Modul Praktikum Materi Uji Asosiasi (Hubungan) Dua Variabel Nominal
UJI ASOSIASI (HUBUNGAN) DUA VARIABEL NOMINAL A. PENDAHULUAN Uji asosiasi akan menganalisis apakah sebuah variable mempunyai hubungan yang signifikan dengan variable lainnya, dan jika ada hubungan, bagaimana keeratan hubungan tersebut, serta seberapa jauh variable tersebut mempengaruhi variable lainnya. Analisis Korelasi dan Regresi (baik sederhana maupun berganda) adalah alat analisis yang sering dipakai dalam uji asosiasi. 1. KORELASI Pada prinsipnya, prosedur korelasi bertujuan untuk mengetahui dua hal pada hubungan antar dua variable, yaitu : a. Apakah kedua variable tersebut memang mempunyai hubungan yang signifikan. b. Jika terbukti hubungan adalah signifikan, bagaimana arah hubungan dan seberapa kuat hubungan tersebut. Jadi di sini ada 2 tahapan yang sebenarnya saling berhubungan. berhubungan. Missal akan dianalisis hubungan antara variable JUMLAH OUTLET dengan JUMLAH PENGUNJUNG di Dealer Mobil “MERAK”. Dengan analisis korelasi, korelasi, pertama akan diuji apakah jumlah outlet berpengaruh terhadap jumlah pengunjung . Sekali lagi, berpengaruh di sini adalah “berpengaruh secara signifikan”. Jika tidak ada pengaruh yang signifikan antara kedua variable, maka tahapan kedua sebaiknya tidak usah dilakukan. Hal ini seperti seperti pada contoh : “analisis “analisis hubungan antara Biaya Promosi dengan Jumlah Mobil di jalan”, yang tidak berhubungan secara signifikan. Namun, jika memang ada hubungan yang signifikan, atau ternyata Jumlah Outlet mempengaruhi Jumlah Pengunjunga ke sebuah Dealer Mobil, maka tahapan kedua dilakukan, yaitu seberapa kuat hubungan kedua variable tersebut. tersebut. Apakah hubungannya termasuk Sangat Kuat, Kuat, Cukup Kuat, atau malah sebenarnya Tidak kuat. Secara teori, dikatakan bahwa angka korelasi akan berkisar di antara : - 1 (minus 1), berarti hubungan negative sempurna. 0 (nol), berarti tidak ada hubungan sama sekali. NB : Tentu saja, jika hubungan signifikan, maka tidak mungkin korelasi adalah 0. +1 (plus 1), berarti hubungan positif sempurna Perhatikan di sini, bahwa tanda `+` dan `-` adalah arah hubungan (lihat (lihat kasus). Pada praktek, angka korelasi sebagian terbesar akan terletak di antara 0 sampai 1 (abaikan tanda `+` dan `-`). Dan mengacu pada kebiasaan yang ada, dan bukan pada berdasar teori tertentu, dapat dibuat pedoman : korelasi antara 0 – 0,5 ; korelasi cukup kuat korelasi antara 0,5 – 1 ; korelasi kuat
Metode Riset
Hal.
