ANALISIS DATA KUALITATIF CHI SQUARE
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Penulisan
Pengolahan data merupakan bagian vital bagi setiap organisasi bisnis dan untuk setiap
pengambilan keputusan managemen yang sangat signifikan. Hasil dari pengolahan data tersebut
menjadi dasar bagi perencanaan jangka panjang perusahaan. Dalam area fungsional keuangan,
informasi dari data yang diambil
memberikan dasar dalam menentukan anggaran dan
pengendalian biaya. Pada bagian pemasaran, informasi tersebut dibutuhkan untuk merencanakan
produk baru, kompensasi tenaga penjual, dan beberapa keputusan penting lainnya
Seperti yang kita ketahui, bahwa kegiatan menganalisis akan selalu ada pada kegiatan seharihari hal tersebut yang melatarbelakangi penulis menyusun makalah ini untuk menambah dan
melatih pemahaman tentang pengolahan data mentah menjadi informasi.
Maka dalam hal ini, penulis melakukan pengujian terhadap suatu objek yaitu Usia Kepala
Keluarga yang ada di Kp. Papanggungan Rt. 08 dan 09 Rw. 13 Desa Mekarsari.
B. Perumusan Masalah
Dari uraian yang telah diberikan dalam latar belakang masalah, dapat dirumuskan sebagai
berikut:
Bagaimana mengolah data yang telah diperoleh disekitar kita menjadi sebuah informasi?
Bagaimana mengaplikasikan teori pada data di kehidupan nyata?
C. Maksud dan Tujuan Penulisan
Adapun tujuan dari penyusunan makalah ini adalh sebagi berikut:
Mengetahui cara mengolah data yang diperoleh.
Mengetahui aplikasi teori yang telah disampaikan di perkuliahan dengan data pada kehidupan
nyata.
BAB II
LANDASAN TEORI
A. Pengertian Uji Chi-Square
Uji chi-square adalah salah satu uji statistic non parametik yang cukup sering digunakan
dalam penelitian. Uji chi-square ini bias diterapkan untuk pengujian kenormalan data, pengujian
data yang berlevel nominal atau untuk menguji perbedaan dua atau lebih proporsi sampel. Uji
chi-square diterapkan pada kasus dimana akan diuji apakah frekuensi yang akan di amati (data
observasi) bebeda secara nyata ataukah tidak dengan frekuensi yang diharapkan (expected
value). Chi-square Test atau Uji Chi-square adalah teknik analisis yang digunakan
untuk menentukan perbedaan frekuensi observasi (Oi) dengan frekuensi ekspektasi atau
frekuensi harapan (Ei) suatu kategori tertentu. Uji ini dapatdilakukan pada data diskrit atau
frekuensi.
Pengertian chi square atau chi kuadrat lainnya adalah sebuah uji hipotesis tentang
perbandingan antara frekuensi observasi dengan frekuensi harapan yang didasarkan oleh
hipotesis tertentu pada setiap kasus atau data (diktat 2009). Chi kuadrat adalah pengujian
hipotesis
tentang
perbandingan
antara
frekuensi
sampel
yang
benar–benar
terjadi
(Haryono,1994). Chi kuadrat biasanya di dalam frekuensi observasi berlambangkan dengan
frekuensi harapan yang didasarkan atas hipotesis dilambangkan . Ekspresi matematis tentang
distribusi chi kuadrat hanya tergantung pada suatu parameter, yaitu derajat kebebasan (d.f.).
Chi kuadrat mempunyai masing–masing nilai derajat kebebasan, yaitu distribusi (kuadrat
standard normal) merupakan distribusi chi kuadrat dengan d.f. = 1, dan nilai variabel tidak
bernilai negative. Kegunaan dari chi square untuk menguji seberapa baik kesesuaian diantara
frekuensi yang teramati dengan frekuensi harapan yang didasarkan pada sebaran yang akan
dihipotesiskan, atau juga menguji perbedaan antara dua kelompok pada data dua kategorik untuk
dapat menguji signifikansi asosiasi dua kelompok pada data dua katagorik tersebut (Sri,1990).
Syarat agar uji Chi-Square dapat digunakan adalah jumlah sel yang nilai espektasinya kurang
dari 5 tidak ebih dari 20 % dari sel yang ada.Namun apabila hal ini terjadi SPSS akan
memberikan peringatan dan anda harus menggunakan uji chi-square dengan koreksi.Jika hal ini
terjadi pada tebel 2 baris dan 2 kolom,sebaiknya anda menggunakan uji eksak dan Fisher yang di
tampilkan pada bagian bawah table uji statistik.
