ANALISIS DATA KUANTITATIF
ANDRI HELMI M, SE., MM.
ANALISIS DATA • Dilakukan setelah instrumen penelitian diuji dan data dari seluruh responden terkumpul • Kegiatan: – Pengelompokan data berdasarkan variabel & jenis responden – Penyajian data berdasarkan variabel dari seluruh responden – Penghitungan untuk menguji hipotesis
ANALISIS DATA • Contoh 1: Keinginan warga Desa X untuk memiliki anak berdasarkan jenis kelamin. – Laki-laki = 463 – Perempuan = 138 Perempuan 23%
Laki-laki 77%
ANALISIS DATA • Contoh 2: Pendapat Responden ttg Rencana Pembangunan PLTN – – – –
Mendukung = 863 Menentang = 440 Pikir-pikir = 223 Tdk menjawab = 350 Tdk Menjawab 19% Mendukung 46%
Pikr-pikir 12%
Menentang 23%
Kasus • Tema : Pengaruh kompetensi aparatur terhadap tingkat partisipasi PUS di Kec. Cibogo. • Hipotesis: terdapat pengaruh kompetensi aparatur terhadap tingkat partisipasi PUS di Kec. Cibogo Partispasi PUS Kompetensi Aparatur • Model : (Independent Dependent Variable Variable) • P = 479 PUS; n = 218; confidence interval = 5% • Instrumen : teruji valid dan reliabel • Data Collecting : Lihat lampiran
Operasionalisasi Variabel VARIABEL
DIMENSI
Kompetensi (X) (Prayitno, 2003:11)
Knowledge
Skills
INDIKATOR
JENIS DATA
NO.
1. Kemampuan Berfikir
Ordinal
1
2. Pemahaman Pekerjaan
Ordinal
2
3. Penguasaan Keahlian Teknis
Ordinal
3
4. Pemahaman Kultur Lokal
Ordinal
4
1. Kemampuan Merencanakan
Ordinal
5
2. Ketelitian
Ordinal
6
3. Kualitas Kerja
Ordinal
7
4. Kemampuan Memimpin
Ordinal
8
5. Kemampuan dalam Teamwork
Ordinal
9
6. Kreatifitas
Ordinal
10
Operasionalisasi Variabel VARIABEL
DIMENSI
Attitude
INDIKATOR
JENIS DATA
NO.
1. Kemampuan Melayani dengan Berorientasi Pada Publik
Ordinal
11
2. Kemampuan Berempati terhadap Orang Lain
Ordinal
12
3. Kejujuran
Ordinal
13
4. Kemampuan Mengendalikan Diri
Ordinal
14
5. Fleksibilitas dalam Bekerja
Ordinal
15
6. Komitmen atas Pekerjaan
Ordinal
16
7. Inisiatif
Ordinal
17
8. Motivasi Internal
Ordinal
18
Operasionalisasi Variabel VARIABEL Partisipasi (Y) (Cohen & Uphoff, 1979)
DIMENSI Decision making
Implementation
INDIKATOR
JENIS DATA
NO.
1. Penentuan arah dan strategi program KB
Ordinal
1
2. Penentuan dampak dari program KB
Ordinal
2
3. Perumusan pilihan-pilihan dan gagasan
Ordinal
3
1. Pengetahuan akseptor
Ordinal
4
2. Kemampuan berkomunikasi
Ordinal
5
3. Kemampuan memimpin
Ordinal
6
4. Kemampuan dalam teamwork
Ordinal
7
5. Profesionalisme
Ordinal
8
6. Memiliki skills khusus
Ordinal
9
7. Aktif dan tanggung jawab
Ordinal
10
Operasionalisasi Variabel VARIABEL
DIMENSI
Benefit
Evaluation
INDIKATOR
JENIS DATA
NO.
8. Sarana dan prasarana
Ordinal
11
9. Motivasi internal
Ordinal
12
1. Menambah pengetahuan mengikuti program KB
Ordinal
13
2. Menambah pendapatan pribadi
Ordinal
14
3. Adanya interaksi sosial
Ordinal
15
4. Responsif
Ordinal
16
1. Keterbukaan
Ordinal
17
2. Musyawarah dan audiensi
Ordinal
18
3. Tanggap dan Kritis
Ordinal
19
4. Kredibilitas
Ordinal
20
NEXT ?? Lihat Lampiran Tabel Analisis Dimensi Knowledge pada Variabel Kompetensi Aparatur
ANALISIS DESKRIPTIF Pendapat Responden ttg Dimensi Knowledge Aparatur (n = 218) No
Indikator
Pilihan Jawaban (%)
STS TS 0,12 4,96
R S 16,7 41,6
SS 36,6
1.
