Tampilkan postingan dengan label Statistik. Tampilkan semua postingan
Tampilkan postingan dengan label Statistik. Tampilkan semua postingan

Kamis, 17 September 2020

Uji Homogenitas Sederhana (Pemahaman Awal) untuk Laboratorium Pengujian

Uji Homogenitas Sederhana (Pemahaman Awal) untuk Laboratorium Pengujian

Uji homogenitas sederhana untuk laboratorium pengujian

Uji homogenitas sering kali terdengar di telinga kita, namun terkadang masih ada yang belum memahami bagaimana cara menganalisisnya. Pada artikel ini, saya mencoba memberikan ulasan tentang cara menentukan homogenitas suatu populasi untuk dijadikan sebagai sampel. Perlu kami sampaikan di awal bahwa uji ini sebenarnya diperuntukkan untuk menentukan tingkat kesamaan variansi dari suatu populasi.

Pengantar

Bagi pemikiran awam, uji homogenitas digunakan untuk menentukan tingkat variansi sampel. Padahal... berdasarkan ilmu statistik, uji homogenitas digunakan untuk menentukan kesamaan sifat atau karakter suatu populasi. Sehingga apabila dilakukan pengambilan sampel di bagian manapun hasilnya tidak berbeda secara signifikan.

Satu hal lagi yang saya sampaikan uji homogenitas harus dilakukan pada waktu yang tidak berbeda alias bersamaan. Sebab jika kita melakukannya pada waktu yang berbeda maka uji homogenitas tidak berlaku lagi. Jika teman-teman bertanya: Jadi uji apa namanya? yaitu Uji Stabilitas. Namun kita tidak membahasnya pada artikel yang sama, jika anda ingin mempelajarinya silahkan ke artikel di bawah ini.
Baca Juga: Uji Stabilitas Populasi Untuk Pengendalian Mutu Laboratorium
Baik kita lanjut lagi pembahasannya, cara menghitung uji homogenitas sangatlah mudah dan dapat menggunakan teknik sederhana dan teknik yang agak rumit. Saya biasa menghitung uji homogenitas menggunakan Excel untuk pekerjaan sehari-hari.

Namun saya juga terkadang menghitung homogenitas menggunakan aplikasi SPSS (Statistical Package for The Social Sciences) pada saat menyelesaikan studi Magister waktu itu. Jika kita baca lagi kepanjangan dari SPSS, bahwa aplikasi tersebut awalnya hanya untuk penelitian sosial tetapi seiring dengan perkembangan teknologi dan ilmu pengetahuan, aplikasi tersebut dapat digunakan untuk berbagai bidang.

Mengapa Uji Homogenitas Penting Untuk Dibahas?

Sesuai dengan headline di atas, pasti ada yang penasaran "untuk apa sih uji homogenitas di lakukan oleh laboratorium?". Baik saya coba mendudukkan dulu esensi dari uji homogenitas.

Hal ini penting untuk kita kaji lebih lanjut mengingat apabila kita tidak bisa memastikan tingkat kehomogenan populasi yang akan diambil menjadi sampel maka bias atau standar deviasinya akan besar. Jika dianalisis lebih lanjut, bias atau standar deviasi yang besar tersebut akan menyumbang nilai ketidakpastian yang besar pula.
Baca Juga: Cara Menghitung Rata Rata Data Hasil Pengujian Menggunakan Excel
Untuk itu sebelum kita ambil sampel dari suatu populasi maka harus ditentukan terlebih dahulu tingkat homogenitasnya. Apabila berdasarkan hasil uji homogenitas ternyata populasi tersebut tidak homogen maka diperlukan suatu tindakan lagi. Biasanya tindakan yang sering dilakukan adalah mengaduk kembali bahan yang akan kita ambil sampelnya. Misalnya kita ingin membuat kontrol sampel dari bahan makanan seperti beras merah. Maka, kita harus mengaduk beras merah tersebut hingga benar-benar homogen.

Selanjutnya, uji kembali populasi tersebut hingga diperoleh kesimpulan bahwa populasi bersifat homogen.

Apa Saja yang Harus Ditentukan Uji Homogenitasnya?

Berdasarkan headline di atas maka langsung saya jawab Semua. Karena jika kita bekerja dibidang laboratorium maka sangat berhubungan erat dengan kegiatan pengendalian mutu laboratorium. Oleh sebab itu sebagai langkah awal adalah memastikan bahwa sampel yang kita ambil berasal dari populasi yang homogen.

Uji homogenitas sangat sering digunakan pada saat kita sedang mempersiapkan kontrol sampel secara internal atau persiapan sampel untuk uji banding laboratorium apabila Lab teman-teman yang kan menjadi penyelenggara uji banding laboratorium.

Tahap ini dilakukan setelah kita mendapatkan sekumpulan (populasi) bahan kandidat sampel. Setelah kita mengaduk atau mengayak bahan tersebut, barulah kita harus menghitung tingkat kehomogenan bahan yang kita persiapkan.