Rumus:
X2 = Σ ( O – E )2
E
O : nilai Observasi (pengamatan)
E : nilai Expected (harapan)
Df = (b-1) (k-1)
b
: jumlah baris
k
: jumlah kolom
B. Kegunaan Chi-Square
Adapun kegunaan dari uji Chi-Square, adalah :
1. Ada tidaknya asosiasi antara 2 variabel (Independent test)
2. Apakah suatu kelompok homogen atau tidak (Homogenity test)
3. Uji kenormalan data dengan melihat distribusi data (Goodness of fit test)
C. Uji Kenormalan Data Dengan Chi-Square.
Salah satu bentuk probabilitas yang penting peranannya dalam statistic inferensia adalah
distribusi normal. Maka setelah suatu kelompok data diolah dengan statistic deskriptif atau telah
diketahui nilai rata-rata, variaans dan sebagainya, sebelun data tersebut diolah dengan statistik
inferensia data tersebut seharusnya diuji apaka data tersebut berdistribusi normal atau tidak.
Hal ini penting mengingat pengolahan statistik terbagi atas sstatistik parametik dan statistik
non parametik. Pengolahan data menggunakan statistik parametik memiliki syarat diantaranya
bahwa data harus berdistribusi normal, artinya data yang tidak berdistribusi normal tidak dapat
diolah menggunakan statistik parametik tetapi hanya dapat diolah menggunakan distribuasi non
parametik.
Uji kenormalan data dapat dilakukan dengan menggunakan kertas peluang normal, uji
lilliefors, uji chi-square dan lainnya.
D. Langkah-Langkah Uji Kenormalan
Langkah-langkah dalam menguji kenormalan suatu data adalah sebagai berikut:
1. Ubah data ke dalam bentuk table seperti dibawah ini.
BB
BA
Oi
z1
z2
p1
p2
P
Ei
Kolom BB diisi dengan batas bawah kelas. Kolom BA diisi dengan batas atas kelas. Sedangkan
kolom Oi diisi dengan frekuensi dari masing-masing kelas.
Kemudian kolom z1dan z2 diisi dengan menggunakan rumus :
z=x-xS
Dimana nilai x diperoleh dari kolom BB untuk z1 dan kolom BA untuk z2. nilai x
merupakan rata-rata dan nilai S merupakan simpangan baku atau standar deviasi. Dalam excel
ditulis
=(sel BB-sel rata-rata)/ sel simpangan baku
Untuk mengisi kolom p1 dan p2, gunakan fungsi NORMSDIST. Secara umum rumus untuk
fungsi ini ditulis :
=NORMSDIST(z)
Selanjutnya kolom P merupakan nilai selisih dari p1 - p2. Sedangkan kolom Ei (expected value)
diisi dengan mengalikan nilai pada P dengan jumlah data.
2. Setelah didapat nilai Oi dan Ei. Selanjutnya mengitung Chi-square dengan menggunakan
fungsi CHITEST dan CHIINV, maka diperoleh :
Mencari nilai Chi-square probabilitas.=CHITEST(actual_range, expected_range)
Mencari nilai Chi-square hitung.=CHIINV(probability, degrees_freedom)
3. Setelah nilai Chi-square hitung diperoleh maka selanjutnya mencari nilai Chi-square
tabel dimana nilai Chi-square tabel diperoleh dengan menggunakan fungsi CHIINV. Hanya
untuk probabilitas disesuaikan dengan taraf signifikannya.==CHIINV(0.05,1)
E. Analisis Hasil
Membuat hipotesis :
H0 : Data Berdistribusi Normal.
H1 : Data Tidak Berdistribusi Normal
Uji antara beberapa k proporsi
Pengujian chi kuadrat dapat digunakan untuk menguji kesamaan dari dua proporsi atau lebih.
Pengujian kesamaan proporsi sama dengan pengujian independensi.
1. Uji Proporsi yang Dihipotesiskan : nilai proporsi yang dihipotesiskan
d.f. = k – m – 1
2. Uji Beda Dua Proporsi
d.f. = (r - 1)(k - 1)
3. Uji Beda k Proporsi : hipotesis nol tidak benar.
d.f. = (r - 1)(k - 1)
Statistik chi kuadrat untuk menguji kebebasan dapat juga diterapkan untuk menguji apakah k
populasi binom memiliki parameter yang sama p. Sesungguhnya uji ini merupakan perluasan uji
yang dijelaskan anara dua proporsi menjadi selisih antara k populasi.
