Analisis SPSS

Saturday, January 19, 2013

Transformasi Data

Transformasi Data


Tujuan utama dari transformasi data ini adalah untuk mengubah skala pengukuran data asli menjadi bentuk lain sehingga data dapat memenuhi asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam. 

Transformasi data ada beberapa jenis, antara lain:
  1. Transformasi Square Root (Akar), 
  2. Tansformasi Logaritma,
  3. Transformasi Arcsin,
  4. Transformasi Square (Kuadrat),
  5. Transformasi Cubic (Pangkat Tiga),
  6. Transformasi Inverse (Kebalikan),
  7. Transformasi Inverse Square Root (Kebalikan Akar),
  8. Transformasi Inverse Square (Kebalikan Kuadrat),
  9. Transformasi Inverse Cubic (Kebalikan Pangkat Tiga),
  10. Transformasi Reverse Score (Balik Skor).

Catatan: Data yang ditampilkan pada laporan anda tetap data aslinya sedangkan data transformasi hanya untuk membantu anda untuk membuat data asli memenuhi asumsi-asumsi analisis ragam.

Bahasan di bawah ini dijelaskan Rumus Transformasi Data.


Transformasi akar 


Transformasi jenis ini disebut juga dengan istilah transformasi akar kuadrat (square root). Transformasi akar digunakan apabila data anda tidak memenuhi asumsi kehomogenen ragam. Dengan kata lain transformasi akar berfungsi untuk membuat ragam menjadi homogen.



Kalau X adalah data asli anda, maka X’ (X aksen) adalah data hasil transformasi anda. Jadi X = X’. 
Apabila data asli anda menunjukkan sebaran nilai antara 0 – 10, maka anda gunakan transfromasi akar X + 0,5. Dan apabila nilai ragam data anda lebih kecil gunakan transformasi akar X + 1. 

Transformasi akar ini dapat juga anda gunakan untuk data persentase apabila nilainya antara 0 – 30%. Jika kebanyakan nilainya adalah kecil, khususnya jika ada nilai 0, maka gunakan transformasi akar X + 0,5 daripada akar X. 

Rumus Excel Transformasi Akar adalah: =SQRT(Data Asli + 0,5). Apabila data asli ada di Cell A4 maka rumusnya =SQRT(A4 + 0,5).

Cara Compute Transformasi Akar Pada SPSS adalah: Klik Menu, Transform, Compute Variabel, Pada Target Variabel Beri Nama Misal "Transform" dan Pada Kotak Numeric Expression isi dengan: SQRT(Variabel Asli + 0,5). Apabila Variabel Asli memiliki nama (name) "Var1" maka: SQRT(Var1 + 0,5).

Contoh penggunaan transformasi akar ini dengan menggunakan data hasil pengamatan dari percobaan pengobatan Bakteri Salmonella dengan 4 Jenis Antibiotik. Hasil percobaan berupa banyaknya bakteri yang mati seperti pada tabel berikut ini: 







Hasil analisis ragam data asli sebagai berikut:





Hasil pengujian terhadap data asli di atas menunjukkan nilai F Hitung 19,407. 


Kemudian lakukan transformasi akar dengan rumus akar X + 0,5. Hal ini karena sebaran data tersebut kurang dari 10. Misalnya untuk data perlakuan A kelompok I, X = 2, maka hasil transformasinya adalah akar 2 + 0,5 = 3,5 = 1,581. Dan selanjutnya hingga data pada perlakuan D kelompok IV. 
Berikut ini adalah data hasil transformasi akar dari data asli : 




Dan hasil analisis ragam dari data transformasi adalah seperti di bawah ini : 




Hasil pengujian terhadap data transformasi di atas menunjukkan nilai F Hitung 17,654. 

Perhatikan ternyata setelah data memenuhi asumsi analisis ragam, terdapat perubahan nilai F hitung dari 19,407 menjadi 17,654.

Dari 2 hasil analisis di atas, manakah nilai p value atau signifikansi yang akan dipakai? Tentu saja anda harus menggunakan hasil pada data transformasi karena hasil itulah yang memberikan keadaan sesungguhnya dari percobaan anda. 

Transformasi Logaritma

 

Beberapa buku ada yang menyebutnya dengan transformasi Log X. Transformasi Logaritma digunakan apabila data anda tidak memenuhi asumsi pengaruh aditif. Kalau X adalah data asli anda, maka X’ (X aksen) adalah data hasil transformasi anda dimana X’ = Log X. Jadi X = X’. Ada beberapa hal yang perlu anda perhatikan dalam penggunaan transformasi logaritma ini yaitu : 
a) Apabila data asli anda menunjukkan sebaran nilai kurang dari 10 atau nilai mendekati nol, maka anda gunakan transfromasi log X + 1. 
b) Apabila data anda banyak mengandung nilai nol, maka sebaiknya gunakan transformasi yang lain, misalnya transformasi akar. 
c) Apabila data anda banyak mendekati nol (misalnya bilangan desimal), maka semua data dikalikan 10 sebelum dijadikan ke logaritma. Jadi X’ = log (10X). Misalnya X = 0,12 setelah di taransformasikan X’ akan menjadi X’ = log (10 x 0,12) = 0,079. 


Rumus Excel Transformasi Logaritma adalah: =Log(Data Asli). Apabila data asli ada di Cell A4 maka rumusnya =Log(A4).

