Analisis Data Statistiks dengan MS Excel
|
|
|
- Sudirman Yuwono
- 9 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Analisis Data Statistiks dengan MS Excel Drs. Sahid, MSc. Laboratorium Komputer Jurdik Matematika FMIPA UNY Seperti sudah diketahui, MS Excel merupakan salah satu paket program dalam MS Office yang berguna untuk pengolahan lembar kerja (data yang disajikan dalam bentuk tabel berupa kolom dan baris). MS Excel mampu melakukan perhitungan-perhitungan numerik baik dengan operasi-operasi aritmetika biasa maupun dengan fungsi-fungsi matematika, termasuk fungsi-fungsi statistika sederhana (statistiks deskriptif). Dengan demikian, MS Excel dapat digunakan untuk analisis data statistiks. Akan tetapi, untuk keperluan analisis data statistiks yang lebih rumit, pemakaian fungsifungsi matematika dasar dan statistika (built-in) memerlukan perhitungan manual yang cukup panjang. Untunglah bahwa MS Excel menyediakan serangkaian tool khusus untuk analisis data disebut Analysis ToolPak yang dapat digunakan untuk memudahkan analisis data statistiks mulai dari yang sederhana sampai yang cukup rumit, termasuk uji hipotesis dan analisis (ko)varians serta analisis Fourier. Cara pemakaiannya pun sangat mudah. Pemakai tinggal memasukkan data pada lembar kerja Excel seperti biasa dan parameter yang sesuai untuk setiap analisis, selanjutnya Tool akan menggunakan fungsi-fungsi makro statistiks dan teknik yang sesuai kemudian menampilkan hasil perhitungan/analisis dalam bentuk tabel output dan/atau grafik/diagram. A. Mengaktifkan Analysis ToolPak Analysis ToolPak merupakan paket tambahan (Add-in) pada MS Excel dan harus diinstal agar dapat digunakan. Apabila MS Excel yang Anda gunakan tidak memuat Analysis ToolPak, Anda harus menginstalnya, jika perlu instal ulang MS Excel/MS Office. Setelah Analysis ToolPak diinstal, untuk mengaktifkannya klik menu Tools Addins, kemudian centang pilihan Analysis ToolPak seperti terlihat pada jendela dialog di samping ini. Selanjutnya, klik tombol Ok. Setelah Analysis ToolPak diaktifkan, MS Excel sekarang siap digunakan untuk melakukan analisis data statistiks. B. Melakukan Analisis Data Statistiks Secara umum, langkah-langkah untuk melakukan analisis data statistiks dengan MS Excel adalah sebagai berikut: 1. Siapkan data yang mau diolah (harus dalam satu lembar kerja, tidak boleh ditulis pada lebih dari satu lembar kerja) - 1 -
2 2. Klik menu Tools Data Analysis. Jika menu Data Analysis tidak muncul, aktifkan Analysis ToolPak seperti dijelaskan di atas: 1. Klik menu Tools Add-Ins. 2. Pada jendela Add-Ins, pilih (centang) kotak pada Analysis ToolPak, kemudian klik tombol OK. 3. Apabila perlu, ikuti perintah-perintah untuk setup (install) program. 3. Pada jendela dialog Data Analysis, klik nama tool analisis yang hendak dipakai, seperti terlihat di bawah ini, kemudian klik OK. 4. Pada jendela dialog untuk tool yang telah dipilih, masukkan alamat data dan parameterparameter dan pilihan yang diperlukan untuk analisis yang sedang Anda kerjakan. 5. Anda dapat menentukan pilihan untuk menampilkan hasil analisis pada daerah kosong di lembar kerja data atau pada lembar kerja baru. Berikut dijelaskan masing-masing Analysis Tool pada Data Analysis. C. Menghasilkan Data Acak - Random Number Generation Tool Random Number Generation berguna untuk menghasilkan sekumpulan data secara acak berdasarkan beberapa distribusi. Setelah Anda memilih Random Number Generation Analysis Tool, Anda akan diminta untuk mengisi jendela dialog di bawah ini Analisis Data Statistiks dengan MS Excel
3 Anda dapat mengisi form-form yang tersedia pada jendela dialog tersebut. Butir Isian Kegunaan Keterangan Number of Variables Cacah variabel acak (kolom data). Jika kosong, Excel Number of Random Numbers Distribution Uniform Normal Bernoulli Binomial Poisson Patterned Discrete Random Seed New Worksheet Ply akan mengisi seluruh daerah output yang Anda tentukan. Cacah data yang akan dihasilkan untuk setiap variabel (kolom). Jika kosong, Excel akan mengisi seluruh daerah output yang Anda tentukan. Pilih distribusi peluang yang ingin dipakai untuk menghasilkan data acak Distribusi uniform dengan parameter batas bawah dan batas atas data, biasanya 0 dan 1 Distribusi normal dengan parameter rerata dan simpangan baku, biasanya 0 dan 1 (distribusi normal baku) Distribusi Bernoulli dengan parameter p (peluang sukses suatu percobaan) Distribusi Binomial dengan parameter p (peluang sukses suatu percobaan) dan cacah percobaan Distribusi Poisson dengan parameter lambda = 1/mu, mu adalah nilai reratanya Data berpola, dengan parameter batas bawah, batas atas, langkah, laju pengulangan per nilai, dan laju pengulangan barisan Distribusi diskrit dengan parameter input berupa nilainilai dan peluangnya. Input harus berupa dua kolom, kolom pertama memuat nilai-nilai dan kolom kedua memuat peluang untuk nilai-nilai di kolom pertama. jumlah peluang harus 1. Tidak harus diisi, untuk menentukan biji bilangan acak. Sel-sel (alamat sel pojok kiri atas dan kanan bawah) di mana data yang dihasilkan harus ditampilkan. Excel secara otomatis menghitung ukuran daerah output dan menampilkan pesan apabila tabel output menutup (mengganti) data yang sudah ada. Data yang dihasilkan ditampilkan pada lembar kerja baru, mulai dari sel A1 Data yang dihasilkan ditampilkan pada file lembar kerja baru. Setiap distribusi memerlukan masukan parameter-parameter khusus Setiap nilai pada jangkauan mempunyai peluang yang sama untuk muncul Jangkauan nilai meliputi semua bilangan acak Nilainya 0 (gagal) atau 1 (sukses) Nilainya bilangan cacah Menyatakan cacah kejadian per unit waktu Cobalah Anda lakukan percobaan menghasilkan beberapa data acak dengan fasilitas tersebut! D. Menghitung Urutan dan Persentil - Rank and Percentile Tool Rank and Percentile berguna untuk menghasilkan sebuah tabel urutan dan nilai persentase setiap nilai pada sekumpulan data. Output untuk setiap set data (kolom) terdiri atas tiga kolom, yakni poisisi semula setiap nilai, nilai setelah diranking, dan nilai persentasenya. Gambar di samping memperlihatkan jendela dialog Rank and Percentile. Berikut adalah tabel penjelasan tentang butir-butir isian pada jendela dialog tersebut. Analisis Data Statistiks dengan MS Excel - 3 -
