Cara Uji Kruskal Wallis Statistik Non Parametrik dengan SPSS | Uji Kruskal Wallis merupakan belahan dari statistik non parametrik untuk data lebih dari dua sampel yang tidak saling berafiliasi atau tidak berpasangan. Uji kruskal wallis umumnya dipakai oleh peneliti sebagai alternatif dari uji anova saat salah satu atau seluruh sebaran data tidak berdistribusi normal.
Oleh alasannya yaitu itu, sebelum kita menentukan uji kruskal wallis untuk menganalisis data penelitian, kita harus memastikan terlebih dahulu apakah sebaran data penelitian berdistribusi normal atau tidak. Jika data berdistribusi normal maka sebaiknya kita memakai statistik parametrik dengan Uji Anova. Sebaliknya, bila data penelitian tidak berdistribusi normal maka memakai uji kruskal wallis untuk analisis data yaitu pilihan yang tepat.
PT. Cahaya memproduksi empat buah lampu dengan merek A, B, C, dan D. Seorang manajer produksi ingin mengetahui apakah ada perbedaan mutu produksi yang faktual diantara keempat merek lampu tersebut. Untuk itu, diambil sejumlah sampel tertentu dari masing-masing merek lampu, kemudian diukur masa hidup lampu tersebut dengan cara menyalakan alat yang sama sampai lampu mati.
Adapun data merek lampu yang diteliti oleh menajer produksi PT. Cahaya yaitu sebagai berikut.
Keterangan: sebagai contoh, angka 400,5 pada baris 1 di atas menyatakan bahwa sampel nomor 1 lampu merek A memiliki masa hidup 400,5 jam. Demikian dan seterusnya untuk data yang lain.
Untuk kebutuhan uji kruskal wallis dengan SPSS, maka kita perlu mengkonversi keempat merek lampu di atas, ke dalam bentuk angka dengan ketentuan kode, merek A=1, merek B=2, merek C=3, dan merek D=4, karenanya tampak sebagaimana data di bawah ini.
[Download Data]
Langkah-langkah Uji Kruskal Wallis dengan SPSS
1. Buka lembar kerja gres SPSS, kemudian klik Variable View untuk mengisi nama dan property variabel dengan ketentuan sebagai berikut:
Variabel “Masa” maka isikan:
Name: saat Masa
Type: pilih Numeric
Width: pilih 8
Decimals: pilih 1
Label: ketik Masa (Jam)
Values: pilih None
Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: Pilih Scale
Role: Pilih Input
Variabel “Merek” maka isikan:
Name: saat Merek
Type: pilih Numeric
Width: pilih 1
Decimals: pilih 0
Catatan: Desimals isikan 0 terlebih dahulu gres kemudian Width isikan 1
Label: ketik Merek Lampu
Values: pilihan ini untuk proses pertolongan kode. Maka klik kotak kecil di kanan sel, maka akan muncul kotak obrolan “Value Labels” sebagai berikut
Cara mengisinya:
Value: ketik 1
Label: ketik Merek A
Klik Add
Value: ketik 2
Label: ketik Merek B
Klik Add
Value: ketik 3
Label: ketik Merek C
Klik Add
Value: ketik 4
Label: ketik Merek D
Klik Add
Klik Ok
Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: Pilih Scale
Role: Pilih Input
Jika anda sudah mengisi dengan benar maka dilayar akan tampak sebagaimana gambar di bawah ini.
2. Langkah berikutnya yaitu klik Data View, kemudian masukkan data Masa dan Merek sesuai dengan kolom yang tersedia
3. Dari sajian SPSS klik Analyze - Nonparemetric Tests - Legacy Dialogs - K Independent Samples… Tampak dilayar sebagai berikut
4. Muncul kotal obrolan ‘Tests for Saveral Independent Samples” masukkan variabel Masa (Jam) [Masa] ke kotak Test Variable List, kemudian masukkan variabel Merek ke kotak Grouping Variable. Untuk "Test Type" berikan tanda centang (V) pada Kruskal-Wills H, kemudian klik Define Range…
5. Muncul kotak obrolan “Saveral Independent Samples…” untuk Minimum isikan 1 dan untuk Maximum isikan 4, kemudian klik Continue
Catatan: Kerena dalam penelitian ini ada empat data merek lampu, maka isi minimum dengan 1 dan maximum dengan 4. Dalam perkara lain bila data ada 2 sampel, maka minimum tetap di isi 1 tapi maximum di isi dengan 2.