Alternatifnya bahwa populasi proporsi itu tidak semuanya sama yang (ekivalen) dengan
pengujian bahwa terjadinya keberhasilan atau kegagalan tidak bergantung pada populasi yang
diambil sampelnya. Menghitung di dalam uji proporsi ini frekuensi harapan dihitung seperti cara
yang diterangkan sama dengan uji kebebasan dan bersama–sama dengan frekensi yang teramati
perhitungan menggunakan rumus dari uji kebebasan, yaitu (Walpole,1995) Dan dengan:
V = (2 - 1)(k - 1) = k – 1
Mengambil wilayah kritik diderajat bebas yang berbentuk , maka dapat disimpulkan mengenai
tidak semuanya sama
Kaidah keputusan :
Jika Chi-square hitung < Chi-square tabel, maka H0 diterima. Artinya data berdistribusi normal.
Jika Chi-square hitung > Chi-square tabel. maka H0 ditolak. Artinya data tidak berdistribusi
normal.
Pengambilan keputusan
Dari hasil perhitungan diperoleh nilai Chi-square hitung sebesar 1.546355 dan Chi-square
tabel sebesar 3.841459. Sehingga didapat hasil Chi-square hitung < Chi-square tabel,
maka H0 diterima.
BAB III
PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
A. Pengumpulan data
Studi kasus adalah masalah nyata yang ada dikehidupan sehari-hari. Studi kasus ini diambil
dari simulasi percobaan yang pernah dilakukan.
Kegiatan pengambilan data dan wawancara dilaksanakan pada:
Hari/tanggal
: Rabu, 2 November 2011
Waktu
: 13.00 s.d 14.00 WIB
Media
: Wawancara Langsung
Narasumber
: Ketua Rt. 08 dan 09
Data yang diambil adalah sebagai berikut :
No
KK
Rt. 08
1
KK1
2
KK2
3
KK3
4
KK4
5
KK5
6
KK6
7
KK7
8
KK8
9
KK9
10
KK10
11
KK11
12
KK12
13
KK13
14
KK14
15
KK15
No
KK
16
KK16
17
KK17
Rt. 09
18
KK18
19
KK19
20
KK20
21
KK21
Usia
43
33
32
40
58
42
56
75
51
28
37
25
35
37
53
Usia
27
33
40
32
56
43
22
23
24
25
26
27
28
29
30
KK22
KK23
KK24
KK25
KK26
KK27
KK28
KK29
KK30
62
35
42
46
38
61
45
72
43
B. Pengolahan Data
Data diatas diolah dalam Micr. Excel sebagai berikut :
Diketahui :
xmax
xmin
BK
R
interv
al
75
25
6
50
8.33333
33
Xmax merupakan nilai tertinggi dari data. Xmin merupakan nilai
terkecil dari data, BK merupakan banyak kelas, R merupakan Range
dan interval merupakan panjang kelas.
Maka, tabel distribusi frekuensi dan histogramnya adalah :
TB
TA
25
34
43
52
61
70
33
42
51
60
69
78
Frequen
cy
7
9
6
4
2
2
Dari hasil pengujian statistik deskriptif melalui Micr. Excel diperoleh data sebagai berikut :
Usia
Mean
44
2.33710
Standard Error
Median
Mode
Standard
7
42
43
12.8008
Deviation
6
163.862
Sample Variance
Kurtosis
1
0.11529
0.79747
Skewness
Range
Minimum
Maximum
Sum
Count
2
50
25
75
1320
30
Rata-rata
: 44
Standar Deviasi
: 12.80086
n (jumlah)
: 30
Dengan melakukan langkah-langkah pengujian kenormalan seperri pada teori yaitu:
1. Mengubah data ke dalam bentuk tabel dibawah ini.
BB
BA
Oi
zi
z2
p1
0.0
p2
0.2
P
0.1
Ei
4.2
24.5
33.5
7
-1.5
-0.8
6
0.2
1
0.4
4
0.2
7
7.4
33.5
42.5
9
-0.8
-0.1
1
0.4
5
0.7
5
0.2
2
7.1
43.5
51.5
6
0.0
0.6
8
0.7
2
0.9
4
0.1
0
3.9
2. Setelah
nilai
Oi
53.5
60.5
4
0.7
1.3
7
0.9
0
0.9
3
0.0
1
1.2
63.5
69.5
2
1.5
2.0
4
0.9
8
1.0
4
0.0
2
0.2
73.5 78.5 2
2.3
Selanjutnya mengitung Chi-square dengan
dan
Ei.
