Uji Hipotesis

Pengujian Hipotesis

Terdapat 3 macam pengujian hipotesis. Jenis mana yang akan dipakai tergantung pada “ kalimat hipotesis”.
1. Uji dua pihak (two tail) bila :
Untuk hipotesis komparatif :
Hipotesis nol : Kualitas produk A = produk B
Hipotesis alternatif : Kualitas produk A # kualitas produk B
Ho : µ1 = µ2
Ha : µ1 # µ2

Untuk hipotesis asosiatif
Hipotesis nol : Tidak terdapat hubungan antara X dengan Y
Hipotesis alternatif : Terdapat hubungan antara X dengan Y
Ho : ρ = 0
Ha : ρ # 0


2. Uji pihak kiri bila :
Untuk hipotesis komparatif :
Hipotesis nol : Kualitas produk A paling sedikit sama dengan produk B
Hipotesis alternatif : Kualitas produk A lebih kecil dari kualitas produk B
Ho : µ1 ≥ µ2
Ha : µ1 < µ2

Untuk hipotesis asosiatif :
Hipotesis nol : hubungan antara X dengan Y paling sedikit /kecil/sama 0.75
Hipotesis alternatif : hubungan antara X dengan Y lebih kecil dari 0,75
Ho : ρ ≤ 0,75
Ha : ρ < 0,75


3. Uji pihak kanan bila :
Untuk hipotesis komparatif :
Hipotesis nol : Kualitas produk A paling besar sama dengan produk B
Hipotesis alternatif : Kualitas produk A lebih besarl dari kualitas produk B
Ho : µ1 ≥ µ2
Ha : µ1 > µ2

Untuk hipotesis asosiatif :
Hipotesis nol : hubungan antara X dengan Y paling besar/sama = 0,75
Hipotesis alternatif : hubungan antara X dengan Y lebih besar dari 0,75
Ho : ρ ≥ 0,75
Ha : ρ > 0,75

semoga bisa bermanfaat>>

UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN DAN ANALISIS DATA

Instrumen Valid (Akurat) jika pertanyaan tersebut mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh instrumen (kuesioner).
Instrumen Reliabel (Ketepatan) jika jawaban responden terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu

LANGKAH-LANGKAH UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS, YAITU :
- Mempersiapkan butir-butir pertanyaan berdasarkan konstruk, konsep dan indikator dari variabel yang akan diteliti.
- Instrumen (pertanyaan) diberikan kepada responden (yang dekat dengan sampel sebenarnya) untuk diujicobakan
- Setelah instrumen diujicobakan kepada responden, kemudian ditabulasikan untuk mempermudah penghitungan dan analisis ujicoba tersebut.
- Responden target ujicoba instrumen, tidak dapat dijadikan responden penelitian

Reliabilitas Internal (Internal Consistensy)

1. Dengan rumus Spearman-Brown
2. Dengan rumus Flanagant
3. Dengan rumus Rulon
4. Dengan rumus K – R.21
5. Dengan rumus Hoyt
6. Dengan rumus Alpha Cronbach


Analisis Data

Penggunaan Statistik Dalam Analisis Data
Penelitian yang menggunakan data kuantitatif atau yang dikuantitatifkan yang merupakan bagian yang tak terpisahkan dalam penelitian, peneliti harus memahami metode statistik. Statistik terbagi kedalam statistik deskriptif dan statitistik inferensial.

Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif dimaksudkan untuk menggambarkan dan menyajikan secara ringkas informasi dari sejumlah besar data. Dengan statistik deskriptif data mentah diubah kedalam suatu bentuk yang dapat menyediakan informasi untuk menggambarkan serangkaian fator dalam suatu keadaan yang meliputi frekuensi, pengukuran tendensi sentral (mean,median, modus), pengukuran dispersi (range, varians, standar deviasi) dan tren. Dalam statistik ini terkait pula penyajian berupa bentuk-bentuk distribusi, tabel dan grafik.

