OLAHDATA STATISTIK

WELCOME

2011-01-28T23:33:00.011+07:00

WELCOME - SELAMAT DATANG

Selamat datang di www.olahdata-statistik.com weblog kami merupakan web Konsultan Jasa Riset dan Olahdata Statistik untuk keperluan Riset Bisnis perusahaan, maupun untuk keperluan riset akademis seperti Skripsi, Tesis dan Disertasi.

Blog sederhana ini juga akan membahas topik-topik menarik tentang konsep dasar metodologi penelitian dan teknik pengolahan data statistik dengan menggunakan bantuan software program SPSS, AMOS, LISREL dan EVIEWS.

Kami juga membuka kursus privat statistik terapan membahas aplikasi software SPSS untuk riset ilmiah, kursus akuntansi terapan membahas software program MYOB untuk penyusunan laporan keuangan dan kursus manajemen terapan membahas aplikasi ms excel dalam studi kelayakan bisnis.

Berdasarkan pengalaman dan pengamatan dikampus sejak awal tahun 2000 mengajar matakuliah metodologi penelitian, mendampingi mahasiswa praktikum komputer statistik (SPSS) di Laboratorium, membimbing, memeriksa dan menguji skripsi dalam sidang pendadaran, memberikan jasa konsultasi kepada mahasiswa S1 maupun S2, serta pengalaman dalam melakukan penelitian dilapangan, penulis melihat fenomena bahwa sebagian besar penguasaan metodologi penelitian maupun kemampuan praktis dalam mengoperasikan software statistik sebagai alat bantu riset penelitian ilmiah (Skripsi-Tesis) dikalangan mahasiswa masih sangat lemah.

Untuk dapat memahami konsep metodologi penelitian dan dapat mengaplikasikannya dalam meneliti suatu permasalahan tertentu, memang memerlukan latihan yang komprehensif dan pembelajaran yang cukup lama, sehingga tidak cukup jika hanya diberikan dalam satu semester perkuliahan saja.

Dalam webblog ini kami mencoba mereview kembali beberapa konsep dasar metodologi penelitian secara runtut sebagai persiapan untuk masuk kedalam materi pengolahan data statistik dengan menggunakan bantuan software program antara lain : SPSS, AMOS dan LISREL.

Untuk mendownload pilihan posting tentang artikel terkait dengan 'Metodologi Riset dan Statistik' silahkan anda KLIK pada menu ARSIP BLOG - 2009 (47) pada bagian kiri atas halaman blog ini. Atau bisa juga melalui pointer "Posting Lama" yang ada dibagian paling bawah tulisan artikel ini.

Pemahaman metodologi penelitian yang baik tanpa didukung oleh penguasaan software statistik sebagai alat bantu, ibarat berburu macan tanpa membawa senapan. Saat ini dipasaran sudah beredar sedemikian banyak software program yang dapat digunakan sebagai alat bantu untuk mengolah data dan menyajikannya menjadi sebuah penelitian yang tepat dan akurat. 3 (tiga) software program pilihan yang akan kami bahas dalam blog ini antara lain adalah SPSS, AMOS dan LISREL.

Software program SPSS, AMOS dan LISREL adalah sebuah program pengolah data statistik yang diciptakan untuk mempermudah proses pengolahan data untuk keperluan penelitian kuantitatif. Sayangnya karena banyak kalangan mahasiswa yang belum atau enggan belajar program2 tersebut membuat mereka takut berurusan dengan statistik dan akhirnya memilih menyerahkan pekerjaan olah data statistik kepada pihak ketiga. Tentunya ini merupakan berkah dan rejeki tersendiri bagi para konsultan yang rela menyediakan waktu, tenaga dan pikirannya untuk membantu para mahasiswa yang bermasalah dengan olah data statistik tersebut.

Kami Idea Research and Consultant merupakan lembaga konsultasi manajemen bisnis dan konsultan pendidikan yang memberikan pelayanan jasa dibidang riset terapan maupun riset untuk keperluan akademik khususnya berkaitan dengan konsultasi bisnis, marketing research (branding, positioning, consumer perceived, customer satisfaction, segmentation, promotional mix, marketing mix) human resources research (employee performance) juga konsultasi penyusunan Disertasi, Tesis, Skripsi dan Tugas Akhir bagi para mahasiswa DIII, S1, S2 dan S3 Program Studi Ekonomi IESP, Akuntansi dan Manajemen.

Idea Research and Consultant dikelola oleh para akademisi (dosen) dan para praktisi yang berpengalaman dibidang akuntansi, manajemen, perpajakan, pasar modal, statistik terapan yang rata-rata lulusan S2 (Master) dari PTN/PTS ternama. Beberapa dari konsultan kami juga memiliki latar belakang sebagai ‘business owner’ pada bidang retail, supplier, kontraktor & developer, konsultan pajak, konsultan hukum.

Apabila anda berminat dan tertarik dengan layanan jasa dari kami, dan memerlukan informasi lebih lanjut, Silahkan anda hubungi melalui hotline services kami, Sebagai berikut :

Call Center Jogja : (XL) 0877 3838 5858 - (Simpati) 081.383.584.584.
Call Center Jakarta : (XL) 0877 3838 5757 - (Simpati) 081.282.730.730.

Silahkan anda kirimkan email permasalahan dan data anda ke
ideakonsultan@yahoo.com.
ideakonsultan@gmail.com.

Kunjungi kunjungi juga website kami yang lain di :
http://www.idea-konsultan.com

Demikian sekilas informasi dari kami, selamat belajar sukses untuk anda.
Wassalam,
Wish You All dBest

Ahmad Ismail Hamdani,SE,MM.
Owner of Idea Research Consulting
And Olahdata Statistik

BUSINESS & MANAGEMENT CONSULTING

2011-01-28T23:02:00.006+07:00

KONSULTASI BISNIS & MANAJEMEN

Website ini merupakan bagian dari Idea Riset dan Konsultan Grup sebuah lembaga Konsultasi yang menyediakan pelayanan jasa dibidang perencanaan, pelatihan, riset penelitian, pendampingan, konsultasi bisnis dan konsultasi manajemen, untuk membantu anda dalam mengatasi problem dan permasalahan bisnis maupun dalam penyelesaian studi anda.

Tugas kami sebagai konsultan adalah memberikan bimbingan, saran, taktik, strategi maupun solusi yang anda butuhkan dan dapat diaplikasikan untuk merencanakan strategi bisnis yang tepat dalam situasi persaingan yang semakin ketat.

Saran dan strategi yang kami sampaikan adalah formulasi dan solusi strategis yang merupakan kombinasi dari pengalaman kami dalam mengelola bisnis, dilandasi dengan dasar teori akademis serta hasil riset penelitian dilapangan.

Idea Riset dan Konsultan memberikan konsultasi bisnis dan konsultasi manajemen focus kepada Sektor Industri Kecil dan UMKM sebagai pilar penyangga perekonomian rakyat. Kami memilih segmen ini karena melihat euphoria dan antusias masyarakat dalam beberapa tahun terakhir untuk mulai terjun sebagai wirausahawan.

Akhir-akhir ini semakin banyak entrepreneur baru yang ikut-ikutan latah memberanikan diri terjun dalam bisnis tertentu, namun kurang dibekali dengan pengetahuan yang cukup tentang aspek manajemen pengelolaan bisnis. Akibatnya banyak wirausahawan baru yang salah arah mismanagement dalam pengelolaan bisnisnya dan akhirnya tumbang dan bangkrut pada ronde pertama ketika bisnisnya mulai beroperasi.

Untuk membantu anda mengatasi permasalahan tersebut, maka kami memberikan jasa konsultasi bimbingan pendampingan strategi bisnis sesuai dengan kebutuhan anda, antara lain meliputi:

Studi Kelayakan Bisnis (feasibility studies, location selection, site plan, competitor analysis, business plan, facility Planning, pemilihan lokasi bisnis yang strategis, perencanaan tata ruang dan fasilitas, analisis pesaing, perencanaan strategi bisnis).
Perencanaan dan Pengembangkan Produk dan Layanan Jasa (research product & servives, product design, product pricing and product development, Penelitian tentang pilihan jenis produk dan layanan jasa yang masih prospek, mendesain produk dan layanan jasa, strategi penentuan harga dan strategi pengembangan produk)
Strategi Pemasaran (market penetration, advertising, branding, positioning, consumer perceived, segmentation, promotional mix, marketing mix, sales training, strategi menembus pasar baru, iklan yang efektif, merek, memilih target dan segmen pasar, menilai persepsi konsumen, strategi promosi dan bauran pemasaran, pelatihan untuk bagian penjualan/salesman)
Pengelolaan Keuangan (business funding, loan sourcing, financial & tax report, cash flow management, financial projections, pengajuan proposal kredit bank, penyusunan pembukuan, penyusunan laporan keuangan, pelaporan pajak SPT Tahunan, pengelolaan aliran kas, proyeksi keuangan)
Pengelolaan SDM (staffing requirement, employee training & development, salary and compensation, achievement motivation & performance, team work building, seleksi penerimaan karyawan, pelatihan dan pengembangan karyawan, strategi penggajian, peningkatan motivasi dan kinerja karyawan, membangun kerjasama team).

OLAHDATA STATISTIK

2011-01-28T22:49:00.008+07:00

PENGOLAHAN DATA STATISTIK

Apakah saat ini anda sedang bingung, pusing dan stress, karena data atau hasil kuesioner yang telah anda sebarkan dan diolah ternyata tidak memenuhi asumsi tertentu, anda bertanya-tanya bisakah data yang tersedia diolah sedemikian rupa sehingga memenuhi kriteria dan keinginan anda, Atau anda kesulitan membaca, menganalisis dan menginterpretasikan angka2 dan tabel output hasil pengolahan data?

Dont Worry be Happy ...

I-DEA siap membantu anda dalam pengolahan data statistik untuk keperluan penyusunan Skripsi, Tesis dan Disertasi. Mulai dari desain kuesioner (data primer), Rekapitulasi hasil kuesioner, Persiapan data dengan Ms. Excel, Pengolahan data, sampai dengan Analisis data dan interpretasinya.

Kami bantu anda melakukan serangkaian pengujian dan analisis data antara lain: Uji Instrument Data (Validitas, Reliabilitas), Uji Asumsi Dasar (Normalitas, Homogenitas, Linieritas) Uji Penyimpangan Asumsi Klasik (Multikolinearitas, Heterokedastisitas, Autokorelasi) Time Series, Regresi Linier, Korelasi, Path Analysis, Confirmatory Factor, Structure Equation Model (dll), Kami menggunakan software (SPSS 17, AMOS 16.0 dan LISREL 8,80).

Prosedur Konsultasi Olahdata Statistik pada I-DEA Research and Consulting dilayani dengan ketentuan dan persyaratan sebagai berikut :

Kirimkan rekapitulasi file data anda (xls)
Kirimkan juga perumusan masalah dan hipotesis skripsi tesis anda
Berikan keterangan seperti apa analisis yang anda inginkan
Mohon bersabar menunggu konfirmasi ’fee jasa’ konsultasi dari kami
Jika anda sepakat dengan ’fee jasa’ segera lakukan transfer pembayaran ke bank kami
Transfer fee pembayaran jasa konsultasi ke
Bank Mandiri Grand Mall Bekasi No.Rek. 156-00-0253720-9
Bank BCA KCP Taman Galaksi Bekasi No.Rek. 5770465950
a/n. A.Ismail Hamdani,SE,MM.
Segera lakukan konfirmasi bahwa anda telah melakukan ’transfer pembayaran’ via cal/sms ke 081282.730730 - 081383.584584
Kirimkan hasil scanner bukti transfer pembayaran anda via email ke alamat ideakonsultan@yahoo.com. atau ideakonsultan@gmail.com
Kami akan segera melakukan pengolahan data yang anda kirimkan, Hasil analisis beserta interpretasinya akan kami kirimkan paling lambat 3 x 24 jam kecuali hari Sabtu, Minggu dan hari libur lainnya.
Kami akan kirimkan file hasil analisis data via email atau bisa juga dikirim via paket (Tiki/JNE) sebagai berikut:

1. File data dalam format Ms. Excel (.xls)
2. File data dalam format SPSS (.sav)
3. File output dari SPSS (.spo)
4. File output dalam bentuk Ms.Word (.doc)

Besarnya tarif ‘fee jasa’ untuk konsultasi pengolahan data diatas tergantung dari banyaknya variabel penelitian, tingkat kesulitan analisis dan interpretasi serta software program yang digunakan. Berikut disajikan rincian Pekerjaan dan Tarif Jasa Pengolahan Data Statistik dengan program SPSS antara lain meliputi :

1. Rekapitulasi INPUT data dari Ms. Excel ke SPSS

2. Pengujian Instrument Penelitian :

a. Uji Validitas – Bivariate Pearson Correlation

b. Uji Reliabilitas – Cronbach Alpha

3. Pengujian Penyimpangan Asumsi Klasik :

a. Uji Multikolinearitas – Collinearity Diagnostic with Tolerance & VIF

b. Uji Heterokedastisitas – Scatter Plot – SRESID & ZPRED

c. Uji Autokorelasi – Durbin Watson

4. Pengujian Asumsi Dasar :

a. Uji Normalitas – One Sample Kolmogorov-Smirnov, P-Plots

b. Uji Homogenitas – One Way Anova – Test of Homogenity Variance

c. Uji Linieritas – Anova Table Linearity

5. Pengujian Statistik Deskriptif:

a. Mean, Median, Maximum, Minimum, Standard Deviasi, OMS.

b. Analisis Rasio (sesuai kebutuhan peneliti)

c. Distribusi frekuensi Profil Responden (untuk data kuesioner).

