Oleh : M.H.Dewi Susilowati

Transkripsi

1 METODE KUANTITATIF GEOGRAFI Oleh : M.H.Dewi Susilowati TUJUAN MK METKUAN TUJUAN UMUM : MAHASISWA MAMPU MENERAPKAN METODE KUANTITATIF DALAM KEGIATAN ANALISIS PERMASALAHAN GEOGRAFI TUJUAN KHUSUS : * MAHASISWA DAPAT MEMBEDAKAN FILOSOFI METODE KUALITATIF DAN METODE KUANTITATIF DALAM PENELITIAN GEOGRAFI * MAHASISWA DAPAT MENERAPKAN METODE KUANTITATIF DALAM PENELITIAN GEOGRAFI FISIK DAN GEOGRAFI MANUSIA * MAHASISWA DAPAT MENGEMBANGKAN MODEL KUANTITATIF DARI PERMASALAHAN GEOGRAFI * MAHASISWA DAPAT MENINGKATKAN KUALITAS HASIL PENELITIAN GEOGRAFI 1

2 PRASYARAT : SUDAH MENGIKUTI KULIAH STATISTIK DAN METODOLOGI PENELITIAN POSISI METKUAN DALAM PENELITIAN REALISTIC MODEL DALAM GEOGRAFI CONCEPTUAL MATEMATICAL POKOK BAHASAN PENDAHULUAN (INTRODUCTION) KORELASI (CORRELATION) - Konsep Korelasi (Concept) - Chi Square Test - Spearman s Rank - Kendall s - Product Moment - One Way Analysis of Variance SPATIAL ANALYSIS - The Nearest Neighbour Index - Network - The Gravity Model 2

3 REGRESI - Regresi 1 - Regresi 2 - Regresi 3 ANALISIS RUNTUT WAKTU ANALISIS DATA PANEL STATISTIK SPASIAL ANALISIS FAKTOR ANALISIS CLUSTER BUKU ACUAN ARLINGHAUS, SANDRA LACN, PRACTICAL HANDBOOK OF SPATIAL STATISTICS. CRC PRESS, USA COLE & KING. QUANTITATIVE GEOGRAPHY, LONDONG, JOHN WILWY & SONS LTD EARICSON R & JOHN HARLIN. GEOGRAPHIC MEASUREMENT AND QUANTITATIVE ANALYSIS, USA,MACMILLAN COLLEGE HAMON R & MC GULLAGH. QUANTITATIVE TECHNIQUES IN GEOGRAPHY, LONDON JOHNSTON,RJ. MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS IN GEOGRAPHY. LONDON: LONGMAN GROUP THOMAS, RW & RJ. HUGGETT. MODELLING IN GEOGRAPHY, A. MATHEMATICAL APPROACH. BAMES & NOBLE BOOBS. NEW JERSEY TAYLOR, PETER J. QUANTITATIVE METHODS IN GEOGRAPHY, AN INTRODUCTION TO SPATIAL ANALYSIS, LONDON HOUGHTON MIFFLIN COMPANY BOSTON WALFORD, NIGEL. GEOGRAPHICAL DATA ANALYSIS. UK; JOHN WILEY & SONS 3

4 STATISTIK APLIKASI ILMU STATISTIK DAPAT DIBAGI DALAM 2 BAGIAN : STATISTIK DESKRIPTIF (DESCRIPTIVE STATISTICS): MENJELASKAN ATAU MENGGAMBARKAN BERBAGAI KARAKTERISTIK DATA, SEPERTI RATA-RATANYA, SEBERAPA JAUH DATA BERVARIASI DAN SEBAGAINYA. STATISTIK INFERENSI (INFERENTIAL STATISTICS): MEMBUAT BERBAGAI INFERENSI TERHADAP SEKUMPULAN DATA YANG BERASAL DARI SUATU SAMPEL. TINDAKAN INFERENSI TERSEBUT SEPERTI MELAKUKAN PERKIRAAN, PENGAMBILAN KEPUTUSAN DAN SEBAGAINYA UNTUK INFERENSI ADA 2 METODE STATISTIK : STATISTIK PARAMETRIK: UNTUK DATA BERDISTRIBUSI NORMAL ATAU MENDEKATI NORMAL STATISTIK NON PARAMETRIK: UNTUK DATA TIDAK BERDISTRIBUSI NORMAL ATAU JAUH DARI KRITERIA NORMAL DATA DISTRIBUSI NORMAL TIDAK NORMAL STATISTIK PARAMETRIK STATISTIK NON PARAMETRIK ALTERNATIF METODE STATISTIK APLIKASI TEST PARAMETRIK TEST NON PARAMETRIK DUA SAMPEL SALING BERHUBUNGAN (TWO DEPENDENT SAMPLES) T TEST Z TEST SIGN TEST WILCOXON SIGNED-RANK ME NEMAR CHANGE TEST DUA SAMPEL TIDAK BERHUBUNGAN (TWO INDEPENDENT SAMPLE) BEBERAPA SAMPEL BERHUBUNGAN (SEVERAL DEPENDENT SAMPLE) T TEST Z TEST MANN-WHITNEY U TEST MOSES EXTREME REACTIONS CHI-SQUARE TEST KOLMOGOROV-SMIRNOV TEST WALT-WOLFOWITZRUNS FRIEDMAN TEST KENDALL W TEST COCHRAN S Q BEBERAPA SAMPEL TIDAK BERHUBUNGAN (SEVERAL INDEPENDENT SAMPLES) ANOVA TEST (F TEST) KRUSKAL-WALLIS TEST CHI SQUARE TEST MEDIAN TEST 4

5 DATA GEOGRAFI PENGERTIAN UKURAN DATA DATA NOMINAL: SUATU UKURAN DARI UNSUR DENGAN ATURAN TERTENTU YG TIDAK MEMPUNYAI TINGKATAN (RANKING). JADI UNSUR-UNSUR TERSEBUT DIKENAL DENGAN NAMA SAJA. MISAL; SEKOLAH, PUSKESMAS, MASJID, GEREJA, DLL. ORDINAL: SUATU UKURAN DARI UNSUR DENGAN UKURAN TERTENTU, YG MEMPUNYAI TINGKATAN. INTERVAL & RASIO: UKURAN UNSUR YG TIDAK HANYA DENGAN ATAU UKURAN TERTENTU SAJA, TETAPI JUGA DIBAGI ATAS KELAS-KELAS TERTENTU DENGAN HARGA YG SEBENARNYA. PADA UKURAN INTERVAL, TITIK PERMULAAN DIAMBIL SEMBARANG. PERBANDINGAN SUATU HARGA TIDAK MEMPUNYAI ARTI YG SEBENARNYA. PADA UKURAN RASIO, TITIK PERMULAAN ADALAH HARGA SEBENARNYA. DALAM STATISTIK TERDAPAT UKURAN DISKRIT DAN KONTINUM, YG TERMASUK DISKRIT (MENURUT JENISNYA) ADALAH UKURAN NOMINAL DAN KONTINUM (MENURUT TINGKATAN) ADALAH ORDINAL, RASIO, INTERVAL KORELASI (CORRELATION) FENOMENA/ KENAMPAKAN/ GEJALA: SEMUA OBYEK YG MENJADI SASARAN PENYELIDIKAN VARIABEL: GEJALA/ FENOMENA YG MENUNJUKKAN VARIASI (BAIK DALAM JENISNYA MAUPUN TINGKATANNYA) KORELASI: HUBUNGAN ANTARA DUA ATAU LEBIH VARIABEL/ HUBUNGAN TIMBAL BALIK (BELUM TENTU SEBAB AKIBAT) ARAH KORELASI:DUA VARIABEL YG BERJALAN SEJAJAR/ ASSOSIASI; POSISTIF, NEGATIF, TIDAK BERKORELASI KOEFISIEN KORELASI:ANGKA YG MENUNJUKKAN BESAR KECILNYA HUBUNGAN KK BESARNYA BERKISAR : 0, - 1; MENUNJUKKAN KORELASI NEGATIF 0, + 1; MENUNJUKKAN KORELASI POSITIF KORELASI ANTAR BERJENIS-JENIS VARIABEL: DISKRIT NOMINAL VARIABEL KONTINUM INTERVAL, RASIO, ORDINAL, 5

6 INTERPRETASI DARI KORELASI MENURUT UKURAN YG KONSERVATIF : r Interpretasi 0,8 sampai 1,00 Tinggi 0,6 sampai 0,8 cukup 0,4 sampai 0,6 agak rendah 0,2 sampai 0,4 rendah 0,0 sampai 0,2 sangat rendah (tak berkorelasi) KORELASI TERSEBUT SUDAH DITINGGALKAN DIGANTI INTERPRETASI BERDASARKAN ATAS TABEL NILAI r HIPOTESIS HIPOTESIS: DUGAAN MENGENAI KEADAAN POPULASI YANG SIFATNYA MASIH SEMENTARA (KEBENARANNYA PERLU DIUJI). PENGUJIAN HIPOTESIS: SUATU PROSEDUR YANG AKAN MENGHASILKAN SUATU KEPUTUSAN, YAITU KEPUTUSAN MENERIMA ATAU MENOLAK HIPOTESIS ITU. LANGKAH-LANGKAH PENGUJIAN HIPOTESIS; - MENENTUKAN FORMULASI HIPOTESIS ( HO DAN HA) SECARA UMUM FORMULASI HIPOTESIS DPT DITULIS; HO : θ = θ0 HA : θ > θ0 HA : θ < θ0 HA : θ θ0 - MENENTUKAN TARAF NYATA (SIGNIFICANT LEVEL); BESARNYA BATAS TOLERANSI DALAM MENERIMA KESALAHAN HASIL HIPOTESIS TERHADAP NILAI PARAMETER POPULASI 6

7 - MENENTUKAN NILAI UJI STATISTIK YANG SESUAI - MENENTUKAN KRITERIA PENGUJIAN DAN KEPUTUSAN; * BERDASARKAN NILAI UJI STATISTIK TERIMA H0 : JIKA NILAI HITUNG < NILAI TABEL (NILAI HITUNG BERADA DI LUAR NILAI KRITIS) TOLAK H0 : JIKA NILAI HITUNG > NILAI TABEL (NILAI HITUNG BERADA DI DALAM NILAI KRITIS) * BERDASARKAN PROBABILITAS TERIMA HO : JIKA PROB > 0.05 ATAU 0.01 (TERGANTUNG TARAF NYATA) TOLAK HO : JIKA PROB < 0.05 ATAU 0.01 (TERGANTUNG TARAF NYATA) 7

8 8

9 The image cannot be displayed. Your computer may not have enough memory to open the image, or the image may have been corrupted. Restart your computer, and then open the file again. If the red x still appears, you may have to delete the image and then insert it again. ONE WAY ANALYSIS OF VARIANCE The image cannot be displayed. Your computer may not have enough memory to open the image, or the image may have been corrupted. Restart your computer, and then open the file again. If the red x still appears, you may have to delete the image and then insert it again. 9