BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Kuisioner
Kuisioner adalah suatu teknik pengumpulan informasi yang memungkinkan analis mempelajari sikap-sikap, keyakinan, perilaku, dan karakteristik beberapa orang utama di dalam organisasi yang bisa terpengaruh oleh sistem yang diajukan atau oleh sistem yang sudah ada. Dengan menggunakan kuisioner, penulis berupaya mengukur apa yang ditemukan dalam wawancara.
Penggunaan kuesioner tepat apabila :
1. Responden (orang yang merenpons atau menjawab pertanyaan) saling berdekatan atau bertatap muka.
2. Melibatkan sejumlah orang di dalam proyek sistem, dan berguna bila mengetahui berapa proporsi suatu kelompok tertentu yang menyetujui atau tidak menyetujui apa yang ditanyakan dari kuisoner yang diajukan.
4. Ingin yakin bahwa masalah-masalah dalam kuisioner tersebut dapat diidentifikasi dan dibicarakan dalam wawancara langsung maupun tidak langsung.
2.1.1 Jenis Pertanyaan dalam Kuisioner
Perbedaaan pertanyaan dalam wawancara dengan pertanyaan dalam kuesioner adalah dalam wawancara memungkinkan adanya interaksi antara pertanyaan dan artinya. Dalam wawancara analis memiliki peluang untuk menyaring suatu pertanyaan, menetapkan istilah-istilah yang belum jelas, mengubah arus pertanyaan, memberi respons terhadap pandangan yang rumit dan umumnya bisa mengontrol agar sesuai dengan konteksnya. Beberapa diantara peluang-peluang diatas juga dimungkinkan dalam kuesioner. Jadi bagi penganalisis pertanyaan harus benar-benar jelas, arus pertanyaan masuk akal, pertanyaan-pertanyaan dari responden diantisipasi dan susunan pertanyaan-pertanyaan direncanakan secara mendetail.
Jenis-jenis pertanyaan dalam kuesioner adalah :
1. Pertanyaan Terbuka : pertanyaan-pertanyaan yang memberi pilihan-pilihan respons terbuka kepada responden. Pada pertanyaan terbuka antisipasilah jenis respons yang muncul. Respons yang diterima harus tetap bisa diterjemahkan dengan benar.
Petunjuk-petunjuk yang harus diikuti saat memilih bahasa untuk kuesioner adalah sebagai berikut :
• Gunakan bahasa responden kapanpun bila mungkin. Usahakan agar
kata-katanya tetap sederhana.
• Bekerja dengan lebih spesifik lebih baik daripada ketidak-jelasan dalam pilihan
kata-kata. Hindari menggunakan pertanyaan-pertanyaan spesifik.
• Pertanyaan harus singkat.
• Jangan memihak responden dengan berbicara kapada mereka dengan pilihan
bahasa tingkat bawah.
• Berikan pertanyaan kepada responden yang tepat (maksudnya orang-orang
yang mampu merespons). Jangan berasumsi mereka tahu banyak.
• Pastikan bahwa pertanyaan-pertanyaan tersebut secara teknis cukup akurat
sebelum menggunakannya.
2.2 Cara dan Teknik Pengambilan Sampel
2. Stratified random sampling adalah pengambilan sampel yang dilakukan dengan membagi populasi menjadi beberapa strata dimana setiap strata adalah homogen.
3. Multstage random samplingadalah pengambilan sampel yang membagi populasi menjadi beberapa fraksi kemudian diambil sampelnya.
4. Systematic random sampling adalah pengambilan sampel acak sistematik dilakukan bila pengambilan sampel acak dilakukan secara berurutan dengan interal tertentu.
5. Cluster Random sampling adalah pengambilan sampel acak kelompok dilakukan bila kita akan mengadakan suatu penelitian dengan mengambil kelompok unit dasar sebagai sampel.
