BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Setelah seseorang memperoleh dan mengumpulkan suatu data yang
dikehendaki maka selanjutnya data-data tersebut harus dianalisis agar diperoleh
suatu gambaran atau maksud dari semua data yang telah diperoleh.
Analisis data adalah proses
penghimpunan atau pengumpulan, pemodelan dan transformasi data dengan tujuan
untuk menyoroti dan memperoleh informasi yang bermanfaat, memberikan saran,
kesimpulan dan mendukung pembuatan keputusan. Analisis data mempunyai banyak
variasi pendekatan, teknik yang digunakan dan nama atau sebutan bergantung pada
tujuan dan bidang ilmu yang terkait[1].
Analisis data dari hasil
pengumpulan data merupakan tahapan yang penting dalam penyelesaian suatu
kegiatan penelitian ilmiah. Data yang telah terkumpul tanpa dianalisis menjadi
tidak bermakna, tidak berarti, menjadi data yang mati dan tidak berbunyi. Oleh
karena itu, analisis data ini untuk memberi arti, makna, dan nilai yang
terkandung dalam data. Suatu penelitian yang efektif dan efisien, bila semua
data yang dikumpulkan dapat dianalisis dengan teknik analisis tertentu. Itulah
kiranya, pada saat merancang penelitian, sudah harus dipikirkan data yang akan
dikumpulkan dan teknik analisis data yang akan digunakan. Peneliti harus
memastikan pola analisis data mana yang akan digunakan, apakah akan menggunakan
pola analisis statistik atau non statistik. Pola mana yang akan digunakan
sangat tergantung pada data yang dikumpulkan.
Dalam penelitian kuantitatif,
analisis data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responded atau
sumber data lain terkumpul. Kegiatan dalam analisis data adalah: mengelompokkan
data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan
variabel dari seluruh responden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti,
melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah, dan melakukan perhitungan
untuk menguji hipotesis yang telah diajukan. Untuk penelitian yang tidak
merumuskan hipotesis, langkah terakhir tidak dilakukan.
Teknik analisis data dalam
penelitian kuantitatif menggunakan statistik. Terdapat dua macam statistik yang
digunakan untuk analisis data dalam penelitian, yaitu statistik deskriptif, dan
statistik inferensial. Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan
untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data
yang telah terkumpul sebagaimana adanya, tanpa bermaksud membuat kesimpulan
yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Sedangkan statistik inferensial (sering
disebut statistik induktif atau statistik probabilitas) adalah teknik statistik
yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk
populasi[2].
Nasution menyatakan : ”Melakukan
analisis adalah pekerjaan yang sulit, memerlukan kerja keras. Analisis
memerlukan daya kreatif serta kemampuan intelektual yang tinggi. Tidak ada cara
tertentu yang dapat diikuti untuk mengadakan analisis, sehingga setiap peneliti
harus mencari sendiri metode yang dirasakan cocok dengan sifat penelitiannya.
Bahan yang sama bisa diklasifikasikan lain oleh peneliti yang berbeda”[3].
B.
Rumusan Masalah
1.
Apa yang dimaksud dengan analisis kualitatif ?
2. Apa
saja angkah-langkah analisis data kuantitatif ?
3. Apa saja macam-macam analisis kuantitatif ?
BAB II
PEMBAHASAN
A.
PENGERTIAN
ANALISIS DATA KUANTITATIF
Analisa menurut Patton sebagaimana
dikutip oleh Lexy J. Moleong, adalah proses pengorganisasian dan mengurutkan
data ke dalam pola atau kategori dan uraian satuan dasar sehingga lebih mudah
untuk dibaca dan diinterprestasikan.[4]
Dalam Joko subagyo analisis adalah
kegiatan untuk memanfaatkan data sehingga dapat diperoleh suatu kebenaran atau
ketidak benaran dari suatu hipotesa. Dalam analisis diperlukan imajinasi dan
kreativitas sehingga diuji kemampuan peneliti dalam menalar sesuatu.[5]
Analisis data dalam buku Ahmad
Tanzeh adalah rangkaian kegiatan penelaahan, pengelompokan, sistematisasi,
penafsiran dan verifikasi data agar sebuah fenomena memiliki nilai sosial,
akademis dan ilmiah.[6]
Menurut Bogdan dan taylor analisis
data adalah proses yang merinci usaha formal untuk menemukan tema dan
merumuskan hipotesis (ide) seperti yang disarankan oleh data dan sebagai usaha
untuk memberikan bantuan pada tema dan hipotesis itu.[7]
Analysis means
the categorising, ordering, manipulating and summarising of data to obtain
answers to research questions.[8]
Dari pernyataan Kerlinger tersebut, ternyata bahwa analisis data mencakup
banyak kegiatan, yakni: mengkategori data, mengatur data, memanipulasi data,
menjumlahkan data, yang diarahkan untuk memperoleh jawaban dari problem
penelitian.
