Analisis data independent dan uji ANOVA dengan software SPSS

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

SPSS Statistik adalah paket perangkat lunak yang digunakan untuk

analisis statistik. Yang dihasilkan oleh SPSS Inc, dan kemudian diakuisisi

oleh IBM pada tahun 2009. SPSS Inc mengumumkan pada tanggal 28 Juli

2009 bahwa SPSS telah diakuisisi oleh IBM seharga US$1,2 miliar. Karena

sengketa tentang kepemilikan nama “SPSS”, antara 2009 dan 2010, produk

tersebut disebut sebagai PASW (Predictive Software Analytics). Pada Januari

2010, menjadi “SPSS: Sebuah Perusahaan IBM”. Bisnis transfer secara

lengkap untuk IBM dilakukan pada 1 Oktober 2010. Pada tanggal tersebut,

SPSS: Sebuah Perusahaan IBM tidak ada lagi. IBM SPSS sekarang

sepenuhnya terintegrasi ke dalam IBM Corporation, dan merupakan salah satu

merek di bawah Bisnis Portofolio Analytics IBM Software Group, bersama-

sama dengan IBM Algorithmics, IBM Cognos dan IBM Open Pages.

Versi saat ini (2015) secara resmi bernama IBM SPSS Statistics. Nama

software pada mulanya adalah Package for the Social Sciences (SPSS) atau

Paket Statistik untuk Ilmu Sosial, yang mencerminkan pasar asli, meskipun

software ini sekarang populer di bidang lain juga, termasuk ilmu kesehatan

dan pemasaran.

SPSS adalah sebuah program yang digunakan secara luas untuk analisis

statistik dalam ilmu sosial. Hal ini juga digunakan oleh peneliti pasar, peneliti

kesehatan, perusahaan survei, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi

pemasaran, penambang data, dan lain-lain. SPSS manual yang asli (Nie, Bent

& Hull, 1970) telah digambarkan sebagai salah satu “buku paling berpengaruh

sosiologi” untuk memungkinkan peneliti biasa untuk melakukan analisis

eka.christy@copyright

mailto:eka.christy@copyright

statistik mereka sendiri. Selain analisis statistik, manajemen data dan

dokumentasi data adalah fitur dari software dasar.

Independen-sampel T Test adalah uji komparatif atau uji beda untuk

mengetahui adakah perbedaan mean/rata-rata yang signifikan antara dua

populasi saling bebas (tidak mempengaruhi) yang berskala data interval/rasio.

Dua populasi bebas yang dimaksud disini adalah dua populasi yang tidak

berpasangan, artinya sumber data berasal dari subjek yang berbeda. Misal

populasi kelas A dan populasi kelas B, dimana responden dalam kelas A dan

kelas B adalah 2 populasi yang subjeknya berbeda. Bandingkan dengan nilai

pretest dan posttest pada kelas A, dimana nilai pretest dan posttest berasal dari

subjek yang sama atau disebut dengan data berpasangan. Apabila menemui

kasus yang data berpasangan, maka uji beda yang tepat adalah uji paired t test.

Anova merupakan singkatan dari “analysis of varian” adalah salah satu

uji komparatif yang digunakan untuk menguji perbedaan mean/rata-rata data

lebih dari dua populasi. Misalnya kita ingin mengetahui apakah ada perbedaan

rata-rata IQ antara siswa kelas SLTP kelas I, II, dan kelas III. Ada dua jenis

Anova, yaitu analisis varian satu faktor (one way anova) dan analisis varian

dua faktor (two ways anova).

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakan diatas, maka penulis dapat merumuskan masalah

sebagai berikut:

a. Bagaimana cara menganalisa dua populasi yang independent?

b. Bagaimana cara menganalisis data lebih dari dua populasi dengan software

SPSS?



http://www.statistikian.com/2012/04/uji-komparatif.html

1.3 Batasan Masalah

Penulis membatasi masalah pada:

a. Penggunaan software SPSS untuk menganalisa data

b. Menganalisa dua populasi yang independent

c. Menganalisa lebih dari dua populasi menggunakan uji ANOVA

d. Membaca output

1.4 Tujuan

Tujuan yang ingin dicapai dari penulisan laporan ini:

