Metode Analisis Stastistik Asosiasi

Kasus:

Pemerintah DKI Jakarta yang menambah koridor Bus Transjakarta untuk meningkatkan kepuasan

penggunanya ingin mengetahui bagaimana hubungan tingkat kepusan dengan jenis kelamin penggunanya.

Untuk itu, 30 pengguna busway diminta menilai tingkat kepuasan mereka.

Bagian pertama untuk contoh Crosstab adalah prnyajian data tingkat kepuasan pengguna busway menurut

jenis kelamin.

TABEL 1DATA NOMINAL TINGKAT KEPUASAN PENGGUNA BUS TRANSJAKARTA SAAT INI

SESUAI DENGAN JENIS KELAMIN

…………dan seterusnya sampai 30 data

Uji Chi-square Phi

Untuk menguji hubungan antara variabel jenis kelamin dengan tingkat kepuasan pengguna bus

Transjakarta sesudah penambahan koridor, digunakan metode uji Chi-square Phi. Dalam menguji data,

analisis statistik asosiasi yang digunakan harus mengikuti data dengan skala pengukuran terendah. Karena

skala pengukuran dari data jenis kelamin adalah data nominal dan skala pengukuran dari data tingkat

kepuasan pengguna bus Transjakarta sesudah penambahan koridor adalah data ordinal kontinyu, maka

analisis statistik asosiasi yang digunakan adalah analisis statistik asiosiasi dengan skala pengukuran

nominal, yaitu uji Chi-square. Berkaitan dengan table data yang berukuran 2X2, maka uji Chi-square

yang digunakan adalah uji Chi-square Phi.

Tingkat KepuasanSetelah Penambahan Koridor

(TK2)

Nomor Responden

Laki-LakiNomor

RespondenPerempuan

1 Rendah 1 Tinggi2 Rendah 2 Tinggi3 Tinggi 3 Tinggi4 Tinggi 4 Rendah5 Tinggi 5 Rendah6 Rendah 6 Tinggi7 Tinggi 7 Tinggi8 Rendah 8 Tinggi9 Tinggi 9 Tinggi10 Tinggi 10 Tinggi

Uji Chi-square Phi:

Apakah terdapat hubungan antara jenis kelamin pengguna bus Transjakarta dengan tingkat kepuasan

pengguna bus Transjakarta sesudah penambahan koridor?

Langkah-langkah :

Input data dan simpan dengan nama crosstab_1

Buka file crosstab_1

Menu Analyze Descriptive Statistics Crosstabs…

Pengisian :

Row atau variable yang akan ditempatkan pada baris (row). Untuk keseragaman, akan

ditempatkan variable tingkat kepuasan pada baris (row). Maka masukkan variable tingkat

kepuasan ke kotak Row.

Column(s) atau variable yang akan ditempatkan pada kolom (column). Untuk

keseragaman, akan ditempatkan variable gender pada kolom. Maka masukkan variable

tingkat kepuasan ke kotak Column.

Klik mouse pada pilihan Statistics…

Pilih Chi-square dan Phi and Cramer’s V pada Nominal. Kemudian, tekan Continue.

Klik mouse pada pilihan Cells… Kemudian pilih Observed pada Counts. Jika ingin melihat

nilai yang diharapkan pilih juga expected. Lalu Continue.

Klik mouse pada pilihan Format… Kemudian pilih Ascending (menaik, dari kecil ke besar)

pada Row Order (penempatan variable) lalu Continue.

Pilihan Displayclustered bar charts dan Surpress tables yang terletak di kiri bawah menu

crosstab tidak perlu dipilih.

Tekan Ok untuk mengakhiri pengisian prosedur analisis. Terlihat SPSS melakukan pekerjaan

analisis dan terlihat output SPSS.

Output SPSS dan Analisis

Case Processing Summary

30 100.0% 0 .0% 30 100.0%Tingkat kepuasansesudah penambahankoridor * Jenis kelamin

N Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

Cases

Ada 30 data yang semuanya diproses (tidak ada data yang missing) sehingga tingkat

kevalidannya 100%.

Tingkat kepuasan sesudah penambahan koridor * Jenis kelamin Crosstabulation

4 4 8

2.7 5.3 8.0

6 16 22

7.3 14.7 22.0

10 20 30

10.0 20.0 30.0

Count

Expected Count

Count

Expected Count

Count

Expected Count

rendah

tinggi

Tingkat kepuasansesudahpenambahan koridor

Total

laki-laki perempuan

Jenis kelamin

Total

Terlihat table silang yang memuat hubungan antara kedua variable pada baris 1 kolom 1,

terdapat angka 4. Artinya, ada 4 orang laki-laki yang mempunyai tingkat kepuasan rendah.

Demikian untuk data yang lainnya.

Chi-Square Tests

1.364b 1 .243

.533 1 .465

1.319 1 .251

.384 .230

1.318 1 .251

30

Pearson Chi-Square

Continuity Correctiona

Likelihood Ratio

Fisher's Exact Test

Linear-by-LinearAssociation

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.

(2-sided)Exact Sig.(2-sided)

Exact Sig.(1-sided)

Computed only for a 2x2 tablea.