2.2.1 Pengambilan sampel tanpa acak
Pengambilan sampel tanpa acak ini digunakan bila kita ingin mengambil sampel yang sangat kecil pada populasi yang besar. Pengambilan sampel tanpa acak ini terdiri dari :
- Pengambilan sampel seadanya(Accidental sampling)
- Pengambilan sampel berjatah(Quota sampling)
Cara pengambilan sampel dengan jatah hampir sama dengan pengambilan sampel seadanya, tetapi dengan kontrol lebih baik untuk mengurangi terjadinya bias.
- Pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan(Purposive sampling)
Pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan bila cara pengambilan sampel dilakukan sedemikian rupa, sehingga keterwakilannya ditentukan oleh peneliti berdasarkan pertimbangan orang – orang yang telah berpengalaman. Pengambilan sampel dengan cara ini lebih baik dari dua cara sebelumnya karena dilakukan berdasarkan pengalaman berbagai pihak.
Pada penelitian ini penulis mengambil 50 responden dari mahasiswa statistika, yang mana didalam kuisioner terdapat beberapa pertanyaan tentang factor-faktor yang mempengaruhi Indeks Prestasi mahasiswa statistika. IP yang maksimal adalah 3-4, sedangkan IP yang 2,27-2,29 adalah standar, sedangkan IP yang dibawah 2,5 adalah yang rendah.
2.3 Pengertian Regresi
tersebut merupakan suatu kesimpulan bahwa kecendrungan tinggi badan anak yang lahir terhadap orang tuanya adalah menurun mengarah pada tinggi badan rata-rata penduduk. Istilah regresi pada mulanya bertujuan untuk membuat perkiraan nilai satu variable terhadap variable yang lain. Pada perkembangan selanjutnya, analisis regresi dapat digunakan sebagai alat untuk membuat perkiraan nilai suatu variabel dengan menggunakan beberapa variabel lain yang berhubungan dengan variabel tersebut. (Alfigari, 2000.Analisis Regresi Teori, kasus dan solusi, Edisi Kedua, Yogyakarta : BPFE halaman 1 dan 2)
Pada dasarnya dalam suatu persamaan regresi terdapat dua macam variabel, yaitu variabel bebas (independent variable) yang dinyatakan dengan simbol X dan variabel terikat (dependent variable) yang biasanya dinyatakan dengan symbol Y. Variabel terikat adalah variabel yang dipengaruhi atau yang nilainya bergantung dari nilai variabel lain. Variabel bebas adalah variabel yang memberikan pengaruh. Bila variabel bebas diketahui maka variabel terikatnya dapat diprediksi besarnya.Prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun suatu persamaan regresi adalah bahwa antara variabel terikat dengan variabel bebas mempunyai sifat hubbungan sebab-akibat.
2.4 Analisis Regresi Linier
1. Menentukan hubungan fungsional antar variabel dependen dengan independen. Hubungan fungsional ini dapat disebut sebagai persamaan garis regresi yang berbentuk linier.
2. Meramalkan atau menduga nilai dari satu variabel dengan hubungannya dengan variabel yang lain yang diketahui melalui persamaan garis regresi.
Variabel yang lain diketahui melalui persamaan garis regresinya. Analisis regresi terdiri dari dua bentuk, yaitu
1. Analisis Regresi Linier Sederhana 2. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis Regresi Linier Sederhana adalah bentuk regresi dengan model yang bertujuan untuk mempelajari hubungan antara dua variabel, yakni variabel terikat dan variabel bebas.Sedangkan analisis regresi berganda adalah bentuk regresi dengan model yang memiliki hubungan antara satu variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas.Variabel bebas adalah variabel yang nilainya tergantung dengan variabel lainya, sedangkan variabel terikat adalah variabel yang nilainya tergantung ddari variabel lainya.
