tag:blogger.com,1999:blog-63750088244563856812024-03-18T09:59:38.195+07:00Konsultan Statistik<p><strong>Uji normalitas spss, validitas dan reliabilitas, uji regresi, uji t, heteroskedastisitas, uji asumsi klasik, autokorelasi, multikolinearitas, homogenitas, korelasi, analisis faktor, tujuh langkah SEM, AMOS, LISREL, SmartPLS, Structural Equation Modeling, dll. Kunjungi Channel Youtube kami di <a href="https://www.youtube.com/channel/UCsdicFHdfooZI0XAshmopwA"><b>Statistik TV.</b></a> Subscribe untuk info statistik yang akurat.</strong></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.comBlogger218125tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-77971986799423353862021-12-21T09:00:00.000+07:002021-12-21T09:00:00.204+07:00Daftar Isi Ringkas Basic Econometrics<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Berikut ini kami akan memberikan daftar isi ringkas dari Buku Basic Econometrics yang ditulis oleh Damodar N. Gujarati dan Dawn C. Porter. Daftar isi ringkas ini berasal dari edisi yang ke-5.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjR50mJzH7bty_YQWjdtBJt_IxY_GuYHRdBM8wK_U8V5Yq7MVZhOYD7eHVHkHj0NBq7JHhRJjrwsPlsaHExRyPfg9PfPqmgakr6rqHEaIg61snzUMOTmTE104GhvsMbrCia6TGn2d7FgP0/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="621" data-original-width="483" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjR50mJzH7bty_YQWjdtBJt_IxY_GuYHRdBM8wK_U8V5Yq7MVZhOYD7eHVHkHj0NBq7JHhRJjrwsPlsaHExRyPfg9PfPqmgakr6rqHEaIg61snzUMOTmTE104GhvsMbrCia6TGn2d7FgP0/w499-h640/image.png" width="499" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Cover Basic Econometrics Edisi 5 Damodar N. Gujarati dan Dawn C. Porter</span></b></td></tr></tbody></table><br /></div><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">PART ONE: Single-Equation Regression Models</span></p><p></p><p></p><blockquote style="border: none; margin: 0px 0px 0px 40px; padding: 0px; text-align: left;"><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: large;">1. The Nature of Regression Analysis</span></div><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">2. Two-Variable Regression Analysis: Some Basic Ideas</div><span><div style="text-align: justify;">3. Two-Variable Regression Model: The Problem Estimation</div></span><span><div style="text-align: justify;">4. Classical Normal Linear Regression Model (CNLRM)</div></span><span><div style="text-align: justify;">5. Two-Variable Regression: Interval Estimation and Hypothesis Testing</div></span><span><div style="text-align: justify;">6. Extention of the Two-Variable Linear Regression Model</div></span><span><div style="text-align: justify;">7. Multiple Regressin Analysis: The Problem Estimation</div></span><span><div style="text-align: justify;">8. Multiple Regression Analysis: The Problem Inference</div></span><span><div style="text-align: justify;">9. Dummy Variable, Regression Model</div></span></span></blockquote><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">PART TWO: Relaxing the Assumptions of the Classical Model</span></p><blockquote style="border: none; margin: 0px 0px 0px 40px; padding: 0px; text-align: left;"><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">10. Multicollinearity: What Happens If the Regressor are Correlated?</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">11. Heteroscedasticity: What Happens If The Error Variance is Nonconstant?</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">12. Autocorrelation: What Happens if the Error Terms Are Correlated?</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">13. Econometric Modeling: Model Specification and Diagnostic Testing</span></p></blockquote><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">PART THREE: Topless in Econometrics</span></p><blockquote style="border: none; margin: 0px 0px 0px 40px; padding: 0px; text-align: left;"><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">14. Nonlinear Regression Models</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">15. Qualitative Response Regression Models</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">16. Panel Data Regression Models</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">17. Dynamic Econometrics Models: Autoregressive and Distributed lag Models</span></p></blockquote><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">PART FOUR: Simultaneous-Equation Models and Time Series Econometrics</span></p><blockquote style="border: none; margin: 0px 0px 0px 40px; padding: 0px; text-align: left;"><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">18. Simultaneous-Equation Models</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">19. The Identification Problem</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">20. Simultanesous-Equation Methods</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">21. Time Series Econometrics: Some Basic Concepts</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">22. Time Series Econometrics: Forecasting</span></p></blockquote><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">APPENDICES</span></p><blockquote style="border: none; margin: 0px 0px 0px 40px; padding: 0px; text-align: left;"><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">A. A Revies of Some Statistical Concepts</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">B. Rudiments of Matrix Algebra</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">C. The Matrix Approach to Linear Regression Model</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">D. Statistical Tables</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">E. Computer Output of Eviews, MINITAB, Excel and STATA</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">F. Economic Data on World Wide Web</span></p></blockquote><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">SELECTED BIBLIOGRAPHY</span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com2tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-20211162554379744782021-12-14T09:00:00.000+07:002021-12-14T09:00:00.188+07:00Analisis Deskriptif dengan Microsoft Excel<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Saat ini kita sudah terbiasa menggunakan program statistik yang sudah banyak beredar, misalnya SPSS. Dalam artikel ini kami akan mencoba menunjukkan bahwa sebenarnya Microsoft Excel "tidak kalah" dengan program statistik yang ada. Bahkan ada beberapa kelebihan dari aplikasi Excel yang tidak dapat kita dapatkan di program statistik yang ada. Microsoft Excel tentunya sudah tidak asing lagi bagi kita dan hampir komputer atau laptop yang ada sudah mempunyai program Office ini. Data yang digunakan dalam simulasi dapat Anda <b><a href="https://docs.google.com/spreadsheets/d/1iSbUxluIMexzxK6fEjFk6aoLuV9MSka-/edit?usp=sharing&ouid=107169438270790420006&rtpof=true&sd=true" target="_blank"><span style="color: red;">download di G Drive dengan akun G mail Anda</span></a></b>. Data dalam Excel, Anda dapat mengcopynya sendiri ke SPSS jika diperlukan.</span></p><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Kali ini kita akan mencoba menggunakan Excel untuk melakukan analisis statistik deskriptif. Data yang digunakan adalah 20 sampel saja dan hasil analisis deskriptif dengan SPSS memberikan hasil sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiczKGpgji5GIBO7lgZchLyW5ycBwf8ytyMuK_PG0G2FENt7NIJFqh3arQ_MpQLJqf_UCx8ERUVhhKBtNbNRyAExv4qPuOZihyphenhyphenRph-dtKF9Mt8BpqGdAAPjOIdmr-iFOVmRgVneAyqDAFc/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="131" data-original-width="606" height="132" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiczKGpgji5GIBO7lgZchLyW5ycBwf8ytyMuK_PG0G2FENt7NIJFqh3arQ_MpQLJqf_UCx8ERUVhhKBtNbNRyAExv4qPuOZihyphenhyphenRph-dtKF9Mt8BpqGdAAPjOIdmr-iFOVmRgVneAyqDAFc/w581-h132/image.png" width="581" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Statistik Deskriptif dengan SPSS Versi 23</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Kita menggunakan 4 variabel dengan 20 sampel. Deskripsi data yang ada di tabel di atas adalah nilai Minimum, Maksimum, Rata-rata, Standard Deviasi, Varians, serta Skewness dan Kurtosis. Nilai tersebut dihasilkan dari perhitungan dengan SPSS dan akan kita coba menghitung ulang dengan Excel.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiK-B5uRdrADbSWtCpQMJH-XcGlszjWRzWjAGgOY_pcwGz3PMD4hz3WYVjMOdeVr3faNap9TBkhv2cKuQ9a7XuZJA-GrYph_4XBf8b5rNIVUHhaqLdAXvWlm4ybEpDtUiglgnTagKZ9jpQ/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="760" data-original-width="479" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiK-B5uRdrADbSWtCpQMJH-XcGlszjWRzWjAGgOY_pcwGz3PMD4hz3WYVjMOdeVr3faNap9TBkhv2cKuQ9a7XuZJA-GrYph_4XBf8b5rNIVUHhaqLdAXvWlm4ybEpDtUiglgnTagKZ9jpQ/w403-h640/image.png" width="403" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Data dalam Format Excel</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Tuliskan nilai yang akan dihitung, MIN, MAX, Rata-rata, Standard deviasi, Variance, Skewness dan Kurtosis seperti gambar di atas. Itu hanya contoh saja, Anda dapat menulisnya mendatar atau di mana saja sesuai kebutuhan.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk menghitung MIN atau nilain minimal, letakkan kursor di samping MIN atau cell B22 lalu klik pada menu di kanan atas seperti pada gambar di bawah ini:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi5wZszFj-hPGHPoRGjMykM88vNw1O1NP8XOK6ff3clIJKsBzViZrS0D03COVQuBWGOQciPb-D074JzerXmDYiChY2yovlCyl0uXUFaqs5zf6NcQGU1EacX8BmwThu1VjeQ_BaYVatbykQ/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="760" data-original-width="1242" height="355" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi5wZszFj-hPGHPoRGjMykM88vNw1O1NP8XOK6ff3clIJKsBzViZrS0D03COVQuBWGOQciPb-D074JzerXmDYiChY2yovlCyl0uXUFaqs5zf6NcQGU1EacX8BmwThu1VjeQ_BaYVatbykQ/w580-h355/image.png" width="580" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Statistik pada Microsoft Excel</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Di situ sudah ada menu Sum, Average, Count Number, Min, Max dan More function. Untuk mencari Min, tinggal klik Min sehingga di cell B22 akan berubah menjadi sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhQYaxRw6wkZCo3SbcbnYin0OboVo_jI-uvkWLrEg6ug-40Ni1UofWBdhxGxm0M8uXRSgSDo6UHGsL0g_WK_mUrXNbhzffJk9Jrh_ng90o29clxkM8l5CJKPDQKB-D1MiF0BYjqBbgQ7mU/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="749" data-original-width="410" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhQYaxRw6wkZCo3SbcbnYin0OboVo_jI-uvkWLrEg6ug-40Ni1UofWBdhxGxm0M8uXRSgSDo6UHGsL0g_WK_mUrXNbhzffJk9Jrh_ng90o29clxkM8l5CJKPDQKB-D1MiF0BYjqBbgQ7mU/w349-h640/image.png" width="349" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Tampilan Cell B22</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Cell B22 akan terisi dengan =MIN(B2:B21) yang berarti akan diisi dengan nilai minimal antara kolom B2 sampai dengan B21, yaitu yang berisi data X1 sebanyak 20 sampel. Jika kita tekan Enter maka akan keluar nilainya yaitu sebesar 4. Jadi nilai minimalnya adalah 4. Lalukan hal yang sama dengan nilai MAX atau =MAX(B2:B21) dan juga Rata2 atau =AVERAGE(B2:B21). Perhatikan cell yang dituju adalah B2:B21 yang berarti data antara kolom B2 sampai dengan B21. Jika beda maka akan memberikan hasil yang berbeda pula.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk Standard deviasi dan yang lain memang belum tampak di menu kanan atas, maka klik lah pada More function sehingga akan masuk ke berbagai menu function yang lain yang ada di Microsoft Excel.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhehxBdUX8pVU4fEOpHYAhY11iKlBHkc3M1XqvdGAICyeHATsOiUG_YdCbp1N_eIPCtcKIoJb4SJoGhcBJ8sBpccvjvrMVVM-ai7MEU792xYOP_widpXLeGmSjuQmeLKqPaUwe4aiT6b3M/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="389" data-original-width="490" height="473" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhehxBdUX8pVU4fEOpHYAhY11iKlBHkc3M1XqvdGAICyeHATsOiUG_YdCbp1N_eIPCtcKIoJb4SJoGhcBJ8sBpccvjvrMVVM-ai7MEU792xYOP_widpXLeGmSjuQmeLKqPaUwe4aiT6b3M/w595-h473/image.png" width="595" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Standard Deviasi</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Dengan meletakkan kursor pada Cell B25 maka pilihlah menu STDEV atau standard deviasi atau jika diketik menjadi =STDEV(B2:B21). Penting dicatat cell yang dituju masih tetap data yang sama yaitu antara B2 sampai dengan B21. Setelah tekan Enter maka akan keluar nilainya yaitu sebesar 5,100 sama persis dengan perhitungan dengan SPSS. Penting diketahui bahwa standard deviasi pada Excel juga ada STDEVA yang akan memberikan nilai yang berbeda. Ini karena yang STDEVA adalah berasumsi bahwa data yang dipergunakan adalah populasi sehingga N tidak dikurangi 1. Tetapi jika STDEV maka dianggap sampel sehingga nilai pembaginya yaitu N dikurangi 1 untuk menghindari bias. Jadi nilainya akan berbeda.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk Variance, maka gunakan =VARA=(B2;B21) jangan gunakan VARP karena akan berbeda nilainya karena N tetap digunakan 20 bukan 19. Lihat hasilnya akan identik dengan perhitungan dengan SPSS. Hal yang sama kita lakukan untuk nilai Skewness dengan =SKEW(B2:B21) dan Kurtosis dengan =KURT(B2:B21). Setelah itu copas saja ke kanan atau ditarik seperti biasa. Hasil selengkapnya adalah sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiYcWRgDuhUsGPz4KJGegnL-7XPvRNLVaYZltYtMJtpEiXcAn6lX6jzRryUnfAsvy6sWwbtZpxCTXTx0ZPsM9uvnnz6JGyMsVn5GAJ1v6ZixF9ehmxJ13MLwfxyBmQs3FUMB0hDB9sZuRk/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="762" data-original-width="420" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiYcWRgDuhUsGPz4KJGegnL-7XPvRNLVaYZltYtMJtpEiXcAn6lX6jzRryUnfAsvy6sWwbtZpxCTXTx0ZPsM9uvnnz6JGyMsVn5GAJ1v6ZixF9ehmxJ13MLwfxyBmQs3FUMB0hDB9sZuRk/w352-h640/image.png" width="352" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Statistik Desktiptif dengan Excel</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Nilainya adalah sama dan identik dengan hasil perhitungan dengan SPSS apalagi jika digit di belakang koma dibuat sama. Jika ingin melihat formula dari masing-masing cell adalah sebagai berikut:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhDKXkfoSxU3-fmJSUIzIM_fw_O8kKd1QV_t4Ja9iMd-ejd0F6nHjNWUx9Lugp7FV9x9suMJAYjv8DzH1gaAJsE6IUXbzqVrQLwG4ogHUQCnAP1m9XEviHrBPnzZbDRW1tjICY9SACjBV0/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="766" data-original-width="780" height="589" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhDKXkfoSxU3-fmJSUIzIM_fw_O8kKd1QV_t4Ja9iMd-ejd0F6nHjNWUx9Lugp7FV9x9suMJAYjv8DzH1gaAJsE6IUXbzqVrQLwG4ogHUQCnAP1m9XEviHrBPnzZbDRW1tjICY9SACjBV0/w598-h589/image.png" width="598" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Function yang dipergunakan</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Tampak pada gambar di atas menu function yang dipergunakan. Penting diingat bahwa sering terjadi kesalahan pada cell yang dituju sehingga hasilnya juga akan salah. Ketelitian sangat diperlukan dalam analisis dengan Excel.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Jika kita bisa menghitung nilai Skewness dan Kurtosis dengan mudah, maka kita akan bisa juga menghitung normalitas dengan Jarque-Berra. Atau mungkin regresi, korelasi? Memang bisa bahkan uji beda juga bisa. Nanti akan kita bahas di artikel selanjutnya.<br /><br /></span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-71367598140107828782021-12-07T09:00:00.000+07:002021-12-07T09:00:00.197+07:00Tutorial Cara Download File dari Google Drive<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dalam artikel sebelumnya telah kita sampaikan bahwa jika menginginkan file yang dipergunakan dalam simulasi di blog ini dapat di <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/08/apa-itu-google-drive.html" target="_blank"><span style="color: red;">download di Google Drive secara gratis</span></a></b>. Berbeda dengan layanan penyimpanan atau berbagi file yang lain yang biasanya menyertakan iklan, Google Drive sama sekali tidak memuat iklan di sana. Kita dapat melakukan download atau pun upload file secara gratis dan tidak ada iklan sama sekali. Kapasitasnya pun juga lumayan besar yaitu 15 GB per akun. Dan jika ingin lebih dapat menggunakan premium dan meng upgrade menjadi 100 GB dengan biaya tertentu. Akan tetapi sebenarnya 15 GB sudah cukup banyak. Dan jika diperlukan lagi, kita bisa membuat akun baru dan mendapatkan 15 GB lagi.</span></p><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Untuk mendapatkan media penyimpanan tersebut sangat mudah. Bahkan jika kita punya akun G Mail, maka otomatis layanan Google Drive akan diberikan. Hanya mungkin dipergunakan atau tidak. Layanan ini juga dapat diakses dengan SmartPhone Anda, terutama yang berbasis Android. Anda dapat menyimpan foto atau video Anda di G Drive untuk menghemat kapasitas SmartPhone Anda. Selain itu, Anda juga bisa mempunyai beberapa akun G Drive dalam satu SmartPhone. Jadi sebenarnya kita tidak perlu menggunakan MMC atau media penyimpanan eksternal lain karena media G Drive jauh lebih memudahkan pekerjaan atau penyimpanan file kita.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span>Bagaimana cara mendownload file dari blog ini? Sangat mudah. Suatu saat bila Anda mendapati artikel dan ingin mendapatkan file yang dipergunakan untuk simulasi, maka bisa melihat keterangan yang ada di artikel, misalnya seperti ini:</span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span></span></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjfzZgJ9J3VkmSydPvT9z-zslGbuIpx2tc20Q_IJwwBebsg1g4QLKCjPCJbs4yNjULf9RsHX5QHT3EtsXdfem04s4FJ-et_sC2YaCwUurxglXTvszrzlsd0Uto_jhtHlbV3OMqvAf4xUn4/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="430" data-original-width="857" height="290" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjfzZgJ9J3VkmSydPvT9z-zslGbuIpx2tc20Q_IJwwBebsg1g4QLKCjPCJbs4yNjULf9RsHX5QHT3EtsXdfem04s4FJ-et_sC2YaCwUurxglXTvszrzlsd0Uto_jhtHlbV3OMqvAf4xUn4/w577-h290/image.png" width="577" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Link file yang akan didownload<br /></span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><span><br /></span></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span>Anda tinggal meng klik link seperti pada gambar di atas, sehingga Anda akan diarahkan ke halaman utama G Drive yaitu seperti ini:</span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEieGohJz2NJ0Yb9Mu4ZJPFPoMwUAnSIaLVwr80SlaHNWVT3gdbb7pt-XIwJfBv4ImVKpKommtFN1d45EN6PDkyqAiEos068v8rXAglN7oIkBwXBG8UQUQmQAkIl_UZzReJmyBEnxoPcmb4/s1280/image.png" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img border="0" data-original-height="739" data-original-width="1280" height="336" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEieGohJz2NJ0Yb9Mu4ZJPFPoMwUAnSIaLVwr80SlaHNWVT3gdbb7pt-XIwJfBv4ImVKpKommtFN1d45EN6PDkyqAiEos068v8rXAglN7oIkBwXBG8UQUQmQAkIl_UZzReJmyBEnxoPcmb4/w581-h336/image.png" width="581" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Halaman Utama Googel Drive</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><div style="text-align: justify;">Anda tinggal mengklik untuk melakukan download. Tetapi pastikan bahwa Akun GMail Anda telah aktif dan tidak menggunakan akun orang lain. Untuk memastikan, lihat di tampilan Google Anda lalu klik pada kanan atas seperti gambar di bawah ini:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj08TPpagEPApgFE-iKFw19xGjUxJ-3mNO5pSiVKGyUM0zj4BxxLn4BbbLJIpzjXunK2ZljpQAI8uXivfB8x8xYnaOJewyNOTzeyfvyuS6CJb7I_rLUb90TiMANjkHHy6mh5iUYZPXOF1E/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="678" data-original-width="1182" height="339" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj08TPpagEPApgFE-iKFw19xGjUxJ-3mNO5pSiVKGyUM0zj4BxxLn4BbbLJIpzjXunK2ZljpQAI8uXivfB8x8xYnaOJewyNOTzeyfvyuS6CJb7I_rLUb90TiMANjkHHy6mh5iUYZPXOF1E/w590-h339/image.png" width="590" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Melihat Akun Google yang aktif</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><div style="text-align: justify;">Maka akan tampak akun google yang aktif. Pastikan bahwa itu akun Anda. Setelah di klik pada file yang akan di download, maka otomatis akan mendownload seperti biasa.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhpk7XWJlgKLVe3iJnt_u-QmOzEFw21VfGelKBFk82WU6VD8Fde-TgWp3BLOdJsV-iT4fCLQjpXemPyoBW4X7THdzB9HhaFdwW-XujnRS48JFVpljW5mqRO1NkybI5xwilg-MsrE-OPK1I/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="737" data-original-width="1280" height="338" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhpk7XWJlgKLVe3iJnt_u-QmOzEFw21VfGelKBFk82WU6VD8Fde-TgWp3BLOdJsV-iT4fCLQjpXemPyoBW4X7THdzB9HhaFdwW-XujnRS48JFVpljW5mqRO1NkybI5xwilg-MsrE-OPK1I/w588-h338/image.png" width="588" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Progress download di kiri bawah</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><div style="text-align: justify;">Progress download dapat Anda lihat di kiri bawah layar monitor Anda. Setelah itu tinggal klik seperti biasa untuk membuka file, atau melihatnya di folder untuk Anda copas atau pindah di folder lain. Jika Anda belum berhasil, kemungkinan Akun Anda belum aktif, misalnya Anda menggunakan komputer atau laptop bersamaan dengan orang lain, kadang akun G Mail yang aktif bukan milik Anda tetapi milik orang lain.</div><br /></span><p></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-47743097923652971182021-12-02T09:00:00.018+07:002021-12-02T12:40:43.745+07:00Uji Wald-Wolfowitz dengan SPSS Versi 26<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Wald-Wolfowitz adalah uji beda untuk dua sampel yang tidak berkorelasi pada statistik parametrik. Uji yang sejenis misalnya Mann-Whitney U Test, Kolmogorov-Smirnov atau pun Median Test. Uji ini sebenarnya merupakan perluasan dari uji run atau run test pada satu sampel non parametrik. Apa dan bagaimana penggunaannya? Mari kita bahas bersama</span></p>
<h2 style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar isi</b></span></h2><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><a href="#uji">Uji Dua Sampel tidak Berkorelasi</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#non">Statistik Non Parametrik</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#beda">Uji beda dua sampel tidak berkorelasi pada Statistik Non Parametrik</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#wald">Uji Wald-Wolfowitz</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#simulasi">Simulasi Uji Wald-Wolfowitz dengan SPSS Versi 26</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></span></li></ol><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<h2 style="text-align: left;"><span id="uji" style="font-size: medium;"><b>Uji Dua Sampel Tidak Berkorelasi</b></span></h2><div><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Seorang peneliti bisa berhadapan dengan dua buah kelompok atau sampel data atau grup yang tidak berasal dari populasi yang sama bahkan mempunyai jumlah atau anggota sampel yang berbeda. Misalnya kita ingin mengetahui preferensi suatu merek elektronik tertentu antara kelompok mahasiswa dengan pelajar, atau antara profesi A dengan profesi B. Kedua kelompok sampel tersebut tidak berkorelasi, sehingga diperlukan metode-metode khusus.</div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;">Metode independent test sudah sering kita jumpai dalam berbagai penelitian. Metode ini dikembangkan untuk melihat perbedaan (atau persamaan) di antara dua sampel yang tidak berkorelasi. Kita bisa menggunakan beberapa acuan, misalnya nilai median, atau ranking atau acuan yang lain. </div><div style="text-align: justify;"><br /></div></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b><br /></b></span></div>
<h2 style="text-align: justify;"><span id="non" style="font-size: medium;"><b>Statistik Non Parametrik</b></span></h2><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pada statistik parametrik, maka harus ada beberapa asumsi, misalnya normalitas dan juga skala pengukuran juga harus interval atau rasio. Pada kenyataannya banyak data penelitian yang tidak berskala itu, misalnya nominal atau ordinal atau tidak mampu memenuhi asumsi atau prasyarat pada statistik parametrik. Oleh karena itu, statistik non parametrik menjadi sangat penting ketika kita bekerja dengan data berskala nominal atau ordinal.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><div><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Sebagai contoh adalah data yang berbentuk biner, atau data yang berkala ordinal. Beberapa metode statistik non parametrik untuk dua sampel yang tidak berhubungan justru lebih banyak dari pada metode statistik parametrik untuk dua sampel yang tidak berhubungan. Beberapa di antaranya kita bahas bersama di artikel ini.</div><div><br /></div></span></div></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<h2 style="text-align: left;"><span id="beda" style="font-size: medium;"><b>Uji Beda Dua Sampel Tidak Berkorelasi pada Statistik Non Parametrik</b></span></h2><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Ada beberapa uji beda dua sampel yang tidak berkorelasi pada statistik non parametrik. Uji tersebut misalnya Mann-Whitney U Test, Kolmogorov-Smirnov, Median Test dan yang akan kita bahas pada artikel kali ini adalah Uji Wald-Wolfowitz. Masing-masing uji mempunyai perbedaan dan karakteristik sendiri-sendiri. Untuk selengkapnya silahkan visit di artikel tentang <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/10/uji-beda-dua-sampel-independent-pada.html" target="_blank"><span style="color: red;">uji beda dua sampel yang tidak berkorelasi pada statistik non parametrik.</span></a></b></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<h2 style="text-align: left;"><span id="wald" style="font-size: medium;"><b>Uji Wald-Wolfowitz</b></span></h2><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Wald-Wolfowitz sebenarnya adalah nama dua orang ahli statistik yaitu Abraham Wald dan Jacob Wolfowitz. Abraham Wald adalah seorang Yahudi berkebangsaan Hongaria yang hidup antara 31 Oktober 1902 sampai dengan 13 Desember 1950. Beliau mempunyai kontribusi besar dalam teori pengambilan keputusan, geometri dan bahkan ekonometrika. Sedangkan Jacob Wolfowitz adalah seorang Yahudi berkebangsaan Polandia yang hidup pada 19 Maret 1910 sampai dengan 16 Juli 1981. Keduanya banyak bekerja sama di bidang matematika dan salah satu warisannya adalah uji Wald-Wolfowitz.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Wald-Wolfowitz sebenarnya adalah perluasan dari Run Test. Run Test (uji run) adalah uji satu sampel pada statistik non parametrik. Konsep dasar dari run test adalah menghitung ada berapa perubahan atau 'runs' pada suatu distribusi data. Run dinyatakan dengan adanya perubahan atau perbedaan pada urutan data. Nilai run tersebut lalu dikonsultasikan pada tabel run, di mana jika lebih besar (atau lebih kecil) dari nilai tabel maka peneliti dapat memberikan justifikasi apakah distribusi data tersebut random atau tidak. <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/09/run-test-pada-statistik-non-parametrik.html" target="_blank"><span style="color: red;">Uji run selengkapnya dapat Anda simak di artikel ini</span></a></b>.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk uji Wald-Wolfowitz juga menggunakan dasar yang sama. Karena ada dua sampel, maka disusun secara berturutan, misalnya dari nilai rendah ke tinggi. Dua sampel tersebut dijadikan satu secara ranking atau urut dari kecil sehingga menjadi 1 distribusi data saja, dan di kolom sebelahnya diberikan kode kelompok, dari kelompok 1 atau kelompok 2. Setelah itu, setiap ada perubahan kelompok, berarti ada 1 run, demikian seterusnya sampai nilai terbesar.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Misalnya ada data A : 3, 5, 7 dan 2 dan data B: 4, 1, dan 8</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Maka kita susun menjadi satu baris secara urut: 1, 2, 3, 4, 5, 7 dan 8. Lalu kita hitung Run. Yang pertama dari 1 pada B diikuti 2 dari A, maka ada 1 run. Setelah itu dari 2 ke 3 tidak ada run karena sama-sama berasal dari A. Setelah itu 3 ke 4 ada lagi 1 run karena dari A ke B demikian seterusnya.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Setelah itu tinggal dihitung jumlah runs lalu dikonsultasikan dengan tabel runs, apakah ada perbedaan atau tidak. Adapun persamaan umumnya adalah sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiBNGfuOEOt0nvN7ebJ1x89zNsYNmJHpObJ5zTsRjrK6913sbHJhkQOvMEmhMV14EWAjP8tO0UwMRE4fntuEOhTQRoQGyTRvM432mCsRZfJduUfiJkW-lck7_r7zCbYlN_q2FDY3C5jL1E/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img alt="Rumus Wald-Wolfowitz" data-original-height="112" data-original-width="459" height="136" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiBNGfuOEOt0nvN7ebJ1x89zNsYNmJHpObJ5zTsRjrK6913sbHJhkQOvMEmhMV14EWAjP8tO0UwMRE4fntuEOhTQRoQGyTRvM432mCsRZfJduUfiJkW-lck7_r7zCbYlN_q2FDY3C5jL1E/w556-h136/image.png" title="Rumus Wald-Wolfowitz" width="556" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Rumus Wald-Wolfowitz</span></b></td></tr></tbody></table>Dengan N adalah jumlah Runs.<br /><br /></span></div>
<h2 style="text-align: left;"><b><span id="simulasi" style="font-size: medium;">Simulasi Uji Wald-Wolfowitz dengan SPSS Versi 26</span></b></h2><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk <b><a href="https://drive.google.com/file/d/1tMpWy-_XttfEDJUh1RWcJV1SzRx3SaoF/view?usp=sharing" target="_blank"><span style="color: red;">simulasi uji Wald-Wolfowtz kita menggunakan data yang ada di sini</span></a></b>. Silahkan didownload dengan akun Gmail Anda. Itu adalah data simulasi saja dari 20 yang terbagi dalam kelompok 1 dan kelompok 2. </span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjZ0cuxAdelE_GDziyHH_9NHMtsvOTJGFpZI7AgxpYIlWvMMhb0D7TN5kEIMaWh059ACmmxavo64ELVeeguvO24xgzx6FX6xvFblQTjl7sduDdHENISrLbitfP7SzkFaExD8hNZqs_wRUs/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img alt="Menu Wald-Wolfowitz dalam SPSS Versi 26" data-original-height="692" data-original-width="923" height="416" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjZ0cuxAdelE_GDziyHH_9NHMtsvOTJGFpZI7AgxpYIlWvMMhb0D7TN5kEIMaWh059ACmmxavo64ELVeeguvO24xgzx6FX6xvFblQTjl7sduDdHENISrLbitfP7SzkFaExD8hNZqs_wRUs/w555-h416/image.png" title="Menu Wald-Wolfowitz dalam SPSS Versi 26" width="555" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Wald-Wolfowitz dalam SPSS Versi 26</span></b></td></tr></tbody></table><br />Pilih Analyze, lalu pilih Nonparametric Tests, pilih Legacy Dialogs dan klik pada 2 Independent Samples. Lalu kita akan diarahkan ke Menu Uji dua sampel tidak berkorelasi pada statistik non parametrik sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgReN3nogkbitCW6I3sTNWeFa8pQaVgCM_ZX4-u_5smvkLkzPmpIBTOex3ML1lMsiuWzX7tYDYaLNdisid2esngLB6aFAdETCacM9FuK7lF9nhqL8TzTrDTuZJmZAONDvA1PwJ1FOPzDMU/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img alt="Menu 2 Independent Samples" data-original-height="339" data-original-width="443" height="387" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgReN3nogkbitCW6I3sTNWeFa8pQaVgCM_ZX4-u_5smvkLkzPmpIBTOex3ML1lMsiuWzX7tYDYaLNdisid2esngLB6aFAdETCacM9FuK7lF9nhqL8TzTrDTuZJmZAONDvA1PwJ1FOPzDMU/w507-h387/image.png" title="Menu 2 Independent Samples" width="507" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu 2 Independent Samples</span></b></td></tr></tbody></table>Masukkan variabel ke Test Variable List dan berikan tanda centang pada Wald-Wolfowitz runs seperti pada gambar di atas. Setelah itu klik pada Define Groups untuk menentukan grup 1 (Tepat) dan 2 (Terlambat) seperti pada gambar di bawah:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjDyu0q4RnVFXOOyfBr2lTuzUm5z4BPGJiDzWyn3O4nEczx296Jmd3_y3Nix0ZOyQ0mBH3EOQRrQ-OQjQYK7zm9a8msho3u1QGIxNyUcA5p53GIFjOHPfg8SIFOfq3QY-nt2pK41-dfGyI/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img alt="Mendefinisikan Grup" data-original-height="150" data-original-width="225" height="313" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjDyu0q4RnVFXOOyfBr2lTuzUm5z4BPGJiDzWyn3O4nEczx296Jmd3_y3Nix0ZOyQ0mBH3EOQRrQ-OQjQYK7zm9a8msho3u1QGIxNyUcA5p53GIFjOHPfg8SIFOfq3QY-nt2pK41-dfGyI/w469-h313/image.png" title="Mendefinisikan Grup" width="469" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Mendefinisikan Grup</span></b></td></tr></tbody></table>Setelah itu klik Continue lalu Klik lagi OK sehingga akan keluar output sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrD_y0TOWg4_h-5dUgGP-bheUCkGABFjRb7ohegMecNyBorp9amBFZe4w7LUOvHGzIREdjH4hFkK-LUGHovMLLgFs8xzfzg9g18Z7egG3t1RzLyO6cApjGYXhfJHC4BJGgn9ig0-_Bp1M/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img alt="Output Frekuensi" data-original-height="128" data-original-width="225" height="312" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrD_y0TOWg4_h-5dUgGP-bheUCkGABFjRb7ohegMecNyBorp9amBFZe4w7LUOvHGzIREdjH4hFkK-LUGHovMLLgFs8xzfzg9g18Z7egG3t1RzLyO6cApjGYXhfJHC4BJGgn9ig0-_Bp1M/w548-h312/image.png" title="Output Frekuensi" width="548" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Frekuensi</span></b></td></tr></tbody></table>Tampak bahwa terdapta 9 sampel yang tepat dan 11 sampel yang terlambat. Ini hanya simulasi data saja di mana total sampel adalah 20. Setelah itu output yang berikutnya adalah: </span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjHi88F7z2J8F9Z0KcvrUwW1CD3gwY0wcQT6nUCtqRcCDcFOLEtbBCfSkkrphkaGGOwpSk4M4NZ7VEc0_oDc_Cg0ZUtBHLB0C0akibVLvq7aUxxQ4tatZ5QY0v6lay_dsxbhndthnt85zo/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img alt="Output Wald-Wolfowitz" data-original-height="193" data-original-width="466" height="218" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjHi88F7z2J8F9Z0KcvrUwW1CD3gwY0wcQT6nUCtqRcCDcFOLEtbBCfSkkrphkaGGOwpSk4M4NZ7VEc0_oDc_Cg0ZUtBHLB0C0akibVLvq7aUxxQ4tatZ5QY0v6lay_dsxbhndthnt85zo/w525-h218/image.png" title="Output Wald-Wolfowitz" width="525" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Wald-Wolfowitz</span></b></td></tr></tbody></table>Jumlah run dapat dilihat pada kolom Number of Runs dan nilai Wald pada kolom Z. Tampak bahw nilai Signifikansi pada kedua kemungkinan adalah sebesar 0,255 dan 0,605. Keduanya masih di atas 0,05 yang berarti bahwa tidak terdapat perbedaan antara kedua kelompok 1 dan 2 atau Tepat dan Terlambat.<br /><br /><br /></span></div>
