Bulan: Agustus 2020

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Pengertian Regresi Linier Berganda dan Asumsi Klasik di Dalamnya

regresi linier berganda

Salah satu jenis pengetahuan dalam ilmu statistika adalah mengenai sistem atau model regresi. Pada regresi terdapat satu buah sistem regresi yang tidak asing lagi yakni regresi linier berganda. Banyak sekali kegunaan dari regresi yang satu ini sehingga memang sangat sering digunakan dalam penelitian. Kali ini akan dibahas lebih lanjut mengenai model regresi yang satu ini!

Pengertian

Model regresi ini sering disebut dengan multiple linear regression yang tentu saja istilah tersebut berasal dari bahasa Inggris. Ciri khas dari model regresi ini adalah terdapat lebih dari satu variabel bebas yang digunakan dalam datanya. Ada berbagai perbedaan yang membedakan model regresi ini dengan model regresi sederhana misalnya.

Pada intinya, model regresi ini adalah model prediksi dengan data yang berskala rasio ataupun interval yang terdapat lebih dari satu variabel bebas. Skala yang dimaksudkan adalah yang terdapat pada semua jenis variable terutama pada variabel terikatnya. Pada bagian regresi linier, variabel bebasnya bisa memungkinkan untuk penggunaan dummy sedangkan regresi berganda tidak.

Asumsi Klasik Regresi Linier Berganda

Karena uji regresi tergolong ke dalam salah satu jenis uji parametrik, maka sama seperti yang lain, ada beberapa asumsi. Asumsi-asumsi tersebut harus terpenuhi supaya model prediksi yang dihasilkan bisa bersifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimation). Dengan kata lain, untuk menghindari bias pada hasil nanti. Nah ini dia beberapa asumsi yang perlu dipenuhi:

1. Data Interval atau Rasio

Skala dari semua variabel dalam data haruslah dalam bentuk interval atau rasio. Asumsi yang pertama ini tidak perlu dilakukan pengujian karena cukup diperhatikan bentuk data numerik atau kuantitatif. Yang paling penting, variabel terikat haruslah dalam bentuk interval atau rasio karena akan jadi aspek penting nantinya.

2. Linieritas

Seperti namanya, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah hubungan linieritas antara variabel terikat dan variabel bebasnya. Asumsi ini perlu dilakukan pengujian dengan cara uji linieritas regresi seperti menggunakan kurva estimasi. Nah pada kurva estimasi, akan didapatkan p value linieritas kemudian jika nilai p<0,05 maka hubungan variabel adalah linier.

3. Normalitas Residual

Yang dimaksud dengan residual adalah taraf perbedaan antara nilai y dengan nilai y prediksi. Y merupakan variabel terikat sedangkan pada y prediksi adalah hasil dari nilai tersebut setelah masuk pada persamaan regresi. Asumsi normalitas ini berlaku pada residualnya saja, bukan per variable di dalam data. Ada berbagai metode uji yang bisa digunakan seperti uji Shapiro Wilk atau pun Ryan Joiner.

Sebenarnya masih ada lagi beberapa jenis asumsi dalam model regresi linier berganda seperti homoskedastisitas, non-multikolinieritas, non-outlier, dan non-autokorelasi. Nah semua keterangan terkait asumsi klasik dalam model ini dapat didapatkan dengan mudah di Patra Statistika.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Fakta Tentang Analisis Cluster dengan Minitab yang Menarik Diketahui

Analisis Cluster dengan Minitab

Analisis cluster bertujuan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan karakteristiknya diantara objek lainnya. Objek tersebut kemudian akan dikelompokkan ke dalam satu cluster sehingga objek yang berada satu cluster akan memiliki kemiripan satu sama lain. Ada beragam cara analisis cluster, salah satunya yaitu analisis cluster dengan Minitab.

Minitab merupakan program komputer yang didesain khusus untuk melakukan pengolahan data statistik. Biasanya Minitab digunakan untuk pengolahan data statistika yang berhubungan dengan ilmu sosial dan juga teknik. Tingkat akurasi Minitab tinggi sehingga direkomendasikan untuk melakukan analisis cluster. Jika ingin tahu 5 fakta tentang analisis cluster dengan Minitab, berikut ini adalah ulasannya.

1. Menggunakan Metode Pengelompokan Hierarki

Pada analisis cluster terdapat dua metode, yaitu metode hierarki dan juga metode non hierarki. Namun, analisis cluster dengan Minitab akan menggunakan metode pengelompokkan hierarki. Mulai dari kelompok anggota tunggal yang kemudian digabungkan untuk membentuk kelompok yang lebih besar. Metode yang seperti ini juga dikenal sebagai metode aglomeratif.

2. Wajib Membuat Matriks Data Jarak

Dalam perhitungan analisis cluster, peneliti wajib membuat matriks data jarak antara pengamatan yang akan dianalisis. Dengan kata lain, cara ini ditempuh untuk menghitung jarak antar kelompok yang membantu dalam menentukan objek mana yang masuk dalam kelompok tertentu.