Statistik Inferensial

Statistik inferensal dimaksudkan untuk membuat inferensi (prediksi atau keputusan) mengenai sebuah populasi berdasarkan informasi yang terdapat dalam sebuah sampel. Perhatian statistik inferensial adalah untuk mengetahui atau mengambil kesimpulan dari data melalui analisis :

Hubungan antar dua variabel
Perbedaan dalam suatu variabel antar anggota kelompok yang berbeda
Bagaimana beberapa variabel independen dapat menjelaskan terjadinya perubahan dalam suatu variabel independen.
Statistik inferensial digolongkan kedalam statistik parametrik dan statistik nonparametrik. Statistik parametrik terbagi lagi menjadi statistik univariat dan statistik multivariat.
Statistik parametrik digunakan apabila memenuhi asumsi bahwa populasi asal sampel didistribusikan secara normal dan data yang dikumpulkan memakai skala interval atau ratio. Statistik non parametrik dipakai tanpa mensyaratkan asumsi normalitas distribusi populasi dan bisa dipakai untuk data yang berskala nominal atau ordinal.
Contoh statistik inferensial – non parametrik antara lain sign test, Mann-Whitnney U test, korelasi Spearman dan uji chi-square.
Contoh statistik inferensial univariat – parametrik antara lain adalah t-test, Z test, korelasi pearson dan ANOVA.
Contoh statistik inferensial multivariat adalah MANOVA, discriminat analysis, factor analysis, cluster analysis, dan multidimensional scaling. (untuk lebih jelasnya rumus-rumus statistik dan contoh tersebut dapat dilihat pada buku statistik

LANGKAH-LANGKAH ANALISIS DATA

Secara garis besar, pekerjaan analisis data meliptuti 3 langkah yaitu :
- Persiapan
- Tabulasi
- Penerapan data sesuai dengan pendekatan penelitian

A. PERSIAPAN

Kegiatan dalam langkah persiapan ini antara lain :
Mengecek nama dan kelengkapan identitas pengisi. Apalagi instrumennya anonim, perlu sekali dicek sejauh mana atau identitas apa saja yang sangat diperlukan bagi pengolahan data lebih lanjut.
Mengecek kelengkapan data, artinya memeriksa isi instrumen pengumpulan data (termasuk pula kelengkapan lembaran instrumen ).
Mengecek macam isian data. Jika di dalam instrumen termuat sebuah atau beberapa item yang diisi “tidak tahu” atau isian lain bukan yang dikehendaki peneliti, padahal isian yanga diharapkan tersebut merupakan variabel pokok, maka item ini perlu didrop.
Apa yang dilakukan dalam langkah persiapan ini adalah memilih/menyortir data sedemikian rupa sehingga hanya data yang terpakai saja yang tertinggal.

Kegiatan dalam langkah persiapan ini antara lain :
Mengecek nama dan kelengkapan identitas pengisi. Apalagi instrumennya anonim, perlu sekali dicek sejauh mana atau identitas apa saja yang sangat diperlukan bagi pengolahan data lebih lanjut.
Mengecek kelengkapan data, artinya memeriksa isi instrumen pengumpulan data (termasuk pula kelengkapan lembaran instrumen ).
Mengecek macam isian data. Jika di dalam instrumen termuat sebuah atau beberapa item yang diisi “tidak tahu” atau isian lain bukan yang dikehendaki peneliti, padahal isian yanga diharapkan tersebut merupakan variabel pokok, maka item ini perlu didrop.
Apa yang dilakukan dalam langkah persiapan ini adalah memilih/menyortir data sedemikian rupa sehingga hanya data yang terpakai saja yang tertinggal.

