PAKET UMROH BULAN FEBRUARI MARET APRIL MEI 2018

AKANKAH BITCOIN TERANCAM DITUTUP?

saco-indonesia.com, Munculnya Bitcoin telah menimbulkan kekhawatiran oleh sejumlah pihak akan besarnya potensi penyelewengan dengan menggunakan mata uang tersebut. Terlebih, sudah banyak kasus di mana mata uang vitrual terbukti disalahgunakan untuk hal tersebut.

Belum lepas dari ingatan kita bagaimana FBI begitu saja menutup layanan transaksi mata uang virtual melalui Liberty Reserve. Kepolisian Federal Amerika Serikat tersebut dengan menganggap bahwa LR, nama bekennya, selama ini telah digunakan untuk sarana pencucian uang hasil transaksi benda haram mulai dari narkoba hingga senjata api.

Namun, matinya LR juga tak langsung membunuh mata uang virtual. Kini muncul Bitcoin beserta koin virtual lainnya yang bisa didapatkan siapa saja dan bebas dari jangkauan tangan hukum.

Para pelaku kriminal pun juga memanfaatkan dengan baik Bitcoin sehingga kemudian mata uang virtual ini lebih dekat konotasinya ke arah negatif. Seakan yang telah memiliki Bitcoin adalah para pelaku kriminal atau mereka yang suka jual beli barang haram.

Lagi-lagi polisi Amerika Serikat juga telah menemukan bukti bahwa Bitcoin digunakan untuk kegiatan haram. Dua eksekutif Bitcoin telah ditangkap dengan tuduhan mencuci uang hasil kegiatan ilegal terutama jual beli narkoba di Silk Road.

Tertangkapnya dua orang ini telah menimbulkan anggapan bahwa sepertinya AS mulai waspada dengan persebaran mata uang virtual ini. Bahkan, mungkin saja di masa depan nasib Bitcoin tak jauh beda dengan LR.

Meski begitu, pihak berwenang sendiri sampai saat ini memang masih kesulitan dalam menangkap pelaku kejahatan yang menggunakan Bitcoin. Pasalnya, mata uang satu ini tesimpan dalam komputasi awan dan terenkripsi secara digital. Sehingga, sangat sulit bagi siapa saja untuk dapat melacaknya.

Namun begitu, tren bank sentral beberapa negara di dunia telah menyatakan bahwa Bitcoin tidak bisa dijamin keabsahannya oleh negara karena . Sehingga, bisa saja muncul gerakan global untuk dapat memberantas penggunaan Bitcoin.

Editor : Dian Sukmawati

APRON BANDARA AHMAD YANI AMBLAS

saco-indonesia.com, Apron atau tempat parkir pesawat Bandara Ahmad Yani, Semarang amblas. Akibatnya, jadwal Lion Air dengan jenis pesawat 737 900ER ke Jakarta telah mengalami penundaan selama tiga jam.

Awalnya penerbangan Lion Air tersebut telah dijadwalkan akan take off sekitar pukul 10.00 pagi WIB. Namun saat menuju ke landasan pacu, roda pesawat telah terjerembab ke apron amblas tersebut yang telah mengakibatkan pesawat tak mampu bergerak karena penumpang penuh. Terpaksa sebagian penumpang harus diturunkan terlebih dahulu agar beban pesawat berkurang.

Sekitar pukul 12.30 siang WIB, akhirnya pesawat tersebut telah lepas landas. Pesawat komersil yang berada di dekat lokasi amblas pun akhirnya telah dipindahkan ke parkiran pesawat kecil.

"Posisinya di apron sebelah barat. Kebetulan hanya pesawat Lion Air 737 900ER ke Jakarta, penumpang juga kebetulan full setelah diturunkan kembali ditarik ternyata tidak cukup kuat peralatan GSE-nya tadi. Kemudian kita packing kembali pesawat bisa jalan," ujar General Affair and Communication Section Head PT Angkasa Pura I Bandara Ahmad Yani, Anom Fitranggono di Semarang, Rabu (9/1).

Anon juga mengatakan, apron itu tak amblas namun hanya bergelombang. Dia juga memperkirakan, loading terlalu berat yang telah mengakibatkan alat bantu tak kuat untuk menarik pesawat.

"Sebetulnya (amblasnya) tidak terlalu besar, kecil sekitar nol koma sekian, cuman bergelombang. Mungkin loading pesawat cukup berat dan cukup besar efeknya peralatan push back tidak kuat. Tidak sampai ambles berbentuk kubangan atau gelombang yang cukup signifikan, itu tidak," tutur Anom.

Menurut Anom, pihaknya juga belum dapat mengetahui penyebab amblasnya apron tersebut. Dia juga menegaskan pihaknya akan overlay kembali supaya landasan bisa tertata rapi. "Untuk teknis kami belum tahu penyebabnya, kami tidak bisa berandai-andai karena teknis sekali. Namanya landasan dipakai jangan apron atau runway, jalan umum pun yang digunakan bisa terjadi. Untuk pesawat efeknya agak sensitif terhadap pesawat," jelas dia.

Editor : Dian Sukmawati

QS. Anisa ayat 14

Alloh menjanjikan Surga bagi umatnya yang taat padaNya dan Rasul namun Alloh juga  mengancam bagi umatnya yang melalaikan perintah dan larangannya.

Bagi yang tidak tahu atau tidak mengerti tetap dikatan melanggar atau bersalah, kenapa bersalah? Kita sebagai umat islam jangan asal islam harus belajar mencari ilmu akherat, bahkan walaupun untuk mendapatkan ilmu akherat harus menyebrangi lautan api sekalipun, ada hadist Nabi yang bunyinya “Tolabul ilmi paridotun ala kuli muslim” artinya diwajibkan kepada orang islam untuk mencari ilmu akherat”.

Sedangkan bagi orang-orang sudah mengerti harus mengamalkannya, mengajarkan kepada orang-orang yang belum tahu, tentu saja dengan cara yang baik sopansantun bijaksana tidak emosional atau pemarah, karna Nabi Muhamad pun mencontohkan kepada kita prilaku yang sangan baik ada sahabat Nabi yang tinggal bersama Nabi -/+ 23 tihun belum pernah Nabi berkata Hust! Apalagi kasar, kita sebagai umatnya Nabi Muhamad kalau harus sama ya tidak mungkin tetapi paling tidak menuju kearah kebaikanlah.

Jadi apabila kita melanggar atau mengabaikan perintah Alloh dan Rasulnya maka Alloh akan memasukan mereka kedalam nerakanya Alloh, seperti firman Alloh pada surat Annisa ayat 14 yang berbunyi :

وَمَنْ يَعْصِ اللَّهَ وَرَسُولَهُ وَيَتَعَدَّ حُدُودَهُ يُدْخِلْهُ نَارًا

WISATA GUNUNG BROMO JAWA TIMUR

Saat ini wisata bromo menjadi pusat perhatian dari berbagai penyelenggara agen wisata di seluruh kawasan Jawa Timur akan kenaikan tiket wisata yang akan dimulai pada bulan mei 2014 nanti.Berbagai cara untuk tidak jadinya kenaikan tiket masuk bromo sudah dilakukan dengan berbagai cara oleh pelaku wisata dan bahkan oleh masyarakat sekitar gunung bromo yang menggantungkan penghasilan ekonominya dari wisatawan yang datang ke gunung bromo.

