Penelitian Kuantitatif

Get Started. It's Free
or sign up with your email address
Penelitian Kuantitatif by Mind Map: Penelitian Kuantitatif

1. Pengertian Umum

1.1. Penelitian kuantitatif adalah metode penelitian yang mengandalkan pengukuran numerik dan analisis statistik untuk menguji hipotesis atau menjawab pertanyaan penelitian. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola, hubungan, atau pengaruh antar variabel yang dapat digeneralisasi.

2. Jenis

2.1. Data Diskrit

2.1.1. Data yang hanya dapat mengambil nilai tertentu (misalnya, jumlah anak dalam keluarga).

2.2. Data Kontinu

2.2.1. Data yang dapat mengambil nilai apapun dalam suatu rentang (misalnya, tinggi badan, berat badan).

3. Model Pengumpulan

3.1. Survei/Angket

3.1.1. Menggunakan kuesioner untuk mengumpulkan data dari sampel yang besar.

3.2. Eksperimen

3.2.1. Manipulasi variabel independen dan pengukuran efeknya pada variabel dependen.

3.3. Observasi Kuantitatif

3.3.1. Pengamatan langsung yang diukur secara numerik.

4. Teknik Sampling

4.1. Probability Sampling

4.1.1. Semua anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih (misalnya, simple random sampling, stratified sampling).

4.2. Non-Probability Sampling

4.2.1. Tidak semua anggota populasi memiliki kesempatan yang sama (misalnya, purposive sampling, convenience sampling).

5. Tools/Software

5.1. SPSS

5.2. R

5.3. Microsoft Excel

5.4. Python

6. Skala Pengukuran

6.1. Nominal

6.1.1. Kategori tanpa urutan (misalnya, jenis kelamin, warna mata).

6.2. Ordinal

6.2.1. Kategori dengan urutan tetapi tanpa jarak yang jelas (misalnya, ranking).

6.3. Interval

6.3.1. Urutan dengan jarak yang sama tetapi tanpa nol absolut (misalnya, suhu dalam Celsius).

6.4. Rasio

6.4.1. Seperti interval, tetapi dengan nol absolut (misalnya, berat badan, tinggi badan).

7. Metode

7.1. Regresi Linier

7.1.1. Menganalisis hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen.

7.2. ANOVA (Analysis of Variance)

7.2.1. Membandingkan rata-rata dari tiga atau lebih kelompok.

7.3. Path Analysis

7.3.1. Model statistik untuk memahami hubungan kausal antar variabel

7.4. Cluster Analysis

7.4.1. Mengelompokkan data berdasarkan kesamaan.

7.5. Chi-square Test

7.5.1. Menguji hubungan antara dua variabel kategori.

8. Studi Kasus

8.1. Dalam suatu studi kasus, regresi linier digunakan untuk memprediksi kinerja server berdasarkan variabel seperti jumlah permintaan per detik, ukuran file yang diakses, dan jumlah pengguna aktif. Data dikumpulkan dari log server, dianalisis menggunakan SPSS atau Python, dan model regresi dibangun untuk membantu dalam optimasi kinerja dan manajemen sumber daya.