Rumus Menghitung Homogenitas

Agar kita mengetahui kesamaan variansi bahan maka bisa dihitung menggunakan Uji F. Uji F adalah salah satu teknik pengujian secara statistik untuk menguji koefisien regresi secara simultan serentak atau bersamaan. Uji F tersebut juga dapat digunakan untuk membandingkan 2 atau lebih perlakuan dalam satu kelompok atau kita sebutlah disini bahan kandidat sampel melalui uji pengulangan.

Uji variansi sering juga digunakan untuk mendefinisikan istilah uji f ini yaitu analisis of varians (ANOVA). Jika kita ingin mendapatkan suatu kesimpulan dari operasi perhitungan maka nilai perhitungan harus dibandingkan dengan nilai standar atau acuan. Nilai standar atau acuan tersebut yaitu nilai F Tabel.

Uji F

Di dalam kita menentukan uji F, kita harus membandingkan nilai F tabel dengan F hitung. Nah, tugas kita saat ini adalah mencari nilai F perhitungan. Untuk mendapatkan nilai tersebut, terlebih dahulu harus ditentukan variansi sampling (Ss kuadrat) dan variansi keberulangan analisis (Sa kuadrat). Nilai nilai variansi tersebut bisa ditentukan dari MSB (Mean Square Bentween) dan MSW (Mean Square Within).

Rumus menghitung MSB dapat anda lihat seperti gambar berikut ini:

rumus msb pada uji f

Sedangkan untuk menghitung MSW dapat dilakukan menggunakan rumus dibawah ini:

rumus msw pada uji f

Keterangan rumus di atas adalah:
  • a = data pada ulangan pertama
  • b = data pada ulangan kedua
  • X bar = rata-rata
  • n = jumlah data atau total seluruh pengulangan

Setelah kita dapatkan nilai MSB dan MSW maka uji homogenitas bahan dapat di tentukan dengan uji F yang dievaluasi berdasarkan 2 kriteria. Kriteria tersebut saya dapatkan dari dokumen KAN DPLP 23 Tanggal 16 Desember 2015.

Rumus Mencari F Hitung

Pada kriteria pertama ini, nilai F perhitungan dapat diketahui melalui perbandingan langsung antara MSB dan MSW. Lebih jelaskan silahkan lihat pada rumus dibawah ini:

nilai f hitung cara pertama

Setelah kita dapatkan nilai dari hasil perbandingan MSB dan MSW maka tahap berikutnya adalah menbandingkannya dengan nilai F pada tabel. Syarat untuk menyatakan bahwa bahan tersebut sudah homogen adalah F hitung harus lebih kecil dari F tabel (F hitung < F tabel).

Untuk melihat data pada F tabel silahkan lihat tabel untuk derajat bebas (alpha) 0,05 atau tingkat kepercayaan 95% kemudian lihat data pada kolom n-1 (jumlah data dikurangi 1). Tabel uji F tersebut bisa anda lihat disini.

Contoh Soal Perhitungan Uji Homogenitas

Setelah kita bahas bagaimana menentukan homogenitas suatu bahan dan uji statistik yang digunakan, maka selanjutnya akan kita coba menentukan uji homogenitas. Mudah mudahan dengan kami sajikan contohnya, maka dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam.

Contoh Soal

Suatu laboratorium akan mengembangkan suatu kontrol sampel untuk dijadikan sebagai bahan acuan internal laboratorium. Bahan yang akan dijadikan adalah tepung terigu yang berasal dari pasar merek x. Kandidat bahan acuan internal tersebut akan digunakan untuk memantau pengujian Fe (besi) dan Zn (seng) di dalam sampel tepung terigu.

Tahap yang harus dilakukan adalah melakukan proses homogenisasi sampel menggunakan teknik tertentu. Saya tidak akan membahas teknik pembuatan kontrol sampel karena tidak akan bisa dijelaskan pada saat yang bersamaan.

Setelah kita yakin bahwa kandidat bahan acuan tersebut telah homogen maka ambil 10 titik dan masukkan ke dalam wadah tertentu. Kemudian uji 10 sampel tersebut menggunakan instruksi kerja  yang sudah di verifikasi atau validasi yang digunakan oleh laboratorium. setipa sampel yang diambil tadi dilakukan pengujian secara duplo (duplikasi sampel).

Setelah diperoleh data hasil pengujian 10 sampel tadi, maka kita akan menghasilkan 20 data yang diperoleh dari pengujian pada waktu yang bersamaan. Baiklah saya akan contohkan data yang diperoleh seperti pada tabel berikut ini:


Setelah kita mendapatkan hasil dari pengujiannya maka kita hitung MSB dari pengujian tersebut, cara menghitungnya saya sajikan ke dalam worksheet excel berikut ini:


Berdasarkan perhitungan menggunakan rumus MSB yang saya jabarkan sebelumnya, maka nilai dari MSB hasil pengujian Fe di dalam tepung terigu adalah 0,00468. Nah, selanjutnya kita juga harus menghitung nilai MSW, dimana hasilnya juga saya jabarkan pada contoh worksheet berikut ini:


Berdasarkan hasil perhitungan secara statistik, maka diperoleh nilai MSW untuk pengujian kandungan Fe di dalam tepung terigu adalah 0,0102.