2.7
9
0
1
1
menggunakan fungsi CHITEST dan CHIINV,
maka diperoleh :
Oi
16
6
8
didapat
Ei
11.69
7.10
5.34
Mencari nilai Chi-square probabilitas.
Oi
Ei
Chitest
16
11.69
0.21367
6
7.10
5
8
5.34
Maka diketahui Chi-square probabilitas adalah 0.213675
Mencari nilai Chi-square hitung.
Oi
Ei
chitest
chiinv
16
11.69
0.21367 1.54635
6
7.10
5
5
8
5.34
Maka diketahui Chi-square hitung adalah 1.546355
3. Setelah nilai Chi-square hitung diperoleh maka selanjutnya mencari nilai Chi-square tabel
dimana nilai Chi-square tabel diperoleh dengan menggunakan fungsi CHIINV. Hanya untuk
probabilitas disesuaikan dengan taraf signifikannya. CHIINV dengan taraf signifikannya adalah
5% atau 0.05. Maka didapat
chinv
Oi
Ei
chitest
16
11.69
0.21367
6
7.10
5
8
5.34
nilai Chi-square tabel adalah 3.841459.
chiinv
5%
1.54635
3.84145
5
9
C. Analisis Hasil
Membuat hipotesis :
H0 : Data Berdistribusi Normal.
H1 : Data Tidak Berdistribusi Normal
Kaidah keputusan :
Jika Chi-square hitung < Chi-square tabel, maka H0 diterima. Artinya data berdistribusi normal.
Jika Chi-square hitung > Chi-square tabel. maka H0 ditolak. Artinya data tidak berdistribusi
normal.
Pengambilan keputusan
Dari hasil perhitungan diperoleh nilai Chi-square hitung sebesar 1.546355 dan Chi-square
tabel sebesar 3.841459.
Sehingga didapat hasil Chi-square hitung < Chi-square tabel, maka H0 diterima.
Data yang didapat adalah data yang berdistribusi normal.
BB
BA
24.5
33.5
43.5
53.5
63.5
73.5
33.5
42.5
51.5
60.5
69.5
78.5
Nilai
Tengah
29
38
47.5
57
66.5
76
BAB IV
PENUTUP
A. Kesimpulan
Dari data diatas saya menyimpulkan bahwa data yang saya peroleh dari narasumber,
merupakan Data Berdistribusi Normal berdasarkan pengujian Chi-square yang telah dilakukan.
B. Penutup
Saya menyadari bahwa makalah ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu kritik dan
saran dari semua pihak yang bersifat membangun selalu kami harapkan demi kesempurnaan
makalah ini.
Akhir kata, saya sampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah berperan serta
dalam penyusunan makalah ini dari awal sampai akhir.
DAFTAR PUSTAKA
Fransisca, deka. 2010, UJI BEDA PROPORSI (CHI – SQUARE), (tersedia pada URL: http://
dekafransiscamarthadewi.blogspot.com/2010/06/uji-beda-proporsi-chi-square.html pada tanggal
6 november 2011 pukul 8.51 WIB)
Satria, Eri. 2011, Labkom STIE YASA ANGGANA GARUT.
Sofyan, oke. 2010, UJI BEDA PROPORSI (CHI – SQUARE), (tersedia pada URL:
http://okeita-oke.blogspot.com/2010/02/chi-square.html pada tanggal 8 november 2011 pukul
17.15 WIB
STATISTIK EKONOMI 2
“Analisis data kualitatif Chi Square“
DISUSUN OLEH :
Aria sudarte
NPM: 14.02.01.1884
Program studi Ekonomi Manajemen
Semester 4B Pagi
UNIVERSITAS HINDU INDONESIA
Jl. Sangalangit, Tembau, Penatih, Kota Denpasar, Bali
TAHUN 2016
Kata Pengantar
Puji dan syukur saya ucapkan kepada Ida Sang Hyang Widhi Wasa,
karna atas waranugrahaNYA saya dapat menyelesaikan tugas ini dengan
tema “ Analisis data kualitatif Uji Chi Square “ tepat pada waktunya.
Tugas ini ditujukan untuk memenuhi tugas mata kuliah “ Statistik
Ekonomi 2 ”. Saya mengucapkan banyak terimakasih kepada Bapak
dosen yg telah memberikan wawasan dan bimbingannya sehingga tugas
ini dapat saya selesaikan dengan baik.
Saya menyadari bahwa tugas ini masih banyak kekurangan dalam
hal isi. Hal ini disebabkan oleh keterbatasan pengetahuan dan wawasan
saya.