a. Mahasiswa diharapkan dapat menggunakan software SPSS dalam

mendeskriptifkan data melalui pemasukan data, menyunting dan

menampilkan isi dari data

b. Dengan paket program SPSS mahasiswa diharapkan dapat menganalisa dua

populasi yang independent

c. Dengan paket program SPSS mahasiswa diharapkan dapat menganalisa

data populasi lebih dari dua populasi independent dan dapat membaca

output yang dihasilkan

1.5 Manfaat

Manfaat yang dapat diambil dari penulisan laporan ini adalah:

a. Pada software program SPSS membantu mahasiswa untuk memahami dan

menggunakan software tersebut untuk menginput data

b. Membantu memahami mahasiswa dalam perhitungan statistik uji rata-rata

satu atau lebih dua populasi

c. Membantu mahasiswa dalam menganalisa data satu atau lebih dari satu

populasi serta dapat membaca outputnya



BAB II

TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

A. Inferensi Statistik Rata-Rata Dua Populasi Independent

Prosedur Independent T-test digunakan untuk menguji apakah dua sampel

yang tidak berhubungan berasal dari populasi yang mempunyai mean sama atau

tidak secara signifikan.

Spesifikasi minimum yang diperlukan dalam prosedur ini adalah:

Satu atau beberapa variable numeric yang akan diuji

Satu variable numeric atau string pendek sebagai variable grup (variable

pembuat grup)

Value-value grup untuk variable grup

B. Inferensi Statistik Lebih Dari Dua Sampel (ONE WAY ANOVA)

Prinsip Uji Anova adalah melakukan analisis variabilitas data menjadi dua

sumber variasi yaitu variasi di dalam kelompok (within) dan variasi antar

kelompok (between). Bila variasi within dan between sama (nilai perbandingan

kedua varian mendekati angka satu), maka berarti tidak ada perbedaan efek dari

intervensi yang dilakukan, dengan kata lain nilai mean yang dibandingkan tidak

ada perbedaan. Sebaliknya bila variasi antar kelompok lebih besar dari variasi

didalam kelompok, artinya intervensi tersebut memberikan efek yang berbeda,

dengan kata lain nilai mean yang dibandingkan menunjukkan adanya perbedaan.

Untuk melakukan uji Anova, harus dipenuhi beberapa asumsi, yaitu:

1. Sampel berasal dari kelompok yang independent

2. Varian antar kelompok harus homogen

3. Data masing-masing kelompok berdistribusi normal



BAB III

METODE PENELITIAN3.1 Objek Penelitian

Banyaknya anggota DPR RI periode 2009-2014 menurut daerah pemilihan

dan pendidikan

Daerah Pemilihan ProvinsiPendidikan

SLTA Strata 1 Strata 2

Nanggroe Aceh Darussalam 6 4 3

Sumatra Utara 7 11 10

Sumatra Barat 4 5 3

Riau 3 2 6

Jambi 1 4 2

Sumatra Selatan 1 4 11

Bengkulu 0 2 2

Lampung 6 4 7

Bangka Belitung 1 1 1

Kepulauan Riau 1 0 1

DKI Jakarta 5 12 3

Jawa Barat 17 38 29

Jawa Tengah 18 27 27

DI Yogyakarta 2 3 3

Jawa Timur 21 32 31

Banten 6 8 8

Bali 2 3 3

Nusa Tenggara Barat 4 4 1

Nusa Tenggara Timur 5 4 4

Kalimantan Barat 3 5 2

Kalimantan Tengah 3 0 3



Kalimantan Selatan 1 6 3

Kalimantan Timur 3 1 4

Sulawesi Utara 1 5 0

Sulawesi Tengah 0 3 3

Sulawesi Selatan 5 11 7

Sulawesi Tenggara 0 4 1

Gorontalo 0 1 1

Sulawesi Barat 1 2 0

Maluku 2 1 1

Maluku Utara 2 1 0

Papua Barat 1 1 1

Papua 5 2 3

3.2 Variabel Penelitian

Variabel yang penulis gunakan adalah Pendidikan dengan valuenya SLTA,

Strata 1 dan Strata 2, variabel kedua adalah Banyaknya anggota DPR RI.

