UJI McNEMAR
KONSEP DASAR UJI McNEMAR
Uji McNemar adalah metode statistik non-parametrik yang digunakan untuk membandingkan perbedaan dalam distribusi kategori dua variabel berpasangan. Metode ini sering digunakan dalam penelitian observasional dan eksperimen di mana kita ingin mengevaluasi apakah terdapat perubahan signifikan dalam proporsi kategori variabel setelah intervensi atau peristiwa tertentu.
Uji McNemar adalah uji statistik yang non-parametrik, yang berarti metode ini tidak memerlukan asumsi distribusi tertentu pada data. Hal ini membuatnya cocok untuk situasi di mana data tidak memenuhi asumsi normalitas atau ketika jumlah pengamatan dalam kelompok berpasangan terbatas. Metode ini juga efektif dalam mengatasi data yang bersifat diskrit atau berkategori. Skala data yang digunakan dalam Uji McNemar yaitu data nominal.
Prinsip dasar uji McNemar adalah dengan membandingkan frekuensi pengamatan yang muncul pada keempat kombinasi kategori variabel yang mungkin terjadi dalam kelompok berpasangan. Keempat kombinasi tersebut adalah: kejadian yang tidak berubah pada kedua variabel, kejadian yang berubah dari kategori 1 ke kategori 2, kejadian yang berubah dari kategori 2 ke kategori 1, dan kejadian yang berubah pada kedua kategori. Uji McNemar memanfaatkan tabel kontingensi 2×2 yang berisi frekuensi observasi pada masing-masing kombinasi kategori variabel.
KELEBIHAN & KEKURANGAN UJI McNEMAR
Uji McNemar memiliki beberapa kelebihan, diantaranya :
- Non-parametrik: Uji McNemar adalah metode statistik non-parametrik, yang berarti tidak ada asumsi tertentu tentang distribusi data yang harus dipenuhi. Metode ini lebih fleksibel dan dapat digunakan pada data yang tidak terdistribusi normal atau memiliki karakteristik non-parametrik.
- Cocok untuk data berpasangan: Uji McNemar dirancang khusus untuk membandingkan perbedaan dalam distribusi kategori dua variabel berpasangan. Metode ini memperhitungkan perubahan dalam proporsi kategori antara dua waktu pengamatan atau kondisi yang berbeda.
- Tidak bergantung pada variasi umum: Uji McNemar fokus pada perubahan individu dalam pasangan pengamatan, tidak bergantung pada variasi umum atau faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi hasil. Hal ini membuatnya lebih sensitif dalam mendeteksi perubahan yang signifikan dalam variabel yang sedang diuji.
Selain memiliki kelebihan, Uji McNemar juga memiliki kekurangan, diantaranya :
- Terbatas pada dua kategori: Uji McNemar hanya dapat digunakan untuk membandingkan perbedaan dalam distribusi kategori dua variabel. Metode ini tidak dapat digunakan jika variabel memiliki lebih dari dua kategori.
- Sensitivitas terhadap ukuran sampel: Uji McNemar dapat kurang sensitif jika ukuran sampel yang digunakan terlalu kecil. Jika jumlah pasangan pengamatan terbatas, uji ini mungkin memiliki kekuatan yang lebih rendah dalam mendeteksi perbedaan yang signifikan.
- Tidak memberikan informasi tentang arah perubahan: Uji McNemar hanya memberikan informasi apakah ada perbedaan yang signifikan dalam distribusi kategori, tetapi tidak memberikan informasi tentang arah perubahan (misalnya, kategori mana yang mengalami peningkatan atau penurunan).
- Bergantung pada pengamatan berpasangan: Uji McNemar membutuhkan data yang terpasangan, di mana pengamatan dilakukan pada subjek yang sama dalam dua kondisi atau waktu yang berbeda. Jika tidak ada pasangan pengamatan yang jelas, metode ini tidak dapat digunakan.
Dalam memilih metode statistik yang tepat, penting untuk mempertimbangkan karakteristik data, tujuan analisis, dan pertimbangan statistik yang relevan. Uji McNemar memberikan alternatif yang kuat dalam membandingkan perbedaan dalam distribusi kategori dua variabel berpasangan, tetapi juga memiliki batasan yang perlu dipertimbangkan.
Contoh Kasus : Seorang pemilik toko ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan atau pengaruh pembelian suatu produk di toko AS28 sebelum adanya diskon harga dan sesudah adanya diskon harga.
BERIKUT CARA UJI MCNEMAR DI SPSS:
- Siapkan tabulasi data di Excel, lalu input data atau masukan data ke SPSS pada Page Data View.
- Jangan lupa isikan juga pada Page Variable View.
- Selanjutnya isikan Value Label tiap variabel (Sebelum dan Sesudah), skor 0 untuk tidak beli dan skor 1 untuk mem
- Selanjutnya melakukan Uji McNemar, dengan cara pilih Analyze – Nonparametric Test – Legacy Dialogs – 2-Related Samples.
- Muncul kotak dialog Uji McNemar, seperti ini :
- Masukan Data Sebelum ke kolom Variable 1 dan data Sesudah ke kolom Variable 2, dibagian Test Type pilih McNemar, lalu pilih OK.
- Keluar Output SPSS untuk Uji McNemar :
- Kriteria Pengujian Uji McNemar :
- Nilai Sig. (2-Tailed) > 0.05 berkesimpulan Tidak ada perbedaan secara signifikan.
- Nilai Sig. (2-Tailed) < 0.05 berkesimpulan Ada perbedaan secara signifikan.
- Interpretasi Output Uji McNemar :
Ada 2 responden yang tidak melakukan pembelian baik sebelum dan sesudah adanya diskon harga dan ada 20 responden yang awalnya tidak melakukan pembelian sebelum adanya diskon harga, namun sesudah adanya diskon harga melakukan pembelian. (Tabel Crosstabs)
Ada 6 responden yang awalnya melakukan pembelian sebelum adanya diskon harga, namun sesudah adanya diskon harga responden tersebut tidak melakukan pembelian dan ada 7 responden yang tetap melakukan pembelian baik sebelum adanya diskon harga maupun sesudah adanya diskon harga. (Tabel Crosstabs)
Diketahui nilai Asymp. Sig. (2-Tailed) sebesar 0.011 (<0.05) maka bisa disimpulkan bahwa ada perbedaan secara signifikan antara data sebelum dan data sesudah, yang artinya dengan adanya diskon harga mampu memberikan pengaruh signifikan terhadap pembelian suatu produk di toko AS28. (Tabel Test Statistics)