Online Survey Kebutuhan E-Business UMKM

Online Survey Kebutuhan E-Business UMKM

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey online atau sebar kuesioner online, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey online atau sebar kuesioner online kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para pelaku UMKM di Indonesia (khususnya di wilayah Jabodetabek), kaitannya dengan kesiapan dan kemauan untuk digitalisasi bisnis dalam rangka meningkatkan penjualan dan pendapatan bisnisnya. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori cukup kompleks. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para pengusaha UMKM. Tantangan yang dihadapi adalah ketertarikan calon responden terhadap penelitian yang sedang dilakukan.

Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 3 orang. Crew yang well educated, bermental OK, PeDe, memiliki komunikasi yang baik dan behave yang menyenangkan bagi responden.

Proses survey yang sangat challenging yang tim kita temui di lapangan, well  planning dan well strategy dalam melakukan survey lapangan kali ini sangat diperlukan sekali, sekali lagi cost and time effective dalam penelitian. Calon responden yang kita hadapi adalah responden memiliki kecenderungan untuk menolak sangat tinggi dikarenakan frame bermanfaatnya research. Sehingga diperlukan pemahaman akan spot-spot atau link responden yang tepat yang masuk dalam kriteria yang telah ditetapkan.

Saran dari kita lebih pada aspek perencanaan time line research yang harus well planning dan well organized. Networking atau Offering Benefits (voucher/souvenir) mungkin bisa jadi instrumen yang dapat mempermudah dan mempercepat dalam proses pengambilan data lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey di lapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

———————————————————————————————————————————————————————–

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

———————————————————————————————————————————————————————–

Online Survey Pelanggan E-Commerce di Indonesia

Online Survey Pelanggan E-Commerce di Indonesia

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, online survey atau sebar kuesioner online, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Online Survey atau sebar kuesioner online kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para pelanggan dalam berbelanja online (Customer Experience in Mobile Shopping) dan khususnya melalui aplikasi e-commerce besar di Indonesia (misal : bukalapak, tokopedia, shopee, dll). Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari online survey atau sebar kuesioner online kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah remaja atau dewasa dengan usia di atas 18 tahun yang mengenal dan pernah melakukan aktifitas belanja online dan menggunakan aplikasi e-commerce (Customer Experience in Mobile Shopping). Kriteria objek yang cukup mudah karena seperti kita tahu bahwa tren aplikasi online sedang hits sehingga untuk mendapatkan objek pengguna pun relatif lebih mudah.

Crew lapangan yang diturunkan pada online survey lapangan kali ini sebanyak 3 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.

Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey tetap perlu diperhatikan. Calon responden yang kita hadapi adalah responden yang tetap memiliki kecenderungan untuk menolak selain dikarenakan issue yang melatarbelakangi online survey ini, yaitu tentang Belanja (framing “konsumtif”), perlu diperhatikan juga level ekonomi dari responden untuk memastikan bahwa calon responden memenuhi kriteria yang ditargetkan (tampilan luar responden misal penggunaan smartphone, dll). Selain itu, perlu penjelasan yang persuasif dan ringan agar dapat meyakinkan calon responden atas tujuan survey yang dilakukan tidak menyentuh hal-hal yang sensitif tentang private information yang sangat dijaga kerahasiaanya oleh responden.

Easyness dari proses survey ini adalah jumlah populasi kriteria responden yang sangat banyak, sehingga memudahkan tim lapangan dalam memperoleh target sampel. Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel tersebut adalah gimmick atau souvenir survey atau voucher, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey di lapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

———————————————————————————————————————————————————————

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

———————————————————————————————————————————————————————

Online Survey Penglaju di Jabodetabek

Online Survey Penglaju di Jabodetabek

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, online survey atau sebar kuesioner online, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Online survey atau sebar kuesioner online kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para pekerja di Wilayah Jakarta yang merupakan warga dengan domisili di Kota Bekasi, Bogor, Depok, Tangerang, dan Tangerang Selatan, guna memperoleh informasi pola penggunaan transportasi dalam menunjang kerja di wilayah DKI Jakarta. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari online survey kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah warga masyarakat yang tinggal di wilayah Kota Bekasi, Bogor, Depok, Tangerang, dan Tangerang Selatan dan bekerja di wilayah DKI Jakarta. Kriteria objek yang cukup mudah pada perkiraan awal karena seperti kita tahu bahwa warga masyarakat biasanya welcome dengan riset, apalagi dilakukan kaitannya dengan pendidikan. Pada realitanya didapati pula kesulitan tertentu, di antaranya adalah faktor kesediaan responden dan waktu yang tepat dalam bertemu dengan calon responden. Sehingga diperlukan effort ekstra tidak hanya proses komunikasi yang diharuskan baik, akan tetapi extra time agar didapatkan waktu pas untuk bertemu target responden (week end dan waktu sore hingga malam hari).

