ANALISIS DATA DENGAN MICROSOFT EXCEL 2007 PENDAHULUAN Microsoft excel dapat digunakan untuk menganilisis data layaknya aplikasi yang secara khusus untuk analisis data seperti SPSS, MINITAB, dll. Microsoft excel 2007 memiliki beberapa kelebihan dibandingkn versi sebelumnya, Microsoft excel 2007 memiliki tampilan yang agak berbeda dibandingkan versi sebelumnya. Akan tetapi untuk memanfaatkan Microsoft excel dalam menganalisis data dapat dilakukan juga di versi sebelumnya. Teori-teori mendalam tentang analisis data tidak dibahas secara dalam pada modul ini, karena akan dibahas pada matakuliah Rancangan Percobaan atau Statistik. Modul ini hanya akan membahas tentang kemampuan Microsoft Excel yang dapat digunakan untu menganalisis data layaknya aplikasi Analisis data SPSS atau sejenisnya. Dalam panduan ini dibatasi hanya contoh analisis data secara sederhana antara lain Uji Hipotesis 2 Variabel, Uji F (ANOVA) dan Regesi linear sederhana. Uji Hipotesis 2 Variabel dilakukan dengan kondisi: •
Uji t: Paired Two Sample For Means
•
Uji t: Two sample Assuming Equal Variance
•
Uji t: Two Sample Assumsing Unequal Variance
•
Uji z: Two Sample for Means
Uji F (ANOVA) dilakukan dengan kondisi •
Anova Single Factor
•
Anova Two Factor Without Replication
•
Anova Two Factor With Replication
Regresi Linear Sederhana dan Regresi Linear Berganda Pada modul ini contoh pembahasan hanya utuk Uji t: Paired Two Sample For Means dan Uji t: Two Sample Assumsing Unequal Variance, kemudian uji F hanya untuk Anova Two Factor Without Replication dan Regresi Linear Sederhana.
1
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
MENGGUNAKAN EXCEL DALAM MENGANALISIS DATA Untuk memanfaatkan excel dalam menganalisis data, gunakan alat bantu analysis atau add-ins Microsoft excel. Jika belum aktif lakukan dengan langkah sebagai berikut Office Button, kemudian pilih add-ins (1),
Buka excel Option Pada kemudian pilih analysis toolpak (2), klik GO (3).
1 2
3
2
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
4 Kemudian muncul jendela add-ins, pilih Analysis toolpak (4) klik OK, tunggu sampai add-ins selesai dikonfigurasi
Jika selesai dikonfigurasi, maka Di menu Data(5) pada ribbon Data Analyisis (6) 5 6
Yang jika dibuka akan tampil seperti ini
3
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
Uji t: Paired Two Sample For Means Uji ini dilakukan jika Variabel diperoleh dari sample yang sama, atau data yang diperoleh dari kedua Variabel, kemudian dibandingkan dengan subjek sampel yang sama. Latihan Judul Penelitian: Penelitian berjudul “Perbandingan Penjualan Sayur Organik oleh Salesman PT. Sayur Agro Sebelum dan Sesudah Mengikuti Training Penjualan� Tujuan Penelitian: Untuk mengetahuai apakah terdapat perbedaan rata-rata penjualan sayur organik oleh salesman PT. Sayur Agro sebelum dan sesudah mengikuti training penjualan. Training dilakukn oleh PT. Sayur Agro. Hasil wawancara didapat data penjualan sebagai berikut No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Sebelum Training 54 57 59 56 55 54 54 56 59 58 54 59 56 54 57 54 54 54 52 52
Sesudah Training 60 60 61 59 56 58 58 59 60 60 60 59 56 56 58 58 58 57 58 59
Langkahnya, masukkan data diatas kedalam excel sesuai bentuk baris dan kolomnya
4
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
Klik Data analysis, pada jendela Data analysis klik t-test:paired two Sample for Means, kemudian klik OK.