Paket Wisata Bromo

Agen perjalalanan wisata bromo meski belum resmi dinaikkan tentang tiket masuknya sudah merasakan dampaknya seperti misalnya,banyak agen travel yang sudah ada calon pelanggan pada bulan mei banyak cancel karena tingginya harga paket dari awal tahun ini yang sudah ada kesepakatan harga sebelumnya.Tidak hanya itu saja,dampak saat ini juga sudah mulai terasa dengan menurunnya jumlah pengunjung ke bromo dan dapat dipastikan para agen persewaan jeep,kuda,hotel,homestay di bromo diperkirakan akan banyak yang gulung tikar.

Bromo Tour

Gunung bromo sendiri sangat diminati pengunjung tiap tahunnya oleh wisatawan dari berbagai wilayah di Indonesia maupun juga dari berbagai belahan dunia karena keindahan dan keistimewaan yang dimiliki Wisata Gunung Bromo

OLAH DATA ORDINAL MENJADI INTERVAL

 Data yang dikumpulkan mahasiwa ketika akan membuat tugas akhir, selain data sekunder diantaranya adalah data primer. Data sekunder adalah data yang diperoleh dari catatan-catatan atau informasi tertulis dari perusahaan, serta data-data lain yang terdokumentasi dengan baik dan valid. Sedangkan data primer adalah data yang direspon langsung oleh responden berdasarkan wawancara ataupun daftar pertanyaan yang dirancang, disusun, dan disajikan dalam bentuk skala, baik nominal, ordinal, interval maupun ratio oleh mahasiswa ketika membutuhkan data demi kepentingan penelitian.

Teknik pengumpulan data seperti ini lazim digunakan karena selain bisa langsung menentukan skala pengukuranya, akan tetapi juga bisa melengkapi hasil wawancara yang dilakukan dengan responden.

Skala pengukuran yang dibuat oleh mahasiswa sebaiknya dibuat sedemikian rupa, mengikuti kaidah, sehingga akan memudahkan pemilihan teknik analisis yang akan digunakan ketika pengumpulan datanya sudah selesai.

Catatan: Artikel ini membahas bagaimana transformasi dari data ordinal ke interval, sedangkan untuk transformasi data dalam keperluan untuk memenuhi asumsi klasik, baca artikel kami yang berjudul "Transformasi Data"

Dalam studi empiris, misalnya saja mahasiswa ingin menggunakan statistika parametrik dengan analisis regresi untuk menganalisis dan mengkaji masalah-masalah penelitian. Pemilihan analisis model ini ini hanya lazim digunakan bila skala pengukuran yang yang dilakukan adalah minimal interval. Sedangkan teknik pengumpulan data yang dilakukan oleh mahasiswa sudah dilakukan dengan menggunakan skala pengukuran nominal (atau ordinal).

Menghadapi situasi demikian, salah satu cara yang dilakukan adalah menaikkan tingkat pengukuran skalanya dari ordinal menjadi interval. Melakukan manipulasi data dengan cara menaikkan skala dari ordinal menjadi interval ini, selain bertujuan untuk tidak melanggar kelaziman, juga untuk mengubah agar syarat distribusi normal bisa dipenuhi ketika menggunakan statistika parametrik.

Menurut Sambas Ali Muhidin dan Maman Abdurahman, “salah satu metode transformasi yang sering digunakan adalah metode succesive interval (MSI)”. Meskipun banyak perdebatan tentang metode ini, diharapkan pemikiran ini bisa melengkapi wacana mahasiswa ketika akan melakukan analisis data berkenaan dengan tugas-tugas kuliah.

Sebelum melanjutkan pembahasan tentang bagaimana transformasi data ordinal dilakukan, tulisan ini sedikit membahas tentang dua perbedaan pendapat tentang bagimana skor-skor yang diberikan terhadap alternatif jawaban pada skala pengukuran Likert yang sudah kita kenal. Pendapat pertama mengatakan bahwa skor 1, 2, 3, 4, dan 5 adalah data interval. Sedangkan pendapat yang kedua, menyatakan bahwa jenis skala pengukuran Likert adalah ordinal. Alasannya skala Likert merupakan Skala Interval adalah karena skala sikap merupakan dan menempatkan kedudukan sikap seseorang pada kesatuan perasaan kontinum yang berkisar dari sikap “sangat positif”, artinya mendukung terhadap suatu objek psikologis terhadap objek penelitian, dan sikap “sangat negatif”, yang tidak mendukung sama sekali terhadap objek psikologis terhadap objek penelitian.

Berkenaan dengan perbedaan pendapat terhadap skor-skor yang diberikan dalam alternatif jawaban dalam skala Likert itu, apakah termasuk dalam skala pengukuran ordinal atau data interval, berikut ini kami mneyampaikan pemikiran yang bisa dijadikan pertimbangan: Ciri spesifik yang dimiliki oleh data yang diperoleh dengan skala pengukuran ordinal, adalah bahwa, data ordinal merupakan jenis data kualitatif, bukan numerik, berupa kata-kata atau kalimat, seperti misalnya sangat setuju, kurang setuju, dan tidak setuju, jika pertanyaannya ditujukan terhadap persetujuan tentang suatu event. Atau bisa juga respon terhadap keberadaan suatu Bank “PQR” dalam suatu daerah yang bisa dimulai dari sangat tidak setuju, tidak setuju, ragu-ragu, Setuju, dan sangat setuju.

Sementara data interval adalah termasuk data kuantitatif, berbentuk numerik, berupa angka, bukan terdiri dari kata-kata, atau kalimat. Mahasiswa yang melakukan penelitian dengan menggunakan pendekatan kuantitatif, termasuk di dalamnya adalah data interval, data yang diperoleh dari hasil pengumpulan data bisa langsung diolah dengan menggunakan model statistika. Akan tetapi data yang diperoleh dengan pengukuran skala ordinal, berbentuk kata-kata, kalimat, penyataan, sebelum diolah, perlu memberikan kode numerik, atau simbol berupa angka dalam setiap jawaban.

Misalnya saja alternatif jawaban pada skala Likert, alternatif jawaban “sangat tidak setuju” diberi skor 1; “ tidak setuju diberi skor 2; “ragu-ragu” diberi skor 3; “setuju” diberi kode 4; dan “sangat setuju” diberi skor 5. angka-angka (numerik) inilah yang kemudian diolah, sehingga menghasilkan skor tertentu. Tetapi, sesuai dengan sifat dan cirinya, angka 1, 2, 3, 4, dan 5 atau skor yang sudah diperoleh tidak memberikan arti apa-apa terhadap objek yang diukur. Dengan kata lain, skor yang lebih tinggi lebih tidak berarti lebih baik dari skor yang lebih rendah. Skor 1 hanya menunjukkan sikap “sangat tidak setuju”, skor 2 menunjukkan sikap “tidak setuju, skor 3 menunjukkan sikap “ragu-ragu’, skor 4 menunjukkan sikap “setuju”, dan skor 5 menunjukkan sikap “sangat setuju”. Kita tidak bisa mengatakan bahwa skor 4 atau “setuju” dua kali lebih baik dari skor 2 atau “tidak setuju”.

Fenomena ini berbeda sekali dengan sifat/ciri yang dimiliki oleh data interval, dimana angka-angka atau skor-skor numerik yang diperoleh dari hasil pengukuran data langsung dapat dibandingkan antara satu dengan lainnya, dikurangkan, dijumlahkan, dibagi dan dikalikan. Misalnya saja penelitian yang dilakukan mahasiswa tentang suhu udara beberapa kelas, dan diperoleh data misalnya suhu ruangan kelas A 15 derajat Cls, suhu ruang kelas B 20 derajat Cls, dan suhu ruang kelas C 25 derajat Cls. Berarti bahwa suhu ruang kelas A adalah 75 % lebih dingin dari suhu ruang kelas B. Suhu ruang kelas A 60 % lebih dingin dari suhu ruang kelas C. Suhu ruang kelas A lebih dingin dari suhu ruang kelas B dan C. Atau suhu ruangan kelas B lebih panas dari suhu ruang kelas A, tetapi lebih dingin dibandingkan dengan suhu ruangan kelas C. Contoh lain misalnya prestasi mahasiswa yang diukur dengan skala indek prestasi mahasiswa.

