Statistika Penelitian. dengan SPSS 24

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Statistika Penelitian. dengan SPSS 24"

Hadian Pranata
6 tahun lalu
Tontonan:

2 Statistika Penelitian dengan SPSS 24

3 Statistika Penelitian dengan SPSS 24 Getut Pramesti PENERBIT PT ELEX MEDIA KOMPUTINDO

4 Statistika Penelitian dengan SPSS 24 Getut Pramesti 2017, PT Elex Media Komputindo, Jakarta Hak cipta dilindungi undang-undang Diterbitkan pertama kali oleh Penerbit PT Elex Media Komputindo Kelompok Gramedia, Anggota IKAPI, Jakarta 2017 ID: ISBN: Dilarang keras menerjemahkan, memfotokopi, atau memperbanyak sebagian atau seluruh isi buku ini tanpa izin tertulis dari penerbit. Dicetak oleh Percetakan PT Gramedia, Jakarta Isi di luar tanggung jawab percetakan

5 Daftar Isi Kata Pengantar... v Daftar Isi... vii BAB 1 Eksplorasi Asumsi dalam Penelitian Asumsi Kenormalan Asumsi Homogenitas Variansi Linieritas Uji Normalitas dengan SPSS Menormalkan Data yang Tidak Normal Uji Homogenitas Variansi dengan SPSS Uji Linieritas dengan SPSS BAB 2 Analisis Regresi Analisis Regresi Linier Berganda Analisis Regresi Logistik BAB 3 Analisis Variansi Anava Satu Jalan Anava Dua Jalan BAB 4 Analisis Kovariansi Anakova Satu Faktor vii

6 4.2 Anakova Dua Faktor BAB 5 Repeated Measure Design Repeated Measure Anava Satu Repeated Measure Anava Dua BAB 6 Regresi Nonlinier Model Regresi Nonlinier Model Regresi Eksponensial Model Regresi Logaritmik Model Regresi Polinomial Contoh Kasus Regresi Nonlinier BAB 7 Response Surface Methodology Sekilas tentang RSM Penyusunan Model RSM Orde Satu Contoh RSM dalam Rancangan 2 2 dengan 5 Titik Pusat Contoh RSM dalam Rancangan Daftar Pustaka Tentang Penulis viii

7 Bab 1 Eksplorasi Asumsi dalam Penelitian Apa yang dimaksud asumsi dalam penelitian statistika parametrik? Apakah asumsi harus diuji? Masih banyak lagi pertanyaan tentang asumsi dalam penelitian yang kerap dilontarkan oleh user SPSS kepada saya. Secara penggunaan parameter, pada dasarnya statistika dibagi menjadi dua bagian besar, yaitu statistika parametrik dan statistika nonparametrik. Dalam penelitian, biasanya data yang diharapkan adalah populasi. Populasi adalah seluruh cakupan pembicaraan yang menjadi inti atau fokus penelitian. Namun, karena masalah waktu, biaya, dan lain hal menjadikan penelitian hanya dapat mengambil contoh acak (random) dalam penelitian yang disebut dengan sampel. Populasi sebenarnya mempunyai karakteristik yang disebut dengan parameter, sedangkan karakteristik dalam sampel adalah statistik. Yang terjadi dalam penelitian dengan mengambil sampel adalah melakukan inferensi atau mengestimasi parameter lewat statistik. Seorang peneliti menggunakan analisis statistik parametrik apabila prosedur yang digunakan mengasumsikan distribusi populasi tertentu (misal, distribusi normal). Distribusi populasi inilah yang tadi disebut dengan parameter. Sebaliknya, apabila prosedur yang 1

8 digunakan tanpa mengikuti asumsi distribusi populasi, maka disebut dengan statistika nonparametrik. Tabel 1.1 merupakan contoh pemilihan analisis data menggunakan statistika parametrik dan nonparametrik. Tabel 1.1 Contoh karakteristik uji parametrik dan nonparametrik Parametrik Nonparametrik Asumsi distribusi Normal Sembarang Asumsi Variansi Homogenitas Sembarang Skala data Interval atau rasio Nominal atau Ordinal Ukuran pusat yang biasa Rerata Media digunakan Uji Parametrik Nonparametrik Korelasi Pearson Spearman Rerata satu kelompok t satu sampel Tanda satu sampel, Wilcoxon satu sampel Rerata dua kelompok t dua sampel Mann Whitney independen Rerata lebih dari dua kelompok independen ANOVA Kruskal-Wallis, Median Mood's Ketika user memilih statistika parametrik sebagai alat analisis datanya, maka user perlu melakukan pengecekan apakah data yang akan dianalisis memenuhi kriteria statistika parametrik. Beberapa asumsi yang kerap dibutuhkan oleh user, antara lain: 1.1 Asumsi Kenormalan Pengecekan asumsi kenormalan dilakukan untuk mengetahui apakah sampel data berasal dari populasi normal ataukah tidak. Kenormalan data dapat dilihat dari residualnya. Pada SPSS, ada beberapa metode yang tersedia untuk menguji asumsi kenormalan. Salah satunya adalah Kolmogorov Smirnov (KS) atau Shapiro Wilk (SW). Langkah-langkah uji asumsi kenormalan adalah sebagai berikut: 2