Cara Compute Transformasi Logaritma Pada SPSS adalah: Klik Menu, Transform, Compute Variabel, Pada Target Variabel Beri Nama Misal "Transform" dan Pada Kotak Numeric Expression isi dengan: Lg10(Variabel Asli). Apabila Variabel Asli memiliki nama (name) "Var1" maka: Lg10(Var1).

Contoh penggunaan transformasi akar ini dengan menggunakan data hasil pengamatan dari percobaan pengobatan Bakteri Clostridium dengan 5 Jenis Antibiotik. Hasil percobaan berupa banyaknya bakteri yang mati seperti pada tabel berikut ini: 






Dan hasil analisis ragam data asli adalah berikut ini : 





Hasil pengujian terhadap data asli di atas menunjukkan nilai F Hitung 27,844.


Kemudian lakukan transformasi logaritma dengan rumus Log X. Misalnya untuk data perlakuan Ha NPV-Asb kelompok I, X = 20, maka hasil transformasinya adalah Log 20 = 1,301. Dan selanjutnya hingga data pada perlakuan Kontrol kelompok IV. 
Berikut ini adalah data hasil transformasi log X dari data asli : 






Dan hasil analisis ragam dari data transformasi adalah berikut ini : 





Hasil pengujian terhadap data transformasi di atas menunjukkan nilai F Hitung 40,106.

Perhatikan ternyata setelah data memenuhi asumsi analisis ragam, terdapat peningkatan nilai F hitung dari 27,844 menjadi 40,106.

Dari 2 hasil analisis di atas, manakah nilai p value atau signifikansi yang akan dipakai? Tentu saja anda harus menggunakan hasil pada data transformasi karena hasil itulah yang memberikan keadaan sesungguhnya dari percobaan anda. 


Transformasi Arcsin 


Transformasi ini disebut juga dengan transformasi Angular. Transformasi Arcsin digunakan apabila data anda dinyatakan dalam bentuk persentase atau proporsi. Umumnya data yang demikian mempunyai sebaran binomial. Bentuk transformasi arcsin ini biasa disebut juga transformasi kebalikan sinus atau transformasi arcus sinus. Kalau X adalah data asli anda, maka X’ (X aksen) adalah data hasil transformasi anda dimana X’ = Arcsin X. Jadi X = X’. Namun, data dalam bentuk persentase tidak mesti harus menggunakan transformasi arcsin. 
Ada beberapa hal yang perlu anda perhatikan dalam penggunaan transformasi arcsin ini yaitu : 
a) Apabila data asli anda menunjukkan sebaran nilai antara 30% - 70%, tidak memerlukan transformasi. 
b) Apabila data asli anda menunjukkan sebaran nilai antara 0% - 30% dan 70% - 100%, maka lakukan transformasi arcsin. 
c) Apabila data anda banyak yang bernilai nol, maka gunakan transformasi arcsin akar (% + 0,5). 


Rumus Excel Transformasi Arcsin adalah: =ASIN(SQRT(Data Asli/100))*180/PI(). Apabila data asli ada di Cell A4 maka rumusnya =ASIN(SQRT(A4/100))*180/PI(). Juga boleh menggunakan rumus: =ASIN(SQRT(A4/100))*180/(22/7).

Cara Compute Transformasi Arcsin Pada SPSS adalah: Klik Menu, Transform, Compute Variabel, Pada Target Variabel Beri Nama Misal "Transform" dan Pada Kotak Numeric Expression isi dengan: =ASIN(SQRT(Variabel Asli))*180/(22/7)  Apabila Variabel Asli memiliki nama (name) "Var1" maka: =ASIN(SQRT(Var1))*180/(22/7).

Contoh penggunaan transformasi akar ini dengan menggunakan data hasil pengamatan dari percobaan pengobatan Bakteri Shigella dengan 5 Jenis Antibiotik. Hasil percobaan berupa banyaknya bakteri yang mati seperti pada tabel berikut ini: 






Dan hasil analisis ragam data asli adalah berikut ini : 






Hasil pengujian terhadap data asli di atas menunjukkan F Hitung: 39,245. 


Karena data menyebar antara 4% - 29%, maka data ditransformasi ke arcsin √ %. Misalnya untuk data perlakuan A kelompok I, X = 4% atau 0,04, maka hasil transformasinya adalah arcsin √0,04 = 11,537. Dan selanjutnya hingga data pada perlakuan El kelompok IV. 
Berikut ini adalah data hasil transformasi akar dari data asli : 





Dan hasil analisis ragam dari data transformasi adalah berikut ini :





Hasil pengujian terhadap data transformasi di atas menunjukkan nilai F Hitung: 59,355. 

Perhatikan ternyata setelah data memenuhi asumsi analisis ragam, terdapat peningkatan nilai F hitung dari 35,245 menjadi 59,355.

Dari 2 hasil analisis di atas, manakah nilai p value atau signifikansi yang akan dipakai? Tentu saja anda harus menggunakan hasil pada data transformasi karena hasil itulah yang memberikan keadaan sesungguhnya dari percobaan anda. 

