FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 74 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 8 Jam 30 Menit 43 Detik 

Prosedur & Tujuan Teknik Analisis Data CrossTab

Belajar Data Science di Rumah 10-November-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/72cae8adb13f1add813332362edef775_x_Thumbnail800.jpg

Belakangan ini, ada banyak teknik analisis data yang bisa dipilih oleh peneliti untuk menunjang riset dan pengolahan data. Salah satunya adalah teknik analisis data crosstab. Apakah sahabat DQLab sebelumnya sudah tahu terkait analisis crosstab? Crosstab atau cross tabulation merupakan teknik analisis data yang menyajikan dua variabel berbeda ke dalam satu matriks. Tujuan dari analisis Crosstab adalah untuk melihat hubungan antara dua variabel dalam satu tabel. 


Adapun variabel yang dianalisis dalam crosstab mengacu pada variabel yang sifatnya kualitatif khususnya yang berskala nominal. Ciri dari analisis crosstab atau yang lebih dikenal dengan tabulasi silang adalah adanya baris dan kolom. Adanya dua variabel yang diperbandingkan masing-masing punya hubungan secara deskriptif apabila menggunakan tabulasi silang.


Metode crosstab umumnya digunakan untuk melihat keterhubungan antara dua variabel dalam satu tabel. Bisa dibilang analisis tabulasi silang (crosstab) ini adalah analisis yang paling mudah karena peneliti bisa mempelajari hubungan antara masing-masing variabel sehingga hasilnya mudah dikomunikasikan dan dapat ditarik kesimpulan. 


Keberadaan analisis Crosstab dapat memberikan masukan terkait sifat hubungan yang diuji karena penambahan satu atau lebih variabel pada analisis kualifikasi silang dua arah adalah sama dengan mempertahankan masing-masing variabel tetap konstan. Analisis Crosstab dapat digunakan apabila salah satu variabel bersifat kualitatif dan variabel lainnya bersifat kuantitatif. 


Lalu, kira-kira bagaimana pengaplikasian dari analisis crosstab dalam penelitian? Kali ini, kita akan bahas bareng-bareng soal analisis crosstab atau tabulasi silang dalam artikel berikut ini. 


1. Mengenal Analisis CrossTab

Analisis Crosstab adalah teknik analisis berbentuk tabel yang menampilkan tabulasi silang dari data yang diamati. Analisis crosstab masuk ke dalam analisis statistik deskriptif dimana masing-masing variabel punya kekuatan ketika variabel tersebut dihubungkan satu sama lain. 

Teknik Analisis Data

Analisis crosstab umumnya diaplikasikan untuk melihat kecenderungan dari variabel yang mengarah pada karakteristik responden. Tabulasi silang atau tabel kontingensi ini nantinya akan disajikan kolaborasi antara dua variabel yang berbeda ke dalam satu matriks.


Baca juga: Teknik Analisis Data CRISP-DM dalam Data Mining


2. Fungsi dan Kegunaan Analisis CrossTab

Adapun fungsi dari analisis crosstab ini digunakan untuk mengidentifikasi dan mengetahui apakah ada hubungan atau tidak antara satu variabel dengan variabel pembandingnya. Penggunaan Crosstab dalam penelitian ini dipakai untuk melihat kecenderungan antar variabel, misalnya variabel A dengan B, variabel B dengan C, Variabel A dengan C dan lain-lain. 

Teknik Analisis Data

Selain itu, crosstab juga dipakai untuk menampilkan tabulasi silang (tabel kontingensi) yang menunjukkan distribusi bersama dan deskripsi statistik bivariat yang melibatkan dua variabel.


3. Uji Chi Square dalam Analisis CrossTab

Ada dua jenis dalam melakukan pengujian dengan menggunakan analisis CrossTab. Ada analisis crosstab - Chi Square dan analisis crosstab - Correlations. Tapi di artikel kali ini, kita lebih fokus untuk membahas yang analisis Crosstab - Chi Square saja. Lalu apa yang dimaksud dengan uji Crosstab dengan analisis Chi Square? 

Teknik Analisis Data

Uji Chi-Square adalah salah satu uji statistik yang dapat dipergunakan untuk menguji kebenaran dari suatu hipotesis jika data yang akan digunakan dalam analisis adalah data kategorik yaitu data nominal dan ordinal. Salah satu fungsi teknik analisis data uji chi-square adalah untuk keperluan uji homogenitas. Umumnya jika peneliti ingin memakai uji homogenitas pada uji Chi-square, dapat menggunakan Pearson Chi-Square test dengan syarat sebagai berikut:

  • Ukuran sampel studi/survei (sample size) harus besar (biasanya lebih dari 30 atau 40 subyek studi).

  • Angka hasil observasi (observed value) dalam setiap cell tidak sama dengan 0 (nol)

  • Angka prediksi yang diharapkan (expected value) dalam setiap cell harus lebih dari 5.


Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


4. Prosedur Analisis CrossTab dengan SPSS

Dalam melakukan analisis CrossTab tentunya ada prosedur yang harus diikuti. Misalnya jika kamu memilih menggunakan Analisis CrossTab dengan uji Chi-Square maka data yang perlu kamu siapkan adalah data dengan skala pengukuran nominal. Data nominal adalah jenis data yang hanya memiliki dua nilai yaitu 0 dan 1. Data ini juga disebut data binary.


