Teknik analisis data untuk PI

TEKNIK ANALISIS DATA

Type Data :
1. Data Nominal (non-par) 1. Data Kategorikal
2. Data Ordinal (non-par) 2. Data Numerikal (Diskrit – Kontinue)
3. Data Interval (par)
4. Data Ratio (par)

Analisis Data :
1. Analisis Deskriptif (Tabulasi, Grafik)
Data Kategorial : Bar chart, Pie Chart, Pareto.
Data Numerik : Grafik line, Scater diagram, order ray, Steam and Leaf,
tabel kontingensi
2. Analisis Inferen (Uji normalitas dan linieritas, Uji validitas dan reliabilitas, Uji perbedaan, Uji hubungan, lainnya)
3. Kombinasi Dari Keduanya






























STATISTIK DESKRIPTIF

 Data Kategorial : Bar chart, Pie Chart, Pareto.
 Data Numerik : Grafik line, Scater diagram, order ray, Steam and Leaf, tabel kontingensi

KORELASI
 Data Nominal dan Ordinal , digunakan :
o Contingency coeficient
o Phi & Cramer’s V
o Lambda
o Gamma
o Sommer’s d
o Kendall
o Spearman
 Data Interval dan Rasio
o Pearson

CROSSTAB
Analisis :
Ho : Tidak ada hubungan antara variable baris dengan variable kolom
H1 : Ada hubungan antara variable baris dengan variable kolom.

Dasar Pengambilan Keputusan :
1. Berdasarkan perbandingan uji chi kuadrat dan table

Jika chi kuadrat Uji > chi kuadrat table Ho diterima

2. Berdasarkan nilai probabilitas
Tentukan nilai alfa
 Jika nilai probabilitas/sigf. > alfa , Ho diterima
 Jika nilai probabilitas/sigf. < alfa, Ho ditolak A. UJI NORMALITAS 1. RASIO SKEWNESS DAN RASIO KURTOSIS Rasio Skewnwss = Nilai Skewnwss / S.E. Skewness Rasio Kurtosis = Nilai Kurtosis / S.E. Kurtosis Jika Nilai Rasio Diantara - 2 s/d + 2 à Sebarannya Bersifat Normal 2. UJI KOLMOGOROV SMIRNOV = UJI LILLIEFOR Jika Nilai Prob. / Sig F > 5 % à Sebaran Bersifat Normal
Jika Nilai Prob. / Sig F < 5 % à Sebaran Bersifat Tidak Normal 3. UJI SHAPIRO WILK Jika Nilai Prob. / Sig F > 5 % à Sebaran Bersifat Normal
Jika Nilai Prob. / Sig F < 5 % à Sebaran Bersifat Tidak Normal 4. GAMBAR / PLOT Histogram dengan Normal Curve Q-Q Plot Pembentukan Garis Berdasarkan Nilai Z. Jika Data Tersebar Di sekeliling Garis à Berdistribusi Normal 5. DETRENDED Q-Q PLOT Pembentukan Garis Untuk Mendeteksi Pola-pola Dari Titik-titik Yang Bukan bagian datri normal. Jika Data Tersebar Di Sekeliling Garis àBerdistribusi Normal B. UJI LINIERITAS Uji Linieritas Hanya Digunakan Untuk Uji Sebab Akibat (Uji Pengaruh) 1. MENGGUNAKAN UJI REGRESI Nilai Sig F Dari Uji F Jika Nilai Sig F < 5 %, Model Linearitas Dapat Dignakan Jika Nilai Sig F > 5 %, Model Linearitas Tidak Dapat Digunakan

2. MENGGUNAKAN SCATTER PLOT
Scatter Plot Yang Menunjukkan Hubungan Yang Linear, Terlihat Dari Titik Yang Mengumpul Di Suatu Garis.

C. UJI HOMOGENITAS

Uji Homogenitas Digunakan Untuk Uji Beda
Uji Homogenitas Menggunakan Uji Levene
• Jika Nilai Sig < 5 %, Data Berasal Dari Populasi-Populasi Yang Mempunyai Varians Yang Tidak Sama. • Jika Nilai Sig > 5 %, Data Berasal Dari Populasi-Populasi Yang Mempunyai varian yang sama

UJI PHI, CRAMER’S V, CONTINGENCY COEFISIENT
• Untuk uji hubungan variable yang bersifat nominal dan hubungan ke dua variabel adalah simetris
• Kesimpulan yang dihasilkan :
Ada / tidaknya hubungan, dengan memperhatikan nilai sig.
• Besar korelasi antar variable
Hubungan erat jika value mendekati 1
Hubungan lemah jika value mendekati 0

UJI LAMBDA
• Untuk uji hubungan variable yang bersifat nominal dan hubungan ke dua variabel adalah Directional Measures
• Directional Measures digunakan jika salah satu variable merupakan var. dependen , sedangkan variable lainnya akan menjadi variable independen.

