Uji Kecukupan Data Kuesioner

1. Uji Kecukupan Data dengan Data Pengamatan

Dalam hal ini uji kecukupan data menggunakan data hasil pengamatan bukan jumlah kuesioner. data hasil pengamatan itu contohnya tinggi pertumbuhan anak, lebar kepala anak, waktu pengamatan dan yang lainnya yang bersifat eksperimen. Untuk uji kecukupan data ini menggunakan rumus berikut:

Dimana:

N’  = Jumlah Pengamatan yang seharusnya dilakukan.

k = Tingkat kepercayaan dalam pengamatan.
Jika tingkat keyakinan 99%,maka k=2,58 ≈ 3
Jika tingkat keyakinan 95%,maka k=1,96≈ 2
Jika tingkat keyakinan 68%,maka k≈ 1
s = Derajat ketelitian dalam pengamatan.
Jika tingkat keyakinan 99% maka s=1%
Jika tingkat keyakinan 95% maka s=5% dst

N = Jumlah Pengamatan yang sudah dilakukan.

Xi = Data Pengamatan.

Penentuan k/s disandarkan bahwa jika anda yakin data yang anda kumpulkan itu sebesar 99% artinya data tersebut anda sangat yakin kebenarannya, ketelitiannya sehingga anda akan menggunakan k = 99% = 3 sehingga error yang ditimbulkan hanyalah 1 % artinya anda memakai s = 1% (k=99%+s=1% maka 100%) misalnya anda kurang yakin dengan data anda mungkin ketika anda mengambil data, anda mengantuk dan responden anda kurang mengerti penjelasan anda maka bisa saja error anda sebesar s = 5 % sehingga k = 95%. Kemudian jika N ≥ N’ maka dapat dinyatakan bahwa data sudah cukup untuk menjadi sampel.

 
2.  Uji Kecukupan Data dengan Jumlah Data Cacat

Untuk uji kecukupan Data dengan memakai jumlah data cacat memiliki rumus tersendiri yakni:

Dimana:
N = Jumlah Pengamatan yang seharusnya dilakukan.
Z = Z (tabel normal) yang berhubungan dengan tingkat ketelitian.
p = Persentase Kuesioner Layak.
      dengan p=(total kuesioner yang disebar-total kuesioner cacat)/total kuesioner yang disebar
q = Persentase Kuesioner cacat dengan q=1-p.
e = Persentase kelonggaran ketelitian.

contoh:
Ketika mengumpulkan kuesioner secara acak ternyata ada beberapa kuesioner yang butir pertanyaannya belum dijawab oleh responden atau terlewati maka kondisi tersebut bisa dibilang cacat atau bisa jadi 50 kuesioner disebar ternyata yang balik ke kita cuma 48, dua kuesioner yang belum kita terima itu juga bisa dikatakan cacat misalnya cacat 2.
maka p=(50-2)/48=0.96 sehingga q=1-p=1-0.96, dengan Z=5% tabel Z = 1.64 dan e=5% maka  N=41.31 karna responden 50 sehingga 50>41.31 maka jumlah sample diterima.

3. Slovin's Formula

Digunakan untuk menghitung ukuran sample dengan jumlah populasi (N) dan error (e). Ini adalah teknik random sampling untuk mengetahui ukuran sample. Banyak digunakan jika pertanyaan yang diajukan bersifat kategorikal. Contohnya: kuesioner yang menggunakan skala likert, misalnya anda mempunyai 10 pertanyaan dengan skala likert dan kuesioner mengalami kekurangan sampel sehingga mau tidak mau harus mencari kekurangan sampel pada suatu pertanyaan misalnya pertanyaan ketiga kekurangan jumlah sampel sehingga tidak logis rasanya apabila kita mencari responden dengan satu pertanyaan saja. sehingga digunakanlah Slovin's Formula ini dengan rumus:

Keterangan: N=jumlah populasi; e= error yang diharapkan

Contoh: Populasi orang kaya berjumlah N=40 dan error yang diharapkan misalnya 1% dan 5% maka:

artinya bahwa jika error yang diharapkan hanya 1% maka anda hanya butuh 39.8 atau 40 kuesioner dan jika error yang diharapkan hanya 5% maka anda hanya butuh 37 kuesioner saja. Jika N > n maka data dikatakan cukup.

DOWNLOAD EXCEL UJI KECUKUPAN DATA DISINI

TUTORIAL EXCEL

JUAL BUKU 

PERANCANGAN TATA LETAK DENGAN 

MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING

KLIK DISINI