6. Pengujian Hipotesis :

a. Compare Mean (One Sample t test, Paired Sample t test, ANOVA)

b. Analisis Korelasi, Menjelaskan Hubungan antar Variabel. Meliputi : Uji Partial & Uji Bivariate Correlation Product Moment

c. Analisis Regresi, Simple regression (Uji t Parsial), Multiple Regression (Uji F Simultan), Uji R (Koefisien Korelasi), Uji R Square (Koefisien of Determinasi)

d. Analisis Regresi dengan Variable Moderating dan Variable Intervening.

e. Analisis Regresi Logistik (Logistic Regression Model)

RINCIAN BIAYA OLAH DATA SPSS :

Pilihan 1,2,4,5,6a/b, 2 variabel …………………………..……………….. Rp. 400.000,-

Pilihan 1,2,4,5,6a/b, 3 variabel ……………………………..…………….. Rp. 500.000,-

Pilihan 1,2,4,5,6a/b, 4 variabel ………………………………..………….. Rp. 600.000,-

Pilihan 1,2,3,4,5,6abc kecuali 6de, 2 variabel …………………….. Rp. 700.000,-

Pilihan 1,2,3,4,5,6abc kecuali 6de, 3 variabel …………………….. Rp. 800.000,-

Pilihan 1,2,3,4,5,6abc kecuali 6de, 4 variabel ……………………… Rp. 900.000,-

Pilihan 1,2,3,4,5,6abc kecuali 6de, 5 variabel ….….…………….… Rp.1000.000,-

Pilihan 1,2,3,4,5,6d (Moderating/Intervening), 3 variabel .… Rp.1000.000,-

Pilihan 1,2,3,4,5,6e (Regresi Logistic), 3 variabel ………………… Rp.1250.000,-

Biaya tersebut untuk jumlah n data maksimal 100 sampel dan sudah termasuk interpretasi hasil olahdata sesuai dengan hipotesis penelitian anda. Jika ditambah dengan Materi Metodologi Penelitian (Bab 3) dan Kuesioner maka anda tinggal menambahkan fee Rp. 750.000,- saja.

TARIF FEE JASA OLAHDATA STATISTIK

STRUCTURE EQUATION MODEL (SEM)

DENGAN PROGRAM AMOS & LISREL

Kami melayani Jasa Pengolahan Data Statistik Khususnya untuk Analisis “Structure Equation Model” dengan program AMOS & LISREL antara lain meliputi :

1. Rekapitulasi INPUT data dari Ms. Excel ke AMOS / LISREL

2. Pengujian Instrument Penelitian: Uji Validitas & Uji Reliabilitas

3. Analisis Faktor Eksploratori & Konfirmatori

4. Analisis Jalur (Path Analysis)

5. Structure Equation Modeling

6. Penilaian Model Fit

7. Modifikasi Model

RINCIAN BIAYA OLAH DATA SEM :

Estimasi Biaya untuk olahdata statistic dengan software AMOS atau LISREL berkisar antara Rp.1500.000,- s/d Rp. 2.500.000,- (tergantung jumlah sample data dan variable penelitian).

Biaya tersebut sudah termasuk interpretasi hasil olahdata sesuai dengan hipotesis penelitian anda. Jika ditambah dengan Materi Metodologi Penelitian (Bab 3) dan Kuesioner maka anda tinggal menambahkan fee Rp. 750.000,- saja.

KURSUS STATISTIK & AKUNTANSI

2011-01-26T08:54:00.010+07:00

PELATIHAN KOMPUTER STATISTIK
DENGAN PROGRAM SPSS

Pada saat belajar Statistika seringkali kita kurang mengkaitkannya dengan penerapannya dalam penelitian baik untuk menyusun laporan penelitian, skripsi, tesis, maupun disertasi. Oleh sebab itu, tak jarang kita mengalami kesulitan saat ingin mengolah data penelitian. Kesulitan lain yang sering dialami juga adalah saat kita ingin mengolah data dengan program SPSS karena program ini memang jarang diajarkan saat kita belajar Statistika.

Secara umum pelatihan ini dirancang agar peserta pelatihan mampu menggunakan program kemasan SPSS untuk mengolah data penelitian. Peserta pelatihan diberi kesempatan melakukan pengolahan data (latihan kasus) sehingga dapat menerapkan pengetahuan yang telah diperoleh selama pelatihan. Dengan demikian, peserta pelatihan memiliki pengalaman mengolah data sesuai dengan tujuan penelitian yang hendak dicapai.

Pelatihan ini dirancang dalam dua tahap: Pelatihan SPSS Dasar dan Pelatihan SPSS Lanjutan. Anda dapat memilih jenis pelatihan yang sesuai dengan kebutuhan. Sangat dianjurkan bagi yang telah mengikuti Pelatihan SPSS Dasar agar melanjutkan ke tahap Pelatihan SPSS Lanjutan.

Biaya Kursus : @Rp. 750.000, -
Waktu: Kelas Week End Setiap hari Sabtu dan Minggu : 10 jam (5x @2 jam)
Fasilitas: Modul, CD program MYOB Full Version & Sertifikat.
Instruktur: Ahmad Ismail Hamdani, SE,MM dan Barbara Gunawan, SE, MSi.
Tempat: Idea Research & Consultant, Jl. Bibis Raya No.193 Rt.4/Rw.20
Kembaran, Tamantirto, Kasihan, Bantul, Yogyakarta 55183
Informasi dan Pendaftaran: Hubungi Call/SMS 081383.584584 - 081282.730730 atau (0274) 7490375.

TUJUAN PELATIHAN:

Pelatihan SPSS Dasar:

Membuat struktur data baru sesuai dengan struktur kuesioner yang digunakan dalam penelitian.
Melakukan transformasi data dasar, seperti menghitung skor dan membuat kategori baru agar siap diolah.
Melakukan pengolahan data dengan metode-metode statistika dasar baik deskriptif (antara lain tabel frekuensi, tabulasi silang) maupun induktif (baik parametrik, seperti uji beda rata-rata, oneway anova, korelasi, dan regresi; maupun nonparametrik, seperti uji beda rata-rata peringkat).

Pelatihan SPSS Lanjutan:

Membuat struktur data dan membaca data yang telah direkam dengan beberapa program kemasan lain.
Melakukan pengolahan data dengan memasukkan variabel kontrol.
Melakukan pengolahan data dengan metode statistika yang lebih canggih, seperti regresi berganda, regresi berganda dengan memasukkan dummy variable, analisis jalur (path analysis), analisis faktor (factor analysis), analisis diskriminan (dicriminant analysis).

SUSUNAN MATERI PELATIHAN :

SPSS Dasar :

Pengangar Statistik, SPSS, Pendefinisian Data
Analisis Deskriptif (Mean, Distribusi Frekuensi)
Uji Validitas dan Reliabilitas
Latohan Kasus-1
Uji Asumsi Dasar Normalitas, Linieritas, Homogenitas
Uji Asumsi Klasik Multikolinearitas, Heterokedastisitas, Autokorelasi
Latihan Kasus-2
Uji Beda 2 Mean (Uji-t), Oneway Anova
Uji Regresi Sederhana
Ujian Praktek

SPSS Lanjutan

Review Pengantar Statistik, SPSS, Pendefinisian Data
Uji Review Uji Regresi Linier Sederhana
Uji Anova dan Regresi Linier Berganda
Uji Regresi Linier Berganda dengan Variabel Dummy
Latihan Kasus-1
Analisis Jalur - Path Analysis
Analisis Data Multivariat - Analisis Faktor
Analisis Data Multivariat – Analisis Diskriminan
Latihan Kasus-2
Ujian Praktek

DURASI : 10 Sesi X 2 jam (5 Sesi pertemuan + 1 Sesi ujian)

PELATIHAN KOMPUTER AKUNTANSI MYOB

Idea Research & Consultant membuka kelas baru kursus Komputer Akuntansi MYOB untuk karyawan, mahasiswa, guru, siswa dan umum, Pendaftaran dibuka setiap waktu dengan sistem kursus PRIVAT.

Biaya Kursus : Rp. 750.000, -
Waktu: Kelas Week End Setiap hari Sabtu dan Minggu : 10 jam (5x @2 jam)
Fasilitas: Modul, CD program MYOB Full Version & Sertifikat.
Instruktur: Ahmad Ismail Hamdani, SE,MM dan Barbara Gunawan, SE, MSi.
Tempat: Idea Research & Consultant, Jl. Bibis Raya No.193 Rt.4/Rw.20 Kembaran, Tamantirto, Kasihan, Bantul, Yogyakarta 55183
Informasi dan Pendaftaran: Hubungi Call/SMS 081383.584584 (0274) 7490375.

DESKRIPSI & TUJUAN :

Sistem Aplikasi Akuntansi / Accounting Application System adalah sistem akuntansi berbasis komputerisasi untuk bisnis skala menengah yang dapat menampung transaksi lebih dari satu Milyar Rupiah. Disamping itu dapat menangani beberapa jenis pajak yang sesuai dengan kondisi perpajakan di Indonesia, seperti PPN.

Sistem Aplikasi Akunting MYOB dapat memudahkan dalam pembuatan laporan keuangan dan juga mudah digunakan, serta mempunyai tingkat keamanan yang cukup valid untuk setiap user.

Kursus Sistem Aplikasi Akuntansi ini mempelajari:

Pengenalan Sistem Aplikasi Akuntansi
Membuat Jurnal Transaksi
Merancang Pelaporan Keuangan
Melakukan Analisis laporan Keuangan

TUJUAN PELATIHAN:

Dapat bekerja dengan menggunakan MYOB sebagai Sistem Aplikasi Akuntansi
Dapat melakukan Audit terhadap Laporan Keuangan

DURASI : 10 Sesi X 2 jam (5 Sesi pertemuan + 1 Sesi ujian)

SUSUNAN MATERI PELATIHAN :

Introduction and Operations
Setup
Setup Preference
Setup Linked Accont
Setup Balanced
Account
Card File
Banking
Spend Money
Receive Money
Reconcile Account
Journals
Purchases and Sales
Enter Purchases and Sales
Pay Bills
Receive Payments
Inventory
Item Register
Adjust inventory

Time Billing

Payroll
Command Panel

TEAM & PARTNER

2009-05-22T00:48:00.008+07:00

OUR TEAM & BUSINESS PARTNER

Ahmad Ismail Hamdani, SE,MM.

Managing Director

Dosen, Research Analyst, Konsultan Manajemen

S1 Fakultas Ekonomi Manajemen UII Yogyakarta

S2 Pasca Sarjana Magister Sains UGM Yogyakarta

S2 Pasca Sarjana Magister Manajemen USAHID Jakarta

Barbara Gunawan, SE,MSi.

Training Manager & Consulting

Dosen, Trainer SPSS dan Komputer Akuntansi MYOB

S1 Fakultas Ekonomi Akuntansi UII Yogyakarta

S2 Pasca Sarjana Magister Sains Akuntansi UGM Yogyakarta

Kurnia Heriansyah, SE, MAk.

Managing Partner Idea Research & Consultant

Dosen, Konsultan Pajak & Sistem Akuntansi

S1 Fakultas Ekonomi Akuntansi UNSOED Purwokerta

S2 Pasca Sarjana Magister Akuntansi YAI Jakarta

Marza Srina Syahputra, SE, MM, Akt.

Managing Partner Idea Research & Consultant

Dosen, Business Owner, Konsultan Pajak & Auditor

S1 Fakultas Ekonomi Akuntansi UNHAS Padang

S2 Pasca Sarjana Magister Manajemen USAHID Jakarta

Mustaqim, SSi

Research Manager Idea Research & Consultant

Dosen, Business Owner, Konsultan Statistik

S1 Fakultas MIPA Matematika UGM Yogyakarta

MITOS SKRIPSI DAN TESIS

2009-05-22T00:48:00.006+07:00

Skripsi adalah karya tulis ilmiah yang dihasilkan oleh para mahasiswa strata satu (S-1) pada suatu lembaga Perguruan Tinggi sebagai persyaratan untuk mendapatkan gelar sarjana strata satu (S-1). Sedangkan TESIS adalah karya tulis ilmiah yang dihasilkan oleh para Mahasiswa Strata dua (S-2) untuk mendapatkan gelar Master/Magister.

Skripsi dan Tesis seringkali menjadi ”momok” yang menakutkan bagi para mahasiswa semester akhir. Mengapa demikian, karena pada umumnya mahasiswa masih kurang terbiasa menulis sebuah karya ilmiah. Dan hal ini kemudian berkembang menjadi sebuah fenomena yang terjadi hampir disetiap perguruan tinggi di Indonesia.

Skripsi dan Tesis merupakan karya ilmiah yang wajib ditulis oleh para mahasiswa program Sarjana maupun Pasca sarjana pada akhir masa studinya berdasarkan hasil penelitian, kajian pustaka atau pengembangan terhadap suatu topik permasalahan yang dikaji dan ditelaah dengan secara seksama.