1
2
Pada Variable 1 Range
3 (2) Ketikkan rumus $B$1:$B$21 Pada Variable 2 Range
4
(3) Ketikkan rumus $C$1:$C$21 5 Centang labels (4) dan (5) Alpha 0,05
6 7
Pada output options Pilih New worksheet ply (6) Dan maukkan nama yang anda inginkan, contoh Uji t (7) Klik OK Maka hasil akan tampil di samping sheet 1, dengan nama uji t (8) 8
5
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
Output seperti ini
Analisis Hasil Ringkasan • Rata rata penjualan dapat dilihat di baris Mean 1. Sebelum training 55,4 2. Sesudah training 58,4 • Varian dapat dilihat di baris Variance 1. Varian sebelum training 4,77 2. Varian sesudah training 2,15 • Jumlah responden dapat dilihat di baris Observation, jumlahnya 20 Uji t: Paired Two Sample For Means •
• •
Hipotesis o Ho X1 = X2, artinya rata-rata penjualan penjualan sebelum training berbeda tidak nyata dengan rata-rata penjualan sesudah training o Ha X1 # X2, artinya rata-rata penjualan penjualan sebelum training berbeda nyata dengan rata-rata penjualan sesudah training Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai t hitung sebesar -6,734. Nilai t hitung lebih kecil dibandingkan –t tabel (-2,093) dengan derajad bebas df=19. Maka kesimpulan rata-rata penjualan sebelum mengikuti training berbeda nyata dengan rata-rata penjualan sesudah training
6
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
Uji t: Two Sample Assumsing Unequal Variance Uji ini digunakan apabila dua variable diperoleh dari sampel yang berbeda dan dianggap mempunyai varian yang tidak sama. Latihan Penelitian pemilik perusahaan yang dilakukan untuk mengetahui apakah ada perbedaan rata-rata penjualan produk baru PT. Pisang Ku. Produk baru tersebut membuat pisang rasa strawberry dan rasa coklat. Untuk melakukan analisa, pemilik mengumpulkan data penjualan selama sebulan pada 13 toko yang ada. Dianggap varian data yang didapat pada 13 toko itu adalah No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Rasa Strawberry 40 25 50 27 55 23 40 35 25 23 44 45 55
Rasa Coklat 23 45 34 28 38 53 20 20 23 25 23 28 26
Langkahnya, masukkan data diatas kedalam excel sesuai bentuk baris dan kolomnya Klik Data analysis, pada jendela Data analysis klik t-test: two Sample Assumsing Unequal variances, kemudian klik OK.
1
7
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
2 Pada Variable 1 Range 3 (2) Ketikkan rumus $B$1:$B$14 Pada Variable 2 Range
4
(3) Ketikkan rumus $C$1:$C$14 5 Centang labels (4) dan (5) Alpha 0,05
6 7
Pada output options Pilih New worksheet ply (6) Dan maukkan nama yang anda inginkan, contoh unequl assumsing (7) Klik OK
8
Maka hasil akan tampil di samping sheet 1, dengan nama unequl assumsing (8)
Output seperti ini
8
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
Analisis Hasil Ringkasan • Rata rata penjualan dapat dilihat di baris Mean 3. Sebelum training 37,46 4. Sesudah training 29,69 • Varian dapat dilihat di baris Variance 3. Varian sebelum training 144,102 4. Varian sesudah training 102,397 • Jumlah responden dapat dilihat di baris Observation, jumlahnya 13 Uji t:Two Sample Assumsing Unequal Variance Hipotesis
• •
o Ho X1 = X2, artinya rata-rata penjualan rasa strawberry berbeda tidak nyata dengan rata-rata penjualan rasa coklat o Ha X1 # X2, artinya rata-rata penjualan rasa strawberry berbeda nyata dengan rata-rata penjualan rasa coklat Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai t hitung sebesar 1,784. Nilai t hitung lebih kecil dibandingkan –t tabel (2,068) dengan derajad bebas df=23. Maka kesimpulan rata-rata penjualan rasa strawberry berbeda nyata dengan rata-rata penjualan rasa coklat
Anova Two Factor Without Replication Model anova yang melibatkan kedua faktor tanpa menguji interaksi antar faktor Sebagai contoh sebuah penelitin skripsi mahasiswa fakultas pertanian UMB yang berjudul “perbandingan produksi cabe keriting berdasarkan varietas benih dan dosis pupuk urea” Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan produksi cabe keriting berdasarkan varietas benih yang digunakan dan apakah terdapat perbedaan produksi berdasarkan dosis pemberian pupuk urea. Setelah dilakukan percobaan di kebun pecobaan UMB didapat hasil seperti tabel ini
Dosis per Varietas Dosis 125 Kg Dosis 200 Kg Dosis 225 Kg Dosis 250 Kg
9
Varietas I 8325 8725 8450 8523
Varietas II 8770 8560 8490 9820
Varietas III 7910 8255 8270 7550
