PENGOLAHAN DATA ELEKTRONIKBy : Kamalius, ST

Labuhan Tangga Besar, 20 April 2012

2

TIDAK NORMALNORMAL

DATA

DISTRIBUSI

STATISTIKNON PARAMETRIK

STATISTIKPARAMETRIK

Perbandingan penggunaan TestAPLIKASI PARAMETRIK NON PARAMETRIK

Dua sampel saling berhubungan

T- testZ -test

Sign testWilcoxon Signed-RankMc Nemar Change test

Dua sampel tidak berhubungan

T- testZ -test

Mann-Whitney U testMoses Extreme reactionsChi Square testKolmogorov-Smirnov testWalt-Wolfowitz runs

Beberapa sampel berhubungan

Friedman testKendall W testCochran’s Q

Beberapa sampel tidak berhubungan

ANOVA Test (F Test) Kruskal-Wallis testChi Square testMedian test

5

Adalah metode statistik yang tidak harus memakai suatu parameter tertentu, seperti mean, standar deviasi, median, varian dll, atau data yang tidak berdistribusi normal, atau jumlah data sangat sedikit serta level data nominal dan ordinal.

Statistik Non Parametrik

Keuntungan penggunaan metode non parametrik

• tidak mengharuskan data berdistribusi normal, sehingga metode ini dapat dipakai untuk segala distribusi data yang lebih luas.

• Dapat dipakai untuk level data nominal dan ordinal, terutama sekali kegiatan sosial. Seperti perilaku konusmen dan sikap manusia.

• Prosesnya lebih sederhana dan lebih mudah dimengerti dan diterapkan.

Statistik Non-Parametrik

Jika data yang ada tidak berdistribusi Normal, atau jumlah data sangat sedikit serta level data adalah nominal atau ordinal, maka perlu digunakan metode statistik alternatif yang tidak harus menggunakan suatu parameter tertentu misalnya Mean, STD Deviasi dll. Metode ini disebut metode Statistik Non Parametrik.

Keuntungannya :

• · Data tidak harus berdistribusi Normal,• (distribution free test)• · Dapat digunakan untul level data • nominal dan ordinal• · Cenderung lebih sederhana

Kelemahan :

• Tidak ada sistematika yang jelas• Hasil bisa meragukan karena • kesederhanaan metodenya• Tabel yang digunakan lebih banyak

Dalam penggunaannya apakah akan digunakan metode parametrik atau non parametrik, semua tergantung pada situasi yang ada, dan keduanya lebih bersifat saling melengkapi dalam melakukan berbagai pengambilan keputusan.

10

Statistik Non Parametrik di bagi menjadi 4 bagian, yaitu :

11

UJI SATU SAMPEL

1. Uji binomial• Uji Binomial menguji Hipotesis tentang suatu Proporsi

Populasi. Ciri binomial adalah berupa dua macam unsur, yaitu ‘gagal’ atau ‘sukses’ yang diulang sebanyak n kali.

• Contoh : pada lemparan mata uang berkali-kali.• Hasil pelemparan adalah muncul ‘angka’ sedang ‘gagal’

diartikan muncul gambar.

12

Contoh Kasus Binomial

Sebuah Mata Uang yang terdiri dari dua sisi, yaitu ‘angka’ dan ‘gambar’ dilempar sebanyak 15 kali dengan hasil sebagai berikut ( 1 berarti muncul ‘angka’ dan 0 berarti muncul ‘gambar’

13

Lemparan ke Hasil

1 1

2 0

3 0

4 0

5 1

6 1

7 1

8 0

9 1

10 0

11 1

12 0

13 0

14 1

15 1

NB :Misal lemparan kesatu, menghasilkan angka 1 yang berarti lemparan tersebut memunculkan angka, sedangkan lemparan kedua memunculkan gambar hingga diberi nilai 0. demikian seterusnya.

14

• Apakah hasil lemparan di atas sudah menunjukan pelemparan yang ‘fair’ atau mengikuti distribusi binomial ?

• Penyelesaian :– Karena akan menguji suatu kejjadian yang hanya menghasilkan dua

jenis output, maka digunakan binomial.

15

• Buka lember kerja baru. File pilih Menu New Klik Data

• Namai Variabel dan Properti. Klik tab sheet Variabel View yg ada di bawah kiri atau CTRL+T

• Isi– Name :sesuai kasus, ketik Hasil– Type : berisi data rasio, maka biarkan saja Default– Width : untuk keseragaman ketik 8– Decimals: ketik 0– Label : abaikan

Pemasukan data ke SPSS

16

• Letakkan pointer pada baris pertama variabel HASIL. Kemudian isi data sesuai dgn di atas.

• Lalu simpan data di atas dgn nama Binomial.• Selanjutnya….• Pilih Menu Analyze kemudian pilih submenu

Nonparametric Tests.• Sesuai kasus pilih • Binomial klik pilihan tersebut

Pengisian Data

17

• Test variabel list : klik Hasil• Kemudian klik tanda > • Define Dichotomy : pilih cut :0• Test Proportion : 0.5• Tekan Ok.