dari X akan diiringi pula oleh variasi dari Y. Jika dibuat secara matematis hubungan ini dapat dijabarkan sebagai berikut :
Keterangan :
Y = Variabel terikat (Dependen)
X = Variabel bebas (Independen)
e = Variabel residu (disturbace term)
2.4.1 Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis regresi linier sederhana terdiri dari satu variabel bebas dan satu variabel terikat. Dengan kata lain variabel yang dianalisis terdiri dari satu variabelprediktor dan satu variabel kriterium. Model regresi linier sederhanaya adalah:
Keterangan :
Y = Variabel terikat (dependent variable) X = Variabel bebas (independent variable) a = Konstanta (intrcept)
b = Kemiringan (slope)
2. Variabel bebas tidak berkolerasi dengan disturbance term (eror) 3. Nilai disturbance term sebesar 0 atau dengan symbol sebagai e 4. Varian untuk masing-masing error term (kesalahan) konstan 5. Tidak terjadi autokorelasi
6. Model regresi dispesifikasikan secara benar. Tidak terdapat bias spesifikasi dalam model yang digunakan dalam analisis empiris.
Koefisien-koefisien regresi a dan b dapat dihitung dengan rumus:
Jika koefisien b terlebih dahulu dihitung, maka koefisien a dapat dihitung dengan rumus:
Dengan dan masing-masing rata-rata untuk variabel-variabel X dan Y.
2.4.2 Analisis Regresi Linier Berganda
memiliki lebih dari satu variabel bebas X dan satu variabel terikat Y akan membentuk suatu persamaan regresi yang baru, disebut persamaan regresi linieer berganda (multiple regression). Model persamaan regresi linier berganda hamper sama dengan model regrei linier sederhana, letak perbedaanya hanya pada jumlah variabel bebasnya.
Secara umum model regresi linier berganda adalah sebagai berikut:
Keterangan :
Y = Variabel terikat (dependent variable) X = Variabel bebas (independent variable)
= Konstanta regresi
= Koefisien regresi variabel bebas e = Pengamatan variabel error
Dalam penelitian ini digunakan empat variabel yang terdiri dari satu variabel terikat (Y) dan tiga variabel bebas (X). Maka persamaan regresi bergandanya adalah:
2.5 Uji Keberartian Regresi
Sebelum persamaan regresi yang diperoleh digunakan untuk membuat kesimpulan, terlebih dahulu doperiksa setidak-setidaknya mengenai kelinieran dan keberaatianya. Pemeriksaan ini ditempuh melalui pengujian hipotesis. Uji keberartian dilakukan untuk meyakinkan diri apakah regresi yang didapat berdasarkan penelitian ada artinya bila dipakai untuk membuat kesimpulan mengenai hubungan sejumlah peubah yang sedang dipelajari. Untuk itu diperlukan dua macam jumlah kuadrat (JK) yaitu jumlah kuadrat untuk regresi
yang ditulis dan jumlah kuadrat untuk sisa (residu) yang ditulis dengan
. Jika
maka secara umum jimlah kuadrat-kuadrat tersebut dapat dihitung dengan rumus :
Dengan derajat kebebasan dk=k
Dengan derajat kebebasan dk= (n – k – 1) untuk sampel berukuran n, dengan demikian uji keberartian regresi berganda dapat dihitung dengan :
Dimana statistik F yang menyebar mengikuti distribusi F dengan derajat
2.6 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan untuk pengujian regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua variabel adalah untuk mengetahui proporsi keragaman total dalam variabel tak bebas (Y) yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas (X) yang ada di dalam model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka akan ditentukan dengan rumus, yaitu :
Keterangan :
= Jumlah kuadrat regresi
Harga yang diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan masing-masing variabel yang tinggal dalam regresi tersebut. Hal ini mengakibatkan variansi yang dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja ataupun dengan kata lain hanya yang bersifat nyata.
2.7 Uji Korelasi
Analisa korelasi dilakukan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel (bivariate correlation) atau lebih dari 2 variabel (multivariate correlation) dalam
Adapun untuk menghitung koefisien korelasi antara variabel terikat Y dan variabel bebas yaitu :
1. Koefisien antara Y dan
2. Koefisien korelasi antara Y dengan
Koefisien korelasi memiliki nilai antara -1 hingga +1.Sifat nilai koefisien korelasi adalah (+) ataupun minus (-) yang menunjukan arah korelasi. Makna dari sifat korelasi adalah :
1. Tanda positif (+) pada koefisien korelasi menunjukan hubungan searah atau koefisien positif. Artinya jika nilai suatu variabel mengalami kenaikan mmaka nilai variabel yang lain juga mengalami kenaikan dan demikian juga sebaliknya.