Crew lapangan yang diturunkan pada online survey kali ini sebanyak 5 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.

Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey lapangan tetap perlu diperhatikan. Perlu pendekatan kepada para tokoh masyarakat (RT dan RW setempat) agar penerimaan warga terhadap tim lapangan kita tidak terkendala. Dan hal ini memudahkan tim kita dilapangan dalam mendapatkan responden, sehingga berpengaruh pada proses pengambilan data di lapangan yang relatif lebih cepat.

Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel adalah gimmick atau souvenir survey atau voucher, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

————————————————————————————————————————————————————————

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

————————————————————————————————————————————————————————

Online Survey Marketing Properti Indonesia

Online Survey Marketing Properti Indonesia

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey online atau sebar kuesioner online, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey online atau sebar kuesioner online kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para marketing properti di Indonesia, kaitannya dengan hubungan kecerdasan emosi dan stress kerja pada marketing properti. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori cukup kompleks. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para marketing properti di Indonesia. Tantangan yang dihadapi adalah ketertarikan calon responden terhadap konten kuesioner yang membahasa tentang pengalamannya dalam bidang pekerjaannya di dunia marketing properti.

Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 3 orang. Crew yang well educated, bermental OK, PeDe, memiliki komunikasi yang baik dan behave yang menyenangkan bagi responden. Karena yang kita temui dilapangan well educated people. So, right person is a must.

Proses survey yang sangat challenging yang tim kita temui di lapangan, well  planning dan well strategy dalam melakukan survey lapangan kali ini sangat diperlukan sekali, sekali lagi cost and time effective dalam penelitian. Calon responden yang kita hadapi adalah responden memiliki kecenderungan untuk menolak sangat tinggi dikarenakan frame bermanfaatnya research. Sehingga diperlukan pemahaman akan spot-spot atau link responden yang tepat yang masuk dalam kriteria yang telah ditetapkan.

Saran dari kita lebih pada aspek perencanaan time line research yang harus well planning dan well organized. Networking atau Offering Benefits (voucher/souvenir) mungkin bisa jadi instrumen yang dapat mempermudah dan mempercepat dalam proses pengambilan data lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey di lapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

——————————————————————————————————————————————————————–

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

——————————————————————————————————————————————————————–

Survey Lapangan Pelanggan Glodok Jaya dan LTC

Survey Lapangan Pelanggan Glodok Jaya dan LTC

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari konsumen atau pelanggan di LTC Glodok, Glodok Jaya dan Pertokoan Pasar HWI Lindeteves terkait dengan kebiasaan cutomer / pelanggan baik itu perorangan maupun kantor/industri dalam hal pengadaan barang / procurement dalam menunjang kebutuhan usaha atau kantor/industrinya. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan. Apalagi dalam masa pandemic Covid-19 sedang meningkat di kawasan DKI Jakarta.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah konsumen atau pelanggan yang pernah atau tetap berlangganan mengunjungi atau berbelanja kebutuhan usaha atau kantor/industrinya di LTC Glodok, Glodok Jaya dan Pertokoan Pasar HWI Lindeteves. Kriteria objek yang cukup menantang karena seperti kita tahu bahwa kondisi pandemic Covid-19 sangat membuat calon responden waspada dan enggan untuk berinteraksi dengan orang yang tidak dikenal. Oleh karenanya, kepatuhan tim lapangan dalam menjaga protokol kesehatan sangat diperlukan.

Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 3 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.

Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey lapangan tetap perlu diperhatikan. Calon responden yang kita hadapi adalah responden yang tetap memiliki kecenderungan untuk menolak sangat tinggi. Selain itu, perlu penjelasan yang persuasif dan ringan agar dapat meyakinkan calon responden atas tujuan survey yang dilakukan tidak menyentuh hal-hal yang sensitif tentang private information yang sangat dijaga kerahasiaanya oleh responden.

