Survey Lapangan Pelanggan GO-JEK Indonesia

Survey Lapangan Pelanggan GO-JEK Indonesia

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 customer loyal pengguna aplikasi GO-JEK Indonesia di Bandung dan Jabodetabek, perihal kesukaan menggunakan aplikasi dan keberlanjutan penggunaan di masa yang akan datang sebagai imbas efek dari konten media sosial yang dikelola oleh pihak GO-JEK 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 survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah pengguna loyal aplikasi GO-JEK di kota Bandung dan Jabodetabek. Kriteria objek yang cukup mudah pada awalnya karena seperti kita tahu bahwa tren aplikasi online (driver online) sedang hits sehingga untuk mendapatkan objek pengguna pun relatif lebih mudah pada awalnya. Realitanya diperlukan pengetahuan awal pada lokasi berkumpulnya calon responden (para pengguna aplikasi GO-JEK Indonesia) agar memudahkan dan effective dalam mendapatkan responden.

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 selain karena faktor benefit yang akan didapatkan oleh responden. 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, 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”

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

Survey Lapangan Karyawan Finance Perusahaan Jabodetabek

Survey Lapangan Karyawan Finance Perusahaan Jabodetabek

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 karyawan dengan posisi finance perusahan di wilayah Jabodetabek pada semua level, tepatnya informasi atau perspektif dalam hal determinan persepsi fraudulent financial reporting dalam fraud pentagon. 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 sangat kompleks. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah karyawanfinancepada semua level pada perusahaan di wilayah Jabodetabek. Kategori kompleks di sini adalah dimulai dari prosedural, biaya dan waktu serta effort tim lapangan.

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 dan traffic kerja di perusahaan manufaktur menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

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 organized. Networking atau Offering Benefits 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 StarBucks Surabaya

Survey Lapangan Pelanggan StarBucks Surabaya

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 para pelanggan kopi StarBucks untuk menilai pengaruh karakteristik gerai kopi Starbucks Surabaya terhadap pengalaman yang diperoleh pelanggan di wilayah Surabaya. 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 dilapangan.

Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah pelanggan gerai kopi Starbucks di wilayah Surabaya.

Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 2 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 dikarenakan calon responden yang kita sasar adalah golongan middle to up. 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.

Sebar Kuesioner, Starbucks, Surabaya
Gambar 1. Sebar Kuesioner Persepsi Pelanggan Kedai Kopi StarBucks Surabaya

Easyness dari proses survey ini adalah jumlah populasi kriteria responden yang cukup banyak, 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.

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

Survey Lapangan Industri Makanan dan Minuman di Jabodetabek

Survey Lapangan Industri Makanan dan Minuman di Jabodetabek

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 para manager s.d direktur pada industri makanan dan minuman di wilayah JABODETABEK, tepatnya informasi atau perspektif dalam hal referensi perusahaan terhadap kemauan adopsi riset universitas. 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 sangat kompleks. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah karyawanpada level Manager s.d Direktur pada perusahaan makanan dan minuman di wilayah Jabodetabek. Kategori kompleks di sini adalah dimulai dari prosedural, biaya dan waktu serta effort tim lapangan.

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 dan traffic kerja di perusahaan manufaktur menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

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 organized. Networking atau Offering Benefits 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!!!

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

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

Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian, aplikasi software statistik ataupun olahdata.

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

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

Jenis Sum of Square (SS) Pada Analisis Varians (ANOVA) Rancangan Percobaan

Jenis Sum of Square (SS) Pada Analisis Varians (ANOVA) Rancangan Percobaan

Pada kesempatan sebelumnya kita sudah cukup banyak membahas tentang rancangan percobaan (rancangan percobaan dasar) baik secara konsepsi maupun pengaplikasiannya dengan menggunakan software SPSS. Bagi para peneliti atau data master yang baru saja menemukan artikel ini, kita sarankan untuk mempelajari pembahasan kita tentang rancangan percobaan pada beberapa artikel sebelumnya.

