Showing posts with label Layanan. Show all posts
Showing posts with label Layanan. Show all posts

Saturday, October 19, 2013

JASA ENTRY DATA KUESIONER







KAMI MENYEDIAKAN JASA ENTRY DATA KUESIONER.
DATA ENTRY adalah meng-input data-data kedalam komputer melalui program software computer.


pendahuluan pada saat merancang usulan penelitian, maka pengolahan datanya sudah harus direncanakan pula: )١ teknik pengolahan data meliputi: editing, coding, entry dan cleaning serta analisis )٢ tabel, grafik atau ringkasan angka2 yang akan dihasilkan masalah yang sering timbul: model analisis muncul setelah data terkumpul editing dilakukan pemeriksaan seluruh kuesioner atau seluruh formulir isian setelah data terkumpul, apakah: )١ dapat dibaca )٢ semua pertanyaan terisi (lengkap) )٣ terdapat ketidakserasian antara jawaban yang satu dengan yang lainnya (konsisten) )٤ terdapat kesalahan2 lain yang dapat mengganggu pengolahan data selanjutnya (akurat) editing kegiatan editing dapat dilakukan dengan cara: )١ editing lapangan, dimana supervisor mengadakan pengecekan ulang terhadap beberapa pertanyaan penting biasanya kepada 10% responden segera setelah data terkumpul semuanya )٢ editing menyeluruh, dilakukan secara menyeluruh terhadap jawaban responden, sehingga dapat diperoleh konsistensi jawaban editing yang sering terjadi misalnya )١ jawaban tidak tepat dikolom yang tersedia )٢ salah menulis jawaban pertanyaan, misalnya data kelamin diisi di kolom jawaban umur )٣ umur diisi 25 tahun tetapi di jumlah anak diisi 10 )٤ salah menggunakan unit ukuran koding memberi angka2 atau kode2 tertentu yang telah disepakati terhadap jawaban2 pertanyaan dalam kuesioner, sehingga memudahkan pada saat memasukkan data ke komputer misalnya untuk variabel pendidikan: )١ tidak sekolah )٢ sd )٣ smp )٤ sma )٥ pt koding persyaratan dalam koding: )١ kesesuaian, variabel harus sesuai dengan tujuan )٢ klasifikasi, perlu dibuat kategorisasi untuk pengelompokkan jawaban sesuai rujukan/ alasan tertentu, misal: pendapatan )٣ jawaban tidak mendua, pilihan jawaban yang tersedia harus jelas definisi operasionalnya )٤ harus tersedia buku definisi variabel data entry menyiapkan lembar kerja yang berisi variabel2 dalam kuesioner secara lengkap (program spss, stata, epi-info, dll) masukkan data jawaban kuesioner sesuai kode yang telah ditentukan untuk masing-masing variable sehingga menjadi suatu data dasar siapkan file khusus untuk menyimpan data dasar tersebut yang tidak boleh dianalisis. untuk melakukan analisis data maka gunakan file khusus data cleaning merupakan analisis data awal, dimana dilakukan penggolongan, pengurutan dan penyederhanaan data, sehingga mudah dibaca dan diinterpretasi untuk data nominal dan ordinal, dibuat tabulasi distribusi frekuensi untuk setiap variabel untuk data interval/rasio, dianalisis nilai tengah dan tes normalitas datanya data cleaning tabel distribusi frekuensi untuk: )١ deskripsi ciri-ciri atau karakteristik dari suatu variabel )٢ mempelajari distribusi dari variabel pokok )٣ memilih klasifikasi2 pokok untuk tabulasi silang data cleaning tabel silang, yaitu teknik untuk membandingkan atau melihat hubungan antara dua variabel atau lebih: )١ dihitung persentase responden untuk setiap kelompok )٢ variabel bebas pada baris (faktor risiko) )٣ variabel terikat pada kolom (penyakit) selanjutnya, data siap dianalisis untuk membuktikan hipotesis penelitian dengan analisis statistik bivariat dan multivariat manajemen data pada saat merancang usulan penelitian, maka sudah direncanakan pula : 1. teknik pengolahan data meliputi: editing, coding, entry, dan cleaning serta analisis. 