Apa Yang Dimaksud Dengan Data

Apa Yang Dimaksud Dengan Data – 28/10/20161 PENGERTIAN UMUM PERAN STATISTIK 1. Peran statistik 2. Metode statistik 3. Skema pengertian statistik DATA VIEW DATA.

PERSPEKTIF MASYARAKAT TERHADAP KERJASAMA SYARIAH FAKULTAS EKONOMI, AKUNTANSI DAN PROGRAM STUDI BISNIS UNIVERSITAS MUHAMMADiyah YOGYAKARTA 2018 Studi kasus.

Apa Yang Dimaksud Dengan Data

Teknik pengolahan dan analisis data kualitatif. Perbedaan antara analisis data kualitatif dan logika data kualitatif kuantitatif dalam praktiknya: fakta bersama.

Pengertian Jejak Digital Dan Jenis Jejak Digital

DATA DAN SUMBER DATA Apa itu data? Data adalah fakta yang mengandung berbagai informasi, kumpulan fakta empiris yang dikumpulkan oleh peneliti untuk tujuan memecahkan masalah atau menjawab pertanyaan penelitian. Mengapa menentukan sumber data? Untuk pengumpulan data sesuai dengan kebutuhan penelitian

Jenis Data Pribadi, Apa Saja?

CARA MEMBUAT INSTRUMEN Untuk membuat instrumen yang baik, Anda perlu mengikuti langkah-langkah berikut: Menentukan variabel Mengembangkan kisi-kisi Mengembangkan indikator Menulis item pertanyaan/pernyataan Membuat petunjuk pengisian Selesai Mengalikan

PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA KUALITATIF Proses Analisis Data ANALISA DATA Periode Pengumpulan Reduksi Data Visualisasi Data Antisipasi Selama Penyelesaian / Verifikasi Data Setelah

Kesimpulan: desain/verifikasi Interaksi antara langkah-langkah proses analisis data Pengumpulan data Visualisasi data Kesimpulan: desain/verifikasi Reduksi data

A. REDUKSI DATA Reduksi data adalah proses analisis untuk memilih, memfokuskan, menyederhanakan, mengabstraksi, dan mentransformasikan data yang muncul dari catatan lapangan. Mengurangi data berarti membuat rangkuman, memilih yang utama, fokus pada yang penting, mencari tema dan pola, dan membuang yang menurut Anda tidak perlu.

Sarangnya Ilmu: Pengertian Data, Informasi, Sistem, File, Dokumen Dan Sistem Informasi

B. VISUALISASI DATA Setelah reduksi data, langkah analisis selanjutnya adalah visualisasi data. Penyajian data diarahkan agar data yang dihasilkan terorganisasi, tersusun dalam pola relasional, sehingga lebih mudah dipahami. Penyajian data dapat berupa deskripsi naratif, grafik, hubungan kategori, diagram alir, dan sejenisnya.

C. VERIFIKASI DATA (PENARIKAN KESIMPULAN) Langkah selanjutnya dalam proses analisis data kualitatif adalah menarik kesimpulan dari hasil dan melakukan verifikasi data. Kesimpulan awal yang dicapai masih tentatif dan akan berubah jika ditemukan bukti-bukti kuat yang mendukung tahap pengumpulan data selanjutnya. Proses mendapatkan bukti ini dikenal sebagai verifikasi data. Apabila kesimpulan yang dikemukakan pada tahap awal didukung oleh bukti-bukti yang kuat dalam arti konsisten dengan kondisi yang dihadapi saat peneliti kembali ke lapangan, maka kesimpulan yang dicapai merupakan kesimpulan yang kredibel. Untuk menentukan kualitas data, peneliti dapat mengevaluasi data dengan berbagai metode sebagai berikut: 1. Pengecekan keterwakilan data 2. Pengecekan data terhadap pengaruh peneliti 3. Pengecekan dengan triangulasi 4 Pembobotan bukti dari sumber Data yang dapat dipercaya 5. Membuat perbandingan atau kontras data 6. Penggunaan kasus borderline yang dibuat dengan menginterpretasikan data negatif

D. UJI KEWENANGAN DATA Dalam penelitian kualitatif, hasil atau data dikatakan valid jika tidak ada perbedaan antara apa yang dilaporkan peneliti dengan apa yang sebenarnya terjadi dengan objek yang diteliti. Kebenaran realitas dalam penelitian kualitatif tidak tunggal, melainkan jamak dan bergantung pada kemampuan peneliti untuk mengkonstruksi fenomena yang diamati, dan terbentuk dalam diri seseorang sebagai hasil dari proses mental masing-masing individu dengan latihannya.