Pada kesempatan kali ini kita akan coba membahas salah satu bagian dari fungsi ANOVA yang ada pada proses analisis data dengan rancangan percobaan. Kalau pada pembahasan sebelumnya kita mengetahui bahwa harus berhati-hati dengan pemilihan taraf perlakuan apakah itu random atau fixed (karena akan berpengaruh pada proses perhitungan), maka pada kesempatan kali ini kita akan coba uraikan secara singkat  fungsi dari “Sum of Square (SS)” yang utamanya terlihat pada pemilihan opsi model pada software SPSS.

Perlu diketahui oleh peneliti atau data master bahwa fungsi pemilihan tipe Sum of Square (SS) sangat berpengaruh terutama ketika model rancangan percobaan yang digunakan memiliki lebih dari 2 (dua) perlakuan (percobaan faktorial). Dalam software SPSS peneliti atau data master bisa memilih dari tipe 1 sampai dengan tipe 4, akan tetapi pertanyaan mendasarnya adalah tipe mana yang cocok untuk rancangan percobaan dengan perlakuan tunggal dan mana yang cocok untuk rancangan percobaan dengan lebih dari 1 (satu) perlakuan (rancangan percobaan faktorial) serta dipertimbangkan pula faktor interaksi. Berikut kita akan ulas secara sederhana, penjelasan dan perkiraan kecocokan tipe Sum of Square (SS) pada jenis rancangan percobaan yang akan digunakan.

Sum of Square (SS) Tipe 1. Sequential

Secara definisi Sum of Square (SS) tipe 1 dimana Sum of Square (SS) tiap faktor/perlakuan merupakan penambahan perbaikan dari Sum of Square (SS) error (dalam tabel ANOVA terdapat Sum of Square (SS) error – Sum of Square (SS) error semakin terkoreksi) tiap kali pengaruh dari tiap faktor/perlakuan dimasukan kedalam model regresi. Oleh karenanya Sum of Square (SS) dapat dipandang sebagai pengurangan dari Sum of Square (SS) error yang didapat dari penambahan tiap faktor/perlakuan dari faktor-faktor/perlakuan-perlakuan yang sudah dimasukan sebelumnya.

Keunggulan Sum of Square (SS) tipe 1 : dimana Sum of Square (SS) untuk semua perlakuan di tambahkan kepada Sum of Square (SS) total, yang merupakan sebuah dekomposisi yang lengkap dari perkiraan Sum of Square (SS) dari keseluruhan model. Dan hal ini tidak sepenuhnya benar untuk tipe Sum of Square (SS) yang lainnya.

Kekurangan Sum of Square (SS) tipe 1 : Hipotesis yang disusun tergantung pada urutan perlakuan yang dispesifikan (urutan faktor/perlakuan dimasukan ke dalam model). Jika misal dalam pengujian ANOVA 2 arah dengan 2 (dua) model, pertama perlakuan A kemudian perlakuan B, lainnya perlakuan B kemudian perlakuan A, hasilnya tidak hanya bahwa Sum of Square (SS) tipe 1 untuk A berbeda di antara 2 (dua) model, akan tetapi tidak ada cara yang pasti untuk memperkirakan apakah Sum of Square (SS) akan naik atau turun ketika perlakuan A menjadi yang kedua dimasukan kedalam model setelah perlakuan B. Oleh karenanya Sum of Square (SS) tipe 1 sangat terbatas penggunaanya hanya untuk bentuk model yang pasti. Selain itu, Sum of Square (SS) tipe 1 tidak cocok digunakan untuk rancangan percobaan faktorial.