<h2 style="text-align: justify;"><b style="text-align: left;"><span id="kesimpulan" style="font-size: medium;">Kesimpulan</span></b></h2><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dari berbagai metode yang ada, semuanya mempunyai karakteristik sendiri. Wald-Wolfowitz menggunakan data ordinal tetapi tidak bisa digunakan untuk data biner. Untuk skala interval juga bisa jika diasumsikan sebagai ordinal karena tidak memenuhi asumsi normalitas. Akan tetapi memang banyak yang beranggapan bahwa metode Kolmogorov-Smirnov lebih efektif dibandingkan metode Wald-Wolfowitz.</span></div>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-61252838845017760432021-11-29T09:00:00.376+07:002021-12-02T10:31:02.561+07:00Uji Normalitas pada Analisis Regresi Linier Berganda dengan SPSS Versi 26<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji normalitas adalah untuk melihat apakah suatu data terdistribusi normal atau tidak. Beberapa uji statistik, terutama statistik parametrik mensyaratkan adanya normalitas pada data yang akan diuji. Artikel ini akan fokus pada uji normalitas pada analisis regresi linier berganda dengan alat bantu berupa program SPSS Versi 26. Apa dan bagaimana uji normalitas pada analisis regresi linier? Mari kita bahas bersama.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar Isi</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#normal">Normalitas Data</a></span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#parametrik">Statistik parametrik</a></span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#regresi">Analisis regresi linier berganda</a></span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#residual">Nilai residual pada analisis regresi linier berganda</a></span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#berbagai">Berbagai uji normalitas pada analisis regresi linier berganda</a></span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#histogram">Histogram</a></span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#plot">Normal P Plot</a></span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#lili">Uji Lillieffors</a></span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#shapiro">Uji Shapiro Wilks</a></span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#skewness">Skewness dan Kurtosis</a></span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#jarque">Jarque Berra</a></span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></span></li></ol><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span id="normal" style="font-size: medium;"><b>Normalitas Data</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span>Suatu data dinyatakan normal jika diplotkan akan menyerupai bentuk lonceng. Jika normal baku maka akan </span>mempunyai nilai rata-rata mendekati nol dan simpangan baku mendekati 1. Terminologi normal untuk data sudah ada sejak abad 18 dengan banyak para tokoh yang memberikan jasa, di antaranya <span style="text-align: left;">Abraham de Moivre, </span><span style="text-align: left;">Pierre Simon de Laplace, </span><span style="text-align: left;">Legendre, </span>Johann Carl Friedrich Gauß, Francis Galton dan masih banyak lagi. Metode yang dipergunakan juga sangat banyak dan bervariasi. Dalam artikel ini kita akan menekankan pada uji normalitas pada analisis regresi linier berganda. Untuk kajian normalitas secara lebih luas, bisa disimak di <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/search/label/Normalitas" target="_blank"><span style="color: red;">artikel normalitas</span></a></b>.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span id="parametrik" style="font-size: medium;"><b>Statistik Parametrik</b></span></div><div><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Statistik parametrik adalah alat uji statistik yang dikenakan pada data berskala interval atau rasio dan memenuhi syarat-syarat tertentu. Kondisi atau syarat-syarat uji parametrik salah satunya adalah normalitas. Jika suatu data tidak memenuhi asumsi normalitas, maka tidak bisa dikenai statistik parametrik (tentunya asumsi parametrik yang lain juga memenuhi). Untuk analisis regresi linier berganda termasuk statistik parametrik sehingga harus memenuhi asumsi normalitas. Lebih jauh tentang statistik parametrik, silahkan visit di <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/10/pengertian-statistik-parametrik-dan.html" target="_blank"><span style="color: red;">artikel tentang statistik parametrik</span></a></b>.</div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;"><br /></div></span></div>
<div style="text-align: justify;"><b><span id="regresi" style="font-size: medium;">Analisis Regresi Linier Berganda</span></b></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Analisis regresi linier berganda adalah metode analisis statistik untuk mencari pengaruh dari beberapa variabel bebas terhadap satu buah variabel terikat. Jika hanya ada satu variabel bebas, sering disebut dengan analisis regresi linier sederhana. Metode statistik ini sangat populer dipergunakan untuk mahasiswa yang sedang menempuh tugas akhirnya atau skripsi. Banyak juga alat bantu atau software yang mempermudah melakukan analisis regresi linier. Bahkan di Microsoft Excel pun sudah tersedia menu ini.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2009/03/regresi-linear.html" target="_blank"><span style="color: red;">Analisis regresi linier berganda</span></a></b> merupakan statistik parametrik sehingga memerlukan asumsi normalitas, di samping berbagai asumsi lain yang termasuk dalam <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2009/03/uji-asumsi-klasik.html" target="_blank"><span style="color: red;">uji asumsi klasik</span></a></b>. Terpenting dari uji normalitas dalam analisis regresi linier berganda adalah bahwa uji normalitas dilakukan terhadap nilai residualnya, bukan pada masing-masing variabel dalam penelitian. Apakah tidak boleh melakukan uji normalitas pada masing-masing variabel? Tentu saja boleh, tetapi itu bukan uji normalitas yang diperlukan dalam analisis regresi linier berganda. Jadi analisis regresi linier bisa dilakukan meskipun ada salah satu atau lebih variabel yang tidak terdistribusi secara normal. Acuannya adalah nilai residual. </span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span id="residual" style="font-size: medium;"><b>Nilai Residual pada analisis regresi linier berganda</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Residual pada regresi linier adalah selisih antara nilai sebenarnya dengan nilai prediksi. Sebagai contoh, nilai variabel terikat pada sampel 01 adalah sebesar 10, tetapi hasil prediksi dari persamaan regresi yang dihasilkan adalah sebesar 9. Maka dapat dinyatakan bahwa nilai residual adalah sebesar 1 atau selisih dari 10 dengan 9. Nilai residual bisa positif dan bisa juga negatif. Karena menggunakan metode kuadrat terkecil maka nilai residual pasti 0. Jika tidak 0 berarti ada yang salah perhitungannya. </span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Nilai residual inilah yang harus normal. Jika nilai residual tidak terdistribusi secara normal, maka hasil regresi akan terdegradasi dan tidak boleh dipergunakan. Modifikasi atau transformasi tentu bisa dilakukan kepada variabel-variabel yang ada. Bisa ditransformasikan atau dikeluarkan data yang outliers atau menambah data, mengurangi data, menghilangkan variabel dan lain-lain. <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/04/apa-itu-residual-pada-regresi-linear.html" target="_blank"><span style="color: red;">Diskusi tentang nilai residual lebih lanjut silahkan visit di sini</span></a></b>.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span id="berbagai" style="font-size: medium;"><b>Berbagai Uji Normalitas pada Analisis Regresi Linier Berganda</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Ada banyak sekali uji normalitas yang sudah tersedia di SPSS Versi 26 untuk menguji normalitas pada analisis regresi linier berganda. Semuanya mempunyai karakteristik masing-masing dan dapat dipilih oleh peneliti. Bisa menggunakan metode grafis, misalnya dengan histogram atau normal P Plot. Ada juga yang menggunakan metode statistik seperti Liliefors, Sharpiro-Wilks, Skewness dan Kurtosis atau pun Jarque Berra. Mari kita pelajari bersama satu persatu.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk data yang dipergunakan silahkan <b><a href="https://drive.google.com/file/d/1_oyeiy91WlF_v4gTx_2ndc3cs7mxVIGr/view?usp=sharing" target="_blank"><span style="color: red;"><span>download di Google Driv</span>e</span></a></b> dengan akun Gmail Anda. Setelah itu pilih Analyze, pilih Regression lalu klik pada Linear seperti pada gambar di bawah:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgsulu-Cl1pjCMVagbmKwG0FScnzfRkBn-NHg3qc-3Co_oCBz8ErtN6z0jp-GrzEFpYfFCMr6NoGYem5FNMkEaJ-nG5-F412QnjbDUTxaX7yL4rYAod46Kh_nuZQ4-H2iEXBVcO8G7JsYs/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="729" data-original-width="1053" height="355" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgsulu-Cl1pjCMVagbmKwG0FScnzfRkBn-NHg3qc-3Co_oCBz8ErtN6z0jp-GrzEFpYfFCMr6NoGYem5FNMkEaJ-nG5-F412QnjbDUTxaX7yL4rYAod46Kh_nuZQ4-H2iEXBVcO8G7JsYs/w512-h355/image.png" width="512" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Regresi Linier pada SPSS Versi 26</span></b></td></tr></tbody></table></div><br /></div></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Maka akan diarahkan ke menu regresi oleh SPSS. Masukkan variabel DAC ke Dependent dan variabel yang lain ke Independents seperti pada gambar di bawah. </span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiJxr6y3mgeZaIhpm5UT_O0dJ0Gg9m4x2B0bz-iJJg2zsEDO0Q6BXXahSig4zo7YO5JzmDbX2PmsgSmE0Jh1hSYNG973UC7RN1DTpgjsAUntSIEbuDoZdPGo9R6P0nsWI82fNABHbv5FyQ/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="413" data-original-width="508" height="427" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiJxr6y3mgeZaIhpm5UT_O0dJ0Gg9m4x2B0bz-iJJg2zsEDO0Q6BXXahSig4zo7YO5JzmDbX2PmsgSmE0Jh1hSYNG973UC7RN1DTpgjsAUntSIEbuDoZdPGo9R6P0nsWI82fNABHbv5FyQ/w525-h427/image.png" width="525" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan Variabel<br /><br /></span></b></td></tr></tbody></table>Setelah itu klik pada Plots di kanan atas sehingga akan diarahkan ke sub menu sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhuO0HuJ3vnoO72jIgpR7bDV1hcDxOwUy58_b1CXdSsTcJj4-nGao75D7u3BomSQwATL5f_55hyphenhyphenqCYZOFmC2mbnm-ky1ZYPmoxarMmeC4UrioQXlsWboKzOMY3lzG71pyB5kIqeo6GHkLE/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="318" data-original-width="373" height="454" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhuO0HuJ3vnoO72jIgpR7bDV1hcDxOwUy58_b1CXdSsTcJj4-nGao75D7u3BomSQwATL5f_55hyphenhyphenqCYZOFmC2mbnm-ky1ZYPmoxarMmeC4UrioQXlsWboKzOMY3lzG71pyB5kIqeo6GHkLE/w533-h454/image.png" width="533" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memberikan Tanda Centang pada Standardized Residual Plots</span></b></td></tr></tbody></table><br />Berikan tanda centang pada Histogram dan Normal probability plot seperti pada gambar di atas. Setelah itu klik Continue maka akan kembali ke gambar sebelumnya dan klik Save di kanan atas di bawah Plots sehingga akan masuk ke sub menu yang lain yaitu sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjTSA4CeGJ8ZjLHX4x2ZMSUktAxPphZ8sAS-pn3sFE-Gl32Z941gP3K9M6oZISBLDdhYpg_m-eJ0jX8K_iEEKszEI2gn7lhzjRTEgekWT62MLS4jpkMOF9_gaHO-UNGM39Ddht3hprEPKI/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="567" data-original-width="409" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjTSA4CeGJ8ZjLHX4x2ZMSUktAxPphZ8sAS-pn3sFE-Gl32Z941gP3K9M6oZISBLDdhYpg_m-eJ0jX8K_iEEKszEI2gn7lhzjRTEgekWT62MLS4jpkMOF9_gaHO-UNGM39Ddht3hprEPKI/w461-h640/image.png" width="461" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memberikan Tanda Centang pada Unstandardized</span></b></td></tr></tbody></table>Berikan tanda centang pada Unstandardized seperti pada gambar di atas. Lalu klik Continue lalu klik OK sehingga akan keluar output dan juga variabel baru di SPSS.<br /><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg4eoOdcUv8fI7eh5yLQ6keNkslPKerRWELk3S077yb4d-kC4DhIQM_Q8GjTqLnHKpBw8bqCips_raSACClxlvtdXPt4KNhYNLX4rjtxNZIfPyhUhPOjqJ-bjVIyr95l45HdfBH2kMwSY4/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="678" data-original-width="1112" height="331" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg4eoOdcUv8fI7eh5yLQ6keNkslPKerRWELk3S077yb4d-kC4DhIQM_Q8GjTqLnHKpBw8bqCips_raSACClxlvtdXPt4KNhYNLX4rjtxNZIfPyhUhPOjqJ-bjVIyr95l45HdfBH2kMwSY4/w543-h331/image.png" width="543" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Variabel Baru yaitu Residual (Res_1)</span></b></td></tr></tbody></table></div></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Nilai Residual ini lah yang akan diuji normalitasnya, bukan masing-masing variabel bebas atau terikat. Berikut penjelasan lebih rinci tentang <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/04/apa-itu-residual-pada-regresi-linear.html" target="_blank"><span style="color: red;">residual pada regresi linier</span></a></b>. Berikutnya akan kita uji normalitasnya dengan berbagai metode yang ada dan lazim dipergunakan.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span id="histogram" style="font-size: medium;"><b>Histogram</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Metode histogram sering dipergunakan dalam uji normalitas. Merupakan metode grafis sehingga lebih mudah dilihat meskipun kadang menimbulkan perdebatan di antara para pengamatnya. Metode ini keluar karena kita memberikan tanda centang pada Histogram pada Sub Menu Plots di atas.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhNmurVf8oXyuhdj0ipwM1jlAGo3ei6m6oDnwlTpvAl-9Ha7ed4zoQ-9xW9GbU3MMkI32u2dtP5pPSS5LkhXtGYLRsXDAshwHE2PM_O1AhRSr29DN_8_5aoxi51xPutvLUeyxhPZvifxjU/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="555" data-original-width="940" height="316" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhNmurVf8oXyuhdj0ipwM1jlAGo3ei6m6oDnwlTpvAl-9Ha7ed4zoQ-9xW9GbU3MMkI32u2dtP5pPSS5LkhXtGYLRsXDAshwHE2PM_O1AhRSr29DN_8_5aoxi51xPutvLUeyxhPZvifxjU/w535-h316/image.png" width="535" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Uji Normalitas Histogram</span></b></td></tr></tbody></table>Model regresi linier dinyataka memenuhi asumsi normalitas jika plot histogram menyerupai bentuk lonceng. Gambar di atas tampak bahwa ada nilai yang terlalu jauh menyimpang di bagian kanan. Ini menunjukkan bahwa model tidak memenuhi asumsi normalitas. Asumsi normalitas terpenuhi jika hasil histogram adalah menyerupai bentuk lonceng dengan sisi kanan dan kiri relatif sama dan kebanyakan nilai mengumpul di tengah.<br /><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span id="plot" style="font-size: medium;"><b>Normal P Plot</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Normal P Plot juga merupakan uji normalitas dengan diagram. Output ini akan muncul ketika kita memberikan tanda centang pada Normal probability plot seperti pada gambar di atas pada sub menu Plot.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgB5VD8NN8tFIEqAYwpDEo6vzLnqiNpLYxbShVpw2ftJFn7nNiR-D15cMb7UUuHgt5jLYNaYMId-dtkwbAvWrEd_6WGWM6Pz418-eCv3oD9pE2m3uOqWWsTYi5AsAY13vZl9KxIfsj6Fk0/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="555" data-original-width="940" height="318" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgB5VD8NN8tFIEqAYwpDEo6vzLnqiNpLYxbShVpw2ftJFn7nNiR-D15cMb7UUuHgt5jLYNaYMId-dtkwbAvWrEd_6WGWM6Pz418-eCv3oD9pE2m3uOqWWsTYi5AsAY13vZl9KxIfsj6Fk0/w539-h318/image.png" width="539" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Uji Normalitas dengan P Plot</span></b></td></tr></tbody></table>Model dinyatakan memenuhi asumsi normalitas jika P Plot titik pada grafik mendekati sumbu diagonal pada grafis. Gambar di atas tampak bahwa titik-titik cenderung membentuk huruf S pada sumbu diagonalnya. Hasil ini selaras dengan pengujian histogram yang menyatakan bahwa model tidak memenuhi asumsi normalitas.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Kedua pengujian di atas adalah dengan metode grafis. Sedangkan beberapa metode di bawah adalah menggunakan metode perhitungan secara statistik.<br /><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span id="lili" style="font-size: medium;"><b>Uji Lilliefors</b></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Metode Lilliefors menggunakan metode Kolmogorov-Smirnov yang merupakan uji satu sampel untuk statistik non parametrik. Konsep dasarnya adalah membandingkan distribusi data yang akan diuji normalitasnya dengan normalitas baku. Jika ada perbedaan berarti data tersebut dinyatakan tidak normal, demikian sebaliknya, jika tidak terdapat perbedaan maka data dinyatakan normal.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pilih Analyze, pilih Descriptive Statistics lalu klik pada Explore seperti pada gambar di bawah:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhv9VqFra0iFAQ7FMe6KrdNB3wh0yDIIeG55MPdYHPPCa2yaJ5aoWbRVz1PGJvkqV13aPTe6vI-Jt-olk4bjjDGPw1i3EDB1kCtYb5wsZeb_S2JMpZbzmxSwmBxBCAyB6-90mZ7CeTCBHI/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="713" data-original-width="810" height="486" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhv9VqFra0iFAQ7FMe6KrdNB3wh0yDIIeG55MPdYHPPCa2yaJ5aoWbRVz1PGJvkqV13aPTe6vI-Jt-olk4bjjDGPw1i3EDB1kCtYb5wsZeb_S2JMpZbzmxSwmBxBCAyB6-90mZ7CeTCBHI/w553-h486/image.png" width="553" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Explore pada SPSS Versi 26</span></b></td></tr></tbody></table>Maka kita akan masuk ke menu Explore dan masukkan variabel Residual ke box Dependent Lists lalu klik Plots di kanan atas seperti pada gambar di bawah:<br /><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhMCBFj7cCSlOpfyPtclsUoPQb68DYaLwt2dMYlXPmTVnQCS8ijFRz28w9hlDIjckUpq4B3DMDtERPQ8-HCc9aes1oEoGQq8roexOapt_75qEqMLc_NHa8sYVovzzZ89XrNHX-5WfdZku0/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="336" data-original-width="451" height="415" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhMCBFj7cCSlOpfyPtclsUoPQb68DYaLwt2dMYlXPmTVnQCS8ijFRz28w9hlDIjckUpq4B3DMDtERPQ8-HCc9aes1oEoGQq8roexOapt_75qEqMLc_NHa8sYVovzzZ89XrNHX-5WfdZku0/w558-h415/image.png" width="558" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan Variabel</span></b></td></tr></tbody></table>Kita akan diarahkan ke sub menu lagi dan berikan tanda centang pada Normal plots with tests seperti pada gambar di bawah:<br /><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhzK7E7J1U_XmVVKuXI_k3TiAkJg3XDv7dfD4tUnkDzrIb5OqeghyGsPy7EcYAr-cApU-wQLHhZ8SA56T-ve1Gyzd5l5w6e-YoId7V_ddyr9MRJmTTGldlwjczVIbw_CQDcexJacNN2SZg/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="338" data-original-width="297" height="553" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhzK7E7J1U_XmVVKuXI_k3TiAkJg3XDv7dfD4tUnkDzrIb5OqeghyGsPy7EcYAr-cApU-wQLHhZ8SA56T-ve1Gyzd5l5w6e-YoId7V_ddyr9MRJmTTGldlwjczVIbw_CQDcexJacNN2SZg/w486-h553/image.png" width="486" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Sub Menu Uji Normalitas</span></b></td></tr></tbody></table>Lalu klik Continue lalu klik OK sehingga akan keluar output sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhwdYEpdnHrTjfg6Fqjht5Hy1bg9MJ6qZ65HgWmQ-jo24TEd0jTOX3mba74NADqQ6-YBiin_NZyUmtE0n0-0occWPlU5X1lmG2AflNIBLdJMFjpKzQuge4nSeVSad2osG_WgestE1tc6iY/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="202" data-original-width="897" height="108" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhwdYEpdnHrTjfg6Fqjht5Hy1bg9MJ6qZ65HgWmQ-jo24TEd0jTOX3mba74NADqQ6-YBiin_NZyUmtE0n0-0occWPlU5X1lmG2AflNIBLdJMFjpKzQuge4nSeVSad2osG_WgestE1tc6iY/w479-h108/image.png" width="479" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Uji Normalitas denga Lilliefors</span></b></td></tr></tbody></table>Hasil di atas memberikan nilai Signifikansi sebesar 0,00 < 0,05 yang berarti ada perbedaan yang signifikan dengan distribusi normal baku. Kesimpulannya adalah bahwa nilai residual tidak normal dan asumsi normalitas pada regresi linier tidak terpenuhi. Hasil ini sesuai dengan hasil yang diberikan dengan pengujian grafis sebelumnya.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Metode ini bahkan latah disebut Uji Kolmogorov-Smirnov karena memang dikembangkan oleh Kolmogorov dan Smirnov. Jadi metode ini juga bisa dilakukan dengan <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2020/11/uji%20normalitas%20spss.html" target="_blank"><span style="color: red;">menu Non parametric atau selengkapnya silahkan simak di sini</span></a></b>.<br /><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span id="shapiro" style="font-size: medium;"><b>Uji Shapiro-Wilks</b></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Shapiro-Wilks menggunakan menu yang sama dengan uji Lilliefors, bahkan outputnya juga berdampingan seperti pada gambar di atas. Dengan konsep yang sama maka output signifikansi adalah sebesar 0,00 < 0,05 sehingga dinyatakan bahwa model regresi linier tidak memenuhi asumsi normalitas. Hasil ini konsisten dengan hasil pengujian yang sebelumnya. <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/07/uji-normalitas-spss-dengan-shapiro-wilk.html" target="_blank"><span style="color: red;">Artikel selengkapnya tentang uji normalitas dengan Shapiro-Wilks kami tampilkan di sini</span></a></b>.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span id="skewness" style="font-size: large;"><b>Skewness dan Kurtosis</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Metode Skewness dan Kurtosis juga sering disebut dengan kemencengan data. Nilai Skewness (S) dan Kurtosis (K) bisa diperoleh dengan SPSS Versi 26, tetapi nilai Z nya harus dihitung sendiri dengan persamaan sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEijlGq8fbaDnNKYXlnIus106H5s1iSuzcmVMN71bbbl8ju-5p4kNCjwZZpVtCuz_CDBn1yTKO-7QJKDRXjKHrO3zG8sanliaEPKKNXy1HcIgMyBkuRlWLJbSug2P2fQ7QF9KP2vyj7bHi0/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="229" data-original-width="176" height="553" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEijlGq8fbaDnNKYXlnIus106H5s1iSuzcmVMN71bbbl8ju-5p4kNCjwZZpVtCuz_CDBn1yTKO-7QJKDRXjKHrO3zG8sanliaEPKKNXy1HcIgMyBkuRlWLJbSug2P2fQ7QF9KP2vyj7bHi0/w424-h553/image.png" width="424" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Rumus Z untuk Skewness dan Kurtosis</span></b></td></tr></tbody></table>Dengan N adalah jumlah sampel. Untuk mencari nilai S dan K, kita bisa menggunakan Analyze, lalu pilih Descriptive Statistics lalu klik pada Descriptives seperti pada gambar di bawah:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgrdGODsU_Ol4CnLJV_DOnuD52UrNBzQKruRAqGDyioos_4vSs0j81UeLoFaU_3WIj_CvN6Sr61R6aetAzmgqoFTbzStQr20tC8MoCvalwkEaLsDGZ51X4TS8sPajT435uQ1tIahdPKByo/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="707" data-original-width="726" height="536" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgrdGODsU_Ol4CnLJV_DOnuD52UrNBzQKruRAqGDyioos_4vSs0j81UeLoFaU_3WIj_CvN6Sr61R6aetAzmgqoFTbzStQr20tC8MoCvalwkEaLsDGZ51X4TS8sPajT435uQ1tIahdPKByo/w550-h536/image.png" width="550" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Analisis Deskriptif pada SPSS Versi 26</span></b></td></tr></tbody></table>Maka kita akan diarahkan ke menu analisis deskriptif</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgMIoxtwOEY-VjjOQ2um4c-4H1Z297ROgoNlDMbkTjyPqDew-rP3caOH0Clmfd2WmDN-fR8uxk2HnTa0_psb_Sw9Xqoi8lVOS8ev7Rj1GcqYC9TaKeQiGnsH7EY50B2QNK1zKQfzCJDwAU/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="289" data-original-width="470" height="288" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgMIoxtwOEY-VjjOQ2um4c-4H1Z297ROgoNlDMbkTjyPqDew-rP3caOH0Clmfd2WmDN-fR8uxk2HnTa0_psb_Sw9Xqoi8lVOS8ev7Rj1GcqYC9TaKeQiGnsH7EY50B2QNK1zKQfzCJDwAU/w468-h288/image.png" width="468" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan Variabel Residual</span></b></td></tr></tbody></table>Masukkan variabel residual ke Box Variable(s) lalu klik pada Options di kanan atas sehingga akan masuk ke sub menu berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi08PFfP39NfF75v76UPdU9Fi0CvU3J7XhZ2bAJ4C3N4DVrAJ8OL9m3WENkAaWCW48KXfLailP9XmeS6QDZcOMh6QXNBGPS0Kryd_bbSXtXQ5IvdoP7CU_XPiyButJOxIJDAkLiw3g35Zo/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="395" data-original-width="222" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi08PFfP39NfF75v76UPdU9Fi0CvU3J7XhZ2bAJ4C3N4DVrAJ8OL9m3WENkAaWCW48KXfLailP9XmeS6QDZcOMh6QXNBGPS0Kryd_bbSXtXQ5IvdoP7CU_XPiyButJOxIJDAkLiw3g35Zo/w360-h640/image.png" width="360" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Skewness dan Kurtosis</span></b></td></tr></tbody></table>Berikan tanda centang pada Kurtosis dan Skewness seperti pada gambar di atas lalu klik Continue lalu klik OK dan akan keluar output sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhVK7O7yj7vLzOUWkQd6v4IXjbSJfM-vJGetXMqS0iMKaONPSr3XBR5MK_BLo54DZZ6NDDqrXpgvNjVxh9S5-zncK-ztnkHoh69j91sgKH-pQrnAH7C0lOKQv2um_BdKuOYdqKzxZ8fWCE/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="198" data-original-width="1281" height="98" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhVK7O7yj7vLzOUWkQd6v4IXjbSJfM-vJGetXMqS0iMKaONPSr3XBR5MK_BLo54DZZ6NDDqrXpgvNjVxh9S5-zncK-ztnkHoh69j91sgKH-pQrnAH7C0lOKQv2um_BdKuOYdqKzxZ8fWCE/w640-h98/image.png" width="640" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Kurtosis dan Skewness</span></b></td></tr></tbody></table>Nilai Skewness adalah sebesar 3,988 dan Kurtosis adalah sebesar 18,346 dan N adalah sebanyak 108. Jika di masukkan ke dalam persamaan di atas maka diperoleh nilai Z Skewness = 16,9197 dan Z Kurtosis = 38,9178. Keduanya jauh di atas 1,96 yang berarti tidak normal. Hasil ini juga sesuai dengan hasil perhitungan sebelumnya. <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2009/03/uji-normalitas-dengan-skewness-dan.html" target="_blank"><span style="color: red;">Untuk artikel dan video lebih lengkap kami tampilkan di sini</span></a></b>.<br /><br />
<span id="jarque" style="font-size: large;"><b>Jarque Berra</b></span></div><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Jarque Berra (JB) adalah pengembangan dari Skewness dan Kurtosis karena memang menggunakan kedua nilai tersebut dengan persamaan sebagai berikut:</div><div style="text-align: justify;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj83ofs20DPazMorCrfn0CwQw2JqEfSH8-dLfXzZaFZDTMxXCgXA_Ooad2CzkHDPPqxs2x8XDX0N1WR8bLfOLofHKjNrvyJ0_s_RTq72ja1Ovz_sZbQvM8OeCm2ioV7zz-qvL4Rjtyrads/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><span style="font-size: medium;"><img data-original-height="94" data-original-width="368" height="102" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj83ofs20DPazMorCrfn0CwQw2JqEfSH8-dLfXzZaFZDTMxXCgXA_Ooad2CzkHDPPqxs2x8XDX0N1WR8bLfOLofHKjNrvyJ0_s_RTq72ja1Ovz_sZbQvM8OeCm2ioV7zz-qvL4Rjtyrads/w396-h102/image.png" width="396" /></span></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Rumus Jarque Berra</span></b></td></tr></tbody></table>Dengan N adalah jumlah data maka kita dengan mudah menghitung nilai JB dan membandingkannya dengan nilai Chi Square pada df 2 dengan signifikansi 5% yaitu sebesar 5,99. Dengan menggunakan nilai S dan K yang telah diketahui di atas maka diperoleh nilai JB adalah sebesar = 1346,02 yang jelas jauh di atas 5,99. Berarti tidak memenuhi asumsi normalitas dan sesuai dengan hasil pengujian sebelumnya. Sebagai catatan, banyak yang menyarankan JB digunakan untuk sampel yang besar, bukan untuk sampel kecil.<br /><br /></div><div style="text-align: justify;"><br /></div>
<div id="kesimpulan" style="text-align: justify;"><b>Kesimpulan</b></div></span><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Perlu ditegaskan sekali lagi bahwa asumsi normalitas pada regresi linier adalah pada nilai residualnya, bukan pada masing-masing variabel. Sebenarnya sudah sangat jelas.</span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-2887978181599513932021-11-25T09:00:00.003+07:002021-11-26T12:25:48.579+07:00Uji Validitas dan Reliabilitas Kuesioner dengan SPSS Versi 26<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span>Uji validitas dan relibilitas sangat diperlukan jika seorang peneliti menggunakan rangkaian kuesioer sebagai alat untuk mengumpulkan data. Uji validitas dan reliabilitas diperlukan untuk menjamin bahwa rangkaian kuesioner yang diperlukan layak dipergunakan sebagai alat untuk mengumpulkan data. Contoh yang sering dipergunakan dalam blog ini adalah bahwa timbangan tidak valid dipergunakan untuk mengukur tinggi badan, demikian sebaliknya meteran tidak valid dipergunakan untuk mengukur berat badan seseorang. Ini contoh sederhana saja agar dapat dipahami dengan mudah dan sederhana. </span><span>Reliabilitas dilakukan untuk memastikan bahwa suatu rangkaian kuesioner jika dipergunakan di lain waktu akan memberikan hasil yang kurang lebih serupa dengan hasil pengukuran yang telah dilakukan.</span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk lebih mendalami lagi tentang uji validitas dan reliabilitas serta penggunaannya dengan SPSS Versi 26 mari kita simak bersama artikel berikut.</span></p>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar Isi</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><a href="#validitas">Uji validitas</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#reliabilitas">Uji reliabilitas</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#simulasi">Simulasi uji validitas dan reliabilitas dengan SPSS Versi 26</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#tidak">Apa yang terjadi jika kuesioner tidak valid dan tidak reliabel</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></span></li></ol>
<div><span id="validitas" style="font-size: medium;"><b>Uji Validitas</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Ilmu sosial banyak bekerja dengan variabel yang sifatnya abstrak atau tidak bisa diukur secara langsung. Ketika berkaitan dengan luas, tinggi, panas atau variabel sejenis, maka peneliti akan dengan mudah mengukur secara langsung. Meteran untuk mengukur panjang atau tinggi, timbangan untuk mengukur berat, termometer untuk mengukur suhu dan sebagainya.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Ketika peneliti harus mengukur motivasi seseorang, maka belum ada alat ukur yang dapat mengukur motivasi seseorang secara langsung. Demikian juga dengan variabel seperti kepuasan, minat, kepercayaan, rasa tidak aman dan variabel sejenis. Oleh karena itu, peneliti harus mempunyai suatu rangkaian alat ukur yang mampu mengukur variabel-variabel abstrak seperti itu.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji validitas adalah uji untuk menentukan apakah suatu rangkaian kuesioner dapat dipergunakan sebagai alat ukur dari variabel yang ingin diukur. Definisi ini secara umum dan banyak sekali definisi tentang uji validitas. Sebagai contoh, apakah jumlah anak valid dalam mengukur tingkat sosial sebuah keluarga? Atau apakah luasan bangunan berkaitan erat dengan kekayaan seseorang?</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Harus ada logika yang masuk akal antara sebuah pertanyaan dengan variabel yang akan diukur. Selain itu, peneliti juga harus menentukan apakah sebuah pertanyaan valid dalam mengukur variabel atau konstruk yang akan diukur. </span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="reliabilitas" style="font-size: medium;"><b>Uji Reliabilitas</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Di sisi lain, suatu alat ukur haruslah bisa memberikan hasil ukur yang relatif sama ketika dipergunakan di waktu lain atau dipergunakan untuk mengukur objek atau subjek yang lain. Di sinilah diperlukan uji reliabilitas terhadap suatu rangkaian kuesioner. Uji reliabilitas adalah untuk menentukan apakah rangkaian kuesioner tersebut memberikan hasil yang kurang lebih sama jika dipergunakan untuk mengukur suatu objek atau subjek yang sama di lain waktu.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="simulasi" style="font-size: medium;"><b>Simulasi uji validitas dan reliabilitas dengan SPSS Versi 26</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk melakukan uji validitas dan reliabilitas dengan SPSS Versi 26, kita bisa menggunakan <b><a href="https://drive.google.com/file/d/1a1FL6KJ9Wn2Y2hMPNLmlRNQExGphgFrJ/view?usp=sharing" target="_blank"><span style="color: red;">file yang ada di sini</span></a></b>. File tersebut dalam SPSS Versi 26 dan berisi file seperti pada gambar di bawah. Pilih analyze, pilih correlate lalu klik pada Bivariate.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEho2RBijrzA2sT_2sb76fkBkF2wGfB61tak7s-doBYwddhlDP7iERmAFUK5UyetNV1Qu0svrJNnEYxPgMKftn6zHlZeiedta4WRx0Pj9YmiceZV1OFiswvBWGQOoxowWd37rU_OHDizIqA/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="732" data-original-width="1042" height="367" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEho2RBijrzA2sT_2sb76fkBkF2wGfB61tak7s-doBYwddhlDP7iERmAFUK5UyetNV1Qu0svrJNnEYxPgMKftn6zHlZeiedta4WRx0Pj9YmiceZV1OFiswvBWGQOoxowWd37rU_OHDizIqA/w521-h367/image.png" width="521" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Uji Validitas SPSS Versi 26</span></b></td></tr></tbody></table>Jika benar maka kita akan diarahkan masuk ke menu korelasi bivariate yang dapat dipergunakan sebagai alat untuk menguji validitas.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiZkLlSG239r9__0fYmEb5YxkE5Sm_PEDHjNC7jJZMLu6G87f-yW-143WrOdi7ge7RIurWlpXMBmllx2m4DAT_JZ4jl0lDPP7jyqmrDZeQRGiXhAZBX_7CiZ7whfAJ1qMHvaImtYX88Xwk/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="404" data-original-width="458" height="471" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiZkLlSG239r9__0fYmEb5YxkE5Sm_PEDHjNC7jJZMLu6G87f-yW-143WrOdi7ge7RIurWlpXMBmllx2m4DAT_JZ4jl0lDPP7jyqmrDZeQRGiXhAZBX_7CiZ7whfAJ1qMHvaImtYX88Xwk/w534-h471/image.png" width="534" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan Indikator dan Jumlah Skor Indikator</span></b></td></tr></tbody></table>Masukkan indikator X11 sampai dengan X14 dan juga X1 ke dalam box Variables seperti pada gambar di atas. Pastikan ada tanda centang pada Pearson seperti pada gambar di atas, lalu klik OK. Maka akan keluar output sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrS5L0H44kKdEDkr-RkGEQ6sSiH2SJqF7yrpzynHBtOUqhyphenhyphenOPrlG2N4towx3VBGL_uJZx8lFJSnBSAiu-4eG44WPbc3CA6a1TdfeHAnD5zlincbzT6ovsXx52aXQEX7-qASyh4c21Mbjs/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="663" data-original-width="822" height="433" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrS5L0H44kKdEDkr-RkGEQ6sSiH2SJqF7yrpzynHBtOUqhyphenhyphenOPrlG2N4towx3VBGL_uJZx8lFJSnBSAiu-4eG44WPbc3CA6a1TdfeHAnD5zlincbzT6ovsXx52aXQEX7-qASyh4c21Mbjs/w538-h433/image.png" width="538" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Korelasi Pearson</span></b></td></tr></tbody></table>Tabel di atas adalah output korelasi Pearson. Kita hanya melihat apakah suatu indikator mempunyai korelasi yang signifikan dengan skor total item dari semua indikator dalam satu konstruk. Dalam konteks ini, skor total adalah X1. Sehingga jika X11 berkorelasi secara signifikan dengan X1 maka dinyatakan valid. Pada gambar di atas bisa dilihat di kolom paling kanan, atau sebesar 0,847 untuk X11 dengan X1 dengan signifikansi sebesar 0,000. Karena 0,000 < 0,05 maka indikator X11 dinyatakan valid. Tampak juga bahwa hal serupa tampak pada indikator yang lain dari X12 sampai dengan X14.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Ini bukan satu-satunya cara, bisa juga dibandingkan antara nilai <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/08/justifikasi-uji-validitas-spss-dengan-r.html" target="_blank"><span style="color: red;">Korelasi Pearson dengan nilai R Tabel</span></a>.</b> Hasilnya akan konsisten karena jika R hitung > R tabel maka Signifikansi juga akan < 0,05. Ini hal yang pasti. Jika Anda menemukan hasil bahwa Signifikansi < 0,05 tetapi R hitung < R tabel, berarti ada yang salah. Biasanya ada kesalahan di menentukan nilai R Tabelnya. Nilai R tabel harus ditentukan secara benar berdasarkan <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/01/cara-membaca-nilai-r-tabel.html" target="_blank"><span style="color: red;">jumlah N dan taraf signifikansi yang dipergunakan</span></a></b>. <br /><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Setelah itu, untuk uji reliabilitas silahkan pilih Analyze, pilih Scale lalu klik pada Reliability Analysis</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiEaZ-Du-PvMhVC4QiiYiOcfFRwWpgtut9MvWbuwCdZcP1D4ijKit1JbQrkIHXmKwq91dANI5afFTgsEC9JxBimWFNPtgBMNHo-h9m58e7dzFTk6plMcJSH2WsELWWqSSp6IxxyJCS2bn8/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="702" data-original-width="1032" height="379" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiEaZ-Du-PvMhVC4QiiYiOcfFRwWpgtut9MvWbuwCdZcP1D4ijKit1JbQrkIHXmKwq91dANI5afFTgsEC9JxBimWFNPtgBMNHo-h9m58e7dzFTk6plMcJSH2WsELWWqSSp6IxxyJCS2bn8/w556-h379/image.png" width="556" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Uji Reliabilitas dengan SPSS Versi 26</span></b></td></tr></tbody></table>Maka kita akan masuk ke menu uji reliabilitas. Masukkan indikator X11 sampai dengan X14 ke box Items. INGAT skor total X1 tidak usah dimasukkan. Pastikan di kiri bawah adalah Alpha, lalu klik pada Statistics di kanan atas.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgE1TzrhvLnj4QH1Hpg8i4c5PLL68IyvL6inKDvY6JU5rV5PCkubk-R2z-gLOBgJSOKI-o2D0uaGmPB2xydCk1OjgYZyD60RkoWdoLY2d3RuWyRjhem0-Y48QtR67AL2GdhcYfIMqUWZM4/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="414" data-original-width="555" height="402" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgE1TzrhvLnj4QH1Hpg8i4c5PLL68IyvL6inKDvY6JU5rV5PCkubk-R2z-gLOBgJSOKI-o2D0uaGmPB2xydCk1OjgYZyD60RkoWdoLY2d3RuWyRjhem0-Y48QtR67AL2GdhcYfIMqUWZM4/w538-h402/image.png" width="538" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan Indikator</span></b></td></tr></tbody></table>Setelah klik Statistics maka akan keluar sub menu sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh9fLZGU4sKAgsI9OFm3pMDrWl6h-n-2km31j4RW-TL-Cu7oOz6u5sMQ3RE9M6IDJmYP3lE0HKEv_MkymXox3YU0MUjmTcSq7ep-WYFLwiyr4sTGOdq5uOMOfz1MHyllg4F_rx1NCEtM_Y/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="617" data-original-width="425" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh9fLZGU4sKAgsI9OFm3pMDrWl6h-n-2km31j4RW-TL-Cu7oOz6u5sMQ3RE9M6IDJmYP3lE0HKEv_MkymXox3YU0MUjmTcSq7ep-WYFLwiyr4sTGOdq5uOMOfz1MHyllg4F_rx1NCEtM_Y/w440-h640/image.png" width="440" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Sub Menu Statistics</span></b></td></tr></tbody></table>Berikan tanda centang pada Scale if item deleted seperti pada gambar di atas. Setelah itu klik Continue lalu klik OK sehingga akan keluar output sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgSJMZYUJcpiHx7ffNab63PH0rMoxzblkMi-t_WishLKa385sNLwyo0kJDabiJ9QayDvRXC1TI7zGIwolsYEFTqeVMlShCzaRGRHq2YpyoULQjVkaiKw1PXijtCzBeuGgZVUGa03GNdBPo/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="155" data-original-width="288" height="254" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgSJMZYUJcpiHx7ffNab63PH0rMoxzblkMi-t_WishLKa385sNLwyo0kJDabiJ9QayDvRXC1TI7zGIwolsYEFTqeVMlShCzaRGRHq2YpyoULQjVkaiKw1PXijtCzBeuGgZVUGa03GNdBPo/w472-h254/image.png" width="472" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Reliabilitas</span></b></td></tr></tbody></table>Tampak bahwa nilai Cronbach's Alpha adalah sebesar 0,874 > 0,6 yang berarti rangkaian kuesioner tersebut adalah reliabel. Sedangkan output berikutnya adalah sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgELe-3Soo86hWMQpPxfTRy-R9sHHK6vv68VfTBlB1cqrrZ2Sskb8RRrtGeZ0sowz8tCtCGxbu7KCMZKIcU5YRi96Lw4rEvIfeu7x34u6ctb0-7DSBS2idSzuh4Di8_rADDsELGcP3LNEI/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="277" data-original-width="697" height="206" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgELe-3Soo86hWMQpPxfTRy-R9sHHK6vv68VfTBlB1cqrrZ2Sskb8RRrtGeZ0sowz8tCtCGxbu7KCMZKIcU5YRi96Lw4rEvIfeu7x34u6ctb0-7DSBS2idSzuh4Di8_rADDsELGcP3LNEI/w520-h206/image.png" width="520" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Scale if Item Deleted</span></b></td></tr></tbody></table>Sederhana saja, karena ada kata if item deleted, berarti jika dihapus. Baris paling atas adalah 0,838 artinya itulah nilai Alpha jika X11 dihapus atau tidak dipergunakan dalam perhitungan. Ini juga berlalu untuk baris berikutnya. Ini diperlukan jika hasil yang kita dapat tidak reliabel, sehingga kita bisa menentukan indikator mana yang harus kita hapus agar tercapai nilai di atas 0,6 atau reliabel. <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/05/contoh-uji-reliabilitas-apa-yang-harus.html" target="_blank"><span style="color: red;">Artikel selengkapnya ada di sini</span></a></b>.<br /><br /></span></div>
<div><span id="tidak" style="font-size: medium;"><b>Apa yang terjadi jika kuesioner tidak valid dan tidak reliabel</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Jika angket atau kuesioner tidak valid, maka hasil ukur yang dihasilkan juga tidak valid atau tidak tepat, sehingga tidak bisa dipergunakan sebagai sumber data penelitian. Demikian juga tidak tidak reliabel, maka rangkaian kuesioner tersebut juga tidak dapat dipergunakan sebagai sumber data penelitian.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Jadi kuesioner memang harus valid dan reliabel, tidak bisa ditawar lagi. Tidak ada kata, sudah mepet waktunya, atau bahkan ada yang bertanya rujukan mana yang menyatakan kuesioner boleh tidak valid atau tidak reliabel. </span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="kesimpulan" style="font-size: medium;"><b>Kesimpulan</b></span></div><div><span style="font-size: medium;">Kuesioner harus valid dan reliabel ya. TITIK</span></div><p></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-375950615171342752021-11-22T09:00:00.002+07:002021-11-22T10:14:01.851+07:00Uji Marginal Homogeneity dengan SPSS Versi 26<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Marginal Homogeneity adalah uji beda untuk sampel berpasangan pada statistik non parametrik. Uji ini mungkin kurang populer karena memang tidak semua Program SPSS mempunyai menu ini. Hanya Software SPSS yang diinstall secara lengkap yang memuat menu ini, sedangkan yang custom kadang tidak memuat menu uji ini. Lantas seperti apa uji Marginal homogeneity (MH) ini? Mari kita ulas bersama-sama.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Daftar isi</span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><a href="#beda">Uji Beda Sampel Berpasangan</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#non">Statistik Non Parametrik</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#uji">Uji-uji yang lain</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#mh">Uji Marginal Homogeneity</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></span></li></ol>
<div style="text-align: justify;"><span id="beda" style="font-size: medium;"><b>Uji Beda Sampel Berpasangan</b></span></div><div><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Uji beda dua sampel berpasangan (berhubungan/berkorelasi) adalah uji beda untuk melihat perbedaan antara dua sampel yang berhubungan (berkorelasi) atau dari sampel yang sama dengan <i>treatment</i> (perlakuan) yang berbeda. Istilah <i>treatment</i> dapat berupa latihan, pemberian obat atau suntikan, metode pembelajaran, kebijakan perusahaan dan masih banyak lagi. Pada setiap kasus, kelompok yang mendapatkan perlakuan dibandingkan dengan kelompok yang tidak mendapatkan perlakuan atau mendapatkan perlakuan lainnya.</div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;">Pada kasus perbandingan antara dua kelompok, kadang-kadang ada bias yang sangat fatal. Peneliti bisa menemukan adanya perbedaan yang signifikan, tetapi sebenarnya perbedaan itu bukan dikarenakan perlakuan. Misalnya kita ingin membandingkan keputusan pembelian I-phone antara dua kelompok, yaitu kelompok masyarakat yang tinggal di perkampungan dengan masyarakat yang tinggal di perumahan. Bisa saja peneliti menemukan perbedaan yang signifikan tetapi bukan karena tempat tinggal, tetapi karena variabel yang lain, misalnya pengaruh pergaulan sosial (ini hanya contoh saja).</div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;">Salah satu cara untuk menghindari adanya bias tersebut maka dilakukan dengan menggunakan dua sampel yang berpasangan (<i>match</i>). Kita dapat menghubungkan atau memasangkan kedua sampel yang akan diteliti. Pemasangan tersebut dapat dilakukan dengan pengontrol dirinya sendiri atau memasangkan subjek kemudian memberikan perlakuan yang berbeda. Untuk pengontrol dirinya sendiri, kita dapat mengukur variabel yang akan diukur pada 'sebelum' lalu membandingkannya dengan 'setelah' diberikan perlakuan. Misalnya harga saham diukur sebelum melakukan stock split lalu diukur lagi setelah melakukan stock split, lalu dibandingkan.</div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;">Contoh yang memasangkan, adalah dengan memilih suatu kelas lalu membaginya menjadi dua secara acak. Setelah itu dipasangkan dengan kriteria mempunyai nilai yang relatif sama. Setelah itu bagian pertama diberikan metode pembelajaran A, sedangkan bagian yang kedua diberikan metode pembelajaran B. Setelah itu dievaluasi lalu dibandingkan pada kedua pasangan tersebut.</div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;"><b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/10/uji-beda-dua-sampel-berhubungan-pada.html" target="_blank"><span style="color: red;">Artikel selengkapnya silahkan simak di sini</span></a></b>.</div></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span id="non" style="font-size: medium;"><b>Statistik Non Parametrik</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Statistik non parametrik dikenakan pada data yang berbentuk nominal atau ordinal, atau bisa juga kepada data berbentuk interval atau rasio, di mana asumsi pada statistik parametrik tidak terpenuhi. Selain itu, statistik non parametrik juga dapat digunakan untuk jumlah sampel yang kecil, di mana tidak dimungkinkan untuk menambah jumlah sampel. Tidak ada ukuran yang jelas tentang besar kecilnya jumlah sampel, tapi banyak para ahli yang menyatakan bahwa di bawah 30 sebagai sampel kecil.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Akan tetapi tidak dapat dikatakan bahwa statistik non parametrik lebih atau kurang dibandingkan statistik parametrik. Keduanya saling melengkapi dan masing-masing dapat dipergunakan sesuai dengan kondisi atau ketersediaan data yang ada.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2011/07/mengapa-menggunakan-statistik-non.html" target="_blank"><span style="color: red;">Artikel tentang statistik non parametrik selengkapnya silahkan simak di sini</span></a></b>.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span id="uji" style="font-size: medium;"><b>Uji-uji yang lain</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Ada banyak uji beda dua sampel berpasangan pada statistik non parametrik. Masing-masing uji tersebut didasarkan pada asumsi yang berbeda atau jenis data yang berbeda. Uji tersebut misalnya Uji McNemar, Uji Tanda, Uji Wilcoxon dan Uji Marginal Homogeneity. Di artikel ini kita akan membahas secara khusus pada uji marginal homogeneity. Untuk uji yang lain, <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/10/uji-beda-dua-sampel-berhubungan-pada.html" target="_blank"><span style="color: red;">kita bahas selengkapnya di sini</span></a></b>. </span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span id="mh" style="font-size: medium;"><b>Uji Marginal Homogeneity</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji marginal homogeneity adalah perluasan dari <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/09/panduan-menguasai-uji-mcnemar-dan.html" target="_blank"><span style="color: red;">uji McNemar</span></a></b> yang dirancang untuk data binner, atau dummy atau 0 dan 1 atau respons dan tidak respons. Untuk uji McNemar maka tabel yang ada adalah 2 x2 tetapi untuk uji marginal homogeneity bisa lebih dari 2 x 2. Uji ini memang menggunakan metode yang cukup rumit sehingga harus menggunakan Matrik Aljabar, sehingga perhitungan secara manual hampir sulit sekali dilakukan. Dalam artikel ini, kita akan menggunakan alat bantu berupa Program SPSS Versi 26 yang telah diinstall menu uji Marginal Homogeneity.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Berikut adalah simulasi uji marginal homogeneity dengan data yang bisa di <b><a href="https://drive.google.com/file/d/1hRKKSttjEzyjmngqkblVSXUSbT5OOWVX/view?usp=sharing" target="_blank"><span style="color: red;">download di Google Drive dengan akun Gmail Anda</span></a></b>. </span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh2OK5uHUXwYNeRMvYdw_qY38uoek4JyrInGX1D-3dv6KGeOpstpoXJj8Hrfs9Ah15HpHkxg1mSaBwilOUE7Et4LqFD_XfoN0P8YKrinXw_kPmdLvsswD4EJCKtF9mCvYyERm-ZKFvdm8I/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="684" data-original-width="913" height="413" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh2OK5uHUXwYNeRMvYdw_qY38uoek4JyrInGX1D-3dv6KGeOpstpoXJj8Hrfs9Ah15HpHkxg1mSaBwilOUE7Et4LqFD_XfoN0P8YKrinXw_kPmdLvsswD4EJCKtF9mCvYyERm-ZKFvdm8I/w550-h413/image.png" width="550" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Marginal Homogeneity pada SPSS Versi 26</span></b></td></tr></tbody></table>Pilih Analysze, pilih Nonparametric Tests, pilih Legacy Dialogs lalu klik pada 2 Related Samples seperti pada gambar di atas. Maka kita akan masuk ke menu Marginal homogeneity seperti gambar di bawah:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhGeKpAqyaGN4HGOeHiZ8EJ60QJIdnmYlbJrtfudtYWN6I2lig5EvhwZw3kb7ZnLc60Lc9qFUFuI8z55QcH-OxkARcs3IMbWxuT_XLB0kRLMppg87ttbvkiyT45ox-BQ_BM4l96k2Ti_fA/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="349" data-original-width="588" height="316" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhGeKpAqyaGN4HGOeHiZ8EJ60QJIdnmYlbJrtfudtYWN6I2lig5EvhwZw3kb7ZnLc60Lc9qFUFuI8z55QcH-OxkARcs3IMbWxuT_XLB0kRLMppg87ttbvkiyT45ox-BQ_BM4l96k2Ti_fA/w532-h316/image.png" width="532" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan Sampel dan Memilih Metode yang Dipergunakan</span></b></td></tr></tbody></table>Masukkan sampel Sebelum dan Sesudah ke Box Test Pairs seperti pada gambar di atas. Lalu berikan tanda centang pada Marginal Homogeneity pada Test Type seperti pada gambar di atas. Setelah itu klik OK sehingga akan keluar output sebagai berikut:</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj9vyJMVI_zsktln0QuOf1fTUjZBmwAK1WEi1PMFalPU-3v7BEPBZrMKlleTetxhAs3ljvrS9m171MFS0B0PtuwYSoPhFcMqqIrVqgMIERUzom3XAsfGGw7dWdOU7Al-D0BU87CSWYdU_Y/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="299" data-original-width="280" height="588" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj9vyJMVI_zsktln0QuOf1fTUjZBmwAK1WEi1PMFalPU-3v7BEPBZrMKlleTetxhAs3ljvrS9m171MFS0B0PtuwYSoPhFcMqqIrVqgMIERUzom3XAsfGGw7dWdOU7Al-D0BU87CSWYdU_Y/w551-h588/image.png" width="551" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Marginal Homogeneity</span></b></td></tr></tbody></table>Gambar di atas adalah output dengan SPSS Versi 26. Perhitungannya memang cukup rumit, tetapi kita dapat mengambil justifikasi dengan Signifikansi sebesar 0,276 > 0,05 yang berarti tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada kedua sampel penelitian. </span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="kesimpulan" style="font-size: medium;"><b>Kesimpulan</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Penggunaan uji marginal homogeneity memang relatif sederhana, tetapi sebenarnya perhitungannya sangat rumit. Mungkin ini yang menyebabkan metode ini kurang populer dan di program SPSS juga tidak semuanya memuat metode ini.</span></div><p></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-89682628950232956182021-11-18T09:00:00.004+07:002021-11-18T10:15:52.988+07:00Uji Beda K Sampel yang Berhubungan pada Statistik Non Parametrik<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji beda K sampel yang berhubungan (berkorelasi) pada statistik non parametrik adalah uji beda yang dirancang untuk jumlah sampel lebih dari 2 (k sampel) yang saling berkorelasi dan tidak memenuhi asumsi normalitas sehingga tidak bisa dikenakan statistik parametrik. Uji beda ini mirip dengan ANOVA pada statistik parametrik. Beberapa uji beda yang dapat dipergunakan pada kasus ini adalah uji Friedman, Uji Kendall's W dan Uji Cochrans. </span></p><p style="text-align: justify;"><b style="font-size: large;">Daftar Isi</b></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><a href="#definisi">Apa itu Uji Beda K Sampel Berhubungan</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#friedman">Uji Friedman</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#kendall">Uji Kendall's W</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#cochrans">Uji Cochrans</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></span></li></ol><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="definisi" style="font-size: medium;"><b>Apa itu Uji Beda K Sampel Berhubungan</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dalam banyak kasus, seorang peneliti akan sering menjumpai atau menguji perbedaan dari lebih dua sampel secara bersamaan. Jumlah sampel ini sering disebut 'K' yang berarti lebih dari dua. Jika hanya ada dua kasus, maka banyak rancangan tentang uji beda dua sampel, baik yang <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/10/uji-beda-dua-sampel-berhubungan-pada.html" target="_blank"><span style="color: red;">uji beda dua sampel berhubungan</span></a></b> maupun <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/10/uji-beda-dua-sampel-independent-pada.html" target="_blank"><span style="color: red;">uji beda dua sampel tidak berhubungan</span></a></b>.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Jika kita memaksakan pengujian banyak sampel dengan uji beda dua sampel maka akan memerlukan uji berulang yang hasilnya bisa sangat diragukan. Misalnya kita ingin menguji perbedaan 4 grup saja, maka kita perlu uji beda dua sampel sebanyak 6 kali atau 3 + 2 + 1 = 6. Sedangkan untuk 5 grup maka kita perlu melakukan 4 + 3 + 2 +1 = 10 kali pengujian. Tentu saja ini akan menimbulkan hal yang tidak efisien sehingga dirancang metode pengujian yang dapat dipergunakan untuk menguji perbedaan banyak sampel dengan lebih efisien.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pada statistik parametrik, maka akan diaplikasikan ANOVA. Tetapi pada non parametrik maka asumsi pada ANOVA tidak terpenuhi sehingga tidak dapat dipergunakan. Oleh karena itu, berikut beberapa metode uji beda K sampel yang berhubungan untuk statistik non parametrik.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEigxeoIEBOqc8JMjCCEHx3Wd0GW8hKGjETgDSU1hfdH64UwVzsuZQvz5TZMWUUysIe9t5uEz5gXGE53bEOWB492DZbn2Z-R1cT9kcdGQWd4YVQe-dnYSaN9-zWOFe4WZ-xUK5H-NhQA5qc/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="168" data-original-width="300" height="300" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEigxeoIEBOqc8JMjCCEHx3Wd0GW8hKGjETgDSU1hfdH64UwVzsuZQvz5TZMWUUysIe9t5uEz5gXGE53bEOWB492DZbn2Z-R1cT9kcdGQWd4YVQe-dnYSaN9-zWOFe4WZ-xUK5H-NhQA5qc/w486-h272/image.png" width="500" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span>Gambar Simulasi Uji Beda</span></b></td></tr></tbody></table><br /></span></div>
<div><b id="friedman"><span style="font-size: medium;">Uji Friedman</span></b></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Friedman juga sering disebut dengan <i>Friedman Two-Ways Analysis of Variance by Ranks</i>. Sesuai namanya, uji Friedman memang berdasarkan pada rangking dari sebuah data. Perbedaan preferensi dari setiap subjek akan dirangking, lalu rangking tersebut yang diuji apakah terdapat perbedaan atau tidak. Metode ini efektif dipergunakan pada data ordinal atau data yang tidak memenuhi asumsi normalitas pada statistik parametrik.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk selengkapnya, silahkan visit <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/09/uji-beda-k-sampel-yang-berhubungan.html" target="_blank"><span style="color: red;">Simulasi Uji Friedman dengan SPSS Versi 26</span></a></b>.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><br /></div>
<div><span id="kendall" style="font-size: medium;"><b>Uji Kendall's W</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Kendall's W juga dapat dipergunakan untuk menguji perbedaan dari banyak sampel yang berhubungan pada statistik non parametrik. Uji Kendaall's W merupakan perluasan dari korelasi Kendall yang merupakan metode atau uji untuk mencari korelasi pada statistik non parametrik. Uji Kendall's W juga mengeluarkan output Chi Square, sama dengan Uji Friedman. Uji Kendall's W juga berdasarkan pada rangking dari masing-masing grup atau sampel lalu menguji perbedaan di antara banyak sampel tersebut.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk selengkapnya silahkan visit Simulasi Uji Kendall's W dengan SPSS Versi 26.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><b><br /></b></span></div><div><br /></div><div>
<span id="cochrans" style="font-size: medium;"><b>Uji Cochrans</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji yang berikutnya adalah Uji Cochrans. Uji ini berbeda dengan kedua uji sebelumnya karena dirancang khusus untuk data biner, atau 0 dan 1 saja. Kedua uji yang sebelumya kita bahas, tidak disarankan untuk diaplikasikan pada data Ya dan Tidak seperti halnya pada Uji Cochrans. Uji Cochrans juga akan menghasilkan nilai Chi Square yang sama dengan Uji Friedman dan Uji Kendall's W.</span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk selengkapnya silahkan visit Simulasi Uji Cochrans dengan SPSS Versi 26.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><b><br /></b></span></div><div><b id="kesimpulan"><span style="font-size: medium;">Kesimpulan</span></b></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Kebanyakan peneliti akan berhadapan dengan lebih dari 2 grup data atau sampel, sehingga diperlukan alat uji yang dapat dikenakan pada kasus tersebut. Untuk statistik nonparametrik, setidaknya telah ada uji Friedman, Uji Kendall's W dan Uji Cochrans untuk keperluan uji statistik tersebut. </span></div><p></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-84679831851020580222021-11-15T09:00:00.002+07:002021-11-15T09:00:00.177+07:00Uji Homogenitas Levene dengan SPSS Versi 26<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji homogenitas adalah uji untuk melihat apakah terdapat perbedaan varians di antara dua sampel atau lebih. Sering juga disebut homoskedastisitas. Uji ini dipergunakan jika peneliti ingin melihat perbedaan varians di antara dua sampel atau lebih atau untuk menentukan metode atau uji statistik yang akan dipergunakan lebih lanjut. Levene Test adalah salah satu uji homogenitas yang sering dipergunakan, di samping uji yang lain, misalnya Uji Fisher atau Uji Bartlett. Mari kita belajar bersama tentang uji Levene ini.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjeWL-rIfPXTtE9QNBLG9n7zrsgqE67khuwLCCwmCvk5MPQDXrKrUnyMP74qA9PXZnjtMBBdv0X7RHitxXIBrN9GmdCg8MJJ7tQunYmdRBkqgl45a1b7sugScvipoAD_qdnAieIMdb1If0/s638/image.png" imageanchor="1" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img border="0" data-original-height="201" data-original-width="638" height="168" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjeWL-rIfPXTtE9QNBLG9n7zrsgqE67khuwLCCwmCvk5MPQDXrKrUnyMP74qA9PXZnjtMBBdv0X7RHitxXIBrN9GmdCg8MJJ7tQunYmdRBkqgl45a1b7sugScvipoAD_qdnAieIMdb1If0/w531-h168/image.png" width="531" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Uji Levene pada Independent Samples Test</span></b></td></tr></tbody></table></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar Isi</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><a href="#homogen">Uji Homogenitas</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#anova">Uji Levene pada One Way ANOVA</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#independent">Uji Levene pada Independent Samples Test</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#explore">Uji Levene pada Explore</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></span></li></ol>
<div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span id="homogen" style="font-size: medium;"><b>Uji Homogenitas</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji homogenitas sering dilakukan untuk melihat apakah distribusi data mempunyai kesamaan varians atau tidak. Ada beberapa uji homogenitas yang ada, dan kali ini kita akan membahas uji homogenitas dengan Uji Levene atau Levene's Test. Pada program SPSS uji Levene setidaknya muncul di One Way ANOVA, Independent Samples Test dan pada Explore. Mari kita lihat satu persatu.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><br /></div>
<div><span id="anova" style="font-size: medium;"><b>Uji Levene pada One Way ANOVA</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">One Way ANOVA dipergunakan untuk melihat apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara dua atau lebih sampel. Karena memang namanya ANOVA = Analysis of Variance maka memang menggunakan varians sebagai dasar untuk menentukan diterima atau tidaknya sebuah hipotesis. Pada uji ini juga menyertakan uji homogenitas atau homogeinity of variace. Untuk artikel selengkapnya silahkan simak di <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/04/cara-melakukan-uji-homogenitas-dengan.html" target="_blank"><span style="color: red;">uji homogenitas pada One Way ANOVA dengan SPSS Versi 23</span></a></b>.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="independent" style="font-size: medium;"><b>Uji Levene pada Independent Samples Test</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Independent Samples Test adalah uji untuk melihat apakah dua sampel yang tidak berkorelasi (independent) mempunyai perbedaan atau tidak. Ini termasuk statistik parametrik karena menentukan perbedaan berdasarkan nilai rata-rata dari kedua sampel atau grup. Di sini juga ada menu uji homogenitas dengan Levene's Test. Output pada Independent Samples Test ada dua, di mana yang satu adalah jika kedua sampel mempunyai varians yang equal dan yang satu jika keduanya mempunyai varians yang tidak equal. <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/05/cara-melakukan-uji-homogenitas-dengan.html" target="_blank"><span style="color: red;">Uji Homogenitas dengan Levene's Test pada Independent Samples Test selengkapnya ada di sini</span></a></b>. </span></div><div><br /></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="explore" style="font-size: medium;"><b>Uji Levene pada Explore</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Sesuai dengan namanya, Explore, maka sebenarnya menu bukan merupakan uji khusus secara statistik. Pada menu ini akan tersedia menu bagi peneliti untuk mengeksplorasi data sehingga bisa memberikan justifikasi penting bagi peneliti. Dengan menu ini peneliti bisa mengetahui normalitas data, homogenitas, mencari outliers atau pencilan data dan lain-lain. <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/04/cara-melakukan-uji-homogenitas-dengan_087947931.html" target="_blank"><span style="color: red;">Untuk mencari homogenitas data dengan menu Explore pada SPSS selengkapnya ada di sini</span></a></b>. </span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><br /></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="kesimpulan" style="font-size: medium;"><b>Kesimpulan</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dari artikel di atas kita dapat melihat bahwa terdapat banyak menu pada SPSS yang memungkinkan peneliti untuk mencari homogenitas data dengan Levene'Test. Tidak ada yang lebih baik dibandingkan dengan menu yang lain karena semuanya tergantung dari keperluan dan justifikasi peneliti.</span></div><p></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-36260616539445426882021-11-11T09:00:00.203+07:002021-11-11T09:00:00.171+07:00Aplikasi Neo Bank Apakah Aman?<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Apakah pernah ada yang tertipu oleh Aplikasi Neo Bank? Apakah ada yang pernah dirugikan jutaan rupiah karena menginstall Aplikasi Neo Bank? Sampai saat ini tidak ada yang dirugikan atau ditipu oleh Aplikasi Neo Bank. Apakah Anda punya aplikasi dari Bank Umum di Indonesia, seperti Livin dari Mandiri misalnya? Nah, aplikasi Neo Bank adalah sama persis dengan aplikasi tersebut. Mari kita simak bersama.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Daftar Isi</span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><a href="#bank">Bank Umum</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#aplikasi">Aplikasi</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#fitur">Fitur</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#wallet">E Wallet</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#aplikasi">Kelebihan Aplikasi Neo Bank</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#install">Bagaimana Caranya Install Neo Bank</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#neo">Apa itu Kode Bank Neo?</a></span></li></ol><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span id="bank" style="font-size: medium;"><b>Bank Umum</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Menurut Wikipedia, Bank adalah sebuah lembaga intermediasi keuangan umumnya didirikan dengan kewenangan untuk menerima simpanan uang, meminjamkan uang, dan menerbitkan promes atau yang dikenal sebagai banknote. Kata bank berasal dari bahasa Italia banca berarti tempat penukaran uang. Sedangkan menurut undang-undang perbankan bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pada awalnya, bank adalah kumpulan pedagang-pedagang yang akan memberikan pinjaman biji-bijian kepada para petani atau pedagang yang membawa barang. Dalam perkembangannya, bank juga beroperasi secara online dalam bentuk aplikasi. Jadi aplikasi yang dikeluarkan secara resmi oleh bank sama sekali bukan penipuan dan sangat aman untuk digunakan. <b><a href="https://m.bankneo.co.id/invitees?uid=18086492&inviteCode=WLY9K2" target="_blank"><span style="color: red;">Aplikasi Neo Bank</span></a></b> adalah aplikasi keuangan yang dikeluarkan oleh Bank Neo Commercial yang dulu bernama Bank Yudha Bhakti yang saat ini bahkan telah listing di Bursa Efek Indonesia dengan kode BBYB.