PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA.

Presentasi berjudul: "PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA."— Transcript presentasi:

1 PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

2 Pengolahan Data Beberapa kegiatan : Editing Coding Entry Cleaning
Rangkaian kegiatan yang dimulai sejak data dikumpulkan Beberapa kegiatan : Editing Coding Entry Cleaning

3 TAHAP ANALISIS DATA 1. Perumusan masalah 2. Penetapan tujuan
3. Perumusan hipotesis penelitian 4. Pengumpulan data  pengukuran 5. Persiapan analisis  validasi data 6. Peringkasan dan pengklasifikasian data 7. Penyajian data 8. Penetapan hipotesis statistik 9. Penentuan batas kemaknaan 10. Pemilihan uji statistik dan perhitungan 11. Penarikan kesimpulan

4 STATISTIKA TEORI PROBLEM HIPOTESIS VARIABEL FAKTA DISAIN INSTRUMEN
LAPORAN SAMPEL HASIL DATA STATISTIKA

5 1. Peringkasan/klasifikasi data
Analisis Data Analisis Deskriptif 1. Peringkasan/klasifikasi data Ukuran Pemusatan : mean, median, modus Ukuran Sebaran : range, rerata simpangan, simpangan baku 2. Penyajian Data : Narasi Tabel/daftar Diagram/grafik/gambar Analisis Inferensial Estimasi Pengujian Hipotesis : * Komparasi * Korelasi

6 POPULASI DAN SAMPEL

7 STATISTIKA DESKRIPTIF
POPULASI PARAMETER SAMPLING   2 SAMPEL STATISTIK x s s2 r GENERALISASI/ INFERENSI STATISTIKA INFERENSIAL

8 PENGUKURAN

9 PENGUKURAN bertujuan mendiskriminasikan atau membedakan sifat yang hendak diukur secara kualitatif dan/atau kuantitatif Kemampuan dari suatu pengukuran untuk membedakan sifat yang diukur atau diamati disebut skala atau derajat pengukuran

10 NOMINAL ORDINAL INTERVAL RASIO
SKALA PENGUKURAN NOMINAL ORDINAL INTERVAL RASIO

11 + - SKALA PENGUKURAN KEMAMPUAN DISKRIMINASI SEKEDAR MEMBEDAKAN
MENGUKUR KELIPATAN MENGUKUR BESAR BEDA MENENTUKAN URUTAN SEKEDAR MEMBEDAKAN RASIO INTERVAL ORDINAL NOMINAL SKALA PENGUKURAN KEMAMPUAN DISKRIMINASI

12 STATISTIKA DESKRIPTIF
peringkasan, pengklasifikasian dan penyajian data sebagai langkah pertama sebelum analisis statistik inferensial analisis terhadap data dari seluruh populasi terhadap data yang diambil dari sampel : a. tidak bertujuan generalisasi/inferensi ke populasi b. sampel tidak representatif (mewakili) populasi (dilihat dari besar/ukuran sampel, cara pengambilan sampel dan keterwakilan ciri-ciri populasi dalam sampel)

13 PEMILIHAN UKURAN PEMUSATAN (TENDENSI SENTRAL) MENURUT SKALA PENGUKURAN DATA
SKALA DATA UKURAN TENDENSI SENTRAL MODUS MEDIAN MEAN NOMINAL + - ORDINAL INTERVAL RASIO

14 Statistika Inferensial
1. Estimasi penaksiran nilai parameter berdasarkan statistik : - Estimasi titik (point estimate) - Estimasi interval (interval estimate) 2. Pengujian Hipotesis (Hypothesis testing) Untuk mengetahui keterkaitan/hubungan antar variabel di populasi  Uji statistik

15 PENGUJIAN HIPOTESIS (Hypothesis testing)
Langkah-langkah : 1. Penetapan Hipotesis Statistik (H0 dan H1) 2. Penentuan Tingkat Kemaknaan (a) biasanya berkisar 0,01 dan 0,1 (paling sering 0,05)

