Materi 1: Konsep Dasar Rancangan Percobaan

Konsep Dasar Rancangan Percobaan

1. Data

Bahan mentah yang perlu diolah untuk menghasilkan informasi kualitatif dan kuantitatif yang menunjukkan fakta atau fenomena yang ada. Fungsi data disini yaitu untuk memberikan informasi tentang perilaku suatu fenomena (populasi) yang kita kaji, baik distrik maupun kontinyu, sehingga dapat mengambil kesimpulan dan membuat keputusan berdasarkan data yang telah dikumpulkan dan diolah.

       Ada 2 jenis riset penelitian  yaitu:

Riset Eksperimental	Merupakan penelitian yang ada intervansi/perlakuan dari peneliti, kemudian dampak dari penelitian diukur Contoh: Berasal dari asumsi tetapi asumsi tersebut dilakukan penelitian lebih lanjut
Riset Non-Eksperimental	Merupakan penelitian yang seorang peneliti tidak melakukan intervansi/perlakuan dan hanya mengumpulkan data/fakta yang ada Contoh: Berasal dari asumsi

2. Syarat Hasil Penelitian

Dalam suatu penelitian tentunya terdapat hasil yang diperoleh. Adapun syarat dari hasil penelitian yaitu:

           1.    Valid/validitas : adalah ukuran kekuatan kesimpulan hasil

                                     penelitian (bersifat tepat dan sesuai)

           2.    Reliabel/reliabilitas : adalah ukuran konsistensi dari suatu hasil

                                              pengukuran (bersifat dapat diterima, konsisten 

                                              dan stabil)

       Dengan adanya validitas dan reliabilitas hasil penelitian menciptakan adanya desain penelitian, yang dimulai dari membuat kerangka konsep kemudian menerapkan dengan metodenya. Metode penelitian dibagi atas pengambilan data dan analisis data:

Metode Penelitian	Pengambilan Data       - Objek       - Bahan       - Alat       - Cara Kerja       - Rancangan Percobaan
	Analisis Data      - Analisis Keilmuan      - Analisis Statistik

3. Rancangan Percobaan
       Adalah kajian mengenai penentuan kerangka dasar kegiatan pengumpulan informasi terhadap objek yang memiliki variasi, berdasarkan prinsip-prinsip statistika.

Rancangan Percobaan dibagi menjadi:
Validitas Internal Apakah memanipulasi percobaan memang benar menimbulkan perbedaan	Validitas Eksternal Seberapa jauh penemuan ini cukup representative (sesuai) untuk dibuat generalisasi (simpulan umum) pada kondisi sejenis

3. Pengumpulan Data

       Pengumpulan data sangat diperlukan karena untuk mendapatkan pendugaan yang tidak berbias (Cth: Systematic error), untuk meningkatkan presisi/ketepatan dalam kesimpulan, kesimpulan dapat digeneralisasi ke populasi target

       Dalam pengumpulan data terdapat teknik sampling. Teknisk sampling dibagi menjadi 2 macam:

           1.    Probability sampling

·       Setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama besar untuk dipilih

·       Keuntungan probability sampling adalah sampling error dapat dihitung

·       Sampling error adalah derajat yang menunjukkan sejauh mana sampel berbeda dari populasi

Dalam probability sampling ada beberapa cara penerapannya

·       Random sampling

·       Systematic random sampling

·       Stratified random sampling

           2.    Non-probability sampling

·       Anggota populasi memiliki kesempatan yang tidak sama besar untuk dipilih

·       Dalam non-probability sampling, derajat yang menunjukkan sejauh mana sampel berbeda dari populasi tidak dapat dihitung

Dalam non-probability sampling ada beberapa cara penerapannya

·       Convenience sampling

·       Judgment sampling

·       Quota sampling

·       Snowball sampling

4. Analisis Data

       Dalam menganalisis suatu data diperlukan 2 tahapan yaitu dengan menentukan skala pengukuran data dan rancangan percobaannya. Adapun skala pengukuran data yaitu:

           1.    Berdasarkan sumber data, dibagi menjadi:

       a.     Data primer : data yang didapat oleh peneliti

       b.    Data sekunder : data yang didapat dari instansi

           2.    Berdasarkan jenisnya data, dibagi menjadi:

       a.     Data numerik (kuantitatif) : dinyataka dalam satuan angka

         Cth: data pendapatan perkapita, harga, jarak, dll

       b.    Data kategorik (kualitatif) : diklasifikasikan berdasarkan 

                                                         kategori

         Cth: kategori mahasiswa berprestasi dan tidak berprestasi

           3.    Berdasarkan tingkat skala/pengukuran data, dibagi menjadi:

       a.     Nominal : tidak ada urutan, urutan tidak menunjukkan

                         tingkatan

          Cth: warna favorit Rika: 1. Ungu, 2. Biru, 3. Merah

       b.    Ordinal : ada urutan, urutan menunjukkan tingkatan

          Cth: bagaimana prestasi belajar anda semester lalu? 1. Sangat

                  baik, 2. Baik, 3. Sedang-sedang saja, 4. Buruk, 5. Sangat

                  buruk

       c.     Interval : ada urutan, ada perbedaan, tidak ada titik awal

          Cth: Temperatur atau suhu : 0°C bukan berarti tidak

                  mempunyai suhu

       d.    Rasio : ada urutan, ada perbedaan,ada titik awal

          Cth: Pendapatan (Rp. 135 245,23 per bulan): Pendapatan

                  Rp.0 berarti tidak ada (bandingkan dengan 0°C pada

                  suhu)

       Adapun langkah dalam menganalisis data:

               1.    Mencari apakah data terdistribusi normal?    

               2.    Variannya apa homogeny/sejenis?

               3.    Bagaimana hasil penelitiannya?

5. Skala Pengukuran Data

Skala pengukuran data terbagi sesuai dengan metode analisis yang digunakan yaitu
Analisis Non-parametric	Skala nominal
	Skala ordinal
Analisis parametric (Syarat : Data skala interval atau rasio, distribusi normal, jumlah sampel cukup)	Skala interval
	Skala rasio

6. Macam - macam desain eksperimen :

• Desain Acak Lengkap
• Desain Acak Kelompok (Blok)
• Desain Bujur Sangkar Latin
• Desain Faktorial
• Desain Tersarang
• Desain Faktorial Tersarang
• Desain Split Plot (Petak Terbagi)