UJI GAMMA, KENDALL’S TAU, SOMERS’D
• Untuk uji hubungan variable yang bersifat ordinal.
• Besarnya korelasi antar variable ditentukan jika :
Value bernilai mendekati +1 atau –1 à hub. Kuat
Value bernilai mendekati 0 bernilai lemah.
Tanda + atau – àmenyatakan sifat hubungan

UJI BEDA

MACAM UJI BEDA :
1. UJI BEDA RATA-RATA 2 POPULASI
POPULASI INDEPENDENT
POPULASI DGN VARIAN SAMA
POPULASI DGN VARIAN BEDA
POPULASI PAIR
POPULASI DGN VARIAN SAMA
POPULASI DGN VARIAN BEDA
ANALISISNYA MENGGUNAKAN UJI T

2. UJI BEDA RATA-RATA > 2 POPULASI
UJI BEDA DENGAN 1 PERLAKUAN
UJI BEDA DENGAN 2 PERLAKUAN
ANALISISNYA MENGGUNAKAN UJI ANOVA



PERBANDINGAN METODE PENGUJIAN DENGAN MENGGUNAKAN PARAMETRIK
ATAU NON-PARAMETRIK

APLIKASI TEST PARAMETRIK TEST NONPARAMETRIK
Satu sampel T test
Z test Uji Binomial
Uji Chi Kuadrat
Dua sampel dependent T test
Z test Sign test
Wilcoxon Signed Test
Mc Nemar Change Test
Dua sampel independent T test
Z test Mann-Whitney U Test
Moses Extreme reactions
Chi Square Test
Kolmogorov S Test
Walt-Wolfowitz runs
k-sampel dependen Friedman test
Kendall W test
Cochran’s Q
k-sampel independent ANOVA test Kruskal Wallis test
Chi Square test
Median test

UJI BINOMIAL
UNTUK KASUS DIKOTOMI
JIKA TIDAK DIKOTOMI, GUNAKAN CUTPOINT
Ho : frekuensi observasi kategori I = frekuensi observasi kategori II
H1 : frekuensi observasi kategori I ¹ frekuensi observasi kategori II
Jika ada perbandingan tertentu yang ingin dilihat, gunakan TEST PROPORTION sesuai yang diinginkan.

UJI CHI-KUADRAT
UNTUK KASUS YANG TIDAK DIKOTOMI
Pembentukan Hipotesis pada uji chi-kuadrat :
Ho : proporsi seluruh kategori bernilai sama
H1 : ada proporsi dari kategori yang dibandingkan bernilai tidak sama
Atau
Ho : proporsi kategori yang ada sama dengan nilai yang telah ditentukan
H1 : proporsi kategori yang ada tidak sama dengan nilai yang telah ditentukan.

UJI KOLMOGOROV SMIRNOV
Ho: Data dapat diasumsikan berdistribusi uniform, normal, poisson
H1: Data tidak dapat diasumsikan berdistribusi uniform, normal, poisson.



UJI MANN-WHITNEY, UJI KS, UJI RUN WW, UJI MOSES
Ho : dua sampel independen berasal dari populasi yang identik atau dari populasi yang mempunyai mean yang sama.
H1 : dua sampel independen berasal dari populasi yang berbeda atau dari populasi yang mempunyai mean yang beda.

UJI TANDA, UJI WILCOXON, UJI MCNEMAR
Ho : Tidak terdapat perbedaan sebelum dan sesudah perlakuan
H1 : Terdapat perbedaan sebelum dan sesudah perlakuan.

UJI KRUSKAL W., UJI MEDIAN
Ho : Populasi yang dibandingkan mempunyai nilai rata2 yang sama
H1 : Tidak semua populasi mempunyai nilai rata2 yang sama.

UJI FRIEDMAN, UJI W.KENDALL, UJI Q-COCHRAN
Ho : K perlakuan yang dibandingkan adalah sama
H1 : ada K perlakuan yang dibandingkan yang tidak sama.




Referensi
Cooper., Donald R. and chindler., Pamela S. 2003. Business Research Methods. Boston: International edition. Mc Graw Hill;
Husen Umar. 1999. Riset Akuntansi. Jakarta:
Kerlinger., Fred N. 2002. Foundation of Behavioral Research. 3th Ed. New Jersey: Holt, Rinehart and Winston Publishing Co.;
Moh. Nasir.1999. uMetode Penelitian. Cetakan keempat. Jakarta: Ghalia Indonesia;
Sekaran., Uma. 2003. Research Methods For Business. Fourth Edition. New York: John Willey & Sons, Inc.