Selanjutnya, untuk mendapatkan F perhitungan, seperti yang saya jelaskan sebelumnya bahwa:


Maka,


Selanjutnya silahkan lihat nilai F tabel dengan ketentuan:
  • Derajat bebas (p) = 0,05
  • N1 = n-1 = 10-1 = 9
  • N2 = n = 10

Berdasarkan hasil ketentuan di atas, maka tabel yang kita lihat adalah pada tingkat kesalahan 5% kemudian pembilangnya pada kolom 9 dan penyebutnya pada kolom 9. Untuk lebih jelasnya silahkan lihat tabel uji f berikut ini:


Berdasarkan data yang saya lingkari itu, maka nilai F tabel adalah 3,02.

Jika kita bandingkan antara F hitung yaitu 0,46 dengan F tabel yaitu 3,02.

Jadi berdasarkan hasil perhitungan secara statistik, apakah kandidat bahan acuan yang kita buat sudah homogen?
Baca Juga: Uji Profisiensi Laboratorium dan Uji Banding ISO 17025 Untuk Kinerja Optimal
Silahkan jawab pada kolom komentar dan penjelasan yang menarik dan jawaban yang paling baik akan saya berikan template gratis untuk uji homogenitas bahan acuan.

Penutup dan Kesimpulan

Masih banyak diantara kita yang belum memahami bagaimana cara menentukan uji homogenitas pada populasi atau bahan acuan yang akan kita gunakan sebagai sampel untuk proses pengujian. Pada dasarnya ada banyak sih metode untuk menentukan kehomogenan suatu bahan. Semoga saja apa yang saya berikan melalui artikel ini bisa membantu rekan-rekan dalam mengolah data di laboratorium.

Demikianlah pembahasan kita kali ini, semoga dapat memberikan manfaat untuk kita semua. Terimakasih.

Minggu, 13 September 2020

Perbedaan Kualitatif dan Kuantitatif Dalam Penelitian Yang Wajib Diketahui Pemula

Perbedaan Kualitatif dan Kuantitatif Dalam Penelitian Yang Wajib Diketahui Pemula

Perbedaan Kualitatif dan Kuantitatif merupakan topik yang perlu dikaji sebagai dasar pada saat ingin melakukan berbagai penelitian. Sebelum kita melakukan penelitian, sebaiknya kita harus paham dulu tentang apa itu kualitatif dan apa yang dimaksud dengan kuantitatif.

Sebelum kita jauh membahas menganai kualitatif dan kuantitatif, mari kita simak dulu penjelasan mengenai penelitian. Penelitian adalah suatu bentuk laporan yang sering dijumpai dalam penyusunan skripsi, tesis, disertasi dan lain-lain.

perbedaan kualitatif dan kuantitatif

Bagi seorang ahli, tentunya tidak terlepas dari yang namanya penelitian, apakah sebagai mahasiswa, siswa, para ahli dan pakar-pakar dibidang tertentu untuk mencari dan menguji kebenaran dari suatu fenomena.
Baca Juga: TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL UNTUK PENELITIAN EKSPERIMEN DAN LABORATORIUM
Sebelum kita lebih jauh membahas, disini saya akan menginformasikan bahwa labmutu.com (website ini) merupakan blog autority untuk memberikan seputar informasi tentang mutu laboratorium baik teknis maupun manajemen. Namun pada beberapa kategori, saya juga membahas tentang Penelitian dan Statistik.

Ok balik lagi ke topik pembahasan kita, bahwa di dalam dunia pendidikan sangat berhubungan erat dengan kegiatan penelitian. Tujuannya adalah untuk mengungkapkan suatu fenomena agar tidak terjadi kesalahpahaman dan kesimpangsiuran generasi mendatang. Oleh sebab itu, rajin-rajinlah untuk melakukan suatu penelitian agar bisa mendapatkan amal jariyah dari apa yang kita lakukan untuk negeri ini dan generasi mendatang.

Dalam memahami perbedaan penelitian kualitatif dan kuantitatif, sering kali kita bingung dengan dua istilah tersebut terutama dikalangan pelajar atau mahasiswa. Bagi pemahaman awam termasuk saya pada saat itu menyangka bahwa penelitian kuantitatif adalah berhubungan dengan angka dan kualitatif berhubungan dengan kata-kata.

Baiklah kita coba bahas satu persatu yang berhasil saya rangkum dari berbagai sumber.

Pengertian Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif

Pengertian Menurut Strauss dan Corbin

Penelitian kualitatif merupakan jenis penelitian yang menghasilkan penemuan yang tidak bisa diperoleh dengan menggunakan prosedur statistik atau cara lain dari proses pengukuran.

