Makalah Penelitian Kuantitatif

 PENELITIAN KUANTITATIF

Dosen Pengampu : Octarina Hidayatus Sholikhah M.Pd.

Disusun oleh : Kelompok 3

1. Niken Rahmawati (2102101210)

2. Norma Anjar. A (2102101223)

3. Lucky Dermawan (2102101226)

4. Villa Natalia (2102101237)

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN

PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR

UNIVERSITAS PGRI MADIUN

2024

PEMBAHASAN

PROSEDUR PENELITIAN KUANTITATIF

Penelitian kuantitatif merupakan salah satu jenis penelitian yang spesifikasinya adalah sistematis, terencana, dan terstruktur dengan jelas sejak awal hingga pembuatan desain penelitiannya. Penelitian kuantitatif adalah penelitian yang banyak menuntut penggunaan angka, mulai dari pengumpulan data, penafsiran terhadap data tersebut, serta penampilan dari hasilnya. Prosedur penelitian merupakan langkah-langkah yang digunakan sebagai alat untuk mengumpulkan data dan menyelesaikan permasalahan dalam penelitian.

1. Mengidentifikasi Permasalahan Penelitian

Mengidentifikasi masalah adalah melakukan pendalaman dan pemahaman yang saksama terhadap sejumlah aspek yang dianggap sebagai masalah, serta keterkaitannya antara satu aspek dengan aspek lainnya. Identifikasi masalah dapat pula disebut sebagai analisis masalah, yaitu dengan bantuan menyusunnya ke dalam pohon masalah. 

Masalah penelitian tidak akan datang dengan sendirinya. Sebuah proses akumulasi dari hasil perenungan terhadap hasil bacaan, pengamatan, pengalaman empiris, diskusi, seminar, dan sebagainya, yang diendapkan, didialogkan, dimatangkan, didialektikkan, dan sebagainya, sehingga menghasilkan sebuah permasalahan. Sebagian para ahli ada yang berpendapat bahwa masalah dapat diartikan sebagai sebuah penyimpangan antara yang seharusnya dengan apa yang benar-benar terjadi, antara teori dan praktik, antara aturan dengan pelaksanaan, antara rencana dengan pelaksanaan.

2. Review pustaka

Dalam dunia penelitian terutama karya ilmiah, tidak bisa dilepaskan dari literature atau dalam bahasa Indonesia literatur. Literatur merupakan sumber atau referensi atau acuan bagi para peneliti karya ilmiah, sehingga tidak bisa dilepaskan begitu saja. Dengan kata lain, melalui literatur, seseorang atau peneliti bisa memperoleh informasi serta data-data yang valid dan dapat dipertanggungjawabkan yang kemudian dijadikan sebagai rujukan untuk membuat karya tulis ilmiah.  Salah satu penelitian yang berkaitan dengan literatur adalah literature review. Literatur review berisi uraian tentang teori, temuan dan bahan penelitian lain yang diperoleh dari bahan acuan untuk dijadikan landasan kegiatan penelitian. Uraian dalam literatur review ini diarahkan untuk menyusun kerangka pemikiran yang jelas tentang pemecahan masalah yang sudah diuraikan dalam sebelumnya pada perumusan masalah.

Tujuan akhir dari literatur review ini adalah untuk mendapatkan gambaran yang berkenaan dengan apa yang sudah pernah dikerjakan orang lain sebelumnya. Gambaran itu terkait dengan isu yang ingin diteliti, namun yang perlu diingat adalah, jangan membahas isu yang sudah kadaluarsa. Ada beberapa isu yang teorinya muncul di tahun yang lalu (lama). Artinya bila kita mereview literatur, mulailah mengacu pada teori atau mereview dari tahun terbaru hingga tahun yang sebelumnya.

Ada tiga aspek utama dalam melakukan literatur review yaitu:

1. Survei artikel yang terkait dengan isu yang kita minati

2. Berikan evaluasi, ringkas gambaran-gambaran yang ada

3. Mendapatkan masukan yang terkait dengan isu dari publikasi yang terbaru hingga publikasi terlama sehingga kita bisa mendapatkan gambarannya secara jelas.

Manfaat Literatur Review

1. Menggambarkan keterhubungan antara satu penelitian dengan penelitian lainnya yang terkait dengan point of interest kita.

2. Cara lain untuk menginterpretasikan dan cari gap /kesenjangannya, itu yg akan dikumpulkan di peaces analysis.

3. Menjadi point untuk review literatur ini menjadi dasar kita untuk penelitian berikutnya

Berikut ini merupakan beberapa elelemen dalam literatur review :

1. Menggambarkan subjek penelitian, issu atau teori secara objektif dari literature review.

2. Divisi dari literature review dimasukkan dalam katagoris (contoh untuk mendukung posisi relative, dan alternatif )

3. Menjelaskan bagaimana dari setiap literatur review kesamaan dan bagaimana variasinya dari yang lain.

4. Membuat kesimpulan dari setiap bagian memberikan masukan dari berbagai argument, untuk memahami dan mengembangkan area penelitian.

Ada banyak cara yang bisa kita gunakan untuk mengkaji literatur. Bagi sebagian orang bisa menggunakan sumber data primer (primary sources) yang berasal dari hasil-hasil penelitian seperti jurnal, thesis, disertasi dan lain sebagainya yang digunakan untuk memantapkan ide yang telah kita temukan sebelumnya. Selain itu juga bisa didukung dari sumber data sekunder (secondary sources) seperti buku, majalah, koran, penelusuran dengan komputer (online database) dan lain sebagainya karena sumbersumber tersebut memberikan gambaran dan ide yang lebih luas tentang topik yang ingin kita kaji.

Langkah-langkah dari Literature Reviews:

1. Formulasi permasalahan

Pilihlah topik yang sesuai dengan isu dan interest. Permasalahan harus ditulis dengan lengkap (complate) dan tepat.

2. Cari literatur

Temukan literatur yang relevan dengan penelitian. Langkah ini membantu kita untuk mendapatkan gambaran (overview) dari suatu topik penelitian. Sumbersumber penelitian tersebut akan sangat membantu bila didukung dengan pengetahuan tentang topik yang akan dikaji. Karena sumber-sumber tersebut akan memberikan berbagai macam gambaran tentang ringkasan dari beberapa penelitian terdahulu.

3. Evaluasi data 

Lihat apa saja kontribusinya terhadap topik yang dibahas. Cari dan temukan sumber data yang tepat sesuai dengan yang dibutuhkan untuk mendukung penelitian. Data ini bisa berupa data kualitatif, data kuantitatif maupun data yang berasal dari kombinasi keduanya

4. Analisis dan interpretasikan 

Diskusikan dan temukan serta ringkas literatur.

Untuk merivew sebuah literatur kita bisa melakukannya dengan beberapa cara, antara lain:

1. Mencari kesamaan (Compare)

2. Mencari ketidaksamaan (Contrast)

3. Memberikan pandangan (Criticize)

4. Membandingkan (Synthesize)

5. Meringkas (Summarize)

Hal terpenting dalam membuat literatur review adalah fitur yang utama dalam membangun teori adalah membandingkan antara konsep, teori dan hipotesis dengan literatur yang ada. Kunci utama dari proses ini adalah melihat sebanyak-banyaknya literatur yang ada. Dalam proses ini dicari persamaan, perbedaan yang terjadi antara literatur yang satu dengan literatur yang lainnya, serta mencari alasan kenapa hal tersebut bisa terjadi. Hal tersebut dimaksudkan untuk menginterpretasikan penelitian yang akan kita lakukan dibandingkan dengan penelitian terdahulu yang disajikan dalam konteks yang berbeda. Yang terpenting adalah setiap bahan pustaka yang diambil sebagai literatur harus dicantumkan sumbernya dalam daftar pustaka (bibliografi).

3. Menentukan tujuan penelitian, rumusan masalah, dan hipotesis

1. Tujuan penelitian

Menurut Borg dan Gall (1989:5) ada empat tujuan penelitian berdasarkan kegunaannya, yaitu: 

1. mendeskripsikan (to describe) suatu gejala atau peristiwa

Tujuan pertama penelitian untuk mendeskripsikan sesuatu berarti untuk memeroleh pengetahuan deskriptif (descriptive knowledge) tentang sesuatu. Sesuatu itu bisa peristiwa atau suatu benda. Menurut filsafat ilmu, pengetahuan deskriptif merupakan jenis pengetahuan paling elementer dibanding dengan jenis pengetahuan-pengetahuan lainnya, seperti pengetahuan prediktif, eksplanatif, dan eksploratif. Ini sangat penting, karena tanpa pengetahuan deskriptif pengetahuan lain tidak akan diperoleh. Jika yang dideskripsikan adalah suatu benda, maka pengetahuan deskriptif yang ingin diperoleh adalah apa saja tentang benda tersebut, mulai bentuk, struktur, kegunaan, berat, perubahannya karena waktu, hubungannya dengan fenomena atau gejala lain, dan sebagainya.    

Penelitian deskriptif, menurut Liliweri (2018:111-112), dimaksudkan untuk melakukan pengamatan terperinci terhadap dokumentasi atau fenomena yang dipelajari. Pengamatan harus didasarkan pada metode ilmiah, yaitu dapat dilihat, dikutip, ditiru, dan tepat sesuai aslinya. Melalui cara ini, peneliti menggambarkan atau mengidentifikasi sesuatu yang diteliti sebagaimana apa adanya, tanpa mengurangi atau menambah.    

