Menghitung Analisis Jalur (Path Analysis) Di Microsoft Excel Secara Otomatis

Sobat ESI setelah sebulan lebih tidak up date, saya kembali lagi ingin berbagi aplikasi excel atau Add in...masih untuk teknik analisis statistik. Kali ini fungsinya untuk menyajikan hasil perhitungan analisis jalur (Path analysis) di Excel secara otomatis. Jadi tinggal kopas ke Bab Pembahasan 

Sebelumnya kita bahas dulu mengenai analisis jalur, menurut Nirwana K. Sitepu, (1994) teknik analisis jalur digunakan untuk menerangkan pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung seperangkat variabel sebagai penyebab terhadap seperangkat variabel lainnya yang merupakan variabel akibat. Beberapa asumsi yang mendasari penggunaan analisis jalur tersebut sebagai berikut (Sugiyono, 2008 :208) :

• Hubungan antara variabel yang akan dianalisis berbentuk linier, aditif dan kausal.
• Semua variabel residu tidak mempunyai korelasi dengan variabel yang mendahuluinya atau dengan variabel lain.
• Dalam model hubungan variabel hanya terdapat jalur sebab akibat searah, tidak timbal balik.
• Data setiap variabel yang dianalisis adalah data interval.

Ok langsung saja Silahkan download di sini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan baca dan download di post ini. Berikut contoh penggunaannya:

1. Siapkan data total skor dari masing-masing variabel/sub variabel dengan kolom saling bersebelahan yang telah melalui proses MSI sebagai contoh pada Sheet1 seperti gambar sebagai berikut
   
2. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Analisis Statistik=> Path Analysis.
3. Pada menu Data X1,... to Y silahkan masukan data variabel/subvariabel (X1,X2,X3 dan Y) melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$2:$E$21
4. Pada menu Output Cells silahkan pilih satu sel saja (pastikan kosong di bawah dan sebelah kanan nya) untuk menampilkan hasil perhitungan melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$G$2. Jika sudah maka tampilan userform seperti gambar berikut:
   
5. Klik OK dan hasilnya akan tampak seperti berikut:

Sekian pembahasan kali ini, nantikan pembahasan lainnya, semoga bermanfaat. 

Read More

Merubah Nilai Validitas dan Korelasi /Regresi Sederhana yang rendah atau Negatif (Tidak Signifikan) Secara Otomatis

Halo Sobat ESI kali ini akan dibahas mengenai Add-in yang agak nyeleneh karena menyalahi etika penelitian sebenarnya hehehe. Ada kalanya hasil penelitian kita memberikan hasil yang di luar perkiraan dan ranah teori, ya hasil korelasi yang diperoleh tidak signifikan karena nilainya yang rendah sekali atau negatif atau instrumen penelitian kita banyak yang tidak valid hingga tidak reliabel. Sebenarnya nilai koefisien korelasi minus atau negatif belum tentu tidak signifikan, akan tetapi terkadang ini berlawanan dengan teori, misalnya saja korelasi antara variabel motivasi belajar dengan tingkat kehadiran mahasiswa misalnya jika bernilai negatif koefisien korelasinya maka akan diinterpretasikan dengan semakin tinggi motivasi belajar maka semakin rendah tingkat kehadirannya. Nah aneh kann??

Ok sekarang untuk masalah korelasi dan regresi linear sederhana yang tidak signifikan untuk jurusan tertentu masih membolehkan karena teori belum tentu sejalan dengan kenyataan misalnya saja penelitian kita mengenai hubungan/pengaruh pemberian insentif terhadap motivasi pegawai di suatu Instansi sosial. Ternyata hasil penelitian menunjukkan tidak ada hubungan/pengaruh antara kedua variabel tersebut, nah tidak ada korelasi ini masih bisa dijelaskan karena motivasi pegawai di instansi tersebut lebih didominasi oleh sense of humanity misalnya. Nah masalahnya adalah jurusan lainnya akan mengkategorikan penelitian kita gagal dan mesti melakukan penelitian ulang.