Penulisan Skripsi dan tesis ini bertujuan untuk memberikan pengalaman belajar kepada para mahasiswa dalam menyelesaikan masalah secara ilmiah dengan cara melakukan penelitian sendiri, menganalisis dan menarik kesimpulan serta menyusunnya menjadi bentuk karya ilmiah berupa skripsi atau tesis.Bagi sebagian mahasiswa ada beberapa alasan yang menyebabkan Skripsi-Tesis dianggap menjadi ’momok’ dan sebuah beban pekerjaan yang berat melelahkan.

Beberapa hal yang biasanya menjadi kendala dan momok bagi para mahasiswa dalam mengerjakan Skripsi-Tesis tersebut antara lain :

Kesulitan mencari sumber acuan literatur, seperti Jurnal, Artikel atau hasil penelitian terdahulu sebagai bahan kajian dan referensi dalam penulisan Skripsi-tesis yang terkadang tidak diperoleh di perpustakaan kampus.

Keterbatasan waktu dan tenaga karena mahasiswa sudah berkerja atau sibuk berbisnis sehingga waktunya habis tersita dan tidak ada waktu lagi untuk menyelesaikan Skripsi-Tesisnya.

Tidak terbiasa menuangkan ide dan gagasan dalam bentuk karya ilmiah, atau tidak terbiasa menulis dan kurang terbiasa dengan sistem kerja yang terjadwal dengan pengaturan waktu yang sangat ketat, sehingga selalu melewati batas waktu ’dead line’ jatah bimbingan skripsi-tesis.

Kesulitan mengembangkan komunikasi dan dialog personal dengan para dosen pembimbingnya secara intensif dan konstruktif.

Keempat kendala diatas tak urung bisa berakibat fatal yaitu tertundanya atau bahkan terbengkalainya proses penyusunan Skripsi-Tesis, yang jika dibiarkan terus berlarut-larut akan semakin merugikan mahasiswa atau bahkan mahasiswa ybs dapat terancam di drop out dari kampusnya.

Bagaimana mengatasi kendala tersebut, jika anda sudah benar-benar menthok dan bingung harus berbuat apa?! Kami Idea Research & Consultant siap membantu mengatasi problem anda tersebut.

JASA KONSULTASI SKRIPSI & TESIS

2009-05-22T00:47:00.011+07:00

KONSULTASI BIMBINGAN
PENYUSUNAN TUGAS AKHIR SKRIPSI TESIS
EKONOMI, MANAJEMEN & AKUNTANSI

Anda sibuk bekerja, sibuk berbisnis, kuliah jadi terbengkalai tidak punya waktu untuk menyelesaikan tugas akhir (skripsi tesis), sudah memasuki masa kritis ‘deadline’ terancam di drop out, atau anda masih ‘blank’ belum memiliki ide gagasan judul untuk proposal skripsi, tesis, dan saat ini anda stress kebingungan harus memulai darimana ?!

“Don’t Worry be Happy”

i-DEA Research & Consulting siap membantu anda mengatasi problem tersebut, Kami bantu anda dalam penyusunan Skripsi & Tesis dengan konsentrasi program studi Ekonomi IESP, Akuntansi Keuangan, Akuntansi Manajemen, Perpajakan, Pasar Modal, Manajemen SDM, Manajemen Pemasaran, Manajemen Produksi-Operasi, Manajemen Strategi dan Manajemen Keuangan.

FASILITAS CLIENT IDEA

Diberikan Waktu untuk Konsultasi & Bimbingan, Diskusi, Tanya Jawab hal-hal terkait dengan Skripsi / Tesis : 3X seminggu @ 2 Jam. Jadwal hari / Jam konsultasi ditentukan atas dasar kesepakatan kedua belah pihak. Konsultasi dan Bimbingan dapat dilakukan dengan tatap muka langsung, pertelpon, sms maupun lewat email.
Dibantu dalam : searching data sources yang merupakan hasil pencarian data melalui sumber data yang relevan, misal : penyebaran angket questioner, observasi, down load internet, annual report, JSX IDM Monthly Statistic, ICMD, Annual Report, Data rasio keuangan, Data indicator macro ekonomi dari BI, BPS, Bappenas (kurs, SBI, Inflasi, PDB, dll).
Dibantu dalam : Pengolahan Data (OLDA) dengan berbagai software program yang tepat dan akurat misal : SPSS, AMOS, LISREL, Microsoft Project,
Dibantu dalam : Proses Pengetikan (Naskah Asli) Skripsi / Tesis Anda, mulai dari Pengajuan Proposal sampai dengan Bab Akhir (+) Materi untuk Maju Presentasi Pendadaran. Untuk Fotokopi Rangkap dan Jilid HardCover, dikerjakan sendiri oleh Peserta Bimbingan.
Disediakan : Perpustakaan Pribadi (untuk dibaca ditempat), berupa koleksi contoh hasil Skripsi, Tesis, Buku-buku literature, Jurnal Ilmiah, Makalah dll.
Privacy & Rahasia Terjamin, karena waktu konsultasi anda sudah terjadwal sehingga tidak akan bentrok/bersamaan dengan peserta bimbingan / konsultasi lainnya.
Suasana bimbingan & konsultasi yang akrab, nyaman, santai dan penuh kekeluargaan. Kami sediakan minuman dan snack selama proses bimbing
Konsultan & Pembimbing adalah team dosen PTN / PTS minimal lulusan Master dari dalam dan luar negeri, telah berpengalaman sebagai pembimbing dan penguji skripsi/tesis, dan memiliki jenjang kepangkatan akademik.
Diberikan Gratis : CD data Souces, Hasil Pengolahan Data, Materi Presentasi Pendadaran dan Naskah Asli Skripsi/Tesis Anda.

RINCIAN BIAYA SKRIPSI & TESIS

1. SKRIPSI Fakultas Ekonomi Prodi Manajemen

a. Manajemen Sumber Daya Manusia ………………………….. Rp. 1.000.000,-

b. Manajemen Perilaku Organisasi ……….……………………….. Rp.1.000.000,-

c. Manajemen Pendidikan ……………………………………………… Rp.1.250.000,-

d. Manajemen Pemasaran ……………………………………………… Rp.1.500.000,-

e. Manajemen Strategi …………………….……………………………. Rp.1.500.000,-

f. Manajemen Produksi / Teknik Indistri ………………………. Rp.1.750.000,-

g. Manajemen Keuangan / Pasar Modal…………………………. Rp.2.000.000,-

2. TESIS Fakultas Ekonomi Prodi Manajemen

a. Manajemen Sumber Daya Manusia ………………………….. Rp. 2.000.000,-

b. Manajemen Perilaku Organisasi ……….……………………….. Rp.2.000.000,-

c. Manajemen Pendidikan ……………………………………………… Rp.2.500.000,-

d. Manajemen Pemasaran ……………………………………………… Rp.3.000.000,-

e. Manajemen Produksi / Operasional……………………………. Rp.3.500.000,-

f. Manajemen Strategi……………………………………………………. Rp.3.500.000,-

g. Manajemen Keuangan / Pasar Modal…………………………. Rp.4.000.000,-

3. SKRIPSI Fakultas Ekonomi Prodi Akuntansi

a. Akuntansi Biaya ………………………………………………….…….. Rp. 1.500.000,-

b. Akuntansi Manajemen …………………..…………..……………… Rp. 2.000.000,-

c. Sistem Akuntansi ………………….…………………………………… Rp. 2.000.000,-

d. Akuntansi Keperilakuan ……………………………………………. Rp. 2.000.000,-

e. Akuntansi Perpajakan ……….………………………………………. Rp. 2.000.000,-

f. Pemeriksaan Akuntansi (Auditing) ……………………………. Rp.2.500.000,-

g. Akuntansi Keuangan / Pasar Modal .…………………………. Rp.2.500.000,-

4. TESIS Fakultas Ekonomi Prodi Manajemen

a. Akuntansi Biaya ………………………………………………….…….. Rp. 2.500.000,-

b. Akuntansi Manajemen …………………..…………..……………… Rp. 2.500.000,-

c. Sistem Akuntansi ………………….…………………………………… Rp. 3.000.000,-

d. Akuntansi Keperilakuan ……………………………………………. Rp. 3.000.000,-

e. Akuntansi Sektor Publik ……………….…………………………… Rp. 3.500.000,-

f. Akuntansi Perpajakan ……….………………………………………. Rp. 4.000.000,-

g. Pemeriksaan Akuntansi (Auditing) ……………………………. Rp.4.000.000,-

h. Akuntansi Keuangan / Pasar Modal .…………………………. Rp.4.000.000,-

Catatan :

Tarif fee diatas merupakan estimasi biaya, untuk kesepakatan biaya riilnya silahkan menghubungi IDEA KONSULTAN, besarnya biaya ditentukan berdasarkan banyaknya variable penelitian, jumlah sample data dan software program yang dipakai sebagai alat analisis penelitian anda.

Biaya yang telah disepakati dapat diangsur dalam 3 (tahapan) pembayaran dan biaya tersebut sudah all in (untuk seluruh bab), kami akan siapkan dan susun materi skripsi/tesis anda mulai dari pemilihan judul, penyediaan jurnal referensi, pengajuan proposal, penyusunan kuesioner, penyediaan data BEI, BI, BPS, pengolahan data, interpretasi hasil dan materi presentasi. Bergaransi s/d Lulus Sidang.

Biaya Fee bimbingan dan konsultasi tergantung dari banyaknya data, dan variable penelitian yang diolah, tingkat kesulitan analisis dan software program yang digunakan.

Pembayaran Biaya untuk Jasa Konsultasi Bimbingan Penyusunan dan Penulisan Skripsi dan Tesis, dapat dibayarkan secara tunai atau diangsur maksimal dalam 3 (tiga) tahapan pembayaran.

DRAFT PERJANJIAN KONSULTASI

Pada hari ini, …………… tanggal ……………………, Kami yang bertanda tangan dibawah ini :
N a m a : ………………………………………………...................
Pekerjaan : Mahasiswa ……..……………………................
Alamat Rumah/Kantor : …………………………………………....
Yang selanjutnya disebut sebagai : PIHAK KESATU.

N a m a : Ahmad Ismail Hamdhani, SE.,MM.
Pekerjaan : Dosen PTS
Alamat : Komplek Duta Kranji Jl. Raflesia Blok C/406
: Rt.05/Rw.09 Kranji Bekasi Barat 17135.
Yang selanjutnya disebut sebagai : PIHAK KEDUA.

Kedua belah pihak telah bersepakat untuk mengadakan ikatan perjanjian konsultasi bimbingan penyusunan skripsi-tesis, yang syarat dan ketentuannya diatur dalam pasal-pasal sebagai berikut :

Pasal 1
Masa Berlaku Perjanjian Konsultasi

Perjanjian konsultasi Bimbingan Penulisan Skripsi-Tesis ini berlaku untuk jangka waktu maksimal 3 (tiga) bulan, terhitung sejak tanggal penandatanganan surat perjanjian ini. Setelah jangka waktu tersebut berakhir, atas kesepakatan bersama dari kedua belah pihak, perjanjian konsultasi ini dapat diperpanjang kembali.

Pasal 2
Obyek Pekerjaan

Pihak Kesatu menyerahkan kepada Pihak Kedua pekerjaan penyusunan dan penulisan skripsi-tesis tersebut, sesuai dengan spesifikasi pekerjaan sebagai berikut :
Judul Tesis :………………………………………..........
Konsentrasi/Jurs :………………………………………..

Obyek Pekerjaan yang dilaksanakan oleh Pihak Kedua antara lain meliputi :
a) Penyiapan dokumen administrasi Pendaftaran dan Surat Perjanjian
b) Penyiapan data, questioner dan dokumen lainnya
c) Searching, up date dan down load pencarian sumber data
d) Pengetikan naskah skripsi / tesis
e) Pengolahan Data Statistik (OLDA) dengan Software yang sesuai.
f) Konsultasi Bimbingan mulai Proposal sampai Ujian Pendadaran.
g) Pembuatan Slide Presentasi Power Point

Pasal 3
Ketentuan Pembayaran

Kedua belah pihak telah bersepakat bahwa jumlah pembayaran yang harus diserahkan oleh Pihak Kesatu kepada Pihak Kedua adalah sebagai berikut :

Besarnya biaya jasa konsultasi penyusunan skripsi dan tesis pada i-DEA Research & Consulting adalah : antara Rp. 1.000.000,- s/d Rp.3.000.000,- untuk Skripsi dan antara Rp.2.000.000,- s/d Rp.5.000.000,- untuk Tesis, tergantung dari banyaknya variable penelitian, tingkat kesulitan analisis dan software program yang digunakan. Biaya jasa konsultasi tersebut dapat dibayarkan tunai atau diangsur dalam 3 (tiga) tahapan pembayaran.

Catatan : Semua setoran pembayaran yang telah diserahkan oleh Pihak Kesatu kepada Pihak Kedua untuk Pekerjaan Penyusunan dan Penulisan Skripsi-Tesis sesuai dengan ketentuan dan tahapan diatas, tidak dapat ditarik atau diminta kembali dengan alasan apapun.