Sum of Square (SS) Tipe 2 : Hierarchical or Partially Sequential

Sum of Square (SS) tipe 2 adalah hasil reduksi dari residual error, oleh karena penambahan dari semua Sum of Square (SS) perlakuan lain ke dalam model kecuali Sum of Square (SS) yang berisi perlakuan yang diujikan. Atau dengan kata lain Sum of Square (SS) tipe 2 adalah hasil pengurangan dalam Sum of Square (SS) residual yang didapatkan dari hasil penambahan semua perlakuan yang dimasukan kedalam model, yang terdiri dari semua perlakuan yang tidak termasuk didalamnya perlakuan yang sedang diujikan. Sebuah interaksi dari suatu perlakuan memainkan perannya ketika semua perlakuan yang ada dimasukan ke dalam model.

Keunggulan Sum of Square (SS) tipe 2 :  Cocok digunakan untuk pembentukan model dan pilihan “natural” untuk regresi. Paling powefull jika tidak ada interaksi dalam model. Dan tidak ada variasi dalam urutan yang mana dari perlakuan dimasukan ke dalam model.

Kekurangan Sum of Square (SS) tipe 2 : Tidak cocok untuk rancangan faktorial.

Sum of Square (SS) Tipe 3 : Marginal atau Orthogonal

Sum of Square (SS) tipe 3 memberikan Sum of Square (SS) yang akan diperoleh untuk tiap variabel jika variabel tersebut dimasukan terakhir ke dalam model. Untuk itu, pengaruh dari tiap variabel di evaluasi setelah semua faktor lainnya dihitung untuk Sum of Square (SS). Karenanya hasil dari tiap faktor adalah serupa dengan apa yang diperoleh dengan menggunakan analisis Sum of Square (SS) tipe 1 ketika perlakuan di masukan kedalam model sebagai urutan yang terakhir.

Keunggulan Sum of Square (SS) tipe 3 : Tidak bergantung pada ukuran sampel. Penaksiran pengaruh/effek perlakuan bukan merupakan sebuah fungsi frekuensi dari observasi dari grup mana pun. (misal : untuk data yang tidak seimbang, dimana kita memiliki observasi dalam grup yang tidak sama jumlahnya). Ketika tidak terdapat missing cell (data hilang) dalam rancangan percobaan, rata-rata dari subpopulasi-nya merupakan “least square mean”, yang merupakan penaksir tak bias dari marginal mean untuk rancangan percobaan.

Kekurangan Sum of Square (SS) tipe 3 : Menguji pengaruh utama perlakuan dimana hadir interaksi antar perlakuan dan tidak cocok untuk rancangan dengan missing cell (data hilang).    

Sum of Square (SS) Tipe 4 : Goodnight or Balanced

Sama bervariasinya dengan Sum of Square (SS) tipe 3, akan tetapi tetapi dikhususkan untuk membangun model dengan adanya missing cells (data hilang).

……

Dari keempat tipe Sum of Square (SS) yang sudah kita uraiakan di atas, selanjutnya untuk penerapannya dapat dipamahi dan secara bijak diimplementasikan kepada data yang dimiliki. Ketepatan dalam pemilihan tipe Sum of Square (SS) harus diselaraskan dengan prioritas dari peneliti atau data master dalam mengeksplorasi pola jawaban atas rancangan percobaan yang ditetapkan di awal, atas pengaruh perlakuan yang khendak dicari dan ditemukan jawabannya.

Jika dilihat dari default software-software statistik, umumnya digunakan Sum of Square (SS) tipe 3 karena secara umum dapat mengakomodir berbagai jenis pencarian pemaknaan terhadap perlakuan-perlakuan (termasuk didalamnya interaksi).   

Sumber :

Langsrud, Ø. (2003), ANOVA for Unbalanced Data: Use Type II Instead of Type III Sums of Squares, Statistics and Computing, 13, 163-167.

