APLIKASI KRUSKALL-WALLIS (UJI BEDA > 2 SAMPEL INDEPENDENT)

Analisis ini untuk menguji perbedaan > 2 sampel independen. Kruskall-wallis termasuk dalam kategori statistik nonparametris. Data yang dapat dianalisis dengan Kruskall-Wallis (KW) dapat berupa data ordinal maupun data nominal.  Pripsip penggunaan analisis ini sama dengan ANOVA namun perbedaannya adalah pada data yang dianalisis. Teknik ini umumnya digunakan sebagai alternative jika uji asumsi pada ANOVA tidak dapat terpenuhi

STUDI KASUS

Sebuah survey dilakukan untuk mengetahui perbedaan kinerja berdasarkan masa kerja dan tingkat pendidikan.

Kinerja diukur dengan skala kategori yaitu kode 1 adalah kinerja < 65 (kurang), kode 2 untuk kinerja kategori baik (66 – 80), dan kode 3 untuk kinerja di atas 80. Data diambil dari 31 orang karyawan Bank ABC

Hipotesis yang diajukan adalah :

Hipotesis 1

Ho          : tingkat kinerja karyawan berdasarkan masa kerja adalah sama

Ha           : tingkat kinerja karyawan berdasarkan masa kerja adalah berbeda

Hipotesis 2

Ho          : tingkat kinerja karyawan berdasarkan pendidikan adalah sama

Ha           : tingkat kinerja karyawan berdasarkan pendidikan adalah berbeda

PENYELESAIAN 1 (Hipotesis 1)

data ambil di sini –> DATA KRUSKALL WALLIS

Pertama. Klik Analyze > Nonparametrics Test > K independent samples

Masukkan variabel Perf ke kotak Test Variable list, dan Masa ke Grouping Variable

Klik Define Range, kemudian masukkan nilai 1 pada Minimum dan 3 pada maksimum, laku klik Continue

Pilih Option > beri tanda pada pilihan Deskriptif, lalu Continue..

Dan OK untuk mendapatkan hasil Uji

HASIL

Pada bagian pertama kita membahas mengenai deskriptive statistics. Berdasarkan hasil uji diketahui bahwa jumlah sampel yang digunakan adalah sebanyak 31. Rata-rata kinerja karyawan adalah 2.06 dengan standar deviasi 0,629. Nilai minimum kinerja adalah 1 dan maksimum adalah 3

Di bagian kedua, Hasil Uji Kruskall-Wallis menunjukkan ranking. Pemeringkatan ini menunjukkan bahwa rata-rata ranking untuk karyawan dengan masa kerja < 5 tahun sebesar 15.18, masa kerja 6 – 10 tahun sebesar 20.20 dan masa kerja > 11 tahun sebesar 12.70.

Output terakhir adalah Test statistik. Hasil uji menunjukkan nilai Chi-Square 4.690 dengan Asymp. Sig 0,096. Karena nilai Asymp. sig > 0,05 naka dapat disimpulkan bahwa Ho diterima, dan Ha ditolak. Dengan kata lain, tidak ada perbedaan kinerja berdasarkan masa kerja.