KEPUSTAKAAN
Babbie, Earl R., The Pravtice of Social Research, 4th Edition, Belmont, CA, Wadsworth,
1986. Kerlinger, F.N., Foundation of Behavioral Research, 2nd Ed., New York, MacMillan, 1971.
Moh nazir, Ph.d. Metode Penelitian, Penerbit Ghalia Indonesia, Jakarta, 2005).

TRANSFORMASI DATA ORDINAL menjadi INTERVAL SECARA MANUAL
(Kasus Transformasi Data Ordinal Menjadi Interval)
Oleh: Suharto*

A. Pendahuluan
Beberapa ahli berpendapat bahwa pelaksanaan penelitian menggunakan metode ilmiah diantaranya adalah dengan melakukan langkah-langkah sistematis. Metode ilmiah sendiri adalah merupakan pengejaran terhadap kebenaran relatif yang diatur oleh pertimbangan-pertimbangan logis. Dan karena keberadaan dari ilmu itu adalah untuk memperoleh interelasi yang sistematis dari fakta-fakta, maka metode ilmiah berkehendak untuk mencari jawaban tentang fakta-fakta dengan menggunakan pendekatan kesangsian sistematis. Karenanya, penelitian dan metode ilmiah, jika tidak dikatakan sama, mempunyai hubungan yang relatif dekat. Dengan adanya metode ilmiah, pertanyaan-pertanyaan dalam mencari dalil umum, akan mudah dijawab. Menuruti Schluter (Moh Nazir), langkah penting sebelum sampai tahapan analisis data dan penentuan model adalah ketika melakukan pengumpulan dan manipulasi data sehingga bisa digunakan bagi keperluan pengujian hipotesis. Mengadakan manipulasi data berarti mengubah data mentah dari awal menjadi suatu bentuk yang dapat dengan mudah memperlihatkan hubungan-hubungan antar fenomena. Kelaziman kuantifikasi sebaiknya dilakukan kecuali bagi atribut-atribut yang tidak dapat dilakukan. Dan dari kuantifikasi data itu, penentuan mana yang dikatakan data nominal, ordinal, ratio dan interval bisa dilakukan demi memasuki wilayah penentuan model.

Pada ilmu-ilmu sosial yang telah lebih berkembang, melakukan analisis berdasarkan pada kerangka hipotesis ilakukan dengan membuat model matematis untuk membangun refleksi hubungan antar fenomena yang secara implisit sudah dilakukan dalam rumusan hipotesis  Analisis data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah. Data bisa memiliki makna setelah dilakukan analisis dengan menggunakan model yang lazim digunakan dan sudah diuji secara ilmiah meskipun memiliki banyak peluang untuk digunakan. Akan tetapi masing-masing model, jika ditelaah satu demi satu, sebenarnya hanya sebagian saja yang bisa digunakan untuk kondisi dan data tertentu. Ia tidak bisa digunakan untuk menganalisis data jika model yang digunakan kurang sesuai dengan bagaimana kita memperoleh data jika menggunakan instrumen. Timbangan tidak bisa digunakan untuk mengukur tinggi badan seseorang. Sebaliknya meteran tidak bisa digunakan untuk mengukur berat badan seseorang. Karena masing-masing instrumen memiliki kegunaan masing-masing. Dalam hal ini, tentu saja kita tidak ingin menggunakan model analisis hanya semata-mata karena menuruti selera dan kepentingan. Suatu model hanya lazim digunakan tergantung dari kondisi bagaimana data dikumpulkan.

Karena pada dasarnya, model adalah alat yang bisa digunakan dalam kondisi dan data apapun. Ia tetap bisa digunakan untuk menghitung secara matematis, akan tetapi tidak dalam teori. Banyaknya konsumsi makanan tentu memiliki hubungan dengan berat badan seseorang. Akan tetapi banyaknya konsumsi makanan penduduk pulau Nias, tidak akan pernah memiliki hubungan dengan berat badan penduduk Kalimantan. Motivasi kerja sebuah perusahaan elektronik, tidak akan memiliki hubungan dengan produktivitas petani karet.

Model analisis statistik hanya bisa digunakan jika data yang diperoleh memiliki syarat-syarat tertentu. Masing-masing variabel tidak memiliki hubungan linier yang eksak. Data yang kita peroleh melalui instrumen pengumpul data itu bisa dianalisis dengan menggunakan model tanpa melanggar kelaziman. Bagi keperluan analisis penelitian ilmu-ilmu sosial, teknik mengurutkan sesuatu ke dalam skala itu artinya begitu penting mengingat sebagian data dalam ilmu-ilmu sosial mempunyai sifat kualitatif. Atribut saja sebagai objek penelitian selain kurang representatif bagi peneliti, juga sebagian orang saat ini menginginkan gradasi yang lebih baik bagi objek penelitian. Orang selain kurang begitu puas dengan atribut baik atau buruk, setuju atau tidak setuju, tetapi juga menginginkan sesuatu yang berada di antara baik dan buruk atau di antara setuju dan tidak setuju. Karena gradasi, merupakan kelaziman yang diminta bagi sebagian orang bisa menguak secara detail objek penelitian. Semakin banyak gradasi yang dibuat dalam instrumen penelitian, hasilnya akan makin representatif.

Menuruti Moh. Nazir, teknik membuat skala adalah cara mengubah fakta-fakta kualitatif (atribut) menjadi suatu urutan kuantitatif (variabel). Mengubah fakta-fakta kualitatif menjadi urutan kuantitatif itu telah menjadi satu kelaziman paling tidak bagi sebagian besar orang, karena berbagai alasan. Pertama, eksistensi matematika sebagai alat yang lebih cenderung digunakan oleh ilmu-ilmu pengetahuan sehingga bisa mengundang kuantitatif variabel. Kedua, ilmu pengetahuan, disamping akurasi data, semakin meminta presisi yang lebih baik, lebih-lebih dalam mengukur gradasi. Karena perlunya presisi, maka kita belum tentu puas dengan atribut baik atau buruk saja. Sebagian peneliti ingin mengukur sifat-sifat yang ada antara baik dan buruk tersebut, sehingga diperoleh suatu skala gradasi yang jelas.

