Pelatihan SPSS klasikal

Beda Kuantitatif dan Kualitatif

Creswell (2008) menyebutkan perbedaan penggunaan kajian pustaka pada penelitian kuantitatif dan kualitatif. Pada penelitian kuantitatif, penggunaan kajian teori adalah bersifat substantif.
Akan tetapi memang ada perdebatan dalam hal ini. Untuk peneliti pemula, teori sangat penting karena untuk memandu mereka mengidentifikasi hasil penelitian. 
Perbedaan tersebut dapat dilihat pada tabel perbedaan antara penelitian kuantitatif dan kualitatif sebagai berikut.

Differences	Quantitative	Qualitative
Amount of literature cited at the beginning of the study	Substantial	Minimal
Use literature at the beginning of the study	Justifies or documents the need for the study. Provides a rationale for the direction of the study (i.e.purpose statement and research questions or hypotheses).	Justifies or documents the need for the study
Use or literature at the end of the study	Confirms or disconfirms prior predictions from the literature	Supports or modifies existing findings in the literature

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. 

Memilih Teknik Analisis Statistika dalam Penelitian

A.    Analisis data Penelitian

Analisis data merupakan proses terintegrasi dalam sebuah prosedur penelitian. analisis data dilakukan untuk membuktikan atau mencari jawaban terhadap rumusan dan dugaan peneliti tentang variabel yang dipelajari. Hasil analisis data inilah akan dibaca/diinterpretasikan oleh peneliti kemudian diambil simpulan jawaban yang berdasarkan pada kenyataan empiris. 

Analisis data penelitian dapat dibagi menjadi dua macam. Pertama, analisis kuantitatif dan analisis kualitatif. Perbedaan yang mendasari keduanya adalah pada jenis data yang diperoleh. Jika peneliti ingin melakukan pengukuran dengan menggunakan angka maka digunakan analisis kuantitatif. Jika peneliti ingin mengetahui proses/informasi baru dapat digunakan analisis kualitatif. Jadi, keputusan yang diambil menurut kebutuhan peneliti.

Uraian berikut ini akan memaparkan analisis kuantitatif. Untuk analisis kualitatif dapat dipelajari sendiri pada referensi yang sudah banyak dalam bahasa Indonesia.

B.     Cara memilih analisis data statistika

Memilih uji statistika yang akan digunakan dalam sebuah penelitian dapat dilakukan dengan beberapa pedoman: 
- Apakah jenis data yang akan kita dapatkan ?

  - Bagaimana hipotesis yang akan kita uji ?  Apakah tujuan penelitian ?

Berikut akan disajikan keterangannya,

1.    Jenis – jenis data penelitian

Data statistika dapat digolongkan menjadi dua macam.

a.      data nominal, adalah data yang didapat dari hasil penghitungan dan pengkategorian.

b.     data kontinum, data yang didapat dari pengukuran. Data ini dapat dibagi lagi menjadi tiga macam; nominal, ordinal, interval, rasio.

Tabel 1. Perbedaan data penelitian.

Jenis data	Ciri – ciri	Contoh
Nominal	Hasil menghitung, kategorikal, cacah, nomor rumah/telp./urut.	Jumlah keluarga, kursi, siswa, data pelanggan, dikotomi, kawin-belum, janda-duda, pria-wanita.
Ordinal	Bertingkat, angka yang lebih tinggi mengandung perbedaan (tapi tidak sama bedanya)	Kelas I-VI, golongan I-IV, eselon I-V, predikat.
Interval	Tidak punya nilai nol mutlak (netral), tiap tingkat menunj beda yang sama. Dapat dijumlah, kali, bagi.	Skala likert,  Skala 2,1,0,-1,-2.
Rasio	Punya nilai nol mutlak. Dapat dikali, bagi, jumlah.	Jarak 10 m, uang Rp. 1,000,00, Panas 00 C, isi 3 ml.

2.    Jenis – jenis & macam hipotesis

Secara umum, hipotesis penelitian dapat dibagi menjadi 2 yaitu Hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (Ha/H1). Untuk membedakan dua macam hipotesis tersebut adalah dengan mencermati pernyataannya. Pernyataan hipotesis nol adalah; tidak ada hubungan yang signifikan antara ......... dengan ..... (isi sendiri). hipotesis nol selalu disandingkan dengan Hipotesis alternatif berbunyi; ada hubungan yang signifikan antara ..... dengan .....

C. Jenis–Jenis & Macam Hipotesis

Secara umum, hipotesis penelitian dapat dibagi menjadi 2 yaitu Hipotesis nol (H₀) dan hipotesis alternatif (Ha/H1). Tidak ada perbedaan arti dalam penggunaan Ha ataupun H1, namun dalam uraian buku ini digunakan istilah Ha. Untuk membedakan dua macam hipotesis tersebut adalah dengan mencermati pernyataannya. Pernyataan hipotesis nol adalah; tidak ada (hubungan/perbedaan) yang signifikan antara ... dengan ... (isi sendiri). hipotesis nol selalu dikontraskan dengan hipotesis alternatif yang berbunyi; ada (hubungan/perbedaan) yang signifikan antara ... dengan ....

Beberapa bentuk hipotesis adalah hipotesis komparatif dan asosiatif. Hipotesis bentuk lain misalnya hipotesis interdependent. Penyusunan hipotesis ini harus dibuat berdasarkan landasan teori yang kuat. Landasan teori yang kuat diperlukan agar penelitian yang dilakukan mempunyai konsep yang jelas dan banyak diakui/diterima masyarakat.

Contoh bentuk hipotesis komparatif adalah: “tidak ada perbedaan kualitas produk jeans untuk produksi dalam maupun luar negeri”. Hipotesis komparatif mempunyai bentuk umum yakni menunjukkan perbedaan antara satu, dua atau lebih kelompok berdasarkan variabel yang dipilih.

Contoh bentuk hipotesis asosiatif adalah: “tidak terdapat pengaruh antara gaya kepemimpinan transformasional manajer terhadap produktivitas pegawai”. Hipotesis asosiatif selalu menunjukkan hubungan atau pengaruh antara dua atau lebih variabel dalam penelitian.

Contoh bentuk hipotesis interdependen adalah: “karakteristik pengguna motor di Indonesia dapat dikelompokkan menjadi tiga kelompok/segmen”. Ciri bentuk hipotesis interdependen adalah hipotesis tidak hendak melihat perbedaan maupun hubungan antar variabel. Uraian lebih lengkap dapat dilihat pada subbab pengujian hipotesis satu dan dua sisi.

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.

Grafik cantik

Dalam SPSS, Anda dapat membuat grafik interaktif yang menunjukkan hubungan antar dua variabel. Grafik ini akan memudahkan untuk memberikan intepretasi terhadap klasifikasi hubungan dua variabel. Sebagai contoh, lihat grafik cantik berikut:

Pertumbuhan ekonomi yang tinggi tidak menjamin penurunan tingkat kemiskinan (%penduduk miskin). Untuk mengujinya, dapat dibuat grafik sebagaimana contoh di atas. Berdasarkan gambar di atas dapat diketahui bahwa pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan dapat menekan angka kemiskinan adalah Kecamatan Simangumban.

Mengenal Program SPSS

S

pss merupakan program yang sangat popular digunakan dalam bidang sosial. Kepopularan ini salah satunya disebabkan karena ketepatan SPSS dalam proses analisis. Perbedaan output SPSS dengan perhitungan statistika manual hampir tidak ada. Setiap output hasil analisis SPSS dapat dicocokan dengan hasil perhitungan manual. Selain itu SPSS bekerja dibawah sistem operasi windows sehingga memudahkan instalasi serta operasinya.

SPSS dikenal memiliki alat analisis yang cukup lengkap. SPSS digunakan luas oleh Mahasiswa maupun Peneliti dari berbagai bidang, misalnya: Ilmu Pendidikan, Psikologi, Ekonometrika, Manajemen, Pertanian, Manajemen Industri (misalnya pengontrolan kualitas, peramalan produksi dll.). Selain fasilitas yang lengkap SPSS memiliki konektivitas tinggi dengan program aplikasi lain dibawah sistem operasi windows misalnya antara SPSS dengan program aplikasi pengolah angka yang populer seperti excel dan pengolah kata seperti word. Hal ini memudahkan analis agar didapatkan efesiensi penggunaan waktu.