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

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

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

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

Rancangan Percobaan Faktorial Dengan SPSS

Rancangan Percobaan Faktorial Dengan SPSS

Pada artikel terdahulu kita telah membahas dan menguraikan secara singkat dan sederhana mengenai rancangan percobaan faktorial. Sedikit kita ulas kembali bahwa pada rancangan percobaan faktorial kita tidak hanya melibatkan satu perlakuan saja pada unit percobaan (tidak seperti pada RAK dan RAL) melainkan dapat hingga k buah perlakuan. Perlu diperhatikan pula pada percobaan faktorial terdapat unsur efek kombinasi perlakuan, sehingga pada penerapannya pada software SPSS perlu ketelitian untuk menambahkan perhitungan efek kombinasi pada model analisisnya. Sebelum kita membahas pengaplikasian rancangan percobaan faktorial pada SPSS, ada baiknya para peneliti atau data master yang baru saja menemukan artikel ini untuk membaca pula artikel kita tentang Rancangan Percobaan Faktorial.

Lebih lanjut langkah-langkah menggunakan software SPSS pada Rancangan Percobaan Faktorial sebagai berikut.

1. Persiapkan data penelitian yang kita miliki dalam software Microsoft Excel, untuk memudahkan pembacaan pada data, buatlah entry data pengamatan seperti yang sudah kita tunjukkan pada artikel sebelumnya

rancangan, percobaan, faktorial
Gambar 1. Layout Data Rancangan Percobaan Faktorial

2. Buka software SPSS dan identifikasikan data pada jendela Variabel View, yang terdiri dari tiga jenis variabel yaitu Data Pengamatan [DATA], Kategori Perlakuan [A] dan Kategori Perlakuan [B]. Pengkategorian pada variabel Kategori Perlakuan [A] dan [B] dilakukan dengan cara melakukan koding pada data pada menu Values sesuai dengan kategori perlakuan yang diujikan. Kemudian pada Data View, data pengamatan dijadikan menjadi satu kolom. Tampilan akhir data pada SPSS yang siap untuk dianalisis adalah sebagai berikut.

rancangan, percobaan, faktorial, SPSS
Gambar 1. Jendela Variabel View
rancangan, percobaan, faktorial, SPSS
Gambar 2. Jendela Data View

3. Setelah data yang kita miliki siap untuk di analisis, langkah selanjutnya klik menu Analyze lalu pilih pada menu General Linear Model (GLM) lalu klik pada menu Univariate, maka akan muncul tabel sebagai berikut.

rancangan, percobaan, faktorial, SPSS
Gambar 1. Menu GLM Univariate
rancangan, percobaan, faktorial, SPSS
Gambar 2. Pendefinisian Variabel Pada GLM Univariate

4. Langkah selanjutnya adalah mendefinisikan variabel yang kita miliki pada kolom-kolom yang ada untuk dilakukan analisis pada data. Pertama, isikan pada tabel Dependent Variable variabel yang berisi data hasil pengamatan dan kedua isikan pada tabel Fixed Factor variabel yang berisikan kategori perlakuan yang kita libatkan dalam penelitian, seperti tampak pada gambar berikut. (baca kembali teori pada buku acuan untuk menentukan perlakuan yang kita miliki sebagai Fixed atau Random)

rancangan, percobaan, faktorial, SPSS
Gambar 1. Ploting Variabel Penelitian

5. Setelah men-set variabel kita dengan tepat sesuai dengan kolom variabelnya, maka langkah selanjutnya adalah mendefinisikan output apa saja yang kita kehendaki, 3 (tiga) menu utama yang sering digunakan adalah Models yang digunakan untuk mendefinisikan model matematis secara teori (main effect dan interaksi) serta metode perhitungan pada Anova, Post Hoc untuk melakukan uji lanjut antar data kelompok perlakuan dan Options untuk memberikan hasil analisis tambahan yang diperlukan dalam rangka interpretasi hasil analisis pada data (noted : untuk jenis analisis tertentu diperlukan teori pendukungnya), seperti tampak pada gambar berikut.

rancangan, percobaan, faktorial, SPSS
Gambar 1. Menu Pendefinisian Model Matematis Rancangan Faktorial
rancangan, percobaan, faktorial, SPSS
Gambar 2. Opsi Output SPSS
rancangan, percobaan, faktorial, SPSS
Gambar 3. Menu Post Hoc (Uji Lanjut) Pada Rancangan Percobaan