Ketiga Transformasi di atas: Square Root, Logaritma dan Arcsin adalah yang paling sering digunakan. Tetapi masih ada alternatif transformasi yang lain, yaitu:


Transformasi Inverse


Transformasi ini dilakukan dengan membalik nilai asli, yaitu dengan rumus: 1/Variabel. Dalam excel rumusnya: =1/Var.
Misal Nilai asli -1,4 maka nilai transformasi: 1/-1,4 = -0,714
Apabila data anda ada nilai 0, maka tambahkan dengan konstanta, misal: =1/(Var+1)



Transformasi Inverse Square

Transformasi ini dilakukan dengan membalik nilai kuadrat, yaitu dengan rumus: 1/Square(Variabel). Dalam excel rumusnya: =1/(Var^2) atau =1/(Power(Var;2))
Misal Nilai asli -1,4 maka nilai transformasi: 1/(-1,4^2) = 0,510
Apabila data anda ada nilai 0, maka tambahkan dengan konstanta, misal: =1/(Var^2+1)

Transformasi Inverse Square Root

Transformasi inverse square root adalah membalik akar kuadrat nilai asli, yaitu dengan rumus: 1/Sqrt(Variabel).
Dalam Excel rumusnya: =1/Sqrt(Var)
Misal: nilai asli 1,4 maka nilai transformasi adalah 1/Sqrt(1,4)=0,845.
Apabila data anda terdapat nilai 0, maka tambahkan dengan konstanta, misal: =1/Sqrt(Var+1).
Apabila data anda terdapat nilai negatif, sebaiknya pilih jenis transformasi yang lain. Tetapi jika anda tetap ingin menggunakan transformasi ini, anda dapat melakukan reverse score lebih dahulu. Cara untuk reverse score lihat di bawah sendiri artikel ini.



Transformasi Inverse Square


Transformasi ini dilakukan dengan membalik nilai kuadrat, yaitu dengan rumus: 1/Square(Variabel). Dalam excel rumusnya: =1/(Var^2) atau =1/(Power(Var;2))
Misal Nilai asli -1,4 maka nilai transformasi: 1/(-1,4^2) = 0,510
Apabila data anda ada nilai 0, maka tambahkan dengan konstanta, misal: =1/(Var^2+1)



Transformasi Cubic

Transformasi cubic adalah mengoperasikan pangkat tiga nilai asli. Misal: nilai asli 0,3 maka nilai transformasi adalah 0,3^3=0,027. Misal Nilai asli -0,3 maka nilai transformasi: -0,3^3= -0,027.
Dalam Excel rumusnya: =Var^3 atau =Power(Var;3)



Transformasi Inverse Cubic


Transformasi ini dilakukan dengan membalik nilai pangkat tiga, yaitu dengan rumus: 1/Cubic(Variabel). Dalam excel rumusnya: =1/(Var^3) atau =1/(Power(Var;3))
Misal Nilai asli -0,3 maka nilai transformasi: 1/(-0,3^3) = -37,037
Apabila data anda ada nilai 0, maka tambahkan dengan konstanta, misal: =1/(Var^3+1)




Transformasi Reverse Score


Transformasi ini dilakukan apabila dalam data anda terdapat nilai negatif dan anda ingin menggunakan transformasi berikutnya seperti transformasi inverse square root atau transformasi logaritma.
Cara melakukan transformasi ini adalah dengan mengurangi nilai terbesar atau maksimal dalam variabel dengan data asli. Misal pada variabel A, nilai tertinggi adalah 2,5, sedangkan data asli adalah 1. Maka nilai transformasi: 2,5-1 = 1,5. Apabila anda ingin menghindari nilai 0 oleh karena anda ingin melanjutkan dengan transformasi logaritma, maka tambahkan dengan konstanta, misal nilai maksimal variabel 2,5 dan data asli 2, maka nilai asli: 2,5 -2 + 1 = 1,5 atau 2,5 -2 + 2 = 2,5.
Dalam Excel, misal variabel yang akan ditransformasi berada dalam Array cell A1:A20 dan data asli berada pada cell A1, maka rumusnya: =Max(A$1:A$20) - A1 atau =Max(A$1:A$20) - A1 + 1.

Untuk mempermudah anda dalam memilih metode transformasi yang tepat, baca artikel kami:
Memilih Transformasi dengan STATA

Untuk Transformasi Data Dari Ordinal ke Interval, Baca artikel kami yang berjudul: "".





106 comments :

  1. Replies
    1. Pakuniran, Maesan, Persis selatannya Koramil Maesan, Rumah Cat Kuning Pagar Tembok Kuning. Pean Bondowoso Mana?

      Delete
  2. Bapak Anwar, perkenalkan saya Rahma. saya mempunyai data yang nilainya berkisar antara 0 sampai ratusan bahkan ada yang ribuan, transformasi apa yg sebaiknya saya gunakan untuk data saya tsb Pak? karena model saya mengasumsikan data stasioner dan residual berdistribusi normal. saya sudah mencoba beberapa transformasi, tetapi data hasil transformasi belum bisa memenuhi asumsi. Terima Kasih :)

    ReplyDelete
  3. Coba kirim data mentahnya ke email saya: anwar1hidayat@gmail.com.
    Kalau dengan transformasi berbagai cara tidak bisa, maka selayaknya anda membuang outlier (sample dengan data yang aneh atau lain dari pada yang lain)

    ReplyDelete
  4. Selamat sore Pak, saya dite. Saya ingin bertanya, transformasi apa yang cocok jika saya ingin mengubah data saya (dalam bentuk angka) ke dalam bentuk persentase?
    terima kasih Pak

    ReplyDelete
    Replies
    1. Kalau semua variabel anda dalam bentuk angka kemudian akan diubah ke persentase, tidak perlu ada transformasi, karena hasilnya akan sama persis. Anda tinggal bagi aja nilai persentase dengan 100 untuk berubah jadi decimal, misal 90%, maka 90/100=0,9. Coba anda lakukan regresi linear antara data-data persentase dan bandingkan dengan regresi linear pada data-data decimal, hasilnya akan sama persis, bahkan uji asumsinya: mulai dari normalitas, heteroskedastisitas bahkan hingga autokorelasi.

