Penulis: Konsultan Data Penelitian & ArcGIS

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Mengenal Lebih Jauh Tentang Analisis Faktor Eksploratori

Analisis Faktor Eksploratori

Analisis faktor merupakan salah satu metode analisis dalam statistika yang mengulas tentang pengelompokan variable-variabel dalam sebuah data. Namun, data tersebut harus memiliki keterkaitan satu sama lain. Terdapat dua jenis analisis faktor, yaitu analisis faktor konfirmatori dan eksploratori. Namun yang akan dibahas pada artikel ini adalah analisis faktor eksploratori.

Prinsip dari analisis ini yaitu terbentuknya faktor-faktor atau variabel laten baru yang sifatnya acak. Kemudian, faktor tersebut bisa diinterpretasikan sesuai dengan faktor atau komponen yang terbentuk. Jika ingin tahu lebih banyak soal analisis faktor yang satu ini, berikut ini adalah ulasannya:

1. Pengertian

Analisis faktor eksploratori (AFE) adalah metode statistic yang berguna untuk membangun model struktur yang terdiri dari banyak variabel atau satu set saja. AFE juga merupakan salah satu teknik analisis faktor yang biasanya digunakan untuk mengetahui keterkaitan antara variabel indikator atau variable manifest.

Kemudian, variabel tersebut berguna untuk membangun sebuah konstruk. EFA juga digunakan ketika variabel laten memiliki indikator yang belum jelas. Pasalnya, indicator satu variabel laten tersebut dimungkinkan overlap dengan indikator variabel laten lainnya.

2. Tujuan

Analisis faktor yang satu ini memiliki tujuan untuk mengeksplorasi indikator-indikator yang ada dan kemudian digunakan untuk mengelompokkan indicator ataupun variable baru. Namun, dalam praktiknya analisis faktor yang satu ini sering digunakan untuk analisis awal yang berfungsi pada analisis lanjutan lainnya. Misalnya, yaitu seperti uji t, uji F, analisis regresi, maupun ANOVA.

3. Cara Menganalisis

Untuk menganalisis faktor yang satu ini ada satu cara yaitu menggunakan software SPSS. Kemudian, input yang digunakan yaitu data dari variable-variabel indikator tersebut. Dalam analisis faktor yang satu ini belum diketahui beberapa variabel laten atau faktor yang akan terbentuk.

Pasalnya, pada analisis faktor yang satu ini belum ada asumsi kemana saja indikator tersebut akan mengelompok. Hal itu akan terjadi meskipun peneliti diperbolehkan untuk menentukan berapa jumlah faktor yang diharapkan.

Dalam analisis faktor yang satu ini, nilai faktor loading begitu berpengaruh. Pasalnya nilai tersebut dalam menunjukkan bahwa suatu indicator masuk ke dalam indicator tertentu dalam AFE. Maka, indicator tersebut dapat dikelompokkan ke dalam faktor tersebut. Namun jika nilai faktor loading suatu indicator lebih besar terhadap satu faktor tertentu.

4. Tahapan Analisis

Langkah-langkah dalam menganalisis faktor eksploratori menggunakan SPSS yaitu dengan membuka file yang ingin dianalisis. Kemudian, pilih analyze, data reduction, dan klik factor analysis. Pilih semua variable, masukkan semua pada sel variables, dan klik menu Descriptive.

Pada kotak dialog faktor analysis: extraction pilihlah principal component pada sel method. Kemudian, pada kotak dialog factor analysis, klik rotation, dan tandai pilihan varimax, rotated solutions, dan loading plot. Terakhir, pada kotak dialog factor analysis, kliks cores, centang pada ‘save as variables’, ‘display factor score coefficient matrix’, dan klik OK.

Itulah ulasan mengenai analisis faktor eksploratori, mulai dari pengertian, tujuan, cara menganalisis, hingga tahapan analisisnya. Namun, masih banyak yang sulit membedakan bagaimana menganalisis analisis faktor konfirmatori dengan eksploratori. Jika mengalami kesulitan, hubungi saja kami sebagai jasa olah data dan bimbingan skripsi, tesis, dan disertasi yang profesional.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Hal Penting dalam Pembuatan Program MATLAB Sederhana

Program MATLAB Sederhana

Selain sering dimanfaatkan sebagai program statistik untuk menghitung persamaan matematika, MATLAB juga merupakan sebuah bahasa pemrograman. Tak jarang banyak yang membuat program MATLAB sederhana, terlebih para programmer pemula.

Tentang MATLAB sebagai Sebuah Bahasa Pemrograman

Awal mulanya, MATLAB dikembangkan sebagai sebuah program komputasi matriks. Namanya sendiri merupakan kependekan dari MATrix LABoratory dan dikembangkan oleh MathWorks.

