SNP Praktikum2 [PDF]

Citation preview

Materi Praktikum Statistika nonparametrik



Praktikum II : ANALISA DATA NONPARAMETRIK 1 SAMPEL/Deskriptif dengan SPSS  Tujuan Praktikum Mahasiswa dapat mengolah data dengan menggunanakan uji Binomial, Uji Run, Uji Kolmogorov Smirnov, Uji Chi kuadrat( c2) satu sampel  Tinjauan Teori o Uji Binomial menguji perbedaan proporsi pada populasi yang hanya memiliki dua buah kategori (skala nominal) berdasarkan proporsi yang berasal dari sampel tunggal o Uji Satu Sampel Chi kuadrat ( 2) Metode ini bermanfaat jika data yang tersedia hanya berupa frekuensi, misalnya banyaknya subjek dalam kategori apakah “mendukung”, “acuh tak acuh” atau “menentang” pernyataan tertentu, hipotesis yang diuji bahwa jawaban itu akan berbeda dalam hal frekuensinya. o Uji Satu Sampel Kolmogorov-Smirnov Uji ini merupakan uji kecocokan (goodness of fit), yaitu pengujian tingkat kesesuaian antara sebaran serangkaian nilai sampel/skor yang diamati dengan suatu sebaran tertentu. o Uji Deret (Run) Satu Sampel Untuk menguji keacakan  Kegiatan Praktikum Pada praktikum ini, mahasiswa memasukkan data, mengolah data dengan menggunakan uji-uji non parametric 1 sampel serta membuat interpretasi dari luaran yang diperoleh  Mengawali Pengolahan data statistika nonparametric menggunakan SPSS Langkah- awal :Klik Analyze > Nonparametric Test



Page | 9



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



Akan muncul tampilan sbb:



  Gambar 2.1 Menu Pilihan pada Nonparametrik Test 1. Uji Binomial Teladan 2.1 : Seorang pengusaha restoran ingin melakukan penelitian mengenai selera masakan tradisional yang disukai mahasiswa. Hasil penelitian terhadap 30 responden di restoran tradisional memberikan data sebagai berikut : 22 orang menyukai masakan Jawa, dan 8 orang menyukai masakan Padang. Ujilah dugaan bahwa jumlah mahasiswa yang menyukai masakan Jawa berbeda dengan masakan Padang. Gunakan taraf nyata sebesar 5%. Jawab Hipotesis untuk permasalahan diatas dirumuskan sebagai berikut :



Page | 10



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



H 0 :Jumlah (frekuensi) mahasiswa yang menyukai masakan Jawa dan masakan Padang adalah sama atau tidak berbeda H 1 : Jumlah (frekuensi) mahasiswa yang menyukai masakan Jawa dan masakan Padang adalah berbeda Langkah-langkah Analisis dengan SPSS : 1. Masukkan data pada teladan 2.1 diatas dengan nama variabel “Masakan” Definisikan jenis variabel dalam “Variable View” .



Gambar 2.2 Variable View Teladan 2.1 2.



Input data pada “Data View” ( kode 1 untuk Masakan Jawa dan kode 2 untuk Masakan Padang )



3.



Lakukan Uji Binomial dengan langkah :



Klik Analyze Nonparametric TestsLegacy DialogsBinomial (Gambar 2.3)



Page | 11



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



Gambar 2.3 Langkah Uji Binomial Maka akan ditampilkan kotak dialog Binomial Test ( Gambar 2.4)



Page | 12



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



Gambar 2.4 Kotak Dialog Binomial Test 4.



Pindahkan Variabel “Masakan Yang Disukai” ke kotak Test Variable List ( Gambar 2.5 )



Page | 13



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



Gambar 2.5 Memindahkan Variabel 5. Tandai pilihan “Get from data” pada Define Dichotomy 6. Klik OK  akan muncul luaran



Tabel 2.1 Luaran Uji Binomial Category



Masakan Yang Disukai



Group 1 Group 2



Binomial Test N



Masakan Jawa Masakan Padang



Total



Observed Prop.