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
Masukkan data kedalam cell seperti tabel Kemudian pada data analysis pilih Anova:two factor without Replication
1
Klik Ok Pada jendela anova ketikkan rumus $A$2:$D$6, centang labels (3) , klik alpha 0,05 (4), pada new worksheet ply tulis anova without (5)
2 3 4
5
Klik OK, maka hasil Anova akan seperti ini
10
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
Ringkasan • • • •
Kolom Count menunjukkan jumlah observasi berdasarkan varietas benih dan dosis pemupukan urea, dai data didapat 12 data observasi Produksi cabe keriting dilihat di kolom Sum Rata-rata produksi untuk tiap dosis dilihat di kolom Average Varian produksi untuk tiap dosis dilihat di tabel Variance
Analisis kolom (Varietas Benih) Uji yang digunakn adalah uji F yang digunakan untuk mengetahui perbandingan produksi dari ketiga varietas Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai F hitung adalah 3,524. Nilai F tabel 5,143. Nilai F hitung lebih kecil dibanding F tabel. Berarti rata-rata produksi cabe keriting tiap varietas berbeda tidak nyata. Analisis Baris (Dosis pemupukan Urea)
11
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai F hitung adalah 0,212. Nilai F tabel 4,757. Nilai F hitung lebih kecil dibanding F tabel. Berarti rata-rata produksi cabe keriting tiap varietas berbeda tidak nyata
Regresi Linear Sederhana Analisis regeresi linear sederhana digunakan untuk mempelajari hubungan antara dua variable. Analisis regresi sederhana menghasilkan suatu persamaan yang dapat digunakan untuk mengestimasi atau memprediksi nilai suatu variable (variable dependen) berdasarkan nilai variable lain (Variabel independen) Contoh Judul penelitian “ pengaruh biaya transportasi tehadap harga jual sawit PT.Sawitku Maniz� Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh biaya transportasi (X) terhadap harga jual sawit (Y) Berikut tabel yang didapat dari penelitian, data didapat dari 30 lahan wilayah transportasi Biaya dalam satuan juta rupiah
Dari lahan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
12
Biaya trasnportasi 1,00 1,40 1,50 1,20 1,00 1,30 1,40 1,10 1,15 1,10 1,15 1,40 1,20 1,00 1,30 1,10 1,15 1,15
Harga jual 3,50 3,40 3,30 3,30 3,30 3,00 3,40 3,40 3,40 3,40 3,60 3,55 3,25 3,35 3,40 3,60 3,40 3,60
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
1,30 1,30 1,00 1,15 1,30 1,40 1,15 1,00 1,15 1,20 1,40 1,30
3,60 3,60 3,60 3,40 3,60 3,35 3,35 3,25 3,25 3,80 3,80 3,80
Masukkan data diatas ke cell Microsoft excel kemudian klik data analysis
1
Pada data analysis, pilih Regression, klik OK 2 3 3
13
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
Pada input Y range (2) tuliskan rumus $C$2:$C$32 dan pada X range (3) rumus $B$2:$B$32. Klik labels, confident level 95% dan pada New worksheet ply ketik Regresi sederhana, klik OK. hasil akan seperti ini
Hasil analisis Persamaan regresi linear sederhana dari hasil analisis didapat Y=3,274+0,146 X Nilai konstnta 3,274 menunjukkan tanpa adanya biaya transportasi atau biaya trasnportasi tidak ditanggung perusahaan maka harga jual sawit Rp. 3.274.000,Nilai koefisien regresi transportasi (x) 0,146 menunjukkan setiap penambahan biaya transport Rp.1.000.000 akan menaikkan harga jual sawit sebesar Rp. 146.000 dari harga dasar. R square Ini digunakan untuk mengetahui besarnya biaya variasi trasnportasi dalam hrga jual sawit. R square sebesar 0,0130 menunjukkan 01,30 persen variasi perubahan harga
14
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo
jual sawit dipengaruhi transport, sedangkan sisanya yaitu 100-01,30 = 98,7 persen dijelaskan olh factor lain Multiple R Nilai korelasi berganda sebesar 0,1141 menunjukkan hubungan yang lemah antara biaya transportasi dengan harga jual karena jika >0,6 maka hubungnnya erat. Uji koefisien regresi linier sederhana Tujuannya untuk menguji signifikansi hubungan antara variable X dan Y, dengan kata lain apakah biaya transportasi benar-benar berpengaruh nyata terhadap harga jual, uji t dilakukan Berdasarkan hasil perhitungan nilai t hitung biaya transportasi sebesar 0,608, df 28 maka dilihat pada tabel t, t tabelnya adalah 2,048, jadi nilai t hitung lebih kecil dariapada t tabel maka kesimpulannya adalah biaya transportasi berpengaruh tidak nyata terhadap harga jual. Lampiran tabel t
15
Panduan Praktikum Pengantar Aplikasi Komputer Fakultas Pertanian Universitas Muara Bungo