Namun seiring berjalannya waktu, sejumlah perbaikan dan upgrade pun dilakukan oleh berbagai pihak. Hingga akhirnya, MATLAB tak hanya menjadi program untuk penyelesaian persoalan dalam model matematika saja, melainkan juga dapat digunakan untuk kebutuhan pemrograman.

Keunggulan MATLAB sebagai sebuah bahasa pemrograman yaitu fungsi awal MATLAB sebagai sebuah program matriks mendukung fungsinya dalam pembuatan program. Membuat sebuah program dengan menggunakan MATLAB tidak perlu bersusah mencari program pihak ketiga dalam urusan algoritma.

Jadi, MATLAB menawarkan sebuah paket fitur yang lengkap dalam mentranslasikan program yang akan dibuat kedalam bahasa pemrograman MATLAB. Itulah mengapa, MATLAB sangat direkomendasikan untuk programmer pemula.

Terlebih lagi, MATLAB juga dianggap mampu untuk menyelesaikan masalah-masalah yang bersifat teknis, dibandingkan bahasa pemrograman yang lebih banyak digunakan seperti C dan FORTRAN. Oleh karena itu, MATLAB juga menjadi program standar yang harus dikuasai dalam dunia pemrograman.

Yang Perlu Diperhatikan dalam Pembuatan Program dengan MATLAB

Satu hal yang perlu diperhatikan, Command Window MATLAB tidak bisa menyimpan perintah apa pun yang dimasukkan di sana. Artinya, perintah tersebut tidak bisa diulang tanpa menulis ulang. Cara yang bisa dilakukan adalah dengan membuat sebuah file khusus berisi perintah agar bisa dibuka lagi jika butuh eksekusi ulang. Dalam proses pembuatan program menggunakan MATLAB, terdapat 2 hal yang harus diperhatikan, yaitu:

1. M-Files

Seperti yang diketahui, dalam pemrograman dikenal istilah script file atau lebih sering disebut sebagai script saja. Script inilah yang berfungsi seperti command center atau si pemberi perintah mengenai tampilan apa yang harus dimunculkan oleh si program yang dibuat.

Pada MATLAB script ini memiliki ekstensi file .m, sehingga dikenal juga sebagai M-Files. Isi dari M-Files merupakan serentetan perintah yang harus dijalankan, baik berupa pernyataan maupun persamaan fungsi.

2. M-Files Function

M-Files function atau M-Files yang berisi persamaan fungsi bekerja lebih kompleks dibandingkan dengan M-Files yang hanya berisi pertanyaan saja. Hal ini dikarenakan, M-Files function bisa menerima input dan mengeluarkan output argumen-argumen yang dihasilkan oleh persamaan fungsi.

Walaupun dikatakan MATLAB menjadi bahasa pemrograman yang mudah, namun tetap saja tidak semua orang bisa melakukannya. Terlebih lagi jika belum terbiasa dalam menggunakan program ini, maka hasil error sudah jelas akan menghadang.

Oleh sebab itu, ada baiknya untuk menyerahkan pembuatan program MATLAB sederhana kepada Patra Statistika yang sudah menjadi ahlinya. Tak hanya program dengan bahasa MATLAB saja, tim di Patra Statistika pun menguasai bahasa pemrograman lain, termasuk Python.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

5 Tahapan pada Interpretasi Analisis Faktor dengan SPSS

Interpretasi Analisis Faktor dengan SPSS

Jika peneliti telah sampai pada asumsi analisis faktor dengan SPSS, tahap selanjutnya yaitu interpretasi analisis faktor dengan SPSS. Namun, interpretasi analisis faktor baru bisa dilakukan jika sudah selesai melakukan semua asumsi pada analisis faktor. Misalnya, yaitu seperti uji determinant of correlation mix, Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling, dan lain sebagainya.

Interpretasi analisis faktor menggunakan SPSS memiliki lima tahapan. Tahapan tersebut kemudian saling berkaitan agar peneliti bisa melakukan analisis lanjutan, seperti analisis diskriminan, regresi linear, dan sebagainya. Jika ingin tahu apa saja tahapan pada interpretasi analisis faktor dengan SPSS, berikut ini adalah ulasannya:

1. Komunalitas

Ini adalah jumlah variansi dari suatu variabel yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada. Nilai komunalitas sendiri memiliki persyaratan yaitu harus lebih besar dari 0,5. Jika nilai komunalitas di atas 0,5, maka semua variabel bisa diuji menggunakan analisis faktor lebih lanjut.

Kemudian, semakin besar nilai komunalitas sebuah variable, maka semakin erat pula keterkaitannya dengan variabel yang terbentuk tersebut. Disisi lain, semakin besar nilai komunalitas juga akan semakin baik analisis faktornya.