Permasalahan di atas sebenarnya dapat di selesaikan dengan menambah jumlah sampel anda, tapi akan menambah waktu, tenaga dan biaya penelitian. Di sisi lain untuk validitas dan reliabilitas instrumen anda harus mengevaluasi setiap pertanyaan/pernyataan dalam instrumen penelitian anda dan melakukan uji coba (Try out) ulang sampai menghasilkan instrumen yang valid dan reliabel.

Solusi lainnya jika anda sudah kepepet deadline atau instrumen penelitan yang anda gunakan sebenarnya sudah kerapkali digunakan dapat menggunakan Add-in yang saya buat dan bagi dengan gratis. Silahkan download di sini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan baca dan download di post ini.Berikut cara penggunaanya:

1. Siapkan data hasil penelitian pada Excel 2010/2013 pada Sheet1 misalnya. Buat total skor masing-masing variabel  dengan jeda 1 kolom (wajib!) dan hitung korelasinya seperti gambar sebagai berikut:
   
2. Untuk menghitung nilai korelasi masukan pada sel L3=CORREL(I3:I22;J3:J22) untuk (contoh kasus ini saja)
3. Dari gambar di atas dapat dilihat nilai korelasinya  rendah dan negatif (-0,095) dan pasti tidak signifikan
4. Anda boleh membuat back up dengan menyimpan data asli penelitian pada sheet lain
5. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Analisis Statistik => Correlation Fixer.
6. Pada menu Data silahkan masukan data penelitian melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$3:$G$22
7. Pilih kekuatan korelasinya (saran saya agar tidak terlalu tinggi coba dari low dulu, jika nanti masih belum signifikan gunakan moderate atau strong). Karena cukup parah korelasinya kita pilih Moderate maka userform akan terlihat seperti gambar berikut:
   
8. Klik Go maka hasil perubahan nilai korelasinya dapat dilihat pada gambar berikut:
   

Dari gambar di atas terlihat nilai korelasinya sebesar 0,573 dan signifikan sekarang. Hal ini juga dapat diterapkan untuk merubah nilai Validitas dan Analisis regresi linear sederhana. Warning! Penggunaan untuk merubah hasil analisis regresi linear berganda dapat menyebabkan penyimpangan uji prasyarat regresi tergantung data penelitian anda karena nilai korelasi antar variabel bebas yang terlalu tinggi. Ok demikian pembahasan kali ini nantikan Add-ins/aplikasi saya yang lain baik untuk perhitungan statistik atau bidang lainnya, semoga membantu

Read More

Merubah Data Skala Ordinal Menjadi Skala Interval Dengan MSI (Method of Successive Interval)

Sobat ESI, jika penelitian anda menggunakan Analisis statistik parametrik seperti analisis korelasi Pearson atau Product Moment, Analisis Regresi, Multivariat, Analisis jalur dan lain-lain maka syaratnya data harus berskala minimal interval. Nah, kuisioner penelitian biasanya menggunakan Likert yang menghasilkan data yang berskala ordinal, untuk itu perlu dilakukan transformasi data menjadi skala interval dengan MSI (Method of Succesive Interval) berikut langkah-langkahnya:

1. Menentukan frekuensi setiap respon
2. Menentukan proporsi setiap respon dengan membagi frekuensi dengan jumlah sampel
3. Menjumlahkan proporsi secara berurutan untuk setiap respon sehingga diperoleh proporsi kumulatif
4. Menentukan Z untuk masing-masing proporsi kumulatif yang dianggap menyebar mengikuti sebaran normal baku.
5. Menghitung scale value (SV) untuk masing-masing respon.
6. Mengubah scale value (SV) terkecil menjadi sama dengan satu (1) dan mentransformasikan masing-masing skala menurut perubahan skala terkecil sehingga diperoleh transformed scale value (TSV).