Pengetahuan deskriptif kuantitatif diperoleh melalui statistik dalam bentuk angka atau disebut data nomotetik. Misalnya, pertanyaan berapa jumlah penduduk di suatu daerah yang memasuki usia kerja selama selama lima tahun terakhir adalah pertanyaan deskriptif kuantitatif. 

2. memprediksi (to predict) sesuatu yang akan terjadi

Tujuan kedua penelitian adalah untuk memprediksi fenomena yang akan terjadi pada suatu waktu tertentu berdasarkan informasi atau data yang ada sebelumnya. Dalam bidang pendidikan, misalnya, studi prediktif digunakan untuk mengetahui siswa yang kemungkinan akan gagal karena sesuatu hal jika tidak hal-hal pencegahan sejak dini. 

3. memperbaiki (to improve) suatu kondisi untuk menjadi lebih baik

Tujuan ketiga ialah perbaikan (improvement ), yaitu untuk menghasilkan cara, strategi  dan upaya memperbaiki suatu keadaan agar menjadi lebih baik dari sebelumnya dengan cara menghilangkan hambatan-hambatannya. Penelitian berorientasi perbaikan biasanya dilakukan dengan menggunakan metode kuantitatif melalui studi eksperimen, korelasional dan komparatif. Atau, bisa juga dengan metode penelitian terapan (applied research), seperti Penelitian Tindakan (Action Research). Dalam pendidikan, guru bisa menggunakan Penelitian Tindakan Kelas (Class Action Research) untuk memperbaiki atau meningkatkan kualitas pembelajaran di sekolah. Dalam Penelitian Tindakan, guru merupakan peneliti sekaligus pengguna hasil penelitan. Guru sendiri yang merencanakan tindakan penelitian dan mengukur sendiri tindakan yang dilakukan. Asumsinya ialah guru yang mengenali apa saja masalah yang terjadi di kelas yang diajar.

4. menjelaskan (to explain) peristiwa dengan mencari hubungan antar-variabel atau sebab-akibat suatu peristiwa.

Tujuan keempat yaitu untuk menjelaskan suatu kejadian atau peristiwa merupakan tujuan terpenting dari empat tujuan penelitian. Dengan penelitian eksplanasi, akan diperoleh pengetahuan eksplanatori. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan penyebab dan proses terjadinya suatu peristiwa, baik fenomena alam, sosial maupun budaya.

Tujuan penelitian merupakan sesuatu yang hendak dicapai atau dicari. 

• Dinyatakan secara jelas, tegas dan tepat. 

• Dirumuskan dalam kalimat pernyataan. 

• Dimulai dengan kata-kata untuk atau kata lain yang senada 

Merumuskan tujuan penelitian: 

• Harus relevan dengan masalah dan sejalan dengan judul serta sesuai dengan hasil penelitian. Maksud pernyataan yang terakhir ini ialah apa yang jadi tujuan hasilnya itulah yang didapat atau diperoleh. 

• Dirumuskan dan dinyatakan secara jelas dan tegas. 

• Operasionalnya diangkat dari hubungan antar variabel

2. Rumusan Masalah

Pada dasarnya hasil penelitian akan digunakan untuk menjelaskan fenomena berdasarkan data yang terkumpul. Maka, bentuk masalah ataupun rumusan masalah dapat dikelompokkan dalam beberapa jenis. Adapun rumusan masalah penelitian menurut Buku Metode Penelitian Kuantitatif dari Prof.Sugiyono ialah sebagai berikut :

1. Rumusan Masalah Deskriptif

Rumusan deskriptif adalah sebuah rumusan masalah yang berkenaan dengan pertanyaan terhadap nilai variable mandiri, baik hanya pada satu variable atau lebih (variable mandiri adalah variable yang berdiri sendiri, bukan variable independen, karena variable independen selalu dipasangkan dengan variable dengan variable dependen ). Dalam penelitian ini peneliti tidak lagi membuat perbandingan variable itu pada sampel yang lain, sdan mencari hubungan variable itu dengan variable yang lain. Maka penelitian ini disebut dan dinamakan penelitian deskripstif. Penelitian Deskriptif meruapakan penelitian popular dalam bidang bisnis.

2. Rumusan Masalah Komparatif. 

Rumusan masalah komparatif adalah sebuah pertanyaan penelitian yang bersifat membandingkan keberadaan satu variable atau lebih pada dua sampel yang berbeda.

3. Rumusan Masalah Asosiatif. 

Rumusan masalah asosiatif adalah sebuah pertanyaan penelitian yang bersifat menanyakan hubungan antara dua variable atau lebih. Seperti telah dikemukakan, terdapat tiga bentuk hubungan yaitu : hubungan simetris,hubungan kausal, dan interkatif/reciprocal/timbal balik. 

4. Rumusan Masalah Komparatif-Asosiatif. 

Rumusan masalah komparatif-asosiatif adalah sebuah rumusan masalah yang menanyakan perbandingan korelasi antar kedua variable ataupun lebih pada sampel maupun populasi yang berbeda.

5. Rumusan Masalah Struktural

Rumusan masalah structural adalah rumusan masalah penelitian yang bersifat menanyakan validitas struktur. Struktur dimaksud di dalam rumusan ini ialah hubungan anatara dua variable atau lebih yang ada variable interveningnya.Untuk menguji struktur hubungan antar variable yang bersifat kausal digunakan analisis jalur (path analysis) dan untuk menguji struktur hubungan antar variable yang dilengkapi dengan variable manifest  yang bersfat kausal atau reciprocal digunakan SEM ( Structure Equation Model/ atau Model Persamaan Struktural )

Rumusan Masalah Penelitian: 

• Bagaimana bentuk-bentuk partisipasi masyarakat dalam pembangunan. 

• Apa saja faktor-faktor mempengaruhi masyarakat berpartisipasi dalam pembangunan.

3. Hipotesis

Seperti dijelaskan pada awal modul ini, hipotesis atau hipotesa merupakan suatu penyataan yang sifatnya sementara, atau kesimpulan sementara atau dugaan yang bersifat logis tentang suatu populasi. Dalam ilmu statistik, hipotesis merupakan pernyataan parameter populasi. Parameter populasi ini menggambarkan variabel yang ada dalam populasi, dihitung menggunakan statistik sampel. 

Dengan demikian, jenis penelitian yang sudah pasti membutuhkan hipotesis adalah penelitian kuantitatif. Sedangkan pada penelitian kualitatif belum tentu memiliki hipotesis. Kalaupun ada adalah hipotesis kira-kira. Oleh karena itu sebelum ke lapangan, peneliti hendaknya harus atau telah merumuskan hipotesis penelitiannya. Kegunaan lain dari hipotesis penelitian adalah: 

1. Penelitian yang memiliki hipotesis yang kuat merupakan petunjuk bahwa peneliti telah mempunyai cukup pengetahuan untuk melakukan penelitian tersebut 

2. Memberikan arah pada pengumpulan dan penafsiran data 

3. Memberi petunjuk tentang prosedur apa saja yang harus diikuti dan jenis data seperti apa yang harus dikumpulkan 

4. Memberikan kerangka dalam rangka melaporkan kesimpulan penelitian.

hipotesis bisa berasal dari Hasil penelitian atau Pengalaman.

4. Mengumpulkan data

1. Menentukan populasi dan sampel

1. Dalam memilih populasi untuk penelitian, terdapat beberapa hal yang harus diperhatikan yaitu:  

• Populasi sebaiknya berkaitan dengan permasalahan penelitian yang diangkat dalam rumusan masalah. Misalnya jika masalah penelitian adalah perilaku pemberian ASI eksklusif yang rendah pada ibu bayi di kota A, maka sebagai populasi adalah ibu bayi di kota A bukan di kota B. 

• Memperhatikan sumberdaya yang dimiliki peneliti (biaya, tenaga peneliti, dan waktu yang dialokasikan). 

• Ukuran populasi jangan terlalu luas agar peneliti dapat menyelesaikan laporan dalam waktu yang telah ditentukan, namun juga jangan terlalu kecil untuk menjamin hasil penelitian yang dapat dipertanggungjawabkan. 

• Keterjangkauan peneliti saat pengambilan data juga harus diperhatikan. Jangan sampai ada responden/sampel yang tidak tercapai akibat jangkauan populasi ang terlalu luas.

2. Dalam proses pemilihan sampel peneliti harus memperhatikan tingkat keterwakilan (representative). 

Tingkat keterwakilan sangat dipengaruhi oleh besar sampel (jumlah anggota sampel). Semakin besar sampel, semakin mampu ia mewakili populasi darimana ia dipilih. Namun, belum ada ukuran sampel minimum yang diterima secara universal. Ukuran sampel yang tepat tergantung pada sejumlah faktor seperti jenis penelitian, besar populasi, dan apakah data akan dianalisis untuk sub-sub kelompok dalam penelitian atau tidak.