2. Tanda negative (-) pada koefisien korelasi menunjukan hubungan yang berlawanan ara tau korelasi negative. Artinya jika nilai suatu variabel mengalami kenaikan maka nilai variabel yang lain akan mengalami penurunan dan demikian juga sebaliknya.
Sifat korelasi akan menentukan arah korelasi. Keeratan korelasi dapat dikelompokan sebagai berikut.
1. 0,00-0,20 berarti korelasi memiliki keeratan sangat lemah. 2. 0,21-0,40 berarti korelasi memiliki keeratan lemah.
3. 0,41-0,70 berarti korelasi memiliki keeratan kuat.
4. 0,71-0,90 berarti korelasi memiliki keeratan sangat kuat. 5. 0,91-0,99 berarti korelasi memiliki keeratan sangat kuat sekali. 6. 1 berarti korelasi sempurna.
2.8 Kesalahan Standar Estimasi
menunjukan ketetapan persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas yang sesungguhnya.Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi tersebut, makin tinggi ketetapan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya, semakin besar nilai kesalahan standar estimasi, maka semakin rendah persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak sesungguhnya.(Algifari. 2000. Analisa regreesi Teor,, Kasus dan Solusi, Edisi 2. Yogyakarta : BPFE. Hal
17).Kesalahan standar estimasi (kekeliruan baku taksiran) dapat ditentukan
dengan rumus :
.
2.9 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis merupakan salah satu tujuan yang akan dibuktikan dalam penelitian. Jika terdapat deviasi antara sampel yang ditentukan dengan jumlah populasi maka tidak tertutup kemungkinan untuk terjadinya kesalahan dalam mengambil keputusan antara menolak atau menerima suatu hipotesis.
Pengujian hipotesis dapat didasarkan dengan menggunakan dua hal, yaitu : tingkat signifikansi atau probabilitas dan tingkat kepercayaan atau confidence interval. Didasarkan tingkat signifikansi pada umumnya orang
kesalahan ttipe 1, yaitu kesalahan menolak hipotesis ketika hipotesis tersebut benar. Tingkat kepercayaan pada umumnya ialah sebesar 95%, yang dimaksud dengan tingkat kepercayaan ialah tingkat dimana sebesar 95% nilai sampel akan mewakili nilai populasi dimana sampel berasal. Dalam melakukan uji hipotesis terdapat dua hipotesis, yaitu: (hipotesiis 0) dan (hipotesis alternatif).
bertujuan untuk memberikan usulan dugaan kemungkinan tidak adanya perbedaan antara perkiraan penelitian dengan keadaan yang sesungguhnya yang akan diteliti. bertujuan memberikan usulan dugaan adanya perbedaan perkiraan dengan keadaan sesungguhnya yang akan diteliti.
Pembentukan suatu hipotesis memerlukan toeri-teori maupun hasil penelitian terlebih dahulu sebagai pendukung pernyataan hipotesis yang diusulkan. Dalam membentuk hipotesis ada beberapa hal yang dipertimbangkan, yaitu:
1. Hipotesis nol dan hipotesis alternative yang diusulkan
2. Daerah penerimaan dan penolakan serta teknik arah pengujian (one tailed atau two tailed).
3. Penentuan nilai hitung statistik.
4. Menarik kesimpulan apakah menerima atau menolak hipotesis yang diusulkan dalam uji keberartian regresi.
Langkah-langkah yang dibutuhkan untuk pengujian hipotesis ini antara lain.
1.
Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara variabel bebas dengan variabel terikat.
2. Pilih taraf nyata yang diinginkan.
3. Hitung statistik dengan menggunakan persamaan.
4. Nilai menggunakan daftar table F dengan taraf signifikansi yaitu
: .
5. Kriteria pengujian : jika , maka ditolak dan
diterima. Sebaliknya jika , maka diterima dan
