Garis besar topik

    • Pengumuman Forum
    • KATA PENGANTAR Forum


      Assalamu'alaikum Wr. Wb

      Tabiik Puun…

      Selamat datang Rekan Rekan Mahasiswa yang saya banggakan.
      Dimanapun berada..., semoga selalu dalam keadaan sehat walafiat dan dalam Lindungan Allah SWT.

      Selamat datang di Mata kuliah Riset for Fintech Program Studi Bisnis Digital IIB Darmajaya. Mata kuliah ini ditujukan bagi peserta didik yang sedang mengambil program S1 Sarjana pada rumpun Ekonomi dan Bisnis, terutama terkait dengan bidang studi: Bisnis, Data Science, Keuangan, dan Perbankan

      Mata Kuliah  Riset for Fintech ini memiliki beban SKS sebesar 4 SKS, dengan kode Matakuliah : BD21426

      Selamat mengikuti perkuliahan ini dengan baik,
      Salam hangat dan tetap semangat !!

      Wassalamu'alaikum Wr. Wb
      Dr. Faurani Santi Singagerda


    • Profil Mata Kuliah Forum
      Siswa harus
      Tandai selesai

      truktur Pelaksanaan Perkuliahan matakuliah Research for Fintech ini, diharapkan seluruh peserta didik dapat menyelesaikan mata kuliah ini dalam kurun waktu antara 4-6 bulan. Adapun struktur pelaksanannya adalah sebagai berikut:

       Peserta didik diwajibkan membaca setiap materi dan konten yang  diberikan per pokok bahasan, yang diikuti dengan secara aktif berpartisipasi dalam diskusi dan pengerjaan kuis yang telah tersedia

      1. Setiap tiga pokok bahasan selesai, peserta didik akan diberikan tugas yang harus dikumpulkan dalam waktu tidak lebih dari satu bulan (30 hari kerja)
      2. Setelah peserta didik menguasai 6 (enam) pokok bahasan, maka yang bersangkutan dapat mengikuti UTS
      3. Pada saat seluruh pokok bahasan telah dipahami dan dipelajari oleh peserta didik, maka yang bersangkutan dapat mengikuti UAS
      4. Semua bentuk aktivitas selama perkuliahan harus terdata di LMS ini

      MODEL ASESMEN

       Dalam mengikuti perkuliahan ini, para mahasiswa harus mengadopsi paradigma dan mekanisme pembelajaran dengan prinsip-prinsip utama sebagai berikut:

      - Mahasiswa diharapkan untuk aktif melakukan proses pembelajaran mandiri melalui beraneka ragam cara yang tersedia dan memungkinkan, yaitu: (a) menggunakan referensi yang tersedia; (b) memanfaatkan berbagai sumber yang dapat diakses via internet; (c) melakukan komunikasi intensif antar sesama mahasiswa; (d) mengerjakan seluruh latihan dan tugas-tugas yang diberikan; (e) menghadiri sesi temu virtual dengan dosen pengampu mata kuliah; dan (f) mengikuti ujian terjadwal yang telah ditetapkan. Paradigma pembelajaran e-learning adalah aktif dan mandiri, dimana keberhasilan mahasiswa akan ditentukan oleh intensitas pembelajaran yang dilakukannya sendiri, bukan bergantung pada pihak lain sebagaimana model perkuliahan konvensional berbasis tatap muka.
      - Mengingat bahwa capaian pembelajaran mahasiswa (standar kompetensi kelulusan) peserta program pendidikan jarak jauh harus sama dengan model pembelajaran berbasis tatap muka, maka model evaluasi atau penilaiannya akan jauh lebih ketat dan bersifat multi dimensi. Dalam penyelenggaraan matakuliah ini, dosen pengampu menilai mahasiswa dengan menggunakan berbagai instrumen dan indikator, seperti: (a) keaktifan dalam mengikuti forum diskusi; (b) keteraturan atau frekuensi dalam melakukan akses terhadap sumber daya pendidikan yang tersedia pada aplikasi learning management system yang dipakai; (c) kuantitas kehadiran dan kualitas interaksi dalam sesi komunikasi virtual dengan dosen, baik yang bersifat sinkronus maupun asinkronus; (d) kelengkapan pengumpulan tugas yang diberikan; (e) partisipasi aktif mengerjakan soal-soal latihan; dan (f) hasil ujian tengah semester/quis maupun ujian akhir semester. Keseluruhan kinerja mahasiswa melalui beragam model interaksi tersebut dijadikan sebagai bahan evaluasi dosen dalam memberikan penilaian akhir pencapaian mahasiswa dalam mata kuliah yang bersangkutan. 


    • RPS Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Adapun selama proses pembelajaran pada mata kuliah akan dilengkapi dengan Rencana Pembelajaran Semester yang berisikan deksripsi mata kuliah, Capaian Pembelajarann, Pokok Bahasan, dan Indikator Penilaian

    • Bahan Ajar Wiki
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Silahkan anda unduh e-book sebagai berikut:

      1. E-Book Research Method for Business (Sekaran & Bougie, 2016)

      https://drive.google.com/file/d/1TIZH454qLY4F7ENJJiwA-Uo_fUq7RhlN/view?usp=drivesdk

      2. E-Book:  Fintech dan Inovasi Keuangan (Desfiandi et al. 2022)

      https://drive.google.com/file/d/1FsTgB-C2EOMsDq575w6IAEq0BupGXtnb/view?usp=sharing


  • Pengantar dan Konsep Penelitian

    • KONSEP DASAR Forum
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Scientific Method

      Metode ilmiah (scientific method) merupakan teknik-teknik standar untuk membangun pengetahuan ilmiah seperti bagaimana membuat observasi yang sahih, menafsirkan hasil temuan, serta melakukan generalisasi dari temuan tersebut. Metode ilmiah memungkinkan peneliti secara independen menguji teori-teori serta temuan-temuan riset, kemudian menjadikannya bahan debat, modifikasi, atau pengembangan.

      Ciri-ciri metode ilmiah

      1. Replicability. Orng lain dapat secara bebas meniru atau mengulang kajian ilmiahdan mendapatkan hasil yang mirip atau identik.
      2. Precision. Konsep-konsep teori yang biasanya sukar diukur, harus didefinisikan secara tepat sehingga pihak lain dapat menggunakan definisi-definisi tersebut serta menguji teori.
      3. Falsifiability. Suatu teori harus dinyatakan dengan cara tertentu sehingga dapat dibantah dengan bukti. Teori yang tak dapat diuji atau difalsifikasi dianggap tidak ilmiah. Teori yang dibuat spesifik tapi tidak persis, atau tidak dapat diukur secara akurat, maka berarti tidak dapat diuji. Dengan demikian dianggap tidak ilmiah.
      4. Parsimony. Apabila ada berbagai penjelasan tentang suatu gejala, ilmuwan harus selalu menerima penjelasan yang paling sederhana atau yang paling logis. Konsep ini disebut parsimoni atau ΓÇ£OccamΓÇÖs razorΓÇ£. Parsimoni mencegah ilmuwan dari upaya memberi penjelasan menggunakan teori yang aneh-aneh dengan berbagai konsep dan hubungan-hubungan, namun memberikan penjelasan secuil mengenai segala sesuatu, namun tak ada maknanya.

      sumber: Bhattacherjee, A. (2012). Social science research: Principles, methods, and practices. Global Text Project. 

      OccamΓÇÖs (OckhamΓÇÖs) razor atau pisau silet Occam merupakan prinsip yang menyatakan bahwa penjelasan yang paling sederhana itulah yang biasanya benar. Pisau dapat mengiris dan memilih mana daging mana lemak. Pisau merupakan perumpamaan, bahwa untuk mendapatkan solusi diperlukan pikiran yang tajam yang mampu mencermati masalah dengan baik dan tepat.

      Why is Occams Razor called a razor

      Tujuan dan Prinsip Pendekatan Saintifik 

      Menurut Hosnan (2014) pendekatan saintifik memiliki karakteristik sebagai berikut: 1) Berpusat pada siswa; 2) Melibatkan keterampilan proses sains dalam mengonstruksi konsep, hukum atau prinsip; 3) Melibatkan proses-proses kognitif yang potensial dalam merangsang perkembangan intelektual, khususnya keterampilan berpikir tingkat tinggi siswa, dan; 4) Dapat mengembangkan karakter siswa.

      Tujuan pembelajaran dengan menggunakan pendekatan saintifik adalah untuk mengembangkan karakter siswa. Selain itu juga untuk meningkatkan kemampuan berpikir siswa sehingga siswa memiliki kemampuan untuk menyelesaikan setiap masalah yang dihadapinya dan memiliki hasil belajar yang tinggi.

      Menurut Hosnan (2014), tujuan pembelajaran menggunakan pendekatan saintifik adalah sebagai berikut:

      1. Untuk meningkatkan kemampuan intelek, khususnya kemampuan berpikir tingkat tinggi siswa. 
      2. Untuk membentuk kemampuan siswa dalam menyelesaikan suatu masalah secara sistematik.
      3. Terciptanya kondisi pembelajaran di mana siswa merasa bahwa belajar itu merupakan suatu kebutuhan. 
      4. Diperolehnya hasil belajar yang tinggi.
      5. Untuk melatih siswa dalam mengomunikasikan ide-ide, khususnya dalam menulis artikel ilmiah.
      6. Untuk mengembangkan karakter siswa.
      Beberapa prinsip pendekatan Saintifik dalam kegiatan pembelajaran adalah sebagai berikut (Hosnan, 2014):
      1. Pembelajaran berpusat pada siswa.
      2. Pembelajaran membentuk students self concept. 
      3. Pembelajaran terhindar dari verbalisme.
      4. Pembelajaran memberikan kesempatan pada siswa untuk mengasimilasi dan mengakomodasi konsep, hukum, dan prinsip.
      5. Pembelajaran mendorong terjadinya peningkatan kemampuan berpikir siswa.
      6. Pembelajaran meningkatkan motivasi belajar siswa dan motivasi mengajar guru.
      7. Memberikan kesempatan kepada siswa untuk melatih kemampuan dalam komunikasi. 
      8. Adanya proses validasi terhadap konsep, hukum, dan prinsip yang dikonstruksi siswa dalam struktur kognitifnya.

      Langkah-Langkah Pendekatan Saintifik 

      Langkah-langkah pendekatan saintifik dalam proses pembelajaran meliputi mengamati (observing), menanya (questioning), mencoba (experimenting), mengolah data atau informasi dilanjutkan dengan menganalisis, menalar (associating), dan menyimpulkan, menyajikan data atau informasi (mengomunikasikan), dan menciptakan serta membentuk jaringan (networking). Menurut Daryanto (2014), langkah-langkah pendekatan saintifik dalam pembelajaran adalah sebagai berikut:

      a. Mengamati (observasi) 

      Metode mengamati mengutamakan kebermaknaan proses pembelajaran (meaningfull learning). Metode mengamati sangat bermanfaat bagi pemenuhan rasa ingin tahu peserta didik, sehingga proses pembelajaran memiliki kebermaknaan yang tinggi. Dengan metode observasi peserta didik menemukan fakta bahwa ada hubungan antara objek yang dianalisis dengan materi pembelajaran yang digunakan oleh guru.

      b. Menanya 

      Pada kurikulum 2013 kegiatan menanya diharapkan muncul dari siswa. Kegiatan belajar menanya dilakukan dengan cara mengajukan pertanyaan tentang informasi yang tidak dipahami dari apa yang diamati atau pertanyaan untuk mendapatkan informasi tambahan tentang apa yang diamati.

      c. Mengumpulkan informasi 

      Kegiatan mengumpulkan informasi adalah tindak lanjut dari bertanya. Kegiatan ini dilakukan dengan menggali dan mengumpulkan informasi dari berbagai sumber melalui berbagai cara. Peserta didik dapat membaca berbagai sumber, memperhatikan fenomena atau objek yang lebih teliti, atau bahkan melakukan eksperimen.

      d. Mengasosiasikan/mengolah informasi 

      Dalam kegiatan mengasosiasi/mengolah informasi terdapat kegiatan menalar dalam kerangka proses pembelajaran dengan pendekatan ilmiah yang dianut dalam kurikulum 2013 untuk menggambarkan bahwa guru dan peserta didik merupakan pelaku aktif. Penalaran adalah proses berfikir yang logis dan sistematis atas fakta-fakta empiris yang dapat diobservasi untuk memperoleh simpulan berupa pengetahuan.

      e. Mengkomunikasikan 

      Pada pendekatan saintifik guru diharapkan memberi kesempatan kepada siswa untuk mengkomunikasikan apa yang telah mereka pelajari. Kegiatan ini dapat dilakukan melalui menuliskan atau menceritakan apa yang ditemukan dalam kegiatan mencari informasi, mengasosiasikan, dan menemukan pola.


      Daftar Pustaka

      • Majid, Abdul. 2014. Pembelajaran Tematik Terpadu. Bandung: Remaja Rosdakarya. 
      • Rusman. 2015. Pemebelajaran Tematik Terpadu. Jakarta: Raja Grafindo Persada.
      • Hosnan, M. 2014. Pendekatan Saintifik dan Kontekstual dalam Pembelajaran Abad 21. Bogor: Ghalia Indonesia.
      • Karar, E. E. dan Yenice, N. 2012. The investigation of scientific process skill level of elementary education 8th grade students in view of demographic features. Procedia Social and Behavioral Sciences.
      • Daryanto. 2014. Pendekatan Pembelajaran Saintifik Kurikulum 2013. Yogyakarta: Penerbit Gava Media.

    • Pengantar Forum
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Riset Bisnis merupakan penyelidikan atau investigasi yang terorganisir dan sistematis ke dalam masalah tertentu, yang dilakukan dengan tujuan menemukan jawaban atau solusi untuk itu.

      https://docs.google.com/presentation/d/1vU9Rz5GL1tJurc21pFkapGI4OgQCaf8r/edit?usp=share_link&ouid=103962330034157529241&rtpof=true&sd=true

    • THEORITICAL FRAMEWORK & CONCEPTUAL FRAMEWORK Wiki
      Siswa harus
      Tandai selesai

      ∩╗┐Theoretical framework merupakan pembahasan secara luas terhadap hal-hal yang tengah diteliti oleh si peniliti berdasarkan teori-teori dan hasil temuan yang pernah ada sebelumnya. Ia berupa seperangkat gagasan/konsep, definisiΓÇôdefinisi dan proposisiΓÇôproposisi yang berhubungan satu sama lain yang menunjukkan fenomenaΓÇôfenomena yang sistematis dengan menetapkan hubungan ΓÇô hubungan antara variableΓÇôvariable dengan tujuan untuk menjelaskan dan meramalkan fenomenaΓÇôfenomena tersebut.

      Conceptual Framework merupakan model konseptual yang berkaitan dengan bagaimana seorang peneliti menyusun teori atau menghubungkan secara logis beberapa factor yang dianggap penting untuk masalah. Sehingga Conceptual framework itu akan membahas saling ketergantungan antar variable yang dianggap perlu untuk melengkapi dinamika situasi atau halΓÇôhal yang diteliti.