23
Periode PTA
Modul Praktikum Materi Uji Asosiasi (Hubungan) Dua Variabel Nominal
Namun demikian, acuan di atas hanya pedoman, dalam praktek periset dapat menafsir sendiri besaran korelasi yang sudah signifikan, tergantung relevansi kasus yang dihadapi. Sesuai dengan jenis data yang ada, yaitu nominal, ordinal, interval dan rasio, maka SPSS menyediakan menu-menu untuk mengukur korelasi variable-variabel yang mempunyai jenis data berbeda-beda. Pada pertemuan minggu ke 4 ini, variable yang akan digunakan untuk dibahas dalam uji asosiasi adalah variable NOMINAL dan ORDINAL. B. CONTOH KASUS (Variable Nominal) Dari data sample terhadap 30 konsumen kaos PT. ROCKY, ingin diketahui apakah ada hubungan antara jenis kaos yang dibeli oleh konsumen dengan bidang pekerjaan konsumen tersebut. C. PENGOLAHAN DATA DENGAN SPSS Langkah-langkah : 1. Buka data : asosiasi.sav 2. Dari menu utama SPSS, pilih menu Statistics, kemudian pilih submenu Descriptive Statistics, lalu pilih Crosstabs … 3. Tampil kotak dialog Crosstabs 4. Pengisian : a. Row. Pilih variable kaos. b. Column(s). Pilih variable kerja. Pengisian untuk pilihan yang lain : Klik mouse pada pilihan STATISTICS (Statistics …). Tampak kotak dialog Statistics. Pengisian : a. Aktifkan pilihan Chi-Square. Pilihan ini digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan di antara kedua variable. b. Pada option NOMINAL (yang berarti hanya khusus data berskala nominal), klik mouse pada pilihan Contingency coefficient. Pilihan ini untuk mengetahui korelasi kedua variable secara DIRECTIONAL MEASURES. Pilihan ini akan relevan jika pada proses Chi-Square terdahulu memang ada hubungan antara dua variable. Jika ternyata tidak ada hubungan, tentu pilihan ini tidak perlu diinterpretasikan. NB : Perhatikan bahwa tidak dipilih option Ordinal dan Nominal by Interval, karena kedua variable (Kaos dan Kerja) adalah berskala Nominal. c. Klik mouse pada pilihan CELLS dan kemudian pilih pada bagian PERCENTAGES, lalu aktifkan kotak Column. Dengan aktifnya kotak ini, maka akan dilakukan perhitungan persentase berdasar kolom pada crosstab yang dihasilkan. Tekan Continue untuk melanjutkan pemasukan data. d. Pilihan Display clustered bar charts dan Suppress tables yang terletak di kiri bawah menu CROSSTAB tidak perlu dipilih (biarkan kosong). Tekan OK untuk mengakhiri pengisian prosedur analisis. Terlihat SPSS melakukan pekerjaan analisis dan terlihat output SPSS. Metode Riset
Hal.
24
Periode PTA
Modul Praktikum Materi Uji Asosiasi (Hubungan) Dua Variabel Nominal
D. OUTPUT KAOS
by
KERJA KERJA
KAOS polos
motif
Page 1 of 1
Col Pct ” ”karyawan wiraswas lain-lai ” ta n Row ” 1.00” 2.00” 3.00” Total ““““““““•““““““““•““““““““•““““““““› 1.00 ” 50.0 ” 62.5 ” 8.3 ” 11 ” ” ” ” 36.7 š““““““““•““““““““•““““““““› 2.00 ” 50.0 ” 37.5 ” 91.7 ” 19 ” ” ” ” 63.3 –““““““““““““““““““““““““˜ Column 10 8 12 30 Total 33.3 26.7 40.0 100.0
Chi-Square --------------------
Value -----------
Pearson Likelihood Ratio Mantel-Haenszel test for linear association
7.21292 8.09745 4.26505
Minimum Expected Frequency 2.933 Cells with Expected Frequency < 5 -
Approximate Statistic -------------------Contingency Coefficient
DF ---2 2 1
3 OF
Value ---------
.02715 .01744 .03890
6 ( 50.0%)
ASE1 --------
.44026
Significance ------------
Val/ASE0 --------
Significance -----------.02715 *1
*1 Pearson chi-square probability Number of Missing Observations:
0
E. ANALISIS a. Output bagian pertama. Ada 30 data yang semuanya diproses (tidak ada data yang missing atau hilang) sehingga tingkat kevalidannya 100%. b. Output bagian kedua.
Metode Riset
Hal.