Ada beberapa cara berbeda untuk mengukur jarak antara dua cluster. Pengukuran jarak tersebut berfokus pada bagaimana menghitung jarak antar cluster setelah titik awal dan akhir ditentukan.

3. Digunakan oleh Banyak Bidang

Analisis cluster menggunakan Minitab digunakan oleh banyak bidang, misalnya untuk biologi, digunakan untuk analisis sekuens dan transkriptomik. Dalam bidang riset pemasaran, digunakan ketika bekerja dengan data hasil survei. Ini juga digunakan untuk membagi populasi umum konsumen ke dalam segmen pasar.

Kemudian, digunakan juga untuk lebih memahami hubungan antara kelompok konsumen atau pelanggan potensial. Ini juga digunakan dalam bidang komunitas untuk menganalisis jaringan sosial.

Selain itu, gambar digital juga bisa memakai analisis cluster melalui Minitab. Biasanya gambar digital yang menggunakan analisis ini akan membagi segmentasi gambar menjadi beberapa wilayah untuk pengenalan objek.

4. Terdapat Tiga Metode Analisis Cluster Menggunakan Minitab

Minitab memiliki tiga metode analisis cluster untuk mengamati pengelompokan. Metode pertama yaitu cluster observasi kelompok atau cluster observasi. Metode ini bisa digunakan jika tidak ada informasi dari luar tentang pengelompokkan.

Kemudian, ada pula cluster variabel yang akan mengelompokkan variabel yang dekat satu sama lain ketika kelompok tersebut awalnya tidak diketahui. Prosedur jika ingin menggunakan metode ini mirip dengan pengelompokkan observasi.

Terakhir, ada metode cluster K-Means, yang mirip seperti pengelompokkan observasi atau observasi grup yang dekat dengan satu sama lain. K-Means berfungsi maksimal ketika informasi yang memadai tersedia untuk membuat penetapan klaster awal yang baik.

Itulah informasi yang menarik tentang analisis cluster dengan Minitab. Jika mengalami kesulitan mengenai hal ini, jangan berkecil hati karena kami adalah jawaban dari keresahan Anda. Serahkan pengolahan data pada kami, yaitu jasa olah data dan bimbingan skripsi, tesis, dan disertasi yang profesional dan terpercaya.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Ini Dia Langkah-Langkah Mudah Uji Homogenitas dengan Minitab:

Uji Homogenitas dengan Minitab

Minitab adalah salah satu aplikasi yang sangat membantu dalam perhitungan statistika atau kegiatan lainnya. Software ini berhasil membawa ruang lingkup statistika bisa menjadi lebih mudah dengan uji-uji yang sudah terprogram di dalamnya. Salah satu jenis uji yang paling sering dilakukan adalah uji homogenitas dengan minitab. Berikut langkah-langkahnya:

Langkah Menentukan variable

Langkah pertama yang perlu dilakukan dalam pengujian homogenitas menggunakan minitab adalah dengan penentuan variabel. Sebelum itu pastikan terlebih dahulu untuk menginstall aplikasi Minitab itu sendiri di perangkat yang akan digunakan. Berikut ini langkah-langkah yang perlu dilakukan satu-persatu dalam penentuan variabel:

  • Seperti biasa, langkah pertama yang perlu dilakukan adalah membuka aplikasi Minitab pada perangkat yang sudah terinstall sebelumnya.
  • Setelah itu, lanjutkan dengan mengisi cell dari C1 sampai dengan C40 dan juga ke dua yaitu C2 sampai C40.
  • Ketika sudah selesai, langkah selanjutnya yaitu memilih menu klik Stat, Basic Statistics dan pilih 2 Variances saja.
  • Lanjutkan dengan mencentang kolom Samples in different columns.
  • Terakhir yang perlu dilakukan adalah mengklik menu Storage kemudian centang semua kolom yang ada di dalamnya dan klik OK.

Langkah Menetapkan Storage

Setelah selesai dengan penentuan variabel, langkah selanjutnya yang perlu dilakukan adalah menetapkan Storage. Langkah kedua ini sangatlah mudah karena hanya memerlukan satu langkah saja. Cukup tekan sekali lagi tombol OK dalam dialog box yang muncul di aplikasi Minitab. Lalu cukup perhatikan atau lihat saja output yang dihasilkan.

Langkah Membaca Output Uji Homogenitas dengan Minitab

Langkah terakhir yang perlu dilakukan adalah dengan pembacaan output dari uji yang telah dilakukan sebelumnya. Meskipun terdengar sangat simple tetapi pada dasarnya langkah inilah yang akan menentukan keberhasilan uji homogenitas nantinya. Kesalahan kecil di sini bisa mempengaruhi keseluruhan uji yang telah dilakukan. Ini dia beberapa interpretasi yang bisa diterapkan:

1. Nilai P Value F Test

Hasil pertama yang paling penting untuk diperhatikan adalah nilai P Value dari F test. Ketika hasil menunjukkan nilai yang lebih dari 0,05 maka dapat dikatakan kelompok data yang diuji homogen. Homogen di sini yaitu dalam artian memiliki varians yang sama berdasarkan rumus Fisher F.

