RTI - Quantitative Research

kuantitatif
- ciri: perhitungan, angka, kuantitas
- dasar: perhitungan statistik, spt chi kuadrat, persentase, rata-rata
- analisa statistik dipake buat mengetahui hubungan antar variabel

Langkah-langkah riset kuantitatif (Hasibuan, 2007)

rumusan masalah pada riset kuantitatif:
- deskriptif: berkenaan dengan keberadaan suatu variabel mandiri
- komparatif: membandingkan keberadaan satu variabel atau lebih pada dua atau lebih sampel yang berbeda/ waktu berbeda
- asosiatif: hubungan antara dua variabel atau lebih (hubungan ada 3 macam: kausal, interaktif/timbal-balik, simetris)

variabel penelitian kuantitatif
- variabel: sesuatu yang dapat diukur (cth: pendapat, kinerja, kepuasan) yang sifatnya berubah-ubah
- variabel penelitian: faktor yang berperan dalam peristiwa yang ingin diteliti
- 2 macam variabel penelitian:
  a. variabel bebas: var. yang dimanipulasi peneliti, faktor utama dlm penyelidikan yang dilakukan
  b. variabel terikat
- berdasarkan sifatnya, variabel dibagi dalam 2 bagian:
  1. variabel kuantitatif:
     *) menghasilkan data kuantitatif (yang dapat langsung diukur/hitung) melalui cara pencacahan, pengukuran/pemeriksaan lab lainnya
     *) dapat berupa data diskrit/kontinyu
     *) skala ukur: interval dan rasio
  2. variabel kualitatif
     *) menghasilkan data kualitatif (tidak dapat langsung diukur) melalui pengamatan
     *) data kualitatif dibuat menjadi data kualitatif melalui cara pemberian skor (scoring) agar dapat dianalisa memakai metode statistika
     *) data yang dihasilkan diskrit dengan skala ukur nominal/ordinal

Validity & Reliability
- Validity: menunjukkan ukuran yang benar-benar mengukur apa yang akan diukur.
- test dapat memiliki validitas tinggi bila test tersebut menjalankan fungsi ukurnya, atau memberikan hasil ukur sesuai dengan makna dan tujuan diadakannya test tersebut.

- Reliabilitas (keterandalan): mengukur sesuatu secara konsisten, apapun yang diukur dan jika pengukuran dilakukan dalam kondisi apapun akan memberikan hasil yang sama.

Hubungan validitas & reliabilitas (Hasibuan, 2007)

Collecting & tabulating data
- Data: kumpulan dari nilai-nilai yang mencerminkan karakteristik individu-individu dalam satu populasi
- Klasifikasi data:
  a. Berdasarkan cara perolehan: data primer & data sekunder
  b. Berdasarkan sumber data: data internal & data eksternal
  c. Berdasarkan jenis data: data kuantitatif & data kualitatif
  d. Berdasarkan sifat data: data diskrit & data kontinyu
  e. Berdasarkan waktu pengumpulan: data cross-section & data time series
- Data Tabulation: data yang telah diperoleh kemudian diklasifikasi dan diorganisasikan secara sistematis, lalu diolah secara logis menurut rancangan penelitian yang telah ditetapkan. data dapat ditampilkan dalam bentuk tabel & grafik.

Quantitative Analysis
- metode statistika yang umum digunakan:
1. Frequency Distribution
   - merupakan distribusi/tabel frekuensi yang digunakan untuk mengubah ungroup data menjadi group data dengan mengelompokannya kedalam beberapa kelas
   - distribusi frekuensi terbagi menjadi 2, yaitu kategorikal dan numerik
   - kategorikal: jika pengelompokan klasifikasi data berdasar pada keterangan yang bersifat kualitatif, seperti jenis kelamin, tingkat pendidikan, dll

2. Cross-tabulation
   - sebuah teknik visual yang memungkinkan peneliti menguji relasi antar variabel
   - juga berfungsi untuk memberi gambaran data yang telah dikumpulkan
   - Untuk menerangkan secara umum mengenai populasi yang diteliti biasanya digunakan statistik inferensial (inferential statistics).

3. Correlation
   - metode untuk menggambarkan hubungan satu variabel dengan yang lainnya
   - berfungsi untuk mengukur kekuatan hubungan (asosiasi) linier antar dua variabel
   - nilai: positif, negatif, nol (tidak ada hubungan)
   - biasanya diukur dengan koefisien (r) yang menginfikasikan seberapa banyak/besar/kuat hubungan dua variabel
   - range nilai yang mungkin: +1 sampai -1, makin tinggi menyatakan hubungan positif (semakin tinggi suatu variabel, semakin tinggi variabel lainnya) dan makin rendah menyatakan hubungan negatif (semakin tinggi suatu variabel, semakin rendah variabel lainnya)

4. Regression
- digunakan jika ingin memprediksi hasil penelitian kita menggunakan dua variabel atau lebih
- merupakan proses membuat fungsi/ model matematika yang dapat digunakan untuk memprediksi/menentukan satu variabel dari variabel lainnya
- Analisis regresi sederhana (bivariate linear regression) biasanya melibatkan dua variabel, yaitu:
  *) variabel terikat (dependent variable) yang merupakan variabel yang akan diprediksi (𝑦)
  *) variabel bebas (explanatory variable atau independent variable) yang merupakan variabel yang dapat dimanipulasi (𝑥).

- Multiple linear regression merupakan pengembangan dari simple linear regression
- digunakan untuk menilai hubungan dua/lebih variabel independen dengan satu variabel dependen kontinyu