Tabel Kontingensi

Tabel Kontingensi

Tabel kontingensi merupakan bagian dari tabel baris kolom, akan tetapi tabel ini mempunyai ciri khusus, yaitu untuk menyajikan data yang terdiri atas dua faktor atau dua variabel, faktor yang satu terdiri atas b kategori dan lainnya terdiri atas k kategori, dapat dibuat daftar kontingensi berukuran b x k dengan b menyatakan baris dan k menyatakan kolom.

Contoh:
Misalkan data karyawan perusahaan Z pada tahun 2007. yang disebut karyawan di sini adalah orang yang bekerja di perusahaan Z dari level terendah sampai level manajemen yang semuanya berjumlah 336.416 orang berasal dari lulusan SMA, Diploma 3 dan Strata -1 yang terdiri dari laki-laki dan perempuan. Karyawan laki-laki dengan tingkat pendidikan SMA sebanyak 104.758, D-3 sebanyak 51.459 dan S-1 sebayak 12.116. karyawan perempuan denga tingkat pendidikan SMA sebanyak 102.795, D-3 sebayak 54.032 dan S-1 sebanyak 11.256.

Untuk menyajikan data yang terurai dalam naskah di atas, sangat cocok apabila kita menggunakan tabel kontingensi. Dimana yang menjadi faktor baris adalah jenis kelamin dengan 2 kategori yaitu pria dan perempuan dan faktor kolom adalah tingkat pendidikan dengan kategori SMA, D3, dan S-1. dengan melihat bayaknya kategori setiap factor maka untuk kasus ini, tabel yang akan kita buat adalah tabel kontingensi 2x3 yaitu dua baris tiga kolom. Dengan kasus yang berbeda tabel kontengensi yang kita buat dapat saja 4x3 atau 4x4 dan sebagainya.

Membuat Tabel Baris Kolom dengan SPSSS

Membuat Tabel Baris Kolom dengan SPSSS

• Start > All Program > SPSS 13.0 for Windows > klik (13.0 merupakan versi SPSS yang penulis gunakan)
• SPSS Data Editor > Variable View > klik: Buatlah variable view seperti gambar di bawah:

• Klik Data View; Buatlah variable view seperti gambar di bawah:

• Klik Analyze > Tables > Basic Tables > klik

• Masukan data yang berada di kotak dialog Basic Tables seperti gambar berikut

• Masih di Basic Tables. Klik Titles dan tulislah judul table dan catatan di kolom title dan Caption seperti gambar berikut.

• Klik Continue dan OK pada Basic Tables.
• Hasilnya:

Hasil di SPSS berbeda pada hasil manual, yaitu pada urutan penempatan kolom harga dan unit terbalik. Hal ini terjadi karena, dalam pembuatan table baris kolom manual penyusunan berdasarkan kebiasaan yaitu menulis unit baru harga tapi pada SPSS penyusunan berdasarkan abjad, yaitu penulisan harga akan lebih dahulu di bandingkan unit. Untuk kebutuhan presentasi sebaiknya Anda edit saja sesuai dengan aturan yang biasa, tentunya perubahan ini agar audient cepat mengerti dan tak asing dengan apa-apa saja yang kita presentasikan.

Tabel Baris Kolom

Tabel Baris Kolom

Semua tabel terdiri dari beberapa baris dan kolom, maka selain tabel baris kolom, yaitu tabel kontingensi dan tabel distribusi frekuensi juga termasuk pada tabel baris kolom. Tabel yang lebih tepat disebut tabel baris kolom ini adalah tabel-tabel yang dibuat selain dari tabel kontingensi dan distribusi frekuensi yaitu tabel yang terdiri dari baris dan kolom yang mempunyai ciri tidak terdiri dari faktor-faktor yang terdiri dari beberapa kategori dan bukan merupakan data kuantitatif yang dibuat menjadi beberapa kelompok.

Contoh:
Misalkan ada data pembelian bahan baku pembuatan produk yang dilakukan oleh perusahaan Z dari tahun 2000-2002. Bahan baku produk tersebut terdiri dari bahan A, B, C dan D yang mempunyai harga berbeda dan setiap tahunnya berubah disesuaikan dengan harga pasar. Pada tahun 2000 perusahaan Z membeli bahan baku A, B, C dan D sebanyak 1083 unit, 1108 unit, 1093 unit dan 1118 unit dengan harga Rp 10.002.344, Rp. 10.000.814, Rp 10.000.914 dan Rp 10.001.914. Tahun 2001 baku A, B, C dan D sebanyak 1127 unit, 1094 unit, 1137 unit dan 1104 unit dengan harga Rp 10.003.078, Rp. 10.000.805, Rp 10.000.905dan Rp 10.001.905. Tahun 2002 baku A, B, C dan D sebanyak 1110 unit, 1130 unit, 1120 unit dan 1140 unit dengan harga Rp 10.002.904, Rp. 10.000.920, Rp 10.001.020dan Rp 10.002.020.

Dengan melihat data yang terurai secara naskah tersebut maka kita akan kebinggungan untuk menggali informasi dari data pembelian bahan baku yang dilakukan oleh perusahaan Z tersebut. Oleh karena itu, kita buat tabel baris kolomnnya.