Easyness dari proses survey ini adalah jumlah populasi kriteria responden yang sangat banyak (pengunjung LTC Glodok, Glodok Jaya dan Pertokoan Pasar HWI Lindeteves), sehingga memudahkan tim lapangan dalam memperoleh target sampel. Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel tersebut adalah gimmick atau souvenir survey, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

————————————————————————————————————————————————————–

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

————————————————————————————————————————————————————–

Online Survey Travel Behavior Warga Indonesia

Online Survey Travel Behavior Warga Indonesia

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, online survey atau sebar kuesioner online, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Online Survey atau sebar kuesioner online kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari warga masyarakat di luar pulau Jawa di seluruh  Indonesia terkait perilaku dan dampak ekonomi pasca PSBB bagi pengguna transportasi darat. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan, terlebih lagi masa pandemic Covid-19 semakin meningkat.

Objek dari online survey atau sebar kuesioner online kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah warga di seluruh Indonesia dengan usia lebih 18 tahun.

Crew lapangan yang diturunkan pada online survey kali ini sebanyak 8 orang (mewakili zona wilayah survey Medan – Riau – Pontianak dan Makasar). Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 35 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.

Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan online survey tetap perlu diperhatikan.

Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel adalah gimmick atau souvenir survey atau voucher, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey di lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey di lapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

——————————————————————————————————————————————————————–

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, sebar kuesioner, online survey ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

  • WhatsApp (WA) : 081321709749

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

——————————————————————————————————————————————————————–

Online Survey Eco Label Produk Fashion

Online Survey Eco Label Produk Fashion

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey online atau sebar kuesioner online, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey online atau sebar kuesioner online kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para Gen Z dan Milenial tentang pengetahuan, minat dan kemauan untuk membeli produk fashion dengan material ramah lingkungan. Dalam hal ini merupakan studi preferensi kombinasi material dan harga dari produk fashion (konjoin study). Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para Gen Z dan Milenial. Hanya saja dikarenakan konten kuesioner yang cukup kompleks diperlukan penjelasan agar calon responden mau mengisi hingga akhir kuesioner.

Proses survey yang sangat challenging yang tim kita temui di lapangan, well  planning dan well strategy dalam melakukan survey lapangan kali ini sangat diperlukan sekali, sekali lagi cost and time effective dalam penelitian. Calon responden yang kita hadapi adalah responden memiliki kecenderungan untuk menolak sangat tinggi dikarenakan frame bermanfaatnya research.

Saran kita berdasarkan pengalaman di lapangan diperlukan extra time untuk melakukan penelitian dengan kriteria responden dari institusi bisnis besar. Rencana time line research yang harus well planning dan well organizedOffering Benefits berupa souvenir atau voucher yang menarik mungkin bisa jadi instrumen yang dapat mempermudah dan mempercepat dalam proses pengambilan data lapangan.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey di lapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

—————————————————————————————————————————————————————-

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

—————————————————————————————————————————————————————-

Online Survey Psikologi Remaja

Online Survey Psikologi Remaja

Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, online survey atau sebar kuesioner online, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Online Survey atau sebar kuesioner online kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para remaja di Indonesia dengan rentang usia 15 s.d 18 tahun. Informasi yang dimaksud disini adalah terkait dengan kepribadian (psikologi) secara umum dari para remaja di Indonesia. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

Objek dari online survey atau sebar kuesioner online kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para remaja dengan rentang usia 15 s.d 18 tahun. Pada realitanya didapati pula kesulitan tertentu, di antaranya adalah kemauan responden karena yang dipertanyakan dalam kueisoner tentang kepribadian atau karakter.

Crew lapangan yang diturunkan pada online survey kali ini sebanyak 3 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.

Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan online survey tetap perlu diperhatikan.

Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel adalah gimmick atau souvenir survey atau voucher, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey.

Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!

——————————————————————————————————————————————————————-

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, sebar kuesioner, online survey ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

——————————————————————————————————————————————————————-

Autokorelasi Spasial Dengan Geoda

Autokorelasi Spasial Dengan Geoda

Pada kesempatan sebelumnya kita sudah membahas dan menguraikan salah satu asumsi data pada analisis regresi spasial yaitu terkait dengan identifikasi ada atau tidaknya autokorelasi spasial pada data yang kita miliki. Salah satu statistik yang kita ukur adalah Indeks Moran, baik itu dalam konsepsi Global (keseluruhan data) maupun yang bersifat lokal.

Nah pada kesempatan kali ini kita akan coba ulas pengaplikasiannya dengan menggunakan software Geoda. Selain pada software ArcGis, pada software Geoda pun difasilitasi perhitungan Indeks Moran dan cenderung lebih mudah tahapannya dibandingkan proses pada ArcGis. Jadi untuk peneliti yang tidak mempunyai basic penguasaan aplikasi ArcGis (aplikasi pembuatan peta), untuk mengidentifikasi autokorelasi spasial pada data sangat disarankan untuk menggunakan software Geoda.

