Anda disini: M Jurnal » Pusat Panduan » Pusat Panduan Nyusun Skripsi

Pusat Panduan Nyusun Skripsi

Panduan Skripsi ini Saya susun berdasarkan pengalaman Saya selama menyusun penelitian khususnya untuk penelitian Ekonomi & Bisnis ataupun penelitian yang menggunakan analisis statistik seperti Regresi, Komparasi dll.

Note: Jika Anda ingin diskusi terkait Panduan ini, silahkan tinggalkan komentar pada masing-masing konten.

Berhubung ada banyak sekali jenis-jenis penelitian, maka pada Panduan ini akan saya kelompokkan berdasarkan Metode Analisis (Regresi Linier, Regresi Data Panel, Uji Beda dan Analisis with Teori).

Panduan Nyusun Skripsi ini sudah Saya optimasi agar bisa sesuai dengan beberapa topik pembahasan dalam skripsi. Mudah-mudahan bisa membantu Anda dalam menyusun penelitian / skripsi dari awal sampai akhir.

CARA NYUSUN SKRIPSI TERGANTUNG DENGAN METODE ANALISIS YANG ANDA GUNAKAN

Silahkan klik link (tulisan berwarna biru) pada masing-masing bab untuk mempelajari setiap sub-bab

BAB 1 – Proposal Skripsi (Sebelum Olah Data)

Dalam menyusun Skripsi, tentu dimulai dari sebuah proposal terlebih dahulu. Untuk menyusun porposal, tentu Anda harus menentukan untuk mengangkat topik apa sebagai judul penelitian.

Faktanya, ada banyak sekali topik yang bisa Anda bahas dalam menyusun skripsi. Dan ternyata sebagian besar cara menyusunnya sama saja.

Misalnya seperti menentukan judul, menyusun latar belakang, identifikasi dan rumusan masalah, kerangka pemikiran, hipotesis dan seterusnya. Apapun topik penelitian Anda, Insya Allah bisa diselesaikan melalui semua SUB-BAB berikut:

  1. Judul Skripsi: Daftar judul skripsi Ekonomi (Manajemen, Akuntansi, dsb) + Cara menentukan judul penelitian yang benar.
  2. Latar Belakang: Cara membuat latar belakang seperti segitiga terbalik + Contoh.
  3. Identifikasi MasalahCara menyusun Indentifikasi proposal penelitian / skripsi yang benar
  4. Rumusan Masalah: Cara membuat Rumusan Masalah Penelitian.
  5. Kerangka Pemikiran: Cara membuat Kerangka Pemikiran + 4 Contoh
  6. Hipotesis: Pengertian, Jenis, Contoh + Cara membuat Hipotesis Penelitian.
  7. Jenis Data: Jenis-Jenis data pada Penelitian Ekonomi dan Bisnis
  8. Teknik Sampling: Teknik Sampling apa yang paling tepat untuk penelitian Anda ? + 10 Jenis dan Pemahaman Mendalam.
  9. Page Number: Cara membuat halaman di Microsoft Word
  10. Microsoft Excel: Panduan Cara Menggunakan Microsoft Excel (Lengkap)

“Sebelum Lanjut ke BAB (Olah Data), Ingat Baik-Baik Beberapa Paragraf Berikut”

Setelah mempelajari beberapa SUB-BAB Panduan di atas (proposal), sekarang saatnya Anda mengenal Metode Analisis dan belajar cara Analisis Data Penelitian.

Namun perlu diperhatikan, GUNAKAN PANDUAN PADA BAB YANG SESUAI DENGAN METODE ANALISIS YANG ANDA GUNAKAN. Jangan Campur Aduk. Karena BAB pembahasan selanjutnya Saya kelompokkan berdasarkan “Metode Analisis”.

Misalnya seperti BAB 2 berikut membahas Cara Analisis Portofolio Optimal. Jadi jika penelitian Anda menggunakan Metode ini, cukup ikuti setiap SUB-BABnya, dan Insya Allah bisa menyelesaikan 1 Judul Skripsi.

Begitu juga dengan BAB 3, 4 dan seterusnya… Sudah Siap Mulai ??? Tapi tunggu dulu… seduh kopi terlebih dahulu, mungkin bisa membantu Anda agar lebih rileks… And then… Get your guideline…

BAB 2 – Olah Data Skripsi Analisis Portofolio Optimal

Skripsi Portofolio Optimal merupakan jenis penelitian (skripsi) yang menggunakan metode Analisis with Teori. Penelitian jenis ini tidak menggunakan metode analisis Regresi, Uji Beda, ADF Test dll. Namun menggunakan teori khusus untuk menganalisis data.

