Perbedaan Penelitian Kualitatif dan Penelitian Kuantitatif

Dalam artikel ini akan dibahas: pengertian penelitian kualitatif, penelitian kuantitatif serta perbedaan penelitian kualitatif dan penelitian kuantitatif.

Penelitian kualitatif adalah strategi penelitian yang berfokus pada kata-kata, sedangkan  penelitian kuantitatif berfokus pada mengumpulkan dan menganalisis data (angka). Sebagai sebuah strategi penelitian, penelitian kuantitatif adalah deduktif, sedangkan penelitian kualitatif adalah induktif, constructivisme dan interpretivisme (interpretatif) tetapi tidak semua tiga karakteristik ini selalu terpenuhi di setiap studi peran. Penelitian kualitatif telah menjadi metode penelitian yang sangat popular dalam ilmu-ilmu sosial.

Empat tradisi dalam penelitian kualitatif yaitu:

  1. Naturalisme : mencoba untuk menggambarkan realitas sosial dalam istilah as it really is yang memberikan banyak deskripsi tentang orang-orang  dan interaksi di lingkungan alamiah.
  2. Ethnomethodology : mencoba untuk memahami bagaimana tatanan sosial yang dibuat melalui dialog dan interaksi; memiliki orientasi naturalistik.
  3. Emosionalisme : berkaitan dengan realitas batin orang. Konsentrasi terhadap subjektivitas dan mendapatkan akses ke pengalaman ‘dalam’ seseorang.
  4. Postmodernisme : penekanannya adalah pada ‘metode bicara/dialog’. Sensitif terhadap cara yang berbeda di mana realitas social dapat dibangun.

 

Beberapa metode penelitian yang berkaitan dengan penelitian kualitatif yaitu:

  1. Etnografi / observasi partisipatif
  2. Wawancara kualitatif
  3. Focus group discussion / FGD (kelompok focus)
  4. Pendekatan berbasis bahasa dimana data kualitatif dikumpulkan seperti analisis percakapan dan diskursus.
  5. Mengumpulkan dan analisis kualitatif dari teks dan dokumen

Kami melayani analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif, hubungi Bengkeldata.Com :

CS       : 0819 4505 9000

WA      : 0838 0405 9000

Pin BB : 7426 1930

ID Line : bengkeldatacom

ID WeChat/KakaoTalk/Hangouts: bengkeldata

Twitter : @bengkeldata

Email   : info@bengkeldata.com

bengkeldata@gmail.com

Langkah-langkah dasar dalam penelitian kualitatif, yaitu:

1. Merumuskan pertanyan penelitian secara umum

2. Memilih situs/lokasi dan topik yang relevan

3. Pengumpulan data yang relevan

4. Penafsiran data

5. Konseptual dan pekerjaan teoritis

5.a mengurangi pertanyaan penelitian.

5.b Pengumpulan data lanjutan yang lebih relevan.

6. Menuliskan penemuan/kesimpulan.

 

Langkah-Langkah Penelitian Kuantitatif

Secara garis besar, langkah-langkah dalam penelitian kuantitatif adalah:

  1. Teori
  2. Hipotesis
  3. Desain penelitian
  4. Merancang Ukuran konsep
  5. Seleksi lokasi penelitian
  6. Seleksi subyek/responden penelitian
  7. Mengelola instrument penelitian/koleksi data
  8. Proses data
  9. Analisis data
  10. Kesimpulan
  11. Menulis kesimpulan
  12. Kembali ke langkah nomer 1

Dalam penelitian kualitatif, ada “penyesuaian” untuk menjelaskan validitas dan realibilitas. Untuk  mendapatkan realibilitas eksternal, yang menunjukkan kemampuan suatu penelitian untuk direplikasi, penelitian yang menggunakan metode kualitatif dapat memiripkan situasi sosial yang timbul dalam penelitian terdahulu. Adapun reabilitas internal merupakan keadaan dimana lebih dari satu pengobservasi setuju dengan data penelitian yang digunakan. Sedangkan dalam masalah validitas, validitas internal merupakan kekuatan dari penelitian kualitatif, sebaliknya validitas eksternal menjadi kelemahan utama dari penelitian kualitatif. Hal ini masuk akal, karena validitas internal yang menekankan kepada kesesuaian antara teori dengan keadaan sebenarnya, merupakan hal yang dapat dengan mudah didapatkan pada penelitian kualitatif, khususnya penelitian etnografi. Sedangkan amat sulit untuk mendapatkan generalisasi dari sebuah penelitian kualitatif, padahal hal tersebut ditekankan oleh validitas eksternal.

