PERSIAPAN ANALISIS DATA( Pemilihan Jenis Analisis Data)

(1)

PERSIAPAN ANALISIS DATA

(

(2)

RANCANGAN

Pengolahan

&

Analisis

Data (RPA)

Harus

memperhatikan

:

Rumusan

Rumusan masalahmasalah & & tujuantujuan::

Berkaitan

Berkaitan dengandengan hubunganhubungan Berkaitan

Berkaitan dengandengan perbedaanperbedaan

Hipotesis

Hipotesis::

Hipotesis

Hipotesis NolNol (Ho): (Ho): mismis. . tidaktidak adaada hubungan/perbedaanhubungan/perbedaan Hipotesis

Hipotesis alternatifalternatif (Ha): (Ha): mismis. . adaada hubungan/perbedaanhubungan/perbedaan

Jumlah

Jumlah variabelvariabel yang yang dianalisisdianalisis::

1

1 variabelvariabel ((univariatunivariat)) 2

2 variabelvariabel ((bivariatbivariat)) 3

(3)

Keberlakuan

Keberlakuan hasilhasil penelitianpenelitian ((padapada arasaras populasipopulasi atauatau contoh

contoh)) Model/

Model/polapola sebaransebaran data yang data yang akanakan menentukanmenentukan parameter

parameter statistikstatistik ujiuji ((ParametrikParametrik atauatau Non Non Parametrik

Parametrik)) Ada/tidaknya

Ada/tidaknya interaksiinteraksi antaraantara variabelvariabel bebasbebas (

(perlakuanperlakuan) ) dalamdalam mempengaruhimempengaruhi variabelvariabel taktak bebasbebas (

(variabelvariabel responsrespons)) Taraf

Taraf kepercayaankepercayaan ((signifikansisignifikansi) yang ) yang akanakan dipakaidipakai dalam

dalam prosesproses pengambilanpengambilan keputusankeputusan::

α

α _{= 5 %}_{= 5 %}_atau_atau _{1 %}_{1 %}

Nilai

(4)

PEMILIHAN JENIS UJI STATISTIK

1.

1. AnalisisAnalisis statistikstatistik cocokcocok untukuntuk data data kuantitatifkuantitatif atauatau data data

yang

yang dikuantitatifkandikuantitatifkan

2.

2. AnalisisAnalisis nonstatistiknonstatistik biasanyabiasanya diaplikasikandiaplikasikan untukuntuk data data

kualitatif

kualitatif –– deskriptifdeskriptif atauatau tekstulartekstular

3.

3. KhususKhusus untukuntuk analisisanalisis statistikstatistik: model yang : model yang digunakandigunakan

harus

harus sesuaisesuai dengandengan rancanganrancangan penelitiannyapenelitiannya (

(ditentukanditentukan oleholeh rumusanrumusan masalahmasalah –– tujuantujuan –– hipotesis

hipotesis), ), dapatdapat dibedakandibedakan::

Uji

Uji beda/komparatifbeda/komparatif Uji

Uji asosiasiasosiasi ((hubunganhubungan atauatau pengaruhpengaruh))

4.

4. Agar model Agar model atauatau metodemetode ujiuji ituitu sahihsahih makamaka asumsiasumsi-

-asumsi

asumsi yang yang mendasarimendasari harusharus dipenuhidipenuhi, , adaada 2 2 pilihanpilihan::

Uji

Uji statistikstatistik parametrikparametrik Uji

(5)

JENIS STATISTIK

Statistik

Statistik DeskriptifDeskriptif: data : data diringkasdiringkas padapada halhal--halhal yang yang penting

penting dalamdalam data data tersebuttersebut

Grafik

Distribusi frekuensifrekuensi..