4 Butir Isian Input Range Grouped By Labels in First Row/ Labels in First Column New Worksheet Ply Kegunaan Alamat sel-sel data (sel pojok kiri atas dan kanan bawah data) Data masukan dikelompokkan menurut kolom (pilih Columns) atau baris (pilih Rows) Apakah baris/kolom pertama setiap set data merupakan label (nama variabel) Sel-sel (alamat sel pojok kiri atas dan kanan bawah) di mana hasil analisis harus ditampilkan. Excel secara otomatis menghitung ukuran daerah output dan menampilkan pesan apabila tabel output menutup (mengganti) data yang sudah ada. Hasil analisis ditampilkan pada lembar kerja baru, mulai dari sel A1 Hasil analisis ditampilkan pada file lembar kerja baru. Cobalah Anda lakukan analisis seperti ini untuk data-data acak yang Anda hasilkan sebelumnya. E. Analisis Statistiks Univariat - Descriptive Statistics Tool Descriptive Statistics menghasilkan laporan analisis statistiks univariat. Untuk melakukan analisis datas ststistiks deskriptif, Anda harus mengisi jendela dialog di bawah ini. Butir Isian Input Range Grouped By Labels in First Row/ Labels in First Column New Worksheet Ply Summary statistics Confidence Level for Mean Kth Largest Kth Smallest Kegunaan Alamat sel-sel data (sel pojok kiri atas dan kanan bawah data) yang akan dianalisis Data masukan dikelompokkan menurut kolom (pilih Columns) atau baris (pilih Rows) Apakah baris/kolom pertama setiap set data merupakan label (nama variabel) Sel-sel (alamat sel pojok kiri atas dan kanan bawah) di mana hasil analisis harus ditampilkan. Excel secara otomatis menghitung ukuran daerah output dan menampilkan pesan apabila tabel output menutup (mengganti) data yang sudah ada. Hasil analisis ditampilkan pada lembar kerja baru, mulai dari sel A1 Hasil analisis ditampilkan pada file lembar kerja baru. Apabila dicentang, Excel akan menghasilkan satu field untuk setiap nilai statistiks pada tabel output: Mean, Standard Error (of the mean), Median, Mode, Standard Deviation, Variance, Kurtosis, Skewness, Range, Minimum, Maximum, Sum, Count, Largest (#), Smallest (#), and Confidence Level. Centang untuk menghitung taraf keyakinan rerata data, masukkan nilai taraf kepercayaannya, misalnya 95% Centang untuk menghitung data terbesar ke-k. k=1 berarti data terbesar Centang untuk menghitung data terkecil ke-k. k=1 berarti data terkecil Analisis Data Statistiks dengan MS Excel
5 Cobalah Anda lakukan analisis data statistiks deskriptif untuk data-data yang Anda hasilkan sebelumnya. F. Membuat Histogram Tool Histogram berguna untuk menghitung frekuensi individual dan kumulatif untuk sekumpulan data dan berdasarkan nilai batas-batas interval yang diberikan. Berikut adalah jendela dialog untuk membuat hitogram dari sekumpulan data. Butir Isian Input Range Bin Range (opsional) Labels New Worksheet Ply Pareto (sorted histogram) Cumulative Percentage Chart Output Kegunaan Alamat sel-sel data (sel pojok kiri atas dan kanan bawah data) yang akan dianalisis Masukkan alamat-alamat sel yang memuat batas-batas interval. Nilai-nilainya harus berurutan secara naik. Excel menghitung, jika ada, cacah data yang nilainya antara dua batas interval berurutan. Semua data yang nilainya kurang dari batas bawah interval pertama akan dihitung bersama, demikian juga semua data yang nilainya melebihi batas atas interval terakhir. Jika butir ini kosong, Excel akan membuat interval-interval berjarak sama antara nilai-nilai minimum dan maksimum data. Apakah baris/kolom pertama setiap set data merupakan label (nama variabel). Label digunakan pada output. Sel-sel (alamat sel pojok kiri atas dan kanan bawah) di mana hasil analisis harus ditampilkan. Excel secara otomatis menghitung ukuran daerah output dan menampilkan pesan apabila tabel output menutup (mengganti) data yang sudah ada. Hasil analisis ditampilkan pada lembar kerja baru, mulai dari sel A1 Hasil analisis ditampilkan pada file lembar kerja baru. Untuk menampilkan data pada tabel output secara menurun berdasarkan nilai frekuensinya. Centang untuk menghasilkan kolom persentase kumulatif dan garis persentase kumulatif pada histogram. Centang untuk menghasilkan histogram bersamaan dengan tabel output Buatlah data nilai suatu mata kuliah 20 orang mahasiswa dalam kategori nilai A, B, C, D, E. Buatlah tabel frekuensi dan histogram yang menyajikan cacah mahasiswa yang mendapatkan skor A, B, C, D, dan E. G. Pengambilan Sampel Sampling analysis tool Tool Sampling berguna untuk menghasilkan sampel data dari suatu populasi. Sebagai populasi adalah data masukan. Jendela dialog untuk tool Sampling terlihat seperti gambar di bawah ini. Analisis Data Statistiks dengan MS Excel - 5 -
