Pengantar Aplikasi Komputer II

Presentasi berjudul: "Pengantar Aplikasi Komputer II"— Transcript presentasi:

1 Pengantar Aplikasi Komputer II
Istilah-Istilah dalam Analisis Data Statistik Oleh: Siti Sofiyah, SE., M.Sc

2 Outline Penelitian Data Variabel Populasi dan Sampel Analisis Data
Metode Analisis Data Hipotesis Uji Hipotesis Signifikansi Probabilitas Kurve Normal Degree of Freedom (Df) Analisis Data dengan Program SPSS

3 A. Penelitian Penelitian adalah aktivitas atau kegiatan yang dilakukan secara sistematis, berencana, dan mengikuti konsep ilmiah untuk mendapatkan sesuatu yang objektif dan rasional tentang suatu hal

4 B. Data Data adalah sesuatu yang digunakan atau dibutuhkan dalam penelitian dengan menggunakan parameter tertentu yang telah ditentukan. Misalnya data jumlah penduduk, data berat badan, data sikap konsumen, data laporan keuangan perusahaan, dll. Jenis-jenis Data: Data Kualitatif  data dalam bentuk bukan angka, tetapi berbentuk kata, kalimat, gambar atau bagan. Data Kuantitatif  data dalam bentuk angka.

5 Jenis Data Kuantitatif
Data Nominal  data hasil penggolongan yang sifatnya setara dan tidak dapat dilakukan perhitungan aritmatika. Angka yang diberikan hanya sebagai simbol saja dan tidak menunjukkan tingkatan tertentu. Contoh: Laki-laki = 1 Perempuan = 2

6 2. Data Ordinal  data hasil kategorisasi yang sifatnya tidak setara dan tidak dapat dilakukan perhitungan aritmatika. Angka yang diberikan menunjukkan peringkat dan tingkatan tertentu. Contoh: Nilai A = 1 Nilai B = 2 Nilai C = 3

7 3. Data Interval  data bukan dari hasil kategorisasi dan dapat dilakukan perhitungan aritmatika. Tipe data ini menggunakan jarak data yang sama. Walaupun dapat dilakukan operasi hitung tetapi data ini tidak mempunyai nilai nol (0) absolut, maksudnya angka 0 tetap ada nilainya, contohnya dalam pengukuran suhu. Data ini dapat dibuat menjadi tipe ordinal yang menggunakan peringkat seperti dalam pengukuran skala Likert. Contoh: Sangat setuju = 5 Setuju = 4 Ragu-ragu = 3 Tidak setuju = 2 Sangat tidak setuju =1

8 4. Data Rasio  data yang dapat dilakukan perhitungan aritmatika dan menggunakan jarak yang sama. Data ini mempunyai nilai nol (0) absolut, maksudnya angka 0 benar- benar tidak ada nilainya, contohnya dalam pengukuran berat badan. Contoh: Data berat badan Data tinggi badan Data keuangan perusahaan

9 C. Variabel Nilai Variabel Contoh:
Dapat berupa angka atau atribut yang menggunakan ukuran atau skala dalam suatu kisaran nilai. Contoh: Variabel Prestasi akademik mahasiswa Dapat diukur dengan: Sangat memuaskan, memuaskan, cukup, atau kurang

10 1. Tipe-tipe Variabel Penelitian
Variabel penelitian dapat diklasifikasi berdasarkan beberapa pendekatan, yaitu: Fungsi variabel Skala nilai variabel Perlakuan terhadap variabel FUNGSI VARIABEL Tipe-tipe variabel dapat diklasifikasi berdasarkan fungsi variabel dalam hubungan antar variabel, yaitu: Variabel independen Variabel dependen Variabel moderating Variabel intervening Variabel kontrol

11 … Tipe-tipe Variabel Penelitian
Variabel Independen tipe variabel yang menjelaskan atau mempengaruhi variabel yang lain Ia juga dinamakan sebagai variabel yang diduga sebagai sebab (presumed cause variable) Juga dapat disebut sebagai variabel yang mendahului (antecedent variable) Variabel Dependen tipe variabel yang dijelaskan atau dipengaruhi oleh variabel independen Ia juga dinamakan sebagai variabel yang diduga sebagai akibat (presumed effect variable) Juga dapat disebut sebagai variabel konsekuensi (consequent variable)

12 1 a & b. Variabel Dependen dan Independen
Contoh: « Pengaruh Pemecahan Saham terhadap Perubahan Harga Saham  » Ada 2 variabel yang diuji dalam penelitian ini, yaitu Pemecahan saham (variabel independen) Harga saham (variabel dependen) Model penelitian yang menunjukkan hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen dapat digambarkan sbb: PEMECAHAN SAHAM (variabel independen) HARGA SAHAM (variabel dependen)

13 1 c. Variabel Moderating Variabel Moderating
Hubungan langsung antara variabel-variabel independen dengan variabel-variabel dependen kemungkinan dipengaruhi oleh variabel-variabel lain Variabel moderating adalah variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan langsung antara variabel independen dengan variabel dependen Variabel moderating merupakan tipe variabel yang mempunyai pengaruh terhadap sifat dan arah hubungan antar variabel Sifat atau arah hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel-variabel dependen kemungkinan positif atau negatif, yang dalam hal ini tergantung pada variabel moderating Oleh karena itu, variabel moderating juga dikenal sebagai variabel contingency

