1

Teknik Analisis Dampak

Pendampingan

Rachmat Hendayana

Balai Besar Pengkajian dan Pengembangan Teknologi Pertanian

Jl. Tentara Pelajar No 10, Bogor. 16114

E-mail: rhendayana@gmail.com

endampingan merupakan fenomena sosial yang selama ini digunakan sebagai pendekatan untuk

mendorong pengguna teknologi (petani) mau dan mampu menerapkan anjuran teknologi produk

litbang pertanian. Sasarannya adalah untuk mendorong terjadinya peningkatan produktivitas usaha

pertanian (usahatani /usaha ternak). Oleh karena itu indikator keberhasilan pendampingan dapat

diukur dari peningkatan produktivitas usaha tani/usaha ternak.

Bagaimanakah teknik menganalisis dampak pendampingan secara ilmiah, sehingga hasilnya dapat

dipublikasikan dalam Karya Tulis Ilmiah (KTI)?

Untuk menganalisis dampak pendampingan tersebut, alat statistik yang dapat digunakan adalah Uji Z

dan atau Uji t. Kedua alat uji statistik itu biasa disebut uji beda dua mean.

Uji Z , digunakan jika:

Jumlah responden besar (> 30 orang), dan

Standar deviasi populasi (σ) diketahui

Apabila jumlah responden kurang dari 30 orang, dan standar deviasi populasi tidak diketahui, maka

gunakan Uji t.

Uji t, ada dua jenis:

Pertama, Uji t berpasangan, atau biasa disebut dependent sample t-test. Dalam SPSS dikenal

dengan istilah Paired Sampel t-Test

Kedua, Uji t tidak berpasangan, atau independent sample t-test:

P

2

1. Uji t berpasangan

Uji t berpasangan, digunakan untuk menguji signifikansi dua perlakuan dari satu kelompok

yang sama. Dalam praktek analisis pendampingan, dapat diterapkan untuk menganalisis

perbedaan produktivitas padi yang terjadi pada sekelompok petani sebelum dan sesudah

pendampingan. Dalam analisis dampak dikenal “Before” versus “After”.

Syarat yang harus dipenuhi:

data berdistribusi normal

kedua kelompok data adalah dependen (saling berhubungan/berpasangan), dan

jenis data yang digunakan adalah numeric dan kategorik (dua kelompok).

Rumus t-test yang digunakan:

𝑡 = �̅�1 − �̅�2

√𝑆1

2

𝑛1+

𝑆22

𝑛2− 2𝑟 (

𝑆1

√𝑛1) (

𝑆2

√𝑛2)

Keterangan:

�̅�1 = 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙. 1

�̅�2 = 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙. 2

𝑆1 = 𝑠𝑖𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑏𝑎𝑘𝑢 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙. 1

𝑆2 = 𝑠𝑖𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑏𝑎𝑘𝑢 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙. 2 𝑆1

2 = 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙. 1

𝑆22 = 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙. 2

r = korelasi antara dua contoh

Contoh:

Anda memiliki data produktivitas padi/ha dari 15 responden, yang dikumpulkan sebelum dan

setelah pendampingan, sebagai berikut (Tabel 1)

Tabel 1. Produktivitas padi petani sebelum dan sesudah pendampingan (data hipotesis)

No. Resp. Produktivitas Padi (kg gkg/ha)

Sebelum pendampingan Setelah pendampingan

1 3500 3600

2 3650 3700

3 4000 4500

4 3200 3300

5 3000 3300

6 3760 4000

7 4100 4500

8 3760 4000

9 2890 3000

10 2500 3000

11 3900 4300

12 3300 3500

13 2300 2700

14 3225 4000

15 3850 4300

3

Sebelum melanjutkan analisis, rumuskan dulu hipotesisnya sebagai berikut:

Hipotesis:

Ho = Produktivitas padi sebelum mengikuti pendampingan sama dengan (=) produktivitas

padi setelah mengikuti pendampingan,

H1 = Produktivitas padi sebelum mengikuti pendampingan tidak sama dengan (≠)

produktivitas padi setelah mengikuti pendampingan

Catatan:

Pada pengkajian, penampilan hipotesis adalah opsional. Boleh dikemukakan

secara eksplisit, dengan menyatakan kata “Hipotesis”, boleh juga tidak

ditampilkan eksplisit

Namun perlu diingat:

Meskipun hipotesis tidak dikemukakan secara eksplisit, tetapi dugaan jawaban

terhadap persoalan atau hipotesis itu tetap perlu menjadi pegangan untuk

memudahkan mengambil keputusan hasil analisis.