      Delete
    2. selamat siang pak, perkenalkan nama saya selli. saya ingin bertanya. saya memiliki 2 data yg terdapat nilai 0 di dalamnya. yg pertama, terdapat 4 nilai 0 dari 60data. yg ke dua, terdapat 9 nilai 0 dari 60 data. pertanyaan saya, apakah kedua data saya tersebut harus di transformasi. bila iya, transformasi apa yg harus saya gunakan. terimakasih sebelumnyapak.

      Delete
    3. kalau ada nilai 0, sebaiknya lakukan reverse score terlebih dahulu dan bisa dilanjutkan dengan transformasi yang lain. Reverse score adalah membalik data anda dan menghilangkan nilai 0. Misal: Yang akan anda transformasi adalah "Variabel A" jika dalam excel ada di array A1:A10. Rumus menggunakan excel: Max(A$1:A$10)+1-A1. kopas hingga cell A10. Jika masih ada angka nol: Max(A$1:A$10)+2-A1. Anda bisa lanjutkan dengan transformasi selanjutnya, misal: Log10(Max(A$1:A$10)+2-A1).

      Delete
    4. Cara Lainnya adalah dengan menambahkan konstanta, misal 1. Contoh pada transformasi Logaritma: =Log(Var + 1).

      Delete
  5. Salam Pak
    saya Johan, ingin bertanya
    bila variabel Y ada 1 , dan variabel X ada 4, apakah boleh bila kita hanya mentransformasi data satu variabel X?

    ReplyDelete
    Replies
    1. Tidak boleh, harus semuanya menggunakan transformasi yang sama

      Delete
  6. selamat malam Pak, nama saya Maya. Pak saya mau tanya, data saya itu desimal semua yaitu 0,0... semua dan ada diantara data asli saya itu yang negatif. saya uji normalitas ternyata hasilnya (Sig) = 0,000 semua dari ketiga veriabel tersebut. cara menormalkan data yang seperti ini bagaimana Pak ? oiya semisal data yang akan diujikan selanjutnya itu (misal regresi) itu data yang sudah di uji normalitas-kan dan normal ya pak? terimakasih..

    ReplyDelete
    Replies
    1. Data yang diuji regresi harus sudah melalui tahap normalitas. Bila desimal dan banyak mendekati nol serta ada yang negatif, anda tidak bisa menggunakan teknik LOG dan 1/Square. Gunakan cara-cara yang lain seperti diatas, jika tetap jangan dipaksakan, coba lakukan uji outlier atau tambah sample.

      Delete
  7. Ass, saya ingin tanya. Misalkan ada 3 variabel, dan masing2 variabel menunjukkan sebaran data yang berbeda. Misal Variabel A datanya desimal 0,30 kemudian Variabel B datanya dalam ribuan sampai jutaan kemudian Variabel C datanya kisaran 1-20.
    Setelah saya olah dengan skewness-kurtosis dan grafik histogram menyatakan kalu data saya tidak normal kemudian saya oleh dengan kolmogorov-smirnov hasilnya juga gagal.
    Yang menjadi pertanyaan saya :
    1. Apakah tiap2 variabel tersebut ditransformasi dengan bentuk transformasi yang berbeda?
    2. Setelah melakukan transformasi data, apakah diperlukan pencarian data outlier? atau bagaimana
    Mohon untuk diberikan penjelasan....terima kasih..

    ReplyDelete
    Replies
    1. Harus diperlakukan transformsi yang sama. Uji Outlier jika dilakukan lebih bagus.

      Delete
  8. Selamat siang bapak,
    saya mempunyaidua jenis yang pertama data dalam satuan rupiah yang nilainya milyar dan yang kedua berbentuk desimal. apa transformasi yang cocok untuk data yang satuan rupiah tersebut sehingga gap antara kedua variabel tersebut tidak terlalu jauh?
    Terima kasih

    ReplyDelete
    Replies
    1. Transformasi dilakukan bukan untuk memperkecil gap, tapi untuk tujuan lain, misal agar residual jadi normal, agar varian homogen, agar tidak heteroskedastik. Jadi tidak ada masalah dengan data milyar dan desimal. Tidak perlu anda ubah, kecuali ada masalah dengan normalitas residual, homogenitas atau moskedastisitas.

      Delete
  9. Selamat malam pak, saya mau tanya. Saya memiliki data hasil penelitian dengan 4 variabel, salah satu di antaranya merupakan kontrol negatif yang semuanya bernilai 0. Data tsb ingin saya analisis dengan one way anava, distribusi data sudah normal tapi tidak homogen. Saya sudah mencoba berbagai jenis transformasi data dan data saya menjadi homogen setelah ditransformasi logaritma sehingga seluruh nilai 0 hilang, di spss ditandai dengan tanda (-). Saya membaca tulisan di atas bahwa jika terdapat nilai 0, digunakan rumus log(var+1), saya mencoba tapi tetap tidak normal. Transformasi apa yang bisa saya gunakan pak? Terimakasih sebelumnya.

    ReplyDelete
    Replies
    1. Pertanyaan anda membingungkan, sebab di awal anda bicara homogenitas, tetapi di akhir anda bicara normalitas. Uji Anova memang mewajibkan asumsi homogenitas, bila tidak terpenuhi anda bisa melakukan transformasi, membuang outlier atau menambah sampel. Jika tetap tidak bisa, maka jangan dipaksakan, sebaiknya anda ganti ke uji non parametris. Normalitas pada anova, bukan berarti data anda memenuhi asumsi normalitas pada semua variabel (per variabel), namun cukup normalitas pada nilai residualnya saja.

