Paradigma Sederhana Berurutan Bner

1. Paradigma Sederhana Paradigma sederhana terdiri dari satu variable bebas (independent) dan satu variable terikat (dependent)

X1

R

Y

Gambar 1. Paradigma Sederhana

Contoh: X1 = Kampanye Y = Perolehan Suara Pilkada

 Rumusan masalah 1. Rumusan Masalah Deskriptif

2



Bagaimana X? (Kampanye)



Bagaimana Y? (Perolehan Suara Pilkada)

Rumusan Masalah Asosiatif 

Bagaimana pengaruh Kampanye terhadap Peroleh Suara Pilkada?

 Teori yang digunakan 

Ada dua teori yang digunakan yaitu Teori tentang Kampanye dan Teori tentang Pilkada.

 Hipotesis 1. Hipotesis Deskriptif 

Teknik Kampanye yang dilakukan oleh Parpol tersebut telah 60 % baik.



Hasil Perolehan Suara yang diterima oleh Parpol tersebut hingga saat ini telah 80 % baik.

1

2. Hipotesis Asosiatif 

Ada pengaruh yang signifikan antara Kampanye dengan hasil Perolehan Suara Pilkada.

 Teknik analisis data 

Teknik Analisis yang digunakan pada kasus ini adalah Analisis Korelasi dan Analisis Deskriptif

2. Paradigma Sederhana Berurutan Paradigma sederhana berurutan (serial) terdiri dua atau lebih variabel bebas dan satu variabel terikat yang disusun secara berurutan.

r1 X1

r2 X2

X3

R

Y

Gambar 2. Paradigma Sederhana Berurutan

Contoh : X1 = Jenjang Pendidikan

X3 = Kualitas Media

X2 = Pengalaman Mengajar Y = Ketuntasan Peserta Didik  Rumusan Masalah 1. Deskriptif 

Bagaimana X1? (Jenjang Pendidikan)



Bagaimana X2? (Pengalaman Mengajar)



Bagaimana X3? (Kualitas Media)



Bagaimana Y? (Ketuntasan Peserta Didik)

2

2. Asosiatif 

Bagaimana hubungan X1 dengan X2?



Bagaimana hubungan X2 dengan X3?



Bagaimana hubungan X3 dengan Y?

 Landasan Teori Terdapat 4 landasan teori yaitu teori tentang Jenjang Pendidikan, Pengalaman Mengajar, Kualitas Media,dan tentang Ketuntasan Peserta Didik.  Hipotesis 1. Deskriptif 

Jenjang Pendidikan yang dimiliki oleh Tenaga Pendidik di Sekolah tersebut telah 70 % baik.



Pengalaman Mengajar yang dimiliki oleh Tenaga Pendidik di Sekolah tersebut telah 80 % baik.



Kualitas Media Pembelajaran yang dipakai oleh Tenaga Pendidik di Sekolah tersebut telah 60 % baik.



Ketuntasan Peserta Didik di Sekolah tersebut telah 90 % baik.

2. Asosiatif 

Semakin tinggi Jenjang Pendidikan yang dimiliki oleh Tenaga Pendidik, maka semakin banyak Pengalaman Mengajar mereka.



Semakin lama Pengalaman Mengajar seorang Tenaga pengajar, maka Kualitas Media Pembelajaran yang dibuat semakin baik.



Semakin baik Media Pembelajaran yang dipakai, maka semakin baik tingkat ketuntasan peserta didik.

3

 Teknik Analisis Teknik Analisa yang dipakai pada kasus ini adalah Analisis Product Moment Pearson dan Analisi Deskriptif 3. Paradigma Ganda dengan Dua Variabel Independen Paradigma ganda dengan dua variabel independent adalah paradigma yang disusun atas 2 variabel bebas dan 1 variabel terikat yang susunannya dapat dilihat pada gamabar berikut :

r1 R

r3

r2 Gambar 3 Paradigma Ganda dengan Dua Variabel Independen

Contoh : X1= kualitas pelayanan X2= jumlah pengunjung Y = jumlah pembeli  Rumusan Masalah 1. Deskriptif 

Bagaimana X1? (kualitas pelayanan)



Bagaimana X2? (jumlah pengunjung)



Bagaimana Y? (jumlah pembeli)

2. Asosiatif 

Bagaimana hubungan X1 dengan X2?