16 3. Pemilihan Uji Statistik, perlu diperhatikan : a
3. Pemilihan Uji Statistik, perlu diperhatikan : a. Jenis/skala pengukuran data b. Distribusi data c. Tujuan analisis (komparasi atau korelasi) d. Banyak atau jumlah sampel (bebas/ berpasangan) e. Banyaknya variabel yang diamati atau banyaknya pengamatan (f. Variansi)

17 Skala Pengukuran/ Jenis data
Interval/Rasio (Kuantitatif) Ordinal (Semikuantitatif) Nominal (Kualitatif) Dist. Normal Dist. tdk Normal TUJUAN ANALISIS STATISTIKA PARAMETRIK STATISTIKA NON PARAMETRIK An. Data Semikuantitatif An. Data Kategori KOMPARASI KORELASI

18 Pemilihan Uji Statistik untuk tujuan komparasi
1 SKALA PENGUKURAN DAN DISTRIBUSI DATA (VARIABEL YANG DIBANDINGKAN  1) BEBAS 2 JUMLAH SAMPEL/ KELOMPOK BERPASANGAN BEBAS >2 BERHUBUNGAN

19 Pemilihan Uji Statistik untuk tujuan korelasi
SIMETRIS KORELASI SKALA PENGUKURAN VARIABEL2 YANG DIHUBUNGKAN JENIS HUBUNGAN ASIMETRIS (SEBAB-AKIBAT) REGRESI

20

21 Variabel Tergantung (1 Variabel) Rasio-interval Ordinal
Variabel Bebas (1 variabel) Variabel Tergantung (1 Variabel) Rasio-interval Ordinal Nominal atau Kategorik Rasio-Interval Korelasi hasil kali momen dari pearson (r) Korelasi dari (rs) Kendal s Tau (t) Kappa T2 sampel bebas Anava 1 arah Korelasi dari Spearman (rs) Mann-Whitney Jumlah peringkat dari Wilcoxon Median Kolmogorov-Smirnov 2 sampel Kruskal-Wallis Khi-kuadrat (c2) u/ 2 Atau K sampel Eksak dari Fisher Koefisien kontingensi Cramer s V, Phi (f)

22

23 PEMILIHAN TEKNIK ANALISIS/UJI STATISTIK
TUJUAN ANALISIS JUMLAH SAMPEL/KLP BEBAS/ BERHUBUNGAN STATISTIKA PARAMETRIK STATISTIKA NON PARAMETRIK Analisis Data Semikuantitatif Analisis Data Kualitatif/Kategori KOMPARASI 1 Uji t satu sampel (Goodness of Fit t test) Kolmogorov-Smirnov satu sampel Chi Square satu sampel 2 Bebas Uji t 2 sampel bebas Wilcoxon-Mann Whitney test Chi Square Fisher’s exact test Berpasangan Uji t data berpasangan (Paired t test) Wilcoxon Signed Rank test Mc Nemar test >2 Anova satu arah (Oneway anova) Kruskal-Wallis test Berhubungan Anova sama subyek Anova Friedman Cochran’s Q HUBUNGAN SIMETRIS Product Moment dari Pearson (Korelasi Pearson) Korelasi Spearman Uji Asosiasi : Koefisien Kontingensi Koefisien Phi Koefisien Kappa Koefisien Lambda, dll SEBAB-AKIBAT Regresi Linier Regresi Ordinal Regresi Logistik

24 4. Penghitungan / Uji Statistik
5. Keputusan Uji dan Penarikan Kesimpulan didasarkan pada penerimaan dan penolakan hipotesis nol (H0). Dari hasil uji statistik biasanya didapatkan nilai statistik uji dan tingkat kemaknaan (p). Secara umum, keputusan menolak hipotesis nol (H0) diambil apabila : Nilai statistik uji > nilai tabel atau Nilai tingkat kemaknaan yang diperoleh (p) < a