TEKNIK ANALISIS DATA

Type Data :1. Data Nominal (non-par) 1. Data Kategorikal2. Data Ordinal (non-par) 2. Data Numerikal (Diskrit – Kontinue)3. Data Interval (par)4. Data Ratio (par)

Analisis Data :1. Analisis Deskriptif (Tabulasi, Grafik)

Data Kategorial : Bar chart, Pie Chart, Pareto.Data Numerik : Grafik line, Scater diagram, order ray, Steam and Leaf,

tabel kontingensi2. Analisis Inferen (Uji normalitas dan linieritas, Uji validitas dan reliabilitas,

Uji perbedaan, Uji hubungan, lainnya)3. Kombinasi Dari Keduanya

DATA

Distribusi

Statistik Parametrik

Statistik Non-Parametrik

NormalTidak

Normal

Manual atau Komputerize

Analisis Sec. Statistik

Analisis Sec. Non Statistik

Metode Kuantitatif lainnya

Eksplanasi

Verifikatif(Simetris)

(Asimetris)

STATISTIK DESKRIPTIF

Data Kategorial : Bar chart, Pie Chart, Pareto. Data Numerik : Grafik line, Scater diagram, order ray, Steam and Leaf, tabel

kontingensi

KORELASI Data Nominal dan Ordinal , digunakan :

o Contingency coeficiento Phi & Cramer’s Vo Lambdao Gammao Sommer’s do Kendallo Spearman

Data Interval dan Rasioo Pearson

CROSSTABAnalisis :Ho : Tidak ada hubungan antara variable baris dengan variable kolomH1 : Ada hubungan antara variable baris dengan variable kolom.

Dasar Pengambilan Keputusan :1. Berdasarkan perbandingan uji chi kuadrat dan table

Jika chi kuadrat Uji > chi kuadrat table Ho diterima

2. Berdasarkan nilai probabilitas Tentukan nilai alfa

Jika nilai probabilitas/sigf. > alfa , Ho diterima Jika nilai probabilitas/sigf. < alfa, Ho ditolak

A. UJI NORMALITAS

1. RASIO SKEWNESS DAN RASIO KURTOSISRasio Skewnwss = Nilai Skewnwss / S.E. SkewnessRasio Kurtosis = Nilai Kurtosis / S.E. Kurtosis

Jika Nilai Rasio Diantara - 2 s/d + 2 à Sebarannya Bersifat Normal2. UJI KOLMOGOROV SMIRNOV = UJI LILLIEFOR

Jika Nilai Prob. / Sig F > 5 % à Sebaran Bersifat NormalJika Nilai Prob. / Sig F < 5 % à Sebaran Bersifat Tidak Normal

3. UJI SHAPIRO WILKJika Nilai Prob. / Sig F > 5 % à Sebaran Bersifat NormalJika Nilai Prob. / Sig F < 5 % à Sebaran Bersifat Tidak Normal

4. GAMBAR / PLOTHistogram dengan Normal CurveQ-Q PlotPembentukan Garis Berdasarkan Nilai Z.

Jika Data Tersebar Di sekeliling Garis à Berdistribusi Normal5. DETRENDED Q-Q PLOT

Pembentukan Garis Untuk Mendeteksi Pola-pola Dari Titik-titik Yang Bukan bagian datri normal.

Jika Data Tersebar Di Sekeliling Garis àBerdistribusi Normal

B. UJI LINIERITAS

Uji Linieritas Hanya Digunakan Untuk Uji Sebab Akibat (Uji Pengaruh)

1. MENGGUNAKAN UJI REGRESI Nilai Sig F Dari Uji F Jika Nilai Sig F < 5 %, Model Linearitas Dapat DignakanJika Nilai Sig F > 5 %, Model Linearitas Tidak Dapat Digunakan

2. MENGGUNAKAN SCATTER PLOTScatter Plot Yang Menunjukkan Hubungan Yang Linear, Terlihat Dari Titik Yang Mengumpul Di Suatu Garis.

C. UJI HOMOGENITAS

Uji Homogenitas Digunakan Untuk Uji Beda

Uji Homogenitas Menggunakan Uji Levene• Jika Nilai Sig < 5 %, Data Berasal Dari Populasi-Populasi Yang Mempunyai

Varians Yang Tidak Sama.• Jika Nilai Sig > 5 %, Data Berasal Dari Populasi-Populasi Yang Mempunyai

varian yang sama

UJI PHI, CRAMER’S V, CONTINGENCY COEFISIENT• Untuk uji hubungan variable yang bersifat nominal dan hubungan ke dua variabel

adalah simetris• Kesimpulan yang dihasilkan :

Ada / tidaknya hubungan, dengan memperhatikan nilai sig.• Besar korelasi antar variable

Hubungan erat jika value mendekati 1Hubungan lemah jika value mendekati 0

UJI LAMBDA• Untuk uji hubungan variable yang bersifat nominal dan hubungan ke dua variabel

adalah Directional Measures• Directional Measures digunakan jika salah satu variable merupakan var.

dependen , sedangkan variable lainnya akan menjadi variable independen.