2. tabel, grafik atau ringkasan angka2 yg akan dihasilkan. page 3 tahapan manajemen data  menyunting data (data editing)  mengkode data (data coding) - membuat kode - membuat buku kode  membuat struktur data (data structure)dan file data (data file)  memasukkan data (data entry)  membersihkan data (data cleaning) page 4 1. data editing  penyuntingan data dilakukan sebelum proses pemasukan data.  penyuntingan data sebaiknya dilakukan di lapangan, agar data yang salah/ meragukan masih dapat ditelusuri kembali kepada responden/informan yang bersangkutan. page 5 editing dilakukan pemeriksaan seluruh kuesioner atau seluruh formulir isian setelah data terkumpul, apakah : 1. dapat dibaca. 2. semua pertanyaan terisi (lengkap). 3. terdapat ketidakserasian antara jawaban yg satu dgn yg lain (konsistensi). 4. terdapat kesalahan lain yg akan mengganggu proses pengolahan data selanjutnya (akurasi). page 6 editing kegiatan editing dapat dilakukan dengan cara : 1. editing lapangan supervisor melakukan pengecekan ulang thd beberapa pertanyaan penting biasanya kpd 10% responden segera setelah data terkumpul semuanya. 2. editing menyeluruh dilakukan secara menyeluruh thd jawaban responden sehingga dpt diketahui konsistensi jawaban. page 7 editing yg sering terjadi misalnya : 1. jawaban tdk tepat di kolom yg tersedia. 2. salah menulis jawaban, misal jenis kelamin dijawab 20 … 3. pendidikan diisi tamat pt, tetapi umur diisi 18 tahun. 4. salah menggunakan unit ukuran (satuan) page 8 2. data coding  data coding adalah kegiatan mengklasifikasi data dan memberi kode untuk masing-masing jawaban di kuesioner, sehingga memudahkan utk memasukkan data ke komputer. • misalnya utk variabel pendidikan : 1. tidak sekolah 2. sd 3. sltp 4. slta 5. pt page 9 2. data coding • data coding sudah harus mulai dipikirkan dan dikembangkan pada saat mengembangkan instrumen penelitian (kuesioner). page 10 data coding  data yang dikumpulkan dengan pertanyaan tertutup sudah dapat ditetapkan pengkodeannya pada saat instrumen dibuat. perlu dipertimbangkan untuk menyediakan satu kode untuk menampung informasi diluar kelas-kelas yang telah disediakan.  pengkodean untuk data yang dikumpulkan dengan pertanyaan terbuka dilakukan setelah data terkumpul. sebagian data dapat diberi kode sebelum pengumpulan data. pengkodean lebih lanjut dilakukan setelah semua data dikumpulkan. page 11 data coding  jawaban kosong perlu diidentifikasi dan diberi kode lebih lanjut: “tidak tahu”, “tidak ada jawaban”, atau “jawaban tidak relevan”.  pemberian kode dapat dilakukan pada - sisi halaman instrumen - lembar transit - lembar optic-scan page 12 data coding  cara pengkodean yang telah dibuat harus dicatat. bila cara pengkodean tidak rumit, tidak perlu dibuat buku kode khusus.  manfaat buku kode - pedoman dalam proses coding, entry dan cleaning - pedoman dalam melakukan analisis data - pedoman bagi peneliti lain yang akan menggunakan data page 13 buku kode no variabel pertan yaan nomor kode keterangan 1 2 3 4 id umur jenis kelamin pekerjaan - dalam tahun laki-laki perempuan pns/abri swasta buruh tak bekerja page 14 3. data entry  memindahkan data dari kuesioner ke master tabel  masukkan data jawaban kuesioner sesuai kode yg telah ditentukan utk masing2 variabel shg menjadi → master tabel  simpan file tsb di tempat yg aman, utk melakukan analisis data gunakan file khusus. page 15 4. data cleaning  walaupun rambu-rambu sudah kita pasang pada saat data entry, kesalahan masih mungkin terjadi.  pembersihan data tetap perlu dilakukan. salah satu cara yang sering dilakukan adalah dengan melihat distribusi frekuensi dari variabel-variabel dan menilai ke-logis-annya.  untuk data kontinyu (interval, rasio) dapat dilihat sebarannya untuk melihat ada tidaknya pencilan (outliers). page 16 4. data cleaning jenis kelamin responden laki-laki perempuan 3 4 total valid -1 missing total frequency percent valid percent cumulative percent dari contoh distribusi frekuensi di atas, terlihat ada jenis kelamin yang bernilai 3 dan 4 , sehingga masih ada kesalahan yang perlu untuk diperbaiki dengan melihat kembali data yang tercatat sebelum dimasukkan ke komputer
continue reading JASA ENTRY DATA KUESIONER