2. Nilai P Value Levene Test

Interpretasi kedua adalah berkaitan dengan nilai P value dari Levene Test yang secara otomatis dilakukan oleh aplikasi. Ketika nilai akhir menunjukkan nilai lebih dari 0,05 maka varians data adalah sama atau homogen berdasar rumus Levene ini.

3. Besarnya Standar Deviasi dan Varians

Nilai terakhir yang perlu diperhatikan adalah hasil dari standar deviasi dan juga nilai varians dari kedua variabel yang diujikan. Ketika nilai dari keduanya menunjukkan selisih yang tidak jauh beda bahkan bisa dikatakan sama, maka data adalah homogen.

Itu dia keseluruhan tutorial dalam melakukan uji homogenitas dengan Minitab yang memang sangat mudah. Jika masih kebingungan cukup hubungi Patra Statistika, solusi untuk semua permasalahan statistika yang dihadapi.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Mengenal Peramalan ARIMA dengan Minitab

Peramalan ARIMA dengan Minitab

Peramalan ARIMA merupakan salah satu alternatif dalam peramalan data jangka pendek. Adanya peramalan bertujuan untuk memperkirakan kondisi atau nilai yang akan terjadi di masa yang akan datang. Peramalan ARIMA dengan Minitab dilakukan dengan beberapa langkah. 

Mengenal Peramalan ARIMA

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) adalah suatu metode untuk meramalkan data di masa yang akan datang. Data yang digunakan adalah data runtun waktu masa lalu dan sekarang yang secara statistik diasumsikan saling berhubungan. Karena itu, data independen diabaikan sama sekali dalam peramalan ini. 

Disebut juga metode Box-Jenkins, ARIMA digunakan untuk data dengan variabel deret waktu. Metode ink dikenal cukup akurat dalam peramalannya. Namun, untuk peramalan jangka panjang, akurasinya tidak sebaik peramalan jangka pendeknya. 

Tahapan-tahapan Peramalan ARIMA dengan Minitab

Dalam peramalan ARIMA, terdapat beberapa tahapan yang harus dilalui. Tahapan-tahapan ini perlu dilakukan berurutan agar hasil peramalan tidak melenceng. Berikut tahapannya dengan aplikasi Minitab.

1. Identifikasi

Penerapan model ARIMA hanya dapat dilakukan pada deret waktu yang stasioner. Karenanya identifikasi model adalah hal pertama yang tidak boleh ditinggalkan untuk mengetahui apakah data sudah stasioner. Jika belum, maka perlu ditentukan berapa nilai d dengan memeriksa pembedaan.

Untuk identifikasi, masukkan data ke worksheet lalu klik Stat. Kemudian lanjut ke Time Series dan Time Series Plot. Masukkan data setelah memilih Simple, lalu klik OK.

Masih di menu Time Series, beralih ke Autocorrelation. Ini bertujuan untuk memunculkan correlogram. Kemudian beralih lagi ke menu Partial Autocorrelation. Klik OK setiap kali selesai pengoperasian.

2. Estimasi

Langkah selanjutnya adalah melakukan estimasi pada parameter autoregressive dan moving average. Tahap identifikasi memungkinkan peneliti untuk mengetahui model yang terjadi. Model tersebut kemudian akan diestimasi pada tahap ini.

Masih pada Stat dan Time Series, baik itu model AR, MA, mau pun ARIMA bisa diuji dengan memasukkan modelnya masing-masing. 

3. Cek Diagnostik

Setelah 2 langkah di atas, perlu dilakukan uji kelayakan terhadap model yang ditentukan. Uji ini disebut juga cek diagnostik. Ada beberapa cara untuk melakukannya, misalnya dengan statistik Box-Pierce Q, statistik Ljung-Box (LB), hingga t statistik. Pembentukan model perlu diulang jika dalam hasil ujinya ternyata dinyatakan tidak lolos.

4. Peramalan

Model terbaik yang didapatkan dari 3 proses sebelumnya adalah model yang akan dilakukan peramalan. Dari proses peramalan inilah hasilnya akan diketahui. Peramalan dilakukan untuk mengetahui nilai atau kondisi di masa yang akan datang.

Penerapan ARIMA yang melewati beberapa langkah mungkin terkesan rumit. Terlebih dengan adanya klasifikasi model. Karena itu, menyerahkan peramalan ARIMA kepada ahlinya adalah langkah yang paling tepat.

Jika membutuhkan data peramalan ARIMA dengan Minitab, Patra Statistika bisa membantu dari awal hingga selesai. Atau sekadar ingin konsultasi? Jangan ragu! Hubungi kontak timPatra Statistika yang selalu siap memberikan arahan untuk penelitian yang lebih berkualitas.

