TABEL KONTIGENSI

 BAB I

PENDAHULUAN

     1.1.      Tabel Kontigensi

            Tabel kontigensi atau tabulasi silang merupakan satu bentuk distribusi frekuensi untuk dua variabel atau lebih. Akan tetapi tidak semua pengolah data mengetahui dengan baik bagaimana menyajikan tabulasi yang cocok agar suatu laporan dapat berbobot.

            Pada pengumpulan data sering dijumpai bahwa informasi yang berasal dari sampel mempunyai struktur yang paling sederhana, yaitu data diklasifikasikan atau dikategorikan dalam kelas-kelas sehingga data berupa frekuensi dari kelas tertentu (Nugraha, 2003).

     1.2.      Uji Chi-Square

Uji chi-square adalah salah satu uji statistik non parametik yang cukup sering digunakan dalam penelitian. Uji chi-square ini bias diterapkan untuk pengujian kenormalan data, pengujian data yang berlevel nominal atau untuk menguji perbedaan dua atau lebih proporsi sampel. Uji chi-square diterapkan pada kasus dimana akan diuji apakah frekuensi yang akan di amati (data observasi) bebeda secara nyata ataukah tidak dengan frekuensi yang diharapkan (expected value). 

Chi kuadrat adalah pengujian hipotesis tentang perbandingan antara frekuensi sampel yang benar–benar terjadi (Haryono,1994). Ekspresi matematis tentang distribusi chi kuadrat hanya tergantung pada suatu parameter, yaitu derajat kebebasan (d.f.).

Chi kuadrat mempunyai masing–masing nilai derajat kebebasan, yaitu distribusi (kuadrat standard normal) merupakan distribusi chi kuadrat dengan d.f. = 1, dan nilai variabel tidak bernilai negative. Kegunaan dari chi square untuk menguji seberapa baik kesesuaian diantara frekuensi yang teramati dengan frekuensi harapan yang didasarkan pada sebaran yang akan dihipotesiskan, atau juga menguji perbedaan antara dua kelompok pada data dua kategorik untuk dapat menguji signifikansi asosiasi dua kelompok pada data dua katagorik tersebut (Sri,1990).

BAB II

DESKRIPSI KERJA

2.1 Studi Kasus

     Pada praktikum kali ini praktikan diminta untuk menyelesaikan dua kasus menggunakan program SPSS dengan membuat tabel kontingensi dalam lembar SPSS, melakukan pengujian chi-square atau fisher test, menghitung nilai Odds Ratio (OR) dan mengitung nilai relatif ratio (RR), lalu memberikan interpretasinya. Kasus pertama, sebuah hasil penelitian yang dilakukan pada 233 mahasiswa. Dimana ingin diteliti hubungan antara uang saku perbulan dengan rata-rata akses internet tiap hari. Kasus yang kedua sebuah hasil penelitian yang dilakukan pada 165 balita. Dimana ingin diteliti hubungan antara asupan lauk dengan sakit anemia pada balita.

2.2 Langkah Kerja

Berikut adalah deskripsi dari langkah kerja yang dilakukan praktikan:

1.    Sebelum memulai menganalisis data menggunakan program SPSS, langkah pertama yang praktikan lakukan adalah Klik Start à Pilih All Program à Pilih SPSS, maka akan muncul tampilan lembar kerja seperti berikut.

Gambar 2.2.1 Tampilan awal lembar kerja Software SPSS

2.      Setelah masuk lembar kerja, maka praktikan akan memulai pada kasus pertama yaitu meneliti hubungan antara uang saku perbulan dengan rata-rata akses internet tiap hari dari 233 mahasiswa. Pertama, praktikan akan membuat kategori dalam variable view seperti berikut.

Gambar 2.2.2 Tampilan variable view

3.    Praktikan meng-input kan nilai pada variabel yang sudah dikategorikan.

 

Gambar 2.2.3 Tampilan input data

4.      Selanjutnya, praktikan akan menyimpan jumlah kasus menggunakan perintah Weight Cases dengan Klik Data, pilih Weight Cases kemudian akan muncil kotak Weight Cases dan pilih Weight cases by kemudian masukkan Frekuensi ke dalam kotak Frequency Variable dan pilih Ok.

                              

Gambar 2.2.4 Tampilan weight cases

5.      Selanjutnya, praktikan akan membuat tabel kontigensi dengan cara Klik Analyze pilih Descriptive Statistics dan pilih Crosstabs maka akan muncul kotak Crosstabs. Pada kotak Crosstabs, masukkan kategori Uang Saku Perbulan pada kotak Row(s), Rata Rata Akses Internet pada kotak Column(s) pilih Ok.

                          

Gambar 2.2.5 Tampilan Analyze- Croostabs

6.    Maka akan muncul output tabel kontigensi.

7.     Kemudian melakukan pengujian chi-square, OR dan RR dengan melakukan Klik Analyze pilih Descriptive Statistics dan pilih Crosstabs.