Perhitungan MSI diatas dapat dilakukan dalam MS Excel secara otomatis dengan menggunakan Add-ins MSI. Silahkan download di sini lengkap dengan cara penggunaannya. Oh ya Add-ins ini bukan buatan ESI dan baca juga  pembahasan Merubah Nilai Validitasdan Korelasi /Regresi Sederhana yang rendah atau Negatif (Tidak Signifikan)Secara Otomatis, semoga membantu

Read More

Cara Membuat Rancangan Acak Lengkap Di Microsoft Excel secara Otomatis

Rancangan Acak Lengkap biasa digunakan untuk mengetahui pengaruh satu perlakuan terhadap parameter tertentu misalkan pengaruh persentase kandungan zat x terhadap kadar glukosa darah tikus, dengan taraf perlakuan 3%,4%,5%,7% dan 10% dengan 4 ulangan. Rancangan acak lengkap atau juga bisa disebut Desain Acak Sempurna dapat dihitung melalui SPSS maupun excel, nah kalau menggunakan spss hasilnya instan dan langsung dapat dilihat akan tetapi outputnya berbahasa inggris. Sedangkan jika kita menggunakan Excel harus menghitung manual yang memakan waktu namun tabel dapat dikostumisasi sesuai kebutuhan. Nah solusinya bisa mengkopi hasil output spss dan mengeditnya di excel maupun di SPSS langsung, solusi lainnya dapat menggunakan Excel Add-in yang saya buat dan saya bagikan secara gratis, silahkan download di sini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan baca dan download di post ini. Berikut cara penggunaanya:

1. Siapkan data hasil eksperimen dengan  format Ulangan (baris) x Taraf Perlakuan (Kolom) sebagai contoh pada Sheet1 seperti gambar sebagai berikut:
   
2. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Analisis Statistik => RAL-DAS.
3. Pada menu Data Range silahkan masukan data hasil eksperimen melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$3:$F$6
4. Pada menu sell output silahkan pilih satu sel saja (pastikan kosong di bawah dan sebelah kanan nya) untuk menampilkan hasil perhitungan melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$H$2. Kemudian pilih taraf nyata (alpha).Jika sudah maka tampilan userform seperti gambar berikut:
   
5. Klik Hitung dan hasilnya akan tampak seperti berikut:
   

Nah untuk keterangan “Berbeda Nyata” dapat pula diartikan signifikan sehingga kesimpulannya dengan taraf keyakinan 95% (99% untuk alpha 1%) data hasil eksperimen menunjukkan bahwa perlakuan Zat X berpengaruh secara signifikan terhadap kadar glukosa darah tikus. Sekian pembahasan kali ini, baca juga bahasan Merubah Data SkalaOrdinal Menjadi Skala Interval Dengan MSI (Method of Successive Interval), semoga membantu.

Read More

Cara Membuat Tabel Analisis Korelasi Di Excel Secara Otomatis

Pembaca ESI, pembahasan kali ini masih sekitar berbagai Add-in untuk melakukan perhitungan statistik untuk kepentingan skripsi, tesis maupun penelitian. Kali ini akan di bahas bagaimana membuat tabel korelasi secara otomatis.

Nah jika penelitian kita hanya perlu melakukan perhitungan korelasi untuk dua variabel saja seperti gambar di atas maka kita hanya perlu membuat satu tabel saja untuk pembahasan, ini tergantung tujuan penelitian anda karena hasil dan pembahasan (Bab IV) adalah jawaban dari tujuan penelitian. Sedangkan penelitian pada skripsi atau tesis tertentu mengharuskan kita untuk membreak-down variabel penelitian yang ada, bisa variabel bebasnya (X) atau variabel terikatnya (Y). Misalkan variabel X terdiri dari tiga sub variabel / dimensi maka akan terdapat 1 hipotesis mayor (X dan Y) dan tiga hipotesis minor (X1Y, X2Y dan X3Y) sehingga kita perlu membuat 4 tabel korelasi untuk pembahasan. Nah untuk operasi berulang ini dapat dilakukan secara otomatis dengan menggunakan add-in yang saya buat dan saya bagi dengan gratis, silahkan download di sini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan baca dan download di post ini. Berikut cara penggunaannya:

