BAB 2
TINJAUAN TEORITIS
2.1 Statistik Nonparametrik
Uji Statistik Nonparametrik adalah uji yang modelnya tidak menetapkan syarat-syarat terhadap parameter populasi yang menjadi induk sampel penelitiannya. Sebab itu
observasi-observasi independen dalam variabel yang diteliti pada dasarnya memiliki kontinuitas. Uji metode nonparametrik bebas sebaran biasanya digunakan untuk
menganalisis data nominal atau ordinal.
Banyak prosedur nonparametrik yang dapat digunakan dalam analisis statistik, diantaranya:
1. Uji Chi-Square
2. Uji Binomial
3. Uji Run
4. Uji Kolmogorov Smimov Satu Sampel
5. Uji dua sampel independen
6. Uji beberapa sampel independen
7. Uji dua sampel yang berkaitan
8. Uji beberapa sampel yang berkaitan
2.2 Analisis yang Digunakan
2.2.1 Analisa Univariat
Digunakan untuk mengetahui distribusi frekuensi dari masing-masing variabel dependen dan variabel independen.
2.2.2 Analisa Bivariat
Hipotesa yang diuji biasanya berbeda dalam ciri khas tertentu, dengan demikian perbedaan itu berhubungan dengan frekuensi relatif masuknya anggota-anggota
kelompok ke dalam beberapa kategori.
Untuk menguji hipotesa ini, perlu dihitung dan dibandingkan banyak kasus dari masing-masing kelompok yang termasuk dalam berbagai kategori. Dalam analisa
ini digunakan hipotesa Chi-Kuadrat.
2.3 Uji Chi-Kuadrat
Uji Chi-Kuadrat adalah salah satu prosedur nonparametrik yang dapat digunakan dalam analisis statistik. Teknik Chi-Kuadrat Chi-Square; Chi dibaca Kai; simbol dari
huruf Yunani;
2
X ditemukan oleh Helmet pada tahun 1875 tetapi baru pada tahun 1900, pertama kali diperkenalkan kembali oleh Karl Pearson.
Uji Chi-Kuadrat digunakan untuk menguji ketergantungan dan homogenitas data sebuah sampel, yang diambil untuk menunjang hipotesis yang menyatakan bahwa
populasi asal sampel tersebut mengikuti suatu distribusi yang telah ditetapkan. Oleh karena itu, uji ini dapat juga disebut uji keselarasan goodness of fit test karena untuk
menguji apakah sebuah sampel selaras dengan salah satu distribusi teoritis seperti distribusi normal, uniform, binomial dan lainnya
Penghitungan frekuensi pemunculan tertentu data skala nominal sering dikaitkan dengan penghitungan persentase, proporsi atau yang lain yang sejenis. Chi
Kuadrat adalah teknik statistik yang dipergunakan untuk menguji probabilitas seperti itu, yang dilakukan dengan cara mempertentangkan antara frekuensi yang diobservasi
observed frequencies
o
F
atau O dengan frekuensi yang diharapkan expected frequencies
h
F
atau E. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam menggunakan Chi-Kuadrat, yaitu:
1. Chi-Kuadrat digunakan untuk menganalisa data yang berbentuk frekuensi.
2. Chi-Kuadrat tidak dapat digunakan untuk menentukan besar atau kecilnya
korelasi dari variabel-variabel yang dianalisa. 3.
Chi-Kuadrat pada dasarnya belum dapat menghasilkan kesimpulan yang memuaskan.
4. Chi-Kuadrat dapat digunakan untuk data kategorik, data diskrit atau data
nominal.
2.3.1 Uji Independen antara Dua Faktor
Banyak data hasil pengamatan yang dapat dikelompokkan ke dalam beberapa faktor, karakteristik atribut, klasifikasi, kategori, golongan atau mungkin tingkatan.
Berdasarkan hasil pengamatan terhadap fenomena tersebut di atas, akan diselidiki mengenai assosiasi atau hubungan antara faktor-faktor itu. Dapat dikatakan bahwa
faktor-faktor itu bersifat independen atau bebas, tepatnya bebas statistik. Selain itu
akan diselidiki ada tidaknya pengaruh mengenai beberapa taraf atau tingkatan sesuatu faktor terhadap kejadian fenomena.