6. Terakhir yaitu klik Ok untuk mengakhiri perintah, dengan demikian akan muncul output uji kruskal wallis sebagai berikut
Rumusan Hipotesis Penelitian
H0: Tidak ada perbedaan masa antara merek A, merek B, merek C, dan merek D.
Ha: Ada perbedaan masa antara merek A, merek B, merek C, dan merek D.
Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Kruskal Wallis
Untuk pengambilan keputusan dalam uji kruskal wallis sanggup dilakukan dengan dua cara: pertama, membandingkan nilai statistik hitung dengan nilai statistik tabel. Kedua, membandingkan nilai signifikansi (Asymp.Sig) dengan probabilitas 0,05.
Dalam artikel ini saya akan membahas pengambilan keputusan menurut cara yang kedua, yakni membandingkan nilai signifikansi (Asymp.Sig) dengan probabilitas 0,05. Adapun ketentuan pengambilan keputusannya yaitu sebagai berikut:
Pengambilan Keputusan dan Interpretasi Output Uji Kruskal Wallis
Berdasarkan output “Test Statistics” di atas, diketahui nilai Asymp.Sig yaitu sebesar 0,000 < 0,05. Dengan demikian, sanggup disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima yang berarti ADA PERBEDAAN yang faktual (signifikan) antara masa hidup keempat merek lampu. Dengan demikian, maka sanggup dikatakan pula bahwa daya tahan atau masa hidup lampu merek A, B, C dan D yaitu tidak sama alias berbeda.
Demikian pembahasan mengenai cara uji kruskal wallis statistik non parametrik dengan SPSS, supaya bermanfaat bagi kawan-kawan semua yang sedang berjuang untuk penelitiannya supaya sukses dan lancar. Owh iya bila ada pertayaan atau jawaban tetang paduan ini silahkan berkomentar, kritik dan saran yang membangun sangat kami harapkan. Terimakasih.
Oleh alasannya yaitu itu, sebelum kita menentukan uji kruskal wallis untuk menganalisis data penelitian, kita harus memastikan terlebih dahulu apakah sebaran data penelitian berdistribusi normal atau tidak. Jika data berdistribusi normal maka sebaiknya kita memakai statistik parametrik dengan Uji Anova. Sebaliknya, bila data penelitian tidak berdistribusi normal maka memakai uji kruskal wallis untuk analisis data yaitu pilihan yang tepat.
Baca: Cara Uji Normalitas untuk One Way Anova dengan SPSSContoh Soal Uji Kruskal Wallis
PT. Cahaya memproduksi empat buah lampu dengan merek A, B, C, dan D. Seorang manajer produksi ingin mengetahui apakah ada perbedaan mutu produksi yang faktual diantara keempat merek lampu tersebut. Untuk itu, diambil sejumlah sampel tertentu dari masing-masing merek lampu, kemudian diukur masa hidup lampu tersebut dengan cara menyalakan alat yang sama sampai lampu mati.
Adapun data merek lampu yang diteliti oleh menajer produksi PT. Cahaya yaitu sebagai berikut.
Keterangan: sebagai contoh, angka 400,5 pada baris 1 di atas menyatakan bahwa sampel nomor 1 lampu merek A memiliki masa hidup 400,5 jam. Demikian dan seterusnya untuk data yang lain.
Untuk kebutuhan uji kruskal wallis dengan SPSS, maka kita perlu mengkonversi keempat merek lampu di atas, ke dalam bentuk angka dengan ketentuan kode, merek A=1, merek B=2, merek C=3, dan merek D=4, karenanya tampak sebagaimana data di bawah ini.