B. Pembahasan
a. Data nominal
Sebelum kita membicarakan bagaimana alat analisis digunakan, akan diberikan ulasan tentang bagaimana sebenarnya data nominal yang sering digunakan dalam statistik nonparametrik bagi mahasiswa. Menuruti Moh. Nazir, data nominal adalah ukuran yang paling sederhana, dimana angka yang diberikan kepada objek mempunyai arti sebagai label saja, dan tidak menunjukkan tingkatan apapun. Ciri-ciri data nominal adalah hanya memiliki atribut, atau nama, atau diskrit. Data nominal merupakan data kontinum dan tidak memiliki urutan. Bila objek dikelompokkan ke dalam set-set, dan kepada semua anggota set diberikan angka, set-set tersebut tidak boleh tumpang tindih dan bersisa. Misalnya tentang jenis olah raga yakni tenis, basket dan renang. Kemudian masing-masing anggota set di atas kita berikan angka, misalnya tenis (1), basket (2) dan renang (3). Jelas kelihatan bahwa angka yang diberikan tidak menunjukkan bahwa tingkat olah raga basket lebih tinggi dari tenis ataupun tingkat renang lebih tinggi dari tenis. Angka tersebut tidak memberikan arti apa-apa jika ditambahkan. Angka yang diberikan hanya berfungsi sebagai label saja. Begitu juga tentang suku, yakni Dayak, Bugis dan Badui. Tentang partai, misalnya Partai Bulan, Partai Bintang dan Partai Matahari. Masing-masing kategori tidak dinyatakan lebih tinggi dari atribut (nama) yang lain. Seseorang yang pergi ke Jakarta, tidak akan pernah mengatakan dua setengah kali, atau tiga seperempat kali. Tetapi akan mengatakan dua kali, lima kali, atau tujuh kali. Begitu seterusnya. Tidak akan pernah ada bilangan pecahan. Data nominal ini diperoleh dari hasil pengukuran dengan skala nominal. Menuruti Sugiono, alat analisis (uji hipotesis asosiatif) statistik nonparametrik yang digunakan untuk data nominal adalah Coeffisien Contingensi  Akan tetapi karena pengujian hipotesis  Coeffisien Contingensi memerlukan rumus Chi Square (χ2), perhitungannya dilakukan setelah kita menghitung Chi Square. Penggunaan model statistik nonparametrik selain Coeffisien Contingensi tidak lazim dilakukan.

b. Data ordinal
Bagian lain dari data kontinum adalah data ordinal. Data ini, selain memiliki nama (atribut), juga memiliki peringkat atau urutan. Angka yang diberikan mengandung tingkatan. Ia digunakan untuk mengurutkan objek dari yang paling rendah sampai yang paling tinggi atau sebaliknya. Ukuran ini tidak memberikan nilai absolut terhadap objek, tetapi hanya memberikan peringkat saja. Jika kita memiliki sebuah set objek yang dinomori, dari 1 sampai n, misalnya peringkat 1, 2, 3, 4, 5 dan seterusnya, bila dinyatakan dalam skala, maka jarak antara data yang satu dengan lainnya tidak sama. Ia akan memiliki urutan mulai dari yang paling tinggi sampai paling rendah. Atau paling baik sampai ke yang paling buruk.

Misalnya dalam skala Likert (Moh Nazir), mulai dari sangat setuju, setuju, ragu-ragu, tidak setuju sampai sangat tidak setuju. Atau jawaban pertanyaan tentang kecenderungan masyarakat untuk menghadiri rapat umum pemilihan kepala daerah, mulai dari tidak pernah absen menghadiri, dengan kode 5, kadang-kadang saja menghadiri, dengan kode 4, kurang menghadiri, dengan kode 3, tidak pernah menghadiri, dengan kode 2 sampai tidak ingin menghadiri sama sekali, dengan kode 1. Dari hasil pengukuran dengan menggunakan skala ordinal ini akan diperoleh data ordinal. Alat analisis (uji hipotesis asosiatif  statistik nonparametrik yang lazim digunakan untuk data ordinal adalah Spearman Rank Correlation dan Kendall Tau.

c. Data interval
Pemberian angka kepada set dari objek yang mempunyai sifat-sifat ukuran ordinal dan ditambah satu sifat lain, yakni jarak yang sama pada pengukuran dinamakan data interval. Data ini memperlihatkan jarak yang sama dari ciri atau sifat objek yang diukur. Akan tetapi ukuran interval tidak memberikan jumlah absolut dari objek yang diukur. Data yang diperoleh dari hasil pengukuran menggunakan skala interval dinamakan data interval.

Misalnya tentang nilai ujian 6 orang mahasiswa, yakni A, B, C, D, E dan F diukur dengan ukuran interval pada skala prestasi dengan ukuran 1, 2, 3, 4, 5 dan 6, maka dapat dikatakan bahwa beda prestasi antara C dan A adalah 3 – 1 = 2. Beda prestasi antara C dan F adalah 6 – 3 = 3. Akan tetapi tidak bisa dikatakan bahwa prestasi E adalah 5 kali prestasi A ataupun prestasi F adalah 3 kali lebih baik dari prestasi B. Dari hasil pengukuran dengan menggunakan skala interval ini akan diperoleh data interval. Alat analisis (uji hipotesis asosiatif)  statistik parametrik yang lazim digunakan untuk data interval ini adalah Pearson Korelasi Product Moment, Partial Correlation, Multiple Correlation, Partial Regression, dan Multiple Regression.

d. Data ratio
Ukuran yang meliputi semua ukuran di atas ditambah dengan satu sifat yang lain, yakni ukuran yang memberikan keterangan tentang nilai absolut dari objek yang diukur dinamakan ukuran ratio. Ukuran ratio memiliki titik nol, karenanya, interval jarak tidak dinyatakan dengan beda angka rata-rata satu kelompok dibandingkan dengan titik nol di atas. Oleh karena ada titik nol, maka ukuran rasio dapat dibuat perkalian ataupun pembagian. Angka pada skala rasio dapat menunjukkan nilai sebenarnya dari objek yang diukur. Jika ada 4 orang pengemudi, A, B, C dan D mempunyai pendapatan masing-masing perhari Rp. 10.000, Rp.30.000, Rp. 40.000 dan Rp. 50.000. bila dilihat dengan ukuran rasio maka pendapatan pengemudi C adalah 4 kali pendapatan pengemudi A. Pendapatan D adalah 5 kali pendapatan A. Pendapatan C adalah 4/3 kali pendapatan B. Dengan kata lain, rasio antara C dan A adalah 4 : 1, rasio antara D dan A adalah 5 : 1, sedangkan rasio antara C dan B adalah 4 : 3. Interval pendapatan pengemudi A dan C adalah 30.000. dan pendapatan pengemudi C adalah 4 kali pendapatan pengemudi A.

Dari hasil pengukuran dengan menggunakan skala rasio ini akan diperoleh data rasio. Alat analisis (uji hipotesis asosiatif)  yang digunakan adalah statistik parametrik dan yang lazim digunakan untuk data rasio ini adalah Pearson Korelasi Product Moment, Partial Correlation, Multiple Correlation, Partial Regression, dan Multiple Regression. Sesuai dengan ulasan jenis pengukuran yang digunakan, maka variabel penelitian diharapkan dapat bagi 4 bagian, yakni variabel nominal, variabel ordinal, variabel interval, dan variabel rasio. Variabel nominal, yaitu variabel yang dikategorikan secara diskrit dan saling terpisah seperti status perkawinan, jenis kelamin, dan sebagainya. Variabel ordinal adalah variabel yang disusun atas dasar peringkat, seperti peringkat prestasi mahasiswa, peringkat perlombaan catur, peringkat tingkat kesukaran suatu pekerjaan dan lain-lain.

Variabel interval adalah variabel yang diukur dengan ukuran interval seperti penghasilan, sikap dan sebagainya, sedangkan variabel rasio adalah variabel yang disusun dengan ukuran rasio seperti tingkat penganggguran, dan sebagainya.

e. Konversi variabel ordinal
Adakalanya kita tidak ingin menguji hipotesis dengan alat uji hipotesis statistik nonparametrik dengan berbagai pertimbangan. Misalnya kita ingin melakukan uji statistik parametrik Pearson Korelasi Product Moment, Partial Correlation, Multiple Correlation, Partial Regression dan Multiple Regression, padahal data yang kita miliki adalah hasil pengukuran dengan skala ordinal, sedangkan persyaratan penggunaan statistik parametrik adalah selain data harus berbentuk interval atau rasio, data harus memiliki distribusi normal. Jika kita tidak ingin melakukan ujinormalitas karena data yang kita miliki adalah data ordinal, hal itu bisa saja kita lakukan dengan cara menaikkan data dari pengukuran skala ordinal menjadi data dalam skala interval dengan metode Suksesive Interval.

