DEFINISI OPERASIONAL VARIABEL

Mengapa saya memaparkan tentang 3 point diatas, karena 3 point tersebut sangat penting dan bisa di bilang, inti dari pelaksanaan penelitian adalah bergantung dari variabel, definisi operasional dan skala data. Terlepas dari hasil penelitian yang ‘membuahkan’ kesimpulan dari pembuktian hipotesis, 3 point inilah yang akan membawa peneliti untuk dapat membaca yang semula hanya berupa data penelitian, akan menghasilkan informasi secara tegas, lugas dan valid.

VARIABEL PENELITIAN

F.N Kerlinger menyebut variable sebagai sebuah konsep misalnya perempuan dalam konsep jenis kelamin, pemalas dalam konsep sifat. Sedangkan Sutrisno Hadi mendefinisikan variabel sebagai gejala yang bervariasi. 1) Senada dengan pernyataan yang pernah di jelaskan oleh dosen pembimbing skripsi saya, variabel adalah sesuatu yang mempunyai variasi nilai. Misalnya umur, umur mempunyai variasi nilai, yaitu 1 bulan, 1 tahun 4 tahun dst. Variabel juga dapat diartikan atribut dari subjek/objek yang akan diteliti yang bervariasi antara satu subjek/objek yang satu dengan yang lain.

Adabeberapa macam variabel penelitian,namun dalam hal ini akan saya paparkan 2 variabel saja, yaitu variabel bebas dan variabel terikat.

1.Variabel Bebas (independent variabel)

variabel bebas atau independent sering disebut juga variabel predictor, stimulus, input, antencendent atau variabel yang mempengaruhi. Variabel bebas merupakan variabel yang menjadi sebab timbulnya atau berubahnya variabel dependen (terikat). Sehingga variabel independent dapat dikatakan sebagai variabel yang mempengaruhi.

2. Variabel Terikat (dependent variabel)

variabel dependen atau terikat sering juga disebut variabel criteria, respond an output (hasil). Variabel dependen merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel independent (bebas).1)

Variabel bebas	Variabel terikat
Stress	Dysmenorrhea Primer
Jenis Obat	Tingkat Kesembuhan

Jadi, jika boleh saya menyimpulkan bahwa, judul yang ada di penelitian kita adalah hasil/pembuktian dari pengujian 2 variabel yaitu variabel bebas dan variabel terikat.

DEFINISI OPERASIONAL

Definisi operasional adalah penjelasan definisi dari variabel yang telah dipilih oleh peneliti. Logikanya, boleh jadi, antara peneliti yang satu dengan yang lain bisa beda definisi operasional dalam 1 judul skripsi yang sama. DO (Definisi Operasional) boleh merujuk pada kepustakaan. Misalnya :

Variabel	Definisi operasional
Umur	Umur responden yang dihitung sejak tanggal lahir sampai dengan waktu penelitian yang dinyatakan dalam tahun
Stres	Respon dari kondisi yang terjadi ketika individu merasa tertekan karena ketidakmampuannya menyesuaikan diri dengan tuntutan yang diberikan kepadanya (Mahbubah, 2008)

SKALA DATA

Sebelum masuk pada tahap pengolahan data statistik penelitian (skripsi, tesis, tugas akhira. dll), pengetahuan tentang jenis-jenis data dalam statistik adalah syarat utama yang harus di kuasai. Pengetahuan tentang jenis-jenis data sangat menentukan metode yang akan digunakan dalam pengambilan data dan tentu saja alat analisis apa yang dibutuhkan oleh data tersebut agar lebih bermakna.

Jenis-jenis data atau skala data ini bertingkat menurut tingkatan pengukuran. Kita bisa menyingkatnya “NOIR”. Salah satu yang terpenting dalam pengujian adalah kesesuaian jenis skala data dengan uji yang digunakan.

Jenis skala pengukuran (skala data) adalah sebagai berikut 1):

1. Nominal

Data nominal adalah tingkatan data paling rendah menurut tingkatan pengukurannya. Data nominal ini pada satu individu tidak mempunyai variasi sama sekali, jadi 1 individu hanya punya 1 bentuk data.