      Penyusunan Conceptual framework akan membantu kita untuk membuat hipotesis, menguji hubungan tertentu dan membantu peneliti dalam menghubungkan hasil penemuan dengan teori yang hanya dapat diamati atau diukur melalui variable. Oleh karena itu, dalam menyusun sebuah Conceptual framework, peneliti hendaknya memahami variable konsep yang hendak diukur.

      Conceptual framework juga berperan untuk mengidentifikasi jaringan hubungan antar variable yang dianggap penting bagi masalah yang sedang diteliti. Dengan demikian, sangatlah penting untuk memahami apa arti variable dan apa saja jenis variable yang ada yang berkaitan dengan konsep dari masalah yang ditelit tersebut.

      Kesimpulan
      1. Theoretical Framework lebih luas dari Conceptual Framework
      2. Conceptual Framework berisikan gagasan si peniliti
      3. Theoretical Framework berisikan teori-teor para peneliti sebelumnya,
      4. Tenses pada Conceptual Framework bisa berbentuk present atau future,
      5. Tenses pada Theoretical Framework bisa berbentuk past tense atau present tense.
      6. Conceptual Framework berfungsi menjelaskan variable yang diteliti,
      7. Theorical Framework berfungsi mendukung konsep yang sudah dibuat dalam penelitian.

      Ibarat ingin memasuki sebuah ruang di gua yang berisikan harta karun, kita harus punya konsep untuk dapat memasukinya dengan aman (conceptual framework). Rancangan tersebut kemudian kita terapkan dan ketika kita sudah berada di dalam gua tersebut, tinggal kita memilih dan memilah mana harta yang berguna dan menguntungkan kita berdasarkan ilmu dan teori yang ada (theoretical framework).

      Fungsi Utama Kerangka Teori

      1. Untuk Menetapkan Suatu Ketentuan

      Fungsi utama serta paling dasar dari kerangka teori adalah untuk menentukan atau menetapkan sejenis glosarium dari istilah-istilah yang paling berhubungan dengan penelitian yang sedang dilakukan. Bagian ini mempelajari semua makna dari istilah-istilah yang memiliki intensitas kemunculan paling tinggi. Fungsi ini juga bertujuan untuk mengklarifikasi beberapa teori yang digunakan peneliti untuk mengatasi masalah dari penelitiannya.

      Hal terpenting dalam fungsi ini adalah adanya hubungan dari istilah-istilah yang sering muncul tersebut dengan teori dan disertai definisi logis dan kritis dari istilah tersebut. sehingga istilah tersebut tidak dianggap sebagai istilah yang tidak memiliki arti dan tentu bisa mendapat nilai lebih untuk penelitian.

      2. mempersatukan Bagian-bagian Penelitian

      Fungsi utama kedua dari kerangka teori adalah untuk mempersatukan poin-poin yang didapatkan dalam proses penelitian, hal ini bertujuan untuk mempermudah pembaca dalam memahami karya ilmiah tersebut.

      3. Menggambarkan Latar Belakang

      Kerangka teori berfungsi untuk memberikan inti-inti dari karya ilmiah seorang penulis. Seorang penulis dapat menjelaskan mengenai inti-inti tersebut pada latar belakang. Ini akan memaksa Grameds untuk menjelaskan tentang alasan mengapa serta bagaimana situasi dari objek penelitian tersebut. Kerangka teori juga berfungsi untuk menjelaskan tentang arti serta karakteristik dari topik yang dijadikan sebagai bahan penelitian. Selain itu, kerangka teori juga berguna untuk menjaga serta menyimpan semua kesalahan agar tidak terjadi pengulangan dalam melakukan kesalahan di penelitian yang telah dilakukan sebelumnya.

      4. Sebagai Pembatas Penelitian

      Apabila Grameds sudah menentukan kerangka teori maka Grameds akan dengan mudah untuk membatasi mengenai topik apa saja yang akan Grameds bahas di karya ilmiah tersebut. itu semua bertujuan agar topik bahasan dari karya ilmiah tersebut tidak menyimpang dari batasannya.

      5. Memberi Informasi Kepada Pembaca Mengenai Metode yang Digunakan

      Kerangka teori menjadi salah satu cara pembaca mengetahui tentang metode apa yan digunakan oleh penulis dalam menyusun karya ilmiah tersebut dan metode yang penulis lakukan dalam meneliti serta mencari informasi yang dibutuhkan dalam karya ilmiah tersebut.

      Fungsi Tambahan Kerangka Teori

      6. memberikan arti pengertian dan makna dari semua kata kunci yang ada dalam karya ilmiah tersebut.

      7. Menjabarkan opini serta hipotesis yang ada pada karya ilmiah tersebut.

      8. Menjadi landasan dari konsep, serta menjadi pendorong penulis untuk lebih mudah dalam menginterpretasikan hasil
      penelitiannya untuk memperluas pengetahuan umum dari pada pembaca.

      9. Sebagai sumber pengetahuan mengenai variable-variabel yang tersedia dalam karya ilmiah tersebut.

      10. sebagai pedoman dan petunjuk saat membicarakan hasil penelitian serta karya ilmiah.

      11. mempermudah pemeriksa dalam memeriksa setiap hal dalam karya ilmiah, pemeriksa menjadi lebih fokus dan lebih terarah dalam menyimpulkan penelitian yang dilakukan.

      12. Adanya kerangka teori dapat memberikan nilai tambahan serta meningkatkan kualitas dari penelitian dan karya ilmiah yang disusun.

      Setelah mengetahui tentang fungsi dari kerangka teori, saatnya akan kami jelaskan langkah-langkah dalam membuat kerangka teori yang bisa Grameds terapkan.

      silahkan anda lihat materi sbb:

      https://docs.google.com/document/d/13oQ8k2OV6jWsOlbDF9XZAWG3QHQTToj-/edit?usp=drivesdk&ouid=103962330034157529241&rtpof=true&sd=true




    • Konstruk Penelitian Wiki
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Konstruk adalah suatu konsep yang memiliki tujuan khusus, yaitu (1) digunakan dalam suatu kerangka teoretis, (2) dikaitkan dengan konstruk-konstruk lainnya, dan (3) dapat diamati dan diukur. Sebagai contoh, ΓÇ¥kecerdasanΓÇ¥ adalah suatu konstruk. Misalnya, ΓÇ¥KecerdasanΓÇ¥ digunakan dalam suatu kerangka teoretis yang dinyatakan pada pernyataan: ΓÇ¥Prestasi belajar merupakan fungsi dari kecerdasan dan motivasiΓÇ¥. Dalam hal ini, ΓÇ¥kecerdasanΓÇ¥, ΓÇ¥prestasi belajarΓÇ¥, dan ΓÇ¥motivasiΓÇ¥ merupakan konstruk-konstruk yang membangun suatu kerangka teoretis dengan mengaitkan ketiga konstruk tersebut. Sebagai suatu konstruk, ΓÇ¥kecerdasanΓÇ¥ perlu didefinisikan khusus sedemikian rupa sehingga dapat diamati dan diukur. Dalam hal ini, kita dapat mengamati kecerdasan siswa dengan memberikan tes kecerdasan atau dengan menanyakannya kepada guru untuk menilai seberapa cerdas siswa-siswa mereka.

      Untuk memahami lebih lanjut mengenai konstruk penelitian silahkan anda unduh materi sbb:

      https://docs.google.com/presentation/d/1Atd8kn4VeXACkIus1xN9sGuz76ZlGBjb/edit?usp=drivesdk&ouid=103962330034157529241&rtpof=true&sd=true

  • PENYUSUNAN LATAR BELAKANG

    • CPMK Wiki
      Siswa harus
      Tandai selesai

      1.      Mahasiswa mampu memilih topic dan menentukan unit observasi dan unit anaisis   penelitian ilmiah

      2.      Mahasiswa  mampu mengidentifikasi masalah

      3.      Mahasiswa mampu merumuskan masalah penelitian 

      4.     Mahasiswa mampu mmbuat tujuan penelitian



    • Investigasi Ilmiah dan Observasi Forum
      Siswa harus
      Tandai selesai
      Investigasi Ilmiah

      Investigasi ilmiah merupakan suatu kegiatan yang dilakukan oleh seorang ataupun beberapa orang peneliti untuk mengupas inti permasalahan dengan tujuan untuk menemukan jawaban dari apa yang sedang diteliti sesuai dengan prosedur yang telah ditentukan . investigasi ilmiah cenderung bersifat objektif daripada subjektif, dan menolong manager untuk menyoroti faktor yang paling genting di situasi yang memerlukan perhatian khusus untuk dihindari, diperkecil, atau diselesaikan. Investigasi ilmiah dan pengambilan keputusan managerial merupakan aspek ΓÇô aspek integral dari pemecahan masalah yang efektif.

      https://docs.google.com/presentation/d/1_P_nr6D4kFd832IgePOCYD0a5_wQqIHJ/edit?usp=share_link&ouid=103962330034157529241&rtpof=true&sd=true

      Observasi

      Observasi adalah proses pemerolehan data informasi dari tangan pertama, dengan cara melakukan pengamatan. Observasi dapat dilakukan secara langsung maupun tidak langsung. Observasi dilakukan untuk mendapat informasi yang lebih akurat, baik berupa tempat, (ruang), pelaku, objek, kegiatan, perbuatan atau peristiwa.

      Observasi terbagi menjadi dua, yakni:

      1. Observasi secara langsung

      Observasi dilakukan secara langsung tanpa perantara terhadap objek di tempat kejadian atau tempat berlangsungnya peristiwa. Dalam hal ini, observer berada bersama objek yang diteliti.

      2. Observasi secara tidak langsung

      Observasi yang dilakukan tidak pada saat berlangsungnya peristiwa atau objek yang akan diteliti. Pengamatan dengan observasi tidak langsung dapat dilakukan di laboratorium melalui film, slide, foto, recorder, citra satelit dan lain sebagainya.
      Selain itu, berdasarkan buku "Cermat berbahasa Indonesia: Suplemen Materi Bahasa Indonesia" oleh Sutarno, S.Pd, dijelaskan tujuan, manfaat dan jenis-jenis observasi, sebagai berikut.

      A. Tujuan Observasi
      1. Menggambarkan objek yang diamati

      Observer harus bisa menggambarkan kembali objek yang telah diamati untuk memberikan pengetahuan kepada orang lain.

      2. Mendapatkan sebuah kesimpulan

      Hasil akhir dari dilakukannya observasi adalah adanya laporan yang di dalamnya terdapat kesimpulan dari observer tentang hasil pengamatannya.

      3. Mendapatkan data dan informasi

      Kegiatan observasi juga bisa dimanfaatkan oleh para peneliti untuk mendapatkan data bagi penelitian mereka. Sehingga laporan hasil observasi tidak hanya berbentuk teks bacaan melainkan juga karya ilmiah.

      B. Manfaat Observasi
      - Mendapatkan hasil yang bisa direlevansikan dengan penelitian yang sudah ada.

      - Mendapatkan hasil yang bisa digunakan sebagai bahan acuan memprediksi suatu kejadian yang akan datang.

      - Menjelaskan suatu objek atau peristiwa yang diobservasi.

      - Sebagai pembuktian dari sebuah isu tidak jelas yang telah berkembang.

      - Menemukan sebuah penemuan baru jika dikombinasikan dengan sebuah eksperimen.

      C. Jenis-jenis Observasi
      1. Observasi Partisipatif
      Observasi yang dilakukan dengan cara aktif terlibat secara langsung. Dalam observasi ini, observer harus terjun langsung melakukan proses yang diamatinya sehingga ia akan mengetahui dan mendapatkan secara jelas gambaran dari apa yang diobservasi.

      2. Observasi Sistematis
      Observasi yang dilakukan sesuai dengan prosedur dan ketentuan yang telah dirancang, yang telah dirancang sebelumnya tanpa menyalahi aturan tersebut. Untuk melakukan observasi ini, observer harus menentukan terlebih dahulu faktor yang mendasari observasi berdasarkan kategorinya.

      3. Observasi Eksperimental
      Observasi yang dilakukan secara eksperimen, observer telah mempersiapkan suatu kegiatan dan situasi tertentu untuk melakukan percobaan dalam kegiatannya melakukan observasi. Observasi ini cukup menyita banyak biaya dan waktu karena eksperimen yang sesungguhnya tidak bisa dilakukan hanya sekali saja.

      https://docs.google.com/presentation/d/1f9nGjYZ8JWMfaIFEimdOgPCy_v6Gml2i/edit?usp=share_link&ouid=103962330034157529241&rtpof=true&sd=true

    • RISET GAP Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Research gap adalah celah atau senjang penelitian yang dapat dimasuki oleh seorang peneliti berdasarkan pengalaman atau penelitian terdahulu. Penelitian ilmiah pada dasarnya bertujuan untuk mendapatkan sebuah jawaban baru terhadap sesuatu yang dianggap sebagai masalah. Itulah sebabnya, peneliti harus berhadapan dengan sesuatu yang menjadi permasalahan dan didukung dengan pembenaran atau justifikasi penelitian yang baik. Hal tersebut dilakukan untuk mencari jawaban baru dari masalah yang dinilai penting untuk diteliti.

      Jenis Research Gap
      Berikut adalah 7 jenis research gap:

      1. Theoretical Gap
      Theoretical gap adalah kesenjangan yang terjadi melalui teori yang sebelumnya menjadi dasar penelitian. Ada kemungkinan teori tersebut memiliki keterbatasan dan belum bisa mendukung penelitian.

      2. Evidence Gap
      Evidence gap adalah kesenjangan yang ada dalam bukti penelitian. Singkatnya, peneliti menemukan titik kesenjangan antara fenomena yang tidak asing dengan bukti lapangan yang ditemukan.

      3. Population Gap
      Population gap adalah jenis research gap yang berdasarkan produktivitas bisnis dan jangkauan populasi saat mengambil data penelitian. Dalam dunia bisnis, untuk melihat apakah ada population gap atau tidak di penelitian sebelumnya, biasanya menggunakan penentuan target market sebagai dasarnya.

      4. Empirical Gap
      Jenis research gap selanjutnya adalah empirical gap yang menunjukkan adanya kesenjangan fenomena empiris. Peneliti perlu memperhatikan apakah ada inkonsistensi dalam penelitiannya.

      5. Knowledge Gap
      Jenis research gap selanjutnya adalah knowledge gap, menurut jurnal Types of Research Gaps oleh Hamidul Islam Shohel, knowledge gap adalah penelitian yang mencari sesuatu yang belum ada.

      6. Practical-knowledge Gap
      Practical knowledge gap adalah kegiatan atau perilaku profesional dari penelitian yang tidak terpenuhi oleh penelitian.

      7. Methodological Gap
      Methodological gap terjadi karena adanya keterbatasan dalam metodologi yang diterapkan untuk penelitian.