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Penulisan
Pengolahan data merupakan bagian vital bagi setiap organisasi bisnis dan untuk setiap
pengambilan keputusan managemen yang sangat signifikan. Hasil dari pengolahan data tersebut
menjadi dasar bagi perencanaan jangka panjang perusahaan. Dalam area fungsional keuangan,
informasi dari data yang diambil
memberikan dasar dalam menentukan anggaran dan
pengendalian biaya. Pada bagian pemasaran, informasi tersebut dibutuhkan untuk merencanakan
produk baru, kompensasi tenaga penjual, dan beberapa keputusan penting lainnya
Seperti yang kita ketahui, bahwa kegiatan menganalisis akan selalu ada pada kegiatan seharihari hal tersebut yang melatarbelakangi penulis menyusun makalah ini untuk menambah dan
melatih pemahaman tentang pengolahan data mentah menjadi informasi.
Maka dalam hal ini, penulis melakukan pengujian terhadap suatu objek yaitu Usia Kepala
Keluarga yang ada di Kp. Papanggungan Rt. 08 dan 09 Rw. 13 Desa Mekarsari.
B. Perumusan Masalah
Dari uraian yang telah diberikan dalam latar belakang masalah, dapat dirumuskan sebagai
berikut:
Bagaimana mengolah data yang telah diperoleh disekitar kita menjadi sebuah informasi?
Bagaimana mengaplikasikan teori pada data di kehidupan nyata?
C. Maksud dan Tujuan Penulisan
Adapun tujuan dari penyusunan makalah ini adalh sebagi berikut:
Mengetahui cara mengolah data yang diperoleh.
Mengetahui aplikasi teori yang telah disampaikan di perkuliahan dengan data pada kehidupan
nyata.
BAB II
LANDASAN TEORI
A. Pengertian Uji Chi-Square
Uji chi-square adalah salah satu uji statistic non parametik yang cukup sering digunakan
dalam penelitian. Uji chi-square ini bias diterapkan untuk pengujian kenormalan data, pengujian
data yang berlevel nominal atau untuk menguji perbedaan dua atau lebih proporsi sampel. Uji
chi-square diterapkan pada kasus dimana akan diuji apakah frekuensi yang akan di amati (data
observasi) bebeda secara nyata ataukah tidak dengan frekuensi yang diharapkan (expected
value). Chi-square Test atau Uji Chi-square adalah teknik analisis yang digunakan
untuk menentukan perbedaan frekuensi observasi (Oi) dengan frekuensi ekspektasi atau
frekuensi harapan (Ei) suatu kategori tertentu. Uji ini dapatdilakukan pada data diskrit atau
frekuensi.
Pengertian chi square atau chi kuadrat lainnya adalah sebuah uji hipotesis tentang
perbandingan antara frekuensi observasi dengan frekuensi harapan yang didasarkan oleh
hipotesis tertentu pada setiap kasus atau data (diktat 2009). Chi kuadrat adalah pengujian
hipotesis
tentang
perbandingan
antara
frekuensi
sampel
yang
benar–benar
terjadi
(Haryono,1994). Chi kuadrat biasanya di dalam frekuensi observasi berlambangkan dengan
frekuensi harapan yang didasarkan atas hipotesis dilambangkan . Ekspresi matematis tentang
distribusi chi kuadrat hanya tergantung pada suatu parameter, yaitu derajat kebebasan (d.f.).
Chi kuadrat mempunyai masing–masing nilai derajat kebebasan, yaitu distribusi (kuadrat
standard normal) merupakan distribusi chi kuadrat dengan d.f. = 1, dan nilai variabel tidak
bernilai negative. Kegunaan dari chi square untuk menguji seberapa baik kesesuaian diantara
frekuensi yang teramati dengan frekuensi harapan yang didasarkan pada sebaran yang akan
dihipotesiskan, atau juga menguji perbedaan antara dua kelompok pada data dua kategorik untuk
dapat menguji signifikansi asosiasi dua kelompok pada data dua katagorik tersebut (Sri,1990).
Syarat agar uji Chi-Square dapat digunakan adalah jumlah sel yang nilai espektasinya kurang
dari 5 tidak ebih dari 20 % dari sel yang ada.Namun apabila hal ini terjadi SPSS akan
memberikan peringatan dan anda harus menggunakan uji chi-square dengan koreksi.Jika hal ini
terjadi pada tebel 2 baris dan 2 kolom,sebaiknya anda menggunakan uji eksak dan Fisher yang di
tampilkan pada bagian bawah table uji statistik.
