Slide 1

Teknik analisis dataAneke OktavianiTara SaraswatiTeknik analisis dataKegiatan dalam analisis data:Mengelompokan data berdasarkan variabel dan jenis respondenMentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh respondenMenyajikan data tiap variabel yang ditelitiMelakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalahMelakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan*Teknik analisis dataTeknik analisis data dalam penelitian kuantitatif menggunakan statistik, yang digunakan dalam analisis data dalam penelitian, yaitu:Statistik deskriptifStatistik inferensial, meliputi: statistik parametris dan statistik nonparametris

A. Statistik deskriptif dan inferensialStatistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaiman adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.Termasuk dalam statistik deskriptif antara lain penyajian data melalui: table, grafik, diagram lingkaran, pictogram, perhitungan modus-median-mean, perhitungan desil, persentil, perhitungan penyebaran data, dan perhitungan prosentase.A. Statistik deskriptif dan inferensialStatistik inferensial, (sering juga disebut statistik induktif atau statistik probabilitas) adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi.Cocok digunakan bila sampel diambil dari populasi yang jelas, dan teknik pengambilan sampel dari populasi itu dilakukan secara random.Statistik ini disebut statistik probabilitas, karena kesimpulan yang diberlakukan untuk populasi berdasarkan data sampel itu kebenarannya bersifat peluang (probability).A. Statistik deskriptif dan inferensial(contd)Suatu kesimpulan dari data sampel yang akan diberlakukan untuk populasi itu mempunyai peluang kesalahan dan kebenaran (kepercayaan) yang dinyatakan dalam bentuk persentase.Peluang kesalahan dan kepercayaan ini disebut dengan taraf signifikansi.Pengujian taraf signifikansi dari hasil suatu analisis akan lebih praktis bila didasarkan pada tabel sesuai teknik analisis yang digunakan.B. Statistik parametris dan nonparametrisStatistik Parametrik : digunakan untuk menguji parameter populasi melalui statistik , atau menguji ukuran populasi melalui data sampel.Pengertian parameter populasi adalah data yang diperoleh dengan mencatat semua elemen yang menjadi obyek penelitian dan merupakan nilai yang sebenarnya (true value). Sedangkan pengertian statistik disini adalah data yang diperoleh dari sampel dan merupakan nilai perkiraan (estimated value).Parameter populasi antara lain meliputi : rara-rata (), simpangan baku (), varians (). Sedangkan statistiknya adalah : rata-rata (x bar), simpangan baku (s) dan varians (s).Uji Hipotesis Statistik : ialah pengujian parameter melalui statistik (data sampel). Oleh karena itu penelitian yang berhipotesis statistik adalah penelitian yang menggunakan data sampel.Statistik Non Parametrik : tidak menguji parameter populasi, tetapi menguji distribusi.

b. Statistik parametris dan nonparametrisPenggunaan statistik Parametrik dan Non Parametrik tergantung pada asumsi dan jenis data yang akan dianalisis. Statistik Parametrik memerlukan terpenuhi banyak asumsi, antara lain asumsi yang utama adalah data yang dianalisis harus berdistribusi normal, selanjutnya dalam penggunaan salah satu test mengharuskan data homogin, dalam regresi harus terpenuhi asumsi linieritas. Statistik Non Parametrik tidak menuntut terpenuhi banyak asumsi, misalnya data yang dianalisis tidak harus berdistribusi normal. Oleh karena itu statistik non parametrik sering disebut sebagai distribusi bebas (free distribution)Statistik Parametrik banyak digunakan untuk menganalisis data interval dan rasio. Sedangkan Statistik Non Parametrik banyak digunakan untuk untuk menganalisis data nominal dan ordinal.

Tabel 8.1Jenis DataBENTUK HIPOTESISDeskriptif (1 variabel)Komparasi (2 sampel)Komparasi > 2 sampelHubungan (asosiasi/ korelasi)RelatedIndependenRelatedIndependenNominalBinominalMc NemarFisher Exact TestX k sampleX k sampleContigency Coefficient CX 1sampleX 2 sampleCohran QOrdinalRun testSign testMedian testFriedman two way AnovaMedian ExtensionSpearman Rank CorrelationTes U Mann WhitneyWilcoxon Matched pairsKolmogorov SmirnovTes Kruskall WallisTau KendallWald WoldfowitzInterval dan Rasiot- test ttest for corelated samples ttest utk sampel bebas1way Anova1way AnovaPearson Product momentPartial correlation2way Anova2way AnovaMultiple crrelationhttp://alhada-fisip11.web.unair.ac.id9B. Statistik parametris dan nonparametrisJadi, untuk menguji hipotesis dalam penelitian kuantitatif yang menggunakan statistik, ada dua hal utama yang harus diperhatikan, yaitu:Macam dataMacam-macam data penelitian telah diberikan pada bab I, yaitu: data nominal, ordinal, interval, atau ratio.Bentuk Hipotesis; terbagi tiga, yaitu: hipotesis deskriptif, komparatif, dan asosiatif. Dalam hipotesis komparatif, dibedakan menjadi dua, yaitu komparatif untuk dua sampel.