Pengisian Data

18

2. Uji Runs ( Runs Test )

Uji runs juga disebut uji sampel rangkaian tunggal. Untuk mengetahui rangkaian kejadian, hal atau simbol hasil proses yang acak ( random )

19

Contoh Kasus Uji Runs

Departement Store”SUKSES’ ingin mengetahui apakah pengunjung yang masuk ke Toko bervariasi secara acak antara pria dan wanita. Untuk itu seorang petugas ditempatkan di depan Toko dan mencatat para pengunjung yang masuk ke Toko secara berurutan.

20

Pengamatan ke Gender1 12 13 24 25 26 27 18 19 2

10 111 212 113 214 115 116 217 1

NB : Misal pengamatan kesatu.Menghasilkan Nilai L yang berarti pengunjung kesatu yang masuk adalah lelaki.Pengamatan kedua juga menghasilkan yang berarti Lelaki yang masuk Toko. Demikian untuk data seterusnya.

Akan dilihat apakah pengunjung yang masuk ke toko adalah acak dari jenis kelaminnya ?

21

• Oleh karena akan menguji suatu kejadian yang hanya menghasilkan dua jenis ouput, dan uji untuk menentukan keacakan, maka digunakan uji Runs.

• Langkah—langkah :– Buat lembar kerja baru. File menu New - Klik Data– Tekan CTRL+T untuk masuk ke Variabel View

• Pengisian Variabel HASIL– Nama : Gender– Type : default Numerik– Width : 8– Decimals : 0– Label : abaikan

Penyelesaian

22

• Kembali ke Data View• Isi kolom gender. Sesuai data ( 17 data )• Lalu simpan dgn file save as.• Pilih menu Analyze, kemudian klik sub menu nonparametric

Test Runs• Isi variable list : gender• Kemudian klik >• Pd kolom cut point, pilih Custome : ketik 2• Tekan Ok.

23

Untuk uji keselarasan data yang berskala minimal ordinal

Kasus :Berikut Sampel Berat sabun cuci yang diproduksi PT.WANGI ( angka dalam gram )

3. Uji kolmogorov - Smirnov

Nomor Berat

1 1

2 1

3 2

4 2

5 2

6 2

7 1

8 1

9 2

10 1

11 2

12 1

13 2

14 1

15 1

Nomor Berat

16 1

17 1

18 2

19 2

20 2

24

• Oleh karena akan menguji keselarasan data untuk satu sampel, dan skala pengukuran bukan nominal, maka digunakan uji kolmogorov

• Langkah—langkah :– Buat lembar kerja baru. File menu New - Klik Data– Tekan CTRL+T untuk masuk ke Variabel View

• Pengisian Variabel HASIL– Nama : Berat– Type : default Numerik– Width : 8– Decimals : 0– Label : abaikan

Penyelesaian

25

• Kembali ke Data View• Isi kolom berat. Sesuai data ( 20 data )• Lalu simpan dgn file save as.• Pilih menu Analyze, kemudian klik sub menu nonparametric

Test 1 sample K-S• Isi variable list : berat• Kemudian klik >• Test type, pilih Normal • Tekan Ok.

26

UJI CHI-SQUARE

Uji Chi Square untuk menguji prinsip dasar yaitu membandingkan antara frekuensi-frekuensi harapan dengan frekuensi yang diamati.

Kasus :Manager Pemasaran PT ENAK yang menjual permen dengan empat macam warna ingin mengetahui apakah konsumen menyukai keempat warna permen tersebut.

Untuk itu dalam satu minggu diamati pembelian permen di suatu outlet dan berikut hasilnya ( angka dlm buah permen)

Dalam seminggu ada pembelian 100 permenApakah hasil pengamatan tersebut menunjukan bhw keempat warna

disukai konsumen secara merata ?Manager Pemasaran mengharapkan keempat warna disukai secara

merata, sehingga diharapkan secara seragam/uiform

Warna Jumlah

Merah 35

Hijau 28

Kuning 10

Putih 27

27

• Oleh karena akan menguji apakah sebuah sampel mengikuti distribusi tertentu, maka digunakan uji Chi-Square.

• Langkah—langkah :– Buat lembar kerja baru. File menu New - Klik Data– Tekan CTRL+T untuk masuk ke Variabel View

• Pengisian Variabel WARNA– Nama : warna– Type : default Numerik– Width : 1– Decimals : 0– Label : abaikan– Values : Pemberian Kode.

Penyelesaian

28

– Values : ketik :1 – Value Label : merah lalu tombol add– Value : ketik : 2– Value Label : Hijau - lalu tombol add– Value : ketik : 3– Value Label : Kuning lalu tombol add– Value : ketik ;4– Value Label : putih ok

• Variabel JUMLAH– Nama : jumlah– Type : numerik– Width : 8– Decimals : 0

Penyelesaian lanjut…..

29

• Mengisi kolom warna :– Arah pointer ke menu View value Label.

• Pilih menu Data pilih submenu Weight Cases..• File - save as.• Pilih menu Analyze nonparametric Test Chi-Square .• Isi :

– Test variabel list : klik warna kemudian klik tanda .– Expected Range : default– Expected Value : All Categories equual.

• Tekan ok.

Penyelesaian lanjut…..

SEKIAN

TERIMA KASIH