asosiasi profesi dalam konstruksiDeskripsi lengkap
asosiasi profesi dalam konstruksi
Deskripsi lengkap
Full description
laporanFull description
Deskripsi lengkap
teknologi perbenihanDeskripsi lengkap
Full description
keperawatanFull description
Deskripsi lengkap
evaporasi
sesuatu yang berbeda namun samaDeskripsi lengkap
Neuropsikiatri
Perbedaan Hipotesis Dan AsumsiFull description
njnjFull description
Perbedaan WarnaFull description
Perbedaan Skizofrenia Dan PsikosisDeskripsi lengkap
sistem pemerintahan monarki dan republikFull description
Perbedaan ASD Dan LRFD
Pertemuan 8
Asosiasi dan Uji Perbedaan
Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Menjelaskan pengertian asosiasi dan Tabulasi Silang. Menghitung koefisien korelasi dan uji perbedaan.
!ubungan "asosiasi# antara dua $ariabel atau lebih, meliputi : %# hubungan simetris "hubungan antara dua $ariabel atau lebih kebetulan mun&uln'a bersama. (# hubungan kausal "hubungan 'ang bersifat sebab akibat#. )# hubungan interaktif * timbal+balik "hubungan 'ang saling mempengaruhi# agaimana sesuatu masalah berhubungan dengan masalah lain Ken'ataan dan pengalaman menunjukkan : %# ada hubungan 'ang kuat dan positif antara merokok dengan kanker paru+paru (# ada hubungan 'ang kuat dan positif antara makanan tinggi kadar kolesterol dengan pen'akit jantung. Asosiasi dalam bentuk pern'ataan ini bermanfaat untuk : %# memahami se&ara lebih baik tentang hubungan antara $ariabel dependen dengan $ariabel independen. (# mengetahui kekuatan hubungan 'ang dapat menuntun peneliti menuju suatu realisme penelitian ilmiah 'ang baru.
Tabulasi Silang
Tabulasi Silang : merupakan &ara termudah melihat asosiasi dalam sejumlah data dengan perhitungan persentase. Variabel-variabel 'ang dipaparkan dalam suatu tabel tabulasi silang berguna untuk : %# menganalisis hubungan+hubungan antar $ariabel 'ang terjadi. (# melihat bagaimana kedua atau beberapa $ariabel berhubungan. )# mengatur data untuk keperluan analisis statistik. /# untuk mengadakan kontrol terhadap $ariabel tertentu sehingga dapat dianalisis tentang ada tidakn'a hubungan palsu "spurious relations#. 0# untuk men&ek apakah terdapat kesalahan+kesalahan dalam kode atau pun jawaban dari daftar pertan'aan "kuesioner#. Contoh : Seorang peneliti melakukan tabulasi silang antara $ariabel 12T3M "apakah responden saat ini bekerja full time# dan 45RK67P "apakah responden mempun'ai pengalaman kerja sebelumn'a# 8alam Tabel berikut ini menunjukkan Tabulasi Silang mengenai hal ini, dimana : 39 3ndependent 9ariable 89 8ependent 9ariable Kolom % menunjukkan jawaban ;a terhadap pertan'aan mengenai status pekerjaan full time. Ada 00 responden menjawab ;a atas pertan'aan ini. Masing+masing sel dalam baris juga men'ajikan informasi tambahan. 8alam sel %%, misaln'a ada )) diantara 'ang menjawab ;a terhadap pertan'aan status pekerjaan full time juga mempun'ai pengalaman kerja. Selain itu, (( responden dengan pengalaman kerja sebelum saat ini tidak bekerja full time.
Kerja Full Time dan Pengalaman Kerja : Tabulasi Silang 2x2
Kendati Tabel Tabulasi Silang tersebut diatas menunjukkan suatu hubungan antara dua $ariabel, namun tidak menunjukkan rangkuman indikator kekuatan hubungan. ntuk mengukur kekuatan hubungan digunakan Koefisien Phi. Rumus untuk menghitung Phi adalah :
@ilai Koefisien Phi besarn'a antara = % s*d %. Semakin mendekati % menunjukkan hubungan antara dua $ariabel 'ang semakin kuat. Pada kasus diatas hubungan antara 12T3M dan 45RK67P adalah moderat.
Korelasi S$earman *an&
Mengukur hubungan antara dua $ariabel ordinal kadang+kadang perlu dilakukan. ila peneliti tidak dapat mengasumsikan bahwa $ariabel+ $ariabel tersebut memiliki &iri inter$al "skala nilai#, maka &ara 'ang tepat untuk mengukur asosiasi hubungan adalah dengan Korelasi Spearman Rank atau Kendall Tau. ntuk menghitung koefisien ini pengukuran harus diranking untuk setiap $ariabel dan perbedaan skor dihitung. Rumus untuk menghitung koefisien korelasi Spearman Rank "Rho# adalah : Rho % + BdC @ "@C + %# di mana @ Dumlah Ranking d Perbedaan antar ranking dalam dua distribusi ranking.
%ji Perbedaan Deteksi mengenai perbedaan antar kelompok amat berguna bagi peneliti bisnis. Manajer dapat memperoleh informasi yang amat bermanfaat dari jenis analisis ini.
