Analisis Data Eksploratif : Contoh Soal Analisis Tabel Kontingensi Tiga Arah

📋 Daftar Isi

Soal

Buat tabel kontingensi tiga arah dengan memilih tiga variabel kategorik yang sesuai sebagai variabel yang mempengaruhi, variabel terpengaruh, dan variabel kontrol. Kemudian lakukan perhitungan dan interpretasi untuk: conditional association dan marginal association.

Keterangan:

Terdampak : Status pekerja menurut dampak Covid-19. Pekerja terdampak = 1, Pekerja yang tidak terdampak = 0
Jenis kelamin : Laki-laki=1, Perempuan=0.
Pendidikan : Tamat Diploma/Univ=2, Tamat SMA/K=1, Tidak atau Tamat SD/SMP=0.
Status perkawinan: Kawin=1, Belum/Pernah Kawin=0.
Daerah: daerah tempat tinggal. Perkotaan=1, Perdesaan=0.
Sektor: bidang kegiatan dari pekerjaan (lapangan usaha). Sektor Primer=0, sektor sekunder=1, sektor tersier=2.
Status Kerja: status pekerjaan. Formal=1, Informal=0.
Internet: penggunaan internet pada pekerjaan. Menggunakan=1, Tidak menggunakan=0.

Data dapat diakses melalui tautan berikut.

Penyelesaian

Membuat Tabel Kontingensi Tiga Arah

Pada contoh kali ini kita akan mencoba menganalisis tiga variabel yaitu Sektor sebagai variabel yang mempengatuhi (X), Terdampak sebagai variabel yang terpengaruh (Y) dan Daerah sebagai variabel kontrol (Z). Tentunya apabila teman-teman ingin memilih variabel lain bisa saja. Pastinya harus disesuaikan dengan kebutuhan.

Langkah awal untuk mempermudah dalam pembuatan tabel, kita dapat memanfaatkan keterangan yang terdapat pada soal, yaitu dengan merubahnya menjadi bentuk angka. Sehingga diperoleh tabel sebagai berikut.

Kemudian buatlah pivot table dengan menempatkan daerah dan sektor pada baris dan terdampak pada kolom. Sehingga diperoleh bentuk pivot tabel seperti berikut.

Tentunya bentuk pivot table dapat beragam, kita dapat menambahkan atau mengurangi elemen yang ada padad pivot table. Kembali lagi, sesuaikan dengan kebutuhan analisis yang bertujuan untuk mempermudah kita. Selanjutnya, dapat kita buat tabel kontingensi tiga arahnya.

Analisis Tabel Marginal dan Marginal Association

Untuk melakukan analisis tabel marginal, kita perlu mengambil dua variabel saja atau dengan kata lain kita mengabaikan satu variabel lainnya. Dalam hal ini kita akan mengabaikan variabel sektor. Diperoleh tabel sebagai berikut.

Kemudian kita hitung nilai MOR nya.

\[MOR=\frac{2779 \times 347}{648 \times 545}\] \[MOR=2.73\]

Interpretasi

MOR = 2.73 artinya ada asosiasi antara Status pekerja terdampak Covid dengan Daerah tempat tinggal karena MOR <> 1. Pekerja yang bertempat tinggal di daerah Perdesaan mempunyai kecenderungan untuk terdampak Covid 2.73 kali dibandingkan pekerja yang bertempat tinggal di daerah perkotaan.

Analisis Tabel Parsial dan Conditional Association

Tabel parsial akan berupa tabel kontingensi dua arah, Tabel parsial untuk tabel kontingensi hubungan antara daerah tempat tinggal pekerja dengan status terdampak Covid, dengan variabel kontrol sektor dan terdiri dari 3 bagian karena variabel kontrol sektor mempunyai tiga kategori.

Berikut ini tabel yang diperoleh beserta perhitungan nilai COR nya.

\[COR=\frac{1726 \times 42}{98 \times 180}\] \[COR=4.11\]

\[COR=\frac{360 \times 60}{119 \times 70}\] \[COR=2.59\]

\[COR=\frac{693 \times 245}{431 \times 295}\] \[COR=1.34\]

Interpretasi

Hasil nilai COR Sektor primer = 4.11; COR Sektor sekunder = 2.59; COR Sektor tersier = 1.34. Ketika nilai COR tidak sama dengan 1, artinya ada asosiasi antara daerah tempat tinggal dengan kecenderungan pekerja untuk Terdampak Covid-19. Nilai COR Sektor Primer = 4.11, berarti pekerja dengan sektor primer yang bertempat tinggal di perdesaan punya kecenderungan untuk terdampak covid 4.11 kali dibandingkan pekerja yang bertempat tinggal di perkotaan. Sementara itu, nilai COR Sektor sekunder = 2.59, berarti pekerja dengan sektor sekunder yang bertempat tinggal di perdesaan punya kecenderungan untuk terdampak Covid 2.59 kali dibandingkan pekerja yang bertempat tinggal di perkotaan. Dan nilai COR Sektor tersier = 1.34, berarti pekerja dengan sektor tersier yang bertempat tinggal di perdesaan punya keecenderungan untuk terdampak Covid 1.34 kali dibandingkan pekerja yang bertempat tinggal di perkotaan.Ketiga hal ini menunjukkan bahwa dimanapun sektor pekerjaannya, jika bertempat tinggal di perdesaan maka punya kecenderungan lebih besar untuk terdampak Covid dibandingkan yang bertempat tinggal di perkotaan.