Pasal 4
Jaminan Garansi

Pihak Kedua memberikan Jaminan Garansi kepada Pihak Kesatu untuk Pekerjaan Penyusunan dan Penulisan Skripsi-Tesis tersebut , yaitu :

1. Jaminan garansi sampai pihak kesatu lulus dalam ujian pendadaran (Lulus Sarjana/Master).
2. Jaminan garansi bebas unsur plagiat / penjiplakan, yaitu bahwa karya Skripsi/Tesis ini belum pernah ditulis, diterbitkan oleh orang lain, kecuali yang secara tertulis dijadikan sumber acuan / kutipan dan disebutkan dalam daftar pustaka.

Pasal 5
P e n u t u p

Demikian Surat Perjanjian Kerjasama Penulisan Skripsi/Tesis ini dibuat di Bekasi dan ditandatangani oleh kedua belah pihak dalam rangkap 2 (dua) dan telah disetujui oleh masing-masing pihak untuk dilaksanakan sebagaimana mestinya.

Dibuat di Bekasi, Tanggal ... 2011
Ttd Kedua Belah pihak.
Client & Idea

KUMPULAN JURNAL & ARTIKEL ILMIAH

2009-05-22T00:47:00.008+07:00

KUMPULAN ARTIKEL & JURNAL ILMIAH

TERBITAN LOKAL, NASIONAL / INTERNASIONAL

Sebagai bahan referensi dalam penyusunan Skripsi, Tesis dan Disertasi, kami mengacu pada berbagai artikel ilmiah yang dipublish pada jurnal terbitan nasional maupun internasional. Kami mempunyai jurnal–jurnal yang bisa dijadikan sebagai bahan untuk penyusunan skripsi, tesis. Jurnal-jurnal ini memandu mahasiswa untuk mendapatkan ide untuk judul skripsi, tesisnya sendiri. Dalam hal ini judul skripsi, tesis dapat merupakan replikasi dari jurnal, atau merupakan pengembangan dari jurnal.

Bagi sebagian besar mahasiswa, kendala terbesar biasanya adalah tidak bisa merangkai semua bahan yang telah dimiliki hingga menjadi sebuah karya tulis skripsi, tesis yang diinginkan. Untuk itu kami bersedia membantu dalam penyusunan skripsi, tesis tersebut sehingga mahasiswa bisa mendapat skripsi, tesis yang berbobot. Bagi mahasiswa yang membutuhkan bantuan kita kerahasiaannya dijamin.

Saat ini kami memiliki koleksi ‘soft copy’ Kumpulan makalah dalam Simposium Nasional Akuntansi, dan koleksi ratusan Artikel dalam beberapa jurnal akuntansi internasional seperti :

Journal of Accounting and Economic
Journal of Accounting, Auditing and Accountability
Journal of International Accounting, Auditing and Taxation
Journal of Critical Perspective on Accounting
Journal of International Review Economic and Finance
Journal of International Accounting
Journal of Australian Hospitality Management
Journal of European Business Review
Journal of Banking and Finance
Journal of Public Sector Management
Journal of Economic and Business, dll.

Untuk melihat secara detail ratusan judul makalah, artikel dan jurnal koleksi sumber referensi kami, silahkan anda berkunjung ke http://artikel-jurnal.blogspot.com

RISET PASAR MODAL

2009-05-22T00:47:00.001+07:00

Riset kuantitatif yang mengambil topic dan objek penelitian tentang kondisi pasar modal (Bursa Efek Indonesia) menjadi pilihan utama bagi para peneliti dan mahasiswa, terutama yang menekuni atau mengambil konsentrasi prodi akuntansi keuangan dan manajemen keuangan, mengingat data sekunder yang dibutuhkan relative lebih mudah diperoleh dan siap diolah sesuai dengan kebutuhan peneliti. Banyak pilihan alternative topic atau judul penelitian yang menarik di kajian studi ini misal tentang risk and return saham, kondisi anomaly, pengujian efficient market hypothesis, even study (studi peristiwa), Fenomena stock split, kebijakan deviden, Underpricing IPO, pembentukan portofolio optimal, dll.

Kami i-DEA Research & Consulting memiliki bank data BEJ/BEI yang lumayan cukup lengkap seperti JSX/IDX Monthly Statistic (1998-2009), Indonesian Capital Market Directory (ICMD 2004-2008), Rekapitulasi data rasio keuangan, PER, PBV, DER, ROA, ROE, NPM, Data Indeks IHSG, LQ45, BETA, Close Price, Siap olah dalam format Ms.Excel. Selain itu juga tersedia data indikator ekonomi macro dari BI, BPS seperti Kurs Exchange Rate, Interest Rate SBI, Product Domestic Bruto, Inflation Rate, dsb.

Untuk melihat secara detail koleksi data yang kami sediakan untuk keperluan riset pasar modal, silahkan anda berkunjung ke http://riset-pasarmodal.blogspot.com atau ke website kami yang lain di http://riset-pasarmodal.co.cc/.

HUBUNGI KAMI

2009-05-22T00:46:00.004+07:00

Setelah membaca uraian diatas, apakah anda sudah yakin dan tertarik untuk menggunakan jasa dan layanan kami? Tunggu apalagi segeralah ‘take action’ lakukan tindakan yang tepat selagi masih ada waktu dan kesempatan, hubungi kami segera dan kami akan memberikan solusi layanan terbaik untuk anda. Hubungi kami via email, chatting, hotline services atau datang lansung ke alamat dibawah ini :

Kantor Pusat Yogyakarta :
Jl. BibisRaya 193 Kembaran DKX Rt.4/20 Tamantirto
Kasihan Bantul Yogyakarta 55183.

Kantor Cabang Bekasi :
Komplek Duta Kranji Jl.Raflesia No. 406 Rt.5/Rw.9
Kranji Bekasi Barat 17135

Hubungi Call Center Kami :
Area Jogja : (Simpati) 081 383 584584 - (XL) 0877 3838 5858
Area Jakarta : (Simpati) 081282 730730 - (XL) 0877 3838 5757

Emails Addresses :
ideakonsultan@gmail.com
ideakonsultan@yahoo.com

Yahoo Messenger (YM) :
user id ideakonsultan.com

Facebook
add : facebook/bimbingan skripsi

Idea Research Bekasi
Kompelk Duta Kranji Jl.Raflesia Blok C No.406
Rt.05/Rw.09 Kranji Bekasi Barat 17135

Idea Research Yogyakarta
Jl. Bibis Raya No.193 Kembaran Rt.04/Rw.20
Tamantirto Kasihan Bantul Yogyakarta

Berikut kami sajikan dokumentasi beberapa foto pelaksanaan sidang yudisium/pendadaran skripsi tesis pada beberapa PTS, dan foto profil dari Ahmad Ismail Hamdani, SE,MM. sebagai owner dari i-DEA Research and Consulting.

Ahmad Ismail Hamdani,SE,MM. Duduk ditengah Baju Cream

Dalam Sidang Pendadaran Yang Lain

Baju Biru = Pak Dhany

Pak Dhany - Duduk di Tengah

Bersama Dosen Penguji Lainnya

Ahmad Ismail Hamdani, SE,MM.

Anggota Senat dalam sebuah Acara Wisuda

Berdiri Depan Paling Kanan.

BANK SKRIPSI TESIS

2009-05-22T00:46:00.002+07:00

Sebagai bahan referensi pelengkap untuk penulisan skripsi dan tesis kami juga memiliki koleksi ratusan judul skripsi dan tesis dari berbagai disiplin ilmu dan program studi, terutama prodi Ekonomi IESP, Akuntansi dan Manajemen.

Tersedia koleksi dalam bentuk ‘hardcopy’ jilid maupun softcopy dalam format Ms.Word.doc dan pdf, semuanya full content berisi lengkap mulai dari cover, daftar isi, bab 1 s/d bab 5 berikut lampirannya.

Koleksi ini hanya sebagai bahan referensi dan pembanding tidak untuk ‘dijiplak’ atau dicopy paste karena kami anti ‘plagiatisme’, Pekerjaan konsultasi penyusunan skripsi dan tesis kami adalah original hasil penelitian murni.

Untuk melihat secara detail koleksi bank data ‘skripsi dan tesis’ yang kami sediakan untuk keperluan riset dan konsultasi penyusunan skripsi tesis di i-DEA, silahkan anda berkunjung ke http://gudangskripsitesis.blogspot.com atau ke http://gudang-skripsitesis.co.cc.

DATA

2009-05-22T00:45:00.003+07:00

PENGERTIAN DATA & INFORMASI

Data adalah deskripsi dari sesuatu dan kejadian yang kita hadapi (data is the description of things and events that we face). Data adalah sesuatu yang belum mempunyai arti bagi penerimanya dan masih memerlukan adanya suatu pengolahan. Data bisa berujut suatu keadaan, gambar, suara, huruf, angka, matematika, bahasa ataupun simbol-simbol lainnya yang bisa kita gunakan sebagai bahan untuk melihat lingkungan, obyek, kejadian ataupunsuatu konsep.

Data bisnis (business data) adalah deskripsi organisasi tentang sesuatu (resources) dan kejadian (transactions) yang terjadi(business data is an organization's description of things (resources) and events (transactions) that it faces).

Data adalah kenyataan yang menggambarkan suatu kejadian-kejadian dan kesatuan nyata. Kejadian (event) adalah sesuatu yang terjadi pada saat tertentu. Sebagai contoh, dalam dunia bisnis kejadian-kejadian nyata yang sering terjadi adalah perubahan dari suatu nilai yang disebut dengan transaksi. Misalnya penjualan adalah transaksi perubahan nilai barang menjadi nilai uang atau nilai piutang dagang.

Kesatuan nyata (fact and entity) adalah berupa suatu obyek nyata seperti tempat, benda dan orang yang betul-betul ada dan terjadi.Informasi merupakan hasil pengolahan dari sebuah model, formasi, organisasi, ataupun suatu perubahan bentuk dari data yang memiliki nilai tertentu, dan bisa digunakan untuk menambah pengetahuan bagi yang menerimanya.

Dalam hal ini, data bisa dianggap sebagai obyek dan informasi adalah suatu subyek yang bermanfaat bagi penerimanya. Informasi juga bisa disebut sebagai hasil pengolahan ataupun pemrosesan data. Sumber dari informasi adalah data. Data merupakan bentuk jamak dari bentuk tunggal data-item.

Data merupakan bentuk yang belum dapat memberikan manfaat yang besar bagi penerimanya, sehingga perlu suatu model yang nantinya akan dikelompokkan dan diproses untuk menghasilkan informasi.

PENELITIAN ILMIAH

2009-05-22T00:45:00.002+07:00

POPULASI SAMPEL

2009-05-22T00:44:00.007+07:00

Pengertian Populasi

Populasi, atau bisa di sebut dengan “Universe” adalah keseluruhan elemen yang akan di jelaskan oleh seorang peneliti dalam penelitiannya. Sedangkan populasi tersebut bisa berbentuk/objek air, udara, desa, desa, ataupun manusia. Populasi bisa memiliki jumlah yang besar maupun kecil, serta bisa diketahui sifat ataupun variasinya, mungkin itu heterogen atau homogen. Namun di sini, populasi tidak boleh di kacaukan dengan sampel.

Pengertian Sampel

Sampel adalah perwakilan dari populasi. Dalam hal ini, jika jumlah sampel dan populasi adalah sama, maka penelitian tersebut dinamakan dengan sensus. Sering terjadi dalam penelitian, jumlah sampel yang di ambil lebih sedikit daripada jumlah populasinya. Namun yang terpenting adalah cara mengambil sampel (sampling techniques). Karena dalam sampel yang berjumlah besar bisa menyesatkan jika teknik samplingnya salah. Sebaliknya, sampel kecil sudah cukup memadai jika teknik samplingnya benar.

Ujuran sampel dan teknik sampling tergantung pada sifat populasi, semakin homogen popukasi maka akan semakin kecil sampelnya. Semakin heterogen populasi akan semakin besar sampelnya. Oleh karena itu, dalam metodologi penelitian dikenal beberapa macam teknik sampling, misalnya teknik acak (random), acak terstrata, clauster, accidental atau convenient, serta purposif.

Populasi dan sampel juga tidak boleh di kacaukan dengan responden. Banyak penelitian yang mempunya populasi dan sampel, tetapi tidak mempunyai responden. Selain itu banyak juga penelitian yang tidak mempunyai populasi dan sampel, tetapi membutuhkan responden. Responden adalah orang yang memberikan kita informasi sesuai dengan permintaan ataupun pertanyaan kita. Sedangkan dalam penelitian kualitatif, responden disebut dengan istilah ‘key-infoman’

VARIABEL PENELITIAN

2009-05-22T00:44:00.006+07:00

Pengertian Variabel Penelitian

Variabel : atribut, obyek yang mempunyai variasi antara yang satu dengan yang lain Contoh: prestasi belajar siswa, tinggi badan, berat badan, sikap, motivasi, disiplin, berat, ukuran, bentuk.
Variabel mengandung variasi. Data yang satu berbeda dengan data yang lain. (Hatch dan Farhady, 1981)

Variabel : constructs (sifat) yang dipelajari, yang diambil dari suatu nilai yang berbeda (different values). (Kerlinger, 1973) Variabel: kualitas yang diselidiki peneliti untuk membuat penarikan kesimpulan Kidder, 1981).

Kesimpulan: Variabel penelitian adalah atribut/sifat/nilai dari orang/obyek/kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya.