      Cara Menemukan Research Gap
      Bagaimana cara menemukan research gap yang efisien? Sebagai solusinya, berikut metode yang bisa digunakan:

      1. Mencari Konsep yang Luput dari Penelitian
      Metode pertama yang perlu dilakukan adalah mencari konsep yang mungkin luput dari perhatian peneliti sebelumnya. Peneliti selanjutnya kemudian berusaha untuk mencari jawaban dari research gap yang muncul.

      2. Menganalisa Celah dalam Penelitian
      Metode yang diterapkan dalam melakukan penelitian memang harus dilakukan secara ilmiah. Hal dilakukan untuk menghindari kesalahan dan mendapatkan jawaban yang sebenar-benarnya. Namun, hasil penelitian tidak selalu sempurna karena berbagai faktor. Menganalisa celah dalam penelitian adalah solusi yang masih memungkinkan untuk dilakukan.

      3. Berpatokan pada Hasil Riset yang Kurang Jelas
      Metode selanjutnya untuk menemukan research gap adalah fokus dengan hasil penelitian yang kurang jelas. Hasil sebuah penelitian menggambarkan bagaimana penelitian tersebut diproses. Jika hasilnya kurang jelas, maka peneliti dapat mengambil kesimpulan adanya research gap akibat proses penelitian sebelumnya.

      Contoh Research Gap
      Menurut buku Konsep dan Tips dalam Menulis Karya Ilmiah terbitan Pascal Books, contoh research gap dapat ditemukan seperti contoh berikut:

      Contoh 1
      Sebuah penelitian yang pernah dilakukan oleh Suwati menunjukkan adanya kebijakan pemberian kompensasi yang tepat dan diterima oleh karyawan dapat meningkatkan kinerja mereka. Suwati turut menyampaikan bahwa kebijaksanaan kompensasi, baik besarannya, susunan, dan waktu pembayarannya dapat mendorong kinerja dan keinginan karyawan untuk mewujudkan prestasi kerja yang maksimal sehingga membantu mencapai cita-cita perusahaan.

      Berbeda dengan penelitian yang dilakukan Suwati, penelitian yang dilakukan Rizal menemukan bahwa hubungan kompensasi terhadap kinerja tidak signifikan. Tingkat kompensasi yang tinggi membuat kinerja pegawai akan meningkat tetapi kenaikannya tidak nyata. Hal ini justru kontra dengan hasil penelitian yang dilakukan Suwati.

      Contoh 2
      Contoh lainnya dapat ditemukan dalam buku 13 Langkah Efektif Menembus Jurnal Scopus dan WoS Q1 oleh Jacob F N Dethan, ada penelitian yang menyebut bahwa meningkatkan panjang material benda A,menyebabkan benda tersebut menjadi lebih kuat. Sebaliknya, ada penelitian yang menyebut benda A justru menjadi lemah jika panjang materialnya ditingkatkan. Ini adalah contoh masalah yang bisa diselesaikan sehingga kita dapat melakukan penelitian untuk menjawab hasil yang bersifat inkonsisten dalam penelitian.

      Untuk lebih jelas lagi silahkan anda unduh PPT sbb: 




    • Research Gap Halaman
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Research gap adalah celah atau senjang penelitian yang dapat dimasuki oleh seorang peneliti berdasarkan pengalaman atau penelitian terdahulu. Penelitian ilmiah pada dasarnya bertujuan untuk mendapatkan sebuah jawaban baru terhadap sesuatu yang dianggap sebagai masalah. Itulah sebabnya, peneliti harus berhadapan dengan sesuatu yang menjadi permasalahan dan didukung dengan pembenaran atau justifikasi penelitian yang baik. Hal tersebut dilakukan untuk mencari jawaban baru dari masalah yang dinilai penting untuk diteliti.

      Jenis Research Gap
      Berikut adalah 7 jenis research gap:

      1. Theoretical Gap
      Theoretical gap adalah kesenjangan yang terjadi melalui teori yang sebelumnya menjadi dasar penelitian. Ada kemungkinan teori tersebut memiliki keterbatasan dan belum bisa mendukung penelitian.

      2. Evidence Gap
      Evidence gap adalah kesenjangan yang ada dalam bukti penelitian. Singkatnya, peneliti menemukan titik kesenjangan antara fenomena yang tidak asing dengan bukti lapangan yang ditemukan.

      3. Population Gap
      Population gap adalah jenis research gap yang berdasarkan produktivitas bisnis dan jangkauan populasi saat mengambil data penelitian. Dalam dunia bisnis, untuk melihat apakah ada population gap atau tidak di penelitian sebelumnya, biasanya menggunakan penentuan target market sebagai dasarnya.

      4. Empirical Gap
      Jenis research gap selanjutnya adalah empirical gap yang menunjukkan adanya kesenjangan fenomena empiris. Peneliti perlu memperhatikan apakah ada inkonsistensi dalam penelitiannya.

      5. Knowledge Gap
      Jenis research gap selanjutnya adalah knowledge gap, menurut jurnal Types of Research Gaps oleh Hamidul Islam Shohel, knowledge gap adalah penelitian yang mencari sesuatu yang belum ada.

      6. Practical-knowledge Gap
      Practical knowledge gap adalah kegiatan atau perilaku profesional dari penelitian yang tidak terpenuhi oleh penelitian.

      7. Methodological Gap
      Methodological gap terjadi karena adanya keterbatasan dalam metodologi yang diterapkan untuk penelitian.

      Cara Menemukan Research Gap
      Bagaimana cara menemukan research gap yang efisien? Sebagai solusinya, berikut metode yang bisa digunakan:

      1. Mencari Konsep yang Luput dari Penelitian
      Metode pertama yang perlu dilakukan adalah mencari konsep yang mungkin luput dari perhatian peneliti sebelumnya. Peneliti selanjutnya kemudian berusaha untuk mencari jawaban dari research gap yang muncul.

      2. Menganalisa Celah dalam Penelitian
      Metode yang diterapkan dalam melakukan penelitian memang harus dilakukan secara ilmiah. Hal dilakukan untuk menghindari kesalahan dan mendapatkan jawaban yang sebenar-benarnya. Namun, hasil penelitian tidak selalu sempurna karena berbagai faktor. Menganalisa celah dalam penelitian adalah solusi yang masih memungkinkan untuk dilakukan.

      3. Berpatokan pada Hasil Riset yang Kurang Jelas
      Metode selanjutnya untuk menemukan research gap adalah fokus dengan hasil penelitian yang kurang jelas. Hasil sebuah penelitian menggambarkan bagaimana penelitian tersebut diproses. Jika hasilnya kurang jelas, maka peneliti dapat mengambil kesimpulan adanya research gap akibat proses penelitian sebelumnya.

      Contoh Research Gap
      Menurut buku Konsep dan Tips dalam Menulis Karya Ilmiah terbitan Pascal Books, contoh research gap dapat ditemukan seperti contoh berikut:

      Contoh 1
      Sebuah penelitian yang pernah dilakukan oleh Suwati menunjukkan adanya kebijakan pemberian kompensasi yang tepat dan diterima oleh karyawan dapat meningkatkan kinerja mereka. Suwati turut menyampaikan bahwa kebijaksanaan kompensasi, baik besarannya, susunan, dan waktu pembayarannya dapat mendorong kinerja dan keinginan karyawan untuk mewujudkan prestasi kerja yang maksimal sehingga membantu mencapai cita-cita perusahaan.

      Berbeda dengan penelitian yang dilakukan Suwati, penelitian yang dilakukan Rizal menemukan bahwa hubungan kompensasi terhadap kinerja tidak signifikan. Tingkat kompensasi yang tinggi membuat kinerja pegawai akan meningkat tetapi kenaikannya tidak nyata. Hal ini justru kontra dengan hasil penelitian yang dilakukan Suwati.

      Contoh 2
      Contoh lainnya dapat ditemukan dalam buku 13 Langkah Efektif Menembus Jurnal Scopus dan WoS Q1 oleh Jacob F N Dethan, ada penelitian yang menyebut bahwa meningkatkan panjang material benda A,menyebabkan benda tersebut menjadi lebih kuat. Sebaliknya, ada penelitian yang menyebut benda A justru menjadi lemah jika panjang materialnya ditingkatkan. Ini adalah contoh masalah yang bisa diselesaikan sehingga kita dapat melakukan penelitian untuk menjawab hasil yang bersifat inkonsisten dalam penelitian.

      Untuk lebih jelas lagi silahkan anda unduh PPT pada link sbb: 

      https://docs.google.com/presentation/d/1hUwnV4u4zlLn6snMdkv7-dhll-ooaJej/edit?usp=sharing&ouid=103962330034157529241&rtpof=true&sd=true



  • VARIABEL DAN INDIKATOR PENELITIAN

    • Konsep Variabel Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Variabel Penelitian adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh seorang peneliti dengan tujuan untuk dipelajari sehingga didapatkan informasi mengenai hal tersebut dan ditariklah sebuah kesimpulan.

      Variabel merupakan hal yang sangat penting dalam sebuah penelitian, karena sangat tidak memungkinkan bagi seorang peneliti melakukan penelitian tanpa variabel.

      Sebagian besar ahli mendefinisikan variabel penelitian sebagai kondisi-kondisi yang telah dimanipulasi, dikontrol, atau diobservasi oleh seorang peneliti dalam sebuah penelitiannya.

      Sebagian ahli juga mendefiniskan bahwa yang dinamakan variabel adalah segala sesuatu yang akan menjadi objek pengamatan dalam sebuah penelitian. Dari dua pengertian di atas, bisa diartikan bahwa variabel penelitian meliputi faktor-faktor yang berperan ketika proses penelitian itu sendiri.

      Variabel penelitian ini sangat ditentukan oleh landasan teoritis dan kejelasannya yang ditegaskan oleh hipotesis penelitian. Oleh karena itu, jika landasan teori dalam suatu penelitian berbeda, maka akan berbeda pula hasil variabelnya.

      Jenis-jenis Variabel Penelitian

      Menurut sifatnya, variabel ini dapat dibedakan menjadi 5 yaitu: Sifat variabel, hubungan antar variabel, urgensi pembukaan instrumen, dan tipe skala pengukuran. Berikut penjelasannya.

      2.1. Hubungan antar Variabel

      Jenis Variabel Bebas (Independent Variable)

      Variabel ini mempunyai pengaruh atau menjadi penyebab terjadinya perubahan pada variabel lain. Sehingga bisa dikatakan bahwa perubahan yang terjadi pada variabel ini diasumsikan akan mengakibatkan terjadinya perubahan variabel lain.

      Contoh, jika dalam sebuah penelitian dinyatakan akan berusaha mengungkap ΓÇ£pengaruh motivasi belajar terhadap prestasi mahasiswaΓÇ¥ maka variabel bebasnya adalah ΓÇ£motivasi belajarΓÇ¥. Disebut variabel bebas karena variabel ini tidak bergantung pada variabel lain. Sedangkan variabel ΓÇ£prestasi belajarΓÇ¥ bergantung dan dipengaruhi oleh variabel ΓÇ£motivasi belajarΓÇ¥.

      Variabel bebas atau independent ini juga biasa disebut sebagai variabel stimulus, pengaruh dab prediktor. Di dalam pemodalan persamaan struktural, variabel bebas disebut sebagai variabel eksogen.

      Jenis Variabel Terikat (Dependent Variable)

      Variabel terkait atau dependent adalah variabel yang keberadaannya menjadi suatu akibat dikarenakan adanya variabel bebas. Disebut variabel terkait karena kondisi atau variasinya terkait dan dipengaruhi oleh variasi variabel lain.

      Selain itu ada juga sebutan lain yaitu variabel tergantung, karena variasinya tergantung pada variasi variabel lain. Kemudian ada juga yang menyebut variabel output, kriteria, respon, dan indogen.

      Contoh variabel dependent: Aapabila seorang peneliti hendak mengungkap ΓÇ£pengaruh motivasi belajar terhadap prestasi belajar siswaΓÇ¥ maka yang menjadi variabel terikatnya adalah ΓÇ£prestasi belajar siswaΓÇ¥. Variabel ini dinamakan sebagai variabel terikat karena tinggi dan rendahnya prestasi siswa itu tergantung variabel motivasi belajarnya.

      Jenis Variabel Kontrol (Control Variable)

      Jenis variabel ini merupakan variabel yang dibatasi dan dikendalikan pengaruhnya sehingga tidak berpengaruh pada gejala yang sedang diteliti, dengan kata lain yaitu dampak dari variabel bebas terhadap variabel terikat tidak dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti.

      Dalam beberapa penelitian variabel ini tidak dinyatakan secara eksplisit, tetapi lebih ke penelitian yang sifatnya eksperimental. Variabel ini dibutuhkan pengendalian yang sifatnya sangat penting. 

      Hal sedemikian rupa dilakukan dengan tujuan untuk mengurangi kompleksitas permasalahan yang sedang diteliti. Selain digunakan untuk penelitian eksperimental, variabel kontrol juga sering dipakai peneliti apabila hendak melakukan penelitian yang sifatnya membandingkan.

      Contohnya, pengaruh metode belajar terhadap prestasi belajar siswa. Variabel bebas dalam variabel ini adalah metode mengajar, sedangkan variabel terikatnya adalah pretasi belajar sisiwa.

      Variabel yang ditetapkan sama yaitu mata pelajaran yang sama misal, pelajaran kimia. Dengan adanya penetapan variabel kontrol tersebut maka dampak besarnya pengaruh mengajar terhadap prestasi belajae sisiwa bisa diketahui lebih pasti

      2.2. Sifat Variabel

      Variabel ini dikelompokkan menjadi 2 yaitu:

      Jenis Variabel Dinamis

      Pengertian variabel dinamais yaitu suatu variabel yang bisa diubah naik keadaan maupun karakteristiknya. Variabel ini memungkinkan untuk dilakukan manipulasi atau perubahan sesuai dengan tujuan yang diinginkan peneliti.

      Perubahan tersebut dapat berupa peningkatan atau penurunan. Seperti contoh, prestasi belajar, motivasi belajar, kinerja pegawai, dan lain-lain

      Jenis Variabel Statis

      Variabel statis adalah variabel yang mempunyai sifat yang tetap dan tidak dapat diubah, baik keberadaan maupun karakteristiknya. Dalam kondisi normal sifat-sifat tersebut sulit untuk diubah.

      Contoh seperti, status sosial ekonomi, tempat tinggal, jenis kelamin, dan lain-lain.

      2.3. Urgensi Faktual

      Bedasarkan penting atau tidaknya sebuah instrumen dalam mengumpulkan data, maka dapat dibedakan menjadi 2 yaitu variabel konseptual dan faktual, berikut penjelasannya:

      Variabel Konseptual

      Dinamakan variabel konseptual karena variabel ini tidak terlihat secara fakta dan tersembunyi dalam suatu konsep. Variabel konsep hanya bisa diketahui berdasarkan indikator yang tampak.