Analisa data adalah proses
menyerderhanakan data kedalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan
diinterpretasikan.dalam proses ini seringkali digunakan statistik. Statistik
disini berfungsi menyederhanakan data penelitian yang amat besar jumlahnya
menjadi informasi yang lebih sederhana dan lebih mudah dipahami.[9]
Sedangkan data kuantitatif yaitu
data dalam bentuk jumlah dituangkan untuk menerangkan suatu kejelasan dari
angka-angka atau pemperbandingkan dari beberapa gambaran sehingga memperoleh
gambaran baru, kemudian dijelaskan kembali dalam bentuk kalimat/ uraian.[10]
Dari paparan diatas dapat
disimpulkan bahwa metode analisis data merupakan cara untuk menganalisa hasil
dari data yang diperoleh dalam penelitian sehingga lebih mudah untuk dibaca dan
diinterprestasikan. Analisis data ini dilakukan setelah terkumpulnya semua data
hasil penelitian. Adapun cara yang ditempuh dalam rangka menganalisis data
kuantitatif ini dengan menggunakan metode statistik.
Berikut ini beberapa tujuan
analisis data antara lain:[11]
1.
Memecahkan masalah-masalah
penelitian
2.
Memperlihatkan hubungan antara
fenomena yang terdapat dalam penelitian
3.
Memberikan jawaban terhadap
hipotesis yang diajukan dalam penelitian
4.
Bahan untuk membuat kesimpulan
serta implikasi dan saran-saran yang berguna untuk kebijakan penelitian selanjutnya.
Adapun tujuan dari analisis data
ialah untuk meringkas data dalam bentuk yang mudah dipahami dan mudah
ditafsirkan, sehingga hubungan antar problem penelitian dapat dipelajari dan
diuji.”The purpose of analysis is to reduce data to intelligible and interpretable
form, so that the relations of research problem can be studied and tested”.[12]
Untuk itu, kita harus dapat mengolah dan menyajikan data dalam bentuk
tabel-tabel atau grafik yang mudah dibaca dan dipahami.
B.
LANGKAH-LANGKAH
ANALISIS DATA KUANTITATIF
Setelah data terkumpul dari hasil
pengumpulan data, perlu segera digarap oleh staf peneliti, khususnya yang
bertugas mengolah data. Di dalam buku-buku lain sering disebut pengolahan data.
Ada yang menyebut data preparation, ada pula data analysis.
Dalam proses analisis data, ada
beberapa langkah pokok yang harus dilakukan yaitu:
1)
Checking Data
Pada langkah ini, peneliti harus
mengecek lagi lengkap tidaknya data penelitian, memilih dan meyeleksi data,
sehingga hanya yang relevan saja yang digunakan dalam analisis. Kegiatan yang
dilakukan dalam tahap ini, antara lain: [13]
a)
Meneliti lagi lengkap tidaknya
identitas subjek yang diperlikan dalam analisis data. Misalnya: nomor urut,
jenis kelamin, kelas, asal daerah, pekerjaan, dan sebagai nya.
b)
Meneliti lengkap tidaknya data,
yaitu apakah istrumen pengumpulan data sudsh secara lengkap diisi, jumlah
lembaran tidak ada yang lepas atau sobek, dan sebagainya.
c)
Cara mengisi jawaban intem apakah
sudah betul, misalnya peryataan yang bersambuang dengan jawaban ya dan tidak,
bagi yang meanjawab tidak, maka tak perlu mengisi pernyataan, kalau ya
bagaimana. Atau ada responden yang menjawab “tidak tahu” padahal
jawabanya itu penting sekali.