Central

Central tendensitendensi : mean, modus, median : mean, modus, median

Ukuran

Ukuran dispersidispersi : : standarstandar deviasideviasi, , varianvarian (

(keempatnyakeempatnya padapada SPSS SPSS menggunakanmenggunakan menu: Analyze, menu: Analyze, submenu: Descriptive Statistic)

submenu: Descriptive Statistic)

Statistik

Statistik InferensialInferensial: : menggunakanmenggunakan metodemetode statistikstatistik untukuntuk menganalisis

menganalisis data data dandan hasilhasil analisisanalisis tersebuttersebut digunakandigunakan untuk

untuk menggambarkan/mengestimasimenggambarkan/mengestimasi parameter parameter populasi

(6)

Pedoman

Pedoman PenggunaanPenggunaan Parameter Parameter padapada StatistikStatistik InferensialInferensial

Tipe Data

Distribusi Data

Jumlah Data

Statistik Parametrik

Statistik Non Parametrik Nominal/Ordinal

Tidak Normal

Kecil (<30)

Besar (>30) Normal

(7)

JENIS UJI STATISTIK

Macam

Data

Bentuk

Bentuk HipotesisHipotesis

Komparatif

Komparatif (2 (2 sampelsampel)) KomparatifKomparatif (>2 (>2 sampelsampel)) _Asosiasi_Asosiasi (

(hubunganhubungan)) Related

Related IndependenIndependen RelatedRelated IndependenIndependen

Nominal

• ChiChi--SquareSquare

•

• XX2 2 _utk_utk_k_k

sampel sampel

•

• Cochran QCochran Q

•

•XX2 2 _utk_utk_k_k

sampel sampel

•

•ContingencyContingency

•

•Coefficient CCoefficient C

Ordinal

Ordinal •• Sign testSign test

•

• WilcoxonWilcoxon matched matched pairs pairs

•

• Median TestMedian Test

•

• KolmogorofKolmogorof- -Smirnov

• FriedmanFriedman- -Two

• KruskalKruskal Wallis

Wallis--OneOne- -Way

Way--AnovaAnova

•

• Spearman Spearman rank

rank

correlation correlation

•

• Kendall TauKendall Tau

Interval,

Interval, RasioRasio •• t-t-test of test of related related (

(piredpired))

•

• Multiple Multiple Correlation Correlation

•

• RegresiRegresi

(8)

Distribusi

Normal

_Normal

Menurut

Menurut pandanganpandangan statistikstatistik, , distribusidistribusi variabelvariabel padapada populasi

populasi mengikutimengikuti distribusidistribusi normalnormal Distribusi

Distribusi normal normal adalahadalah bentukbentuk distribusidistribusi yang yang memusatmemusat di

(9)

Menguji

Normalitas

Data

Data interval/

Data interval/rasiorasio harusharus diujidiuji normalitasnormalitas sebelumsebelum dianalisis

dianalisis untukuntuk menentukanmenentukan jenisjenis ujiuji parametrikparametrik atauatau non

non parametrikparametrik Tujuan

Tujuan ujiuji: : untukuntuk melihatmelihat apakahapakah sebaransebaran data data mengikutimengikuti pola

pola sepertiseperti kurvakurva normalnormal Cara :

Cara : membandingkanmembandingkan data data empirikempirik dengandengan data idealdata ideal Hipotesis

Hipotesis::

Ho:

Ho: tidaktidak terdapatterdapat perbedaanperbedaan antaraantara data data empirikempirik dandan data data teoritik

teoritik

Ha:

Ha: terdapatterdapat perbedaanperbedaan antaraantara data data empirikempirik dandan data data teoritikteoritik

-- p p >> 0,05 0,05 makamaka Ha Ha ditolakditolak (normal)(normal)

(10)

Prinsip

Uji

Distribusi

Normal

Prinsipnya

Prinsipnya membandingkanmembandingkan antaraantara distribusidistribusi data yang data yang didapat

didapat (observed) (observed) dengandengan data normal (expected)data normal (expected) Jika

Jika hasilhasil ujiuji menunjukkanmenunjukkan tidaktidak adaada perbadaanperbadaan antaraantara kedua

kedua distribusidistribusi data data tersebuttersebut (p (p >> 0,05) 0,05) dikatakandikatakan distribusi

distribusi data data obsevedobseved adalahadalah normalnormal

(11)

Pengujian

(12)

Berbagai

Cara

Menguji

Normalitas

Data

1.

Nilai

Skewness

dan

Kurtosis

2.

Lilliefors

(

Uji

Kolmogorov

Smirnov)

3.

Shapiro

-

Wilks

4.

Grafik

PP

dan

Grafik

Q

-

Q (normal jk

Q (normal

jk

data

tersebar

di

sekeliling

garis

)

5.