      Contoh variabel konsep adalah, motivasi belajar, minat, konsep diri, bakat, kinerja, dan lain-lain. Karena tersembunyi di dalam konsep, maka keakuratan data yang terdapat pada variabel konsep tergantung keakuratan indikator dari beberapa konsep yang sudah dikembangkan oleh peneliti.

      Variabel Faktual

      Berbeda dengan yang di atas, variabel ini merupakan variabel yang ada di dalam faktanya. Contoh yang dapat kamu lihat dalam variabel ini adalah, gen, usia, asal daerah/sekolah, agama, pendidikan, dan lain-lain.

      Karena sifatnya yang faktual, maka apabila terjadi kesalahan dalam pengumpulan data itu bukanlah kesalahan instrumen akan tetapi respondennya, misal si responden tidak jujur atau terdapat sifat-sifat buruk pada responden itu sendiri.

      2.4. Tips Skala Pengukur

      Ada sekitar 4 tingkatan dalam variabel ini yaitu: Nominal, interval, dan rasio, berikut penjelasannya:

      Variabel Nominal

      Variabel nominal adalah, variabel yang hanya bisa dikelompokkan terpisah secara kategori dan diskrit. Variabel nominal bisa disebut juga dengan variabel diskrit. Dilihat dari namanya nominal atau nomi mempunyai arti nama, hal ini menunjukkan bahwa tanda atau label hanya digunakan untuk membedakan antar variabel.

      Contoh dari variabel ini yaitu: Gender, agama, wilayah, dan lain-lain. Variabel nominal juga merupakan variabel yang memiliki variasi paling sedikit.

      Variabel Ordinal

      Variabel ordinal yaitu variabel yang memiliki variasi perbedaan, tingkatan, urutan, namun tidak memiliki kesamaan jarak perbedaan dan tidak bisa dibandingkan. Pada urutan ini tergambar adanya gradasi atau sebuah tingkatan, namun itu semua tidak bisa diketahui secara pasti.

      Contohnya yaitu peringkat dalam kejujuran, di mana selisih yang menggambarkan jarak pencapaian skor/pretasi juara 1, 2, 3, dan seterusnya tidak dipermasalahkan.

      Variabel Interval

      Berbeda lagi dengan variabel-variabel di atas, skala variabel jenis ini dapat dibedakan, bertingkat dan memiliki jarak yang sama dari satuan hasil pengukuran, namun kesamaan tersebut sifatnya tidak bisa dibandingkan dan tidak mutlak.ΓÇÖ

      Contoh interval, penerimaan raport dari hasil belajar diberikan angka 4, 5, 6 , 7, 8, 9, 10 dan seterusnya. Skala penilaian dari angka 1 – 10 memiliki satuan 1 per unit. Jarak angka 4 ke 5 sama saja dengan jarak 5 ke 6…. dan seterusnya.

      Namun angka tersebut tidak memiliki arti perbandingan, dalam artian bahwa angka 4 yang didapatkan oleh seorang siswa itu tidak berarti bahwa kepintaran siswa setengah lebih baik dari siswa yang mendapat angka 8.

      Variabel Rasio

      Variabel rasio adalah variabel yang memiliki skor dan bisa dibedakan, diurutkan, adanya persamaan jarak perbedaan, dan dapat dibandingkan.

      Contohnya, tinggi badan, seseorang yang tinggi badannya 50 cm adalah setengah dari orang yang tinggi badannya 100 cm.

      2.5. Penampilan Waktu Pengukuran

      Dalam waktu pengukuran variabel dapat dikelompokkan menjadi 2 yaitu: Variabel maksimalis dan tipikalis. Simak di bawah ini.

      Variabel Maksimalis

      Variabel maksimalis adalah, variabel yang ketika proses pengumpulan data, ada dorongan terhadap responden agar menunjukkan penampilan maksimal. Contohnya, kreativitas, bakat, pretasi dll.

      Variabel Tipikalis

      Variabel tipikalis adalah variabel yang ketika peroses pengumpulan data tidak ada dorongan terhadap responden dalam menunjukkan penampilan secara maksimal, namun lebih kepada jujur diri terhadap variabel yang diukur.

      Contohnya yaitu: Minat, kepribadian, sikap terhadap pelajaran tertentu dll. 


    • Cara Menyusun Definisi Operasional Penelitian Halaman
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Secara garis besar variabel operasional adalah bagaimana peneliti akan menjelaskan tentang suatu variabel yang akan diteliti. Ada berbagai macam cara untuk meneliti sesuatu yang konseptual, sehingga definisi operasional variabel harus dibedakan dari definisi konseptual. Peneliti kadang mencampuradukkan definisi konseptual dengan definisi operasional dalam bab metodologi penelitian.

      Umumnya akan ada banyak alternatif pengukuran suatu variabel. Ketika peneliti sudah memilih cara yang akan dilakukannya maka ketika dirumuskan dalam kalimat akan menjadi sebuah definisi operasional. Masing-masing definisi operasional pasti benar, karena hanya menunjukkan apa yang dimaksud oleh peneliti dalam penelitiannya. Sehingga kita harus berhati-hati jika ingin meniru definisi operasional dari penelitian lain. Jangan sampai kita malah kesulitan mengukur suatu variabel akibat perbedaan antara kondisi penelitian kita dengan kondisi penelitian yang kita tiru.

      Jika kita mencari pada literatur definisi dari suatu variabel yang akan kita teliti maka umumnya yang kita dapatkan adalah suatu definisi konseptual. Sesuatu yang berupa konstruk pemikiran tentang suatu hal yang sifatnya umum. Untuk dapat menyusun operasionalisasi definisi konseptual yang tepat dari suatu variabel maka kita harus mengetahui atau memperkirakan apa saja yang dapat dipakai untuk mengukur variabel tersebut.

      Secara garis besar langkah-langkah penyusunan definisi operasional yang baik adalah sebagai berikut:

      1. Tentukan dulu variabel apa saja yang akan diteliti. Pastikan fungsi masing-masing variabel, apakah sebagai variabel bebas, variabel terikat, atau variabel luar.
      2. Carilah definisi konseptual yang tepat untuk masing-masing variabel tersebut. Bisa dari kamus, textbook, atau penelitian orang lain. Bisa juga merumuskan sendiri berdasarkan pengalaman atau rangkuman dari berbagai kepustakaan. Intinya adalah definisi konseptual lebih berfokus pada konsep suatu variabel.
      3. Identifikasi apa saja yang dapat dilakukan untuk mengukur variabel-variabel tersebut. Selalu ada lebih dari satu cara untuk mengukur sesuatu. Bisa dengan mengamati, membandingkan dengan hal lain, menanyakan, atau metode lain.
      4. Pilihlah cara apa yang akan benar-benar dilakukan untuk menggambarkan suatu variabel. Pastikan spesifik dengan acuan yang jelas. Misalnya apakah akan mengacu pada suatu kuesioner standar atau suatu metode yang benar-benar baru. Perlu rinci hingga bagaimana nantinya memperlakukan data yang diperoleh. Secara umum ada 4 level pengukuran: 1) nominal, 2) ordinal, 3) interval dan 4) rasio.
      5. Tuliskan dalam bentuk narasi atau tabel. Umumnya kalau pada skripsi atau tesis berupa tabel, sedangkan pada naskah publikasi ilmiah umumnya berupa narasi.

      Peneliti Bebas Mendefinisikan Variabel Penelitiannya

      Ingatlah bahwa definisi operasional suatu variabel adalah cara spesifik untuk mengukur variabel tersebut dalam suatu penelitian. Penelitian yang berbeda mungkin mengukur suatu variabel dengan definisi konseptual yang sama secara berbeda. Jika anda akan meneliti cara-cara membantu orang berhenti merokok, maka berhenti merokok akan menjadi variabel terikat dalam penelitian anda. Anda dapat mendefinisikan berhenti merokok sebagai orang yang tidak merokok selama 1 bulan, atau sebagai orang yang tidak merokok dalam setahun, atau mungkin hanya sebatas 50% pengurangan jumlah rokok yang dihisap dalam sebulan terakhir.

      Merumuskan definisi operasional seluruh variabel dalam sebuah penelitian merupakan langkah penting dalam desain penelitian. Beberapa variabel konseptual lainnya yang memiliki banyak definisi operasional antara lain: kecerdasan, kebugaran, kesehatan, pola makan, dan kualitas hidup. Beberapa kuesioner yang spesifik dan baku atau sering dipakai telah dikembangkan untuk mengukur berbagai variabel konseptual ini.

      Hati-hati Ketika Meniru dari Penelitian Lain

      Dalam artikel ilmiah, penjelasan tentang variabel yang diteliti biasanya ditemukan di bagian metode. Pastikan untuk menilai artikel ilmiah dengan baik sebelum memutuskan untuk meniru definisi operasionalnya. Jangan sampai rujukan pada suatu artikel malah akan menjadi sumber masalah pada penulisan karya ilmiah anda.

      Semoga tulisan ini dapat membantu menjawab pertanyaan terkait bagaimana cara yang benar dalam menyusun definisi operasional variabel penelitian. Terima kasih.

      Sumber: qcc.cuny.edu/socialSciences/cbluestone/research-methods-student-notesf10.pdf; pt.armstrong.edu/wright/hlpr/text/3.4.depvar1.htm  

      http://


  • Kajian Literatur (Minggu ke-4)

    Kajian literatur adalah jembatan bagi peneliti untuk mendapatkan landasan  teoritik sebagai pedoman sumber hipotesis, jembatan ini sebenarnya berwujud pengetahuan tentang riset-riset yang dilakukan oleh peneliti lain dalam area penelitian. Pengetahuan ini tidak hanya berupa pemahaman terhadap riset-riset tersebut, tetapi juga saling-kait yang terbentuk antar riset-riset tadi. 

    Seperti diketahui, sebuah penelitian tidak muncul begitu saja, tetapi ia selalu mencoba menyelesaikan atau menjawab persoalan yang ditinggalkan penelitian sebelumnya. Keterkaitan inilah, yang jika dirangkai secara menyeluruh, menyusun ΓÇ£petaΓÇ¥ penulisan Karya Tulis Ilmiah tersebut.


    • Pengertian Literatur Halaman
      Siswa harus
      Tandai selesai

      • Literatur Review adalah uraian tentang teori, temuan dan bahan penelitian lain yang diperoleh dari bahan acuan untuk dijadikan landasan kegiatan penelitian untuk menyusun kerangka pemikiran yang jelas dari perumusan masalah yang ingin diteliti
      • Tujuan akhir Literatur riview adalah untuk mendapatkan gambaran yang berkenaan dengan apa yang sudah pernah dikerjakan orang lain sebelumnya
      • Literatur review atau disebut juga tinjauan penelusuran pustaka merupakan langkah pertama untuk mengumpulkan informasi yang relevan bagi penelitian
      • Penelusuran pustaka berguna untuk menghindari duplikasi dari pelaksanaan penelitian
      • dengan penelusuran pustaka maka akan dapat diketahui penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya
      • Literatur review berisikan ulasan rangkuman dan pemikiran penulis tentang beberapa sumber pustaka (dapat berupa artikel, buku, slide, informasi dari internet, dll) terkait dengan topik penelitian yang dibahas
      • Literatur review yang baik haruslah bermafaat relevan, mutakhir dan memadai.
      • Landasan teori, tinjauan teori dan tinjauan pustaka semuannya merupakan cara untuk melakukan tinjauan literatur
      • Literatur review merupakan suatu cara untuk menemukan, mencari artikel artikel, buku- buku dan sumber-sumber lain seperti tesis, disertasi, prosiding,yang relevan pada suatu isi tertentu atau teori atau riset yang menjadi minat si peneliti
      • Literatur review yang didapatkan biasanya masih bersifat umum atau general (general problem)

      Literatur rwview merupakan diskusi dari pengetahuan tentang topik yang sedang dipelajari atau bisa juga berupa hasil pengetahuan yang didukung dengan literatur riset dan merupakan fondasi dari penelitian

      2 Komponen Utama Literatur Review

      1. Kerangka teori (Theorical Freamwork)
      2. Kajian yang terkait dengan topik maupun tema penelitian

      3 Aspek Utama melakukan Literatur Review

      1. Survey artikel yang terkait dengan isu yang diminati oleh peneliti
      2. Lakukan evalusai, ringkas gambaran gambaran yang ada
      3. Dapatkan masukan yang terkait dengan isu dari publikasi yang terbaru hingga publikasi terlama sehingga peneliti bisa mendapatkan gambaran penelitian secara umum dan kompherensif

      Beberapa Hal Terkait Literatur Review

      • Apa yang menjadi masalah dan kenapa masalah itu penting untuk dipecahkan?
      • Apakah masalah tersebut telah berhasil dipecahkan/ dipecahkan oleh peneliti lain?
      • Tetapkan permasalahan yang ada se simple/ sesederhana mungkin
      • Apakah metodologi penelitian sudah sesuai dan sudah dimulai?
      • Apakah kontribusi literatur review terhadap penelitian yang dilakukan?
      • Apakah kesimpulan yang bisa diambil terkait dengan permasalahan?
      • Apakah kesimpulan yang dibuat sudah cukup menjawab dari permasalahn yang ada?

      Manfaat Literatur Review

      1. Identifikasi kesenjangan (identify gaps) penelitian
      2. Hindari pembuatan ulang (reinventing the wheel), sehingga bisa hemat waktu dan untuk hindari kesalahan kesalahan yang pernah dilakuakan orang lain
      3. Identifikasi metode yang pernah dilakukann dan yang relevan dengan penelitian yang dilakukan
      4. Meneruskan penelitian sebelumnya yang telah tercapai, sehingga penelitian yang akan dilakukan dapat dibangun diatas platform pengetahuan atau ide yang sudah ada
      5. Untuk mendapatkan informasi tentang orang lain yang melakukan penelitian di area/fokus riset sama, sehingga dapat bergabung didalam komunitas ynga dapat memberikan kontribusi penelitian yang berharga

      Langkah langkah Literatur Review

      Langkah 1: Formulasikan Permasalahan

      • Pilihlah topik yang sesuai isu dan minat
      • Permasalahan harus ditulis secara lengkap dan tepat

      Langkah 2: Cari Literatur

      • Cari literatur yang relevan dengan penelitian
      • Dapatkan gambaran(overview) topik penelitian
      • Sumber sumber penelitian sangan membantu bila didukung pengetahuan topik yang dikaji.
      • Sumber sumber tersebut berikan gambaran/ringkasan penelitian sebelumnya

      Langkah 3: Evaluasi Data

      • Lihatlah kontribusi apa saja terhadap topik yang dibahas
      • Cari dan temukan sumber data yang tepat sesuai kebutuhan guna mendukung penelitian
      • Data bisa berupa data kualitatif, data kuantitatif maupun data yang berasal dati kombinasi keduanya

      Langkah 4: Analisis dan Interpretasikan

      • Diskusikan dan temukan serta ringkas literatur

      Untuk review sebuah literatur dapat dilakukan dengan beberapa cara seperti:

      1. Cara kesamaannya (compare)
      2. Cari ketidaksamaannya (contrast)
      3. Berikan pandangan (criticize)
      4. Banadingkan (synthesize)
      5. Ringkasan (summarize)

      Tips!