Untuk menyelesaikan analisis data, kita dapat menggunakan aplikasi statistik dalam program

Microsoft Excel, SPSS, Minitab, STATA, dan sejenisnya.

Aplikasi dengan Microsoft Excel.

Langkah 1: Buka program Excel, entry data Tabel 1 pada worksheet dalam Program Excel

(Gambar 1).

Gambar 1. Entry data hasil lapangan

4

Langkah 2: Klik icon Data, lalu klik icon Data Analysis. Letak Data Analysis berada berada

di Toolbar di bagian kanan atas worksheet (Gambar 2)

Bila icon Data Analysis belum tampil dalam Toolbar, berarti icon tersebut belum terinstal

dalam Program Excel. Untuk menginstalnya lakukan tahapan berikut:

1. Pada worksheet Program Excel, klik File lalu klik Options (Gambar 3).

Gambar 2. Klik Tab Data dan icon Data Analysis

Gambar 3. Letak icon Option pada Worksheet Program Excel

5

2. Setelah di mengklik Option, muncul pilihan icon. Klik Add-Ins yang terletak di bagian

kiri ke dua dari bawah (Gambar 4).

3. Dengan mengklik icon Add-Ins, muncul pilihan sub program pada kotak dialog Excel

Option. Klik Analysis ToolPak pada kotak dialog Excel Option. Kemudian klik Go

(Gambar 5)

Gambar 4. Letak icon Add-Ins

Gambar 5. Kotak dialog Excel Option dengan pilihan Analysis ToolPak

6

4. Setelah klik Go, muncul kotak dialog Add-Ins. Centang Analysis ToolPak, dan terakhir

klik OK (Gambar 6)

Setelah klik OK, maka Data Analysis sudah terinstal dalam program excel, sehingga Data

Analysis tampil dalam toolbar, dan segera dapat digunakan untuk melakukan analisis yang

diperlukan

Kembali ke tahap dua, setelah mengklik Data Analysis akan muncul kotak dialog yang berisi

pilihan beberapa alat analisis seperti tampak dalam Gambar 7. Karena yang akan dilakukan

adalah menganalisis data dari kelompok data berpasangan, maka klik t-Test: Paired Two

Sample for Means.

Gambar 6. Tahap akhir menginstal icon Data Analysis

Gambar 7. Klik t-Test: Paired Two Sample for Means

7

Hasilnya muncul kotak dialog t-Test: Paired Two Sample for Means (Gambar 8). Isilah kotak

Variable 1 Range dengan data dari Range B1 : B16 (data sebelum pendampingan), dan pada

kotak Variable Range 2 dari Range C1:C16 (data setelah pendampingan).

Karena data yang diambil tadi mulai dari baris pertama yang mengikutkan nama label, maka

centang (v) kotak Label. Kemudian isi Alpha dengan persentase taraf nyata yang diinginkan.

Jika menginginkan taraf nyata satu persen atau taraf kepercayaan 99 persen, isikan angka 0.01

(satu persen), dan jika taraf nyata yang diinginkan lima persen atau taraf kepercayaan yang

diinginkan 95 persen, isikan angka 0.05 (lima persen). Dalam contoh ini yang diisikan adalah

taraf kepercayaan 95 persen sehingga diisikan Alpha 0.05.

Langkah berikutnya, pada kotak New Worksheet Ply ketik nama untuk memuat hasil analisis.

Dalam contoh ini ditulis Hasil Uji t pendampingan.

Dari hasil analisis terlihat ada t Stat dengan nilai -6.211534421. Nilai t Stat ini adalah nilai t

hitung. Adapun nilai t tabel pada gambar itu ditunjukkan oleh t Critical Two-tall. Ini yang

disebut t tabel.

Gambar 8. Kotak dialog t-Test: Paired Two Sample for Means

Gambar 9. Hasil Akhir Analisis Uji t

8

Kesimpulan yang dapat ditarik adalah : t hitung (-6,21) > t tabel (2.144). Artinya: Ho ditolak

dan H1 diterima, sehingga dari kajian ini disimpulkan:

Produktivitas padi yang dihasilkan petani sebelum didampingi tidak sama ( ≠ )

dengan produktivitas padi yang dihasilkan petani setelah dilakkan pendampingan.