ANALISIS DAN PENGOLAHAN DATA KUANTITATIF A. PENGOLAHAN DATA Apa itu pengolahan data? Pengolahan data merupakan proses memperoleh data dari setiap variabel penelitian yang siap untuk dianalisis. Mengapa data harus diproses? Data yang diperoleh masih berupa data mentah sebagai landasan empiris untuk menjawab rumusan masalah atau pengujian hipotesis penelitian.

Teknik Analisis Data Pengertian Hingga Contoh Penggunaan

Kegiatan apa yang telah dilakukan untuk menganalisis data? 1. Mengolah dan menyajikan data 2. Mendeskripsikan data 3. Menganalisis data 4. Menguji hipotesis. Apa saja yang termasuk dalam pengolahan data? 1. Editing data 2. Transformasi data (coding) 3. Tabulasi data

Apa itu penyajian data kuantitatif? B. PENYAJIAN DATA Mengapa perlu dilakukan analisis data kuantitatif? Memfasilitasi pembacaan dan penyajian data, khususnya melalui penggunaan teknik statistik. Apa itu penyajian data kuantitatif? Teknik statistik yang dapat diterapkan untuk menyajikan dan mendeskripsikan data kuantitatif.

Mengapa penelitian memerlukan pengujian hipotesis? D. PENGUJIAN HIPOTESIS Mengapa penelitian memerlukan pengujian hipotesis? Mengapa hipotesis penelitian harus diuji berdasarkan data yang dikumpulkan Apa yang dimaksud dengan hipotesis penelitian? Hipotesis penelitian merupakan tanggapan sementara terhadap rumusan masalah yang diajukan oleh penelitian kuantitatif.2 Pendahuluan Penelitian merupakan cara ilmiah untuk memperoleh data yang valid. Untuk mendapatkan data yang valid, peneliti terlebih dahulu harus mengetahui jenis datanya. Ada dua jenis data yaitu data kualitatif dan data kuantitatif.

Pengertian Data Data : jamak dari kata “datum” yang berarti : informasi tentang satu atau beberapa hal. Menurut Donald Cooper, data adalah kumpulan dari rangkaian fakta atau fakta yang dapat dianggap benar sehingga dapat digunakan untuk menarik suatu kesimpulan. Itu bisa diselesaikan; Informasi/informasi yang menunjukkan fakta, baik kuantitatif maupun kualitatif. Itu didapat dari hasil pengukuran.

Apa Itu Data Mining? Manfaat, Proses, Dan Contohnya

Tujuan: Data harus sesuai dengan keadaan sebenarnya (apa adanya). Representatif (mewakili): Data harus mewakili objek yang diamati. Sampling error kecil : Estimasi (perkiraan) dianggap baik (memiliki tingkat presisi yang tinggi) jika sampling errornya kecil. Ketiga kondisi ini dianggap persyaratan data yang andal.

4. Ketepatan waktu: Jika data digunakan untuk monitoring atau evaluasi, maka syarat ketepatan waktu sangat penting agar dapat segera dilakukan koreksi jika terjadi kesalahan/penyimpangan dalam pelaksanaan suatu rencana. 5. Relevan : Data yang dikumpulkan harus ada hubungannya dengan masalah yang akan dipecahkan.

6 JENIS DATA A. KARAKTERISTIK KEDUA 1. Data kualitatif : data yang tidak berbentuk angka (non numerik) Contoh : – Harga daging sapi mahal. – Produksi beras di Jawa Tengah meningkat. 2. Data kuantitatif : data berupa angka. Contoh: – Harga daging ayam naik menjadi Rp./kg – Produksi tas kulit turun 10%

7 JENIS DATA Data sebagai nilai variabel. Ada 4 tingkatan variabel/skala pengukuran: a. Nominal (N): Angka berfungsi hanya untuk membedakan (sebagai simbol). B. Ordinal (O): bilangan selain memiliki fungsi nominal, juga untuk menunjukkan barisan dan jarak yang tidak sama. w. Interval (I): Angka yang menunjukkan jarak yang sama tetapi tidak sampai beberapa kali dan tidak memiliki asal nol. D. Rasio (R): angka yang menunjukkan berapa kali, karena memiliki asal nol.