Secara umum untuk menguji independen antara dua faktor dapat dijelaskan sebagai berikut: misalkan diambil sebuah sampel acak berukuran n, dan tiap
pengamatan tunggal diduga terjadi karena adanya dua faktor I dan II. Faktor I terbagi atas b taraf atau tingkatan dan faktor II terbagi atas k taraf. Banyak pengamatan yang
terjadi karena taraf ke-I faktor ke-I i=1,2,…..,b dan taraf ke j faktor ke-II j=1,2,….,k akan dinyatakan dengan . Hasilnya dapat dicatat dalam sebuah daftar
kontingensi bxk. Pasangan hipotesis yang akan diuji berdasarkan data dengan memakai penyesuaian dengan persyaratan data yang akan diuji sebagai berikut.
O
H
: kedua faktor bebas statistik
1
H
: kedua faktor tidak bebas statistik Tabel yang disajikan akan dianalisis untuk setiap sel yang diperlukan
kemudian dibentuk tabel kontingensi. Data tabel tersebut dapat dicari hubungan antara faktor-faktor dengan menggunakan statistik uji Chi-Kuadrat.
Pengujian eksak sukar digunakan, karena di sini hanya akan dijelaskan pengujian yang bersifat pendekatan. Untuk ini diperlukan frekuensi teoritik atau
banyak gejala yang diharapkan terjadi yang dinyatakan dengan
ij
E
.
Rumusnya adalah sebagai berikut:
n n
n E
j i
i j
=
Keterangan:
ij
E
: frekuensi yang diharapkan pada kolom ke-j baris ke-i
io
n
: Jumlah baris ke-i
oj
n
: jumlah kolom ke-j
n
: total jumlah data Dengan demikian misalnya didapat nilai dari teoritik masing-masing data
n x
n n
E n
x n
n E
;
2 1
1 2
1 1
1 1
= =
n x
n n
E n
x n
n E
;
2 2
2 2
1 2
2 1
= =
dan seterusnya…….. Jelas bahwa
o b
o
n n
n n
n n
n +
+ +
= +
+ +
= .
. .
. .
.
2 1
2 1
Sehingga nilai statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis di atas adalah:
∑∑
= =
− =
b j
i k
j i j
i j i j
E E
O X
1 2
2
Keterangan:
ij
o
: jumlah observasi untuk kasus-kasus yang dikategorikan dalam kasus ke-i pada kolom ke-j
ij
E
: banyak kasus yang diharapkan di bawah Ho untuk di kategorikan dalam baris ke-i pada kolom ke-j
∑∑
= =
r i
k j
1 1
: menjumlahkan semua baris r dan semua kolom k, yakni menjumlahkan semua baris yang ada.
Cara memberikan interpretasi terhadap Chi-Kuadrat adalah dengan menentukan df degree of freedom atau derajat kebebasan, setelah itu berkonsultasi
dengan tabel harga kritik Chi-Kuadrat dari hasil penghitungan dengan harga kritik Chi-Kuadrat, akhirnya mengambil kesimpulan dengan ketentuan:
1. Bila harga Chi-Kuadrat
2
X sama atau lebih besar dari tabel Chi-Kuadrat maka hipotesa nol H
o
ditolak dan hipotesa alternatif H
1
diterima 2.
Bila harga Chi-Kuadrat
2
X lebih kecil dari tabel Chi-Kuadrat maka hipotesa nol H
o
diterima dan hipotesa alternatif H
1
ditolak.
Dengan taraf nyata = 0,05 dan derajat kebebasan dk untuk distribusi Chi- Kuadrat adalah baris-1kolom-1.
2.3.2 Koefisien Kontingensi
Kegunaan tehnik koefisien kontingensi yang diberi simbol C adalah untuk mencari dan menghitung keeratan hubungan antara dua variabel yang mempunyai gejala
ordinal kategori, paling tidak berjenis nominal.
Cara kerja atau penghitungan koefisien kontingensi sangatlah mudah jika nilai Chi-Kuadrat sudah diketahui. Oleh karena itu biasanya para peneliti menghitung harga
koefisien kontingensi setelah menemukan harga Chi-Kuadrat.
Rumus untuk menghitung koefisien kontingensi adalah :
N X
X C
h i t u n g h i t u n g
+ =
2 2
Keterangan: C
= koefisien kontingensi
2 hitung
X
= hasil perhitungan Chi-Kuadrat N
= banyak data
2.3.3 Metode Analisa
Dalam penelitian ini dilakukan metode analisis kualitatif dengan langkah-langkah sebagai berikut:
Langkah 1: Pengumpulan data yang dilakukan penulis dengan mengadakan penelitian di
kantor Poltabes Medan sekitarnya.