9 Susun Hipotesis H 0 : residual berdistribusi normal H 1 : residual tidak berdistribusi normal Memilih tingkat signifikansi α Keputusan uji Jika nilai = 0.05 <. maka H 0 tidak ditolak. Dengan kata lain, sampel data berdistribusi normal. 1.2 Asumsi Homogenitas Variansi Maksudnya adalah variansi dari sampel masing-masing populasi yang diambil mempunyai variansi yang sama atau konstan, variansi dinotasikan dengan σ 2. Istilah lain dari homogenitas variansi adalah homoskedastisitas. Variansi dalam sampel yang konstan mengindikasikan bahwa sesatan tidak bergantung pada sembarang faktor dalam analisis. Sebaliknya, heteroskedastisitas dapat memengaruhi sesatan baku dari suatu estimasi parameter (misalnya, koefisien regresi). Pada SPSS, untuk menguji homogenitas variansi, tersedia statistika Levene dengan langkahlangkah sebagai berikut: Menyusun Hipotesis H 0 : asumsi homoskedastisitas dipenuhi H 1 : asumsi homoskedastisitas tidak dipenuhi Memilih tingkat signifikansi α Keputusan uji Perhatikan hasil output pada SPSS. Jika = 0.05 <. maka H 0 tidak ditolak. Dengan kata lain, tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. 3

10 1.3 Linieritas Pemeriksaan linieritas biasanya dilakukan pada analisis regresi atau yang berkaitan dengan hubungan linier, misalnya analisis anakova. Pemeriksaan linieritas dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya kelinieran antara variabel bebas x dan variabel respons y dengan langkah uji sebagai berikut: Menyusun Hipotesis H 0 : x dengan y linier H 1 : x dengan y tidak linier Memilih tingkat signifikansi α Keputusan uji Dengan bantuan SPSS, perhatikan hasil output SPSS kolom Sig baris deviation of linearity. Jika α = 0.05 < Sig. maka H 0 tidak ditolak. Untuk melakukan uji asumsi tersebut, akan diberikan contoh kasus di bawah ini. Tabel 1.2 merupakan data primer penelitian yang dilakukan untuk mengetahui pengaruh fly ash dan penambahan foam terhadap berat jenis beton ringan. Penelitian dapat dilakukan dengan menggunakan rancangan analisis variansi. Fly ash diambil lima variasi, yaitu 0%, 15%, 30%, 45%, dan 60%. Sedangkan foam dipilih tiga variasi, yaitu 50%, 60%, dan 70%. Berat jenis beton ringan diukur dan diperoleh seperti Tabel

11 Tabel 1.2 Berat jenis beton ringan, ρ (kg/m3) Fly Ash 0% 15% 30% 45% 60% Foam 50% 60% 70% Untuk mengetahui pengaruh fly ash dan foam terhadap berat jenis beton ringan, dapat dipilih alat statistika berupa rancangan anava dua jalan. Untuk bisa melakukan analisis variansi dua, user harus melakukan uji asumsi terlebih dahulu. Uji asumsi yang dimaksud adalah uji normalitas dan uji homogenitas variansi. 1.4 Uji Normalitas dengan SPSS Pada dasarnya, uji normalitas dilakukan untuk mengetahui sampelsampel yang diambil mengikuti asumsi distribusi Normal. Dari Tabel 1.2, sampel yang harus diuji kenormalannya adalah sampel dengan fly ash 0% (s1), 15% (s2), 30% (s3), 45% (s4), dan 60% (s5) serta sampel dengan foam 50% (s6), 60% (s7), dan 70% (s8). Jadi, total ada delapan kali uji 5

12 normalitas. Untuk jelasnya, ilustrasi penentuan data uji normalitas dapat dilihat seperti Gambar 1.1. Gambar 1.1 Banyak sampel uji normalitas Misalnya, akan dilakukan uji normalitas untuk s1, s2, s3, s4, dan s5 dengan pemilihan tingkat signifikansi 5%, maka langkah-langkah uji normalitas adalah sebagai berikut: Untuk memudahkan input data, maka data Tabel 1.2 perlu dikonversi dalam bentuk Tabel 1.3. Tabel 1.3 Konversi data Tabel 1.2 No Urut Berat Foam Fly Ash No Urut Berat Foam Fly Ash

13 Tentang Penulis Getut Pramesti merupakan seorang pengajar di sebuah perguruan tinggi negeri di Surakarta. Berharap tulisan yang sedikit ini bisa menjadi ilmu yang manfaat. Prinsip yang dipunyai adalah bermanfaat untuk diri dan juga untuk orang lain. Semoga buku yang secuil ini bermanfaat tak berbatas waktu. Penulis dapat dihubungi via Catatan: Untuk melakukan pemesanan buku, hubungi Layanan Langsung PT Elex Media Komputindo: Gramedia Direct Jl. Palmerah Barat No , Jakarta Telemarketing/CS: /111 ext: 3901/3902/

dokumen-dokumen yang mirip

Uji Z atau t Uji Z Chi- square

Uji Z atau t Uji Z Chi- square UJI FRIEDMAN SEBAGAI PENDEKATAN ANALISIS NONPARAMETRIK UNTUK MENGUJI HOMOGENITAS RATA-RATA retnosubekti@uny.ac.id Pendahuluan Uji parametrik memerlukan pemenuhan asumsi-asumsi tentang distribusi populasi