungan dan atau perbedaan antar variabel, atau membuat prediksi, maka teknik statistik yang dibutuhkan adalah statistik inferensial. Dikaitkan dengan tahapan dalam audit kinerja sektor publik maka teknik statistik yang sesuai adalah statistik deskriptif, yaitu menentukan tingkat keandalan pengendalian manajemen khususnya soft control, indeks kepuasan pegawai dan indeks kepuasan pelanggan.
3.3 Tahap Persiapan Dalam Pengolahan Data
Secara garis besar pengolahan atau analisis data dilakukan setelah seluruh data yang diperlukan telah terkumpul. Sebelum dilakukan analisis perlu dilakukan persiapan data untuk memudahkan proses analisis data dan interpretasi hasilnya, yaitu: pengeditan, pemberian kode dan pemrosesan data.
❖ Pengeditan (Editing)
Pengeditan merupakan proses pengecekan dan penyesuaian yang diperlukan terhadap data untuk memudahkan proses pemberian kode dan pemrosesan data dengan teknik statistik. Data yang diperoleh dari hasil survai atau observasi perlu diedit dari kemungkinan kekeliruan dalam proses pencatatan yang dilakukan oleh pengumpul data, serta dari pengisian kuesioner yang tidak lengkap atau tidak konsisten. Tujuan pengeditan data adalah untuk menjamin kelengkapan, konsistensi dan kesiapan data dalam proses analisis. Proses pengeditan dapat dilakukan di lapangan (field editing) sesaat setelah melakukan pengecekan terhadap isian kuesioner. Pengeditan dapat juga dilakukan di tempat pemrosesan data (in house editing) setelah beberapa atau semua data terkumpul, misalnya karena field editing sulit dilakukan. Prosedur pengeditan akan memudahkan proses pemberian kode dan data entry.
❖ Pemberian Kode (Coding)
Pemberian kode merupakan proses identifikasi dan klasifikasi data ke dalam skor numerik. Proses pemberian kode (coding) ini diperlukan terutama untuk data yang dapat diklasifikasikan, misal: jawaban dari tipe pertanyaan tertutup (close-ended questions) yang tidak memberikan alternatif kepada responden selain pilihan jawaban yang tersedia.
Pemberian kode pada jawaban dari tipe pertanyaan terbuka (open-ended questions) relatif lebih sulit karena memerlukan judgement dalam menginterpretasikan jawaban responden. Tujuan pemberian kode pada tipe pertanyaan terbuka adalah untuk mengurangi variasi jawaban responden menjadi beberapa kategori umum sehingga dapat diberi skor numerik.
Teknis pemberian kode dapat dilakukan sebelum atau setelah pengisian kuesioner. Proses pemberian kode akan memudahkan dan meningkatkan efisiensi proses data entry ke dalam komputer.
❖ Pemrosesan Data (Data Processing)
Setelah kedua tahap di atas dilaksanakan, maka data siap untuk diolah atau dianalisis. Analisis yang sesuai dengan tahapan audit kinerja sektor publik adalah analisis statistik deskriptif.Berikut akan dibahas secara rinci teknik analisis tersebut.
a. Definisi
Statistik deskriptif pada dasarnya merupakan proses transformasi data dalam bentuk tabulasi sehingga mudah dipahami dan diinterpretasikan. Tabulasi menyajikan ringkasan, pengaturan atau penyusunan data dalam bentuk tabel numerik dan grafik. Ukuran yang digunakan dalam deskripsi antara lain berupa: frekuensi, tendensi sentral (rata-rata, median, modus), dan dispersi (deviasi standar dan varian).
b. Tujuan
Analisis Statistik Deskriptif Analisis statistik deskriptif bertujuan untuk melihat data secara apa adanya untuk memperoleh gambaran umum mengenai variabel-variabel yang diukur pada sampel.
c. Jenis-jenis Analisis Deskriptif
Analisis statistik deskriptif yang umum dilakukan diantaranya adalah:
1) Analisis potret data (frekuensi dan persentase).
2) Analisis kecenderungan sentral data (nilai rata-rata, median, dan modus).