      • Hal terpenting dalam membuat literatur review adalah fitur utama dalam membangun teori, yaitu dengan bandingkan antara konsep, teori dan hipotesis dengan literatur yang ada
      • Kunci utama dari proses ini adalah melihat sebanyak banyaknya literatur yang ada
      • Kemudian cari persamaan dan perbedaan yang terjadi antara literatur yang satu dengan literatur lainnya. dan cari alasan kenapa hal tersebut bisa terjadi

      Sumber Sumber Literatur Review

      1. Publikasi paper dijurnal nasional dan internasonal
      2. Tesis (S2), penulis ilmiah yang sifatnya mendalam dan mengungkapkan suatu pengetahuan baru yang diperoleh melalui penelitian
      3. Disertasi (S3), merupakan penulisan ilmiah tingkat tinggi untuk dapatkan gelar Doktor Falsafah (ph.D). Disertasi berisi fakta berupa penemuan dari penulis berdasarkan metode dan analisis yang dapat dipertahankan kebenarannya
      4. Jurnal, Hasil hasil konferensi. Jurnal biasanya dihunakan sebagai bahan sitiran (sitasi) utama dalam penelitian karena jurnal memuat suatu informasi baru yang bersifat spesifikasi dan terfokus pada pemecahan masalah pada suatu topik penelitian
      5. Majalah, pamflet, kliping. majalah ilmiah merupakan sumber publikasi yang biasanya berupa teori, penemuan baru maupun berupa materi materi yang sedang populer dibicarakan dan diteliti
      6. Abstrak hasil penelitian
      7. Prosiding (proceedings). Pengambilan prosiding sebagai bahan literatur bisa memudahkan peneliti karena adanya kolaborasi antara peneliti dengan penulis prosiding yang mungkin berada astu Institusi, komuniti, peer group yang sama.
      8. Website yang memuat literatur ilmu komputer seperti, http://citeseer.nj.nec.com/cs, dan lainnya

      Sitasi/Penyitiran

      • Sitasi (citation) sangat penting dalam penulisan ilmiah, karena penulis memerlukan bahan pustaka (literatur review) untuk mendukung hasil tulisan pnelitiannya
      • Sitasi menunjukan asal usul atau sumber suatu kutipan, mengutip pernyataan, atau salin.ulangi pernyataan seseorang dan mencantumkannya di dalam suatu karya tulis yang dibuat, namun tetap indikasikan bahwa kutipan tersebut merupakan pernyataan dari orang lain
      • Suatu dokumen akan disitir apabila relevan dengan kegiatan penilisan karya ilmiah yang dilakukannya
      • Penyitiran dokumen dilakukan dengan maksud membantu pengarang daptkan informasi tambahan guna memecahkan masalah yang diteliti
      • Pada dasarnya, semua kalimat, ide atau hasil karya yang bukan karya sendiri harus disebutkan sumbernya
      • Salah satu pemilihan dokumen yang disitir adalah kesesuaian topik dengan penelitian, namu ada juga yang menyitir dari dokumen yang berbeda dari topik penelitian, misalnya : untuk melihat analisa statistik/ analisa data lain yang mungkin bisa digunakan pada penelitian yang sedang dilakukan
      • Tahun terbitan dokumen adalah hal penting karena dokumen yang terbitannya lebih terbaru atau termutakhir memuat informasi dan pengetahuan baru yang sedang berkembang saat itu
      • Dokumen yang sifatnya lama.klasik juga masih bisa disitir, karena dokumen tersebut memberikan informasi yang masih relevan dengan keadaan saat ini, atau dokumen tersebut berisikan informasi awal perkembangan ilmu pengetahuan pada saat ini


    • Sistematik Literatur Review Halaman
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Systematic Literature Review

      Systematic literature review adalah metode penelitian untuk melakukan identifikasi, evaluasi dan interpretasi terhadap semua hasil penelitian yang relevan terkait pertanyaan penelitian tertentu, topik tertentu, atau fenomena yang menjadi perhatian. Studi secara mandiri (individual study) merupakan bentuk studi primer (primary study), sedangkan systematic review adalah studi sekunder (secondary study). 

      Teknik Analisis Data

      Systematic Literature Review (SLR) didefinisikan sebagai proses mengidentifikasi, menilai dan menafsirkan semua bukti penelitian yang tersedia dengan tujuan untuk menyediakan jawaban untuk pertanyaan penelitian secara spesifik. Fungsi dari teknik analisis data Systematic Literature Review adalah melakukan sintesis sekaligus pendalaman dari berbagai hasil penelitian yang relevan. Dengan demikian fakta yang disajikan dalam hasil sintesa akan sangat bermanfaat untuk decision-maker sebagai pijakan keluaran kebijakan.

      

      Tahapan Systematic Literature Review

      Apabila kamu menggunakan Systematic Literature Review ada baiknya kamu perlu lalui tahapan-tahapan berikut:

      Teknik Analisis Data

      • PLANNING, di planning ini kita menentukan terlebih dahulu Research Question (RQ) atau pertanyaan penelitian. RQ adalah bagian awal dan dasar berjalannya SLR. RQ digunakan untuk menuntun proses pencarian dan ekstraksi literatur. RQ yang baik adalah yang bermanfaat, terukur, arahnya ke pemahaman terhadap state-of-the-art research dari suatu topik penelitian. Ada 5 elemen dalam menentukan RQ yaitu sering disebut dengan PICOC (PopulationπÇïsoftware application, software system dan information system. Jadi pada bagian ini kita menentukan perangkat lunak yang akan menampung populasi data. Intervention πÇïmodels, methods, techniques, datasets. Dibagian ini menentukan metode penelitian yang akan dijadikan acuan. Comparison πÇïpembanding dari berbagai penelitian, Outcome πÇï hasil dari metode penelitian dan Context πÇïisi dari penelitian ( di bidang industry atau akademik)).

      • CONDUCTING, Tahapan conduting adalah tahapan yang berisi pelaksanaan dari SLR itu sendiri, Dimulai dari penentuan keyword pencarian literatur (search string) yang basisnya adalah dari PICOC. Pemahaman terhadap sinonim dan alternatif pengganti kata akan menentukan akurasi pencarian literatur kita. Kemudian langkah berikutnya adalah penentuan sumber (digital library) dari pencarian literatur. Karena literatur yang kita kumpulkan akan sangat banyak, mungkin ratusan atau ribuan paper, maka disarankan untuk menggunakan tool software untuk mempermudah kita mengelola literatur seperti Mendeley, Zotero, EndNote, dsb. Hal-hal yang harus disaring yaitu; publication year/tahun publikasi dari penelitian (misal 2016ΓÇô2019), publication type (journal, conference proceeding, search string (software), dan yang terakhir selected studies. Di selected studies ini kita menentukan kriteria inklusi dan kriteria eksklusi. Langkah terakhir setelah kita mendapatkan literatur yang kita inginkan, adalah ekstraksi data (data extraction), kemudian melakukan sintesis berbagai hal yang kita temukan dari literatur-literatur yang sudah kita pilih (synthesis of evidence). Tujuan utama dari sintesis data adalah untuk menganalisis dan mengevaluasi berbagai hasil penelitian dari berbagai literatur, dan untuk memilih metode yang paling tepat untuk mengintegrasikan penjelasan dan interpretasi dari berbagai temuan tersebut.

        • REPORTING, Reporting adalah tahapan penulisan hasil SLR dalam bentuk tulisan, baik untuk dipublikasikan dalam bentuk paper ke jurnal ilmiah atau untuk menyusun Bab 2 tentang Literature Review dari skripsi/tesis/disertasi kita. Struktur penulisan dari SLR biasanya terdiri dari 3 bagian besar, yaitu: Pendahuluan (Introduction), Utama (Main Body) dan Kesimpulan (Conclusion). Bagian Pendahuluan akan berisi latar belakang dan landasan mengapa SLR pada suatu topik itu penting dan harus dilakukan. Sedangkan Bagian Utama akan berisi protokol SLR, hasil analisis dan sintesis temuan, serta diakhiri dengan diskusi yang membahas implikasi dari hasil SLR. Bagian Kesimpulan akan berisi rangkuman dari temuan yang kita dapatkan, sesuai dengan RQ yang kita tetapkan di depan.


        Perbedaan Systematic Literature Review dengan Literatur Review

        Pasti kalian bertanya-tanya kira-kira apa sih perbedaan antara Systematic Literature Review dengan review literatur pada umumnya. Nah, ada sedikit perbedaan systematic literature review dengan review literatur yang umum dipakai dalam penelitian. Berikut adalah ringkasan perbedaan antar keduanya.

        Teknik Analisis Data

        Metode Pengumpulan

        Systematic Literature Review menggunakan pendekatan metodologi ilmiah untuk merangkum hasil penelitian. Sedangkan literature review biasanya tidak menggunakan pendekatan metodologi ilmiah. Jadi suka-sukanya penulis saja apabila menggunakan review literatur untuk tinjauan penelitian terdahulu.

        Keterlibatan Partisipan

        Systematic Literature Review melibatkan tim peneliti. Sedangkan literature review dikerjakan oleh seorang penulis.

        Pencarian Hasil 

        Systematic Literature Review dilakukan pencarian hasil penelitian dan artikel dikerjakan secara sistematis. Sedangkan literature review pencarian hasilnya ataupun bukti-bukti artikel yang terkait tidak dikerjakan secara 

        Contoh Systematic Literature Review

        Saya ambil salah satu contoh Systematic Literature Review Kepuasan Pelanggan terhadap Jasa Transportasi Online. Saat ini banyak penelitian yang meneliti faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan. Sehingga diperlukan review terhadap paper jurnal yang membahas tentang kepuasan pelanggan transportasi online. Metode yang digunakan penelitian ini adalah Systematic Literature Review (SLR) terhadap paper jurnal yang publish dari tahun 2016-2019. Terdapat tiga Research Question (RQ) yang ditetapkan pada penelitian ini.

        Hasil akhir yang diperoleh dari penelitian ini adalah aplikasi yang banyak diteliti yaitu Go-Jek dan Grab, teknik pengumpulan data yang digunakan adalah kuesioner dengan responden yang paling banyak digunakan sebanyak 100 orang dan faktor yang paling banyak berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan yaitu kualitas pelayanan. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi agar para pelaku bisnis penyedia jasa transportasi online terus meningkatkan kualitas pelayanannya sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan yang berakibat pada penggunaan ulang jasa tersebut.




    • PPT SLR Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Silahkan anda unduh materi sbb:

  • ORDINARY LEAST SQUARE DAN TEKNIK FORECASTING (Pertemuan ke-6) 14 April 2023

    • Pengantar Teknik Analisis Time Series Halaman
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Assalmualaikum wr wb,

      Untuk membantu kalian dalam memahami model ARIMA, Kontegrasi dan ECM, maka disini sy akan berikan dulu pemahaman mengenai persamaan Regresi terlebih dahulu. Persamaan Regresi yang pernah anda pelajari saat mengambil MK statistik inferensial pada semester-semester sebelumnya. Akan tetapi pemakaian dari persamaan regresi disini ada beberapa hal yg sedikit berbeda dengan metode persamaan regresi pada MK statistik inferensial yg menggunakan pendekatan non paramterik. Disini kita akan bahas persamaan regresi yg bersifat parametrik dan stokastik (menggunakan pendekatan probabilitas) yg memang pada dasarnya dipakai pada aplikatif kajian-kajian ekonomi yg mengedepankan pada pendekatan/teori-teori ekonomi (ekonometrika)

      Untuk negunggah bahan dan materi silahkan anda buka link sbb:

      1. Pengantar Regresi

      https://drive.google.com/file/d/1lxeN7fRuDE2PkmLAfKrDXyODiQaZ4jlT/view?usp=sharing

      2. Gauss Markov dan Autokorelasi

      https://drive.google.com/file/d/1O4Mh_jZIYNqCirykJStaBgQbBCbT9ZR2/view?usp=sharing

      Atau bisa anda lihat pada tayangan sbb:

      http://

      http://

      http://

      http://

      http://

    • Siswa harus
      Tandai selesai

      Silakan anda download materi sbb: 

    • Forecasting Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      METODE FORECASTING 

      Forecasting. Salah satu metode untuk melakukan perencanaan serta pengendalian produksi adalah dengan menggunakan metode forecasting (peramalan).

      Forecasting dalam Sektor Industri

      Source Gambar: Hubspot

      Peramalan termasuk ke dalam seni atau ilmu dalam melakukan prediksi pada suatu kejadian yang akan datang. Metode forecasting sendiri dibagi menjadi dua yaitu yang pertama adalah forecasting secara kualitatif yang artinya forecasting hanya berdasarkan pada pendapat serta analisis yang deskriptif dan yang kedua adalah forecasting kuantitatif yaitu merupakan forecasting yang berkaitan dengan perhitungan secara matematis.

      Forecasting atau peramalan merupakan sebuah metode sebagai alat bantu dalam melakukan suatu perencanaan yang efisien dan efektif. Contohnya seperti peramalan tingkat permintaan suatu produk atau beberapa produk serta peramalan terhadap harga sembako di dalam kurun waktu tertentu di masa yang akan datang.

      Kegiatan peramalan adalah salah satu fungsi bisnis untuk memperkirakan permintaan serta penggunaan produk agar produk-produk tersebut dapat di produksi dalam jumlah yang tepat. Teknik peramalan ada yang bersifat formal maupun non ΓÇô formal. Pada umumnya, aktivitas peramalan di lakukan oleh bagian pemasaran yang dimana hasilnya sering disebut juga sebagai ramalan permintaan.

      Penggolongan pola data produk dapat kita bedakan menjadi tiga, yaitu:

      • Data berpola konstan, adalah ketika data berfluktuatif di sekitar rata ΓÇô rata secara stabil dan biasanya pola seperti ini terdapat dalam jangka waktu pendek atau menengah.
      • Data berpola trend, adalah ketika data memiliki kecenderungan baik itu meningkat maupun menurun dari waktu ke waktu. Pola ini disebabkan oleh adanya perubahan pendapatan, bertambahnya populasi serta pengaruh budaya.
      • Data berpola musiman, adalah ketika polanya bergerak secara berulang ΓÇô ulang secara teratur setiap periode tertentu, biasanya berkaitan dengan factor cuaca atau factor yang dibuat oleh manusia seperti liburan dan hari besar.