Berikut kita uraikan tahapan pada software Geoda untuk mencari atau mengindentifikasi efek spasial pada data dengan menggunakan statistik Indeks Moran.

1. Pastikan file yang kita siapkan untuk diolah dengan sofware Geoda salah satunya adalah dalam format .shp. Perlu diperhatikan juga jika data yang akan diolah dengan software Geoda sudah termasuk didalamnya data yang akan di analisis. Jika antara file peta .shp dan data masih terpisah (format .xls), untuk menyatukan antar 2 (dua) file yang berbeda format dapat menggunakan software OpenJump.

2. Jika file yang akan dianalisis sudah siap, buka sofware Geoda yang sudah terinstall seperti tampak pada gambar berikut.

3. Setelahnya klik folder pada kolom Input File, lalu pilih file yang akan digunakan dalam penelitian yang sudah mengandung data penelitian yang akan di analisis dalam bentuk format .shp, seperti tampak pada gambar berikut.

4. Jika sudah kita masukan file penelitian kita pada software Geoda dengan klik OK, maka akan muncul gambar peta penelitian yang akan dianalisis seperti tampak pada gambar berikut.

5. Untuk melihat data apa saja yang tekandung dalam peta data yang sudah dimasukan kedalam software Geoda, pada tool bar menu dapat meng-klik simbol tabel (disamping simbol weight – W). Jika data .shp yang kita masukan ke software Geoda merupakan peta tematik pada umumnya, umumnya tabel akan berisi informasi umum wilayah sesuai dengan lokasi peta (desa, kabupaten/kota, provinsi, koordinat dll). Jika peta yang dinputkan sesuai dengan poin 1 (satu) maka pada tabel akan muncul tambahan data penelitian yang akan dianalisis lebih lanjut.

6. Langkah selanjutnya adalah menentukan dan mendefinisikan nilai pembobot. Pada tahap ini kita akan mendefinisikan jenis pembobot berdasarkan input data kewilayahan dan tipe pembobot (silahkan baca artikel kita tentang “Autokorelasi Spasial’), seperti tampak pada gambar berikut,

Menu Pendefinisian Pembobot “Weights Manager”

Jendela Input Pembobotan

7. Setelah muncul tampilan software Geoda seperti pada poin sebelumnya, kita klik menu “Creat” untuk membentuk fungsi pembobot baru (jika belum ada) dan “Load” untuk menampilkan fungsi pembobot yang sudah kita buat sebelumnya. Dengan klik menu “Creat” maka akan muncul jendela pendefinisian sebagai berikut,

8. Isi kolom “Weight File ID Variabel” dengan nama file primary key pada data penelitian yang kita miliki, biasanya variabel yang dimaksudkan disini adalah kode wilayah (base data kependudukan atau penomoran wilayah secara lokal maupun nasional). Lalu masukan tipe pembobot kewilayahan yang kita konsepkan pada wilayah penelitian yang akan kita analisis. (silahkan baca artikel kita tentang “Autokorelasi Spasial’). Setelahnya klik Create maka akan diarahkan untuk menyimpan file output hasil dan akan tampak gambar seperti berikut,

Pendefinisian Variabel ID dan Tipe Pembobotan Wilayah

Pembobot Kewilayahan Berhasil Dibuat

9. Setelah proses pendefinisian variabel dan pembobot selesai kita buat berdasarkan pada poin sebelumnya. Langkah selanjutnya adalah pengujian autokorelasi spasial dengan menggunakan Moran’s I Global dan Lokal (LISA). Bagi peneliti yang baru menemukan artikel ini silahkan pelajari artikel kita tentang “Autokorelasi Spasial”. Kita dapat melakukan kedua analisis tersebut pada menu “Space” klik “Univariate Moran’s I” untuk mengujikan autokorelasi spasial Global untuk variabel tunggal dan “Univariate Local Moran’s I” untuk mengujikan autokorelasi spasial Lokal. Seperti tampak pada gambar berikut.

10. Setelah meng-klik “Univariate Moran’s I” untuk menguji nilai Moran’s I Global maka langkah selanjutnya adalah memilih variabel yang akan kita ujikan keterkaitan (autokorelasi) kewilayahannya. Pada umumnya dalam konsep regresi spasial yang diujikan autokorelasinya cukup pada variabel dependen (Y), akan tetapi jika diperlukan pembuktian untuk variabel independen peneliti dapat melakukan pengujian dengan tahapan yang sama dan akan tampak seperti gambar berikut.