[Download Data]
Langkah-langkah Uji Kruskal Wallis dengan SPSS
1. Buka lembar kerja gres SPSS, kemudian klik Variable View untuk mengisi nama dan property variabel dengan ketentuan sebagai berikut:
Variabel “Masa” maka isikan:
Name: saat Masa
Type: pilih Numeric
Width: pilih 8
Decimals: pilih 1
Label: ketik Masa (Jam)
Values: pilih None
Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: Pilih Scale
Role: Pilih Input
Variabel “Merek” maka isikan:
Name: saat Merek
Type: pilih Numeric
Width: pilih 1
Decimals: pilih 0
Catatan: Desimals isikan 0 terlebih dahulu gres kemudian Width isikan 1
Label: ketik Merek Lampu
Values: pilihan ini untuk proses pertolongan kode. Maka klik kotak kecil di kanan sel, maka akan muncul kotak obrolan “Value Labels” sebagai berikut
Cara mengisinya:
Value: ketik 1
Label: ketik Merek A
Klik Add
Value: ketik 2
Label: ketik Merek B
Klik Add
Value: ketik 3
Label: ketik Merek C
Klik Add
Value: ketik 4
Label: ketik Merek D
Klik Add
Klik Ok
Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: Pilih Scale
Role: Pilih Input
Jika anda sudah mengisi dengan benar maka dilayar akan tampak sebagaimana gambar di bawah ini.
2. Langkah berikutnya yaitu klik Data View, kemudian masukkan data Masa dan Merek sesuai dengan kolom yang tersedia
3. Dari sajian SPSS klik Analyze - Nonparemetric Tests - Legacy Dialogs - K Independent Samples… Tampak dilayar sebagai berikut
4. Muncul kotal obrolan ‘Tests for Saveral Independent Samples” masukkan variabel Masa (Jam) [Masa] ke kotak Test Variable List, kemudian masukkan variabel Merek ke kotak Grouping Variable. Untuk "Test Type" berikan tanda centang (V) pada Kruskal-Wills H, kemudian klik Define Range…
5. Muncul kotak obrolan “Saveral Independent Samples…” untuk Minimum isikan 1 dan untuk Maximum isikan 4, kemudian klik Continue
Catatan: Kerena dalam penelitian ini ada empat data merek lampu, maka isi minimum dengan 1 dan maximum dengan 4. Dalam perkara lain bila data ada 2 sampel, maka minimum tetap di isi 1 tapi maximum di isi dengan 2.
6. Terakhir yaitu klik Ok untuk mengakhiri perintah, dengan demikian akan muncul output uji kruskal wallis sebagai berikut
Rumusan Hipotesis Penelitian
H0: Tidak ada perbedaan masa antara merek A, merek B, merek C, dan merek D.
Ha: Ada perbedaan masa antara merek A, merek B, merek C, dan merek D.
Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Kruskal Wallis
Untuk pengambilan keputusan dalam uji kruskal wallis sanggup dilakukan dengan dua cara: pertama, membandingkan nilai statistik hitung dengan nilai statistik tabel. Kedua, membandingkan nilai signifikansi (Asymp.Sig) dengan probabilitas 0,05.
Dalam artikel ini saya akan membahas pengambilan keputusan menurut cara yang kedua, yakni membandingkan nilai signifikansi (Asymp.Sig) dengan probabilitas 0,05. Adapun ketentuan pengambilan keputusannya yaitu sebagai berikut:
- Jika nilai Asymp.Sig > 0,05, maka TIDAK ADA perbedaan atau H0 diterima.
- Jika nilai Asymp.Sig < 0,05, maka ADA perbedaan atau H0 ditolak.
Pengambilan Keputusan dan Interpretasi Output Uji Kruskal Wallis
Berdasarkan output “Test Statistics” di atas, diketahui nilai Asymp.Sig yaitu sebesar 0,000 < 0,05. Dengan demikian, sanggup disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima yang berarti ADA PERBEDAAN yang faktual (signifikan) antara masa hidup keempat merek lampu. Dengan demikian, maka sanggup dikatakan pula bahwa daya tahan atau masa hidup lampu merek A, B, C dan D yaitu tidak sama alias berbeda.
Demikian pembahasan mengenai cara uji kruskal wallis statistik non parametrik dengan SPSS, supaya bermanfaat bagi kawan-kawan semua yang sedang berjuang untuk penelitiannya supaya sukses dan lancar. Owh iya bila ada pertayaan atau jawaban tetang paduan ini silahkan berkomentar, kritik dan saran yang membangun sangat kami harapkan. Terimakasih.
VIDEO: Panduan Uji Kruskal Wallis dengan SPSS Lengkap[Kata Kunci Pencarian: Cara Uji Kruskal Wallis Statistik Non Parametrik dengan SPSS, Langkah-langkah Uji Kruskal Wallis dengan Program SPSS, Tutorial Uji Kruskal Wallis sebagai Alternatif Uji Anova dengan SPSS Versi 21]