Thursday, October 17, 2013

PLAGIAT NO MORE


Saat ini mahasiswa S1, S2, S3 harus lebih berhati-hati dalam membuat karya ilmiah untuk tugas akhir, karena saat ini telah ditemukan software untuk mendeteksi karya hasil plagiat, seperti yang diberitakan oleh Harian KR 24 Oktober 2008 berikut:

Maraknya kasus plagiat melalui data internet dan perpustakaan dalam penyusunan skripsi, tesis dan disertasi, mendorong dosen Fakultas Ekonomika dan Bisnis (FEB) UGM Dr Didi Achjari MCom merancang aplikasi (software) untuk memudahkan dalam mendeteksi kemungkinan adanya plagiasi. Aplikasi deteksi orisinalitas karya tulis ilmiah yang kemudian disebut Test of Text Similarity (Tessy) ini dikerjakan bersama dengan anggota tim dosen UGM lainnya.

“Diantaranya, seorang dosen FEB UGM juga yaitu Dimas Mucklas SE SKom dan dua orang dosen FMIPA, Arman Rohiman SKom dan Ajeng Nurhidayati SKom. Keprihatinan terhadap perilaku plagiat dan proses perancangan aplikasi Tessy ini sudah cukup lama bahkan sudah dirintis sejak tahun 2006 yang lalu, “ ujar Didi Achjari didampingi Kepala Humas dan Keprotokolan UGM Drs Suryo Baskoro MS di Ruang Fortakgama, Selasa (21/10).

Kepada wartawan Didi Achjari mengatakan aplikasi Tessy yang inovatif ini kemudian diikutkan dalam Acer Intel E-Learning Competition tingkat nasional yang diadakan September 2008 lalu. Setelah ikut dalam seleksi dan presentasi, aplikasi karya dosen UGM ini berhasil menjadi pemenang untuk karya inovasi e-learning kategori dosen kelompok. Didi mengaku, aplikasi ini sudah digunakan di lingkungan FEB UGM.

“Setiap mahasiswa yang akan meloloskan skripsinya diwajibkan menyerahkan softcopy skripsinya untuk diuji menggunakan aplikasi tersebut di bagian perpustakaan. Apabila dari hasil deteksi dari Tessy tidak ditemukan unsur plagiat maka skripsinya dinyatakan lulus dan berhak ikut dalam wisuda. Sebaliknya bila ditemukan ada kemiripan literatur, maka mahasiswa tersebut akan dipanggil untuk dimintai konfirmasi dan meminta pembuatan ulang skripsinya,” kata Dr Didi Achjari. Dalam bincang-bincang dengan wartawan Didi mengatakan dari aplikasi ini dirinya sudah menemukan dua mahasiswa yang diketahui melakukan plagiasi dalam pembuatan skripsinya. Kedua mahasiswa tersebut mengakui perbuatannya dan mengoreksi kembali penyusunan skripsinya. “Jadi aplikasi ini sudah ada hasilnya dan cukup efektif untuk mendeteksi plagiasi karya ilmiah,” ungkap pria kelahiran Magelang 4 Januari 1971 ini.