Pengertian Menurut Sugiyono

Menurutnya bahwa penelitian kualitatif merupakan suatu metode yang memiliki landasarn pada filsafat post positivisme. Sering kali metode ini digunakan untuk melakukan penelitian terhadap suatu kondisi objek yang bersifat alami (lawan dari eksperimen), dan biasanya penelitian ini merupakan instrumen kunci.
Perihal pengambilan sampel yang sesuai untuk digunakan adalah menggunakan metode purposive dan snowball sampling sedangkan teknik pengumpulan data bisa menggunakan tri-angulasi (gabungan). Analisis data yang digunakan adalah bersifat induktif atau kualitatif. Berlanjut pada hasilnya, yaitu menekankan pada arti dari generalisasi.

Sedangkan metode penelitian kuantitatif merupakan metode penelitian yang dilandasi oleh filsafat positivisme. Penggunaan metode ini dapat diterapkan untuk sampel dan populasi, teknik sampling yang umum digunakan adalah secara acak atau random. Untuk teknik pengumpulan data yang dapat dilakukan adalah dengan memanfaatkan instrumen penelitian yang digunakan. Berlanjut pada analisis data yang digunakan adalah melalui sistem pengukuran yang berfungsi untuk menguji hipotesa yang telah ditetapkan di awal.

Pengertian Menurut Saryono

Menurut Saryono, bahwa penelitian kualitatif merupakan penelitian yang sering digunakan untuk menyelidiki, menjelaskan, memberikan gambaran dan menemukan kualitas dari pengaruh secara lami (biasanya kondisi sosial atau prilaku mahluk hidup) yang tidak dapat diselaskan, diukur atau bahkan digambarkan melalui pendekatan kuantitatif. Sedangkan penelitian kuantitatif adalah kebalikan dari kualitatif ini.

Nah, setelah kita mengulas pengertiannya, berikutnya adalah apa saja yang membedakan antara penelitian kuantitatif dan kualitatif? Yuk kita ulas satu per satu.

Perbedaan Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif

Setelah kita membahas tentang pengertian penelitian menurut beberapa ahli, berikut ini juga saya jelaskan poin-poin penting yang membedakan antara penelitian kualitatif dan penelitian kuantitatif. Sehingga anda bisa lebih mudah dalam memahami perbedaanya. Dan tidak salah dalam memilih metode yang akan digunakan.

Parameter Kualitatif Kuantitatif
Desain Penelitian Bersifat umum, fleksibel dan dinamis. Dapat berkembang selama proses penelitian berjalan Memiliki sifat khusus, terperinci dan statis. Alur penelitian kuantitatif sudah direncanakan sejak awal dan tidak bisa diubah lagi
Analisis Data Dianalisis selama proses penelitian berlangsung Dapat dianalisis setelah tahap akhir penelitian dan sebelum laporan dihasilkan
Subjek Penelitian Subjek penelitian biasanya disebut narasumber Subjek penelitian biasanya disebut responden
Sudut Pandang Terhadap Fakta Memandang fakta tergantung pada cara peneliti mengintepretasikan data hasilnya. Karena ada beberapa hal yang kompleks dan tidak bisa dijelaskan hanya sebagai angka, sebagai contoh adalah perasaan manusia. Penelitian ini berangkat dari data menghasilkan teori. Memandang fakta tergantung pada objek penelitian, dalam hal ini peneliti harus bersifat tidak memihak. Apapun yang teramati di lapangan, itulah fakta yang harus di catat. Penelitian jenis ini berangkat dari teori menuju data.
Pengumpulan Data Lebih fokus pada suatu yang tidak dapat diukur oleh salah atau benar. Kualitas penelitian tidak ditentukan oleh banyaknya narasumber melainkan kedalaman informasi yang digali. Data dikumpulkan menggunakan instrumen. Data yang diperoleh selanjutnya dikonversi menggunakan kategori yang telah ditetapkan sebelumnya. Kualitas penelitian ditentukan oleh banyaknya responden atau sampel yang terlibat.
Representasi Data Laporan penelitian lebih banyak mengandung deskripsi Direpresentasikan dalam bentuk hasil dari perhitungan matematis atau statistik. Hasil tersebut dianggap sebagai fakta yang sudah dikonfirmasi. Keabsahan ditentukan berdasarkan validitas dan reliabilitas instrumen yang dipakai.
Implikasi Hasil Penelitian Implikasi terbatas pada situasi tertentu. Hasil penelitian tidak bisa digeneralisasi dalam pengaturan yang berbeda Hasil berupa fakta atau teori yang berlaku secara umum, kapanpun dan dimanapun fakta tersebut tetap berlaku.
Metode Yang Digunakan Fenomenologi, Etnografi, Studi Kasus, Historis dan Grounded Theory Eksperimen, Survey, Korelasi, Analisis Jalur dan Expost Facto
Tujuan Penelitian Mendapatkan pemahaman mendalam, mengembangkan teori, mendeskripsikan realitas dan kompleksitas sosial Menjelaskan hubungan antar variabel, menguji teori, melakukan generalisasi fenomena sosial yang diteliti
Jenis Data Deskriptif dan Eksploratif Numerik dan Statistik

