Uji Ketergantungan

 Secara harafiah, crosstab adalah penyajian data yang antara variabelnya disusun pada baris dan kolom. Kegunaan crosstab akan kita pelajari pada uji keterganttungan berikut.

Uji ketergantungan adalah  uji untuk mengetahui apaka antar variabel ada hubungan saling ketergantungan / saling mempengaruhi . Uji ketergantngan ini ditujukan untuk data nominal / kategorial. Berikut adalah data mengenai jenis pekerjaan, jrnis kelamin dan pendidikan dari 15 orang

jenis_kelamin	pekerjaan	pendidikan
1	1	2
1	2	2
2	2	3
2	2	1
2	3	1
1	3	1
1	1	2
1	3	3
2	2	1
1	3	3
2	3	1
2	3	1
1	1	2
2	3	3
2	2	1

Kode jenis kelamin : 1 = wanita, 2 = pria

Kode pekerjaan : 1 = karyawan, 2 = pns , 3 = swasta

Pendidikan  :  1 = sarjana  , 2 =  sma , 3 = d3

                                

A. Hubungan Jenis Kelamin dengan Pekerjaan

Sebagai contoh pertama, kita akan menguji apakah ada hubungan antara jenis kelamin dan pekerjaan. Lakukan langkah-langkah berikut :

1.    Masukkan data tersebut pada SPSS. Pastikan melakukan pengkodean untuk data kategori.
2.    Klik menu Analyze > Descriptive Statistics > Crosstab

3.      Karena kita menguji antara jenis kelamin dan pekerjaan, masukkan variabel jenis kelamin pada kotak Row(s) dan variabel pekerjaan pada kotak Column(s)

4.    Klik menu Statistics  . Aktrifkan menu Chi-square lalu klik Continue.

5.    Untuk memproses klik OK
Maka pada output akan muncul 3 buah hasil analisa, berikut adalah penjelasannya :
Output 1 :

Output pertama ini memberi informasi mengenai banyaknya data yang diproses. Kolom valid menunjukkan banyaknya data yang bisa diproses. Kolom Missing menunjukkan banyaknya data yang hilang (tidak diisi)

Output 2 :

Output ke 2 inilah yang disebut dengan Crosstab atau tabel silang. Perhatikan bahwa variabel pekerjaan disusun pada kolom dan variabel jens kelain disusun pada baris.
Angka menunjukkan banyaknya orang yang bersesuaian antar variabel. Contoh : terdapat 1 orang wanita yang bekerja sebagai pns, 4 orang pria bekerja sebagai pns dan seterusnya.

Output ke 3

Output ke 3 ini merupakan hasil dari uji ketergantungan. Kita dapat menentukan apakah ada hubungan antara pekerjaan dan jenis kelamin. Nilai yang kita gunakan adalah  nilai Pearson Chi-square pada kolom Asymp. Sig (2-sided) yang disebut dengan nilai probabilitas (signifikansi).

 Dari output di atas, didapat nilai probabilitas  Chi-Square  adalah 0.086.
SPSS secara default menggunakan probabilitas 0.05.

Untuk uji ketergantungan dengan chi-square apabila probabilitas Chi-Square < 0.05 maka antar variabel yang diuji ada ketergantngan.

Apabila probabilitas Chi-Square > 0.05 maka antar variabel tidak ada hubungan.

Dari tabel diatas terlihat bahwa probabilitas  Chi-Square 0.086 > 0.05. Jadi tidak ada hubungan antara jenis kelamin dan pekeraan yang dipilih.

B. Hubungan  Pendidikan dan Pekerjaan

Untuk contoh yang ke – 2, kita akan menguji apaa ada ungan antara pendidikan dan pekerjaan yang dipilih. Berikut langkah-langkanya:

1.    Klik menu Analyze > Descriptive Statistics > Crosstab
2.    Karena kita menguji antara pendidikan  dan pekerjaan, masukkan variabel pendidikan pada kotak Row(s) dan variabel pekerjaan pada kotak Column(s)

3.    Klik menu statistcs. . Aktifkan pilihan Ci-square. Lalu klik Continue.

4.    Klik OK untuk melakukan analisa.
Maka pada jendela output terdapat 3 hasil yang muncul. Berikut adalah penjelasannya :
Output 1.

Output pertama ini merupak informasi mengenai jumlah data yang diproses.

Output 2

Output ke-2 ini merupakan tabel silang yang menunjukkan jumlah masing orang

Output 3

Output ke – 3 merupakan hasil analisa Chi-Square. Terlihat bahwa probabilitas Chi-Square adalah 0,023. Karena 0.023 < 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa ada hubungan antara jenis pekerjaan dan tingkat pendidikan.