14 Contoh: « Pengaruh Struktur Organisasional (Desentralisasi atau Sentralisasi) terhadap Hubungan antara Partisipasi dalam Penyusunan Anggaran dengan Kinerja » Jadi: Struktur organisasional (Desentralisasi atau Sentralisasi) adalah faktor moderating yang mempengaruhi hubungan antara Partisipasi dengan Kinerja. Model penelitian yang menunjukkan pengaruh hubungan variabel moderating terhadap hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen adalah sbb:

15 Variabel Moderating 1 PARTISIPASI KINERJA (variabel independen)
(variabel dependen) STRUKTUR ORGANISASIONAL =Sentralisasi/Desentralisasi= (variabel moderating)

16 (variabel independen) (variabel moderating)
Prilaku Suami (variabel independen) Prilaku Istri (variabel dependen) Anak (+) / Orang Ketiga (-) (variabel moderating)

17 1 d. Variabel Intervening 1
adalah tipe variabel-variabel yang mempengaruhi hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel-variabel dependen menjadi hubungan yang tidak langsung Merupakan variabel yang terletak di antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen, sehingga variabel independen tidak langsung menjelaskan atau mempengaruhi variabel dependen Contoh: « Hubungan antara Motivasi, Partisipasi , dan Kinerja » PARTISIPASI (variabel independen) MOTIVASI (variabel intervening) KINERJA (variabel dependen)

18 (variabel independen) (variabel intervening)
Variabel Intervening juga merupakan variabel yg secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel independen dan dependen, tetapi tidak dapat diamati dan diukur. Contoh: « Hubungan antara Gaya Hidup, Penghasilan , dan Harapan Hidup » Tinggi rendahnya penghasilan akan mempengaruhi secara tidak langsung terhadap harapan hidup (panjang pendeknya umur). Dalam hal ini ada variabel antara yaitu gaya hidup seseorang. PENGHASILAN (variabel independen) GAYA HIDUP (variabel intervening) HARAPAN HIDUP (variabel dependen)

19 Variabel Moderating-Intervening
Contoh: « Pengaruh Lingkungan Tempat Tinggal terhadap Hubungan antara Gaya Hidup, Penghasilan , dan Harapan Hidup » Tinggi rendahnya penghasilan akan mempengaruhi secara tidak langsung terhadap harapan hidup (panjang pendeknya umur). Dalam hal ini ada variabel antara yaitu gaya hidup seseorang. Antara variabel penghasilan dan gaya hidup, terdapat variabel moderator, yaitu budaya lingkungan tenpat tinggal. PENGHASILAN (variabel independen) HARAPAN HIDUP (variabel dependen) GAYA HIDUP (variabel intervening) LINGKUNGAN TEMPAT TINGGAL (variabel moderator)

20 1 e. Variabel Kontrol Variabel Kontrol variabel yg dikendalikan atau dibuat konstan shg hubungan variabel independen terhadap dependen tidak dipengaruhi oleh faktor luar yg tidak diteliti. Variabel Kontrol sering digunakan peneliti, bila akan melakukan penelitian yg bersifat membandingkan, melalui penelitian eksperimen.

21 1 e. Variabel Kontrol Contoh: Pengaruh jenis pendidikan terhadap keterampilan pemasaran.  Dgn demikian besarnya pengaruh jenis pendidikan terhadap kemampuan pemasaran dapat diketahui lebih pasti PENDIDIKAN SMA & SMK (variabel independen) KETERAMPILAN PEMASARAN (variabel dependen) PRODUK, TEMPAT, ALAT = SAMA (variabel kontrol)

22 D. Populasi dan Sampel Populasi adalah suatu kelompok atau kumpulan subjek atau objek yang akan dikenai generalisasi hasil penelitian. Sampel adalah bagian dari populasi yang akan diteliti.

23 E. Analisis Data Analisis data adalah proses pengolahan data dan penginterpretasian hasil pengolahan data. Jenis- jenis analisis adalah: Analisis deskriptif adalah analisis yang menekankan pada pembahasan data-data dan subjek penelitian dengan menyajikan data-data secara sistemik dan tidak menyimpulkan hasil penelitian. Analisis inferensial adalah analisis yang menekankan pada hubungan antar variabel dengan melakukan pengajuan hipotesis dan menyimpulkan hasil penelitian.

24 F. Metoda Analisis Data Metoda statistik parametrik adalah metoda analisis data dengan menggunakan parameter- parameter tertentu seperti mean, median, standar deviasi serta distribusi data normal dll. Metoda statistik non parametrik adalah metode analisis data tanpa menggunakan parameter- prameter tertentu seperti mean, median, standar devisi, serta distribusi data tidak harus normal dll.