Untuk analisis dua populasi independent menggunakan variabel Banyaknya

anggota DPR RI dan variabel Pendidikan hanya menggunakan value Strata 1

dan Strata 2, sedangkan untuk analisis lebih dari dua populasi independent

atau uji ANOVA menggunakan variabel Banyaknya anggota DPR RI dan

variabel Pendidikan

3.3 Metode Analisis Data

Data tersebut penulis analisis menggunakan paket program SPSS dengan

metode:

a. Inferensi statistik rata-rata dua polulasi independent

b. Inferensi statistik lebih dari dua sampel (ONE WAY ANOVA)



BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Inferensi Statistik Rata-Rata Dua Populasi Independent

Banyaknya anggota DPR RI periode 2009-2014 menurut pendidikan

Strata 1 Strata 2

4 3

11 10

5 3

2 6

4 2

4 11

2 2

4 7

1 1

0 1

12 3

38 29

27 27

3 3

32 31

8 8

3 3

4 1

4 4

5 2

0 3

6 3



1 4

5 0

3 3

11 7

4 1

1 1

2 0

1 1

1 0

1 1

2 3

Uji apakah dapat dikatakan kedua pendidikan memiliki benyaknya anggota

DPR RI yang sama dengan tingkat kepercayaan 95%

Output dan Analisis



Membaca Output:

Uji Kesamaan Variansi

1. Hipotesis

H0 : Variansi banyaknya anggota DPR RI kedua pendidikan sama

H1 : Variansi banyaknya anggota DPR RI kedua pendidikan tidak sama

2. Signifikansi α

Sig. α = 5% => 0.05

3. StatistikUji

Nilai sig. = 0.749 (kesamaan variansi dengan metode Levene)

4. Daerah Kritis

H0 ditolak jika sig. < α (H0 ditolak jika signifikansi lebih kecil dari alfa)

Sig. = 0.749

α = 0.05

5. Kesimpulan

Karena sig. > α (signifikansi lebih besar dari alfa) maka H0 tidak ditolak, artinya

variansi banyaknya anggota DPR RI kedua pendidikan sama

Uji Rata-Rata Banyaknya Anggota DPR RI Kedua Pendidikan

1. Hipotesis

H0 : µ1 = µ2 (rata-rata banyaknya anggota DPR RI kedua pendidikan sama)

H1 : µ1 ≠ µ2 (rata-rata banyaknya anggota DPR RI kedua pendidikan tidak

sama)

2. Signifikansi α

Sig. α = 5% => 0.05

3. Statistik Uji

Nilai sig. = 0.697 (dilihat pada variansi yang diasumsikan sama)

4. Daerah Kritis


Sig. = 0.697

α = 0.05

5. Kesimpulan



Karena sig. > α

(signifikiansi

lebih besar dari

alfa) maka H0

tidak ditolak,

artinya tidak ada

perbedaan yang

nyata (signifikan)

antara banyaknya

anggota DPR RI

yang

berpendidikan

Strata 1 dengan

banyaknya

anggota DPR RI

yang

berpendidikan

Strata 2

B. Inferensi Statistik Lebih

Dari Dua Sampel (ONE

WAY ANOVA)

Banyaknya anggota

DPR RI periode

2009-2014 menurut

pendidikan



6 4 3

7 11 10

4 5 3

3 2 6

1 4 2

1 4 11

0 2 2

6 4 7

1 1 1

1 0 1

5 12 3

17 38 29

18 27 27

2 3 3

21 32 31

6 8 8

2 3 3

4 4 1

5 4 4

3 5 2

3 0 3

1 6 3

3 1 4

1 5 0

0 3 3

5 11 7

0 4 1

0 1 1

1 2 0

2 1 1

2 1 0

1 1 1

5 2 3


Menguji data menggunakan uji ANOVA (analisis variansi)

Output dan Analisis



Homogeneous Subsets



Membaca Output:

Uji Varian

1. Hipotesis

H0 : Semua variansi homogen atau identik

H1 : Minimal satu variansi yang tidak sama

2. Signifikansi α

Sig. α = 5% => 0.05

3. Statistik Uji

Nilai sig. = 0.215

4. Daerah Kritis


Sig. = 0.215

α = 0.05

5. Kesimpulan

Diperoleh nilai sig. = 0.215 dan α = 0.05 maka H0 tidak ditolak karena

nilai sig. > α (signifikansi lebih besar dari alfa), artinya ketiga sampel

memiliki variansi populasi yang homogen atau identik.