Macam-macam variabel:

a. Variabel independen (variabel bebas, stimulus, predictor, antecedent). Variabel bebas: variabel yang mempengaruhi atau menjadi sebab perubahan atau timbulnya variabel dependen (variabel terikat). Dalam Structural Equation Modeling (Pemodelan Persamaan Struktural), variabel independen disebut variabel eksogen.

b. Variabel dependen (variabel terikat, output, kriteria, konsekuen). Variabel terikat: variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Dalam SEM disebut variabel indogen.

c. Variabel Moderator (variabel independen ke-2)
Variabel moderator adalah variabel yang mempengaruhi (memperkuat atau memperlemah) hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.

d. Variabel intervening.
An intervening variable is a factor that theoretically affects the observed phenomenon but cannot be seen, measured, or manipulated. Variabel intervening: variabel yang secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, tetapi tidak dapat diamati atau diukur.

Variabel intervening merupakan variabel penyela (variabel antara) yang terletak di antara variabel dependen dan variabel independen, sehingga variabel independen tidak langsung mempengaruhi berubahnya atau timbulnya variabel dependen.

e. Variabel kontrol
Var Kontrol adalah variabel yang dikendalikan atau dibuat konstan sehingga hubungan variabel independen terhadap dependen tidak dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti. (digunakan untuk membandingkan melalui penelitian eksperimen).

KUESIONER

2009-05-22T00:44:00.005+07:00

PENGERTIAN KUESIONER

Kuesioner atau angket adalah suatu alat pengumpul data yang berupa serangkaian pertanyaan tertulis yang diajukan kepada subyek (responden) untuk mendapatkan jawaban secara tertulis juga Kuesioner tersebut berisi daftar pertanyaan operasional yang ditanyakan pada responden terpilih untuk menjawab hipotesis-hipotesis yang dikembangkan sesuai tujuan penelitian. Pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner harus dapat mengumpulkan keterangan-keterangan responden yang diperlukan untuk menghasilkan indikator-indikator atau memenuhi rancangan tabulasi yang ingin dikaji.

KRITERIA PERTANYAAN DALAM KUESIONER

Pertanyaan singkat dan jelas
Pertanyaan-pertanyaan jangan terlalu menyita wakt
Hindari pertanyaan sensitive, hindari pertanyaan negative
Tidak mempengaruhi responden
Jawaban diusahakan tertutup
Urutan pertanyaan logis
Instruksi/alur pertanyaan harus jelas
Satuan pengukuran jelas
Jawaban responden hanya tercakup dalam satu kategori jawaban saja (mutually exclusive)
Semua kemungkinan jawaban dalam suatu pertanyaan harus tercakup (exhaustive).CONTOH

CONTOH KUESIONER

Kepada :

Yth. Bapak dan Ibu Karyawan PT. Naga Bhuana Anekapiranti

Di tempat

Dengan hormat,

Dengan rendah hati saya mohon bantuan serta kerelaan Bapak dan Ibu untuk mengisi angket ini. Angket ini bukanlah suatu tes, melainkan tentang penelitian saya yang berjudul “Pengaruh Antara Pengalaman Kerja, Motivasi Kerja, Kepuasan Kerja dan Disiplin Kerja Terhadap Prestasi Kerja Karyawan”. Studi kasus pada PT. Naga Bhuana Anekapiranti Sukoharjo.

Perlu Bapak dan Ibu ketahui bahwa hasil dari penelitian angket ini sama sekali tidak mempengaruhi pekerjaan dan jabatan Bapak dan Ibu dalam perusahaan. Oleh karena itu, Jawablah angket ini sesuai petunjuk dan jawablah semua pertanyaan sesuai dengan keadaan anda yang sebenarnya.

Kesungguhan dan kejujuran Bapak dan Ibu dalam mengisi angket ini akan sangat membantu penelitian saya. Selanjutnya saya menjamin kerahasiaan atas jawaban Bapak dan Ibu. Segala sesuatu yang belum jelas dapat ditanyakan secara langsung kepada saya.

Akhirnya saya berdoa semoga segala kebaikan Bapak dan Ibu mendapat balasan yang lebih baik dari Allah SWT dan saya ucapkan banyak terima kasih.

Yogyakarta,

Hormat saya,

KUESIONER

A. Identitas Responden

1. Nama :

2. Jenis Kelamin : Laki-laki / Perempuan

3. Umur :

B. Berilah Tanda Silang ( X ) pada jawaban yang sesuai dengan pendapat Anda!

I. Prestasi Kerja

1. Saya memenuhi standar yang diminta dalam mengerjakan pekerjaan.

a. Sangat setuju d. Tidak setuju

b. Setuju e. Sangat tidak setuju

c. Ragu-ragu

2. Saya selalu dapat mengerjakan pekerjaan say a dengan cepat.

a. Sangat setuju d. Tidak setuju

b. Setuju e. Sangat tidak setuju

c. Ragu-ragu

3. Saya pernah melakukan kesalahan dalam menyelesaikan pekerjaan yang diberikan kepada saya.

a. Sangat setuju d. Tidak setuju

b. Setuju e. Sangat tidak setuju

c. Ragu-ragu

4. Saya selalu menyelesaikan setiap pekerjaan tepat pada waktunya.

a. Sangat setuju d. Tidak setuju

b. Setuju e. Sangat tidak setuju

c. Ragu-ragu

HIPOTESIS

2009-05-22T00:43:00.005+07:00

Pengertian Hipotesis

Hipotesis yakni dugaan yang mungkin benar, atau mungkin juga salah. Dia akan ditolak jika salah atau palsu, dan akan diterima jika faktor-faktor membenarkannya. Penolakan dan penerimaan hipotesis, dengan begitu sangat tergantung kepada hasil-hasil penyelidikan terhadap faktor-faktor yang dikumpulkan.

Hipotesis dapat juga dipandang sebagai konklusi yang sifatnya sangat sementara. Sebagai konklusi sudah tentu hipotesis tidak dibuat dengan semena-mena, melainkan atas dasar pengetahuan-pengetahuan tertentu. Pengetahuan ini sebagian dapat diambil dari hasil-hasil serta problematika-problematika yang timbul dari penyelidikan-penyelidikan yang mendahului, dari renungan-renungan atas dasar pertimbangan yang masuk akal, ataupun dari hasil-hasil penyelidikan yang dilakukan sendiri. Jadi dalam taraf ini mahasiswa cukup membuat konklusi dari persoalan-persoalan yang diajukan dalam bab sebelumnya dan merumuskannya dalam bentuk statmen (pernyataan

Trealese (1960) memberikan definisi hipotesis sebagai suatu keterangan semenatara dari suatu fakta yang dapat diamati. Good dan scates (1954) menyatakan bahwa hipotesis adalah sebuah taksiran atau referensi yang dirumuskan serta diterima untuk sementara yang dapat menerangkan fakta-fakta yang diamati ataupun kondisi-kondisi yang diamati dan digunakan sebagai petunjuk untuk langkah-langkah selanjutnya.

Kerlinger (1973) menyatakan hipotesis adalah pernyataan yang bersifat terkaan dari hubungan antara dua atau lebih variabel.Dari arti katanya, hipotesis memang dari dua penggalan. Kata “HYPO” yang artinya “DI BAWAH” dan “THESA” yang artinya “KEBENARAN” jadi hipotesis yang kemudian cara menulisnya disesuaikan dengan ejaan bahasa Indonesia menjadi hipotesa, dan berkembang menjadi hipotesis.

Apabila peneliti telah mendalami permasalahan penelitiannya dengan seksama serta menetapkan anggapan dasar, maka lalu membuat suatu teori sementara , yang kebenarannya masih perlu di uji (di bawah kebenaran). Inilah hipotesis peneliti akan bekerja berdasarkan hipotesis. Peneliti mengumpulkan data-datadata yang paling berguna untuk membuktikan hipotesis. Berdasarkan data yang terkumpul , peneliti akan menguji apakah hipotesis yang dirumuskan dapat naik status menjadi teas, atau sebaliknya tumbang sebagai hipotesis, apabila ternyata tidak terbukti.

Terhadap hipotesis yang sudah dirumuskan peneliti dapat bersikap dua hal yakni :

1. Menerima keputusan seperti apa adanya seandainya hipotesisnya tidak terbukti (pada akhir penelitian).

2. Mengganti hipotesis seandainya melihat tanda-tandatanda bahwa data yang terkumpul tidak mendukung terbuktinya hipotesis (pada saat penelitian berlangsung).

Untuk mengetahui kedudukan hipotesis antara lain :

1. Perlu di uji apakah ada data yang menunjuk hubungan variabel penyebab dan variabel akibat.

2. Adakah data yang menunjukkan bahwa akibat yang ada ,memang ditimbulkan oleh penyebab itu.

3. Adanya data yang menunjukkan bahwa tidak ada penyebab lain yang bisa menimbulkan akibat tersebut.

Apabila ketiga hal tersebut dapat dibuktikan , maka hipotesis yang dirumuskan mempunyai kedudukan yang kuat dalam penelitian.

G.E.R brurrough mengatakan bahwa penelitian berhipotesis penting dilakukan bagi :

1. Penelitian menghitung banyaknya sesuatu

2. Penelitian tentang perbedaan

3. Penelitian hubungan.

B. Kegunaan hipotesis

Kegunaan hipotesis antara lain :

1. Hipotesis memberikan penjelasan sementara tentang gejala-gejala serta memudahkan perluasan pengetahuan dalam suatu bidang.

2. Hipotesis memberikan suatu pernyataan hubungan yang langsung dapat diuji dalam penelitian.

3. Hipotesis memberikan arah kepada penelitian.

4. Hipotesis memberikan kerangka untuk melaporkan kesimpulan penyelidikan

C. Jenis-jenis hipotesis

Ada dua jenis hipotesis yang digunakan dalam penelitian antara lain :

1. Hipotesis kerja atau alternatif ,disingkat Ha, hipotesis kerja menyatakan adanya hubungan antara variabel X dan Y, atau adanya perbedaan antara dua kelompok.

Rumusan hipotesis kerja

a) Jika... Maka...

b) Ada perbedaan antara... Dan... Dalam...

c) Ada pengaruh... Terhadap...

2. Hipotesis nol (null hypotheses) disingkat Ho.

Hipotesis ini menyatakan tidak ada perbedaan antara dua variabel, atau tidak adanya pengaruh variabel X terhadap variabel Y

Rumusannya:

a) Tidak ada perbedaan antara... Dengan... Dalam...

b) Tidak ada pengaruh... terhadap...

Saran untuk memperoleh hipotesis:

1. Hipotesis induktif

Dalam prosedur induktif, penelitian merumuskan hipotesis sebagai suatu generalisasi dari hubungan-hubungan yang diamati

2. Hipotesis deduktif

Dalam hipotesis ini,peneliti dapat memulai penyelidikan dengan memilih salah satu teori yang ada dibidang yang menarik minatnya,setelah teori dipilih, ia lalu menarik hipotesis dari teori ini.

D. Ciri-ciri hipotesis

Ciri-ciri hipotesis yang baik:

1) Hipotesis harus mempunyai daya penjelas

2) Hipotesis harus menyatakan hubungan yang diharapkan ada di antara variabel-variabel-variabel.

3) Hipotesis harus dapat diuji

4) Hipotesis hendaknya konsistesis dengan pengetahuan yang sudah ada.

5) Hipotesis hendaknya dinyatakan sesederhana dan seringkas mungkin.

E. Menggali dan merumuskan hipotesis

Dalam menggali hipotesis, peneliti harus

1) Mempunyai banyak informasi tentang masalah yang ingin dipecahkan dengan jalan banyak membaca literatur-literatur yang ada hubungannya dengan penelitian yang sedang dilaksanakan.

2) Mempunyai kemampuan untuk memeriksa keterangan tentang tempat-tempat, objek-objek serta hal-hal yang berhubungan satu sama lain dalam fenomena yang sedang diselidiki.

3) Mempunyai kemampuan untuk menghubungkan suatu keadaan dengan keadaan lainnya yang sesuaia dengan kerangka teori ilmu dan bidang yang bersangkutan.

Good dan scates memberikan beberapa sumber untuk menggali hipotesis :

1) Ilmu pengetahuan dan pengertian yang mendalam tentang ilmu

2) Wawasan serta pengertian yang mendalam tentang suatu wawasan

3) Imajinasi dan angan-angan

4) Materi bacaan dan literatur

5) Pengetahuan kebiasaan atau kegiatan dalam daerah yang sedang diselidiki.

6) Data yang tersedia

7) kesamaan.

Sebagai kesimpulan , maka beberapa petunjuk dalam merumuskan hipotesis dapat diberikan sebagai berikut :

1) Hipotesis harus dirumuskan secara jelas dan padat serta spesifik

2) Hipotesis sebaiknya dinyatakan dalam kalimat deklaraif dan berbentuk pernyataan.

3) Hipotesis sebaiknya menyatakan hubungan antara dua atau lebih variabel yang dapat diukur.

4) Hendaknya dapat diuji

5) Hipotesis sebaiknya mempunyai kerangka teori.

F. Menguji hipotesis

Menguji hipotesis

Sesuadah hipotesis dirumuskan , hipotesis tersebut kemudian diuji secara empiris dan tes logika.