Menuruti Al-Rasyid, menaikkan data dengan skala ordinal menjadi skala interval dinamakan transformasi dengan menggunakan metode Suksesiv Interval. Penggunaan skala interval bagi kepentingan statistik parametrik, selain merupakan suatu kelaziman, juga untuk mengubah data agar memiliki sebaran normal. Transformasi menggunakan model ini berarti tidak perlu melakukan uji normalitas. Karena salah satu syarat penggunaan statistik parametrik, selain data harus memiliki skala interval (dan ratio), data harus memiliki distribusi normal. Berbeda dengan statistik nonparametrik, ia hanya digunakan untuk mengukur distribusi. (Ronald E. Walpole).

Berikut ini diberikan contoh sederhana bagaimana kita meningkatkan data hasil pengukuran dengan skala ordinal menjadi data interval dengan metode Suksesiv Interval. Sebenarnya data ini lazimnya hanya dianalisis dengan statistik nonparametrik. Akan tetapi oleh karena model yang diinginkan adalah statistik parametrik, data tersebut ditingkatkan skalanya menjadi data interval dengan menggunakan metode Suksesive Interval, sehingga di dapat dua jenis data yakni data ordinal dan data interval hasil transformasi. Tabel berikut ini adalah konversi variabel ordinal menjadi variabel interval yang disajikan secara simultan. Data ordinal berukuran 100.

Tabel 1.
Proses Konversi Variabel Ordinal menjadi Variabel Interval
1. Pemilih jawaban (kolom 1) atau kategori dan jumlahnya dibuat dari hasil kuisioner fiktif.

2. Masing-masing frekuensi setiap masing-masing kategori dijumlahkan (kolom 2) menjadi jumlah frekuensi.

3. Kolom proporsi (kolom 3) nomor 1 diisi dengan cara, misalnya yang memilih kategori 1 jumlah responden 25 orang, maka proporsinya adalah (25 : 100) = 0,25. Kolom proporsi no 2 diisi dengan cara, kategori 2 dengan jumlah responden 17 orang, maka proporsinya adalah (17 : 100) = 0,17. Kolom proporsi nomor 3 diisi dengan cara, kategori 3 dengan jumlah responden 34 orang, proporsinya adalah (34 : 100) = 0,34. Kemudian kolom proporsi nomor 4 dengan jumlah responden 19 orang, proporsinya dihitung dengan cara (19 : 100) = 0,19, begitu seterusnya sampai ditemukan angka 0,05.

4. Proporsi kumulatif (kolom 4) diisi dengan cara menjumlahkan secara kumulatif item yang ada pada kolom no 3 (proporsi). Misalnya 0,25 + 0,17 = 0,42. Kemudian nilai 0,42 + 0,34 = 0,76. Lalu 0,76 + 0,19 = 0,95. Dan terakhir adalah 0,95 + 0,05 = 1,00. 5. Kolom 5 (Nilai Z), diisi dengan cara melihat tabel Distribusi Normal (Lampiran 1).

Misalnya angka (– 0,67), diperoleh dari luas 0,2500 (tabel Z) terletak di Z yang ke berapa. Jika tidak ada angka yang pas, cari nilai yang terdekat dengan luas 0,2500. Dalam hal ini angka 0,2514 (terdekat dengan angka 0,2500) terletak di Z ke 0,67. Karena angka 0,25 berada di bawah 0,5, maka beri tanda negatif didepannya. Berikutnya adalah angka (– 0,20), diperoleh dari luas (angka) 0,4200 (tabel Z) terletak di Z ke berapa. Jika tidak ada angka yang sama dengan 0,4200, cari nilai yang terdekat dengan angka 0,4200 dalam tabel Z. Dalam contoh ini, angka 0,4207 (terdekat dengan 0,4200) terletak di Z ke 0,2. Karena angka 0,42 berada di bawah 0,5, maka beri tanda negatif di depannya. Kemudian angka (0,71), diperoleh dari luas distribusi normal (angka) 0,7600 (tabel Z). Angka ini harus dihitung dengan jalan menjumlahkan setengah dari luas distribusi normal, yakni (0,5 + 0,26) = 0,76. Untuk mencapai angka 1,0000, berarti ada kekurangan sebesar 0,2400. Tabel Z yang terdekat dengan angka 0,2400 adalah 0,2389 yang terletak di Z ke 0,71. Berikutnya adalah angka (1,64). Angka ini diperoleh dari luas distribusi normal (angka) 0,9500 (tabel Z). Angka ini juga harus dihitung dengan cara menjumlahkan setengah dari luas distribusi normal, yakni (0,5 + 0,45) = 0,95. Untuk mencapai luas 100% (angka 1,000), distribusi ini ada kekurangan sebesar 0,0500. Tabel Z yang terdekat dengan angka 0,0500 adalah 0,0505 (Z ke 1,64) dan 0,495 (Z ke 165) . Oleh karena angka tersebut memiliki nilai sama, maka kita hanya memilih salah satu, yakni di Z ke 1,645. Nilai ordinat (kolom 6) dapat dilihat pada tabel Ordinat Kurva Normal. Angka 0,3187 bersesuaian dengan P 0,25 (kolom 4). Angka 0,3910 bersesuaian dengan P 0,42 (kolom 4). Kemudian angka 0,3101 bersesuaian dengan P 0,76. (1 – P) = 0,24 (kolom 4). Artinya nilai 0,3101 bersesuaian dengan P 0,24. Dst....

Kolom 7
(nilai skala) dicari dengan rumus :
-------------->Kepadatan pd batas bawah – kepadatan pd batas atas
Nilai Skala = ---------------------------------------------------------------
--------------->Daerah di bwh bts atas – daerah di bwh bts bawah
------------------>0,0000 – 0,3187
Nilai skala 1 = ------------------------ = – 1,2748
--------------------->0,25 – 0,00
------------------>0,3187 – 0,3910
Nilai skala 2 = ------------------------ = – 0,4253
--------------------->0,42 – 0,25
------------------>0,3919 – 0,3101
Nilai skala 3 = ------------------------ = 0,2379
--------------------->0,76 – 0,42
------------------>0,3101 – 0,1040
Nilai skala 4 = ------------------------ = 1,0847
--------------------->0,95 – 0,76
------------------>0,1040 – 0,0000
Nilai skala 5 = ------------------------ = 2,0800
--------------------->1,00 – 0,95

Angka yang diperoleh berdasarkan perhitungan di atas kemudian ditransformasi menjadi variabel Interval dengan menggunakan rumus seperti yang dilakukan dalam kolom 8.

Kolom 8. Nilai Y (kolom 8) dicari dengan rumus: Y = Nilai Skala + │ Nilai Skalamin │. Cari nilai negatif paling tinggi pada kolom 7 (nilai skala). Kemudian tambahkan bilangan itu dengan bilangan tertentu agar sama dengan 1. Angka negatif paling tinggi adalah – 1,2748.

Agar bilangan itu sama dengan satu berarti harus di tambah dengan bilangan 2,2748 (bilangan konstan). Kemudian untuk nilai Y2, juga harus ditambah dengan angka 2,2748. Begitu seterusnya sampai nilai Y5.