Kami melayani analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif, hubungi Bengkeldata.Com :

CS       : 0819 4505 9000

WA      : 0838 0405 9000

Pin BB : 7426 1930

ID Line : bengkeldatacom

ID WeChat/KakaoTalk/Hangouts: bengkeldata

Twitter : @bengkeldata

Email   : info@bengkeldata.com

bengkeldata@gmail.com

Syarat-syarat mengurangi kesulitan mendapatkan validitas dan realibilitas pada penelitian kualitatif dengan cara menetapkan syarat-syarat lain yang setara dengan validitas dan realibilitas, yaitu:

  1. Kredibilitas, yang mana setara dengan validitas internal. Memeriksa kredibilitas suatu sumber merupakan hal yang harus dilakukan oleh pepenelitian kualitatif. Salah satu tekniknya yaitu dengan triangulasi. Triangulasi merupakan metode mengecek suatu sumber informasi/narasumber dari penelitian yang dilakukan melalui beberapa cara yang berbeda. Misal menguji narasumber melalui wawancara, kuesioner, dan observasi.
  2. Transferabilitas, yang setara dengan validitas eksternal. Hal yang harus dilakukan oleh penelitian kualitatif untuk mendapatkan transferabilitas yang baik yaitu penelitian harus menjelaskan batasan, maksud, dan konteks penelitian yang dilakukan sehingga orang lain yang membaca atau membandingkan penelitian yang dilakukan memiliki pemahaman yang tepat.
  3. Dependabilitas, yang setara dengan realibilitas. Cara menguji dependabilitas yaitu dengan melakukan audit keseluruhan terhadap keseluruhan proses penelitian. Tentunya yang melakukan audit adalah orang-orang yang independen terhadap proses penelitian yang dilakukan.
  4. Konfirmabilitas, yang setara dengan objektivitas. Cara mengujinya mirip dengan menguji dependabilitas, sehingga dapat dilakukan bersamaan dengan pengujian dependabilitas. Kriteria-kriteria yang harus terpenuhi dalam konfirmabilitas antara lain: kejujuran, otentitas ontologi (pemahaman lingkungan sosial sekitar), otentitas edukasi (apresiasi terhadap perbedaan perspektif dalam suatu gejala sosial), otentitas katalis (kemampuan penelitian untuk mengubah keadaan sosial), dan terakhir yaitu otentitas taktis (kemampuan penelitian agar lingkungan sosial dapat menyusun tahapan-tahapan aksi untuk memperbaiki keadaan).
  5. Syarat tambahan yang dapat dimasukkan dalam syarat-syarat keabsahan penelitian kualitatif, yaitu otentitas (keaslian).

Kami melayani analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif, hubungi Bengkeldata.Com :

CS       : 0819 4505 9000

WA      : 0838 0405 9000

Pin BB : 7426 1930

ID Line : bengkeldatacom

ID WeChat/KakaoTalk/Hangouts: bengkeldata

Twitter : @bengkeldata

Email   : info@bengkeldata.com

bengkeldata@gmail.com

Beberapa kritik terhadap penelitian kualitatif, yaitu:

  1. Penelitian kualitatif terlalu subyektif
  2. Kesulitan dalam duplikasi penelitian
  3. Masalah generalisasi
  4. Kehilangan transparansi

Perbedaan mendasar antara penelitian kualitatif dan penelitian kuantitatif disajikan dalam tabel di bawah ini.

 Tabel 1. Perbedaan mendasar antara penelitian kualitatif dan penelitian kuantitatif

Penelitian Kuantitatif

Penelitian Kualitatif

Deduktif Induktif
Bilangan / angka Frasa  / kata-kata
Dari sudut pandang peneliti Dari sudut pandang partisipan
Researcher distant (Peneliti jarak jauh) Researcher close
Pengujian teori Theory emergent
Static Proses
Terstruktur Tidak terstruktur
Generalization Contextual understanding
Hard, reliable data Rich, deep data
Macro Micro
Behavior / tingkah laku Meaning / arti
Artificial setting Natural setting

penelitian kuantitatif, penelitian kualitatif, penelitian, kualitatif, kuantitatif, deduktif, induktif, kredibilitas, transferabilitas, konfirmabilitas, otentitas, validitas, realibilitas, Etnografi, focus group discussion, FGD, naturalisme, ethnomethodology, emosionalisme, postmodernisme, constructivisme,  interpretivisme, metode penelitian, behavior, meaning, artificial, natural

Iklan

Analisa Data Statistik : Analisis Data Segmentasi Konsumen Hypermarket dengan Metode CHAID

Analisis CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection) adalah salah satu alat statistika yang dapat digunakan untuk segmentasi pasar dengan pendekatan metode dependensi. Analisis CHAID memiliki kemampuan untuk menganalisis variabel independen monotonik, bebas, dan mengambang.

CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection) pertama kali diperkenalkan dalam sebuah artikel berjudul An Exploratory Technique for Investigating Large Quantities for Categorical Data” oleh G.V Kass tahun 1980. Prosedurnya merupakan bagian dari teknik terdahulu yang dikenal dengan Automatic Interaction Detection (AID) dan mengggunakan statistik ­chi-square sebagai alat utamanya.

Data yang digunakan adalah hasil survey terhadap 300 konsumen Hypermarket. Dari data diketahui bahwa konsumen cenderung sering berbelanja dan sangat sering berbelanja di Hypermarket.

Sembilan variabel yaitu Usia, Pendapatan, Belanja, Jarak, Kendaraan, Kelengkapan, Harga, Kinerja kasir, Kinerja karyawan memiliki koefisien korelasi positif dan nilainya lebih dari nilai kritis tabel korelasi nilai-r untuk taraf signifikansi 5% dan derajat bebas 299 yaitu 0,1135, sehingga semua item tersebut dinyatakan valid.

Variabel independen yang paling berpengaruh terhadap variabel dependen  yaitu usia. Terdapat tiga segmen :

a.       Segmen pertama adalah konsumen dengan usia 17-30 tahun. Kelompok ini prediksi akan sangat jarang berbelanja sebesar 15%, jarang berbelanja sebesar 11,2 %, sering berbelanja dengan persentase sebesar 66,2 % dan sangat sering berbelanja sebesar 7,5 %.

b.      Segmen kedua adalah konsumen dengan usia 31-44 tahun. Kelompok ini diprediksi akan sangat jarang berbelanja sebesar 1,4%, jarang berbelanja sebesar 7,5 %, sering berbelanja dengan persentase sebesar 69,4 % dan sangat sering berbelanja sebesar 21,8 %.

c.       Segmen ketiga adalah konsumen dengan usia diatas 45 tahun ke atas. Kelompok ini diprediksi akan sangat jarang berbelanja sebesar 2,7%, jarang berbelanja sebesar 10,8 %, sering berbelanja dengan persentase sebesar 36,5 % dan sangat sering berbelanja sebesar 50 %.

Dari ketiga segmen dapat diketahui bahwa segmen yang paling potensial adalah segmen kedua yaitu konsumen dengan usia 31-44 tahun karena segmen tersebut mempunyai jumlah konsumen terbesar kemudian disusul segmen pertama dan segmen ketiga.

Analisa Data Statistik : Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Volatilitas Cadangan Devisa Indonesia menggunakan Time Series Analysis dengan Metode ARCH – GARCH dan VAR

Data finansial seperti cadangan devisa, nilai tukar, maupun tingkat suku bunga mempunyai karakteristik tersendiri dibandingkan data deret waktu (time series). Beberapa karakteristik dari data finansial yaitu menunjukan volatilitas yang tinggi mengikuti periode waktu, sedangkan variansi/ragam adalah konstan untuk data jangka waktu yang panjang.

