METODOLOGI RISET
AKUNTANSI
KARSAM SUNARYO,SE.,MAK.,AK.,QMSA. © 2009 John Wiley & Sons Ltd.
www.wileyeurope.com/college/seka ran
Pertemuan Ketujuh
PE
NG
UK
UR
AN
VA
RI
AB
EL
:
SK
AL
A
DA
N
VA
LI
DI
TA
S
Karsam Sunaryo
PROSES RISET
• Interview
• Studi Pustaka
2
PENGUMPULAN DATA AWAL
• Interview
• Studi Pustaka
3 dan diberi label dan diberi label N, ANALISIS
DAN
INTERPRETASI DATA
6
PENGUMPULA N, ANALISIS
TOPIK BAHASAN
Teknik Skala yg Umum Digunakan
Skala rating : Dichotomous, Category, Likert, Semantic Differential, Numerik,
Itemised Rating, Costant Sum Rating, Stapel, Graphic rating, Consensus
Skala ranking : Paired comparison, Forced choice, Comparative scale
Goodness of Measures
Stability & Internal Consistency Validity
TUJUAN PEMBELAJARAN
Setelah mengikuti kuliah ini Sdr dapat : Mengetahui bagaimana dan kapan
menggunakan skala rating dan skala ranking yang berbeda.
Menjelaskan pengertian “stability” dan “consistency” serta bagaimana kedua hal tersebut diterapkan.
Mengenal dengan bentuk-bentuk validity yang berbeda
Membahas arti “goodness of measures” dan mengapa hal itu perlu ditetapkan dalam suatu riset.
RANCANGAN RISET
• Manipulasi
• Control
SKALA RATING
Skala Dikotomi : digunakan untuk
memperoleh jawaban YA atau TIDAK
Contoh : Apakah Sdr memiliki mobil ? YA TIDAK
Skala Kategori : menggunakan banyak
butir untuk memperoleh respon tunggal (Ini juga merupakan skala nominal
Contoh : Dimana Sdr tinggal?
Jakarta Selatan
Jakarta Timur
Jakarta Pusat
Jakarta Barat
Jakarta Utara
Lainnya………
SKALA RATING
Skala Likert : dirancang untuk menguji
seberapa kuat suatu subyek disetujui atau tidak disetujui terhadap suatu
pernyataan dengan 5 skala (Ini termasuk skala interval)
Contoh :
Pekerjaan saya sangat menyenangkan
(1= sangat tdk setuju, 2 = tidak setuju, 3 = ragu-ragu, 4 = setuju, 5
sangat setuju)
Saya seorang pekerja yang disiplin
(1= sangat tdk setuju, 2 = tidak setuju, 3 = ragu-ragu, 4 = setuju, 5
sangat setuju)
SKALA RATING
Skala Semantic Differential : digunakan
untuk mengkaji sikap responden terhadap merk, iklan atau obyek
tertentu. Sifat dua-kutub digunakan utk memperoleh respon (Ini termasuk skala interval)
Contoh :
Responsive ………..Tdk
Responsive
Cantik ……….Buruk
Pintar ………..Bodoh
SKALA RATING
Skala Numeric: mirip dengan skala
semantic differential, dimana
disediakan 5 atau 7 skala dengan kata sifat dan dua kutub diujungnya (Ini juga termasuk skala interval)
Contoh :
Cantik 7 6 5 4 3 2 1 Buruk Pintar 7 6 5 4 3 2 1 Bodoh Rajin 7 6 5 4 3 2 1 Malas
Suka 7 6 5 4 3 2 1 Tidak Suka
SKALA RATING
Skala Constant Sum : Responden ditanya
untuk mendistribusikan suatu angka tertentu pada berbagai butir pilihan dengan jumlah tertentu (Ini lbh
merupakan skala ordinal)
Contoh : Dalam memilih sabun,
indikasikan kelima aspek berikut dengan mengalokasikan jawaban sehingga totalnya 100
Fragrance ……. Color …….. Shape …….. Size …….. Texture ……… Total 100
SKALA RATING
Skala Stapel: Skala ini secara simultan
mengukur baik arah maupun intensitas dari sikap terhadap butir-butir yg
sedang dipelajari. Karakteristik yg dipelajari ditempatkan di
tengah-tengah antara skala negatif dan skala positif, misal -3 dan +3
Contoh : Nyatakan bgmana Anda menilai kemampuan atasan Anda terkait
dengan karakteristik berikut.