Teori yang digunakan pastinya akan berbeda-beda. Agar lebih mudah memahami panduan ini, Saya berikan contoh skripsi dengan Judul: Analisis Portofolio Optimal Pada 50 Perusahaan Terbesar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005 – 2016

Skripsi tersebut menggunakan Teori Pembentukan Portofolio Optimal dan Single Index Model. Setiap tahap demi tahap perhitungan Portofolio Optimal, Saya pisah menjadi 8 SUB-BAB berikut:

Proses Olah Data Skirpsi Portofolio Optimal

  1. Data & Tabulasi: Persiapan dan Tabulasi Data untuk mempermudah proses analisis
  2. Return: Menghitung Actual Return dan Expected Return masing-masing emiten dan market
  3. Risk: Menghitung Variance (σ2), Alpha (α), Beta (β), dan Unsystematic Risk (ei) masing-masing emiten dan market
  4. Risk Free: Menghitung Excess Return dan Expected Excess Return dari Risk Free
  5. Ai, Bi, dan Ci: Menghitung nilai Ai, Bi, Ci dan Excess Return to Beta (ERB)
  6. Optimal: Mengurutkan Emiten berdasarkan ERB, Menghitung Cut of Point dan Menentukan Emiten yang masuk kedalam Portofolio Optimal
  7. Pembobotan: Menghitung Zi, Wi, Alpha Portofolio, Beta Portofolio, dan Unsystematic Risk Portofolio Optimal.
  8. SIM or CAPM ?: Menghitung Single Index Model (SIM) dan Capital Asset Pricing Model (CAPM) lalu memahami hasilnya

Problem dan Solusi Skripsi Portofolio Optimal

Terkadang dalam menganalisis data untuk Portofolio Optimal tidak selalu berjalan mulus sesuai 8 SUB-BAB sebelumnya.

Misalnya ketika Anda menemukan nilai Excpected Return Portofolio, atau Wi atau SUM Wi bernilai negatif atau berbagai macam permasalahan lainnya.

Solusi dari permasalah-permasalahan tersebut Saya bahas pada beberapa SUB-BAB berikut:

  1. Wi / SUM Wi Negatif ?: Solusi jika terdapat nilai negatif pada Wi
  2. ERp Negatif ?: Solusi jika Expected Return Portofolio bernilai negatif.
  3. Split dan Averse: Cara eliminasi perusahaan yang melakukan stock split atau stock averse selama periode penelitian.

BAB 3 – Olah Data Skripsi Regresi Linier

Penelitian yang menggunakan Metode Analisis Regresi Linier adalah penelitian yang bertujuan untuk mencari tahu hubungan sebab-akibat antara variabel X dan Y.

Misalnya seperti penelitian dengan judul “Pengaruh PER dan EPS terhadap Harga Saham pada bla bla bla… periode bla… bla.. bla..”

Dari judul tersebut, PER dan EPS sebagai variabel X1 dan X2. Sedangkan Harga Saham sebagai Variabel Y. Penelitian ini bertujuan untuk mencari tahu apakah perubahan PER dan EPS akan mempengaruh perubahan nilai Harga Saham. itulah maksud dari Sebab-Akibat.

Jadi BAB 3 ini bisa Anda gunakan jika penelitian Anda menggunakan Metode Analisis Regresi Linier baik sederhana atau berganda maupun Data Time Series atau Cross Section.

Saya tidak akan panjang lebar, materi selengkapnya bisa Anda pelajari dari SUB-BAB berikut:

  1. Regresi Linier: Materi dasar (yang paling dasar) tentang Regresi Linier. Jangan abaikan materi ini, supaya tidak gagal paham.
  2. Metode Analisis: Uji apa saja yang wajib dilakukan pada Penelitian Regresi Linier ?
  3. Method Successive Interval: Lakukan Msi jika Anda menggunakan Quetioner dalam penelitian (abaikan jika tidak)

Selanjutnya, ikuti panduan sesuai software yang Anda gunakan. Saat ini, Saya sudah menyusun panduan dari 2 software.

Regresi SPSS

  1. Uji Asumsi Klasik SPSS: Cara uji Asumsi Klasik menggunakan Aplikasi SPSS.
  2. Regresi SPSS: Cara Regresi, Uji t, uji F, R2 dan Estimasi Model Regresi menggunakan Aplikasi SPSS
  3. Hasil SPSS: Cara baca hasil Regresi SPSS (Interpretasi Model Regresi), + R-Square.

Regresi E-Views

  1. Uji Asumsi Klasik E-Views: Cara uji Asumsi Klasik menggunakan Aplikasi E-Views
  2. Regresi E-Views: Cara Regresi, Uji t, uji F, R2 + Pengambilan keputusan Hipotesis.
  3. Hasil E-Views: Cara baca hasil Regresi E-Views (Interpretasi Model Regresi), + R-Square

Jika Anda menemukan permasalahan dalam olah data Regresi Linier, silahkan skip ke BAB BONUS. Pada BAB tersebut Saya rangkum beberapa permasalahan yang sering terjadi + Solusinya.

BAB 4 – Olah Data Skripsi Regresi Linier Data Panel

Regresi Linier Data Panel merupakan pilihan Metode Analisis selain Regresi Linier (BAB 3) JIKA semua variabel pada penelitian Anda menggunakan Data Panel.

Penting! Pada BAB 1 (Proposal), Saya sudah ngebahas tentang Jenis Data Penelitian. Saya harap Anda tidak mengabaikan Panduan tersebut supaya tidak gagal paham tentang data panel.