1. Untuk penggunaan Korelasi Spearman anda terlebih dahulu harus memiliki UDF Spearman terinstall di Excel anda, download di sini dan baca petunjuk install-nya.
2. Siapkan data total skor (total Skor data hasil MSI untuk korelasi Pearson) dari masing-masing variabel/sub variabel dengan kolom saling bersebelahan sebagai contoh pada Sheet1 seperti gambar sebagai berikut:
   
3. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Analisis Statistik=> Tabel Korelasi.
4. Pada menu Group Variabel 1 silahkan masukan data variabel/subvariabel X (X1,X2,X3 dan X) melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$3:$E$22
5. Pada menu Group Variabel 1 silahkan masukan data variabel/subvariabel  Y melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$F$3:$F$22
6. Pada menu Column Label 1 silahkan masukan Header (label) variabel/subvariabel  X melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$2:$E$2
7. Pada menu Column Label 2 silahkan masukan Header (label) variabel/subvariabel  Y melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$F$2
8. Pilih teknik korelasinya (Pearson/spearman) kemudian pada menu Output Cells silahkan pilih satu sel saja (pastikan kosong di bawah dan sebelah kanan nya) untuk menampilkan hasil perhitungan melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$H$2. Jika sudah maka tampilan userform seperti gambar berikut:
   
9. Klik buat dan hasilnya akan tampak seperti berikut:
   

Sekian pembahasan kali ini, baca juga Cara MembuatRancangan Acak Lengkap Di Microsoft Excel secara Otomatis, semoga membantu.

Read More

Cara Membuat Perhitungan Manual Korelasi Spearman Secara Otomatis

Pada kesempatan kali ini saya akan membahas tentang bagaimana membuat perhitungan manual Analisis Korelasi Rank Sperman secara otomatis. Perhitungan manual ini biasanya untuk lampiran walaupun sebenarnya sudah ada SPSS yang outputnya dapat digunakan untuk lampiran, namun sebagian dosen pembimbing mengharuskan mahasiswanya untuk melampirkan perhitungan manual. 

Nah untuk membuat perhitungan manual korelasi Spearman secara otomatis dapat menggunakan Excel Add ins yang saya buat dan saya bagi dengan gratis, silahkan download disini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan baca dan download di post ini. Berikut cara penggunaannya:

1. Anda harus terlebih dahulu memiliki UDF Spearman yang terinstall di excel anda download di sini dan baca petunjuk penginstallannya.
2. Siapkan data yang sudah di entri dan dicoding pada Excel 2010/2013 pada Sheet1 sebagai contoh seperti gambar sebagai berikut:
   
3. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Analisis Statistik=> Manual Spearman. 
4. Pada menu DataXY(firs row header) silahkan masukan data yang telah kita entri termasuk headernya melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$1:$D$21
5. Pada menu Sell Output silahkan pilih satu sel saja (pastikan kosong di bawah dan sebelah kanan nya) untuk menampilkan hasil perhitungan melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$E$1.
   
6. Klik Proses! Dan voila...copy paste hasilnya ke MS Word
7. Download template MS Wordnya di sini dan rubah nilai-nilai nya sesuai hasil perhitungan yang diperoleh. Gampang koq.

Sekian pembahasan kali ini, baca juga CaraMembuat Tabel Korelasi Di Microsoft Excel Secara otomatis, semoga membantu.

Read More

Cara Membuat Fungsi (UDF) Korelasi Spearman di Microsoft Excel

Seperti pada pembahasan sebelumnya mengenai Cara Menghitung Analisis Korelasi Spearman Di Micosoft Excel, saya akan membahas mengenai membuat Korelasi Spearman di Microsoft Excel dengan tujuan efesiensi dalam melakukan perhitungan korelasi Spearman tanpa tabel bantu. Berikut langkah-langkah yang dilakukan:

• Aktifkan Microsoft Excel 2010/2013 anda.
• Tampilkan Tab Developer pada Menu Excel  dengan cara =>File => Option => Costumize Ribbon => ceklis menu Developer Kolom kanan
• Pada tab developer aktifkan visual basic
• Setelah window Visual Basic Terbuka kemudian klik insert dan pilih Module
• Ketikan Kode Makro sebagai berikut:

Public Function Spearman(X As Range, Y As Range) As Variant

If X.Count <> Y.Count Then

MsgBox "jumlah X dan Y tidak sama"

End If

N = X.Rows.Count

Dim arrayX() As Variant

Dim arrayY() As Variant

ReDim arrayX(1 To N) As Variant

ReDim arrayY(1 To N) As Variant

For i = 1 To N

arrayX(i) = WorksheetFunction.Rank_Avg(WorksheetFunction.Index(X, i, 1), X, 1)

arrayY(i) = WorksheetFunction.Rank_Avg(WorksheetFunction.Index(Y, i, 1), Y, 1)

Next i

Dim arrayXY() As Variant

ReDim arrayXY(1 To N) As Variant

For i = 1 To N

arrayXY(i) = arrayX(i) * arrayY(i)

Next i

v1 = WorksheetFunction.Sum(arrayX)

v2 = WorksheetFunction.Sum(arrayY)

v3 = WorksheetFunction.Sum(arrayXY)

v4 = WorksheetFunction.SumSq(arrayX)

v5 = WorksheetFunction.SumSq(arrayY)

bawahisi = ((N * v4) - v1 ^ 2) * ((N * v5) - v2 ^ 2)

bawah = Sqr(bawahisi)

atas = ((N * v3) - (v1 * v2))

Spearman = atas / bawah

End Function

• Setelah selesai , kembali pada worksheet dan save data dengan ekstensi Excel Add-In(*.xlam) dengan nama SPEARMAN atau sesuaikan dengan keinginan anda
• Setelah itu buka new file dengan short key CTR+N dan tutup file SPEARMAN tadi.
• Pada file baru klik Tab Developer dan pilih Add-Ins
• Setelah menu Add-Ins terbuka klik Browse dan pilih file SPEARMAN yang kita save tadi dan klik OK
• Sekarang fungsi spearman telah terinstal pada Microsoft Excel anda, untuk menggunakannya tinggal ketik =SPEARMAN(Pilih range variabel X, Pilih range variabel Y)

Untuk yang ingin langsung menginstall dapat download UDF Spearman di sini. Demikian pembahasan Kali ini lihat juga pembahasan mengenai Cara Membuat Manual Korelasi Rank Spearman Secara Otomatis, semoga membantu.

Read More

Cara Cepat Kategorisasi Data Kuisioner Di Microsoft Excel

Halo, kali ini ESI akan membahas cara mengkategorikan variabel maupun sub variabel penelitian di Microsoft Excel. Berikut salah satu contoh metode yang biasa digunakan:

Nilai terbesar   = Skor ideal terbesar x Jumlah pernyataan

                        = 5 x 4

                        = 20

Nilai terkecil    = Skor ideal terkecil x Jumlah pernyataan

                        = 1 x 4

                        = 4

Rentang           = Nilai terbesar – Nilai terkecil

                        = 20 – 4

                        = 16

Panjang kelas  = Rentang : Banyak kelas (kategori)

                        = 16 : 3

                        = 5.33

Rentang interval untuk masing-masing kategori adalah:

Buruk  = 4 – 9

Cukup = 10 – 14

Baik     = 15 – 20

Nah untuk melakukannya secara cepat tanpa perlu menghitung nilai maksimal, nilai minimal dan seterusnya dapat menggunakan UDF (User Defined Function) yang saya buat. Silahkan Download di sini dan baca petunjuk install-nya. UDF adalah fungsi atau formula buatan kita sendiri yang tidak disediakan oleh excel. Bagi yang belum bisa menginstal UDF pada excel anda bisa juga baca di sini. Ok setelah UDF terinstal maka kita punya formula baru di excel untuk digunakan berikut cara menggunakan formula kat pada excel :

1. Siapkan data yang sudah di entri dan dicoding pada Excel 2010/2013 pada Sheet1 sebagai contoh seperti contoh sebagai berikut:
   
2. Pilih sel N3 dan ketik =kat(B3:K3;5;{"Tinggi"\"Sedang"\"Rendah"}) dan tekan ENTER . lalu arahkan pointer pada sudut kanan bawah sel sampai muncul tanda + dan drag ke bawah sampai responden terakhir. Sekarang kategori motivasi pegawai semua responden telah di dapat. (titik koma [;] dapat diganti dengan koma [,] tergantung regional setting window anda.
   
