TEKNIK ANALISIS DATA
Oleh:
Endang Mulyatiningsih
Macam-macam statistik
Parametrik
Inferensial
Statistik
Deskriptif
Non
parametrik
Sampel
Penjelasan
Sampel
Populasi
Inferensial
• Digunakan untuk mengambil
kesimpulan pada populasi, namun
data hanya diambil pada sampel.
• Data diambil dari sampel acak dan
sebaran datanya berdistribusi normal
Deskripif
• Menganalisis data apa adanya, tidak
digunakan untuk menarik
kesimpulan.
• Penyajian data menggunakan tabel
atau diagram
POPULASI DAN SAMPEL
Reduksi
POPULASI
Sampel
Generalisasi
Sugiyono, FT UNY
Parametrik
• Menggunakan berbagai macam
ukuran yang berskala interval/ratio
• Sebaran data sampel diambil acak dari
populasi yang berdistribusi normal
Non
Parametrik
• Digunakan untuk data berskala
ordinal dan nominal
• Sebaran data tidak harus berdistribusi
normal
Macam-macam Data Penelitian
Diskrit
Ordinal
Kontinum
Interval
Kuantitatif
Data
Kualitatif
Rasio
SKALA PEGUKURAN
Nominal
Ordinal
Interval
Rasio
• Hanya untuk memberi nama, atribut dan tidak menunjukkan subjek yang
satu lebih baik dari yang lain. Contoh: agama, jenis kelamin
• Menunjukkan kategori/peringkat namun jarak antar peringkat tidak sama
• Contoh: juara 1, 2 dan 3. SES tinggi, sedang, rendah
• Menunjukkan skala yang berjarak sama, contoh skala sikap yang diberi skor
(1,2,3,4), umur, jam /waktu dsb
• Sama seperti skala interval tetapi memiliki nilai nol (0) absolut, misalnya
jumlah uang (Rp), suhu, tinggi/panjang (m), berat (gram),
DATA ORDINAL, JARAK TIDAK SAMA
100
95
75
70
60
1
2
3
4
5
45
6
nilai
ranking
DATA INTERVAL DAN RATIO
DATA INTERVAL: JARAK SAMA TDK ADA NILAI NOL
ABUSOLUT (SKALA TERMOMETER)
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
DATA RATIO: JARAK SAMA ADA NILAI NOL
ABUSOLUT (UKURAN PANJANG)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
PENGGUNAAN STATISTIK
JENIS DATA
KOMPARASI
KELOMPOK)
NOMINAL
Fisher
ORDINAL
Sign Test
Wilcoxon
Man whitney
Kolmogorov
smirnov
Friedman Two way
anova
Kruskal Wallis One
way anova
Spearman Rank
Kendall Tau
INTEVAL
RASIO
t- test
One way anova
Two way anova
Pearson Product
Moment*
Partial Correlation*
Multiple
Correlation*
2
(2
KOMPARASI
> 2 KELOMPOK
2
KORELASI
Contingensi
KOMPARASI DUA KEL SAMPEL
One sample t-test
X1
1
2
3
4
5
6
X2
1
2
3
4
5
6
PRE
TEST
POST
TEST
Independen sampel t-test
X1
KEL A
1
X2
KEL B
1
2
2
3
3
4
4
5
5
6
6
KOMPARASI > 2 KEL SAMPEL
ONE WAY ANOVA (analisis of varians)
X1
PNS
X2
SWASTA
X3
WIRASWT
X4
IRT
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
5
5
5
5
6
6
6
6
7
7
7
7
8
8
8
8
9
9
9
9
KONTROL
KELAS A
KELAS B
KELAS C
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
5
5
5
5
6
6
6
6
7
7
7
7
8
8
8
8
9
9
9
9
DESAIN EKSPERIMEN DGN DUA
PERLAKUAN (Two way anova)
PERLAKUAN PERTAMA
KONTROL
KELAS A
KELAS B
KELAS C
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
PERLAKUAN KEDUA
KONTROL
KELAS A
KELAS B
KELAS C
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
PENGULANGAN PENGUKURAN
(repeated measure of anova)
PENGUKURAN KE
I
II
III
IV
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
5
5
5
5
6
6
6
6
7
7
7
7
8
8
8
8
9
9
9
9
KORELASI DUA VARIABEL
PEARSON’S / PRODUCT MOMENT
Y
KEPUASAN
PELANGGAN
X
KUALITAS
LAYANAN
NO RESPONDEN
KUALITAS
LAYANAN
KEPUASAN
PELANGGAN
1
70
75
2
60
60
3
80
90
4
60
70
5
40
50
6
70
80
KORELASI > DUA VARIABEL
INDEPENDEN
• REGRESI LINEAR
X1
X2
Y
NO
X1
X2
X3
Y
1
14
23
41
70
2
23
25
44
59
3
16
27
39
60
4
18
29
42
77
5
13
26
45
65
6
14
22
37
68
7
18
30
43
85
X3
X1 = ETOS KERJA
X2 = DISIPLIN
X3 = LOYALITAS
Y = PRESTASI KERJA
ANALISIS JALUR (PATH DIAGRAM)
KORELASI PARSIAL/ SEM
X1
X3
X2
X1 = MOTIVASI KERJA
X2= MOTIVASI BERPRESTASI
X3 = KINERJA
Y = PENGHASILAN TAMBAHAN
Y
NO
X1
X2
X3
Y
1
14
23
41
400
2
23
25
44
500
3
16
27
39
600
4
18
29
42
700
5
13
26
45
800
6
14
22
37
900
7
18
30
43
700
RELIABIL
ITAS
STRUCTURAL EQUATION MODELLING
RBIND
1
RMAT
λ1
VALIDITAS
VAR.