2. Factor Loading

Di atas telah diketahui beberapa faktor yang bisa terbentuk pada suatu data. Maka selanjutnya peneliti dapat melakukan penentuan masing-masing variabel yang masuk ke dalam faktor yang mana. Cara menentukannya yaitu dengan menggunakan tabel Component Matrix. Tabel yang digunakan akan menunjukkan seberapa besar sebuah variabel dapat berhubungan dengan faktor yang akan dibentuk.

3. Rotated Component Matrix

Komponen matriks rotasi merupakan matriks korelasi yang memperlihatkan distribusi variabel yang lebih jelas dan nyata dibandingkan dengan component matrix. Hasil yang diperoleh akan menunjukkan jika factor loading antar variabel dengan beberapa faktor bisa dibedakan dan siap dilakukan interpretasi.

Misalnya, apakah seluruh variable telah memiliki factor loading yang tinggi pada salah satu faktor. Atau, memiliki factor loading yang kecil untuk faktor-faktor lainnya. Kemudian, barulah bisa berlanjut pada interpretasi analisis faktor dengan SPSS untuk menentukan faktor.

4. Component Transformation Matrix

Ini adalah langkah yang dilakukan untuk menentukan faktor. Tabel component transformation matrix berguna untuk menunjukkan apakah faktor yang telah terbentuk tersebut sudah tidak memiliki keterikatan antar satu sama lain (orthogonal). Jika nilai-nilai korelasi yang terlihat pada diagonal utama table berada di atas 0,5, maka ketiga faktor yang terbentuk sudah tepat.

5. Factor Score

Jika peneliti sudah mendapatkan faktor-faktor yang terbentuk, maka tentukanlah faktor skornya. Faktor skor dicari untuk keperluan analisis lanjutan. Cara untuk mencari factor score yaitu dengan mengulangi langkah analisis faktor. Namun, pada saat menekan ‘Scores’, centang pula ‘Save as Variables’ dan pilih ‘Regression’.

Kemudian, klik ‘Continue’ dan ‘Ok’ di jendela utama dan lihatlah data set tersebut di ‘Data View’. Kemudian akan muncul variable baru yang merupakan faktor skor dari 1, 2 dan 3. Dari nilai yang didapat kemudian peneliti bisa melakukan analisis lanjutan, seperti analisis diskriminan, regresi linier, ataupun lainnya.

Itu adalah ulasan mengenai tahapan interpretasi analisis faktor dengan SPSS. Peneliti wajib melakukan semua tahapannya dengan benar karena akan mempengaruhi analisis lanjutan. Jika mengalami kesulitan mengerjakannya, hubungi saja kami sebagai jasa olah data dan bimbingan skripsi, tesis, serta disertasi yang terbaik dan terpercaya.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Ragam Informasi Seputar Analisis Komponen Utama dengan Minitab

Analisis Komponen Utama dengan Minitab

Ilmu statistika mengenal adanya analisis komponen utama atau principal component analysis. Analisis komponen utara merupakan metode yang berguna untuk menyederhanakan suata data dengan mentransformasikan linier sehingga membentuk sistem koordinat baru. Peneliti biasanya menggunakan analisis komponen utama dengan Minitab untuk memperoleh hasilnya.

Pasalnya, Minitab dianggap sederhana dan mampu menghasilkan output yang diharapkan peneliti. Namun, analisis komponen utama menggunakan Minitab hanya bisa digunakan jika memenuhi persyaratannya. Jika ingin mengetahui seluk beluk mengenai analisis komponen utama dengan menggunakan Minitab, berikut ini adalah ulasannya:

1. Pengertian

Analisis komponen utama adalah teknik statistic yang berguna untuk mengubah sebagian besar variable asli yang biasanya dipakai jika saling berhubungan satu dengan yang lainnya. Kemudian, variable asli tersebut menjadi satu set variable baru yang lebih kecil dan tidak berhubungan lagi (bebas).

Jadi, bisa dibilang jika analisis komponen utama berfungsi untuk mereduksi data sehingga peneliti dengan mudah menginterpretasikan data-data yang diperolehnya. Analisis komponen utama juga merupakan salah satu analisis yang berkesinambungan atau bukan analisis yang langsung berakhir.

2. Persyaratan

Analisis komponen utama dapat digunakan jika peneliti memiliki banyak data yang diperoleh dalam penelitian. Padahal, banyaknya data yang diperoleh dapat mengakibatkan adanya tumpang tindih antar data yang satu dengan yang lainnya. Dengan begitu, analisis komponen utama bisa mempertahankan sebagian besar informasi yang didapatkan meskipun ada sedikit pengubah yang menjadi komponen utamanya saja.

3. Contoh Penggunaan

Analisis komponen utama bisa digunakan ketika peneliti melakukan pengamatan karakteristik suatu pohon. Peneliti akan memperoleh banyak data soal tinggi pohon, umur pohon, diameter pohon, dan lain sebagainya. Padahal, peneliti menginginkan data yang diperoleh tidak sebanyak data tersebut. Namun, peneliti juga tidak ingin kehilangan informasi yang diukur.

