BAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Statistika dapat didefinisikan sebagai ilmu yang membahas tentang pengambilan data, pengolahan data sampai kesimpulan yang diperoleh dari perhitungan dan pengolahan data tadi, serta membuat keputusan yang dapat diterima berdasarkan analisis. Dalam kehidupan sehari-hari, sering kita temui permasalahan yang dapat diformulasikan ke dalam persamaan matematis. Hubungannya dengan statistika yaitu statistika digunakan untuk menyatakan data atau bilangan yang diperoleh dari data, misalnya rata-rata dari data tersebut. Permasalahan yang umum dihadapi oleh peneliti atau insinyur adalah menyangkut cara pengambilan keputusan berdasarkan data mengenai suatu sistem ilmu. Dalam tiap kasus, peneliti membuat dugaan mengenai suatu sistem. Sebagai tambahan tiap kasus harus melibatkan penggunaan data percobaan dan pengambilan keputusan berdasarkan data tadi. Secara resmi dalam tiap kasus dugaan mengenai dugaan dapat dirumuskan dalam bentuk hipotesis statistik. Keunikan statistik yaitu kemampuannya untuk menghitung ketidakpastian dengan tepat. Dengan kemampuan itu para ahli statistik dapat membuat suatu pernyataan yang tegas, lengkap dengan jaminan ketidakpastian. Didalam statistik ada tiga hal penting yang mendasar yaitu analisa data yang membahas tentang pengumpulan, penyajian dan mengintisarikan data. Kedua adalah probabilitas yaitu membahas tentang hukum peluang dan yang terakhir adalah kesimpulan statistik yaitu tentang ilmu penarikan kesimpulan statistik dari data tertentu berdasarkan pengetahuan tentang probabilitas. 1. 2 Tujuan Praktikum Tujuan yang hendak dicapai dalam praktikum ini adalah: 1. Mengerti dan memahami beberapa teknik pengambilan data. 2. Mengerti dan memahami mengenai statistik deskriptif dan statistik induktif.
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
BAB I
PENDAHULUAN
1. 1 Latar Belakang
Statistika dapat didefinisikan sebagai ilmu yang membahas tentang
pengambilan data, pengolahan data sampai kesimpulan yang diperoleh dari
perhitungan dan pengolahan data tadi, serta membuat keputusan yang dapat
diterima berdasarkan analisis. Dalam kehidupan sehari-hari, sering kita temui
permasalahan yang dapat diformulasikan ke dalam persamaan matematis.
Hubungannya dengan statistika yaitu statistika digunakan untuk menyatakan data
atau bilangan yang diperoleh dari data, misalnya rata-rata dari data tersebut.
Permasalahan yang umum dihadapi oleh peneliti atau insinyur adalah
menyangkut cara pengambilan keputusan berdasarkan data mengenai suatu sistem
ilmu. Dalam tiap kasus, peneliti membuat dugaan mengenai suatu sistem. Sebagai
tambahan tiap kasus harus melibatkan penggunaan data percobaan dan
pengambilan keputusan berdasarkan data tadi. Secara resmi dalam tiap kasus
dugaan mengenai dugaan dapat dirumuskan dalam bentuk hipotesis statistik.
Keunikan statistik yaitu kemampuannya untuk menghitung ketidakpastian
dengan tepat. Dengan kemampuan itu para ahli statistik dapat membuat suatu
pernyataan yang tegas, lengkap dengan jaminan ketidakpastian. Didalam statistik
ada tiga hal penting yang mendasar yaitu analisa data yang membahas tentang
pengumpulan, penyajian dan mengintisarikan data. Kedua adalah probabilitas
yaitu membahas tentang hukum peluang dan yang terakhir adalah kesimpulan
statistik yaitu tentang ilmu penarikan kesimpulan statistik dari data tertentu
berdasarkan pengetahuan tentang probabilitas.
1. 2 Tujuan Praktikum
Tujuan yang hendak dicapai dalam praktikum ini adalah:
1. Mengerti dan memahami beberapa teknik pengambilan data.
2. Mengerti dan memahami mengenai statistik deskriptif dan statistik induktif.
3. Mengerti dan memahami teknik pengolahan data secara parametrik dan non
parametrik.
4. Mampu menginterpretasikan hasil pengolahan data dengan menggunakan teknik
parametrik dan non parametrik.
1. 3 Pembatasan Masalah
Pada laporan ini masalah yang dibahas terbatas pada pengolahan data
statistik parametrik dan non parametrik, baik dependen maupun independen
dengan nilai k = 2 dan k > 2.
Data pertama adalah data parametrik dengan k = 2 yaitu data mengenai
Banyaknya Kyai dan Ustadz menurut Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun
2004. Untuk data parametrik k > 2 yaitu data mengenai Banyaknya Jema'ah Haji
yang Diberangkatkan ke Tanah Suci (Mekkah) menurut Kabupaten/Kota di Jawa
Tengah Tahun Anggaran 2001-2003
Sedangkan untuk data non parametrik ada 2 jenis yaitu dependen dan
independen. Data independen dengan k = 2 adalah data mengenai Data Pengaruh
Jenis Kelamin terhadap Media Aktualisasi Diri yang diperoleh melalui kuesioner
dengan sampel mahasiswa Teknik Industri 2007. Untuk data independen k > 2
adalah data mengenai Data Pengaruh Golongan Darah terhadap Jenis Materi yang
Disukai yang diperoleh juga melalui kuesioner dengan sampel mahasiswa Teknik
Industri 2007. Data non parametrik dependen k = 2 merupakan data mengenai
Status Guru-Guru SMK-SB, untuk yang k > 2 adalah data Pengaruh Negara
Produksi terhadap Jenis Film yang Disukai
Ruang lingkup pengolahan data pada laporan ini dibatasi dengan
pengolahan data menggunakan software Microsoft Excel, SPSS, dan MINITAB.
1. 4 Prosedur Praktikum
Gambar 1. 1 Flowchart Metodologi Praktikum
Identifikasi Masalah
Studi Keputusan
Penentuan Metode Pengambilan Data
Teknik Pengambilan
Sampling
Sampling acak sederhana
Pengambilan Data Sekunder Nonparametrik
Pengumpulan Data
Pengolahan Data (Deskriptif, Parametrik ,dan Nonparametrik)
Interpretasi Data
Kesimpulan dan Saran
1. 5 Sistematika Penulisan
BAB I PENDAHULUAN
Berisi latar belakang, tujuan praktikum, pembatasan masalah, metodologi
praktikum, dan sistematika penulisan.
BAB II DASAR TEORI
Berisi dasar teori yang berhubungan dengan praktikum.
BAB III PENGOLAHAN DATA
Berisi pengolahan data parametrik independen, data non parametrik
independen, dan data non parametrik dependen dengan software Excel
dan SPSS.
BAB IV ANALISA
Berisi analisa terhadap hasil pengolahan data dengan teknik pengolahan
data parametrik dan non parametrik.
BAB V PENUTUP
Berisi kesimpulan dan saran.
BAB II
DASAR TEORI
2. 1 Definisi Statistika
Statistik adalah ilmu yang membahas tentang pengambilan dan pengolahan data
sampai kesimpulan.
Statistik secara garis besar dapat dibagi menjadi 2 yaitu :
2.1.1 Statistika Deskriptif
Merupakan teknik statistik di mana di sini dilakukan pengambilan data,
penyajian data tanpa adanya kesimpulan. Untuk keperluan praktikum ini, perlu
pemahaman tentang: cara-cara penyajian data (histogram, distribusi frekuensi).
Untuk lokasi atau ukuran kecenderungan (berbagai macam mean, berbagai
macam median, modus, akar mean kuadrat, persentil dan kuartil) dan ukuran
deviasi (simpangan kuartil, rentang, simpangan baku, mean absolut simpang,
variansi).
(Modul Praktikum Statistika Industri, hal 1)
2.1.2 Statistika Induktif
Teknik statistik mempunyai pengumpulan data, pengolahan serta
penganalisaan terhadap data yang diperoleh sehingga nantinya dapat diambil
suatu kesimpulan. Statistik induktif meliputi perumusan hipotesis statistik
(pernyataan tentang populasi), pemilihan uji yang sesuai, penentuan taraf yang
signifikan, analisa statistik. Statistik induktif meliputi 2 hal yaitu :
Teknik pengolahan data secara parametrik
Teknik pengolahan data secara non parametrik
(Modul Praktikum Statistika Industri hal 1)
2. 2 Tipe Data Statistika
Data adalah bentuk jamak dari datum yang memiliki pengertian sebagai
keterangan-keterangan tentang suatu hal, dapat berupa sesuatu yang diketahui
atau dianggap. Sehingga data dapat diartikan sebagai sesuatu yang diketahui atau
dianggap.
Statistik dalam prakteknya tidak bisa dilepaskan dari data yang berupa
angka, baik itu dalam statistik deskriptif yang menggambarkan data, maupun
statistik inferensi yang melakukan analisis terhadap data. Namun sebenarnya data
dalam statistik juga bisa mengandung data non angka atau data kualitatif.
1. Data berdasarkan susunannya
Berdasarkan susunanya, data dibagi menjadi data acak atau tunggal dan data
berkelompok.
a. Data acak atau data tunggal
Adalah data yang belum tersusun atau dikelompokkan ke dalam kelas-
kelas interval.
b. Data berkelompok
Adalah data yang tersusun atau dikelompokkan ke dalam kelas-kelas
interval. Data kelompok disusun dalam bentuk distribusi frekuensi atau
tabel frekuensi.
2. Data berdasarkan jenisnya
Berdasarkan sifatnya data dibagi menjadi :
a. Data kualitatif
Adalah data yang tidak berbentuk bilangan. Data kualitatif mempunyai
ciri tidak bisa dilakukan operasi matematika, seperti penambahan,
pengurangan, eprkalian dan pembagian. Yang termasuk data kulitatif
adalah data nominal dan data ordinal.
b. Data kuantitatif
Adalah data yang berbentuk bilangan. Jadi, berbagai operasi matematika
bisa dilakukan pada data kuantitatif. Yang termasuk data kuantitatif
adalah data interval dan data rasio.
(Singgih Santono, hal 3-6)
3. Data berdasarkan waktu pengumpulan
Berdasarkan waktu pengumpulannya dibagi menjadi :
a. Data berkala
Adalah data yang terkumpul dari waktu ke waktu untuk memberikan
gambaran perkembangan suatu kegiatan.
b. Data cross section
Adalah data yang terkumpul pada suatu waktu tertentu untuk
memberikan gambaran perkembangan keadaan atau kegiatan pada waktu
itu.
(Diktat Statistika Industri. Hal 5)
4. Data berdasarkan sumber pengambilannya
Berdasarkan sumber pengambilannya, data dibagi menjadi :
a. Data primer
Adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh orang yang
melakukan penelitian atau yang bersangkutan yang memerlukannya.
Data ini juga disebut data asli atau data baru.
b. Data sekunder
Adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh orang dari sumber-
sumber yang telah ada. Data itu biasanya diperoleh dari perpustakaan
atau dari laporan-laporan peneliti yang terdahulu. Data ini juga disebut
sebagai data tersedia.
(Dirgibson Siagian Sugiarto, hal.16)
5. Data berdasarkan skala pengukuran
Skala pengukuran adalah peraturan penggunaan notasi bilangan dalam
pengukuran. Berdasarkan skala pengukuran , data dibagi menjadi :
a. Data nominal
Adalah data yang diberikan pada objek atau kategori yang tidak
menggambarkan kedudukan objek atau kategori tersebut terhadap objek
atau kategori lainnya, tetapi hanya sekedar label atau kode saja. Data itu
hanya mengelompokkan objek atau kategori ke dalam kelompok tertentu.