Baiklah itu saja yang bisa kami berikan artikel tentang perbedaan istilah kualitatif dan kuantitatif dalam penelitian. Silahkan baca berulah kali agar lebih paham dalam memilih metode yang akan digunakan untuk menyelesaikan tugas akhir atau projek di perusahaan tempat Anda bekerja.
Semoga informasi ini bisa memberikan manfaat untuk kita semua, silahkan bertanya pada kolom komentar jika ada yang ingin ditanyakan atau didiskusikan. Terimakasih...

Sabtu, 12 September 2020

Cara Menghitung Rata Rata Data Hasil Pengujian Menggunakan Excel

Cara Menghitung Rata Rata Data Hasil Pengujian Menggunakan Excel

Cara menghitung Rata Rata terkadang banyak diantara kita yang sering lupa, terutama bagi rekan-rekan yang sebelumnya fokus dibidang manajemen laboratorium dan kini harus bersentuhan dengan teknis laboratorium.
Rumus untuk menghitung rata rata sebenarnya sangat mudah, namun pada artikel ini saya akan ulas sebagai informasi dasar bagi rekan-rekan. Tentunya bagi yang sudah memahami, akan memiliki pandangan bahwa ngapain labmutu bahas ini.Hehehe

cara menghitung rata rata
Menghitung rata rata

Ok untuk melengkapi pengetahuan dasar tentunya ini sangat perlu dipelajari agar mampu menyelesaikan pekerjaan sehari-hari di laboratorium ataupun bidang lainnya. Harapan kami ini bisa membrikan manfaat tentunya.
Baca Juga: Cara Mencari Simpangan Baku Menggunakan Microsoft Excel
Rata rata atau mean adalah skala statistik dengan kecendrungan terpusat yang sama halnya dengan median dan modus. Terdapat beberapa rata rata yang sering digunakan dalam analisis data yaitu rata-rata hitung (aritmatik), rata-rata harmonik, rata-rata geometrik dan lainnya. Nah, untuk yang kita gunakan saat ini di laboratorium adalah rata rata aritmatik atau rata rata hitung.

Rumus Rata Rata

Rumus rata rata sebenarnya sangat sederhana, untuk lebih jelasnya anda dapat melihat pada gambar di bawah ini:

rumus rata rata 

Dari gambar di atas, tentunya kita dapat langsung mempraktekkan bagaimana cara menghitung rata rata tanpa harus menggunakan piranti yang canggih. Namun di zaman yang dituntut serba cepat ini, tentunya menghitung dengan kalkulator akan sangat menyulitkan.

Sehingga untuk mempercepatnya, anda bisa menggunakan piranti lunak seperti microsoft excel. Berikut ini rumus yang bisa digunakan untuk mengetahui nilai rata-rata menggunakan excel yang cukup mudah untuk digunakan.

Rumus Rata Rata Excel

Setelah saya menjelaskan rumus dasar mencari rata rata, maka pada artikel yang sama saya akan memberikan juga tutorial cara menghitung rata-rata menggunakan microsoft excel yang mudah dan simpel.

Langkah pertama adalah kita harus mengetik data yang akan dihitung nilai rata ratanya di tabel excel, saya akan contohkan bahwa data yang akan kita hitung nilai rata ratanya adalah 20.1, 20.5, 21.1, 19.8. Lebih jelasnya saya langsung ketik ke dalam format microsoft excel berikut ini:

menghitung rata rata menggunakan excel

Setelah anda input data yang akan dihitung, maka langkah selanjutnya adalah tempatkan kursor pada tabel area tabel yang akan dijadikan tempat data rata rata. Dalam contoh ini kita posisikan saja pada kolom D8.

Selanjutnya ketik pada kolom tersebut rumus =average kemudian tambahkan tanda buka kurung "(" selanjutnya sorot data yang akan dihitung nilai rata ratanya seperti yang saya contohkan berikut ini:

menghitung rata rata dengan excel

Setelah anda sorot data yang akan dihitung mean nya, maka ketik tutup kurung ")" lalu tekan enter dan hasilnya akan muncul seperti pada gambar di bawah ini:


Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan excel bahwa nilai rata-rata yang diperoleh adalah 20,375. Jika dibandingkan dengan perhitungan secara manual yakni menggunakan rumus dasar ternyata hasilnya tidak berbeda, silahkan dicoba sendiri.

Rumus Rata Rata Gabungan

Rumus rata rata gabungan adalah penentuan mean lebih mendalam karena melibatkan beberapa kelompok data. Kelompok tersebut memiliki data rata-rata yang berbeda sekaligus jumlah data yang berbeda atau sama pula.

Oleh sebab itu, kadang kala kita juga harus menghitung nilai rata rata dari 2 atau lebih kelompok tersebut. Rumus yang bisa digunakan adalah sebagai berikut:

rumus rata rata gabungan

Rata-rata gabungan tidak hanya bisa digunakan untuk 2 kelompok, melainkan tidak terbatas jadi silahkan saja hitung menggunakan rumus di atas.

Contoh Soal Menghitung Rata Rata

Setelah kita pelajari bersama tentang definisi dan rumus rata rata, maka tahap selanjutnbya yang perlu kita pelajari adalah contoh soal perhitungan rata rata. Silahkan simak dengan seksama agar lebih mudah dalam menerapkannya.

Contoh Soal 1 Untuk Rumus Rata Rata Tunggal

Hitunglah nilai rata rata dari beberapa data berikut ini: 3, 4, 8, 3, 7, 4, 5, 3, 3, 2.
Jawaban:

Dari data yang tersaji di atas, jumlah datanya adalah 10 data (n = 10), dengan menggunakan rumus rata rata maka dapat kita hitung nilai rata ratanya yaitu:


Jadi, berdasarkan hasil perhitungan bahwa nilai rata rata dari 10 data di atas adalah 4,2.

Contoh Soal 2 Untuk Rumus Rata Rata Gabungan

Disuatu sekolah sedang mengadakan ujian kimia yang diikuti oleh seluruh kelas II yang terdiri dari 3 kelas yaitu kelas IIA, IIB dan IIC. Nilai rata-rata ujian kimia siswa kelas IIA adalah 89,3 dengan jumlah siswa sebanyak 25 orang, kemudian nilai rata-rata kimia siswa Kelas IIB adalah 86,3 dengan jumlah siswa sebanyak 20 orang dan nilai rata-rata ujian siswa kelas IIC adalah 85,8 dengan jumlah siswa sebanyak 22 orang. Berapakah nilai rata-rata ujian kimia seluruh kelas II tersebut?
Jawaban:

Diketahui: 
  • Rata-rata kelas IIA = 89,3 dan jumlah data 25
  • Rata-rata kelas IIB = 86,3 dan jumlah data 20
  • Rata-rata kelas IIC = 85,8 dan jumlah data 22

Ditanya: Berapakah nilai rata rata kelompok kelas II tersebut?

Jwb:

contoh soal rata rata gabungan

Demikianlah seputar pembahasan mengenai cara menghitung rata rata secara sederhana dan menggunakan microsoft excel. Semoga artikel ini dapat memberikan manfaat untuk kita semua, jika ingin melihat artikel seputar statistik lainnya silahkan lihat disini. Terimakasih

Kamis, 03 September 2020

Uji t Adalah Salah Satu Rumus Untuk Pengendalian Mutu Laboratorium

Uji t Adalah Salah Satu Rumus Untuk Pengendalian Mutu Laboratorium

Uji t adalah salah satu instrumen statistik untuk menentukan rata-rata dari sekumpulan kelompok apakah berbeda secara signifikan dengan sekumpulan rata-rata pada kelompok lainnya. Para praktisi laboratorium baik di level Penyelia atau Manajer Teknis bahkan Manajer Mutu, sering menggunakan uji t untuk menentukan suatu evaluasi.
Evaluasi tersebut diantaranya pada saat validasi metode uji, uji profisiensi laboratorium dan cek antara peralatan gelas atau instrumen. Oleh sebab itu, kami ingin memberikan informasi mengenai definisi dan cara menghitung menggunakan rumus uji t.

Uji t Adalah

Teori dasar uji t

Seperti yang kita ketahui bahwa uji t dikenal sebagai uji parsial yang digunakan untuk menguji seperti apa pengaruh dari masing-masing variabel bebas secara terpisah (sendiri-sendiri) terhadap variabel terikat (dependent). 
Uji ini juga dapat dilakukan dengan membandingkan antara nilai t hitung (berdasarkan hasil perhitungan) dengan t tabel (yang bisa diperoleh dari tabel statistik) dengan cara melihat kolom yang signifikan pada setiap t hitung.

Rumus uji t yang digunakan di laboratorium

Sebagai informasi atau sharing saja bahwa biasanya uji t digunakan untuk probabilitas linieritas data yang terikat. Adapun penggunaan lain yaitu menentukan kepada hasil, apakah pengukuran tersebut dapat dibandingkan secara statistik dengan nilai standar yang ada pada tabel ujit

Membandingkan nilai rata-rata

Sering kali pada saat melakukan evaluasi terhadap kegiatan validasi metode yakni dalam menentukan metode kandidat, kita melakukan pengujian yang berulang misalkan 7 kali. Nah, hal yang biasa kita bandingkan adalah nilai rata-rata dari pengulangan tersebut.

Melalui pembandingan tersebut kita dapat memberikan kesimpulan, apakah hasil dari analisis terhadap 2 metode berbeda tersebut masih setara atau berbeda signifikan? Nah, melalui uji t ini, kita akan mampu membuat keputusan tentang metode mana yang layak untuk digunakan oleh laboratorium saudara/i.