Dijelaskan oleh Didi di FEB UGM sendiri aplikasi Tessy sudah menggunakan basis data dengan menggunakan referensi yang ada di perpustakaan FEB. menurut doktor lulusan Graduate School of Business Curtin University of Technology ini, fitur Tessy ini memungkinkan untuk membandingkan dua karya tulis dan juga bisa membandingkan satu karya tulis dengan banyak karya tulis yang tersimpan di basis data perpustakaan digital. Adapun syarat utama agar bisa bekerja aplikasi ini menurut Didi ketersediaan softcopy (file) dari karya tulis tersebut. “Aplikasi inipun juga bisa diatur sesuai asumsi kemiripannya karena bisa jadi tiap lembaga punya standar kemiripan yang berbeda untuk bisa masuk kategori penjiplakan, misal karena ada sebagian kesamaan referensi atau daftar pustaka.

Jadi hati-hati, jangan asal copy paste karya orang yang telah dipublikasikan, jadikan referensi untuk memunculkan ide yang lebih brilian, ok.
continue reading PLAGIAT NO MORE

Wednesday, October 16, 2013

PELATIHAN/PRIVAT


Kami melayani pelatihan dan privat program statistik dengan pilihan program sebagai berikut:

1. PROGRAM SPSS

SPSS adalah sebuah program komputer yang digunakan untuk membuat analisis statistika. SPSS dipublikasikan oleh SPSS Inc.

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences atau Paket Statistik untuk Ilmu Sosial) versi pertama dirilis pada tahun 1968, diciptakan oleh Norman Nie, seorang lulusan Fakultas Ilmu Politik dari Stanford University, yang sekarang menjadi Profesor Peneliti Fakultas Ilmu Politik di Stanford dan Profesor Emeritus Ilmu Politik di University of Chicago.

SPSS adalah salah satu program yang paling banyak digunakan untuk analisis statistika ilmu sosial. SPSS digunakan oleh peneliti pasar, peneliti kesehatan, perusahaan survei, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi pemasaran, dan sebagainya. Selain analisis statistika, manajemen data (seleksi kasus, penajaman file, pembuatan data turunan) dan dokumentasi data (kamus metadata ikut dimasukkan bersama data) juga merupakan fitur-fitur dari software dasar SPSS.

Materi Pelatihan
- Teknik Dasar Entry Data
- Statistik Deskriptif: Cross tabulation, Frequencies, Descriptives, 

  Explore, Descriptive Ratio Statistics
- Statistik Inferensi: t-test, ANOVA, Correlation, Nonparametric tests, 

  Linear regression, Asumsi klasik


2. PROGRAM EVIEWS

Eviews adalah program yang banyak digunakan dalam pendidikan, pemerintah dan industri.  EViews, yang merupakan singkatan Views Ekonometrik, adalah versi baru dari paket statistik untuk memanipulasi data time series. Meskipun sebagian besar EViews dirumuskan oleh ekonom, program itu sendiri juga dapat digunakan dalam bidang-bidang studi, seperti sosiologi, statistik, keuangan, dll. EViews memanfaatkan lingkungan windows user-friendly, sebagian besar perusahaan operasi dapat dilakukan dengan menu drop-down.

Kegunaan EVIEWS antara lain adalah analisis data dan evaluasinya, analisis financial, peramalan ekonomi makro, simulasi, peramalan penjualan dan analisis biaya.

3. PROGRAM AMOS

Amos merupakan kependekan dari Analisis of Moment Structures yang digunakan sebagai pendekatan umum analisis data dalam Model Persamaan Struktural (Structural Equation Model) atau yang dikenal dengan SEM. SEM dikenal juga sebagai Analysis of Covariance Structures atau disebut juga model sebab akibat (causal modeling) Dengan menggunakan Amos maka perhitungan rumit dalam SEM akan jauh lebih mudah dilakukan dibandingkan dengan menggunakan perangkat lunak lainnya. Lebih lagi penggunaan Amos akan mempercepat dalam membuat spesifikasi, melihat serta melakukan modifikasi model secara grafik dengan menggunakan tool yang sederhana. 