Data ini mempunyai dua ciri, yaitu :
1. Kategori data bersifat saling lepas
2. Kategori data tidak disusun secara logis
Data bertipe nominal adalah data yang paling ‘rendah’ dalam level
pengukuran data. Jika suatu pengukuran hanya menghasilkan satu dan
hanya satusatiunya kategori, data tersebut adalah data nominal (data
kategori). Contoh: Status Kewarganegaraan ( 1 untuk indonesia,2 untuk
Amerika,3 untuk China)
b. Data ordinal
Adalah data yang penomoran objek atau kategorinya disusun menurut
besarnya, yaitu dari tingkat terendah ke tingkat tertinggi atau sebaliknya
dengan jarak / rentang yang tidak harus sama. Data ini memiliki ciri
seperti pada ciri data nominal ditambah satu ciri lagi, yaitu kategori data
dapat disusun berdasarkan urutan logis dan sesuai dengan besarnya
karakteristik yang dimiliki.
Data ordinal seperti pada data nominal, adalah juga data kualitatif namun
dengan level yang lebih ‘tinggi’ daripada data nominal. Jika pada data
nominal semua data kategori dianggap sama, maka pada data ordinal ada
tingkatan data. Contoh: Mengubah nilai ujian ke nilai prestasi, yaitu:
1. Nilai A untuk nilai dari 80-100
2. Nilai B untuk nilai dari 65-79
3. Nilai C untuk nilai dari 55-64
4. Nilai D untuk nilai dari 45-54
5. Nilai E untuk nilai dari 0 - 44
c. Data interval
Adalah data dimana objek / kategori dapat diurutkan berdasarkan suatu
atribut yang memberikan informasi tentang interval antara tiap objek/
kategori sama. Besarnya interval dapat ditambah atau dikurangi. Data ini
memiliki ciri yang sama dengan ciri pada data ordinal ditambah satu ciri
lagi yaitu urutan kategori data mempunyai jarak yang sama.
Data interval menempati pengukuran data yang lebih ‘tinggi’ dari data
ordinal, karena selain bisa bertingkat urutannya, juga urutan tersebut bisa
dikuantitatifkan. Data interval juga tidak memiliki nilai 0 absolut.
Contoh:
A B C D E
1 2 3 4 5
Interval A-C adalah 3-1=2 Interval C-D adalah 4-3=1
Pada kedua interval ini dapat dijumlahkan menjadi 2 + 1 = 3. Atau
interval antara A dan D adalah 4 – 1 = 3. Pada data ini yang dijumlahkan
bukanlah kuantitas atau besaran, melainkan interval dan tidak terdapat
nilai nol absolut .
d. Data rasio
Adalah data yang memiliki sifat-sifat data nominal, data ordinal, dan data
interval, dilengkapi dengan titik nol absolut dengan makna empiris.
Karena terdapat angka nol maka pada data ini dapat dibuat perkalian atau
pembagian. Angka pada data menunjukkan ukuran yang sebenarnya dari
objek/ kategori yang diukur. Data rasio adalah data dengan pengukuran
paling ‘tinggi’ di antara jenis data lainnya. Contoh: membandingkan nilai
mata kuliah antara dua mahasiswa.
(Singgih Santono, hal 3-6)
6. Data berdasarkan sifatnya
a. Data diskret
Data yang didapat dengan cara menghitung.
b. Data kontinu
Data yang dapat mempunyai nilai yang terletak dalam suatu interval
(Dergibson Siagian Sugiarto, hal 13)
7. Data berdasarkan sumbernya
a. Data Internal
Data yang menggambarkan kegiatan atau keadaan di dalam suatu
organisasi.
b. Data Eksternal
Data yang menggambarkan kegiatan atau keadaan di luar suatu
organisasi.
(Dergibson Siagian Sugiarto, hal 18)
2. 3 Teknik Pengambilan Sampel
Telah diketahui bahwa statistik mencakup teknik pengambilan data untuk
pengumpulan data. Untuk ini maka praktikan harus mengerti beberapa teknik
pengambilan sampel (teknik sampel), dimana hal ini merupakan hal yang paling
mendasar dalam penggunaan teknik statistik karena apabila kita mengamati
sebuah populasi kita tidak dapat mengamati keseluruhan yang ada dalam populasi
tersebut, melainkan hanya pada populasi tertentu.
Teori penarikan sampel merupakan suatu ilmu tentang hubungan antara
populasi dengan sampel yang diambil dari populasi tersebut. Teori dapat
digunakan untuk menduga jumlah populasi yang tidak diketahui dan berguna juga
dalam menentukan apakah perbedaan-perbedaan yang nampak antara dua sampel
disebabkan oleh variasi secara kebetulan atau apakah memang perbedaan itu
cukup tidak terjadi secara kebetulan (significant).
Sampel ialah sebagian anggota populasi yang diambil dari dengan
menggunakan teknik tertentu yang disebut dengan teknik sampling. Teknik
sampling berguna agar:
1. Mereduksi anggota populasi menjadi anggota sampel yang mewakili
aggota populasinya, sehingga kesimpulan terhadap populasi dapat
dipertanggung jawabkan.
2. Lebih teliti menghitung yang sedikit daripada yang banyak.
3. Menghemat waktu tenaga, biaya,benda coba yang merusak.
Metode pengambilan sampel yang ideal mempunyai sifat-sifat sebagai berikut:
1. Mampu menghasilkan gambaran yang dapat dipercaya mengenai
keseluruhan populasi
2. Sederhana sehingga mudah dilaksanakan
3. Efisien, mampu memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan
biaya yang rendah
4. Mampu memberikan gambaran tentang tingkat ketelitian penelitian.
Dalam teknik sampling perlu dipahami parameter-parameter yang dianggap
enentukan apakah sampel itu cukup representatif atau tidak, dimana ada 4
parameter yaitu :
1. Variabilitas populasi
2. Ukuran atau besar sampel
3. Teknik penentuan sample
4. Kecermatan memasukkan ciri-ciri populasi
Dari populasi ke sampel ini terdapat proses penarikan sampel (teknik Sampling)
yaitu :
a. Non Probability Sampling (Sampling Nonrandom)
Adalah cara pengambilan sample yang semua objek atau elemen populasinya
tidak memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai sample. Hasil dari
sampling nonrandom memiliki sifat subjektif atau kurang objektif. Hal ini
diakarenakan pada waktu sample diambil dari populasi, probabilitasnya tidak
diikutsertakan, tetapi berdasarkan aspek pribadi seseorang.
Yang termasuk sampling nonrandom antara lain
1. Sampling Kuota
Adalah bentuk sampling nonrandom yang merincikan lebih dahulu segala
sesuatu yang berhubungan dengan pengambilan sampel. Dengan demikian
petugas hanya mengumpulkan data mengenai sesuatu yang telah dirinci.
Akan tetapi, pengambilan unit samplingnya ditentukan oleh si petugas.
2. Sampling pertimbangan
Adalah bentuk sampling nonrandom yang pengambilan sampelnya
ditentukan oleh peneliti berdasarkan pertimbangan atau kebijaksanaanya.
Cara sampling ini cocok untuk studi kasus.
3. Sampling Seadanya
Adalah bentuk sampling nonrandom yang pengambilan sampelnya
dilakukan seadanya atau berdasarkan kemudahannya mendapatkan data
yang diperlukan. Pada
b. Probabilty Sampling (Samplng Random)
Yaitu cara pengambilan sampel dengan semua objek atau elemen populasi
memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Hasil dari
sampling ini memiliki sifat yang objektif.
Yang termasuk Probability Sampling yaitu :
1. Sampling random sederhana
Adalah sampling random yang sifatnya sederhana, tiap sampel yang
berukuran sama memiliki probabilitas sama untuk terpilih dari populasi.
Sampling random sederhana dilakukan apabila :
Elemen-elemen yang bersangkutan homogen
Hanya diketahui identitas-identitas dari satuan-satuan individu
(elemen) dalam populasi, sedangkan keterangan lain mengenai
populasi, seperti derajat keseragaman, pembagian dalam golongan-
golongan tidak diketahui, dan sebagainya.
Sampling random sederhana dapat dilakukan dengan menggunakan dua
metode, yaitu :
- Metode undian
Adalah metode yang prosesnya dilakukan dengan menggunakan pola
pengundian dan hanya cocok untuk populasi yang kecil
- Metode tabel random
Adalah metode yang prosesnya dilakukan dengan menggunakan tabel
bilangan random. Tabel bilangan random adalah tabel yang dibentuk
dari bilangan biasa yang diperoleh secara berturut-turut dengan
sebuah proses random serta disusun ke dalam suatu tabel.
2. Sampling Berlapis (sampling Stratified)
Adalah bentuk probability sampling yang populasi atau elemen
populasinya dibagi dalam kelompok-kelompok yang disebut strata.
Sampling stratified dilakukan apabila :
Elemen-elemen populasi heterogen
Ada kriteria yang akan dipergunakan sebagai dasar untuk
menstratifikasi populasi ke dalam stratum-stratum
Ada data pendahuluan dari populasi mengenai kriteria yang akan
digunakan untuk stratifikasi
Dapat diketahui dengan tepat jumlah satuan-satuan individu dari
setiap stratum dalam populasi
3. Sampling Sistematis
Adalah bentuk sampling random yang mengambil elemen-elemen yang
diselidiki berdasarkan urutan tertentu dari populasi yang telah disusun
secara teratur. Sampling sistematis dilakukan apabila :
Identifikasi atau nama dari elemen-elemen dalam populasi itu
terdapat dalam suatu daftar, sehingga elemen-elemen tersebut dapat
diberi nomor urut.
Populasi memiliki pola beraturan, seperti blok-blok dalam kota atau
rumah-rumah pada suatu ruas jalan.
4. Sampling kelompok (Sampling Cluster)
Adalah bentuk sampling random yang populasinya dibagi menjadi
beberapa kelompok (cluster) dengan menggunakan aturan-aturan tertentu,
seperti batas-batas alam dan wilayah administrasi pemerintahan.
( Dirgibson Siagian Sugiarto, hal. 115 )
2. 4 Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif merupakan teknik statistik dimana disini dilakukan
pengambilan data, penyajian data tanpa adanya kesimpulan.
2.4. 1 Mean, Median, Modus dan Ukuran Pemusatan lainnya
2.1.2.1 Mean
Nilai mean (rata-rata hitung) dari suatu himpunan N bilangan X1, X2, ..., XN
ditunjukkan oleh X dan dirumuskan sebagai berikut:
N
X
NXXXX
N
jj
N
121 ...
................................. (2.1)
2.1.2.2 Median
Median dari suatu himpunan bilangan yang disusun menurut urutan besarnya
merupakan pertengahan atau nilai tengah hitung dari pertengahan.
2.1.2.3 Modus
Modus suati himpunan bilangan adalah nilai yang terjadi dengan frekuensi
terbesar yaitu nilai yang paling umum. Modus mungkin tidak ada dan jika ada
boleh jadi tidak unik.
2.1.2.4 Kuartil, Desil, dan Persentil
Jika suatu himpunan data disusun menurut besarnya, nilai tengah yang
membagi atas dua bagian yang sama adalah median. Dengan memperluas
pemikiran tersebut, dapat dibayangkan nilai-nilai yang membagi himpunan
atas empat bagian yang sama dan dikenal dengan kuartil. Secara serupa, nilai-
nilai yang membagi data atas sepuluh bagian yang sama disebut desil.
Sedangkan nilai-nilai yang membagi data atas seratus bagian dinamakan
persentil.