Dalam beberapa periode terdapat variansi/ragam data finansial relatif tinggi. Keadaan ini disebut conditionally heteroskedastic. Jika terdeteksi adanya conditionally heteroskedastic maka model autoregressive moving average (ARMA) tidak akurat lagi untuk digunakan. Model deret waktu (time series) yang mengakomodir adanya heteroskedastic / heteroskedastisitas adalah ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) / GARCH (General Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) . Model lain selain ARCH & GARCH adalah TARCH, E-GARCH, M-GARCH, TGARCH dan lain-lain.

Variabel-variabel ekonomi biasanya nonstasioner dan mempunyai sifat kointegrasi, sehingga model statistik yang dibentuk harus dapat mengatasi dan mencerminkan sifat tersebut. Metode yang sesuai dengan permasalahan ini adalah metode VAR (Vector Autoregression).

Variabel yang digunakan sebanyak lima variabel makro ekonomi. Kelima Variabel tersebut yakni cadangan devisa, nilai tukar rupiah terhadap USD, tingkat suku bunga, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan netto ekspor.

Metodologi yang digunakan dimulai dengan metode ARCH/GARCH yang fungsinya untuk mengatahui ada tidaknya volatilitas dari masing-masing variabel yang diteliti. Selanjutnya dengan metode VAR akan selidiki pengaruh volatilitas dari variabel nilai tukar, suku bunga, IHSG dan neto ekspor terhadap volatilitas cadangan devisa. Hasil model VAR yang diperoleh tersebut kemudian digunakan untuk melakukan uji berikutnya yaitu uji kointegrasi Johansen untuk mengetahui hubungan keseimbangan jangka panjang dan Vector Error Correction Mechanism (VECM) untuk mengetahui hubungan keseimbangan jangka pendek.

Kesimpulan dari hasil analisa data yaitu bahwa variabel-variabel yang terdeteksi adanya ARCH/GARCH adalah variabel cadangan devisa, IHSG, nilai tukar, dan neto ekspor. Sedangkan variabel tingkat suku bunga tidak menunjukkan gejala adanya heteroskedastisitas dalam series datanya.

Untuk Konsultasi Analisa data selanjutnya, yang berhubungan dengan Time Series Analisis (AR, MA, ARMA, ARIMA, ARCH, GARCH, TARCH, E-GARCH, M-GARCH, T-GARCH, dll) menggunakan eviews silahkan menghubungi :

Beta Consulting

Telp: (021)3333 7389 – 0819 4505 9000
Email: info@bengkeldata.com

www.Bengkeldata.com
www.olah-data.com

follow us:
http://Twitter.com/olahdata

ARCH, GARCH, cadangan devisa, IHSG, neto ekspor, nilai tukar, tingkat suku bunga, uji kointegrasi, volatilitas, VAR, VECM, heteroskedastisitas, ARMA, deret waktu, time series, heteroskedastic, analisa data, konsultan, jasa,analisis data,analisis data statistik, analisa data, analisa data statistik, jasa statistik, konsultan statistik, jasa survei, konsultan survey, jasa riset pasar, konsutan riset pasar,skripsi, tesis, disertasi,ahli, olah data, olahdata, pengolahan, olah data, statistik, statistika, skripsi, tesis, data panel, regresi, korelasi, SEM, validitas, reliabilitas, survei pasar, alpha, cronbach, pearson, tugas, akhir, sarjana, jakarta, penelitian, spss, eviews, amos, lisrel, minitab, regresi, konsultasi, konsultan, analisis data, analisis data statistik, analisa data, analisa data statistik, jasa statistik, konsultan statistik, jasa survei, konsultan survey, jasa riset pasar, konsutan riset pasar , skripsi, tesis, disertasi,ahli, olahdata, pengolahan, olah data, statitistik, statistika, skripsi, tesis, data panel, regresi, korelasi, SEM, validitas, reliabilitas, survei pasar, alpha, cronbach, pearson,tugas, akhir, sarjana, jakarta, penelitian, spss, amos

Analisa Data : Analisis Data Uji Validitas & Reliabilitas

Bagaimana sih cara pengolahan data untuk uji validitas maupun reliabilitas? rumus apa yang harus saya gunakan? mohon masukannya…karena saya sedang bingung.