Untuk menguji suatu hipotesis ,peneliti harus :

1) Menarik kesimpulan tentang konsekuensi-konsekuensi yang akan dapat diamati apabila hipotesis tersebut benar.

2) Memilih metode-metode penelitian yang mungkin pengamatan , eksperimental, atau prosedur lain yang diperlakukan untuk menunjukkan apakah akibat-akibat tersebut terjadi atau tidak.

3) Menerapkan metode ini serta mengumpulkan data yang dapat dianalisis untuk menunjukkan apakah hipotesis tersebut didukung oleh data atau tidak.

ANALISIS DATA

2009-05-22T00:43:00.004+07:00

TARAF SIGNIFIKANSI

2009-05-22T00:43:00.001+07:00

Pengertian Taraf Signifikansi

Istilah signifikan (significant) itu dalam bahasa Inggris umum (sehari-hari) artinya penting. Dalam statistika, signifikan itu artinya berkemungkinan atau berpeluang betul-betul benar, bukan benar karena secara kebetulan). Bahasa Inggerisnya “probably true (not due to chance).”

Taraf signifikansi lazim dinyatakan dengan tanda .05 (diindonesiakan jadi 0,05) atau .01 (diindonesiakan jadi 0,01). Taraf signifikansi (sig.) ini sering diubah istilahnya menjadi taraf kepercayaan (p.value) dilambangkan dengan bilangan 95% atau 99%. Jadi, sig. 0,05 = p.value 95%, sedangkan sig. 0,01 = p.value 95%.

Dalam buku-buku statistika tersedia daftar yang menunjukkan angka-angka (bilangan) tertentu pada taraf signifikansi tertentu. Lazimnya berkaitan pula dengan jumlah sampelnya ada berapa banyak.

Angka-angka itu merupakan standar (patokan) untuk menentukan apakah hasil penelitian (data penelitian) signifikan atau tidak. Angka itu menunjukkan angka minimal yang harus dicapai oleh data dari penelitian agar disebut berkorelasi secara signifikan (meyakinkan). Dalam contoh korelasi di atas, korelasi antara kerajinan kuliah dan prestasi belajar itu, signifikan (benar-benar meyakinkan bahwa benar) atau tidak.

Jika angka (hasil analisis komputer) yang didapat dari analisis statistik itu lebih besar dari angka standar pada taraf signifikansi .05 atau .01 (misalnya standarnya 1,5 sedangkan bilangan yang diperoleh dari analisis 1,9; jadi 1,9 > 1,5), maka dikatakanlah bahwa ada korelasi yang signifikan. Sebelum penjelasan lebih lanjut, dalam bahasa keseharian istilah itu dapat kita beri makna korelasi yang meyakinkan, tegasnya yakin benar-benar berkorelasi (berhubungan: bahwa X “mempengaruhi” Y–Perhatikan: istilah “mempengaruhi” dalam tanda petik).

Keyakinan yang sepenuh-penuhnya dalam bahasa keseharian lazim dibahasakan dengan “yakin 100%.” Jadi, kalau yakin 99% ya sudah sangat dekat dengan 100%, begitu pula 95%. Tapi kalau “50% yakin,” itu artinya masih ragu-ragu, antara yakin dan tidak yakin. Jika hanya 25% saja tingkat keyakinannya, jadinya ya tidak yakin, gitu aja koq repot.

KURVA DISTRIBUSI NORMAL

2009-05-22T00:42:00.005+07:00

Distribusi probabilitas normal merupakan salah satu distribusi yang paling penting dalam statistika. Banyak peristiwa atau kejadian di alam yang memiliki karakteristik seperti yang di modelkan pada distribusi normal ini.

Distribusi ini mempunyai nilai yang jumlahnya tidak terbatas dalam skala atau jarak tertentu. Pada hakikatnya proses kejadian di alam dengan berbagai macam pengukuran menunjukkan gejala normal sebagaimana berlakunya Hukum Bilangan Besar (Law of Large Numbers), dimana kejadian di alam dan perilaku manusia beraneka ragam, namun demikian satu sama lain pada dasarnya akan saling menyesuaikan.

Dengan hukum bilangan besar tersebut, peristiwa atau kejadian dapat saling mengimbangi sehingga grafik dari kejadian berbentuk simetris, sisi kanan dan kiri saling melingkupi.

Bentuk : Kurva berbentuk genta atau lonceng yang simetris

Karakteristik Distribusi Probabilitas NormaL

Kurva berbentuk genta atau lonceg dan memiliki satu puncak yang terletak di tengah. Nilai rata-rata hitung sama dengan median dan modus
Distribusi probabilitas dan kurva normal berbentuk kurva simetris dengan rata-rata hitungnya
Kurva ini menurun di kedua arah yaitu keeeeee kanan untuk nilai positif tak terhingga dan kekiri untuk nilai negatif tak terhingga.
Luas daerah yang terletak di bawah kurva normal tetapi di atas sumbu mendatar sama dengan 1.

PROBABILITAS

2009-05-22T00:42:00.004+07:00

DEGREE OF FREEDOM

2009-05-22T00:42:00.001+07:00

PROGRAM SPSS 15.0

2009-05-22T00:41:00.004+07:00

UJI VALIDITAS

2009-05-22T00:41:00.003+07:00

Pada prinsipnya kegiatan penelitian adalah melakukan pengukuran dengan menggunakan alat ukur yang baik. Alat ukur dalam penelitian ini biasa disebut dengan instrumen penelitian. Instrumen penelitian adalah suatu alat yang digunakan untuk mengukur fenomena sosial atau variabel yang diteliti. Dalam ilmu sosial instrumen penelitian yang digunakan disusun sendiri termasuk untuk menguji validitas dan realibilitasnya.

Untuk mengumpulkan data dipergunakan alat pengumpul data berupa daftar pertanyaan dan atau pernyataan yang harus diisi responden yang dipergunakan untuk mengukur fenomena sosial yang diamati. Penyusunan instrumen dari variabel-variabel penelitian yang ditetapkan berdasarkan pengamatan sebelumnya dan pendapat para pakar. Kemudian dari variabel-variabel ini diturunkan menjadi indikator-indikator dan dari indikator-indikator ini dijabarkan dalam bentuk butir-butir pertanyaan dan atau pertanyaan. Dengan menggunakan instrumen yang valid dan reliabel dalam pengumpulan data, diharapkan hasil penelitian menjadi valid dan reliabel. Instrumen yang valid dan reliabel merupakan syarat untuk memperoleh hasil penelitian yang valid dan reliabel.

Dengan menggunakan instrumen yang telah teruji validitas dan reliabilitasnya maka data penelitian menjadi valid dan realibel. Sebelum instrumen tersebut dipergunakan dalam penelitian, perlu ada kepastian berkaitan dengan validitas dan reliabilitas instrumen tersebut. Maka sebelumnya perlu dilakukan uji validitas maupun reliabilitas terhadap instrumen tersebut.

Uji Validitas

Uji validitas digunakan untuk mengetahui sejauh mana suatu alat ukur mempunyai ketepatan dan kecermatan dalam melakukan fungsi ukurnya. Dengan melakukan uji validitas tersebut peneliti dapat mengetahui sejauh mana ketepatan dan kecermatan item pertanyaan dalam alat penelitian yang digunakan pada kuesioner secara konsisten terhadap variabel yang diukur, sehingga diharapkan kuesioner yang diedarkan dapat mengumpulkan data yang akurat.

Untuk mengukur validitas kuesioner yang diberikan kepada responden tersebut digunakan correlation product moment pearson. Pengujian validitas tersebut dilakukan dengan cara mengkorelasikan skor butir item pertanyaan dengan skor totalnya. Perumusan uji validitas dengan menggunakan correlation product moment pearson adalah sebagai berikut

Di mana,

Y = skor total

X = skor item butir pertanyaan

Dalam menentukan valid tidaknya suatu item pernyataan dalam kuesioner, biasanya dilakukan dengan melakukan uji signifikansi koefisien korelasi pada taraf 0,05. Artinya suatu item butir peryataan dalam kuesioner dinyatakan ‘valid’ apabila berkorelasi signifikan terhadap skor totalnya, pernyataan kuesioner yang ‘valid’ ditunjukkan dengan angka taraf signifikansi (2-tailed) yang harus lebih kecil dari 0,05.

UJI RELIABILITAS

2009-05-22T00:41:00.001+07:00

Uji Reliabilitas

Uji reliabilitas bermanfaat untuk mengetahui keandalan kuesioner, kuesioner yang reliable adalah kusioner yang apabila dicobakan secara berulang-ulang kepada kelompok yang sama akan menghasilkan data yang sama. (Simamora, 2004).

Dalam pengujian keandalan alat ukur atau instrumen penelitian digunakan rumus Alpha (Cronbach Alpha), dikarenakan kategori jawaban tidak mengunakan variabel diskrit yang biasanya diskorsing dengan 0 dan 1, melainkan menggunakan skala likert dengan rentang nilai antara 1 sampai 5. Berikut ini perumusan untuk menentukan nilai Cronbach Alpha tersebut (Arikunto, 2002) :

Keterangan :

r11 = reliabilitas instrument

k = banyaknya butir pertanyaan

∑ = jumlah varians butir

= varians total

Untuk dapat menentukan tingkat reliabilitas suatu alat ukur atau instrumen penelitian adalah dengan melihat kriteria penafsiran indeks korelasinya. Kaidah pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut :

1) sangat tinggi, dengan kriteria : 0,80_s£1,00,

2) tinggi, dengan kriteria : 0,60<>s£0,80

3) sedang, dengan kriteria : 0,40 r_s£0,60

4) rendah, dengan kriteria : 0,20 r_s£0,40

5) sangat rendah, dengan kriteria : r_s£0,20

Uji signifikansi reliabilitas biasanya dilakukan pada taraf signifikansi 0,05, artinya suatu item butir pernyataan dalam kuesioner dapat dinyatakan reliabel apabila nilai alphanya lebih besar dari nilai r kritis product moment. Sekaran menggunakan batasan tertentu yaitu sebesar 0,6, di mana reliabilitas yang nilai alphanya kurang dari 0,6 dinyatakan kurang baik sedangkan 0,7 dinyatakan diterima dan di atas 0,8 adalah Setuju.

Dari rumus yang dikemukakan di atas, baik pengolahan, pengujian, maupun analisis data untuk membuktikan tingkat validitas dan reliabilitas dilakukan dengan alat Bantu Program SPSS versi 15.0.

Instrumen utama dalam penelitian ini adalah kuesioner yang disebarkan atau melalui wawancara kepada responden penelitian yang berjumlah 100 orang. Bentuk wawancara atau kuesioner ini dengan menggunakan sistem tertutup, yaitu setiap item atau butir pertanyaan telah diberikan lima alternatif jawaban.

Untuk pengukuran variabel kepuasan kerja karyawan, variabel kepemimpinan, dan variabel kinerja karyawan teknik penskoran Skala Likert dengan rentang skala 5 (lima). Setiap alternatif jawaban diberikan skor/nilai berdasarkan Skala Likert, yaitu dengan rentang skala :

1. Kategori Sangat Setuju diberi nilai = 5

2. Kategori Setuju diberi nilai = 4

3. Kategori Cukup Setuju diberi nilai = 3

4. Kategori Kurang Setuju diberi nilai = 2

5. Kategori Sangat Tidak Setuju diberi nilai = 1

Dalam penelitian (sosial) yang instrumennya menggunakan skala Likert maka data yang diperoleh adalah data interval (Sugiono, 2002:16). Skala interval ini digunakan sebagai acuan untuk menentukan panjang pendeknya interval.

UJI HOMOGENITAS

2009-05-22T00:40:00.003+07:00

Uji Homogenitas

Uji homogenitas http://idea-konsultan.com dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa dua atau lebih kelompok data sampel berasal dari populasi yang memiliki variansi yang sama. Pada analisis regresi, persyaratan analisis yang dibutuhkan adalah bahwa galat regresi untuk setiappengelompokan berdasarkan variabel terikatnya memiliki variansi yang sama.

Teknik pengujian yang digunakan adalah Uji Bartlet. Uji Bartlet dilakukan dengan menghitung x². Harga x² yang diperoleh dari perhitungan (x²_hitung) selanjutnya dibandingkan dengan x² dari tabel (x²_tabel ), bila x²_hitung < x²_tabel , maka hipotesis nol diterima. Artinya data berasal dari populasi yang homogen.

Uji Homogenitas Pada Uji Perbedaan

Uji homogenitas pada http://olahdata-statistik.com uji perbedaan (seperti anova) dimaksudkan untuk menguji bahwa setiap kelompok yang akan dibandingkan memiliki variansi yang sama. Dengan demikian perbedaan yang terjadi dalam hipotesis benar-benar berasal dari perbedaan antara kelompok, bukan akibat dari perbedaan yang terjadi di dalam kelompok. Misalkan Suatu penelitian ingin membandingkan tingkat kemandirian anak (Y) berdasarkan kelompok daerah, yaitu pedesaan (X1), pinggiran kota (X2), dan perkotaan (X3).

Uji Homogenitas Regresi

Uji homogenitas untuk persyaratan analisis regresi menggunakan teknik yang sama dengan uji homogenitas untuk persyaratan uji perbedaan. Perbedaannya terletak pada cara pengelompokan data variabel terikat. Jika pada uji perbedaan, pengelompokan data variabel terikat didasarkan pada kelompok sampel, maka pada uji homogenitas pada uji regresi, pengelompokan data variabel terikat dilakukan berdasarkan data varaibel bebas.