Dikaitkan dengan besarnya sampel, selain tingkat kesalahan, ada lagi beberapa faktor lain yang perlu memperoleh pertimbangan misalnya derajat keseragaman, biaya, waktu, dan tenaga yang tersedia. Makin tidak seragam sifat atau karakter setiap elemen populasi, makin banyak sampel yang harus diambil.  Jika rencana analisisnya mendetail atau rinci maka jumlah sampelnya pun harus banyak. Misalnya, jumlah bank yang dijadikan populasi penelitian ada 400 buah. Pertanyaannya adalah, berapa bank yang harus diambil menjadi sampel agar hasilnya mewakili populasi?. Jawabnya tidak mudah. Ada yang mengatakan, jika ukuran populasinya di atas 1000, sampel sekitar 10 %  sudah cukup, tetapi jika ukuran populasinya sekitar 100, sampelnya paling sedikit 30%, dan kalau ukuran populasinya 30, maka sampelnya harus 100%.

Roscoe (1975) memberikan pedoman penentuan jumlah sampel sebagai berikut :

1. Sebaiknya ukuran sampel antara tiga puluh sampai dengan lima ratus elemen

2. Jika sampel dipecah lagi ke dalam sub sampel, jumlah minimum subsampel harus tiga puluh

3. Pada penelitian multivariate (termasuk analisis regresi multivariate) ukuran sampel harus sepuluh kali lebih besar dari jumlah variabel yang akan dianalisis. Misalnya apabila variabel independent sebanyak tiga, dan variabel dependent sebanyak dua, maka ukuran sampel yang digunakan sebanyak lima puluh sampel.

4. Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, dengan pengendalian yang ketat, ukuran sampel bisa antara sepuluh sampai dengan dua puluh

Ada dua hal yang menjadi pertimbangan dalam menentukan ukuran sampel. Pertama ketelitian (presisi) dan kedua adalah keyakinan (confidence). Ketelitian mengacu pada seberapa dekat taksiran sampel dengan karakteristik populasi. Keyakinan adalah fungsi dari kisaran variabilitas dalam distribusi pengambilan sampel dari rata-rata sampel. Variabilitas ini disebut dengan standar error. Semakin dekat kita menginginkan hasil sampel yang dapat mewakili karakteristik populasi, maka semakin tinggi ketelitian yang kita perlukan. Semakin tinggi ketelitian, maka semakin besar ukuran sampel yang diperlukan, terutama jika variabilitas dalam populasi tersebut besar. Sedangkan keyakinan menunjukkan seberapa yakin bahwa taksiran kita benar-benar berlaku bagi populasi. Tingkat keyakinan dapat membentang dari 0 – 100%. Keyakinan 95% adalah tingkat lazim yang digunakan pada penelitian sosial / bisnis, termasuk dalam penelitian kependidikan. Makna dari keyakinan 95% (alpha 0.05) ini adalah “setidaknya ada 95 dari 100, taksiran sampel akan mencerminkan populasi yang sebenarnya”

2. Mengurus izin administratif

Berdasarkan Peraturan Menteri Dalam Negeri No. 3 Tahun 2018 tentang Penerbitan Surat Keterangan Penelitian dan Surat Edaran Pemerintah Daerah Daerah Istimewa Yogyakarta No. 070/01218 tentang Penerbitan Surat Keterangan Penelitian, maka disampaikan hal hal sebagai berikut :

• Bahwa untuk tertib administrasi dan pengendalian pelaksanaan penelitian dalam rangka kewaspadaan dini perlu dikeluarkan Surat Keterangan Penelitian (SKP) sehingga produk yang dikeluarkan bukan Surat    Rekomendasi Penelitian melainkan Surat Keterangan Penelitian;

• Penelitian yang dilakukan dalam rangka tugas akhir pendidikan/sekolah di dalam negeri dan penelitian yang dilakukan instansi pemerintah yang sumber pendaan penelitiaannya bersumber dari Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara/Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah tidak perlu menggunakan Surat Keterangan Penelitian.

Berdasarkan Peraturan Bupati Nomor 45 Tahun 2013 tentang Izin Penelitian, Izin Kuliah Kerja Nyata, Dan Izin Praktik Kerja Lapangan, maka persyaratan izin penelitian, KKN dan PKL adalah sebagai berikut:

Persyaratan izin penelitian :

1. Bagi Pemohon Baru

• Surat permohonan izin penelitian dari Perguruan Tinggi atau Biro Adpem Pemda DIY (bila lokus penelitian dilakukan lintas Kabupaten),

• Proposal penelitian, yang telah disetujui oleh Dosen pembimbing dan daftar pertanyaan,

• Fotokopi KTP,

• Membawa persyaratan no 1 s/d 3 ke Kantor Kesatuan Bangsa Kabupaten Sleman untuk mendapatkan surat rekomendasi penelitian,

• Membawa surat rekomendasi penelitian ke Bappeda untuk mendapatkan surat izin penelitian,

• Mengisi surat pernyataan sanggup menyerahkan hasil penelitian 

• Surat keterangan dari Kemenristek dan Gubernur bagi pemohon yang berstatus Warga Negara Asing.

• Surat izin penelitian dapat langsung diproses dan ditunggu.

2. Bagi Pemohon Perpanjangan Izin Penelitian

Perpanjangan izin penelitian diberikan kepada peneliti yang masih akan melanjutkan penelitian di lapangan namun surat izin penelitian yang diterbitkan oleh Bappeda telah habis masa berlakunya. Pemohon dapat langsung mengajukan permohonan perpanjangan izin penelitian ke Bappeda dengan membawa syarat sebagai berikut:

• Surat permohonan perpanjangan izin penelitian dari Perguruan Tinggi atau Biro Adpem Pemda DIY,

• Mengisi surat pernyataan sanggup menyerahkan hasil penelitian (Blangko tersedia di Bappeda atau bisa diunduh di halaman ini ; item C),

• Surat izin penelitian yang lama,

• Surat keterangan dari Kemenristek dan Gubernur bagi pemohon yang berstatus Warga Negara Asing.

• Surat perpanjangan izin penelitian dapat langsung diproses dan ditunggu.

3. Menentukan informasi / data apa saja yang dibutuhkan

Metode penelitian kuantitatif mempunyai karakteristik atau ciri sebagai berikut:

• Memiliki dua atau lebih variabel yang diukur pengaruhnya

• Masalah penelitiannya menanyakan tentang ada atau tidaknya pengaruh antar variable

• Menggunakan sampel dan prinsip keterwakilan

Artinya, metode kuantitatif tidak mengambil data dari seluruh populasi, melainkan dari sampel dengan menggunakan rumus tertentu. Sampel adalah wakil atau sebagian dari populasi yang memiliki sifat dan karakteristik yang sama.

• Bersifat objektif

Penelitian kuantitatif bersifat objektif. Data yang disajikan bersifat sebenarnya, tidak ditambahkan atau dikurangi dengan opini pribadi peneliti.

• Relatif singkat

Penelitian kuantitatif sering dipilih karena tidak memerlukan waktu yang lama untuk menarik dan menyajikan data.

Sumber data dalam penelitian adalah subyek dari mana data dapat diperoleh. Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia, data diartikan sebagai kenyataan yang ada yang berfungsi sebagai bahan sumber untuk menyusun suatu pendapat, keterangan yang benar, dan keterangan atau bahan yang dipakai untuk penalaran dan penyelidikan. Jadi yang dimaksud sumber data dari uraian diatas adalah subyek penelitian dimana data menempel. Sumber data dapat berupa benda, gerak, manusia, tempat dan sebagainya. 

Apabila penelitian menggunakan kuisioner atau wawancara dalam pengumpulan datanya, maka sumber data disebut responden, yaitu orang yang meresponatau menjawab pertanyaan peneliti, baik pertanyaan tertulis maupun lisan. Apabila peneliti menggunakan teknik observasi, maka sumber datanya bisa berupa benda, gerak atau proses tertentu. Contohnya penelitian yang mengamati tumbuhnya jagung, simber ddatanya adalah jagung, sedangkan objek penelitiannya adalah pertumbuhan jagung.

Syarat Data yang baik adalah

1. Benar/Obyektif.

2. Mewakili/Wajar (representative).

3. Dipercaya, artinya kesalahan bakunya kecil.

4. Tepat waktu (up to date).

Relevan (data yang dikumpulkan ada hubungannya dengan permasalahannya).

4. Menyusun instrument

• Macam – macam skala pengukuran

Skala pengukuran merupakan konsep penting dalam penelitian dan statistik. Ia digunakan untuk mengukur variabel dalam sebuah penelitian. Menurut Prof. Asep Saefudin dan Lukmanul Hakim (2022) dalam statistik, skala pengukuran merupakan penentu dalam memilih metode atau rumus yang akan digunakan. Berbeda skala pengukuran maka akan berbeda rumus serta teknik-teknik yang akan digunakan. Oleh sebab itu, hal inilah yang mendasari mengapa skala pengukuran menjadi sangat penting. Sebelum menganalisis data, seorang ahli di bidang statistik data scientist tentu harus memahami skala yang terdapat pada data tersebut sehingga mudah dalam memilih metode yang akan digunakan.

Dalam penelitian (termasuk dalam penelitian sosial) ada empat jenis skala pengukuran yang sering digunakan, antara lain:

1. Skala Nominal

Skala ini termasuk dalam pengukuran kualitatif dan merupakan yang paling sederhana diantara ketiga jenis lainnya. Dalam skala nominal, kita tidak melakukan perhitungan berdasarkan angka karena ini sama sekali tidak memiliki signifikansi kuantitatif.