6. Setelah kita yakin dengan data yang kita miliki dan output tambahan yang kita perlukan, setelahnya kita klik OK dan SPSS akan memproses data hasil Rancangan Percobaan Faktorial kita. Output yang dihasilkan dari data Rancangan Percobaan Faktorial yang kita inputkan akan tampak seperti gambar berikut.

rancangan, percobaan, faktorial, SPSS
Gambar 1. Output SPSS Untuk Rancangan Faktorial

Sekilas tahapan yang dilakukan mirip atau hampir sama dengan langkah yang dilakukan untuk menguji data pada Rancangan Acak Kelompok (RAK). Yang perlu diperhatikan dan dipahami oleh peneliti atau data master adalah ciri pada “interaksi antar perlakuan” yang ada pada pengujian rancangan percobaan faktorial sehingga yang dipakai adalah “full faktorial” atau secara manual dapat pula disusun pada menu custom dengan menyertakan pula interaksi perlakuan. Oleh karenanya yang paling penting adalah pemahaman peneliti atau data master bahwa pada rancangan percobaan faktorial selalu dipertimbangkan efek interaksi dari perlakuan yang diujikan. Sedangkan pada rancangan acak kelompok (RAK) hanya dipertimbangkan levelisasi atau kategorisasi pada unit pengamatan (kelompok pengamatan) dan perlakuan yang dikenakan terhadap unit pengamatan hanyalah perlakuan tunggal. Jadi terdapat perbedaan mendasar yang harus dipahami oleh para peneliti atau data master agar tidak menimbulkan kebingungan ketika pengaplikasian data pada software SPSS.

Sekali lagi, yang menjadi perhatian penulis adalah penguasaan teori tentang Rancangan Percobaan Faktorial yang telah kita uraikan pada artikel sebelumnya sebelum mengaplikasikan pada software SPSS. SEMANGAT MENCOBA!!.

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

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

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

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

Survey Lapangan Pimpinan Koperasi Syariah (BMT) Jabodetabek

Survey Lapangan Pimpinan Koperasi Syariah (BMT) Jabodetabek

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 para pimpinan koperasi syariah (BMT) di Jabodetabek, tepatnya informasi atau perspektif untuk menilai pengaruh akuntansi manajemen-penyelarasan (coalignment) strategi pada Maqasid Shariah berdasarkan kinerja Bank Syariah/Koperasi Syariah 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 survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori sangat kompleks. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para pimpinan di Koperasi Syariah (BMT) yang berada di wilayah Jabodetabek. Kategori kompleks di sini adalah dimulai dari prosedural, biaya dan waktu serta effort tim lapangan.

Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 2 orang. Crew yang well educated, bermental OK, PeDe, memiliki komunikasi yang baik dan behave yang menyenangkan bagi responden. 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 dan traffic kerja di Koperasi Syariah (BMT) menjadi tantangan tersendiri di lapangan.

sebar kuesioner, sebar kuesioner, koperasi syariah, BMT, mobilestatistik
Gambar 1. Pimpinan Koperasi Syariah (BMT)

Saran kita berdasarkan pengalaman di lapangan diperlukan extra time untuk melakukan penelitian dengan kriteria responden dari institusi private. Rencana time line research yang harus well planning dan well organized. Networking atau Offering Benefits 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!!!

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

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

Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian, aplikasi software statistik ataupun olahdata.

  • “1st Kirim Pertanyaan, Pasti Kami Jawab . . . InsyaAllah” ——————————————————————————————————————————————————————————
Rancangan Percobaan Faktorial

Rancangan Percobaan Faktorial

Pada pembahasan yang lalu kita sudah menyelesaikan pembahasan 2 rancangan dasar pada rumpun analisis rancangan percobaan yang harus peneliti ketahui dan pahami, karena dapat membantu memahami dan mengidentifikasi jenis dan pola data yang akan dihasilkan oleh penelitian dengan menggunakan rancangan percobaan. Dua teknik yang sebelumnya sudah kita bahas yaitu Rancangan Acak Lengkap (RAL) dan Rancangan Acak Kelompok (RAK). Bagi pembaca yang baru menemukan artikel ini silahkan untuk mempelajari dan memahami konsepsi dan aplikasi dengan menggunakan SPSS pada 4 artikel sebelumnya.

