BAB III PEMBAHASAN DAN PENGOLAHAN DATA
3.1 Pengambilan Sampel
Pengambilan jumlah sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik Slovin. Jumlah data pengangguran yang diambil dari Kantor Kecamatan Medan
Selayang adalah 4630 orang.
� =
� 1+
��
2
� = 4630
1 + 463010
2
� = 4630
1 + 46300,01
� =
4630 1+46,3
� = 4630
47,3
n = 97,885 Sehingga jumlah sampel yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah sebanyak
98 orang. Penelitian ini menggunakan teknik Accidental Sampling yaitu
membagikan kuesioner terhadap responden yang memenuhi kriteria sebagai berikut:
- Usia 15-65 tahun yang tidak memiliki pekerjaan.
- Orang yang bekerja kurang dari dua hari dalam seminggu.
- Ibu rumah tangga.
Waktu pelaksanaan dan pengumpulan data dimulai dari tanggal 2-21 Mei 2016.
Universitas Sumatera Utara
3.2 Penskalaan Data Ordinal Menjadi Data Interval
Dari data mentah hasil kuesioner dibuat suatu matriks data X
pxn
yang telah dilakukan penskalaan menjadi skala interval.Teknik penskalaan yang digunakan
dalam penelitian ini adalah Methode Successive Interval dengan bantuan Microsoft Office Excel 2007.
Tabel 3.1 Penskalaan Variabel 1
No. variabel
Kategori Skor
Jawaban Ordinal
Frekuensi Proporsi Proporsi
Kumulatif Densitas
{fz} Z
Nilai Hasil Penskalaan
1 1
1 0.010
0.010 0.027
-2.319 1
2 6
0.061 0.071
0.136 -1.465
1.874 3
15 0.153
0.224 0.299
-0.757 2.592
4 52
0.531 0.755
0.314 0.691
3.631 5
24 0.245
1 4.942
Jumlah
98
Langkah-langkah Methode Successive Interval: 1.
Menghitung frekuensi skor jawaban dalam skala ordinal 2.
Menghitung proporsi dan proporsi kumulatif untuk masing-masing skor jawaban
3. Menentukan nilai Z untuk setiap kategori, dengan asumsi bahwa proporsi
kumulatif dianggap mengikuti distribusi normal baku. Nilai Z diperoleh dari Tabel Distribusi Normal Baku.
4. Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara
memasukkan nilai Z tersebut kedalam fungsi densitas normal baku sebagai berikut:
fz =
1 √2�
�
−
1 2
�
2
f-
2.31876 =
1 √2�
�
−
1 2
−2.31876
2
= 0,027
Universitas Sumatera Utara
5. Menghitung Scale Value SV dengan rumus:
SV =
������������������� −������������������� ������������������� −�������������������
SV
1
=
0,000 − 0,027
0,010 −0,000
= -2,658 SV
2
=
0,027 −0.136
0.071 −0.010
= - 1,784 SV
3 = 0.136
−0.299 0.224
−0,071
= - 1,066 SV
4 = 0.299
−0.314 0.755
−0.224
= - 0,028 SV
5 = 0.314
−0.000 1,000
−0.755
= 1,283 6.
Menentukan Scale Value min sehingga SV
terkecil
+ |SV
min
| = 1 Scale Value Terkecil = -2,658
Nilai 1 diperoleh dari: -2,658 + X = 1
X = 1 + 2,658 X = 3,658
7. Mentransformasikan nilai skala dengan menggunakan rumus:
Y = SV + |SV
min
| Y
1
= -2,658 + 3,658 = 1 Y
2
= -1,784 + 3,658 = 1,874 Y
3
= -1,066 + 3,658 = 2,592 Y
4
= -0,028 + 3,658 = 3,631 Y
5
= 1,283 + 3,658 = 4,942 Dengan perhitungan manual yang dilakukan terbukti sama dengan perhitungan
yang dilakukan pada Microsoft excel. Selanjutnya dengan melakukan cara yang sama, maka semua variabel akan ditransformasikan ke dalam data
interval.Hasil penskalaan dari masing-masing variabel:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.2 Hasil Penskalaan Variabel
X
1
X
2
X
3
X
4
X
5
X
6
X
7
X
8
X
9
X
10
X
11
1
1,000 1,000
1,000 1,000
1,000 1,000
1,000 1,000
1,000
2
1.874 2,139
2.411 2.573
2.014 1,000
2.055 2.056
1.971 1,000
1.792
3
2.592 2,927
3.352 3.491
2.812 2,162
2.849 2.666
2.559 1.932
2.475
4
3.631 3.625
4.238 4.104
3.672 3.121
3.566 3.363
3.411 2.760
3.325
5
4.942 4.649
5.358 5.031
4,826 4.146
4.646 4.507
4.684 3.935
4.443
3.3 Uji Validitas
Kategori