B. Statistik parametris dan nonparametrisHipotesis deskriptif yang akan diuji dengan statistik parametris merupakan dugaan terhadap nilai dalam satu sampel (unit sampel), dibandingkan dengan standar.Hipotesis deskriptif yang akan diuji dengan statistik nonparametris merupakan dugaan ada tidaknya perbedaan secara signifikan nilai antar kelompok dalam satu sampel.Hipotesis komparatif merupakan dugaan ada tidaknya perbedaan secara signifikan nilai-nilai dua kelompok atau lebih.Hipotesis asosiatif adalah dugaan terhadap ada tidaknya hubungan secara signifikan antara dua variabel atau lebih.

C. Judul penelitian dan statistik yang digunakan untuk analisisContoh 1a.Judul penelitianPengaruhnya lama penayangan iklan di TV, terhadap nilai penjualan barangb.Bentuk paradigmanya adalah seperti berikut:

c. Rumusan masalah, hipotesis, dan teknik statistik untuk analisis data (Ketiganya sangat berkaitan)

C. Judul penelitian dan statistik yang digunakan untuk analisisC. Judul penelitian dan statistik yang digunakan untuk analisisE. Konsep dasar pengujian hipotesisBab 3: Hipotesis diartikan sebagai jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian.Sedangkan secara statistik, hipotesis diartikan sebagai pernyataan mengenai keadaan populasi (parameter) yang akan diuji kebenarannya berdasarkan data yang diperoleh dari sampel penelitian (statistik).Dalam statistik yang diuji adalah hipotesis nol (Ho); pernyataan tidak adanya perbedaan antara parameter dengan statistik.Lawan dari hipotesis nol adalah hipotesis alternatif (Ha), yang menyatakan ada perbedaan antara parameter dan statistik.E. Konsep dasar pengujian hipotesisTaraf KesalahanTerdapat dua cara menaksir, yaitu:A point estimateA point estimate (titik taksiran) adalah suatu taksiran parameter populasi berdasarkan satu nilai dari rata-rata data sampel.Interval estimateInterval estimate (taksiran interval) adalah suatu taksiran parameter populasi berdasarkan nilai interval rata-rata data sampel.*Makin besar interval taksirannya maka akan semakin kecil kesalahannya.E. Konsep dasar pengujian hipotesisDua Kesalahan dalam Menguji Hipotesis

Kesalahan Tipe ISuatu kesalahan bila menolak hipotesis nol (Ho) yang benar (seharusnya diterima), tingkat kesalahan dinyatakan dengan (baca alpha).Kesalahan Tipe IIKesalahan bila menerima hipotesis yang salah (seharusnya ditolak). Tingkat kesalahan untuk ini dinyatakan dengan (baca betha).KeputusanHipotesisbenarHipotesissalahTerimahipotesisTidak membuat kesalahanKesalahan Tipe II ()Menolak hipotesisKesalahan Tipe I()Tidak membuat kesalahanE. Konsep dasar pengujian hipotesis(contd)

Bila nilai statistik (data sampel) yang diperoleh dari hasil pengumpulan data sama dengan nilai parameter populasi atau masih berada pada nilai interval parameter populasi, maka hipotesis yang dirumuskan 100% diterima.

E. Konsep dasar pengujian hipotesis3. Macam Pengujian HipotesisUji Dua Pihak (Two Tail Test)Digunakan bila hipotesis nol (Ho) berbunyi sama dengan dan hipotesis alternatifnya (Ha) berbunyi tidak sama dengan (Ho =; Ha )Uji Pihak Kiri Digunakan apabila Ho berbunyi lebih besar atau sama dengan () dan Ha berbunyi lebih kecil (). Kalimat lebih kecil atau sama dengan sinonim dengan kata paling besar.

Pertanyaan:THANK YOU