(Spiegel, Statistika hal 61-66)
2.4. 2 Simpangan baku dan Ukuran Sebaran Lain
1. Simpangan kuartil
Simpangan kuartil Q dari suatu himpunan didefinisikan oleh
Gambar 4.7 Histogram with normal curve Pengaruh jenis kelamin terhadap status perkawinan
- Sign Test
Tabel 4.24 Output Sign Test Pengaruh Jenis Kelamin terhadap Status perkawinan
Frequencies
N
status - jenis_kelamin Negative
Differences(a) 16
Positive Differences(b) 9
Ties(c) 25
Total 50
a status < jenis_kelamin
b status > jenis_kelamin
c status = jenis_kelamin
Test Statistics(b)
status -
jenis_kelamin
Exact Sig. (2-tailed) ,230(a)
a Binomial distribution used.
b Sign Test
- Wilcoxon Signed Ranks Test Tabel 4.25 Output Wilcoxon Signed Ranks Test Pengaruh Jenis Kelamin terhadap Status
perkawinan Ranks
N Mean Rank Sum of Ranks
status -
jenis_kelamin
Negative Ranks 16(a) 13,00 208,00
Positive Ranks 9(b) 13,00 117,00
Ties 25(c)
Total 50
a status < jenis_kelamin
b status > jenis_kelamin
c status = jenis_kelamin
Test Statistics(b)
status -
jenis_kelamin
Z -1,400(a)
Asymp. Sig. (2-tailed) ,162
a Based on positive ranks.
b Wilcoxon Signed Ranks Test
4.2. 4 Statistik Non Parametrik Dependen k > 2
Output SPSS
- Deskriptif Statistik and histogram with normal curve Tabel 4.26 Deskriptif Statistik Pengaruh Negara Asal terhadap Jenis Film yang Disukai
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Negara 75 1,00 3,00 2,0000 ,82199
Jenis_film 75 1,00 4,00 2,7467 1,18656
Valid N (listwise) 75
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00
Jenis_film
0
5
10
15
20
25
30
Freq
uenc
y
Mean = 2.7467Std. Dev. = 1.18656N = 75
Histogram
Gambar 4.8 Histogram with normal curve Pengaruh Negara Asal Film dengan Jenis Film
- Friedman Test Tabel 4.27 Output Friedman Test Pengaruh Negara Asal terhadap Jenis Film yang Disukai
Ranks
Mean Rank
Jenis_film 1,63
Negara 1,37
Test Statistics(a)
N 75
Chi-Square 6,452
df 1
Asymp. Sig. ,011
a Friedman Test
- Kendall's W Test Tabel 4.28 Output Kendall’s W Test Pengaruh Negara Asal terhadap Jenis Film yang Disukai
Ranks
Mean Rank
Jenis_film 1,63
Negara 1,37
Test Statistics
N 75
Kendall's
W(a) ,086
Chi-Square 6,452
df 1
Asymp. Sig. ,011
a Kendall's Coefficient of Concordance
Output MINITAB
Uji Friedman
Friedman test for C3 by C2 blocked by C1
S = 10,50 DF = 2 P = 0,005
S = 15,00 DF = 2 P = 0,001 (adjusted for ties)
Est Sum of
C2 N Median Ranks
1 25 4,0000 62,5
2 25 3,0000 40,0
3 25 3,0000 47,5
Grand median = 3,3333
‘/
BAB V
ANALISA DATA
5.1 ANALISA METODE SAMPLING DAN HASIL SAMPLING
Data yang diolah dalam praktikum ini ada 6 macam, yaitu :
1. Data parametrik independen k = 2
Data yang digunakan adalah data jumlah kyai dan ustadz di setiap
kabupaten di Jawa Tengah. Data ini diambil dari BPS Jawa Tengah.
Sampling yang digunakan adalah area sampling.
2. Data parametrik independen k > 2
Data yang digunakan adalah jumlah jama’ah haji yang diberangkatkan
dari beberapa kabupaten di Jawa Tengah pada tahun 2001, 2002 dan
2003. Data ini diambil dari Biro Pusat Statistik Jawa Tengah. Sampling
yang digunakan adalah area sampling.
3. Data nonparametrik independen k = 2
Data yang digunakan adalah data pengaruh jenis kelamin terhadap alat
aktualisasi yang digunakan. Data ini didapat dari kuesioner. Sampling
yang digunakan adalah sampling seadanya.
4. Data nonparametrik independen k > 2
Data yang digunakan data mengenai pengaruh golongan darah terhadap
jenis materi yang disukai. Data diambil dari kuesioner dimana
respondennya adalah mahasiswa Teknik Industri UNDIP. Sampling
yang digunakan adalah area sampling.
5. Data nonparametrik dependen k = 2
Data yang digunakan adalah data jenis kelamin dan status. Data didapat
dari: www.google/info_guru_guru2.php.html. Metode sampling yang
digunakan adalah sampling seadanya (convinience sampling)
6. Data nonparametrik dependen k > 2
Data yang digunakan adalah daftar pengaruh jenis film terhadap daerah
asal produksi film. Data ini didapat dari sampling langsung pada tanggal.
Sampling yang digunakan adalah sampling seadanya (convinience
sampling)
5.2 Analisa Statistik Parametrik
5.2.1 Analisa Statistik Parametrik Independen k = 2
5.2.1.1 Output Excel
a. Statistik Deskriptif Tabel 5.1 Statistik Deskriptif untuk Data Parametrik Independen k=2
kyai ustadz Mean 283.6667 Mean 661.8 Standard Error 26.95016 Standard Error 74.65758463 Median 268.5 Median 601.5 Mode 365 Mode #N/A Standard Deviation 147.6121 Standard Deviation 408.9164319 Sample Variance 21789.33 Sample Variance 167212.6483 Kurtosis -0.89775 Kurtosis 5.073799684 Skewness 0.053532 Skewness 1.611303503 Range 561 Range 2146 Minimum 13 Minimum 14 Maximum 574 Maximum 2160 Sum 8510 Sum 19854 Count 30 Count 30
Keterangan Tabel :
Tabel statistik deskriptif ini terdiri dari 2 variabel.
Baris1 yaitu Mean adalah rata-rata dari seluruh data pengamatan. Untuk
kyai1 nilainya 283.6667 sedang untuk ustadz nilainya 661.8
Baris 2 yaitu Standard Error digunakan untuk memperkirakan besarnya
rata-rata dari data pengamatan yang diperkirakan dari sebuah sampel.
Untuk kyai standart error-nya 26.95016sedang ustadz standart error-nya
74.65758463.
Baris 3 yaitu Median adalah nilai tengah diperoleh dengan membagi dua
sama besar data yang telah diurutkan. Median untuk kyai dan ustadz
masing-masing adalah 268.5 dan 601.5.
Baris 4 yaitu Mode adalah nilai / data yang sering muncul untuk kyai
adalah 365 dan untuk ustadz tidak ada modusnya karena frekuensi
munculnya sama.
Baris 5 yaitu Standard Deviation atau standar deviasi digunakan untuk
menilai dispersi rata-rata dari sampel. Standar deviasi untuk kyai sebesar
147.6121dan ustadz sebesar 408.9164319
Baris 6 yaitu Sample Variance adalah variansi dari sampel, untuk kyai
besarnya 21789.33 sedang untuk ustadz sebesar 167212.6483.
Baris 7 yaitu Kurtosis, besarnya kurtosis untuk kyai adalah -0.89775dan
untuk ustadz adalah 5.073799684.
Baris 8 yaitu Skewness, besarnya skewness dari kyai adalah 0.053532dan
untuk ustadz adalah 1.611303503.
Baris 9 yaitu Range atau jangkauan. Didapat dengan mengurangkan data
maksimun dengan data minimum. Range untuk kyai adalah 561
sedangkan range untuk usstadz adalah 2146.
Baris 10 yaitu Minimum adalah nilai minimum. Pada kyai sebesar 13 dan
pada ustadz sebesar 14.
Baris 11 yaitu Maximum adalah nilai maksimum. Pada kyai sebesar 574
dan pada ustadz sebesar 2160.
Baris 12 yaitu Sum adalah jumlah seluruh data pengamatan dikalikan
frekuensi untuk tiap variabel. kyai sebesar 8510 sedang ustadz sebesar
19854.
Baris 13 yaitu Count merupakan jumlah pengamatan yang dilakukan yaitu
baik kyai maupun ustadz sama-sama 30.
b. Uji–ANOVA Tabel 5.2 Anova Single Factor untuk Data Parametrik Independen k=2
• Dari tabel output Anova Single Factor, pada kolom groups terdapat dua
baris yaitu kyai dan ustadz, ini menunjukkan bahwa data yang digunakan
terdiri dari 2 variabel. kyai menunjukkkan bahwa data yang diambil yaitu
jumlah kyai dan ustadz menunjukkan bahwa data diambil yaitu jumlah
ustadz.
Kolom ke 2 yaitu Count menunjukkan jumlah data pengamatan yaitu 30
untuk tiap variabelnya.
Kolom 3 yaitu Sum menunjukkan jumlah seluruh data untuk tiap
variabelnya dikalikan frekuensi, variabel 1 jumlahnya 8510 sedang
variabel 2 jumlahnya 19854.
Kolom 4 yaitu Average atau rata-rata dari keseluruhan data tiap variabel.
Nilai ini diperoleh dari Sum dibagi Count, variabel 1 nilainya
283.6666667 dan variabel 2 nilainya 661.8.
Kolom 5 yaitu Variance menunjukkan variansi data, untuk variabel 1
nilainya 21789.33 dan untuk variabel 2 nilainya 167212.6. Tabel 5.3 Uji Anova untuk Data Parametrik Independen k=2
Keterangan Tabel :
Pada tabel uji Anova terdapat 7 kolom dan 3 baris. Baris pertama adalah
between groups yang menunjukkan perlakuan sebagai Sources of
Variation, baris kedua adalah within groups yang menunjukkan galat
sebagai Sources of Variation serta baris ketiga adalah total dari baris
pertama dan kedua.
ANOVA
Source of Variation SS df MS F P-
value F crit
Between Groups 2144772 1 2144772.267 22.69576 1.31E-
05 4.006873 Within Groups 5481057 58 94500.9908 Total 7625830 59
Kolom 1 adalah Source of Variation yaitu sumber variasi yang terdiri dari
between groups yang menunjukkan perlakuan dan within groups yang
menunjukkan galat serta jumlah dari keduanya.
Kolom 2 adalah SS (Sum of Square) atau jumlah kuadrat, untuk baris
pertama atau regresi mempunyai nilai SS sebesar 2144772 dan untuk baris
kedua atau sisa mempunyai SS sebesar 5481057 sedangkan totalnya
7625830.
Kolom 3 yaitu df atau derajat kebebasan, untuk baris pertama nilainya k-
1=2-1=1 sedangkan baris kedua nilai nilainya 58 atau dapat dihitung
dengan k(n-1)=2(30-1)=58 dan baris total merupakan jumlah dari baris 1
dan 2 yaitu 1+58=59.
Kolom 4 adalah MS (Mean Square) atau rataan kuadrat. Untuk baris
pertama (regresi) nilai MS-nya 2144772.267 sedang baris kedua (sisa)
94500.9908 atau dengan cara membagi JKregresi dengan dfregresi untuk MS
regresi, sedang MS sisa adalah JKsisa dibagi dfsisa.
Kolom 5 yaitu Fhitung, didapat nilainya 22.69576 atau dengan membagi MS
regresi dengan MS sisa.
Kolom 6 yaitu Pvalue atau probabilitas dan didapat nilai 1.31x 10-5. Dapat
digunakan untuk menentukan keputusan atas uji hipotesa yaitu dengan
membandingkan Pvalue dengan derajat keberartiannya.
Kolom 7 adalah Fcritical atau Ftabel, didapat nilai 4.006873. Dapat pula
digunakan untuk menentukan keputusan atas uji hipotesa yang dilakukan,
dengan membandingkan Ftabel dan Fhitung.
