analisis_kuantitatif

ANALISIS DATA KUANTITATIF

ANALISIS DATA KUANTITATIF

Pengolahan data dengan menggunakan kaidah matematik/statistik terhadap data berupa angka atau numerik

Angka atau numerik : dapat berupa hasil pengukuran langsung (yang menggambarkan atau representasi) dari suatu kuantitas atau hasil konversi dari suatu kualitas (yang dikuantifikasi)

DATA KUANTITATIF

•Data mengenai aspek yang dapat dikuantifikasi

•Dalam bentuk angka (variabel yang dianalisis)

•Hasil penelitian dengan pendekatan kuantitatif

PENELITIAN

PENELITIAN KUANTITATIF

DATA KUANTITATIF

PENELITIAN KUALITATIF

DATA KUALITATIF

ANALISIS DATA

KUALITATIF (NON

STATISTIKAL)

ANALISIS DATA

KUANTITATIF

(STATISTIKAL)

LANGKAH ANALISIS DATA KUANTITATIF

PERSIAPAN• Data Coding• Data Editing• Data Entry• Data Cleaning

ANALISIS DATAPENYAJIAN DATAINTERPRETASI

TAHAP ANALISIS DATA

1.Peringkasan dan pengklasifikasian data

2.Penyajian data3.Penetapan hipotesis statistik4.Penentuan batas kemaknaan5.Pemilihan uji statistik dan

perhitungan6.Penarikan kesimpulan

STATISTIKA

pengetahuan tentang cara pengumpulan data, penyajian data, pengolahan atau analisis data, dan penarikan kesimpulan berdasarkan kumpulan data dan analisis yang dilakukan

MANFAAT STATISTIKA1. penyusunan model 2. perumusan hipotesis3. pengembangan alat pengambil data

4. penyusunan rancangan penelitian5. penentuan sampel penelitian6. Pengembangan indikator/indeks7. pengolahan dan analisis data

Statistika alat !!!

PROBLEM HIPOTESIS VARIABEL

TEORI

FAKTADISAIN INSTRUMEN

SAMPEL

DATAHASIL

LAPORAN

STATISTIKA

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 Inferensial1. Estimasi 2. Pengujian Hipotesis : * Komparasi

* Korelasi

POPULASI

SAMPEL

PARAMETER

STATISTIK

2

x s

s2 r

SAMPLING

GENERALISASI/ INFERENSI

STATISTIKA DESKRIPTIF

STATISTIKA INFERENSIAL

Generalisasi/Inferensi penarikan kesimpulan mengenai keadaan populasi (nilai parameter) berdasarkan sampel (nilai statistik)

Syarat : Sampel mewakili (representatif)

populasiBesar sampelCara pengambilan sampelKecermatan memasukkan ciri-ciri

populasi

DATA DAN VARIABELData : kumpulan hasil pengamatan atau

pengukuran terhadap sifat atau karakteristik yang diteliti

Variabel :- karakteristik yang diteliti- dapat diukur/diamati- cenderung bervariasi antar pengamatan

PENGUKURANbertujuan 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

SKALA PENGUKURAN

NOMINALORDINALINTERVAL

RASIO

+---MENGUKUR KELIPATAN

++--MENGUKUR BESAR BEDA

+++-MENENTUKAN URUTAN

++++SEKEDAR MEMBEDAKAN

RASIOINTERVALORDINALNOMINAL

SKALA PENGUKURANKEMAMPUAN DISKRIMINASI

STATISTIKA DESKRIPTIFperingkasan, pengklasifikasian dan penyajian

datasebagai langkah pertama sebelum analisis

statistik inferensialanalisis terhadap data dari seluruh populasiterhadap 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)

PEMILIHAN UKURAN PEMUSATAN (TENDENSI SENTRAL) MENURUT SKALA PENGUKURAN DATA

SKALA DATA

UKURAN TENDENSI SENTRAL

MODUS MEDIAN MEAN

NOMINAL + - -

ORDINAL + + -

INTERVAL + + +

RASIO + + +

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

PENGUJIAN HIPOTESIS (Hypothesis testing)

Langkah-langkah :

1. Penetapan Hipotesis Statistik (H0 dan H1)

2. Penentuan Tingkat Kemaknaan ( )abiasanya berkisar 0,01 dan 0,1 (paling sering 0,05)

PENGAMBILAN KEPUTUSAN

KENYATAAN KEJADIAN DI POPULASI

H0 BENAR H0 SALAH

MENOLAK H0 -

MENERIMA H0 -

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)

SKALA PENGUKURAN

DATAJENIS DATA

NOMINAL

ORDINAL

INTERVAL

RASIO

KUALITATIF

SEMI KUANTITATIF

KUANTITATIF

KATEGORI

© 1999 Prentice-Hall, Inc. Chap. 6 - 4

The Normal Distribution

• ‘Bell Shaped’

• Symmetrical

• Mean, Median and

Mode are Equal

• ‘Middle Spread’

Equals 1.33

• Random Variable has

Infinite Range

Mean Median Mode

X

f(X)

PENGUJIAN NORMALITAS DATA

DATA

Skala Pengukuran/ Jenis data

Interval/Rasio (Kuantitatif) Ordinal

(Semikuantitatif)Nominal

(Kualitatif)

Dist. Normal Dist. tdk Normal

STATISTIKA PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK

An. Data Semikuantitatif An. Data Kategori

TUJUAN ANALISIS

KOMPARASI

KORELASI

Pemilihan Uji Statistik untuk tujuan komparasi

JUMLAH SAMPEL/

KELOMPOK

1

2

>2

BEBAS

BEBAS

BERPASANGAN

BERHUBUNGAN

SKALA PENGUKURAN DAN DISTRIBUSI DATA (VARIABEL YANG DIBANDINGKAN 1)

Pemilihan Uji Statistik untuk tujuan korelasi

SIFAT HUBUNGAN

SIMETRIS

ASIMETRIS (SEBAB-AKIBAT)

KORELASI

REGRESI

SKALA PENGUKURAN

VARIABEL2 YANG DIHUBUNGKAN

PEMILIHAN TEKNIK ANALISIS/UJI STATISTIK

TUJUAN ANALISIS

JUMLAH SAMPEL/KL

P

BEBAS/ BERHUBU-NGAN

STATISTIKA PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK

Analisis Data Semikuantitati

f

Analisis Data Kualitatif/Kateg

ori

KOMPARASI

1

Uji t satu sampel

(Goodness of Fit t test)

Kolmogorov-Smirnov satu

sampel

Chi Square satu sampel

2

BebasUji t 2 sampel

bebasWilcoxon-Mann

Whitney testChi Square

Fisher’s exact test

Berpasangan

Uji t data berpasangan (Paired t test)

Wilcoxon Signed Rank test

Mc Nemar test

>2Bebas

Anova satu arah(Oneway anova)

Kruskal-Wallis test

Chi Square

Berhubungan

Anova sama subyek

Anova Friedman Cochran’s Q

HUBUNGANSIMETRIS

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

4. Penghitungan (Statistik Uji)5. Keputusan Uji

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 tabelatau

Nilai tingkat kemaknaan yang diperoleh (p) < a

6. Penarikan Kesimpulan