3) Analisis sebaran data (range/kisaran dan simpangan baku atau varian).
3.4 Pengolahan Data dalam Audit Kinerja a. Pengumpulan Data
Sebagaimana telah diuraikan pada bagian sebelumnya, data dikumpulkan pada tahapan diagnosis pengendalian manajemen, penilaian
IKK dan capaian kinerja serta audit rinci. Pada tahapan tersebut data diperoleh melalui teknik reviu dokumen, penyebaran kuesioner, wawancara maupun observasi.
• Reviu Dokumen Reviu
Dokumen merupakan langkah awal auditor dalam tahap perolehan informasi mengenai Kinerja perusahaan yakni pada saat survai pendahuluan. Reviu dilakukan atas dokumen umum yang didapat. Hasil reviu dokumen diharapkan dapat memberikan gambaran sejauh mana suatu kondisi atau fakta dalam perusahaan memenuhi kriteria yang ada.
• Kuesioner
Metode penyebaran kuesioner digunakan untuk menjaring tanggapan responden atas pertanyaan maupun pernyataan yang diberikan.
Biasanya responden diharapkan memberikan tanggapan yang berupa penilaian skala (mis. 1 s.d. 5) atas pertanyaan tertutup dan/atau jawaban atas pertanyaan terbuka.
Kuesioner bermanfaat untuk :
• Membantu memperoleh informasi dengan menerjemahkan tujuan yang ingin dicapai dalam bentuk pertanyaan-pertanyaan.
• Membantu menstandarisasi kategori pertanyaan dan respon terhadap pertanyaan yang dapat mengarahkan responden pada pemahaman yang sama.
• Membantu memotivasi responden dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan melalui penggunaan kata-kata yang praktis, urutan pertanyaan yang baik, serta penyajian yang baik pula.
• Menjadi arsip permanen dalam suatu kegiatan
• Mempercepat analisis data dengan penggunaan komputer.
Kelebihan kuesioner :
• Menjangkau banyak responden dalam satu waktu
• Hasilnya Lebih mudah dikelompokkan karena sudah terarah
• Informasi bersifat kuantitatif sehingga lebih mudah diolah secara statistik
• Dapat menjadi dokumen riset / evaluasi yang permanen
Kekurangan kuesioner:
• Informasi yang diperoleh bersifat subjektif
• Kalimat kuesioner yang kurang tepat dapat menghasilkan informasi yang bias
• Memerlukan pemahaman yang cukup mengenai bahasa / istilah yang lazim digunakan responden
• Terdapat kemungkinan bahwa yang mengisi kuesioner bukan orang yang dimaksud.
• Wawancara dan observasi
Hasil wawancara memuat simpulan dari pendapat auditan terhadap masalah yang ditanyakan. Hasil wawancara ditabulasikan dan atau dikategorisasikan berdasarkan jawaban yang diberikan. Sementara itu untuk metode observasi juga harus dibuat simpulannya.
Lembaran kerja observasi setidaknya memuat informasi mengenai:
1. Teknik observasi yang digunakan 2. Hal-hal yang diobservasi
3. Simpulan Hasil observasi.
3.5 Teknik pengolahan data kuantitatif
Data merupakan bahasa jamak dari datum. Data dapat diartikan sebagai hasil dari pengukuran atau pengamatan suatu objek tertentu dalam kurun waktu tertentu yang mana output yang dihasilkan biasanya berupa kata-kata atau angka. Menurut sifatnya, data dibagi menjadi data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif merupakan data dalam bentuk label atau nama yang tidak mengandung angka. Sedangkan data kuantitatif adalah data yang berupa numerik dengan skala pengukuran nominal atau ordinal. beberapa contoh metode pengolahan data kuantitatif.
1. Analisis komperasi
Analisis komparasi atau analisis perbandingan merupakan prosedur statistik yang menguji perbedaan antara dua atau lebih variabel data.