6 Butir Isian Input Range Labels Sampling Method New Worksheet Ply Pareto (sorted histogram) Cumulative Percentage Chart Output Kegunaan Alamat sel-sel data populasi (sel pojok kiri atas dan kanan bawah data) dari mana sampel akan diambil. Excel akan mengambil sampel dari kolom pertama, kemudian kolom kedua, dst. Apakah baris/kolom pertama setiap set data merupakan label (nama variabel). Label digunakan pada output. Metode sampling yang dipakai, pilih salah satu: Klik Periodic: masukkan periode interval di mana sampling dilakukan. Sampel diambil pada nilai ke-period dan kelipatannya. Klik Random: dan isi nilai Number of Samples dengan cacah sampel data yang harus diambil secara acak dari data populasi. Alamat sel pojok kiri atas tabel output. Sampel akan ditampilkan pada satu kolom di bawah alamat tersebut. Hasil analisis ditampilkan pada lembar kerja baru, mulai dari sel A1 Hasil analisis ditampilkan pada file lembar kerja baru. Untuk menampilkan data pada tabel output secara menurun berdasarkan nilai frekuensinya. Centang untuk menghasilkan kolom persentase kumulatif dan garis persentase kumulatif pada histogram. Centang untuk menghasilkan histogram bersamaan dengan tabel output Buatlah data acak berdistribusi uniform yang nilainya antara nol sampai 100 sebanyak 100 pada sel A1 sampai E20. Selanjutnya, lakukan pengambilan sampel: 1) secara periodik dengan periode 5 ditampilkan mulai sel F1 ke bawah 2) secara acak sebanyak 20 data ditampilkan mulai sel G1 ke bawah 3) secara acak sebanyak 20 data ditampilkan mulai sel H1 ke bawah Apakah ketiga sampel tersebut sama? H. Hubungan antara Sepasang Data - Covariance Tool Covariance berguna untuk menghitung matriks kovarians sekumpulan data (variabel). Kovarians merupakan ukuran keterkaitan dua buah data (variabel acak), dihitung dengan rumus: n å ( xi - mx)( yi - my) n n i = cov( X, Y ) = dengan mx = x dan m = y n n n å i Y å i. i= 1 i= Analisis Data Statistiks dengan MS Excel
7 Kovarians antara X dan Y menentukan apakah nilai-nilai kedua variabel bergerak secara bersamaan, yakni semakin besar nilai X semakin besar pula nilai Y (kovarians positif) atau sebaliknya, semakin besar nilai X semakin kecil nilai Y (kovarians negatif), atau keduanya tidak saling berhubungan (kovarians nol). Apabila data masukan terdiri atas beberapa variabel (kolom/baris) data, maka outputnya berupa matriks segitiga bawah yang berisi nilai-nilai kovarians setiap pasang data (kolom/baris), dengan diagonal utamanya merupakan nilai-nilai varians setiap kolom/baris/variabel. Catatan: Kovarians sepasang data dapat juga dihitung dengan fungsi Exel COVAR. I. Koefisien Korelasi Sepasang Data - Correlation Tool Correlation berguna untuk menghitung matriks koefisien korelasi dari sekumpulan set data (variabel) yang diasumsikan berasal dari hasil pengukuran secara independen. Koefisien korelasi antara variabel X dan Y oleh MS Excel dihitung dengan rumus sebagai berikut: n n 2 2 å ( xi - mx) å ( yi - my) cov( XY, ) 2 i= 1 2 i= 1 X, Y = dengan dan s. X = Y = X sy n n r s s Koefisien korelasi antara X dan Y menentukan apakah nilai-nilai kedua variabel bergerak secara bersamaan, yakni semakin besar nilai X semakin besar pula nilai Y (korelasi positif) atau sebaliknya, semakin besar nilai X semakin kecil nilai Y (korelasi negatif), atau keduanya tidak saling berhubungan (korelasi nol). Di samping adalah tampilan jendela dialog untuk melakukan perhitungan koefisien korelasi. Apabila data masukan terdiri atas beberapa variabel (kolom/baris) data, maka outputnya berupa matriks segitiga bawah yang berisi koefisien korelasi setiap pasang data (kolom/baris), dengan diagonal utamanya bernilai 1 semua. Catatan: Koefisien korelasi antara sepasang data juga dapat dihitung dengan fungsi Excel CORREL Buatlah data rekaan atau secara acak untuk variabel X, Y, Z, W masing-masing sebanyak 20 data pada sel-sel A1 sampai D20. Selanjutnya, hitung matriks kovarians dan koefisien korelasi keempat data (variabel acak) tersebut. Tampilkan kovarians pada sel G1:J5 dan koefisien korelasi pada G10:J14. Apakah yang dapat Anda simpulkan tentang hubungan keempat variabel tersebut?. Analisis Data Statistiks dengan MS Excel - 7 -
8 J. Analisis Regresi - Regression Tool Regression berguna untuk melakukan analisis regresi linier dengan menggunakan metode "kuadrat terkecil" untuk menghasilkan kurva kecocokan sekumpulan data observasi. Jendela dialog untuk melakukan analisis regresi tampak seperti gambar di bawah ini. Butir Isian Input Y Range Input X Range Labels Constant is Zero Confidence Level Kegunaan Isi dengan alamat sel untuk data variabel tergantung (misalnya Y). Range harus berupa satu kolom data. Isi dengan alamat sel-sel yang berisi data variabel(-variabel) bebas. Excel akan mengurutkan variabel-variabel bebas input dari kiri ke kanan. Maksimum cacah variabel bebas (kolom) adalah 16. Apakah baris/kolom pertama setiap set data merupakan label (nama variabel). Label digunakan pada output. Centang jika garis regresi yang dihasilkan harus melalui titik pangkal koordinat (persamaan regresi tidak memuat suku konstanta) Centang untuk menentukan taraf konfidensi pada tabel ringkasan analisis. Biasanya dipakai nilai taraf keyakinan 95%. Alamat sel pojok kiri atas tabel output. Output normal berupa setidaknya tabel tujuh kolom, memuat tabel anova, koefisien-koefisien regresi, standard error estimasi y, nilai-nilai r 2, cacah observasi, dan standard error koefisien. Hasil analisis ditampilkan pada lembar kerja baru, mulai dari sel A1 Hasil analisis ditampilkan pada file lembar kerja baru. Centang untuk memasukkan nilai-nilai residu pada tabel output New Worksheet Ply Residuals Standardized Residuals Centang untuk memasukkan nilkai-nilai residu baku pada tabel output Residual Plots Line Fit Plots Normal Probability Plots Centang untuk menghasilkan diagram setiap variabel bebas terhadap nilai-nilai residunya. Centang untuk menghasilkan diagram nilai-nilai prediksi terhadap nilai-nilai observasi variabel tergantung Centang untuk menghasilkan diagram (plot) probabilitas normal K. Uji Kesamaan Rerata: t-test Tool t-test berguna untuk menguji rerata beberapa populasi. Terdapat beberapa pilihan untuk melakukan uji-t, sesuai data yang diperoleh Analisis Data Statistiks dengan MS Excel