Gambar 2.2.6 Tampilan pilih croostabs

8.      Maka akan muncul muncul kotak Crosstabs. Pada kotak Crosstabs, masukkan kategori Uang Saku Perbulan pada kotak Row(s), RataRata Akses Internet pada kotak Column(s) kemudian pilih Statistics. Maka akan muncul kotak Crosstabs: Statistics dan pilih Chi-square dan Risk kemudian klik Continue dan Ok.

Gambar 2.2.7 Tampilan crosstabs

9.    Maka akan muncul output yang dihasilkan.

10.  Kasus kedua yaitu meneliti hubungan antara asupan lauk dengan sakit anemia pada balita dari 165 balita. Pertama, praktikan akan membuat kategori dalam variable view seperti berikut.

 

Gambar 2.2.8 Tampilan variable view

11.Praktikan meng-input kan nilai pada variabel yang sudah dikategorikan.

 

Gambar 2.2.9 Tampilan input data

12.  Selanjutnya, praktikan akan menyimpan jumlah kasus menggunakan perintah Weight Cases dengan Klik Data, pilih Weight Cases kemudian akan muncil kotak Weight Cases dan pilih Weight cases by kemudian masukkan Frekuensi ke dalam kotak Frequency Variable dan pilih Ok.

                                

Gambar 2.2.10 Tampilan weight cases

13.  Selanjutnya, praktikan akan membuat tabel kontigensi dengan cara Klik Analyze pilih Descriptive Statistics dan pilih Crosstabs maka akan muncul kotak Crosstabs. Pada kotak Crosstabs, masukkan kategori Asupan_lauk pada kotak Row(s), Anemia pada kotak Column(s) pilih Ok.

                                    

Gambar 2.2.11 Tampilan analyze-croostabs

14.Maka akan muncul output tabel kontigensi.

15. Kemudian melakukan pengujian chi-square, OR dan RR dengan melakukan Klik Analyze pilih Descriptive Statistics dan pilih Crosstabs.

Gambar 2.2.12 Tampilan pilih croostabs

16.  Maka akan muncul muncul kotak Crosstabs. Pada kotak Crosstabs, masukkan kategori Asupan_lauk pada kotak Row(s), Anemia pada kotak Column(s) kemudian pilih Statistics. Maka akan muncul kotak Crosstabs: Statistics dan pilih Chi-square dan Risk kemudian klik Continue dan Ok.

Gambar 2.2.13 Tampilan crosstabs

17.  Maka akan muncul output yang dihasilkan.

BAB III

PEMBAHASAN

             Praktikan akan membahas atau menerangkan tentang membuat tabel kontingensi dalam lembar SPSS, melakukan pengujian chi-square atau fisher test, menghitung nilai Odds Ratio (OR) dan mengitung nilai Relatif Ratio (RR), lalu berikan interpretasinya pada dua kasus.

     Kasus pertama yaitu membuat tabel kontigensi pada kasus meneliti hubungan antara uang saku perbulan dengan rata-rata akses internet tiap hari dari 233 mahasiswa. Output yang dihasilkan sebagai berikut.

Gambar 3.1 Tampilan output case processing summary

     Output diatas menjelaskan bahwa tingkat kevalidan pada analisis sebesar 100% dengan data sebanyak 233 dan missing sebesar 0% atau tidak ada kesalahan dalam menganalisis data.

Gambar 3.2 Tampilan Output tabel kontigensi

Tabel kontigensi diatas telah sesuai pada kasus yang akan dianalisis dimana Uang Saku Perbulan mempunyai kategori tinggi, sedang, rendah dan Rata rata Akses Internet mempunyai kategori Rendah, sedang dan tinggi.

Kemudian melakukan pengujian chi-square. Disini praktikan menggunakan uji chi-square bukan uji fisher karena uji fisher dilakukan hanya untuk tabel kontigensi 2x2 Berikut output dan penjelasannya.

 

Gambar 3.3 Tampilan output

Ø  Hipotesis

Ho       : Tidak ada pengaruh antara perlakuan grup uang saku perbulan dengan rata-rata akses internet (independent)

Hı        : Ada pengaruh antara perlakuan grup uang saku perbulan dengan rata-rata akses internet (dependent)

Ø  Tingkat Signifikansi

α  = 5%

Ø  Daerah Kritis

Tolak Ho jika ρ-value < α

Ø  Statistika Uji

ρ-value = 0,924

Ø  Keputusan

Gagal Tolak Ho, karena ρ-value > α atau 0,924 > 0,05

Ø  Kesimpulan

Karena gagal tolak Ho, maka tidak ada pengaruh antara perlakuan grup uang saku perbulan dengan rata-rata akses internet (independent).