Hasil checking ini berupa
pembetulan kesalahan, kembali lagi ke lapangan, atau mengedrop item yang tak
dapat dibetulkan.
2)
Editing Data
Editing yakni kegiatan yang
dilaksanakan setelah peneliti selesai menghimpun data di lapangan. Kegiatan ini
menjadi penting karena kenyataannya bahwa data yang terhimpun kadangkala belum
memenuhi harapan peneliti, ada diantaranya kurang atau terlewatkan, tumpang
tindih, berlebih bahkan terlupakan. Oleh karena itu, keadaan tersebut harus
diperbaiki melalui proses editing.[14] Data
yang telah di teliti lengkap tidaknya, perlu diedit yaitu dibaca sekali lagi
dan diperbaiki, bila masi ada yang kurang jelas atau meragukan. Kegiatan yang
lain antara lain:[15]
a)
Pernyataan, jawaban, catatan yang
tidak jelas diper jelas dan disempurnakan.
b)
Coret-coretan, kata-kata sandi atau
singkatan di perjelas untuk menghilangkan keragu-raguan pada data.
c)
Mengubah kependekan dari jawaban
menjadi kalimat yang lebih bermakna.
d)
Melihat kondisi data dengan rencana
penelitian.
e)
Meyeragamkan jawaban responden pada
kategori tertentu.
Langkah editing ini betul-betul
menuntut kejujuran intelektual (intelectual honesty) dari peneliti,
yakni peneliti tidak boleh mengganti jawaban, angka, atau apapun dengan maksud
agar data tersebut sesuai dan kosisten dengan rencana risetnya.
3)
Coding Data
Coding data yaitu merubah data
menjadi kode-kode yang dapat dianipulasi sesuai dengan prosedur analiisis
statistik tertentu. Oleh karena itu, pemberian kode pada jawaban-jawaban sangat
penting untuk memudahkan proses analisis data. Kode apa yang digunakan,
tergantung kepada kesukaan peneliti, bisa kode angka atau huruf. Pada umumnya,
orang lebih meyukai kode angka. Untuk pelaksanaan “coding” ini, peneliti
harus membuat pedoman yang di sebut coding guide atau coding book
yaitu memberi petunjuk arti dari masing-masing kode dan di kolom mana kode itu
direkam.Kemudian peneliti membuat transfer sheet atau coding sheet
yaitu lembaran kertas yang digunakan untuk merekam kode dari masing-masing data
penelitian. Coding sheet berupa garis-garis vertikal dan horisontal,
sehingga membentuk kolom dan baris.[16]
Kolom yang disediakan sebanyak
alternatif jawaban dari peryataan tersebut. Sedangkan untuk peryataan yang,
memerlukan satu jawaban, maka masing-masing jawaban dideri kode sendiri dan
kolom disediakan cukup satu kolom. Peyusun coding book dan perekaman
data dalam coding sheet akan sangat membantu, baik untuk penyimpanan
data, maupun untuk keperluan analisis data, khususnya. Analisis satistik, dan
komputer.[17]
4)
Tabulating
Setelah semua data di deri kode
dann direkam dalam coding sheet dan dicatat dalam coding book, maka langka
selanjutnya ialah tabulasi data. Tabulasi yaitu meyediakan data dalam bentuk
tabel- tabel agar mudah di analisis data, khususnya. Analisis statistik, dan
komputer.[18]
Penerapan analisis data sesuai
dengan pendekatan penelitian, maksud rumusan yang dikemukakan adalah pengolahan
data yang diperoleh dengan menggunakan
rumus-rumus atau aturan-aturan yang ada, sesuai dengan pendekatan penelitian
atau desain yang diambil.