Jenis Penyajian Data

Jenis Penyajian Data

Data yang dikumpulkan melalui alat pengumpulan data berupa angket atau yang lainnya baik itu berasal dan populasi ataupun dari sampel. Kemudian data yang masih merupakan data mentah tersebut diatur, disusun dan disajikan dalam bentuk yang sederhana ke dalam tabel atau grafik sesuai kebutuhan (ini telah masuk pada tahap statistika deskriptif), hal ini dilakukan dengan tujuan untuk memperjelas tampilan data pada analisis selanjutnya.
Adapun macam-macam tabel dan grafik yang umumnya digunakan adalah:

Tabel atau Daftar:

• Tabel baris kolom
• Tabel kontingensi
• Tabel distribusi frekuensi
  

Grafik atau diagram:

• Grafik batang
• Grafik garis
• Grafik lambang atau grafik simbol
• Grafik pastel dan grafik lingkaran
• Grafik peta atau kartogram
• Grafik pencar atau grafik titik

Penyajian Data Dalam Tabel

Hal-hal yang perlu tercantum dalam tabel, menurut kebiasaan yang berguna untuk memudahkan pencarian, pembacaan serta analisis data adalah:

• Judul Tabel
• Semuanya hurup besar ditulis di tengah-tengah bagian teratas
• Jika kalimatnya panjang dapat di tulis dalam beberapa baris
• Sebaiknya di tulis secara singkat dan jelas, seperti:
• Kejelasan macam atau kiasifikasi, tempatnya di mana, satuan unit datanya apa
• Tiap baris hendaknya melukiskan sebuah pernyataan lengkap
• Sebaiknya tidak dilakukan pemisahan bagian kata dan/atau kalimat.

• Judul kolom
• Ditulis dengan singkat dan jelas
• Jika kalimatnya panjang dapat ditulis dalam beberapa baris
• Usahakan jangan melakukan pemutusan kata

• Judul baris
• Ditulis dengan singkat dan jelas
• Jika kalimatnya panjang dapat ditulis dalam beberapa baris
• Usahakan jangan melakukan pemutusan kata

• Badan tabel adalah tempat nilai-nilai data ditempatkan sel-sel beseta perhitungan lainnya yang diperlukan, misal jumlah data kolom atau baris.
• Catatan adalah berisi penjelasan si Pembuat tabel tentang data yang dimasukan. Apabila berupa kutipan maka di sini juga ditulis sumbernya.
• Ditulis di kiri bawah tabel
  

Hal-hal lainnya yang perlu di perhatikan selain hal di atas, yaitu:

• Nama-nama sebaiknya disusun berurut menurut abjad.
• Waktu kejadian disusun secara kronologis, biasanya dari tahun terkecil
• Kategori dicatat menurut kebiasaan, misalnya: laki-laki dulu baru perempuan, besar dulu baru kecil, untung dulu kemudian rugi, dan sebagainya.

Pengertian Analisis Regresi

Banyak masalah yaitu terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan, dan dalam hal tersebut biasanya diselidiki sifat hubungannya. Analisis regresi adalah sebuah analisis statistik untuk membuat model dan menyelidiki hubungan antara dua variabel atau lebih.

Hubungan antara variabel-variabel ini digolongkan dengan sebuah model secara matematik yang disebut persamaan regresi.

Metode Quick Count

Metode Quick Count di Indonesia dilakukan oleh tim pemantau pemilu independent pada tahun 2004 yaitu penyelenggaraan Pemilu 2004. Pemilu ini dibagi menjadi tiga tahap yaitu pemilu legislatif, pemilu presiden putaran pertama, dan pemilu presiden putaran kedua.

Quick count adalah proses pencatatan hasil perolehan suara di ribuan TPS yang dipilih secara acak. Quick count dilakukan berdasarkan pada pengamatan langsung di TPS yang telah dipilih secara acak. Unit analisa quick count adalah TPS.

Secara umum quick count yang dilakukan tersebut dengan tujuan untuk mengontrol dan mendorong dihasilkannya pemilu yang jurdil "jujur dan adil". Hasil penghitungan quick count menjadi pedoman, pegangan atau acuan buat masyarakat untuk mengontrol perhitungan yang dilakukan oleh KPU. Untuk itu quick count dapat dipakai untuk memprediksi hasil pemilu secara cepat. Prediksi hasil ini diperlukan karena setelah masyarakat menggunakan hak pilihnya akan dengan sendirinya ingin memperoleh gambaran mengenai hasilnya secepat mungkin, siapa yang memenangkan pemilu tersebut. Pengumuman secepat mungkin hasil perhitungan cepat ini perlu dilakukan untuk memenuhi kebutuhan dan rasa ingin tahu dari masyarakat.

Sampai saat ini tauhun 2008, metode Quick Count ternyata sangat efektif menggambarkan prediksi hasil suatu pemilu baik untuk tingkat Propinsi dalam pemilihan Gubernur berserta wakil Gubernur maupun untuk tingkat kotamadya dan kabupaten dalam pemilihan walikota berserta wakil walikota dan bupati berserta wakil bupati.

Sejak tahun 2004 sampai sekarang, prediksi hasil quick count dalam pemilihan para pemimpin dan wakil ternyata sangat efektif memprediksi siapa yang menang dan kalah dalam suatu pemilu, sehingga banyak para calon baik yang kalah maupun yang menang dalam dalam prediksi quick count sebelum perhitungan suara selesai....telah mempersiapkan kekalahan bagi yang kalah dan kemenangan bagi yang menang...

Oleh karena secara historis metode quick count yang dilakukan tidak pernah meleset jauh sampai saat ini selain dapat di gunakan untuk mengontrol pemilu hal ini juga memberikan efek angin segar bagi para calon yang menang dalam quick count dan tentunya kesedihan akan terasa panjang bagi para calon yang kalah dalam quic count.,,,...

Walaupun begitu, nyate aja, perhitungn bisa salah jadi... jangan keburu senang atau sedih dulu. Karena sikap buru-buru dalam senang maupun duka... itulah sebenarnya kekalahan yang nyata.