      Delete
  10. permisi pak saya mau tanya data saya adalah persentase berkisar antara 20-100% kemudian saya melakukan uji kenormalan liliefors ternyata hasilnya tidak normal sudah saya lakukan transformasi data akar, log dan acrsin tetap tidak normal pak,, jadi sebaiknya transformasi apa yang saya gunakan? terima kasih

    ReplyDelete
    Replies
    1. Untuk pengujian apa dulu? Jika terpaksa anda mewajibkan data variabel anda normal, coba gunakan reverse score agar tidak ada nilai negatif dan nol, kemudian coba teruskan dengan transformasi yang lain seperti square, 1/square, cubic, 1/cubic, dll.

      Delete
  11. Permisi pak mau tanya,data saya ada yang dalam bentuk angka dan ada yang dalam bentuk persentase,apakah diperlukan transformasi arcsin untuk data yang persentase?Sebelumnya saya mencoba mengubah data persentase kedalam bentuk desimal,dan setelah saya uji hasilnya normal.Mohon bantuan dan pencerahannya.terima kasih

    ReplyDelete
    Replies
    1. transformasi dilakukan sama pada semua variabel, jadi jangan hanya 1 variabel. Ada yang aneh pada pernyataan anda: "pada bentuk persen tidak normal, setelah diubah jadi desimal jadi normal". Seharusnya nilai uji normalitas pada data masih dalam bentuk persen akan sama persis dengan bentuk desiamlnya, sebab antara persen dan desimal tidak ada bedanya.

      Delete
  12. selamat pagi pak,saya mau tanya salah satu data variabel independen penelitian saya ada data dummy (0,1).apakah bisa menggunakan regresi linier berganda?atau harus regresi logistik?
    yg kedua, ternyata saya uji normalitas tapi berdistribusi tdk normal, transformasi yg sprti apa yg sbaiknya saya gunakan Pak?terimakasih

    ReplyDelete
    Replies
    1. Kalau variabel dependen numerik, variabel independen campuran antara data numerik dan kategorik, maka anda sebaiknya menggunakan uji ANCOVA.

      Delete
    2. Yang diuji normalitasnya adalah residualnya, bukan data variabelnya.

      Delete
    3. oh..kalau menghilangkan heteroskedastisitas gmna Pak? yg bermasalah disini adl variabel dummy, transform apa yg tpat buat var dummy trsbut Pak?trmakasih

      Delete
    4. Variabel dummy mengapa anda uji heteroskedastisitas? Cara mengatasi heteroskedastisitas dengan cara transformasi: Log natural, 1/X1, 1/X, 1/Predicted Value.

      Delete
  13. Selamat sore pak anwar, kebetulan saya sedang melakukan penelitian Tugas akhir tentang pengaruh retail marketing mix terhadap keputusan pembelian di minimarket, saya pikir seharusnya ada pengaruh antara retail marketing mix trhadap keptusan pembelian, namun setelah saya olah ke spss, ternyata 5 di antara 7 variabel hasilnya tidak signifikan, lantas apa yang seharusnya saya lakukan pak? terimakasih sebelumnya

    ReplyDelete
    Replies
    1. anda bisa menggunakan metode stepwise, jadi yang tidak signifikan berpengaruh dikeluarkan dari model

      Delete
  14. pak maaf saya sudah transformasi berbagai data tapi tidak bisa juga . tidak homogen. bagaimana ya? huhu

    ReplyDelete
    Replies
    1. Tambah sampel atau buang outlier. Jika tetap ganti uji non parametris

      Delete
  15. Sore pak sy memakai y rasio dan x1 & x2 rasio jg. Smentara x3 dummy (0,1) yg jd tnya sy apakah dummy hrs di transformasi? Klo ya dg cara apa?

    ReplyDelete
    Replies
    1. Gunakan Uji Ancova (baca dalam artikel saya tentang ancova). Gunanya untuk uji prediksi apabila variabel dependen interval atau rasio atau kuantitatif, independen campuran interval dan kategorik atau kualitatif.

      Delete
  16. sore pak, saya ani, variabel dependen yang saya gunakan nilai paling rendah berkisar -300 sedangkan variabel independennya -0,0008. saya menggunakan uji normalitas dan hasilnya tidak berdistribusi normal sementara uji regresinya saya mendapatkan hasil yang tidak signifikan. sebaiknya transformasi apa yang saya lakukan ya pak?

    ReplyDelete
    Replies
    1. Baca artikel saya tetang normalitas pada regresi linear berganda

      Delete
  17. siang pak, data yang saya dapatkan berkisar dari 0-20, di variabel terakir data yang saya dapatkan dari 10 responden cm 1 yang bernilai 4 selebihnya 0, sya sudah uji berbagai transformasi data, kira2 uji apa lagi yang harus saya lakukan pak? terimakasih

    ReplyDelete
    Replies
    1. Transformasi data agar normal itu diberlakukan jika mendekati normal, kalau seperti contoh anda tidak mungkin jadi normal, terlalu parah. Sebaiknya cek lagi data anda atau instrument anda. dan sebaiknya tambah sampel.