Analisis statistik baru dapet
dilaksanakan, bila prosedur analisis data telah diselesaikan. Ahli-ahli
statistik telah menyediakan macam-macam teknik analisis statistik, baik
disesuaikan dengan tujuan analisis maupun dengan jenis data yang akan
dianalisis.[19]
Apabila tujuan analisis hanya ingin melukiskan gejala yang ada, maka teknik
analisis statistik berupa tabulasi frekuensi, grafik, poligon, histogram,
modus, median, mean, range, deviasi yang kiranya cukup memadai. Peneliti cukup
dengan menghitung frekuensi dari kode-kode dalam coding sheet yang telah di
buat.[20]
Apabila analisis data ingin mengetahui pengaruh dari suatu gejala yang lain,
maka teknik analisis yang tepat
yaitu Chi-Kwadrat atau t-test, sedangkan model desain penelitian yang tepat
ialah design Experimental.[21]
Akan
tetapi, komputer sangatlah berguna dalam menganalisis data. Dikarenakan saat ini berbagai kegiatan
ilmiah, terutama kegiatan penelitian menjadi mustahil kalau tidak mengikutsertakan komputer
sebagai media transformasi, yang tidak saja berfungsi sebagai penghimpun,
menyimpan, mendemonstransikan data, tetapi juga dapat digunakan untuk
mendiskripsikan dan menganalisis
data-data penelitian.
Penggunaan
komputer pada penelitian, terutama penelitian sosial, lebih banyak dibantu oleh
tersedianya software siap pakai yang
berhubungan dengan statistika. Telah disadari bahwa statistika memegang peranan
penting dalam analisis data. Walaupun demikian peranan statistika tidak lebih
dari sekedar alat penelitian (a set tools).
Sebagai alat analisis data, beberapa rumus pengolahan data statistika telah
dibuat dalam program-program siap pakai yang tersimpan di floppy disk maupun hard disk,
seperti antara lain Dynastat, Microstat, SPSS, AMOS, dan sebagainya. Biasanya
pada program siap pakai tersebut, telah tersedia berbagai bentuk alat
pengolahan data statistik, baik itu statistik deskriptif maupun inferensial.[22]
C.
MACAM-MACAM ANALISIS KUANTITATIF
Analisis data dalam penelitian
kuantitatif yakni menggunakan statistik. Ada dua macam statistik yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial.
statistik inferensial meliputi statistik parametris dan
statistik nonparametris. Berikut ini skema macam-macam statistik
analisis data:
1.
Statistik
Deskriptif
Statistik Deskripsi adalah
statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan
atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud
membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Penelitian yang
dilakukan pada populasi (tanpa diambil sampelnya) jelas akan menggunakan
statistik deskriptif dalam analisisnya. Statistik deskripsi dapat digunakan
bila peneliti hanya ingin mendeskripsikan data sampel, dan tidak ingin membuat
kesimpulan yang berlaku untuk populasi dimana sampel diambil. Tetapi apabila
peneliti ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi, maka teknik
analisis yang digunakan adalah statistik inferensial.[23]
Statistik deskriptif menggambarkan apa yang ditunjukkan oleh data.
Hal ini digunakan untuk menunjukkan deskriptif kuantitatif dalam bentuk yang
dapat dibaca dengan mudah.[24]
Dalam bukunya Burhan Bugin kuantitatif deskriptif yaitu penelitian
kuantitatif yang bertujuan hanya menggambarkan keadaan gejala sosial apaadanya,
tanpa melihat hubungan-hubungan yang ada.[25]
Statistika deskriptif digunakan untuk menggambarkan ciri-ciri dasar
dari data hasil penelitian, dengan memberikan rangkuman sederhana tentang
sampel dan ukuran. Disertai dengan grafik analisis sederhana, statistik
deskriptif secara sederhana menggambarkan apa yang ditunjukkan oleh data. [26]
Yang termasuk dalam statistik deskriptif antara lain adalah
penyajian data melalui tabel, grafik, diagram lingkaran, pictogram, pengukuran
tendensi sentral diantaranya perhitungan mean, median, modus, perhitungan kuartil,
desil, presentil, perhitungan penyebaran data melaui perhitungan rata-rata dan
standar deviasi, perhitungan prosentase.
2.
Statistik
Inferensial
Statistik inferensial adalah teknik atau
alat yang dipakai dalam membuktikan kebenaran teori probabilitas yang di pakai
dalam penelitian ilmu-ilmu sosial. Disebutkan juga statistik inferensial adalah
statistik yang digunakan dalam penelitian sosial sebagai alat untuk menganalisis
data untuk tujuan-tujuan eksplanasi. Artinya statistik model ini hanya dipakai
untuk tujuan-tujuan generalisasi. Dengan kata lain bahwa penelitian ini
bertujuan utama untuk menguji hipotesis penelitian. [27]
Statistik Inferensial, disebut juga
statistik induktif atau statistik probabilitas. Adalah teknik statistik yang
digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk
populasi. Disebut statistik probabilitas karena kesimpulan yang diberlakukan
untuk populasi berdasarkan data sampel itu kebenarannya bersifat peluang
(probability). Suatu kesimpulan dari data sampel yang akan diberlakukan untuk
populasi itu mempunyai peluang kesalahan dan kebenaran (kepercayaan) yang
dinyatakan dalam bentuk prosentase.
Statistik inferensial, menyelidiki pertanyaan, model dan hipotesis.
Dalam banyak kasus, kesimpulan dari statistik inferensial melebihi dari apa
yang ditunjukkan oleh data itu sendiri. Seringkali, seseorang menggunakan
statistika inferensial untuk membuat kesimpulan dari data terhadap kondisi yang
lebih general. Jadi, statistika inferensial secara sederhana menunjukkan ada
apa dengan data yang diperoleh.[28]
Dalam statistik inferensial dibagi menjadi 2 yakni statistik parametis dan statistik non
parametis, yakni:
a.
Statistik
Parametris
Statistik parametris digunakan
untuk menguji parameter populasi melalui statistik, atau menguji ukuran
populasi melalui data sampel. Dalam statistik ini memerlukan terpenuhi banyak
asumsi. Asumsi utama adalah data yang akan dianalisis harus berdistribusi
normal. Kebanyakan digunakan untuk menganalisis data interval dan rasio.
b.
Statistik Non Parametris
Statistik yang tidak menguji
parameter populasi, tetapi menguji distribusi. Dalam statistik ini tidak
menuntut terpenuhi banyak asumsi, misalnya data yang akan dianalisis tidak
harus berdistribusi normal. Kebanyakan digunakan untuk menganalisis data
nominal dan ordinal.
Untuk menguji hipotesis dalam
penelitian kuantitatif yang menggunakan statistik, ada dua hal utama yang harus
diperhatikan yaitu macam data dan bentuk hipotesis yang
diajukan[29].
1)
Macam data. Macam-macam data
penelitian diantaranya yaitu: nominal, ordinal, interval atau rasio.
2)
Bentuk Hipotesis. Ada tiga bentuk
hipotesis yaitu: hipotesis deskriptif, komperatif dan assosiatif.
BAB III
PENUTUP
A.
Kesimpulan
Metode analisis data merupakan cara untuk
menganalisa hasil dari data yang diperoleh dalam penelitian sehingga lebih
mudah untuk dibaca dan diinterprestasikan. Analisis data ini dilakukan setelah
terkumpulnya semua data hasil penelitian. Analisis data meliputi 3 langkah
yaitu : Checking Data, Editing Data, Coding Data dan Tabulating data.
Analisis data dalam penelitian kuantitatif menggunakan statistik.
Ada dua macam statistik yaitu statistik
deskriptif yakni statistik yang digunakan untuk menganalisis data
dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul
sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum
atau generalisasi dan statistik
inferensial yakni teknik atau alat yang dipakai dalam membuktikan
kebenaran teori probabilitas yang di pakai dalam penelitian ilmu-ilmu sosial.
Dalam statistik inferensial dibagi 2
yakni: (1) Statistik parametris
yakni digunakan untuk menguji parameter populasi melalui statistik, atau
menguji ukuran populasi melalui data sampel. Dan (2) Statistik nonparametris
yakni statistik yang tidak menguji parameter populasi, tetapi menguji
distribusi.
Dalam penelitian, apapun yang kita temukan, apakah hipotesis
diterima (terbukti) atau ditolak (tidak terbukti), tidak menjadi masalah,
artinya penelitian kita tetap sah sebagai penelitian ilmiah. Oleh karena itu,
kita tidak perlu takut, apabila hipotesis kita tidak terbukti. Sikap seperti
inilah yang membantu kita untuk bersikap jujur secara intelektual.
DAFTAR PUSTAKA
Bugin,Burhan. Metodologi
Penelitian Sosial: Format-format Kuantitatif dan Kualitatif. Surabaya:
Airlangga University Press,2001.