Rumus:
X2 = Σ ( O – E )2
E
O : nilai Observasi (pengamatan)
E : nilai Expected (harapan)
Df = (b-1) (k-1)
b
: jumlah baris
k
: jumlah kolom
B. Kegunaan Chi-Square
Adapun kegunaan dari uji Chi-Square, adalah :
1. Ada tidaknya asosiasi antara 2 variabel (Independent test)
2. Apakah suatu kelompok homogen atau tidak (Homogenity test)
3. Uji kenormalan data dengan melihat distribusi data (Goodness of fit test)
C. Uji Kenormalan Data Dengan Chi-Square.
Salah satu bentuk probabilitas yang penting peranannya dalam statistic inferensia adalah
distribusi normal. Maka setelah suatu kelompok data diolah dengan statistic deskriptif atau telah
diketahui nilai rata-rata, variaans dan sebagainya, sebelun data tersebut diolah dengan statistik
inferensia data tersebut seharusnya diuji apaka data tersebut berdistribusi normal atau tidak.
Hal ini penting mengingat pengolahan statistik terbagi atas sstatistik parametik dan statistik
non parametik. Pengolahan data menggunakan statistik parametik memiliki syarat diantaranya
bahwa data harus berdistribusi normal, artinya data yang tidak berdistribusi normal tidak dapat
diolah menggunakan statistik parametik tetapi hanya dapat diolah menggunakan distribuasi non
parametik.
Uji kenormalan data dapat dilakukan dengan menggunakan kertas peluang normal, uji
lilliefors, uji chi-square dan lainnya.
D. Langkah-Langkah Uji Kenormalan
Langkah-langkah dalam menguji kenormalan suatu data adalah sebagai berikut:
1. Ubah data ke dalam bentuk table seperti dibawah ini.
BB
BA
Oi
z1
z2
p1
p2
P
Ei
Kolom BB diisi dengan batas bawah kelas. Kolom BA diisi dengan batas atas kelas. Sedangkan
kolom Oi diisi dengan frekuensi dari masing-masing kelas.
Kemudian kolom z1dan z2 diisi dengan menggunakan rumus :
z=x-xS
Dimana nilai x diperoleh dari kolom BB untuk z1 dan kolom BA untuk z2. nilai x
merupakan rata-rata dan nilai S merupakan simpangan baku atau standar deviasi. Dalam excel
ditulis
=(sel BB-sel rata-rata)/ sel simpangan baku
Untuk mengisi kolom p1 dan p2, gunakan fungsi NORMSDIST. Secara umum rumus untuk
fungsi ini ditulis :
=NORMSDIST(z)
Selanjutnya kolom P merupakan nilai selisih dari p1 - p2. Sedangkan kolom Ei (expected value)
diisi dengan mengalikan nilai pada P dengan jumlah data.
2. Setelah didapat nilai Oi dan Ei. Selanjutnya mengitung Chi-square dengan menggunakan
fungsi CHITEST dan CHIINV, maka diperoleh :
Mencari nilai Chi-square probabilitas.=CHITEST(actual_range, expected_range)
Mencari nilai Chi-square hitung.=CHIINV(probability, degrees_freedom)
3. Setelah nilai Chi-square hitung diperoleh maka selanjutnya mencari nilai Chi-square
tabel dimana nilai Chi-square tabel diperoleh dengan menggunakan fungsi CHIINV. Hanya
untuk probabilitas disesuaikan dengan taraf signifikannya.==CHIINV(0.05,1)
E. Analisis Hasil
Membuat hipotesis :
H0 : Data Berdistribusi Normal.
H1 : Data Tidak Berdistribusi Normal
Uji antara beberapa k proporsi
Pengujian chi kuadrat dapat digunakan untuk menguji kesamaan dari dua proporsi atau lebih.
Pengujian kesamaan proporsi sama dengan pengujian independensi.
1. Uji Proporsi yang Dihipotesiskan : nilai proporsi yang dihipotesiskan
d.f. = k – m – 1
2. Uji Beda Dua Proporsi
d.f. = (r - 1)(k - 1)
3. Uji Beda k Proporsi : hipotesis nol tidak benar.
d.f. = (r - 1)(k - 1)
Statistik chi kuadrat untuk menguji kebebasan dapat juga diterapkan untuk menguji apakah k
populasi binom memiliki parameter yang sama p. Sesungguhnya uji ini merupakan perluasan uji
yang dijelaskan anara dua proporsi menjadi selisih antara k populasi.