Rancangan Percobaan Faktorial

Pada kesempatan kali ini kita akan coba ulas secara konsepsi jenis dari teknik rancangan percobaan lainnya yaitu rancangan percobaan faktorial. Dalam pembahasan sebelumnya (RAL dan RAK) yang diulas hanyalah mengenai eksperimen dengan hanya melibatkan satu factor, yang secara umum dinyatakan dengan perlakuan, yang terdiri atas beberapa taraf. Analisis dilakukan untuk menyelidiki apakah terdapat perbedaan yang berarti mengenai rata-rata efek tiap taraf ataukah tidak. Akan tetapi sering terjadi bahwa kita ingin menyelidiki secara bersamaan efek beberapa factor yang berlainan, misalkan efek perubahan temperature, tekanan dan konsentrasi zak reaksi pada suatu proses kimia. Dalam hal ini tiap perlakuan merupakan kombinasi dari temperature, tekanan dan sejumlah konsentrasi zat reaksi. Apabila tiap factor terdiri dari beberapa taraf maka kombinasi tertentu dari taraf factor menentukan sebuah kombinasi perlakuan. Jika semua atau hampir semua kombinasi antar setiap factor kita perhatikan, maka eksperimen yang terjadi karenanya dinamakan eksperimen faktorial. Dikatakan dengan cara lain, eksperimen factorial adalah eksperimen yang semua (hampir semua) taraf sebuah factor tertentu dikombinasikan atau disilangkan dengan semua (hampir semua) taraf tiap factor lainnya yang ada dalam eksperimen tersebut. Berdasarkan adanya banyak taraf dalam tiap factor, eksperimen ini sering diberi nama dengan menambahkan perkalian antara banyak factor yang satu dengan banyak taraf factor lainnya (misal : a x b taraf faktor).

Model dan Anova  Desain Eksperimen Faktorial

Sebagai misal akan diambil huruf-huruf besar A, B, C dan seterusnya untuk menyatakan factor pada umumnya. Misalkan suatu eksperimen meliputi dua factor A dan B yang masing-masing mempunyai taraf i = 1, 2, …, a dan j = 1, 2, …, b. Misal eksperimen dilakukan dengan menggunakan desain acak sempurna yang untuk tiap kombinasi perlakuan telah digunakan n buah observasi. Pengacakan dilakukan sempurna dalam tiap sel untuk n buah unit yang diambil secara acak dari populasinya. Pengamatan Yijk merupakan pengamatan ke k dari sejumlah n yang diambil secara acak dari populasi yang terjadi karena kombinasi perlakuan taraf I factor A dan taraf j factor B. Model yang digunakan untuk desain factorial a x b ini adalah

desain eksperimen faktorial

Yijk      = variable respon hasil observasi ke-k

µ          = rata-rata yang sebenarnya (konstan)

Ai        =  efek taraf ke i factor A

Bj         = efek taraf ke j factor B

ABij      = efek interaksi taraf ke i factor A dan taraf ke j factor B

ϵk(ij)      = efek unit eksperimen ke k dalam kombinasi perlakuan (ij)

Untuk memudahkan dalam pembacaan data hasil pengamatan pada desain eksperimen factorial, komponen hasil pengamatan berdasarkan atas taraf factor dari factor A dan taraf factor dari factor B, dapat disusun pada model table berikut.