Cara Menghitung Uji t

Untuk dapat menghitung atau menganalisis suatu data, rumus uji t yang biasa kita gunakan di laboratorium adalah seperti pada gambar berikut ini:

rumus uji t

Keterangan rumus:

X1 adalah nilai rata-rata pada kumpulan data pertama
X2 adalah nilai rata-rata dari kumpulan data kedua
N1 adalah jumlah ulangan atau data pada kumpulan data pertama
N2 adalah jumlah ulangan atau data pada sekumpulan data kedua
S adalah standar deviasi atau variansi

Nah, untuk menghitung S dapat menggunakan rumus berikut ini:

rumus s pada uji t

Keterangan dari rumus S tersebut adalah:

n1 adalah jumlah data atau ulangan pada kumpulan pertama
n2 adalah jumlah data atau ulangan pada kumpulan kedua
S1 adalah standar deviasi dari kumpulan data pertama
S2 adalah standar deviasi dari kumpulan data kedua

Contoh Perhitungan

Saya mengambil contoh perhitungan dari salah satu website ternama yaitu sampling-analisis.com yang memberikan contoh seperti ini:
Pada pengukuran 10 kali ulangan yang bertujuan untuk membandingkan 2 metode yakni metode lama dan metode baru (kandidat) diperoleh data seperti pada tabel berikut ini:

contoh perhitungan uji t

Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan excel, diperoleh nilai rata-rata dari 10 ulangan tersebut adalah X1 = 17,66 (metode baru) dan X2 = 17,58 (metode lama). Secara kasat mata, tentunya kita akan kesulitan untuk membandingkan kedua kelompok data tersebut. Oleh sebab itu kita bisa menggunakan rumus uji t untuk menyelesaikannya.

Sebelum masuk ke rumus uji t, maka kita hitung terlebih dahulu nilai S1 dan S2 yang disajikan pada contoh di bawah ini:

rumus menghitung S1 dan S2 pada uji t

Okay, setelah kita dapatkan nilai S1 dan S2 maka berikutnya adalah masukkan pada rumus seperti di bawah ini:

rumus hitung S untuk uji t

Ternyata setelah kita hitung, bahwa nilai S nya adalah 1,58, tahap selanjutnya silahkan masukkan ke rumus berikut ini:

aplikasi rumus uji t

Wah, sudah hampir selesai...

Ternyata nilai t hitungnya adalah 0,11 dan tahap terakhir adalah silahkan cek nilai t pada tabel berikut ini (tabel bisa dicari di internet, juga banyak kok)

Nilai derajat bebas untuk uji t adalah (n1 + n2) - 2, jadi nilainya adalah 10+10-2 = 18

Ok, berdasarkan dari tabel uji t pada tingkat kepercayaan 95%, diperoleh nilai t tabel adalah 1,734.

Semakin terlihat jelas bukan, apakah data berbeda signifikan atau tidak melalui data t hitung dan t tabel.

Karena t hitung < t tabel maka sekompulan data tidak berbeda secara signifikan.
Ok, demikian dulu sekilat pembahasan dari labmutu mengenai salah satu uji statistik yang cukup populer ini. Terimakasih

Senin, 31 Agustus 2020

Sumber Kesalahan Dalam Pengukuran

Sumber Kesalahan Dalam Pengukuran

Sumber Kesalahan Pengukuran merupakan sesuatu hal yang harus diketahui agar proses analisis ataupun pengukuran menghasilkan data yang akurat dan presisi. Salah atau kesalahan sangat sulit untuk dihindari termasuk pada saat melakukan pengukuran.

Terdapat banyak sumber kesalahan yang mungkin terjadi seperti melakukan kesalahan saat kalibrasi alat, menentukan skala, instalasi dan operasionalnya. Oleh sebab itu, pada artikel kali ini, kami ingin mengulas sumber-sumber kesalahan yang sering terjadi dalam proses pengukuran.

Sumber Kesalahan Dalam Pengukuran
Ilustrasi: Sumber Kesalahan Dalam Pengukuran

Topik ini secara terperinci membahas mengenai sumber kesalahan analisis kualitatif dan kuantitatif agar sebelum melakukan pengukuran, anda menjadi lebih berhati-hati terhadap proses yang dilakukan.

Kesalahan terhadap proses pengukuran dapat bersumber dari beberapa aspek seperti yang kami sajikan berikut ini:

Kesalahan Pada Manusia (Human Error)

Kesalahan yang berasal atau disebabkan dari manusia merupakan hal yang sering kita jumpai. Tak jarang bahwa penyebabnya dikarenakan kurangnya konsentrasi seorang analis atau pengukur. Kemudian kompetensi personel juga menjadi tolak ukur timbulnya kesalahan dalam proses pengukuran menggunakan instrumen tertentu. 