9 t-test: Two-Sample Assuming Equal Variances Tool ini berguna untuk menguji kesamaan rerata dua buah populasi dengan uji-t student, dengan asumsi varians kedua populasi sama dikenal dengan nama uji-t homoskedastik. Jendela dialog untuk semua uji-t sama seperti gambar di bawah ini. Butir Isian Kegunaan Variable 1 Range Isi dengan alamat sel untuk data variabel pertama (misalnya X). Variable 2 Range Isi dengan alamat sel untuk data variabel kedua (misalnya Y). Hypothesized Mean Isi dengan selisih kedua rerata yang dihipotesisikan. Nilai nol menganggap kedua Difference rerata sama. Labels Apakah baris/kolom pertama setiap set data merupakan label (nama variabel). Label digunakan pada output. Alpha Isi dengan taraf keyakinan uji hipotesisi. Nilainya harus antara 0 dan 1. Nilai ini merupakan taraf signifikansi yang terkait dengan peluang melakukan kesalahan jenis I (menolak suatu hipotesisi yang benar). Alamat sel pojok kiri atas tabel output. Excel secara otomatis menghitung ukuran daerah output dan menampilkan pesan apabila tabel output menutup (mengganti) data yang sudah ada. New Worksheet Ply Hasil analisis ditampilkan pada lembar kerja baru, mulai dari sel A1 Hasil analisis ditampilkan pada file lembar kerja baru. t-test: Two-Sample Assuming Unequal Variances Tool ini berguna untuk menguji kesamaan rerata dua buah populasi dengan uji-t student, dengan asumsi varians kedua populasi tidak sama dikenal dengan uji-t heteroskedastik. Uji ini digunakan misalnya, apabila kedua sampel berasal dari dua kelompok yang berlainan. Rumus untuk menghitung nilai statistks t adalah sebagaai berikut: Rumus di bawah ini digunakan untuk menghitung hampiran nilai derajad kebebasan. Oleh karena hasil perhitungan biasanya bukan bulat, gunakan bilangan bulat terdekat untuk memperoleh nilai kritis pada tabel distribusi t. Analisis Data Statistiks dengan MS Excel - 9 -
10 t-test: Paired Two Sample For Means Tool ini digunakan untuk menguji perbedaan rerata sepasang data dengan menggunakan uji-t student. Uji ini tidak perlu mengasumsikan kesamaan varians kedua populasi. Gunakan uji ini untuk menguji perbedaan rerata dua set data yang berpasangan, misalnya hasil pengamatan sebelum dan sesudah perlakuan terhadap sekelompok subjek yang sama. Khusus untuk uji ini, cacah data kedua sampel harus sama. Catatan: Diantara hasil-hasil yang diperoleh dari analisis ini adalah nilai varians terkumpul, suatu ukuran terakumulasi penyebaran data di sekitar rerata, dihitung dengan rumus di bawah ini. L. Uji Perbedaan Rerata: z-test Tool z-test: Two Sample for Means berguna untuk menguji perbedaan rerata dua buah populasi yang diketahui variansinya dengan menggunakan uji-z dua-sampel. Sebagai contoh, uji ini dapat dipakai untuk mengetahui adanya perbedaan perfomen dua buah model mobil. Jendela dialog untuk tool ini terlihat seperti gambar di bawah ini. Butir Isian Variable 1 Range Variable 2 Range Kegunaan Analisis Data Statistiks dengan MS Excel Isi dengan alamat sel untuk data variabel pertama (misalnya X). Data harus dalam satu kolom atau baris. Isi dengan alamat sel untuk data variabel kedua (misalnya Y). Data harus dalam satu kolom atau baris. Isi dengan selisih kedua rerata yang dihipotesisikan. Nilai nol menganggap kedua rerata sama. Hypothesized Mean Difference Variable 1 Variance Nilai varians populasi/variabel pertama (known) Variable 2 Variance Nilai varians populasi/variabel kedua (known) Labels Apakah baris/kolom pertama setiap set data merupakan label (nama variabel). Label digunakan pada output. Alpha Isi dengan taraf keyakinan uji hipotesisi. Nilainya harus antara 0 dan 1. Nilai ini merupakan taraf signifikansi yang terkait dengan peluang melakukan kesalahan jenis I (menolak suatu hipotesisi yang benar). Alamat sel pojok kiri atas tabel output. Excel secara otomatis menghitung ukuran daerah output dan menampilkan pesan apabila tabel output menutup (mengganti) data yang sudah ada.
11 New Worksheet Ply Hasil analisis ditampilkan pada lembar kerja baru, mulai dari sel A1 Hasil analisis ditampilkan pada file lembar kerja baru. M. Uji Kesamaan varians: F-Test Two-Sample for Variances Tool F-Test Two-Sample for Variances berguna untuk menguji/membandingkan variansi dua buah populasi/variabel dengan uji-f dua-sampel. Jendela dialog untuk tool ini tampak di samping ini dengan butir-butir isian seperti yang sudah dijelaskan di atas. N. Analisis Varians - Anova Anova: Two-Factor With Replication Tool ini melakukan perluasan anova satu faktor dengan memasukkan lebih dari satu sampel untuk setiap kelompok data. Tool analisis Anova menyediakan beberapa jenis analisis varians. Tool mana yang digunakan tergantung cacah faktor dan sampel yang dimiliki dari populasi yang hendak diuji. Pada setiap jenis Anova, input range harus terdiri atas dua atau lebih kolom /baris berurutan berisi data yang hendak dianalisis. Anova: Single Factor Tool ini melakukan analisis varians sederhana, menguji hipotesis bahwa rerata dua atau lebih sampel (dari populasi dengan rerata sama) sama. Teknik ini merupakan perluasan uji rerata dengan uji-t. Pada jendela dialog Anda perlu memasukkan banyaknya baris (replikasi) data per sampel. Pada contoh data di atas banyaknya baris data (replikasi) per sampel adalah 4. Anova: Two-Factor Without Replication Tool ini melakukan analisis varians dua-faktor tanpa pengulangan (hanya sekali sampling per grup), menguji hipotesis bahwa rerata dua atau lebih sampel (dari populasi dengan rerata sama) sama. Teknik ini merupakan perluasan uji rerata dengan uji-t. Analisis Data Statistiks dengan MS Excel