Dengan format tabel data di atas dapat memudahkan untuk perhitungan secara manual untuk memperoleh tabel ANOVA dan nilai F statistik yang digunakan untuk pengujian hipotesis. (lebih lengkap tentang rumus perhitungan manual dapat dipelajari langsung pada buku rancangan percobaan). Selain itu format tabel di atas juga dapat membantu peneliti untuk mengidentifikasikan bahwa data penelitian yang disusun merupakan hasil dari pengamatan dengan teknik rancangan percobaan faktorial. Adapun table ANOVA yang digunakan dalam rancangan eskperimen factorial sebagai berikut.

Pada table ANOVA di atas terlihat bahwa efek perlakuan yang dihitung dan diujikan ada 2 macam yaitu efek tunggal masing-masing factor (A dan B) dan efek kombinasi dari factor-faktor (AB). Hal ini yang membedakan dengan pembahasan racangan eksperimen sebelumnya yang hanya menghitung dan mengujikan factor tunggal (RAL dan RAK). Hanya saja dalam aplikasinya rancangan eksperimen factorial akan tetap berlandasarkan pada RAL dan RAK. Oleh karenanya pemahaman yang baik pada rancangan eksperimen dasar (RAL dan RAK) sangat diperlukan.

Hal lainnya, pada table ANOVA di atas tampak bahwa untuk menghitung statistic F guna melakukan pengujian statistis, perlu diketahui model mana yang diambil. Model yang dimaksud ditentukan oleh sifat taraf tiap factor, apakah tetap atau acak. (seperti telah dijelaskan pada pembahasan rancangan eksperimen RAL dan RAK).

Dan ketentuan lain terkait dengan data hasil pengamatan atau unit pengamatan itu sendiri, bisa dilihat dari desain percobaan yang mendasarinya (apakah RAL atau RAK). Dan pembaca dapat membaca dan memahami hal tersebut pada pembahasan artikel kita sebelumnya.

Pada kesempatan selanjutkan kita akan coba uraikan tahapan dalam melakukan analisis rancangan eksperimen factorial dengan bantuan software SPSS. Sebagai catatan perlu dipahami secara benar tentang penggunaan dan kriteria unit percobaan serta kriteria perlakuan, agar tidak terjadi kekeliruan pengaplikasian pada data yang dimiliki oleh peneliti atau data master. SEMANGAT MEMAHAMI!!.

Sumber :

  • Sudjana, Desain dan Analisis Eksperimen

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

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

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

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

Survey Lapangan Mobilitas Warga Kawasan TOD Jakarta Pusat

Survey Lapangan Mobilitas Warga Kawasan TOD Jakarta Pusat

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 warga masyarakat yang tinggal atau beraktivitas di Kawasan TOD Jakarta Pusat, guna memperoleh informasi pola pergerakan para pengguna kawasan transit berbasis TOD regional di Jakarta Pusat (Kawasan Dukuh Atas, Senen, dan Tanah Abang). 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 warga masyarakat yang beraktivitas dan atau tinggal di wilayah Kawasan Dukuh Atas, Senen, dan Tanah Abang. 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 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. 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, 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!!!

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

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

Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian, aplikasi software statistik ataupun olahdata.

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

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

Survey Lapangan Preferensi Moda Transportasi Warga Jakarta #Part2

Survey Lapangan Preferensi Moda Transportasi Warga Jakarta #Part2

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 warga masyarakat di sekitar pembangunan MRT Jakarta dengan radius 5 km s.d 7 km, guna mendapatkan informasi terkait kebiasaan dan pilihan moda transportasi yang digunakan warga Jakarta untuk menuju tempat aktivitasnya (Misal : kerja, sekolah, dagang atau kuliah). 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 warga masyarakat yang mewakili sebuah keluarga di wilayah Jakarta, yang memiliki keseharian aktivitas di ibu kota Jakarta, baik itu yang beraktivitas dengan menggunakan pribadi maupun dengan menggunakan kendaraan umum. 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 survey lapangan kali ini sebanyak 4 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, 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!!!

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

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

Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian, aplikasi software statistik ataupun olahdata.

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

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