VAR.
VAR.
LATEN
LATEN
LATEN
λ2
2
λ3
ξ1
RIPA
USBIND
10
λ10
γ11
3
λ4
λ11
RIPS
ξ2
4
γ12
USMAT
11
η
λ5
λ12
VERBAL
5
λ6
KUANT
6
λ7
γ13
KORELASI
USIPA
λ13
12
ξ3
GAMBAR
7
USIPS
λ8
13
MOTIVASI
λ9
8
EKONOMI
9
VAR
VAR
MANIFES
MANIFES
Persayaratan Analisis
Statistik Inferensial
KORELASIONAL
KOMPARASI
Sampel diambil secara
Sampel diambil secara
acak
Sebaran data normal
Pasangan data (X dan Y)
mengikuti garis linier
Masing-masing data
berskala interval
acak
Varian kelompok homogen
Salah satu data dapat
berskala ordinal
Sebaran data normal
ILUSTRASI
KRITERIA LINEAR
KRITERIA NORMAL
Y
34,13%
13,53%
34,13%
13,53
2,7%
2,7
34
13,4 Kurva
Normal Baku
%
2,7%
X
HOMOGENITS VARIAN: Asumsi yang diuji dalam homogenitas varians yaitu varian A – B = varian
A – C = variance B – C. Dengan demikian varian kelompok yang dibandingkan adalah setara
LINERAITAS (garis regresi)
Ŷ = by.xX + ay.x
Dimana:
Ŷ = skor prediksi
b = slope, arah garis regresi
a = intercep Y, pertemuan sumbu X dan Y pada posisi X =
Statistics
N
Mean
Median
Mode
Std. Dev iation
Variance
Skewness
Std. Error of Skewness
Kurtosis
Std. Error of Kurtosis
Range
Minimum
Maximum
Valid
Missing
TES SELEKSI
763
0
6.6856
6.9000
6.80
1.06883
1.14239
-.799
.089
.495
.177
6.40
2.80
9.20
UJIAN
NASIONAL
763
0
22.5758
23.0000
21.80
3.83376
14.69772
-.408
.089
-.666
.177
17.00
12.20
29.20
UNBIND
UNMATE
ONESIA UNBINGGRIS MATIKA
763
763
763
0
0
0
8.3489
6.7515
7.4719
8.4000
7.0000
7.6700
8.80
7.20
10.00
.95128
1.64098
1.80461
.90494
2.69282
3.25662
-.910
-.462
-.433
.089
.089
.089
1.030
-.719
-.710
.177
.177
.177
5.80
7.40
7.67
4.20
2.40
2.33
10.00
9.80
10.00
Analisis Data kualitatif
Pengumpulan data
Reduksi data
Display data
Kesimpulan dan ferifikasi
1
Memasuki Situasi Sosial :
tempat, aktor, dan aktivitas.
Tahap deskripsi
Xcvft7
&^%NGBDcz < +
_ & h g T sb
) )) a sv % $ # > , j
B a 2 @ & ^ % 0 + - k jn ) H D G A S S h F
#*^:, : } { 0 ( 2 % * & s D
A S a h III IX a n % # q O K % # 2 9 5 v
sd ah R + - ah > B zc ^ $ * : a $ a s 2 ) f )
(
2
3
Tahap Data Reduksi.
Menentukan fokus
Tahap Seleksi : mengurai
fokus
753442492376290702295
XNGBDTBHDGSSHFDIHDRDD
ASOKRB
Cvfthgajahass ahanvsdq ah zc
^% , #% & % >:{ }
%+>$
I II III IX
0123456789
ABCDE FGHIJKLM NOPQRS
T U V W XY Z
AbcdefghIjklmnop
Angka
Lainnya
Kapital
H. Kecil
Endang Mulyatiningsih
Macam-macam statistik
Parametrik
Inferensial
Statistik
Deskriptif
Non
parametrik
Sampel
Penjelasan
Sampel
Populasi
Inferensial
• Digunakan untuk mengambil
kesimpulan pada populasi, namun
data hanya diambil pada sampel.