      Delete
  18. pak bagaimana cara memperbaiki pengujian durbin watson jika terjadi autokolerasi???
    terimakasih :)

    ReplyDelete
    Replies
    1. Diatasi dengan metode Lag atau beda penuh. Nanti saya akan buat artikel untuk itu

      Delete
  19. maaf pak, data penelitian saya dlm bentuk rupiah. klu ingin memasukkan data itu ke spss, apa harus di transformasi? cara transformasinya seperti apa pak? terima kasih

    ReplyDelete
    Replies
    1. tidak perlu ditransformasi, masukkan saja

      Delete
  20. selamat siang bapak,, ini dengan saya linda
    bpak bisa cntohkan transformasi data dengan cara log dan akar???

    ReplyDelete
  21. selamat malam pak, jika data telah di transformasi dan telah memenuhi asumsi untuk uji Anova, langkah selanjutnya data yg digunakan untuk di uji anova itu data asli nya ataukah data baru yang telah di transformasi? terimakasih banyak atas bantuannya.

    ReplyDelete
  22. sukses selalu, pak sangat bermanfaat....

    ReplyDelete
  23. maaf pak, jika data untuk uji regresi sudah ditranformasi dan hasil uji regresi telah didapatkan, apakah angka2 yang di peroleh dalam koefisien regresi tersebut harus di transformasi balik ke data asli supaya pembahasannya lebih tepat ke data aslinya? kalo iya apa tranformasi yang digunakan? apakah ada asumsi yang harus terpenuhi kalo menggunakan regresi non linear seperti kuadratik? trims sebelumnya.

    ReplyDelete
  24. Saya Silvi, mau nanya pak. Saya sedang melakukan tugas akhir dan memiliki data dari 4 parameter uji yg berbeda. uji emisi gas data berkisar dr -50 hingga >1000, uji C-organik dr 0-60, uji suhu dr 20-45, uji pH dr 3-9. dr beberapa parameter tersebut ada data yg tidak homogen, setelah sy transformasi dg Log mis untuk uji C-organik dan hasilnya homogen, tp saat sy lakukan hal serupa pada parameter lain ternyata tidak memberi pengaruh alias data sy msh tidak homogen. Apakah sy bisa memakai transformasi lain untuk uji yg berbeda? Terimakasih banyak sebelumnya pak.

    ReplyDelete
    Replies
    1. Kalau masing-masing ujinya terpisah, maka boleh saja pakai transformasi yang beda, tapi jika tergabung, misal dalam multivariat anova,maka harus pakai transformasi yang sama

      Delete
  25. pak saya Fifi, saya mau bertanya, data yang saya miliki berdistribusi "normal", tp pada uji linearitas menunjukkan "tidak linear".. apakah ada cara untuk membuat data saya linear pak?? atau saya harus menggunakan teknik yang mana pak?? terimakasih sebelumnya..

    ReplyDelete
    Replies
    1. Kalau tidak linear berarti korelasi tidak signifikan, jangan dipaksakan

      Delete
  26. pak sy fauzan... ingin bertanya..
    sy ingin mntransformasikan dta sy dgn cara dipangkatkan 1.5
    tp dta sy itu negatif..klo mnurut bpk, apakah dta negatif itu bs ubah dgn transformasi Reverse Score agar menjadi positif..?

    ReplyDelete
    Replies
    1. Ya bisa, dengan cara menambahkan dengan absolut dari nilai minimal

      Delete
  27. pak klu sdh di transpor data ini bgmn cara menganalisis datanya dalm bntk spss

    ReplyDelete
    Replies
    1. Lakukan pengujian dengan variabel baru hasil transformasi

      Delete
  28. Pa Saya Ayu, bagaimana jika salah satu variabel independen saya menggunakan variabel dummy 0 dan 1, apakah bisa saya menggunakan transformasi akar?

    Terimakasih sebelumnya,

    ReplyDelete
    Replies
    1. Transformasi biasanya dilakukan pada uji parametris, di mana upaya transformasi dilakukan untuk memenuhi syarat-syarat, Sedangkan jika data anda dummy 0 dan 1 maka selayaknya tidak memerlukan transformasi.

      Delete
  29. pak saya annisa..
    kalau data saya hasil skoring antara 0 sampai 6 sebaiknya pakai transformasi apa ya pak? matur nuwun :)

    ReplyDelete
  30. Numpang tanya Pak.
    variabel penelitian saya setelah saya uji normalitas pakai 1-sampel KS
    baik Y(tidak normal), X1(normal), X2(tidak normal), apakah saya harus transformasi semua baik yang sudah normal? dan dengan rumus transformasi yang sama? matur tanks

    ReplyDelete
    Replies
    1. Uji normalitas pada model regresi dilakukan pada residualnya, jadi bukan per variabel

      Delete
  31. assalamualaikum....
    kak perkenalkan saya RUSLAN, saya mau tanya, kalau misalkan pada penelitian yg kita lakukan hanya menggunakan satu kelas saja (kelas eksperimen) tanpa ada kelas kontrol, apa perlu juga dilakukan uji homogenitas data ???
    mohon penjelasannya....

    kak, jawabnya bisa ke e-mail atau nomor hp ???
    oelhank_90@rocketmail.com
    085394131582

    ReplyDelete
    Replies
    1. Uji Homogenitas dilakukan pada uji ANOVA, yaitu apabila ada beberapa kelompok pada variabel independen

      Delete
  32. Pak Anwar,perkenalkan saya mas muin, mau nanya, tips supaya hasil uji validitas dan reliabilitas hasilnya valid dan reliabel. matur suwun pak

    ReplyDelete
    Replies
    1. Tiap item harus mendukung skor total, dan antar item tidak saling bertentangan

      Delete
  33. Mau tanya pak, apakah di blog bpk ini ada artikel tentang transformasi Box Cox..?