1 cells (25.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2.67.

b.

Uji Chi-Square untuk mengamati ada tidaknya hubungan antara hubungan antara dua

variabel (baris dan kolom). Dalam SPSS, selain alat uji Chi-Square, juga dilengkapi dengan

beberapa alat uji yang sama tujuannya.

Symmetric Measures

.213 .243

.213 .243

30

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases

Value Approx. Sig.

Not assuming the null hypothesis.a.

Using the asymptotic standard error assuming the nullhypothesis.

b.

1. Asumsi : a. Pengambilan sampel random

b. Tipe pengukuran nominal

c. Distribusi mendekati normal

2. hipotesa :

i. H0 = 0 (menunjukkan bahwa tidak ada korelasi antara jenis kelamin pengguna

bus Transjakarta dengan tingkat kepuasan pengguna bus Transjakarta

sesudah penambahan koridor)

ii. H1 ≠ 0 (menunjukkan bahwa terdapat korelasi antara jenis kelamin pengguna

bus Transjakarta dengan tingkat kepuasan pengguna bus Transjakarta

sesudah penambahan koridor)

3. menentukan α

Tingkat kepercayaan = 90%

α = 0,1 (satu sisi)

α = 0,05 (dua sisi)

4. wilayah kritis: X2 > Xα; df; (b-1)(k-1)

df = (2-1) (2-1) = 1

X2 > X 0,05; df; 1

X2 > 3,841

5. statistik uji X2

wilayah kritis: X2 > X 0,05; df; 1

X2 = 1,364

X 0,05; df; 1 = 3,841

X2 X 0,05; df; 1

1,364 < 3,841

Asymp. Sig < 0,05 tolak H0

Asymp. Sig = 0,243

Asymp. Sig > 0,05

0,243 > 0,05

Kesimpulan

X2 < X 0,05; df; 1

1,364 < 3,841 terima H0

Asymp. Sig > 0,05

0,243 > 0,05 terima H0

Interpretasi dan Analisis

Berdasarkan statistik uji, X2 (1,364) < X 0,05; df; 1 (3,841), maka X2 jatuh di luar wilayah

kritis karena wilayah kritis adalah X2 < X 0,05; df; 1. X2 jatuh di luar wilayah kritis menunjukkan

bahwa H0 diterima artinya tidak ada hubungan nyata antara jenis kelamin pengguna bus Transjakarta

dengan tingkat kepuasan pengguna bus Transjakarta sesudah penambahan koridor. Selain itu, hal

tersebut juga dapat dibuktikan melalui nilai asymp. Sig. Uji tersebut menunjukkan nilai asymp. Sig =

0,243, yaitu lebih dari 0,05 menunjukkan bahwa H0 diterima artinya tidak ada hubungan antara jenis

kelamin pengguna bus Transjakarta dengan tingkat kepuasan pengguna bus Transjakarta sesudah

penambahan koridor.

Kasus:

Pada bagian kedua, kita ingin melihat hubungan antara jenis kelamin dengan alas an tingkat kepuasan

pengguna bus transjakarta sesuadah penambahan koridor. Dengan data sebagai berikut :

TABEL 2DATA ALASAN MENGENAI TINGKAT KEPUASAN

PENGGUNA BUS TRANSJAKARTA SAAT INI SESUAI DENGAN JENIS KELAMIN

……..dan seterusnya sampai 30 data.

Sumber : Data Survey Primer, 2007.

Uji Chi-square Cramer’s v

Berkaitan dengan table data yang berukuran 5X2, maka uji Chi-square yang digunakan adalah uji

Cramer’s v.

Uji Chi-square Cramer’s v:

Apakah terdapat hubungan antara jenis kelamin pengguna bus Transjakarta dengan alasan tingkat

kepuasan pengguna bus Transjakarta sesudah penambahan

koridor?

Alasan Mengenai Tingkat KepuasanSetelah Penambahan Koridor

(TK2)

Nomor Responden

Laki-Laki Nomor Responden

Perempuan

1 Padat 1 Lama2 Padat 2 Padat3 Lama 3 Lama4 Lama 4 Padat5 Lama 5 Padat6 Lama 6 Padat7 Tak Nyaman 7 Padat8 Tak Nyaman 8 Nyaman9 Lama 9 Lama10 Cepat 10 Padat

11 Lama

Langkah-langkah :

Input data dan simpan dengan nama crosstab_2

Buka file crosstab_2

Menu Analyze Descriptive Statistics Crosstabs…

Pengisian :

Row atau variable yang akan ditempatkan pada baris (row). Untuk keseragaman, akan

ditempatkan variable alas an tingkat kepuasan pada baris (row). Maka masukkan

variable tingkat kepuasan ke kotak Row.

Column(s) atau variable yang akan ditempatkan pada kolom (column). Untuk

keseragaman, akan ditempatkan variable gender pada kolom. Maka masukkan variable

tingkat kepuasan ke kotak Column.

Klik mouse pada pilihan Statistics…

Pilih Chi-square dan Phi and Cramer’s V pada Nominal. Kemudian, tekan Continue.