3. B3:K5 adalah range # 5 adalah skor maksimal # {"Tinggi"\"Sedang"\"Rendah"} adalah kategori yang diinginkan. Sesuaikan dengan penelitian anda jika memiliki skor maksimal yang berbeda atau ingin merubah dan menambahkan kategorinya.
4. Setelah itu kita hitung distribusi frekuensinya secara otomatis dengan Add In yang saya buat dan saya bagi dengan gratis, silahkan download Add In-nya disini ( yang ini dapat untuk menghitung multi kolom jadi bisa buat banyak tabel tinggal taruh kolom kategori dari variabel-variabelnya bersebelahan) atau dapat pula menggunakan Add In Excel pada pembahasan sebelumnya di sini (yang ini Cuma bisa bikin satu-satu tabelnya).
5. Excel Add in pada poin 4 tidak bisa berdiri sendiri harus di install bersama Add in induk, silahkan baca dan download di postini.

Sekian pembahasan kali ini, baca juga CaraPerhitungan Analisis Korelasi Spearman di Microsoft Excel, semoga membantu.

Read More

Cara Mengolah Data Kuisioner di Microsoft Excel Secara Otomatis IV

Kita lanjutkan pembahasan sebelumnya seri 1,2 dan 3, kali ini masih mengolah data hasil kuisioner dengan tipe pertanyaan terbuka. Kalau sebelumnya mengolah data numerik, nah sekarang akan di bahas mengenai pengolahan data text dari pertanyaan terbuka pada kuisioner.Contohnya : 1.Lokasi tempat tinggal : .........................................................................

Nah untuk membuat distribusi jawaban dari data text biasanya kita harus membuat kolom bantu dengan fungsi Countif, Untuk melakukannya secara otomatis dapat menggunakan Excel Add In yang saya buat dan saya bagi dengan gratis, silahkan download disini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan  baca dan download di post ini. Berikut cara penggunaannya:

1. Siapkan data yang sudah di entri pada Excel 2010/2013 pada Sheet1 sebagai contoh seperti contoh sebagai berikut:
   
2. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Data Kuisioner => DF Text Data.
3. Pada menu Text Data silahkan masukan data yang telah kita entri melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$3:$B$12
4. Pada menu Sell Output silahkan pilih satu sel saja (pastikan kosong di bawah dan sebelah kanan nya) untuk menampilkan hasil perhitungan melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$D$3. Jika sudah maka tampilan userform seperti gambar berikut
   
5. Klik Buat tabel maka akan diperoleh tabel seperti gambar berikut
   
6. Ganti header “Kategori” menjadi “Lokasi Tempat Tinggal”.

Sekian pembahasan kali ini, baca juga Cara CepatKategorisasi Data Kuisioner Di Microsoft Excel, semoga membantu.
 

Read More

Cara Mengolah Data Kuisioner di Microsoft Excel Secara Otomatis III

OK, sekarang kita sudah masuk ke seri ke 3 dari pengolahan data kuisioner secar otomatis di Excel. Pada pembahasan sebelumnya seri 1 dan 2 kita sudah bisa mengolah data kuisioner secara otomatis baik dari jawaban terhadap variabel penelitian dan karakteristik responden, nah pada pembahasan kali ini saya masih membahas pengolahan data karakteristik responden khusus untuk pertanyaan usia. Lho koq usia lagi? Kalau pada pembahasan sebelumnya pertanyaan soal Usia/Umur merupakan pertanyaan tertutup artinya responden diberi pilihan jawaban yang sudah disediakan. Sedangkan untuk tipe pertanyaan terbuka dimana responden harus menulis jawabannya pada kuisioner contohnya : 1. Usia Anda : .............................Tahun