      Jenis ΓÇô Jenis Model Forecasting

      Terdapat beberapa jenis dari model forecasting atau peramalan, yaitu:

      Jenis Model Rata ΓÇô Rata Bergerak (Moving Averages Model)

      Model data ini menggunakan sejumlah data permintaan baru yang actual guna membangkitkan nilai ramal dalam permintaan di masa yang akan datang. Dengan rumus sebagai berikut:

      Rata ΓÇô rata bergerak n Periode =  (Γêæ(permintaan dalam n-periode terdahulu))/n

      Jenis Model Rata ΓÇô Rata Bergerak Terbobot (Weighted Moving Averages Model)

      Model ini memiliki sifat yang lebih responsive terhadap adanya perubahan sebab data dari periode yang baru pada umumnya di beri bobot yang lebih besar. Dengan rumus sebagai berikut:

      Weighted MA (n) = (Γêæ(pembobot untuk periode permintaan aktual periode n))/(Γêæ(pembobot))

      Jenis Model Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing Model)

      Rumus untuk perhitungan exponential smoothing model adalah sebagai berikut:

      Ft = Ft-1 + ╬▒ (At-1 ΓÇô Ft-1)

      Dimana,

      Ft = Nilai ramalan untuk periode waktu ke-t

      Ft-1 = Nilai ramalan untuk satu periode waktu yang lalu, t-1

      At-1 = Nilai aktual untuk satu periode yang lalu, t-1

      ╬▒ = konstanta pemulusan (smoothing constant)

      Model ΓÇô model peramalan yang telah di lakukan tersebut kemudian akan di validasi dengan menggunakan sejumlah indikator. Indikator yang pada umumnya di gunakan yaitu:

      • Mean Absolute Deviation (MAD)

      • Mean Squared Error (MSE)

      • Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

      • Tracking Signal

      • Moving Range (MR)

      Metode ΓÇô Metode yang Digunakan dalam Forecasting

      Di dalam prakteknya, terdapat beberapa metode yang digunakan untuk melakukan peramalan. Antara lain:

      Time Series atau Deret Waktu

      Di dalam analisa deret waktu terdapat keterkaitan antara variable yang dicari (dependent) dengan variable yang mempengaruhinya (independent variable) yang dihubungkan dengan waktu seperti mingguan, bulan, atau bahkan tahun. Di dalam analisa deret waktu, variable yang dicari adalah waktu.

      Berikut metode peramalah di dalam analisa deret waktu:

      • Metode Smoothing
      • Metode Box Jenkins
      • Metode Proyeksi Trend dengan Regresi
      Causal Methods atau Sebab Akibat

      Merupakan metode yang didasarkan pada keterkaitan antara variable yang di perkirakan dengan variable lain yang mempengaruhinya tetapi bukan dalam bentuk variable waktu.

      Metode peramalan yang ada pada causal methods yaitu:

      • Metode Regresi dan Korelasi
      • Model Input Output
      • Model Ekonometri

      Selain metode yang telah di sebutkan sebelumnya, terdapat pula metode kualitatif. Metode kualitatif sangat mendekati tingkat akurasi data actual dibandingkan dengan metode lainnya. Pada dasarnya metode ini memiliki sifat yang subjektif sebab sangat di pengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan serta pengalaman seseorang sehingga hasil peramalan kualitatif dari tiap orang akan berbeda ΓÇô beda.

      Forecasting Kualitatif

      Forecasting Kualitatif

      Source Gambar: knowlium

      Selain metode yang telah di sebutkan sebelumnya, terdapat pula metode kualitatif. Metode kualitatif sangat mendekati tingkat akurasi data actual dibandingkan dengan metode lainnya. Pada dasarnya metode ini memiliki sifat yang subjektif sebab sangat di pengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan serta pengalaman seseorang sehingga hasil peramalan kualitatif dari tiap orang akan berbeda ΓÇô beda.

      Teknik atau metode dalam peramalan kualitatif adalah sebagai berikut:

      Juri dari Opini Eksekutif

      Di dalam metode ini, diambil berdasarkan opini atau pendapat dari sekelompok kecil top manajer baik itu manajer pemasaran, manajer produksi, manajer teknik, manajer keuangan dan manajer logistic yang seringkali di gabungkan dengan model statistik.

      Gabungan Tenaga Penjualan

      Untuk setiap tenaga penjualan meramalkan tingkat penjualan di daerahnya masing ΓÇô masing yang pada akhirnya akan di gabungkan pada tingkat provinsi serta nasional guna mencapai ramalan secara keseluruhan.

      Metode Delphi

      Metode ini melakukan penyebaran serangkaian kuisioner yang akan disebarkan kepada tiap responden yang kemudian jawabannya akan di sederhanakan sebelum di berikan kepada para ahli untuk dibuatkan peramalannya.

      Metode ini tentunya akan memakan banyak waktu sebab melibatkan banyak pihak seperti bagian yang membuatkan kuisioner, mengirimkan kuisioner serta merangkum hasil sebelu di serahkan kepada para ahli untuk di analisa.

      Namun metode ini memiliki keuntungan yaitu lebih akurat serta lebih professional sehingga berpeluang besar akan mendekati aktualnya.

      Survei Pasar (Market Survey)

      Metode ini mendapatkan masukan dari konsumen yang berpengaruh terhadap rencana pembelian saat periode yang sedang diamati. Survei dapat dilakukan dengan menggunakan kuisioner, telepon atau dengan melakukan wawancara langsung.

      Kesimpulan

      Pentingnya Forecasting dalam Bisnis

      Source Gambar: analyze10k

      Forecasting atau peramalan sangat penting dilakukan dalam merencanakan serta mengawasi kegiatan produksi baik itu produk maupun jasa.

      Suatu peramalan yang baik merupakan inti dari efisiensi aktivitas manufaktur serta jasa.

      Dimana hasil dari peramalan ini akan dipergunakan oleh pihak manajemen dalam melakukan pengambilan suatu keputusan yang berhubungan dengan proses pemilihan, perencanaan kapasitas dan sebagai dasar keputusan yang sifatnya kontinyu dalam hal perencanaan, penjadwalan serta persediaan.

      Agar dapat menambah menambah wawasan serta pengetahuan Anda mengenai forecasting, baca juga artikel mengenai fungsi ΓÇô fungsi dari metode peramalan disini.

      Semoga Bermanfaat.

    • Teknik Mengolah Data Forecasting Halaman
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Hallo apa kabar,

      Ini adalah tutorial dan cara melakukan forecasting dilengkapi dengan teori dan pengenalan perhitungan forecasting dengan menggunakan program Eviews, SPSS, dan excel.
      Silahkan anda pelajari dan praktekan di rumah , terima kasih 

    • Eviews Program (File Master) Wiki
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Untuk menginstall Program Eviews silahkan download link sbb:

      https://drive.google.com/file/d/0B6Lv-KMoBa5BTHpzeGdfdjcwYjQ/view?usp=sharing

    • Latihan Soal Regresi dan Forecasting (Pertemuan ke-4) Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai
      Untuk anda yang ingin berlatih mengolah data persamaan regresi, dan karakteristik data time series silahkan anda unduh file berikut: 

  • REGRESI LOGIT DAN PROBIT (Pertemuan ke-7)

    Model ARIMA

    ARIMA sering juga disebut metode runtun waktu Box-Jenkins. ARIMA sangat baik ketepatannya untuk peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ketepatan peramalannya kurang baik. Biasanya akan cenderung flat (mendatar/konstan) untuk periode yang cukup panjang. Model Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA) adalah model yang secara penuh mengabaikan independen variabel dalam membuat peramalan. ARIMA menggunakan nilai masa lalu dan sekarang dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. ARIMA cocok jika observasi dari deret waktu (time series) secara statistik berhubungan satu sama lain (dependent). Tujuan model ini adalah untuk menentukan hubungan statistik yang baik antar variabel yang diramal dengan nilai historis variabel tersebut sehingga peramalan dapat dilakukan dengan model tersebut.


    Model ARCH & GARCH 

    ARCH/GARCH adalah suatu model peramalan/forecasting time series yang digunakan dalam single equation artinya hanya menggunakan satu variabel saja. Dengan menggunakan informasi periode data yang lalu dapat meramal nilai data untuk periode yang akan datang.  ARCH/GARCH biasanya digunakan untuk mencari volitalitas suatu data. Yang dilihat adalah pengaruh varian dan error kuadrat dari series datanya. ARCH/GARCH adalah kelanjutan dari peramalam model ARIMA, dimana syarat yang digunakan apabila model ARIMA yang dipilih tidak memenuhi asumsi homokedastisitas artinya modelnya masih mengandung heterokedastistas.
    Sehingga akan didapat beberapa model ARCH/GARCH. Setelah model didapat biasanya yang dipilih adalah model yang signifikan, error terkecil, bias proportion terkecil, korelasinya tinggi serta memenuhi asumsi normalitas dan homokedastisitas barulah model tersebut dapat digunakan untuk melakukan forecast/peramalan untuk nilai data periode berikutnya.

    Perilaku ΓÇ£volatileΓÇ¥ dalam pasar finansial biasanya dirujuk sebagai ΓÇ£volatilitasΓÇ¥. Volatilitas telah menjadi konsep yang penting dalam teori dan praktek finansial, seperti managemen risiko, pemilihan portofolio dan sebagainya. Dalam kajian secara statistik, biasanya diukur menggunakan variansi atau standar deviasi. Engle (1982) telah berhasil mengembangkan suatu model volatilitas untuk data runtun waktu finansial yang dikenal dengan model Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH). Sedangkan Bollerslev  (1986) telah mengembangkan model volatilitas yang lebih fleksibel yang dikenal sebagai Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH).

    • PERBEDAAN LOGIT DAN PROBIT Wiki
      Siswa harus
      Tandai selesai
      1. Logistic didasarkan pada kondisi dimana variabel tak bebasnya bersifat kualitatif (menggunakan fungsi logit)
       Y = a + bX....dimana Y = kualitatif ----> Regresi Logit
      2. Probit didasarkan pada kondisi dimana variabel tak bebasnya bersifat kuantitatif
       (menggunakan distribusi kumulatif normal --> Probabilita ΓÇÿSuksesΓÇÖ)
      Y = a + bX...dimana X = kualitatif  ---> regresi probit 
      3. Dalam prakteknya kedua model seringkali memberikan hasil yang sama/mirip.
      4. Logit lebih mudah diinterpretasikan.
    • Regresi Logistik (Regresi Logit) Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Regresi logistik adalah sebuah pendekatan untuk membuat model prediksi seperti halnya regresi linear atau yang biasa disebut dengan istilah Ordinary Least Squares (OLS) regression. Perbedaannya adalah pada regresi logistik, peneliti memprediksi variabel terikat yang berskala dikotomi. Skala dikotomi yang dimaksud adalah skala data nominal dengan dua kategori, misalnya: Ya dan Tidak, Baik dan Buruk atau Tinggi dan Rendah.

      Apabila pada OLS mewajibkan syarat atau asumsi bahwa error varians (residual) terdistribusi secara normal. Sebaliknya, pada regresi ini tidak dibutuhkan asumsi tersebut sebab pada regresi jenis logistik ini mengikuti distribusi logistik.

      Asumsi Regresi Logistik antara lain:

      1. Regresi logistik tidak membutuhkan hubungan linier antara variabel independen dengan variabel dependen.
      2. Variabel independen tidak memerlukan asumsi multivariate normality.
      3. Asumsi homokedastisitas tidak diperlukan
      4. Variabel bebas tidak perlu diubah ke dalam bentuk metrik (interval atau skala ratio).
      5. Variabel dependen harus bersifat dikotomi (2 kategori, misal: tinggi dan rendah atau baik dan buruk)
      6. Variabel independen tidak harus memiliki keragaman yang sama antar kelompok variabel
      7. Kategori dalam variabel independen harus terpisah satu sama lain atau bersifat eksklusif
      8. Sampel yang diperlukan dalam jumlah relatif besar, minimum dibutuhkan hingga 50 sampel data untuk sebuah variabel prediktor (independen).
      9. Dapat menyeleksi hubungan karena menggunakan pendekatan non linier log transformasi untuk memprediksi odds ratio. Odd dalam regresi logistik sering dinyatakan sebagai probabilitas.


      Model Persamaan Regresi Logistik

      Model persamaan aljabar layaknya OLS yang biasa kita gunakan adalah berikut: Y = B0 + B1X + e. Dimana e adalah error varians atau residual. Dengan model regresi ini, tidak menggunakan interpretasi yang sama seperti halnya persamaan regresi OLS. Model Persamaan yang terbentuk berbeda dengan persamaan OLS.

      Berikut persamaannya:

      Persamaan Regresi Logistik
      Persamaan Regresi Logistik

      Ln: Logaritma Natural.Di mana:

      B0 + B1X: Persamaan yang biasa dikenal dalam OLS.

      Sedangkan P Aksen adalah probabilitas logistik yang didapat rumus sebagai berikut:
      Probabilitas Regresi Logistik
      Probabilitas Regresi Logistik

      Di mana:

      exp atau ditulis ΓÇ£eΓÇ¥ adalah fungsi exponen.

      (Perlu diingat bahwa exponen merupakan kebalikan dari logaritma natural. Sedangkan logaritma natural adalah bentuk logaritma namun dengan nilai konstanta 2,71828182845904 atau biasa dibulatkan menjadi 2,72).

      Dengan model persamaan di atas, tentunya akan sangat sulit untuk menginterprestasikan koefisien regresinya. Oleh karena itu maka diperkenalkanlah istilah Odds Ratio atau yang biasa disingkat Exp(B) atau OR. Exp(B) merupakan exponen dari koefisien regresi. Jadi misalkan nilai slope dari regresi adalah sebesar 0,80, maka Exp(B) dapat diperkirakan sebagai berikut:

      Nilai Odds Ratio

      Besarnya nilai Exp(B) dapat diartikan sebagai berikut:

      Misalnya nilai Exp (B) pengaruh rokok terhadap terhadap kanker paru adalah sebesar 2,23, maka disimpulkan bahwa orang yang merokok lebih beresiko untuk mengalami kanker paru dibadningkan dengan orang yang tidak merokok. Interprestasi ini diartikan apabila pengkodean kategori pada tiap variabel sebagai berikut:

      1. Variabel bebas adalah Rokok: Kode 0 untuk tidak merokok, kode 1 untuk merokok.
      2. Variabel terikat adalah kanker Paru: Kode 0 untuk tidak mengalami kanker paru, kode 1 untuk mengalami kanker paru.

      Pseudo R Square

      Perbedaan lainnya yaitu pada regresi ini tidak ada nilai ΓÇ£R SquareΓÇ¥ untuk mengukur besarnya pengaruh simultan beberapa variabel bebas terhadap variabel terikat. Dalam regresi logistik dikenal istilah Pseudo R Square, yaitu nilai R Square Semu yang maksudnya sama atau identik dengan R Square pada OLS.

      Jika pada OLS menggunakan uji F Anova untuk mengukur tingkat signifikansi dan seberapa baik model persamaan yang terbentuk, maka pada regresi ini menggunakan Nilai Chi-Square. Perhitungan nilai Chi-Square ini berdasarkan perhitungan Maximum Likelihood.