25
Periode PTA
Modul Praktikum Materi Uji Asosiasi (Hubungan) Dua Variabel Nominal
Terlihat table silang yang memuat hubungan di antara kedua variable. Missal pada baris 1 kolom 1, terdapat angka 5. hal ini berarti ada 5 orang konsumen yang bekerja sebagai karyawan yang membeli kaos polos. Demikian untuk data yang lainnya. c. Output bagian ketiga. Hipotesis Hipotesis untuk kasus ini adalah : Ho = Tidak ada hubungan antara baris dan kolom, atau bidang kerja konsumen tidak berpengaruh pada perilaku membeli kaos. Ha = Ada hubungan antara baris dan kolom, atau bidang kerja konsumen tidak berpengaruh pada perilaku membeli kaos. Pengambilan Keputusan Dasar pengambilan keputusan adalah : 1. Berdasarkan perbandingan Chi-Square (Pearson) Uji dan table : Jika Chi-Square Hitung < Chi-Square Tabel, maka Ho diterima Jika Chi-Square Hitung < Chi-Square Tabel, maka Ho ditolak Keputusan Chi-Square Hitung – lihat output SPSS – adalah 7,213 Sedang Chi-Square Tabel dapat dihitung pada table Chi-Square Tingkat signifikansi (α) = 5% Derajat kebebasan (df) = 2 [dari output SPSS] Dari table, didapat Chi-Square table adalah 5,999 Oleh karena Chi-Square Hitung < Chi-Square Tabel maka Ho ditolak
(7,213<5,999),
2. Berdasarkan Probabilitas : Jika probabilitas > 0,05, maka Ho diterima Jika probabilitas < 0,05, maka Ho ditolak (dalam SPSS, biasanya kata probabilitas diwakili dengan kata signifikan / sig.) Keputusan Terlihat bahwa pad kolom Asymp.Sig adalah 0,027, yang sama persis dengan kriteria di atas. Di sini dapat diambil kesimpulan bahwa H0 ditolak, namun demikian uji dapat diulang dengan menambah jumlah sample (misal menjadi 50 atau lebih). Dari kedua analisis di atas, dapat diambil kesimpulan yang asama, yaitu H 0 ditolak, atau bidang kerja seorang konsumen ternyata mempengaruhi pembelian mereka terhadap produk kaos ROCKY. Untuk itu, jika dilihat pada table crosstab (output kedua), yang sekarang digunakan dengan tambahan persentase per kolom, didapat hasil berikut.
Metode Riset
Hal.
26
Periode PTA
Modul Praktikum Materi Uji Asosiasi (Hubungan) Dua Variabel Nominal KAOS
by
KERJA KERJA
Page 1 of 1
Col Pct ” ”karyawan wiraswas lain-lai ” ta n Row ” 1.00” 2.00” 3.00” Total ““““““““•““““““““•““““““““•““““““““› 1.00 ” 50.0 ” 62.5 ” 8.3 ” 11 ” ” ” ” 36.7 š““““““““•““““““““•““““““““› 2.00 ” 50.0 ” 37.5 ” 91.7 ” 19 ” ” ” ” 63.3 –““““““““““““““““““““““““˜ Column 10 8 12 30 Total 33.3 26.7 40.0 100.0
KAOS polos
motif
Terlihat bahwa konsumen yang bekerja sebagai karyawan sama-sama senang menggunakan kaos polos atau kaos bermotif (50%), sedangkan konsumen yang menjadi wiraswasta lebih senang menggunakan kaos polos (62,5%). Untuk konsumen dengan pekerjaan `lain-lain` lebih senang menggunakan kaos bermotif (91,7%). Dengan demikian manajer penjualan dapat mempromosikan produk-produk kaos bermotif untuk kalangan karyawan dan golongan `lain-lain`, sedangkan kaos polos dapat diposisikan sebagai kaos untuk para wiraswastawan dan juga karyawan. Namun demikian, walaupun jelas terdapat hubungan antara bidang kerja dengan jenis kaos yang dibeli, namun dapat dianalisis lebih lanjut, sejauh mana hubungan tersebut, dalam arti hubungan tersebut erat ataukah tidak?
d. Output bagian keempat Salah satu koefisien pengukur korelasi antardata nominal, yang sering digunakan dalam riset pemasaran, adalah koefisien kontingensi. Ada 2 hal interpretasi pada korelasi ini : 1. Angka signifikansi (Approx Sig.) di bawah atau sama dengan 0,05 (sebesar 0,027). Hal ini membuktikan adanya hubungan yang signifikan antara kedua variable (sama dengan pembahasan terdahulu). 2. angka korelasi koefisien kontingensi sebesar 0,44. angka ini termasuk cukup kuat (mendekati 0,5) sehingga dapat dikatakn `memang pekerjaan seorang konsumen mempengaruhi jenis kaos yang dibelinya`. Namun demikian, sesungguhnya tidak ada batasan yang pasti sebuah angka korelasi dikatakan kuat atau lemah. Penafsiran kuat lemahnya korelasi lebih bergantung pada interpretasi periset.