Kita dapat menggunakan Uji T, analisis varian ANOVA, MANOVA (Multivariate Analysis of Variance), ANCOVA (Analysis of Covariance), MANCOVA (Multivariate of Covariance). Tujuan dari metode komparasi ini adalah untuk mengetahui atau menguji perbedaan dua kelompok atau lebih sehingga dapat menentukan mana yang lebih baik atau mana yang sebaiknya dipilih. Teknik ini dapat dilakukan dengan menyelidiki hubungan sebab-akibat dan mencari kembali faktor-faktor yang mempengaruhinya.
2. Analisis Regresi
Analisis regresi merupakan metode yang digunakan untuk mengembangkan model yang persamaan yang menjelaskan hubungan sebab akibat beberapa variabel. Tujuan dari analisis regresi adalah untuk mengetahui variabel-variabel yang berpengaruh terhadap variabel terikat. Analisis regresi terbagi menjadi beberapa jenis antara lain regresi sederhana (yang terdiri dari regresi linier sederhana dan
regresi nonlinear sederhana) dan regresi berganda (yang terdiri dari regresi linier berganda dan regresi non linier berganda)
3. Analisis Korelasi
Analisis korelasi merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menunjukkan hubungan antara dua variabel. Terdapat beberapa jenis analisis korelasi, antara lain:
❖ Analisis Korelasi Pearson, merupakan statistik korelasi yang digunakan untuk mengukur tingkat hubungan antar variabel secara linier.
❖ Analisis Korelasi Peringkat Kendall, merupakan uji non parametrik yang mengukur kekuatan ketergantungan antara dua variabel.
❖ Analisis Korelasi Spearman, merupakan uji non parametrik yang mengukur tingkat hubungan antara dua variabel tanpa membawa asumsi apapun tentang distribusi data.
4. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan analisis yang bertujuan untuk memberikan gambaran distribusi data seperti pengukuran tendensi pusat dan pengukuran bentuk. Adapun teknik yang digunakan antara lain persentase, rata-rata, standar deviasi. Penelitian yang menggunakan analisis deskriptif biasanya tergolong penelitian yang sederhana dan mudah dilakukan dikarenakan tidak perlu memiliki pemahaman statistik yang terlalu dalam. Analisis deksriptif umumnya digunakan ketika peneliti ingin mengukur karakteristik suatu populasi atau fenomena yang menjadi objek penelitian.
3.6 Teknik pengambilan sampel
A. Pengertian Teknik Pengambilan Sampel
Teknik Pengambilan Sampel adalah suatu cara atau proses untuk memperoleh sampel daru suatu populasi
B. Macam-Macam Teknik Pengambilan Sampel
Jenis teknik pengambilan sampel dapat dibedakan berdasarkan 2 hal, yaitu :
1. Proses Pemilihannya
• Teknik Pengambilan Sampel dengan Pengembalian (Sampling With Replacement) Caranya : setiap anggota sampel yang terpilih dikembalikan lagi ke tempatnya sebelum pemilihan selanjutnya dilakukan. Hal ini memungkinkan bahwa suatu sampel akan terpilih lebih dari sekali.
• Teknik Penarikan Sampel Tanpa Pengembalian (Sampling Without Replacement) Caranya : setiap anggota sampel yang terpilih tidak dikembalikan lagi ke dalam satuan populas.
C. Peluang Pemilihannya
1. Teknik Penarikan Sampel Probabilitas (Probability Sampling) Pemilihan sampel dalam sampling probability dilakukan secara acak dan objektif. Hal bermakna bahwa pemilihan sampel tidak hanya didasarkan pada keinginan peneliti, sehingga setiap anggota populasi memiliki kesempatan tertentu untuk terpilih sebagai sampel.
2. Teknik Penarikan Sampel Sistematik (Systematic Sampel) Cara sistematik tidak jauh berbeda dengan cara acak. Cara sistematik merupakan cara acak yang dilakukan secara sistematik, yaitu mengikuti suatu pola tertentu dari nomor anggota populasi yang dipilih secara acak berdasarkan jumlah sampel yang sudah ditetapkan.