11. Setelah klik “OK” maka software Geoda akan memproses pencarian nilai Moran’s I Global. Dan akan menghasilkan output seperti tampak pada gambar berikut.

Output Moran’s I Global

12. Dengan tahapan yang sama dengan memilih analisis “Univariate Local Moran’s I” maka akan dihasilkan output Moran’s I Lokal (LISA) seperti tampak pada gambar berikut.

Peta Klaster Wilayah Berdasarkan Kuadran

Peta Klaster Wilayah Berdasarkan Signifikansi Nilai Moran’s I Lokal

Hal yang perlu diperhatikan oleh peneliti atau data master adalah pemahaman secara utuh tentang penggunaan autokorelasi spasial itu sendiri. SEMANGAT MENELITI. 

—————————————————————————————————————————————————————————

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

—————————————————————————————————————————————————————————

Autokorelasi Spasial

Autokorelasi Spasial

Pada kesempatan yang lalu kita sudah membahas permasalahan regresi kaitannya dengan aspek keruangan (spasial), yaitu kita curigai salah satu indikatornya adalah tidak terpenuhinya asumsi klasik non heteroskedastisitas pada data yang kita miliki dimana data yang kita miliki memiliki unsur keruangan atau spasial. Sehingga munculah istilah model regresi terboboti pada aspek keruangan (spasial). Sedangkan jika data yang kita miliki tidak miliki aspek keruangan atau spasial maka yang muncul adalah regresi terboboti dengan jenis bobot disesuaikan pada jenis data yang kita miliki.

Nah pada kesempatan kali ini, kita akan coba uraikan salah satu indikator lainnya yang menjadi pertimbangan dalam penggunaan regresi terboboti pada aspek keruangan atau spasial. Indikator tersebut adalah Autokorelasi Spasial. Konsep autokorelasi pun muncul dalam regresi dalam bahasan pengujian asumsi klasik regresi, yaitu adanya korelasi atau saling berhubungannya antar data pengamatan, dalam konteks asumsi klasik regresi peneliti mempertimbangkan ada atau tidaknya korelasi antar residual yang dihasilkan oleh model regresi sedangkan pada regresi terboboti spasial peneliti mempertimbangkan ada atau tidaknya korelasi data pengamatan antar wilayah satu dengan yang lainnya.

Berdasarkan pada konsepsi autokorelasi spasial ini lah, menjadi penting bagi peneliti yang memiliki data pengamatan yang terdapat unsur keruangan atau spasial dalam proses pemodelannya untuk dibuktikan terlebih dahulu apakah autokorelasi terjadi dan signifikan antar wilayah pada data pengamatan yang dimiliki. Seperti halnya pada analisis data deret waktu, jika memang autokorelasi antar data pengamatan tidak terjadi maka cukuplah dilakukan analisis regresi pada umumnya tanpa mempertimbangkan aspek keruangannya.

Setidaknya terdapat 2 (dua) ukuran umum yang dapat digunakan oleh peneliti untuk menidentifikasi ada tidaknya autokorelasi spasial pada data pengamatan yang dimiliki yaitu nilai Moran I yang digunakan untuk mengenali autokorelasi spasial secara global atas sekumpulan data pengamatan dan LISA yang merupakan nilai Moran I lokal untuk mengindentifikasi secara spesifik autokorelasi spasial tiap data pengamatan. Lebih lanjut penjelasan tentang kedua nilai Moran tersebut diuraikan pada bagian berikut.

Matriks Pembobot

Matriks pembobot spasial disebut juga matriks yang menggambarkan kekuatan interaksi antar lokasi. Gambar berikut menunjukkan kedekatan posisi atau letak suatu lokasi dengan lokasi lainnya.

Ilustrasi Pendekatan Pembobot Spasial

Menurut Anselin (1995), matriks pembobot dapat dibedakan menjadi tiga pendekatan, diantaranya :

  1. Rook Contiguity, daerah pengamatannya ditentukan berdasarkan sisi-sisi yang saling bersinggungan dan sudut tidak diperhitungkan.
  2. Bishop Contiguity, daerah pengamatannya ditentukan berdasarkan sudut-sudut yang saling bersinggungan dan sisi tidak diperhitungkan.
  3. Queen Contiguity, daerah pengamatannya ditentukan berdasarkan sisi-sisi yang saling bersinggungan dan sudut juga diperhitungkan.