Kegiatan dalam langkah persiapan ini antara lain :
Mengecek nama dan kelengkapan identitas pengisi. Apalagi instrumennya anonim, perlu sekali dicek sejauh mana atau identitas apa saja yang sangat diperlukan bagi pengolahan data lebih lanjut.
Mengecek kelengkapan data, artinya memeriksa isi instrumen pengumpulan data (termasuk pula kelengkapan lembaran instrumen ).
Mengecek macam isian data. Jika di dalam instrumen termuat sebuah atau beberapa item yang diisi “tidak tahu” atau isian lain bukan yang dikehendaki peneliti, padahal isian yanga diharapkan tersebut merupakan variabel pokok, maka item ini perlu didrop.
Apa yang dilakukan dalam langkah persiapan ini adalah memilih/menyortir data sedemikian rupa sehingga hanya data yang terpakai saja yang tertinggal.

B. TABULASI

Termasuk ke dalam kegiatan tabulasi ini antara lain
Merberikan skor(scoring) terhadap item-item yang perlu diberi skor. Misalnya tes, angket bentuk pilihan ganda, rating scale dan sebagainya.
Memberikan kode terhadap item-item yang tidak diber skor.
a. Jenis kelamin : - laki-laki diberi kode 1
- perempuan diberi kode 0
b. Tingkat pendidikan :
- Sekolah Dasar diber kode 1
- Sekolah Menengah Pertama diberi kode 2
- Sekolah Menengah Atas diberi kode 3
- Perguruan Tinggi diberi kode 4
Mengubah jenis data, disesuaikan atau dimodifikasikan dengan teknik analisis yang akan digunakan.
Memberikan kode (coding) dalam hubungan dengan pengolahan data jika akan menggunakan komputer. Dalam hal ini pengolah data memberikan kode pada semua variabe, kemudian mencoba menentukan tempatnya didalam coding sheet (coding form), dalam kolom beberapa baris ke berapa.


C. PENERAPAN DATA SESUAI DENGAN PENDEKATAN PENELITIAN

Maksud rumusan yang dikemukakan dalam bagian ini adalah pengolahan data yang diperoleh dengan menggunakan rumus-rumus atau aturan-aturan yang ada, sesuai dengan pendekatan penelitian atau desain yang diambil

UJI HIPOTESIS

Memuat aturan bagaimana data akan diolah dan dianalisa setelah data terkumpul, serta jenis dan pengujian hipotesis. (Bila penelitiannya mencantumkan hipotesis). Lihat desain dan jenis uji statistik yang diambil seperti tersebut diatas.
Teknik pengolahan data dan teknik analisis data perlu dikemukakan secara spesifik. Misalnya teknik pengolahan data menggunakan tabel dan grafik. Teknik analisisnya menggunakan model-model statistik, model-model ekonomi/ekonomitrika, model optimasi, persamaan-persamaan dan lainnya. Statistik uji hipotesisnya menggunakan t, Z, F, X2 (tergantung jenis data) dilanjutkan dengan prosedur statistik uji hipotesisnya. Misalnya penetapan Ho dan Ha, tingkat signifikannya, gambarnya (Satu sisi atau dua sisi) serta keputusan menerima atau menolak Ho.

semoga membantu anda.... (mohon isi komentar)

Uji Normalitas dengan Kolmogorov Smirnov

Banyak sekali teknik pengujian normalitas suatu distribusi data yang telah dikembangkan oleh para ahli. Kita sebenarnya sangat beruntung karena tidak perlu mencari-cari cara untuk menguji normalitas, dan bahkan saat ini sudah tersedia banyak sekali alat bantu berupa program statistik yang tinggal pakai (bajakan lagi). Berikut adalah salah satu pengujian normalitas dengan menggunakan teknik Kolmogorov Smirnov.

Uji Kolmogorov Smirnov merupakan pengujian normalitas yang banyak dipakai, terutama setelah adanya banyak program statistik yang beredar. Kelebihan dari uji ini adalah sederhana dan tidak menimbulkan perbedaan persepsi di antara satu pengamat dengan pengamat yang lain, yang sering terjadi pada uji normalitas dengan menggunakan grafik.