25 G. Hipotesis Hipotesis adalah jawaban sementara tentang rumusan masalah penelitian yang belum dibuktikan kebenarannya. Hipotesis dinyatakan dengan kalimat pernyataan dan bukan kalimat pertannyaan. Dalam penelitian yang menggunakan sampel, hipotesisnya menggunakan kata signifikan. Misalnya “ada pengaruh signifikan antara risiko keuangan dengan harga saham”. Signifikan ini mengundang arti bahwa hipotesis yang telah terbukti pada sampel dapat diberlakukan pada populasi.

26 Dalam hipotesis terdapat hipotesis nihil dan hipotetis alternative yaitu sebagai berikut:
Hipotesis nihil atau hipotetis nol (Ho) adalah hipotesis yang menyatakan tidak adanya hubungan antar variabel. Hipotesis alternatif atau hipotesis kerja (Ha) adalah hipotesis yang menyatakan adanya hubungan antar variabel.

27 H. Uji Hipotesis Uji hipotesis adalah pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah kesimpulan pada sampel dapat berlaku untuk populasi (dapat digeneralisasi).

28 I. Signifikansi Signifikansi artinya meyakinkan atau berarti, dalam penelitian mengandung arti bahwa hipotesis yang telah terbukti pada sampel dapat diberlakukan pada populasi. Jika tidak signifikan berarti kesimpulan pada sampel tidak berlaku pada populasi (tidak dapat generalisasi) atau hanya berlaku pada sampel itu saja. Tingkat signifikansi 5% atau 0,05 artinya kita mengambil risiko salah dalam mengambil keputusan untuk menolak hipotesis yang benar sebanyak-banyaknya 5% dan benar dalam mengambil keputusan sedikit-sedikitnya 95% (tingkat kepercayaan).

29 Atau dengan kata lain kita percaya bahwa 95% dari keputusan untuk menolak hipotesa yang salah adalah benar. Ukuran 0,05 atau 0,01adalah ukuran yang umum sering digunakan dalam penelitian. Taraf kesalahan yang lebih kecil atau yang lebih teliti biasanya digunakan untuk penelitian- penelitian tertentu misalnya untuk meneliti makanan, minuman, atau obat yang dibutuhkan ketelitian tingkat tinggi bisa menggunakan taraf signifikansi seperti 0,005 atau 0,001.

30 J. Probabilitas Probabilitas (p value) adalah peluang munculnya kejadian. Besarnya peluang melakukan kesalahan disebut taraf signifikansi (tingkat signifikansi) jadi taraf signifikansi bisa dinyatakan dengan probabilitas (nilainya sama). Misal ada 100 kejadian dengan probabilitas 5% artinya bahwa peluang munculnya kesalahan akan terjadi sebanyak 5 kali dalam 100 kejadian.

31 K. Kurve Normal Kurve normal menggambarkan daerah penerimaan dan penolakan Ho. Jika pengujian 2 sisi gambar kurve adalah sebagai berikut:

32 L. Degree of Freedom (Df)
Degree of freedom adalah derajat ketergantungan banyaknya observasi (n) dan banyak variabel independen. Df ini digunakan untuk menentukan nilai kritis.

33 M. Analisis Data dengan Program SPSS
Analisis dan Pengujian Alat Analisis Analisis Deskriptif - Descriptives Analisis Korelasi Sederhana -Uji Signifikansi Korelasi Sederhana -Correlate >> Bivariate (Pearson Product Moment) - t test Analisis Korelasi Parsial - Uji Signifikansi Korelasi Parsial Correlate >> Partial t test Uji Beda Rata-Rata Uji Satu Sampel Uji Dua Sampel Tidak Berhubungan Uji Dua Sampel Berpasangan Uji Varian Satu Jalur Compare Means >> One Sample T Test Compare Means >> Independent Sample T Test Compare Means >> Paired Sample T Test Compare Means >> One Way ANOVA

34 Analisis dan Pengujian
Alat Analisis Uji Kai Kuadrat (X2) - Koefisien Kontingensi Crosstab (Pearson Chi Square) Crosstab (Symetric Measures) Analisis Regresi Linear Sederhana - Uji Koefisien Regresi Sederhana Regression >> Linear (Simple Regression) t test Analisis Regresi Linear Berganda Analisis Korelasi Ganda Analisis Determinasi Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-sama Uji Koefisien Regresi Secara Parsial Regression Linear (Multiple Regression) Model Summary (R) Model Summary (R2 atau Adjusted R2) ANOVA (F test)

35 Analisis dan Pengujian
Alat Analisis Uji Asumsi Dasar Uji Normalitas Uji Linieritas Uji Homogenitas Explore (Uji Liliefors dgn Kolmogorov-Smirnov) Compare Means (Test for Linierity) One Way ANOVA (Test of Homogeneity of Variances) Uji Penyimpangan Asumsi Klasik Regresi Uji Multikolinieritas Uji Heteroskedastisitas Uji Autokorelasi Regression >> Linier (melihat nilai VIF) Correlate >> Bivariate (Spearman’s rho) Regression >> Linier (melihat nilai Durbin-Watson) Uji Validitas dan Reliabilitas Uji Validitas Uji Reliabilitas Correlate Bivariate (Pearson) Reliability (Corrected Item-Total Correlations) Reliability (Cronbach’s Alpha)