1 / 24

ANALISIS DATA

METODOLOGI PENELITIAN. ANALISIS DATA. Teknik analisis data ditentukan oleh faktor: Tujuan s tudi Skala ukur yang digunakan Jumlah variabel. TEKNIK ANALISIS DATA. VARIABEL : yaitu SIMBOL atau KONSEP yang disumsikan sebagai seperangkat nilai.

silvio
Download Presentation

ANALISIS DATA

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. METODOLOGI PENELITIAN ANALISIS DATA Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  2. Teknik analisis data ditentukan oleh faktor: Tujuan studi Skala ukur yang digunakan Jumlah variabel TEKNIK ANALISIS DATA Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  3. VARIABEL : yaitu SIMBOL atau KONSEP yang disumsikan sebagai seperangkat nilai Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  4. DATA : Bahan mentah yang perlu diolah sehingga menghasilkan informasi atau keterangan, baik kualitatif maupun kuantitatif yang menunjukkan fakta. Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  5. SKALA PENGUKURAN INTERVAL NOMINAL RATIO ORDINAL N O I R Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  6. Berdasarkan bentuk parameternya/ data sebenarnya: • STATISTIK PARAMETRIK • Bagian dari statistik yang parameter dari populasinya mengikuti suatu distribusi tertentu (distribusi normal) • STATISTIK NONPARAMETRIK • Bagian statistik yang parameternya tidak mengikuti suatu distribusi tertentu atau memiliki distribusi yang bebas dari persyaratan Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  7. SKALA NOMINAL : Skala yang paling sederhanadisusunmenurutjenis (kategorinya) ataufungsibilanganhanyasebagaisimboluntukmembedakansebuahkaraketristikdengankarakteristiklainnya. KarakteristikSkala Nominal: 1. Hasilperhitungandanbukanmerupakanpecahan 2. Angka yang terterahanyaberupa label 3. Tidakmemilikiurutan (ranking) 4. Tidakmemilikiukuranbaru. 5. Tidakmemilikinolmutlak (TesStatistik Non Parametrik) Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  8. SKALA ORDINAL : Skala yang didasarkan pada ranking, diurutkan dari jenjang yang paling tinggi sampai jenjang yang terendah atau sebaliknya. Analisa Statistik yang cocok untuk data skala ordinal adalah Statistik Non Parametrik. Contoh Kepangkatan Militer : Jenderal (4), Letnan Jenderal (3) Mayor Jenderal (2) dan Brigadir Jenderal (1) Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  9. SKALA INTERVAL: Skala yang menunjukkan jarak antara satu data dengan data yang lain dan mempunyai bobot yang sama. Contoh Skor Ujian Perguruan Tinggi, A, B, C, D dan E.Tes Statistik yang digunakan adalah Tes Statistik Parametrik Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  10. SKALA RATIO; Skalapengukuran yang mempunyainilainolmutlakdanmempunyaijarak yang sama. Misalnyaumurmanusiadanukurantimbangankeduanyatidakmemilikiangkanolnegatif. Artinyaseseorangtidakdapatberumurmulainoltahundanseseorangharusmemilikiberatbadandiatas nol. Contohberatbadan, tinggipohon, tinggibadan, jarak, panjangdll.TesStatistik yang digunakanuntuk data Skala Ratio adalahStatistikParametrik. Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  11. Skala yang seringdigunakanuntukmengukurgejaladalampenelitiansosialadalah SKALA INTERVAL. AdaDua (2) tipeskalapengukuranmenurutgejalasosial yang diukur, yaitu; • Skalapengukuranuntukmengukurperilakususiladankepribadian. Termasuktipeiniadalah SKALA SIKAP, SKALA MORAL, TES KARAKTER, dan SKALA PARTISIPASI SOSIAL. • Skalapengukuranuntukmengukurberbagaiaspekbudayadanlingkungansosial. Termasuktipeiniadalah; SKALA PENGUKURAN STSTUS SOSIAL EKONOMI, LEMBAGA SWADAYA MASYARAKAT, KEMASYARAKATAN, dan KONDISI RUMAH TANGGA Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  12. Analisis data kuantitatif • Berdasarkan cara pengolahan datanya, statistik dibedakan menjadi statistik deskriptif dan inferensia • Statistik Deskriptif : bagian statistik yang mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami • Statistik Inferensi: bagian statistik yang mempelajari mengenai penafsiran dan penarikan kesimpulan yang berlaku secara umum dari data yang telah tersedia Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  13. Statistik deskriptif • Berfungsi menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan • Contoh pernyataan: sekurang-kurangnya 50% di antara semua pasien yang menerima suntikan obat tertentu, ternyata kemudian menderita efek samping obat tersebut • Penarikan kesimpulan hanya ditujukan pada kumpulan data yang ada: DISTRIBUSI FREKUENSI (grafik distribusi, ukuran nilai pusat/ mean, median, modus, dan lain-lain) ANGKA INDEKS DERET WAKTU KORELASI DAN REGRESI SEDERHANA Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  14. Statistik inferensi • Berfungsi meramalkan dan mengontrol keadaan atau kejadian. • Contoh pernyataan:Akibat penurunan produksi minyak oleh negara-negara penghasil minyak dunia, diramalkan harga minyak akan menjadi dua kali lipat pada tahun-tahun yang akan datang • Penarikan kesimpulan merupakan generalisasi dari suatu populasi berdasarkan data yang ada: PROBABILITAS, DISTRIBUSI TEORITIS, SAMPLING DAN DISTRIBUSI SAMPLING, UJI HIPOTESIS, ANALISIS KORELASI DAN UJI SIGNIFIKANSI, ANALISIS REGRESI UNTUK PERAMALAN Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  15. Analisis regresi Manfaat: Untuk menentukan hubungan kausalitas atau sebab-akibat antara satu variabel terikat dengan satu atau lebih variabel bebas. Misal: penelitiantentangpengaruhmotivasikaryawan , perilakupemimpin, dankesempatanpengembangankarierterhadapkinerjakaryawan (satuvariabelterikatdantigavariabelbebas). Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  16. Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3+ e dimana Y = kinerja X1 = motivasi X2 = perilakupemimpin X3 = kesempatanpengembangankarier a = konstanta b1, b2, b3 = koefisienregresi e = variabelpengganggu Data hasil penelitian terhadap 59 responden sebagai sampel dinyatakan pada tabel berikut ini. Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  17. DATA APLIKASI CONTOH ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA Tabel: Hasil Tabulasi Data Skor Rata-rata untuk Variabel Tergantung dan Variabel Bebas Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8 (bersambung)