-3 -2 -1 Adopting Modern Technology +1 + 2 +3
-3 -2 -1 Product Innovation +1 + 2 +3 -3 -2 -1 Interpersonal Skill+1 + 2 +3
SKALA RATING
Skala Graphic Rating: suatu grafik
membantu responden untuk
menetapkan skala jawaban thd suatu pertanyaan tertentu dgn memberi
tanda pada suatu titik di garis skala.
Contoh : Pada skala 10 bagaimana Anda menilai kinerja atasan Anda ?
0 2 4 6 8 10
Very Bad All right Excelent
SKALA RANKING
Skala ranking digunakan untuk mengukur preferensi diantara dua atau lebih
obyek atau butir, sayang sekali sulit mengambil kesimpulan ketika suatu kategori telah diurutkan berdasarkan preferensi tsb, misalnya 35% memilih kategori 1, 35% memilih kategori 2,
20% masing-masing memilih kategori 3 dan kategori 4.
Alternatifnya : metode paired
comparison, forced choice dan
SKALA RANKING
Paired Comparison : digunakan jika responden diminta untuk memilih diantara dua obyek pada saat bersamaan. Ini bisa membantu menilai preferensi. Metode ini tepat jika jumlah pasangannya sedikit.
Jika A, B, C dan D adalah produk yang ditawarkan, maka :
Apakah A lebih disukai dari B ? Apakah A lebih disukai dari C ? Apakah A lebih disukai dari D ? Apakah B lebih disukai dari C ? Apakah B lebih disukai dari D ?
GOODNESS OF
MEASURES
Goodness of data
Reliability
Validity
Stability
Consistency
Test-retest reliability
Paralel-form reliability
Interitem consistency reliability
Spilt-half reliability
Logical Validity (content)
Criterion related Validity
Concurent Validity (construct)
Face Validity Predictive Concurent Convergent Discriminant
GOODNESS OF
MEASURES
Test-Retest Reliability : Koefisien reliabilitas diperoleh dgn mengulang pengukuran yang sama dikesempatan kedua, yg disebut test-retest reliablity. Kuisioner yang sama
diberikan pada responden yang sama dengan waktu yang berbeda, apakah hasilnya
konsisten, Itu dilakukan dengan cara
mengkorelasikan skor jawaban-jawaban.
Parallel-Form Reliability : ketika respon dari dua pengukuran konsep yang sama sangat
berkorelasi. Keduanya harus mempunyai butir yang serupa, format respon yang sama. Yang beda adalah “wording” dan urutan
GOODNESS OF
MEASURES
Interitem Consistency Reliability : pengujian terhadap konsistensi setiap jawaban
responden. Jika butir-butir pertanyaan itu bebas satau dengan yang lain, tetapi
mengukur konsep yang sama, mereka akan saling berkorelasi. Uji yang paling populer
untuk ini adalah Uji Koefisien Alpha Cronbach dan formula Kuder-Richardson. Semakin tinggi korelasinya semakin baik pengukuran
instrumen.
Split-Half Reliability : korelasi antara dua bagian dari suatu instrumen. Kalau setiap indikator dibuat dua pertanyaan yang berbeda (negatif atau positif), dikorelasikan maka akan dbisa digunakan untuk menguji konsistensi
instrumen.
GOODNESS OF
MEASURES
Content Validity: Apakah instrumen memadai utk mengukur konsep.
FaceValidity: Apakah ekspert
memvalidasi instrumen pengukuran yg diharapkan diukur ?
Criterion-related validity : apakah
pengukuran berbeda dalam membantu memprediksi suatu kriteria variabel?
Concurent validy : apakah pengukuran berbeda dalam membantu memprediksi suatu krteria variabel saat ini ?
GOODNESS OF
MEASURES
Predictive validity : apakah pengukuran berbeda secara individual dalam
membantu memprediksi suatu kriteria masa depan ?
Construct Validity : Apakah instrumen mengukur konsep sebagai suatu teori
Convergen validity : Apakah dua instrumen mengukur konsep berkorelasi sangat tinggi.
Discriminat validity : Apakah suatu
pengukuran mempunyai korelasi yang rendah dgn suatu variabel yg
diperkirakan tidak berkaitan.