Pengujian :
1. Ho : 1 - 2 = 0
2. H1 : 1 - 2 > 0.
3. : 0,05
4. Daerah Kritis : Fhitung > Ftabel
P < = P < 0,05
5. Perhitungan :
(lihat tabel 5.3)
Fhitung = F = 22,69576
Ftabel = F crit = 4,006873
P = P-value = 1,31x 10-5
6. Keputusan :
Terima Ho , karena
- Berdasarkan nilai F, Fhitung > Ftabel = 22,69576>4,006873
- Berdasarkan nilai P (probabilitas), P < 0,05 = 1,31x 10-5< 0,05
7. Kesimpulan: selisih rataan kyai dan ustadz tidak sama
c. t-Test Tabel 5.3 Uji Mean dengan Distribusi t (t-Test) Untuk Parametrik Independen k=2
kyai ustadz Mean 283.6667 661.8 Variance 21789.33 167212.6483 Observations 30 30 Pearson Correlation 0.540701 Hypothesized Mean Difference 0 Df 29 t Stat -5.88806 P(T<=t) one-tail 1.08E-06 t Critical one-tail 1.699127 P(T<=t) two-tail 2.17E-06 t Critical two-tail 2.04523
Keterangan Tabel :
Dari tabel uji t terdapat 3 kolom. Ini berarti ada 2 variabel yaitu kyai
(Variable 1) dan ustadz (Variable 2).
Baris 1 terdapat mean atau rata-rata dari data yang didapat. Variabel 1
mempunyai rata-rata 283.6667 dan variabel 2 mempunyai rata-rata 661.8
Baris 2 yaitu variance atau variansi ditunjukkan untuk variabel 1 sebesar
21789.33 dan untuk variabel 2 sebesar 167212.6483
Baris 3 yaitu observation atau jumlah sampel pengamatan yang diambil,
diperoleh nilai 30 berarti besarnya jumlah sampel pengamatan yaitu 30.
Baris 4 terdapat Pearson Correlation atau biasa disebut dengan korelasi
atau hubungan antar variabel, dimana dari tabel di atas diketahui nilainya
0.540701 berarti hubungan antara kedua variabel tidak begitu dekat karena
nilai dari Pearson Correlation-nya tidak mendekati 1.
Baris 5 menampilkan Hypothesized Mean Difference yaitu perbedaan nilai
rata-rata dari data yang dihipotesiskan, dari tabel diperoleh nilainya 0. Ini
berarti bahwa tidak terdapat perbedaan rataan dari kedua variabel tersebut
atau dengan kata lain identik.
Baris 6 terdapat df atau derajat kebebasan yang besarnya adalah 29 yang
didapat dari jumlah data pengamatan dikurang dengan n-1= 30-1=29.
Baris 7 menunjukkan t Stat atau nilai t berdasarkan perhitungan nilainya -
5.88806, bisa digunakan untuk uji hipotesa.
Baris 8 yaitu P(T<=t) one-tail nilainya 1.08E-06 menunjukkan peluang
atau probabilitasnya yang bisa juga digunakan untuk uji hipotesa dengan
membandingkan antara nilai probabilitasnya dengan taraf keberartian,
untuk satu sisi menggunakan taraf keberartian 0,05 . Apabila nilai P ini
kurang dari nilai taraf keberartian maka keputusannya tolak H0 begitu pula
sebaliknya .
Baris 9 yaitu t Critical one-tail atau nilai t yang didapat dari tabel t untuk
satu sisi besarnya 1.699127, untuk menentukan keputusan hipotesa maka
nilai ttabel ini dibandingkan dengan nilai thitung bila ternyata t berada di
daerah kritis ( thitung > ttabel ) maka keputusan yang diambil adalah tolak H0
begitu pula sebaliknya.
Baris 10 adalah P(T<=t) two-tail nilainya 2.17E-06 menunjukkan peluang
atau probabilitasnya yang bisa juga digunakan untuk uji hipotesa dengan
membandingkan antara nilai probabilitasnya dengan taraf keberartian,
untuk dua sisi menggunakan taraf keberartian 0,05. Apabila nilai P ini
kurang dari nilai taraf keberartian maka keputusannya tolak H0 begitu pula
sebaliknya .
Baris 11 adalah t Critical two-tail atau nilai t yang didapat dari tabel t
untuk dua sisi besarnya 2.04523, untuk menentukan keputusan hipotesa
maka nilai ttabel ini dibandingkan dengan nilai thitung. Bila ternyata t berada
di daerah kritis ( thitung < -ttabel atau thitung > ttabel ) maka keputusan yang
diambil adalah tolak H0 begitu pula sebaliknya.
Pengujian eka sisi:
1. Ho : 1 - 2 = 0
2. H1 : 1 - 2 > 0
3. : 0,05
4. Daerah Kritis : thitung > ttabel
P < = P < 0,05
5. Perhitungan :
(lihat tabel 5.5)
thitung = t Stat = -5.88806
ttabel = t Critical one-tail = 1.699127
P = P(T<=t) one-tail = 1.08x 10 -6
6. Keputusan :
Terima Ho, karena
Berdasarkan nilai t, thitung < ttabel = -5.88806<1.699127
Tolak Ho, karena
Berdasarkan nilai P (probabilitas), P < = 1.08x 10 -6< 0,05
7. Kesimpulan:
Berdasarkan keputusan di atas maka rataan ustadz dan kyai tidak sama
Pengujian dwi sisi:
1. Ho : 1 - 2 = 0
2. H1 : 1 - 2 > 0
3. : 0,05
4. Daerah Kritis : thitung > ttabel
P < = P < 0,05
5. Perhitungan :
(lihat tabel 5.5)
thitung = t Stat = -5.88806
ttabel = t Critical two-tail = 2.04523
P = P(T<=t) two-tail = 2.17x10-6
6. Keputusan :
Terima Ho, karena
Berdasarkan nilai t, thitung < ttabel = -5.88806< 2.04523
Tolak Ho, karena
Berdasarkan nilai P (probabilitas), P < = 2.17x10-6< 0,05
7. Kesimpulan:
Berdasarkan keputusan di atas rataan kyai dan ustadz tidak sama
d. F-Test (ekasisi)
Tabel 5.4 Uji Variansi (F-Test) untu k Data Parametrik Independen k=2
kyai ustadz Mean 283.6667 661.8 Variance 21789.33 167212.6 Observations 30 30 df 29 29 F 0.130309 P(F<=f) one-tail 2.11E-07 F Critical one-tail 0.5374
Keterangan Tabel :
Dari tabel Uji-F terdiri dari 3 kolom, kolom 1 berisi keterangan, kolom 2
berisi data variabel 1 (jumlah ustadz), kolom 3 berisi data variabel 2
(jumlah kyai).
Baris 1 terdapat Mean yaitu rata-rata dari data yang diambil untuk kedua
variabel, variabel 1 mempunyai rata-rata 283.6667 sedangkan untuk
variabel 2 mempunyai rata-rata 661.8.
Baris 2 terdapat Variance atau variansi, variansi untuk variabel 1 sebesar
21789.33 dan variabel 2 sebesar 167212.6.
Baris 3 menunjukkan Observations atau jumlah pengamatan sebesar 30
karena jumlah data yang diambil sebanyak 30.
Baris 4 terdapat df atau derajat kebebasan yang menunjukkan angka 29
dimana angka ini didapat dari pengurangan jumlah sampel pengamatan
dengan n-1= 30-1=29.
Baris 5 terdapat Fhitung sebesar 0.130309 bisa digunakan untuk uji hipotesa.
Baris 6 ada P(F<=f) one-tail atau probabilitas untuk distribusi F satu sisi
yang nilainya 2.11x10-7. Dapat digunakan untuk uji hipotesa dengan
membandingkan antara nilai probabilitasnya dengan taraf keberartian,
menggunakan taraf keberartian 0,05 . Apabila nilai P ini kurang dari nilai
taraf keberartian maka keputusannya tolak H0 begitu pula sebaliknya .
Baris 7 terdapat F Critical one-tail atau nilai Ftabel satu sisi yaitu 0.5374.
Untuk menentukan keputusan hipotesa maka nilai Ftabel ini dibandingkan
dengan nilai Fhitung bila ternyata F berada di daerah kritis (Fhitung > Ftabel)
maka keputusan yang diambil adalah tolak H0 begitu pula sebaliknya.
Pengujian:
1. Ho : 1 - 2 = 0
2. H1 : 1 - 2 > 0
3. : 0,05
4. Daerah Kritis : fhitung > ftabel
P < = P < 0,05
5. Perhitungan :
(lihat tabel 5.5)
thitung = F =0.130309
ttabel = f Critical one-tail = 0.5374
P = P(F<=f) one-tail = 2.11x10-7
6. Keputusan :
Tolak Ho, karena
Berdasarkan nilai t, thitung < ttabel =0.130309 < 0.5374
Berdasarkan nilai P (probabilitas), P < = 2.11x10-7 < 0,05
7. Kesimpulan:
Berdasarkan keputusan di atas selisih variansi antara kyai dan ustadz tidak
sama
5.2.1.2 Output SPSS Tabel 5.5 Output SPSS untuk Data Parametrik Independen k = 2
Statistics
kyai ustadz N Valid 30 30 Missing 0 0 Mean 283.6667 661.8000 Std. Error of Mean 26.95016 74.65758 Median 268.5000 601.5000 Mode 365.00 14.00(a) Std. Deviation 147.61210 408.91643 Variance 21789.333 167212.648 Skewness .054 1.611 Std. Error of Skewness .427 .427 Kurtosis -.898 5.074 Std. Error of Kurtosis .833 .833 Range 561.00 2146.00 Minimum 13.00 14.00 Maximum 574.00 2160.00 Sum 8510.00 19854.00 Percentiles 10 72.7000 199.2000 20 158.2000 383.4000 25 170.7500 409.7500 30 192.1000 432.0000 40 216.4000 537.4000 50 268.5000 601.5000 60 342.0000 709.0000 70 365.0000 752.8000 75 418.2500 969.0000 80 427.6000 1000.6000 90 486.8000 1087.6000
a Multiple modes exist. The smallest value is shown
Keterangan Tabel :
N merupakan jumlah data yang valid/sah untuk diproses, jumlahnya
sebanyak 30 data dan data yang hilang adalah nol untuk masing masing,
jumlah ustadz dan kyai. Hal ini berarti semua data digunakan sepenuhnya
(data siap diproses).
Mean atau rata-rata Jumlah kyai adalah 283.6667 dan rata-rata jumlah ustadz
adalah 661.8000.
Error standard of mean menunjukkan seberapa besar mean data bervariasi
dari sampel ke sampel yang diambil dari distribusi yang sama. Dengan
standard eror of mean kita dapat memperkirakan besarnya populasi yang
dapat dilihat dari sampel yang digunakan. Error standard of mean
mempunyai tingkat kepercayaan 95% dengan k = 2 (angka 2 digunakan
karena tingkat kepercayaan 95%). Tingkat kepercayaan 95% berarti tingkat
kesalahan yang terjadi adalah sebesar 95%. Untuk menghitung Error
standard of mean dengan cara membagi standard deviation (standar deviasi)
dengan akar n. Error standard of mean untuk jumlah kyai adalah 26.95016
dan Error standard of mean untuk jumlsh ustadz adalah 74.65758.
Median atau titik tengah data jika semua data diurutkan dan dibagi dua sama
besar. Angka median untuk jumlah kyai adalah 268.5000 menunjukkan bahwa
50 % jumlah kyai adalah. 268.5000 ke atas, dan 50 % adalah 268.5000 ke
bawah. Sedangkan median untuk jumlah ustadz adalah 601.5000
menunjukkan bahwa 50 % jumlah ustadz adalah 601.5000 ke atas, dan 50 %
adalah 601.5000 ke bawah.
Mode (Modus) atau nilai yang sering muncul untuk data jumlah kyai adalah
365.00 dan untuk data jumlah ustadz adalah 14.00(a) (angka yang muncul pada
SPSS). Huruf a pada nilai modus output SPSS menunjukkan tidak terdapat
modus (frekuensi data seragam yaitu 1), maka yang ditampilkan adalah nilai
terkecil dari data tersebut.
Standard deviation (standar deviasi) untuk data jumlah kyai adalah 147.61210
dan 408.91643 untuk data jumlah ustadz.