Dengan kata lain:

Kegiatan pendampingan teknologi kepada petani padi memberikan pengaruh yang

nyata (signifikan) terhadap peningkatan produktivitas padi.

Penyelesaian Uji t dengan Aplikasi SPSS.

Tahap 1: Copykan data dari excel ke SPSS (Gambar 10)

Gambar 10. Hasil copy data dari Excel

9

Tahap 2: Klik icon Analyze, lalu klik Compare Means. Muncul pilihan analisis. Pilih Paired

Samples Test (Gambar 11 )

Tahap 3: Klik icon Analyze, lalu klik Compare Means. Muncul pilihan analisis. Pilih Paired

Samples Test (Gambar 12 )

Gambar 11. Kotak dialog Analyze

Gambar 12. Paired –Samples T Test

10

Tahap 4: Klik OK, dan muncul hasil akhir analisis (Gambar 13)

Hasil analisis Uji t yang diperoleh menggunakan aplikasi SPSS, tidak berbeda dengan hasil

analisis yang menggunakan aplikasi Program Excel. Artinya, alat analisis ini bisa menjadi

alternatif. Gunakan alat analisis yang paling Anda kuasai.

Catatan:

Tulisan ilmiah, tidak harus ditampilkan menggunakan alat analisis yang canggih dan rumit.

Alat analisis yang efektif adalah yang mampu menjawab persoalan .

2. Uji t Tidak Berpasangan

Uji t tidak berpasangan adalah jenis uji statistika yang bertujuan untuk membandingkan rata-

rata produktivitas dua kelompok data yang tidak saling berpasangan atau tidak saling

berkaitan.

Dalam prakteknya, data ini diperoeh dari pelaku yang berbeda. Dalam konteks

pendampingan, maka data yang akan dianalisis dikumpulkan dari kelompok tani yang

didampingi dan kelompok tani yang tidak didampingi. Dalam analisis dampak, kondisi seperti

ini dikenal dengan pendekatan “With” versus “Without”.

Prinsip pengujian ini adalah melihat perbedaan kedua kelompok data dari dua subyek yang

berbeda. Untuk menguji data seperti ini, sebelum dilakukan pengujian terlebih dahulu harus

diketahui apakah varian dari data itu sama (equal variance) atau berbeda (unequal variance).

Gambar 13. Hasil ahir analisis Uji t menggunakan aplikasi SPSS

11

Cara pengujian varians dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

𝐹 =𝑆1

2

𝑆22

Keterangan: 𝐹 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔

𝑆12 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟

𝑆22 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙

Data dinyatakan memiliki varian yang sama (equal variance) bila F-Hitung < F-Tabel, dan

sebaliknya, varian data dinyatakan tidak sama (unequal variance) bila F-Hitung > F-Tabel.

Bentuk varian kedua kelompok data akan berpengaruh pada nilai standar error yang akhirnya

akan membedakan rumus pengujiannya.

Uji t untuk varian yang sama (equal variance) menggunakan rumus Polled Varians:

Uji t untuk varian yang berbeda (unequal variance) menggunakan rumus Separated Varians:

Keterangan: �̅� = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎

𝑆12 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑙𝑜𝑚𝑝𝑜𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒 1

𝑆22 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑙𝑜𝑚𝑝𝑜𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒 2

𝑛 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙

Contoh: Jika Anda sebagai peneliti atau seorang penyuluh berkeinginan untuk mengungkap

efektivitas pendampingan, menggunakan indikator produktivitas.

Data yang dikumpulkan adalah produktivitas padi per hektar dari dua kelompok tani. Pertama

dari kelompok tani yang didampingi, dan kedua dari kelompok tani yang tidak didampingi.

Respondennya masing-masing 15 orang. Data yang dihasilkan sebagai berikut:

12

Tabel 2. Produktivitas Padi dari Kelompok tani yang Didampingi

dan Tidak Didampingi

No. Resp.