Alternatifnya bahwa populasi proporsi itu tidak semuanya sama yang (ekivalen) dengan
pengujian bahwa terjadinya keberhasilan atau kegagalan tidak bergantung pada populasi yang
diambil sampelnya. Menghitung di dalam uji proporsi ini frekuensi harapan dihitung seperti cara
yang diterangkan sama dengan uji kebebasan dan bersama–sama dengan frekensi yang teramati
perhitungan menggunakan rumus dari uji kebebasan, yaitu (Walpole,1995) Dan dengan:
V = (2 - 1)(k - 1) = k – 1
Mengambil wilayah kritik diderajat bebas yang berbentuk , maka dapat disimpulkan mengenai
tidak semuanya sama
Kaidah keputusan :
Jika Chi-square hitung < Chi-square tabel, maka H0 diterima. Artinya data berdistribusi normal.
Jika Chi-square hitung > Chi-square tabel. maka H0 ditolak. Artinya data tidak berdistribusi
normal.
Pengambilan keputusan
Dari hasil perhitungan diperoleh nilai Chi-square hitung sebesar 1.546355 dan Chi-square
tabel sebesar 3.841459. Sehingga didapat hasil Chi-square hitung < Chi-square tabel,
maka H0 diterima.
BAB III
PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
A. Pengumpulan data
Studi kasus adalah masalah nyata yang ada dikehidupan sehari-hari. Studi kasus ini diambil
dari simulasi percobaan yang pernah dilakukan.
Kegiatan pengambilan data dan wawancara dilaksanakan pada:
Hari/tanggal
: Rabu, 2 November 2011
Waktu
: 13.00 s.d 14.00 WIB
Media
: Wawancara Langsung
Narasumber
: Ketua Rt. 08 dan 09
Data yang diambil adalah sebagai berikut :
No
KK
Rt. 08
1
KK1
2
KK2
3
KK3
4
KK4
5
KK5
6
KK6
7
KK7
8
KK8
9
KK9
10
KK10
11
KK11
12
KK12
13
KK13
14
KK14
15
KK15
No
KK
16
KK16
17
KK17
Rt. 09
18
KK18
19
KK19
20
KK20
21
KK21
Usia
43
33
32
40
58
42
56
75
51
28
37
25
35
37
53
Usia
27
33
40
32
56
43
22
23
24
25
26
27
28
29
30
KK22
KK23
KK24
KK25
KK26
KK27
KK28
KK29
KK30
62
35
42
46
38
61
45
72
43
B. Pengolahan Data
Data diatas diolah dalam Micr. Excel sebagai berikut :
Diketahui :
xmax
xmin
BK
R
interv
al
75
25
6
50
8.33333
33
Xmax merupakan nilai tertinggi dari data. Xmin merupakan nilai
terkecil dari data, BK merupakan banyak kelas, R merupakan Range
dan interval merupakan panjang kelas.
Maka, tabel distribusi frekuensi dan histogramnya adalah :
TB
TA
25
34
43
52
61
70
33
42
51
60
69
78
Frequen
cy
7
9
6
4
2
2
Dari hasil pengujian statistik deskriptif melalui Micr. Excel diperoleh data sebagai berikut :
Usia
Mean
44
2.33710
Standard Error
Median
Mode
Standard
7
42
43
12.8008
Deviation
6
163.862
Sample Variance
Kurtosis
1
0.11529
0.79747
Skewness
Range
Minimum
Maximum
Sum
Count
2
50
25
75
1320
30
Rata-rata
: 44
Standar Deviasi
: 12.80086
n (jumlah)
: 30
Dengan melakukan langkah-langkah pengujian kenormalan seperri pada teori yaitu:
1. Mengubah data ke dalam bentuk tabel dibawah ini.
BB
BA
Oi
zi
z2
p1
0.0
p2
0.2
P
0.1
Ei
4.2
24.5
33.5
7
-1.5
-0.8
6
0.2
1
0.4
4
0.2
7
7.4
33.5
42.5
9
-0.8
-0.1
1
0.4
5
0.7
5
0.2
2
7.1
43.5
51.5
6
0.0
0.6
8
0.7
2
0.9
4
0.1
0
3.9
2. Setelah
nilai
Oi
53.5
60.5
4
0.7
1.3
7
0.9
0
0.9
3
0.0
1
1.2
63.5
69.5
2
1.5
2.0
4
0.9
8
1.0
4
0.0
2
0.2
73.5 78.5 2
2.3
Selanjutnya mengitung Chi-square dengan
dan
Ei.