12 O. Memprediksi Nilai - Moving Average Tool Moving Average berguna untuk memproyeksikan nilai-nilai pada periode prediksi, berdasarkan nilai rerata suatu variabel selama sejumlah periode sebelumnya. Suatu rerata bergerak memberikan informasi kecenderungan bahwa suatu rerata sederhana dari semua data historik akan menipu. Tool ini berguna untuk meprediksi penjualan, inventori, atau kecenderungankecenderungan lain. Setiap nilai prediksi didasarkan pada rumus di bawah ini. dengan: N = cacah periode sebelumnya yang hendak dipakai pada rerata bergerak A j = nilai sebenarnya pada waktu j F j = nilai prediksi pada waktu j Berikut adalah butir-butir penting pada jendela dialog tool Moving Average. Input Range: alamat sel-sel data, harus hanya memuat sebuah kolom atau baris dengan empat atau lebih nilai (data). Interval: Cacah nilai (N) yang ingin dimasukkan di dalam rerata bergerak. Nilai tetapnya adalah 3. : Alamat sel pojok kiri atas untuk menampilkan output. Jika kotak Standard Errors dicentang,, Excel menghasilkan tabel output dua kolom dengan nilai-nilai galat baku pada kolom kanan. Apabila tidak ada cukup nilai historis untuk memprediksi atau menghitung galat baku, Excel menampilkan nilai kesalahan #N/A. Catatan: Output range harus pada lembar kerja yang sama dengan input range. Karena alasan ini, maka pilihan New Worksheet Ply dan tidak tersedia. Chart Output: Centang untuk menghasilkan diagram nilai-nilai sebenarnya dan nilai-nilai prediksi pada tabel output. Standard Errors: Centang untuk menambahkan kolom nilai-nilai galat baku pada tabel output. P. Memprediksi Nilai - Exponential Smoothing Tool Exponential Smoothing berguna untuk memprediksi suatu nilai berdasarkan pada prakiraan periode sebelumnya, disesuaikan dengan galat pada prakiraan sebelumnya. Tool ini menggunakan konstanta smoothing a, besaran yang menentukan seberapa kuat prakiraan merespon galat-galat prakiraan sebelumnya. Rumus yang digunakan untuk memprediksi nilai adalah sebagai berikut Analisis Data Statistiks dengan MS Excel
13 Berikut adalah butir isian penting pada jendela dialog untuk tool ini. Penjelasan butir-butir yang lain sama dengan penjelasan sebelumnya. Damping factor: faktor peredam yang digunakan sebagai konstanta penghalus eksponensial. Nilai ini merupakan faktor korektif yang meminimumkan instabilitas data yang diambil dari suatu populasi. Nilai tetap faktor peredam adalah 0.3. Catatan: Nilai-nilai konstanta penghalus yang layak adalah Nilai-nilai ini menunjukkan bahwa prediksi sekarang harus disesuaikan persen dari galat pada prediksi sebelumnya. Nilai konstanta yang lebih besar menghasilkan respon yang lebih cepat namun dapat menghasilkan proyeksi yang penuh kesalahan. Nilai konstanta yang lebih kecil menyebabkan nilai-nilai prediksi yang lambat. Q. Transformasi Fourier - Fourier Analysis Tool Fourier Analysis berguna untuk menyelesaikan masalah-masalah sistem linier dan menganalisis data periodik dengan menggunakan metode transformasi Fourier cepat, Fast Fourier Transform (FFT) untuk mentransformasi data. Tool ini juga menyedikan perhitungan invers transformasi, yakni mencari data asli dari data yang sudah ditransformasi. Berikut adalah butir-butir isian penting pada jendela dialog yool Fourier Analysis. Input Range: Alamat sel yang memuat data riil atau kompleks yang hendak ditransformasikan. Data kompleks harus ditulis dalam bentuk x+yi atau x+yj (hanya salah satu i atau j yang boleh digunakan). Data harus ditulis dalam satu kolom/baris yang memuat data (nilai) sebanyak perpangkatan genap dari 2. Jika x negatif, awali dengan tanda petik tunggal ( ' ). Maksimum cacah data adalah Inverse: Apabila pilihan ini dicentang, data input dianggap data yang sudah ditransformasi, sehingga hasil analisis merupakan data asli. Jika tidak dicentang, data input akan ditransformasikan dan ditampilkan pada tabel output. Analisis Data Statistiks dengan MS Excel
14 R. Bibliografi Sumber Metode dan Algoritma Statistiks pada MS Excel Fungsi-fungsi dan tool analisis MS Excel menggunakan algoritma-algoritma yang dijelaskan pada buku di bawah ini. Strum, Robert D., and Donald E. Kirk. First Principles of Discrete Systems and Digital Signal Processing. Reading, Mass.: Addison-Wesley Publishing Company, Fungsi-fungsi dan tool statistiks MS Excel menggunakan metode atau algoritma yang dijelaskan pada buku-buku di bawah ini. Abramowitz, Milton, and Irene A. Stegun, eds. Handbook of Mathematical Functions, with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables. Washington, D.C.: U.S. Government Printing Office, Box, George E.P., William G. Hunter, and J. Stuart Hunter. Statistics for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building. New York: John Wiley and Sons, Devore, Jay L. Probability and Statistics for Engineering and the Sciences. 4th ed. Wadsworth Publishing, McCall, Robert B. Fundamental Statistics for the Behavioral Sciences. 5th ed. New York: Harcourt Brace Jovanovich, Press, William H., Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling, and Brian P. Flannery. Numerical Recipes in C: The Art of Scientific Computing. 2nd ed. New York: Cambridge University Press, Sokal, Robert R., and F. James Rohlf. Biometry: The Principles and Practice of Statistics in Biological Research. 2 nd ed. New York: W. H. Freeman, Analisis Data Statistiks dengan MS Excel
Langkah-Langkah Perhitungan Berikut diberikan data penjualan mobil Bima selama tahun 2000:
BAB 1 STATISTIK DESKRIPTIF Statistik deskriptif lebih berhubungan dengan pengumpulan dan peringkatan data, serta penyajian hasil peringkasan tersebut. Data statistik yang bisa diperoleh dari hasil sensus,
Pemanfaatan Excel untuk Analisis Data
KARYA PENGABDIAN PADA MASYARAKAT Pemanfaatan Excel untuk Analisis Data Haryadi NIDN 0003116401 LEMBAGA PENELITIAN DAN PENGABDIAN PADA MASYARAKAT UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PALANGKARAYA PALANGKA RAYA, 2012
Statistik Deskriptif dengan Microsoft Office Excel
Statistik Deskriptif dengan Microsoft Office Excel Junaidi, Junaidi I. Prosedur Statistik Deskriptif pada Excel Statistik deskriptif adalah statistik yang bertujuan untuk mendeskripsikan atau menggambarkan
BAB 3 PENGOLAHAN DATA
BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1 Menentukan Model Persamaan Regresi Linier Berganda Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah jumlah kecelakaan lalu lintas dan faktor-faktor yang mempengaruhinya yaitu
Regresi dengan Microsoft Office Excel
Regresi dengan Microsoft Office Excel Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Dalam statistik, regresi merupakan salah satu peralatan yang populer digunakan, baik pada ilmu-ilmu sosial maupun ilmu-ilmu eksak.