Dengan begitu, peneliti bisa menggunakan analisis komponen utama. Salah satu cara menentukan banyaknya komponen utama yaitu dengan menggunakan analisis komponen utama dengan Minitab. Meskipun ada banyak lain software statistic yang bisa digunakan, misalnya yaitu SAS.

Minitab mampu melakukan analisis komponen utama untuk mengurangi jumlah variable data. Dengan begitu, data tersebut akan lebih mudah dianalisis oleh peneliti. Niasanya komponen utama tersebut bisa menjelaskan hingga 90% variasi dalam data.

4. Cara Pengaplikasian

Analisis komponen utama dengan Minitab bisa dipilih karena caranya sederhana. Caranya yaitu dengan memilih menu Stat, pilih Multivariate dan klik Principal Component. Pada bagian input variable, masukkan variable diffgeom, complex, algebra, reals, dan juga statistics.

Namun, pastikan juga jumlah komponen yang akan dihitung adalah 5. Kemudian, gunakan type matriks hubungan covariance karena variable tersebut memiliki skala ukuran yang sama. Peneliti kemudian akan mendapatkan output yaitu berupa statistic deskriptif.

Di atas telah dijelaskan mengenai analisis komponen utama dengan Minitab yang menarik untuk dipelajari. Namun, untuk beberapa orang mungkin masih kesulitan untuk menganalisis komponen utama menggunakan Minitab. Jika kesulitan mengaplikasikannya, cobalah untuk berkonsultasi pada kami. Kami adalah jasa olah data dan bimbungan skripsi, tesis, dan disertasi yang profesional dan terpercaya.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Analisis Variansi Satu Arah, Pengertian, Syarat, dan Langkah Pengujian

Analisis variansi satu arah

Analisis variansi satu arah adalah salah satu dari uji ANOVA (Analysis of Varians). Pada penelitian kuantitatif menggunakan software statistik uji ANOVA ini umum digunakan. Lalu, apa sebenarnya uji ANOVA satu arah serta apa syarat dan langkah pengujiannya? Simak ulasan berikut ini.

Pengertian Analisis Variansi Satu Arah

Uji Anova sendiri dapat diartikan sebagai salah satu metode atau uji hipotesis yang digunakan pada statistika parametrik, dimana pengujian dilakukan pada interaksi dua faktor dengan membandingkan rata-rata dua sampel atau lebih.

ANOVA satu arah ialah uji hipotesis dengan memakai varian serta data hasil pengamatan terhadap satu faktor. Pada setiap populasi independen diambil sampel acak dengan ukuran n1 untuk populasi satu, n2 untuk populasi 2 dan seterusnya. Sementara data sampel dinyatakan dalam Yij.

Tujuan dilakukannya uji anova satu arah adalah untuk membandingkan dua rata-rata atau lebih yang akan digunakan untuk menguji kemampuan generalisasi. Jika hasil pengujian ditemukan kedua sampel tersebut berbeda, maka bisa digeneralisasikan. Sampel dianggap bisa mewakili populasi.

Syarat Pengujian ANOVA Satu Arah

Analisis pada uji ANOVA ditegakkan pada beberapa asumsi. Pertama, populasi harus independen dan data yang diamati juga independen pada kelompoknya. Artinya, setiap sampel tidak berhubungan dengan sampel yang lain.

Kedua, populasi yang diteliti dalam uji ini haruslah berdistribusi normal. Normalitas ini harus terpenuhi dikarenakan pada prinsipnya uji ANOVA merupakan uji beda rataan. Sama halnya dengan uji t atau uji Z. Sampel tentu saja harus diambil dari populasi normal dan usahakan sampel berukuran besar. Normalitas bisa diukur dengan uji-uji normalitas seperti chi square atau lilliefors.

Ketiga, populasi harus memiliki standar deviasi atau variansi yang sama. Kesamaan variansi ini akan berhubungan dengan uji F yang akan dilakukan nantinya. Jika variansi pada populasi tidak sama, maka tidak dapat dilakukan uji F. Syarat yang terakhir adalah apabila sampel yang diambil dari sebuah populasi adalah bersifat bebas maka sampel diambil secara acak.  

Langkah Pengujian ANOVA Satu Arah

Hal pertama yang harus dilakukan ketika melakukan analisis anova satu arah adalah membuat asumsi bahwa data diambil secara random, distribusinya normal, serta variansi homogen. Selanjutnya, buat kalimat hipotesis (H0 dan H1), misalnya :

Ho: tidak ada perbedaan antara rata-rata hitung n kelompok

H1: ada perbedaan antara rata-rata hitung n kelompok

Kemudian, ukur semua variabilitas keseluruhan sampel dan hitung juga degree of freedom-nya. Umumnya, degree of freedom akan dilambangkan dengan dof, db, atau v. Selanjutnya, lakukan penghitungan untuk varian antar kelompok dan varian dalam kelompok. Hitung F hitung, F tabel, lalu bandingkan F hitung dengan F tabel dan terakhir buat kesimpulan.