Contoh : Seorang peneliti ingin memilih sampel sebanyak 40 dari suatu populasi yang berjumlah 200. Berilah nomor setiap objek dari populasi dengan 16 nomor urut 1 sampai dengan 200. Kemudian bagi objek tersebut menjadi 40 kelompok, dimana setiap kelompoknya terdiri atas 5 individu. Kelompok
pertama beranggotakan objek dengan nomor 1 sampai 5, kelompok kedua beranggotakan objek dengan nomor 6 sampai 10 dan seterusnya sampai kelompok ke-40 beranggotakan objek dengan nomor 196-200. Masing-masing kelompok diambil satu objek untuk ditetapkan sebagai sampel.
3. Teknik Penarikan Sampel Berstrata (Stratified Sampling) Pengambilan sampel secara strata biasanya dilakukan terhadap populasi yang berkelompok. Hal ini dilakukan supaya anggota populasi terpilih secara acak dan setiap kelompok yang ada dalam popualsi dapat terwakili. Pada teknik ini banyaknya sampel pada setiap kelompok berjumlah sama.
4. Teknik Penarikan Sampel Klaster (Cluster Sampling) Pengambilan sampel secara klaster, anggota populasi dibagi menjadi beberapa kelompok, kemudian dipilih semuanya atau dapat juga sebagian elemen dari setiap kelompok yang terpilih untuk dijadikan sampel. Contoh : Penelitian untuk mengetahui rata-rata penghasilan keluarga pada sebuah daerah. Daftar yang mungkin diperoleh adalah daftar namanama desa di daerah tersebut. Desa merupakan kumpulan keluarga. 17 Sehingga desa dianggap sebagai klaster. Pemilihan sampel dilakukan dengan memilih secara acak klaster-klaster tersebut
D. Teknik Penarikan Sampel Non-Probabilitas (Non-Probability Sampling)
Teknik penarikan sampel non-probabilitas merupakan pengembangan dari teknik sampel probabilitas. Hal ini dimaksudkan untuk menjawab kesulitan yang timbul dalam mengaplikasikan teknik sampel probabilitas.
Kesulitan-kesulitan tersebut terutama dalam hal biaya dan kerangka sampel. Sampel yang termasuk dalam kategori sampel nonprobabilitas diantaranya:
1. Teknik Penarikan Sampel Kemudahan (Convenience Sampling) Pada teknik ini, sampel diambil secara spontanitas.
Hal ini diartikan bahwa siapa saja yang secara tidak sengaja bertemu dengan peneliti dan memenuhi kriteria yang sesuai, maka orang tersebut dapat dijadikan sebagai sampel. Teknik ini didasarkan pada pertimbangan kemudahan dan kepraktisan menurut pandangan peneliti. Kekurangan pada teknik ini yang
paling utama adalah kesulitan untuk generalisasi dari data yang diperoleh.
2. Teknik Penarikan Sampel Judgement (Judgement Sampling / Purposive Sampling) 18 Teknik penarikan sampel ini dilakukan berdasarkan kriteria yang ditetapkan terhadap anggota dari populasi yang disesuaikan dengan tujuan atau rumusan masalah penelitian. Dalam hal ini, subjektifitas dan pengalaman peneliti memiliki andil yang besar.
3. Teknik Penarikan Sampel Kuota (Quota Sampling) Teknik ini mengandung arti bahwa apabila peneliti mengambil sampel dari suatu populasi penelitian dengan cara menentukan sejumlah anggota sampel secara kuota. Tahapan dalam penarikan sampel secara kuota, yang pertama adalah menetapkan jumlah sampel yang dibutuhkan, lalu menetapkan banyaknya kuota. Kuota tersebut yang dijadikan dasar untuk mengambil unit sampel yang dibutuhkan.
4. Snowball Sampling Snowball Sampling adalah salah satu bentuk judgement sampling yang sangat tepat digunakan jika populasinya kecil dan spesifik. Cara penarikan sampel dengan teknik ini dilakukan secara berantai. Artinya semakin lama, jumlah sampel semakin besar, layaknya bola salju yang menggelinding. Dalam prakteknya, responden yang diwawancarai diminta untuk menyebutkan responden lainnya yang memiliki spesifikasi yang sama (karena biasanya mereka saling mengenal) sampai diperoleh sampel sebanyak yang dibutukan oleh peneliti.