Pengumpulan skala nominal sering dilakukan dengan:

• Mengajukan pertanyaan terbuka.

• Mengajukan pertanyaan dengan jawaban pilihan ganda yang nanti akan diberi label.

Contoh skala pengukuran nominal adalah jenis kelamin, lokasi geografis, warna rambut, dan sejenisnya.

Dengan data ini kita tidak bisa menentukan mana yang bisa diletakan di urutan tertentu dan mana yang lebih baik, sebab tidak ada perhitungan yang bisa diterapkan pada data.

2. Skala Ordinal

Skala ini juga termasuk ke dalam skala pengukuran kualitatif. Ia menggunakan urutan tertentu guna memberi peringkat, dan efektif untuk data yang memerlukan urutan ketika melakukan evaluasi. Skala ordinal mengukur data yang bersifat non-numerik dan nilai intervalnya tidak diketahui.  Seperti kita tidak tahu berapa jarak pasti antara survei pengalaman pelanggan yang “sangat menyenangkan” dengan “agak menyenangkan”.

Contoh skala pengukuran ordinal adalah mengukur tingkat kepuasan, misalnya perusahaan menyebarkan survei kepuasan dengan pilihan “tidak puas, cukup puas, netral, puas, sangat puas”. “Setuju”, “tidak setuju”, dan sejenisnya.

3. Skala Interval

Skala interval adalah pengukuran dengan skala numerik di mana nilai-nilai yang berdekatan memiliki jarak yang sama dan diukur sepanjang skala (contohnya, jarak antara 40 cm dengan 50 cm sama seperti jarak antara 60 cm dengan 70 cm). Data ini pasti berbentuk angka dan merupakan salah satu skala pengukuran kuantitatif. Dalam skala interval, nilai 0 bersifat arbitrer, artinya suatu variabel tetap bisa diukur meskipun memiliki nilai negatif. Interval data juga bisa ditambah atau dikurangi, namun tidak dapat dibagi atau dikali.

Contoh skala interval adalah pengukuran suhu menggunakan derajat celcius (16 derajat celcius lebih dingin dibanding 20 derajat celcius).

4. Skala Rasio

Rasio adalah skala pengukuran kuantitatif yang memudahkan kita untuk mencari perbedaan antar variabel dan memberi urutan data. Skala pengukuran ini memungkinkan untuk melakukan semua jenis perhitungan dan dan menarik kesimpulan pasti. Perbedaannya dengan interval adalah rasio tidak memiliki nilai negatif.

Contoh skala pengukuran rasio adalah data ukuran tinggi badan. Tidak mungkin ada tinggi badan yang memiliki nilai 0 bahkan negatif. Jika nilainya 0, maka data itu dianggap tidak ada.

Dalam penelitian, skala rasio dapat memberikan informasi paling rinci dibanding jenis lainnya. Ini dikarenakan peneliti dapat menghitung tendensi sentral menggunakan teknik statistika, seperti median, mode, dan mean. Untuk memutuskan kapan harus menggunakan skala rasio, terlebih dahulu kamu harus tahu apakah variabel pada data memiliki semua karakteristik skala interval dan nilai 0 mutlak

• Validitas

Validitas berasal dari kata validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukam fungsi ukurannya (Azwar 1986). Selain itu validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan bahwa variabel yang diukur memang benar-benar variabel yang hendak diteliti oleh peneliti (Cooper dan Schindler, dalam Zulganef, 2006).

Sedangkan menurut Sugiharto dan Sitinjak (2006), validitas berhubungan dengan suatu peubah mengukur apa yang seharusnya diukur. Validitas dalam penelitian menyatakan derajat ketepatan alat ukur penelitian terhadap isi sebenarnya yang diukur. Uji validitas adalah uji yang digunakan untuk menunjukkan sejauh mana alat ukur yang digunakan dalam suatu mengukur apa yang diukur. Ghozali (2009) menyatakan bahwa uji validitas digunakan untuk mengukur sah,  atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut.

Suatu tes dapat dikatakan memiliki validitas yang tinggi jika tes tersebut menjalankan fungsi ukurnya, atau memberikan hasil ukur yang  tepat dan akurat sesuai dengan maksud dikenakannya tes tersebut. Suatu tes menghasilkan data yang tidak relevan dengan tujuan diadakannya pengukuran dikatakan sebagai tes yang memiliki validitas rendah.

Sisi lain dari pengertian validitas adalah aspek kecermatan pengukuran. Suatu alat ukur yang valid dapat menjalankan fungsi ukurnya dengan tepat, juga memiliki kecermatan tinggi. Arti kecermatan disini adalah dapat mendeteksi perbedaan-perbedaan kecil yang ada pada atribut yang diukurnya.

Dalam pengujian validitas terhadap kuesioner, dibedakan menjadi 2, yaitu validitas faktor dan validitas item. Validitas faktor diukur bila item yang disusun menggunakan lebih dari satu faktor (antara faktor satu dengan yang lain ada kesamaan). Pengukuran validitas faktor ini dengan cara mengkorelasikan antara skor faktor (penjumlahan item dalam satu faktor) dengan skor total faktor (total keseluruhan faktor).

Validitas item ditunjukkan dengan adanya korelasi atau dukungan terhadap item total (skor total), perhitungan dilakukan dengan cara mengkorelasikan antara skor item dengan skor total item. Bila kita menggunakan lebih dari satu faktor berarti pengujian validitas item dengan cara mengkorelasikan antara skor item dengan skor faktor, kemudian dilanjutkan mengkorelasikan antara skor item dengan skor total faktor (penjumlahan dari beberapa faktor).

Dari hasil perhitungan korelasi akan didapat suatu koefisien korelasi yang digunakan untuk mengukur tingkat validitas suatu item dan untuk menentukan apakah suatu item layak digunakan atau tidak. Dalam penentuan layak atau tidaknya suatu item yang akan digunakan, biasanya dilakukan uji signifikansi koefisien korelasi pada taraf signifikansi 0,05, artinya suatu item dianggap valid jika berkorelasi signifikan terhadap skor total.

Untuk melakukan uji validitas ini menggunakan program SPSS.  Teknik pengujian yang sering digunakan para peneliti untuk uji validitas adalah menggunakan korelasi Bivariate Pearson (Produk Momen Pearson). Analisis ini dengan cara mengkorelasikan masing-masing skor item dengan skor total. Skor total adalah penjumlahan dari keseluruhan item. Item-item pertanyaan yang berkorelasi signifikan dengan skor total menunjukkan item-item tersebut mampu memberikan dukungan dalam mengungkap apa yang ingin diungkap à Valid. Jika r hitung ≥ r tabel (uji 2 sisi dengan sig. 0,05) maka instrumen atau item-item pertanyaan berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan valid). Langkah-langkah dalam pengujian validitas ini yaitu :

1. Buat skor total masing-masing variabel  (Tabel perhitungan skor)

                     

2. Klik Analyze ->  Correlate  ->  Bivariate  (Gambar/Output SPSS)

        

3.  Masukan seluruh item variabel x ke Variabels

4. Cek list Pearson ; Two Tailed ; Flag

5. Klik Ok

• Realibilitas

Azwar (2016) juga menawarkan beberapa formula yang dapat digunakan dalam menghitung korelasi uji reliabilitas dengan cara pembelahan. Formula tersebut di antaranya adalah :

1. Formula Spearman-Brown 

Formula Spearman-Brown dapat digunakan untuk instrumen dengan alternatif jawaban dikotomi ataupun non dikotomi. Formula ini juga dapat digunakan pada metode pembelahan tes yang dilakukan dengan cara ganjil-genap dan matchedrandom sub tes serta belahan yang dihasilkan adalah paralel (Azwar, 2016). Selain itu Formula Spearman-Brown dapat menghasilkan reliabilitas yang tepat jika koefisien korelasi yang dihasilkan tinggi. Formula dari Spearman-Brown adalah sebagai berikut: 

rxx′ = 2(ry1y2) /  (1 + ry1y2)

Dimana

rxx’’ : Koefisien reliabilitas Spearman-Brown

ry1y2 : Koefisien korelasi antar skor kedua belahan 

2.  Formula Alpha (α) 

Formula Spearman-Brown mensyaratkan agar setiap belahan memiliki sifat paralel. Jika syarat tersebut tidak terpenuhi maka dapat menggunakan formula Alpha (α)(Azwar, 2013). Namun formula ini dapat digunakan jika terpenuhinya asumsi τ-equivalent. Indikasi dari terpenuhinya asumsi τ-equivalent adalah adanya kesetaraan varian skor antar kedua belahan. Jika asumsi τ-equivalent tidak terpenuhi maka koefisien reliabilitas α yang diperoleh merupakan koefisien yang under estimasi terhadap reliabilitas pengukuran yang sebenarnya (reliabilitas yang sebenarnya ada kemungkinan lebih tinggi dari pada koefisien hasil perhitungan) (Azwar, 2016). Formula Alpha (α) untuk belahan dua bagian dan sama panjang adalah sebagai berikut: 

α = (Sy12 + Sy22) / Sx 2

Dimana 

Sy12 dan Sy22 : Varian skor belahan 1 dan belahan 2 

Sx 2 : Varian skor tes 

Selain untuk menguji reliabilitas dengan instrumen yang dibagi dua, formula Alpha (α) juga dapat digunakan untuk instrumen yang dibagi tiga. Formula ini juga dapat digunakan apabila terpenuhinya asumsi τ-equivalent. Formula Alpha (α) untuk belahan tiga bagian dan sama panjang adalah sebagai berikut: 

α = (3/2)(1 − Sy12 + Sy22 + Sy32) Sx 2

Dimana 

Sy12 , Sy22 danSy32 : Varian skor belahan 1, belahan 2 dan belahan 3 

Sx 2 : Varian skor tes 

Adapun untuk instrumen yang tidak dapat dibelah menjadi dua atau tiga dan sama panjang maka instrumen dapat langsung diuji dengan menggunakan SPSS (Statistical Product and Service Solutions). Pengujian reliabilitas dengan menggunakan SPSS akan dipraktikkan dalam bab V buku ini. 