      Untuk melihat contoh penelitian yang menggunakan regresi logisti silahkan anda lihat pada file Pdf dan utk praktikum dan tutorial penggunaan regresi data logit bisa anda lihat pada tayangan sbb:

      http://

    • TUTORIAL PERSAMAAN REGRESI LOGIT Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Tujuan Menggunakan regresi Logistik

      Pemahaman tujuan menggunakan regresi logistik sangat diperlukan sebelum anda menggunakannya sebagai alat penelitian. Anda bisa mendalami dan membahas secara detil jika tujuan penggunaan regresi logistik anda kuasai secara detil. Setelah saya membaca beberapa jurnal yang menggunakan regresi logistik, saya menyimpulkan tujuan penggunaan regresi logistik secara umum ada tiga, yakni: 

      1. Menghitung peluang

      Persamaan yang diperoleh dari proses regresi logistik, dapat digunakan untuk menghitung peluang responden diluar responden yang termasuk dalam penelitian. Contoh yang dapat dipahami adalah proses pengajuan kredit. Pihak bank biasanya melakukan evaluasi kelayakan seseorang layak atau tidak untuk menerima kredit pinjaman dari bank. Beberapa pertanyaan diberikan kepada pihak bank terhadap calon penerima kredit. Pertanyaan yang diberikan seputar karakteristik variabel calon penerima modal tersebut merupakan variabel independen yang akan diinput oleh petugas bank kedalam model. Dari beberapa variabel yang dipertanyakan itulah, petugas bank dapat menentukan peluang calon penerima kredit tersebut untuk bisa mengembalikan pinjaman atau tidak, nilai antara 0 ΓÇô 1.

      Tentunya model yang digunakan oleh petugas bank adalah model regresi logistik berdasarkan data-data peminjam sebelumnya. Dalam model tersebut terdapat komponen bahwa biasanya peminjam yang memiliki pendapatan dibawah sekian dengan pinjaman yang telah dimiliki sebelumnya sekian, ditambah tanggungan kerja sekian, memiliki peluang untuk mengembalikan pinjaman sebesar sekian ( nilai 0 -1).

      2. Melihat karakteristik

      Tujuan kedua ini sering digunakan untuk melihat perbedaan karakteristik antara 2 kelompok. Salah satunya adalah skripsi saya yang saya sebutkan diatas. Skripsi tersebut menggambarkan karakteristik petani anorganik dan petani organik. Hasil kesimpulan bahwa peluang petani mampu beralih dari anorganik ke organik adalah karena perbedaan harga produk hasil kedua proses tersebut. Petani organik bersedia beralih dari anorganik ke organik meskipun produktivitas organik lebih kecil dibanding anorganik. Namun, perbedaan harga yang tinggi menjadikan petani organik memiliki pendapatan yang lebih tinggi dibandingkan petani anorganik.

      Tujuan melihat karakteristik ini biasanya membahas nilai odds ratio di masing masing variabel independen (nilai odds ratio adalah (exp(koefisien)) masing-masing variabel). Nilai odds ratio menjelaskan peluang responden beralih ke organik (contoh kasus diatas). Penjelasan nilai odds ratio berbeda dari nilai koefisien regresi pada umumnya. Bila koefisien regresi menjelaskan : ΓÇ£ jika variabel X naik 1 satuan, maka nilai Y akan naik sebesar nilai koefisien satuanΓÇ¥ maka exp(koefisien) atau odds ratio pada regresi logistik menjelaskan : ΓÇ£ responden yang memiliki variabel x lebih tinggi, maka akan berpeluang untuk memilih organik (contoh kasus diatas) sebesar ΓÇ£exp(nilai koefisien) atau biasa disebut odds ratioΓÇ¥ kali dibandingkan responden yang memiliki variabel x lebih rendahΓÇ¥. Iya, nilai exp(koefisien) pada regresi logistik atau disebut sebagai odds ratio menjelaskan peluang, dan tidak menjelaskan berapa yang dimaksud ΓÇ£lebih tinggiΓÇ¥ dari variabel X tersebut.

      3. Faktor Yang mempengaruhi

      Tujuan ketiga ini merupakan pengembangan dari tujuan kedua, peneliti mampu mengetahui faktor yang mempengaruhi mengapa terdapat perbedaan antara kedua kelompok tersebut. Nilai odds ratio yang tinggi menandakan varaibel tersebut memiliki pengaruh yang tinggi  terhadap pemilihan beda dari responden. Tujuan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi ini adalah diharapkan faktor yang signifikan mempengaruhi tersebut merupakan faktor yang bisa diatur oleh peneliti atau pengambil kebijakan sehingga bisa menggiring responden lainnya untuk berbuat yang sama terhadap responden yang bernilai 1 sebelumnya.

      Contoh pada skripsi ini adalah bahwa harga merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap preferensi petani memilih pertanian organik, maka pemerintah jika ingin mengembangkan pertanian organik harus melakukan kebijakan yang tetap menstabilkan harga agar terus berada diatas harga produk anorganik sehingga peminat petani organik akan sebakin banyak dan bisa terus berkembang.

      Untuk megolah data dengan menggunakan persamaan Regresgi logit, silhahkan anda cek PPT sebagai berikut: 

    • PERSAMAAM PROBIT Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Pada kesempatan kali ini kita akan membahas salah satu model regresi Y dummy (varibel boneka) lainnya yang akan memperbaiki model peluang linear dan secara kebagusan model sama dengan model logit yaitu model probit. Dimana secara nyata akan memperbaiki dua aspek sekaligus yaitu letak nilai peluang yang dihasilkan oleh model pasti berada pada selang 0 Γëñ P Γëñ 1 dan dipenuhinya asumsi homoskedastisitas pada model dikarenakan pada model probit dikenai proses pembobotan. Jadi, model probit ini menyempurnakan model sebelumnya yaitu model peluang linear dan secara perlakuan data sama dengan model logit.

      Model PROBIT

      Apabila model logit menggunakan fungsi peluang logistik kumulatif (logit), maka model probit menggunakan fungsi peluang normal kumulatif, oleh karena itu kadang-kadang model probit disebut dengan model normit (normit model). Pada prinsipnya model probit serupa dengan model logit, kecuali model logit menggunakan fungsi peluang logistik kumulatif sedangkan model probit menggunakan fungsi peluang normal kumulatif. Model probit dapat dinyatakan, sebagai berikut : 

      Dimana F menunjukkan fungsi peluang kumulatif sedangkan Xi menunjukkan variabel bebas yang bersifat stokastik.

      Oleh karena model peluang probit berkaitan dengan fungsi peluang normal kumulatif, maka kita dapat menulis model peluang probit sederhana, sebagai berikut : 

      Oleh karena dalam persamaan di atas Pi menunjukkan peluang bahwa suatu kejadian akan terjadi, maka dapat diukur melalui daerah di bawah kurva normal baku dari ΓÇô Γê₧ sampai dengan Zi.

      Untuk memperoleh suatu dugaan dari indeks Zi, maka kita dapat menggunakan invers dari fungi normal kumulatif (Lihat tabel normal baku Z sebagai bantuan), sehingga diperoleh : 

      Kita dapat menginterpretasikan peluang Pi yang dihasilkan dari model probit sebagai suatu dugaan dari peluang bersyarat (conditional probability) bahwa suatu objek pengamatan atau kelompok akan mengalami suatu kejadian berdasarkan nilai tertentu dari variabel X.

      Hal ini akan serupa dengan peluang bahwa variabel normal baku Zi akan lebih kecil atau sama dengan  ╬▓0 + ╬▓1 X1i  atau P(Zi Γëñ ╬▓0 + ╬▓1 X1i), dimana besar nilai peluang tersebut dapat dilihat dari tabel distribusi normal kumulatif.

      Persamaan Zi di atas merupakan persamaan yang linear dalam parameter, sehingga dapat diduga dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (OLS).

      Karena Pi_Topi (rumus pada artikel : Model Logit) merupakan peluang dibawah kurva normal dari nilai Zi, maka terdapat masalah dalam menggunakan metode kuadrat terkecil untuk pendugaan kasus data berkelompok. Jika kita mengasumsikan setiap objek pengamatan dalam kelompok adalah bebas dan mengikuti distribusi peluang binomial, maka variabel takbebas dari persamaan di atas akan mendekati distribusi normal (apabila ukuran sampel besar) yang memiliki nilai rata-rata nol (0) dan varians sebesar: 

      Hal lain bahwa persamaan di atas akan memiliki sifat heteroskedastik. Untuk mengatasi hal tersebut, maka persamaan tersebut diduga dengan menggunakan metode kuadrat terkecil terbobot (weighted least square method), dengan jalan melakukan pembobotan terhadap setiap nilai pengamatan melalui penggandaan dengan pembobot Wi = 1/ΓêÜVi.

      Untuk memudahkan pemahaman terhadap penurunan perumusan secara matematis tersebut di atas, berikut disajikan tabel perhitungan secara manual atas data dengan konsep logit (kasus data berkelompok ΓÇô rancangan percobaan) sebagai berikut,

      regresi logistik

      Gambar 1. Penaksiran Model Probit Data Berkelompok

      Dari fungsi data di atas regresi dapat dilakukan antara variabel Zi dengan variabel X dengan sebelumnya dilakukan pemobobotan pada masing-masing variabel. Untuk memperoleh nilai peluang Pi kembali, peneliti dapat mengembalikan perhitungan atas fungsi invers pada persamaan awal (Zi dengan fungsi invers).

      Meskipun uraian di atas lumayan kompleks dengan adanya penurunan model persamaan matematis (pencarian nilai Zi dari nilai peluangnya), akan tetapi bagi peneliti sangat diperlukan dalam proses pemahaman untuk menghasilkan data mentah (raw data) untuk digunakan dalam proses perhitungan dan pembentukan model probit. Oleh karenanya, peneliti dituntut untuk memahami segala bentuk notasi dan pemaknaan arti serta prosesnya sehingga pada tahapan selanjutnya dapat memudahkan peneliti dalam penerapan data baik kepada rumus maupun penggunaan software pendukung (misal : SPSS) dalam pembentukan model probit.

      Pada kesempatan lainnya kita akan coba secara alplikatif menggunakan software SPSS untuk mencari model peluang linear, model logit dan model probit yang diaplikasi pada data riil penelitian. Agar dapat membantu peneliti secara sederhana mengaplikasikan pemahaman terori kepada data yang dimilikinya. SEMANGAT MEMPELAJARI!!!

      Sumber Buku : Dr. Ir. Vincent Gaspersz, M.Sc.

      Berikut ini akan saya berikan contoh riset keuangan menggunakan analisis Probit 

    • Tutorial Regresi Probit Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Regresi probit merupakan salah satu model regresi yang dapat menjelaskan hubungan antara variabel dependen kualitatif (kategorik) berdistribusi normal dan Bernoulli dan variabel independen kualitatif, kuantitatif, atau gabungan kualitatif dan kuantitatif. 

      Adapun untuk tutorial pegolahan analisis regresi Probit, silahkan anda lihat pada PPT sbb: 


    • Tugas regresi Logit & Probit (UTS) Forum
      Siswa harus
      Tandai selesai
      1. Analisis Regresi Logit 

      Diketahui pada  link google drive data SPSS (SAV) sbb:

      https://drive.google.com/file/d/1ap2QDG7OgL9XCXJMLKeHsP6d81TjWYMA/view?usp=sharing

      2. Analisis Regresi Probit 

      https://drive.google.com/file/d/1Vygsji40iDSFtiDedhfZMqP-mmKD5lFQ/view?usp=sharing

      Silahkan anda: Analisis dan  intepretasi hasilnya

  • UTS (Pertemuan Ke-8)

    KOINTEGRASI

    Kointegrasi adalah suatu hubungan jangka panjang antara peubah-peubah yang meskipun secara individual tidak stasioner, tetapi kombinasi linier antara peubah tersebut dapat menjadi stasioner (Juanda dan Junaidi, 2012). Uji kointegrasi dapat digunakan untuk mengetahui apakah dua atau lebih variabel ekonomi atau variabel finansial memiliki hubungan keseimbangan jangka panjang. Apabila data variabel-variabel telah stasioner artinya antara variabel tersebut terkointegrasi atau memiliki hubungan jangka panjang.

    MODEL ECM 

    Error Correction Mechanism (ECM) merupakan analisis data time series yang digunakan untuk variabel-variabel yang memilki ketergantungan yang sering disebut dengan kointegrasi. Metode ECM digunakan menyeimbangkan hubungan ekonomi jangka pendek variabel-variabel yang telah memiliki keseimbangan/hubungan ekonomi jangka panjang. Bahkan Satri (2004) menyatakan bahwa Error correction model atau yang dikenal dengan model koreksi kesalahan adalah suatu model yang digunakan untuk melihat pengaruh jangka panjang dan jangka pendek dari masing-masing peubah bebas terhadap peubah terikat.

    • SOAL Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai


      Silahkan anda kerjakan sebagai berikut:

      1. Tentukan Topik Penelitian anda

      2. Buat Latar Belakang berdasarkan topik tersebut dengan kaidah: Deduktif/Induktif, Theory/Research/Phenomena Gap/Data yang bisa diangkat sebagai identifikasi masalah, Sitasi/Kutipan , Referensi/daftar Pustaka berdasarkan sumber data/sitasi yang anda buat dalam latar belakang

      Silahkan anda kumpulkan anda sesuai dengan jadwal UTS

      Catatan: File yg dikirmkan dalam bentuk word atau pdf (kurang dari 500 Kb)

      terima kasih 

       

       






    • Pengumpulan Tugas UTS Penugasan
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Silahkan anda submit disini 

  • MODEL STASIONERITAS/ ARIMA

    Model ARIMA

    ARIMA sering juga disebut metode runtun waktu Box-Jenkins. ARIMA sangat baik ketepatannya untuk peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ketepatan peramalannya kurang baik. Biasanya akan cenderung flat (mendatar/konstan) untuk periode yang cukup panjang. Model Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA) adalah model yang secara penuh mengabaikan independen variabel dalam membuat peramalan. ARIMA menggunakan nilai masa lalu dan sekarang dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. ARIMA cocok jika observasi dari deret waktu (time series) secara statistik berhubungan satu sama lain (dependent).
    • Model ARIMA Halaman
      Siswa harus
      Tandai selesai

      http://

    • Siswa harus
      Tandai selesai

      Silahkan anda pelajari kajian-kajian literatur keuangan yang terkait dengan model Stasioneritas sebagai berikut: 

    • Modul ARIMA Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Untuk membuat model ARIMA dengan menggunakan program Eviews, silahan diunduh file sbb:

    • LATIHAN ARIMA Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Hallo...