Bagaimana hubungan X1 dengan Y?



Bagaimana hubungan X2 dengan Y?

4

 Landasan Teori Terdapat 3 landasan teori yaitu teori tentang kuatitas pelayanan, jumlah pengunjung, jumlah pembeli.  Hipotesis 1. Deskriptif 

Kualitas dari pelayanan pegawai toko tersebut sudah mencapai 75% baik.



Jumlah pengunjung toko tersebut sudah mencapai 80% baik.



Jumlah pembeli di toko tersebut sudah mencapai 65% baik.

2. Asosiatif 

Kualitas pelayanan yang diberikan oleh pegawai toko akan memperngaruhi banyaknya pengunjung toko tersebut.



Kualitas dari pelayanan yang diberikan pegawai toko akan mempengaruhi banyaknya jumlah pembeli di toko tersebut.



Jumlah pengunjung toko dapat mempengaruhi jumlah dari pembeli di toko tersebut.

 Teknik Analisis Teknik analisis yang digunakan pada kasus ini adalah Analisis Korelasi Product Moment.

4. Paradigma Ganda dengan Tiga Variabel Independen Paradigma ganda dengan tiga variabel independen yaitu X1;X2 dan X3. untuk mencari besarnya hubungan antara X1 dengan variabel Y; X2 dengan Y; X3 dengan Y; X1 dengan X2; X2 dengan X3; dan X1 dengan X3 dapat menggunakan korelasi sederhana. Untuk mencari besarnya hubungan antara X1 secara bersama-

5

sama dengan X2 dan X3 terhadap Y digunakan korelasi ganda. Regresi sederhana dan ganda serta korelasi parsial dapat diterapkan dalam paradigma ini. Jadi bisa dikatakan dalam paradigm ganda dengan tiga variable independen, terdapat tiga variable independen (X1,X2,X3) dan satu variable dependen (Y)

x1

r1 r4 r2

r6

x2

y r5

r3

x3

Gambar 4 Paradigma Ganda dengan Tiga Variabel Independen

Contoh: X1 = Keuntungan perusaan

Y = Perkembangan perusaan

X2 = Perencanaan perusahaan X3 = Promosi perusahaan  Rumusan Masalah 1. Deskriptif 

Bagaimana X1? (Keuntungan Perusahaan)



Bagaimana X2? (Perencanaan Perusahaan)



Bagaimana X3? (Promosi Perusahaan)



Bagaimana Y? (Perkembangan Perusahaan)

2. Asosiatif 

Bagaimana hubungan keuntungan perusaan terhadap perencanaan perusahaan?



Bagaimana hubungan perencanaan perusahaan terhadap promosi perusahaan?



Bagaimana hubungan keuntungan perusahaan terhadap promosi perusahaan?

6



Bagaimana pengaruh keuntungan perusahaan terhadap perkembangan perusahaan?



Bagaimana pengaruh perencanaan perusahaan terhadap perkembangan perusahaan?



Bagaimana pengaruh promosi perusahaan terhadap perkembangan perusahaan?