            Kemudian interpretasi nilai odds ratio. Berikut output dan penjelasannya.

Gambar 3.4 Tampilan risk estimate

            Pada output SPSS nilai odds ratio didapatkan = - yang artinya bahwa data ini tidak dapat dianalisis karena Odds Ratio hanya dapat digunakan untuk tabel kontigensi yang berdimensi 2x2 sedangkan data mahasiswa ini mempunyai dimensi 3x3 dan tidak dapat dianalisis menggunakan Odds Ratio.

            Kasus kedua yaitu membuat tabel kontigensi untuk meneliti hubungan antara asupan lauk dengan sakit anemia pada balita dari 165 balita. Output yang dihasilkan sebagai berikut.

Gambar 3.5 Tampilan output case processing summary

            Output diatas menjelaskan bahwa tingkat kevalidan pada analisis sebesar 100% dengan data sebanyak 165 dan missing sebesar 0% atau tidak ada kesalahan dalam menganalisis data.

Gambar 3.6 Tampilan output tabel kontigensi

Tabel kontigensi diatas telah sesuai pada kasus yang akan dianalisis dimana Asupan Lauk mempunyai kategori baik dan kurang dan Anemia mempunyai kategori ya dan tidak.

Kemudian melakukan pengujian chi-square, OR dan RR. Berikut output dan penjelasannya.

Gambar 3.7 Tampilan output

Ø  Hipotesis

Ho       : Tidak ada pengaruh antara perlakuan grup asupan lauk dengan anemia (independent)

Hı        : ada pengaruh antara perlakuan grup asupan lauk dengan anemia (dependent)

Ø  Tingkat Signifikansi

α  = 5%

Ø  Daerah Kritis

Tolak Ho jika ρ-value < α

Ø  Statistika Uji

ρ-value             = 0,246

Uji Fisher         = 0,164

Ø  Keputusan

Gagal Tolak Ho, karena ρ-value > α atau 0,246 > 0,05 dan 0,164 > 0,05

Ø  Kesimpulan

Karena gagal tolak Ho, maka tidak ada pengaruh antara perlakuan grup asupan lauk dengan anemia (independent).

            Kemudian interpretasi nilai odds ratio. Berikut output dan penjelasannya.

Gambar 3.8 Tampilan risk estimate

            Pada output SPSS nilai odds ratio didapatkan = 0,650 yang artinya balita yang mempunyai asupan lauk yang baik memiliki kecenderungan untuk mengalami anemia sebesar 0,650 kali lebih kecil dibanding balita yang mempunyai asupan lauk yang kurang.

            Interpretasi nilai relatif ratio adalah seperti berikut.

            Pada output SPSS nilai relatif ratio didapatkan = 0,720 (YA) yang artinya balita orang yang mempunyai asupan lauk yang baik memiliki peluang mengalami anemia sebesar 0,650 kali lebih kecil dibanding balita yang mempunyai asupan lauk yang kurang dan nilai relatif ratio didapatkan = 1,108 (TIDAK) yang artinya balita yang mempunyai asupan lauk yang baik memiliki peluang yang tidak mengalami anemia sebesar 0,650 kali lebih besar dibanding yang mempunyai asupan lauk yang kurang.

BAB IV

PENUTUP

Dari praktikum yang dilakukan oleh praktikan, maka praktikan dapat menyimpulkan beberapa hal yang program praktikan buat dengan dengan menggunakan program SPSS seperti berikut.

1.    Telah dibuat tabel kontigensi dari Uang Saku Perbulan yang mempunyai kategori tinggi, sedang, rendah dan Rata rata Akses Internet mempunyai kategori Rendah, sedang dan tinggi.

2.    Telah dibuat Asupan Lauk mempunyai kategori baik dan kurang dan Anemia mempunyai kategori ya dan tidak.

3.    Variabel perlakuan grup uang saku perbulan dengan rata-rata akses internet tidak mempunyai pengaruh antar keduanya.

4.    Uji Fisher hanya dapat digunakan pada tabel kontigensi yang mempunyai dimensi 2x2.

5.    Variabel perlakuan grup asupan lauk dengan anemia tidak mempunyai pengaruh antar keduanya.

6.    Balita yang mempunyai asupan lauk yang baik memiliki kecenderungan untuk mengalami anemia sebesar 0,650 kali lebih kecil dibanding balita yang mempunyai asupan lauk yang kurang.

DAFTAR PUSTAKA

Nugraha J. (2013). “Modul Praktikum Analisis Data Kategorik“. Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.

Nugraha J. (2013). “Pengantar Analisis Data Kategorik”. Deepublish : Ngaglik Sleman Yogyakarta.

Nisyara. 2012. “Pengertian Uji Chi-Square”. http://nisyara.blogspot.com/2012/09/makalah-uji-chisquare.html. Diakses tanggal 06 November 2016 Pukul 18.20.