• Data diambil dari sampel acak dan
sebaran datanya berdistribusi normal
Deskripif
• Menganalisis data apa adanya, tidak
digunakan untuk menarik
kesimpulan.
• Penyajian data menggunakan tabel
atau diagram
POPULASI DAN SAMPEL
Reduksi
POPULASI
Sampel
Generalisasi
Sugiyono, FT UNY
Parametrik
• Menggunakan berbagai macam
ukuran yang berskala interval/ratio
• Sebaran data sampel diambil acak dari
populasi yang berdistribusi normal
Non
Parametrik
• Digunakan untuk data berskala
ordinal dan nominal
• Sebaran data tidak harus berdistribusi
normal
Macam-macam Data Penelitian
Diskrit
Ordinal
Kontinum
Interval
Kuantitatif
Data
Kualitatif
Rasio
SKALA PEGUKURAN
Nominal
Ordinal
Interval
Rasio
• Hanya untuk memberi nama, atribut dan tidak menunjukkan subjek yang
satu lebih baik dari yang lain. Contoh: agama, jenis kelamin
• Menunjukkan kategori/peringkat namun jarak antar peringkat tidak sama
• Contoh: juara 1, 2 dan 3. SES tinggi, sedang, rendah
• Menunjukkan skala yang berjarak sama, contoh skala sikap yang diberi skor
(1,2,3,4), umur, jam /waktu dsb
• Sama seperti skala interval tetapi memiliki nilai nol (0) absolut, misalnya
jumlah uang (Rp), suhu, tinggi/panjang (m), berat (gram),
DATA ORDINAL, JARAK TIDAK SAMA
100
95
75
70
60
1
2
3
4
5
45
6
nilai
ranking
DATA INTERVAL DAN RATIO
DATA INTERVAL: JARAK SAMA TDK ADA NILAI NOL
ABUSOLUT (SKALA TERMOMETER)
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
DATA RATIO: JARAK SAMA ADA NILAI NOL
ABUSOLUT (UKURAN PANJANG)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
PENGGUNAAN STATISTIK
JENIS DATA
KOMPARASI
KELOMPOK)
NOMINAL
Fisher
ORDINAL
Sign Test
Wilcoxon
Man whitney
Kolmogorov
smirnov
Friedman Two way
anova
Kruskal Wallis One
way anova
Spearman Rank
Kendall Tau
INTEVAL
RASIO
t- test
One way anova
Two way anova
Pearson Product
Moment*
Partial Correlation*
Multiple
Correlation*
2
(2
KOMPARASI
> 2 KELOMPOK
2
KORELASI
Contingensi
KOMPARASI DUA KEL SAMPEL
One sample t-test
X1
1
2
3
4
5
6
X2
1
2
3
4
5
6
PRE
TEST
POST
TEST
Independen sampel t-test
X1
KEL A
1
X2
KEL B
1
2
2
3
3
4
4
5
5
6
6
KOMPARASI > 2 KEL SAMPEL
ONE WAY ANOVA (analisis of varians)
X1
PNS
X2
SWASTA
X3
WIRASWT
X4
IRT
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
5
5
5
5
6
6
6
6
7
7
7
7
8
8
8
8
9
9
9
9
KONTROL
KELAS A
KELAS B
KELAS C
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
5
5
5
5
6
6
6
6
7
7
7
7
8
8
8
8
9
9
9
9
DESAIN EKSPERIMEN DGN DUA
PERLAKUAN (Two way anova)
PERLAKUAN PERTAMA
KONTROL
KELAS A
KELAS B
KELAS C
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
PERLAKUAN KEDUA
KONTROL
KELAS A
KELAS B
KELAS C
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
PENGULANGAN PENGUKURAN
(repeated measure of anova)
PENGUKURAN KE
I
II
III
IV
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
5
5
5
5
6
6
6
6
7
7
7
7
8
8
8
8
9
9
9
9
KORELASI DUA VARIABEL
PEARSON’S / PRODUCT MOMENT
Y
KEPUASAN
PELANGGAN
X
KUALITAS
LAYANAN
NO RESPONDEN
KUALITAS
LAYANAN
KEPUASAN
PELANGGAN
1
70
75
2
60
60
3
80
90
4
60
70
5
40
50
6
70
80
KORELASI > DUA VARIABEL
INDEPENDEN
• REGRESI LINEAR
X1
X2
Y
NO
X1
X2
X3
Y
1
14
23
41
70
2
23
25
44
59
3
16
27
39
60
4
18
29
42
77
5
13
26
45
65
6
14
22
37
68
7
18
30
43
85
X3
X1 = ETOS KERJA
X2 = DISIPLIN
X3 = LOYALITAS
Y = PRESTASI KERJA
ANALISIS JALUR (PATH DIAGRAM)
KORELASI PARSIAL/ SEM
X1
X3
X2
X1 = MOTIVASI KERJA
X2= MOTIVASI BERPRESTASI
X3 = KINERJA
Y = PENGHASILAN TAMBAHAN
Y
NO
X1
X2
X3
Y
1
14
23
41
400
2
23
25
44
500
3
16
27
39
600
4
18
29
42
700
5
13
26
45
800
6
14
22
37
900
7
18
30
43
700
RELIABIL
ITAS
STRUCTURAL EQUATION MODELLING
RBIND
1
RMAT
λ1
VALIDITAS
VAR.
