Contoh kasus dan hasil analisis Uji Binomial (Statistik Nonparametrik)

Kasus:

Misalnya kita ingin menyelidiki apakah suatu metode diet baru merupakan metode yang efektif menurunkan berat badan atau tidak. Dari beberapa wanita yang mengikuti metode diet tersebut diambil 10 wanita sebagai data sampel. Data berat badan ke 10 wanita tersebut sebelum dan sesudah diet adalah sebagai berikut:

Wanita	Sebelum	Sesudah	Tanda
1	58	60	-
2	60	54	+
3	61	58	+
4	69	62	+
5	64	58	+
6	62	59	+
7	56	54	+
8	63	60	+
9	68	62	+
10	59	58	+

Penyelesaian:

Hasil analisis dengan menggunakan software SPSS:

Binomial Test
		Category	N	Observed Prop.	Test Prop.	Exact Sig. (2-tailed)
Berat_Badan	Group 1	Meningkat	1	.10	.50	.021
	Group 2	Menurun	9	.90
	Total		10	1.00

Hipotesis

H₀ : P₁ = P₂

(Berat badan sampel sebelum dan sesudah diet adalah sama).

H₁ : P₁ ≠ P₂ 

(Berat badan sampel sesudah diet mengalami penurunan).

Taraf signifikansi

alpha = 5 % = 0,05

Daerah kritik

Menolak H₀ jika p-value < α

Keputusan

Karena nilai p-value (0,021) < α (0.05), maka diputuskan bahwa H₀ ditolak.

Kesimpulan

Berat badan sampel sesudah diet mengalami penurunan.

Contoh Kasus dan Hasil Analisis Regresi Berganda

Kali ini saya akan mengshare tugas kuliah (gak tau uda semester berapa.. :D), tapi karna keterbatasan saya, jadi ini saya share contoh kasus dan hasil saja.. untuk caranya, saya yakin uda banyak di blog tetangga.. :D
jadi anggep aja di sini kalian bisa nerapin ilmunya.. ambil contoh kasusnya dan coba di analisis dah.. Oy, ini saya pakai SPSS, klo untuk aplikasi lainya gtw hasilnya gimana, tpi yg jelas gak beda jauhlah dri angka yg ada di sini,.. :D Semoga bisa membantu yaa... ^_^
Ok dah, silahkan disimak... Selamat Belajar, Semangattt... :)

CONTOH KASUS:

Apakah ada pengaruh yang signifikan antara motivasi kerja dengan kemampuan pegawai secara bersama-sama terhadap pelayanan masyarakat?

No	X1	X2	Y		No	X1	X2	Y
1	48.00	97.00	61.00		33	42.00	67.00	54.00
2	47.00	77.00	40.00		34	41.00	58.00	50.00
3	47.00	99.00	48.00		35	55.00	90.00	61.00
4	41.00	77.00	54.00		36	68.00	77.00	47.00
5	41.00	77.00	34.00		37	61.00	99.00	68.00
6	42.00	55.00	48.00		38	61.00	109.00	82.00
7	61.00	88.00	68.00		39	54.00	76.00	67.00
8	69.00	120.00	67.00		40	48.00	75.00	69.00
9	62.00	87.00	67.00		41	40.00	77.00	55.00
10	65.00	87.00	75.00		42	34.00	67.00	48.00
11	48.00	50.00	56.00		43	48.00	68.00	47.00
12	52.00	87.00	60.00		44	38.00	67.00	55.00
13	47.00	87.00	47.00		45	55.00	89.00	61.00
14	47.00	87.00	60.00		46	62.00	87.00	61.00
15	47.00	81.00	61.00		47	68.00	87.00	68.00
16	41.00	55.00	47.00		48	56.00	87.00	65.00
17	55.00	88.00	68.00		49	38.00	65.00	70.00
18	75.00	98.00	68.00		50	61.00	98.00	75.00
19	62.00	87.00	74.00		51	68.00	105.00	61.00
20	68.00	87.00	75.00		52	60.00	78.00	54.00
21	48.00	44.00	55.00		53	55.00	77.00	60.00
22	49.00	94.00	61.00		54	27.00	66.00	55.00
23	48.00	77.00	46.00		55	48.00	66.00	55.00
24	54.00	55.00	61.00		56	40.00	55.00	47.00
25	54.00	76.00	58.00		57	40.00	78.00	56.00
26	48.00	65.00	50.00		58	48.00	79.00	54.00
27	61.00	90.00	68.00		59	38.00	75.00	69.00
28	54.00	119.00	75.00		60	57.00	98.00	74.00
29	68.00	119.00	75.00		61	68.00	98.00	68.00
30	68.00	98.00	75.00		62	61.00	87.00	66.00
31	47.00	55.00	56.00		63	35.00	87.00	61.00
32	41.00	66.00	61.00		64	40.00	77.00	69.00

HASIL ANALISIS:

- Pengujian Parameter secara Simultan

ANOVAb
Model		Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	2457.187	2	1228.593	19.553	.000a
	Residual	3832.798	61	62.833
	Total	6289.984	63
a. Predictors: (Constant), X2, X1
b. Dependent Variable: Y Hipotesis H0: Motivasi kerja dan kemampuan pegawai tidak berpengaruh secara simultan terhadap pelayanan masyarakat H1: Minimal ada satu variabel X yang berpengaruh terhadap pelayanan masyarakat Taraf signifikansi α = 0,05 Daerah kritik Menolak H0 jika P-value < α Keputusan Dari perhitungan didapat P-value (0,000) < α (0,05), maka diputuskan untuk menolak Ho Kesimpulan Minimal ada satu variabel X yang berpengaruh terhadap pelayanan masyarakat. - Pengujian Parameter secara Parsial untuk Variabel Motivasi Kerja Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 26.776 5.484 4.882 .000 X1 .294 .119 .315 2.482 .016 X2 .227 .076 .379 2.980 .004 a. Dependent Variable: Y Hipotesis H0: Motivasi kerja tidak berpengaruh terhadap pelayanan masyarakat H1: Motivasi kerja berpengaruh terhadap pelayanan masyarakat Taraf signifikansi α = 0,05 Daerah kritik Menolak H0 jika P-value < α Keputusan Dari perhitungan didapat P-value (0,016) < α (0,05), maka diputuskan untuk menolak Ho Kesimpulan Motivasi kerja berpengaruh terhadap pelayanan masyarakat - Pengujian Parameter secara Parsial untuk Variabel Kemampuan Pegawai Hipotesis H0: Kemampuan pegawai tidak berpengaruh terhadap pelayanan masyarakat H1: Kemampuan pegawai berpengaruh terhadap pelayanan masyarakat Taraf signifikansi α = 0,05 Daerah kritik Menolak H0 jika P-value < α Keputusan Dari perhitungan didapat P-value (0,004) < α (0,05), maka diputuskan untuk menolak Ho Kesimpulan Kemampuan pegawai berpengaruh terhadap pelayanan masyarakat - Multikolinieritas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 26.776 5.484 4.882 .000 X1 .294 .119 .315 2.482 .016 .618 1.618 X2 .227 .076 .379 2.980 .004 .618 1.618 a. Dependent Variable: Y Karena nilai VIF kedua variabel kurang dari 10, yaitu sebesar 1,618 maka disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinieritas pada model regresi. - Heteroskedastisitas ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 14.026 2 7.013 .261 .771a Residual 1636.717 61 26.831 Total 1650.744 63 a. Predictors: (Constant), X2, X1 b. Dependent Variable: absol Hipotesis H0: Tidak terjadi heteroskedasitas pada model regresi H1: Terjadi heteroskedasitas pada model regresi Taraf signifikansi α = 0,05 Daerah kritik Menolak Ho jika P-value < α Keputusan Dari perhitungan didapat P-value (0,771) > α (0,05) maka Ho gagal ditolak Kesimpulan Tidak terjadi heteroskedasitas pada model regresi - Uji Autokorelasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .625a .391 .371 7.92671 1.720 a. Predictors: (Constant), X2, X1 b. Dependent Variable: Y Hipotesis Ho:  Tidak terjadi autokorelasi pada model regresi H1: Terjadi autokorelasi pada model regresi Taraf signifikansi α = 0,05 Daerah kritik 0 < d < dL                     → Ho ditolak (ada autokorelasi) dL < d ≤ dU                  → Daerah keragu-raguan, tidak ada keputusan dU ≤ d ≤ 4 – dU           → Ho diterima, tidak ada autokorelasi 4 – dU ≤ d ≤ 4 – dL      → Daerah keragu-raguan 4 – dL ≤ d ≤ 4               → Ho ditolak (ada autokorelasi) Keputusan Dari perhitungan didapat dU (1,6601) ≤ d (1,720) ≤ 4 – dU (2,3399) maka Ho gagal ditolak Kesimpulan Tidak terjadi autokorelasi pada model regresi - Uji Kenormalan Residual Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. Unstandardized Residual .102 64 .096 .974 64 .203 a. Lilliefors Significance Correction Hipotesis Ho: Residual berdistribusi normal. H1: Residual tidak berdistribusi normal. Taraf signifikansi α = 0,05 Daerah kritik Menolak Ho jika P-value < α Keputusan Dari perhitungan didapat P-value (0,200) > α (0,05) maka Ho gagal ditolak Kesimpulan Residual berdistribusi normal. - Estimasi Model Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 26.776 5.484 4.882 .000 x1 .294 .119 .315 2.482 .016 .618 1.618 x2 .227 .076 .379 2.980 .004 .618 1.618 a. Dependent Variable: y Model yang diperoleh dari output di atas: Y = 26,776 + 0,294 X1+ 0,227 X2 - Interpretasi Model 1.         Konstanta sebesar 26,776 menyatakan bahwa jika motivasi kerja dan kemampuan pegawai dianggap tidak berpengaruh, maka skor untuk pelayanan masyarakat adalah sebesar 26,776. 2.         Koefisien regresi sebesar 0,294 menyatakan bahwa setiap penambahan 1 skor motivasi kerja, maka skor pelayanan masyarakat akan meningkat sebesar 0,294 skor. Dan jika skor motivasi kerja menurun 1 skor, maka skor pelayanan masyarakat diprediksi akan mengalami penurunan sebesar 0,294 skor. 3.         Koefisien regresi sebesar 0,227 menyatakan bahwa setiap penambahan 1 skor kemampuan pegawai, maka skor pelayanan masyarakat akan meningkat sebesar 0,227 skor. Dan jika skor kemampuan pegawai menurun 1 skor, maka skor pelayanan masyarakat diprediksi akan mengalami penurunan sebesar 0,227 skor. - Interpretasi  Nilai Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .625a .391 .371 7.92671 1.720 a. Predictors: (Constant), x2, x1 b. Dependent Variable: y 1.      Nilai koefisien korelasi adalah 0,625, artinya hubungan antara motivasi kerja dan kemampuan pegawai terhadap pelayanan masyarakat adalah cukup berarti. 2.      Nilai koefisien determinasi adalah sebesar 0,391, artinyasebesar 39,1% variasi skor yang terjadi pada pelayanan masyarakat disebabkan oleh variasi skor motivasi kerja dan kemampuan pegawai. Sedangkan sisanya sebesar 60,9% tidak dapat dijelaskan karena disebabbkan oleh faktor lain yang tidak diketahui.