Kemampuan Berfikir
2.
Pemahaman Pekerjaan
0 3,66
14,6 59,6
21,8
3.
Penguasaan Keahlian Teknis
0
2,1
18,2 47,6
32,1
4.
Pemahaman Kultur Lokal
0
4,1
19,4 41,7
34,8
% rata-rata
0,03
3,7
17,2
47,6
• Lakukan tabulasi untuk dimensi-dimensi lainnya pada kedua variabel
• Tampilan data bisa berbentuk lain, mis. tipe pie chart
31,3
ANALISIS DESKRIPTIF Persentase Pendapat Responden ttg Dimensi Knowledge Aparatur (n = 218) 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
47.6% 31.3%
17.2% 3.7%
Sangat Setuju
Setuju
Ragu-ragu
Tidak setuju
0.03% Sangat tidak setuju
ANALISIS DESKRIPTIF Persentase Pendapat Responden ttg Dimensi Knowledge Aparatur (n = 218)
Ragu-ragu, 17.2%
Tidak setuju, 3.7%
Setuju, 47.6%
Sangat tidak setuju, 0.03%
Sangat Setuju, 31.3%
PENGHITUNGAN UNTUK MENJAWAB HIPOTESIS • Hipotesis: terdapat pengaruh antara Kompetensi aparatur terhadap tingkat partisipasi PUS di Kec. Cibogo • Untuk mengukur keeratan hubungan antara variabel X dan Y, dapat dihitung dengan koefisien korelasi (r) yang dilanjutkan dengan koefisien determinasi (r2) • Untuk mengetahui hubungan fungsional sebab akibat (kausalitas), gunakan analisis regresi linier (y = a + bx) • Untuk menghitung koefisien korelasi dan persamaan regresi linier secara manual, gunakan tabel bantu
VARIABEL YANG AKAN DIUJI
LIHAT LAMPIRAN WORKSHEET DATA COLLECTING
HIPOTESIS STATISTIK • Ha = Variabel kompetensi aparatur berhubungan secara signifikan dengan variabel partisipasi PUS • H0 = Variabel kompetensi aparatur tidak berhubungan secara signifikan dengan variabel partisipasi PUS
HASIL UJI KORELASI NONPAR CORR /VARIABLES=X Y /PRINT=SPEARMAN TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
Nonparametric Correlations [DataSet0]
Correlations Spearman's rho Kompetensi
Correlation Coefficient Sig. (2-tailed)
Kompetensi Partisipasi PUS 1.000 .112 .
.098
218
218
.112
1.000
Sig. (2-tailed)
.098
.
N
218
218
N Partisipasi PUS Correlation Coefficient
KRITERIA KEERATAN HUBUNGAN • Untuk dapat memberikan penafsiran terkadap koefisien korelasi dapat berpedoman pada tabel berikut (Sugiyono, 2005) Interval Koefisien
Tingkat Hubungan
0,00 - 0,199
sangat rendah
0,20 - 0,399
rendah
0,40 - 0,599
sedang
0,60 - 0,799
kuat
0,80 - 1,000
sangat kuat
KESIMPULAN • BERDASARKAN PENGHITUNGAN, DIPEROLEH KESIMPULAN BAHWA HUBUNGAN ANTARA VARIABEL KOMPETENSI APARATUR DAN PARTISIPASI PUS DI KEC. CIBOGO ADALAH SANGAT LEMAH • DITUNJUKKAN OLEH ANGKA KOEFISIEN KORELASI SEBESAR 0,112
PENGUJIAN HIPOTESIS DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN: • JIKA NILAI PROBABILITAS 0,05 LEBIH KECIL ATAU SAMA DENGAN NILAI PROBABILITAS Sig, [0,05 ≤ Sign] MAKA H0 DITERIMA DAN Ha DITOLAK • JIKA NILAI PROBABILITAS 0,05 LEBIH BESAR ATAU SAMA DENGAN NILAI PROBABILITAS Sig, [0,05≥ Sign] MAKA H0 DITERIMA DAN Ha DITOLAK
PENGARUH ANTAR VARIABEL • MENGGUNAKAN MODEL MATEMATIKA y = a + bx
