TEORI DASAR PENGUJIAN
MENGGUNAKAN STATISTIK
Abstrak:
Statistika adalah
ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis,
menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data,
sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma
statistika pada suatu data. Microsoft
Excel sudah menyediakan fasilitas untuk mengolah data statistic. Microsoft
Excel juga dapat mengelola data statistic parametric. Ada beberapa data
analisis statistic parametrik di dalam Microsoft Excel, diantaranya : Uji-F,
Uji-T, Uji-Z, Anova, Korelasi, Regresi.
Kata Kunci : Teori, Pengujian, Statistik
Pendahuluan
Pada dasarnya
statistika ialah sebuah konsep dalam bereksperimen, menganalisa data yang
bertujuan untuk mengefisiensikan waktu, tenaga dan biaya dengan memperoleh
hasil yang optimal. Berdasarkan definisinya Statistika merupakan ilmu yang
mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis,
menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Sedangkan statistik adalah data,
informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Data
sendiri merupakan kumpulan fakta atau angka.
Statistik
parametrik adalah cabang ilmu statistik inferensial yang digunakan untuk
menganalisis data-data yang memiliki sebaran normal saja. Diartikan pula ilmu
statistik yang berhubungan dengan inferensi statistik yang membahas parameter-parameter
populasi; jenis data interval atau rasio; distribusi data normal atau mendekati
normal. Statistik parametrik tidak dapat dipergunakan sebagai metode statistik
apabila data yang akan dianalisis tidak menyebar secara normal. Dengan kata lain,
data yang ingin di analisis harus ditransformasikan terlebih dahulu.
Transformasi yang dimaksud adalah data ubah mengikuti sebaran normal.
Transformasi dapat dilakukan dengan mengubah data ke dalam bentuk logaritma
natural, menggunakan operasi matematik (membagi, menambah, atau mengali dengan
bilangan tertentu), dan mengubah skala data dari nominal menjadi interval.
Spesifikasi ini disebabkan karena metode statistik parametrik memiliki tingkat
akurasi ketepatan yang lebih tinggi dibandingkan statistik non parametrik (akan
dijelaskan selanjutnya). Untuk itulah penyajian data dengan sebaran normal
harus dilakukan untuk mendapatkan analisis data yang akurat. Contoh statistik
parametrik yaitu Normalitas, Homogenitas, Uji T, dan Anova. Namun jika
menggunakan microsoft excel dalam pengoperasian statistik, kita tidak perlu
mencari panjang lebar, cukup dengan memasukan tahap-tahap yang ada dalam
microsoft excel.
Kinerja dalam pengoperasian
statistik bisa menjadi lebih mudah dengan menggunakan salah satu program yang terdapat dalam microsoft excel bisa sangat membantu, yaitu program Analisis data (data analysis) yang bisa kita temukan di
toolpak microsoft excel. Penggunaan
microsoft excel sangatlah membantu proses pengolahan dalam statistik. Proses
pengolahan data yang dilakukan dengan microsoft excel sanganlah cepat, bahkan
bisa mencari beberapa indeks yang diperlukan hanya dengan mengoperasikan satu
cara.
Metodologi
Penelitian ini menggunakan penelitian literature.
Penelitian Literatur juga sering disebut dengan istilah penelitian Kepustakaan
(Library Research). Menurut Noeng Muhadjir, penelitian kepustakaan itu lebih
memerlukan olahan filosofis dan teoritis daripada uji empiris dilapangan. Karena sifatnya teoritis dan filosofis ,
penelitian kepustakaan ini sering menggunakan pendekatan filosofis
(philosophical approach) daripada pendekatan yang lain. Metode penelitiannya
mencakup sumber data, pengumpulan data, dan analisis data. Proses pengumpulan
data diambil dari berbagai sumber bacaan. Kemudian peneliti menganalisis
data-data yang telah didapat. Akhirnya peneliti menulisnya dalam sebuah paper.
Hasil dan Pembahasan
MS Excel
merupakan salah satu paket program dalam MS Office yang berguna untuk
pengolahan lembar kerja (data yang disajikan dalam bentuk tabel berupa kolom
dan baris). MS Excel mampu melakukan perhitungan-perhitungan numerik baik
dengan operasi-operasi aritmetika biasa maupun dengan fungsi-fungsi matematika,
termasuk fungsi-fungsi statistika sederhana (statistiks deskriptif). Dengan
demikian, MS Excel dapat digunakan untuk analisis data statistiks. Akan tetapi,
untuk keperluan analisis data statistiks yang lebih rumit, pemakaian
fungsifungsi matematika dasar dan statistika (built-in)
memerlukan perhitungan manual yang cukup panjang.
MS Excel menyediakan serangkaian tool khusus untuk
analisis data — disebut Analysis ToolPak — yang dapat digunakan
untuk memudahkan analisis data statistiks mulai dari yang sederhana sampai yang
cukup rumit. Adapun analisis deskriptif di dalam MS Excel, diantaranya.
1.
Uji Kesamaan varians (F-Test Two-Sample
for Variances)
 |
Tool F-Test Two-Sample for Variances berguna untuk menguji/membandingkan variansi dua buah populasi/variabel dengan uji-F dua-sampel. Jendela dialog untuk tool ini tampak di bawah ini dengan butir-butir isian seperti yang sudah dijelaskan di atas.
2.
Uji Kesamaan Rerata (t-Test )
Tool t-Test berguna untuk
menguji rerata beberapa populasi. Terdapat beberapa pilihan untuk melakukan
uji-t, sesuai data yang diperoleh.
2.1.
t-Test
(Two-Sample Assuming Equal Variances)
Tool ini berguna untuk menguji kesamaan rerata dua buah populasi dengan uji-t student, dengan asumsi varians kedua populasi sama (uji-t homoskedastik). Jendela dialog untuk semua uji-t sama seperti gambar di bawah ini.
Rumus
untuk menghitung nilai statistks t
adalah sebagaai berikut:
Rumus di bawah ini digunakan untuk
menghitung hampiran nilai derajad kebebasan. Oleh karena hasil perhitungan
biasanya bukan bulat, gunakan bilangan bulat terdekat untuk memperoleh nilai
kritis pada tabel distribusi t.
2.2.
t-Test
(Paired Two Sample For Mean)
Tool ini digunakan untuk
menguji perbedaan rerata sepasang data dengan menggunakan uji-t student. Uji ini tidak perlu
mengasumsikan kesamaan varians kedua
populasi. Gunakan uji ini untuk menguji perbedaan rerata dua set data yang
berpasangan, misalnya hasil pengamatan sebelum dan sesudah perlakuan terhadap
sekelompok subjek yang sama. Khusus untuk uji ini, cacah data
kedua sampel harus sama.
Diantara hasil-hasil yang diperoleh dari analisis ini adalah nilai varians
terkumpul, suatu ukuran terakumulasi penyebaran data di sekitar rerata,
dihitung dengan rumus di bawah ini.
3.
Uji Perbedaan Rerata (z-Test)
 |
Tool z-Test: Two Sample for Means berguna untuk menguji perbedaan rerata dua buah populasi yang diketahui variansinya dengan menggunakan uji-z dua-sampel. Sebagai contoh, uji ini dapat dipakai untuk mengetahui adanya perbedaan perfomen dua buah model mobil. Jendela dialog untuk tool ini terlihat seperti gambar di bawah ini.
Kriteria Penggunaan uji Z
1. Data berdistribusi
normal
2. Variance (σ2)
diketahui
3. Ukuran sampel (n)
besar, ≥ 30
4. Digunakan hanya
untuk membandingkan 2 buah observasi.
4.
Analisis Varians (Anova)
 |
Tool analisis Anova menyediakan beberapa jenis analisis varians. Tool mana yang digunakan tergantung cacah faktor dan sampel yang dimiliki dari populasi yang hendak diuji. Pada setiap jenis Anova, input range harus terdiri atas dua atau lebih kolom /baris berurutan berisi data yang hendak dianalisis.
4.1.
Anova: Single Factor
Tool ini melakukan analisis varians sederhana,
menguji hipotesis bahwa rerata dua atau lebih sampel (dari populasi dengan
rerata sama) sama. Teknik ini merupakan
perluasan uji rerata dengan uji-t.
4.2.
Anova: Two-Factor With Replication
 |
 |
Tool ini melakukan perluasan anova satu faktor dengan memasukkan lebih dari satu sampel untuk setiap kelompok data.
4.3.
Anova: Two-Factor Without Replication
Tool ini melakukan analisis varians
dua-faktor tanpa pengulangan (hanya sekali sampling per grup), menguji
hipotesis bahwa rerata dua atau lebih sampel (dari populasi dengan rerata
sama) sama. Teknik ini merupakan
perluasan uji rerata dengan uji-t.
5.
Koefisien Korelasi Sepasang Data (Correlation)
Tool Correlation
berguna untuk menghitung matriks koefisien korelasi dari sekumpulan set data
(variabel) yang diasumsikan berasal dari hasil pengukuran secara independen.
Koefisien
korelasi antara X dan Y menentukan apakah nilai-nilai kedua variabel bergerak
secara bersamaan, yakni semakin besar nilai X semakin besar pula nilai Y
(korelasi positif) atau sebaliknya, semakin besar nilai X semakin kecil nilai Y
(korelasi negatif), atau keduanya tidak saling berhubungan (korelasi nol). Di bawah
adalah tampilan jendela dialog untuk melakukan perhitungan koefisien korelasi.
Apabila data masukan terdiri atas beberapa variabel (kolom/baris) data,
maka output-nya berupa matriks
segitiga bawah yang berisi koefisien korelasi setiap pasang data (kolom/baris),
dengan diagonal utamanya bernilai 1 semua.
Rumus yang dipergunakan untuk menghitung
Koefisien Korelasi Sederhana adalah sebagai berikut :
(Rumus ini disebut juga dengan Pearson Product Moment)
(Rumus ini disebut juga dengan Pearson Product Moment)
r =
nΣxy – (Σx) (Σy)
. √{nΣx² – (Σx)²} {nΣy2 – (Σy)2}
. √{nΣx² – (Σx)²} {nΣy2 – (Σy)2}
Dimana :
n = Banyaknya Pasangan data X dan Y
Σx = Total Jumlah dari Variabel X
Σy = Total Jumlah dari Variabel Y
Σx2= Kuadrat dari Total Jumlah Variabel X
Σy2= Kuadrat dari Total Jumlah Variabel Y
Σxy= Hasil Perkalian dari Total Jumlah Variabel X dan Variabel Y
Σx = Total Jumlah dari Variabel X
Σy = Total Jumlah dari Variabel Y
Σx2= Kuadrat dari Total Jumlah Variabel X
Σy2= Kuadrat dari Total Jumlah Variabel Y
Σxy= Hasil Perkalian dari Total Jumlah Variabel X dan Variabel Y
6.
Analisis Regresi (Regression)
 |
Tool Regression berguna untuk melakukan analisis regresi linier dengan menggunakan metode "kuadrat terkecil" untuk menghasilkan kurva kecocokan sekumpulan data observasi. Jendela dialog untuk melakukan analisis regresi tampak seperti gambar di bawah ini.
Kesimpulan
Dari penjabaran di atas maka dapat
kita simpulkan bahwa, selain aplikasi statistik seperti SPSS, MS Excel juga
dapat mengelola data statistik parametrik. MS Excel juga menyediakan
serangkaian tool khusus untuk analisis data
— disebut Analysis
ToolPak —
yang dapat digunakan untuk memudahkan analisis data statistiks mulai dari yang
sederhana sampai yang cukup rumit. Adapun analisis deskriptif di dalam MS
Excel, diantaranya.
·
Uji-T
·
Uji-Z
·
Uji-F
·
Anova
·
Korelasi
·
Regresi
Penggunaal
microsoft excel dalam pengoperasian statistik sangat membantu kita dalam
bekerja. Selain menghemat waktu, cara ini juga menghemat energi. Kita tidak
perlu mencari manual dengan cara yang panjang. Tetapi kita hanya cukup
mengoperasikannya menggunakan aplikasi microsoft excel.
Daftar Pustaka
https://id.wikipedia.org/wiki/Statistika .
Di akses pada tanggal 19 Oktober 2016
http://www.bukukerja.com/2013/04/membuat-statistik-dengan-microsoft-excel.html. Di akses pada tanggal 19
Oktober 2016
https://support.office.com/id-id/article/Menggunakan-Analysis-ToolPak-untuk-menjalankan-analisis-data-kompleks-6c67ccf0-f4a9-487c-8dec-bdb5a2cefab6 .
Di akses pada tanggal 19 Oktober 2016
https://belalangtue.wordpress.com/2010/07/03/analisis-statistika-dengan-menggunakan-ms-excel/. Di akses pada tanggal 19
Oktober 2016
http://ppdmatematika.blogspot.co.id/ . Di akses pada tanggal 20
Oktober 2016
http://duwiconsultant.blogspot.co.id/2011/11/independent-samples-t-test.html . Di akses pada tanggal 20
Oktober 2016
https://hatta2stat.wordpress.com/2009/10/01/uji-z/ . Di akses pada tanggal 20
Oktober 2016
http://satyaningdharma.blogspot.co.id/2013/09/uji-parametrik-dan-non-parametrik-jenis.html . Di akses pada tanggal 20
Oktober 2016
Tidak ada komentar:
Posting Komentar