Y1 = – 1,2748 + 2,2748 = 1
Y2 = – 0,4253 + 2,2748 = 1,8495
Y3 = 0,2379 + 2,2748 = 2,5127
Y4 = 1,0847 + 2,2748 = 3,3595
Y5 = 2,0800 + 2,2748 = 4,3548

C. Kesimpulan
Nilai Yi (kolom 8) merupakan nilai hasil transformasi dari variabel ordinal menjadi variabel interval dengan metode MSI. Dengan kata lain, nilai Yi sudah berbentuk data interval. Bila transformasi serupa juga diberlakukan terhadap Nilai Xi, maka kedua variabel ini bisa digunakan sebagai variabel untuk keperluan analisis Parametrik bagi mahasiswa. Misalnya menggunakan Pearson Korelasi Product Moment, Partial Corelation, Multiple Corelation, Partial Regression, dan Multiple Regression.

CONTOH PERHITUNGAN SECARA MANUAL DENGAN MS OFFICE EXCEL: DOWNLOAD
Untuk Penjelasannya, baca artikel berikut "Contoh Transformasi Data Ordinal Dengan Excel"
---------------------------------

DAFTAR PUSTAKA
Al-Rasyid, H. Teknik Penarikan Sampel dan Penyusunan Skala. Pasca Sarjana UNPAD, Bandung, 1994.
Anita Kesumahati, Skripsi, PS Matematika, Unila, Penggunaan Korelasi Polikhorik dan Pearson untuk Variabel Ordinal Dalam Model Persamaan Struktural, 2005.
J.T. Roscoe, Fundamental Research Statistic for the Behavioral Sciences, Hol, Rinehart and Winston, Inc., New York, 1969.
J Supranto, Statistik, Teori Dan Aplikasi. Edisi Kelima, Penerbit Erlangga Jakarta, 1987.
Moh. Nazir, Ph.D. Metode Penelitian, Penerbit Ghalia Indonesia, Jakarta, 2003.
Ronald E. Walpole, Pengantar Statistika, Edisi ke-3, Penerbit PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 1992.
Riduan, Dasar-dasar Statistika, Penerbit CV. ALFABETA, Bandung, 2005.
Sugiono, Prof. Dr., Statistik Nonparametrik Untuk Penelitian, Penerbit CV. ALFABETA, Bandung, 2004.
Wijayanto, Structural Equation Modeling dengan LISREL 8.5. Pasca Sarjana FE-UI, Jakarta, 2003.
Zaenal Mustafa El Qodri, Pengantar Statistik Terapan Untuk Ekonomi, Penerbit BPFE, Yogyakarta, 1995.
Babbie, Earl R., The Pravtice of Social Research, 4th Edition, Belmont, CA, Wadsworth, 1986.
Kerlinger, F.N., Foundation of Behavioral Research, 2nd Ed., New York, MacMillan, 1971.

TRANSFORMASI DATA ORDINAL KE INTERVAL dan (PERDEBATANNYA)
Perdebatan tentang Konversi Olah Data Ordinal menjadi Interval agar bisa digunakan dalam analisis statistik parametrik sebenarnya sudah selesai dan berakhir beberapa dasawarsa lalu. Sebagaimana dikatakan oleh Prof. Dr. Imam Ghozali, M.Com., (dalam Muji Gunarto). Akan tetapi belakangan ini relatif sering dipertanyakan berkenaan dengan kelaziman model yang akan digunakan oleh mahasiswa ketika akan membuat tugas akhir. Fenomena seperti itu tentu saja merupakan dinamika pemikiran mahasiswa yang makin kritis mengahadapi tugas-tugas kuliah yang makin komplek. Sebelum mahasiswa melakukan penelitian, variabel dan definisi operasionalnya memang harus dilakukan demi memasuki wilayah penetuan model yang akan digunakan. Karena penggunaan model saja, tanpa melakukan pengkajian akan berakibat pada pelanggaran kelaziman terhadap penggunaan model terhadap data yang diperoleh mahasiswa.

Definisi operasional variabel yang dijabarkan sesuai dengan konsep dan teori yang relatif benar akan membantu mengungkapkan penggunaan data penelitian. Karena berdasarkan definisi ini, kita akan menemukan dan membuat klasifikasi data sesuai dengan keperluan. Beberapa Universitas di Indonesia ada yang memberikan syarat dilakukannya transformasi terlebih dahulu terhadap data ordinal, sebelum dilakukan analisis dengan metode multivariate atau analisis path. Misalkan kita akan menganalisis variabel motivasi dan prestasi kerja karyawan sebuah perusahaan. Variabel motivasi kerja karyawan diberi simbol X dan variabel pretasi kerja karyawan diberi simbol Y. Keduanya diukur dalam satuan skala ordinal.

Setelah dilakukan transformasi, data tersebut kemudian dianalisis dengan metode regresi. Katakan hasilnya adalah Y = 4 + 2X. Artinya bila X (motivasi kerja) meningkat 1 satuan, maka Y (prestasi kerja) akan meningkat sebesar 2 satuan. Kita tahu bahwa X ( motivasi kerja) adalah variabel kualitatif. Angka yang diberikan hanya semata-mata merupakan simbol belaka yang diberikan demi kepentingan analisis data. Karena tanpa memberikan angka (numerik), data kualitatif tidak bisa di analisis dengan statistika.

Bagaimana mungkin X (motivasi) bisa mempengaruhi Y dalam satuan numerik?. Kita hanya bisa mengatakan bahwa variabel Motivasi berpengaruh Signifikan terhadap Prestasi Kerja Karena sejak awal, variabel motivasi dan prestasi kerja adalah data kualitatif, bukan numerik. Simbol numerik yang diberikan kepadanya tidak memberikan arti apa-apa secara kuantitatif, akan tetapi hanya merupakan simbol belaka. Coba saja kita bandingkan dengan kasus lain berikut ini, Pupuk yang digunakan dalam satuan (kwintal) akan digunakan untuk memprediksi hasil Produksi Padi dalam satuan (ton). Katakan hasilnya adalah Y = 4 + 2X. Artinya bila Pupuk naik sebesar 1 satuan (kwintal), diharapkan hasil produksi Padi akan naik sebesar 2 satuan (ton).
Satuan dalam kasus ini, yakni kwintal dan ton, merupakan satuan (numerik) yang bisa diukur, dibandingkan secara kuantitatif dan ditimbang.

Karena sejak awal, data yang di analisis merupakan data interval (ratio) numerik yang bisa diukur secara kuantitatif. Akan tetapi data yang pada awalnya merupakan data kualitatif dan di ukur dengan skala Ordinal, misalnya Motivasi Kerja dan Prestasi kerja, meskipun dilakukan transformasi dengan cara menaikkan skalanya dari ordinal menjadi interval, kemudian dilakukan analisis misalnya dengan metode regresi, atau statistik parametrik, tetap saja kita akan menemui kesulitan dalam melakukan interpretasi terhadap hasil (persamaan regresi) yang kita peroleh. Karena sejak awal, data yang kita analisis adalah merupakan data kualitatif (bukan numerik) seperti halnya data interval/ratio.

Pemberian simbol dalam data kualitatif hanya bertujuan untuk memudahkan perhitungan secara matematis. Satuannya, yakni satuan yang ditunjukkan oleh data kualitatif setelah dilakukan pemberian simbol secara numerik tetap saja tidak akan memberikan informasi secara numerik seperti halnya data interval atau ratio.

Fatal Police Shootings: Accounts Since Ferguson

Photo

 

 

Suzanne Crough, Actress in ‘The Partridge Family,’ Dies at 52

Ms. Crough played the youngest daughter on the hit ’70s sitcom starring David Cassidy and Shirley Jones.