3.7 Definisi Variabel dan Jenis-Jenisnya A. Pengertian Variabel
Variabel adalah sesuatu yang menjadi objek pengamatan penelitian. Nilai untuk setiap variabel dapat bervariasi. Variabel dari suatu penelitian dapat diamati atau dihitung dan diukur.
B. Macam-Macam Variabel
Variabel dapat dikelompokkan menurut beragam cara. Namun terdapat tiga jenis pengelompokkan variabel yang sangat penting dan mendapatkan penekanan
1. Variabel Bebas dan Variabel Terikat
Variabel Bebas sering disebut Variabel Independent. Variabel Bebas adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahan
atau timbulnya variabel terikat. Sedangkan Variabel Terikat atau disebut juga sebagai Variabel Dependent, diartikan sebagai variabel yang dipengaruhi atau menjadi akibat karena adanya variabel bebas.
Contoh : Penelitian dalam Bidang Pendidikan. Variabel Terikat yang biasa diteliti di antaranya : Prestasi Belajar. Selanjutnya, untuk mengetahui faktor-faktor yang 21 mempengaruhi prestasi belajar, yang kemudian disebut sebagai Variabel Bebas, di antaranya : Kecerdasan, Metode Pembelajaran, Suasana Kelas, Tingkat Ekonomi, dan sebagainya. Untuk lebih memahami tentang variabel bebas dan variabel terikat, akan dijelaskan pada jenis-jenis variabel berikutnya.
2. Variabel Aktif dan Variabel Atribut
Variabel Aktif adalah variabel bebas yang dimanipulasi. Contoh penggunaan atau pemilihan metode pembelajaran yang berbeda terhadap suatu kelompok (kelas) dengan kelompok (kelas) lainnya. Variabel Atribut adalah variabel yang tidak dapat dimanipulasi. Hal ini berarti variabel atribut merupakan variabel yang sudah melekat dan merupakan ciri dari subjek penelitian.
Contoh : Kecerdasan, Jenis Kelamin, Tingkat Ekonomi, Daerah Geografis suatu wilayah, dan sebagainya. Ketika seorang peneliti melakukan penelitian, maka subjek-subjek dalam penelitian tersebut sudah membawa variabel-variabel (atribut) itu. Yang membentuk subjek penelitian tersebut di antaranya adalah Lingkungan, Keturunan, dan Kondisi-Kondisi lainnya.
3. Variabel Kualitatif dan Variabel Kuantitatif
Variabel Kualitatif merupakan Variabel Kategori. Variabel kualitatif berkaitan dengan suatu jenis pengukuran. Yang termasuk variabel kualitatif adalah Variabel Nominal dan Variabel Ordinal. 22 Pengukuran tersebut dinamakan pengukuran nominal. Dalam pengukuran nominal terdapat 2 himpunan bagian ataupun lebih yang merupakan bagian dari himpunan objek yang diukur. Objek-objek tersebut dikategorikan menurut ciri-ciri yang dimiliki dari objek tersebut, di mana ciri-ciri tersebut merupakan penentu suatu himpunan bagian.
Contoh Variabel Kategori :
a. Jenis kelamin (laki-laki dan perempuan) b. Bentuk negara (republik dan demokrat) c. Warna kulit (kulit putih dan kulit hitam) d. Kewarganegaraan (WNI dan WNA)
e. Agama f. Pendidikan g. Pekerjaan
Suatu variabel yang secara teoritis dapat menyandang nilai yang terletak di antara dua buah nilai tertentu disebut sebagai variabel kontinu. Jika tidak demikian, kita menyebutnya sebagai variabel diskrit. Furqon (1999:10) berpendapat bahwa ada beberapa peubah (variable) yang sangat penting dipahami, antara lain: pengaruhnya kepada peubah terikat dikendalikan.
d. Peubah Moderator (Moderator Variable), yaitu peubah yang mempengaruhi hubungan antara peubah bebas dengan peubah terikat. Contoh : • “Usia” adalah gejala kualitatif, akan tetapi gejala yang bersifat kualitatif itu dilambangkan dengan angka, misalnya: 17 tahun, 25 tahun dan sebagainya. • “Nilai Ujian”
pada dasarnya adalah gejala kualitas yang dilambangkan dengan angka, seperti : 5, 7, 8, 50, 70 dan sebagainya.
C. Kegunaan Variabel Penelitian Berikut adalah beberapa kegunaan variabel penelitian :
1. Untuk mempersiapkan alat dan metode pengumpulan data 2. Untuk mempersiapkan metode analisis atau pengolahan data 3. Untuk pengujian hipotesis.
D. Kriteria Variabel Penelitian Variabel penelitian yang baik, memiliki kriteria sebagai berikut :
1. Relevan dengan tujuan penelitian 2. Dapat diamati dan diukur
3. Dalam suatu penelitian, variabel perlu diidentifikasi, diklasifikasi, dan didefinisikan secara operasional dengan jelas dan tegas. Agar tidak menimbulkan kesalahan dalam pengumpulan dan pengolahan data dan juga dalam pengujian hipotesis.
E. Pengertian Variabel Penelitian Menurut Ahli (Pakar)
5. Menurut Suharsimi Arikunto (1998), pengertian variabel penelitian adalah objek penelitian atau apa yang menjadi perhatian suatu titik perhatian suatu penelitian.
6. Menurut Sugiyono (2009), pengertian variabel adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulannya.
7. Menurut Kerlinger (2006), pengertian variabel adalah konstruk atau sifat yang akan dipelajari yang mempunyai nilai yang bervariasi. Variabel adalah simbol atau lambang yang padanya kita letakkan sembarang nilai atau bilangan.
F. Klasifikasi Variabel Penelitian
Variabel dapat diklasifikasikan berdasarkan antara lain:
1. skala pengukurannya, 2. konteks hubungannya, dan
3. dapat tidaknya variabel dimanipulasi.
G. Macam Variabel Berdasarkan skala pengukurannya
Variabel penelitian berdasarkan skala pengukurannya yaitu antara lain:
1. Variabel Nominal 2. Variabel Ordinal 3. Variabel Interval 4. Variabel Rasio
1. Variabel nominal
Variabel nominal adalah variabel dengan skala paling sederhana karena fungsinya hanya untuk membedakan atau memberi label suatu subjek atau kategori. Contoh variabel nominal: jenis kelamin (laki-laki dan perempuan).Variabel nominal merupakan variabel dengan derajat paling rendah.
Variabel ini mempunyai ciri-ciri yaitu tidak bisa dilakukan operasi matematis sebab bentuk datanya adalah kualitatif. Sesuai contoh diatas misalnya jenis
kelamin. Tidak bisa dilakukan operasi matematis misalnya laki-laki ditambah perempuan menjadi sesuatu.Beda halnya dengan data interval atau rasio yang dapat dilakukan operasi matematis misalnya berat badan 50 Kg ditambah 10 Kg = 60 Kg.
Selain itu, variabel nominal ini berbeda dengan variabel ordinal atau bertingkat. Jadi tidak ada yang lebih tinggi atau lebih rendah, lebih baik ata lebih buruk dan lain sebagainya yang menunjukkan perbedaan tingkat. Seperti contoh diatas misalnya, jeis kelamin laki-laki belum tentu lebih baik dari pada jenis kelamin perempuan.
2. Variabel ordinal
Variabel ordinal adalah variabel yang dibedakan menjadi beberapa secara bertingkat. Contoh variabel ordinal adalah: status sosial ekonomi rendah, sedang, tinggi.Variabel ordinal ini sifatnya hampir sama dengan variabel nominal, hanya
Variabel ordinal adalah variabel yang dibedakan menjadi beberapa secara bertingkat. Contoh variabel ordinal adalah: status sosial ekonomi rendah, sedang, tinggi.Variabel ordinal ini sifatnya hampir sama dengan variabel nominal, hanya