Kategori
Jasa Olah Data

Ini Dia Cara Mudah Uji Stasioner dengan Minitab:

Uji Stasioner dengan Minitab

Dalam studi ekonometrik, salah satu jenis data yang paling sering digunakan dalam penggunaan time series. Hal ini memang tidak pernah terlepas dari permasalahan autokorelasi yang sering mengganggu. Bentuk lain dari autokorelasi adalah stasioneritas ini. Pada kesempatan ini akan dibahas bagaimana langkah uji stasioner dengan Minitab dengan mudah.

1. Buka Lembar Kerja

Seperti biasanya, langkah pertama yang perlu dilakukan adalah membuka lembar kerja pada aplikasi Minitab. Setelah itu cukup copy data yang sudah disiapkan sebelumnya pada lembar kerja yang tersedia kemudian berikan nama variabel sesuai keinginan.

2. Identifikasi Data

Ada beberapa identifikasi data yang perlu dilakukan setelah menginput data tadi pada worksheet. Identifikasi ini memiliki tujuan yang berbeda-beda dan dengan jenis serta langkah yang berbeda pula. Berikut ini beberapa jenis identifikasi yang perlu dilakukan beserta bagaimana caranya:

  • Time Series Plot. Dilakukan dengan cara memilih Stat kemudian pilih Time Series dan dilanjut dengan Time Series Plot. Setelah itu klik pada bagian Simple dan pilih data yang akan dilakukan uji ini kemudian cukup klik OK.
  • Auto Correlation Function (ACF). Jenis identifikasi selanjutnya dilakukan dengan cara sama yakni memilih Stat lalu klik Time Series. Menu yang harus dipilih selanjutnya yaitu Autorrelation kemudian cukup masukkan data yang akan diujikan dan klik tombol OK.
  • Partial Autocorreltaion Function (PACF). Identifikasi selanjutnya bisa dilakukan dengan memunculkan correlogram dari ACF ini yakni melalui klik Stat lalu pilih Time Series lagi. Setelah itu pilih menu Partial Autorellation dan masukkan data yang tadi lalu klik OK dan aplikasi akan memproses otomatis.

3. Estimasi dan Uji Parameter

Setelah selesai melakukan pemodelan yang mungkin terjadi, langkah berikut yang perlu dilakukan adalah estimasi dan uji parameter. Ada berbagai tahapan yang perlu dilalui yakni sebagai berikut:

  • AR (1). Untuk model ini uji tersebut dapat dilakukan dengan memilih menu Stat kemudian klik Time Series. Setelah itu pilih menu ARIMA, isi series sesuai dengan yang tabel variabel yang akan diujikan, lalu isi Autoregressive dengan angka 1. Isi Difference dan Moving Average dengan angka 0 (nol) lalu centang Include constant term in model dan klik OK.
  • MA (1). Sama seperti model AR sebelumnya, untuk model MA dapat dilakukan dengan cara memilih menu ARIMA dengan cara yang sama. Perbedaannya adalah pada Autoregressive diisi angka nol dan Moving Average diisi angka 1 lalu klik OK.
  • ARIMA (1,0,1). Yang terakhir adalah dengan melakukan uji model ARIMA (1,0,1) dengan cara memilih menu ARIMA seperti sebelumnya. Setelah itu kedua menu Autoregressive dan Moving average sama-sama diisi angka 1 lalu klik OK.

Sebenarnya uji ini sudah bisa dikatakan selesai dan hanya tinggal melakukan uji kecukupan model. Nah keseluruhan uji stasioner dengan Minitab ini bisa dengan mudah dilakukan jika menggunakan jasa Patra Statistika yang memang sudah berpengalaman di bidang statistik.

Kategori
Jasa Olah Data

Contoh Perhitungan Inverse Matrix MATLAB beserta Pengertian dan Fungsinya

Inverse Matrix MATLAB

MATLAB merupakan program komputasi matriks yang banyak dijadikan rujukan, khususnya di tingkat universitas. Kelengkapan fungsi yang ditawarkan oleh MATLAB menjadikan program ini banyak digunakan untuk beragam fungsi matematika hingga pemrograman. Salah satunya adalah inverse matrix MATLAB.

Apa Itu Inverse Matrix dan Bagaimana Menghitungnya

Inverse matrix merupakan perkalian dari kebalikan dua matriks dan menghasilkan sebuah matriks persegi. Bentuk matriks ini seringkali diumpamakan sebagai (AB = BA = |). Adapun simbol yang digunakan untuk menandakan invers dari matriks ini adalah pangkat -1.

Yang perlu diketahui yaitu tidak semua matriks memiliki bentuk inverse-nya. Ada syarat dari inverse matrix yang harus dipenuhi, yakni:

  • Matriks berbentuk persegi (memiliki jumlah baris dan kolom yang sama)
  • Determinan matriks tidak boleh bernilai 0

Matriks persegi yang memiliki inverse biasa disebut sebagai invertibel atau non-singular. Sementara kebalikannya, matriks persegi yang tidak memiliki invers disebut dengan singular.