Analisis variansi satu arah bisa dilakukan dengan bantuan konsultan statistik atau penelitian. Peneliti bisa menggunakan jasa Patra Statistika untuk melakukan uji ini pada software-software statistik. Semua informasi ada di laman resmi Patra Statistika.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Macam Data yang Dibutuhkan dalam Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif

Pengolahan sebuah data tidaklah mudah. Agar data yang dihasilkan akurat dan valid untuk digunakan, maka diperlukan analisis dan berbagai macam pengujian. Salah satu analisis yang perlu dilakukan untuk sebuah data mentah adalah analisis deskriptif.

Sekilas tentang Analisis Deskriptif

Analisis ini biasanya digunakan untuk mengolah sebuah data mentah. Metode ini biasanya terdiri dari pengelompokkan data, hingga penyajiannya. Tujuannya adalah agar suatu data dapat dibaca dan dipahami dengan mudah oleh orang lain. Hasil dari analisa ini biasanya berbentuk rata-rata, jumlah, simpangan baku, varians, hingga nilai maksimum dan minimum.

Jenis Data yang Dibutuhkan

Metode deskriptif dapat dilakukan dengan dua cara yaitu menggunakan SPSS atau menggunakan excel. Kedua alat tersebut dapat menghasilkan output yang akurat, namun jika ingin lebih mudah, maka lebih disarankan menggunakan SPSS. Apa pun alat yang digunakan, namun data yang dibutuhkan tetap sama. Berikut adalah data-data yang dibutuhkan untuk melakukan analisa:

1. Data Nominal

Meskipun tidak digunakan dalam pengolahan, namun data ini tetap digunakan dalam analisis deskriptif. Data nominal adalah data yang paling sederhana, dimana angka diberikan pada sebuah objek dengan tujuan sebagai label saja. Jadi, data nominal tidak akan diproses maupun diolah. Ciri-ciri dari data nominal adalah memiliki atribut atau detail seperti sebuah nama.

2. Data Ordinal

Data ordinal adalah data yang mirip dengan data nominal, hanya saja data ini memiliki peringkat atau urutan. Jadi, angka yang diberikan akan menunjukkan tingkatan objek dari yang paling rendah hingga yang paling tinggi dan sebaliknya. Data ini biasanya akan sangat berguna bagi yang mengolah data untuk kebutuhan peringkat.

3. Data Interval

Data interval adalah sebuah data yang memberikan informasi jarak atau selisih dari sebuah ukuran data ordinal. Metode atau alat yang digunakan untuk melakukan pengukuran ini adalah dengan uji hipotesis, korelasi produk moment, partial regression dan masih banyak lagi.

4. Data Rasio

Angka dari data rasio merupakan data yang menunjukkan angka sesungguhnya. Jadi, bukan sebagai simbol atau penunjuk tingkatan namun memiliki nilai nol yang sesungguhnya. Dalam ilmu statistika, data ini memiliki level pengukuran yang paling tinggi dibandingkan dengan data yang lainnya.

Jadi, pengolahan analisis deskriptif perlu dilakukan agar data yang begitu banyak dapat dibaca dengan mudah oleh orang lain. Berapa pun data yang dimiliki, pengolahan deskriptif dapat dilakukan untuk memberikan informasi yang lebih singkat, padat dan jelas.

Namun, kami sangat memahami bahwa tidak semua orang mampu mengolah data. Pengolahan data tidaklah mudah dan membutuhkan ketelitian dan proses yang cukup panjang. Oleh karena itu, kami hadir untuk membantu kebutuhan Anda.

Kami dapat mengolah berbagai macam data dengan berbagai macam proses. Hasil yang kami hasilkan tentunya akan akurat dan valid sehingga dapat digunakan. Jadi, bagi Anda yang kesulitan dalam mengolah data, jangan ragu meminta bantuan dari kami.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengapa Perlu Melakukan Analisis SEM?

Analisis SEM

Jika Anda mengalami kesulitan dalam menyelesaikan sebuah model dengan menggunakan persamaan regresi linear, maka mungkin Anda perlu melakukan analisis SEM. SEM adalah singkatan dari structural equation modeling, sebuah alat yang digunakan untuk menyelesaikan sebuah model bertingkat.

Sekilas tentang Analisis SEM

Analisis ini seringkali juga dianggap sebagai gabungan antara analisis regresi dan analisis faktor karena menerapkan kedua analisa dalam pengolahannya. Dengan prosesnya yang cukup detail, analisa ini mampu menyelesaikan sebuah model yang memiliki lebih dari satu variabel. Selain itu, SEM juga mampu memberikan hasil matriks yang lebih akurat dibandingkan analisis regresi linear.

Kelebihan Analisis SEM

Selain tekniknya yang cukup detail, SEM memiliki banyak kelebihan dibandingkan dengan analisis lainnya. Untuk mengetahui lebih detail, berikut adalah kelebihan dari penggunaan SEM dalam menyelesaikan sebuah masalah:

1. Flexible dalam Mengembangkan Model

Salah satu kelebihan dari penggunaan SEM adalah penguji bisa mengembangkan model yang dianalisa, baik model psikometri maupun model struktural. Jadi, dalam proses pengolahannya, penguji dapat mengembangkan secara flexible tanpa merusak hasil yang diinginkan.

Hal yang membuat SEM flexible adalah karena banyaknya variabel yang bisa dilibatkan. Berbeda dengan regresi yang hanya memiliki satu variabel dependen saja. Selain itu, analisa ini mampu menguji pola hubungan antara variabel yang berbeda. Sehingga, banyak pengujian yang bisa dilakukan untuk mendapatkan hasil yang maksimal.

2. Pengujian Secara Komprehensif

Kelebihan lain dari SEM adalah adanya pengembangan konsep teoritis yang digunakan. Pada uji konvensional hal ini tidak dilakukan karena keterbatasan metode yang ada jadi yang diuji hanya salah satu bagian konsep saja. Sedangkan pada SEM, uji konsep dilakukan untuk berbagai konsep untuk mendapatkan hasil yang akurat.

3. Mampu Menguji Hipotesis yang Rumit & Bertingkat

Salah satu alasan utama orang menggunakan SEM adalah kemampuannya dalam menguji hipotesis yang rumit dan bertingkat. Dalam proses analisanya, ada penggabungan analisis regresi dan analisis faktor yang membantu menyelesaikan model yang rumit dan susah untuk diselesaikan. Meskipun prosesnya pun tidak mudah, namun tetap dapat dilakukan.

4. Melakukan Analisa Terhadap Error

Jadi ketika melakukan analisa model, apabila terjadi error, error tidak akan diabaikan, melainkan akan dianalisa pula. Hal ini untuk melihat akar permasalahan sehingga error tersebut tidak muncul kembali dan menghasilkan hasil yang akurat. Oleh karena itu, SEM sangat cocok digunakan untuk analisa data kuesioner yang banyak menggunakan asumsi.

Meskipun manfaatnya sangat banyak, namun analisis SEM sulit untuk dilakukan. Oleh karena itu, jika Anda mengalami kesulitan dalam mengelola data yang rumit kami siap membantu. Kami merupakan salah vendor yang siap membantu pengelolaan data dari yang simpel hingga yang rumit dan bertingkat. Anda dapat berkonsultasi terlebih dahulu agar bisa mendapatkan hasil yang diinginkan.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Metode Uji Homogenitas untuk Data yang Valid

Uji homogenitas

Salah satu proses yang harus dilakukan sebelum melakukan T test atau anova adalah uji homogenitas. Sesuai namanya, uji homogen adalah pengujian yang dilakukan untuk mengecek apakah sebuah populasi memiliki keragaman yang sama.

Fungsi Uji Homogenitas

Pada umumnya, uji homogenitas dilakukan untuk meyakinkan penguji atau pengolah bahwa data yang diambil memang berasal dari populasi yang sama. Hal ini biasanya dilakukan untuk mendapatkan sebuah data untuk kelompok tertentu. Sehingga, data populasi yang dikumpulkan harus sama.

Metode Pengujian Homogenitas

Sebuah data bisa jadi tidak membutuhkan uji ini, caranya adalah dengan menentukan jumlah yang sama antar populasi. Hal ini bisa menghasilkan data yang terpercaya, namun akan lebih akurat jika dilanjutkan dengan homogenitas. Untuk mendapatkan hasil yang akurat dan valid, ada dua cara untuk melakukan pengujian tersebut:

1. Levene’s Test

Salah satu metode yang banyak digunakan untuk melakukan uji homogen adalah Levene’s Test. Tujuan utama dari pengujian ini adalah untuk melihat seberapa besarnya varians antara antara dua data atau lebih yang berbeda. Nantinya dari hasil data ini dapat menunjukkan apakah data yang telah ada homogen atau tidak.

Untuk bisa menyimpulkan sebuah data homogen atau tidak dapat ditentukan dari nilai signifikannya. Jadi apabila nilainya kurang dari 0.05 maka dapat dikatakan homogen. Namun sebaliknya, apabila lebih dari 0.05 maka datanya terlalu bervariasi dan tidak homogen.

