Praktek Analisis Data Penyuluhan pada Kasus Pendampingan
T eknik A nalisis D ampak
P endampingan
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
P
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:
1. Uji t berpasangan
1
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:
= ̅
1
− ̅
2
√
1
2
2
2
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 damp ak dikenal “Before” versus “After”.
- 2
− 2 (
2 = . 2
11 3900 4300
12 3300 3500
13 2300 2700
14 3225 4000
15 3850 4300
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
Tabel 1. Produktivitas padi petani sebelum dan sesudah pendampingan (data hipotesis) No. Resp.
Contoh: Anda memiliki data produktivitas padi/ha dari 15 responden, yang dikumpulkan sebelum dan setelah pendampingan, sebagai berikut (Tabel 1)
2 = . 2 r = korelasi antara dua contoh
2
2 = . 1
1
1 = . 1
√
2 = − . 2
1 = − . 1 ̅
̅
) Keterangan:
2
√
1
2
1
) ( Sebelum melanjutkan analisis, rumuskan dulu hipotesisnya sebagai berikut: Hipotesis: H o = Produktivitas padi sebelum mengikuti pendampingan sama dengan (=) produktivitas padi setelah mengikuti pendampingan, H 1 = 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 eksplisitNamun 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
Langkah 2: Klik icon Data, lalu klik icon Data Analysis. Letak Data Analysis berada berada
di Toolbar di bagian kanan atas worksheet (Gambar 2) Gambar 2. Klik Tab Data dan icon Data Analysis
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 3. Letak icon Option pada Worksheet Program Excel
2. Setelah di mengklik Option, muncul pilihan icon. Klik Add-Ins yang terletak di bagian kiri ke dua dari bawah (Gambar 4).
Gambar 4. Letak icon Add-Ins 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
5. Kotak dialog Excel Option dengan pilihan Analysis ToolPak
4. Setelah klik Go, muncul kotak dialog Add-Ins. Centang Analysis ToolPak, dan terakhir klik OK (Gambar 6) Gambar 6. Tahap akhir menginstal icon Data Analysis
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 7. Klik t-Test: Paired Two Sample for Means 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.
Gambar 8. Kotak dialog t-Test: Paired Two Sample for Means 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 9. Hasil Akhir Analisis Uji t Kesimpulan yang dapat ditarik adalah : t hitung (-6,21) > t tabel (2.144). Artinya: Ho ditolak dan H 1 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
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
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).
Cara pengujian varians dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
2
1 =
2
2 Keterangan: = ℎ
2 =
1
2 =
2 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:
̅ = −
2 = 1
1
2 = 2
2 = ℎ
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:
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: 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 ( 1 )
), angka 14 menunjukkan degrees of freedom (df dari kelompok data pertama, dan 14 berikutnya adalah df 2 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.
1 Artinya hipotesis nol diterima, dan H di tolak.
Gambar 14. Hasil analisis varians, F Hitung dan F Tabel 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
Gambar 15. Kotak Dialog Data Analysis dengan pilihan 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 16. Kotak Dialog t-Test: Two Sample Assuming Equal Variances Dengan proses perhitungan seperti itu setelah klik OK, diperoleh informasi hasil analisis seperti disajikan dalam Gambar 17.
Gambar 17. Hasil akhir analisis Uji t tidak berpasangan 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 .