Adapun lawannya (variabel yang ingin dibandingkan dalam pengujian) juga data nominal sahabat DQLab. Sebelum kita ke studi kasusnya, kali ini saya akan jelaskan prosedur pengujian beserta cara menguji analisis CrossTab dengan SPSS.


Berikut adalah langkah-langkahnya

  • Buka Aplikasi SPSS, kemudian masukkan data yang ingin kita uji.

  • Klik Analyze, pilih Descriptive Statistics, lalu pilih Crosstabs pada menu sehingga muncul kotak dialog Crosstabs.

  • Masukkan variabel yang ingin kita uji dalam analisis Crosstabs. Dalam contoh ini, kita akan menggunakan variabel Jenis Kelamin yang kita masukkan dalam Row dan variabel Pelayanan Pelanggan dimasukkan dalam bagian columns.

  • Klik Statistics untuk menampilkan elemen statistik mana saja yang akan dikeluarkan dari output hasil pengujian. Berikan centang/checklist pada chi-square.

  • Klik Continue sehingga kembali pada kotak dialog Crosstabs.

  • Klik OK maka output SPSS Viewer akan menampilkan hasil sebagai berikut:


Studi Kasus:

It’s study case time! Sudah paham kan bagaimana cara analisis Crosstab dengan menggunakan uji chi-square? Sekarang kita masuk ke salah satu contoh dari Crosstab.

Ada dua variabel yang akan saya bandingkan hari ini. Variabel pertama adalah variabel Jenis Kelamin dan variabel kedua adalah Menu Minuman yang Dipesan. Disini saya ingin melihat perilaku konsumen suatu kedai kopi ditinjau dari karakteristik konsumen yaitu Jenis Kelamin atau Menu Minuman yang dipesan. 


Berikut adalah hasil output analisis Crosstab Chi-Square antara Jenis Kelamin dan Menu Minuman yang Dipesan:

Tabel Case Processing Summary

Teknik Analisis Data

Tabel Case Processing Summary pada baris menunjukkan variabel pengamatan yang akan diuji. Ada dua variabel yaitu Jenis Kelamin dengan Jenis Minuman yang Dipesan oleh Konsumen (itu harusnya jenis minuman ya bukan makanan). Ada tiga kolom yang didalam output ini. Ada kolom valid, missing dan total. Secara keseluruhan terdapat 131 responden, berdasarkan hasil dalam kolom valid juga ada 131 responden yang apabila dipersentasekan menjadi 100 persen.


Nb: Apabila ada angka yang tertera pada kolom Missing maka bisa jadi ada indikasi dalam input data yang nantinya bisa berpengaruh pada kesalahan pengujian.


Selanjutnya ada tabel yang mencerminkan hubungan antara Jenis Kelamin dengan Menu Minuman yang Dipesan. Berikut adalah tabelnya

Tabel Count

Teknik Analisis Data

Tabel ini menjelaskan dengan sangat detail masing-masing jenis kelamin beserta jenis minuman yaitu coffee dan non-coffee. Untuk responden berjenis kelamin laki-laki yang memesan jenis minuman coffee sebanyak 61 orang. Sedangkan responden berjenis kelamin laki-laki yang memesan jenis minuman non-Coffee sebanyak 19 orang. Apabila ditotal secara keseluruhan menjadi 80 orang. Begitu juga perempuan sama ya perhitungannya. Kalian bisa cek di bagian tabelnya.


Tabel Chi-Square

Selanjutnya kita masuk ke bagian output analisis uji Chi-square. 

Teknik Analisis Data

Berdasarkan output tabel uji Chi-Square Test menunjukkan bahwa nilai Asymptotic Significance (2-sided) pada kolom Chi-Square adalah 0,231. Sebelum kita masuk ke dalam interpretasi, ada baiknya kita masuk dalam pengujian hipotesis terlebih dahulu.


Hipotesis:

H0 = Tidak ada perbedaan perilaku konsumen kedai kopi antara jenis kelamin dengan menu minuman yang dipesan.

H1 = Ada perbedaan perilaku konsumen kedai kopi antara jenis kelamin dengan menu minuman yang dipesan.


Pedoman Pengambilan Keputusan:

Apabila nilai Assymp. Sig (2-Sided) Chi-Square > 0,05 (taraf signifikansi) maka H0 diterima.

Apabila nilai Assymp. Sig (2-Sided) Chi-Square < 0,05 (taraf signifikansi) maka H0 ditolak

Kalau dilihat dari hasilnya bahwa Asymp. Sig (2-sided) dengan nilai 0,231 yang mana hasilnya lebih dari 0,05 maka H0 diterima. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan perilaku konsumen kedai kopi antara jenis kelamin dengan menu minuman yang dipesan.


Jadi, gimana apakah kamu sudah paham dengan analisis CrossTab? Semoga kamu bisa paham ya. Melakukan analisis data tentunya bukan hal yang mudah. Dibutuhkan ketekunan dan ketelitian dalam melakukan setiap tahapannya. Agar skill analisis data kamu semakin terasah, tidak salah lagi jika kamu bisa upgrade skillmu bersama DQLab


Benefit belajar di DQLab adalah satunya tidak perlu install software tambahan. Karena kalian belajar secara langsung terhubung dengan live code editor dari device yang kalian gunakan. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. 


Selamat belajar sahabat DQLab!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :