my cat


Sabtu, 25 Januari 2014

laporan statistik analisis deskriptif data noneksperimental



A.    TEORI DASAR
Dalam suatu  penelitian ada  pendekatan kuantitatif dan kualitatif.  Metode penelitian kuantitatif memiliki cakupan yang sangat luas. Secara umum, metode penelitian kuantitatif dibedakan atas dua dikotomi besar, yaitu eksperimental dan noneksperimental. Eksperimental dapat dipilah lagi menjadi eksperimen kuasi, subjek tunggal dsb. Penelitian kuantitatif non-eksperimental didasari oleh filsafat positivisme yang menekankan fenomena-fenomena objektif dan dikaji secara kuantitatif. Maksimalisasi objektivitas desain penelitian ini dilakukan dengan menggunakan angka-angka, pengolahan statistik, struktur dan percobaan terkontrol. Ada beberapa metode penelitian yang dapat dimasukan ke dalam penelitian kuantitatif yang bersifat noneksperimental, yaitu deskriptif, komparatif, korelasional, survey, ex post facto, histories dsb.
Analisis deskriptif yaitu penelitian yang bertujuan untuk menggambarkan kejadian pada saat sekarang secara apa adanya. Menurut Sukmadinata, penelitian deskriptif (descriptive research) adalah suatu metode penelitian yang ditujukan untuk menggambarkan fenomena-fenomena yang ada, yang berlangsung pada saat ini atau saat yang lampau. Penelitian ini tidak mengadakan manipulasi atau pengubahan pada variabel-variabel tetapi menggambarkan suatu kondisi dengan apa adanya. Salah satu bentuk analisis deskriptif  adalah mengumpulkan data mentah dalam jumlah yang besar sehingga hasilnya dapat ditafsirkan. Setidaknya ada dua jenis studi deskriptif, yaitu : pertama adalah metode kasus; kedua, metode statistik.
1.      Metode Kasus
Metode kasus lebih sering digunakan untuk menemukan ideide baru mengenai hubungan antarvariabel, yang kemudian diuji lebih mendalam dalam penelitian eksploratif. Perbedaan metode kasus dalam studi eksploratif dan studi deskriptif terletak pada hasil akhirnya. Bila pengujian lebih lanjut diperlukan, maka penelitian tersebut bersifat eksploratif.
2.      Metode Statistik
Metode statistik merupakan metode yang paling luas digunakan dalam bisnis. Penelitian yang disebut survei secara umum menggunakan metode statistik.
Terdapat bermacam-macam teknik statistik yang dapat digunakan dalam suatu penelitian khususnya dalam pengujian statistik. Teknik statistik yang akan digunakan tergantung pada interaksi dua hal, yaitu macam data yang akan dianalisis dan bentuk hipotesisnya. Bentuk hipotesis ada tiga macam,yaitu:
1.      Hipotesis deskriptif
Hipotesis deskriptif adalah dugaan tentang nilai suatu variable mandiri, tidak membuat perbandingan atau hubungan. Hipotesis deskriptif, yaitu hipotesis yang tidak membandingkan dan menghubungkan dengan variabel lain atau hiporesis untuk menentukan titik  peluang, dimana hipotesis yang dirumuskan untuk menjawab permasalahan taksiran (estimatif), (Riduwan, 2006).
2.      Hipotesis Komparatif
Hipotesis komparatif adalah pernyataan yang menunjukkan dugaan nilai dalam satu variabel atau lebih pada sampel yang berbeda.
3.      Hipotesis Asosiatif
Hipotesis asosiatif adalah suatu pernyataan yang menunjukkan dugaan tentang hubungan antara dua variabel atau lebih.
Dalam stastistik, hipotesis dapat diartikan sebagai pernyataan statistik tentang parameter populasi. Dengan kata lain hipotesis adalah taksiran terhadap parameter populasi, melalui data-data sampel (Sugiyono,2005). Pengujian hipotesis dilakukan dengan tujuan untuk menentukan apakah hipotesis atau dugaan tentang karakteristik suatu populasi didukung secara kuat oleh informasi yang diperoleh dari data observasi atau tidak.Selanjutnya setiap pernyataan tentang karakteristik suatu populasi dinamakan hipotesis statistik. Proses untuk sampai pada suatu pilihan untuk menerima atau menolak suatu hipotesis statistic dinamakan uji hipotesis statistik. Salah satu pengujian hipotesis statistic adalah uji Chi Square
            Uji chi-square adalah salah satu uji statistic non parametik yang cukup sering digunakan dalam penelitian. Uji chi-square ini bisa diterapkan untuk pengujian kenormalan data, pengujian data yang berlevel nominal atau untuk menguji perbedaan dua atau lebih proporsi sampel. Uji chi-square diterapkan pada kasus dimana akan diuji apakah frekuensi yang akan di amati (data observasi) bebeda secara nyata ataukah tidak dengan frekuensi yang diharapkan (expected value). Chi-square Test atau Uji Chi-square adalah teknik analisis yang digunakan untuk menentukan perbedaan frekuensi observasi (Oi) dengan frekuensi ekspektasi atau frekuensi harapan (Ei) suatu kategori tertentu. Uji ini dapatdilakukan pada data diskrit atau frekuensi.
            Pengertian chi square atau chi kuadrat lainnya adalah sebuah uji hipotesis tentang perbandingan antara frekuensi observasi dengan frekuensi harapan yang didasarkan oleh hipotesis tertentu pada setiap kasus atau data. Chi kuadrat adalah pengujian hipotesis tentang perbandingan antara frekuensi sampel yang benar–benar terjadi (Haryono,2007). Chi kuadrat biasanya di dalam frekuensi observasi berlambangkan dengan frekuensi harapan yang didasarkan atas hipotesis dilambangkan . Ekspresi matematis tentang distribusi chi kuadrat hanya tergantung pada suatu parameter, yaitu derajat kebebasan (d.f.).
            Chi kuadrat mempunyai masing–masing nilai derajat kebebasan, yaitu distribusi (kuadrat standard normal) merupakan distribusi chi kuadrat dengan d.f. = 1, dan nilai variabel tidak bernilai negative. Kegunaan dari chi square untuk menguji seberapa baik kesesuaian diantara frekuensi yang teramati dengan frekuensi harapan yang didasarkan pada sebaran yang akan dihipotesiskan, atau juga menguji perbedaan antara dua kelompok pada data dua kategorik untuk dapat menguji signifikansi asosiasi dua kelompok pada data dua katagorik tersebut (Adiningsih, 1998).
Formula uji chi square :

X2  hitung : ∑
Dimana :          fo = frekuensi observasi/pengamatan
                        fe = frekuensi ekspetasi/harapan
                  X2 tabel = X2 (α, df)
Menurut Sudjana,2005 uji Chi Square berguna antara lain untuk :
1.      Mengujiproporsiuntuk data multinominal
2.      Mengujikesamaan rata-rata distribusi Poisson.
3.      Menguji independen antara dua faktor  didalam daftar kontingensi B x K.
4.      Menguji kesesuaian antara data hasil pengamatan dengan model distribusi dari mana data itu diduga diambil.
5.      Menguji model distribusiberdasarkan data hasilpengamatan

B.     TUJUAN
1.      Memgumpulkan dan menyajikan data noneksperimental
2.      Menganalisis data noneksperimental menggunakan metode analisis yang sesuai, dengan tahap-tahap yang sistematis dan mampu menarik kesimpulan dari hasil analisis data

C.    ALAT DAN BAHAN
Alat :
-          Timbangan
-          Wadah
-          Kalkulator
-          Alat tulis
-          Kertas HVS
Bahan :
-          Kacang atom

D.    PROSEDUR KERJA



E.     DATA PENGAMATAN
1)      Judul
Analisis Hipotesis  Deskriptif Data Noneksperimental
2)      Hipotesis
Ho : diduga kacang atom yang rusak sebanyak 5%
Ha             : diduga kacang atom yang tidak rusak (bagus) sebanyak ≠ 5%
3)      Tabel Penyampaian Data
Pilihan Alternatif
fo
fh
fo-fh
(fo-fh)2
Kacang rusak
8,4
2,655
5,745
33,005
12,431
Kacang bagus
44,7
50,445
-5,745
33,005
0,654
Jumlah
53,1
53,1
0
66,01
13,085

4)      Perhitungan
Berat bersih : 53,1 gram
Dugaan kacang rusak        : 5%
                                          : 2,655 gram
Dugaan kacang bagaus     : 95 %
                                          : 50,445 gram
Hasil kacang rusak            : 15,82%
                                          : 8,4 gram
Hasil kacang bagus           : 84,18%
                                          : 44,7 gram
-          Menghitung berat (gram)  dari persen (%) dugaan kacang rusak dan bagus
Dugaan kacang rusak        : 5%
                                          : 0,05 x 53,1 = 2,655 gram
Dugaan kacang bagus       :95%
                                          : 0,95 x 53,1 = 50,445 gram
-          Menghitung persen (%)  dari berat (gram) hasil kacang rusak dan bagus
Hasil kacang rusak            : 8,4 gram
                                          :  x 100% = 15,82 %
Hasil kacang bagus          : 44,7 gram
                                         :  x 100 % = 84,18%
-          Menghitung Chi kuadrat

·         Untuk kacang yang rusak
X2  hitung : ∑
      : ∑
                                                            : 12,431
·         Untuk kacang yang bagus
X2  hitung : ∑
      : ∑
                                                            : 0,654
·         Total nilai chi kuadrat       : 12,431 + 0,654
: 13,085

F.     PEMBAHASAN
Pada praktikum ini menggunakan analisis deskriptif data noneksperimental uji chi kuadrat. Uji Chi-square atau qai-kuadrat digunakan untuk melihat ketergantungan antara variabel bebas dan variabel tergantung berskala nominal atau ordinal. Prosedur uji chi-square menabulasi satu atau  variabel ke dalam kategori-kategori dan menghitung angka statistik chi-square. Kegunaan dari chi square untuk menguji seberapa baik kesesuaian diantara frekuensi yang teramati dengan frekuensi harapan yang didasarkan pada sebaran yang akan dihipotesiskan, atau juga menguji perbedaan antara dua kelompok pada data dua kategorik untuk dapat menguji signifikansi asosiasi dua kelompok pada data dua katagorik tersebut
Pembahasan mengenai praktikum ini adalah mengenai analisis deskriptif berkaitan dengan banyaknya kacang yang rusak dan bagus dalam satu  kemasan kacang atom. Analisis deskriptif yaitu penelitian yang bertujuan untuk menggambarkan kejadian pada saat sekarang secara apa adanya. Langkah awal praktikum adalah membuat hipotesis mengenai dugaan banyaknya kacang atom yang rusak dan yang bagus dalam prosentase. Hipotesis diartikan sebagai jawaban sementara terhadap rumusan masalah  penelitian, bias berupa pernyataan tentang hubungan dua variable atau lebih,  perbandingan (komparasi), atau variable mandiri (deskripsi). Deskriptif dalam statistika adalah penelitian yang didasarkan pada populasi (tidak ada sampel), sedangkan deskriptif dalam penelitian menunjukkan tingkat ekplanasi yaitu menanyakan tentang variable mandiri (tidak dihubungkan dan dibandingkan)
Setelah membuat hipotesis selanjutnya menimbang berat total kacang atom dan menghitung banyaknya kacang yang rusak dan yang bagus, lalu menghitung prosentase dari hasil banyaknya kacang rusak dan bagus. Persentase jumlah kacang yang rusak didapatkan dari perbandingan  jumlah kacang yang rusak dengan jumlah kacang secara keseluruhan dikali 100%. Dilanjutkan dengan mengolah data untuk disajikan pada tabel analisis chi kuadrat.
Dari perhitungan diatas diketahui bahwa jumlah kacang yang bagus lebih banyak daripada kacang yang rusak, tetapi jumlah kacang yang rusak lebih banyak daripada dugaan awal yaitu 5% dan kenyataannya yang rusak 15, 82 %. Hal ini membuktikan bahwa dugaan kacang yang rusak dan bagus tidak sesuai dengan kenyataanya.
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menghitung besarnya chi kuadrat (x2) dari data diatas diketahui bahwa besarnya x2 hitung adalah 13,085 sedangkan menurut table uji chi kuadrat untuk α sebesar 5% (t table 5%) nilainya adalah.3,841. Jadi x2 hitung nilainya lebih besar daripada t table 5%, hal ini menandakan bahwa Ho ditolak sedangkan HA diterima, artinya bahwa kacang atom yang tidak rusak (bagus) sebanyak ≠ 5%.

G.    KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
1.      Dari praktikum ini didapatkan kumpulan dan sajian data dalam bentuk tabel seperti dibawah ini :
Pilihan Alternatif
fo
fh
fo-fh
(fo-fh)2
Kacang rusak
8,4
2,655
5,745
33,005
12,431
Kacang bagus
44,7
50,445
-5,745
33,005
0,654
Jumlah
53,1
53,1
0
66,01
13,085
2.      Metode analisis yang tepat untuk kumpulan data diatas adalah dengan analisis hipotesis deskriptif menggunakan uji chi kuadrat
Kesimpulan dari tabel tersebut adalah
X2 hitung >ttabel 5%
13,085 > 3,841
Menunjukkan Ho ditolak sedangkan HA diterima, Jadi kacang yang tidak rusak (bagus) sebanyak ≠ 5%.
Saran
Dalam praktikum ini diharapkan lebih teliti lagi saat memilih antara kacang yang rusak dan bagus, sehingga data yang diperoleh lebih akurat selain itu juga harus lebih berhati-hati dan teliti saat perhitungan banyaknya kacang yang rusak dan bagus sehingga berat awal kacang (sebelum dipisahkan yang rusak dan bagus) yang ditimbang sama dengan berat akhir kacang (setelah dipisahkan yang rusak dan bagus)

DAFTAR PUSTAKA

Adiningsih, Sri.1998.Statistik.Yogyakarta : BPFE.
Haryono, 2007. Statistika Bisnis dan Industri, Handout Mata Kuliah Statistika Bisnis dan Industri, Magister manajemen Teknologi, . Surabaya:ITS.
Sudjana. 2005. Metoda Statistika. Edisi  Keenam. Bandung: Tarsito.
Sugiyono. 2005. Statistika untuk Penelitian.Bandung: CV Alfabeta.
Riduwan.2006. Dasar-dasar Statistika.Bandung: Penerbit Alfabeta.