Variance (variansi) merupakan kelipatan standar deviasi. Untuk data jumlah
kyai nilainya 21789.333 dan untuk data jumlah ustadz adalah 167212.648.
Ukuran skewness (kemencengan) berdasarkan perhitungan menggunakan
SPSS adalah 0 .054 untuk data jumlah kyai dan 1.611 untuk data jumlah
ustadz.
Ukuran kurtosis (keruncingan) berdasarkan perhitungan menggunakan SPSS
adalah -0.898 untuk data jumlah kyai dan 5.074 untuk data jumlah ustadz.
Range adalah data maksimum dikurangi data minimum, yaitu 561.00 untuk
data jumlah kyai dan 2146.00 untuk data jumlah ustadz.
Minimum adalah nilai minimum dari data. Untuk data besar jumlah kyai
nilainya 13 dan untuk data jumlah ustadz nilainya 14
Maximum adalah nilai maksimum dari data. Untuk data jumlah kyai nilainya
574 dan untuk data jumlah ustadz nilainya 2160.
Sum merupakan jumlah semua nilai dari data yaitu 8510.00 untuk data jumlah
kyai dan 19854.00 untuk data jumlah ustadz.
Persentil atau angka persentil :
o Rata-rata jumlah 10% jumlah kyai di tiap kabupaten berada dibawah
72.7000, dan rata-rata jumlah 10% jumlah ustadz di tiap kabupaten berada
dibawah 199.2000.
o Rata-rata jumlah 20% jumlah kyai di tiap kabupaten berada di bawah
158.2000, dan rata-rata jumlah 20% jumlah ustadz di tiap kabupaten
berada dibawah 383.400.
o Rata-rata jumlah 25% jumlah kyai di tiap kabupaten berada di bawah
170.7500, dan rata-rata jumlah 25% jumlah ustadz di tiap kabupaten
berada dibawah 409.7500
o Rata-rata jumlah 30% jumlah kyai di tiap kabupaten berada di bawah
192.1000, dan rata-rata jumlah 30% jumlah ustadz di tiap kabupaten
berada dibawah 432.0000.
o Rata-rata jumlah 40% jumlah kyai di tiap kabupaten berada di bawah
216.4000, dan rata-rata jumlah 40% jumlah ustadz di tiap kabupaten
berada dibawah 537.4000.
o Rata-rata jumlah 50% jumlah kyai di tiap kabupaten berada di bawah
268.5000, dan rata-rata jumlah 50% jumlah ustadz di tiap kabupaten
berada dibawah 601.5000.
o Rata-rata jumlah 60% jumlah kyai di tiap kabupaten berada di bawah
342.0000, dan rata-rata jumlah 60% jumlah ustadz di tiap kabupaten
berada dibawah 709.0000.
o Rata-rata jumlah 70% jumlah kyai di tiap kabupaten berada di bawah
365.0000, dan rata-rata jumlah 70% jumlah ustadz di tiap kabupaten
berada dibawah 752.8000.
o Rata-rata jumlah 75% jumlah kyai di tiap kabupaten berada di bawah
418.2500, dan rata-rata jumlah 75% jumlah ustadz di tiap kabupaten
berada dibawah 969.0000.
o Rata-rata jumlah 80% jumlah kyai di tiap kabupaten berada di bawah
427.6000, dan rata-rata jumlah 80% jumlah ustadz di tiap kabupaten
berada dibawah 1000.6000.
o Rata-rata jumlah 90% jumlah kyai di tiap kabupaten berada di bawah
486.8000, dan rata-rata jumlah 80% jumlah ustadz di tiap kabupaten
berada dibawah 1087.6000.
a. Analisa Histogram jumlah kyai
0.00 100.00 200.00 300.00 400.00 500.00 600.00
kyai
0
2
4
6
8
10
Frequ
ency
Mean = 283.6667Std. Dev. = 147.6121N = 30
kyai
Gambar 5.1 Analisa Histogram jumlah kyai
Pada variabel jumlah kyai dengan jumlah data 8510 dan jumlah
pengamatan 30 maka didapat rata-rata 283.6667; median 268.5000; dan standar
deviasi 147.61210. Variansi dari grafik ini adalah sebesar 21789.333. Maka grafik
tersebut normal. Grafik tersebut cenderung meruncing hal ini disebabkan
variansinya kecil karena data randomnya mengumpul.
b. Analisa Histogram jumlah ustadz
0.00 500.00 1000.00 1500.00 2000.00 2500.00
ustadz
0
2
4
6
8
10
Freq
uenc
y
Mean = 661.80Std. Dev. = 408.91643N = 30
ustadz
Gambar 5.2 Analisa Histogram jumlah ustadz
Pada variabel jumlah penduduk perempuan dengan jumlah data 19854 dan jumlah pengamatan 30 maka didapat mean sebesar 661.8000 dan mediannya sebesar 601.5000 serta standar deviasi 408.91643. Variansi dari grafik ini adalah sebesar 167212.648. maka grafik tersebut normal , walaupun grafik sedikit merata penyebaran datanya tetapi masih termasuk normal.
5.2.1.3 Output Minitab Two-Sample T-Test and CI: C1; C2 Two-sample T for C1 vs C2 N Mean StDev SE Mean C1 60 1,500 0,504 0,065 C2 60 473 360 46 Difference = mu C1 - mu C2 Estimate for difference: -471,2 95% CI for difference: (-564,1; -378,4) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -10,15 P-Value = 0,000 DF = 59
2 3 1 Gambar 5.3 Boxplot kyai dan ustadz
Output diatas merupakan tampilan data distribusi normal dalam bentuk box plot.
Dapat dilihat bahwa seluruh nilai terdistribusi baik, dan tidak terdapat ada nilai ekstrim.
Diagram boxplot diatas menunjukkan persentil 25, persentil 75 dan median dari
himpunan data. Median data ditunjukkan dengan titik merah. Output bloxplot diatas
menunjukkan keragaman yang lebih besar untuk laju pertumbuhan pada tahun 2005.
Dari bentuk boxplot diatas dapat dikatakan bahwa distribusi sampelnya normal, karena
masih berada pada batas toleransi.
Keterangan :
1. Nilai percentil ke -25
2. Median
3. Nilai percentil ke -75
Hipotesis
1. Ho : kyai= ustadz
2. H1 : kyai ≠ ustadz
3. Daerah Kritis: t > 2/t
4. Keputusan
Terima Ho, karena
Berdasarkan t > 2/t =0 > -10,15
5. Kesimpulan: rata-rata jumlah ustadz dan kyai tidak sama
Perhitungan Manual Data Parametrik Independen k = 2
Statistik Deskriprif
Mean (Nilai Rata-Rata)
Mean ( x ) jumlah kyai = n
fxn
i1
= 30
8510
= 283.6667
Mean ( x ) jumlah ustadz = n
fxn
i1
= 30
19854
= 661.8 Analisa :
Dari perhitungan manual ini, hasil yang diperoleh sama dengan hasil dari
Excel maupun SPSS yaitu mean untuk jumlah kyai adalah 283.6667
sedangkan untuk jumlah ustadz adalah 661.8.
Error standard of mean
Untuk menghitung error standard of mean dengan cara membagi standard
deviation (standar deviasi) dengan akar n. Error standard of mean untuk
jumlah kyai adalah n =
30147.6121 = 26.95016 dan Error standard of mean
untuk besar gaji tahu 1993 adalah n =
30408.91643 = 74.65758.
Analisa :
Dari perhitungan manual ini, hasil yang diperoleh sama dengan hasil dari
Excel maupun SPSS yaitu error standard of mean untuk jumlah kyai adalah
26.95016 sedangkan untuk jumlah ustadz adalah 74.65758.
Median (Nilai Tengah)
Median terletak pada tengah suatu data. Karena jumlah data adalah 30, maka
median dapat dicari dengan membagi dua jumlah nilai ke-15 dan 16 dari data
yang sudah diurutkan.
~ kyai = x n 2/)1(
= 2
285252
= 268.5
~ ustadz = x n 2/)1(
= 2
615588
= 601.5
Analisa :
Dari perhitungan manual ini, hasil yang diperoleh sama dengan hasil dari
Excel maupun SPSS yaitu median untuk jumlah kyai adalah 268.5 sedangkan
untuk jumlah ustadz adalah 601.5.
Mode/Modus (Nilai yang sering muncul)
Modus nilai yang sering muncul dari ke-30 data yang ada.untuk nilai yang
sering muncul dalam data jumlah kyai adalah 365 dan jumlah ustadz adalah
14a.
Analisa :
Dari perhitungan manual ini, hasil yang diperoleh sama dengan hasil dari
Excel maupun SPSS yaitu mode/modus untuk jumlah kyai adalah 365 dan
jumlah ustadz adalah 14a.
Standard Deviation/Standar Deviasi (Simpangan baku)
Standar deviasi jumlah kyai
1
1
2
ni
n
ixx
= 147.61210
Standar deviasi jumlah ustadz
1
1
2
n
in
ixx
= 408.91643
Analisa :
Dari perhitungan manual ini, hasil yang diperoleh sama dengan hasil dari
Excel maupun SPSS yaitu Standard Deviation/Standar Deviasi untuk
jumlah kyai adalah 147.61210 sedangkan untuk jumlah ustadz adalah
408.91643.
Variance/Varians (Simpangan rata-rata kuadrat)
Varians jumlah kyai
1
1
2
2
n
in
ixx
= 21789.333
Varians jumlah ustadz
1
1
2
2
n
in
ixx
= 167212.648
Analisa :
Dari perhitungan manual ini, hasil yang diperoleh sama dengan hasil dari
Excel maupun SPSS yaitu Variance/Varians untuk jumlah kyai adalah
21789.333 sedangkan untuk jumlah ustadz adalah 167212.648.
Kurtosis (tingkat kepuncakan dari sebuah distribusi)
Kurtosis jumlah kyai 4 2
4
( 1)( 1)( 2)( 3) ( 2)( 3)
3( 1)n n i xfn n n n n
nx
= )27)(28(
)29(3)49646393,75()27)(28)(29(
)31(30 2
= 337,3)49646393,75)(04242,0(
= -0.898
Kurtosis jumlah ustadz 4 2
4
( 1)( 1)( 2)( 3) ( 2)( 3)
3( 1)n n i xfn n n n n
nx
= )27)(28(
)29(3)6426214.971()27)(28)(29(
)31(30 2
= 337,3)6426214.971)(04242,0(
= 5.074 Analisa :
Dari perhitungan manual ini, hasil yang diperoleh sama dengan hasil dari
Excel maupun SPSS yaitu koefisien kurtosis untuk besar jumlah kyai adalah -
0.898 sedangkan untuk jumlah ustadz adalah 5.047.
Skewness (Tingkat kemencengan suatu data yang telah dihitung)
Skewness jumlah kyai
3
( 1)( 2)K
n i xfn n
xs
= )4616.1()28)(29(
30
= 0 .054
Skewness jumlah ustadz 3
( 1)( 2)K
n i xfn n
xs
= )6044.34()28)(29(
30
= 1.611
Analisa :
Dari perhitungan manual ini, hasil yang diperoleh sama dengan hasil dari
Excel maupun SPSS yaitu koefisien skewness untuk jumlah kyai adalah 0.054
sedangkan untuk jumlah ustadz adalah 1.611.
Maximum/Maksimum (Nilai tertinggi dari suatu data)
Nilai maksimum jumlah kyai = 574
Nilai maksimum jumlah ustadz = 2160
Hasil ini sama dengan nilai maksimum data yang didapat dari output Excel
maupun SPSS.
Minimum/Minimum (Nilai terendah dari suatu data)
Nilai minimum jumlah kyai = 13
Nilai minimum jumlah ustadz = 14
Hasil ini sama dengan nilai minimum data yang didapat dari output Excel
maupun SPSS.