Langkah 2: Dari data yang dianalisis, lalu disusun dalam distribusi frekuensi.
Langkah 3: Dari data yang dianalisis maka dapat dibentuk daftar kontingensi frekuensi
yang diamati seperti di bawah ini:
Tabel 2.1 Daftar Kontingensi FAKTOR II K TARAF
JUMLAH
FAKTOR I B TARAF
1 2
K 1
O
11
O
12
.…. O
1K
n
10
2 O
21
O
22
.…. O
2K
n
20
….. …..
….. …..
….. …..
….. …..
….. …..
….. …..
B O
B1
O
B2
….. O
BK
n
BO
JUMLAH N
01
n
02
….2. n
OK
n
Dengan faktor I dan faktor II adalah faktor-faktor yang membentuk daftar kontingensi dengan b baris dan k kolom
ij
n
adalah frekuensi yang diamati.
∑
=
= =
b i
i j i
b i
E N
1
, . . 3
, 2
, 1
:
∑
=
= =
k j
i j j
k j
E N
1
, . . 3
, 2
, 1
:
Langkah 4: Tentukan frekuensi yang diharapkan dari frekuensi yang diamati. Kemudian susun
tabel kontingensi dari frekuensi yang diharapkan sebagai berikut:
Tabel 2.2 Daftar Kontingensi dari Frekuensi yang Diharapkan FAKTOR II K TARAF
JUMLAH
FAKTOR I B TARAF
1 2
K 1
E
11
E
12
.…. E
1K
n
10
2 E
21
E
22
.…. E
2K
n
20
….. …..
….. …..
….. …..
….. …..
….. …..
….. …..
B E
B1
E
B2
….. E
BK
n
BO
JUMLAH N
01
n
02
….2. n
OK
n
Dengan terbentuknya daftar frekuensi yang diamati dan daftar frekuensi yang diharapkan maka dapat ditentukan harga X
2
.
Langkah 5: Untuk menghitung harga Chi-Kuadrat, perlu diperhatikan kriteria sebagai
berikut: 1.
Tidak boleh menggunakan data kurang dari 20 2.
Frekuensi teoritis
ij
E
minimum harus 5 setiap kotak, sebab
2
X hanya berlaku apabila
ij
E
≥ 5 dengan kata lain apabila 5 maka
ij
E
tidak dapat dipertanggung jawabkan. Untuk tabel kontingensi 2x2 atau lebih dari 2x2
maka sebelum menghitung
2
X perlu diperhatikan dahulu
ij
E
pada setiap kotak dalam tabel. Jika syarat tidak dipenuhi maka beberapa kolom atau baris
perlu digabung. 3.
Uji chi-kuadrat dapat digunakan jika kurang dari 20 diantara sel-sel nilai harapan mempunyai frekuensi kurang dari 5 dan tidak satu pun sel memiliki
frekuensi kurang dari 1.
Setelah kriteria-kriteria di atas dipenuhi maka uji
2
X dapat diterapkan. Untuk menguji apakah harga
2
X dianggap berarti pada suatu level of signifikan tertentu
harus diketahui nilai kritis dari
2
X dengan menggunakan daftar pencarian harga Chi- Kuadrat yang dibandingkan dengan nilai yang diperoleh dari hasil perhitungan.
Dengan membaca nilai Chi-Kuadrat yang tepat harus terlebih dahulu dipilih confidence coefficient yang akan dipakai dan degree of freedom-nya. Untuk hal yang
umum derajat kebebasan ini adalah sama dengan perkalian k-1 dan b-1 atau baris dikalikan kolom.
df degree of freedom= k-1b-1
Langkah 6: Hipotesa yang diajukan adalah sebagai berikut ini:
O
H
: Tidak ada hubungan antara banyaknya tingkat lakalantas berdasarkan usia dan jenis kelamin pelaku kecelakaan lalu lintas.
1
H
: Terdapat hubungan antara banyaknya tingkat lakalantas berdasarkan usia dan jenis kelamin pelaku kecelakaan lalu lintas.