François Michelin, Head of Tire Company, Dies at 88

Under Mr. Michelin’s leadership, which ended when he left the company in 2002, the Michelin Group became the world’s biggest tire maker, establishing a big presence in the United States and other major markets overseas.

Obama Finds a Bolder Voice on Race Issues

As he reflected on the festering wounds deepened by race and grievance that have been on painful display in America’s cities lately, President Obama on Monday found himself thinking about a young man he had just met named Malachi.

A few minutes before, in a closed-door round-table discussion at Lehman College in the Bronx, Mr. Obama had asked a group of black and Hispanic students from disadvantaged backgrounds what could be done to help them reach their goals. Several talked about counseling and guidance programs.

“Malachi, he just talked about — we should talk about love,” Mr. Obama told a crowd afterward, drifting away from his prepared remarks. “Because Malachi and I shared the fact that our dad wasn’t around and that sometimes we wondered why he wasn’t around and what had happened. But really, that’s what this comes down to is: Do we love these kids?”

Many presidents have governed during times of racial tension, but Mr. Obama is the first to see in the mirror a face that looks like those on the other side of history’s ledger. While his first term was consumed with the economy, war and health care, his second keeps coming back to the societal divide that was not bridged by his election. A president who eschewed focusing on race now seems to have found his voice again as he thinks about how to use his remaining time in office and beyond.

Continue reading the main story Video

Play Video|1:17

Obama Speaks of a ‘Sense of Unfairness’

In the aftermath of racially charged unrest in places like Baltimore, Ferguson, Mo., and New York, Mr. Obama came to the Bronx on Monday for the announcement of a new nonprofit organization that is being spun off from his White House initiative called My Brother’s Keeper. Staked by more than $80 million in commitments from corporations and other donors, the new group, My Brother’s Keeper Alliance, will in effect provide the nucleus for Mr. Obama’s post-presidency, which will begin in January 2017.

“This will remain a mission for me and for Michelle not just for the rest of my presidency but for the rest of my life,” Mr. Obama said. “And the reason is simple,” he added. Referring to some of the youths he had just met, he said: “We see ourselves in these young men. I grew up without a dad. I grew up lost sometimes and adrift, not having a sense of a clear path. The only difference between me and a lot of other young men in this neighborhood and all across the country is that I grew up in an environment that was a little more forgiving.”

Organizers said the new alliance already had financial pledges from companies like American Express, Deloitte, Discovery Communications and News Corporation. The money will be used to help companies address obstacles facing young black and Hispanic men, provide grants to programs for disadvantaged youths, and help communities aid their populations.

Joe Echevarria, a former chief executive of Deloitte, the accounting and consulting firm, will lead the alliance, and among those on its leadership team or advisory group are executives at PepsiCo, News Corporation, Sprint, BET and Prudential Group Insurance; former Secretary of State Colin L. Powell; Senator Cory Booker, Democrat of New Jersey; former Attorney General Eric H. Holder Jr.; the music star John Legend; the retired athletes Alonzo Mourning, Jerome Bettis and Shaquille O’Neal; and the mayors of Indianapolis, Sacramento and Philadelphia.

The alliance, while nominally independent of the White House, may face some of the same questions confronting former Secretary of State Hillary Rodham Clinton as she begins another presidential campaign. Some of those donating to the alliance may have interests in government action, and skeptics may wonder whether they are trying to curry favor with the president by contributing.

“The Obama administration will have no role in deciding how donations are screened and what criteria they’ll set at the alliance for donor policies, because it’s an entirely separate entity,” Josh Earnest, the White House press secretary, told reporters on Air Force One en route to New York. But he added, “I’m confident that the members of the board are well aware of the president’s commitment to transparency.”

The alliance was in the works before the disturbances last week after the death of Freddie Gray, the black man who suffered fatal injuries while in police custody in Baltimore, but it reflected the evolution of Mr. Obama’s presidency. For him, in a way, it is coming back to issues that animated him as a young community organizer and politician. It was his own struggle with race and identity, captured in his youthful memoir, “Dreams From My Father,” that stood him apart from other presidential aspirants.

But that was a side of him that he kept largely to himself through the first years of his presidency while he focused on other priorities like turning the economy around, expanding government-subsidized health care and avoiding electoral land mines en route to re-election.

After securing a second term, Mr. Obama appeared more emboldened. Just a month after his 2013 inauguration, he talked passionately about opportunity and race with a group of teenage boys in Chicago, a moment aides point to as perhaps the first time he had spoken about these issues in such a personal, powerful way as president. A few months later, he publicly lamented the death of Trayvon Martin, a black Florida teenager, saying that “could have been me 35 years ago.”

Photo

 

That case, along with public ruptures of anger over police shootings in Ferguson and elsewhere, have pushed the issue of race and law enforcement onto the public agenda. Aides said they imagined that with his presidency in its final stages, Mr. Obama might be thinking more about what comes next and causes he can advance as a private citizen.

That is not to say that his public discussion of these issues has been universally welcomed. Some conservatives said he had made matters worse by seeming in their view to blame police officers in some of the disputed cases.

“President Obama, when he was elected, could have been a unifying leader,” Senator Ted Cruz of Texas, a Republican candidate for president, said at a forum last week. “He has made decisions that I think have inflamed racial tensions.”

On the other side of the ideological spectrum, some liberal African-American activists have complained that Mr. Obama has not done enough to help downtrodden communities. While he is speaking out more, these critics argue, he has hardly used the power of the presidency to make the sort of radical change they say is necessary.

The line Mr. Obama has tried to straddle has been a serrated one. He condemns police brutality as he defends most officers as honorable. He condemns “criminals and thugs” who looted in Baltimore while expressing empathy with those trapped in a cycle of poverty and hopelessness.

In the Bronx on Monday, Mr. Obama bemoaned the death of Brian Moore, a plainclothes New York police officer who had died earlier in the day after being shot in the head Saturday on a Queens street. Most police officers are “good and honest and fair and care deeply about their communities,” even as they put their lives on the line, Mr. Obama said.

“Which is why in addressing the issues in Baltimore or Ferguson or New York, the point I made was that if we’re just looking at policing, we’re looking at it too narrowly,” he added. “If we ask the police to simply contain and control problems that we ourselves have been unwilling to invest and solve, that’s not fair to the communities, it’s not fair to the police.”

Moreover, if society writes off some people, he said, “that’s not the kind of country I want to live in; that’s not what America is about.”

His message to young men like Malachi Hernandez, who attends Boston Latin Academy in Massachusetts, is not to give up.

“I want you to know you matter,” he said. “You matter to us.”

Bruce Alger, 96, Dies; Led ‘Mink Coat’ Protest Against Lyndon Johnson

Mr. Alger, who served five terms from Texas, led Republican women in a confrontation with Lyndon B. Johnson that may have cost Richard M. Nixon the 1960 presidential election.

Joseph Lechleider, a Father of the DSL Internet Technology, Dies at 82

Mr. Lechleider helped invent DSL technology, which enabled phone companies to offer high-speed web access over their infrastructure of copper wires.

William Pfaff, Critic of American Foreign Policy, Dies at 86

Mr. Pfaff was an international affairs columnist and author who found Washington’s intervention in world affairs often misguided.

Take the Money and Run

The career criminals in genre novels don’t have money problems. If they need some, they just go out and steal it. But such financial transactions can backfire, which is what happened back in 2004 when the Texas gang in Michael

Don Mankiewicz, Screenwriter in a Family Film Tradition, Dies at 93

Mr. Mankiewicz, an Oscar-nominated screenwriter for “I Want to Live!,” also wrote episodes of television shows such as “Star Trek” and “Marcus Welby, M.D.”

