Cara Uji Kruskal Wallis Statistik Non Parametrik dengan SPSS

Cara Uji Kruskal Wallis Statistik Non Parametrik dengan SPSS | Uji Kruskal Wallis merupakan bagian dari statistik non parametrik untuk data lebih dari dua sampel yang tidak saling berhubungan atau tidak berpasangan. Uji kruskal wallis umumnya digunakan oleh peneliti sebagai alternatif dari uji anova ketika salah satu atau seluruh sebaran data tidak berdistribusi normal.

Oleh karena itu, sebelum kita memilih 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 menggunakan statistik parametrik dengan Uji Anova. Sebaliknya, jika data penelitian tidak berdistribusi normal maka menggunakan uji kruskal wallis untuk analisis data adalah pilihan yang tepat.

Baca: Cara Uji Normalitas untuk One Way Anova dengan SPSS

Contoh 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 nyata 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 hingga lampu mati.

Adapun data merek lampu yang diteliti oleh menajer produksi PT. Cahaya adalah sebagai berikut.

Keterangan: sebagai contoh, angka 400,5 pada baris 1 di atas menyatakan bahwa sampel nomor 1 lampu merek A mempunyai 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, hasilnya tampak sebagaimana data di bawah ini.

[Download Data]

Langkah-langkah Uji Kruskal Wallis dengan SPSS

1. Buka lembar kerja baru SPSS, lalu klik Variable View untuk mengisi nama dan property variabel dengan ketentuan sebagai berikut:

Variabel “Masa” maka isikan:
Name: ketika 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: ketika Merek
Type: pilih Numeric
Width: pilih 1
Decimals: pilih 0
Catatan: Desimals isikan 0 terlebih dahulu baru kemudian Width isikan 1
Label: ketik Merek Lampu
Values: pilihan ini untuk proses pemberian kode. Maka klik kotak kecil di kanan sel, maka akan muncul kotak dialog “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 adalah klik Data View, kemudian masukkan data Masa dan Merek sesuai dengan kolom yang tersedia

3. Dari menu SPSS klik Analyze - Nonparemetric Tests - Legacy Dialogs - K Independent Samples… Tampak dilayar sebagai berikut

4. Muncul kotal dialog ‘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 dialog “Saveral Independent Samples…” untuk Minimum isikan 1 dan untuk Maximum isikan 4, lalu klik Continue

Catatan: Kerena dalam penelitian ini ada empat data merek lampu, maka isi minimum dengan 1 dan maximum dengan 4. Dalam kasus lain jika data ada 2 sampel, maka minimum tetap di isi 1 tapi maximum di isi dengan 2.

6. Terakhir adalah 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 dapat 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 berdasarkan cara yang kedua, yakni membandingkan nilai signifikansi (Asymp.Sig) dengan probabilitas 0,05. Adapun ketentuan pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut:

1. Jika nilai Asymp.Sig > 0,05, maka TIDAK ADA perbedaan atau H0 diterima.
2. 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 adalah sebesar 0,000 < 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima yang berarti ADA PERBEDAAN yang nyata (signifikan) antara masa hidup keempat merek lampu. Dengan demikian, maka dapat dikatakan pula bahwa daya tahan atau masa hidup lampu merek A, B, C dan D adalah tidak sama alias berbeda.

Demikian pembahasan mengenai cara uji kruskal wallis statistik non parametrik dengan SPSS, semoga bermanfaat bagi kawan-kawan semua yang sedang berjuang untuk penelitiannya semoga sukses dan lancar. Owh iya jika ada pertayaan atau tanggapan 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]

Share on Facebook

Share on Twitter

Share on Google+

Share on LinkedIn