Teknik Analisis Data (Part 1)

Disampaikan dalam kegiatan Nalari

KELOMPOK PENELITI MUDA

UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA

Jakarta, 27 Desember 2012

Pendahuluan

Statistika Statistika Teoritik/Matematik

Statistika Terapan Statistika Deskriptif

Statistika Inferensial/Induktif

Bidang ilmu sosial Bidang ilmu alam

• Fisika statistik

• Stokastik

• pertanian

• Psikologi

• Pendidikan

• Ekonomi

• Sosiologi

• Manajemen

• Linguistik

• Kesehatan

masyarakat

Mereduksi data ke dalam

beberapa besaran untuk

disajikan secara bermakna

Membuat kesimpulan dari

data yang diperoleh,

meliputi:

• Pengujian hipotesis

• Estimasi

• Pengambilan keputusan

Kategori Statistika Terapan

Parameter • Parametrik

• Nonparametrik

Variabel

• Univariat

• Bivariat

• Multivariat

Penggunaan Statistika Terapan

1. Memberikan gambaran secara kuantitatif tentang keadaan data

2. Melakukan estimasi dan prediksi untuk pengambilan keputusan

3. Menguji hipotesis deduktif dan induktif serta mengambil keputusan

di dalam penelitian

4. Menemukan karakteristik pendapat orang banyak di dalam poling

pendapat

Data diperoleh melalui • Ujian

• interview

• Survei

• Eksperimen

Statistik

Deskriptif Distribusi frekuensi

Central Tendency

• Rataan

• Modus

• Nilai Tengah

Ukuran penyebaran/Dispersi

• Jangkauan

• Varians

• Standar Deviasi/Simpangan baku

Ranking

Penyajian Data (Tabel/Diagram/Grafik)

Uji Hipotesis Parametrik

• Uji Normalitas

• Uji Linearitas

• Uji Z

• Uji t

• Korelasi

• ANOVA

Uji Hipotesis Nonparametrik

Statistik Inferensial

Kategori Statistik

Penyajian Data

Nominal : Piechart, Bargraph

Ordinal : Pie chart, Bargraph

Interval : Histogram, Poligon, Ogive

Rasio : Histogram, Poligon, Ogive,

Diagram batang daun dan

scatter plot (diagram titik )

Data

Besaran/

Dimensi

Sesuatu yang dapat dipaparkan

secara jelas dan pada

prinsipnya dapat diukur

• Banyaknya orang

• Nilai ujian

• Harga barang

• Sikap terhadap

pendidikan

• Kepemimpinan ketua

• Tegangan listrik

Lambang

besaran

Konstanta

Variabel

tetap

berubah-ubah

bebas terikat

Data Suatu ciri besaran atau variabel yang memungkinkan

untuk dinyatakan dalam bentuk bilangan.

Skala digunakan pada pengukuran

Skala

Stevens mengemukakan empat macam skala pengukuran:

Nominal

Ordinal

Interval

Rasio

Data

Nominal hanya membedakan

Nomor rumah

Nomor mahasiswa

Nomor telepon

Pengkodean

Jenis kelamin

Plat nomor kendaraan

bermotor

Wilayah/Rayon

Data

Ordinal membedakan

menunjukkan peringkat

Juara pertama = 1

Juaran kedua = 2

Juara ketiga = 3

Lulusan SD = 1

Lulusan SMP = 2

Lulusan SMA = 3

Data

Interval membedakan

menunjukkan peringkat

berjarak sama

Suhu

IQ

IPK

Data

membedakan

menunjukkan peringkat

berjarak sama

memiliki titik nol mutlak

Rasio

Tinggi

Berat badan

Pendapatan

Jarak

Penghasilan

Data

Jenis data menurut sifatnya:

Kualitatif Kuantitatif

Berupa label/nama-nama

untuk mengidentifikasi atribut

Nominal

Ordinal

Numerik atau nonnumerik

Mengidentifikasi kuantitas

kontinu maupun diskrit

Selalu numerik

Interval

Rasio

Jenis data menurut waktu

pengumpulannya: Cross-sectional data Time Series Data

Dikumpulkan pada waktu

tertentu yang sama/hampir

sama

Dikumpulkan pada waktu

yang berbeda selama kurun

waktu tertentu

Data

Nilai Variabel Dikotomi

Politomi

Hanya ada 2 nilai berbeda

Lebih dari 2 macam nilai, dengan

berbagai bentangan.

Ada nilai terendah dan nilai tertinggi

sesuai dengan bentangannya.

Principles of analysis

Data can’t “talk”

An analysis contains some aspects of scientific reasoning/argument:

* Define

* Interpret

* Evaluate

* Illustrate

* Discuss

* Explain

* Clarify

* Compare

* Contrast

More female shoppers than male shoppers

More young female shoppers than young male

shoppers

Langkah-Langkah Analisis Data

Kuantitatif

Data Coding

Data Entry

Data Cleaning

Data Output

Data Analyzing

Interpret

Analisis Data

►Paramatrik: prosedur ini dapat digunakan bila

asumsi-asumsi parametrik terpenuhi.

Asumsi:

1. Data harus berdistribusi normal

2. Data minimal interval

3. Homogen

4. Linear

5. Random (dipilih secara acak)

► Non Parametrik: prosedur ini digunakan bila

asumsi tersebut tidak terpenuhi/ tanpa

menggunakan asumsi statistik

Kelebihan dan Kelemahan

► Parametrik:

+ kelebihan: kesimpulan lebih kuat dan akurat

- Kelemahannya: data harus memenuhui asumsi-

asumsi parametrik dan jumlah sampel > 30

► Non Parametrik:

+ Kelebihan: semua data dapat dianalisis dan dapat

digunakan pada sampel sedikit

- kelemahan: keakuratan kesimpulan yang

dihasilkan lebih lemah dari parametrik

Uji Instrumen

Validitas

Reliabilitas

Validitas

Sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat

ukur dalam melakukan fungsi ukurnya.

Validitas Banding Test: Korelasi Product Moment-Pearson

Validitas Banding Test

Lihat Tabel r Pearson 𝛼 = 0,05

r hitung ≥ r tabel

r hitung < r tabel

VALID

TIDAK VALID

n = jumlah data

Kriteria Validitas

(Guilford, 1956)

Reliabilitas

1. Dengan rumus Spearman-Brown

2. Dengan rumus Flanagant

3. Dengan rumus Rulon

4. Dengan rumus K – R.21

5. Dengan rumus Hoyt

6. Dengan rumus Alpha Cronbach

sejauh mana hasil suatu pengukuran dapat dipercaya.

Split-Half/

Belah Dua

Spearman-Brown

)1(

.2

2/1.2/1

2/1.2/111

r

rr

Kriteria Reliabilitas

(Guilford, 1956)

ILMU membuat PENELITI dapat berfikir

RISET membuat PENELITI dapat berjalan

silver.zezia@gmail.com