Bungin, H.M.
Burhan. Metodologi Penelitian
Kuantitatif: Komunikasi, Ekonomi, dan
kebijakan Publik Serta Ilmu-ilmu Sosial Lainnya,Cet.6. Jakarta:
Kencana,2011.
Esterberg,
Kristin.Qualitative Methods in Social Research. Mc Graw Hill: New
York,2002.
Hasan,
Iqbal. Analisis Data Penelitian
dengan Statistik. Jakarta: PT Bumi Aksara, 2006.
Kasiram, Moh. Metodologi
Penelitian: Refleksi Pengembangan Pemahaman dan Penguasaan Metodologi
Penelitian. Malang: UIN Maliki Press,2010.
Kerlinger,
Fred N. Foundation of Behavioral Research. New York: Renehart and
Winston Inc,1973.
Lexy,
J.Moleong.Metodologi Penulisan Kualitatif.Bandung: Tarsito,1990.
Sinarimbun,et
al. Metode Penelitian Survai.
Jakarta: LP3ES,1989.
Subagyo,Joko. Metode Penelitian dalam Teori dan Praktek.
Jakarta: PT.Rineka Cipta,2004.
Sugiyono,
Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta,2010.
Tanzeh,Ahmad. Pengantar Metode Penelitian. Yogyakarta:
Teras,2009.
Widi,Restu
Kartiko. Asas Metodologi Penelitian,Cet.1. Yogyakarta: Graha Ilmu,2010
[1] Restu
Kartiko Widi, Asas Metodologi Penelitian (Yogyakarta: Graha Ilmu,
2010), 253.
[2] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif
Kualitatif dan R&D (Bandung: Alfabeta,2010), 147.
[3] Kristin Esterberg, Qualitative Methods in
Social Research (Mc Graw Hill: New
York, 2002), 145.
[4] J. Moleong Lexy, Metodologi Penulisan
Kualitatif (Bandung: Tarsito, 1990),
103.
[5] Joko Subagyo, Metode Penelitian dalam Teori dan Praktek (Jakarta: PT.Rineka
Cipta, 2004), 106.
[6] Ahmad Tanzeh, Pengantar Metode Penelitian (Yogyakarta: Teras, 2009), 69.
[7] Iqbal Hasan, Analisis Data Penelitian
dengan Statistik (Jakarta: PT Bumi Aksara, 2006), 29.
[8] Fred N.Kerlinger, Foundation of Behavioral
Research (New York: Renehart and Winston Inc,1973), 134.
[9] Sinarimbun,et al. Metode Penelitian Survai (Jakarta: LP3ES, 1989), 263.
[10] Subagyo, Metode
Penelitian, 106.
[11] Hasan, Analisis Data, 30.
[12] Kerlinger, Foundation of Behavioral
Research, 134.
[13] Moh.Kasiram, Metodologi Penelitian:
Refleksi Pengembangan Pemahaman dan Penguasaan Metodologi Penelitian (Malang:
UIN Maliki Press,2010), 124.
[14] Burhan Bungin, Metodologi Penelitian Sosial format-format Kuantitatif dan Kualitatif (Surabaya: Airlangga University Press, 2001),
182.
[15]Kasiram, Metodologi Penelitian, 125.
[16] Kasiram, Metodologi Penelitian,
125-126.
[17] Ibid., 129.
[18] Ibid., 129.
[19] Ibid., 130.
[20] Kasiram, Metodologi Penelitian, 130.
[21] Ibid., 132-133.
[22] H.M. Burhan Bungin, Metodologi Penelitian Kuantitatif : Komunikasi, Ekonomi, dan Kebijakan
Publik Serta Ilmu-ilmu Sosial Lainnya,Cet.6 (Jakarta: Kencana, 2011), 173.
[23] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, 148.
[24] Widi, Asas
Metodologi Penelitian, 257.
[25] Bungin, Metodologi
Penelitian, 187.
[26] Widi, Asas Metodologi Penelitian., 254.
[27] Bungin, Metodologi penelitian sosial.,
210.
[28] Widi, Asas Metodologi Penelitian., 255.
[29] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif ., 150.