Proses penghitungan inverse matrix ini bisa dilakukan secara manual. Berikut ini adalah cara dan contoh perhitungan inverse untuk matriks berordo 2 x 2:

  • Tukar posisi angka matriks pada diagonal utama

7          -2

3          5

Menjadi:

5          -2

3 7

  • Balikkan tanda positif/negatif dari angka pada diagonal satunya, namun posisi angka tetap

(dari proses sebelumnya)

5          -2

3 7

Menjadi:

5          2

-3        7

  • Bagi semua elemen angka dalam matriks dengan nilai determinan dari matriks itu sendiri

Nilai determinannya adalah = 7(5) – (-3)(2) = 35 + 6 = 41

Jadi, nilai inverse matriksnya adalah =

5/41   2/41

-3/41 7/41

Contoh Proses Inverse Matrix dengan MATLAB

Untuk memproses inverse matrix bisa menggunakan program MATLAB. Asalkan hal-hal yang disyaratkan terpenuhi. Prosesnya sendiri menggunakan fungsi inv. Adapun inverse dari matriks A diberi simbol sebagai inv(A). Untuk lebih jelasnya, perhatikan contoh inverse matrix 3 x 3 dengan menggunakan MATLAB berikut:

A = [1 0 2; -1 5 0; 0 3 -9]

A = 3 x 3

1          0          2

-1        5          0

0          3          -9

B = inv(A)

B = 3 x 3

0.8824               -0.1172             0.1961

0.1765               0.1765               0.0392

0.0588               0.0588               -0.0980

A x B

Ans = 3 x 3

1.0000               0.0000               -0.0000

0                          1.0000               -0.0000

0                          -0.0000             1.0000

Fungsi dari Inverse Matrix

Melihat perhitungannya yang cukup membingungkan, sebenarnya apa fungsi dari inverse matrix itu sendiri? Terlebih lagi, proses pengerjaannya pun membutuhkan waktu yang cukup lama, baik dihitung secara manual maupun menggunakan bantuan program. Apalagi jika masih belum terbiasa dengan program yang digunakan.

Perhitungan inverse matrix digunakan untuk menyelesaikan sistem persamaan linear. Sementara itu, hasil perhitungan ini diperlukan untuk jenis analisis I-O yang sering dibutuhkan untuk komputasi dan pemrograman. Selain itu, perhitungan ini juga dibutuhkan ketika diharuskan menghitung tentang statistik-matematik-ekonometrik.

Salah satu cara penghitungan inverse matrix yang bisa cepat dilakukan adalah dengan memanfaatkan program MATLAB. Sayangnya, penguasaan inverse matrix MATLAB pun tidak dimiliki oleh semua orang. Oleh karenanya, mempercayakan penghitungan inverse matrix untuk kepentingan penelitian dengan MATLAB pada Patra Statistika adalah pilihan yang tepat.

Jasa pengolahan data ini siap menerima proses olah data dengan menggunakan program MATLAB secara keseluruhan dari awal hingga akhir. Tak hanya MATLAB saja, program statistik lainnya pun dikuasai, seperti SPSS, R-Studio, Minitab, MPlus, dan lainnya. Selain itu, Patra Statistika juga menerima konsultasi penelitian, termasuk pemilihan metodenya.

Kategori
Jasa Olah Data

Cara Uji Kecukupan Data Dengan Minitab yang Sederhana

cara uji kecukupan data dengan minitab

Uji kecukupan data merupakan salah satu bagian dari operasi statistik yang perlu dilakukan dalam penelitian. Kelengkapan berbagai uji yang dilakukan dimaksudkan untuk memastikan akurasi penelitian. Uji bisa dilakukan secara manual maupun dengan aplikasi seperti Minitab. Lalu, bagaimana cara uji kecukupan data dengan Minitab? Berikut penjelasannya.

Apa Itu Uji Kecukupan Data?

Uji kecukupan data adalah suatu pengukuran yang berguna untuk memastikan secara obyektif bahwa data yang dikumpulkan telah cukup. Apabila ditemukan bahwa data belum mencukupi, maka perlu ditambah sesuai dengan jumlah kekurangannya. Jumlah penambahan ini bisa diketahui secara manual menggunakan suatu rumus.

Dalam penelitian, idealnya data yang dikumpulkan haruslah cukup agar kesimpulan yang diambil dapat diterima secara logis. Dengan uji kecukupan data, berapa jumlah yang dikatakan “cukup” tersebut bisa diketahui dan disesuaikan dengan kebutuhan. Setiap penelitian memiliki nilai kecukupannya sendiri-sendiri sehingga tidak bisa mengambil patokan pada penelitian lain.

Untuk mencari berapa data yang seharusnya dikumpulkan (N’), perlu dilakukan penghitungan yang melibatkan jumlah pengamatan (N) dan data tiap individu. Selain itu, perlu juga ditentukan tingkat keyakinan dan tingkat ketelitian. 