Range (Jangkauan data)
Range jumlah kyai = maksimum - minimum
= 274 - 13
= 561
Range jumlah ustadz = maksimum - minimum
= 2160 - 14
= 2146
Hasil ini sama dengan range/jangkauan data yang didapat dari output Excel
maupun SPSS.
Sum (Jumlah data)
Jumlah kyai = 8510
Jumlah ustadz = 19854
Hasil ini sama dengan sum/jumlah data yang didapat dari output Excel
maupun SPSS.
Count (Jumlah pengamatan)
Jumlah pengamatan kyai = 30
Jumlah pengamatan ustadz = 30
Hasil ini sama dengan count/jumlah pengamatan yang didapat dari output
Excel maupun SPSS.
Percentile (fraktil yang membagi seperangkat data yang telah terurut menjadi
seratus bagian yang sama)
Pk = nilai ke 100
1nk
dengan nilai n = 30
dari rumus diatas maka didapat
Percentile jumlah kyai
P10 nilai ke 3,1
= xxx 3431,0
= 70 + 0,1(97-70) = 72.7
P20 nilai ke 6,2
= xxx 6762,0
= 156 + 0,2(167-156) = 158.2
P25 nilai ke 7,75
= xxx 78725,0
= 167 + 0,25(172-167) = 168.25
P30 nilai ke 9,3
= xxx 91093,0
= 187 + 0,3(204-187) = 192.1
P40 nilai ke 12,4
= xxx 1213124,0
= 210+ 0,4(226-210) = 216.4
P50 nilai ke 15,5
= xxx 1516155,0
= 252 + 0,5(285-252) = 268.5
P60 nilai ke 18,6
= xxx 1819186,0
= 330 + 0,6(350-330) = 342
P70 nilai ke 21,7
= xxx 2122217,0
= 365 + 0,7(365-365) = 365
P75 nilai ke 23,25
= xxx 23242375,0
= 417 + 0,75(422-417) = 420.75
P80 nilai ke 24,8
= xxx 2425248,0
= 422 + 0,8(429-422) = 427.6
P90 nilai ke 27,9
= xxx 2728279,0
= 485 + 0,9(487-485) = 486.8 Percentile jumlah ustadz
P10 nilai ke 3,1
= xxx 3431,0
= 196 + 0,1(228-196) = 199.2
P20 nilai ke 6,2
= xxx 6762,0
= 380 + 0,2(397-380) = 383.3
P25 nilai ke 7,75
= xxx 78725,0
= 397 + 0,25(414-397) = 401.25
P30 nilai ke 9,3
= xxx 91093,0
= 426 + 0,3(446-426) = 432
P40 nilai ke 12,4
= xxx 1213124,0
= 527+ 0,4(553-527) = 537.4
P50 nilai ke 15,5
= xxx 1516155,0
= 588 + 0,5(615-588) = 601.5
P60 nilai ke 18,6
= xxx 1819186,0
= 700 + 0,6(715-700) = 709
P70 nilai ke 21,7
= xxx 2122217,0
= 729 + 0,7(763-729) = 752.8
P75 nilai ke 23,25
= xxx 23242375,0
= 963 + 0,75(987-963) = 981
P80 nilai ke 24,8
= xxx 2425248,0
= 987 + 0,8(1004-987) = 1000.6
P90 nilai ke 27,9
= xxx 2728279,0
= 1030 + 0,9(1094-1030) = 1087.6
Hasil ini sama dengan count/jumlah pengamatan yang didapat dari output
Excel maupun SPSS.
5.2.1.4 Perhitungan anova Manual
Perhitungan anova Manual
1. H0 = 21
2. H1 = Paling sedikit 2 rataan tidak sama
3. 05,0
4. Daerah Kritis : f hitung > f tabel
V1= k-1
= 2-1 = 1
V2= k (n-1)
= 2 (30-1) = 58
Karena f tabel dengan derajat kebebasan 1,58 tidak terdapat da tabel L6 maka
5.2.2 Analisa Statistik Parametrik Independen k > 2
5.2.2.1 Output Excel
a. Statistik Deskriptif Tabel 5.10 Statistika Deskriptif Parametrik k>2
Tahun_I Tahun_II Tahun_III
Mean 591.1 Mean 586.0333333 Mean 511.6667 Standard Error 96.59452 Standard Error 70.62350368 Standard Error 54.26415 Median 396.5 Median 484.5 Median 460.5 Mode 305 Mode #N/A Mode 314 Standard Deviation 529.07 Standard Deviation 386.8208606 Standard Deviation 297.217 Sample Variance 279915.1 Sample Variance 149630.3782 Sample Variance 88337.95 Kurtosis 5.221323 Kurtosis 4.72060158 Kurtosis 3.794255 Skewness 2.126618 Skewness 1.759399121 Skewness 1.492342 Range 2451 Range 1888 Range 1441 Minimum 64 Minimum 99 Minimum 109 Maximum 2515 Maximum 1987 Maximum 1550 Sum 17733 Sum 17581 Sum 15350 Count 30 Count 30 Count 30
Keterangan Tabel :
Tabel Statistik Deskriptif ini terdiri dari 3 kolom karena terdiri dari 3
variabel yaitu jumlah jamaah haji tahun 2001(tahun I), tahun 2002(tahun II)
dan tahun 2003(tahun III).
Baris1 yaitu Mean adalah rata-rata dari seluruh data pengamatan, untuk
Tabel 5.10 Statistik Deskriptif untuk Data Non Parametrik Independen k = 2
Keterangan Tabel :
- Pada kolom pertama menunjukkan variabel yang digunakan yaitu data
jenis kelamin dan gadget
- Kolom kedua menunjukkan banyaknya data untuk kedua keadaan tersebut
sejumlah masing-masing 50 data.
- Kolom ketiga menunjukkan nilai rata-rata. Untuk data gadget adalah
1,560 dan untuk data jenis kelamin 1,50
- Kolom keempat menunjukkan nilai standar deviasi. Untuk data gadget
adalah 1,01338, dan untuk data jenis kelamin adalah 0,50508.
- Kolom kelima menunjukkan nilai minimum. Untuk data gadget adalah 1,0
dan untuk data jenis kelamin adalah 5,0
- Kolom keenam menunjukkan nilai maksimum. Untuk data gadget adalah
5,0 dan untuk data jenis kelamin adalah 2,0.
- Kolom keenam menunjukkan persentil 25,50, dan 75.
- Uji Mann-Whitney Tabel 5.13 Output Mann-Whitney Test Pengaruh Jenis kelamin terhadap aktualisasi diri
Ranks
jenis_kelamin N Mean Rank Sum of Ranks
gadget laki-laki 25 27,82 695,50 perempuan 25 23,18 579,50 Total 50
Keterangan Tabel :
Kolom N pada tabel ranks di atas adalah jumlah sampel per kelompok.
Dari tabel uji Mann-Whitney diatas terlihat bahwa untuk jumlah data (N)
laki-laki = 25, perempuan= 25. Jadi, jumlah total keseluruhan dari data =
50.
Mean rank yaitu rata-rata rank, untuk laki-laki nilainya 27,82 dan untuk
perempuan nilainya 23,18.
Sum of rank yaitu jumlah rank-nya, untuk laki-laki nilainya 695,50 dan
untuk perempuan nilainya 579,50
Test Statistics(a) Test Statistics(a)
gadget Mann-Whitney U 254,500 Wilcoxon W 579,500 Z -1,365 Asymp. Sig. (2-tailed) ,172 a Grouping Variable: jenis_kelamin
Keterangan Tabel :
• Tabel test statistic uji Mann-Whitney terdiri dari 4 baris.
• Baris 1 yaitu Mann-Whitney U atau statistik hitung Mann-Whitney
nilainya adalah 254,500.
• Baris 2 yaitu Wilcoxon W atau statistik hitung Wilcoxon nilainya adalah
579,500
• Baris 3 yaitu Mann-Whitney Z atau nilai Z untuk melakukan uji Mann-
Whitney nilainya -1,365
• Baris 4 yaitu asymp. Sig. (2-tailed)/asymptotic significance atau peluang
untuk uji 2 sisi adalah ,172
Pengujian :
1. Ho : 1 = 2
2. H1 : 1 2
3. : 0,05
4. Daerah kritis : P < = P < 0,05
5. Perhitungan :
(lihat tabel 5.14)
P = asymp. Sig. (2-tailed) = 0,172
6. Keputusan :
Terima Ho, karena berdasarkan nilai P (probabilitas), P > = 0,172
>0,05
7. Kesimpulan: rataan untuk jumlah gadget dan jenis kelamin penduduk
sama.
- Uji Moses Tabel 4.14 Output Moses Test Pengaruh Jenis kelamin terhadap aktualisasi diri
Frequencies Frequencies
jenis_kelamin N gadget laki-laki
(Control) 25
perempuan (Experimental)
25
Total 50
Keterangan Tabel :
Tabel uji moses diatas terdiri dari 3 baris.
Dari kolom N pada tabel uji moses diatas terlihat bahwa untuk jumlah data
(N) laki-laki berjumlah 25, dan perempuan berjumlah 25. Jadi, jumlah
total keseluruhan dari data adalah 50.
Test Statistics(a,b) Test Statistics(a,b)
gadget Observed Control Group Span
33 Sig. (1-tailed) ,000
Trimmed Control Group Span
33 Sig. (1-tailed) ,000
Outliers Trimmed from each End 1
a Moses Test b Grouping Variable: jenis_kelamin
Keterangan Tabel :
• Tabel test statistic uji Moses diatas terdiri dari 5 baris.
• Baris 1 yaitu Observed Control yaitu jumlah pengamatan awal, nilainya
adalah 33.
• Baris 2 yaitu Group Span Sig. (1-tailed) yaitu probabilitas untuk uji satu
sisi sejumlah data pada baris 1, nilainya 0,000
• Baris 3 yaitu Trimmed Control adalah jumlah data pengamatan yang
berada pada rentang grup kendali, yaitu jumlah pengamatan dikurangi
data-data ekstrim di grup percobaan.
• Baris 4 yaitu Group Span Sig. (1-tailed) yaitu probabilitas untuk uji satu
sisi sejumlah data pada baris 3, nilainya ,000.
• Baris 5 yaitu Outliers Trimmed from each End yaitu jumlah data yang
berada di luar rentang grup kendali dari tiap-tiap sisi.
Pengujian :
1. Ho : s1 - s2 = 0
2. H1 : s1 - s2 0
3. : 0,05
4. Daerah kritis : P < = P < 0,05
5. Perhitungan :
(lihat tabel 5.13)
P = Group Span Sig. (1-tailed) = 0,000
6. Keputusan :
Tolak Ho, karena berdasarkan nilai probabilitas, P < = 0,000 < 0,05
7. Kesimpulan: selisih antara standar deviasi untuk jumlah penduduk laki-
laki dan perempuan tidak sama
- Uji Kolmogorof – Smirnov Tabel 4.1 4 Output Kolmogorov-Smirnov Test Pengaruh Jenis kelamin terhadap aktualisasi diri
Frequencies
jenis_kelamin N
gadget laki-laki 25 perempuan 25 Total 50
Test Statistics(a)
Keterangan Tabel :
Dari kolom N pada tabel uji kolmogorof-Smirnov diatas terlihat bahwa
untuk jumlah data (N) laki-laki = 25, perempuan= 25. Jadi, jumlah total
keseluruhan dari data = 50.
Test Statistics(a)
gadget Most Extreme Differences
Absolute ,160 Positive ,000 Negative -,160
Kolmogorov-Smirnov Z ,566 Asymp. Sig. (2-tailed) ,906
a Grouping Variable: jenis_kelamin
Keterangan Tabel :
• Tabel test statistic uji kolmogorof-smirnov diatas terdiri dari 5 baris.
• Baris 1 yaitu Most Extreme Absolute atau nilai-nilai absolut yang paling
ekstrim, nilainya 0,160.