  18. Tabel: (lanjutan) Hasil Tabulasi Data Skor Rata-rata untuk Variabel Tergantung dan Variabel Bebas Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  19. Menentukan model/persaman regresi: Menggunakanhasil print out program statistik SPSS Y = 0,672 + 0,365X1 + 0,209X2 + 0,187X3 Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  20. Nilai Koefisien Determinasi (R2) Nilai koefisien determinasi (adjusted R square) digunakan untukmenunjukkan variasi nilai variabel tergantung yang dijelaskan oleh variabel bebas. Dari tabel output program ini, disimpulkan bahwa kinerja karyawandijelaskanoleh motivasi karyawan, perilaku pemimpin, dan pengembangan kariersebesar 70,7%.Sementaraitu, sisanya (sebesar29,3%) dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dianalisis dalam model. Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  21. Uji Model (Uji Koefisien Regresi secara Parsial) Uji model secara serempak dilakukanmenggunakanuji F. Caranyadenganmembandingkannilai alfa yang dipilih (misal: 1–10%) dengan nilai Sig. dalamtabel hasil printout program SPSS. Jika nilai Sig. lebih kecil daripadanilai alfa yang dipilihmaka disimpulkan bahwa koefisien regresivariabel bebas secara serempak signifikan menjelaskan variabelterikat. Sebaliknya, tidak signifikan jika nilai Sig. lebih besardaripada alfa yang pilih. Dari tabel output ini, disimpulkan bahwa jika alfa yang dipilih sebesar1%maka variabel kinerja karyawan secara serempaksignifikan (nyata)dijelaskan oleh variabelmotivasi karyawan, perilaku pemimpin, dan pengembangan karier. Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  22. Uji Model (Uji Koefisien Regresi secara Serempak) Uji koefisien regresi secara parsial berarti menguji setiap pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat apakah signifikan atau tidak. Caranyadenganmembandingkan nilai Sig. dengan nilai alfa yang dipilih. Jikanilai Sig. lebih kecil daripada nilai alfa yang dipilih, pengaruh variabel bebas itu signifikan terhadap variabel terikat. Demikian pula sebaliknya. Tabel output inimenunjukkan bahwa untuk alfa 5%semua nilai Sig.lebih kecil.Dengan demikian, semua variabel bebas (motivasi karyawan, perilakupemimpin, dan pengembangan karier) berpengaruh signifikan terhadap kinerja karyawansecara parsial. Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  23. Menentukan pengaruh variabelyang dominan dalam modelregresi berganda • Perhatikan nilai koefisien regresi yang paling besar dalam persamaan itu. • Perhatikan signifikansisetiap koefisien tersebut padasetiap variabel. • Jika nilai koefisien regresi suatu variabel paling besar diantara yang lain dan signifikan untuk alpha tertentumaka: “variabel itu mempunyai pengaruh yang dominan jikadibandingkandengan variabel lain terhadap variabel terikat. Y = 0,672 + 0,365X1 + 0,209X2 + 0,187X3 Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

  24. Analisis data kualitatif Resista Vikaliana, S.Si. MM Metlit Sesi 8

More Related