Uji Homogenitas dengan SPSS

1. Langkah-langkah pengujian homogenitas dengan SPSS

Untuk menguji kehomogenan data sampel y berdasarkan pengelompokan data X, lakukan langkah-langkah berikut.

o Buka file data yang akan dianalisis

o Pilih menu berikut ini

Analyze–>Descriptives Statistics–>Explore

o Pilih y sebagai dependent list dan x sebagai faktor list

Catatan: Untuk homogenitas uji beda, x adalah kode kelompok Untuk homogenitas regresi, x adalah prediktor

o Klik tombol Plots

o Pilih Lavene test, untuk untransformed

o Klik Continue lalu klik OK

Untuk keperluan penelitian, pada umumnya hanya perlu keluaran Test of Homogenity of Variance. Keluaran lain bisa dihapus dengan cara klik sekali pada objek yang dihapus, lalu tekan tombol Delete.

2. Menafsirkan hasil uji homogenitas

o Tetapkan taraf signifikansi uji, misalnya α = 0,05

o Bandingkan p dengan taraf signifikansi yang diperoleh

o Jika signifikansi yang diperoleh > α, maka variansi setiap sampel sama
(homogen)

o Jika signifikansi yang diperoleh < α, maka variansi setiap sampel tidak sama (tidak homogen)

Ternyata pengujian dengan statistik Based on Mean diperoleh signifikansi 0,907,
jauh lebih melebihi 0,05. dengan demikian data penelitian di atas homogen.

o Tetapkan taraf signifikansi uji, misalnya α = 0,05

o Bandingkan p dengan taraf signifikansi yang diperoleh

o Jika signifikansi yang diperoleh >α, maka variansi setiap sampel sama (homogen)

o Jika signifikansi yang diperoleh <α, maka variansi setiap sampel tidak sama (tidak homogen)

Ternyata pengujian dengan statistik Based on Mean diperoleh signifikansi 0,907, jauh lebih melebihi 0,05. dengan demikian data penelitian di atas homogen.

o Tetapkan taraf signifikansi uji, misalnya α = 0,05

o Bandingkan p dengan taraf signifikansi yang diperoleh

o Jika signifikansi yang diperoleh >α, maka variansi setiap sampel sama (homogen)

o Jika signifikansi yang diperoleh <α, maka variansi setiap sampel tidak sama (tidak homogen)

Ternyata pengujian dengan statistik Based on Mean diperoleh signifikansi 0,907, jauh lebih melebihi 0,05. dengan demikian data penelitian di atas homogen.

Tetapkan taraf signifikansi uji, misalnya α = 0,05
Bandingkan p dengan taraf signifikansi yang diperoleh
Jika signifikansi yang diperoleh >α, maka variansi setiap sampel sama (homogen)
Jika signifikansi yang diperoleh <α, maka variansi setiap sampel tidak sama (tidak homogen)
Ternyata pengujian dengan statistik Based on Mean diperoleh signifikansi 0,907, jauh lebih melebihi 0,05. dengan demikian data penelitian di atas homogen.
Tetapkan taraf signifikansi uji, misalnya α = 0,05
Bandingkan p dengan taraf signifikansi yang diperoleh
Jika signifikansi yang diperoleh >α, maka variansi setiap sampel sama (homogen)
Jika signifikansi yang diperoleh <α, maka variansi setiap sampel tidak sama (tidak homogen)

Ternyata pengujian dengan statistik Based on Mean diperoleh signifikansi 0,907, jauh lebih melebihi 0,05. dengan demikian data penelitian di atas homogen.

Sebagai contoh, pada kesempatan ini diuji homogenitas data uji perbedaan tingkat kemandirian anak (Y) berdasarkan kelompok daerah, yaitu pedesaan (X1), pinggiran kota (X2), dan perkotaan (X3), yang telah diuji secara manual dengan uji Bartlet sebelumnya.

Interpretasi dilakukan dengan memilih salah satu statistik, yaitu statistik yang didasarkan pada rata-rata (Based on Mean). Hipotesis yang diuji adalah:
Ho : Variansi pada tiap kelompok sama (homogen)
H1 : Variansi pada tiap kelompok tidak sama (tidak homogen)
Dengan demikian, kehomogenan dipenuhi jika hasil uji tidak signifikan untuk suatu taraf signifikansi (α) tertentu (Biasanya α = 0,05 atau 0,01). Sebaliknya, jika hasil uji signifikan maka kenormalan tidak dipenuhi. Sama seperti untuk uji normalitas. Pada kolom Sig. terdapat bilangan yang menunjukkan taraf signifikansi yang diperoleh. Untuk menetapkan homogenitas digunakan pedoman sebagai berikut.

Tetapkan taraf signifikansi uji, misalnya α = 0,05
Bandingkan p dengan taraf signifikansi yang diperoleh
Jika signifikansi yang diperoleh >α, maka variansi setiap sampel sama (homogen)
Jika signifikansi yang diperoleh <α, maka variansi setiap sampel tidak sama (tidak homogen)

Ternyata pengujian dengan statistik Based on Mean diperoleh signifikansi 0,907, jauh lebih melebihi 0,05. dengan demikian data penelitian di atas homogen.

UJI NORMALITAS

2009-05-22T00:40:00.002+07:00

Uji Normalitas

Digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regesi, variabel dependen, variabel independen, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak di mana model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal.

Uji Normalitas dilakukan dengan analisis grafik normal P-Plot yang membandingkan kumulatif dari distribusi normal, di mana normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik normal.

Dasar pengambilan keputusannya adalah: (1). Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonalnya, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas, (2). Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

UJI MULTIKOLINEARITAS

2009-05-22T00:39:00.003+07:00

Salah satu asumsi dalam metode kuadrat terkecil adalah tidak adanya hubungan linear antara variable independen. Jika hal ini terjadi, maka dikatakan bahwa data mengalami multikolinearitas. Indikasi awal data yang mengalami multikolinearitas yaitu apabila model memiliki standar error yang besar dan nilai statistic t yang rendah. Ada http://www.olahdata-statistik.com beberapa metode yang digunakan untuk mendeteksi multikolinearitas dalam suatu model regresi. Salah satu ciri persamaan regresi yang mengalami masalah multikolinearitas adalah nilai R² yang tinggi namun memiliki sedikit variable independen yang mempengaruhi variable dependen secara signifikan.

Metode http://www.idea-konsultan.com yang digunakan untuk mendeteksi multikolinearitas dalam penelitian ini adalah tolerance Variance Inflactor Factor (VIF). Batas tolerance value di bawah 0.1 dan VIF adalah 10. Oleh karena itu jika nilai tolerance value 0.1 atau VIF di atas 10 maka data dikatakan mengalami multikolinearitas.

UJI LINEARITAS

2009-05-22T00:39:00.002+07:00

UJI HETEROSKEDAST

2009-05-22T00:38:00.004+07:00

UJI AUTOKORELASI

2009-05-22T00:38:00.003+07:00

UJI S DESKRIPTIF

2009-05-22T00:38:00.001+07:00

UJI S PARAMETRIK

2009-05-22T00:37:00.002+07:00

UJI S NON PARAMETRIK

2009-05-22T00:37:00.001+07:00

UJI KORELASI

2009-05-22T00:36:00.004+07:00

UJI REGRESI LINIER

2009-05-22T00:36:00.003+07:00

UJI BEDA RATA-RATA

2009-05-22T00:36:00.001+07:00

STRUCTURE EQUATION MODEL - SEM

2009-05-22T00:35:00.003+07:00

Structural Equation Modeling (SEM), merupakan teknik statistik yang digunakan untuk membangun dan menguji model statistik yang biasanya dalam bentuk model-model sebab akibat. SEM sebenarnya merupakan teknik hibrida yang meliputi aspek-aspek penegasan (confirmatory) dari analisis faktor, analisis jalur dan regresi yang dapat dianggap sebagai kasus khusus dalam SEM.

Structural Equation Modeling (SEM), adalah http://idea-konsultan.com suatu teknik modeling statistik yang bersifat sangat cross-sectional, linear dan umum. Termasuk dalam SEM ini ialah analisis faktor (factor analysis), analisis jalur (path analysis) dan regresi (regression ).

Definisi lain menyebutkan structural equation modeling (SEM) adalah teknik analisis multivariat yang umum dan sangat bermanfaat yang meliputi versi-versi khusus dalam jumlah metode analisis lainnya sebagai kasus-kasus khusus.

Sedikit berbeda dengan definisi-definisi sebelumnya mengatakan structural equation modeling (SEM) berkembang dan mempunyai fungsi mirip dengan regresi berganda, sekalipun demikian nampaknya SEM menjadi suatu teknik analisis yang lebih kuat karena mempertimbangkan pemodelan interaksi, nonlinearitas, variabel – variabel bebas yang berkorelasi (correlated independents), kesalahan pengukuran, gangguan kesalahan-kesalahan yang berkorelasi (correlated error terms), beberapa variabel bebas laten (multiple latent independents) dimana masing-masing diukur dengan menggunakan banyak indikator, dan satu atau dua variabel tergantung laten yang juga masing-masing diukur dengan beberapa indikator. Dengan demikian menurut definisi ini SEM dapat digunakan alternatif lain yang lebih kuat dibandingkan dengan menggunakan regresi berganda., analisis jalur, analisis faktor, analisis time series, dan analisis kovarian

Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa http://olahdata-statistik.com SEM mempunyai karakteristik yang bersifat sebagai teknik analisis untuk lebih menegaskan (confirm) dari pada untuk menerangkan. Maksudnya, seorang peneliti lebih cenderung menggunakan SEM untuk menentukan apakah suatu model tertentu valid atau tidak dari pada menggunakannya untuk menemukan suatu model tertentu cocok atau tidak, meski analisis SEM sering pula mencakup elemen-elemen yang digunakan untuk menerangkan.

Pada umumnya orang menggunakan analisis SEM lebih berfokus pada konstruk-konstruk laten—yang dimaksud ialah variabel-variabel psikologis abstrak, seperti "kecerdasan" atau "sikap terhadap merek (brand)"—dibandingkan dengan variabel-variabel manifest (indikator) yang digunakan untuk mengukur konstruk-konstruk tersebut. Pengukuran dianggap sulit dan rentan dengan kesalahan. Dengan adanya kesalahan pengukuran modeling yang dapat terjadi secara eksplisit, para pengguna SEM berusaha menurunkan estimasi-estimasi yang tidak bias untuk hubungan antara konstruk laten. Pada akhirnya, SEM memungkinkan pengukuran jamak dihubungkan dengan konstruk laten tunggal.

SEM mencakup pengukuran struktur matriks covariance atau disebut juga sebagai "analisis struktur covariance". Sekali model parameter-parameternya sudah diestimasi, maka model yang dihasilkan – matrik covariance kemudian dapat dibandingkan dengan matrik kovarian yang berasal dari data empiris. Jika kedua matrices konsisten satu dengan lainnya, maka model persamaan struktural tersebut dapat dianggap sebagai eksplanasi yang dapat diterima untuk hubungan-hubungan antara pengukuran-pengukuran tersebut.

Salah satu keunggulan SEM ialah kemampuan untuk membuat model konstruk-konstruk sebagai variabel laten atau variabel – variabel yang tidak diukur secara langsung, tetapi diestimasi dalam model dari variabel-variabel yang diukur yang diasumsikan mempunyai hubungan dengan variabel tersebut– variabel latent. Dengan demikian hal ini memungkinkan pembuat model secara eksplisit dapat mengetahui ketidak-reliabilitas suatu pengukuran dalam model yang mana teori mengijinkan relasi – relasi struktural antara variabel-variabel laten yang secara tepat dibuat suatu model.

Kenggulan-keunggulan SEM lainnya dibandingkan dengan regresi berganda diantaranya ialah

· Pertama, memungkinkan adanya asumsi-asumsi yang lebih fleksibel;
· Kedua, penggunaan analisis faktor penegasan (confirmatory factor analysis) untuk mengurangi kesalahan pengukuran dengan memiliki banyak indikator dalam satu variabel laten;
· Ketiga, daya tarik interface pemodelan grafis untuk memudahkan pengguna membaca keluaran hasil analisis;
· Keempat, kemungkinan adanya pengujian model secara keseluruhan dari pada koefesien-koefesien secara sendiri-sendiri;
· Kelima, kemampuan untuk menguji model – model dengan menggunakan beberapa variabel tergantung;
· Keenam, kemampuan untuk membuat model terhadap variabel-variabel perantara;
· Ketujuh, kemampuan untuk membuat model gangguan kesalahan (error term);
· Kedelapan, kemampuan untuk menguji koefesien-koefesien diluar antara beberapa kelompok subyek;
· Kesembilan kemampuan untuk mengatasi data yang sulit, seperti data time series dengan kesalahan otokorelasi, data yang tidak normal, dan data yang tidak lengkap.

Meskipun tidak merupakan hal yang wajib, sangat direkomendasikan untuk mengetahui teknik analisis faktor, jika seorang peneliti ingin menggunakan SEM.