Tingkat keyakinan adalah seberapa besar keyakinan terhadap pembacaan alat ukur yang digunakan dalam penelitian. Sementara tingkat ketelitian adalah besarnya penyimpangan maksimum dari hasil yang sebenarnya. Tanda data telah mencukupi adalah ketika jumlah N'<N. Jika yang terjadi adalah sebaliknya, maka data perlu ditambah dan diuji kembali.

Tidak hanya dengan cara manual, uji kecukupan data juga bisa dilakukan dengan aplikasi statistik. Misalnya Minitab, Excel, serta SPSS. Penggunaan aplikasi bisa menyesuaikan kebiasaan peneliti sendiri.

Cara Uji Kecukupan Data dengan Minitab

Dari berbagai aplikasi yang bisa digunakan untuk melakukan uji kecukupan data, Minitab adalah salah satunya. Uji dengan aplikasi ini bisa dilakukan secara ringkas jika sudah diketahui standar deviasinya. Selain itu, tentukan juga margin error yang ingin diperoleh. Di bawah ini adalah cara melakukan uji kecukupan data menggunakan Minitab.

  • Pilih menu Stat, lalu klik Power and Sample Size. Selanjutnya klik Sample Size for Estimation.
  • Pada Parameter, pilih Mean (Normal).
  • Di bawah Planning Value, masukkan standar deviasi sebesar yang telah diketahui.
  • Masukkan besaran margins of error pada kolom Margin of error for confidence interval.
  • Terakhir, klik OK.

Penggunaan Minitab dalam melakukan uji kecukupan data merupakan cara yang praktis dan mudah. Aplikasi ini memiliki tampilan yang sederhana layaknya Microsoft Excel, namun kemampuan operasi statistiknya bisa dikatakan kompleks. Meskipun begitu, kemungkinan masih ada yang kurang memahami caranya sebab tidak terbiasa.

Untuk itulah Patra Statistika hadir untuk memberikan solusi atas kesulitan dalam menghadapi urusan statistik. Tanpa perlu memahami secara mendalam cara uji kecukupan data dengan Minitab, semua bisa terselesaikan dengan menyerahkannya kepada Patra Statistika. Penelitian pun akan semakin mudah.

Kategori
Jasa Olah Data

Syarat Uji Chi Square yang Harus Diketahui Pejuang Skripsi

syarat uji chi square

Pejuang skripsi pasti akan berhubungan dengan uji chi square saat melakukan penelitian. Uji ini umum ada pada saat mengolah data menggunakan software statistik seperti SPSS atau SPLS. Nah, sebenarnya apa itu uji chi square dan apa syarat uji chi square ini?

Pengertian Uji Chi Square

Dikenal juga dengan sebutan uji Kai Kuadrat, uji chi square adalah uji non parametrik yang sering digunakan dalam penelitian. Prinsip kerjanya adalah dengan membandingkan dua variabel yang skala datanya adalah nominal.

Uji chi square digunakan untuk mengetahui hubungan dua variabel nominal kemudian mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel yang dimaksud. Uji chi square bisa dilakukan hanya pada sampel berukuran besar. Uji ini dilakukan dengan mentabulasikan variabel ke dalam kategori-kategori lalu dihitung statistik chi square nya.

Karakteristik Uji Chi Square dan Datanya

Sebelum melakukan uji ini pada SPSS, pejuang skripsi juga wajib tahu seperti apa karakteristik data dari uji ini. Pertama, data yang bisa diuji oleh uji ini adalah yang asalnya dari variabel numerik baik yang bertingkat maupun tidak.

Untuk data string, maka harus diubah dulu ke bentuk numerik melalui automatic recode yang bisa ditemui di menu transform. Karakteristik data selanjutnya adalah data pada uji chi square selalu diasumsikan sebagai sampel acak atau random. Data untuk uji non parametrik tidak selalu harus memenuhi asumsi distribusi tertentu.

Sedangkan untuk karakteristik dari uji ini sendiri adalah nilai D selalu positif. Ada beberapa kategori distribusi chi square, beberapa diantaranya adalah Chi Square dengan DK 1, 2, 3, 4, dan seterusnya. Pada diagram, bentuk distribusi Chi Square selalu menjulur positif.

Syarat Uji Chi Square

Agar uji ini bisa dilakukan, ada beberapa syarat yang harus dipenuhi. Pertama, tidak boleh ada actual count atau F0 dengan nilai 0 (nol) pada cell. Kemudian, jika tabel kontingensi adalah 2×2, tidak boleh ditemukan frekuensi harapan atau expected count (fh) yang kurang dari 5 pada 1 cell pun.

Terakhir, jika bentuk tabel adalah lebih dari 2×2, baik itu 2×3 atau lebih, tidak boleh ada cell dengan expected count (fh) kurang dari 5 lebih dari 20%. Untuk itulah sebabnya, uji ini hanya bisa diaplikasikan pada jumlah responden yang besar.