</span></p><p style="text-align: justify;"></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjKm8hjpN3lbyJWTgpWKw-iOHfBOACsqtiuZfyr1DAwLaq9u8Y8koTAXp5MBn__bNTt5nNyatSAOEIOzofkS9GJHBSCykWogk3o7z-fUIazXVJdmAlX-ZzJ5gSaj8of-AFfr_B9eW6VSyI/s641/image.png" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img alt="https://m.bankneo.co.id/invitees?uid=18086492&inviteCode=WLY9K2" border="0" data-original-height="641" data-original-width="363" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjKm8hjpN3lbyJWTgpWKw-iOHfBOACsqtiuZfyr1DAwLaq9u8Y8koTAXp5MBn__bNTt5nNyatSAOEIOzofkS9GJHBSCykWogk3o7z-fUIazXVJdmAlX-ZzJ5gSaj8of-AFfr_B9eW6VSyI/w362-h640/image.png" title="Install" width="362" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Install Aplikasi Neo Bank</span></b></td></tr></tbody></table><b style="font-size: large;">Aplikasi</b><p></p>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Aplikasi adalah suatu subkelas perangkat lunak komputer yang memanfaatkan kemampuan komputer atau telepon cerdas secara langsung untuk melakukan suatu tugas yang diinginkan pengguna. Biasanya dibandingkan dengan perangkat lunak sistem yang mengintegrasikan berbagai kemampuan komputer, tetapi tidak secara langsung menerapkan kemampuan tersebut untuk mengerjakan suatu tugas yang menguntungkan pengguna. Contoh Aplikasi yang populer adalah Tik Tok, You Tube, Instagram, dan masih banyak lagi.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Saat ini pihak perbankan juga banyak sekali mengeluarkan aplikasi untuk mempermudah pelayanan kepada nasabah. Hampir semua bank mempunyai aplikasi dan Bank Neo Commerce mengeluarkan Aplikasi Neo Bank yang tidak hanya mempermudah nasabah tetapi juga memberikan sangat banyak keuntungan bagi penggunanya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span id="fitur" style="font-size: medium;"><b>Fitur</b></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Fitur atau menu yang tersedia di Aplikasi Neo Bank sangat lengkap. Sama persis dengan menu yang ada di aplikasi bank-bank umum lainnya. Cek saldo, transfer ke rekening lain, top up ke E Wallet atau untuk membayar belanjaan kita di market place manapun. Bahkan ada yang lebih lagi, karena aplikasi Neo Bank juga merupakan E Wallet. Iya ini yang membedakan dengan aplikasi bank umum yang lain.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Tidak ada biaya untuk cek saldo atau transfer ke sesama pengguna Neo bank. Selain itu, Anda juga dapat membuka deposito tanpa harus repot-repot pergi ke Bank Cabang. Deposito minimal pun sangat rendah yaitu hanya Rp. 200 rb saja, tetapi mendapatkan bunga yang relatif tinggi, karena bisa mencapai 8% p.a. dan dibayarkan secara harian.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span id="wallet" style="font-size: medium;"><b>E Wallet</b></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Aplikasi perbankan biasanya terpisah dari aplikasi E Wallet seperti GoPay, OVO, ShopeePay dan lain-lain. Tetapi aplikasi Neo Bank sudah termasuk E Wallet sehingga sangat praktis dan tidak ada biaya untuk deposit ke E Wallet. Ini sangat praktis dan menguntungkan penggunanya. Dan yang lebih hebat lagi adalah bahwa dana di Aplikasi Neo Bank mendapatkan bunga!! Serius, bunganya harian lagi. Coba saja. Dana Anda yang ada di E Wallet tidak mendapatkan bunga, berbeda dengan Neo Bank, tetap ada bunganya</span></p><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><p style="text-align: justify;"><b style="font-size: large;">Kelebihan Aplikasi Neo Bank</b></p>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Aplikasi ini sangat praktis, ringan dan tidak ribet. Tinggal <b><a href="https://m.bankneo.co.id/invitees?uid=18086492&inviteCode=WLY9K2" target="_blank"><span style="color: red;">klik di sini</span></a></b> lalu ikuti alurnya dan Anda sudah menginstall aplikasi ini di HP Anda. Berbagai keuntungan akan segera Anda dapatkan. Hanya dengan mengikuti alurnya, seperti verifikasi wajah dan lain-lain, Anda akan segera mendapatkan berbagai keuntungan, tanpa harus menyetorkan dana sama sekali. Tetapi jika Anda mau menyetorkan dana, maka keuntungan yang diperoleh akan lebih berlipat. Keuntungan yang lain silahkan visit di artikel <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/11/install-aplikasi-neo-bank-dan-raih.html" target="_blank"><span style="color: red;">Install Aplikasi Neo Bank dan raih keuntungannya</span></a></b>.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span id="install" style="font-size: medium;"><b>Bagaimana Caranya Install Neo Bank</b></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Seperti yang telah disebutkan di atas, sangat mudah. <b><a href="https://m.bankneo.co.id/invitees?uid=18086492&inviteCode=WLY9K2" target="_blank"><span style="color: red;">Visit ke sini</span></a></b> lalu masukkan nomor HP Anda. Klik kirim OTP, maka akan masuk OTP ke nomor HP yang Anda masukkan. Setelah itu masukkan OTP tersebut, jangan berikan kepada siapapun nomor ini. Setelah Anda masukkan klik OK maka akan diarahkan ke keterangan untuk mengklik install Aplikasi Neo Bank. Silahkan klik dan install seperti biasa.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Setelah selesai, tinggal daftar atau sign up atau membuat akun di aplikasi tersebut. Diperlukan data KTP dan juga foto verifikasi wajah seperti kalau kita membuka rekening di bank umum manapun. Jangan khawatir, NEO Bank adalah bank umum yang sudah terdaftar di BI dan OJK, jadi data Anda akan aman. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Setelah selesai mendaftar, kadang-kadang diperlukan waktu beberapa saat untuk verifikasi dan pemberitahuan akan diberikan kepada Anda. Setelah itu, cobalah login lagi dengan verifikasi wajah untuk masuk ke aplikasi. Anda bisa mengubah cara masuk login dengan password, atau verifikasi wajah atau dengan kode gambar, sesuai dengan selera Anda. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span id="neo" style="font-size: medium;"><b>Apa itu Kode Bank Neo</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Mungkin Anda mendengar Kode Bank NEO, ya itu memang ada, biasanya dari referal teman atau kolega Anda. Bisa saja Anda gunakan, tetapi tidak digunakan juga tidak masalah. Silahkan <b><a href="https://m.bankneo.co.id/invitees?uid=18086492&inviteCode=WLY9K2" target="_blank"><span style="color: red;">klik di sini</span></a></b> saja, tanpa harus repot-repot memasukkan kode referal.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"> </span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-86113822851506006422021-11-08T09:00:00.175+07:002021-11-08T09:00:00.169+07:00Uji Kruskal Wallis H dengan SPSS Versi 26<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Kruskal Wallis adalah uji statistik yang dipergunakan untuk menguji banyak sampel (K sampel) yang tidak saling berkorelasi atau berhubungan pada statistik non parametrik. Uji ini sudah tersedia menunya di SPSS sehingga memudahkan pengguna untuk mengaplikasikan metode tersebut. Lantas seperti apa sebenarnya Uji Kruskal Wallis tersebut? Mari kita bahas bersama.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar Isi</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><a href="#uji">Uji Beda K Sampel Tidak Berkorelasi</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#non">Apa Itu Statistik Non Parametrik</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#jenis">Jenis-jenis Uji Beda K Sampel Tidak Berkorelasi</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#kw">Uji Kruskal Wallis</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#spss">Simulasi Uji Kruskal Wallis</a></span></li></ol><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="uji" style="font-size: medium;"><b>Uji Beda K Sampel Tidak Berkorelasi</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Peneliti sering kali menemui kasus di mana harus mencari perbedaan di antara banyak sampel (lebih dari 2). Dalam kasus 2 sampel atau 2 grup, akan lebih mudah diidentifikasi apakah terdapat perbedaan atau tidak. Tetapi ketika berhadapan dengan 3 atau lebih (K sampel) maka diperlukan metode lain yang mampu untuk menjawab pertanyaan itu. Kasus itu akan lebih rumit, jika di antara banyak sampel tersebut tidak berkorelasi atau tidak berhubungan. Akan tetapi banyak metode telah dirancang oleh para ahli untuk menangani kasus tersebut. Artikel tentang <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/10/uji-beda-k-independent-sample-dengan.html" target="_blank"><span style="color: red;">Uji Beda K Sampel tidak berkorelasi selengkapnya silahkan simak di sini</span></a></b>.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span id="non" style="font-size: medium;"><b>Apa itu Statistik Non Parametrik</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Secara garis besar, maka statistik dikategorikan menjadi dua kelompok besar yaitu parametrik dan non parametrik. Tidak ada yang dinyatakan lebih baik atau lebih unggu dibandingkan kedua kategori tersebut. Parametrik akan dikenakan pada data yang memenuhi beberapa prasyarat, misalnya normal atau homogen. <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/10/pengertian-statistik-parametrik-dan.html" target="_blank"><span style="color: red;">Lebih rinci tentang statistik parametrik silahkan visit ke sini</span></a></b>.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Akan tetapi ternyata banyak sekali kasus di mana asumsi untuk paramtrik tidak dapat dipenuhi oleh suatu distribusi data sehingga harus menggunakan statistik non parametrik. Non parametrik juga mempunyai banyak keunggulan karena dapat dikenakan pada jumlah sampel yang kecil dan juga tidak mempunyai banyak syarat dan bahkan bisa dikenakan pada berbagai bentuk data. <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2011/07/mengapa-menggunakan-statistik-non.html" target="_blank"><span style="color: red;">Artikel tentang statistik non parametrik secara rinci ada di sini</span></a></b>. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Jenis-jenis Uji Beda K Sampel Tidak Berkorelasi Non Parametrik</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Ada banyak metode untuk mencari perbedaan antara banyak sampel yang tidak berkorelasi dengan statistik non parametrik. Ada perluasan median test, ada uji Kruskal Wallis (KW) dan ada juga Uji Jonckheere-Terspat. Semunya mempunyai keunggulan tersendiri dan dalam artikel ini kita akan membahas tentang Uji Kruskal Wallis. Untuk uji beda k sampel tidak berkorelasi yang lain silahkan klik di sini.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span id="kw" style="font-size: medium;"><b>Uji Kruskal Wallis</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Krukal Wallis sebenarnya adalah nama dari dua orang ahli yaitu William Henry Kruskal dan W. Allen Wallis. William Henry Kruskal lahir di New York pada 10 Oktober 1919 dan meninggal pada 21 April 2005. Beliau berdarah Yahudi dan ahli matematika serta statistik yang mempunyai banyak sekali karya yang ditinggalkan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">William Allen Wallis lahir di Philadelphia pada 5 November 1912 dan wafat pada 12 Oktober 1998. Beliau adalah ahli ekonomi dan statistik yang pernah menjadi penasehat 4 presiden Amerika Serikat yaitu Dwight Eisenhower, Richard Nixon, Gerald Ford, and Ronald Reagan. Suatu prestasi yang jarang dimiliki oleh orang lain.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Kedunya bekerja sama dan merancang suatu metode statistik yang sering disebut dengan Kruskal Wallis, </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjdnPHPvpjakv8N8B5kUjGqM5paHfmybHnNh8dy435QTTVk4S95HfZgfHfZ8kgG3I2ipNyITUtlvL8vKXBjEEoyNJPbBiZu8El5SG7SomkxWd2vB-3I9RPlxGqwpTu4-rtAYs2xFS3goDA/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="718" data-original-width="918" height="413" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjdnPHPvpjakv8N8B5kUjGqM5paHfmybHnNh8dy435QTTVk4S95HfZgfHfZ8kgG3I2ipNyITUtlvL8vKXBjEEoyNJPbBiZu8El5SG7SomkxWd2vB-3I9RPlxGqwpTu4-rtAYs2xFS3goDA/w529-h413/image.png" width="529" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Persamaan Kruskal Wallis</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;">Dengan</span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">KW =<span> adalah tetapan Kruskal Wallis</span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">k<span> <span> = </span> jumlah sampel atau grup</span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span><span>nj<span> = jumlah kasus dalam sampel</span></span></span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span><span>N<span> = jumlah kasus dalam sampel gabungan (jumlah semua nj)</span></span></span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span><span>Rj<span> = rata-rata rangking dalam sampel atau grup</span></span></span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span><span>R = (N +1)/2 = rata-rata ranking dalam sampel gabungan (<i>grand mean</i>)</span></span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Kita dapat menghitung secara manual tetapi kita juga bisa menggunakan alat bantu berupa software SPSS Versi 26 seperti di bawah.<br /><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span id="spss" style="font-size: medium;"><b>Simulasi Uji Kruskal Wallis dengan SPSS Versi 26</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk melakukan simulasi Kruskal Wallis dengan SPSS Versi 26 silahkan <b><a href="https://drive.google.com/file/d/10rqi1abWAX2scG5i6_CzgBuiooC1YEjc/view?usp=sharing" target="_blank"><span style="color: red;">download data dalam SPSS di Google Drive</span></a></b> berikut. Pastikan akun Gmail Anda aktif agar dapat mendownload file dalam SPSS Versi 26 tersebut. Data adalah fiktif saja, yaitu respon terhadap 3 kelompok wisatawan tentang penerapan protokol kesehatan wisata di Pulau Bali pada New Normal. Ketiga kelompok tersebut adalah wisatawan dari Indonesia (Jakarta), Malaysia (Kualalumpur) dan Thailand (Bangkok). Sekali lagi, ini adalah data fiktif bukan data sebenarnya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Peneliti ingin melihat apakah terdapat perbedaan respon wisatawan dari ketiga negara tersebut. Diharapkan tidak terdapat perbedaan yang berarti protokol kesehatan yang diterapkan telah sesuai dengan konsep wisata pada New Normal akibat pandemi Covid-19. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjBTAt-3CXcZ38En1RQPHYb3DtE3gzfPchybKw54IJcch-4vkDu70THtbbtrwNnmExCMAz8G2lQj1ilygupp5BhWdVJXaY_WkR6_-a1lPSWbTEAFMTmqfc5xL7EbTxv1Ww62v0slfrpYpo/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="692" data-original-width="925" height="386" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjBTAt-3CXcZ38En1RQPHYb3DtE3gzfPchybKw54IJcch-4vkDu70THtbbtrwNnmExCMAz8G2lQj1ilygupp5BhWdVJXaY_WkR6_-a1lPSWbTEAFMTmqfc5xL7EbTxv1Ww62v0slfrpYpo/w517-h386/image.png" width="517" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Uji Beda K Sampel Tidak Berkorelasi Non Paramtrik pada SPSS Versi 26</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Pilih Analyze, pilih Nonparametric Tests, pilih Legacy Dialogs dan klik pada K Independent Samples seperti pada gambar di atas. Maka kita akan masuk ke sub menu sebagai berikut:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiBMnt-GNA3TgZVfopIirY1WIECApyG6XOhYrH-S0MzPuZOJl0cxFl4zzoxk0s7XBs4hYPbnLsVBg-xqh6IfV2wf2nyXUTJswzvj-C9A15Ia22ZNS-Pqy2ckoyGvGnk6TH3mwnbq8mg0LM/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="352" data-original-width="452" height="412" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiBMnt-GNA3TgZVfopIirY1WIECApyG6XOhYrH-S0MzPuZOJl0cxFl4zzoxk0s7XBs4hYPbnLsVBg-xqh6IfV2wf2nyXUTJswzvj-C9A15Ia22ZNS-Pqy2ckoyGvGnk6TH3mwnbq8mg0LM/w528-h412/image.png" width="528" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan Variabel atau Data</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Masukkan Variabel Respon ke dalam Test Variabel List. Sedangkan kategori masuk ke Grouping Variable. Berikan tanda centang pad Kruskal-Wallis H pada Test Type seperti pada gambar di atas. Setelah itu kita harus mendefinisikan kategori dengan mengklik pada Define Range seperti pada gambar di atas.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhl_nGk1Th727Z1G2vFyqY7YifhWrDBku0_1RYt7_-jq5-bAlYNtbcAX8eGueXV2FTxH-H7OgcWScDHY7VaWJiLMwIcN1YhCblywzFf2CG7dV_DM_CWxCshaUk08KHJI_I7zh65vqIj0U0/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img alt="" data-original-height="169" data-original-width="231" height="234" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhl_nGk1Th727Z1G2vFyqY7YifhWrDBku0_1RYt7_-jq5-bAlYNtbcAX8eGueXV2FTxH-H7OgcWScDHY7VaWJiLMwIcN1YhCblywzFf2CG7dV_DM_CWxCshaUk08KHJI_I7zh65vqIj0U0/" width="320" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memberikan kategori pada Grup</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Masukkan 1 pada minimum dan 3 pada maksimum. Setelah itu klik Continue lalu Klik OK sehingga akan keluar output sebagai berikut:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiHUpA3RHpaDjhzcZlz1yOx3t5i4uyELiRVKaDF392QBhamOElEj4E96QEkmrAnnNsOBzKaF4rSCGDacmtgy8igV2N3uSKro3S1zK39H04fQnsl7WIY8kOcFVJ78F2NpmDVvUu9vW2-KGg/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="150" data-original-width="321" height="230" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiHUpA3RHpaDjhzcZlz1yOx3t5i4uyELiRVKaDF392QBhamOElEj4E96QEkmrAnnNsOBzKaF4rSCGDacmtgy8igV2N3uSKro3S1zK39H04fQnsl7WIY8kOcFVJ78F2NpmDVvUu9vW2-KGg/w491-h230/image.png" width="491" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Rank pada Uji Kruskal Wallis</span></b></td></tr></tbody></table></div><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Output Rank di atas adalah rata-rata ranking yang disusun secara otomatis oleh program. Kita juga dapat melakukan secara manual jika memungkinkan atau jumlah sampel relatif kecil. Sebanyak 20 responden dari Kualalumpur mempunyai rata-rata ranking sebesar 40,65. Dari Jakarta sebanyak 28 responden dengan rata-rata rangking 35,66 dan ada 23 responden dari Bangkok dengan rata-rata ranking 32,37. </div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk memberikan justifikasi apakah terdapat perbedaan atau tidak, kita hitung nilai KW atau jika dengan SPSS memberikan hasil sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgocI3XHXS4janhJiN2Pb8NFK_TsdsZeUZcyfaqXk3ikn52AIusSRtF6n43GyCo-L-whEkl7-AEjwftNPaQccxzO5CPjns_w_RSQmrvOiwonbunOFiBOAazCv1DP-7EbXdYYBrNLv8WIL0/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="189" data-original-width="194" height="493" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgocI3XHXS4janhJiN2Pb8NFK_TsdsZeUZcyfaqXk3ikn52AIusSRtF6n43GyCo-L-whEkl7-AEjwftNPaQccxzO5CPjns_w_RSQmrvOiwonbunOFiBOAazCv1DP-7EbXdYYBrNLv8WIL0/w506-h493/image.png" width="506" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Uji Kruskal Wallis H dengan SPSS Versi 26</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Tampak bahwa nilai KW adalah sebesar 1,780. Kita dapat mengkonsultasikan nilai ini dengan nilai KW pada tabel untuk sampel besar. Jika menggunakan SPSS Versi 26 maka kita bisa melihat nilai signifikansi yaitu sebesar 0,411 > 0,05 yang berarti tidak terdapat perbedaan yang signifikan di antara respon pada ketiga kelompok penelitian. Hasil ini menunjukkan bahwa protokol kesehatan yang diterapkan di Pulau Bali pada new normal telah sesuai dengan harapan dari wisatawan dari 3 negara yang menjadi subjek dalam penelitian ini.</div></span><p></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-37745865217380619842021-11-04T09:00:00.170+07:002021-11-08T09:41:30.737+07:00Uji Beda K Sampel Tidak Berkorelasi pada Statistik Non Parametrik<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Banyak peneliti yang bertemu dengan banyak grup (lebih dari dua grup) dan tidak saling berkorelasi. Misalnya ketika peneliti ingin melihat preferensi wisatawan dari berbagai negara ketika berkunjung ke Bali pasca Covid-19 (ini hanya contoh saja). Beberapa metode telah dikembangkan untuk mengatasi permasalahan ini. Berikut akan kita bahas bersama tentang metode-metode tersebut.</span></p><p style="text-align: justify;"></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjdcdstZLyEP4O4LF8nHv8eN8DVoua1QKXg0axMh6YNvWvO3jpnAU-i82A8AZffvG2DMocGdoSBuDo8S8UaAUiezXzzshN59vjOohWrpxXB_2hjMtBgZbRnK2_e0V72eGBMtdwUiyo0tCs/s300/image.png" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img border="0" data-original-height="168" data-original-width="300" height="300" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjdcdstZLyEP4O4LF8nHv8eN8DVoua1QKXg0axMh6YNvWvO3jpnAU-i82A8AZffvG2DMocGdoSBuDo8S8UaAUiezXzzshN59vjOohWrpxXB_2hjMtBgZbRnK2_e0V72eGBMtdwUiyo0tCs/w526-h294/image.png" width="500" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Gambar Simulasi Uji Beda</span></b></td></tr></tbody></table><br /><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar Isi</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><a href="#definisi">Apakah itu uji beda K sampel tidak berkorelasi?</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#median">Perluasan Median Test</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#wallis">Uji Kruskal-Wallis</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#jt">Uji Jonckheere-Terpstra</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></span></li></ol>
<div><span id="definisi" style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><b>Apakah itu uji beda K sampel tidak berkorelasi</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Berbagai kasus mengharuskan peneliti mencari perbedaan di antara banyak sampel (K sampel atau lebih dari dua) tetapi tidak berkorelasi. Misalnya ketika peneliti ingin melihat preferensi berbagai ahli hukum tentang UU ITE, misalnya dari kelompok Pengajar hukum, praktisi hukum dan mahasiswa hukum. Ada 3 kelompok, di mana ketiga kelompok tersebut tidak bisa dikaitkan secara langsung karena merupakan subjek yang berbeda. Jumlah pada masing-masing kelompok (sampel) juga berbeda.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Kasus ini sangat berbeda dengan suatu sampel yang diberikan tiga (atau lebih) perlakuan yang berbeda. Karena jika seperti ini maka berarti ketika kelompok sampel tersebut berkorelasi atau dapat dikontrol dengan 'dirinya sendiri' yang diberikan treatment yang berbeda. Berikut adalah beberapa metode statistik yang dapat dikenakan dalam kasus ini yang sudah tersedia menunya di SPSS. </span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="median" style="font-size: medium;"><b>Perluasan Median Test</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Sesuai dengan namanya, sebenarnya uji ini adalah <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/09/independent-sample-t-test-untuk-non.html" target="_blank"><span style="color: red;">Median Test pada dua sampel yang tidak berkorelasi</span></a></b>, tetapi diperluas penggunaannya pada sampel lebih dari dua (K sampel). Jadi konsep yang digunakan juga sama yaitu dengan menggunakan nilai Median. Masing-masing grup dipisahkan menjadi dua bagian yaitu di atas median dan di bawah median. Dari hasil ini bisa kita lihat apakah sampel-sampel tersebut mempunyai perbedaan atau tidak.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Simulasi selengkapnya tentang <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/10/uji-beda-k-independent-sample-dengan.html" target="_blank"><span style="color: red;">Uji beda K sampel tidak berkorelasi dengan perluasan median test dapat disimak di sini</span></a></b>.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="wallis" style="font-size: medium;"><b>Uji Kruskal Wallis</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Metode yang kedua adalah Uji Kruskal-Wallis atau yang juga sering disebut dengan <i>One Way Analysis of variance by rank</i>. Sesuai dengan namanya maka metode ini berdasarkan rangking dari masing-masing grup. Setelah dirangking lalu dijumlahkan rangkingnya dan dicari nilai rata-rata dari rangking tersebut. Nilai rata-rata rangking inilah yang dijadikan dasar untuk menentukan apakah terdapat perbedaan atau tidak di antara grup dalam penelitian.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk langkah selengkapnya, silahkan simak di <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/11/uji-kruskal-wallis-h-dengan-spss-versi.html" target="_blank"><span style="color: red;">Simulasi Uji Kruskal-Wallis dengan SPSS Versi 26</span></a></b>.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="jt" style="font-size: medium;"><b>Uji Jonckheere-Terpstra</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji ini jarang dipergunakan tetapi sebenarnya juga powerfull untuk uji beda seperti ini. Uji Ini menghasilnya nilai yang sering disebut dengan J-T, jadi ada Rata-rata J-T atau Standard deviasi J-T. Justifikasi uji ini menggunakan nilai signifikansi di mana < 0,05 berarti terdapat perbedaan yang signifikan.</span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Simulasi Uji Jonckheere-Terpstra dengan SPSS Versi 26 selengkapnya silahkan simak di sini. </span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div>
<div><span id="kesimpulan" style="font-size: medium;"><b>Kesimpulan</b></span></div><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Tidak ada uji yang dianggap paling benar dalam kasus ini. Semua tergantung dari kondisi dan juga justifikasi peneliti. Bisa juga uji atau metode yang lain dipergunakan sebagai perkuatan dari suatu uji agar tidak menimbulkan perdebatan di para peneliti yang lain.</span></div><p></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-33623566676032503452021-11-01T11:19:00.004+07:002021-11-11T12:45:34.930+07:00Install Aplikasi NEO BANK dan Raih Keuntungannya!!!<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Apakah Aplikasi Neo Bank itu? Aplikasi Neo Bank adalah aplikasi yang dikeluarkan oleh Bank Neo Commerce (dulu Bank Yudha Bakti) yang memberikan banyak keuntungan bagi penggunanya. Apa saja keuntungannya? Banyak sekali, dari kemudahan transaksi, kemudahan buka rekening, bunga harian dan masih banyak lagi.</span></p>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhqKSxB8IDugtEhN3-nHYBGDIFZogrJSCJEBM1ml25BuJU6sHs6EWJbbFMAgIBrM6tnDFqHG1hcyw8jcNCyi4qAku3RKTalxvneeI2-hKMYNE-HESKvSRakhP79nYqAhs8ezm5AEaw4eCM/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="257" data-original-width="257" height="502" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhqKSxB8IDugtEhN3-nHYBGDIFZogrJSCJEBM1ml25BuJU6sHs6EWJbbFMAgIBrM6tnDFqHG1hcyw8jcNCyi4qAku3RKTalxvneeI2-hKMYNE-HESKvSRakhP79nYqAhs8ezm5AEaw4eCM/w502-h502/image.png" width="502" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;"><a href="https://s.bankneo.co.id/2I4e00">Logo Neo Bank</a></span></b></td></tr></tbody></table></div></div>
<span style="font-size: medium;"><br /></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar Isi:</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><a href="#satu">Apa itu Neo Bank</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#dua">Apa itu Aplikasi Neo Bank</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#tiga">Apa keuntungan install aplikasi Neo Bank</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#empat">Bagaimana cara install Aplikasi Neo Bank</a></span></li><li><span style="font-size: medium;"><a href="#lima">Apakah Aplikasi Neo Bank Aman?</a></span></li></ol><div><span style="font-size: medium;"><br /></span></div><p></p>
<p style="text-align: justify;"><span id="satu" style="font-size: medium;"><b>Apakah itu Neo Bank</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Neo Bank sebenarnya adalah Bank Neo Commerce (BNC), sebuah bank yang telah terdaftar resmi di Indonesia, bahkan sudah listing di Bursa Efek Indonesia dengan kode BBYB. Dulunya bernama Bank Yudha Bhakti dan sekarang berganti nama karena visinya yaitu menjadi bank digital yang berani dan menguntungkan. Jadi Neo Bank adalah bank seperti bank-bank biasa yang kita kenal, hanya mempunyai visi yang lebih ke depan dalam mengaplikasikan transaksi yang lebih modern di era digital ini. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="dua" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Apa itu Aplikasi Neo Bank</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Aplikasi Neo Bank adalah aplikasi yang dikeluarkan oleh BNC untuk keperluan kemudahan transaksi yang lebih menguntungkan. Aplikasi ini sudah tersedia baik di Android maupun di I phone. Dengan aplikasi ini, kita bisa melakukan transaksi apa saja seperti aplikasi perbankan yang lain. Tetapi aplikasi ini jauh lebih melangkah ke depan, karena juga mencakup E-Wallet, dan juga ada bunga bagi dana yang di depositkan. Berbeda dengan E Wallet lainnya, yang deposit sudah kena biaya, dan dana itu tetap saja alias tidak berbunga. Coba saja!!!</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="tiga" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Apa Keuntungan Install Aplikasi Neo Bank</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Banyak sekali keuntungan install aplikasi Neo Bank. Seperti yang telah disebutkan di atas, keuntungan-keuntungan itu adalah sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Kemudahan dalam bertransaksi. Dengan aplikasi ini, kita sangat mudah melakukan semua transaksi keuangan perbankan, seperti transfer antar bank, deposit ke E Wallet, bahkan membuka rekening baru atau pun deposito</span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Bunga yang tinggi. Bunga yang ditawarkan relatif tinggi dibandingkan bank lain, bisa mencapai 7% per tahun dan yang lebih hebat lagi, dibayarkan secara harian. Iya bunga dibayarkan per hari, masuk ke rekening kita</span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Bisa berfungsi sebagai E Wallet. Aplikasi ini, selain aplikasi perbankan, juga merupakan aplikasi E Wallet yang saat ini sangat populer dalam dunia digital perbankan</span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dana di E Wallet mendapatkan bunga. Ini yang mungkin sangat jarang kita temui di aplikasi E Wallet yang lain. </span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dana experience jutaan rupiah. Anda mendapatkan simulasi deposito sebesar Rp. 10 juta rupiah. Ini hanya simulasi, tetapi bunganya benar-benar nyata dan bisa dicairkan. Makanya disebut experience. Jumlah ini bisa bertambah jika Anda melakukan challenge atau benar-benar melakukan deposito.</span></li><li style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Masih banyak lagi....</span></li></ol><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;">
<span id="empat" style="font-size: medium;"><b>Bagaimana Cara Install Aplikasi Neo Bank</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Sangat mudah. <b><a href="https://s.bankneo.co.id/2I4e00" target="_blank"><span style="color: red;">Silahkan visit ke sini</span></a></b>. Atau link di manapun yang muncul dari website ini. Pastikan Anda menggunakan HP yang akan diinstall aplikasi Neo Bank. Sekali lagi gunakan HP yang akan diinstall aplikasi Neo Bank. Setelah klik di situ maka akan masuk ke situs sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto; text-align: center;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><span style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><a href="https://s.bankneo.co.id/2I4e00" target="_blank"><img data-original-height="641" data-original-width="363" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj-auQpfNJ2k5puHWkIA5nuj1sKEFL6AGQ9xsUfW1-t7zAyPKEcxKJxIXDHoUGbpVPNfz8qm-YL3gHwsE6tjIqJG6kA1lWrxu5abhEJuSErWEv3pGeoM1alLnnI7smPlCyMR7sZn4R-Z-Y/w363-h640/image.png" width="363" /></a></span></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="color: red; font-size: medium;"><a href="https://s.bankneo.co.id/2I4e00" target="_blank">Aplikasi Neo Bank</a></span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Masukkan nomor HP Anda lalu klik kirim OTP. Jangan khawatir, Neo Bank sudah terdaftar resmi di OJK jadi data Anda akan aman. Setelah nomor OTP masuk ketikkan 6 digit tersebut ke dalam baris yang sudah disedikan seperti pada gambar di atas. Lalu klik AMBIL. Maka Anda akan diarahkan ke Play Store untuk melakukan install aplikasi Neo Bank.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Apakah sudah selesai? Belum. Setelah Anda selesai melakukan install, segera lakukan buka rekening. Apakah harus mengirimkan dana? Tidak. Ini untuk mengklaim semua keuntungan yang ada di aplikasi ini. Bukan rekening dengan memasukkkan nama lengkap, beserta data diri ke aplikasi tersebut, termasuk dengan foto diri dengan KTP Anda. Sekali lagi, jangan khawatir karena data Anda akan aman karena Neo Bank sudah terdaftar di OJK dan juga merupakan bank resmi yang ada di Indonesia.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Setelah Anda berhasil membuka rekening (tanpa menyetorkan dana) masuk kembali atau login dengan pengenalan wajah Anda. Jadi aman karena orang yang login harus Anda sendiri dengan wajah Anda. Tetapi ini optional, artinya Anda juga bisa menggunakan password atau pola garis jika Anda menghendaki. Setelah Anda login, maka experience sebesar Rp. 10 juta segera bisa Anda klaim dan masih banyak lagi paket-paket yang menguntungkan.</span></p><p style="text-align: justify;">