(Andromeda, Jkt. diambil dari http://www.bengkeldata.com )

Uji Validitas

Dalam melakukan suatu penelitian, sering kita menanyakan apakah alat ukur yang kita pakai sudah valid & reliable? Validitas suatu alat ukur dapat diartikan bahwa alat ukur tersebut dapat memberikan suatu nilai yang sesungguhnya dari apa yang kita inginkan. Misalnya kita ingin mengukur tinggi badan, meteran/penggaris merupakan alat ukur yang valid karena akan memberikan error yang sedikit. Lain halnya jika kita mengukur tinggi badan menggunakan timbangan. Bagaimana bisa timbangan mengukur tinggi badan? berarti timbangan bukan alat ukur yang valid.

Salah satu ukuran validitas untuk sebuah kuesioner adalah apa yang disebut sebagai validitas konstruk (construct validity). Sebuah kuesioner yang berisi beberapa pertanyaan untuk mengukur suatu hal, dikatakan valid jika setiap butir pertanyaan yang menyusun kuesioner tersebut memiliki keterkaitan yang tinggi. Misalnya untuk kuesioner yang digunakan mengukur sikap konsumen dalam memilih pakaian, maka butir-butir penyusunnya semuanya menuju ke satu titik, yaitu pengukuran sikap konsumen dalam memilih pakaian, misalnya merk, kualitas, mode, harga, tingkat pendapatan, pengeluaran untuk membeli pakaian/bulan, frekuensi shopping, frekuensi membaca majalah fashion, umur, tingkat pendidikan,dan lain-lain.

Ukuran keterkaitan antar butir pertanyaan ini umumnya dicerminkan oleh korelasi jawaban antar pertanyaan. Metode yang sering digunakan adalah korelasi produk momen (korelasi Pearson) antara skor setiap butir pertanyaan dengan skor total, sehingga sering disebut sebagai inter item-total correlation. Pertanyaan yang memiliki korelasi rendah dengan butir pertanyaan yang lain, dinyatakan sebagai pertanyaan yang tidak valid.

Bila suatu butir/item pertanyaan mempunyai korelasi Pearson (r) >= 0.3 maka butir pertanyaan itu dikatakan valid. Jika r < 0.3 maka tidak valid. Jika suatu butir pertanyaan tidak valid, maka maka buanglah item pertanyaan tersebut, kemudian lakukan uji sesuai prosedur sebelumnya (minus item yang telah dibuang) sehingga diperoleh semua item pertanyaan valid.

Uji Reliabilitas

Sifat reliable (terandal) alat ukur berkenaan dengan kemampuan alat ukur tersebut memberikan hasil yang konsisten artinya jika suatu alat ukur dipakai oleh orang lain, pada objek yang sama ditempat yang berbeda maka akan menghasilkan suatu kesimpulan yang sama.

Suatu cara untuk mengukur reliabilitas suatu alat ukur yaitu dengan memakai uji alpha Cronbach. Apabila nilai alpha Cronbach > 0.6 maka alat ukur itu bisa dikatakan reliable, jika kurang dari 0.6 maka ridak reliable. (sopana)

==========================================
IKLAN—IKLAN—IKLAN—

Beta Consulting ( Bengkeldata.com ) merupakan sebuah lembaga konsultasi untuk membantu perusahaan/perorangan dalam melakukan analisa data statistika, olah data penelitian , riset pasar dan konsultasi manajemen.