Konsep dasar dari uji normalitas Kolmogorov Smirnov adalah dengan membandingkan distribusi data (yang akan diuji normalitasnya) dengan distribusi normal baku. Distribusi normal baku adalah data yang telah ditransformasikan ke dalam bentuk Z-Score dan diasumsikan normal. Jadi sebenarnya uji Kolmogorov Smirnov adalah uji beda antara data yang diuji normalitasnya dengan data normal baku. Seperti pada uji beda biasa, jika signifikansi di bawah 0,05 berarti terdapat perbedaan yang signifikan, dan jika signifikansi di atas 0,05 maka tidak terjadi perbedaan yang signifikan. Penerapan pada uji Kolmogorov Smirnov adalah bahwa jika signifikansi di bawah 0,05 berarti data yang akan diuji mempunyai perbedaan yang signifikan dengan data normal baku, berarti data tersebut tidak normal. Sampai di sini dah ngerti lum????

Lebih lanjut, jika signifikansi di atas 0,05 maka berarti tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara data yang akan diuji dengan data normal baku, artinya….ya berarti data yang kita uji normal, kan tidak berbeda dengan normal baku.

O, ya ada juga kelemahan dari Uji Kolmogorov Smirnov (mohon maaf kepada Bapak Almarhum Kolmogorov dan Bapak Almarhum Smirnov), yaitu bahwa jika kesimpulan kita memberikan hasil yang tidak normal, maka kita tidak bisa menentukan transformasi seperti apa yang harus kita gunakan untuk normalisasi. Jadi ya kalau tidak normal, gunakan plot grafik untuk melihat menceng ke kanan atau ke kiri, atau menggunakan Skewness dan Kurtosis sehingga dapat ditentukan transformasi seperti apa yang paling tepat dipergunakan.


Uji Normalitas dengan Kolmogorov Smirnov dengan Program SPSS

Pengujian normalitas dengan menggunakan Program SPSS dilakukan dengan menu Analyze, kemudian klik pada Nonparametric Test, lalu klik pada 1-Sample K-S. K-S itu singkatan dari Kolmogorov-Smirnov. Maka akan muncul kotak One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Data yang akan diuji terletak di kiri dan pindahkan ke kanan dengan tanda panah. Lalu tekan OK saja. Pada output, lihat pada baris paling bawah dan paling kanan yang berisi Asymp.Sig.(2-tailed). Lalu intepretasinya adalah bahwa jika nilainya di atas 0,05 maka distribusi data dinyatakan memenuhi asumsi normalitas, dan jika nilainya di bawah 0,05 maka diinterpretasikan sebagai tidak normal.

UJI INSTRUMEN

Dalam suatu penelitian, bagaimana data yang diperoleh akurat dan objektif adalah sesuatu yang sangat esensi. Agar data yang dikumpulkan benar-benar berguna, maka alat ukur yang digunakan harus valid dan reliabel.

VALIDITAS

Validitas (Validity) yaitu sejauhmana suatu alat ukur tepat dalam mengukur suatu data, dengan kata lain apakah alat ukur yang dipakai memang mengukur sesuatu yang ingin diukur. Misalnya bila kita ingin mengukur cincin, maka kita gunakan timbangan emas. Bila ingin menimbang berat badan, maka kita gunakan timbangan berat badan. Jadi dapat disimpulkan bahwa timbangan emas valid untuk mengukur berat cincin, tapi timbangan berat badan tidak valid untuk mengukur cincin.

RELIABILITAS

Reliabilitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan sejauh mana hasil pengukuran tetap konsisten bila diukur beberapa kali dengan alat ukur yang sama. Misalnya kita ingin mengukur jarak. Alat ukur pertama yang kita gunakan adalah meteran logam, dan alat ukur lainnya adalah dengan menghitung langkah kaki. Pengukuran dengan meteran logam akan mendapatkan hasil yang sama kalau pengukurannya diulang dua kali atau lebih. Namun sebaliknya jika pengukuran dengan tapak kaki, besar kemungkinan akan didapatkan hasil yang berbeda kalau pengukurannya diulang dua kali atau lebih.Jadi dapat disimpulkan bahwa pengukuran dengan meteran logam lebih reliabel dibandingkan dengan kaki.