STATISTIKA DESKRIPTIF
STATISTIKA DESKRIPTIF 1 Statistika deskriptif berkaitan dengan penerapan metode statistika untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. Statistika inferensia
Teknik Analisis Dampak Pendampingan
Teknik Analisis Dampak Pendampingan Rachmat Hendayana Balai Besar Pengkajian dan Pengembangan Teknologi Pertanian Jl. Tentara Pelajar No 10, Bogor. 16114 E-mail: [email protected] P endampingan merupakan
Deteksi Autokorelasi dengan Metode Grafik Excel
Deteksi Autokorelasi dengan Metode Grafik Excel Junaidi Junaidi A. Pengantar Salah satu asumsi dalam model regresi linear klasik adalah tidak adanya autokorelasi. Autokorelasi adalah kondisi dimana terdapat
LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1
LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Hari dan Shift Praktikum : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Bagian ketiga dari laporan skripsi ini menggambarkan langkah-langkah yang akan dijalankan dalam penelitian ini. Metodologi penelitian dibuat agar proses pengerjaan penelitian
ANALISIS REGRESI DENGAN EXCEL
ANALISIS REGRESI DENGAN EXCEL Dalam statistik, regresi merupakan salah satu peralatan yang populer digunakan, baik pada ilmu-ilmu sosial maupun ilmu-ilmu eksak. Karenanya, software-software statistik umumnya
APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : [email protected]
APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS HENDRY admin teorionline.net Phone : 02-834 4694 / email : [email protected] Tentang Regresi Sederhana Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis
Pengantar Pengolahan Data Statistik Menggunakan SPSS 22. Isram Rasal ST, MMSI, MSc
Pengantar Pengolahan Data Statistik Menggunakan SPSS 22 Isram Rasal ST, MMSI, MSc Statistika Statistika Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi,
Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya
BAB 2 Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya Misalnya seorang penjaga gudang mencatat berapa sak gandum keluar dari gudang selama 15 hari kerja, maka diperoleh distribusi data seperti berikut.
Uji Perbandingan Rata-Rata
Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti
Skala pengukuran dan Ukuran Pemusatan. Ukuran Pemusatan
Skala Pengukuran Nominal (dapat dikelompokkan, tidak punya urutan) Ordinal (dapat dikelompokkan, dapat diurutkan, jarak antar nilai tidak tetap sehingga tidak dapat dijumlahkan) Interval (dapat dikelompokkan,
ANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 4 PENGANTAR MINITAB
ANALISIS DATA EKSPLORATIF KELAS C2 MODUL 4 PENGANTAR MINITAB Nama Nomor Praktikan Mahasiswa Sri Siska Wirdaniyati 12611125 Tanggal Kumpul 5 Desember 2013 Praktikan Tanda tangan Laboran Nama Penilai Tanggal
FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING
FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN (kata pengantar) 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penulisan
BAB IV ANALISIS KORELASI ANTARA NILAI BTQ DENGAN PRESTASI BELAJAR MAPEL PAI DI SD KANDANG PANJANG 01 PEKALONGAN
BAB IV ANALISIS KORELASI ANTARA NILAI BTQ DENGAN PRESTASI BELAJAR MAPEL PAI DI SD KANDANG PANJANG 01 PEKALONGAN A. Analisis Data tentang Nilai BTQ SD Kandang Panjang 01 Pekalongan Setelah dikumpulkan dengan
BAB II DISTRIBUSI FREKUENSI
BAB II DISTRIBUSI FREKUENSI Data pertama yang diperoleh pada suatu observasi disebut dengan data mentah (raw data). Data ini belum tersusun secara numerik. Sebagai contoh data mengenai tinggi badan siswa
Jika terdapat k variabel bebas, x dan Y merupakan variabel tergantung, maka diperoleh model linier dari regresi berganda seperti rumus [3.1]. [3.
Analisis Regresi Analisis regresi merupakan salah satu alat statistika yang sangat populer digunakan user dalam mengolah data statistika. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui hubungan satu atau
KORELASI. Alat hitung koefisien korelasi Pearson (data kuantitatif dan berskala rasio) Kendall, Spearman (data kualitatif dan berskala ordinal)
KORELASI Pada SPSS korelasi ada pada menu Correlate dengan submenu: 1. BIVARIATE Besar hubungan antara dua (bi) variabel. a. Koefisien korelasi bivariate/product moment Pearson Mengukur keeratan hubungan
#12 SIMULASI MONTE CARLO
#12 SIMULASI MONTE CARLO 12.1. Konsep Simulasi Metode evaluasi secara analitis sangat dimungkinkan untuk sistem dengan konfigurasi yang sederhana. Untuk sistem yang kompleks, Bridges [1974] menyarankan
BAB IV ANALISIS DATA. bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan
BAB IV ANALISIS DATA A. Pengujian Hipotesis Setelah diperoleh masing-masing jumlah dari kategori variabel bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan menggunakan analisis kuantitatif,
BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA
BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA SPSS menyediakan fasilitas untuk melakukan analisis deskriptif data seperti uji deskriptif, validitas dan normalitas data. Uji deskriptif yang dilakukan
Dua sampel independen, tidak terikat, tidak
76 PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM 77 Jadi dari analisis keputusannya : p value < 0,05 Ho ditolak berarti Distribusi
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Umum Penelitian Deskripsi data umum berisi mengenai gambaran umum tempat penelitian yakni di SMP N 1 Pamotan. SMP
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini, analisis data yang dilakukan menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu dengan menggunakan analisis regresi sederhana, dan perhitungannya menggunakan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1. Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif analisis dan metode eksperimen. Metode deskriptif analisis dilakukan
REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF
REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF POKOK BAHASAN 1. Konsep statistik deskriptif 2. Data dan variabel 3. Nilai Tengah (Ukuran Pusat), posisi dan variasi) pada data tunggal dan kelompok 4. Penyajian data 5.