LAYANAN
1. Olah Data Statistika/ Penelitian
2. Training Statistika : SPSS, Eview, SAS, Lisrel, Minitab, Amos
3. Riset Pasar
4. Management Consultancy

Hubungi:
Beta Consulting ( Bengkeldata.com )
Telp: (021) 71088944 emaiL : info@bengkeldata.com

=======================================

Analisa Data : Analisis Data Uji Kruskall Wallis

Contoh data dan analisis:

Sebuah warnet ingin mengetahui apakah ada perbedaan lama waktu penggunaan internet oleh pengunjungnya. Sampel dalam penelitian ini meliputi Pelajar (SD,SMP,SMA), Mahasiswa (D1,S3), dan Umum (bukan pelajar dan Mahasiswa). Diamati masing-masing 5 orang secara acak dari Pelajar, Mahasiswa dan Umum. Peneliti tidak mempertimbangkan mengenai kenormalan distribusi sampel dalam penelitian ini. Apakah ada cukup bukti yang mengatakan bahwa lama waktu penggunaan internet oleh pengguna dari kalangan Pelajar, Mahasiswa dan Umum tersebut berbeda?

Data lama waktu penggunaan internet (dalam jam)

(Pelajar)               (Mahasiswa)                     (Umum)
(2.5)                       (2.4)    (3.4)
(1)       (3)             (3.6)
(1.4)       (2.8)    (2.6)
(1.6)       (2.6)    (3.7)
(2)       (1.5)    (2.1)

<span style=”font-weight:bold;”>Analisis:</span>
Oleh karena penelitian bertujuan untuk mengetahui apakah ada perbedaan lama waktu penggunaan internet oleh Pelajar, Mahasiswa dan Umum (terdiri dari 3 sampel bebas), serta tidak dipertimbangkannya asumsi mengenai kenormalan distribusi sampel, maka kasus ini dapat diselesaikan dengan metode Kruskal-Wallis Test.

H0: Median lama waktu penggunaan internet oleh Pelajar, Mahasiswa dan Umum sama v.s.
H1: Setidaknya ada satu nilai median yang tidak sama

Alpha = 0.05

<span style=”font-weight:bold;”>Hasil Analisis:</span>
Kruskal-Wallis  rank sum test
data: internet
KruskalWallis chisquared = 7.1377, df = 2, p-value = 0.02819

Kesimpulan: TOLAK H0 , karena p-value < 0.05.

Interpretasi:
Lama waktu yang dibutuhkan oleh Pelajar, Mahasiswa dan Umum dalam menggunakan internet boleh dikatakan tidak sama. (Deny)

=======================================
—IKLAN—-IKLAN—-IKLAN—-IKLAN—

Beta Consulting ( Bengkeldata.com ) siap membantu perusahaan/perorangan dalam melakukan analisa data statistika, olah data penelitian, riset pasardan konsultasi manajemen.

LAYANAN
1. Olah Data Statistika/ Penelitian : Uji Parametrik & Uji Non Parametrik, REGRESI, KORELASI, dll
2. Training Statistika : SPSS, Eview, SAS, Lisrel, Minitab, Amos, S-Plus
3. Riset Pasar
4. Management Consultancy

Hubungi:
Beta Consulting ( Bengkeldata.com )
Telp: (021) 71088944 email : info@bengkeldata.com
======================================

Layanan Analisa Data / Analisis Data

Jenis layanan dari Beta Consulting meliputi:

1. Analisa Data Statistika
– Questioner Design
– Experimental Design
– Validity & Reliability
– Regresi & Korelasi
– CHAID Analysis
– Multivariat Analysis
– Time Series Analysis
– Spatial Analysis
– Bootstrap Methode
– Parametric & Nonparametric Analysis, dll

2. Training Statistika
Training ini meliputi materi statistika dan/atau software statistika, yaitu :
– SPSS
– Minitab
– SAS
– S-Plus
– Eview

3. Riset Pasar
– Potential Market
– Mistery Shopping
– Customized Market
– Positioning Analysis
– Product Development
– Competiror Analysis, dll

4. Management Consultancy
– Internal Auditor
– Quality Management System (QMS) ISO 9001:2000 & ISO 9004:2000
– Guidelines for Performance Improvement ISO 9004:2000
– Balance Scorecard
– Six Sigma
– Customer Satisfaction Measurement (CSM)
– Statistical Process Control (SPC)
– Customer Relationships Management (CRM)

www. Bengkeldata.com

email: info@bengkeldata.com

CS : (021) 71088944