Cara Menentukan Uji Statistik yang Tepat untuk Skripsi (Panduan Lengkap untuk Mahasiswa)

Cara Menentukan Uji Statistik yang Tepat untuk Skripsi

Cara menentukan uji statistik yang tepat

Menentukan uji statistik yang tepat adalah langkah penting dalam skripsi atau penelitian kuantitatif. Banyak mahasiswa/pelajar yang bingung dalam memilih uji statistik yangg tepat, seperti uji T, ANOVA, korelasi, atau uji regresi. Pada artikel ini akan membantu kamu dalam memahami cara memilih uji statistik yang sesuai berdasarkan jenis data dan tujuan penelitianmu.

1. Pahami Jenis Data dan Skala Pengukuran

Data penelitian dapat diklasifikasikan berdasarkan sifatnya (kualitatif dan kuantitatif), berdasarkan skala pengukurannya (nominal, ordinal, interval, dan rasio), serta sumbernya (primer dan sekunder). Data kualitatif berupa deskripsi atau narasi, sedangkan data kuantitatif berupa angka. Data primer diperoleh langsung dari sumber pertama, sedangkan data sekunder sudah tersedia dan diperoleh dari sumber lain.

Berikut ini adalah penjelasan lebih detail tentang jenis-jenis data penelitian:

  1. Berdasarkan Sifatnya

  Data Kualitatif:

Data yang bersifat deskriptif, menggambarkan kualitas atau karakteristik suatu objek atau fenomena. Contoh: wawancara, observasi, studi kasus. Analisisnya lebih menekankan pada interpretasi dan pemahaman mendalam. 

   Data Kuantitatif:

Data yang bersifat numerik, dapat dihitung dan diukur dengan menggunakan angka. Contoh: hasil survey, data statistik. Analisisnya menggunakan metode statistik untuk menguji hipotesis atau menemukan hubungan antar variabel. 

    2. Berdasarkan Skala Pengukurannya

    Data Nominal:
Data yang hanya digunakan untuk memberikan label atau kategori pada suatu objek tanpa menunjukkan urutan atau peringkat. Operasi matematika seperti penjumlahan atau perkalian tidak bisa dilakukan pada data nominal.
Contoh: jenis kelamin, pembagian wilayah berdasarkan mata angin (utara, selatan, barat timur), warna, dan sebagainya. 

    Data Ordinal:
Data yang menunjukkan urutan atau peringkat, tetapi tidak menunjukkan jarak yang sama antara setiap peringkat. Operasi matematika seperti penjumlahan atau perkalian tidak bisa dilakukan pada data ordinal.
Contoh: tingkat pendidikan (SMP, SMA, S1), skala kepuasan (sangat puas, puas, netral, tidak puas, sangat tidak puas). 

    Data Interval:
Data yang menunjukkan jarak yang sama antara setiap nilai, namun tidak memiliki titik nol absolut. Operasi matematika seperti penjumlahan atau perkalian tidak bisa dilakukan karena tidak ada titik nol absolut.
Contoh: skala suhu Celsius atau Fahrenheit, nilai IQ.

    Data Rasio:
Data yang menunjukkan jarak yang sama antara setiap nilai dan memiliki titik nol absolut. Operasi matematika seperti penjumlahan, perkalian, dan pembagian bisa dilakukan karena ada titik nol absolut. 
Contoh: berat badan, tinggi badan, jumlah produk yang terjual.

     3. Berdasarkan Sumbernya

    Data Primer:

Data yang diperoleh langsung dari sumber pertama oleh peneliti, misalnya melalui survei, wawancara, atau observasi. Contoh: hasil survei yang dilakukan peneliti sendiri, data yang diperoleh dari wawancara dengan responden.

    Data Sekunder:

Data yang sudah tersedia dan diperoleh dari sumber lain, misalnya laporan penelitian sebelumnya, hasil sensus penduduk, atau data dari lembaga pemerintah. Contoh: data sensus penduduk dari BPS, data jumlah pasien penyakit kanker dari WHO. 