<span id="lima" style="font-size: medium;"><br /><br /><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/11/aplikasi-neo-bank-apakah-aman.html" target="_blank"><b><span style="color: red;">Apakah Aplikasi Neo Bank Aman?</span></b></a></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pertanyaan ini sangat wajar. Bank Neo Commerce adalah bank umum seperti bank-bank yang ada di Indonesia. Jika Anda membuka rekening baru pasti akan ada foto atau verifikasi wajah Anda. Kelebihan dari BNC adalah bahwa membuka rekening bisa dilakukan secara online tanpa harus ke cabang. Juga membuka deposito atau transaksi lain bisa dilakukan secara online. BNC juga sudah di awasi oleh OJK dan sudah listing di Bursa Efek Indonesia dengan kode BBYB karena dulu memang bernama Bank Yudha Bhakti.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">So. Buruan install ya...... <b><a href="https://s.bankneo.co.id/2I4e00" target="_blank"><span style="color: red;">Klik di sini untuk install</span></a></b>. Pastikan Anda menggunakan HP yang akan diinstall aplikasi Neo Bank.</span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-40624420763776493682021-11-01T09:00:00.001+07:002021-11-01T09:00:00.165+07:00Tutorial Menggambar Path Diagram dengan AMOS Versi 18<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Di artikel sebelumnya kita telah berkenalan dengan icon yang ada pada Program AMOS serta fungsi atau kegunaan dari masing-masing icon tersebut. Kali ini kita akan mencoba menggunakan icon tersebut untuk menggambar path diagram. Path diagram dalam AMOS sangat penting karena running program akan berdasarkan path diagram tersebut. Ini berbeda dengan LISREL, di mana pengguna hanya mengetikkan persamaan-persamaan yang dianalisis, lalu program yang akan mengkonversinya ke dalam bentuk gambar atau path diagram. Dengan AMOS, maka penggunalah yang menggambarkan path diagram, lalu program yang akan mengkonversi ke dalam persamaan termasuk running analisisnya.</span></p><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span></span>Sebagai langkah awal, kita masuk ke program AMOS, pilih menu View di atas lalu klik pada Interface Properties seperti pada gambar di bawah:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjG_s-mrjOiJfcmAL7GLLzJXCW4WOVkK1282BrE27rLFq0mB7bAJfvwa3wjOR_eycG0deWs4Gl7O1iBHxzLgaESZB5pw72EuTNRyUf4uF52lw3Lml_IW6o08uTKSUT2oBD2kHKQgJ6Xh2g/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="772" data-original-width="1280" height="313" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjG_s-mrjOiJfcmAL7GLLzJXCW4WOVkK1282BrE27rLFq0mB7bAJfvwa3wjOR_eycG0deWs4Gl7O1iBHxzLgaESZB5pw72EuTNRyUf4uF52lw3Lml_IW6o08uTKSUT2oBD2kHKQgJ6Xh2g/w518-h313/image.png" width="518" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Interface Properties</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Maka kita akan masuk ke pengaturan halaman, lalu klik pada paper size untuk mengubah ukuran kertas dan menggantinya dengan yang kita inginkan. Di tab ini kita juga bisa mengganti tampilan dari portrait menjadi landscape. Kali ini kita menggunakan landscape kertas A4 dan menggunakan satuan centimeter. Kita dapat mengubah setting ini dengan menu di bagian atas sesuai dengan keinginan kita.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh8FXR_MC_0TUU6Ec7m3L3h6RQQqdq9vKaGU_ySvOJvOrmu_f_HQqIr5HKdsi2o28em5ZVYxBgcLenUqmNnrTqmS7ojyznUhMs-mBl5C0NaLjYktQvUi1VuGCeRu4Ly13o2WRcwJQnpyBk/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="488" data-original-width="502" height="557" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh8FXR_MC_0TUU6Ec7m3L3h6RQQqdq9vKaGU_ySvOJvOrmu_f_HQqIr5HKdsi2o28em5ZVYxBgcLenUqmNnrTqmS7ojyznUhMs-mBl5C0NaLjYktQvUi1VuGCeRu4Ly13o2WRcwJQnpyBk/w573-h557/image.png" width="573" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Interface Properties</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Kita menggunakan margin seperti tampak pada gambar di atas. Lalu klik Apply dan kita akan kembali ke layar utama, tetapi sudah menjadi landscape sesuai keinginan kita. Untuk penggambaran path diagram kita menggunakan icon berbentuk ellips yang bernama draw unobserverd variables.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgDQ1OttcMxuhT8pESJgkVL-dGaLXi8rUNpQrHI9G2iMXNlP-KyZA-8LV_ide0lQ1CiXysiQYMuWLVrn-GW1JuH3dq4-RrSPwAb6_LbzLuPUZl_OzbjIROQsdJjRlJKw4AWHqxYEUqzKvQ/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="232" data-original-width="346" height="377" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgDQ1OttcMxuhT8pESJgkVL-dGaLXi8rUNpQrHI9G2iMXNlP-KyZA-8LV_ide0lQ1CiXysiQYMuWLVrn-GW1JuH3dq4-RrSPwAb6_LbzLuPUZl_OzbjIROQsdJjRlJKw4AWHqxYEUqzKvQ/w561-h377/image.png" width="561" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Icon untuk variabel unobserved</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Klik pada gambar ellips di atas, lalu arahkan kursor ke tengah lembar kerja</div><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgT-ZNkkYLUeI82L7hw0kDlrDIsm7T7Y9Bg5aCt1UpEw-DLCgdRayl3v-ppIyRWHsto2tiiuentzQ4uuaIevf90PQjVLC1jgaGUW7VEISKQ5Vwvg_nrPsjFb1GZMf52yCs196CW1aVBCk8/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="715" data-original-width="1280" height="306" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgT-ZNkkYLUeI82L7hw0kDlrDIsm7T7Y9Bg5aCt1UpEw-DLCgdRayl3v-ppIyRWHsto2tiiuentzQ4uuaIevf90PQjVLC1jgaGUW7VEISKQ5Vwvg_nrPsjFb1GZMf52yCs196CW1aVBCk8/w547-h306/image.png" width="547" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Mengarahkan kursor ke tengah lembar kerja</span></b></td></tr></tbody></table><div style="text-align: justify;">Setelah itu arahkan kursor ke lembar kerja di mana kita ingin meletakkan variabel tersebut, lalu klik seperti pada gambar di atas. Maka akan muncul gambar ellips yang akan dibaca sebagai variabel unobserved oleh program.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhSOKxJmX11hTMJi2wZuR96QYPMv4_moXWmYK2pYkd72frx3ef1sSJVpOtICLkDchkuo7ke7zS6ZIKygcyVyTbwvtrFvZLV9K4gjAe3WyCr9f5lItmAETzV5lauIUq0oXCMuVm0Ma2caec/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="612" data-original-width="901" height="377" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhSOKxJmX11hTMJi2wZuR96QYPMv4_moXWmYK2pYkd72frx3ef1sSJVpOtICLkDchkuo7ke7zS6ZIKygcyVyTbwvtrFvZLV9K4gjAe3WyCr9f5lItmAETzV5lauIUq0oXCMuVm0Ma2caec/w556-h377/image.png" width="556" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Gambar Ellips adalah Variabel Unobserved<br /><br /></span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Lalu klik pada icon draw a latent variable or add indicator to a latent variable. </div><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjEVplDEHDymh4buvlXCw9FkPjQgvnE925GMSrEUOKzT6nydQabsGR0hg1Z4sHy4ZMOxWFFXqieek0QbaTpyggihR1z90SudmwQLGpq7E1gvb0Vx2BGkJP5v0I6PpxzMB8BRiQVGWejtuM/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="759" data-original-width="791" height="538" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjEVplDEHDymh4buvlXCw9FkPjQgvnE925GMSrEUOKzT6nydQabsGR0hg1Z4sHy4ZMOxWFFXqieek0QbaTpyggihR1z90SudmwQLGpq7E1gvb0Vx2BGkJP5v0I6PpxzMB8BRiQVGWejtuM/w561-h538/image.png" width="561" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Icon untuk indikator</span></b></td></tr></tbody></table><div style="text-align: justify;">Setelah klik arahkan kursor ke tengah gambar ellips lalu klik di situ maka akan muncul 1 indikator. </div><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgC8evDik-qkDjIuMgMu1imaQRAQ3L-QgtqOe5ZsAraYWsQHvn7ogYGvT1iRHS_-y4dWCBy4AnO_59Bsq53rMKsEtuMFhSRzrOoLKrAmvMo0pLumx6C0QthHXqMSSREEfEZZxgdJ8A9tbk/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="1280" data-original-width="817" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgC8evDik-qkDjIuMgMu1imaQRAQ3L-QgtqOe5ZsAraYWsQHvn7ogYGvT1iRHS_-y4dWCBy4AnO_59Bsq53rMKsEtuMFhSRzrOoLKrAmvMo0pLumx6C0QthHXqMSSREEfEZZxgdJ8A9tbk/w408-h640/image.png" width="408" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memunculkan indikator</span></b></td></tr></tbody></table><div style="text-align: justify;">Jika ada 4 indikator, maka klik lah sebanyak 4 kali sehingga akan muncul 4 indikator seperti pada gambar di bawah:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjsB8ykmvwrd597pKobOsT7-9ExyvJ9LcY7jZmwAn1vIL_ij0xMdTM9pDF38cP6txIuI4kSksgGMYanwlVaYvEh1JjrE9L_-w-ANuh1hxDxyX2Rgm2q_FYJUOqpL8kWE7NpbJgDB6BhqPs/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="371" data-original-width="427" height="481" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjsB8ykmvwrd597pKobOsT7-9ExyvJ9LcY7jZmwAn1vIL_ij0xMdTM9pDF38cP6txIuI4kSksgGMYanwlVaYvEh1JjrE9L_-w-ANuh1hxDxyX2Rgm2q_FYJUOqpL8kWE7NpbJgDB6BhqPs/w553-h481/image.png" width="553" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><span style="font-size: medium;"><b>Variabel dengan 4 indikator</b></span></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Setelah itu kita harus memberikan nama kepada SEMUA gambar yang ada di path diagram. Jika ada yang belum diberi nama maka program tidak bisa menjalankan perhitungan. Pemberian nama variabel unobserved bisa kita berikan langsung dengan doble klik pada gambar yang dimaksud. Tetapi untuk variabel observed kita harus memasukkan sama dan identik dengan sumber data yang dipergunakan. Untuk contoh ini, <b><a href="https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_BZytaK00fSnR0rmq2GLsRGJN62YiVeW/edit?usp=sharing&ouid=107169438270790420006&rtpof=true&sd=true" target="_blank"><span style="color: red;">kita menggunakan data ini</span></a></b>. Silahkan di download. Lalu diletakkan di folder tertentu yang nantinya akan kita hubungkan dengan path diagram. Itu file dalam excel. </span><span style="font-size: large;">Klik icon select data file di bagian kiri layar, seperti gambar di bawah ini:</span></div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEigmN8U6SLlnsWU5jqzvwjYfWW4lrtnh1fOnCv66FXGySzDip-QRAZjMSTz6OoBBAajtysKcS_2X8QPuSG2H4dFvz6_3gfxjU-VfUmta7fyCv9123-RWn3DmDDfyzqZ76pBVng5GJ5wII4/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="598" data-original-width="210" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEigmN8U6SLlnsWU5jqzvwjYfWW4lrtnh1fOnCv66FXGySzDip-QRAZjMSTz6OoBBAajtysKcS_2X8QPuSG2H4dFvz6_3gfxjU-VfUmta7fyCv9123-RWn3DmDDfyzqZ76pBVng5GJ5wII4/w224-h640/image.png" width="224" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Icon select data files</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Maka kita akan masuk ke sub menu lagi sebagai berikut:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi9n03xIxet9cq1YFPJzrcbxATC0flZQPrvwweTh8PIe-jReN6XaLcMC9YWWSOPaPkU1cMiyLU0ObC9tCZu3Ldoy7WL7sgvEPSydCMt63xmQnhtPLy-LgbLINtTIstnAs-Kz4CT9R7dxT8/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="800" data-original-width="1280" height="342" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi9n03xIxet9cq1YFPJzrcbxATC0flZQPrvwweTh8PIe-jReN6XaLcMC9YWWSOPaPkU1cMiyLU0ObC9tCZu3Ldoy7WL7sgvEPSydCMt63xmQnhtPLy-LgbLINtTIstnAs-Kz4CT9R7dxT8/w548-h342/image.png" width="548" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Sub menu File Name</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Klik pada File Name sehingga kita akan diarahkan ke Explorer atau library di mana kita mencari file yang menjadi sumber data penelitian.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhaqi_-Fba8nJ_80L4jCWP5YyOzobxH4gqrWMw8SRBRPgVm1J56XUb-asIFNyZFG5kaXusBWIssLQe9DNQR8KIOCo141dET0mchviRD_c77XBMQykZEJdhm3gQje-LU6crGhkaLSMTZL60/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="617" data-original-width="808" height="435" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhaqi_-Fba8nJ_80L4jCWP5YyOzobxH4gqrWMw8SRBRPgVm1J56XUb-asIFNyZFG5kaXusBWIssLQe9DNQR8KIOCo141dET0mchviRD_c77XBMQykZEJdhm3gQje-LU6crGhkaLSMTZL60/w569-h435/image.png" width="569" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Mencari File sumber data</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Setelah ketemu, klik Open maka model akan terhubung dengan sumber data. Pada file exel, baris 1 akan dibaca sebagai nama variabel atau nama indikator. Ini sudah otomatis, sehingga harus hati-hati dalam memberikan nama variabel di sumber data. AMOS juga bisa mengambil data dari SPSS atau spreadsheet yang lain. AMOS sendiri tidak mempunyai tabulasi data sendiri seperti SPSS atau LISREL jadi harus menggunakan source yang lain. Ini mirip dengan SmartPLS.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Setelah klik OK, kita tinggal menghubungkan dengan menggunakan icon List variables in data set. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg3yK1noRz3ZmpPkCO9ylLMA10C_QaBTDPKK1cs9ZMrNAx7itbq9ikMGJE5C15OZjbL2T5SJoKjQjTeNpAjKkLg7HHuIDyOozZn4ppq7bf4TihtxFOOEOQWp9NX_TKIDrONOhkYAI1Td0k/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="760" data-original-width="326" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg3yK1noRz3ZmpPkCO9ylLMA10C_QaBTDPKK1cs9ZMrNAx7itbq9ikMGJE5C15OZjbL2T5SJoKjQjTeNpAjKkLg7HHuIDyOozZn4ppq7bf4TihtxFOOEOQWp9NX_TKIDrONOhkYAI1Td0k/w275-h640/image.png" width="275" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memberi nama variabel di path diagram</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Maka akan muncul jendela atau box yang merupakan nama indikator yang diambil dari baris pertama sumber data excel, seperti pada gambar di bawah ini:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjW6rZ_QFWd0wXLiBkqzj5docify3BsyHvnAB8vXjc-EZwbjdz71MdSb_hWCJnUq_AbRhS88xqQa1mC8iRGyFO3e1DUY6NyI8SiJjgNyX_-6hf5cp8OLdDNPBTsiPDLPCg5aJc2WI5ku4w/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="772" data-original-width="877" height="523" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjW6rZ_QFWd0wXLiBkqzj5docify3BsyHvnAB8vXjc-EZwbjdz71MdSb_hWCJnUq_AbRhS88xqQa1mC8iRGyFO3e1DUY6NyI8SiJjgNyX_-6hf5cp8OLdDNPBTsiPDLPCg5aJc2WI5ku4w/w595-h523/image.png" width="595" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan Indikator ke dalam gambar</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Kita dapat memasukkan indikator ke dalam kotak dengan menuliskannya secara langsung (dobel klik pada kotak) atau klik and drag dari list variables in data set. Jika kita menuliskannya harus identik baik huruf besar maupun huruf kecil. Setelah itu beri nama juga pada variabel unobserved (gambar ellips) dan juga error yang ada.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj_HyEjZ91si-hGJgrRPt9b-pzws-oOxwV84Hd76z-fhUiOpGZR4nBV-BXxwBhWSESooR7Cx_7aMNW8OdZKob7Wmq70TLCdRwgLht0Vj7lK9GARHF7hy4byBabbbn8gkSlWPPpGFNFKBOs/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="764" data-original-width="897" height="508" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj_HyEjZ91si-hGJgrRPt9b-pzws-oOxwV84Hd76z-fhUiOpGZR4nBV-BXxwBhWSESooR7Cx_7aMNW8OdZKob7Wmq70TLCdRwgLht0Vj7lK9GARHF7hy4byBabbbn8gkSlWPPpGFNFKBOs/w597-h508/image.png" width="597" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Icon analysis propertis</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">NP1 sampai dengan NP4 adalah indikator dari sumber data, jadi harus identik. Jika ditulis Np1 maka program tidak bisa jalan. Sedangkan NP serta e1 sampai dengan e4 bisa kita tulis manual dengan dobel klik pada gambar yang dituju. Setelah itu klik pada analysis properties untuk menentukan jenis analisis yang akan kita gunakan juga output yang akan kita keluarkan.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhufw9XicKxOAoggLMikBWqBv2aXoIrFx4tpEenRirHB8ECZIgNGd0iZnlzOOV4sja_DL6zp4HjviuqHVC8QDTaIx4y31b_ZSWNdw44YF4zphE5v8_oLh3SUGd8lyXhG_75e8XtGj-pI6k/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="593" data-original-width="528" height="614" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhufw9XicKxOAoggLMikBWqBv2aXoIrFx4tpEenRirHB8ECZIgNGd0iZnlzOOV4sja_DL6zp4HjviuqHVC8QDTaIx4y31b_ZSWNdw44YF4zphE5v8_oLh3SUGd8lyXhG_75e8XtGj-pI6k/w548-h614/image.png" width="548" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Analysis Properties<br /><br /></span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Untuk Estimation gunakan Maximum Likelihood. Lalu klik pada output dan berikan tanda centang pada item yang akan kita lihat outputnya.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgpNSAqxr6ckPYM15jQMqOZEkN0mL5keKoOaOyE8C1NyrvSDPRmYrmDseGV3htnnr7-3LoXuTgqEcgPL1pTpeMTkAQ2dfzx7tc9UJXvkTbs8wYHPliFFyeiZa45MG65KFoOhKaHn4spDRE/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="558" data-original-width="549" height="596" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgpNSAqxr6ckPYM15jQMqOZEkN0mL5keKoOaOyE8C1NyrvSDPRmYrmDseGV3htnnr7-3LoXuTgqEcgPL1pTpeMTkAQ2dfzx7tc9UJXvkTbs8wYHPliFFyeiZa45MG65KFoOhKaHn4spDRE/w586-h596/image.png" width="586" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Sub Menu Output</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Setelah selesai, klik tanda silang di atas kanan, lalu kita running dengan menggunakan icon calculate estimates seperti pada gambar di bawah:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgkkMUveufn2igo5xT00B0I9_zVlpnZjZubHc_CMYEctRra6LQCNk8Vl5bv5htoHl5aCxvG3icpExW2HPzi9ikC2ZOdf852u2yHyknIznQCXZf9JXPzWWSeR79ec9nipRLrYnQqV0KISW8/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="760" data-original-width="880" height="553" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgkkMUveufn2igo5xT00B0I9_zVlpnZjZubHc_CMYEctRra6LQCNk8Vl5bv5htoHl5aCxvG3icpExW2HPzi9ikC2ZOdf852u2yHyknIznQCXZf9JXPzWWSeR79ec9nipRLrYnQqV0KISW8/w640-h553/image.png" width="640" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Calculate Estimates<br /><br /></span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Program akan menjalankan perhitungan dan setelah selesai, kita tinggal melihat hasilnya dengan mengklik icon view the output diagram seperti pada gambar di bawah:</div><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjx1NR6754pMr6J0AUQLB6Jy4-RbknMf2UAiYx6xDbLdgPxb40eF3D3wRbbQuK8OTuasmiJtHdraxp8fysFHJaTYXd75zmTbFwJpHVDGPDwa6Xt6Gu74svFBqk-S1-j05OkfNKEDkIAXfg/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="800" data-original-width="1280" height="373" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjx1NR6754pMr6J0AUQLB6Jy4-RbknMf2UAiYx6xDbLdgPxb40eF3D3wRbbQuK8OTuasmiJtHdraxp8fysFHJaTYXd75zmTbFwJpHVDGPDwa6Xt6Gu74svFBqk-S1-j05OkfNKEDkIAXfg/w596-h373/image.png" width="596" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Hasil running Program AMOS</span></b></td></tr></tbody></table><div style="text-align: justify;">Itu adalah output unstandardized, dan jika menginginkan yang standardized, dapat mengklik pada menu di kiri di sebelah kanan kolom icon. Maka gambar akan otomatis berubah menjadi standardized. Sedangkan jika ingin melihat hasil dalam bentuk tabulasi maka tinggal klik icon view text di bawah icon anaylysis properties.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk interpretasi, tentunya akan kita bahas di artikel berikut.<br /><br /></span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-89407725850818760822021-10-28T09:00:00.000+07:002021-10-28T09:00:00.195+07:00Korelasi pada Statistik Parametrik<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Korelasi adalah hubungan dan telah kita <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/08/korelasi.html" target="_blank"><span style="color: red;">bahas secara rinci di sini</span></a></b>. Korelasi berbeda dengan regresi dan perbedaannya telah kita <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2011/07/regresi-dan-korelasi.html"><span style="color: red;">uraikan di sini</span></a></b>. Kali ini kita akan membahas tentang korelasi pada statistik parametrik. Korelasi pada parametrik ini digunakan pada data yang memenuhi <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/search/label/Normalitas" target="_blank"><span style="color: red;">asumsi normalitas</span></a></b>, sedangkan jika tidak maka menggunakan <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/search/label/Non%20Parametrik" target="_blank"><span style="color: red;">korelasi non parametrik</span></a></b>. Dalam artikel ini ada 3 kajian yaitu korelasi product moment, korelasi ganda dan korelasi parsial. Mari kita bahas satu persatu. Adapun contoh data yang dipergunakan dapat Anda <b><a href="https://drive.google.com/file/d/1m_8X2w-E0kK2dcRzpZTBHBwDrthVM1UF/view?usp=sharing" target="_blank"><span style="color: red;">download di G Drive</span></a></b>. Pastikan Anda menggunakan akun G mail Anda untuk melakukan download.</span></p><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>1. Korelasi Product Moment</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Teknik korelasi ini digunakan untuk mencari hubungan atau korelasi antara dua variabel yang keduanya berskala interval atau rasio. Korelasi ini juga sering disebut dengan <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/search/label/Normalitas"><span style="color: red;">korelasi Pearson</span></a></b> sesuai dengan ahli yang menemukannya yaitu Karl Pearson. Korelasi ini juga sering dipergunakan untuk uji validitas. Pilih Analyze, lalu pilih correlation lalu klik pada Bivariate seperti pada gambar di bawah ini:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj-h2Zeqm4ndG53W3pn7ALMlhoQmsGRqZdXN8Lkp926Pl0_E7SD0rQYHR-dJW8U3JhPv0C4TGw2F_B-GzCoW6AMFAZLHrZ9cA4JCoYRfSvvwfdS1G7gOMuyk5Zmf6MrgVMkasUUhKbZm0k/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="764" data-original-width="666" height="607" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj-h2Zeqm4ndG53W3pn7ALMlhoQmsGRqZdXN8Lkp926Pl0_E7SD0rQYHR-dJW8U3JhPv0C4TGw2F_B-GzCoW6AMFAZLHrZ9cA4JCoYRfSvvwfdS1G7gOMuyk5Zmf6MrgVMkasUUhKbZm0k/w528-h607/image.png" width="528" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Korelasi Product Moment pada SPSS Versi 23</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Maka akan diarahkan ke menu seperti pada gambar di bawah ini:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiCCWZ9UCHjkYPph7XysftUgVi8T5aLrpZOYTuzEs8QEyBjhr-Ey3_-tplvzGAxiDqf7alpAbA4rDcH1ZDBCQ98G0T0oBO7IZAieV6y2V5t9qa6Ouj9_XuMf6Zn8OiDJ8WlYvsRupftGDw/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="424" data-original-width="519" height="483" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiCCWZ9UCHjkYPph7XysftUgVi8T5aLrpZOYTuzEs8QEyBjhr-Ey3_-tplvzGAxiDqf7alpAbA4rDcH1ZDBCQ98G0T0oBO7IZAieV6y2V5t9qa6Ouj9_XuMf6Zn8OiDJ8WlYvsRupftGDw/w592-h483/image.png" width="592" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Korelasi</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Masukkan variabel X1, X2, X3 dan Y ke dalam box Variables lalu klik OK sehingga akan keluar output sebagai berikut:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNmJzc3ftzzGyIRywBsISQwQ_IUFkCBmdkjqnMKiSOE5Wms78x9Rql50G6XCSvGgihUWeEVjsTCLg656l8iZlvGQd8f5SVwWdGEY2l43JtQFF-QPkGvfu-6XeuZM37ZoR9KjHuW9-zv4M/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="322" data-original-width="462" height="385" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNmJzc3ftzzGyIRywBsISQwQ_IUFkCBmdkjqnMKiSOE5Wms78x9Rql50G6XCSvGgihUWeEVjsTCLg656l8iZlvGQd8f5SVwWdGEY2l43JtQFF-QPkGvfu-6XeuZM37ZoR9KjHuW9-zv4M/w552-h385/image.png" width="552" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Korelasi</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Pada baris paling atas, maka korelasi antara X1 dengan X1 adalah 1. Korelasi antara X1 dengan X2 adalah 0,767; antara X1 dengan X3 sebesar 0,789; antara X1 dengan Y sebesar 0,818. Kita dapat melihat bahwa pada baris kedua juga sama antara X2 dengan variabel yang lain. Jumlah sampel adalah N yaitu 125 sampel. Signifikansi dapat kita bandingkan dengan R Tabel tetapi bisa juga kita lihat signifikansinya di atas 0,05 atau di bawah 0,05 jika menggunakan taraf 95%.</div><br /></span><p></p><p style="text-align: justify;"><b style="font-size: large;">2. Korelasi Ganda</b></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Korelasi ganda (multiple correlation) adalah angka yang menunjukkan kuatnya hubungan atau korelasi antara dua atau lebih variabel secara simultan dengan satu buah variabel yang lain. Dalam contoh ini kita bisa menghitung korelasi ganda antara X1 dan X2 dengan Y, atau antara X1 dan X3 dengan Y, atau bisa juga antara X1, X2 dan X3 dengan Y. Bisa dua atau lebih variabel dengan satu variabel yang lain. Penting dicatat bahwa korelasi antara X1 dan X2 dengan Y BUKAN merupakan jumlah korelasi dari X1 dengan Y dan X2 dengan Y.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk menghitung korelasi ganda, dalam contoh kita ambil 3 variabel yaitu X1, X2 dan X3 dengan Y kita gunakan menu regresi sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgaTgkAla61W3CeznsInFaWGZr-AmwAD4YOXeJxVjwgSOT7T5YrnvuH16Xu2YHjx4JA405sEjF-zdyC_pfM-OnITwtImksqmWMZ2ksaKZs-ryFnmdlhW4TzrdZsycpfLA9prVCrdiLO8vo/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="755" data-original-width="720" height="585" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgaTgkAla61W3CeznsInFaWGZr-AmwAD4YOXeJxVjwgSOT7T5YrnvuH16Xu2YHjx4JA405sEjF-zdyC_pfM-OnITwtImksqmWMZ2ksaKZs-ryFnmdlhW4TzrdZsycpfLA9prVCrdiLO8vo/w558-h585/image.png" width="558" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu regresi untuk mencari korelasi ganda</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Pilih Analyze, pilih Regression lalu klik pada Linear seperti pada gambar di atas. Maka akan diarahkan ke menu regresi. Masukkan Variabel Y ke box Dependent dan variabel yang lain ke Box Independents. Lalu klik Statistics pada bagian kanan atas:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhFYTIwMXW9tnCc-2r0iksBGDg_3ZYW7_1tJQxZ00fveph0tGCv7a1wn7FCPRuFjnI7tgTlJGDneC0wabumc5IXY5NQEruLNtPJQ7Hfhk-2n7aXH8T4u70-31Afu_HB9-1r_EYxS3cwExg/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="461" data-original-width="586" height="439" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhFYTIwMXW9tnCc-2r0iksBGDg_3ZYW7_1tJQxZ00fveph0tGCv7a1wn7FCPRuFjnI7tgTlJGDneC0wabumc5IXY5NQEruLNtPJQ7Hfhk-2n7aXH8T4u70-31Afu_HB9-1r_EYxS3cwExg/w557-h439/image.png" width="557" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan Variabel</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Maka kita akan masuk ke sub menu statistics. Berikan tanda centang seperti pada gambar di bawah ini:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgU0DrMFF7O0V63yzoOMZjQa1Ka2bNEPsvSBaTxtdnD2DuFWGVJTseMdZwQSkbnOyN4D8PmLpz8UujPuXaYpMTuED6T-f1aAr_7jA_AnRDWyvRf-cscik-y3-BF3TdaB-3zD7xw2gORbXI/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="364" data-original-width="433" height="487" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgU0DrMFF7O0V63yzoOMZjQa1Ka2bNEPsvSBaTxtdnD2DuFWGVJTseMdZwQSkbnOyN4D8PmLpz8UujPuXaYpMTuED6T-f1aAr_7jA_AnRDWyvRf-cscik-y3-BF3TdaB-3zD7xw2gORbXI/w578-h487/image.png" width="578" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Sub Menu Statistics</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Setelah itu klik Continue lalu klik OK sehingga akan keluar output sebagai berikut:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgSUG2l-MyzdoGyf0fpmXMyEf85P2JWPzryvdSi6AOvk91HJSo_cUmdkFHpp8bGWp_ALwvkono1KlauPy385MwzGPjPlPXvfknEg0zhQJB-y7dvMpeIqr9woasEUaBH-eUptPAmpGtik7g/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="118" data-original-width="399" height="165" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgSUG2l-MyzdoGyf0fpmXMyEf85P2JWPzryvdSi6AOvk91HJSo_cUmdkFHpp8bGWp_ALwvkono1KlauPy385MwzGPjPlPXvfknEg0zhQJB-y7dvMpeIqr9woasEUaBH-eUptPAmpGtik7g/w555-h165/image.png" width="555" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Korelasi Ganda</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Nilai R sebesar 0,891 adalah korelasi ganda antara X1, X2 dan X3 secara serempak dengan Y. Nilainya bukan penjumlahan dari korelasi antara masing-masing variabel X1, X2 dan X3 dengan Y, tetapi nilainya memang lebih tinggi dibandingkan nilai korelasi masing-masing. R Square merupakan kuadrat dari R yang juga sering disebut dengan <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2011/07/koefisien-determinasi-pada-regresi.html" target="_blank"><span style="color: red;">koefisien determinasi</span></a> </b>yang lebih banyak dibahas di regresi. </div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>3. Korelasi Parsial</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Korelasi parsial adalah untuk mengetahui korelasi antara dua atau lebih variabel dengan satu variabel tetapi dikontrol oleh variabel lain. Dalam contoh ini, kita bisa menghitung korelasi parsial antara X1 dengan Y dikontrol oleh dua variabel yang lain yaitu X2 dan X3. Variabe kontrol bisa lebih dari dua demikian juga variabel yang akan dihitung korelasi parsialnya juga bisa lebih dari satu. Korelasi parsial juga digunakan sebagai dasar untuk perhitungan gangguan multikolinearitas pada analisis regresi linear berganda.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dalam contoh ini kita akan menghitung korelasi parsial antara X1 dengan Y dikontrol oleh X2 dan X3. Pilih Analyze, pilih Correlation, lalu klik pada Partial seperti pada gambar di bawah:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgAg6_EaW-AHnylNe-YdIHvuA9P1RnzFeKDD07f_mnhH2GKuH6N-CFXsqexubE4qh5ucragxfDz3B3Hi3Jeq4CpftByTwRPGUqnaDNLnyvXpPokCoYBGR69dhE3nFHlSXQcXn_1SKPxz94/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="759" data-original-width="612" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgAg6_EaW-AHnylNe-YdIHvuA9P1RnzFeKDD07f_mnhH2GKuH6N-CFXsqexubE4qh5ucragxfDz3B3Hi3Jeq4CpftByTwRPGUqnaDNLnyvXpPokCoYBGR69dhE3nFHlSXQcXn_1SKPxz94/w517-h640/image.png" width="517" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Korelasi Parsial</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;">Maka kita akan masuk ke Menu Korelasi parsial. Masukkan variabel X1 dan Y ke dalam box Variables dan variabel X2 dan X3 ke dalam box Controlling for seperti pada gambar di bawah:</span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgZu3tHxtp5LEBoxRE3BpFQEBHPzqwz5rjxIic3G1u6PdF_nyP3GT_utrp45lJPKTjOvgu3WR2Fe8sei0x0E-iN5CGhF13hZDIQcybqwW22jHtSWbR2IiZFyJc6vQuUfTToDq9i2Tvz2zU/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="367" data-original-width="518" height="419" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgZu3tHxtp5LEBoxRE3BpFQEBHPzqwz5rjxIic3G1u6PdF_nyP3GT_utrp45lJPKTjOvgu3WR2Fe8sei0x0E-iN5CGhF13hZDIQcybqwW22jHtSWbR2IiZFyJc6vQuUfTToDq9i2Tvz2zU/w591-h419/image.png" width="591" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan variabel</span></b></td></tr></tbody></table><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-size: medium;"></span></div><span style="font-size: medium;">Setelah itu klik OK sehingga akan keluar output sebagai berikut:</span><div><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiIgSFjsKDMxF8lyvyBX5phcBupW_psNQWpULEHEwSumC7vML-o-_GhgxNuYmo7sUR0_OLfwLb4AeeLBFVEhpzWRN5D4g9QKnBuNK4XLFhKdPYKT_kqTlQlbx8pZr579IKWnT15nEm_wP0/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="181" data-original-width="398" height="292" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiIgSFjsKDMxF8lyvyBX5phcBupW_psNQWpULEHEwSumC7vML-o-_GhgxNuYmo7sUR0_OLfwLb4AeeLBFVEhpzWRN5D4g9QKnBuNK4XLFhKdPYKT_kqTlQlbx8pZr579IKWnT15nEm_wP0/w640-h292/image.png" width="640" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Korelasi parsial X1 dengan Y dikontrol X2 dan X3</span></b></td></tr></tbody></table><br /><div style="text-align: justify;">Nilai korelasi antara X1 dengan Y dengan dikontrol oleh X2 dan X3 adalah sebesar 0,364. Jika kita ingin mencari korelasi parsial X2 dengan Y dikontrol oleh X1 dan X3 maka diperoleh hasil sebesar:</div><div style="text-align: justify;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhfSmbHs6gyUJSsV61RNvp9oHOCVdqGQLVE3pXVlUPSfNng8jQkbeGMuxQ0KPVvpDM3Pyf8dOL2tbXywMxOHt9ntpO1vDwsoAXTNO1uaLk9tGpoNwXHfGJHLXHsh9gk1inES5903jyPXnE/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="181" data-original-width="398" height="252" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhfSmbHs6gyUJSsV61RNvp9oHOCVdqGQLVE3pXVlUPSfNng8jQkbeGMuxQ0KPVvpDM3Pyf8dOL2tbXywMxOHt9ntpO1vDwsoAXTNO1uaLk9tGpoNwXHfGJHLXHsh9gk1inES5903jyPXnE/w552-h252/image.png" width="552" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Korelasi parsial X2 dengan Y dikontrol X1 dan X3</span></b></td></tr></tbody></table>Tampak bahwa nilai korelasi parsial antara X2 dengan Y dikontrol X1 dan X3 adalah sebesar 0,384. Kita juga dapat mencari korelasi parsial antara X3 dengan Y dikontrol X1 dan X2 yaitu sebesar:</div><div style="text-align: justify;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjnfz4PalnX-_oFhJWEw9Wka3xcuVK-ONtzc3U3P27gzTT7kiJ_9h6y2DPREzxxWY9GifSBxvKUGBricSl4Q1Ht7vxBsHYyScDvV_4GynMH0EuETphyphenhyphenqO4vG0oTfw8gkZ0Gx6k1kPHkeT0/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="181" data-original-width="398" height="264" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjnfz4PalnX-_oFhJWEw9Wka3xcuVK-ONtzc3U3P27gzTT7kiJ_9h6y2DPREzxxWY9GifSBxvKUGBricSl4Q1Ht7vxBsHYyScDvV_4GynMH0EuETphyphenhyphenqO4vG0oTfw8gkZ0Gx6k1kPHkeT0/w578-h264/image.png" width="578" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Korelasi X3 dengan Y dikontrol X1 dan X2</span></b></td></tr></tbody></table>Ketiga nilai korelasi parsial di atas, sebenarnya bisa dihitung secara langsung dengan menu Regression, tanda centang pada part and collinearity diagnostic seperti yang telah dilakukan di atas.</div><div style="text-align: justify;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgKnEiEb-905VQe31B56_s0NLQEwHBfmLxveFseoSbY-q5BlfYsOz18Jp33c1Qr7jppPqPjpYx4mZpbkC95HbgvWnRKPuxrAsBSAvuH3L8nHivS88Ws0cn19bFw69VMm9i9ppMihWFpKH4/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="200" data-original-width="757" height="158" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgKnEiEb-905VQe31B56_s0NLQEwHBfmLxveFseoSbY-q5BlfYsOz18Jp33c1Qr7jppPqPjpYx4mZpbkC95HbgvWnRKPuxrAsBSAvuH3L8nHivS88Ws0cn19bFw69VMm9i9ppMihWFpKH4/w596-h158/image.png" width="596" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Korelasi parsial pada analisis regresi</span></b></td></tr></tbody></table><br /></div>Hasil di atas sama persis dengan korelasi parsial yang telah dihitung sebelumnya. Nilai ini dapat dipergunakan untuk menguji gangguan multikolinearitas pada analisis regresi berganda. Tentu kita juga dapat menghitung korelasi parsial antara X1 dan X2 dengan Y dikontrol oleh variabl X3. Demikian juga dengan alternatif yang lain. Silahkan Anda hitung sendiri jika diperlukan.