UJI GAMMA, KENDALL’S TAU, SOMERS’D• Untuk uji hubungan variable yang bersifat ordinal.• Besarnya korelasi antar variable ditentukan jika :

Value bernilai mendekati +1 atau –1 à hub. KuatValue bernilai mendekati 0 bernilai lemah.

Tanda + atau – àmenyatakan sifat hubungan

UJI BEDA

MACAM UJI BEDA :1. UJI BEDA RATA-RATA 2 POPULASI

POPULASI INDEPENDENTPOPULASI DGN VARIAN SAMAPOPULASI DGN VARIAN BEDA

POPULASI PAIRPOPULASI DGN VARIAN SAMAPOPULASI DGN VARIAN BEDA

ANALISISNYA MENGGUNAKAN UJI T

2. UJI BEDA RATA-RATA > 2 POPULASIUJI BEDA DENGAN 1 PERLAKUANUJI BEDA DENGAN 2 PERLAKUANANALISISNYA MENGGUNAKAN UJI ANOVA

PERBANDINGAN METODE PENGUJIAN DENGAN MENGGUNAKAN PARAMETRIK ATAU NON-PARAMETRIK

APLIKASI TEST PARAMETRIK TEST NONPARAMETRIKSatu sampel T test

Z testUji BinomialUji Chi Kuadrat

Dua sampel dependentT testZ test

Sign testWilcoxon Signed TestMc Nemar Change Test

Dua sampel independent

T testZ test

Mann-Whitney U TestMoses Extreme reactionsChi Square TestKolmogorov S TestWalt-Wolfowitz runs

k-sampel dependen   Friedman testKendall W testCochran’s Q

k-sampel independent ANOVA test Kruskal Wallis testChi Square testMedian test

UJI BINOMIALUNTUK KASUS DIKOTOMIJIKA TIDAK DIKOTOMI, GUNAKAN CUTPOINTHo : frekuensi observasi kategori I = frekuensi observasi kategori IIH1 : frekuensi observasi kategori I ¹ frekuensi observasi kategori IIJika ada perbandingan tertentu yang ingin dilihat, gunakan TEST PROPORTION sesuai yang diinginkan.

UJI CHI-KUADRATUNTUK KASUS YANG TIDAK DIKOTOMIPembentukan Hipotesis pada uji chi-kuadrat :Ho : proporsi seluruh kategori bernilai samaH1 : ada proporsi dari kategori yang dibandingkan bernilai tidak samaAtau Ho : proporsi kategori yang ada sama dengan nilai yang telah ditentukanH1 : proporsi kategori yang ada tidak sama dengan nilai yang telah ditentukan.

UJI KOLMOGOROV SMIRNOVHo: Data dapat diasumsikan berdistribusi uniform, normal, poissonH1: Data tidak dapat diasumsikan berdistribusi uniform, normal, poisson.

UJI MANN-WHITNEY, UJI KS, UJI RUN WW, UJI MOSESHo : dua sampel independen berasal dari populasi yang identik atau dari populasi yang mempunyai mean yang sama.H1 : dua sampel independen berasal dari populasi yang berbeda atau dari populasi yang mempunyai mean yang beda.

UJI TANDA, UJI WILCOXON, UJI MCNEMARHo : Tidak terdapat perbedaan sebelum dan sesudah perlakuanH1 : Terdapat perbedaan sebelum dan sesudah perlakuan.

UJI KRUSKAL W., UJI MEDIANHo : Populasi yang dibandingkan mempunyai nilai rata2 yang samaH1 : Tidak semua populasi mempunyai nilai rata2 yang sama.

UJI FRIEDMAN, UJI W.KENDALL, UJI Q-COCHRANHo : K perlakuan yang dibandingkan adalah samaH1 : ada K perlakuan yang dibandingkan yang tidak sama.

ReferensiCooper., Donald R. and chindler., Pamela S. 2003. Business Research Methods. Boston:

International edition. Mc Graw Hill;Husen Umar. 1999. Riset Akuntansi. Jakarta: Kerlinger., Fred N. 2002. Foundation of Behavioral Research. 3th Ed. New Jersey: Holt,

Rinehart and Winston Publishing Co.;Moh. Nasir.1999. uMetode Penelitian. Cetakan keempat. Jakarta: Ghalia Indonesia;Sekaran., Uma. 2003. Research Methods For Business. Fourth Edition. New York:

John Willey & Sons, Inc.