Kategori: Konsultasi Susun Skripsi

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.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Sekilas tentang Kegunaan MATLAB yang Wajib Diketahui

kegunaan matlab

Generasi milenial pasti lebih mengenal tentang MATLAB. Program ini mulai banyak digunakan karena dianggap lebih mudah dengan memakai pengandaian matematika, khususnya dengan matriks dan formulasi vektor. Lalu, apa sebenarnya kegunaan MATLAB itu sendiri?

Tentang MATLAB

Sebelum membahas mengenai kegunaan MATLAB, ada baiknya mengulas terlebih dahulu mengenai pengertiannya. MATLAB merupakan sebuah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dikembangkan oleh MathWorks. Program ini mengintegrasikan antara komputasi numerik, visualisasi, serta pemrograman untuk mengekspresikan masalah serta pemecahannya dalam notasi matematik.

Nama MATLAB merupakan kependekan dari matrix laboratory. Awalnya, program ini dibuat guna memudahkan penggunaan software matriks yang dikembangkan oleh LINPACK dan EISPACK untuk komputasi matriks.

Seiring berjalannya waktu, MATLAB terus mengalami perkembangan dengan masukan dari berbagai pihak. Hingga kemudian program ini dikembangkan untuk menunjang penelitian di tingkat universitas, khususnya yang terkait dengan bidang matematika, teknik, serta science.

Kegunaan MATLAB

Dalam pengaplikasiannya, MATLAB kemudian memiliki banyak kegunaan yang menjadikan program ini banyak dijadikan sebagai rujukan. Beberapa kegunaan dari MATLAB yang banyak dimanfaatkan dalam penelitian antara lain:

1. Komputasi Matematik

Ini merupakan fungsi utama dari MATLAB yang banyak dimanfaatkan oleh para peneliti. Alasannya karena menggunakan MATLAB dianggap bisa banyak menyelesaikan teori-teori pemecahan masalah secara matematis dan bisa mudah dipahami.

2. Pengembangan Algoritma

Algoritma banyak digunakan dalam pemrograman guna menyusun langkah demi langkah penyelesaian. Dalam praktiknya, algoritma menggunakan algebra dalam penentuan setiap langkah yang diambil. Dengan MATLAB, baik algebra maupun algoritma bisa dikerjakan.

3. Modeling, Simulasi, dan Pembuatan Prototype

Pembuatan model, simulasi, serta prototype untuk sebuah penelitian menjadi langkah penting guna mengurangi resiko kegagalan. Meskipun tidak selalu menghasilkan solusi yang diharapkan, namun MATLAB bisa menghadirkan beberapa opsi berbeda yang bisa dijadikan rujukan.

4. Analisis, Eksplorasi, dan Visualisasi Data

Dalam sebuah penelitian, peneliti pasti memiliki hipotesa awal yang menjadi dasar dari dilakukannya penelitian. Setelah tahapan pengumpulan data, MATLAB digunakan untuk menganalisis, mengeksplorasi, serta visualisasi data untuk menunjukkan apakah hipotesa peneliti di awal bisa dibenarkan atau tidak.

5. Image Processing

Menggunakan MATLAB bisa membantu image processing. Hal ini karena MATLAB merupakan program unggulan dalam memproses matriks. Seperti yang diketahui, image processing membutuhkan proses matematis untuk memanipulasi matriks, seperti misalnya menambahkan dua matriks secara bersamaan.

6. Pengembangan Aplikasi dan Pembuatan UI Graphic

Kegunaan dari MATLAB yang tak kalah populer adalah pengembangan aplikasi dan pembuatan IU graphic. Sudah menjadi rahasia umum, bahwa bahasa pemrograman menggunakan kaidah matematika tingkat tinggi. Oleh karenanya, dibutuhkan alat untuk bisa menerjemahkan algoritma ke dalam bahasa pemrograman seperti C++, Java, dan lainnya.

Melihat kegunaan MATLAB yang kompleks, tak mengherankan program yang satu ini banyak digunakan. Hanya saja, prosesnya memang terkesan rumit oleh sebagian besar orang. Akan tetapi, tak perlu khawatir akan salah mengoperasikan MATLAB, karena bisa menggunakan jasa olah data yang ditawarkan oleh Patra Statistika.

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 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.