3. Formula Rulon 

Formula ini diusulkan oleh Rulon (1939). Perbedaan dengan formula sebelumnya dengan formula ini adalah estimasi reliabilitas dengan belah dua tidak diperlukan asumsi bahwa kedua belahan memiliki sifat τ-equivalent (Azwar, 2016). Formulasi Rulon adalah sebagai berikut:

rxx′ = 1 − Sd 2 Sx 2

Dimana 

Sd 2 : Varian perbedaan skor kedua belahan 

Sx 2 : Varian skor tes 

d : Perbedaan skor kedua belahan

4. Formula Kuder-Richardson 

Formula ini digunakan jika suatu instrumen hanya memiliki butir-butir pernyataan yang sedikit dan skor setiap butir adalah dikotomi. Jumlah butir yang sedikit berdampak pada pembelahan yang tidak efektif, karena jika instrumen dibelah menjadi dua setiap bagian menjadi tidak setara dan jika dibelah lebih dari dua mengakibatkan jumlah butir dalam tiap belahan terlalu sedikit. Sehingga cara yang paling tepat adalah dengan membelah instrumen sebanyak jumlah butir. Artinya setiap belahan hanya terdiri dari satu butir pernyataan. Pada kondisi semacam inilah formula Kuder-Richardson dapat digunakan untuk melakukan uji reliabilitas. Ada dua formula KuderRichardson yaitu formula Kuder-Richardson-20 (KR20) dan Kuder-Richardson-21 (KR-21) Formulanya Kuder-Richardson-20 (KR-20) adalah sebagai berikut:

KR − 20 = [ k /  k − 1 ][1 − ∑ p(1 − p) / Sx 2 ]

Dimana

Sx 2 : Varian skor tes 

k : banyaknya butir dalam tes 

p : proporsi subjek yang mendapat angka 1 pada suatu butir

Koefisien yang dihasilkan pada formula KR-20 merupakan rata-rata dari koefisien reliabilitas yang dihitung dari semua kombinasi cara belah dua apabila mungkin untuk dilakukan. Sementara itu untuk formula KR-21 perhitungannya menggunakan rata-rata harga p yaitu p dari keseluruhan butir pernyataan dalam instrumen. Formula KR-21 adalah sebagai berikut: 

KR − 21 = [ k /  k − 1 ][1 − kp̅ / (1 − p̅) Sx 2 ]

Dimana 

Sx 2 : Varian skor tes 

k : banyaknya butir dalam 

tes p̅ : rata-rata p yang diperoleh dari ∑p/k 5) 

5. Formula Feldt 

Formula ini dapat digunakan untuk mengatasi persoalan dari formula spearman-Brown dan formula Rulon. Kedua formula tersebut mensyaratkan pembelahan harus sama panjang. Dalam kasus instrumen penelitian tidak dapat dibelah menjadi dua atau tiga maka formula Feldt dapat digunakan asalkan belahan tersebut masih homogen dan data diperoleh pada subyek yang banyak jumlahnya (Azwar, 2016).Formula Feldt adalah sebagai berikut: 

rxx′ = 4(sy1y2) / Sx 2 − {(sy12 − sy22)/Sx } 2

Dimana 

Sx : Deviasi standar skor tes 

Sy12 : Varians skor pada belahan 1 

Sy22 : Varians skor pada belahan 2 

Sy1y2 : kovarians skor pada belahan 1 dan 2 

6. Formula Kristof untuk Belah Tiga 

Instrumen dengan jumlah butir pernyataan yang berjumlah ganjil jika dibelah dua maka menghasilkan dua bagian yang tidak sama banyaknya. Dua belahan pada jumlah butir yang tidak genap ini maka tidak memenuhi asumsi τequivalent dan juga tidak paralel sehingga tidak dapat menggunakan formula α namun dapat menggunakan formula Feldt (Azwar, 2016). Selain formula Feldt, dalam hal butir dalam instrumen tidak berjumlah genap dan memiliki butir yang cukup banyak maka salah satu pilihannya adalah membelahnya menjadi tiga bagian. Walaupun ketiga bagian tidak berisi butir yang sama banyaknya formula ini dapat digunakan asalkan butir pernyataan dalam instrumen adalah homogen (Azwar, 2016). Formula Kristof untuk belah tiga adalah sebagai berikut: 

St 2 = Sy1y2 Sy1y3 / Sy2y3 + Sy1y2 Sy2y3 / Sy1y3 + Sy1y3 Sy2y3 / Sy1y2 + 2(Sy1y2 + Sy1y3 + Sy2y3 )

Dimana 

Sy1y2 : kovarians belahan y1 dan y2 

Sy1y3 : kovarians belahan y1 dan y3 

Sy2y3 : kovarians belahan y2 dan y3 

7. Formula Hoyt 

Formula ini menurut Arikunto (2013) digunakan untuk menghitung reliabilitas jika sebuah instrumen penelitian menggunakan penskoran 1 dan 0. Formula koefisien reliabilitas Hoyt adalah sebagai berikut: 

r11 = 1 − Vs / Vr atau r11 = 1 − Vr−Vs / Vr

Keterangan: 

r11 = Reliabilitas seluruh soal 

Vr = Varians responden 

Vs =Varians sisa

5. Melakukan pengumpulan data

• Teknik pengumpulan data wawancara

Wawancara adalah teknik pengumpulan data melalui proses tanya jawab lisan yang berlansung satu arah , artinya pertanyaan datang dari pihak yang mewawancarai dan jawaban diberikan oleh yang diwawancara. Menurut Hopkins, wawancara adalah suatu cara untuk mengetahui situasi tertentu di dalam kelas dilihat dari sudut pandang yang lain.

Wawancara adalah bentuk komunikasi lansung antara peneliti dan responden.  Komunikasi berlangsung dalam bentuk tanya-jawab dalam hubungan tatap muka, sehingga gerak dan mimik responden merupakan pola media yang melengkapi kata-kata secara verbal. Teknik wawancara tau interview merupakan cara yang digunakan untuk mendapatkan data dengan cara mengadakan wawancara secara langsung dengan informen. Wawancara (Interview) yaitu melakukan tanya jawab atau mengkonfirmasikan kepada sample peneliti dengan sistematis (struktur). Wawancara diartikan cara menghimpun bahan-bahan keterangan yang dilaksanakan dengan tanya jawab secara lisan, sepihak,bertatap muka secara langsung dan dengan arah tujuan yang telah ditentukan.

Dalam proses pengumpulan data pada penelitian ini, penelitian menggunakan metode wawancara tersruktur. wawancara tersruktur adalah pertanyaan-pertanyaan mengarahkan jawaban dalam pola pertanyaan yang dikemukakan. Jadi pewawancara sudah menyiapkan pertanyaan-pertanyaan yang lengkap dan rinci mengenai faktor-faktor penyebab anak putus sekolah dariMI Mathla’ul Anwar Kota Jawa Kecamatan Way Khilau Kabupaten Pesawaran.

• Teknik pengumpulan data angket

Kuesioner adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan tertulis kepada responden untuk dijawabnya, dapat diberikan secara langsung atau melalui pos atau internet. Jenis angket ada dua, yaitu tertutup dan terbuka. Kuesioner yang digunakan dalam hal ini adalah kuesioner tertutup yakni kuesioner yang sudah disediakan jawabannya, sehingga responden tinggal memilih dan menjawab secara langsung.(Sugiyono, 2008: 142). Kuesioner ini ditujukan kepada pustakawan UPT Perpustakaan Universitas Diponegoro untuk mengetahui persepsi responden (pustakawan) tentang ambiguitas peran dan kinerja pustakawan.

• Teknik pengumpulan data observasi 

Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukaan melalui sesuatu pengamatan, dengan disertai pencatatan-pencatatan terhadap keadaan atau prilaku objek sasaran.

Menurut Nana Sudjana observasi adalah pengamatan dan pencatatan yang sistematis terhadap gejala-gejala yang diteliti.6 Teknik observasi adalah pengamatan dan pencatatan secara sistematis fenomena-fenomena yang diselidiki. Dalam arti yang luas, observasi sebenarnya tidak hanya terbatas pada pengamatan yang dilaksanakan baik secara langsung maupun tidak langsung

Sedangkan menurut Sutrisno Hadi metode observasi diartikan sebagai pengamatan, pencatatan dnga sistematis fenomena-fenomena yang diselidiki. Pengamatan (observasi) adalah metode pengumpulan data dimana penelitian atau kolaboratornya mencatat informasi sebagaimana yang mereka saksikan selama penelitian.  Dari pengertian di atas metode observasi dapat dimaksudkan suatu cara pengambilan data melalui pengamatan langsung terhadap situasi atau peristiwa yang ada dilapangan.

