STATISTIKA "ANALISA DATA"

ANALISA DATA

Analisa data merupakan proses pengolahan data menjadi suatu kesimpulan

Tujuan analisa data

1.   data dapat diberi makna yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian

2.   memperlihatkan hubungan antara fenomena yang terdapat dalam penelitian

3.   memberi jawaban terhadap hipotesis yang diajukan dalam penelitian

4.   bahan untuk membuat kesimpulan serta implikasi dan saran yang berguna untuk penelitian selanjutnya

Jenis-jenis analisa data

1.   analisa kuantitatif

 

analisa dengan model seperti model matematika, model statistika dan ekonometrik

2.   analisa kualitatif

 

analisa tanpa model yang dilakukan terbatas pada tabulasi data, tabel, grafik, dll

Alat analisa data

1.   metode statistik

kelebihan :

a.    mendeskriptifkan sesuatu secara eksak

b.    memberikan rangkuman hasil penelitian dalam bentuk lebih ringkas

c.    memberikan kesimpulan umum (generalisasi)

d.    membuat ramalan

 

          Bentuk-bentuk analisa data

1.   analisa hubungan

2.   analisa komparatif

3.   analisa deskriptif

2.   metode non statistik

 

seperti analisa input output, analisa keuangan, dll

METODE STATISTIKA

1.   Statistika deskriptif

 

Karakteristik variabel penelitian pada sampel yaitu frekuensi, tendensi sentral (mean, median, modus), dispersi (kuartil, varian, standard deviasi), dll

2.   Statistika inferens

a.  statistika parametrik

 

     modelnya menetapkan syarat-syarat tertentu pada parameter populasi

 

        (lihat pembahasan pengujian persyaratan analisis)

b.  statistika non perametrik

 

     modelnya tidak menetapkan syarat-syarat pada parameter populasi

        asumsi :

        1.  pengamatan saling independen

        2.  varabel yang diteliti pada dasarnya memliki kontinyuitas

PENGUJIAN PERSYARATAN ANALISIS

     Pengujian persyaratan analisis dilakukan jika peneliti menggunakan statistik parametrik

Tujuan	Metode analisis	Pengujian persyaratan analisis
penelitian	yang digunakan	homogenitas	normalitas	linieritas
1.  melakukan identifikasi	Deskriptif		P
2. melihat perbedaan	Uji beda	P	P
3. melihat hubungan	Uji korelasi		P
4. melihat pengaruh	Uji regresi		P	P
5. melihat penyebab	Uji regresi		P	P

1.   Uji Homogenitas

a.  Metode Bartlet

	Jenis variabel : …
	Sampel 1	Sampel 2	Sampel 3
S2 (varian)	…	…	…
n (ukuran sampel)	…	…	…

Langkah 1. menghitung angka-angka statistik pada tabel penolong

Sampel	dk = n - 1	Si2	Log Si2	dk * log Si2
1	…	…	…	…
2	…	…	…	…
3	…	…	…	…
	= …			= …

Langkah 2. menghitung varian gabungan

                   

Langkah 3. menghitung log S²

Langkah 4.  menghitung nilai

Langkah 5.  menghitung nilai _hitung

                   

Langkah 6.  membandingkan _hitung dengan _tabel =

                    Kriteria pengujian :

                    Jika _hitung > _tabel berarti tidak homogen 

                    Jika _{hitung  tabel} berarti homogen 

b.  Metode Varians Terbesar dan Varians Terkecil

	Jenis variabel : …
	Sampel 1	Sampel 2	Sampel 3
S2 (varian)	…	…	…
n (ukuran sampel)	…	…	…

Langkah 1. Menghitung nilai F

                   

Langkah 2. Membandingkan nilai F_hitung dengan F_tabel = F_;(n₁-1_);(n₂ -1₎

                  dimana n₁ (n untuk varians terbesar) dan n₂ (n untuk varians terkecil)

                    Kriteria pengujian :

                    Jika F_hitung > F_tabel berarti tidak homogen

                    Jika F_hitung  F_tabel berarti homogen

2.   Uji Normalitas Data

Metode (Chi kuadrat)

Langkah 1.  Membuat tabel distribusi frekuensi

                    1.a.  mencari nilai terbesar dan terkecil

                    1.b.  mencari nilai rentangan (R)

                            R = nilai terbesar – nilai terkecil

                    1.c.  mencari banyaknya kelas (K)

                            K = 1 + 3,3 log n

                            dimana : n = ukuran sampel

                    1.d.  mencari nilai panjang (interval) kelas (i)