            Selama ini SEM dikenal sebagai perhitungan analisis statistik yang sangat rumit dan sulit dilakukan secara manual maupun dengan menggunakan perangkat lunak yang sudah ada sebelumnya. Dengan menggunakan Amos proses penghitungan dan analisis menjadi lebih sederhana bahkan orang-orang awam yang bukan ahli statistik akan dapat menggunakan dan memahami dengan mudah.  

 
4. PROGRAM LISREL

 Linear Structural Relationship populer dikenal dengan Lisrel pada awalnya Lisrel merupakan sebuah nama model persamaan struktural yang dikembangkan oleh Karl Joreskog (1973). Pada tahap selanjutnya dikembangkan software computer yang mendukungnya oleh Joreskog dan Sorbom.

Software Lisrel yang pertama kali tersedia untuk publik adalah Lisrel versi 3 yang dipublikasikan pada tahun 1975. Pada Lisrel versi 8 mulai diperkenalkan bahasa pemrograman SIMPLIS yang lebih user friendly dibandingkan bahasa LISREL. Lisrel sekarang sudah sampai versi 8.8

Lisrel adalah satu-satunya program SEM yang paling banyak digunakan dan dipublikasikan pada berbagai jurnal ilmiah pada berbagai disiplin ilmu.

Menurut Jurnal Information System Research, penggunaan SEM dengan LISREL adalah sekitar 15% dari seluruh riset berbasis hubungan struktural, dibandingkan total penggunaan EQS dan AMOS, yang hanya sekitar 3%.

 

4. PROGRAM SmartPLS

Partial Least Square (PLS) menurut Wold merupakan metode analisis yang powerful oleh karena tidak didasarkan banyak asumsi. PLS sebagai teknik analisis data dengan software SmartPLS versi 3.0.M3 yang dapat di-download dari http://www.smartpls.de, karena metode PLS mempunyai keunggulan tersendiri diantaranya: data tidak harus berdistribusi normal multivariate (indikator dengan skala kategori, ordinal, interval sampai rasio dapat digunakan pada model yang sama) dan ukuran sampel tidak harus besar. Walaupun PLS digunakan untuk menkonfirmasi teori, tetapi dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antara variabel laten. PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan indikator formatif dan hal ini tidak mungkin dijalankan dalam Structural Equation Model (SEM) karena akan terjadi unidentified model.



 Materi Pelatihan SEM AMOS, LISREL, SmartPLS:
  • Konsep Dasar SEM
  • Menginstal Program
  • Memasukkan Data
  • Menggambar Diagram Jalur
  • Membaca Hasil Output
  • Analisis Goodness-of-Fit
  • Analisis Faktor Konfirmatori
  • Analisis SEM

continue reading PELATIHAN/PRIVAT

Monday, October 14, 2013

JASA PENELITIAN SURVEY

Kami adalah sebuah lembaga yang bergerak di bidang jasa Survey.

 KEGIATAN SURVEY KAMI


Masri Singarimbun dan Sofyan Effendy (1989:3) mengatakan bahwa metode penelitian survey adalah, “Penelitian yang mengambil sample dari satu populasi dan menggunakan kuesioner sebagai alat pengumpulan data yang pokok. Penelitian Survey. Survey dan Riset Kepuasan Pelanggan. Adalah kajian terhadap pasar yang dimiliki oleh suatu perusahaan berikut survey terhadap kepuasan pelanggan saat itu. Survey dan Riset Perilaku Konsumen.Survey untuk mengetahui perilaku pelanggan terhadap kebijakan perusahaan: kebijakan harga, kebijakan pembayaran, kebijakan produk dan sebagainya. Survey dan Riset. Untuk mengetahui potensi pasar untuk produk-produk atau jasa-jasa tertentu.
continue reading JASA PENELITIAN SURVEY