Contoh data nominal : jenis kelamin, tempat tinggal, tahun lahir dll. Setiap individu hanya akan mempunyai 1 data jenis kelamin, laki-laki atau perempuan. Nah, dalam pengolahannya, data jenis kelamin ini nantinya akan diberi label misalnya perempuan = 1, laki-laki = 2.

a. Nominal – dikotomi diskrit

Contoh data diskrit dikotomi adalah

status pernikahan, 1   = menikah, 0   = tidak menikah,

jenis kelamin 1 = laki-laki, 2 = perempuan.

b. Nominal – dikotomi kontinyu

Yaitu suatu data yang sifatnya interval yang selanjutnya dikategorikan dalam dua kategori, misalnya terdapat data tentang berat badan bayi, selanjutnya dikategorikan :

BBLR = BBL < 2500 gr

non BBLR = BBL > 2500 gr.

Hb ibu hamil bila :

< 11 gr/dl = anemia,

> 11 gr/dl = non anemia. 1)

2. Ordinal

Data ordinal pada dasarnya adalah hasil dari kuantifikasi data kualitatif. Contoh data ordinal yaitu penskalaan sikap individu. Penskalaan sikap individu terhadap sesuatu bisa diwujudkan dalam bermacam bentuk, diantaranya yaitu :

Sangat setuju = 5

Setuju = 4

Netral = 3

Tidak setuju = 2

Sangat tidak setuju = 1

Pada data ordinal ini, data yang ada tidak mempunyai jarak data yang pasti, misalnya : sangat setuju (5) dan setuju (4) tidak diketahui pasti jarak antar nilainya karena jarak antara sangat setuju (5) dan setuju (4) bukan 1 satuan (5-4), melainkan dimaknakan sebagai rangking atau peringkat, misalnya rangking 1,2,3,4,5 dst. 1)

3. Interval

Data interval mempunyai tingkatan lebih rendah dari data rasio. Data rasio memiliki jarak data yang pasti namun tidak memiliki nilai nol mutlak. Contoh dari data interval ialah hasil dari nilai ujian matemtika. Misalnya :

A = jika mendapatkan nilai 10

B = jika mendapatkan nilai 8

Itu artinya, dapat dipastikan A mempunyai 2 nilai lebih banyak dari B, namun tidak ada nilai nol mutlak. Maksudnya, jika C mendapat nilai 0, tidak berarti bahwa kemampuan C dalam pelajaran matematika adalah 0 atau kosong. 1)

4. Rasio

Data rasio adalah tingkatan data yang paling tinggi. Data rasio memiliki jarak antar nilai yang pasti dan memiliki nilai nol mutlak yangtidak dimiliki oleh jenis-jenis data lainnya. Contoh dari data rasio diantaranya berat badan, panjang benda, jumlah satuan benda. Jika kita memiliki 10 bola maka ada perwujudan 10 bola itu, dan ketika ada seseorang memiliki 0 bola maka seseorang tersebut tidak memiliki bola satupun. Data rasio dapat digunakan dalam komputasi matematik, misalnya A memiliki 10 bola dan B memiliki 8 bola, maka A memiliki 2 bola lebih banyak dari pada B. 1)

Sebagai contoh misalnya diperoleh data dari pengumpulan data tentang Hb ibu hamil pada 10 responden, tentukan rangking (untuk memperoleh data ordinalnya) dan buatlah dalam dikotomi kontinyu nominal.

No responden	Hb (interval)	Rangking (ordinal)	Kategori (nominal)
1	11.5	7	1
2	12.6	1	1
3	12.5	2	1
4	11.7	6	1
5	11.9	5	1
6	12.4	3	1
7	12.3	4	1
8	10.6	9	0
9	10.5	10	0
10	10.7	8	0

Keterangan :

Disebut kategori nominal, karena skala data nominal ini nanti akan mempunyai 2 nilai kategori.misalnya :

diberi angka 1 jika Hb > 12 = Tidak Anemia, dan angka 2 jika Hb < 11 = Anemia.

Skala data akan menentukan jenis uji statistic yang akan digunakan dalam menguji suatu hipotesis yang diajukan oleh peneliti.