Klasifikasi Data: Pengertian, Jenis, Hingga Metodenya

Ini adalah skala yang hanya membedakan kategori/klasifikasi berdasarkan jenis kelamin atau spesies. Ciri-ciri dadu nominal: Posisi dadu setara. Dalam contoh ini, pejabat publik tidak lebih tinggi/lebih rendah dari pejabat swasta. Tidak mungkin melakukan operasi matematika (X, +, – atau : ). Misalnya tidak mungkin 3-2=1 (Pengusaha dikurangi pegawai swasta = pejabat Contoh : – Profesi : TNI, Pedagang, Pejabat. – Golongan darah : A, B, AB, O

Ini adalah skala yang membedakan kategori berdasarkan tingkat atau urutan karakteristik ordinal data: posisi data tidak setara. Dalam kasus di atas, sikap pelanggan yang sangat puas lebih tinggi daripada pelanggan yang puas. Sikap pelanggan yang puas lebih tinggi daripada pelanggan yang sangat puas, dll. Angka/tanda dapat dibalik 5 menjadi 1 sesuai kesepakatan. Tidak mungkin melakukan operasi matematika. Mustahil 1+2=3 (yaitu sangat puas ditambah puas = cukup puas)

Merupakan skala yang membedakan kategori dengan interval atau jarak tertentu dengan jarak yang sama antar kategori. Ciri-ciri data interval: Tidak ada kategorisasi atau pengkodean seperti pada data nominal dan ordinal. Dapat melakukan operasi matematika. (40 derajat panas dua kali lebih panas dari 20 derajat) Contoh: Celcius dari 0°C sampai 100°C. Skala ini jelas dengan jarak, yang = 100 Fahrenheit dari 32°F sampai 212°F. Skala ini adalah jarak bebas, = 180

Ini adalah kombinasi dari tiga properti penskalaan di atas. Skala rasio memiliki nilai nol mutlak dan data dapat dikalikan atau dibagi. Fitur data rasio: Tidak ada kategorisasi atau pengkodean. Dapat melakukan operasi matematika. Missal: 100 cm + 35 cm = 135 cm; 5 lengan + 2 lengan = 7 lengan. Contoh: Tinggi sampel terdiri dari 143, 145, 153, 156, 175, 168, 173, 164, 165, 152.

Apa Itu Big Data? Solusi Dalam Hadapi Era Digital Masa Kini

12 SUMBER DATA Sumber primer adalah data yang dapat dikumpulkan langsung oleh peneliti. Sumber sekunder adalah data yang peneliti kumpulkan melalui pihak ketiga atau bekas.

Kejelasan konsep dan variabel yang akan digunakan Standarisasi – semua pertanyaan sama untuk semua responden Objektivitas (netral) – responden memiliki interpretasi yang sama Relevansi unit/unit pengamatan

Formulir pertanyaan dilengkapi dengan beberapa alternatif jawaban/kategori sehingga responden tinggal memilih jawabannya. Jawaban harus lengkap dan tidak tumpang tindih (mutually exclusive). Saya tidak mengalami masalah

Karena jawaban sudah baku, dapat dilakukan perbandingan antar responden Jawaban mudah diolah Responden mengerti maksud pertanyaan karena tersedia jawaban Kemungkinan jawaban yang tidak relevan sangat kecil

Apa Itu Data Visualization Dalam Data Science

Responden dapat memilih jawaban secara acak. Responden akan kecewa jika tidak tersedia jawaban pada alternatif jawaban. Jawaban alternatif bisa ada dalam daftar panjang. Jika responden berbeda dalam menafsirkan pertanyaan, akan ada perbedaan dalam pilihan jawaban. jawabannya tidak terlihat

Peneliti dapat memperoleh variasi tanggapan responden. Responden dapat menjawab dengan detail. Peneliti memberikan kesempatan kepada responden untuk mengungkapkan tanggapan dengan caranya sendiri. Ada kemungkinan jawaban yang rumit akan ditulis seluruhnya. Peneliti menghindari alternatif/kategori jawaban panjang.

Kemungkinan jawaban tidak relevan Jawaban umumnya tidak baku Tidak semua responden dapat mengungkapkan diri