Bagaimana perusahaan,

hubungan

atau

pengaruh

perencanaan perusahaan,

keuntungan dan promosi

terhadap perkembangan perusahaan?  Teori yang digunakan Ada

empat teori yaitu tentang keuntungan perusahaan,

perencanaan perusahaan, promosi perusahaan, dan perkembangan perusahaan.  Hipotesis 1. Deskriptif 

Keuntungan yang di peroleh perusahaan mencapai 35%



Perencanaan perusahaan mencapai target maksimal yaitu 85%



Promosi perusahaan sudah mencangkup lingkup provinsi



Perusahaan

tersebut

telah berkembang pesat dengan

keuntungan yang mencapai 85%. 2. Assosiatif 

Ada hubungan positif dan signifikan antara keuntungan perusahaan dengan perencanaan perusahaan. Hal ini berarti bila maka

keuntungan perusahaan

akan

semakin

menunjang

semakin

tinggi

perencanaan

perusahaan. 

Ada hubungan positif dan signifikan antara perencanaan perusahaan dengan promosi perusahaan. Ini berarti

7

semakin matang perencanaan perusahaan maka akan semakin menunjang promosi perusahaan. 

Ada hubungan positif dan signifikan antara keuntungan perusahaan dengan promosi perusahaan. Hal ini berarti bila

keuntungan perusahaan

semakin

tinggi

akan

semakin menunjang promosi perusahaan. 

Ada hubungan positif dan signifikan antara keuntungan perusahaan dengan perkembangan perusahaan. Hal ini berarti semakin tinggi keuntungan perusahaan maka akan semakin menunjang perkembangan perusahaan.



Ada hubungan positif dan signifikan antara perencanaan perusahaan

dengan

perkembangan perusahaan. Ini

berarti semakin matang perencanaan perusahaan maka akan semakin menunjang perkembangan perusahaan. 

Ada

hubungan positif dan signifikan antara promosi

dengan perkembangan perusahaan. Hal ini berarti bila promosi perusahaan meningkat maka

akan semakin

menunjang perkembangan perusahaan. 

Ada hubungan positif dan signifikan antara akreditasi belajar, kualitas guru, dan motivasi belajar siswa dengan

prestasi

belajar

siswa. Ini

berarti

bila

keuntungan perusahaan, perencanaan perusahaan, dan promosi perusahaan semakin meningkat maka

akan

semakin menunjang perkembangan perusahaan.  Teknik analisis data 

Untuk hipotesis assosiatif,

untuk

mencari

besarnya

hubungan antara X1 dengan Y; X2 dengan Y; X3 dengan Y; X1 dengan X2; X2 dengan X3; dan X1 dengan X3 dapat menggunakan korelasi sederhana. Untuk mencari besarnya hubungan antar X1 secara bersama – sama dengan X2 dan X3 terhadap Y digunakan korelasi ganda. Regresi

8

sederhana dan ganda serta korelasi parsial juga dapat digunakan.

5.

Paradigma Ganda dengan Dua Variabel Dependen Paradigma Ganda dengan dua variable dependen adalah paradigma dengan satu variabel independen dan dua dependen. Untuk mencari besarnya hubungan antara X dan Y1 dan X dengan Y2 digunakan teknik korelasi sederhana. Demikian juga untuk Y1 dengan Y2 analisis regresi juga dapat digunakan disini.

Y1

r1 R

X1 r2

Y2

Gambar 5 Paradigma Ganda dengan Dua Variabel Dependen

Contoh : X1 = Hobi Y1 = Minat Y2 = Perasaan Senang  Rumusan Masalah 1. Deskriptif 

Bagaimana X1? (Hobi)



Bagaimana Y1? (Minat)



Bagaimana Y2? (Perasaan Senang)

2. Asosiatif 

Bagaimana pengaruh hobi terhadap minat seseorang? 9



Bagaimana pengaruh hobi dengan perasaan senang?



Bagaimana pengaruh minat dengan perasaan senang?

 Landasan Teori Teori yang akan digunakan adalah mengenai hobi, minat dan perasaan senang pada beberapa objek (manusia).  Hipotesis 1. Deskriptif 

Hobi tiap objek berbeda-beda.



Minat seseorang mungkin saja bersifat global.



Perasaan senang selalu ditunjukkan pada setiap objek penelitian.