Sebelum memilih uji statistik, pastik kamu mengetahui skala pengukuran dan jenis datanya ya..

2. Tentukan Tujuan Analisis

Apa yang ingin kamu uji? Ada 3 tujuan dalam uji statistik, yaitu:

a. Untuk mencari perbedaan antar variabel

Contoh pertanyaan: 

Apakah ada perbedaan nilai  rata-rata antara laki-laki dan perempuan?

b. Untuk mengetahui hubungan antar variabel

Contoh pertanyaan:

Apakah ada hubungan antara jam belajar dan nilai ujian siswa?

c. Untuk mengetahui pengaruh suatu variabel ke variabel yang lainnya.

Contoh pertanyaan:

Apakah gaya belajar memengaruhi hasil ujian siswa?

3. Gunakan tabel panduan pemilihan uji statistik

Berikut ini tabel panduan dalam memilih uji statistik yang tepat:

tabel panduan dalam memilih uji statistik

Cara memahami tabel tersebut yaitu apabila tujuan penelitiannya mencari perbedaan, dengan jenis data Numerik, yang mempunyai 2 kelompok maka menggunakan uji Independent sample t test. Begitu juga untuk mencari uji statistik yang lainnya.

4. Pertimbangkan Asumsi Statistik

Beberapa uji statistik punya syarat-syarat berikut ini:
Data harus berdistribusi normal (uji normalitas)
Varians harus homogen (uji homogenitas) Kalau syarat tidak terpenuhi, gunakan uji statistik non-parametrik.
Baca juga: Perbedaan Statistik Parametrik dan Statistik non Parametrik

5. Contoh Kasus Nyata dalam memilih uji statistik

Judul Skripsi: Pengaruh Intensitas Belajar terhadap Nilai Ujian Matematika
Variabel X: Intensitas Belajar (data rasio)
Variabel Y: Nilai Ujian (data rasio)
Tujuan: Pengaruh
Uji yang digunakan: Regresi linear sederhana

6. Tips & Kesalahan Umum dalam memilih uji statistik

  • Jangan pilih uji statistik hanya karena “terlihat keren”
  • Diskusikan dengan dosen pembimbing
  • Uji normalitas dan homogenitas sangat penting!
  • Pastikan jumlah sampel mencukupi (>30 disarankan untuk uji statistik parametrik)


Penutup

Memilih uji statistik memang butuh pemahaman, tapi dengan panduan ini kamu bisa menentukan uji yang tepat sesuai tujuan penelitianmu. Masih bingung atau takut salah analisis? Kamu bisa konsultasi atau gunakan jasa olah data kami melalui email wuriisdianto@gmail.com


Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Perbedaan Scale, Nominal dan Ordinal pada Measure di SPSS

Gambar
Perbedaan Scale, Nominal dan Ordinal pada Measure di SPSS      Measure merupakan salah satu kolom yang berada di variable view IBM SPSS. Kolom measure harus ditetapkan terlebih dahulu sebelum melakukan analisis data lebih lanjut. Terdapat 3 tipe variabel pada kolom measure SPSS yaitu scale, nominal dan ordinal . Ketiga variabel tersebut memberikan jenis nilai serta informasi analisis yang berbeda. Berikut ini pengertian dan perbedaan scale, nominal dan ordinal pada SPSS.      Penentuan measure merupakan hal dasar yang sangat penting untuk diketahui saat bekerja menggunakan SPSS. Misalnya kita tidak boleh membuat variabel nominal untuk melakukan perhitungan nilai rata-rata dan standar deviasi.  Pilihan untuk mengubah tipe variabel suatu variabel terdapat pada lembar kerja Variabel View SPSS. Gambar dibawah ini merupakan ilustrasinya. A.  Variabel Nominal pada SPSS      Variabel nominal merupakan tipe variabel yang digunakan hanya se...
Read more »

Cara Membaca nilai R Tabel dan Download R Tabel (Tabel R)