Maka kriteria penerimaan dan penolakan hipotesa adalah sebagai berikut: Tolak
O
H
jika
2 hitung
X
≥
2 tabel
X
Terima
O
H
jika
2 hitung
X
2 tabel
X
Langkah 7: Selanjutnya akan ditentukan koefisien kontingensi C dengan menggunakan
rumus sebagai berikut:
N X
X C
h i t u n g h i t u n g
+ =
2 2
Harga C dipakai untuk nilai derajat assosiasi antar faktor-faktornya adalah dengan membandingkan harga C dengan koefisien kontingensi maksimum. Adapun harga
koefisien kontingensi maksimum dihitung dengan rumus sebagai berikut:
m m
C
m a k s
1 −
=
dengan m harga minimum antara b dan k atau antara jumlah baris dan kolom.
Langkah 8: Dengan membandingkan C dengan
maks
C
maka keeratan hubungan variabel I dan variabel II ditentukan oleh persentasenya. Hubungan kedua variabel ini
disimbolkan dengan Q dan mempunyai nilai antara -1 dan 1.
Bilamana harga Q mendekati 1 maka hubungan tambah erat dan bila Q menjauhi 1 maka hubungan kedua variabel itu semakin kurang erat.
1 0 0 x
C C
Q
m a k s
=
dengan: Q
: untuk menyatakan persentase derajat hubungan antara variabel I dan variabel II.
C : koefisien kontingensi
maks
C
: koefisien kontingensi maksimum
Dengan ketentuan-ketentuan Davis 1971 sebagai berikut: 1.
sangat erat jika Q ≥ 0,70
2. erat jika Q antara 0,50 dan 0,49
3. cukup erat jika Q antara 0,30 dan 0,49
4. kurang erat jika Q antara 0,10 dan 0,29
5. dapat diabaikan jika Q antara 0,01 dan 0,29
6. tidak ada jika Q=0,00
BAB 3
GAMBARAN UMUM LOKASI RISET
3.1 Visi dan Misi POLRI
Visi
Terwujudnya postur Polri yang profesional, bermoral dan modern sebagai pelindung, pengayom dan pelayan masyarakat yang percaya dalam memelihara
Kamtibmas dan menegakkan hukum.
Misi
1. memberikan perlindungan, pengayoman dan pelayanan secara mudah,
tanggapresponsif dan tidak diskriminatif agar masyarakat bebas dari segala bentuk gangguan fisik dan psikis.
2. memelihara keamanan dan ketertiban masyarakat sepanjang waktu di
seluruh wilayah, serta memfasilitasi keikutsertaan masyarakat dalam memelihara kamtibmas di lingkungan masing-masing.
3. memelihara Kamtibcar Lantas untuk menjamin keselamatan dan
kelancaran arus orang dan barang. 4.
mengembangkan pemolisian masyarakat Comunity Policing yang berbasis pada masyarakat patuh hukum Law Abiding Citizen.
5. menegakkan hukum secara proporsional, obyektif, transparan dan
akuntabel untuk menjamin kepastian hukum dan rasa keadilan. 6.
mengelola secara profesional, transparan, akuntabel dan modern seluruh sumber daya Polri guna mendukung seluruh operasional tugas Polri.
3.2 Telaahan Tugas di Lingkungan SAT LANTAS
a. Kasat Lantas
1 Kasat Lantas bertugas membina dan menyelenggarakan fungsi lalu lintas
meliputi kegiatan pendidikan masyarakat, penegakan hukum, pengkajian masalah lalu lintas, administrasi, registrasi, identifikasi pengemudi Ranmor,
penanganan kasus kecelakaan lalu lintas dan melaksanaan penjagaan, Gatur dan Patroli lalu lintas serta melakukan pengawalan dan Patroli lalu lintas
2 Dalam melaksanakan tugas Kasat Lantas menyelenggarakan fungsi:
a Pembinaan fungsi lalu lintas kepolisian dalam lingkungan Poltabes Medan
dan sekitarnya b
Penyelenggara dan pembina partisipasi masyarakat melalui kerjasama lintas sektoral, pendidikan masyarakat dan pengkajian masalah di bidang
lalu lintas c
Menyelenggarakan operasi kepolisian bidang lalu lintas dalam rangka menegakkan hukum dan ketertiban lalu lintas
d Menyelenggarakan administrasi, registrasi dan identifikasi pengemudi
Ranmor
e Menyelenggarakan penjagaan, pengatur dan Patroli an: pengawalan dan
patroli lalu lintas dalam rangka penegakan hukum dan ketertiban lalu lintas guna menjamin kelancaran lalu lintas
3 Kasat Lantas dibantu oleh Wakil Kasat Lantas disingkat Waka Sat Lantas yang
Kategori