Adapun jenis-jenis observasi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: 

1. Observasi non partisipan,artinya: penulis tidak ambil bagian/ tidak terlihat langsung dalam kegiatan orang-orang yang di observasi; 

2. Observasi yang berstruktur, artinya: dalam melakukan observasi penulis mengacu pada pedoman yaag telah disiapkan terlebih dahulu oleh penulis.

Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk mengetahui atau menyelidiki tingkah laku non verbal yakni dengan menggunakan teknik observasi. Menurut Sugiyono (2018:229) observasi merupakan teknik pengumpulan data yang mempunyai ciri yang spesifik bila dibandingkan dengan teknik yang lain. Observasi juga tidak terbatas pada orang, tetapi juga objek-objek alam yang lain. Melalui kegiatan observasi peneliti dapat belajar tentang perilaku dan makna dari perilaku tersebut. Observasi dalam penelitian ini yaitu dengan melakukan pengamatan langsung di lapangan untuk mengetahui kondisi yang sebenarnya para pedagang mikro di Kecamatan Menteng untuk menerapkan pencatatan menerapkan metode Laba Kotor sampai pembuatan laporan keuangan bulanan.

Menurut Yusuf (2013:384) kunci keberhasilan dari observasi sebagai teknik dalam pengumpulan data sangat banyak ditentukan oleh peneliti itu sendiri, karena peneliti melihat dan mendengarkan objek penelitian dan kemudian peneliti menyimpulkan dari apa yang diamati. Peneliti yang memberi makna tentang apa yang diamatinya dalam reliatas dan dalam konteks yang alami, ialah yang bertanya dan juga yang melihat bagaimana hubungan antara satu aspek dengan aspek yang lain pada objek yang ditelitinya.

Metode Observasi Yulyani (2014) Observasi adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara mempelajari dan mengadakan pengamatan secara langsung dengan cara masuk ke dalam perusahaan untuk mendapatkan bukti bukti yang dapat mendukung dan melengkapi hasil penelitian dengan cara terjun langsung ke lapangan (lokasi) [penelitian,di mana penulisan langsung melakuan penelitian pada objek yang di teliti dan proses pemerolehan data dari tangan pertama,dengan cara melakuan pengamatan orang serta lokasi di lakukannya penelitian.Observasi merupakan metode yang sifatnya akurat dan spesifik untuk mengumpulkan data dan mencari informasi mengenai segala kegiatan yang dijadikan objek kajian penelitian.Peran peneliti adalah menemukan dan merekam apa saja yang dapat dilihat dan di amati.

• Teknik pengumpulan data dokumentasi

Menurut Suharsini Arikunto, metode dokumentasi ialah metode mencari data mengenai hal-hal yang berupa catatan, buku, transkip, surat kabar,prasasti, majalah, notulen rapat, agenda serta foto-foto kegiatan.7 Metode dokumentasi dalam penelitian ini, dipergunakan untuk melengkapi data dari hasil wawancara dan hasil pengamatan (observasi).

Metode dokumentasi, merupakan teknik pengumpulan data dengan mempelajari data-data yang telah didokumentasikan. Dari asal katanya, dokumentasi, yakni dokumen, berarti barang-barang tertulis. Di dalam melaksanakan metode dokumentasi, peneliti menyelidiki benda-benda tertulis, seperti buku-buku, majalah, peraturan-peraturan, dokumen, notula rapat, catatan harian, dan sebagainya.

Teknik dokumentasi adalah satu metode pengumpulan data dengan melihat atau menganalisis dokumen dokumen yang di buat oleh subjek sendiri atau oleh orang lain .Teknik dokumentasi sendiri dapat diartikan sebagai teknik pengumpulan data melalui bahan bahan tertulis yang diterbitkan oleh lembaga lembaga yang menjadi objek penelitian.Baik berupa prosedur peraturan peraturan 26 laporan hasil pekerjaan yang di terbitkan di oleh lembaga yang menjadi objek penelitian.

• Teknik pengumpulan data tes

Teknik tes meliputi tes lisan, tes tertulis, dan tes perbuatan. Tes lisan berbentuk pertanyaan lisan di kelas yang dilaksanakan pada saat pembelajaran di kelas berlangsung atau di akhir pembelajaran. Tes tertulis adalah tes yang dilaksanakan secara tertulis, baik pertanyaan maupun jawabannya. Sedangkan tes perbuatan atau tes unjuk kerja adalah tes yang dilaksanakan dengan jawaban menggunakan perbuatan atau tindakan. Tes tertulis dapat berbentuk uraian (essay/subjective) atau obyektif (objective tes). Tes uraian berupa pertanyaan yang menuntut siswa menjawab dalam bentuk menguraikan, menjelaskan, mendiskusikan, membandingkan, memberikan alasan, dan bentuk lain yang sejenis sesuai dengan tuntutan pertanyaan. Sedangkan tes obyektif dapat berbentuk soal benar salah, pilihan ganda, menjodohkan, atau jawaban singkat (isian).

5. Menganalisis dan menafsirkan data

1. Statistik deskriptif dan inferensial

1. Statistik Deskripsi 

Statistik Deskripsi adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Penelitian yang dilakukan pada populasi (tanpa diambil sampelnya) jelas akan menggunakan statistik deskriptif dalam analisisnya. Statistik deskripsi dapat digunakan bila peneliti hanya ingin mendeskripsikan data sampel, dan tidak ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi dimana sampel diambil. Tetapi apabila peneliti ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi, maka teknik analisis yang digunakan adalah statistik inferensial (Sugiyono, 2004). Statistik Deskripsi adalah statistik yang berkenaan dengan bagaimana cara mendeskripsikan, menggambarkan, menjabarkan, atau menguraikan data sehingga mudah dipahami. 

2. Statistik inferensial 

Statistik inferensial adalah teknik atau alat yang dipakai dalam membuktikan kebenaran teori probabilitas yang di pakai dalam penelitian ilmu-ilmu sosial. Disebutkan juga statistik inferensial adalah statistik yang digunakan dalampenelitian sosial sebagai alat untuk menganalisis data untuk tujuan-tujuan eksplanasi. Artinya statistik model ini hanya dipakai untuk tujuan-tujuan generalisasi. Dengan kata lain bahwa penelitian ini bertujuan utama untuk menguji hipotesis penelitian (Bungin, 2011).

3. Perbedaan Statistik Deskriptif dan Statistik Inferensial 

Pada statistik deskriptif penelitian hanya menggambarkan keadaan data apa adanya melalui parameter-parameter seperti mean, median, modus, distribusi frekuensi dan ukuran statistik lainnya. Pada statistika deskriptif, yang perlu disajikan adalah:

1. Ukuran pemusatan data (measures of central tendency). Ukuran pemusatan data yang sering digunakan adalah distribusi frekuensi. Ukuran statistik ini cocok untuk data nominal dan data ordinal (data kategorik). Sementara nilai mean adalah ukuran pemusatan data yang cocok untuk data continuous. Ukuran deskriptif lain untuk pemusatan data adalah median (nilai tengah) dan modus (nilai yang paling sering muncul). 

2. Ukuran penyebaran data (measures of spread). Ukuran penyebaran data yang sering digunakan adalah standar deviasi. Ukuran penyebaran data ini cocok digunakan untuk data numerik atau continuous. Sementara untuk data kategorik, nilai range merupakan ukuran yang cocok. Sedangkan penelitian inferensial adalah proses pengambilan kesimpulan- kesimpulan berdasarkan data sampel yang lebih sedikit menjadi kesimpulan yang lebih umum untuk sebuah populasi. Penelitian inferensial diperlukan jika peneliti memiliki keterbatasan dana sehingga untuk lebih efisien penelitian dilakukan dengan mengambil jumlah sampel yang lebih sedikit dari populasi yang ada. Pada penelitian inferensial, dilakukan prediksi. Statistik inferensial membutuhkan pemenuhan asumsi-asumsi. Asumsi paling awal yang harus dipenuhi adalah sampel diambil secara acak dari populasi. Hal tersebut diperlukan karena pada statistika inferensial perlu keterwakilan sampel atas populasi. Asumsi-asumsi lain yang perlu dipenuhi mengikuti alat analisis yang digunakan. Jika yang digunakan adalah analisis regresi, maka asumsi-asumsi data harus memenuhi asumsi analisis regresi

2. Statistik parametrik dan non parametrik

1. Statistik parametrik 

Statistik parametrik merupakan bagian dari statistika inferensia yang mempertimbangkan nilai dari satu atau lebih parameter populasi. Sehubungan dengan kebutuhan inferensianya, pada umumnya statistika parametrik membutuhkan data yang berskala pengukuran minimal interval.Selain itu, penurunan prosedur dan penetapan teorinya berpijak pada asumsi spesifik mengenai bentuk distribusi populasi yang biasanya diasumsikan normal.λ

2. Statistik non parametrik

Statistik non parametrik merupakan bagian dari statistika inferensia yang tidak memperhatikan nilai dari satu atau lebih parameter populasi. Umumnya, validitas pada statistika non parametrik tidak tergantung pada model peluang yang spesifik dari populasi. Statistik non parametrik menyediakan metode statistika untuk menganalisis data yang distribusinya tidak dapat diasumsikan normal. Dalam statistika non parametrik, data yang dibutuhkan lebih banyak yang berskala ukur nominal atau ordinal.