Kebutuhan Sistem

System (hardware) yang diminta oleh SPSS 12:

1.  Procesor minimal Pentium II atau sebanding dengan itu. Di pasaran Indonesia ada tiga pemain besar dalam industri procesor yakni Intel, AMD dari Amerika Serikat dan VIA dari Taiwan. Tiga procesor ini dapat Anda gunakan tanpa ada perbedaan perfomance pada operasi SPSS yang mencolok. Meskipun SPSS menyebutkan persyaratan minimal procesor adalah Pentium II namun penulis sarankan agar Anda menginstalasi SPSS 12 di komputer minimal procesor Pentium III dengan clock frequency diatas 700 MHz. Dengan procesor ini Anda dapat lebih menikmati bekerja dengan SPSS, apalagi jika Anda ingin ditemani dengan alunan musik dari MP3 saat Anda bekerja. Procesor dengan frekuensi diatas 700 MHz juga membuat Anda lebih leluasa dalam menjalankan berbagai program aplikasi secara bersamaan saat Anda bekerja dengan SPSS.

2.  RAM sebaiknya 128 MB. Berdasarkan pengalaman menunjukkan SPSS 12 dapat bekerja cukup baik dengan SDRAM 64MB dengan grafik card on board. Mengingat harga RAM (terutama SDRAM) saat ini sangat berfluktuatif Anda perlu mempertimbangkan lagi jika akan meng-up grade PC, terutama menambah RAM.

3. Monitor mempunyai resolusi minimal 600 x 800 pixel dengan jumlah warna minimal 256 color. Jika monitor yang Anda gunakan dibawah persyaratan itu SPSS akan memberi peringatan pada saat melakukan proses instalasi. Anda tidak dapat meneruskan untuk menginstal SPSS 12. Akan tetapi Anda dapat menaikkan resolusi dan jumlah warna monitor Anda dari menu setting menjadi 600x800 dpi dengan true color 16 atau 32 bit jumlah warna.

4.  CD Rom untuk menginstal. Tidak harus Anda membeli yang baru, CD Rom dengan speed 24 X sudah cukup memadai untuk melakukan penginstalasian. Tentu saja dengan catatan CD Rom Anda dalam kondisi prima.

Jika anda menggunakan aplikasi program berbasis windows 98, SPSS 12 memperingatkan akan terjadi kekurangsempurnaan dalam mencetak hasil analisis. Ketidaksempurnaan ini terletak pada tampilan header dan footer pada tampilan Anda. Berdasarkan pengamalan penulis, persoalan ini tidak terlalu menggangu bagi peneliti/analis untuk tetap menggunakan SPSS 12.  Hal ini dikarenakan tampilan header dan footer jarang dipakai oleh analis data.

Statistik Parametrik dan Non Parametrik

Telah diketahui bersama bahwa dalam statistik inferensial kita mengenal ada dua pendekatan untuk melakukan analisis data. Pertama adalah statistik parametris dan statistik non parametris. Dalam statistik parametris akan terdapat asumsi-asumsi yang mendasari digunakannya rumus yang tergabung dalam kelompok parametris. Asumsi-asumsi untuk beberapa rumus statistik berbeda-beda. Dalam model analisis regresi secara umum ada 5 asumsi yang disebut dengan asumsi klasik yakni: normalitas, linieritas, multikolinieritas, heteroskedastisitas, autokorelasi.

Statistika non parametris diciptakan sebagai alternatif yang dapat digunakan jika peneliti/analis mengalami berbagai keterbatasan. Keterbatasan yang dimaksud dapat berupa tidak terpenuhinya asumsi parametris. Contohnya adalah keterbatasan sebaran data yang tidak normal, tidak homogen maupun asumsi-asumsi lain.  Teknik non parametris cocok digunakan untuk jumlah sampel yang kecil maupun karena tidak dapat diketahui parameter populasi.  Statistik non parametris bekerja tidak berdasarkan atas parameter estimasi dari populasi, seperti rerata, simpangan baku maupun varian. Karena keterbatasan-keterbatasan dimaksud maka sampai saat ini analisis statistika yang banyak dipakai adalah statistika parametris.