• Baris 2 yaitu Differences positive nilainya ,000 artinya nilai beda-beda
positifnya ,000.
• Baris 3 yaitu Differences negative nilainya -0,160 artinya nilai beda-beda
negatifnya -,160.
• Baris 4 yaitu Kolmogorov-Smirnov Z nilainya 0,566 artinya nilai Z untuk
uji kolmogorof-Smirnov adalah 0,566
• Baris 5 yaitu asymp. Sig. (2-tailed)/asymptotic significance atau peluang
untuk uji 2 sisi adalah 0,906
Pengujian :
1. Ho : 1 = 2
2. H1 : 1 2
3. : 0,05
4. Daerah kritis : P < = P < 0,05
6. Perhitungan :
(lihat tabel 5.18)
P = asymp. Sig. (2-tailed) =0,906
7. Keputusan :
Tolak Ho, karena berdasarkan nilai P (probabilitas), P > = 0,906 >0,05
8. Kesimpulan: rataan untuk laki-laki dan perempuan sama.
5.3.1.2 Output Minitab
Mann-Whitney Test and CI: laki_laki; perempuan
laki_lak N = 25 Median = 1,000
perempua N = 25 Median = 1,000
Point estimate for ETA1-ETA2 is 0,000
95,2 Percent CI for ETA1-ETA2 is (-0,000;1,000)
W = 695,5
Test of ETA1 = ETA2 vs ETA1 not = ETA2 is significant at
0,2646
The test is significant at 0,1759 (adjusted for ties)
Cannot reject at alpha = 0,05
Keterangan :
• Output menunjukkan banyak data adalah 25.
• Median laki-laki adalah 1 dan perempuan adalah 1
• Nilai taksirannya sebesar 0,000.
• P-value Uji mann-Whitney adalah 0.1759
Pengujian :
1. Ho : Rataan jumlah gadget sama dengan rataan jumlah jenis kelamin.
2. H1 : Rataan jumlah gadget tidak sama dengan rataan jumlah jenis
kelamin
3. : 0,05
4. Daerah penolakan: P-value <
5. Perhitungan :
(lihat tabel hasil uji minitab)
P-value = 0.1759 = The test is significant at 0.1759
6. Keputusan :
terima Ho, karena berdasarkan nilai P, P > = 0,1759 >0,05
7. Kesimpulan: rataan untuk jumlah gadget dan jenis kelamin sama.
5.3.2 Analisa Statistik Non Parametrik Independen k > 2
5.3.2.1 Output SPSS
a. Statistik Deskriptif Tabel 5.15 Descriptive Statistics untuk Data Non Parametrik K > 2
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Gol_darah 75 1,00 3,00 2,0000 ,82199 Cara_belajar 75 1,00 3,00 1,8667 ,82746
Keterangan Tabel :
- Pada kolom pertama menunjukkan variabel yang digunakan golongan
darah dan cara belajar
- Kolom kedua menunjukkan banyaknya data yaitu untuk kedua keadaan
tersebut adalah sama yaitu 75 data.
- Kolom ketiga menunjukkan nilai rata-rata. Untuk golongan darah adalah
2,000, sedangkan untuk cara belajar adalah 1,8667
- Kolom keempat menunjukkan nilai standar deviasi. Untuk golongan
darah adalah 0,82199, sedangkan untuk cara belajar adalah 0,82746
- Kolom kelima menunjukkan nilai minimum yaitu untuk golongan darah
adalah 1,00, sedangkan untuk cara belajar adalah 1,00.
- Kolom keenam menunjukkan nilai maksimum yaitu untuk golongan
darah adalah 3,00, sedangkan untuk cara belajar adalah 3,00.
b. Uji Kruskal - Wallis Tabel 5.16 Output Kruskal Wallis Test Pengaruh Golongan Darah Terhadap Cara Belajar
Ranks
Gol_darah N Mean Rank Cara_belajar A 25 36,40
B 25 37,28 O 25 40,32 Total 75
Keterangan Tabel :
• Tabel uji kruskal wallis terdiri dari 2 kolom yaitu N artinya jumlah data
dan Mean Ranks artinya beda nilai rata-rata.
• Kolom 1 yaitu N berarti jumlah data terdiri dari golongan darah A, B, dan
O, dengan jumlah data masing-masing 25, dan totalnya 75.
• Kolom 2 yaitu Mean Ranks atau beda nilai rata-rata untuk golongan darah
A = 36.40, golongan darah B = 37.26, dan golongan darah O = 40.32
Test Statistics(b)
Cara_belajar N 75 Median 2,0000 Chi-Square ,397(a)
Df 2 Asymp. Sig. ,820
a 0 cells (,0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 7,0. b Grouping Variable: Gol_darah
Keterangan Tabel :
• Tabel test statistics uji Kruskal-Wallis terdiri dari 3 baris.
• Baris 1 yaitu Chi-Square atau statistik hitung Kruskal Wallis nilainya
0.397
• Baris 2 yaitu df (degree of freedom) atau derajat kebebasan nilainya 2.
• Baris 3 yaitu Asymp. Sig./asymptotic significance atau peluang nilainya
0.820.
Pengujian
1. Ho : 1 = 2 = 3
2. H1 : 1 2 3 : 0,05
3. Daerah Kritis : P < = P < 0,05
4. Perhitungan :
( lihat tabel 5.21)
P = Asymp. Sig = 0,820
5. Keputusan :
Terima Ho , karena berdasarkan nilai P (probabilitas), P > = 0,820 >
0,05
6. Kesimpulan: rataan cara belajar mahasiswa golongan darah A, B, dan O
adalah sama
c. Uji Median Tabel 5.18 Output Median Test Pengaruh Golongan Darah Terhadap Cara Belajar
Frequencies
Gol_darah
A B O Cara_belajar > Median 6 7 8
<= Median 19 18 17
Keterangan Tabel :
• Tabel uji median terdiri dari 3 kolom yaitu jumlah golongan darah A, B,
dan O
• Kolom 1 yaitu jumlah sampel (cara belajar) > Median atau cara belajar
yang memiliki nilai lebih besar dari median. Untuk golongan darah A
adalah 6, golongan darah B adalah 7, dan golongan darah O adalah 8.
• Kolom 2 yaitu jumlah sampel (cara belajar) <= Median atau jumlah cara
belajar memiliki nilai lebih kecil sama dengan median. Untuk golongan
darah A adalah 19, golongan darah B adalah 18, dan golongan darah O
adalah 17. Test Statistics(b)
Cara_belajar
N 75 Median 2,0000 Chi-Square ,397(a) Df 2 Asymp. Sig. ,820
a 0 cells (,0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 7,0. b Grouping Variable: Gol_darah
Keterangan Tabel :
• Tabel test statistics uji median terdiri dari 4 baris.
• Baris 1 yaitu N atau jumlah data, nilainya 75.
• Baris 2 yaitu median atau nilai tengah, nilainya 2,0000.
• Baris 3 yaitu chi-square atau statistik hitung untuk uji median, nilainya
0,397. Huruf a menunjukkan bahwa tidak ada data yang memiliki
frekuensi harapan kurang dari 5. frekuensi harapan minimum dari data
adalah 7,0.
• Baris 4 yaitu df (degree of freedom) atau derajat kebebasan, nilainya k-
1= 3-1 = 2.
• Baris 5 yaitu Asymp. Sig./asymptotic significance atau peluang nilainya
0,820.
Pengujian :
1. Ho : 1~ = 2
~ = 3~
2. H1 : Ketiga rataan tidak semua sama
3. : 0,05
4. Daerah Kritis : P < = P < 0,05
5. Perhitungan :
( lihat tabel 5.23)
P = Asymp. Sig = 0,820
6. Keputusan :
Terima Ho , karena berdasarkan nilai P (probabilitas), P > = 0,820 >
0,05
7. Kesimpulan: rataan cara belajar mahasiswa golongan darah A, B, dan O
adalah sama
5.3.2.2 Output Minitab
- Uji Kruskal Wallis
Kruskal-Wallis Test: jenis_materi versus golongan_darah Kruskal-Wallis Test on jenis_ma golongan N Median Ave Rank Z 1 25 2,000 36,4 -0,45 2 25 2,000 37,3 -0,20 3 25 2,000 40,3 0,65 Overall 75 38,0 H = 0,45 DF = 2 P = 0,800 H = 0,51 DF = 2 P = 0,776 (adjusted for ties)
Keterangan :
• Output menunjukkan jumlah data, untuk golongan darah A(1)=25,
golongan darah B(2)=25, dan golongan darah O(3) =25.
• Median untuk golongan darah A (1) adalah 2,000 , golongan darah B (2)
adalah 2,000, dan golongan darah O (3) adalah 2,000.
• Rata-rata ranking untuk golongan darah A (1) adalah 36,4, golongan darah
B (2) adalah 37,3, dan golongan darah O (3) adalah 40,3.
• Statistik z untuk golongan darah A (1) adalah -0,45, golongan darah B (2)
adalah 0,20, dan golongan darah O (3) adalah 0,65.
Pengujian :
1. Ho : 1 = 2 = 3
2. H1 : Ketiga rataan tidak semua sama
3. : 0,05
4. Daerah penolakan: DF = k-1 = 3-1 = 2
H > 2
5. Perhitungan :
(lihat tabel hasil uji minitab)
H = 0,51 2 = 5,991
6. Keputusan :
Tolak Ho, karena berdasarkan nilai H, H < 2 = 0,51 < 5,991
7. Kesimpulan: rataan untuk cara belajar golongan darah A, B, dan O tidak
sama.
- Mood Median Test: jenis_materi versus golongan_darah Mood median test for jenis_ma Chi-Square = 0,44 DF = 2 P = 0,803 Individual 95,0% CIs golongan N< N>= Median Q3-Q1 ----------+---------+---------+------ 1 11 14 2,00 1,50 (-------------------+ 2 11 14 2,00 2,00 (-------------------+ 3 9 16 2,00 2,00 (-------------------+---------------) ----------+---------+---------+------ 1,50 2,00 2,50 Overall median = 2,00
Keterangan :
• Output menunjukkan jumlah data, untuk golongan darah A(1)=25,
golongan darah B(2)=25, dan golongan darah O(3)=25.
• Median untuk golongan darah A (1)adalah 2,000 , golongan darah B
(2)adalah 2,000, dan golongan darah O (3) 2,000.
• Nilai kuartil atas – kuartil bawah (rentangan) dari golongan A(1) adalah
1,5 , golongan darah B(2) adalah 2,00 , O(3) adalah 2,00
Pengujian :
1. Ho : 1 = 2 = 3
2. H1 : Ketiga rataan tidak semua sama
3. : 0,05
4. Daerah penolakan: DF = k-1 = 3-1 = 2
H > 2
5. Perhitungan :
(lihat tabel hasil uji minitab)
H = 0,44 2 = 5,991
6. Keputusan :
Terima Ho, karena berdasarkan nilai H, H < 2 = 0,44 < 5,991
7. Kesimpulan: rataan untuk cara belajar golongan darah A, B, dan O sama.
5.3.3 Analisa Statistik Non Parametrik Dependen k = 2
5.3.3.1 Output SPSS
a. Statistik Deskriptif Tabel 5.19 Descriptive Statistics untuk Data Non Parametrik Dependen k = 2
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum jenis_kelamin 50 1,5000 ,50508 1,00 2,00 status 50 1,3600 ,48487 1,00 2,00
Keterangan Tabel :
- Pada kolom pertama menunjukkan variabel yang digunakan adalah jenis
kelamin dan status
- Kolom kedua menunjukkan banyaknya data yaitu untuk kedua keadaan
tersebut adalah sama yaitu 50 data.
- Kolom ketiga menunjukkan nilai rata-rata. Untuk jenis kelamin adalah
1,5000, sedangkan untuk status adalah 1,3600
- Kolom keempat menunjukkan nilai standar deviasi. Untuk jenis kelamin
adalah 0,4899, sedangkan untuk perempuan adalah 0,48990
- Kolom kelima menunjukkan nilai minimum yaitu untuk jenis kelamin
adalah 1,00, sedangkan untuk status adalah 1,00.
- Kolom keenam menunjukkan nilai maksimum yaitu untuk Jenis kelamin
adalah 2,00, sedangkan untuk status adalah 2,00.
b. Uji Tanda Tabel 5.20 Output Sign Test Pengaruh Jenis Kelamin terhadap Status perkawinan
Frequencies
N status - jenis_kelamin Negative
Differences(a) 16
Positive Differences(b) 9 Ties(c) 25 Total 50
a status < jenis_kelamin b status > jenis_kelamin c status = jenis_kelamin
Keterangan Tabel :
Tabel uji tanda data non parametrik terdiri dari 4 baris yaitu Negative
Differences, Positive Differences, Ties, dan Total.
Baris 1 yaitu negative differencesa pada kolom N nilainya 16 artinya
mempunyai beda-beda negatif 16 dan a status<jenis kelamin
Baris 2 yaitu positive differencesb pada kolom N nilainya 9 artinya
mempunyai beda-beda positif 9 dan b berarti status > jenis_kelamin
Baris 3 yaitu Ties pada kolom N nilainya 13 artinya ada 2 data yang
sama.
Baris 4 yaitu Total pada kolom N nilainya 50 artinya jumlah datanya 50. Test Statistics(b)
status -
jenis_kelamin Exact Sig. (2-tailed) ,230(a)
a Binomial distribution used. b Sign Test
Keterangan Tabel :
Pada kolom test statistic terlihat bahwa pada kolom Exact. Sig. (2-tailed)
untuk uji 2 sisi = 0,230(a) berarti peluangnya 0,230 dan a berarti
menggunakan distribusi binomial.
Pengujian :
1. Ho : 1 = 2
2. H1 : 1 2
3. : 0,05
4. Daerah Kritis : P < = P < 0,05
5. Perhitungan :
(lihat tabel 5.28)
P = Exact. Sig. (2-tailed) = 0,230
6. Kesimpulan :
Terima Ho, karena berdasarkan nilai P (probabilitas), P > = 0,23 >
0,05
7. Keputusan : rataan antara jenis kelamin dan status adalah sama
c. Uji Rank Tanda Wilcoxon Tabel 5. 21 Output Wilcoxon Signed Ranks Test Pengaruh Jenis Kelamin terhadap Status perkawinan
Ranks
N Mean Rank Sum of Ranks status - jenis_kelamin
Negative Ranks 16(a) 13,00 208,00 Positive Ranks 9(b) 13,00 117,00 Ties 25(c) Total 50
a status < jenis_kelamin b status > jenis_kelamin c status = jenis_kelamin
Keterangan Tabel :
Tabel uji Wilcoxon Sign Ranks Test terdiri dari 4 kolom yaitu kolom 1:
keteraangan, kolom 2 : N adalah jumlah data, kolom 3 : Mean Rank
adalah rata-rata data, kolom 4 : Sum of Ranks adalah jumlah data.
Tabel uji Wilcoxon Sign Ranks Test terdiri dari 4 baris yaitu Negative
Ranks, Positive Ranks, Ties, dan Total.
Baris 1 yaitu negative ranks pada kolom N nilainya 16a artinya ada 16
data yang mempunyai beda-beda negatif, a artinya status < jenis_kelamin,
jadi ada 6 data yang status > jenis_kelamin. Pada kolom Mean Rank nilainya
13,00 artinya rata-rata data 13,00. Pada kolom Sum of Ranks nilainya
208,00 berarti jumlah beda-beda negatifnya 208,00
Baris 2 yaitu positive ranks pada kolom N nilainya 9b artinya ada 9 data
yang mempunyai beda-beda positif, b artinya status > jenis_kelamin, jadi ada
9 data yang status > jenis_kelamin. Pada kolom Mean Rank nilainya 13,00
artinya rata-rata data 13,00. Pada kolom Sum of Ranks nilainya 117,00
berarti jumlah beda-beda positifnya 117,00
Baris 3 yaitu Ties pada kolom N nilainya 25c artinya ada 25 data yang
sama, c artinya status = jenis_kelamin jadi ada 25 data dengan status =
jenis_kelamin. Baris 4 yaitu Total pada kolom N nilainya 50 artinya jumlah datanya 50.
Test Statistics(b)
status -
jenis_kelamin Z -1,400(a) Asymp. Sig. (2-tailed) ,162
a Based on positive ranks. b Wilcoxon Signed Ranks Test
Keterangan Tabel :
Pada tabel untuk test statistik terlihat bahwa untuk uji Wilcoxon nilai
Zoutput = -1,400(a). Berarti nilai Z = -1,400 dan a artinya diambil dari
beda-beda positif karena dalam uji Wilcoxon yang dipakai adalah jumlah
beda-beda yang paling kecil.
Nilai asymp. Sig (2-tailed) 0,162 berarti peluangnya 0,162
Pengujian :
1. Ho : 1 = 2
2. H1 : 1 2
3. = 0,05
4. Daerah Kritis : P < = P < 0,05
5. Perhitungan :
(lihat tabel 5.26)
P = asymp. Sig (2-tailed) = 0,162
6. Keputusan:
Terima Ho , karena berdasarkan nilai P (probabilitas), P > =
0,162>0,05
7. Kesimpulan: kedua rataan tersebut sama
5.3.4 Analisa Statistik Non Parametrik Dependen k > 2
5.3.4.1 Output Spss
a. Statistik Deskriptif Tabel 5.22 Statistik Deskriptif untuk Data Non Parametrik Dependen k > 2
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum Negara 75 2,0000 ,82199 1,00 3,00 Jenis_film 75 2,7467 1,18656 1,00 4,00
Keterangan Tabel :
- Pada kolom pertama menunjukkan variabel yang digunakan yaitu
pengaruh negara asal film dengan jenis film yang disukai
- Kolom kedua menunjukkan banyaknya data yaitu untuk semua variabel
tersebut maisng-masing sama yaitu 75 data.
- Kolom ketiga menunjukkan nilai rata-rata. Untuk banyaknya penyuka film
barat 2,160, Untuk banyaknya penyuka film indonesia adalah 3,4000,
Untuk banyaknya penyuka film asia adalah 2,6800,
- Kolom keempat menunjukkan nilai standar deviasi. Untuk banyaknya
penyuka film barat adalah 1,28062, banyaknya penyuka film indonesia
adalah 0,86603 banyaknya penyuka film asia adalah 1,06927.
- Kolom kelima menunjukkan nilai maksimum. Untuk banyaknya penyuka
film barat adalah 4,00, banyaknya penyuka film indonesia adalah 4,00
banyaknya penyuka film asia adalah 4,00.
- Kolom keenam menunjukkan nilai minimum. Untuk banyaknya penyuka
film barat adalah 1,00, banyaknya penyuka film indonesia adalah
2,00banyaknya penyuka film asia adalah 1,00.
b. Uji Friedman
Tabel 5.23 Output Friedman Test Pengaruh Negara Asal terhadap Jenis Film yang Disukai Ranks
Mean Rank Negara 1,37 Jenis_film 1,63
Keterangan Tabel :
Tabel uji Friedman untuk data yang diuji didapat mean ranks atau beda
rata-rata untuk masing-masing data:, negara=1,37,Untuk jenis film adalah
= 1,63. Test Statistics(a)
N 75 Chi-Square 6,452 Df 1 Asymp. Sig. ,011
a Friedman Test
Keterangan Tabel :
Dari tabel Test Statistic pada uji friedman terdiri dari 4 baris yaitu N, Chi-
Square, df, asymp. Sig.
Baris 1 yaitu N nilainya = 75 berarti jumlah data pengamatan = 75.
Baris 2 yaitu Chi-Square atau statistik hitung Friedman adalah 6,452.
Baris 3 yaitu df atau derajat kebebasan nilainya = 1.
Baris 4 yaitu Asymp. Sig. (Probabilitas) untuk uji Friedman = 0,011
berarti peluangnya 0,011
Pengujian :
1. Ho : 1 = 2 = 3 = 4
2. H1 : keempat rataan tidak semua sama
3. : 0,05
4. Daerah Kritis : 2 > 2 = 2 > 5.991 (Tabel L.5)
P < = P < 0,05
Derajat kebebasan : V = k – 1 = 3 – 1 = 2
5. Perhitungan :
(lihat tabel 5.31) 2 = 6,452
P = Asymp. Sig. = 0,011
6. Keputusan :
Tolak Ho , karena
- Berdasarkan nilai 2 , 2 > 2 = 11.130 > 5.991
- Berdasarkan nilai P (probabilitas), P < = 0,011< 0,05
7. Kesimpulan: ketiga rataan tidak semua sama.
c. Uji Rank Kendall’s Tabel 5.24 Output Kendall’s W Test Pengaruh Negara Asal terhadap Jenis Film yang Disukai
Ranks
Mean Rank
Negara 1,37 Jenis_film 1,63
Keterangan Tabel :
Tabel uji Rank Kendall’s untuk data yang diuji didapat mean ranks atau
beda rata-rata untuk masing-masing data:, negara = 1,37, Untuk jenis film
= 1,63.
Test Statistics
N 75 Kendall's W(a) ,086
Chi-Square 6,452 Df 1 Asymp. Sig. ,011
a Kendall's Coefficient of Concordance
Keterangan Tabel :
Dari tabel Test Statistics pada uji Rank Kendall’sW terdiri dari 4 baris
yaitu N, Kendall's Wa, df, Asymp. Sig.
Baris 1 yaitu N nilainya = 75 berarti jumlah data pengamatan = 75.
Baris 2 yaitu Kendall's Wa atau statistik hitung Kendall's adalah 0.086
Baris 3 yaitu df (degree of freedom) atau derajat kebebasan nilainya = 1
Baris 4 yaitu Asymp. Sig. (Probabilitas) untuk uji Kendall's = .011 berarti
peluangnya 0.011.
Pengujian :
1. Ho : 1 = 2 = 3 = 4
2. H1 : ketiga rataan tidak semua sama
3. : 0,05
4. Daerah Kritis : 2 > 2 = 2 > 5.991 (Tabel L.5)
P < = P < 0,05
Derajat kebebasan : V = k – 1 = 3 – 1 = 2
5. Perhitungan :
(lihat tabel 5.31) 2 = 6,452
P = Asymp. Sig. = 0,011
6. Keputusan :
Tolak Ho , karena
- Berdasarkan nilai 2 , 2 > 2 = 6,452 > 5,991
- Berdasarkan nilai P (probabilitas), P < = 0,011< 0,05
7. Kesimpulan: Ketiga rataan tidak semua sama.
5.3.4.2 Output Minitab
- Uji Friedman
Friedman Test: jenis_film versus Asal_Film; no Friedman test for jenis_fi by Asal_Fil blocked by no S = 10,50 DF = 2 P = 0,005 S = 15,00 DF = 2 P = 0,001 (adjusted for ties) Est Sum of Asal_Fil N Median Ranks 1 25 4,0000 62,5 2 25 3,0000 40,0 3 25 3,0000 47,5 Grand median = 3,3333
Keterangan :
• Tabel Friedman test dengan menggunakan minitab terdiri dari 3 baris.
• Baris 1 yaitu jumlah data untuk pelakuan pertama sebanyak 25, nilai
median 3 , nilai sum of rank adalah 62,5.
• Baris 2 yaitu jumlah data untuk perlakuan kedua sebanyak 25, nilai
median 2 , nilai sum of rank adalah 40,0.
• Baris 3 yaitu jumlah data untuk perlakuan ketiga sebanyak 25, nilai
median 2, nilai sum of rank adalah 47,5.
• S adalah nilai Std. Deviation nilainya 10,52.
• DF adalah degree of freedom atau derajat kebebasan nilainya 2.