Ruth Rendell, Novelist Who Thrilled and Educated, Dies at 85

Ms. Rendell was a prolific writer of intricately plotted mystery novels that combined psychological insight, social conscience and teeth-chattering terror.

Rhapsody, a Lofty Literary Journal, Perused at 39,000 Feet

Photo

 

Last summer at a writers’ workshop in Oregon, the novelists Anthony Doerr, Karen Russell and Elissa Schappell were chatting over cocktails when they realized they had all published work in the same magazine. It wasn’t one of the usual literary outlets, like Tin House, The Paris Review or The New Yorker. It was Rhapsody, an in-flight magazine for United Airlines.

It seemed like a weird coincidence. Then again, considering Rhapsody’s growing roster of A-list fiction writers, maybe not. Since its first issue hit plane cabins a year and a half ago, Rhapsody has published original works by literary stars like Joyce Carol Oates, Rick Moody, Amy Bloom, Emma Straub and Mr. Doerr, who won the Pulitzer Prize for fiction two weeks ago.

As airlines try to distinguish their high-end service with luxuries like private sleeping chambers, showers, butler service and meals from five-star chefs, United Airlines is offering a loftier, more cerebral amenity to its first-class and business-class passengers: elegant prose by prominent novelists. There are no airport maps or disheartening lists of in-flight meal and entertainment options in Rhapsody. Instead, the magazine has published ruminative first-person travel accounts, cultural dispatches and probing essays about flight by more than 30 literary fiction writers.

Photo

 

An airline might seem like an odd literary patron. But as publishers and writers look for new ways to reach readers in a shaky retail climate, many have formed corporate alliances with transit companies, including American Airlines, JetBlue and Amtrak, that provide a captive audience.

Mark Krolick, United Airlines’ managing director of marketing and product development, said the quality of the writing in Rhapsody brings a patina of sophistication to its first-class service, along with other opulent touches like mood lighting, soft music and a branded scent.

“The high-end leisure or business-class traveler has higher expectations, even in the entertainment we provide,” he said.

Some of Rhapsody’s contributing writers say they were lured by the promise of free airfare and luxury accommodations provided by United, as well as exposure to an elite audience of some two million first-class and business-class travelers.

“It’s not your normal Park Slope Community Bookstore types who read Rhapsody,” Mr. Moody, author of the 1994 novel “The Ice Storm,” who wrote an introspective, philosophical piece about traveling to the Aran Islands of Ireland for Rhapsody, said in an email. “I’m not sure I myself am in that Rhapsody demographic, but I would like them to buy my books one day.”

In addition to offering travel perks, the magazine pays well and gives writers freedom, within reason, to choose their subject matter and write with style. Certain genres of flight stories are off limits, naturally: no plane crashes or woeful tales of lost luggage or rude flight attendants, and nothing too risqué.

“We’re not going to have someone write about joining the mile-high club,” said Jordan Heller, the editor in chief of Rhapsody. “Despite those restrictions, we’ve managed to come up with a lot of high-minded literary content.”

Guiding writers toward the right idea occasionally requires some gentle prodding. When Rhapsody’s executive editor asked Ms. Russell to contribute an essay about a memorable flight experience, she first pitched a story about the time she was chaperoning a group of teenagers on a trip to Europe, and their delayed plane sat at the airport in New York for several hours while other passengers got progressively drunker.

“He pointed out that disaster flights are not what people want to read about when they’re in transit, and very diplomatically suggested that maybe people want to read something that casts air travel in a more positive light,” said Ms. Russell, whose novel “Swamplandia!” was a finalist for the 2012 Pulitzer Prize.

She turned in a nostalgia-tinged essay about her first flight on a trip to Disney World when she was 6. “The Magic Kingdom was an anticlimax,” she wrote. “What ride could compare to that first flight?”

Ms. Oates also wrote about her first flight, in a tiny yellow propeller plane piloted by her father. The novelist Joyce Maynard told of the constant disappointment of never seeing her books in airport bookstores and the thrill of finally spotting a fellow plane passenger reading her novel “Labor Day.” Emily St. John Mandel, who was a finalist for the National Book Award in fiction last year, wrote about agonizing over which books to bring on a long flight.

“There’s nobody that’s looked down their noses at us as an in-flight magazine,” said Sean Manning, the magazine’s executive editor. “As big as these people are in the literary world, there’s still this untapped audience for them of luxury travelers.”

United is one of a handful of companies showcasing work by literary writers as a way to elevate their brands and engage customers. Chipotle has printed original work from writers like Toni Morrison, Jeffrey Eugenides and Barbara Kingsolver on its disposable cups and paper bags. The eyeglass company Warby Parker hosts parties for authors and sells books from 14 independent publishers in its stores.

JetBlue offers around 40 e-books from HarperCollins and Penguin Random House on its free wireless network, allowing passengers to read free samples and buy and download books. JetBlue will start offering 11 digital titles from Simon & Schuster soon. Amtrak recently forged an alliance with Penguin Random House to provide free digital samples from 28 popular titles, which passengers can buy and download over Amtrak’s admittedly spotty wireless service.

Amtrak is becoming an incubator for literary talent in its own right. Last year, it started a residency program, offering writers a free long-distance train trip and complimentary food. More than 16,000 writers applied and 24 made the cut.

Like Amtrak, Rhapsody has found that writers are eager to get onboard. On a rainy spring afternoon, Rhapsody’s editorial staff sat around a conference table discussing the June issue, which will feature an essay by the novelist Hannah Pittard and an unpublished short story by the late Elmore Leonard.

“Do you have that photo of Elmore Leonard? Can I see it?” Mr. Heller, the editor in chief, asked Rhapsody’s design director, Christos Hannides. Mr. Hannides slid it across the table and noted that they also had a photograph of cowboy spurs. “It’s very simple; it won’t take away from the literature,” he said.

Rhapsody’s office, an open space with exposed pipes and a vaulted brick ceiling, sits in Dumbo at the epicenter of literary Brooklyn, in the same converted tea warehouse as the literary journal N+1 and the digital publisher Atavist. Two of the magazine’s seven staff members hold graduate degrees in creative writing. Mr. Manning, the executive editor, has published a memoir and edited five literary anthologies.

Mr. Manning said Rhapsody was conceived from the start as a place for literary novelists to write with voice and style, and nobody had been put off that their work would live in plane cabins and airport lounges.

Still, some contributors say they wish the magazine were more widely circulated.

“I would love it if I could read it,” said Ms. Schappell, a Brooklyn-based novelist who wrote a feature story for Rhapsody’s inaugural issue. “But I never fly first class.”

Gilbert Haroche, Builder of an Economy Travel Empire, Dies at 87

Mr. Haroche was a founder of Liberty Travel, which grew from a two-man operation to the largest leisure travel operation in the United States.

Betsy von Furstenberg, Baroness and Versatile Actress, Dies at 83

Ms. von Furstenberg made her debut in the movies and on the Broadway stage in the early 1950s as a teenager and later reinvented herself as a television actress, writer and philanthropist.

Jack Ely, Who Sang the Kingsmen’s ‘Louie Louie’, Dies at 71

A 2-minute-42-second demo recording captured in one take turned out to be a one-hit wonder for Mr. Ely, who was 19 when he sang the garage-band classic.

Calvin Peete, 71, a Racial Pioneer on the PGA Tour, Is Dead

With 12 tournament victories in his career, Mr. Peete was the most successful black professional golfer before Tiger Woods.