Selanjutnya, jika Skripsi Anda benar-benar menggunakan Regresi Data Panel, maka ikutilah setiap SUB-BAB berikut:

  1. Metode Analisis: Uji apa saja yang wajib dilakukan pada Regresi data Panel ?
  2. Method Successive Interval: Lakukan Msi jika Anda menggunakan Quetioner dalam penelitian (abaikan jika tidak)
  3. Uji Asumsi Klasik : Uji Asumsi Klasik apa saja yang Wajib dilakukan pada Data Panel
  4. Estimasi Model: Cara Estimasi Model Regresi Data Panel (CEM, FEM, dan REM) untuk melihat hasil uji t, uji F, dan R2
  5. Memilih Model: Cara memilih model Regresi data panel (CEM, FEM, atau REM) menggunakan Chow Test, Hausman Test, dan LM Test.

Jika Anda menemukan permasalahan dalam olah data Regresi Data Panel, silahkan skip ke BAB BONUS. Pada BAB tersebut Saya rangkum beberapa permasalahan yang sering terjadi + Solusinya.

BAB 5 – Olah Data Skripsi Uji Beda / Komparatif (T-Test)

Jika penelitian Anda bertujuan untuk membandingkan 2 data (komparatif) baik dari sample yang sama maupun berbeda, maka Anda bisa menggunakan Metode Analisis T-Test.

Ingat!, T-Test hanya salah satu dari metode analisis Komparatif. Metode Analisis Komparatif lainnya seperti ANOVA dan kawan-kawan akan Saya update pada konten berikutnya.

Jadi ada baiknya pahami terlebih dahulu, apakah skripsi Anda benar-benar bisa menggunakan Metode Analisis T-Test. Mulailah dari SUB-BAB pertama untuk mendapatkan pemahaman mendalam.

  1. Paired VS Independent: Cara membedakan Paired Sample T-Test dan Independent Sample T-Test.
  2. Normalitas + Paired T-Test SPSS: Cara Uji Normalitas dan Uji Paired Sample T-Test Serta Interpretasi Hasil Menggunakan SPSS.
  3. Uji Normalitas Independent Sample SPSS: Uji Prasyarat Untuk Metode Analisis Independent Sample T-Test menggunakan SPSS.
  4. Uji Homogenitas + Outlier: Cara Uji Homogenitas Untuk Independent Sample T Test dengan SPSS.
  5. Independent Sample T-Test SPSS: Cara Uji Independent Sample T-Test dan Interpretasi Hasil Menggunakan SPSS.

BONUS: Download Data, Problem + Solusi

Dalam mengolah data skripsi, bisa saja Anda menemui kendala atau mendapatkan hasil yang tidak sesuai dengan harapan. Misalnya seperti data tidak berdistribusi normal, tidak signifikan dan lain sebagainya.

Permasalahan-permasalahan yang sering terjadi + Solusinya sudah Saya rangkum pada beberapa SUB-BAB berikut:

Problem dan Solusi

  1. Tidak Signifikan ?: Apakah penelitian harus signifikan ? Lihat jawaban dan solusinya.
  2. Variable Dominan: Cara menentukan Variable Paling Dominan dalam Penelitian Regresi Linier (Sederhana, Berganda, Data Time Series, Cross Section maupun Data Panel) + Contoh Hasil dari SPSS, E-Views, dan Excel.
  3. Kesalahan Uji Hipotesis: Belajar Dasar-dasar Kesalahan Dalam Pengambilan Keputusan dari Pengujian Hipotesis (uji 1 sisi atau 2 sisi).
  4. t hitung Negatif: Jika t hitung bernilai negatif, jangan buru-buru menerima H0 (tidak signifikan). Ini solusinya…
  5. Positif / Negatif Signifikan: Apa maksud dari Positif / Negatif Signifikan ? (Wajib Pahami Materi ini).
  6. R Square Rendah: Solusi jika nilai R Square terlalu rendah.
  7. Normalitas: Cara menyembuhkan Normalitas
  8. Multikolinearitas: Cara menyembuhkan Multikolinearitas
  9. Autokorelasi: Cara menyembuhkan Autokorelasi
  10. Heterokedastisitas: Cara menyembuhkan Heterokedastisitas

Download File dan Data Skripsi

  1. Tabel Durbin Watson (DW): Table DW menggunakan Excel Online atau Anda juga bisa Download File Excel nya.
  2. Data BI Rate: Data BI Rate dari tahun 1995 – 2016 yang sudah tidak di publikasikan pada Web Bank Indonesia
  3. FactBook IDX: Data FactBook IDX dari tahun 2005 – 2017

Membuat Konten Panduan yang Berkualitas membutuhkan banyak Waktu, Tenaga dan Pikiran

Rolan Mardani

Traktir Saya secangkir kopi supaya kuat begadang untuk membuat konten-konten Panduan yang berkualitas dan membantu menyelesaikan permasalahan Anda.

Bantu Orang Lain... Share Panduan ini: