Statistik Univariat

Tulisan ini merupakan kelanjutan dari tulisan saya sebelumnya.

Singkat cerita, saya merekomendasikan pada si ibu untuk memakai one sample t test (t tes satu sampel).Hal ini saya pilih karena istilah monovariat sama saja dengan univariat, atau disebut sinonim. 

Ketika Anda googling atau searching di internet anda juga akan ditawarkan untuk mengecek univariat. Nah, baru ketika Anda mengklik univariat, akan muncul berbagai teknik analisis univariat yang ada. Anda dapat menelusuri sumber tersebut satu per satu untuk mendapatkan materi/informasi seputar statistik univariat.

Kenapa saya menyarankan untuk memakai one sample t test? Hal ini didasarkan pada tujuan analisis dan jenis data yang didapatkan. Anda harus mengingat tulisan saya sebelumnya tentang teknik pemilihan analisis statistik untuk aplikasi penelitian. Pada tulisan tersebut, lihat tabel, kita dapat cek ketika tujuan yang hendak dijawab adalah menguji perbedaan satu sampel dengan jenis data yang didapatkan adalah data interval/rasio maka teknik analisis yang dipakai adalah one sample t test. Jika Anda lupa, baiknya kembali baca tulisan saya tersebut.

One sample t test termasuk dalam statistik parametrik, sehigga sebelum dipakai kita perlu uji asumsi yakni: Uji normalitas dan uji homogenitas. Berdasarkan pengalaman saya,  menangani jasa olahdata, memang alat uji ini jarang dipakai oleh para peneliti.

Apakah uji univariat hanya one sample t test? kemudian apa sajakah alat analisis yang masuk statistik bivariat? akan kita bahas pada tulisan saya berikutnya. 

Statistik Monovariate

Saat itu hari sudah menjelang sore, ketika saya hendak berkemas pulang dari kantor Grha Statistika. Sekedar catatan, saya setiap hari bekerja membantu jasa olahdata di Jalan Kaliurang, Yogyakarta. Sekonyong-konyong datang seorang mahasiswi S3 dan langsung berhadapan dengan saya. Kata-kata pembuka beliau adalah "waduh saya beberapa kali ke sini tetapi sudah tutup terus". Ternyata ibu ini datang di luar jam kerja kami, jadi ketlisipan (tidak ketemu). 

Langsung setelah ice breaking itu, si ibu mengutarakan keinginannya. Beliau menunjukkan coretan dari promotornya yang membuat beliau tidak bisa tidur nyenyak dan makan enak :). Catatan itu berbunyi "kenapa tidak diuji memakai statistik monovariat?". 

Istilah ini memang amat jarang dipakai, bahkan belasan tahun saya bergelut dengan olahdata statistik, baru sekali ini saya mendengarnya. 

Jika kita googling pun, dengan kata kunci statistik monovariat, tidak akan ditemukan. Luar biasa bukan?
Setelah saya renungkan beberapa saat, mono sinonim dengan kata satu atau uni, sedangkan variat disinonimkan dengan kata variabel. Setelah digabungkan, ketemu!
Saya langsung merekomendasikan si ibu untuk memakai teknik analisis statistik univariat untuk menjawab pertanyaan promotor beliau. Teknik apa yang saya rekomendasikan? bagaimana perbedaan univariat, bivariat serta multivariat? akan bersambung pada tulisan saya berikutnya :)

Confirmatory Factor Analysis

Salah satu alat analisis yang cukup populer digunakan dalam penelitian adalah confirmatory factor analysis (CFA). Alat ini termasuk kategori analisis multivariat. Untuk memperolehnya, kita dapat menggunakan Software Lisrel. 

Berdasarkan hasil ini maka kemudian selanjutnya dilakukan uji full model.

Berikut Hasil output CFA dari Lisrel Versi 8.8.

DASAR –DASAR PENELITIAN BISNIS

A.    Definisi Penelitian Bisnis

Penelitian adalah penggunaan cara yang ilmiah untuk mendapatkan informasi yang benar. Penelitian disebut ilmiah jika dapat memenuhi beberapa syarat. Sistematis, artinya langkah–langkah yang ada dalam penelitian mempunyai struktur yang baik. Logis, dapat dipertanggungjawabkan secara akal sehat manusia. Empiris, adalah mengkaji hal yang nyata ada dalam permasalahan nyata/kelihatan.

Dunia penelitian telah berkembang pesat pada semua sendi kehidupan dewasa ini. Mulai dari bidang science, teknologi, sosial, olah raga, kesehatan, ekonomi, manajemen dan bisnis. Dunia bisnis pada akhir akhir ini mengalami perkembangan yang sangat pesar dalam aplikasi riset bisnis dalam aktivitasnya. Sekarang ini banyak lembaga konsultasi manajemen yang menggunakan teknik penelitian sebagai dasar pemberian konsultasinya, misalnya MARS, Frontier, Markplus, Accenture, Mc Kansey, sampai lembaga intra kampus seperti FE UI, FE UGM dll.

Penelitian, biasa disebut riset sehingga uraian selanjutnya akan menggunakan kata riset, dalam dunia bisnis dapat didefinisikan sebagai proses pengumpulan, pencatatan, dan analisis data yang sistematik dan obyektif untuk membantu dalam pembuatan keputusan bisnis. Tugas utama riset bisnis adalah mendapatkan informasi yang akurat yang akan digunakan dalam pembuatan keputusan bisnis. (Dermawan Wibisono, 2000:3).

B.     Tipe – Tipe Penelitian Bisnis

Ada banyak jenis tipe/jenis riset yang dikenal dalam metodologi penelitian, mulai dari deskriptif hingga eksperimen. Khusus untuk riset bisnis yang biasa digunakan ada beberapa:

1. Riset eksplaratoris (penjajagan)

Tujuan riset eksplaratoris adalah a) Untuk mendiagnosis situasi, dapat menjawab dengan berbagai alternatif; kondisi kerja, alternatif jenjang karir pegawai, segmentasi pasar b) Penyaringan berbagai alternatif; c) Penemuan berbagai gagasan baru.

 Teknik riset yang dapat dilakukan antara lain; survei pengalaman, analisis data sekunder, studi pendahuluan, studi kelayakan bisnis.

2. Riset deskriptif

Tujuan dari riset deskriptif adalah untuk menjawab pertanyaan – pertanyaan seperti siapa ?, apa ?, kapan ?, dimana ?. Alternatif teknik yang dapat dilakukan antara lain survei. Sebagai contoh riset ICSA (Indonesia Customer Satisfaction Awards) yang digagas Frontier bertujuan untuk mengetahui produk apa yang paling memberikan kepuasan kepada pelanggan.

3. Riset kausal

Tujuan dari riset ini adalah untuk mendapatkan hubungan sebab akibat, sebesarapa besar hubungan, pengaruh variabel, variabel yang paling dominan, efektifitas,   positioning. Alternatif yang dapat dilakukan adalah teknik ex post fakto dengan data primer maupun sekunder.

Referensi:

Dermawan Wibisono (2000) Riset Bisnis Yogyakarta: BPFE

Dindin Kusdinar (2002) Marketing Research, workshop diselenggarakan oleh Hima statistika UGM dengan AC Nielsen tanggal 22 September 2002

Analisis statistik inferensial

Analisis inferensial digunakan untuk penelitian sampel, dimana peneliti ingin membuat generalisasi dari penelitian yang digunakan. Statistik ini hanya mengolah data sampel hasil pengumpulan data. Karena hanya menganalisis sampel dan mengetahui populasinya maka teknik sampling menjadi penting untuk diperhatikan. Statistik inferensial ini mempunyai teknik yang lebih lengkap dibandingkan analisis deskriptif, misalnya teknik korelasi, komparasi, mencari pengaruh, efektifitas dll.

Proses pengujian hipotesis dengan statistik inferensial secara umum dapat digambarkan sebagai berikut;

Pada dasarnya pengujian hipotesis adalah menguji taraf signifikansi. Dengan menggunakan tabel kita akan mendapatkan bahwa semua hasil olahan statistika harus dibandingkan dengan nilai tabel. Setelah semua data dimasukkan dalam rumus – rumus statistika akan didapat nilai hitung. Dari tabel ini akan ditentukan apakah hipotesis diterima atau ditolak. Pada pelaksanaan uji nanti peneliti harus cermat dan hati – hati karena kaidah bandingan dengan tabel ini ada yang terbalik. Inilah yang disebut pengujian hipotesis secara konvensional.

Menginterpretasikan output komputer kita menguji hipotesis dengan tidak perlu membandingkannya dengan harga teoritis (tabel). Komputer akan melakukan pengujian Ho, apakah harus menolak Ho atau menerimanya. Statistik inferensial pada prinsipnya hanya menguji apakah Ho diterima atau seberapa besar hasil penelitian kita dapat digeneralisasikan. Menolak Ho berarti menerima Ha atau sebaliknya. Peneliti hanya melihat apakah nilai “sig.”  yang dikeluarkan oleh komputer. Selajutnya nilai sig ini diinterpretasikan dengan pedoman sebagai berikut(Sutrisno Hadi, 2000:112-115):

Tabel 1.  Mengambil keputusan dalam statistik inferensial

Nilai sig.	Kaidah Ho	Keputusan
< 0.01 <0.05 >0.05	Menolak Ho Menolak Ho Menerima Ho	Sangat signifikan Signifikan Tidak signifikan

Tabel 2. Teknik analisis statistika yang dapat dipilih dalam penelitian.

Macam – macam data	Bentuk Komparasi				Asosiatif
	Dua sampel		k- sampel
	Korelasi	Independen	Korelasi	Independen
Interval/ rasio	t-tes dua sampel	t-tes dua sampel	One way anova	One way anova	-product moment -korelasi parsial -korelasi ganda -regresi sederhana &ganda
Ordinal	-sign tes -wilcoxon	-Median tes -mann-whitney -kolmogorov smirnov	-friedman -two way anova	-Media ekstention -kruskal walls	-Spearman rank -kendall tau
Nominal	Mc Nemar	-Fisher exact -chi kuadrat for two sampel	Chi kuadrat for k-sampel	Chi kuadrat for k-sampel	-coefisien contingensi

Tabel 2. Menunjukkan apa saja teknik analisis yang dapat kita gunakan dalam penelitian.  Misal data yang kita dapatkan adalah data interval dan hipotesisnya adalah komparatif dua kelompok tidak berhubungan maka kita menggunakan uji-t independent sample. Jika dataya adalah datanya ordinal hipotesisnya komparatif k-kelompok yang independent kita gunakan kruskal walls, dls.

Interpretasi analisis hipotesis dengan output komputer secara prosedural adalah sebagai berikut (Sutrisno Hadi, 2000:117).;

Analisis korelatif,

a.      lihatlah harga statistik korelatif yang muncul dilayar, r=sekian/ R=sekian.

b.      Lihat nilai “sig.” yang dihasilkan komputer.

c.       Lihat kaidah pengambilan keputusan statistik seperti tabel 2 diatas kemudian ambillah keputusan.

d.      Lihat arah hubungannya, jika (+) maka dikatakan hubungannya linier artinya X naik maka Y juga naik. Jika (-) maka hubungannya terbalik, yakni jika X naik maka Y turun.

Analisis komparatif,

a.      Lihat hasil statistik hasil uji perbedaan yang muncul, t=sekian/ F=sekian.

b.      Lihat nilai “sig.” yang dihasilkan komputer.

c.       Lihat kaidah pengambilan keputusan statistik seperti tabel 1 di atas kemudian ambillah keputusan.

d.      Jika disimpulkan perbedaanya adalah signifikan maka perlu dilihat lagi perlakuan mana yang lebih efektif. Juga kelompok mana yang berbeda dibangingkan dengan kelompok lain (posthoc).

Pengujian Hipotesis

Pengujian Hipotesis Menggunakan Output SPSS

Proses pengujian hipotesis dengan statistik inferensial secara umum dapat digambarkan sebagai berikut;

Hipotesis yang akan diuji adalah H₀. Pada dasarnya pengujian hipotesis adalah menguji taraf signifikansi. Dengan menggunakan tabel kita akan mendapatkan angka teoritis dari suatu distribusi, misalnya F, t,r. Secara konvensional semua hasil olahan statistika harus dibandingkan dengan nilai tabel. Setelah semua data dimasukkan dalam rumus–rumus statistika akan didapat nilai hitung. Dari tabel ini akan ditentukan apakah hipotesis diterima atau ditolak dengan kaidah yang berlaku. Pada pelaksanaan uji analisis nanti peneliti harus cermat dan hati–hati karena kaidah bandingan dengan tabel ini ada yang terbalik.

Maksud kaidah yang terbalik ini misalnya, untuk menguji asumsi penelitian, misalnya asumsi klasik, keputusan terkena atau tidaknya asumsi adalah jika H₀ diterima tetapi jika melakukan uji hipotesis yang kita butuhkan adalah penerimaan H_a.

Menginterpretasikan output SPSS kita menguji hipotesis dengan tidak perlu membandingkannya dengan harga teoritis (tabel). Komputer akan melakukan pengujian H₀ kemudian komputer akan melaporkan hasil apa adanya. Analis/penelitilah yang harus memutuskan apakah menerima atau menolak H₀. Statistik inferensial pada prinsipnya hanya menguji apakah H₀ diterima atau seberapa besar hasil penelitian kita dapat digeneralisasikan. Menerima H₀ berarti menolak Ha atau sebaliknya.

Pedoman yang Digunakan untuk Menyimpulkan Hipotesis

Cara menyimpulkan apakah menerima atau menolak adalah dengan berpedoman pada berapa tingkat signifikansi yang dipatok peneliti, misalnya 5 atau 1%. Setelah menetapkan taraf signifikansi yang dikehendaki peneliti hanya melihat berapa nilai “sig.”  yang dikeluarkan oleh SPSS.  Nilai “sig.” terkadang sering disebut dengan p-value.

Misalkan peneliti telah menetapkan bahwa akan menggunakan taraf signifikansi 5%, yang diubah dalam bilangan desimal adalah 0,05. Kemudian peneliti melakukan analisis data menggunakan SPSS dan didapatkan nilai sig. 0,025. Untuk memutuskan hipotesis apakah menerima atau menolak H₀ peneliti tinggal membandingkan nilai taraf signifikansi “sig.” yang didapatkan dengan hasil analisis SPSS. 0,05 > 0,025 oleh karenanya dapat diputuskan H₀ ditolak dan  H_a diterima. Secara umum kaidah penerimaan hipotesis nol (H₀) menggunakan SPSS adalah sebagai berikut:

·            Jika nilai sig < 0,05 maka H₀ ditolak dan H_a diterima.

·            Jika nilai sig > 0,05 maka H₀ diterima dan H_a ditolak.