Klik mouse pada pilihan Cells… Kemudian pilih Observed pada Counts. Jika ingin melihat

nilai yang diharapkan pilih juga expected. Lalu Continue.

Klik mouse pada pilihan Format… Kemudian pilih Ascending (menaik, dari kecil ke besar)

pada Row Order (penempatan variable) lalu Continue.

Pilihan Displayclustered bar charts dan Surpress tables yang terletak di kiri bawah menu

crosstab tidak perlu dipilih.

Tekan Ok untuk mengakhiri pengisian prosedur analisis. Terlihat SPSS melakukan pekerjaan

analisis dan terlihat output SPSS.

Output SPSS dan Analisis

Case Processing Summary

30 100.0% 0 .0% 30 100.0%Alasan tingkat kepuasansesudah penambahankoridor * Jenis kelamin

N Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

Cases

Ada 30 data yang semuanya diproses (tidak ada data yang missing) sehingga tingkat

kevalidannya 100%.

Alasan tingkat kepuasan sesudah penambahan koridor * Jenis kelamin Crosstabulation

2 8 10

3.3 6.7 10.0

5 7 12

4.0 8.0 12.0

1 1 2

.7 1.3 2.0

2 3 5

1.7 3.3 5.0

0 1 1

.3 .7 1.0

10 20 30

10.0 20.0 30.0

Count

Expected Count

Count

Expected Count

Count

Expected Count

Count

Expected Count

Count

Expected Count

Count

Expected Count

padat

lama

cepat

tak nyaman

nyaman

Alasan tingkatkepuasan sesudahpenambahankoridor

Total

laki-laki perempuan

Jenis kelamin

Total

Terlihat table silang yang memuat hubungan antara kedua variable pada baris 1 kolom 1,

terdapat angka 2. Artinya, ada 2 orang laki-laki yang mempunyai alsan tingkat kepuasan rendah

karena padat. Demikian untuk data yang lainnya.

Chi-Square Tests

2.025a 4 .731

2.379 4 .666

.193 1 .661

30

Pearson Chi-Square

Likelihood Ratio

Linear-by-LinearAssociation

N of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.

(2-sided)

8 cells (80.0%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is .33.

a.

Uji Chi-Square untuk mengamati ada tidaknya hubungan antara hubungan antara dua

variabel (baris dan kolom). Dalam SPSS, selain alat uji Chi-Square, juga dilengkapi dengan

beberapa alat uji yang sama tujuannya.

Symmetric Measures

.260 .731

.260 .731

30

Phi

Cramer's V

Nominal byNominal

N of Valid Cases

Value Approx. Sig.

Not assuming the null hypothesis.a.

Using the asymptotic standard error assuming the nullhypothesis.

b.

1. Asumsi : a. Pengambilan sampel random

b. Tipe pengukuran nominal

c. Distribusi mendekati normal

2. hipotesa :

H0 = 0

(menunjukkan bahwa tidak ada korelasi antara jenis kelamin pengguna

bus Transjakarta dengan alasan tingkat kepuasan pengguna bus

Transjakarta sesudah penambahan koridor)

H1 ≠ 0

(menunjukkan bahwa terdapat korelasi antara jenis kelamin pengguna

bus Transjakarta dengan alas an tingkat kepuasan pengguna bus

Transjakarta sesudah penambahan koridor)

1. Menentukan α

Tingkat kepercayaan = 90%

α = 0,1 (satu sisi)

α = 0,05 (dua sisi)

2. wilayah kritis X2 > Xα; df; (b-1)(k-1)

df = (5-1) (2-1) = 4

X2 > X 0,05; df; 4

X2 > 9,488

3. Statistik uji X2

wilayah kritis: X2 > X 0,05; df; 4

X2 = 2,025

X 0,05; df; 1 = 9,488

X2 < X 0,05; df; 4

2,025 < 9,488

Asymp. Sig < 0,05 tolak H0

Asymp. Sig = 0,731

Asymp. Sig > 0,05

0,731 > 0,05

Kesimpulan

X2 < X 0,05; df; 4

2,025 < 9,488 terima H0

Asymp. Sig > 0,05

0,731 > 0,05 terima H0

Interpretasi dan Analisis

Berdasarkan statistik uji, X2 (2,025) < X 0,05; df; 4 (9,488), maka X2 jatuh di luar wilayah

kritis karena wilayah kritis adalah X2 < X 0,05; df; 4. X2 jatuh di luar wilayah kritis menunjukkan bahwa

H0 diterima artinya tidak ada hubungan nyata antara jenis kelamin pengguna bus Transjakarta dengan

alasan tingkat kepuasan pengguna bus Transjakarta sesudah penambahan koridor. Selain itu, hal tersebut

juga dapat dibuktikan melalui nilai asymp. Sig. Uji tersebut menunjukkan nilai asymp. Sig = 0,731, yaitu

lebih dari 0,05 menunjukkan bahwa H0 diterima artinya tidak ada hubungan antara jenis kelamin

pengguna bus Transjakarta dengan alasan tingkat kepuasan pengguna bus Transjakarta sesudah

penambahan koridor.