CARA MENGUKUR VALIDITAS

Untuk mengetahui validitas instrumen/kuesioner biasanya dilakukan dengan tehnik korelasi Pearson Product Moment,yaitu cara melakukan korelasi antar skor masing-masing variabel dengan skor totalnya. Suatu variabel/pertanyaan dikatakan valid bila skor variabel/pertanyaan tersebut berkorelasi secara signifikan dengan skor total.

CARA MENGUKUR RELIABILITAS

Pertanyaan dikatakan reliabel apabila jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.

Pengukuran reliabilitas pada dasarnya dapat dilakukan dengan dua cara :

1. Repeated Measure. Pertanyaan ditanyakan pada responden berulang pada waktu yang berbeda, (misalnya sebulan kemudian), dan kemudian dilihat apakah ia tetap konsisten dengan jawabannya.
2. One Shot. Disini pengukurannya hanya sekali dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain. Pada umumnya pengukuran reliabilitas sering dilakukan dengan one shot dengan beberapa pertanyaan. Pengujian reliabilitas dimulai dengan menguji validitas terlebih dahulu. Jika pertanyaannya tidak valid, maka pertanyaan tersebut dibuang. Pertanyaan yang sudah valid baru secara bersama-sama diukur reliabilitasnya.

Biasanya untuk keperluan uji instrumen/kuesioner ini, responden yang digunakan adalah pada lokasi yang berbeda dengan lokasi penelitian namun memiliki karakteristik yang sama. Biasanya jumlah responden yang digunakan adalah 10% dari jumlah sampel penelitian.

LANGKAH UJI KUESIONER PADA SPSS

Buka program SPSS, masukkan data-data hasil pengumpulan data sesuai dengan jumlah pertanyaan/variabel penelitian.Selanjutnya Klik”Analyze” pada menu pada bagian atas SPSS, pilih “Scale”, lalu pilih “Reliability Analysis”, Masukkan semua variabel ke dalam kotak “Items”,variabel/pertanyaan yang dimasukkan hanya variabel yang akan diuji saja. Pada “Model” biarkan pada pilihan “Alpha”. Lalu klik option”Statistics”, pada bagian “Descriptives for” klik pilihan “Item”,”Scale if item deleted”, sedangkan yang lain biarkan saja.Klik “Continue”,klik “OK”,maka akan keluar outputnya.

Interpretasi :

Hasil analisis reliability menghasilkan 2 bagian. Bagian pertama (item statistic) memperlihatkan hasil statistic deskriptif masing-masing variable(mean,st.deviasi,N). Pada bagian kedua menunjukkan hasil dari proses validitas dan reliabilitas. Ketentuan yang digunakan adalah pengujian dimulai dengan menguji validitas kuesioner baru dilanjutkan dengan uji reliabilitas.

1. Uji Validitas

Untuk mengetahui validitas kuesioner dilakukan dengan membandingkan r tabel dengan r hitung.

Nilai r tabel dilihat pada tabel r dengan df= n-2 (n= jumlah responden/sampel) . Pada tingkat kemaknaan 5%, maka akan didapatkan angka r tabel.

Nilai r hasil/output SPSS dapat dilihat pada kolom”Corrected item-Total Correlation”.

Keputusan:

Masing-masing pertanyaan/pernyataan dibandingkan nilai r hasil/output dengan nilai r tabel, bila r hasil>r tabel, maka pertanyaan tersebut valid.

1. Uji Reliabilitas

Setelah semua pertanyaan valid semua, analisis dilanjutkan dengan uji reliabilitas. Untuk mengetahui reliabilitas adalah dengan membandingkan nilai r hasil dengan r tabel. Dalam uji reliabilitas sebagai nilai r hasil adalah nilai “Cronbach’s Alpha”. Ketentuannya : bila r Alpha > r tabel, maka pertanyaan tersebut reliabel.