22 8



.73 .27



30



1.00



Test Prop. .50



Exact Sig. (2-tailed) .016



Interpretasi hasil Uji Binomial memaparkan bahwa kategori masakan tradisional ada dua yaitu masakan Jawa dan masakan Padang, jumlah masing-maisng adalah 22 dan 8. Nilai proporsi uji (Test Prop.) ¿ 0.50 , proporsi pengamatan untuk kategori Masakan Jawa ¿ 0.73 dan kategori Masakan Padang ¿ 0.27. hasil nilai peluang eksak Binomial 2 arah (Exact Sig. (2-tailed)) atau p−value adalah 0.016 . α, maka tidak cukup bukti untuk menolak H0. Kesimpulan bahwa tidak terdapat perbedaan kesukaan pembeli terhadap ketiga pilihan hadiah.



3. Uji Kolmogorov-Smirnov



Page | 19



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



Teladan 2.3 Diketahui data hasil ujian psikotes 30 mahasiswa, apakah data hasil ujian psikotes 30 mahasiswa ini berdistribusi normal? Diperoleh data hasil ujian psikotes sebagai berikut: Tabel 2.3 Data Teladan 1.3 Nilai Psikotes 66 47 49 74 80 93 64 57 68 54 76 62 44 52 91



Nilai Psikotes 94 63 60 48 69 77 83 66 64 82 84 52 52 62 66



Hipotesis dalam hal ini adalah: H0 = Nilai ujian psikotes berdistribusi normal H1 = Nilai ujian psikotes tidak berdistribusi normal Dengan kriteria uji: -



Jika probabilitas > 0,05, maka Ho tidak dapat ditolak



-



Jika probabilitas < 0,05, maka Ho ditolak.



Langkah-langkah Analisis dengan SPSS : 1. Masukkan data variabel (variabel “psikotes”) dalam variable view



Page | 20



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



Gambar 2.12 variabel View 2. Isi data pada Data View sesuai dengan data yang ada yaitu nilai psikotes.



Gambar 2.13 Data View 3. Klik Analyze → Nonparametric Test → 1 sample KS 4. Setelah itu memindahkan variabel psikotes pada kolom test variable list, sedangkan untuk test type pilihlah normal,



Page | 21



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



Gambar 2.14 Kotak Dialog Uji 1 Sampel Kolmogoro Smirno



5. Kemudian akan muncul hasil data output SPSSsebagai berikut:



Page | 22



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



Hasil analisis di atas menunjukkan nilai asymp sig (2-tailed) untuk diuji 2 sisi sebesar 0,799. Dalam hal ini kasus yang terjadi adalah uji satu sisi, maka probabilitas menjadi 0,799/2 = 0,3995. Karena nilai probabilitas 0,3395 > 0,05 sehingga H 0 diterima yang artinya nilai ujian psikotes 30 mahasiswa mengikuti distribusi normal. 4. Uji Run Teladan 2.4 Suatu Sekolah Dasar mengambil nilai ujian 30 siswa dari siswa kelas 6, dan akan diteliti apakah pengambilan sampel nilai ujian ini bersifat acak ,gunakan taraf nyata 5%, data yang diperoleh sebagai berikut Tabel 2.4 Data Nilai Ujian Siwa N O 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15



NILAI UJIAN 65 45 49 74 80 90 64 57 68 54 76 72 64 52 90



NO NILAI UJIAN 16 94 17 58 18 60 19 58 20 69 21 79 22 83 23 66 24 62 25 82 26 84 27 52 28 41 29 62 30 76



Hipotesis untuk permasalahan diatas dirumuskan sebagai berikut : H0 : Nilai ujian 30 siswa bersifat acak H1 : Nilai ujian 30 siswa bersifat tidak acak Analisis dengan SPSS :



Page | 23



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



1. Masukkan data diatas Definisikan jenis variabel dalam variabel view



Gambar 2.16 Variabel View 2. Masukkan ke-30 data dalam data view



Gambar 2.17 Data View Teladan 2.4



Page | 24



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



3.



Klik Analyze



non parametric test



legacy dialogs



runs



Dapat ditampilkan pada gambar berikut ini



Gambar 2.18a Kotak Dialog Uji Run 4.