Uji ANOVA:

1. Hipotesis

H0 : Rata-rata ketiga pendidikan sama

H1 : Rata-rata ketiga pendidikan tidak sama

2. Signifikansi α

Sig. α = 5% => 0.05

3. Statistik Uji

Nilai sig. = 0.476



4. Daerah Kritis


Sig. = 0.476

α = 0.05

5. Kesimpulan

Diperoleh nilai sig. = 0.476 dan α = 0.05 maka H0 tidak ditolak karena

nilai sig. > α (signifikansi lebih besar dari alfa), artinya rata-rata ketiga

pendidikan sama



BAB V

PENUTUP

5.1 Kesimpulan Dari hasil analisis diperoleh kesimpulan

1. Inferensi Statistik Rata – Rata Dua Populasi Independent

Banyaknya anggota DPR RI periode 2009 – 2014 yang berpendidikan Strata 1

yang berpendidikan Strata 2 memiliki variansi yang sama. Dan tidak ada

perbedaan yang nyata (signifikan) antara banyaknya anggota DPR RI yang

berpendidikan Strata 1 dengan banyaknya anggota DPR RI yang

berpendidikan Strata 2

2. Inferensi Statistik Lebih Dari Dua Sampel (ONE WAY ANOVA)

Ketiga sampel banyaknya anggota DPR RI periode 2009 – 2014 yang

berpendidikan SLTA, Strata 1 dan Strata 2 memiliki variansi populasi

yang homogen atau identik. Dan ketiga sampel memiliki rata-rata

pendidikan sama

5.2 SaranUntuk menganalisa data statistik lebih baik menggunakan software program

SPSS karena akan memudahkan kita untuk mendapatkan hasil yang lebih

akurat. SPSS memiliki kemampuan analisis statistik cukup tinggi serta sistem

manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu-menu

deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana sehingga mudah untuk

dipahami cara pengoperasiannya.



LAMPIRAN

A. Langkah untuk inferensi statistik rata-rata dua populasi independent

1) Data Percobaan


Strata 1 Strata 2

4 3

11 10

5 3

2 6

4 2

4 11

2 2

4 7

1 1

0 1

12 3

38 29

27 27

3 3

32 31

8 8

3 3

4 1

4 4

5 2

0 3

6 3



1 4

5 0

3 3

11 7

4 1

1 1

2 0

1 1

1 0

1 1

2 3

2) Masalah Percobaan

Uji apakah dapat dikatakan kedua pendidikan memiliki benyaknya anggota

DPR RI yang sama dengan tingkat kepercayaan 95%

3) Langkah – Langkah Percobaan

Input data ke dalam SPSS, seperti berikut:

Variabel view

Value variabel pendidikan : 1 = SLTA, 2 = Strata 1, 3 = Strata 2



Data View



Untuk menganalisa, klik Analyze>>compare

means>>independent_sampels T test

Pada kolom Test Variabel(s) isikan Pendidikan, yaitu variabel yang

akan dianalisa

Pada kolom Grouping Variable isikan Banyaknya Anggota DPR RI,

secara otomatis Define Groups akan aktif, klik Define Groups isikan 2

untuk Group 1 dan 3 untuk Group 2

Pada Options berisi tentang Confidence Interval yang diinginkan,

isikan dengan 95%, klik OK untuk melihat hasilnya

B. Inferensi Statistik Lebih Dari Dua Sampel (ONE WAY ANOVA)

1) Data Percobaan






6 4 3

7 11 10

4 5 3

3 2 6

1 4 2

1 4 11

0 2 2

6 4 7

1 1 1

1 0 1

5 12 3

17 38 29

18 27 27

2 3 3

21 32 31

6 8 8

2 3 3

4 4 1

5 4 4

3 5 2

3 0 3

1 6 3

3 1 4

1 5 0

0 3 3

5 11 7

0 4 1

0 1 1

1 2 0

2 1 1

2 1 0

1 1 1

5 2 3


2) Masalah Percobaan

Menguji data menggunakan uji ANOVA (analisis variansi)

3) Langkah – Langkah Percobaan

Input data ke dalam SPSS, seperti berikut:

Variabel view

Value variabel pendidikan : 1 = SLTA, 2 = Strata 1, 3 = Strata 2

Data View



Untuk menganalisa, klik Analyse >> compare means >> one way anova

Kolom Dependent List isikan Banyaknya Anggota DPR RI, yaitu

variabel yang akan diuji perbedaannya

Kolom Factor isikan Pendidikan, yaitu grup yang akan diuji

Options berisi pilihan manampilkan Deskriptive data seperti mean,

variansi, jumlah data, dan juga tes Homogenitas varian

Post Hoc adalah analisis lanjutan dari F test, pilih Bonferroni dan

Tukey

Klik OK untuk melihat hasilnya



Analisis data independent dan uji ANOVA dengan software SPSS

Science

Transcript of Analisis data independent dan uji ANOVA dengan software SPSS