Produktivitas Padi (kg gkg/ha)

Kelompoktani yang

didampingi

Kelompoktani tidak

didampingi

1 6500 3600

2 5650 3700

3 5000 4500

4 6200 3300

5 7000 3300

6 6760 4000

7 6100 4500

8 6760 4000

9 5890 3000

10 6500 3000

11 5900 4300

12 4300 3500

13 4300 2700

14 5225 4000

15 5850 4300

Untuk menyelesaikan analisis data tersebut, sama dengan yang pertama. Bedanya rumus

yang digunakan berbeda karena menggunakan data dari dua kelompok tani yang berbeda. Jika

sebelumnya berasal dari kelompok yang sama, data berbeda, maka pada analisis ini

bersumber dari kelompok yang berbeda dan datanya berbeda.

Rumusan hipotesis:

Ho = Produktivitas padi tanpa pendampingan = Produktivitas padi yang didampingi.

H1 = Produktivitas padi tanpa pendampingan ≠ Produktivitas padi yang didampingi

Karena datanya bersumber dari dua kelompok yang berbeda dan tidak saling ketergantungan,

maka analisis yang digunakan adalah Uji T tidak berpasangan atau dikenal independent t test.

Namun sebelumnya perlu diketahui terlebih dulu apakah varians kedua data tersebut sama

atau tidak.

Bila variasinya sama, maka rumus yang digunakan adalah rumus Polled Varians:

Jika varians kedua kelompok data tidak sama digunakan Separated Varians:

13

Cara menguji homogenitas varians tersebut dapat dilakukan, dengan Program Excel sebagai

berikut:

Menghitung Varians

Tempatkan kursor pada baris kosong di bawah angka yang ada.

Lalu ketik =VAR (C4:C18). Hasilnya muncul nilai varians data kelompok 1 (kelompok tani

yang didampingi) = 712045.9524.

Dengan cara yang sama Ketik =VAR (D4:D18). Hasilnya adalah varians untuk data dari

kelompok dua (yang tidak didampingi) = 329809.5238.

Selanjutnya hitung F hitung dengan cara: Nilai varians yang tinggi dibagi nilai varians yang

lebih rendah. Tempatkan hasinya di bawah baris varians. Hasilnya muncul nilai F hitung =

2.158….

Berikutnya, hitung F-Tabel.

Rumusnya pada excel : ketik =INV (0.05,14,14) tekan enter.

Angka 0.05 mencerminkan nilai Alpha (𝛼), angka 14 menunjukkan degrees of freedom (df1)

dari kelompok data pertama, dan 14 berikutnya adalah df2 dari kelompok data kedua.

Rumus df adalah n -1 15 – 1 = 14. Dalam hal ini n adalah jumlah respoden. Setelah Enter

muncul nilai F Hitung 2.483….Dari perhitungan tersebut diperoleh nilai F Hitung < F Tabel.

Artinya hipotesis nol diterima, dan H1 di tolak.

Gambar 14. Hasil analisis varians, F Hitung dan F Tabel

14

Hasil hitungan tersebut menunjukan bahwa data yang dianalisis itu memiliki varian yang

sama. Selanjutnya klik icon data analysis, sehingga muncul kotak dialog (Gambar 15).

Karena berasal dari varians yang sama, maka Data Analysis yang digunakan adalah t-test:

Two Sample Assuming Equal Variances

Langkah berikutnya, isilah Variable 1 Range dengan data dari kolom C3:C18 dan pada

Variable 2 Range dari kolom D3:D18 (Gambar 16)

Gambar 15. Kotak Dialog Data Analysis dengan pilihan t-Test: Two-

Sample Assuming Equal Variances

Gambar 16. Kotak Dialog t-Test: Two Sample Assuming Equal Variances

15

Dengan proses perhitungan seperti itu setelah klik OK, diperoleh informasi hasil analisis

seperti disajikan dalam Gambar 17.

Kesimpulan yang dapat ditarik adalah : t stat (8.15) > t tabel (2.048), yang berarti Ho ditolak

dan H1 diterima.

Disimpulkan bahwa produktivitas padi yang dihasilkan oleh petani yang tidak didampingi

berbeda nyata dibandingkan dengan produktivitas padi yang dihasilkan petani yang di

dampingi.

Dengan kata lain:

Pendampingan mampu mendorong laju peningkatan produktivitas padi perhektar.

Untuk menyelesaikan dengan aplikasi SPSS, tahapannya sama dengan yang dilakukan pada

analisis Uji t berpasangan. Bedanya ketika muncul pilihan alat analisis yang di klik bukan

Paired t Test, tetapi Independent t Test.

Selamat Mencoba.

Gambar 17. Hasil akhir analisis Uji t tidak berpasangan