Prediksi Harga Saham dengan ARIMA
Prediksi Harga Saham dengan ARIMA Peramalan harga saham merupakan sesuatu yang ditunggu-tunggu oleh para investor. Munculnya model prediksi yang baru yang bisa meramalkan harga saham secara tepat merupakan
Statistika Psikologi 2
Modul ke: Statistika Psikologi 2 Fakultas Psikologi Program Studi Psikologi Sampling, Sampling Distribution, Confidence Intervals, Effect Size, dan Statistical Power SAMPLING Teknik menentukan sampel dari
Modul 2017/2018 TUTORIAL SIMULASI KOMPUTER. Laboratorium Pemodelan dan Simulasi Industri Universitas Islam Indonesia
TUTORIAL SIMULASI KOMPUTER 5 2017/2018 Modul DESAIN EKSPERIMENT & PEMILIHAN ALTERNATIF Laboratorium Pemodelan dan Simulasi Industri Universitas Islam Indonesia DAFTAR ISI 1. Tujuan Umum... 2 2. Desain
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Umum Deskripsi data umum berisi mengenai gambaran umum tempat penelitian yakni di MTs N 1 Kudus. MTs N 1 Kudus beralamatkan
SPSS FOR WINDOWS BASIC. By : Syafrizal
SPSS FOR WINDOWS BASIC By : Syafrizal SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah Langkah pertama
PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH. Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya
PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya Pengujian Hipotesis 3 rata-rata atau lebih Dengan teknik ANOVA (Analisis Varians) Pengujian
MODUL V REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS
REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS A. TUJUAN PRAKTIKUM Dengan adanya Praktikum Statistika Industri Modul V tentang Regresi, Korelasi, Analisis Varian, Validitas dan Reliabilitas
DAFTAR KONTEN. MATERI SHARING SESSION MS EXCEL CMPDP 2016 Oleh Arsyil Hendra Saputra. Protection & Hidden Formula Bar (Hal. 1)
DAFTAR KONTEN Protection & Hidden Formula Bar (Hal. 1) Get External Data From Text (Hal. 2) Text to Columns (Hal. 3) Data: Remove Duplicates (Hal. 4) Conditional Formatting Duplicate Value (Hal. 5) Define
Resume Regresi Linear dan Korelasi
Rendy Dwi Ardiansyah Putra 7410040018 / 2 D4 IT A Statistika Resume Regresi Linear dan Korelasi 1. Regresi Linear Regresi linear merupakan suatu metode analisis statistik yang mempelajari pola hubungan
BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan terhadap siswa di MAN se Kabupaten Blitar
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan terhadap siswa di MAN se Kabupaten Blitar yang berjumlah 92 responden, untuk mengetahui seberapa besar pengaruh keterampilan dasar mengajar
BAB 11 ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
BAB 11 ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Selain regresi linier sederhana, metode regresi yang juga banyak digunakan adalah regresi linier berganda. Regresi linier berganda digunakan untuk penelitian yang
BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA
BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Analisis regresi linier merupakan salah satu jenis metode regresi yang paling banyak digunakan. Regresi linier sederhana terdiri atas satu variabel terikat (dependent)
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif. Statistik deskriptif adalah ilmu statistik yang mempelajari cara-cara pengumpulan, penyusunan dan penyajian data suatu penilaian. Tujuannya adalah
LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR
TNR 12 space 1.15 LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR LAPORAN RESMI MODUL I TNR 12 Space 2.0 STATISTIK
BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN 41 Hasil Uji Statistik 411 Statistik Deskriptif Pada bagian ini akan dibahas mengenai hasil pengolahan data statistik deskriptif dari variabel-variabel yang diteliti Langkah
HANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS
HANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS UJI RELIABILITAS DAN SELEKSI ITEM a. Pindahkan hasil data item dari tabulasi di Excel ke data view SPSS b. Di bagian variable view rubah
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi data Hasil Penelitian Data Pengamalan PAI dan Perilaku seks bebas peserta didik SMA N 1 Dempet diperoleh dari hasil angket yang telah diberikan kepada responden
BAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian 1. Kemampuan Awal Siswa Dalam penelitian ini seperti telah dijelaskan pada bab III, analisis tentang data kemampuan awal digunakan
BELAJAR SPSS. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan cara menginstal terlebih dahulu software SPSS
BELAJAR SPSS SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah. Langkah pertama yang harus dilakukan
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN. syarat, jika harga koefisien rhitung 0,300 (Riduwan, 2005:109;
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN 4.1 Uji Validitas dan Realiabilitas Hasil uji coba instrumen dilakukan pada 25 responden. Suatu instrument/angket atau bahan test dinyatakan valid atau dianggap memenuhi syarat,
MODUL 1 SAMPLE t-test
MODUL SAMPLE t-test TUJUAN. Mahasiswa mampu memahami Uji Hipotesis Sample t-test. Mampu menyeleseikan persoalan Uji Hipotesis Sample t-test dengan software SPSS DESKRIPSI Salah satu cabang ilmu statistik
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekatan Penelitian Ditinjau dari objeknya, penelitian yang dilakukan penulis termasuk penelitian lapangan (field research), karena data-data yang diperlukan untuk
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan selanjutnya. Teori tersebut meliputi arti dan peranan
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank Indonesia. Sampel adalah wakil dari populasi yang diteliti. Dalam
BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai
61 BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel,
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Analisis Regresi Perubahan nilai suatu variabel tidak selalu terjadi dengan sendirinya, namun perubahan nilai variabel itu dapat disebabkan oleh berubahnya variabel lain yang berhubungan
Uji Perbandingan Rata-Rata
Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Dalam setiap penelitian diperlukan suatu metode. Penggunaan metode dalam penelitian disesuaikan dengan masalah dan tujuan penelitiannya. Hal ini berarti metode
BAB 3 PENGOLAHAN DATA
18 BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1. Pengumpulan Data Data yang akan diolah dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara di Jln. Asrama No. 179 Medan
BAB IV HASIL PENELITIAN
143 BAB IV HASIL PENELITIAN Pada bab ini diuraikan tentang: a) deskripsi data; b) uji prasyarat analisis; dan c) pengujian hipotesis penelitian. A. Deskripsi Data Penyajian statistik deskripsi hasil penelitian
BAB I PENDAHULUAN. TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS ITALIC 1.2 Rumusan Masalah
BAB I PENDAHULUAN TNR 14 BOLD 1.1 Latar Belakang (1 halaman. min 4 paragraf.) TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS 1.2 Rumusan Masalah Rumusan masalah yang digunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. melalui kuesioner. Kuesioner yang disebar sebanyak 34 kuesioner, pekerjaan, dan tingkat pendidika terakhir.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Karakteristik Responden Analisis karakteristik dalam penelitian ini digunakan untuk melihat gambaran secara umum karakteristik data responden yang telah dikumpulkan
BAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN Empat bagian penting yaitu bagian deskripsi data, pengujian persyaratan analisis, pengujian hipotesis penelitian, dan bagian keterbatasan penelitian akan disajikan di sini, dan
ANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 5 ANALISIS COMPARE MEANS
ANALISIS DATA EKSPLORATIF KELAS C2 MODUL 5 ANALISIS COMPARE MEANS Nama Nomor Praktikan Mahasiswa Sri Siska Wirdaniyati 12611125 Tanggal Kumpul 12 Desember 2013 Praktikan Tanda tangan Laboran Nama Penilai
ANALISIS DATA PREDIKTIF (Analisis Regresi)
PERTEMUAN KE-9 ANALISIS DATA PREDIKTIF (Analisis Regresi) Ringkasan Materi : Analisis regresi digunakan untuk memprediksi (prediktif). Variabel X hasil pengukuran yang disebut prediktor digunakan untuk
STATISTIK DESKRIPTIF
BAB 5 STATISTIK DESKRIPTIF Salah satu statistik yang secara sadar maupun tidak, sering digunakan dalam berbagai bidang adalah statistik deskriptif. Pada bagian ini akan dipelajari beberapa contoh kasus
BAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, tentang budaya. religius dan pembentukan karakter peserta didik.