Cara Menghitung Uji Chi Square

Pada semua kasus, langkah pertama yang harus dilakukan adalah menentukan hipotesa (H0). Setelah itu, lakukan uji statistik. Pada uji statistik, tentukan dulu nilai Ⅹ²tabel dengan rumus :

Selanjutnya, tentukan Ⅹ²hitung untuk perbandingan yang akan dihitung. Lanjutkan dengan menentukan nilai α. Langkah terakhir adalah menentukan kesimpulan. Pada uji chi square, H0 bisa ditolak jika Ⅹ²hitung ≥ Ⅹ²tabel.

Uji Chi square bisa digunakan pada pengujian Ⅹ² untuk ada atau tidaknya hubungan dua variabel atau biasa disebut independency test. Selanjutnya untuk uji Ⅹ² homogeneity test dan terakhir adalah untuk uji Ⅹ² pada bentuk distribusi.

Melakukan uji chi square membutuhkan ketelitian dan juga bimbingan apalagi bagi yang masih awam. Nah, para pejuang skripsi bisa memanfaatkan jasa Patra Statistika dalam hal menyusun atau mengolah data.

Patra Statistika bisa diandalkan dalam mendesain penelitian awal baik untuk metode kuantitatif maupun kualitatif. Di sini, uji chi square juga termasuk dalam jasa layanan pengolahan data sehingga tidak perlu khawatir mengenai pemenuhan syarat uji chi square.

Kategori
Jasa Olah Data

Ragam Jenis Transformasi Data yang Wajib Diketahui

Transformasi data

Transformasi data merupakan suatu usaha yang ditujukan untuk mengubah skala pengukuran data asli menjadi bentuk yang lain. Dengan begitu, data tersebut bisa memenuhi asumsi yang mendasari analisis ragam yang berguna bagi penelitian. Namun, data yang akan ditampilkan pada laporan tersebut tetap menjadi data aslinya.

Oleh karena itu, data transformasi tersebut dapat membantu peneliti untuk membuat data asli untuk memenuhi analisis ragam. Adapun transformasi ini memiliki 5 jenis yang masing-masing memiliki kegunaan dan rumusnya masing-masing. Jika ingin tahu seperti apa jenis transformasi data, berikut ini adalah ulasannya:

1.Transformasi Akar

Ini adalah transformasi yang juga sering disebut sebagai transformasi akar kuadrat atau square root. Transformasi jenis ini digunakan jika data yang didapat tidak memenuhi asumsi kehomogenan ragam sehingga menghasilkan ragam yang homogen. Peneliti bisa menggunakan transformasi akar jika data persentasenya memiliki nilai 0 – 30%.

Rumus excel yang bisa digunakan adalah =SQRT(Data Asli + 0,5). Sedangkan jika menggunakan transformasi jenis ini pada SPSS adalah dengan meng-klik menu, Transform, dan Compute Variabel. Kemudian, untuk Target Variabel bisa diberikan nama “Transform”. Sedangkan pada kotak Numeric Expression, bisa diisi dengan SQRT(Variabel Asli+0,5).

2. Transformasi Logaritma

Peneliti bisa menggunakan transformasi logaritma atau Log X jika data yang dimiliki tidak memenuhi asumsi pengaruh aditif. Jadi, ketika Y merupakan data asli, maka Y’ atau Y aksen merupakan data hasil transformasi, sehingga Y’ = Log Y. Jika menggunakan transformasi yang satu ini adalah jika data asli memiliki nilai kurang dari 10 atau mendekati 0.

Dengan begitu, peneliti bisa menggunakan transformasi log X +1. Jika data yang dimiliki memiliki nilai 0 maka gunakan transformasi selain transformasi logaritma. Kemudian, jika data banyak mendekati 0, maka semua data dikalikan 10 dahulu sebelum dijadikan menjadi logaritma.

3. Transformasi Arcsin

Nama lain dari transformasi arcsin adalah transformasi angular dan biasanya digunakan ketika data dinyatakan dalam bentuk persentase. Dengan begitu, biasanya data yang dimiliki memiliki sebaran binomial. Bentuk transformasi jenis ini bisa juga disebut dengan transformasi arcus sinus atau transformasi kebalikan sinus.

Beberapa syarat yang wajib dipenuhi yaitu jika data menunjukkan sebaran nilai 30%-70% tidak perlu transformasi. Sedangkan jika sebaran nilai 0%-30% dan 70%-100% pada data asli, maka gunakan transformasi arcsin. Kemudian, gunakan transformasi arcsin akar jika data yang dimiliki banyak bernilai 0.

4. Transformasi Inverse

Jenis transformasi data yang satu ini meripakan membalik nilai aslinya. Dengan begitu, rumus dari transformasi inverse adalah 1/Variabel. Sedangkan dalam excel, rumus dari transformasi ini adalah =1/Var. Oleh karena itu, jika nilai data 0, maka tambahkanlah konstanta sehingga menjadi =1(Var+1).