Metode Riset
Hal.
27
Periode PTA
Modul Praktikum Materi Uji Asosiasi (Hubungan) Dua Variabel Nominal
F. CONTOH SOAL (Varibel Ordinal) Untuk mengetahui bagaimana sikap dan loyalitas para pelanggan kaos produksi PT. ROCKY selama ini, perusahaan membagikan angket kepada 30 orang pelanggan. Isi angket dapat dilihat pada file asosiasi.sav yang juga digunakan untuk korelasi data nominal sebelumnya, hanya variable yang digunakan berbeda. Dari angket di atas, ingin diketahui apakah antara sikap seseorang dengan loyalitas orang tersebut untuk tetap menggunakan produk PT. ROCKY, dengan frekuensi pembelian kaos. G. PENGOLAHAN DATA DENGAN SPSS Langkah-langkah : 1. Buka data : asosiasi.sav 2. Dari menu utama SPSS, pilih menu Statistics, kemudian pilih submenu Correlate, dan option Bivariate … 3. Tampil kotak dialog Bivariate 4. Pengisian : a. Variabel. Pilih variable sikap, loyal dan beli. b. Correlation Coefficients. Pilih Spearmen dan Kendall`s tau-b. NB : Jangan lupa untuk menonaktifkan pilihan Pearson karena korelasi Pearson untuk penggunaan data jenis interval dan rasio c. Test of Significance, pilih Two-tailed untuk uji dua sisi. d. Flag significant correlations. Aktifkan pilihan ini. e. Abaikan pilihan yang lain. Tekan OK untuk proses data. H. OUTPUT I. ANALISIS Perhatikan judul Nonparametric Correlations yang berarti korelasi untuk nonparametric, yang dalam kasus ini adalah data ordinal. Walaupun demikian penafsiran output maupun uji signifikansi persis sama dengan pembahasan output untuk korelasi data nominal atau interval/rasio. Di sini ada 2 tahap interpretasi, yaitu tahap menguji signifikansi dan tahap interpretasi angka korelasi. Jika korelasi sudah tidak signifikan, tidak akan dilakukan tahapan kedua. Signifikansi hasil korelasi : 1. Korelasi antara sikap dengan loyalitas, serta loyal dengan beli adalah tidak signifikan (angka Sig. 2 tailed adalah 0,706 dan 0,217, yang jauh di atas 0,05). Yang berarti tidak adanya hubungan yang benar-benar signifikan antara Sikap konsumen dengan Loyalitas seorang konsumne antara loyalitas dengan pembelian produk. Dengan demikian hubungan ini tidak dapat dilanjutkan ke tahap interpretasi. 2. Korelasi antara sikap dengan beli adalah signifikan, karena angka Sig. 2 tailed adalah 0,026 jauh di bawah 0,05. Hal ini berarti, sesungguhnya antara variable sikap dengan beli Metode Riset
Hal.
28
Periode PTA
Modul Praktikum Materi Uji Asosiasi (Hubungan) Dua Variabel Nominal
ada hubungan, atau pola beli konsumen dipengaruhi oleh sikap dia terhadap produk kaos merek tertentu. NB : angka signifikansi korelasi yang dipakai adalah korelasi Kendall. Namun demikian, jika diukur dengan Spearman hasilnya tidak jauh berbeda. Arti angka korelasi : Angka korelasi antara variable sikap dengan variable beli adalah 0,372 (korelasi Kendall). Hal ini berarti, hubungan antara sikap dengan pembelian produk adalah positif, atau semakin baik sikap konsumen terhadap produk kaos PT. ROCKY, maka konsumen cenderung untuk makin sering mengkonsumsi produk kaos dari PT.ROCKY. angka 0,372 dapat ditafsirkan hubungan positif tersebut sebenarnya tidak kuat, karena di bawah 0,5. NB : namun demikian, tidak ada ketentuan pasti bahwa angka korelasi di atas 0,5 harus ditafsirkan hubungan kuat. Periset dapat menafsir sesuai kondisi yang ada. Oleh karena variable lain tidak menunjukkan signifikansi dalam korelasi, maka tidak perlu dilakukan interpretasi.
Metode Riset
Hal.
29
Periode PTA