2. Asosiatif 

Terdapat hubungan yang signifikan antara hobi dan minat seseorang.



Terdapat hubungan yang signifikan antara hobi dan perasaan senang.



Terdapat hubungan yang signifikan antara minat dan perasaan senang.

 Teknik Analisa Teknik analisa yang digunakan adalah Korelasi sederhana dan regresi. 6. Paradigma Ganda dengan Dua Variabel Independen dan Dua Variabel Dependen Hubungan antara X1 bersama-sama dengan X2 terhadap Y1 dan X1 dan X2 bersama-sama terhadap Y2 dapat lihat pada gambar di bawah ini. Dalam paradigm ini terdapat dua variable terikat yang dipengaruhi oleh dua variabel bebas dan antar variabel terikat dan variabel bebasnya saling mempengaruhi satu sama lain.

10

r1

X1 r2

Y1 r3

r5

r6

X2

r4

Y2

Gambar 6 Paradigma Ganda dengan Dua Variabel Independen dan Dua Variabel Dependen. Contoh : X1 = Pelayanan Dealer Motor

Y1 = Pelanggan

X2 = Sistem Penjualan

Y2 = Komplain Pelanggan

 Rumusan Masalah 1. Deskriptif 

Bagaimana X1? (Pelayanan Dealer Motor)



Bagaimana X2? (Sistem Penjualan)



Bagaimana Y1? (Pelanggan)



Bagaimana Y2? (Komplain Pelanggan)

2. Asosiatif 

Bagaimana hubungan antara pelayanan dealer motor dengan pelanggan?



Bagaimana hubungan antara pelayanan dealer motor dengan komplain pelanggan?



Bagaimana hubungan antara sistem penjualan dengan pelanggan?



Bagaimana hubungan antara sistem penjualan dengan komplain pelanggan?



Bagaimana hubungan antara pelayanan dealer motor dengan sistem penjualan?

11



Bagaimana

hubungan

antara

pelanggan

dengan

komplain?  Landasan Teori Teori yang digunakan dalam kasus ini adalah tentang pelayanan dealer motor, sistem penjualan, pelanggan dan komplain pelanggan.  Hipotesis 1. Deskriptif 

Pelayanan yang dilakukan oleh dealer motor tersebut telah 80 % baik.



Sistem penjualan yang digunakan pada dealer motor tersebut telag 70% baik.



95% Pelanggan merasa puas dengan pelayanan yang diberikan.



5% pelanggan komplain dengan pelayanan yang diberikan.

2. Asosiatif 

Terdapat hubungan yang signifikan antara pelayanan dealer motor dengan pelanggan.



Terdapat hubungan yang signifikan antara pelayanan dealer motor dengan komplain pelanggan.



Terdapat hubungan yang signifikan antara sistem penjualan dengan pelanggan.



Terdapat hubungan yang signifikan antara sistem penjualan dengan komplain pelanggan.



Terdapat hubungan yang signifikan antara pelayanan dealer motor dengan sistem penjualan.



Terdapat hubungan yang signifikan antara pelanggan dengan komplain.

12

 Teknik Analisa Teknik analisa yang dilakukan adalah regresi ganda dan korelasi.

7. Paradigma Jalur Paradigma jalur. Dalam paradigma itu terdapat empat rumusan masalah deskriptif dan 6 rumusan masalah asosiatif. Dinamakan paradigma jalur karena terdapat variabel yang berfungsi sebagai jalur antara (X3). Dengan adanya variabel antara ini, akan dapat digunakan untuk mengetahui apakah untuk mencapai sasaran akhir harus melewati variabel antara itu atau bisa langsung kesasaran akhir. Dari gambar terlihat bahwa, murid yang berasal dari status sosial ekonomi tertentu

X1

r4 r2

X3

r1

R

Y

r3 r5

X2 Gambar 2.6 Paradigma Jalur.