Nilai

Z (

jika

terletak

antara

–

1,96 sampai

1,96

sampai

+1,96

(13)

1. Ratio

Skewness

dan

Kurtosis:

Ratio

Ratio SkewnessSkewness = = nilainilai skewnessskewness dibagidibagi standarstandar error

error skewnessskewness Patokan

Patokan nilainilai SkewnessSkewness adalahadalah --0,155, 0,155, sdgsdg standard error

standard error skewnessskewness diperolehdiperoleh daridari hasilhasil analisis

analisis datadata Jika

Jika Ratio Ratio SkewnessSkewness beradaberada antaraantara --2 2 sampaisampai +2 +2 maka

maka distribusidistribusi dikatakandikatakan normalnormal Ratio Kurtosis =

Ratio Kurtosis = nilainilai kurtosis kurtosis dibagidibagi standard error standard error kurtosis

kurtosis

Patokan

Patokan nilainilai KurosisKurosis adalahadalah --0,155, 0,155, sdgsdg standard standard error kurtosis

error kurtosis diperolehdiperoleh daridari hasilhasil analisisanalisis datadata Jika

Jika Ratio Kurtosis Ratio Kurtosis beradaberada antaraantara --2 2 sampaisampai +2 +2 maka

(14)

Tambahan

tentang

Normalitas

Satu

istilah

yang

ngetrend

dalam

Kurve

Normal

adalah

Skewness

dan

Kurtosis.

Skewness

berkaitan

dengan

lebar

kurve

,

sedangkan

kurtosis

dengan

tinggi

kurve.

kurve

.

Jika

data

terlihat

sebarannya

normal,

tapi

kalau

nilai

kurtosisnya

besar

(alias

salah

satu

kategori

terlalu

tinggi

)

ya

nggak

normal.

Dua

nilai

ini

harus

diperhatikan...

diperhatikan

...

Nilai

Kritis

(Z) =

Skewness

/

√

(6/N). Z

tidak

boleh

lebih

dari

2,58 (sig. 1%)

dan

1,96 (sig.

5%).

Untuk

(15)

Pada

Pada SPSS, Ratio SPSS, Ratio Skewness

Skewness dandan Kurtosis Kurtosis diperoleh

diperoleh lewatlewat::

Menu Analyze

Submenu Descriptive

Statistics

Statistics –– FrequenciesFrequencies Masukkan

Masukkan VariabelVariabel yang yang akan

akan diujidiuji keke kotakkotak Variable(s

Variable(s)) Klik

Klik pilihanpilihan icon Statistics, icon Statistics, selanjutnya

selanjutnya KlikKlik padapada: : Skewness

Skewness dandan Kurtosis, Kurtosis, kemudian

(16)

2. Testing skew by Z

-

_-

score

_score

The simplest test we can use is a z

The simplest test we can use is a z--score. In the case of score. In the case of skew the z

skew the z--score is given by:score is given by:

The standard error of skew is given by

where N is the number of cases in the sample.

If a z score associated with the skew is greater than

|

|±±1.96| then the sample is significantly different from 1.96| then the sample is significantly different from normal.

normal.

In other words, a value of skew which is significantly

different from zero, would mean that we do not have

normally distributed data

z = skew−0 SE_skew

(17)

Cara menentukan nilai Z:

pilih

Analyze

–

Descriptive

Statistics

–

Descriptives

Masukkan Variabel pada kotak Variable(s)

Aktifkan p

ilihan

: Save standardized value as

variable (

akan

ada

tambahan

variable

baru

di

file

yaitu

nilai

z)

Klik

pilihan

Continue

dan

OK

Distribusi

Nilai

Z (

jika

terletak

antara

–

1,96

sampai

(18)

3.

3. Uji

_Uji

Kolmogorov

_Kolmogorov

Smirnov:

_Smirnov:

Untuk

Untuk mengujimenguji normalitasnormalitas sebuah

sebuah variabelvariabel Dikatakan

Dikatakan DistribusiDistribusi Normal Normal jikajika P

P >> 0,05 0,05 Pada

Pada program SPSS program SPSS dilakukandilakukan melalui

melalui::

Menu Analyze

Submenu Nonparametric

Test

Pilih

Pilih: : –– 1 Sample KS1 Sample KS Masukkan

Masukkan variabelvariabel yang yang pada

pada kotakkotak: Test Variable : Test Variable List

List

Klik

Klik icon Test Distribution icon Test Distribution Normal,

(19)

4.