Adapun transformasi inverse bermacam-macam, yaitu inverse square, inverse square root, dan inverse cubic. Masing-masing jenis inverse memiliki kegunaan berbeda-beda. Dengan begitu rumus dari jenis inverse-nya pun berbeda-beda pula.

5. Transformasi Cubic

Ini adalah transformasi yang bisa mengoperasikan pangkat tiga nilai asli. Dengan begitu jika nilai aslinya 0,3 maka nilai transformasinya menjadi 0,33 = 0,027. Sedangkan jika memiliki nilai asli -0,3, dengan begitu nilai transformasinya adalah 1/(-0,33) = -37,037. Jika dalam excel, maka rumus transformasi cubic adalah =Var3 atau =Power(Var;3).

Itulah ulasan perihal transformasi data yang menarik dan bisa dijadikan bahan referensi. Untuk memudahkan peneliti dalam memilih metode transformasi yang tepat, bisa menghubungi kami sebagai jasa olah data dan bimbingan skripsi, tesis, dan disertasi. Kami merupakan jasa olah data yang bisa diandalkan, profesional, dan juga terpercaya.

Kategori
Jasa Olah Data

Ketahui Dulu Cara Menentukan Besar Sampel Sebelum Membuat Penelitian

Cara menentukan besar sampel

Penelitian apapun tidak akan berhasil tanpa adanya sampel. Sampel atau responden memegang peranan penting dalam menentukan hasil dari penelitian. Orang atau lembaga yang melakukan penelitian harus mengetahui cara menentukan besar sampel agar data yang diperoleh mencukupi jumlah minimal.

Pengertian Sampel dalam Penelitian

Sampel merupakan perwakilan dari sebuah populasi yang akan diteliti dalam sebuah penelitian. Sampel bisa diambil dari populasi finit maupun infinite. Disebut populasi finit karena jumlah anggotanya jelas dan telah diketahui. Sebaliknya, populasi infinite merupakan populasi yang tidak diketahui jumlah anggotanya.

Sebagai contoh, seorang peneliti ingin meneliti tentang perilaku konsumen sebuah toko bangunan A. Maka, populasi dari toko bangunan A adalah semua pembeli yang tidak dapat dipastikan berapa jumlahnya dan siapa saja orangnya. Maka, sampel penelitian adalah sebagian dari konsumen toko bangunan A yang mewakili populasi.

Sampel dimanfaatkan sebagai responden dalam penelitian umumnya karena alasan waktu dan biaya. Tidak memungkinkan bagi penelitian untuk meneliti atau mengambil data dari setiap individu atau anggota populasi. Maka, diambilah perwakilan dari populasi itu. Inilah yang dinamakan dengan teknik sampling.

Cara Menentukan Jumlah Sampel Penelitian

Jumlah sampel yang diteliti sangat mempengaruhi hasil dari penelitian itu sendiri. Lalu, bagaimana cara menentukan besaran sampel yang harus diambil pada sebuah penelitian? Berikut ini beberapa langkah awalnya:

1. Tentukan Batasan Penelitian

Penentuan batasan penelitian bisa dilihat dari judul penelitian itu sendiri. Misalnya, peneliti ingin meneliti tentang pengaruh proses rekrutmen, seleksi, dan kompetensi terhadap kinerja pekerja di PT ABC. Maka, batasan populasi yang diteliti adalah karyawan di PT ABC. Luas populasi yang sudah diketahui ini akan mempermudah dalam menentukan besaran sampel nantinya.

2. Pahami Kualitas Individu dalam Populasi

Peneliti harus memahami apakah individu dalam populasi yang akan diambil sampelnya bersifat homogen atau heterogen. Pengetahuan akan hal ini bisa membantu peneliti menentukan besaran sampel serta teknik sampling yang nantinya digunakan. Pada populasi homogen misalnya, tidak diperlukan jumlah sampel yang besar.

3. Semakin Besar Sampel, Semakin Baik

Sampel dalam jumlah besar tentu lebih menggambarkan keadaan sebenarnya dari sebuah populasi. Namun, kendala waktu, biaya, dan juga tenaga terkadang membuat orang tidak bisa meneliti keseluruhan populasi. Pada sampel besar, digunakan Rumus Slovin yaitu :

Dimana n merupakan jumlah minimal sampel, N ialah populasi dan e merupakan error margin. Jika penelitian mempunyai selang kepercayaan sebesar 95%, maka terdapat error margin sebesar 5%. Maka, peneliti bisa menentukan berapa batas minimal sampel yang bisa memenuhi syarat tingkat kesalahan sebesar 5% tersebut. Caranya dengan memasukkan error margin ke dalam rumus.

Cara menentukan besar sampel bisa memakan waktu. Jika ingin berkonsultasi mengenai teknik sampling dan juga metode penelitian, peneliti bisa menghubungi Patra Statistika. Dengan berkonsultasi, maka menentukan sampel bukan lagi masalah.