Aplikasi utama structural equation modeling meliputi:

§ Model sebab akibat (causal modeling,) atau disebut juga analisis jalur (path analysis), yang menyusun hipotesa hubungan-hubungan sebab akibat (causal relationships) diantara variabel - variabel dan menguji model-model sebab akibat (causal models) dengan menggunakan sistem persamaan linier. Model-model sebab akibat dapat mencakup variabel-variabel manifest (indikator), variabel-variabel laten atau keduanya;
§ Analisis faktor penegasan (confirmatory factor analysis), suatu teknik kelanjutan dari analisis faktor dimana dilakukan pengujian hipotesis – hipotesis struktur factor loadings dan interkorelasinya;
§ Analisis faktor urutan kedua (second order factor analysis), suatu variasi dari teknik analisis faktor dimana matriks korelasi dari faktor-faktor tertentu ( common factors) dilakukan analisis pada faktornya sendiri untuk membuat faktor-faktor urutan kedua;
§ Model-model regresi (regression models), suatu teknik lanjutan dari analisis regresi linear dimana bobot regresi dibatasi agar menjadi sama satu dengan lainnya, atau dilakukan spesifikasi pada nilai-nilai numeriknya;
§ Model-model struktur covariance (covariance structure models), yang mana model tersebut menghipotesakan bahwa matrix covariance mempunyai bentuk tertentu. Sebagai contoh, kita dapat menguji hipotesis yang menyusun semua variabel yang mempunyai varian yang sama dengan menggunakan prosedur yang sama;
§ Model struktur korelasi (correlation structure models), yang mana model tersebut menghipotesakan bahwa matrix korelasi mempunyai bentuk tertentu. Contoh klasik adalah hipotesis yang menyebutkan bahwa matrix korelasi mempunyai struktur circumplex. Berbagai jenis model dalam SEM sudah termasuk dalam kategori di atas.
Prosedur SEM bersifat penegasan (confirmatory) dibandingkan sebagai prosedur yang bersifat eksploratori. Hal ini dikarenakan penggunaan salah satu pendekatan sebagai berikut:
§ Pendekatan penegasan saja (strictly confirmatory approach): artinya suatu model diuji dengan menggunakan uji keselarasan SEM (goodness-of-fit tests) untuk menentukan jika pola varians dan kovarians dalam suatu data bersifat konsisten dengan model jalur struktural yang dibuat secara spesifik oleh peneliti. Sekalipun demikian pada saat model-model lain yang tidak teramati dapat sesuai dengan datanya atau bahkan lebih baik, maka model yang diterima model yang diterima hanya berupa model penegasan saja.
§ Pendekatan model-model alternatif (alternative models approach): maksudnya peneliti dapat melakukan pengujian dua atau lebih model-model sebab akibat untuk menentukan model mana yang paling cocok. Ada banyak pengukuran keselarasan yang mencerminkan pertimbangan-pertimbangan yang berbeda dan biasanya peneliti melaporkan 3 atau 4 saja.
§ Pendekatan pengembangan model (model development approach): Dalam praktiknya, banyak penelitian yang menggunakan SEM menggabungkan antara tujuan-tujuan yang bersifat konfirmatori dan eksploratori, yaitu suatu model diuji dengan menggunakan prosedur-prosedur SEM, karena merasa tidak cukup efisien, maka suatu model alternatif kemudian diuji didasarkan pada perubahan-perubahan sebagaimana disarankan dalam indeks-indeks modifikasi SEM. Masalah dengan pendekatan ini ialah bahwa model – model yang ditegaskan dengan menggunakan cara seperti bisa tidak stabil atau tidak akan cocok dengan data yang baru karena sudah di buat didasarkan pada keunikan seperangkat data awal. Untuk mengatasi hal ini, peneliti dapat menggunakan strategi validasi silang dimana model dikembangkan dengan sampel data kalibrasi dan kemudian dikonfirmasi dengan menggunakan sampel validasi yang independen.

Dengan mengabaikan pendekatan apapun yang digunakan, SEM tidak dapat secara otomatis menggambar panah-panah sebab akibat dalam model – model tersebut atau menyelesaikan ambiguitas sebab akibat Oleh karena itu, pengertian secara teoritis dan penilaian yang dilakukan oleh peneliti tetap menjadi satu faktor yang paling penting.

Asumsi Dasar dalam Aplikasi SEM

Untuk menggunakan SEM, peneliti memerlukan pengetahuan tentang asumsi-asumsi yang mendasari penggunaannya. Beberapa asumsi tersebut, diantaranya ialah:

· Distribusi normal indikator – indikator multivariat (Multivariate normal distribution of the indicators): Masing-masing indikator mempunyai nilai yang berdistribusi normal terhadap masing-masing indikator lainnya. Karena permulaan yang kecil normalitas multivariat dapat menuntun kearah perbedaan yang besar dalam pengujian chi-square, dengan demikian akan melemahkan kegunaannya. Secara umum, pelanggaran asumsi ini menaikkan chi-square sekalipun demikian didalam kondisi tertentu akan menurunkannya. Selanjutnya penggunaan pengukuran ordinal atau nominal akan menyebabkan adanya pelanggaran normalitas multivariat. Perlu diperhatikan bahwa normalitas multivariat diperlukan untuk estimasi kemiripan maksimum / maximum likelihood estimation (MLE), yang merupakan metode dominan dalam SEM yang akan digunakan untuk membuat estimasi koefesien - koefesien (jalur) struktur. Khususnya, MLE membutuhkan variabel-variabel endogenous yang berdistribusi normal.

Secara umum, sebagaimana ditunjukkan dalam suatu studi-studi simulasi menunjukkan bahwa dalam kondisi – kondisi data yang sangat tidak normal, estimasi-estimasi parameter SEM, misalnya estimasi jalur masih dianggap akurat tetapi koefesien-koefesien signifikansi yang bersangkutan akan menjadi terlalu tinggi. Sehingga nilai-nilai chi-square akan meningkat. Perlu diingat bahwa untuk uji keselarasan chi-square dalam model keseluruhan, nilai chi-square tidak harus signifikan jika ada keselarasan model yang baik, yaitu: semakin tinggi nilai chi-square, semakin besar perbedaan model yang diestimasi dan matrices kovarian sesungguhnya, tetapi keselarasan model semakin jelek. Chi-square yang meninggi dapat mengarahkan peneliti berpikir bahwa model-model yang sudah dibuat memerlukan modifikasi dari apa yang seharusnya. Kurangnya normalitas multivariat biasanya menaikkan statistik chi-square, misalnya, statistik keselarasan chi-square secara keseluruhan untuk model yang bersangkutan akan bias kearah kesalahan Type I, yaitu menolak suatu model yang seharusnya diterima. Pelanggaran terhadap normalitas multivariat juga cenderung menurunkan (deflate) kesalahan-kesalahan standar mulai dari menengah sampai ke tingkat tinggi. Kesalahan-kesalahan yang lebih kecil dari yang seharusnya terjadi mempunyai makna jalur-jalur regresi dan kovarian-kovarian faktor / kesalahan didapati akan menjadi signifikan secara statistik dibandingkan dengan seharusnya yang terjadi.

· Distribusi normal multivariat variabel-variabel tergantung laten ( Multivariate normal distribution of the latent dependent variables). Masing-masing variabel tergantung laten dalam model harus didistribusikan secara normal untuk masing-masing nilai dari masing-masing variabel laten lainnya. Variabel-variabel laten dichotomi akan melanggar asumsi ini karena alasan-alasan tersebut.

· Linieritas (Linearity). SEM mempunyai asumsi adanya hubungan linear antara variabel-variabel indikator dan variabel-variabel laten, serta antara variabel-variabel laten sendiri. Sekalipun demikian, sebagaimana halnya dengan regresi, peneliti dimungkinkan untuk menambah transformasi eksponensial, logaritma, atau non-linear lainnya dari suatu variabel asli ke dalam model yang dimaksud.

· Pengukuran tidak langsung (Indirect measurement): Secara tipikal, semua variabel dalam model merupakan variabel-variabel laten.

· Beberapa indikator (Multiple indicators). Beberapa indikator harus digunakan untuk mengukur masing-masing variabel laten dalam model. Regresi dapat dikatakan sebagai kasus khusus dalam SEM dimana hanya ada satu indikator per variabel laten. Kesalahan pemodelan dalam SEM membutuhkan adanya lebih dari satu pengukuran untuk masing-masing variabel laten.

· Secara teoritis tidak sedang atau baru saja diidentifikasi (Underidentified). Suatu model baru saja teridentifikasi jika ada banyak parameter yang harus diestimasi sebanyak adanya elemen – elemen dalam matriks kovarian. Sebagai contoh, dalam suatu model dimana variabel 1 mempengaruhi variabel 2 dan juga mempengaruhi variabel 3, dan variabel 2 juga mempengaruhi variabel 3. Dengan demikian ada tiga parameter (anak panah) dalam model, dan ada tiga unsur kovarian (1,2; 1,3; 2,3). Dalam kasus yang baru saja teridentifikasi, peneliti dapat menghitung parameter – parameter jalur tetapi untuk melakukannya harus memanfaatkan semua derajat kebebasan yang tersedia (degrees of freedom) dan peneliti tidak dapat menghitung uji keselarasannya.

Suatu model disebut underidentified, atau model yang mana jumlah parameternya yang sedang diestimasi lebih besar dari data yang sudah diketahui, atau dengan kata lain adalah jika terdapat lebih parameter yang harus diestimasi daripada elemen-elemen dalam matriks kovarian. Karakteristik matematis model-model yang sedang diidentifikasi menghalangi penyelesaian parameter yang diestimasi dan dilakukan pengujian keselarasan dalam model. Pemecahan masalah ini ialah dengan cara menambah lagi lebih banyak variabel-variabel exogenous, yang harus dilakukan sebelum koleksi data.

Jika suatu model disebut underidentified atau baru saja diidentifikasi, maka peneliti harus melakukan salah satu atau beberapa langkah-langkah sebagai berikut:

ü Hilangkan pembalikan umpan balik (feedback loops) dan pengaruh-pengaruh sebab akibat (reciprocal effects).
ü Spesifikasi pada tingkat yang pasti setiap koefesien yang magnitude-nya sudah pasti diketahui.
ü Sederhanakan model dengan cara mengurangi jumlah anak panah, yang sama dengan mengendalikan estimasi koefesien jalur sampai 0.
ü Sederhanakan model dengan estimasi jalur (anak panah) dengan cara-cara lain, yaitu: kesejajaran (equality), artinya sama dengan estimasi yang lain), proporsional ( proportionality), artinya proporsional dengan estimasi yang lain, atau ketidak-sejajaran (inequality), artinya lebih besar atau lebih kecil daripada estimasi yang lain.
ü Pertimbangkan untuk menyederhanakan model dengan cara menghilangkan beberapa variabel.
ü Hilangkan beberapa variabel yang nampaknya mempunyai multicollinear dengan variabel-variabel lainnya.
ü Tambahkan variabel-variabel exogenous yang sebaiknya dilakukan sebelum pengambilan data.
ü Miliki setidak-tidaknya tiga indikator untuk satu variabel laten.
ü Tegaskan opsi untuk the listwise, bukan pairwise, dan perlakuan terhadap data yang hilang sudah dipilih.
ü Pertimbangkan untuk menggunakan bentuk estimasi yang berbeda, misalnya GLS atau ULS sebagai ganti MLE.

· Rekursivitas (Recursivity): Suatu model disebut rekursif jika semua anak panah menuju satu arah, tidak ada pembalikan umpan balik (feedback looping), dan faktor gangguan (disturbance terms) atau kesalahan sisaan (residual error) untuk variabel-variabel endogenous yang tidak dikorelasikan. Dengan kata lain, model-model recursive merupakan model-model dimana semua anak panah mempunyai satu arah tanpa putaran umpan balik dan peneliti dapat membuat asumsi kovarian – kovarian gangguan kesalahan semua 0, yang berarti bahwa semua variabel yang tidak diukur yang merupakan determinan dari variabel-variabel endogenous tidak dikorelasikan satu dengan lainnya sehingga tidak membentuk putaran umpan balik (feedback loops). Model – model dengan gangguan kesalahan yang berkorelasi dapat diperlakukan sebagai model recursive hanya jika tidak ada pengaruh-pengaruh langsung diantara variabel-variabel endogenous.

STRUCTURE EQUATION MODEL (SEM)

2009-05-22T00:35:00.002+07:00

PROGRAM AMOS 16.0

2009-05-22T00:34:00.004+07:00

PROGRAM LISREL 8.80

2009-05-22T00:34:00.003+07:00

PATH ANALYSIS

2009-05-22T00:34:00.001+07:00

CONFIRMATORY FACTOR

2009-05-22T00:33:00.002+07:00

MODEL STRUKTURAL

2009-05-22T00:33:00.001+07:00

MODEL MULTISAMPLE

2009-05-22T00:32:00.004+07:00

MODEL INTERAKSI

2009-05-22T00:32:00.003+07:00

BLANK UPLOAD-1

2009-05-22T00:32:00.001+07:00

BLANK UPLOAD-2

2009-05-22T00:31:00.003+07:00

BLANK UPLOAD-3

2009-05-22T00:31:00.001+07:00

BLANK UPLOAD-4

2009-05-22T00:30:00.000+07:00

BLANK UPLOAD-5

2009-05-22T00:27:00.000+07:00