3. Konsep dasar pengujian hipotesis

• Tipe kesalahan dalam penelitian

1. Kesalahan Tipe I 

Type I error (false positive) adalah kesalahan yang dibuat oleh peneliti karena menolak hipotesis nol (H0), padahal hipotesis nol itu benar. Sedangkan type II error (false negative) adalah kesalahan yang dibuat oleh peneliti karena menolak hipotesis alternatif (Ha), padahal hipotesis alternatif itu benar. Untuk lebih mudahnya mari kita lihat tabel hubungan antara hipotesis nol (H0) dan keputusan yang diambil.

Hipotesis nol (H0): “Pelaku tidak bersalah”

1. Hasil positif yang benar terjadi ketika menghukum orang yang bersalah.

2. Kesalahan tipe I terjadi ketika menghukum orang yang tidak bersalah.

3. Hasil negatif yang benar terjadi ketika membiarkan orang yang tidak bersalah bebas.

4. Kesalahan tipe II terjadi ketika membiarkan orang yang bersalah bebas.

Contoh dalam bidang pertanian:

Kesalahan Tipe I (Error type I)

Anda meneliti pengaruh konsentrasi pestisida terhadap serapan nitrogen (N) tanaman padi. Hipotesis nol (H0): “penambahan pestisida tidak meningkatkan serapan N tanaman”. Kesalahan tipe I terjadi ketika menemukan pengaruh penambahan pestisida terhadap serapan N tanaman. Seharusnya hipotesis H0 benar, karena tidak ada pengaruh pestisida terhadap serapan N tanaman, tetapi karena data eksperimen yang buruk, adanya hasil yang ekstrim atau faktor kesalahan dalam penelitian lainnya, maka H0 harus ditolak.

2. Kesalahan Tipe II

Anda meneliti pengaruh dosis urea terhadap serapan nitrogen (N) tanaman padi. Hipotesis nol (H0): “penambahan urea tidak meningkatkan serapan N tanaman” Kesalahan tipe II terjadi ketika Anda tidak berhasil menemukan pengaruh penambahan urea terhadap serapan N tanaman.

Seharusnya hipotesis nol salah, karena seharusnya ada pengaruh serapan N tanaman dengan penambahan urea, tetapi data dari percobaan yang Anda peroleh tidak mampu membuktikan bahwa H0 salah. Oleh karenanya Anda harus menerima H0 tersebut.

Secara singkat dapat kita simpulkan bahwa kesalahan tipe I dilakukan apabila kita menolak hipotesis nol (H0), dimana H0 tersebut seharusnya diterima. Sebaliknya kesalahan tipe II adalah menerima hipotesis nol (H0), dimana H0 tersebut seharusnya ditolak.

Sebagai peneliti kita hanya memiliki kontrol penuh dan langsung atas kesalahan tipe I, yang dapat ditentukan oleh peneliti sebelum penelitian dimulai. Penentuan ini dikenal sebagai "alfa (α)" dan kesepakatan dalam literatur ilmiah adalah menggunakan tingkat alfa pada 0,05, 0.01 dan 0.001 atau tingkat kepercayaan 95%, 99% dan 99.9%. Sementara itu , kesalahan tipe II terkait dengan sejumlah faktor lain yang kita tidak memiliki kontrol. Sehingga tidak ada cara langsung untuk menilai atau mengendalikan kesalahan tipe II. Meskipun demikian, keduanya sama pentingnya.

Dua jenis kesalahan ini merupakan hal yang harus dihindari oleh setiap peneliti. Kesalahan tipe II merupakan kesalahan yang cukup sering dilakukan dan ditemui, akan tetapi kesalahan ini tidak terlalu fatal. Sebaliknya kesalahan tipe I meskipun sangat sedikit kasusnya, tetapi merupakan sebuah kesalahan paling fatal. Cara untuk mengurangi kesalahan tipe I dan II, adalah dengan memperbanyak jumlah ulangan dan hanya mengambil sampel yang representative (mewakili). 

• Tingkat signifikansi

Penggunaan taraf signifikansi dapat dilakukan secara konvensional yaitu dengan menetapkan lebih dahulu taraf signifikansi yang hendak digunakan (dengan kata lain menetapkan lebih dahulu berapa besar resiko kesalahan penolakan hipotesis nihil yang hendak ditanggung). Dalam penelitian-penelitian sosial kita mengenal penetapan taraf signifikansi sebesar 5% atau 1% sebelum uji statistik dilakukan. 

McCall (1970) mengatakan bahwa pemilihan taraf signifikansi 5% atau 1% semata-mata kesepakatan yang menjadi kebiasaan di kalangan ilmuwan sosial saja tanpa ada dasar yang jelas. Sebagai contoh, untuk menolak hipotesis nihil mengenai perbedaan mean dua kelompok yang masing-masing subjeknya berjumlah 15 dan 17 orang digunakan uji-t. Penguji menetapkan lebih dahulu taraf signifikansinya semisal sebesar 5%. 

Dengan demikian dapat diketahui batas minimal besaran statistik t untuk dapat digunakan menolak H0 dan menyatakan bahwa perbedaan kelompok adalah signifikan. Dalam kasus ini, menurut tabel distribusi t, besarnya adalah t(n1-n2; /2) = t(30;0,025) = 2,042 sehingga apabila statistik t yang diperoleh dari komputasi terhadap data besarnya sama atau melebihi harga 2,042 maka H0 ditolak dan perbedaan dinyatakan signifikan. 

Hal yang sama berlaku apabila digunakan taraf signifikansi 1%. Hanya saja untuk kasus yang sama akan diperoleh harga t(n1-n2; /2) = t(30;0,005) = 2,750 yang menuntut harga statistik t yang lebih besar untuk dapat menolak H0 dan menyatakan adanya perbedaan yang signifikan. 

Contoh: 

Sebagai contoh misalkan kita menggunakan tingkat kesalahan 5%, maka jika dari 100 sampel penelitian, maka kesalahan pengambilan sampel yang masih bisa diterima yaitu  5 sampel (5% dari 100), atau jika dikaitkan dengan pengujian hipotesis, tingkat kesalahan 5% atau 0,05 artinya kita mengambil resiko salah dalam mengambil keputusan untuk menolak hipotesis yang benar maksimal 5% dan benar dalam mengambil keputusan sedikitnya 95% (tingkat kepercayaan).

• Alur uji statistik

Alur uji statistik satu sampel meliputi beberapa langkah yang harus dilakukan untuk menguji hipotesis. Berikut adalah langkah-langkah alur uji statistik satu sampel:

1. Menghitung rata-rata dan simpangan baku: Rata-rata adalah nilai yang diperoleh dari hasil penelitian, sedangkan simpangan baku adalah nilai yang dijadikan acuan untuk menentukan apakah rata-rata yang diperoleh merupakan rata-rata yang dijangka atau tidak.

2. Uji normalitas data: Ini adalah langkah untuk menentukan apakah data yang diperoleh merupakan data yang berdistribusi normal atau tidak. Jika data tidak berdistribusi normal, maka harus dilakukan uji statistik non-parametrik.

3. Uji t dan Uji z: Uji t dan uji z adalah uji statistik parametrik yang digunakan untuk menguji hipotesis bahwa rata-rata sampel sama dengan rata-rata populasinya. Uji t digunakan jika nilai rata-rata sampel lebih dari atau kurang dari rata-rata populasinya, sedangkan uji z digunakan jika nilai rata-rata sampel sama dengan rata-rata populasinya.

4. Menghitung statistika deskriptif: Ini adalah langkah untuk menghitung nilai-nilai statistik seperti rata-rata, simpangan baku, dan standar deviasi (std. dev) yang diperlukan untuk melakukan uji statistik.

5. Menghitung nilai statistik uji: Ini adalah langkah untuk menghitung nilai-nilai statistik yang diperlukan untuk melakukan uji statistik, seperti t-test, z-test, dan lain-lain.

6. Interpretasi hasil uji: Ini adalah langkah untuk menjelaskan apa yang diperoleh dari hasil uji statistik, seperti apakah hipotesis ditolak atau tidak, dan apa yang diperoleh dari hasil uji statistik.

7. Menulis laporan: Ini adalah langkah untuk menulis laporan uji statistik, yang meliputi hasil uji statistik, interpretasi hasil uji statistik, dan diskusi mengenai implication dari hasil uji statistik.

8. Menyimpulkan: Ini adalah langkah untuk menyimpulkan tentang apa yang diperoleh dari uji statistik, seperti apakah hipotesis ditolak atau tidak, dan apa yang diperoleh dari hasil uji statistik.

• Uji prasyarat penelitian

Uji prasyarat yang digunakan dalam penelitian adalah sebagai berikut :

1. Uji Normalitas 

Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah sebaran data mengikuti sebaran baku normal atau tidak. Normalitas data hanya dikenakan terhadap variabel terikat (Y). Uji normalitas yang paling sederhana adalah membuat grafik distribusi frekuensi atas skor yang ada. Pengujian kenormalan tergantung pada kemampuan kita dalam mencermati plotting data. Jika jumlah data cukup banyak dan penyebarannya tidak 100% normal ( tidak normal sempurna), maka kesimpulan yang ditarik kemungkinan akan salah. Pada saat sekarang ini sudah banyak cara yang dikembangkan para ahli untuk melakukan pengujian normalitas. Beberapa diantaranya adalah Uji Kolmogorov-Smirnov, Uji Chi-Square, dan Uji Lilliefors.

 Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan uji Lilieffors dengan langkah-langkah sebagai berikut: 

1. Menentukan mean dan standar deviasi. 

2. Menentukan angka baku (Z) dengan rumus sebagai berikut:

3.  Menentukan luas tiap angka baku (Zi) dengan menggunakan daftar distribusi normal. 

4. Menentukan angka peluang F(Z) = P(Z<Zi).

5. Menentukan S(Zi) = banyak Zi : n

6. Menentukan beda dari F (Zi) – S(Zi).

7. Memilih Nilai terbesar dari F (Zi) – S(Zi) dengan mengabaikan tanda matematika untuk menjadikan L hitung (Lillieffors). Sebaran data dikatakan normal jika L hitung < L. 0,01/n atau P > 0,01. Untuk pengujian ini digunakan bantuan komputasi SPSS 20.

2. Uji Homogenitas

Uji homogenitas digunakan untuk mengetahui apakah beberapa varian populasi adalah sama atau tidak. Uji ini dilakukan sebagai prasyarat dalam analisis independent sample t test dan Anova. Asumsi yang mendasari dalam analisis varian (Anova) adalah bahwa varian dari populasi adalah sama. Uji kesamaan dua varians digunakan untuk menguji apakah sebaran data tersebut homogen atau tidak, yaitu dengan membandingkan kedua variansnya. Jika dua kelompok data atau lebih mempunyai varians yang sama besarnya, maka uji homogenitas tidak perlu dilakukan lagi karena datanya sudah dianggap homogen. Uji homogenitas dapat dilakukan apabila kelompok data tersebut dalam distribusi normal. Uji homogenitas dilakukan untuk menunjukkan bahwa perbedaan yang terjadi pada uji statistik parametrik (misalnya uji t, Anava, Anacova ) benar-benar terjadi akibat adanya perbedaan antar kelompok, bukan sebagai akibat perbedaan dalam kelompok. 

Uji homogenitas variansi sangat diperlukan sebelum membandingkan dua kelompok atau lebih, agar perbedaan yang ada bukan disebabkan oleh adanya perbedaan data dasar (ketidakhomogenan kelompok yang dibandingkan). Ada beberapa rumus yang bisa digunakan untuk uji homogenistas variansi di antaranya: uji Harley, uji Cohran, Uji Levene, dan uji Bartlett.

3. Uji Linearitas

Uji linearitas berfungsi untuk menguji hubungan antara variabel dengan menggunakan rumus berikut:

4. Uji Multikolinieritas 

Multikoliniearitas adalah suatu hubungan linear yang sempurna (mendekati sempurna) antara beberapa atau semua variabel bebas. Batas minimal toleransinya adalah r ≤ 0,08. artinya jika hasil dari koefisien korelasinya kurang dari atau sama dengan 0,08 tidak terjadi gejala moltikolinier. Untuk pengujian ini akan digunakan SPSS 20.

5. Uji Autokorelasi 

Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t–1 (sebelumnya). Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson (DW-Test).

6. Uji Heterokedastisitas 

Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heterokedastisitas. Pengujian heterokedastisitas dilakukan dengan menggunakan grafik scatterplot. Dasar analisis yang digunakan untuk mengambil keputusan, sebagai berikut: 

• Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas

• Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik- titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas

• Jenis – jenis uji hipotesis

1. Hipotesis Deskriptif

Adalah dugaan terhadap nilai satu variabel dalam satu sampel walaupun 

di dalamnya bisa terdapat beberapa kategori. Hipotesis deskriptif ini 

merupakan salah satu dari macam-macam hipotesis. Contoh:

▪ H0 : kecenderungan masyarakat memilih warna mobil gelap.

▪ Ha : kecenderungan masyarakat memilih warna mobil bukan gelap.

2. Hipotesis Komparatif

Adalah dugaan terhadap perbandingan nilai dua sampel atau lebih. 

Hipotesis komparatif merupakan salah satu dari macam-macam hipotesis 

yang dirumuskan untuk memberikan jawaban pada permasalahan yang 

bersifat membedakan atau membandingkan antara satu dengan data 

lainnya. Hipotesis komparatif ada dua macam, yaitu:

o Komparasi berpasangan (related) dalam dua sampel dan lebih dari 

dua sampel (k sampel). Contoh:

▪ H0 : tidak terdapat perbedaan nilai penjualan sebelum dan 

 sesudah ada iklan.

▪ Ha : terdapat perbedaan nilai jual penjualan sebelum dan 

 sesudah ada iklan.

o Komparasi independen dalam dua sampel dan lebih dari dua sampel 

(k sampel). Contoh:

▪ H0 : tidak terdapat perbedaan antara birokrat, akademisi dan 

 pebisnis dalam memilih partai.

▪ Ha : terdapat perbedaan antara birokrat, akademisi, dan pebisnis dalam memilih partai. 

3. Hipotesis Asosiatif

Adalah dugaan terhadap hubungan atau pengaruh dua variabel atau 

lebih. Menurut sifatnya Hipotesis jenis ini terbagi tiga jenis, yaitu:

a. Hipotesis hubungan Simetris (kebersamaan)

Contoh: 

Ada hubungan antara berpakaian mahal dengan penampilannya.

b. Hipotesis hubungan sebab akibat (Kausal)

Contoh: 

Tingkat pengangguran berhubungan dengan tingkat kriminalitas.

c. Hipotesis hubungan interaktif (saling mempengaruhi).

Contoh: 

Terdapat hubungan yang saling memengaruhi antara status sosial 

ekonomi dengan terpenuhi gizi keluarga.

6. Melaporkan dan mengevaluasi penelitian

1. Sistematika penyusunan laporan penelitian kuantitatif

1. Sistematika BAB I PENDAHULUAN

• Latar Belakang Masalah

• Identifikasi Masalah

• Pembatasan Masalah 

• Rumusan Masalah

• Tujuan Penelitian

• Manfaat Hasil Penelitian

2. Sistematika BAB II TINJAUAN PUSTAKA

• Deskripsi Teoritis

• Kajian Hasil Penelitian yag Relevan

• Kerangka Pikiran

• Hipotesis Penelitian

3. Sistematika BAB III METODE PENELITIAN 

• Tempat dan Waktu Penelitian

• Rancangan Penelitian

• Populasi dan Sampel Penelitian

• Metode Pengumpulan Data

• Instrumen Variabel Terikat

• Definisi Operasional Variabel Penelitian

• Kisi-kisi Instrumen Penelitian

• Pengujian Instrumen Penelitian

4. Sistematika BAB IV PEMBAHASAN (ANALISI DATA)

• Analisis Data

• Interpretasi Hasil Analisis

• Simpulan Penelitian

5. Sistematika BAB V SIMPULAN DAN SARAN

• Simpulan Penelitian 

• Saran

DAFTAR PUSTAKA

http://repository.radenintan.ac.id/1788/4/bab_3_%28tiga%29_fix.pdf

http://eprints.undip.ac.id/40608/4/Ana_F_-_III.pdf

http://repository.radenintan.ac.id/1788/4/bab_3_%28tiga%29_fix.pdf

http://repository.stei.ac.id/9402/4/BAB%203.pdf

http://repository.stei.ac.id/3156/4/Bab%203.pdf

http://repositori.unsil.ac.id/776/5/BAB%203.pdf

http://repository.stei.ac.id/9402/4/BAB%203.pdf

https://eprints.uny.ac.id/27436/3/BAB%20III.pdf

https://www.academia.edu/42099021/_STATISTIK_DESKRIPTIF_DAN_STATISTIK_INFERENSIAL

https://osf.io/f72cj/download#:~:text=Statistika%20parametrik%20merupakan%20bagian%20dari,satu%20atau%20lebih%20parameter%20populasi.

Ergusni. 2015. Uji Hipotesis AnalisisBeda Rerata Dua Sampel (Uji-t dan t’). Prosiding Seminar Nasional matematika dan Pendidikan Matematika. STKIP PGRI Padang.

https://jurnalistik.fikom.unpad.ac.id/wp-content/uploads/2023/07/sistematika-penelitian-kualitatif.pdf

http://repository.radenintan.ac.id/3224/1/Skripsi_Full.pdf

Kautsar, V. dan Faizah, K. 2021. Agrostatistika: Pengolahan Data dengan SPSS. INSTIPER Press, Yogyakarta

Website Universitas PGRI Madiun (url : https://unipma.ac.id)

Website Pendidikan Profesi Guru Universitas PGRI Madiun (url : https://ppg.unipma.ac.id)

Website Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas PGRI Madiun (url : https://fkip.unipma.ac.id)

Website Pendaftaran Mahasiswa Baru Universitas PGRI Madiun (url : https://pmb.unipma.ac.id)

Sistem Informasi Manajemen Universitas PGRI Madiun (url : https://sim.unipma.ac.id)

Laman Akreditasi Universitas PGRI Madiun (url : https://akreditasi.unipma.ac.id)