Contoh : X1 = Kedisiplinan

X3 = Jiwa Kepemimpinan

X2 = Tingkah Laku

Y = Pemimpin yang baik

13

 Rumusan Masalah 1. Deskriptif 

Bagaimana X1? (Kedisiplinan)



Bagaimana X2? (Tingkah Laku)



Bagaimana X3? (Jiwa Kepemimpinan)



Bagaimana Y? (Pemimpin yang baik)

2. Asosiatif 

Bagaimana hubungan antara Kedisiplinan dengan tingkah laku?



Bagaimana hubungan antara kedisiplinan dengan jiwa kepemimpinan?



Bagaimana hubungan antara tingkah laku dengan jiwa kepemimpinan?



Bagaimana hubungan antara kedisiplinan dengan pemimpin yang baik?



Bagaimana hubungan antara tingkah laku dengan pemimpin yang baik?



Bagaimana hubungan antara jiwa kepemimpinan dengan pemimpin yang baik?

 Landasan Teori Teori yang digunakan dalam kasus ini adalah tentang kedisiplinan, tingkah laku, jiwa kepemimpinan dan pemimpin.  Hipotesis 1. Deskriptif 

Seorang

pemimpin

yang

baik

harus

memiliki

kedisiplinan tinggi. 

Seorang pemimpin yang baik harus memiliki tingkah laku yang baik.



Seorang pemimpin yang baik harus memiliki jiwa kepemimpinan tinggi. 14



Pemimpin di daerah tersebut telah 80 % baik.

2. Asosiatif 

Terdapat

hubungan

antara

Kedisiplinan

dengan

tingkah laku. 

Terdapat hubungan antara kedisiplinan dengan jiwa kepemimpinan.



Terdapat hubungan antara tingkah laku dengan jiwa kepemimpinan.



Terdapat

hubungan

antara

kedisiplinan

dengan

pemimpin yang baik. 

Terdapat hubungan antara tingkah laku dengan pemimpin yang baik.



Terdapat hubungan antara jiwa kepemimpinan dengan pemimpin yang baik.

 Teknik Analisa Teknik analisa yang dilakukan adalah regresi ganda dan korelasi.

15

LAMPIRAN 1. Analisis korelasi Analisis korelasi digunakan untuk menjelaskan kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Korelasi bersifat undirectional yang artinya tidak ada yang ditempatkan sebagai predictor dan respon (IV dan DV). Angka korelasi berkisar antara -1 s/d +1. Semakin mendekati 1 maka korelasi semakin mendekati sempurna. Sementara nilai negative dan positif mengindikasikan arah hubungan. Arah hubungan yang positif menandakan bahwa pola hubungan searah atau semakin tinggi A menyebabkan kenaikan pula B (A dan B ditempatkan sebagai variabel)

Interprestasi angka korelasi menurut Prof. Sugiyono (2007) 

0

-

0,199 : Sangat lemah



0,20

-

0,399 : Lemah



0,40

-

0,599 : Sedang



0,60

-

0,799 : Kuat



0,80

-

1,0

: Sangat kuat

Pearson r correlation: Pearson r correlation biasa digunakan untuk mengetahui hubungan pada dua variabel. Korelasi dengan Pearson ini mensyaratkan data berdistribusi normal. Rumus

yang

digunakan

adalah

sebagai

berikut

:

16

Analisis korelasi adalah alat yang membahas tentang derajat hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya. Dua variabel dikatakan berkolerasi apabila perubahan dalam satu variabel diikuti oleh perubahan variabel lain, baik yang searah maupun tidak. Hubungan antara variabel dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis : 1) Korelasi Positif Terjadinya korelasi positif apabila perubahan antara variabel yang satu diikuti oleh variabel lainnya dengan arah yang sama (berbanding lurus). Artinya apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti peningkatan variabel lainnya. 2) Korelasi Negatif Terjadinya korelasi negatif apabila perubahan antara variabel yang satu diikuti oleh variabel lainnya dengan arah yang berlawanan (berbanding terbalik). Artinya apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti penurunan variabel lainnya. 3) Korelasi Nihil Terjadinya korelasi nihil apabila perubahan antara variabel yang satu diikuti oleh variabel lainnya dengan arah yang tidak teratur (acak). Artinya apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti penurunan variabel. Artinya apabila variabel yang satu meningkat, kadang diikuti dengan peningkatan pada variabel lain dan kadang diikuti dengan penurunan pada variabel lain. Berdasarkan hubungan antar variabel yang satu dengan variabel lainnya dinyatakan dengan koefisien korelasi yang disimbolkan dengan “ r “ . besarnya koefisien korelasi berkisar antara -1 r +1 Untuk mencari korelasi antara variabel Y terhadap X1 atau ry.1,2,…,k dapat dicari dengan rumus :

Sedangkan untuk mengetahui korelasi antar variabel bebas dengan tiga buah variabel bebas adalah :

17

a. Koefisien korelasi antara X1 dan X2

b. Koefisien Korelasi antara X1 dan X3

c. Koefisien Korelasi antara X2 dan X3

Nilai koefisien korelasi adalah -1 r +1. Jika dua variabel berkorelasi negatif maka nilai koefisien korelasinya akan mendekati -1 ; jika dua variabel tidak berkolerasi maka nilai koefisien korelasinya akan mendekati 0 ; sedangkan jika dua variabel berkolerasi positif maka nilai koefisien korelasinya akan mendekati 1. Untuk lebih mengetahui seberapa jauh derajat antara variabel – variabel tersebut, dapat dilihat dalam perumusan berikut : -1,00 ≤ r ≤ - 0,80 Berarti korelasi kuat secara negatif -0,79 ≤ r ≤ - 0,50 Berarti korelasi sedang secara negative -0,49 ≤ r ≤ 0,49 Berarti korelasi lemah 0,50 ≤ r ≤ 0,79 Berarti korelasi sedang secara positif 0,80 ≤ r ≤ 1,00 Berarti korelasi kuat secara positif

2. Korelasi Product Moment

Digunakan untuk menyatakan ada atau tidaknya hubungan antara variabel X dengan variabel Y. Dapat juga digunakan untuk menyatakan besarnya sumbangan variabel satu terhadap yang lainnya yang dinyatakan dalam persen. Nilai r terbesar adalah +1 dan r terkecil adalah –1. r = +1 menunjukkan hubungan positip sempurna, sedangkan r = -1 menunjukkan

18

hubungan negatip sempurna. r tidak mempunyai satuan atau dimensi. Tanda + atau - hanya menunjukkan arah hubungan. Intrepretasi nilai r adalah sebagai berikut:

Untuk mencari r hitung digunakan perhitungan sebagai berikut :

3. Uji Koefisien Regresi Ganda Adanya variabel – variabel bebas dalam regresi linier ganda perlu diuji untuk melihat seberapa besar pengaruhnya terhadap variabel tidak bebas. Uji statistik yang paling tepat adalah menggunakan uji t (t – student ). Dimisalkan populasi mempunyai model regresi berganda yaitu :

Adanya asumsi bahwa variabel – variabel bebas memberikan pengaruh yang berarti atau tidak terhadap variabel tidak bebas akan diuji hipotesis H0 melawan hipotesis H1 dalam bentuk : H0 = βi = 0,1 = 1,2, . . ., k. H1 = βi = 0,1 = 1,2, . . ., k. Untuk menguji tersebut digunakan kekeliruan baku yang ditaksir sy2 1,2,…,k. jadi

untuk melihat kekeliruan tersebut koefisien bi adalah :

19

Dengan distribusi t – student serta dk = (n – k – 1), ttabel = t(n – k – 1, α), dimana kriteria pengujian adalah : tolak H0 jika ti >ttabel dan terima H0 jika ti