Setelah itu maka akan muncul kotak dialog Runs Test, pindahkan variabel “nilaiujian” ke kotak Test Variabel List”, dan pada pilihan cut point pilih median Dapat ditampilkan pada gambar berikut



Page | 25



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



Gambar 2.18b Kotak Dialog Uji Run 5. Pada kotak Runs Test : options, pilih descriptive, lalu continue



Page | 26



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



6. Dan selanjutnya klik OK



Hasil analisis dengan SPSS:



NPar Tests Descriptive Statistics Mean Std. Deviation



N NILAIUJI AN



30



67.53



13.883



Minimu m 41



Maximu m 94



Descriptive statistics menunjukkan nilai ujian yang diamati ada 30, dengan mean = 67.53, simpangan baku= 13.883, nilai ujian minimum adalah 41 dan nilai ujian maksimum adalah 94



Page | 27



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



Runs Test



Test Valuea Cases < Test Value Cases >= Test Value Total Cases Number of Runs Z Asymp. Sig. (2tailed) a. Median



NILAIUJI AN 66 15 15 30 14 -.557 .577



Interpretasi hasil analisis dengan SPSS Dari output diatas dapat dijelaskan bahwa banyaknya run yang terjadi untuk variabel nilai ujian adalah sebanyak 14 run, dengan banyaknya elemen yang memiliki nilai di bawah median (n1) adalah 15 dan banyaknya elemen yang memiliki nilai di atas nilai median (n2) adalah 15. Untuk penentuan daerah penolakan, Jika harga r observasi jatuh di antara kedua harga kritis maka Ho diterima . Jika harga r observasi sama atau lebih ekstrem dari satu di antara harga r kritis itu maka Ho ditolak. Karena nilai n 1 dan n2 lebih kecil dari 20, maka akan digunakan tabel F. Variabel nilai ujian memiliki data n 1=15 dan n2=15, dengan menggunakan tabel F1 dan tabel F2 dengan =0.05, maka untuk batas terkecil r menolak H0, didapat nilai tabel F1 adalah 10 , dan untuk batas terbesar r menolak H 0, didapat nilai F2 adalah 22 Keputusan: 



Dengan melihat tabel F diketahui bahwa r = 14 untuk n1 =15 dan n2 = 15, dimana Page | 28



Materi Praktikum Statistika nonparametrik



10 < r < 22 termasuk dalam daerah penerimaan Ho, dan dengan demikian keputusannya adalah nilai ujian 30 siswa bersifat acak. 



Selain dengan melihat tabel F, maka kita juga dapat melihat pada kotak runs test yaitu pada Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0.577. Karena nilai asymtotic significant uji Run test lebih besar dari 0.05, maka hipotesis nol diterima, yang berarti bahwa nilai ujian 30 siswa bersifat acak



Latihan Soal Kerjakan soal berikut dengan SPSS, buat interpretasi dari luaran yang kalian peroleh 1. Suatu perusahan Farmasi sedang mempertimbangkan untuk melakukan meeting sekalian berlibur di luar jakarta. Untuk menentukan pilihan apakah di Bali atau di Malang. Suatu sampel acak 20 staf eksekutif ditanyai pilihannya. Ujilah pada taraf nyata 5 % bahwa kedua lokasi tersebut sama-sama disukai, bila ternyata 8 diantara 20 yang ditanyai lebih menyukai Bali. 2. Sebuah mesin diatur sehingga secara otomatis mengeluarkan minyak pelumas ke dalam kaleng. Dapatkah kita mengatakan bahwa banyaknya minyak pelumas yang dikeluarkan oleh mesin tersebut bervariasi secara acak bila isi 10 kaleng berikut berturut-turut :10.4, 9.7, 10.2, 10.3, 10.1, 9.8, 9.9, 10.5, 10.3, dan 9.3 liter. Gunakan taraf nyata 5%. 3. Para pelari cepat mengemukakan bahwa di arena balap berbentuk bundar, pelari yang berada pada posisi start tertentu lebih beruntung dari pada posisi lainnya. Posisi pertama adalah posisi pada lingkaran paling dalam. Jika terdapat 10 posisi dan banyaknya kemenangan pada setiap posisi dari 48 kali perlombaan tercatat sebagai berikut: posisi



1



2



3



4



5



6



8



5



6



7



4



3



7 5



8 7



9 6



10 5



Ujilah apakah pendapat pelari tersebut benar ? Gunakan taraf nyata 5%.



Page | 29