Nah untuk tipe pertanyaan seperti di atas kita harus membuat tabel distribusi jawaban dengan mengkategorikan kelompok umur dengan kolom bantu. Kali ini saya akan membahas bagaimana membuat tabel distribusi jawaban secara otomatis tanpa kolom bantu. Oh ya perlu diketahui juga kategori kelompok Usia/Umur ditentukan oleh banyak macam, menurut pengalaman saya ada yang direkomendasikan dosennya untuk menggunakan dasar teori tertentu ada pula yang menyarankan selisih 10 tahun untuk tiap kategori dan juga menggunakan Distribusi frekuensi. Untuk pembahasan kali ini saya akan menggunakan kategori dengan distribusi frekuensi.

Untuk perhitungannya dapat menggunakan Excel Add In yang saya buat dan saya bagi dengan gratis, silahkan download disini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan baca dan download di post ini. Berikut cara penggunaannya:

1. Siapkan data yang sudah di entri dan dicoding pada Excel 2010/2013 pada Sheet1 sebagai contoh seperti contoh sebagai berikut:
   
2. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Data Kuisioner => DF Umur.
3. Pada menu Data silahkan masukan data yang telah kita entri melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$3:$D$18
4. Pada menu Ketik jumlah Kategori silahkan pilih ketik jumlah kategori umur yang kita inginkan misalkan  3 kategori
5. Pada menu Sell Output silahkan pilih satu sel saja (pastikan kosong di bawah dan sebelah kanan nya) untuk menampilkan hasil perhitungan melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$F$3. Jika sudah maka tampilan userform seperti gambar berikut
   
6. Klik Buat tabel maka akan diperoleh tabel seperti gambar berikut
   
7. Ganti Header Kategori dengan Umur
8. Kenapa pakai header “Kategori” biar bisa di pake buat menghitung jawaban lain dengan satuan tahun (lama kerja, lama keanggotaan, pengalaman dll) tinggal diganti aja

Sekian pembahasan kali ini, baca juga kelanjutannya di Cara Mengolah Data Kuisioner di Microsoft Excel SecaraOtomatis IV, semoga membantu.

Read More

Cara Mengolah Data Kuisioner di Microsoft Excel Secara Otomatis II

Masih di Excel Statistik Indonesia kali ini saya akan melanjutkan bahasan sebelumnya mengenai mengolah data jawaban responden terhadap variabel penelitian dari kuisioner. Kali ini saya akan membahas mengenai cara mengolah data karakteristik responden, sebagai contoh adalah kuisioner sebagai berikut:

Kalau pada pembahasan sebelumnya pada jawaban responden terhadap variabel penelitian yang memiliki pilihan jawaban yang sama, berbeda halnya dengan data responden yang memiliki pilihan jawaban bervariasi seperti pada contoh di atas. Untuk membantu memudahkan anda mengolah data responden dapat menggunakan Excel Add In yang saya buat dan saya bagi dengan gratis, silahkan download di sini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan baca dan download di post ini. Berikut cara penggunaannya:

1. Siapkan data yang sudah di entri dan dicoding pada Excel 2010/2013 pada Sheet1 sebagai contoh dan gunakan teknik koding jawaban a = 1, b = 2 dan seterusnya seperti contoh sebagai berikut:
   
2. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Data Kuisioner => MultiDynamicTable.
3. Pada menu Data Coding silahkan masukan data yang telah kita entri melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$3:$G$18
4. Pada menu Output Cells Kuisioner silahkan pilih satu sel saja (pastikan kosong di bawah dan sebelah kanan nya) untuk menampilkan hasil perhitungan melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$G$3. Jika sudah maka tampilan userform seperti gambar berikut
   
5. Klik Generate dan hasilnya akan tampak seperti berikut:
   
6. Sesuaikan Angka Koding dengan kuisioner (manual aja hehe...) seperti ini:
   

Sekian pembahasan kali ini, baca juga kelanjutannya di Cara Mengolah Data Kuisioner di Microsoft Excel SecaraOtomatis III, semoga membantu.

Read More