2.7
9
0
1
1
menggunakan fungsi CHITEST dan CHIINV,
maka diperoleh :
Oi
16
6
8
didapat
Ei
11.69
7.10
5.34
Mencari nilai Chi-square probabilitas.
Oi
Ei
Chitest
16
11.69
0.21367
6
7.10
5
8
5.34
Maka diketahui Chi-square probabilitas adalah 0.213675
Mencari nilai Chi-square hitung.
Oi
Ei
chitest
chiinv
16
11.69
0.21367 1.54635
6
7.10
5
5
8
5.34
Maka diketahui Chi-square hitung adalah 1.546355
3. Setelah nilai Chi-square hitung diperoleh maka selanjutnya mencari nilai Chi-square tabel
dimana nilai Chi-square tabel diperoleh dengan menggunakan fungsi CHIINV. Hanya untuk
probabilitas disesuaikan dengan taraf signifikannya. CHIINV dengan taraf signifikannya adalah
5% atau 0.05. Maka didapat
chinv
Oi
Ei
chitest
16
11.69
0.21367
6
7.10
5
8
5.34
nilai Chi-square tabel adalah 3.841459.
chiinv
5%
1.54635
3.84145
5
9
C. Analisis Hasil
Membuat hipotesis :
H0 : Data Berdistribusi Normal.
H1 : Data Tidak Berdistribusi Normal
Kaidah keputusan :
Jika Chi-square hitung < Chi-square tabel, maka H0 diterima. Artinya data berdistribusi normal.
Jika Chi-square hitung > Chi-square tabel. maka H0 ditolak. Artinya data tidak berdistribusi
normal.
Pengambilan keputusan
Dari hasil perhitungan diperoleh nilai Chi-square hitung sebesar 1.546355 dan Chi-square
tabel sebesar 3.841459.
Sehingga didapat hasil Chi-square hitung < Chi-square tabel, maka H0 diterima.
Data yang didapat adalah data yang berdistribusi normal.
BB
BA
24.5
33.5
43.5
53.5
63.5
73.5
33.5
42.5
51.5
60.5
69.5
78.5
Nilai
Tengah
29
38
47.5
57
66.5
76
BAB IV
PENUTUP
A. Kesimpulan
Dari data diatas saya menyimpulkan bahwa data yang saya peroleh dari narasumber,
merupakan Data Berdistribusi Normal berdasarkan pengujian Chi-square yang telah dilakukan.
B. Penutup
Saya menyadari bahwa makalah ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu kritik dan
saran dari semua pihak yang bersifat membangun selalu kami harapkan demi kesempurnaan
makalah ini.
Akhir kata, saya sampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah berperan serta
dalam penyusunan makalah ini dari awal sampai akhir.
DAFTAR PUSTAKA
Fransisca, deka. 2010, UJI BEDA PROPORSI (CHI – SQUARE), (tersedia pada URL: http://
dekafransiscamarthadewi.blogspot.com/2010/06/uji-beda-proporsi-chi-square.html pada tanggal
6 november 2011 pukul 8.51 WIB)
Satria, Eri. 2011, Labkom STIE YASA ANGGANA GARUT.
Sofyan, oke. 2010, UJI BEDA PROPORSI (CHI – SQUARE), (tersedia pada URL:
http://okeita-oke.blogspot.com/2010/02/chi-square.html pada tanggal 8 november 2011 pukul
17.15 WIB
STATISTIK EKONOMI 2
“Analisis data kualitatif Chi Square“
DISUSUN OLEH :
Aria sudarte
NPM: 14.02.01.1884
Program studi Ekonomi Manajemen
Semester 4B Pagi
UNIVERSITAS HINDU INDONESIA
Jl. Sangalangit, Tembau, Penatih, Kota Denpasar, Bali
TAHUN 2016
Kata Pengantar
Puji dan syukur saya ucapkan kepada Ida Sang Hyang Widhi Wasa,
karna atas waranugrahaNYA saya dapat menyelesaikan tugas ini dengan
tema “ Analisis data kualitatif Uji Chi Square “ tepat pada waktunya.
Tugas ini ditujukan untuk memenuhi tugas mata kuliah “ Statistik
Ekonomi 2 ”. Saya mengucapkan banyak terimakasih kepada Bapak
dosen yg telah memberikan wawasan dan bimbingannya sehingga tugas
ini dapat saya selesaikan dengan baik.
Saya menyadari bahwa tugas ini masih banyak kekurangan dalam
hal isi. Hal ini disebabkan oleh keterbatasan pengetahuan dan wawasan
saya.