VAR.
VAR.
LATEN
LATEN
LATEN
λ2
2
λ3
ξ1
RIPA
USBIND
10
λ10
γ11
3
λ4
λ11
RIPS
ξ2
4
γ12
USMAT
11
η
λ5
λ12
VERBAL
5
λ6
KUANT
6
λ7
γ13
KORELASI
USIPA
λ13
12
ξ3
GAMBAR
7
USIPS
λ8
13
MOTIVASI
λ9
8
EKONOMI
9
VAR
VAR
MANIFES
MANIFES
Persayaratan Analisis
Statistik Inferensial
KORELASIONAL
KOMPARASI
Sampel diambil secara
Sampel diambil secara
acak
Sebaran data normal
Pasangan data (X dan Y)
mengikuti garis linier
Masing-masing data
berskala interval
acak
Varian kelompok homogen
Salah satu data dapat
berskala ordinal
Sebaran data normal
ILUSTRASI
KRITERIA LINEAR
KRITERIA NORMAL
Y
34,13%
13,53%
34,13%
13,53
2,7%
2,7
34
13,4 Kurva
Normal Baku
%
2,7%
X
HOMOGENITS VARIAN: Asumsi yang diuji dalam homogenitas varians yaitu varian A – B = varian
A – C = variance B – C. Dengan demikian varian kelompok yang dibandingkan adalah setara
LINERAITAS (garis regresi)
Ŷ = by.xX + ay.x
Dimana:
Ŷ = skor prediksi
b = slope, arah garis regresi
a = intercep Y, pertemuan sumbu X dan Y pada posisi X =
Statistics
N
Mean
Median
Mode
Std. Dev iation
Variance
Skewness
Std. Error of Skewness
Kurtosis
Std. Error of Kurtosis
Range
Minimum
Maximum
Valid
Missing
TES SELEKSI
763
0
6.6856
6.9000
6.80
1.06883
1.14239
-.799
.089
.495
.177
6.40
2.80
9.20
UJIAN
NASIONAL
763
0
22.5758
23.0000
21.80
3.83376
14.69772
-.408
.089
-.666
.177
17.00
12.20
29.20
UNBIND
UNMATE
ONESIA UNBINGGRIS MATIKA
763
763
763
0
0
0
8.3489
6.7515
7.4719
8.4000
7.0000
7.6700
8.80
7.20
10.00
.95128
1.64098
1.80461
.90494
2.69282
3.25662
-.910
-.462
-.433
.089
.089
.089
1.030
-.719
-.710
.177
.177
.177
5.80
7.40
7.67
4.20
2.40
2.33
10.00
9.80
10.00
Analisis Data kualitatif
Pengumpulan data
Reduksi data
Display data
Kesimpulan dan ferifikasi
1
Memasuki Situasi Sosial :
tempat, aktor, dan aktivitas.
Tahap deskripsi
Xcvft7
&^%NGBDcz < +
_ & h g T sb
) )) a sv % $ # > , j
B a 2 @ & ^ % 0 + - k jn ) H D G A S S h F
#*^:, : } { 0 ( 2 % * & s D
A S a h III IX a n % # q O K % # 2 9 5 v
sd ah R + - ah > B zc ^ $ * : a $ a s 2 ) f )
(
2
3
Tahap Data Reduksi.
Menentukan fokus
Tahap Seleksi : mengurai
fokus
753442492376290702295
XNGBDTBHDGSSHFDIHDRDD
ASOKRB
Cvfthgajahass ahanvsdq ah zc
^% , #% & % >:{ }
%+>$
I II III IX
0123456789
ABCDE FGHIJKLM NOPQRS
T U V W XY Z
AbcdefghIjklmnop
Angka
Lainnya
Kapital
H. Kecil