    ReplyDelete
  34. asslm wr wbr
    pak, saya mau menanyakan mengenai transfromasi yang cocok bagi data saya.
    saya memiliki 3 variabel independen, yaitu tingkat suku bunga yang nilainya sudah saya rubah dalam bentuk desimal dalam rentang data no koma sekian. lalu variabel tingkat suku bunga juga dalam rentang dat nol koma sekian, serta Jumlah uang beredar yangnilainya dalam miliaran.
    selain itu saya juga menggunakan variabel moderaing yaitu kurs yang nilianya dalam ribuan dan variabel dependen dalam nilai ribuan.
    saya sudah mencoba menggunakan aplikasi STATA untuk memilih jenis transformasi yang mana yang cocok untuk data saya, namun haslinya menunjukkan jenis transformasi data yang berbeda untuk setiap data.
    saya sudah mencoba untuk menggunakan berbagai jenis transformasi data yang bapak sarankan namun tidk ada satupun yang membuat data saya tersistribusi normal.
    sebenarnya saya sudah mencoba melakukan tranfromasi akar pangkat empat, barulah data saya terdistribusi normal, namun saya tidak dapat menemukan referensi yang menyatakan bahwa dapat melakukan transformasi data dengan akar pangkat empat.
    sebaiknya apakah yang saya lakukan selanjutnya?
    masih adakah jenis tranformasi lainnya yang saya dapat lakukan?

    ReplyDelete
  35. Logikanya setelah dittansformasi kuadrat kemudian ditransformasi lagi kuadrat maka jadilah pangkat 4, jadi tidak masalah

    ReplyDelete
  36. Selamat siang pak anwar saya okta di semarang sedang dalam proses pengujian data,saya sedang menguji normalitas data dimana hasilnya negatif (0,000)dengan menggunakan 1 sample ks namun stelah diuji menggunakan p-plot hasilnya data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah diagonal maka memenuhi asumsi normalitas yang ingin saya tanyakan kenapa hal ini dapat terjadi ?.Bagaimana sikap saya selanjutnya ?.Mohon maaf pak anwar bisa kasih alamat emailnya.?.Terima Kasih.

    ReplyDelete
    Replies
    1. Dengan grafik dapat berbeda kesimpulan dari pengamatan antar pengamat satu dengan yang lain karena bersifat subjektif, lebih baik gunakan metode uji teori yang sesuai dengan jumlah sample, misal sample kecil kurang dari 50 maka menggunakan shapiro wilk atau francia, jika antara 51 - 200 gunakan lilliefors dan jika lebih dari 200 bisa menggunakan KS, Anderson Darling atau Skewness Kurtosis.

      Delete
  37. assalamualaikum pak,
    pak saya mau nanya, boleh nggak pak dalam satu penelitian kita menggunakan 2 transformasi data, jadi saya punya 3 variabel x pak, hanya 2 variabel yang dapat menggunakan transformasi logaritma sedangkan 1 variabel lagi tidak bisa pak karna walaupun di LN datanya tetap tidak normal, jadi saya menggunakan transformasi inverse, apakah boleh pak seperti ini?

    ReplyDelete
    Replies
    1. Boleh saja, asal anda pahami perubahan model regresinya, misal X1 dengan LN dan X2 serta Y tanpa transformasi, maka modelnya: Y = Constanta + LN X1 + X2 + e

      Delete
  38. assalamu alaikum pak, saya aan, saya ingin bertanya, jika saya menggunakan data yang min seperti perubahan kredit, harus saya transformasikan ke apa pak ? apa ke LN juga? karena saya bingung hasilnya malah kosong...........
    terima kasih

    ReplyDelete
    Replies
    1. Nilai negatif tidak bisa ditransform dengan LN atau Log

      Delete
  39. selamat pagi bapak
    saya memiliki data untuk penelitian yg keragamannya sangat tinggi...sebaran datanya berkisar antara 80-600...nah itu saya harus melakukan transformasi apa?
    terimakasih

    ReplyDelete
  40. Pak saya mau tanya, penelitian saya ada masalah dg autokorelasi, setelah di tambahkan lag variabel sudah beres masalahnya. yang saya tanyakan apakah untuk uji normalitas, heterokedesitas, dan multikolinieritas serta uji hipotesis menggunakan data yang ada lagnya atau data asli tanpa lag,
    trims atas jwabannya

    ReplyDelete
  41. malam pak, pak, saya melakukan penelitian dengan sampel 175, data saya tidak lulus uji normalitas dan saya sudah singkirkan outlier hingga bersisa 172 sampel, ternyata sampel ini tidak lulus uji autokorelasi dan akhirnya saya transform dengan cara generalized least square (GLS) dan akhirnya lulus uji
    pertanyaan saya pak untuk uji selanjutnya apakah pakai data setelah transform atau tetap data sebelum transform ?
    lalu adjusted r juga apakah pakai yang sebelum transform atau setelahnya ?
    mohon bantuannya pak, thanks…

    ReplyDelete
    Replies
    1. gunakan semua dengan data setelah transform

      Delete
  42. Maaf mengganggu pak dalam transformasi akar, ditunjukkan rumus =SQRT (data asli+0,5). Yang saya tanyakan 0,5 itu ketetapan yah?