                           

                    1.e.  membuat tabel penolong

No	Kelas Interval	Frekuensi (f)	Nilai tengah (Xi)	Xi2	f*Xi	f*Xi2
	Jumlah	= …			= …	= …

Langkah 2. Mencari nilai rata-rata (mean)

                   

Langkah 3.         Mencari simpangan baku (standard deviasi)

                   

Langkah 4.         Membuat daftar frekuensi

                    4.a.  menentukan batas kelas

                    4.b.  mencari nilai Z-score,

                    4.c.  mencari luas 0 – Z  dengan tabel kurva normal

                    4.d.  mencari luas tiap kelas interval dengan cara mengurangkan luasan masimg-masing baris, kecuali untuk angka yang berbeda pada baaris paling tengah ditambahkan dengan angka pada baris berikutnya

4.e. mencari frekuensi yang diharapkan (fe) dengan cara mengalikan luas tiap interval dengan julah responden (n)

Langkah 5. Mencari khi-kuadrat (_hitung)

                   

Langkah 6. Membandingkan _hitung dengan _tabel =

                   

Kriteria pengujian :

                    Jika _hitung > _tabel artinya distribusi data tidak normal

                    Jika _{hitung  tabel} artinya distribusi data normal

3.   Uji Linieritas

Langkah 1. Mencari angka statistik

Langkah 2. Mencari Jumlah Kuadrat Regresi (JK_Reg(a))

                   

Langkah 3. Mencari Jumlah Kuadrat Regresi (JK_Reg(b/a)

                   

Langkah 4. Mencari Jumlah Kuadrat Sisa (JK_sisa)

                   

Langkah 5. Mencari Rata-rata Jumlah Kuadrat Regresi (RJK_Reg(a))

                    RJK_Reg(a) = JK_Reg(a)

Langkah 6. Mencari Rata-rata Jumlah Kuadrat Regresi (RJK_Reg(b/a))

                    RJK_Reg(b/a) = JK_Reg(b/a)

Langkah 7. Mencari Rata-rata Jumlah Kuadrat Sisa (RJK_Sisa)

                    RJK_Sisa =

Langkah 8. Mencari Jumlah Kuadrat Error(JK_E)

                   

Langkah 9. Mencari Jumlah Kuadrat Tuna Cocok (RJK_TC)

                    JK_TC = JK_Res - JK_E

Langkah 10.Mencari Rata-rata Jumlah Kuadrat Tuna Cocok (RJK_TC)

                    RJK_TC =

Langkah 11.       Mencari Rata-rata Jumlah Kuadrat Error (RJK_E)

                    RJK_E =

Langkah 12.       Mencari nilai F_hitung

                    F_hitung =

Langkah 13.       Membandingkan F_hitung dengan F_tabel = F_{(1-)(k-2)(n-k)}

                    Kriteria pengujian :

                    Jika F_hitung  F_tabel maka data berpola tidak linier

                    Jika F_hitung < F_tabel maka data berpola linier

Tabel ringkasan Anava variabel x dan y untuk Uji Linieritas

Sumber Variasi (SV)	Derajat Bebas (dk)	Jumlah Kuadrat (JK)	Rata-rata Jumlah Kuadrat (RJK)	Fhitung
Total	n		-
Regresi (a)	1	JKReg(a)	RJKReg(a)
Regresi (b/a)	1	JKReg(b/a)	RJKReg(b/a)
Sisa	n-2	JKSisa	RJKSisa
Tuna Cocok	k-2	JKTC	RJKTC	Fhitung
Kesalahan (Error)	n-k	JKE	RJKE

4.   Menaikkan Data Ordinal menjadi Data Interval

Langkah 1.  Membuat tabel distribusi frekuensi

                    1.a.  mencari nilai terbesar dan terkecil

                    1.b.  mencari nilai rentangan (R)

                            R = nilai terbesar – nilai terkecil

                    1.c.  mencari banyaknya kelas (K)

                            K = 1 + 3,3 log n

                            dimana : n = ukuran sampel

                    1.d.  mencari nilai panjang (interval) kelas (i)

                           

                    1.e.  membuat tabel penolong

No	Kelas Interval	Frekuensi (f)	Nilai tengah (Xi)	Xi2	f*Xi	f*Xi2
	Jumlah	= …			= …	= …

Langkah 2. Mencari nilai rata-rata (mean)

                   

Langkah 3. Mencari simpangan baku (standard deviasi)

                   

    

     Langkah 4. Mengubah data ordinal menjadi data interval dengan rumus