</div><div style="text-align: justify;"><br /></div></span></div>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-2478939156207858632021-10-25T09:00:00.001+07:002021-10-25T10:06:13.359+07:00Uji Tanda (Sign Test) pada Dua Sampel Berhubungan dengan SPSS Versi 26<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Tanda (sign test) adalah uji beda antara dua sampel yang berhubungan (berkorelasi) berdasarkan arah perbedaan antara dua pengukuran, bukan pada pengukuran kuantitatif data itu sendiri. Uji ini dipergunakan memang untuk data yang tidak memungkinkan pengukuran kuantitatf tetapi masih memungkinkan untuk menentukan setiap pasang observasi, mana yang lebih besar, mana yang lebih kecil.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar Isi</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#pendahuluan">Pendahuluan</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#data">Data yang dipergunakan</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#metode">Metode analisis dengan SPSS Versi 26</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#uji">Uji yang lain</a></b></span></li></ol><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p id="pendahuluan" style="text-align: justify;"><b><span id="pendahuluan" style="font-size: medium;">Pendahuluan</span></b></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji beda dua sampel berpasangan (<i>paired test</i>) sering dipergunakan dalam suatu sampel yang diberikan <i>treatment </i>tertentu lalu dibandingkan antara sebelum dan sesudah. Atau bisa juga bukan perlakuan tetapi karena adanya suatu peristiwa atau kondisi tertentu. Salah satu metode uji beda ini yang non parametrik adalah uji tanda atau <i>sign test</i>. Dasar pemikiran dari metode ini adalah dengan melihat arah perbedaan antara dua sampel yang akan diuji, misalnya lebih besar, lebih kecil atau sama dengan. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Sebagai ilustrasi, misalnya seorang guru yang membandingkan suatu metode pembelajaran lalu mengukur hasil metode pembelajaran tersebut. Seorang siswa akan mempunyai nilai atau skor sebelum dan sesudah. Hipotesis yang diharapkan adalah bahwa periode atau skor setelah diberikan metode pembelajaran lebih tinggi dibandingkan skor sebelum diberikan suatu metode pembelajaran tersebut.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Atau contoh lain, misalnya tentang <i>stock split</i>. Pemecahan saham diharapkan membuat suatu saham menjadi lebih likuid karena harganya murah. Maka dilakukan uji beda antara sebelum dan sesudah adanya kebijakan pemecahan saham. Pengukuran dilakukan terhadap volume perdagangan atau jumlah lembar saham yang diperjualbelikan oleh perusahaan yang melakukan <i>stock split.</i></span></p><p style="text-align: justify;"><b><span style="font-size: medium;"><br /></span></b></p><p id="data" style="text-align: justify;"><b><span id="data" style="font-size: medium;">Data yang dipergunakan</span></b></p><p id="data" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dalam artikel ini, data yang dipergunakan adalah data yang sama dengan yang dipergunakan dalam artikel uji Wilcoxon. Data bisa Anda peroleh di <b><a href="https://drive.google.com/file/d/1NbtoOzp4aBa42IM9QNjbLBdRm8RduTrT/view?usp=sharing" target="_blank"><span style="color: red;"><i>Google Drive</i></span></a></b> dengan akun Gmail. Ada dua sampel yaitu sebelum dan sesudah yang akan kita uji apakah terdapat perbedaan atau tidak. Kedua sampel tidak normal sehingga kita gunakan uji beda non parametrik.</span></p><p id="data" style="text-align: justify;"><b><span style="font-size: medium;"><br /></span></b></p><p id="spss" style="text-align: justify;"><b><span id="spss" style="font-size: medium;">Metode analisis dengan SPSS Versi 26</span></b></p><p id="spss" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Langkah pertama adalah masuk ke menu uji tanda. Pilih Analyze, Nonparametric Tests, piih Legacy Dialogs lalu klik pada 2 Related Samples sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiY6hHitxcsbpPEuIYedi-k3teJmBzRCpAFgWxRm5_kIHqVXiCCLeIBvhgDsm8eTW-1dt3D0gFhj4FofsTPVgEeM0-wXSzx1z9kIeZo9U6vkFeRlEk71-i5Na75Yj1IR7XAQ-P1ue-T_WM/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="711" data-original-width="930" height="396" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiY6hHitxcsbpPEuIYedi-k3teJmBzRCpAFgWxRm5_kIHqVXiCCLeIBvhgDsm8eTW-1dt3D0gFhj4FofsTPVgEeM0-wXSzx1z9kIeZo9U6vkFeRlEk71-i5Na75Yj1IR7XAQ-P1ue-T_WM/w518-h396/image.png" width="518" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Uji Tanda (<i>Sign Test</i>) dengan SPSS Versi 26<br /><br /></span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Setelah di klik maka akan masuk ke menu uji tanda yaitu sebagai berikut:</div></span><p></p><p id="spss" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgO3GHY6211mlVY4Rx8YXj3gMY5j9XOTplkm_8GHqTFJCiDHYNre9cUxRijrw4VU_RU3ZVu0C95Ftiw5i3MaV57rXHvHCFwm5z5Z4rqa2yusO2-URhZpeehkoM3W6AJKH6UHx57IHQOyzQ/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="351" data-original-width="590" height="300" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgO3GHY6211mlVY4Rx8YXj3gMY5j9XOTplkm_8GHqTFJCiDHYNre9cUxRijrw4VU_RU3ZVu0C95Ftiw5i3MaV57rXHvHCFwm5z5Z4rqa2yusO2-URhZpeehkoM3W6AJKH6UHx57IHQOyzQ/w506-h300/image.png" width="506" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan Sampel Penelitian</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Masukkan data sampel sebelum dan sesudah seperti pada gambar di atas. Lalu berikan tanda centang (<i>tickmark</i>) pada <i>Test Type</i> lalu klik OK. Penggunaan Wilcoxon, McNemar dan Marginal Homogeneity kita bahas di artikel yang lain. Maka akan keluar output sebagai berikut:</div></span><p></p><p id="spss" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjzj7F1tCEyJVup4GlYwBuO5KjrwOmgKDbzaX2U0BmwTQUR1kPlIK2P2VJGyJ5glNClXbDGs0hHDttILK8CXrDaaNAv-opsMWPk_P0MUQUZ2bcQpLNUsOoBNuhIDMfm6i6TTJAmVaciXkw/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="666" data-original-width="590" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjzj7F1tCEyJVup4GlYwBuO5KjrwOmgKDbzaX2U0BmwTQUR1kPlIK2P2VJGyJ5glNClXbDGs0hHDttILK8CXrDaaNAv-opsMWPk_P0MUQUZ2bcQpLNUsOoBNuhIDMfm6i6TTJAmVaciXkw/w568-h640/image.png" width="568" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Output Uji Tanda dengan SPSS Versi 26</span></b></td></tr></tbody></table><br /></div></div><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Pada <i>Frequencies </i>tampak bahwa <i>negative differences</i> sebanyak N = 15. Dari <i>superscript</i> (a) maka kita melihat bahwa artinya Sesudah < Sebelum. Nilai sesudah yang lebih rendah dari pada sebelum ada sebanyak 15 kasus atau sampel (N). Sedangkan yang <i>positive differences</i> dengan <i>superscript </i>(b) sebanyak N = 12. Jumlah sampel sesudah > sebelum ada 12 kasus. Sedangkan yang sama (<i>ties</i>)<i> </i>ada 8 sampel.</div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;">Sedangkan <i>Test Statistics</i> memberikan nilai Signifikansi sebesar 0,700 > 0,05 yang berarti tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara data sebelum dengan data sesudah. Ini konsisten dengan <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/02/uji-wilcoxon-atau-uji-t-sampel.html" target="_blank"><span style="color: red;">hasil pengujian dengan Wilcoxon</span></a></b>. Apakah hasilnya selalu konsisten? Belum tentu. Konsep dasar uji tanda dengan Wilcoxon berbeda sehingga bisa memberikan hasil yang berbeda pula. Uji tanda menggunakan tanda, sedangkan uji Wilcoxon menggunakan rangking.</div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;">Pengujian tanpa alat bantu SPSS bisa dilakukan dengan menggunakan Tabel Uji Tanda yang dipisahkan menjadi sampel besar dan sampel kecil. Tabel tersebut bisa diperoleh di buku statistik yang Anda punyai.</div><br /></span><p></p><p id="spss" style="text-align: justify;"><b><span id="uji" style="font-size: medium;">Uji yang lain</span></b></p><p id="spss" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji beda untuk dua sampel yang berkorelasi non parametrik ada beberapa macam dengan konsep yang berbeda-beda. Artikel ini menggunakan uji tanda yang menggunakan perbedaan tanda lebih besar atau lebih kecil. Konsep Wilcoxon berbeda, meskipun masih mirip yaitu menggunakan rangking. Kedua data diubah menjadi data rangking, baru rangking tersebut yang diuji apakah terdapat perbedaan atau tidak. </span></p><p id="spss" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Masih ada konsep yang lain, yaitu <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/09/panduan-menguasai-uji-mcnemar-dan.html" target="_blank"><span style="color: red;">Uji McNemar</span></a></b> yang menggunakan konsep dasar <i>Cross Tabulation</i> atau tabulasi silang yang sering dikenal pada Chi Square. Juga masih ada lagi uji beda dua sampel berkorelasi non parametrik yaitu Marginal Homogeneity.</span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-59729400336062735442021-10-21T09:00:00.001+07:002021-10-21T09:00:00.179+07:00Analisis Regresi Linear Sederhana dengan Simplis Lisrel<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Di artikel terdahulu kita telah membandingkan hasil atau <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/01/perbandingan-output-regresi-spss-dengan.html" target="_blank"><span style="color: red;">output regresi linear sederhana antara SPSS dengan AMOS</span></a></b>. Hasilnya adalah identik. Perbedaan yang terjadi semata-mata karena perbedaan angka di belakang koma saja dan kurang lebih interpretasi hasilnya adalah sama. Kali ini kita akan mencoba dengan data yang sama tetapi menggunakan Software LISREL. Ya Lisrel sangat familier dalam analisis Structural Equation Modeling. Bahkan ada yang menyebut sebagai software yang paling powerfull. Dan memang, AMOS pun menggunakan notasi yang dikembangkan oleh Lisrel dalam softwarenya.</span></p><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Baik kita langsung saja. Untuk data, bisa Anda download di sini dengan <b><a href="https://drive.google.com/file/d/1J-fzYl7YMYD_5yzMB_NaWUL663JPywEg/view?usp=sharing" target="_blank"><span style="color: red;">akun google Anda atau ini ada di Google Drive</span></a></b>. Itu juga data yang sama yang dipergunakan untuk melakukan regresi linear sederhana dengan AMOS dan SPSS. Setelah Anda download, silahkan gunakan Simplis untuk mengakses data dalam SPSS tersebut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi8DnzHAXfNzd-oqCUnBnoAcb_k_XrAtWnzhTgn8sxfOc9O4vvFbnWJl09F8Lkj7-39PuvpOA5WyQDFT4qdq8Emm8vkGoXsrmyaEekhgYGJ0VzUNIZM84lh3JuDba2OpvuadiFpmbUm1IM/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="722" data-original-width="564" height="623" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi8DnzHAXfNzd-oqCUnBnoAcb_k_XrAtWnzhTgn8sxfOc9O4vvFbnWJl09F8Lkj7-39PuvpOA5WyQDFT4qdq8Emm8vkGoXsrmyaEekhgYGJ0VzUNIZM84lh3JuDba2OpvuadiFpmbUm1IM/w486-h623/image.png" width="486" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Tabulasi Data dalam Simplis</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><div style="text-align: justify;">Agar terlihat lebih sederhana, settinglah angka di belakang koma menjadi 0 atau tidak ada karena secara default akan keluar 3 angka di belakang koma yang akan terlihat menjadi lebih ruwet. Setelah itu set lah data ke dalam continuous agar bisa di analisis secara parametrik. Setelah itu pilih Statistics, lalu klik pada Regressions seperti pada gambar di bawah:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEheZJavqQ2bU4Jqxv_o9fcP4aHhCj7vQX6XMm3ZFiRisDQbUsvNhGQJgNJNiLsNz9zVzUd74SlRcElMTIQr1q9-6SxqJJRj08nxU5y6N2npARm4d1hReuuThoqyH4P8-h3YeSDI3DKmt1g/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="736" data-original-width="531" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEheZJavqQ2bU4Jqxv_o9fcP4aHhCj7vQX6XMm3ZFiRisDQbUsvNhGQJgNJNiLsNz9zVzUd74SlRcElMTIQr1q9-6SxqJJRj08nxU5y6N2npARm4d1hReuuThoqyH4P8-h3YeSDI3DKmt1g/w461-h640/image.png" width="461" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Menu Regresi pada Simplis</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><div style="text-align: justify;">Maka kita akan diarahkan ke menu regresi. Masukkan X1 sebagai X variables dan Y sebagai Y variables. Untuk regresi berganda, Anda bisa memasukkan banyak variabel bebas.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiXEoznSFBWGrZgjWDP1ephGhdOW27UWL0RilfdfO-w4x0k5aLHyLhknpA6iIpLzUoyT3enGpY9kPzVXEg7GqynS7sqw44FDJxIxNabCJUv13nSvbEpHYYjk0QG8nc1SDXKQ4UAKN9l9f4/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="736" data-original-width="463" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiXEoznSFBWGrZgjWDP1ephGhdOW27UWL0RilfdfO-w4x0k5aLHyLhknpA6iIpLzUoyT3enGpY9kPzVXEg7GqynS7sqw44FDJxIxNabCJUv13nSvbEpHYYjk0QG8nc1SDXKQ4UAKN9l9f4/w403-h640/image.png" width="403" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Memasukkan Variabel Bebas dan Terikat</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><div style="text-align: justify;">Setelah Anda memasukkan variabel X dan Y, karena ini hanya contoh, langsung saja klik Run sehingga akan keluar output sebagai berikut:</div></span><p></p><p style="text-align: justify;">Estimated Equations</p><p style="text-align: justify;"> Y = 0.272*X1 + Error, R² = 0.496</p><p style="text-align: justify;"> (0.0195) </p><p style="text-align: justify;"> 13.948 </p><p style="text-align: justify;"> Error Variance = 5.574</p><p style="text-align: justify;"> Total Sample Size = 200</p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pada baris pertama output tertulis Estimated Equations dan di bawahnya memuat persamaan yang diestimasi dengan Simplis. Tampak bahwa nilai koefisien adalah sebesar 0,272 yang sama persis dengan output baik dengan <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/01/perbandingan-output-regresi-spss-dengan.html" target="_blank"><span style="color: red;">SPSS maupun dengan AMOS</span></a></b>. Kemudian nilai R square adalah sebesar 0,496 yang juga identik.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Output di bawahnya lagi adalah Standar error yaitu sebesar 0,0195 sedangkan di SPSS nilainya adalah sebesar 0,020. Ini sebenarnya adalah identik karena Simplis di set 4 angka di belakang koma. Sedangkan T hitung adalah sebesar 13,948 yang juga sama dan identik dengan output dengan SPSS.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Error Variance, jika kita ingin lebih detaik adalah sebesar 5,574 di mana AMOS mengeluarkan output sebesar 5,55.Nah ini juga identik, karena ada perbedaan setting output angka di belakang koma.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Jadi dapat kita simpulkan bahwa output yang dihasilkan memang sama. Tidak ada perbedaan, selama kita menggunakan alat bantu atau software tersebut dengan benar.</span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-78702639846149264002021-10-18T09:00:00.000+07:002021-10-18T09:00:00.182+07:00Uji Validitas<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji validitas adalah uji untuk menentukan apakah rangkaian kuesioner yang dipergunakan mampu mengukur apa yang ingin diukur. Ilustrasinya adalah bahwa timbangan valid untuk mengukur berat badan, tetapi tidak valid untuk mengukur tinggi badan. Demikian juga, meteran valid untuk mengukur panjang suatu benda, tetapi tidak valid untuk mengukur suhu suatu benda. Sepertinya sangat sepele, tetapi ini sering memusingkan banyak mahasiswa. Dalam artikel ini kita akan membahas tentang uji validitas saja, tidak terkait langsung dengan bahasan tentang uji reliabilitas, meskipun keduanya adalah dua uji yang harus dilakukan pada suatu rangkaian kuesioner.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar Isi</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#pendahuluan">Pendahuluan</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#invalid">Apa yang terjadi jika kuesioner tidak valid</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#metode">Metode pengujian validitas</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#valdanrel">Validitas dan Reliabilitas</a></b></span></li></ol><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span id="pendahuluan" style="font-size: medium;"><b>Pendahuluan</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dalam suatu penelitian (terutama kuantitatif) maka kita akan berhadapan dengan <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2011/08/variabel-penelitian.html" target="_blank"><span style="color: red;">variabel</span></a></b>. Variabel adalah sesuatu yang abstrak, berbeda dengan benda seperti mobil, meja, rumah dan lain-lain. Misalnya variabel motivasi kerja. Kita akan sulit untuk mengukur motivasi kerja seorang karyawan karena tidak ada alat ukur yang secara langsung menentukan seberapa motivasi kerja karyawan tersebut. Berbeda dengan meja, kita bisa dengan langsung mengukur tinggi, atau berat meja tersebut. Konsep kecepatan pun bisa kita ukur secara langsung. Tetapi motivasi kerja tidak demikian.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Kita harus mempunyai suatu set alat ukur yang mampu mengukur motivasi kerja (atau variabel yang lain). Di sinilah kita akan mencoba menyusun berbagai pertanyaan yang akan diberikan kepada karyawan (subjek penelitian) agar kita dapat mengukur tinggi rendahnya motivasi kerja karyawan tersebut. Kita tidak bisa secara sembarangan menentukan item atau indikator yang dijadikan pertanyaan. Harus ada teori yang lengkap atau dasar pertimbangan yang logis.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Sebagai ilustrasi, kita akan mengukur sosial ekonomi seseorang (ini hanya contoh saja, mohon jangan fokus ke contohnya). Maka kita bisa menggunakan pertanyaan berapa gajinya, berapa luas rumahnya, berapa banyak mobilnya (atau silahkan yang lain). Tetapi mungkin kurang cocok jika kita menggunakan pertanyaan tentang berapa jumlah anaknya. Ini hanya contoh saja.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Atau mungkin kita ingin mengukur tingkat kegantengan seseorang. Mungkin kita bisa menggunakan indikator apakah ceweknya cantik atau tidak, apakah sering main sinetron, atau kah seberapa sering menjadi bintang iklan, atau seberapa jumlah like yang diperoleh ketika memposting selfie di Instagram atau sosial media yang lain. Mungkin akan terjadi perdebatan, banyak kok, orang yang tidak ganteng tetapi main sinetron terus. Ini masuk akal. Atau banyak kok orang yang jelek tetapi sering mendapatkan tawaran iklan. Nah, di sinilah tinjauan teori sangat penting agar indikator yang dipergunakan tidak salah. Kalau indikator yang dipergunakan salah, maka kuesioner tersebut tidak valid atau tidak mampu mengukur apa yang ingin diukur. Ujungnya adalah hasil penelitian kita akan bias.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Mudah-mudahan sudah jelas. Lalu ada pertanyaan, lho, ganteng atau tidaknya kan bisa dilihat secara langsung, misalnya hidung mancung, kulit wajah mulus atau yang lain. Nah, memang benar. Jika kita membahas lebih lanjut, maka di <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/search/label/Partial%20Least%20Square" target="_blank"><span style="color: red;">Partial Least Square</span></a></b>, kita akan mengenal indikator reflektif dan indikator formatif. Apa itu? Bayangkan indikator reflektif adalah akibat dari konsep yang kita bentuk atau kita ukur, misalnya wajah ganteng. Maka akibat ganteng adalah disukai mertua, sering main sinetron atau sering main iklan. Arah anak panah adalah dari konstruk menuju kepada indikatornya. Sedangkan indikator formatif adalah ciri-ciri atau yang menjadi penyebab dari konstruk, misalnya hidung mancung, kulit mulus, dagu lancip dan lain-lain. Indikator reflektif akan saling berkorelasi, sedangkan indikator formatif tidak berkorelasi satu sama lain. Coba bayangkan saja :)</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><b id="invalid" style="font-size: large;">Apa yang terjadi jika kuesioner tidak valid</b></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Tentunya mudah kita jawab yaitu bahwa kuesioner tersebut tidak mampu mengukur apa yang ingin diukur. Hasil pengukuran dengan kuesioner tersebut bias, sehingga tidak layak dipergunakan sebagai sumber data. Banyak sekali yang tidak sadar melakukan hal ini dalam penelitiannya. Menggunakan rangkaian kuesioner yang sudah valid, lalu dipergunakan dan ketika diuji tidak valid lalu menjadi bingung.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Coba bayangkan, sebuah timbangan yang sangat valid dipergunakan untuk mengukur berat badan seseorang, apakah valid dipergunakan untuk menimbang bumbu dalam sebuah resep. Tentunya tidak. Ini juga yang sering kejadian dalam penelitian. Ketika ada kuesioner sudah valid dipergunakan untuk mengukur motivasi manajer pada suatu penelitian, belum tentu valid dipergunakan untuk mengukur motivasi kerja staf. MANAJER dan STAF tentunya mempunyai karakteristik yang berbeda, harapan yang berbeda dan juga standar hidup yang berbeda. Jadi rangkaian kuesioner yang sudah valid pun perlu diuji lagi ketika ada peneliti yang menggunakan dalam konsep penelitian yang berbeda.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Lalu bagaimana menyusun rangkaian kuesioner yang tepat? Selalu gunakan teori yang ada. Jangan asal comot dari contoh kuesioner, tetapi tinjaulah terlebih dahulu apakah dasar teorinya sesuai dengan rancangan penelitian yang ada. Setelah itu uji validitas dan jika ada item yang tidak valid, bisa dikeluarkan dari model penelitian, lalu coba diuji lagi. Demikian seterusnya sampai tersisa item yang semuanya valid. Banyak peneliti yang menggunakan dua atau tiga indikator saja, sehingga ketika tidak valid jadi bingung karena jika dikeluarkan menjadi habis indikatornya. So..gunakan indikator yang cukup banyak sehingga kita bisa mengeliminir indikator yang tidak valid. Bagaimana jika terlanjur menggunakan indikator sedikit, ya tidak ada kata terlanjur, silahkan dikoreksi lagi. Waktunya tidak cukup kak....lha....artikel ini tentang uji validitas bukan artikel untuk konsultasi atau bimbingan seperti itu.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b><br /></b></span></p><p style="text-align: justify;"><span id="metode" style="font-size: medium;"><b>Metode pengujian validitas</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Ada banyak uji validitas dan hampir semua telah dibahas di blog ini. Silahkan klik di navigasi di atas dan pilihlah metode yang diinginkan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj6s-ghypQdnrqeiOdKY5IyqTcUYcYLSSOJYxOruCGkU9XHFtm-vtMoT5nG3t5NDI1X8yLxjZxDaB56nTZGfwJ4t4OCcH2J8QDUglGpbZdoDk2sD0Q1wSw0yhojYueZm8CyiJHI1egksHA/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="424" data-original-width="871" height="255" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj6s-ghypQdnrqeiOdKY5IyqTcUYcYLSSOJYxOruCGkU9XHFtm-vtMoT5nG3t5NDI1X8yLxjZxDaB56nTZGfwJ4t4OCcH2J8QDUglGpbZdoDk2sD0Q1wSw0yhojYueZm8CyiJHI1egksHA/w523-h255/image.png" width="523" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Navigasi Uji Validitas</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><div style="text-align: justify;">Metode yang sering dipergunakan adalah dengan Korelasi Pearson. Anda dapat melakukan uji dengan Pearson menggunakan SPSS atau pun dengan Excel. Dengan metode Pearson, maka sebuah indikator akan diukur dua kali, yaitu sebagai korelasi dan satunya sebagai jumah dari total indikator yang ada. Oleh karena itu, ada metode untuk mengurangi efek spurious overlap tersebut dengan Item to total correlation. Bisa dilakukan dengan SPSS bisa juga dengan Excel. Dengan metode ini, maka hasilnya akan lebih rendah karena mengurangi efek pengukuran dua kali tersebut.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Analisis faktor juga bisa dipergunakan sebagai uji validitas. Penggunaan dengan Excel masih agak kesulitan sehingga disarankan dengan SPSS saja. Uji validitas dalam Structural Equation Modeling bisa menggunakan loading factor atau jika indikator formatif bisa menggunakan T hitung.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span id="valdanrel" style="font-size: medium;"><b>Validitas dan Reliabilitas</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Validitas sangat sering disandingkan dengan kata reliabilitas. Keduanya memang uji yang sering dipergunakan pada rangkaian kuesioner. Akan tetapi keduanya adalah hal yang berbeda dan tidak berkaitan secara langsung. Maksudnya, kuesioner yang sudah valid tidak serta merta pasti reliabel. Banyak kasus, rangkaian kuesioner yang sudah valid, ketika diuji ternyata tidak reliabel. Ini wajar saja, tidak usah bingung dan bertanya-tanya bisa terjadi. Silahkan dimodifikasi agar reliabel, misalnya mengeluarkan indikator yang menjadikan tidak reliabel. Setelah itu jangan lupa diuji lagi validitasnya, karena rangkaian kuesioner yang reliabel pun belum tentu valid. Jadi bolak-balik ya, jangan bosan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Rangkaian kuesioner harus valid dan reliabel, tidak bisa salah satu saja ya. Dan setelah valid dan reliabel, juga jangan bingung kenapa hipotesis tidak diterima. Ini hal yang berbeda dan tidak ada keterkaitan secara langsung, dalam arti kuesioner yang valid pasti hipotesisnya diterima. Tidak ada ketentuan demikian.</span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-10100150921531991992021-10-14T11:00:00.000+07:002021-10-14T11:00:00.184+07:00Apa itu Marketplace dan Bedanya dengan Toko Online<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pada dasarnya, <i>marketplace </i>merupakan pihak perantara yang mengakomodasi kepentingan pihak penjual dan pihak pembeli di dalam dunia maya. Website <i>marketplace </i>akan menjadi layaknya pihak ketiga dalam transaksi <i>online</i> dengan menyediakan fitur penjualan serta fasilitas pembayaran yang mudah dan aman. <i>Marketplace</i> sendiri bisa kita artikan sebagai suatu department store-nya <i>online store</i>. Kita bisa mendapatkan barang apa saja di <i>marketplace</i>, seperti layaknya kita berbelanja secara konvesional, atau datang ke <i>department store</i>.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhxHqzEnOSUOzis5We9SAqDIGWuUtTpLI8qSSqv6Oou20lY_77VNFVdRfziXSBt6QSykXeYop-3pgckySG_mMyRzeiGLTP_xWRaohyphenhyphenHQT7SwyLfGAWZ-HaRESEgQw1ZIdkaHXpnkZZV5nk/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="137" data-original-width="222" height="335" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhxHqzEnOSUOzis5We9SAqDIGWuUtTpLI8qSSqv6Oou20lY_77VNFVdRfziXSBt6QSykXeYop-3pgckySG_mMyRzeiGLTP_xWRaohyphenhyphenHQT7SwyLfGAWZ-HaRESEgQw1ZIdkaHXpnkZZV5nk/w544-h335/image.png" width="544" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Simulasi Gambar Marketplace</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><br /></span><p></p>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Daftar Isi</span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#pendahuluan">Pendahuluan</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#apa">Apa itu Marketplace?</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#jenis">Apa saja jenis-jenis Marketplace</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#beda">Apa bedanya Marketplace dengan Online Shop</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#contoh">Apa saja contoh Marketplace</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></b></span></li></ol><p></p><p style="text-align: justify;"><br /></p>
<p id="pendahuluan" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Pendahuluan</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dalam beberapa tahun terakhir, transaksi perdagangan online atau <i>e-commerce</i> di Indonesia selalu mengalami peningkatan. Oleh karena itu, sistem perdagangan ini diramalkan memiliki masa depan yang cerah, dan <i>marketplace</i> merupakan salah satu pemain terbesar yang ada pada bisnis <i>e-commerce</i> di Indonesia.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Kegiataan jual beli online ini memang menjadi tren baru sejak beberapa tahun terakhir. Salah satu penggunanya mungkin adalah Anda. Tren ini semakin dipertajam dengan adanya pandemi Covid-19 di mana orang diharuskan membatasi aktivitas, bahkan interaksi sesama manusia juga menjadi semakin terbatas. Oleh karena itu, transaksi jual beli yang dulunya dilakukan secara langsung, didorong untuk menjadi tidak secara langsung atau melalui <i>online.</i></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Satu dari sekian banyaknya platform yang digunakan banyak orang untuk melakukan perdagangan <i>online</i> adalah marketplace. Mari kita bahas bersama apa itu <i>marketplace</i>.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="apa" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Apa itu Marketplace?</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Marketplace </i>adalah pihak perantara yang mengakomodasi kepentingan pihak penjual dan pihak pembeli di dalam dunia maya. Website <i>marketplace </i>akan menjadi layaknya pihak ketiga dalam transaksi <i>online</i> dengan menyediakan fitur penjualan serta fasilitas pembayaran yang mudah dan aman. <i>Marketplace</i> sendiri bisa kita artikan sebagai suatu department store-nya <i>online store</i>. Kita bisa mendapatkan barang apa saja di <i>marketplace</i>, seperti layaknya kita berbelanja secara konvesional, atau datang ke <i>department store</i>.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Marketplace </i>mirip dengan pasar (market) tradisional di mana ada transaksi jual beli di sana. Hanya perbedaan yang mencolok adalah tidak adanya pertemuan langsung antara penjual dengan pembeli. Komunikasi antara penjual dan pembeli dilakukan secara <i>online</i> atau dijembatani dengan teknologi, yaitu internet.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="jenis" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Apa Saja Jenis-jenis Marketplace itu?</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Sebenarnya terdapat dua jenis bentuk kerja sama yang di lakukan <i>marketplace</i>, yaitu <i>marketplace </i>murni dan juga <i>marketplace </i>konsinyasi.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>1. <i>Marketplace</i> Murni</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Marketplace</i> murni adalah <i>marketplace</i> yang menyedikan fitur penjualan untuk berjualan, lengkap dengan fasilitas pembayarannya. Penjual yang bekerjasama di dalamnya akan diberikan keleluasaan yang sangat banyak dibandingkan dengan <i>marketplace </i>konsinyasi. Di sini pembeli juga lebih leluasa untuk melakukan pembelian karena langsung ditangani oleh penjual secara langsung.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Setiap penjual diberi kewajiban untuk menyediakan deskripsi dan foto produknya sendiri. Selain itu, penjual juga bisa menerima penawaran harga yang dilakukan oleh pembeli. Jadi sebelum pembeli melakukan pembayaran, maka pihak pembeli bisa melakukan penawaran harga pada penjual. Tetapi layanan penawaran ini optional, di mana tidak setiap <i>marketplace</i> menyediakan menu ini dan juga tidak setiap penjual harus mengaktifkan menu penawaran ini.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Beberapa contoh marketplace yang terkenal dengan jenis kerjasama ini adalah Tokopedia, Shopee, BliBli, Bukalapak, Elevenia, Lazada, JD.id, Amazon dan lain-lain.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>2. <i>Marketplace</i> Konsinyasi</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Marketplace </i>konsinyasi adalah lebih mirip seperti titip barang. Jadi, jika pihak penjual ingin melakukan kerjasama dengan situs <i>marketplace</i> ini, maka pihak penjual hanya perlu menyediakan produk dan detail informasi produknya ke pihak marketplace saja. Beberapa <i>marketplace</i> yang menyediakan jenis kerjasama konsinyasi adalah Zalora, Berrybenka dan lain-lain</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Nantinya, pihak situs <i>marketplace</i> akan mengurus seluruh penjualan produk, dari mulai foto produk, gudang, pengiriman barang, serta fasilitas pembayaran. Jenis kerjasama ini sangat berbeda dengan kerjasama sebelumnya, karena pada jenis kerjasama ini pembeli tidak bisa melakukan penawaran karena seluruh harga dan alurnya sudah di atur dan ditangani oleh situs <i>marketplace</i>.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pihak <i>marketplace</i> akan mengurus seluruh hal terkait penjualan dari mulai pengiriman barang foto, gudang, produk, hingga fasilitas pembayaran.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dalam perkembangannya, saat ini <i>marketplace</i> murni juga memberikan fitur atau layanan di mana semua urusan ditangani oleh pihak <i>marketplace</i>. Misalnya Tokopedia dengan fitur cabang, di mana penjual hanya mengirim barang ke gudang, dan <i>handling</i> selanjutnya ditangani oleh Tokopedia. Atau Shopee dengan fitur <i>export</i>-nya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="beda" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Apa Bedanya Marketplace dengan Online shop?</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span>Apakah keduanya adalah dua <i>platform</i> yang sama? </span><span>Tentu saja jawabannya adalah tidak sama, keduanya adalah dua bentuk <i>platform</i> yang berbeda. Letak utama perbedaannya adalah perantara.