101 BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, tentang budaya religius dan pembentukan
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisa Hasil 1. Statistik Deskriptif Statistik Deskriptif bertujuan untuk memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean),
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Data penelitian ini diperoleh dari siswa kelas V SD Islam Al Madina Semarang tahun pelajaran 2015/2016 sebagai subyek penelitian dan merupakan populasi
Membuat grafik histogram dan polygon serta mencetaknya ke printer
Modul ke: Membuat grafik histogram dan polygon serta mencetaknya ke printer Mahasiswa dapat membuat histogram dan poligon, kemudian mencetaknya ke printer. Fakultas FEB Nawindah,S.Kom,M.Kom Program Studi
BAB I PENDAHULUAN 1. Definisi 1.1 Analisis Regresi Linier Sederhana Analisis regresi linier sederhana adalah hubungan secara linear antara satu
BAB I PENDAHULUAN 1. Definisi 1.1 Analisis Regresi Linier Sederhana Analisis regresi linier sederhana adalah hubungan secara linear antara satu variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y). Analisis
BAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik
BAB 3 PENGOLAHAN DATA
BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1 Pengertian Pengolahan Data Pengolahan data dapat diartikan sebagai penjabaran atas pengukuran data kuantitatif menjadi suatu penyajian yang lebih mudah dimengerti dan menguraikan
STATISTIK DESKRIPTIF
PERTEMUAN KE-3 STATISTIK DESKRIPTIF Ringkasan Materi: Pengukuran Deskriptif Pengukuran deskriptif pada dasarnya memaparkan secara numerik ukuran tendensi sentral, dispersi dan distribusi suatu data. Tendensi
BAB I. REGRESI LINIER BERGANDA
BAB I. REGRESI LINIER BERGANDA Membuka program SPSS kemudian memilih tab sheet Variable View. Melakukan input variabel yang akan diteliti pada sheet Variable View. Input dilakukan dengan memperhatikan
Peramalan (Forecasting)
Peramalan (Forecasting) Peramalan (forecasting) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada masa yang akan datang dengan menggunakan data di masa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan
Pertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 08/11/2013. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression
Pertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Outline: Regresi Linier Sederhana dan Korelasi (Simple Linier Regression and Correlation) Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Responden Sebagaimana yang sudah dijelaskan sebelumnya, bahwa responden yang menjadi subyek dalam penelitian ini adalah mahasiswa pada Universitas
Statistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif
1. 2 2. 3. 4. Statistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif Sari Numerik Penyajian Data 2008 by USP & UM ; last edited Jan 11 MA 2081 Statistika Dasar 24 Januari
LAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si. Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM.
LAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM. 14610002 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil Setelah melalui beberapa tahap kegiatan penelitian, dalam bab IV ini diuraikan analisis hasil penelitian dan pembahasan hasil penelitian. Analisis
: LCD, KOMPUTER 3. SOFTWARE
1. MINGGU KE : 1 2. PERALATAN : LCD, KOMPUTER 3. SOFTWARE : EXCEL 4. TUJUAN : Mahasiswa dapat memahami: Penggunaan excel dalam menyelesaikan permasalahan dalam statistik deskriptif 1. STATISTIK DESKRIPTIF
BAB II LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian ini yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel. Pengujian
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
42 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Statisitik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Dari 34 perusahaan barang konsumsi
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekatan Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif adalah suatu proses menemukan pengetahuan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range,
47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum,
BAB IV PELAKSANAAN DAN HASILPENELITIAN
BAB IV PELAKSANAAN DAN HASILPENELITIAN Pengumpulan data penelitian ini di lakukan pada tanggal 18 Mei 2014 sampai tanggal 21 Mei 2014. Sampel yang digunakan adalah mahasiswa Fakultas Keguruan Ilmu Pendidikan
Bab 2 LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat
Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1. Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian ini yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel. Pengujian
Statistik Uji Kruskal-Wallis
Statistik Uji Kruskal-Wallis Author: Junaidi Junaidi Statistik Kruskal Wallis adalah salah satu peralatan statistika non-parametrik dalam kelompok prosedur untuk sampel independen. Prosedur ini digunakan
Mengolah Data Bidang Industri
Mengolah Data Bidang Industri Pengolahan data dalam bidang industri menggunakan aplikasi SPSS 20 mempunyai fungsi sebagai alat bantu untuk memberikan gambaran dalam hal prediksi penjualan atau omzet perusahaan,
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. yang terdaftar dalam LQ-45 di Bursa Efek Indonesia periode
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Sampel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini ialah perusahaan yang terdaftar dalam LQ-45 di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2015. Teknik yang digunakan
BAB 3 ANALISA DATA. produksi kelapa sawit dari tahun 2007 sampai dengan tahun Tabel 3.1 Data Produksi Kelapa Sawit di
BAB 3 ANALISA DATA 3.1 Pengumpulan Data Data yang digunakan untuk penganalisaan tugas akhir ini adalah data jumlah hasil produksi kelapa sawit dari tahun 2007 sampai dengan tahun 2014 Tabel 3.1 Data Produksi
Analisis Korelasi dan Regresi Sederhana
Analisis Korelasi dan Regresi Sederhana Pada minggu ini akan dipelajari : Menghitung Korelasi Melakukan Analisis Regresi Sederhana Pemeriksaan Asumsi dalam Analisis Regresi Untuk melakukan kegiatan pada
UJI NORMALITAS DATA DAN VARIANS. UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009
Dengan Materi: UJI NORMALITAS DATA DAN VARIANS Presented by: Andi Rusdi, S.Pd. UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009 UJI NORMALITAS DATA DAN VARIANS Uji Prasyarat Infrensial (Statistik induktif)
Analysis of Variance (ANOVA) Debrina Puspita Andriani /
Analysis of Variance (ANOVA) 6 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] Outline Kegunaan ANOVA 3 Kontrol investigator 1 atau lebih variabel independen Disebut dgn faktor
BAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai kinerja guru, motivasi
APLIKASI REGRESI GANDA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : /
APLIKASI REGRESI GANDA DENGAN SPSS HENDRY admin teorionline.net Phone : 0-834 4694 / email : [email protected] Tentang Regresi Ganda Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis yang paling
BAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai kompetensi guru, motivasi
Contoh Analisis Data Korelasi Kecerdasan Emosi terhadap Stress Kerja 1. Sebaran Data Kecerdasan Emosi Hasil Skoring Kuesioner
Contoh Analisis Data Korelasi Kecerdasan Emosi terhadap Stress Kerja 1. Sebaran Data Kecerdasan Emosi Hasil Skoring Kuesioner 1. Sebaran Data Stress Kerja Hasil Skoring Kuesioner 2. Jumlah Skor Setiap