Matriks pembobot spasial W dapat diperoleh dari dua cara yaitu matriks pembobot terstandarisasi dan matriks bobot tidak terstandarisasi. Matriks pembobot terstandarisasi merupakan matriks pembobot yang diperoleh dengan cara memberikan bobot yang sama rata terhadap tetangga lokasi terdekat dan yang lainnya nol, sedangkan matriks pembobot tak terstandarisasi merupakan matriks pembobot yang diperoleh dengan cara memberikan bobot satu bagi tetangga terdekat dan yang lainnya nol. Pemahaman terhadap pembobotan ini penting untuk menentukan fungsi yang digunakan dalam perhitungan Indeks Moran’s I dan pengaplikasian pada software Geoda nantinya.

Indek Moran’s I (Global)

Koefisien Moran’s I digunakan untuk menguji dependensi spasial atau autokorelasi spasial antar amatan atau lokasi. Dimana nilai indeks Moran’s I terletak antara -1 dan 1. Pengujian statistik Moran’s I melalui pendekatan distribusi peluang Z dengan statistik uji |Zhitung| > Zα/2 dikatakan bahwa pada data terdapat autokorelasi spasial.

Diagram Kuadran Moran’s I Output Sofware GeoDa

Pola pengelompokan dan penyebaran antar lokasi dapat disajikan dengan Moran’s Scatterplot seperti tampak pada gambar di atas, yang menunjukkan hubungan antara nilai amatan pada suatu lokasi (distandarisasi) dengan rata-rata nilai amatan dari lokasi-lokasi yang bertetanggaan dengan lokasi yang bersangkutan (Lee dan Wong, 2001). Scatterplot tersebut terdiri atas 4 (empat) kuadran yaitu

  1. Kuadran I (HighHigh), menunjukkan lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi.
  2. Kuadran II (LowHigh), menunjukkan lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi
  3. Kuadran III (LowLow), menunjukkan lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah
  4. Kuadran IV (HighLow), menunjukkan lokasi yang mempunyai nilai amatan tinggi dikelilingi oleh lokasi yang mempunyai nilai amatan rendah.

Hasil dari perhitungan nilai Moran’s I Global ini memberikan gambaran umum mengenai keterkaitan secara spasial atas data penelitian yang diujikan. Yang nantinya secara spesifik (tiap wilayah) keterikatanya secara spasial akan dijelaskan oleh nilai Moran’s I lokal (LISA).

Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA)

Moran’s I juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi koefisien autocorrelation secara lokal (local autocorrelation) atau korelasi spasial pada tiap daerah. Semakin tinggi nilai lokal Moran’s I memberikan informasi bahwa wilayah yang berdekatan memiliki nilai yang hampir sama atau membentuk suatu penyebaran yang mengelompok. Indentifikasi Moran’s I tersebut adalah Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA). (Lee dan Wong, 2001)

Peta Kalster Moran’s I (LISA) Output Sofware Geoda

Peta Signifikansi Moran’s I (LISA) Output Sofware Geoda

Dari perhitungan LISA inilah kita dapat mengidentifikasi secara spasial atas data yang diujikan keterikatan dan signifikansinya berdasarkan aspek spasial secara lokal untuk memperkuat dan mempertegas hasil yang dihasilkan oleh pengujian secara global (Moran’s I Global).

Secara garis besar analisis autokorelasi spasial yang dihasilkan dari konsep teori dan diaplikasi dengan menggunakan software (misal : Geoda), terdiri dari 2 (dua) bagian besar yaitu menguji signifikasi autokorelasi spasial secara global dan menguji signifikasi autokorelasi secara lokal. Hal ini menunjang nantinya dalam analisis model spasial yang dihasilkan oleh software (misal : GWR4), dimana akan dihasilkan model secara Global dan model Spasial. Ini menjadi penting agar nantinya peneliti tidak memaksakan model regresi terbobot spasial tanpa didukung adanya efek spasial yang sigfinikan pada data penelitian yang dimiliki..

Hal yang perlu diperhatikan oleh peneliti atau data master adalah pemahaman secara utuh tentang penggunaan regresi spasial itu sendiri. Pada kesempatan lainnya kita akan coba memperlihatkan penggunaan software Goeda dalam menganalisis autokorelasi spasial pada data penelitian. SEMANGAT MENELITI. 

————————————————————————————————————————————————————————

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan survey lapangan, data entry ataupun olahdata dapat menghubungi mobilestatistik.com :

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah”

————————————————————————————————————————————————————————