4. Uji

_Uji

Kolmogorov

_Kolmogorov

Smirnov

_Smirnov

dan

Shapiro

_Shapiro

Wilk

_Wilk

Untuk

Untuk mengujimenguji normalitasnormalitas duadua kelompokkelompok data yang data yang berasal

berasal daridari sebuahsebuah variabelvariabel Dikatakan

Dikatakan DistribusiDistribusi Normal Normal jikajika P P >> 0,05 0,05 Pada

Pada program SPSS program SPSS dilakukandilakukan melaluimelalui:: Menu Analyze

Menu Analyze

Submenu Descriptive Statistics

Submenu Descriptive Statistics –– ExploreExplore Masukkan

Masukkan VariabelVariabel DependenDependen dandan FaktorFaktor pembedanya

pembedanya keke kotakkotak masingmasing--masingmasing Klik

Klik pilihanpilihan icon: Plots icon: Plots dandan pilihpilih Normality Plots Normality Plots with Tests

(20)

(21)

Tests of Normality

Kolmogorov Kolmogorov-

-Smirnov Smirnov

Shapiro Shapiro--WilkWilk

lokasi lokasi penelitian penelitian

Statistic

Statistic dfdf Sig.Sig. StatisticStatistic dfdf Sig.Sig.

lila

lilaWUSWUS desadesa .284.284 1515 .002.002 .782.782 1515 .010.010

kota

kota .196.196 1515 .127.127 .948.948 1515 .486.486

** This is an upper bound of the true significance. a Lilliefors Significance Correction

Distribusi Normal jika P > 0,05

(22)

5. Grafik normal PP dan Grafik

normal Q

-

_-

Q

_Q

Dikatakan normal jk data tersebar di sekeliling garis

Data yang tersebar jauh dari garis menunjukkan data

terdistribusi tidak normal

Pada program SPSS dilakukan melalui:

Graphs

Kemudian pilih P

(23)

Pilih variabel yang akan

diuji dan dimasukkan ke

dalam kotak Variables

Pilih Test Distribution :

Normal

Kemudian tekan OK

(24)

Menguji

Kesamaan

Varian

Lavene

Test:

Untuk

Untuk mengujimenguji kesamaankesamaan duadua varianvarian data yang data yang berasalberasal daridari sebuah

sebuah variabelvariabel Dikatakan

Dikatakan variannyavariannya samasama jikajika P P >> 0,05 0,05 Pada

Pada program SPSS program SPSS dilakukandilakukan melaluimelalui:: Menu Analyze

Menu Analyze

Submenu Descriptive Statistics

Submenu Descriptive Statistics –– ExploreExplore Masukkan

Masukkan VariabelVariabel DependenDependen dandan FaktorFaktor pembedanyapembedanya keke kotak

kotak masingmasing--masingmasing Klik

Klik pilihanpilihan icon: Plots icon: Plots dandan pilihpilih Power estimation Power estimation padapada bagian

(25)

Apa

yang

harus

dilakukan

jika

sebaran

data

tidak

normal

transformasi

transformasi data data dalamdalam bentukbentuk yang lain (yang lain (remedies remedies for non normal

for non normal). _).AdaAda banyakbanyak caracara

mentransformasikan

mentransformasikan, , tetapitetapi caracara yang yang seringsering dipakaidipakai adalah

adalah transformasitransformasi dalamdalam bentukbentuk akarakar kuadratkuadrat, , arcsin

arcsin, , dandan log 10. (log 10. (lihatlihat modulmodul transformasitransformasi data)data) menambah

menambah jumlahjumlah sampelsampel penelitianpenelitian, , hinggahingga katakanlah

katakanlah 100 100 sampelsampel. . Menyisihkan

Menyisihkan outliers: outliers: membuangmembuang subjeksubjek yang yang teridentifikasi

teridentifikasi sebagaisebagai outliers outliers atau_atau memilikimemiliki nilainilai ekstrim/menyimpang

ekstrim/menyimpang dibandingdibanding yang lain. yang lain. Memisah

Memisah berdasarkanberdasarkan katagorikatagori tertentutertentu, , misalmisal sex, sex, lokasi

lokasi, , pekerjaanpekerjaan dlldll Jika

Jika tidaktidak bisabisa dengandengan caracara didi atasatas ---- data data tidaktidak normal