</span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Marketplace</i> merupakan pihak perantara yang menyatukan penjual dengan pembeli. Sedangkan <i>online shop</i> sama sekali tidak membutuhkan perantara. Penjual akan langsung menjual produknya pada <i>platform</i> miliknya sendiri, jadi tidak memerlukan perantara sama sekali.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Melakukan penjulan dengan <i>platform online shop</i> akan menuntut Anda untuk bisa lebih mandiri. Anda harus membuat <i>website</i>, mengelola pemasaran, misalnya dengan bantuan media sosial, dan harus berhubungan langsung dengan pelanggan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Meskipun begitu, mengelola <i>website online shop</i> sendiri juga mempunyai banyak keuntungan tersendiri, terlebih lagi jika Anda sudah memiliki <i>brand</i>. Saat ini bahkan sudah banyak <i>brand</i> sukses yang membangun <i>online shop-</i>nya sendiri.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span>Selain itu, keuntungan lain yang akan Anda rasakan ketika mengelola <i>website online shop</i> sendiri adalah: (a) </span><span>Toko online shop Anda akan mendapatkan kepercayaan yang lebih banyak di mata pelanggan; (b) </span><span><i>Online shop</i> Anda akan lebih mudah ditampilkan di mesin pencarian google. Hal ini sangat penting karena pelanggan selalu melakukan riset dengan memanfaatkan mesin pencarian terlebih dahulu sebelum benar-benar membelinya; (c) </span><span>Meminimalisir sifat ketergantungan dengan pihak lain, karena Anda akan dituntut untuk mempelajari dan mengelola website Anda sendiri, bukan website orang lain.</span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span>Jadi jika Anda sedang mengembangkan <i>brand</i> Anda, maka <i>website</i> adalah kebutuhan yang paling utama. </span><span>Anda akan memiliki pusat toko yang seluruh kendalinya benar-benar Anda kuasai. Jadi, jika suatu waktu ada masalah tertentu di marketplace, maka Anda tidak akan kebingungan karena sudah memiliki online shop sendiri. </span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="contoh" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Apa Saja Contoh Marketplace?</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Saat ini, persaingan <i>marketplace</i> yang ada di Indonesia sangat ketat. Banyak sekali pemain baru dan pemain lama yang bersaing dalam mendapatkan konsumen di Indonesia. Marketplace di bawah ini merupakan contoh lima marketplace besar di Indonesia yang termasuk dalam jenis marketplace murni, alasannya adalah jangkauan pasarnya lebih banyak dan sangat beragam.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Tokopedia</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Didirikan oleh William Tanuwijaya pada Februari 2009, Tokopedia merupakan salah satu <i>marketplace</i> yang sudah bergerak lama di Indonesia. Marketplace ini bahkan mendapat predikat sebagai marketplace terbesar dan telah melakukan merger dengan Gojek sehingga sekarang dikenal juga dengan istilah Go To.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Selain itu, tokopedia juga termasuk ke dalam kategori salah satu startup unicorn Indonesia, yang artinya nilai valuasi Tokopedia sudah menyentuh angka lebih dari $1 miliyar.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg_YvTpYOD3n4h1e9RY2ueO0xGXIsf0mDyI-J9QVQu-TGKj5q3zBZxVvBRb1Ti3RcX_aHiAB08ULWe2Rwk3icPTYv86ysX40reuVJsrt-SirmHF_icDb1WwRw30Ye9RIjBHbvWsn1XuPfI/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="200" data-original-width="200" height="520" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg_YvTpYOD3n4h1e9RY2ueO0xGXIsf0mDyI-J9QVQu-TGKj5q3zBZxVvBRb1Ti3RcX_aHiAB08ULWe2Rwk3icPTYv86ysX40reuVJsrt-SirmHF_icDb1WwRw30Ye9RIjBHbvWsn1XuPfI/w520-h520/image.png" width="520" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Marketplace Tokopedia</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><br /></span></div><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Bukalapak</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Bukalapak juga sama-sama memiliki gelar startup unicorn layaknya Tokopedia. Bukalapak ini didirikan oleh Ahmad Zaky pada pada 2010 di Bandung, Jawa Barat. Selama ini, marketplace bukalapak sudah menjual sahamnya di Bursa Efek Indonesia dan mendapatkan respons yang positif di mata para investor.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjwcUX24LRNYySEvP9VOhyphenhyphenoR5QmYSfSF6UegAuBzckQhobt2M2QfdrjULSbMsb08Wqv0y1BwRj7nWOmMFj2TQ_Pp0l_ODkSV6SjSllowIDPi_udTcEoMy5JACdtW9aX-EhAm9q7NLM1sP4/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="225" data-original-width="225" height="550" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjwcUX24LRNYySEvP9VOhyphenhyphenoR5QmYSfSF6UegAuBzckQhobt2M2QfdrjULSbMsb08Wqv0y1BwRj7nWOmMFj2TQ_Pp0l_ODkSV6SjSllowIDPi_udTcEoMy5JACdtW9aX-EhAm9q7NLM1sP4/w550-h550/image.png" width="550" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Marketplace Bukalapak</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><b>Shopee</b></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Shopee merupakan salah satu <i>marketplace</i> asal Singapura, marketplace ini sudah mengekspansi pasar Asia Tenggara sejak tahun 2015 lalu, termasuk ke Indonesia. Saat ini Shopee dinyatakan sebagai <i>marketplace</i> terbesar kedua di Indonesia setelah Go To meskipun beberapa waktu yang lalu sempat dikabarkan sebagai terbesar di Indonesia.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiVmrQP-h-S3Cj9hwKb_DhsILvZ576NpC9NdIywHolUyZzeSVmB9n6e5la4xiJHn7kZANXrvzu8ZHHD5STXfbLqwy6u98e2a3KCwS4GU0BjHfbY06XMZWNusO5f96JjE3qOXZVzO_aBdzc/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="223" data-original-width="226" height="533" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiVmrQP-h-S3Cj9hwKb_DhsILvZ576NpC9NdIywHolUyZzeSVmB9n6e5la4xiJHn7kZANXrvzu8ZHHD5STXfbLqwy6u98e2a3KCwS4GU0BjHfbY06XMZWNusO5f96JjE3qOXZVzO_aBdzc/w540-h533/image.png" width="540" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Marketplace Shopee</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><br /></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Lazada</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Nampaknya Lazada mulai merasa kesulitan dalam menghadapi persaingan dengan marketplace lainnya. Walaupun pada tahun 2018 lalu marketplace ini mendapati banyak sekali pengunjung, namun pada tahun 2019 dan seterusnya mengalami penurunan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjBPuxQFH-CMOIXC_PAlxyCUWEap4vN3WWWAgNQBab-8e98AWCyACXJ_JvGvvcRF6UfUnSMY8lz7ZyfmAKKOemEX21b8-wAikUojzL_xbXZ_syUbVBeSLkz7Bot7IycF0ddI58FjHb9ixg/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="177" data-original-width="284" height="347" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjBPuxQFH-CMOIXC_PAlxyCUWEap4vN3WWWAgNQBab-8e98AWCyACXJ_JvGvvcRF6UfUnSMY8lz7ZyfmAKKOemEX21b8-wAikUojzL_xbXZ_syUbVBeSLkz7Bot7IycF0ddI58FjHb9ixg/w558-h347/image.png" width="558" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Marketplace Lazada</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><br /></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Blibli</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Bli-bli merupakan marketplace karya PT Global Digital Niaga, salah satu anak perusahaan Djarum. Marketplace ini yang dulunya mempunyai penjual terbatas, sekarang mulai meningkatkan jumlah penjual yang aktif di platformnya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjdG8xfZO5Qxf5k0pNgEcmrJOV-YttjxIr3rEIcxh56rsWJFcfqM3avs-CVv_2EPkfm64rR_dztKVxDVWbnf7efuVG5-cv-bHxp6u-OB2xHGrohbyRpG5hpxO93SaGOBaXnkkwCEKv6Kik/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="225" data-original-width="225" height="544" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjdG8xfZO5Qxf5k0pNgEcmrJOV-YttjxIr3rEIcxh56rsWJFcfqM3avs-CVv_2EPkfm64rR_dztKVxDVWbnf7efuVG5-cv-bHxp6u-OB2xHGrohbyRpG5hpxO93SaGOBaXnkkwCEKv6Kik/w544-h544/image.png" width="544" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Marketplace Blibli</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><br /></span><p></p>
<p id="kesimpulan" style="text-align: justify;"><b style="font-size: large;">Kesimpulan</b></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Jadi pada dasarnya, marketplace merupakan platform perantara yang bertugas menghubungkan pihak pembeli dan penjual. Sementara itu, online shop merupakan situs pribadi milik perusahaan yang didalamnya melakukan penjualan tanpa perantara.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Setiap penjual atau perusahaan bisa membuat online shopnya sendiri sebagai wujud platform yang digunakan untuk menjual produknya secara langsung pada para pembeli.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Jadi, perbedaan antar kedua platform ini adalah tersedia atau tidaknya peran perantara.</span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-87666688361892972902021-10-14T09:00:00.006+07:002021-11-11T12:45:53.134+07:00Apa itu Program Afiliasi dan Apa Keuntungannya?<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Program afiliasi adalah program yang memungkinkan Anda mendapat komisi apabila Anda berhasil membuat orang lain membeli atau menggunakan suatu produk. Berbeda dengan reseller, karena reseller harus menjual sendiri produk yang dimaksud. Afiliasi juga dapat dilakukan oleh seorang influencer, misalnya youtuber atau platform yang lain.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b><br /></b></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar Isi</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#apa">Apa itu Program Afiliasi</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#cara">Cara Kerja Program Afiliasi</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#keuntungan">Keuntungan Program Afiliasi</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></b></span></li></ol><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="apa" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Apa Itu Program Afiliasi?</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span>Program afiliasi adalah program yang memungkinkan Anda untuk mendapatkan komisi apabila Anda berhasil membuat orang lain membeli atau menggunakan suatu produk. </span><span>Jumlah dari komisi yang Anda dapatkan berbeda-beda tergantung kebijakan perusahaan yang Anda ikuti. Ada yang memberikan 5% atau 10% saja, tetapi ada juga yang memberikan bahkan sampai dengan 90%. Akan tetapi kita harus cermat, tidak semata-mata kepada prosentase saja, tetapi juga nominal, sistem, dan masih banyak lagi parameter yang harus kita cermati sebelum memutuskan menggunakan suatu produk sebagai materi afiliasi kita.</span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiq7Sb-y9DATOI9-4OaTNoPlj8MG6z3uZJ4j0qck8jOophIxtKnvpsgqyEnhJE_PGlM0ohP1S7PYh6j-2dgYIkd01B8QVwS6AMTlkeTH7g4EY4EQO-p0pDoTvUfsG06tX0igLAHrhxon-E/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="183" data-original-width="215" height="473" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiq7Sb-y9DATOI9-4OaTNoPlj8MG6z3uZJ4j0qck8jOophIxtKnvpsgqyEnhJE_PGlM0ohP1S7PYh6j-2dgYIkd01B8QVwS6AMTlkeTH7g4EY4EQO-p0pDoTvUfsG06tX0igLAHrhxon-E/w555-h473/image.png" width="555" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Gambar Simulasi Program Afiliasi</span></b></td></tr></tbody></table><br /><b>Cara Kerja Program Afiliasi</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Mari kita bahas secara singkat dulu para pihak yang terlibat di dalamnya. Tiga pihak yang terlibat langsung dalam program afiliasi adalah:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Pemilik Produk</i>: bisa merupakan perusahaan, vendor, penjual, dan lainnya. Merekalah yang mengeluarkan program afiliasi ini. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Afiliator</i>: orang yang mengikuti program afiliasi. Mereka bertugas memasarkan produk dari pemilik program afiliasi kepada calon konsumen.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Konsumen</i>: konsumen bisa membeli produk dari pemilik produk melalui afiliator.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Cara kerja program afiliasi adalah sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>1. Daftar Program Afiliasi</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk mengikuti program afiliasi, Anda harus mendaftar terlebih dahulu. Pendaftaran biasanya bisa dilakukan di website perusahaan tersebut.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Nah, setelah mendaftar, Anda akan mendapatkan kode referral. Kode referral ini unik untuk setiap orangnya dan digunakan sebagai konfirmasi kalau konsumen memang membeli dari afiliator tersebut.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Oh ya, kadang justru Anda yang ditawari untuk mengikuti program afiliasi, lho. Penawaran program afiliasi ini biasanya terjadi pada influencer media sosial atau blogger trafik besar dengan tema pembahasan yang sesuai dengan produk afiliasi tersebut.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>2. Promosi Produk Afiliasi</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Agar bisnis afiliasi menghasilkan banyak komisi, Anda harus mempromosikan kode referral sehingga banyak yang orang beli. Promosi ini bisa Anda lakukan dengan beberapa cara:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Buat Review Produk di Blog</i></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Anda bisa menulis artikel yang mereview suatu produk afiliasi. Tapi ingat, Anda harus mempertimbangkan kesesuaian tema blog dengan produk afiliasi. Usahakan target audiens blog dan target audiens produk afiliasi itu sama agar promosi Anda efektif.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Tulislah review yang apa adanya dan membahas pengalaman Anda menggunakan produk tersebut dengan mendalam. Jabarkan kelebihan dan kekurangannya, lalu akhiri dengan CTA kode referral Anda.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk membuat review produk referral ini, Anda harus memiliki blog. Oleh karena itu, jika Anda belum punya blog, kami sarankan untuk membuatnya terlebih dahulu. Blog ini adalah salah satu sarana penting untuk promosi kode referral Anda.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Walaupun begitu, jangan menaruh banner promo di setiap sisi website secara acak begitu saja. Karena ini bisa membuat pengunjung muak dan justru meninggalkan website Anda.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Usahakan untuk memasang banner di tempat-tempat strategis, misalnya di header atau di sisi samping blog. Anda juga bisa mengkombinasikannya dengan konten review produk dan menempatkan banner di akhir artikel sebagai CTA.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Media Sosial</i></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Buat postingan di media sosial yang membahas produk afiliasi Anda. Mulai dari review singkat hingga posting ulang dari akun resmi pemilik produk. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Usahakan Anda juga menerapkan strategi social media marketing agar promosi lebih efektif dan maksimal. Oleh karena itu, kami sarankan Anda mempelajari social media marketing.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Oh ya, jangan lupa juga untuk memasukkan CTA di dalam postingan Anda di media sosial. CTA ini bisa dalam bentuk caption di postingan atau mengarahkan ke bio untuk link referral.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Jika Anda mempunyai kanal YouTube, justru lebih baik lagi karena Anda bisa membuat video edukasi mengenai topik dari produk afiliasi tersebut. Kemudian, Anda bisa menyisipkan link referral di dalam video atau pada deskripsi video.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Promosi di forum online bisa Anda lakukan dengan menuliskan review singkat produk afiliasi. Atau bisa juga dengan ikut diskusi lalu menyisipkan link referral di komentar Anda.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Namun, satu hal yang harus Anda ingat bahwa berbeda forum berbeda pula aturan mainnya. Ada forum yang membolehkan promosi produk, ada pula forum yang melarang keras promosi dalam bentuk apapun. Jadi sebaiknya Anda baca dulu aturan di sana, ya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>3. Orang-Orang Menggunakan Kode Referral Anda</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Tujuan melakukan promosi afiliasi adalah agar orang-orang menggunakan kode referral Anda. Nah, jika ada yang menggunakan kode referral, konsumen mendapat diskon tambahan dan Anda sebagai afiliator mendapatkan komisi.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Oh ya, walaupun Anda mendapatkan komisi dari pembelian konsumen, bukan berarti harga produk yang dibeli konsumen akan lebih tinggi daripada harga normal. Umumnya, harganya sama saja bahkan ada yang lebih murah.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>4. Dapatkan Komisi</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Komisi akan didapatkan apabila ada yang menggunakan kode referral Anda. Nah di sini, Anda akan berbagi profit dengan pemilik produk.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Namun, untuk mendapatkan komisi tak melulu mengharuskan konsumen membeli suatu produk terlebih dahulu, lho. Tergantung dari perusahaannya, ada tiga jenis komisi dari program afiliasi:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Per Penjualan</i></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Ini adalah jenis pembagian komisi yang umumnya diterapkan dalam program afiliasi. Setelah konsumen membeli produk melalui link referral, Anda akan diberikan komisi beberapa persen dari harga penjualan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dengan kata lain, orang-orang tak hanya harus mengklik link referral, lalu Anda akan langsung mendapatkan komisi. Namun, mereka wajib melakukan pembelian terlebih dahulu dan menjadi konsumen dari perusahaan pemilik produk.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Per Klik</i></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Seperti namanya, komisi ini dibayarkan apabila ada orang yang mengklik link referral. Biasanya, link referral akan mengarahkan mereka ke website pemilik produk. Jadi bisa dikatakan bahwa komisi per klik ini dibayarkan berdasar peningkatan trafik website dari pemilik produk.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Keuntungan Program Afiliasi</b></span></p>
<p id="keuntungan" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Apa saja keuntungan afiliasi? Banyak. Contohnya seperti penghasilan pasif dan jam kerja yang fleksibel.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Penasaran kan apa saja keuntungan dari program afiliasi? Berikut adalah enam manfaat yang akan Anda rasakan jika menjadi seorang Afiliator!</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>1. Penghasilan Pasif</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Suatu pekerjaan pada umumnya mengharuskan Anda untuk berada di tempat kerja untuk mendapatkan uang. Sementara dengan program afiliasi, Anda akan tetap mendapatkan uang saat tidur sekalipun.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Promosi yang Anda lakukan di awal akan tetap berada di sana selamanya (kecuali jika Anda menghapusnya). Ini membuat uang tetap masuk berminggu-minggu, bahkan berbulan-bulan setelahnya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Anda tak perlu berada di depan komputer untuk mendapatkan uang. Cukup duduk manis dan uang akan datang dengan sendirinya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>2. Modal Kecil</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Perusahaan penyedia program afiliasi itu ada dua jenis. Pertama adalah perusahaan yang tak memberikan syarat wajib membeli produk mereka terlebih dahulu untuk mendaftar program afiliasi.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Sedangkan jenis kedua, perusahaan mewajibkan Anda untuk membeli produknya agar bisa ikut di program afiliasi mereka.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk jenis kedua, sebaiknya pilihlah produk yang memang sedang Anda butuhkan. Jadi, Anda bisa memenuhi kebutuhan pribadi sekaligus mendapatkan uang dari produk yang orang beli dari program afiliasi.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>3. Kerja dari Rumah</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Anda bisa menjalankan strategi promosi link referral dari mana saja, termasuk dari sofa di rumah. Yang Anda butuhkan hanyalah koneksi internet dan laptop/smartphone. Jadi, afiliasi adalah jenis pekerjaan sempurna bagi Anda yang tak suka bekerja kantoran. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>4. Jam Kerja Fleksibel</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Anda tak terikat kontrak yang mengharuskan untuk mempromosikan program afiliasi setiap hari dari jam tertentu layaknya bekerja kantoran. Jadi, Anda sendirilah yang menentukan kapan saatnya promosi dan kapan saatnya bersantai. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>5. Bisa Ikut Banyak Program Afiliasi</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Anda mungkin merasa kalau mendaftar satu program afiliasi saja masih tidak cukup. Nah, tak perlu pusing karena Anda bisa ikut program afiliasi dari perusahaan lainnya di saat yang sama. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Anda bisa mendaftar ke tiga atau empat program afiliasi sekaligus, selama memang tidak bertentangan dengan syarat dan ketentuan dari perusahaan lainnya. Jadi, pastikan Anda membaca syaratnya terlebih dahulu agar tidak terkena konsekuensi di masa depan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>6. Penghasilan Murni dari Kerja Keras Anda</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pada pekerjaan lain, Anda bisa saja bekerja hingga 80 jam per minggu dan masih menghasilkan gaji yang sama. Hal ini tak berlaku apabila Anda ikut program afiliasi.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uang yang didapatkan dari bisnis afiliasi itu tergantung sepenuhnya dari kerja keras usaha Anda melakukan promosi. Dengan kata lain, semakin niat usaha Anda, semakin besar pula hasil yang akan didapatkan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="kesimpulan" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Kesimpulan</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Afiliasi adalah salah satu cara untuk mendapatkan uang yang sangat flesibel. Fleksibel karena tidak ada jam kerja yang mengikat dan tidak ada keharusan atau kewajiban layaknya seorang karyawan atau pegawai pada perusahaan tertentu. Tidak ada target sama sekali, tetapi semua penghasilan adalah berasal dari usaha dan kerja Anda sendiri.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Setelah mendaftar afiliasi, lalu Anda diamkan saja, maka tidak akan ada uang yang masuk ke rekening Anda. Anda tetap harus meluangkan waktu untuk mengelola usaha afiliasi Anda, tentunya dengan waktu yang sangat fleksibel.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk potensi pendapatannya boleh dibilang sangat luas. Bisa saja 0, dalam arti Anda tidak mendapatkan sepeser pun, tetapi juga bisa mendapatkan jutaan atau bahkan puluhan juta per bulan, semuanya tergantung dari aktivitas Anda sendiri.</span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-64146471171768613752021-10-14T09:00:00.005+07:002021-11-04T12:33:38.145+07:00Uji Beda Dua Sampel Berhubungan pada Statistik Non Parametrik<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji beda dua sampel berhubungan adalah uji beda untuk melihat perbedaan antara dua sampel yang berhubungan (berkorelasi) atau dari sampel yang sama dengan <i>treatment</i> (perlakuan) yang berbeda. Istilah <i>treatment</i> dapat berupa latihan, pemberian obat atau suntikan, metode pembelajaran, kebijakan perusahaan dan masih banyak lagi. Pada setiap kasus, kelompok yang mendapatkan perlakuan dibandingka dengan kelompok yang tidak mendapatkan perlakuan atau mendapatkan perlakuan lainnya.</span></p>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Daftar Isi</span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#pendahuluan">Pendahuluan</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#mcnemar">Uji McNemar</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#sign">Uji Sign</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#wilcoxon">Uji Wilcoxon</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#marginal">Uji Marginal Homogeneity</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></b></span></li></ol><p></p><p style="text-align: justify;"><br /></p>
<p id="pendahuluan" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Pendahuluan</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pada kasus perbandingan antara dua kelompok, kadang-kadang ada bias yang sangat fatal. Peneliti bisa menemukan adanya perbedaan yang signfikan, tetapi sebenarnya perbedaan itu bukan dikarenakan perlakuan. Misalnya kita ingin membandingkan keputusan pembelian Iphone antara dua kelompok, yaitu kelompok masyarakat yang tinggal di perkampungan dengan masyarakat yang tinggal di perumahan. Bisa saja peneliti menemukan perbedaan yang signifikan tetapi bukan karena tempat tinggal, tetapi karena variabel yang lain, misalnya pengaruh pergaulan sosial (ini hanya contoh saja).</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjouVA1SqiBM1EA-GqpZP2IstbKy57Ug44BG8w88XMoX4i9UBGgDuI6Sk6ZVFlHb7R9E0Rm8tQBGuJIcUeNUaKRwKwFWENvbd7po1uB7Sd4e6nzmsGOeUMjNjCFw4Eu3y2arQGSQfpAvYM/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="168" data-original-width="299" height="300" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjouVA1SqiBM1EA-GqpZP2IstbKy57Ug44BG8w88XMoX4i9UBGgDuI6Sk6ZVFlHb7R9E0Rm8tQBGuJIcUeNUaKRwKwFWENvbd7po1uB7Sd4e6nzmsGOeUMjNjCFw4Eu3y2arQGSQfpAvYM/w562-h316/image.png" width="500" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Simulasi Gambar Uji Beda Sampel Berpasangan Non Parametrik</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><div style="text-align: justify;">Salah satu cara untuk menghindari adanya bias tersebut maka dilakukan dengan menggunakan dua sampel yang berpasangan (<i>match</i>). Kita dapat menghubungkan atau memasangkan kedua sampel yang akan diteliti. Pemasangan tersebut dapat dilakukan dengan pengontrol dirinya sendiri atau memasangkan subjek kemudian memberikan perlakuan yang berbeda. Untuk pengontrol dirinya sendiri, kita dapat mengukur variabel yang akan diukur pada 'sebelum' lalu membandingkannya dengan 'setelah' diberikan perlakuan. Misalnya harga saham diukur sebelum melakukan <i>stock split</i> lalu diukur lagi setelah melakukan <i>stock split, </i>lalu dibandingkan.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Contoh yang memasangkan, adalah dengan memilih suatu kelas lalu membaginya menjadi dua secara acak. Setelah itu dipasangkan dengan kriteria mempunyai nilai yang relatif sama. Setelah itu bagian pertama diberikan metode pembelajaran A, sedangkan bagian yang kedua diberikan metode pembelajaran B. Setelah itu dievaluasi lalu dibandingkan pada kedua pasangan tersebut.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Ada beberapa metode yang dapat dipergunakan untuk menganalisis model ini. Berikut beberapa di antaranya akan dibahas disertai dengan contoh.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="mcnemar" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Uji McNemar</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji McNemar cocok dipergunakan untuk uji sampel berpasangan yang menggunakan skala ordinal atau bahkan nonimal. Dengan keunikan ini, maka Uji McNemar dapat dipergunakan untuk uji beda sampel berpasangan yang menggunakan data biner atau dummy (0 dan 1). Konsep dasarnya menggunakan tabulasi silang (<i>cross tabulation</i>) seperti yang telah kita kenal baik pada <i>Chi Square</i>.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Untuk <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/09/panduan-menguasai-uji-mcnemar-dan.html" target="_blank"><span style="color: red;">contoh uji McNemar dengan SPSS versi 23</span></a></b> silahkan visit ke sini.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="sign" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Uji Sign</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Sign juga merupakan uji beda dua sampel berpasangan tetapi berdasarkan 'tanda' yaitu lebih besar, lebih kecil atau sama dengan. Jadi uji sign tidak mendasarkan pada pengukuran kuantitatif dari data, tetapi kepada mana yang lebih besar, mana yang lebih kecil atau sama dengan. Oleh karena itu dapat dipergunakan untuk data yang tidak memungkinkan atau kesulitan untuk mengukur secara kuantitatif.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Berikut contoh <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/10/uji-tanda-sign-test-pada-dua-sampel.html" target="_blank"><span style="color: red;">simulasi Uji Sign dengan SPSS Versi 26</span></a>.</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="wilcoxon" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Uji Wilcoxon</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pengembangan dari Uji Sign adalah Uji Wilcoxon. Dengan uji Wilcoxon, kita tidak hanya mendapatkan arah tetapi juga menggunakan ranking dari masing-masing kedua data. Jadi kedua sampel dilakukan ranking lalu ranking itulah yang diuji bedanya. Jadi kita dapat mendapatkan informasi yang lebih dibandingkan dengan uji Sign. Dengan uji Wilcoxon, kita tidak hanya mendapatkan informasi bahwa kedua sampel berbeda atau tidak, tetapi juga bisa menentukan sampel mana yang lebih tinggi (atau lebih rendah).</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Berikut adalah <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/02/uji-wilcoxon-atau-uji-t-sampel.html" target="_blank"><span style="color: red;">contoh Simulasi Uji Wilcoxon dengan SPSS Versi 23</span></a></b>.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="marginal" style="text-align: justify;"><b style="font-size: large;">Uji Marginal Homogeneity</b></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Marginal homogeneity sudah terdapat di SPSS Versi 26 dan beberapa versi sebelumnya. Metode ini lebih powerfull dibandingkan ketiga metode lainnya yang telah dibahas di atas.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Berikut adalah contoh simulasi Uji Marginal Homogeneity dengan SPSS Versi 26</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b><br /></b></span></p>
<p id="kesimpulan" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Kesimpulan</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dengan menggunakan uji beda dua sampel yang berhubungan, kita bisa mengeleminir adanya pengaruh dari variabel lain yang tidak menjadi topik dalam penelitian. Dengan adanya kontrol dari 'diri sendiri' maka unsur bias tersebut dapat direduksi. Untuk non parametrik, setidaknya tersedia alat analisis yang beragam, karena data non parametrik juga mempunyai variasi yang beragam, dari nominal, ordinal, berbentuk distribusi frekuensi ataupun sebenarnya rasio tetapi tidak memenuhi asumsi normalitas.</span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-14259552140520049312021-10-14T07:50:00.001+07:002021-11-08T08:42:32.247+07:00Uji Beda Dua Sampel Independent pada Statistik Non Parametrik<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji beda dua sampel independent dipergunakan untuk menguji perbedaan dua sampel yang tidak berkorelasi, bisa <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/02/simulasi-uji-t-sampel-berpasangan-atau.html" target="_blank"><span style="color: red;">parametrik</span></a></b> atau non parametrik. Untuk statistik non parametrik, setidaknya ada dua kemungkinan, yaitu dua sampel tersebut mungkin diambil secara random dari populasi atau dua sampel ini berasal dari pemberian dua perlakuan secara random terhadap anggota sampel. Kedua metode ini tidak mensyaratkan adanya jumlah data yang sama pada kedua sampel tersebut.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-size: medium;"><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg1LgdM5EChMjYRm0JnJMutqNcTAFxx0WTPrWfQcXragFjNTpwAScb02bowGQWNmDwQR-IvNGI87QXHCbXVgMl0GqtKmWYpWroGzTCKWDB57Wu2hcQo1tXiACEK7J18wGMLtAn5dNsY3cE/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="168" data-original-width="297" height="318" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg1LgdM5EChMjYRm0JnJMutqNcTAFxx0WTPrWfQcXragFjNTpwAScb02bowGQWNmDwQR-IvNGI87QXHCbXVgMl0GqtKmWYpWroGzTCKWDB57Wu2hcQo1tXiACEK7J18wGMLtAn5dNsY3cE/w562-h318/image.png" width="562" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Simulasi Uji Beda Dua Sampel <i>Independent</i> pada Statistik Non Parametrik</span></b></td></tr></tbody></table><br /></span></div></div>
