1. Analisis Univariat danAnalisis Univariat dan
BivariatBivariat
Ima Rahmawati Sushanti, ST., M. MTIma Rahmawati Sushanti, ST., M. MT
2. Analisis Univariat
• UKuran Pemusatan
– Mean, Median, Modus
• Ukuran Penyebaran
– Standard Deviasi, variansi, range
(jangkauan)
3.
4. • Valid N (listwise) – Angka yang tidak ada
nilai hilang.
• N – jumlah observasi yang valid di tiap
variabel. Jumlah yang diobservasi adalah
penjumlahan (N) dan jumlah nilai missing
• Minimum – ini adalah angka minimal, paling
kecil dari nilai variabel.
• Maximum - angka maximal, paling besar dari
nilai variabel.
• Mean – Ini nilai rata-rata hitung dari
observasi. Kebanyakan digunakan untuk
membuat ukuran pemusatan. Nilai ini
sensitif untuk nilai besar atau kecil.
5. • Std. – Akar kuadrat dari variansi. Ini mengukur penyebaran
observasi. Makin besar standard deviasi maka semakin tersebar
datanya.
• Variance – Variansi adalah pengukuran variabilitas. Ukuran ini jarang
digunakan.
• h. Skewness – mengukur derajat dan arah asimetri. Distribusi
asimetrik tidak normal, dan jika miring kekiri berarti nilai rata-rata
kurang dari media.
• i. Kurtosis –mengukur seberapa tinggi distribusinya. Distribusi yang
tidak normal akan. Kurtosisi yang tinggi berarti + dan kurtosis yang
negatif akan lebih pendek. Distribsui yang normal, kurtosisnya akan
mendekati 0.
6. Panduan Tampilan Grafik
• Variabel Skala Nominal & Ordinal :
Pie Chart (kurang dari 7 kategori)
dan Batang
• Variabel Skala Interval/’Rasio :
Histogram, Stem and Leaf Plot
7. Contoh : Tinggi badan dan Gender
1 170.20 Laki-laki 16 165.00 Perempuan
2 172.50 Laki-laki 17 170.20 Laki-laki
3 180.50 Laki-laki 18 172.50 Laki-laki
4 173.50 Laki-laki 19 180.50 Laki-laki
5 160.50 Perempuan 20 173.50 Laki-laki
6 180.20 Laki-laki 21 160.50 Perempuan
7 165.50 Perempuan 22 180.20 Laki-laki
8 168.00 Perempuan 23 165.50 Perempuan
9 155.50 Perempuan 24 168.00 Laki-laki
10 158.40 Perempuan 25 155.50 Perempuan
11 170.20 Laki-laki 26 158.40 Perempuan
12 168.50 Laki-laki 27 170.20 Laki-laki
13 166.40 Perempuan 28 168.50 Perempuan
14 165.30 Perempuan 29 166.40 Perempuan
15 170.30 Laki-laki 30 165.30 Perempuan
8. Statistik Deskriptif
Statistics
30 30
0 0
168.1900 1.5000
1.26208 .09285
168.2500 1.5000
170.20 1.00a
6.91267 .50855
47.785 .259
.077 .000
.427 .427
-.226 -2.148
.833 .833
25.00 1.00
155.50 1.00
180.50 2.00
165.2250 1.0000
168.2500 1.5000
172.5000 2.0000
Valid
Missing
N
Mean
Std. Error of Mean
Median
Mode
Std. Deviation
Variance
Skewness
Std. Error of Skewness
Kurtosis
Std. Error of Kurtosis
Range
Minimum
Maximum
25
50
75
Percentiles
Tinggi Badan Gender
Multiple modes exist. The smallest value is showna.
• Rata-2 tinggi badan = 168.1 dgn
standard eror = 1,26208.
• Tingkat kepercayaan 95% = + 2
• Maka rata-rata populasi tinggi
badan berkisar =166,84 cm
sampai 169,36 cm
• Skewness 0.077 rasio
skewness = nilai
skewness/std.eror skewness,
jadi : 0.077/0.427 =0,180. jika
rasio diantara -2 dan 2 berarti
distribusinya normal
• Kurtosis : -0.226 rasio
kurtosis = nilai
kurtosis/std.eror kurtosis, jadi
: -0.226/0.833 = -0.271. jika
rasio diantara -2 dan 2 berarti
distribusinya normal
9. Perbandingan Rata-rata Populasi
Case Processing Summary
30 100.0% 0 .0% 30 100.0%Tinggi Badan * Gender
N Percent N Percent N Percent
Included Excluded Total
Cases
Report
Tinggi Badan
173.4000 15 4.61891
162.9800 15 4.41397
168.1900 30 6.91267
Gender
Laki-laki
Perempuan
Total
Mean N Std. Deviation
Rata-rata tinggi badan laki-2 (173.4) lebih berat dari rata-2 tinggi
badan perempuan (162.98)
10. Contoh Grafik
Salah : Karena variabel
skalanya : Nominal
10%
18%
29%
16%
8%
3%
4%
2% 10%
SD
SMP
SMA
S1
S2
S3
Paket A
Paket B
Paket C
11. Proses Pengolahan Data
Data Coding
Entry
data
Cleaning
data
Compute
Data
Output
Data
Possible Code Cleaning
Contingency Cleaning
12. Univariat Uji statistik Syarat
Mean berbeda dari nilai
yang dihipotesiskan;
interval
One sample t-test Distribusi normal
Proporsi dua kategori
berbeda dari nilai yang
dihipotesiskan
Binomial test
Distribusi
binomial
Proporsi lebih dari dua