Proses perhitungan Levene’s test dapat dilakukan secara manual maupun menggunakan software SPSS. Jika ingin hasil yang mudah dan akurat, maka sebaiknya Anda menggunakan SPSS. Untuk datanya, gunakan data yang berkelanjutan agar hasilnya bisa mewakili populasi yang ada.

2. Tes Bartlett

Metode selanjutnya yang bisa dilakukan adalah Tes Bartlett. Secara umum, tujuan dan cara dari metode ini tidak jauh berbeda dengan Levene’s Test. Namun kelebihan dari metode ini adalah dapat melakukan pengujian pada dua kelompok varians yang berbeda atau lebih.

Sama seperti metode sebelumnya, tes Bartlett dapat dilakukan menggunakan spss dan manual. Meskipun begitu, proses manualnya pun cukup mudah dan tidak membutuhkan waktu yang lama. Untuk membantu dalam proses ini bisa menggunakan Excel, hanya saja perhitungannya akan sedikit lebih lebih rumit.

Jadi, apa pun metode yang digunakan untuk uji homogenitas, hasilnya akan sama-sama akurat dan valid digunakan. Akan tetapi, jika kelompok variannya hanya dua, maka Levene’s test bisa menjadi alternatif. Sedangkan jika kelompok variannya lebih dari dua, maka perlu menggunakan Tes Bartlett.

Namun, jika Anda masih mengalami kesulitan dalam mengolah data untuk uji homogen atau uji lainnya, maka kami siap membantu. Kami adalah salah satu vendor yang dapat menyelesaikan segala masalah statistik dengan mudah. Kami bisa memastikan bahwa pengolahan data yang kami lakukan akurat dan terpercaya karena dikerjakan oleh ahlinya. Jadi, jangan segan untuk meminta bantuan dari kami.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Macam-macam Analisis Data Kategorik yang Ada Dalam Penelitian 

Analisis data kategorik

Dalam melakukan analisis data, peneliti perlu memperhatikan jenis data, apakah data termasuk jenis kategorik atau numerik. Setiap jenis data memiliki cara analisis yang berbeda. Analisis data kategorik tentu berbeda dengan analisis data numerik. Sebelum melangkah lebih jauh pada analisis kategorik, peneliti harus memahami dengan baik apa itu data kategorik.

Pengertian Data Kategorik

Data kategorik adalah data yang bisa dikelompokan berdasarkan karakteristik atau ciri-ciri tertentu. Biasanya data ini terdiri dari skala nominal dan ordinal, serta merupakan data kualitatif. Data kategorik biasanya disebut sebagai data non-metric atau data bukan pengukuran.

Berbeda dengan data numerik yang terdiri dari angka-angka, data numerik berwujud kelompok atau klasifikasi yang didasarkan pada karakteristik tertentu. Karena tidak berwujud angka, operasi hitung matematika yang bisa diaplikasikan pada data numerik, tidak bisa digunakan pada data kategorik.

Supaya peneliti bisa melakukan operasi hitung matematis pada data kategorik, peneliti perlu memberikan kode angka untuk menggantikan kategori yang ada.

Jenis-Jenis Analisis Data Kategorik

Secara umum data kategorik bukanlah data kuantitatif yang berwujud angka. Oleh karena itu, analisis statistik tidak mungkin dilakukan kecuali peneliti memberikan kode angka pada setiap kategori. Tidak hanya itu, jenis analisis yang bisa digunakan pun berbeda dengan uji pada data numerik.

Beberapa jenis uji statistik yang digunakan untuk menganalisis data kategorik diantaranya:

1. Analisis Asosiasi Dengan Uji Chi-Square

Untuk menganalisis data kategorik, peneliti bisa menggunakan uji Chi-Square. Melalui uji tersebut, peneliti bisa mengetahui hubungan atau keterkaitan antara satu variabel dengan variabel lain.

Umumnya uji Chi-Square digunakan untuk menganalisis data dengan skala nominal. Meskipun merupakan uji statistik yang paling sering digunakan, namun suatu data atau variabel perlu memenuhi syarat agar bisa diuji dengan metode Chi-Square.

Selain digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan, uji CHi-Square juga bisa digunakan untuk mengetahui homogenitas suatu data dan juga bentuk distribusi.

2. Analisis Asosiasi dengan Beda Proporsi

Uji Chi-Square tidak harus melulu dipakai untuk menganalisis keterkaitan antara variabel pada data kategorik. Peneliti juga bisa menggunakan perbedaan proporsi pada pada variabel utama untuk masing-masing kategori.

Penggunaan analisis asosiasi dengan beda proporsi lebih mudah dilakukan dibandingkan dengan uji statistik, karena peneliti tidak membutuhkan hitungan matematik yang rumit. Yang perlu dilakukan hanyalah melihat jumlah atau persentase suatu data pada masing-masing kategori.

Contoh mudah dari analisis beda proporsi adalah persentase penderita penyakit jantung pada perokok dan bukan perokok. Lalu, dari hasil perbandingan persentase tersebut, peneliti bisa melihat apakah ada keterkaitan antara rokok dan penyakit jantung.

Ketika penelitian, data yang didapatkan oleh peneliti tidak melulu berupa data numerik. Oleh karenanya, peneliti perlu memahami dengan baik jenis data kategorik dan bagaimana melakukan analisis data kategorik.

Meskipun demikian, apabila peneliti merasa tidak ada kemajuan dengan analisis, kami siap membantu. Cukup datang kepada kami, penyedia jasa pengolah data dan semua permasalah mengenai data peneliti akan beres.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Memahami Lebih Dalam Mengenai Analisis Regresi Logistik untuk Melancarkan Penelitian

Analisis regresi logistik

Analisis regresi adalah jenis analisis yang lazim ditemui saat melakukan analisis pada sebuah penelitian. Terdapat berbagai macam jenis analisis regresi yang bisa dipilih peneliti sesuai jenis data yang ada. Kali ini, yang akan dibahas secara lebih lanjut adalah analisis regresi logistik.

Apa Itu Analisis Regresi Logistik?

Regresi logistik adalah salah satu jenis analisis regresi dengan data yang dianalisis berjenis kategorik, lebih tepatnya dikotomis. Analisis regresi ini biasanya dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan dua variabel.

Regresi logistik biasanya dilakukan untuk membandingkan antara dua kategori dalam satu variabel. Dalam bidang kesehatan, analisis regresi juga bisa digunakan untuk mengetahui faktor risiko atau variabel paparan.

Asumsi yang Digunakan

Tidak semua jenis data dapat dianalisis menggunakan regresi logistik. Terdapat persyaratan atau asumsi yang harus dipenuhi suatu data agar regresi logistik bisa diaplikasikan dengan benar. Asumsi-asumsi yang dimaksud diantaranya:

  • Jika peneliti ingin menggunakan regresi logistik, peneliti tidak perlu merisaukan bentuk hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Hal ini dikarenakan untuk melakukan analisis regresi ini tidak hubungan linier variabel bebas dan terikat tidak diperlukan.
  • Untuk menggunakan analisis regresi ini, jenis data yang dimiliki oleh peneliti harus bersifat dikotomi, yakni hanya ada dua kategori saja.
  • Variabel bebas yang ada tidak perlu lagi diubah menjadi data numerik seperti interval atau rasio, karena yang dibutuhkan adalah data kategorik.
  • Jika pada analisis regresi lain terdapat asumsi homoskedastisitas yang harus dipenuhi, untuk regresi logistik hal tersebut tidak harus terpenuhi. Artinya analisis masih bisa dijalankan meskipun data tidak homoskedastisitas.
  • Jumlah sampel yang diperlukan agar bisa menjalankan analisis regresi ini cukup besar, yakni lebih dari 50 sampel.
  • Pada variabel bebas, kategori yang ada harus bersifat eksklusif. Dengan kata lain tidak ada hubungan atau keterkaitan pada masing-masing kategori di variabel bebas.

Cara Melakukannya

Analisis regresi logistik sebaiknya dilakukan melalui aplikasi pengolah data karena bisa memudahkan peneliti dan menyederhanakan proses penghitungan. Aplikasi yang umum digunakan adalah SPSS.

Berikut ini adalah langkah-langkah yang harus dilakukan peneliti dalam menganalisis data:

  • Langkah pertama adalah menginput data. Masukan data yang didapat dari hasil penelitian ke dalam aplikasi pengolah data. Pastikan bahwa data yang dimasukan telah berbentuk kategorik.
  • Apabila semua data telah berbentuk kategorik dan sesuai dengan data lapangan, maka peneliti bisa melakukan analisis. Arahkan kursor ke menu Analyze, lalu klik Regression dan pilih Binary Logistic.
  • Isi variabel dependen sesuai dengan variabel terikat yang digunakan dan pada menu covariate, isi dengan variabel bebas peneliti.
  • Pada kolom method, pilih enter, lalu klik OK. Sebuah data dikatakan memiliki hubungan yang signifikan jika nilai signifikansi kurang dari 0,05.

Masing-masing jenis analisis regresi memiliki kegunaannya sendiri-sendiri. Untuk data kategorik dikotomi, analisis regresi logistik adalah pilihan yang tepat. Selama semua asumsi terpenuhi, peneliti bisa menggunakan analisis regresi ini.

Namun, apabila peneliti merasa kesulitan dalam mengolah data dan melakukan analisis, penggunaan jasa pengolah data sangat direkomendasikan. Hubungi saja kami, dan peneliti pun bisa terbebas dari keharusan untuk mengolah data.