<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: large;"><b>Daftar Isi</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#pendahuluan">Pendahuluan</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#median">Median Test</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#mann">Mann Whitney U Test</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#ks">Kolmogorov Smirnov</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#wald">Wald Wolfowitz</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></b></span></li></ol><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="pendahuluan" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Pendahuluan</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Banyak kasus di mana kita berhadapan denga dua buah kelompok atau sampel data yang tidak berasal dari populasi yang sama atau mempunyai jumlah atau anggota sampel yang tidak sama. Untuk statistik parametrik, maka harus ada beberapa asumsi, misalnya normalitas dan juga skala pengukuran juga harus interval atau rasio. Tetapi banyak data yang tidak berskala itu, misalnya nominal atau ordinal. Oleh karena itu, statistik non parametrik menjadi sangat penting ketika kita bekerja dengan data berskala nominal atau ordinal.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Sebagai contoh adalah data yang berbentuk biner, atau data yang berkala ordinal. Beberapa metode statistik non parametrik untuk dua sampel yang tidak berhubungan justru lebih banyak dari pada metode statistik parametrik untuk dua sampel yang tidak berhubungan. Beberapa di antaranya kita bahas bersama di artikel ini.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="median" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Median Test</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Independent Sample T Test</i> adalah uji untuk melihat apakah terdapat perbedaan antara dua sampel yang tidak berhubungan (berkorelasi) berdasarkan nilai median. Dua sampel ini bisa berasal dari populasi yang berbeda atau bisa juga berasal dari satu sampel tetapi dengan perlakuan (<i>treatment</i>) yang berbeda. Jika lebih dari dua sampel maka bisa menggunakan K <i>Independent sample t test</i>. Dalam hal ini K <i>independent sample t test</i> juga akan memberikan hasil yang konsisten jika dikenakan pada dua sampel.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Karena menggunakan median, maka metode statistik ini dapat dikenakan pada data rasio atau interval, tetapi tidak memenuhi asumsi parametrik. Metode ini dapat diaplikasikan pada dua sampel, tetapi juga bisa diterapkan pada banyak sampel (atau k). Simulasi selengkapnya tentang <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/09/independent-sample-t-test-untuk-non.html" target="_blank"><span style="color: red;">Median test</span></a></b> kami berikan di sini. Dalam simulasi tersebut diberikan contoh median test dengan menggunakan SPSS Versi 23.</span></p>
<p id="mann" style="text-align: justify;"><br /></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Mann Whitney U Test</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Mann Whitney U Test dapat diterapkan pada data yang berbentuk ordinal atau rangking. Dalam data ordinal, maka jelas dipergunakan statistik non parametrik, karena data ordinal tidak bisa dikenai uji normalitas seperti data berskala interval atau rasio. Tetapi metode ini juga sering dipergunakan pada data berskala interval atau rasio tetapi tidak memenuhi asumsi normalitas sehingga data tersebut dianggap berbentuk ordinal.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Metode Mann Whitney U test sering dipergunakan dalam <i>test non response bias</i> di mana kuesioner yang diberikan bisa saja berbentuk interval, misalnya dengan skala 1 sampai dengan 7 atau bahkan skala 1 sampai dengan 10. Artikel tentang <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/03/uji-beda-dua-sampel-yang-tidak.html" target="_blank"><span style="color: red;">Mann Whitney U Test</span></a></b> selengkapnya kami tampilkan di sini.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="ks" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Kolmogorov Smirnov</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Kolmogorov Smirnov Z adalah uji untuk menguji perbedaan dua sampel yang tidak berhubungan berdasarkan distribusi frekuensi pada statistik non parametrik. Mungkin kita lebih familier uji Kolmogorov Smirnov untuk uji normalitas. Uji itu merupakan perluasan penggunaan dan pada satu sampel. Diperluas oleh Liliefors sebagai uji normalitas dan akhirnya populer dipergunakan untuk menguji normalitas suatu distribusi data.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Kolmogorov Smirnov pada dua sampel juga menggunakan prinsip dasar yang sama dengan satu sampel yang berdasarkan frekuensi atau frekuensi kumulatif. Kalau satu sampel dibandingkan dengan frekuensi kumulatif data normal, kalau untuk dua sampel, keduanya dibandingkan, berbeda atau tidak. Simulasi <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/09/uji-beda-dua-sampel-tidak-berhubungan.html" target="_blank"><span style="color: red;">uji non parametrik dua sampel independen dengan Kolmogorov Smirnov</span></a></b> dibahas di sini. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p id="wald" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Wald Wolfowitz</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Metode yang keempat yang kita bahas di sini adalah metode Wald Wolfowitz. Sering juga disebut dengan Wald Wolfowitz Runs, karena memang merupakan pengembangan dari <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/09/run-test-pada-statistik-non-parametrik.html" target="_blank"><span style="color: red;">uji Run atau <i>Run test</i></span></a></b> yang telah kita bahas di uji satu sampel non parametrik. Jumlah <i>Run</i> atau <i>Run</i>(s) (jamak) menjadi penentu apakah satu sampel tersebut acak atau tidak. Uji ini juga diadopsi di <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2009/03/uji-asumsi-klasik.html" target="_blank"><span style="color: red;">uji asumsi klasik</span></a></b> menjadi <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/04/uji-autokorelasi-spss-versi-23-dengan.html" target="_blank"><span style="color: red;">uji autokorelasi</span></a></b> yang juga sangat populer atau sering dipergunakan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Karena merupakan pengembangan dari <i>run tes</i>t, maka uji ini juga menghitung jumlah <i>runs</i> dari masing-masing sampel lalu dibandingkan apakah mempunyai perbedaan atau tidak. Simulasi uji Wald Wolfowitz selengkapnya kami bahas di sini dengan SPSS Versi 26.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: large;"><b><br /></b></span></p>
<p id="kesimpulan" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Kesimpulan</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Bekerja dengan statistik non parametrik memang membuat wawasan kita menjadi semakin luas. Banyak pengukuran di masyarakat luas yang tidak dengan serta merta kita gunakan sebagai data apa adanya. Bobot orang suka dengan sangat suka akan bias ketika berbeda orang dan juga berbeda selisihnya dengan tidak suka dengan sangat tidak suka. Hal inilah yang membuat statistik parametrik tetap dipergunakan sampai dengan sekarang.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Jika dihitung-hitung maka jumlah metode pada statistik non parametrik sering lebih banyak dibandingkan statistik parametrik dalam kasus yang sama. Statistik non parametrik juga mempunyai keunikan lain yaitu dapat dikenakan pada jumlah sampel yang kecil dan sering kali dapat kita hitung secara manual atau menggunakan <i>spread sheet</i> saja. </span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-37944371497004869732021-10-11T19:00:00.000+07:002021-10-11T19:00:00.183+07:00Rasio Keuangan Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Rasio keuangan adalah alat analisis keuangan perusahaan untuk menilai kinerja suatu perusahaan berdasarkan perbandingan data keuangan yang terdapat pada pos laporan keuangan. Rasio keuangan menggambarkan suatu hubungan atau perimbangan antara suatu jumlah tertentu dengan jumlah yang lain. Rasio keuangan sering dianggap sebagai salah satu tolok ukur kinerja </span><span style="font-size: medium;">perusahaan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar Isi</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#pendahuluan">Pendahuluan</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#likuiditas">Rasio likuiditas</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#aktivitas">Rasio aktivitas</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#solvabilitas">Rasio solvabilitas</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#profitabilitas">Rasio profitabilitas</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#investasi">Rasio investasi</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#kesimpulan">Kesimpulan</a></b></span></li></ol><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span id="pendahuluran" style="font-size: medium;"><b>Pendahuluan</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Rasio keuangan sangat diperlukan dalam melakukan analisis terhadap suatu laporan keuangan. Secara sederhana saja, jika kita menemukan sebuah perusahaan (A) mempunyai profit 1 Miliar, lalu melihat perusahaan (B) mempunyai profit 10 Milliar. Maka kita serta merta bisa menyimpulkan bahwa perusahaan B jauh lebih profit dibandingkan perusahaan A. Akan tetapi, jika kita melihat data laporan keuangan yang lain, misalnya <i>Total Assets</i>, kita dapatkan bahwa perusahaan A mempunyai <i>Total Assets</i> 5 Milliar, sedangkan perusahasan B mempunyai <i>Total Assets</i> sebesar 1 Trilliun. Di sini kita mulai berubah pikiran, bahwa ternyata perusahaan A lebih efektif dalam memanfaatkan sumber daya yang ada. Jika kita perbandingkan, maka perusahaan A mempunyai profitabilitas 20% sedangkan perusahaan B mempunyai profitabilitas 1% saja.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Maka tampak bahwa rasio keuangan sangat diperlukan dalam melakukan analisis terhadap suatu laporan keuangan. Investasi dari seorang investor (dan juga <i>stake holders</i> yang lain) akan bergantung kepada rasio keuangan yang ada. Jika seorang investor menginvestasikan dana di perusahaan A maka dia bisa mendapatkan revenue 20% dibandingkan di perusahaan A yang hanya sebesar 1%. Tetapi apakah hanya itu pertimbangannya? Tentu saja tidak. Itu hanya contoh sederhana saja. Masih banyak pertimbangan lain, sehingga rasio keuangan yang ada juga bermacam-macam. Berikut adalah uraian singkat tentang rasio keuangan yang ada.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: large;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjVdg5Qcq23Q7UZbCymHZsaWPq7Sz1oTnvc2QsA446qUDA722MKlok_mg_mkwnVc4AEr5RoPlBmTy-HGirTNYEfoEsRU2s9VOPF3GrWiDsJAYgesmAr6xDPWhHvOQQL6eVF1UiqPY9MN0Y/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="207" data-original-width="215" height="544" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjVdg5Qcq23Q7UZbCymHZsaWPq7Sz1oTnvc2QsA446qUDA722MKlok_mg_mkwnVc4AEr5RoPlBmTy-HGirTNYEfoEsRU2s9VOPF3GrWiDsJAYgesmAr6xDPWhHvOQQL6eVF1UiqPY9MN0Y/w565-h544/image.png" width="565" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Simulasi Gambar Rasio Keuangan</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: large;"><br /></span>
<b><span id="likuiditas" style="font-size: medium;">Rasio Likuiditas atau <i>Liquidity Ratio</i></span></b><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Rasio keuangan likuiditas adalah rasio yang mengukur kemampuan likuiditas jangka pendek suatu perusahaan dengan melihat aktiva lancar perusahaan relatif terhadap utang lancarnya. Andaikan perusahaan A yang mempunyai profitabilitas tinggi, tetapi tidak mampu melunasi hutang jangka pendeknya, bisa berpotensi kegagalan operasional perusahaan yang berarti masalah besar bagi investornya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Beberapa rasio likuiditas yang ada adalah sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Rasio Lancar atau <i>Current Ratio</i> </b>adalah untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam membayar kewajiban jangka pendek atau utang yang segera jatuh tempo dengan aktiva lancar yang tersedia. Semakin besar perbandingan aktiva lancar dengan utang lancar, semakin tinggi kemampuan perusahaan menutupi kewajiban jangka pendeknya. Apabila rasio lancar 1:1 atau 100% berarti bahwa aktiva lancar dapat menutupi semua utang lancar. Jadi dikatakan sehat jika rasionya berada di atas 1 atau diatas 100%. Artinya aktiva lancar harus jauh di atas jumlah utang lancar.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Rasio Cepat atau <i>Quick Ratio/Acid Test Ratio</i></b> adalah kemampuan perusahaan dalam membayar kewajiban atau utang lancar dengan aktiva lancar tanpa memperhitungkan nilai persediaan. Rasio ini menunjukkan kemampuan aktiva lancar yang paling likuid mampu menutupi utang lancar. Semakin besar rasio ini semakin baik. Angka rasio ini tidak harus 100% atau 1:1. Walaupun rasionya tidak mencapai 100% tapi mendekati 100% juga sudah dikatakan sehat.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Cash Ratio</i> yaitu rasio yang membandingkan antara kas dan aktiva lancar yang bisa segera menjadi uang kas dengan hutang lancar. Kas yang dimaksud adalah uang perusahaan yang disimpan di kantor dan di bank dalam bentuk rekening koran. Sedangkan harta setara kas (<i>near cash</i>) adalah harta lancar yang dengan mudah dan cepat dapat diuangkan kembali, dapat dipengaruhi oleh kondisi ekonomi negara yang menjadi domisili perusahaan bersangkutan. Arti juga pengertian rasio keuangan ini menunjukkan porsi jumlah kas + setara kas dibandingkan dengan total aktiva lancar. Semakin besar rasionya semakin baik. Sama seperti Quick Ratio, tidak harus mencapai 100%.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span id="aktivitas" style="font-size: medium;"><b>Rasio Aktivitas atau <i>Activity Ratio</i></b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span>Rasio aktivitas adalah untuk melihat pada beberapa asset kemudian menentukan berapa tingkat aktivitas aktiva-aktiva tersebut pada tingkat kegiatan tertentu. </span><span>Aktivitas yang rendah pada tingkat penjualan tertentu akan mengakibatkan semakin besarnya dana kelebihan yang tertanam pada aktiva-aktiva tersebut. </span><span>Dana kelebihan tersebut akan lebih baik bila ditanamkan pada aktiva lain yang lebih produktif.</span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Beberapa rasio yang termasuk dalam rasio aktivitas adalah:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Perputaran Piutang</b>, adalah rasio yang mengukur berapa kali, secara rata-rata piutang yang dikumpulkan dalam satu tahun. Rasio ini mengukur kualitas piutang dan efisiensi perusahaan dalam pengumpulan piutang dan kebijakan kreditnya. Rasio keuangan perputaran piutang adalah untuk mengukur efektivitas pengelolaan piutang. Semakin tinggi tingkat perputarannya semakin efektif pengelolaan piutangnya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Perputaran Persediaan</b>, adalah rasio yang menggambarkan likuiditas perusahaan, yaitu dengan cara mengukur efisiensi perusahaan dalam mengelola dan menjual persediaan yang dimiliki oleh perusahaan. Rasio ini mengukur efektivitas pengelolaan persediaan. Semakin tinggi tingkat perputarannya semakin efektif pengelolaan persediaanya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Perputaran Aktiva Tetap</b>, yaitu rasio yang mengukur sejauh mana kemampuan perusahaan menghasilkan penjualan berdasarkan aktiva tetap yang dimiliki perusahaan. Rasio ini memperlihatkan sejauh mana efektivitas perusahaan menggunakan aktiva tetapnya. Semakin tinggi rasio ini berarti semakin efektif proporsi aktiva tetap tersebut.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Perputaran Total Aktiva</b>, adalah rasio yang menghitung efektivitas penggunaan total aktiva. Rasio yang tinggi biasanya menunjukkan manajemen yang baik, sebaliknya rasio yang rendah harus membuat manajemen mengevaluasi strategi, pemasarannya, dan pengeluaran investasi atau modalnya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<span style="font-size: medium;"><a href="https://binomo.com?a=8f164b9a10b9"><img src="https://a.binpartner.com/uploads/b/1559058521_file_5f6a865d.jpg" /></a></span>
<p style="text-align: justify;"><span id="solvabililitas" style="font-size: medium;"><b>Rasio Solvabilitas atau <i>Solvability Ratio</i></b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Rasio solvabilitas adalah adalah menunjukkan tingkat efektivitas penggunaan aktiva atau kekayaan perusahaan. Semakin tingginya tentu dianggap semakin baik oleh <i>stake holders</i> demikian sebaliknya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Rasio keuangan solvabilitas yang ada adalah sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Rasio Utang terhadap Aktiva atau <i>Total Debt to Asset Ratio</i></b> adalah rasio yang mengukur seberapa besar aktiva perusahaan dibiayai oleh hutang atau seberapa besar hutang perusahaan berpengaruh terhadap pengelolaan aktiva. Rasio ini menunjukkan sejauh mana utang dapat ditutupi oleh aktiva. Semakin kecil rasionya semakin aman (solvable) demikian sebaliknya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Rasio Utang terhadap Ekuitas atau <i>Total Debt to Equity Ratio</i></b> adalah rasio keuangan yang menunjukkan hubungan antara jumlah utang jangka panjang dengan jumlah modal sendiri yang diberikan oleh pemilik perusahaan yang berguna untuk mengetahui jumlah dana yang disediakan kreditur dengan pemilik perusahaan. Besarnya utang tidak boleh melebihi modal sendiri agar beban tetapnya tidak terlalu tinggi.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span id="profitabilitas" style="font-size: medium;"><b>Rasio Profitabilitas dan Rentabilitas atau <i>Profitability Ratio</i></b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Rasio keuangan profabilitas adalah rasio keuangan yang menunjukkan tingkat imbalan atau perolehan (keuntungan) dibanding penjualan atau aktiva. Semakin tinggi profitabilitas semakin menarik minat para investor karena mengharapka adanya <i>return</i> dari saham yang dimilikinya.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Beberapa rasio profitabilitas yang sering dipergunakan adalah sebagai berikut:</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Margin Laba Kotor atau <i>Gross Profit Margin</i></b> yaitu merupakan ukuran persentase dari setiap hasil sisa penjualan sesudah perusahaan membayar harga pokok penjualan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Margin Laba Operasi atau <i>Operating Profit Margin</i></b> adalah rasio keuangan yang merupakan ukuran persentase dari setiap hasil sisa penjualan sesudah semua biaya dan pengeluaran lain dikurangi kecuali bunga dan pajak, atau laba bersih yang dihasilkan dari setiap rupiah penjualan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Margin Laba Bersih atau <i>Net Profit Margin</i></b> adalah rasio keuangan profitabilitas yang merupakan ukuran persentase dari setiap hasil sisa penjualan sesudah dikurangi semua biaya dan pengeluaran, termasuk bunga dan pajak.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b><i>Return On Investment</i> (ROI)</b> adalah rasio profitabilitas yang merupakan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan keuntungan yang akan digunakan untuk menutup investasi yang dikeluarkan. Laba yang digunakan untuk mengukur rasio ini adalah laba bersih setelah pajak atau EAT. Rasio ini digunakan dalam contoh pendahuluan di atas dalam artikel ini.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Rentabilitas Ekonomis atau <i>Return On Assets</i></b> adalah rasio profitabilitas yang merupakan kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba dengan semua aktiva yang dimiliki oleh perusahaan. Rasio ini mengukur tingkat keuntungan (<i>Earnings Before Income Tax</i>/EBIT) dari aktiva yang digunakan.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span id="investasi" style="font-size: medium;"><b>Rasio Investasi atau <i>Investment Ratio</i></b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span>Rasio investasi adalah rasio yang mengukur kemampuan perusahaan dalam memberikan kembalian atau imbalan kepada para pemberi dana, khususnya investor yang ada di pasar modal dalam jangka waktu tertentu. </span><span>Tujuan dari analisis rasio keuangan tersebut memiliki nilai manfaat bagi para investor sesuai fungsi laporan keuangan bagi investor untuk menilai kinerja sekuritas saham di pasar modal.</span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p>
<p style="text-align: justify;"><span id="kesimpulan" style="font-size: medium;"><b>Kesimpulan</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dari uraian di atas maka dapat kita simpulkan bahwa perdagangan saham bukanlah suatu perjudian karena ada dasar yang sangat kuat. Kita bisa membeli rumah atau properti, lalu menjualnya lagi dan itu adalah sah bukan tindakan haram atau perjudian. Perdagangan saham juga mirip dengan perdagangan properti. Investor yang membeli saham bisa melakukan pertimbangan berdasarkan rasio keuangan yang ada (atau mungkin pertimbangan lain, seperti ekonomi makro, politik dan sebagainya). Ini pertimbangan yang relatif sama dengan pertimbangan seorang makelar yang akan membeli sebidang tanah, atau bangunan atau bahkan sebuah kendaraan untuk dijual lagi.</span></p>
<div style="text-align: center;"><a href="https://binomo.com?a=8f164b9a10b9"><span style="font-size: medium;"><img src="https://a.binpartner2.com/uploads/b/1558701824_file_5a640c38.jpg" /></span></a></div><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Bahkan di idx.co.id juga ada kategori saham syariah yang mempunyai beberapa kriteria tertentu. Sehingga dapat kita simpulkan bahwa aktivitas perdagangan saham adalah halal dan sah baik secara negara maupun agama.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Jika Anda memerlukan data rasio keuangan, terutama untuk keperluan penelitian, skripsi, thesis atau pun jenis penelitian yang lain, Anda bisa mendapatkan <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/02/ternyata-icmd-sudah-tidak-terbit-lagi.html" target="_blank"><span style="color: red;">di sini</span></a></b> atau <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/07/jual-tabulasi-rasio-keuangan-perusahaan.html" target="_blank"><span style="color: red;">di sini</span></a></b>. </span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-22631074590850451942021-10-07T19:00:00.002+07:002021-10-08T09:51:22.956+07:00Uji Beda Satu Sampel untuk Statistik Non Parametrik<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji beda satu sampel non parametrik dipergunakan untuk menguji hipotesis dari satu sampel saja dan tidak terdistribusi secara normal. Jika jumlah data relatif banyak dan memenuhi asumsi normalitas, maka bisa dipergunakan <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2009/05/one-sample-t-test.html" target="_blank"><span style="color: red;"><i>one sample t test</i></span></a></b>. Uji apa saja yang termasuk dalam kategori ini, kita simak bersama.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b>Daftar Isi</b></span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#pendahuluan" rel="nofollow">Pendahuluan</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#binomial" rel="nofollow">Uji Binomial</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#chisquare" rel="nofollow">Uji Chi Square</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#ks" rel="nofollow">Uji Kolmogorov Smirnov</a></b></span></li><li><span style="font-size: medium;"><b><a href="#run" rel="nofollow">Run Test</a></b></span></li></ol><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span id="pendahuluan" style="font-size: medium;"><b>Pendahuluan</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji non parametrik mempunyai keunikan khusus yaitu sering bekerja pada jumlah sampel yang kecil, sehingga dimungkinkan untuk menghitungnya secara manual atau menggunakan alat bantu sederhana, seperti kalkulator atau program <i>spread sheet</i>, misalnya Microsoft Excel. Berbeda dengan statistik parametrik yang banyak bekerja pada jumlah sampel yang besar, sehingga perhitungan seperti itu menjadi agak sulit untuk dilakukan. </span><span style="font-size: medium;"><span>Kelebihan-kelebihan statistik non parametrik telah kami ulas </span><b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2011/07/mengapa-menggunakan-statistik-non.html" target="_blank"><span style="color: red;">di sini</span></a></b><span>.</span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Dalam statistik parametrik kita hanya mengenal <i>one sample t test</i>, tetapi untuk non parametrik, kita mengenal berbagai uji statistik yang lebih bervariatif. Jika sampel tersebut tidak normal, atau jumlahnya relatif sedikit, atau merupakan data biner, maka uji parametrik <i>one sample t test</i> tidak dapat diterapkan. Pengujian satu sampel non parametrik menyatakan bahwa apakah sampel tertentu berasal dari populasi tertentu. Uji satu sampel berbeda dengan uji dua sampel dan juga sering berfungsi sebagai uji <i>goodness of fit</i>. Berikut berbagai uji satu sampel untuk statistik non parametrik.</span></p><p style="text-align: justify;"></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjlRJZcalYLP06OUxbOIpSvcsmT9lWDPw0nup1uloViaXAEgObK4sLDFdI0J4jpz9_TeK__WqzvQC-i-Ly0MorKDkAZzp7AAgwCezU0Mcm-IsN-STSJmE5NwGxqo4dlId8WjsoalrP2nm8/s167/image.png" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img border="0" data-original-height="145" data-original-width="167" height="412" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjlRJZcalYLP06OUxbOIpSvcsmT9lWDPw0nup1uloViaXAEgObK4sLDFdI0J4jpz9_TeK__WqzvQC-i-Ly0MorKDkAZzp7AAgwCezU0Mcm-IsN-STSJmE5NwGxqo4dlId8WjsoalrP2nm8/w474-h412/image.png" width="474" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Contoh Output Chi Square</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span id="binomial" style="font-size: medium;"><b>Uji Binomial</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji binomial adalah uji beda satu sampel non parametrik yang datanya merupakan dikotomi atau biner. Banyak sekali populasi yang hanya terdiri dari dua kelompok, misalnya pria dan wanita, setuju dan tidak setuju, menikah dan belum menikah, anggota dan bukan anggota sudah vaksin dan belum vaksin dan masih banyak lagi. Populasi ini sering disebut <i>binary population</i> atau <i>dichotomous population</i>.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Jika kita melihat jumlah kategori (2) maka kemungkinan yang
ada adalah pasti 1/2 atau 0,5. Di sini kita ingin melihat berapakah
probabilitas kita mendapatkan nilai esktrem dibandingkan nilai observasi.
Sebagai ilustrasi, kita memberikan pertanyaan kepada orang tua siswa apakah
bersedia melakukan sekolah tatap muka (ini hanya contoh, bukan kasus yang
sebenarnya) di daerah yang telah berada pada zona hijau. Sebelum diberikan
angket, diadakan penjelasan tentang protokol kesehatan dan berbagai informasi
penting tentang Covid secara online. Hipotesis yang diberikan adalah bahwa
dengan adanya pemahaman yang benar, maka orang tua siswa akan mengijinkan
sekolah tatap muka.</span></p><p class="MsoNormal"><span style="font-size: medium;"><o:p></o:p></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">
</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span>Dalam kasus ya dan tidak seperti ini, maka uji binomial sangat cocok untuk diterapkan karena pasti tidak normal. </span><b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/08/uji-binomial-dengan-spss-versi-23.html" target="_blank"><span style="color: red;">Artikel dan contoh tentang uji binomial</span></a></b><span> kami tampilkan di sini. </span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span id="chisquare" style="font-size: medium;"><b>Uji Chi Square</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Chi Square dalam kasus satu sampel dapat dipergunakan untuk data kategori atau ordinal. Sering disebut dengan <i>Chi Square Goodness of Fit Test</i>. Uji Chi Square memang sangat luas penggunaannya dalam satunya adalah untuk uji satu sampel non parametrik. Skala kategori atau ordinal misalnya ranking dalam suatu kejuaraan, atau sangat suka, suka dan tidak suka. Jumlah kategori bisa dua atau lebih.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Chi Square juga bisa dikembangkan menjadi korelasi kontingensi atau bahkan diadopsi untuk melihat efikasi suatu vaksin. </span><span style="font-size: medium;"><span>Uji ini untuk menguji apakah terdapat perbedaan antara jumlah subjek atau respons yang diobservasi dengan jumlah objek yang diharapkan. Atau bisa juga disebut untuk menilai tingkat kesesuaian antara observasi dengan harapan (</span><i>expected</i><span>) dalam setiap kategori. Untuk lebih rinci silahkan </span><b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/search/label/Chi%20Square" target="_blank"><span style="color: red;">klik di sini</span></a></b><span>. </span></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span id="ks" style="font-size: medium;"><b>Uji Kolmogorov-Smirnov</b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Uji Kolmogorov-Smirnov (KS) mungkin lebih terkenal di statistik parametrik, terutama untuk uji normalitas. Konsep sederhana dari uji KS adalah untuk melihat apakah terdapat perbedaan antara distribusi data dengan distribusi normal dalam bentuk frekuensi data. Dengan konsep yang sederhana ini, maka uji KS sering diadopsi untuk uji normalitas dengan membandingkan distribusi data dengan distribusi normal. Jika terdapat perbedaan berarti data tersebut tidak normal. Konsep ini dikembangkan lebih lanjut menjadi uji Liliefors dalam statistik parametrik.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Klik di sini untuk artikel tentang <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/03/uji-normalitas-spss-dengan-tabel.html" target="_blank"><span style="color: red;">uji Kolmogorov Smirnov dengan SPSS</span></a></b>.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><br /></span></p><p style="text-align: justify;"><span id="run" style="font-size: medium;"><b><i>Run Test</i></b></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Istilah <i>run test</i> juga malah populer di statistik parametrik, terutama untuk uji autokorelasi pada regresi linear. Tetapi sebenarnya <i>run test</i> dikembangkan pada statistik non parametris untuk kasus uji satu sampel. Sering juga disebut dengan <i>The one sample runs test of randomness</i> karena memang diuji untuk melihat apakah suatu distrubusi data random atau tidak.</span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><i>Run</i> adalah setiap pergantian dari sesuatu yang berbeda. Setiap ada pergantian maka disebut ada <i>run</i>, demikian seterusnya sampai terhitung ada berapa <i>run</i> dalam distribusi data tersebut. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Klik untuk melihat <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2021/09/run-test-pada-statistik-non-parametrik.html" target="_blank"><span style="color: red;">contoh dan simulasi <i>run test</i> dengan SPSS</span></a></b>.</span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6375008824456385681.post-5316069717696808822021-10-04T19:00:00.003+07:002021-10-04T19:00:00.211+07:00Pengertian Statistik Parametrik dan Contohnya<p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Pada prinsipnya ada dua jenis alat uji statistik yaitu statistik parametrik dan <b><a href="https://www.konsultanstatistik.com/2011/07/mengapa-menggunakan-statistik-non.html" target="_blank"><span style="color: red;">statistik non parametrik</span></a></b>. Statistik parametrik adalah alat uji statistik yang dikenakan pada data berskala interval atau rasio dan memenuhi syarat-syarat tertentu. Kondisi atau syarat-syarat uji parametrik meliputi:</span></p><p style="text-align: justify;"></p><ol><li><span style="font-size: medium;">Observasi harus independen dan pengukurannya tidak boleh bias.</span></li><li><span style="font-size: medium;">Observasi diambil dari populasi yang berdistribusi normal.</span></li><li><span style="font-size: medium;">Jika berkaitan dengan lebih dari satu grup, maka harus memiliki varians yang sama.</span></li><li><span style="font-size: medium;">Variabel yang dipergunakan harus berskala rasio atau interval.</span></li></ol><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"></span></p><table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhnWY3pAQcPXB8wtyFcMV9T2QPULEr1hXdqedTe0BtUWFNy6p-j7hHVTJUtp8YSlwMujsK8eb1FIZ50tXySh25sIpC9gGH3g0RszfjzGMTECXgd5VTRU5z-Hxgx8qkYBsLuIPkHzUN38kM/" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img data-original-height="452" data-original-width="591" height="407" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhnWY3pAQcPXB8wtyFcMV9T2QPULEr1hXdqedTe0BtUWFNy6p-j7hHVTJUtp8YSlwMujsK8eb1FIZ50tXySh25sIpC9gGH3g0RszfjzGMTECXgd5VTRU5z-Hxgx8qkYBsLuIPkHzUN38kM/w533-h407/image.png" width="533" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;"><b><span style="font-size: medium;">Statistik Parametrik</span></b></td></tr></tbody></table><span style="font-size: medium;"><br /><div style="text-align: justify;">Jika keempat kondisi di atas terpenuhi, maka dapat dikenai statistik parametrik. Jika tidak terpenuhi, maka digunakan statistik non parametrik. Secara umum, statistik parametrik juga meliputi statistik deskriptif, statistik komparasi dan statistik inferensial. Statistik komparasi atau uji beda dalam statistik parametrik misalnya one sample t test, paired test, independent sample t test, ANOVA dan lain-lain. Sedangkan untuk statistik inferensial, kita mengenal korelasi Pearson, analisis regresi linear, structural equation modeling dan masih banyak lagi.</div></span><p></p><p style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;">Baik parametrik maupun non parametrik mempunyai keunggulan masing-masing. Keduanya saling melengkapi dan diharapkan suatu saat, akan ada metode analisis atau alat bantu atau software yang mampu menganalisis model statistik yang bisa mengatasi berbagai permasalahan pada masing-masing metode.</span></p>Konsultan Statistikhttp://www.blogger.com/profile/16085214600118587126noreply@blogger.com0