      Untuk mencoba mengolah data ARIMA, anda bisa mencoba dengan menggunakan data sebagai berikut:

  • METODE ARCH GARCH

    • MODEL VOLATILITAS ARCH GARCH Halaman
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Assalmualaikum wr wb

      Hallo semuanya...apa kabar semoga sehat selalu

      Kali ini kita akan membahas mengenai model ARCH (Autoregresive Conditional Heteroscedasticity) dan GARCH (Generlized Autoregresive Conditional Heteroscedasticity) yang umumnya dipakai dalam penelitian keuangan dengan menggunakan data time series (runtut waktu) yang bersifat volatile (uncertainty, unpredictable, and random). Untuk lebih jelas lagi silahkan anda lihat pada tayangan Channel Youtube saya sebagai berikut:

      Selamat belajar...

      http://


    • Siswa harus
      Tandai selesai

      Silahkan anda pelajari kajian-kajian literatur keuangan yang terkait dengan model ARCH GARCH sebagai berikut: 

    • MODUL PRAKTIKUM MODEL VOLATILITAS (ARCH GARCH) Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      ARCH/GARCH adalah suatu model peramalan/forecasting time series yang digunakan dalam single equation artinya hanya menggunakan satu variabel saja. Dengan menggunakan informasi periode data yang lalu dapat meramal nilai data untuk periode yang akan datang.  ARCH/GARCH biasanya digunakan untuk mencari volitalitas suatu data. Yang dilihat adalah pengaruh varian dan error kuadrat dari series datanya. ARCH/GARCH adalah kelanjutan dari peramalam model ARIMA, dimana syarat yang digunakan apabila model ARIMA yang dipilih tidak memenuhi asumsi homokedastisitas artinya modelnya masih mengandung heterokedastistas.

      Sehingga akan didapat beberapa model ARCH/GARCH. Setelah model didapat biasanya yang dipilih adalah model yang signifikan, error terkecil, bias proportion terkecil, korelasinya tinggi serta memenuhi asumsi normalitas dan homokedastisitas barulah model tersebut dapat digunakan untuk melakukan forecast/peramalan untuk nilai data periode berikutnya.



      Perilaku ΓÇ£volatileΓÇ¥ dalam pasar finansial biasanya dirujuk sebagai ΓÇ£volatilitasΓÇ¥. Volatilitas telah menjadi konsep yang penting dalam teori dan praktek finansial, seperti managemen risiko, pemilihan portofolio dan sebagainya. Dalam kajian secara statistik, biasanya diukur menggunakan variansi atau standar deviasi. Engle (1982) telah berhasil mengembangkan suatu model volatilitas untuk data runtun waktu finansial yang dikenal dengan model Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH). Sedangkan Bollerslev  (1986) telah mengembangkan model volatilitas yang lebih fleksibel yang dikenal sebagai Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH).

    • Praktikum (Latihan Soal ARCH GARCH) Pertemuan ke-10 Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Untuk latihan mengolah data dengan menggunakan metode ARCH GARCH, silahkan anda bisa coba dengan menggunakan data yang diberikan sbb: 

    • TUGAS ANALISIS ARCH GARCH Penugasan
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Silahkan anda analisis  metode ARCH GARCH dengan menggunakan file sebagai berikut: 

  • REGRESI DATA PANEL

    Assalamualaikum wr wb

    Apa kabar semuanya, semoga sehat-sehat selalu. Untuk mengikuti kegiatan pembelajaran praktikum ini silahkan and mendowload program eviews versi 9 pada link sebagai berikut:

    https://drive.google.com/file/d/0B6Lv-KMoBa5BTHpzeGdfdjcwYjQ/view?usp=sharing

    Semoga berhasil dan selamat belajar ...


    • Regresi Data Panel Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Apa Kabar semuanya...Semoga sehat selalu

      Kali ini kita masuk pada minggu yang ke 7, saatnya kita mulai membahas tentang bagaimana melakukan pengolahan data dalam riset/penelitian keuangan. Pada dasarnya riset keuangan hampir sebagian besar menggunakan data sekunder kecuali apabila penelitian kita tentang perilaku keuangan/financial behaviour (yang tentu saja dalam riset-riset keuangan yang mendalami tentang ilmu dan topik-topik tentang perilaku dalam manajemen keuangan) tentu saja dalam hal ini banyak menggunakan data-data primer yang berisi tentan opini/pendapat yang ditujukan pada individu tertentu (responden).

      Akan tetapi sebelum kita membahas banyak tentang topik-topik perilaku keuangan, tentu saja kita akan membahas tentang riset keuangan yang menggunakan data sekunder. Untuk lebih jelas lagi marilah kita lihat pada file sebagai beriktu:

      https://drive.google.com/drive/u/0/my-drive


    • Regresi Data Panel Halaman
      Siswa harus
      Tandai selesai

      http://

    • Latihan Regresi Data Panel Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Hallo, apa kabar semua

      Kali ini bagi anda yang ingin mencoba latihan menggunakan metode Regresi Data Panel, silahkan anda mengunduh data sbb:

  • Chi-square Automatic Interaction Detector (CHAID)

    • Pengantar CHAID Wiki
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Chi-square automatic interaction detection (CHAID) analisis atau yang sering disebut Tree Decision model (model pohon keputusan) merupakan teknik pohon keputusan, berdasarkan pengujian signifikansi yang disesuaikan (Bonferroni tes). Teknik ini dikembangkan di Afrika Selatan dan diterbitkan pada tahun 1980 oleh Gordon V. Kass, yang telah menyelesaikan tesis PhD tentang topik ini. CHAID dapat digunakan untuk prediksi (dengan cara yang mirip dengan analisis regresi, versi CHAID ini awalnya dikenal sebagai XAID) serta klasifikasi, dan untuk mendeteksi interaksi antara variabel. CHAID didasarkan pada perpanjangan formal prosedur AID (Deteksi Interaksi Otomatis) Amerika Serikat dan THAID (Deteksi Interaksi Otomatis) tahun 1960-an dan 1970-an, yang pada gilirannya merupakan perpanjangan dari penelitian sebelumnya, termasuk yang dilakukan di Inggris pada tahun 1950-an.

      Dalam praktiknya, CHAID sering digunakan dalam konteks pemasaran , keuangan, dan manajemen secara langsung untuk memilih kelompok konsumen/ produk/responden dan memprediksi bagaimana tanggapan mereka terhadap beberapa variabel mempengaruhi variabel lain, meskipun aplikasi awal lainnya di bidang penelitian medis dan psikiatris.


      Seperti pohon keputusan lain, keuntungan CHAID adalah bahwa outputnya sangat visual dan mudah diinterpretasikan. Karena menggunakan pemisahan multi-jalur secara default, diperlukan ukuran sampel yang agak besar untuk bekerja secara efektif, karena dengan ukuran sampel yang kecil, kelompok responden dapat dengan cepat menjadi terlalu kecil untuk analisis yang andal.

      Salah satu keuntungan penting CHAID sebagai  alternatif model seperti halnya regresi berganda adalah bahwa analisis tersebut berupa metode analisis non-parametrik dalam pengambilan keputusan manajemen (baik keuangan, pemasarn,maupun organisasi)

    • METODE CRT ( Classification and Regression Tree) Wiki
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Setelah sebelumnya kita mempelajari apa yang dimaksud dengan decision tree atau pohon keputusan, ada baiknya kita kembali mempelajari metode yang juga erat kaitannya dengan metode tersebut. Adalah classification and regression tree (CART), kedua metode algoritma ini sangat berkaitan dengan proses data dalam pengambilan keputusan.

      Kedua metode ini dikembangkan oleh oleh Leo Breiman, Jerome H. Fridman, Richard S. Olshen dan Charles J. Metode klasifikasi CART merupakan metode nonparametrik yang berguna untuk mendapatkan suatu kelompok data yang akurat sebagai penciri dari suatu pengklasifikasian.

      Metode klasifikasi CART terdiri dari dua metode yaitu metode regression dan pohon klasifikasi. Jika variabel dependen yang dimiliki bertipe kategorik maka CART menghasilkan pohon klasifikasi (classification trees). Sedangkan jika variabel dependen yang dimiliki bertipe kontinu atau numerik maka CART menghasilkan pohon regresi (regression trees). Namun, jika dijabarkan secara garis besar, classification adalah metode yang paling umum pada data mining.

      Persoalan bisnis seperti Churn Analysis, dan Risk Management biasanya lebih melibatkan metode classification dibandingkan regression. Metode ini bekerja dengan mengelompokan setiap pola atau data dalam sebuah kelas-kelas tertentu. Tujuan dari metode classification adalah untuk menemukan model yang dapat menjelaskan class attribute yang terdapat dalam pola yang sudah dikelompokkan tersebut.

      Menilik Perbedaan Antara Classificatioan dan Regression Tree (CART)

      Sementara itu, untuk metode regression sendiri memang secara keseluruhan tidak jauh berbeda dengan metode classification. Namun, yang membedakannya hanyalah metode regression tidak bisa mencari pola yang dijabarkan sebagai sebuah kelompok atau kelas.

      Metoda regression sendiri bertujuan untuk mecari pola dan menentukan sebuah nilai numerik. Sebuah Teknik Linear Line-fitting sederhana adalah sebuah contoh dari metode regression, dimana hasilnya adalah sebuah fungsi untuk menentukan hasil yang berdasarkan nilai dari input.

      Bentuk yang lebih canggih dari regression sudah mendukung input berupa kategori, jadi tidak hanya input berupa numerik. Teknik paling popular yang digunakan untuk regression adalah linear regression dan logistic regression. Teknik lain yang didukung oleh SQL Server Data mining adalah Regression Trees (bagian dari dari algoritma Microsoft Decission Trees) dan Neural Network.

      Regression digunakan untuk memecahkan banyak problem bisnis ΓÇö misalnya  dilakukan dengan metode Analisis Rasio Keuangan, Sumber Penggunaan Kas, Perbandingan Laporan Keuangan dalam memperkirakan Kinerja Keuangan berdasarkan temperatur, tekanan udara, dan kelembaban.


    • Praktikum CHAID Halaman
      Siswa harus
      Tandai selesai

      http://

    • Latihan CHAID & CRT Analisis Berkas
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Diketahui: 

      Variabel dependent dan independent dengan indikator sebagai berikut:

      Variabel Dependen

      Kategori

      Status rumah tangga:

      1.   Miskin

      2.   Tidak miskin

       

      1

      2

      Variabel Independen

      Kategori

      1.   Luas lantai bangunan tempat tinggal

      ∩é╖         kurang dari 8 m2 per orang

      ∩é╖         lebih dari 8 m2 per orang

       

      1

      2

      2.   Jenis lantai bangunan tempat tinggal

      ∩é╖         tanah/bambu/kayu murahan

      ∩é╖         selain tanah/bambu/kayu murahan

       

      1

      2

      3.   Jenis dinding tempat tinggal

      ∩é╖         bambu/rumbia/kayu kualitas rendah/tembok tanpa plester

      ∩é╖         selain bambu/rumbia/kayu kualitas rendah/tembok tanpa plester

       

      1

      2

      4.   Fasilitas tempat buang air besar

      ∩é╖         tidak punya/bersama-sama dengan rumah tangga lain

      ∩é╖         milik sendiri

       

      1

      2

      5.   Sumber penerangan tempat tinggal

      ∩é╖         bukan listrik

      ∩é╖         listrik

       

      1

      2

      6.   Sumber air minum tempat tinggal

      ∩é╖         sumur/mata air tidak terlindung/sungai/air hujan

      ∩é╖         selain sumur/mata air tidak terlindung/sungai/air hujan

       

      1

      2

      7.   Bahan bakar untuk memasak sehari-hari

      ∩é╖         kayu bakar/arang/minyak tanah

      ∩é╖         selain kayu bakar/arang/minyak tanah

       

      1

      2

      8.   Konsumsi daging/ayam/susu

      ∩é╖         tidak pernah mengkonsumsi/hanya sekali seminggu

      ∩é╖         pernah mengkonsumsi/lebih dari satu kali seminggu

       

      1

      2

      9.   Pembelian pakaian baru dalam setahun

      ∩é╖         tidak pernah membeli/ hanya membeli satu stel dalam setahun

      ∩é╖         membeli lebih dari satu stel dalam setahun

       

      1

      2

      10. Frekuensi makan dalam satu hari

      ∩é╖         hanya satu kali makan/dua kali makan sehari

      ∩é╖         lebih dari dua kali makan sehari

       

      1

      2

      11. Kemampuan berobat ke poliklinik atau rumah sakit

      ∩é╖         tidak mampu membayar untuk berobat

      ∩é╖         mampu membayar untuk berobat

       

      1

      2

      12. Pekerjaan kepala rumah tangga

      ∩é╖         pekerjaan dengan penghasilan di bawah Rp. 600.000,- per bulan

      ∩é╖         pekerjaan dengan penghasilan di atas Rp. 600.000,- per bulan

       

      1

      2

      13. Pendidikan tertinggi kepala rumah tangga

      ∩é╖         tidak sekolah/tamat SD

      ∩é╖         SMP/SMA/Perguruan tinggi

       

      1

      2

      14. Kepemilikan aset atau tabungan

      ∩é╖    tidak mempunyai tabungan atau barang yang mudah dijual dengan nilai minimal Rp. 500.000,-

      ∩é╖    mempunyai tabungan atau barang yang mudah dijual dengan nilai minimal Rp. 500.000,-

       

      1

       

      2

      Buatlah analisis CHAID, dan Classification and Regression Tree (CRT) dari data kemiskinan tersebut berdasarkan hasil jawabn 100 responden di kota ABC , dengan data yg ditampilkan pada file dibawah beserta file input dan output SPSS 

  • SIMULTANEOUS EQUATION MODEL (TWO STAGE LEAST SQUARE)

    • Pengantar Wiki
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Two Stage Least Square (2SLS) adalah suatu metode regresi yang tergolong dalam kelompok analisis persamaan struktural. Suatu metode yang merupakan perluasan dari metode Ordinary Least Square (OLS) yang sangat umum digunakan dalam perhitungan-perhitungan kasus regresi. 2SLS digunakan ketika suatu kasus dimana terdapat korelasi antara error yang di hasilkan dalam suatu model berkorelasi dengan variabel bebasnya.

      Two stage least square digunakan pada saat terjadi pemutaran umpan balik (feedback loops) atau disebut juga terjadi dua arah hubungan (non-recursive) dalam model yang kita buat. Secara teknis digambarkan ΓÇ£variabel independent/eksplanatory X mempengaruhi variabel dependent Y dan variabel Y dependent  juga mempengaruhi independen X kembaliΓÇ¥.

      Syarat-syarat dalam 2SLS

      1. Variabel terikat harus menggunakan data kuantitatif berskala interval
      2. Variabel eksplanatori dapat menggunakan data kuantitatif berskala interval dan data kategorikal atau kombinasi antara kedua data tersebut.
      3. Variabel instrumental harus menggunakan data kuantitatif berskala interval

    • Tutorial Metode 2SLS Halaman
      Siswa harus
      Tandai selesai

      Kali ini kita akan membahas bagaiaman caranya membentuk persamaan 2SLS dan hasil estimasinya, silahkan Anda lihat pada tayangan sbb:

      http://