Gambar
Pengertian R Tabel Apa yang dimaksud R Tabel? R tabel merupakan sebuah tabel angka yang biasa dipakai untuk melakukan uji validitas suatu instrumen penelitian.  Fungsi R Tabel Berdasarkan definisi di atas, maka dapat diambil kesimpulan bahwa r tabel ini mempunyai fungsi untuk melakukan suatu pengujian terhadap instrumen penelitian agar mengetahui apakah instumen penelitian tersebut valid atau tidak.  Dibawah ini merupakan R tabel. Gambar Tabel R ( R Tabel) Mau mendownload R tabel? Silahkan melalui link dibawah ini.  DOWNLOAD R Tabel Cara Membaca Nilai r Tabel dalam Uji Validitas Pearson Ada beberapa cara dalam mengambil keputusan uji validitas. Cara yang pertama dengan menggunakan r tabel dan cara kedua dengan menggunakan nilai signifikansi . Berikut ini pedoman pengambilan keputusan uji validitas SPSS: Membandingkan Nilai r Hitung dengan Nilai r Tabel Jika nilai r hitung > r tabel, maka item pertanyaan kuesioner valid Jika nilai r hitung < r tabel, maka item perta...
Read more »

Cara Analisis Regresi Linear Berganda dengan SPSS

Gambar
Analisis Regresi Linear Berganda dengan SPSS Pengertian Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi linear berganda adalah analisis yang digunakan untuk mengetahui pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen . Selain itu analisis regresi linear berganda juga digunakan untuk meramalkan suatu variabel dependen berdasarkan beberapa variabel independen. Regresi linear berganda disebut juga dengan regresi berganda . Pada regresi linear, variabel independen disimbolkan dengan X dan variabel dependen disimbolkan dengan Y.  Perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana  Apakah Anda tahu perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana ?  Perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana terletak pada jumlah variabel independen. Apabila pada regresi linear sederhana hanya terdapat satu variabel independen , sedangkan pada regresi linear berganda terdapat dua atau lebih variabel independen yan...
Read more »

Pengertian Uji T dan Uji F serta Cara Analisis dengan SPSS

Gambar
Pengertian Uji T dan Uji F pada Regresi Linear Berganda serta Cara Analisis dengan SPSS Pada artikel ini kita akan mempelajari cara uji t dan uji f pada regresi linear berganda dengan SPSS, serta cara interpretasi output uji t dan uji f. Kita mulai dari pengertian uji t Pengertian Uji T Uji t adalah uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh secara parsial variabel independent (variabel X) terhadap variabel dependent (variabel Y). Maksud pengaruh parsial yaitu pengaruh sendiri-sendiri oleh variabel independent. Pada kasus uji regresi linear berganda dengan dua variabel independent, berarti kita akan melihat pengaruh variabel independent pertama (X1) terhadap variabel dependent (Y) dan melihat pengaruh variabel independent kedua (X2) terhadap variabel dependent (Y). Pada paragraf sebelumnya Saya menyebutkan regresi linear berganda. Apa itu uji regresi linear berganda ? Uji regresi linear berganda merupakan uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh dari du...
Read more »

Pengertian Data View dan Variabel View SPSS serta Fungsinya

Gambar
Pengertian Data View dan Variabel View serta Penggunaanya pada SPSS      IBM SPSS mempunyai dua lingkungan kerja yaitu data view dan variabel view. Untuk pembahasan yang pertama kita ke Data View dulu, setelah itu baru ke Variabel View. A.  Data View      Data View merupakan tampilan lembar kerja SPSS sebagai tempat kita memasukkan data hasil pengamatan. Data View pada SPSS menampilkan setiap baris sebagai suatu kasus (case) dan setiap kolom merepresentasikan suatu variabel. Berikut ini penjelasan mengenai variabel dan kasus yang terdapat pada data view. 1.  Kasus (case)      Kasus (case) pada SPSS merepresentasikan suatu hasil pengamatan terhadap suatu objek, dapat berupa pengamatan berdasarkan observasi atau eksperimen. Banyaknya kasus pada Data View dapat dilihat pada bagian baris, sedangkan untuk banyaknya variabel dapat dilihat pada bagian kolom. 2.  Variabel      Variabel merupakan suatu karakteristik y...
Read more »