    ReplyDelete
    Replies
    1. Bukan, tapi konstanta. Anda diperbolehkan menggantinya dengan konstanta yang lain.

      Delete
  43. pak mohon bantuannya..
    saya sudah transform data saya dg sqrt..
    tp data saya msh tdk normal..

    ReplyDelete
    Replies
    1. Gunakan Metode yang lain, jika kesulitas bisa menggunakan jasa kami untuk bantuan olah data: 085748695938

      Delete
  44. Asslamualaikum Pak, Sy Tyas. Sy ingin bertanya, Jika Sy memiliki dua variabel dengan variabel X dalam bentuk rasio dan variabel Y dalam bentuk rupiah dgn jumlah miliyaran. apakah Sy harus melakukan transform? jika iya Sy harus menggunakan macam transform yang mana ya Pak? apakah LN? Terima kasih Pak :)

    ReplyDelete
    Replies
    1. Selama tidak ada kendala asumsi klasik maka tidak perlu

      Delete
  45. mas saya mau tanya, setelah data yang di transformasi memakai Transformasi Inverse Square, langkah selanjutnya apa mas?

    ReplyDelete
    Replies
    1. Tergantung pada uji apa yang anda lakukan, misal uji regresi linear, maka lanjutkan dengan uji regresi linear dengan menggunakan data yang sudah anda transformasi dan ubah model regresinya misal menjadi: Y = A + B(1/X1^2) + e. Nilai 1/X1^2 adalah bentuk inverse square yang anda lakukan pada variabel yang anda transformasi.

      Komentar di Artikel ini "Transformasi Data" sudah penuh, jadi bagi yang ingin berkomentar atau bertanya tentang transformasi data, silahkan gunakan form diskusi di facebook di link berikut ini:
      http://statistikian.blogspot.com/p/diskusi-di-facebook.html

      Delete
  46. slamat siang pak saya Jacq
    saya mau tanya data saya tidak linear antara x1 dan y.
    apabila di ubah untuk linear langkah" bagaimana pak
    Terima kasih

    ReplyDelete
    Replies
    1. Kalau sudah tidak linear, tidak perlu dipaksakan

      Delete
  47. Pak, saya mau tanya, misalnya saya ada 3 data (3,5,-2).
    Kalau saya mau lakukan Transformasi Reverse Score, untuk menghindari nilai negatif (krn setelahnya akan ditransformasi Log). Maka saya harus transformasi semua data tsb (ketiga-tiganya), atau hanya data yg minus saja? Thanks.

    ReplyDelete
  48. assalammualaikum...
    pak anwar, saya ingin bertanya, kebetulan saya sekarang sedang mengolah data penelitian, data penelitian saya berkisar antara ratusan ribu- jutaan ribu pak,, kira kira transformasi apa yang cocok digunakan pak ? apakah transformasi log x ? terima kasih sebelumnya pak..

    ReplyDelete
    Replies
    1. Transformasi yang sesuai adalah transformasi yang dapat mengatasi masalah asumsi

      Delete
  49. saya punya data sudah saya uji normalitas dengan kolmogorov smirnov dan hasilnya normal. tetapi data tidak homogen dengan levine test. tolong saranya? saya tidak tahu cara transformasi

    ReplyDelete
    Replies
    1. Kalau untuk kepentingan uji anova, normal tapi tidak homogen maka uji F dikoreksi dengan uji Welch F atau Brown Forsythe

      Delete
  50. Ass pak. bagaimana cara untuk menghilangkan autokol dan multikol pak? transformasi apa yg cocok? data saya normal, bebas hetero, tp kena hetero dan autokol. saya pakai alat analisis ols, apakah saya harus ganti alat analisis juga? terimakasih pak

    ReplyDelete
    Replies
    1. Kalau autokolinearitas dengan metode Lag Y atau persamaan beda penuh, sedangkan multikolinearitas dengan log natural. Tetapi sekali lagi anda harus perhatikan bahwa jika mengatasi satu asumsi, maka asumsi lainnya dapat terpengaruh, jadi harus secara serentak semua asumsi terpenuhi, makanya tidak ada patokan pasti transformasi apa yang baik digunakan, yang penting adalah semua asumsi terpenuhi secara serentak

      Delete
  51. Salam.
    Mau tanya, Pak. Apakah jika data telah ditransformasi, pengujian statistik deskriptifnya tetap menggunakan data asli?

    ReplyDelete
  52. Komentar di Artikel ini "Transformasi Data" sudah penuh, jadi bagi yang ingin berkomentar atau bertanya tentang transformasi data, silahkan gunakan form diskusi di facebook di link berikut ini:
    http://statistikian.blogspot.com/p/diskusi-di-facebook.html

    ReplyDelete
  53. Mohon maf pak, saya mau bertanya, regresi berganda saya berbentuk R=0,049 + 8,405E-5 LO – 0,038 DER , yang saya mau tanyakan 8,405E-5 itu maksudnya apa dan apakah itu bermasalah ?
    Trimakasih sebelumnya..

    ReplyDelete
    Replies
    1. Notasi Scientific, 5,2E5 artinya 5,2 x 10 pangkat 5. Sedangkan 5,2E-5 artinya 5,2 x 10 pangkat -5.
      Komentar di Artikel ini "Transformasi Data" sudah penuh, jadi bagi yang ingin berkomentar atau bertanya tentang transformasi data, silahkan gunakan form diskusi di facebook di link berikut ini:
      http://statistikian.blogspot.com/p/diskusi-di-facebook.html

      Delete
Analisis SPSS