kategori berbeda dari
nilai yang dihipotesiskan
Chi-square
goodness of fit
Bila terdapat
lebih dari dua
kategori
Jenis- jenis Uji Statistik
13. Perbandingan dua
kelompok dependen Ukuran yang digunakan Syarat
Mean dua kelompok
berbeda; interval Paired t-test Distribusi normal
Nilai dua kelompok
berbeda; ordinal
Wilcoxon signed rank
sum test Nonparametrik
Nilai dua kelompok
berbeda; nominal Wilcoxon signed test Nonparametrik
Jenis- jenis Uji Statistik
14. Bivariat* Ukuran yang digunakan Syarat
Dua variabel nominal/ordinal Chi-square test
Nilai minimum per
kolom=5
Dua variabel nominal/ordinal;
sampel kecil Fisher's exact test Tabel berukuran 2 x 2
Variabel independen nominal,
variabel dependen interval One-way ANOVA
Distribusi variabel
dependen normal
Variabel independen nominal,
variabel dependen ordinal Kruskal-Wallis test Nonparametrik
Dua variabel interval Pearson correlation Distribusi normal
Dua variabel interval
Simple linear
regression Distribusi normal
Dua variabel ordinal Spearman correlation Nonparametrik
* = masih terdapat beberapa jenis
uji kekuatan hubungan yang tidak
dimuat
Jenis- jenis Uji Statistik
15. Multivariat
Ukuran yang
digunakan Syarat
Lebih dari satu variabel
independen dan variabel
dependen; interval
Multiple regression
Distribusi normal; lebih dari satu
variabel independen
Variabel independen nominal;
salah satu variabel independen
dan dependen interval ANCOVA
Distribusi variabel dependen dan
salah satu variabel independen
normal
Lebih dari satu variabel
independen interval; variabel
dependen nominal
Discriminant
analysis
Distribusi variabel-variabel
independen normal
Variabel independen nominal,
variabel-variabel dependen
interval One-way MANOVA
Distribusi variabel-variabel
dependen normal
Beberapa variabel interval Factor analysis Distribusi normal
Jenis- jenis Uji Statistik
16. Data Output
Tabel
FrekuensiKATEGORI F Percent
sudah kenal lama 47 57.32
memiliki hubungan yang
dekat 10 12.20
berpengalaman 10 12.20
reputasi yang baik 10 12.20
konsumen bisa membuka
jaringan 5 6.10
Total 82 100.00
Kepuasan
Kerja
Motivasi Kerja Total
Rendah Tinggi
Rendah 1
14,3%
43
42,6%
44
40,7%
Tinggi 6
85,7%
58
57,4%
64
59,3%
Total 7
100%
101
100%
108
100%
Tabel
Silang
18. Tingkat
Manajemen
Pengelolaan
Lingkungan
Etika Organisasi Total
Buruk Baik
Tinggi 1
14,3%
43
42,6%
44
40,7%
Rendah 6
85,7%
58
57,4%
64
59,3%
Total 7
100%
101
100%
108
100%
Persen Kolom
• Responden dengan tingkat manajemen pengelolaan
lingkungan tinggi, paling banyak berasal dari perusahaan yang
memiliki etika organisasi baik sebanyak 42.6%
• Responden dengan tingkat manajemen pengelolaan
lingkungan rendah, paling banyak berasal dari perusahaan
yang memiliki etika organisasi buruk sebanyak 85,7%
Jenis Tabel Silang
Persentase
Interpretasi
19. Jenis Tabel Silang
Etika
Organisasi
Tingkat
Manajemen
Pengelolaan
Lingkungan
Total
Tinggi Rendah
Baik 43
42,6%
58
57,4%
101
100%
Buruk 1
14,3%
6
85,7%
7
100%
Total 44
40,7%
64
59,3%
108
100%
Persen Baris
• Responden dengan tingkat manajemen pengelolaan lingkungan
tinggi, paling banyak berasal dari perusahaan yang memiliki
etika organisasi baik sebanyak 42.6%
• Responden dengan tingkat manajemen pengelolaan lingkungan
rendah, paling banyak berasal dari perusahaan yang memiliki
etika organisasi buruk sebanyak 85,7%
Interpretasi
Persentase
20. Persen Kolom
Lama
Menggunakan
Asuransi
Penghasilan Rumah Tangga Total
Rendah Sedang Tinggi
Sebentar 31 26 17 74
43.70% 26.00% 22.10% 29.80%
Sedang 25 41 26 92
35.20% 41.00% 33.80% 37.10%
Lama 15 33 34 82
21.10% 33.00% 44.20% 33.10%
Total 71 100 77 248
100.00
% 100.00%
100.00
% 100.00%
21. Jenis Tabel Silang
Asal
Daerah
Hobi
Memancing
Total
Ya Tidak
Jawa 1
9%
43
39,8%
44
40,7%
Sumatera 6
5,6%
58
53,7%
64
59,3%
Total 7
6,5%
101
93,5%
108
100%
Persen Total :
Hubungan Simetrik • Responden yang
berasal dari jawa dan
hobi memancing
sebanyak 9%,
sementara yang tidak
hobi memancing
sebanyak 39.8%
• Responden yang
berasal dari sumatera
dan hobi memancing
sebanyak 5,6% dan
yang tidak hobi
memancing sebanyak
53.7%