Selain kompetensi dalam mengoperasikan instrumen, kesalahan juga sering timbul dari salahnya posisi kita dalam melihat skala atau titik deteksi yang kita ukur sehingga terjadi bias yang signifikan. Tentunya hal ini dapat menurunkan presisi bahkan presisi suatu data hasil pengukuran atau pengujian.

Kesalahan pada Alat Ukur atau Instrumen

Alat yang kita gunakan juga dapat menjadi sumber kesalahan dalam proses analisis hal ini dikarenakan menurunnya kinerja alat yang digunakan untuk mendeteksi suatu analit. Selain itu ketidakcocokan alat yang digunakan juga dapat menjadi faktor terbesar dalam menentukan hasil pengujian.

Kesalahan Natural (Alami)

Kesalahan alami sering saya katakan sebagai kesalahan yang tidak dapat dikendalikan karena berhubungan dengan gejala atau perubahan alami seperti perubahan cuaca secara ekstrim, perubahan suhu dan adanya bencana alam yang mengakibatkan rusaknya atau menurunkan kinerja alat. Bukan hanya itu ada perubahan alami yang ekstrem juga dapat menurunkan mental operator yang mengoperasikan karena adanya tekanan secara psikologi.

Kesalahan pada saat perhitungan

Acap kali pada lingkup analisis secara kuantitatif melibatkan perhitungan dalam menentukan hasil akhir suatu analit yang terkandung di dalam sampel. Kesalahan dalam proses perhitungan kalau boleh saya katakan merupakan kesalahan yang fatal.

Mengapa saya katakan demikian? Karena jika hal ini diketahui oleh pelanggan maka dapat menurunkan kepercayaan pelanggan terhadap proses atau kegiatan laboratorium yang kita lakukan. Selain itu kesalahan dalam perhitungan merupakan tolak ukur kompetensi dasar seorang analis atau personel pengukur.

Oleh sebab itu, sebelum melaporkan data hasil uji, baik kepada penyelia ataupun pelanggan, harus dicek kembali untuk memastikan data yang dihasilkan telah sesuai dengan rumus perhitungannya.
Sebagai tambahan informasi, apabila anda menggunakan microsoft excel untuk melakukan proses perhitungan. Sebaiknya secara berkala dilakukan sistem rumus yang diterapkan untuk mencegah adanya kesalahan format rumus.

Kesalahan Pengenceran

Pada sumber kesalahan ini, hampir sama dengan kesalahan pada saat perhitungan karena apabila salah dalam melakukan pengenceran maka berdampak juga terhadap salah hitung. Oleh sebab itu pada saat melakukan pengenceran larutan standar ataupun sampel harus dilakukan semaksimal mungkin dan penuh konsentrasi. Apabila diperlukan, catat semua proses pengenceran agar tidak lupa pada saat digunakan untuk tahap perhitungan.

Kesalahan Proses Sampling

Bagi kita praktisi laboratorium, tentunya tidak terlepas dari proses pengambilan sampel. Apabila kita salah dalam melaksanakan pengambilan sampel atau salah prosedur maka secara otomatis semua pekerjaan yang dilakukan setelah nya akan mengalami kesalahan dan pada akhirnya kita akan menghasilkan data yang bersifat SAMPAH.

Maka dari itu bagi anda yang bekerja sebagai petugas pengambil sampel (PPC) harus dipastikan betul bagaimana metode pengambilan sampel yang seharusnya.

Dari semua sumber kesalahan yang saya jabarkan di atas, saya ingin menginformasikan juga bahwa terdapat 2 jenis kesalahan yang sering terjadi dan ditemukan. Jenis kesalahan tersebut dibagi 2 yaitu:

Kesalahan Sistematik

Jenis kesalahan ini dapat terjadi dikarenakan oleh kesalahan yang berkaitan dengan kekeliruan pada saat mengatur alat, mengkalibrasi peralatan serta lokasi dilakukannya pengukuran. Masalah atau sumber kesalahan seperti itu bisa dihindari dengan cara meningkatkan ketelitian pada saat melakukan pengukuran.

Misalnya saja pada saat kita hendak melakukan kalibrasi pada alat pH meter maka pastikan kembali larutan pH buffer masih bagus seperti belum terkontaminasi, belum kadaluarsa dan perlu diperhatikan juga adalah lokasi atau posisi alat ukur yang akan kita gunakan.

Kesalahan Acak (Random)

Pada jenis kesalahan ini yakni secara acak adalah sangat sulit untuk menghindarinya karena dapat timbul secara spontan dari penyebab yang sulit diketahui. Sehebat apapun analis yang mengerjakan atau secanggih apapun instrumen yang digunakan, namun tetap masih dapat menimbulkan error. Biasanya sumber kesalahan ini sering kita ungkap sebagai ketidakpastian.
Baca Juga: Ketidakpastian Pengukuran : Estimasi dan Eveluasi Yang Sesuai Dengan ISO 17025
Baiklah itu saja artikel yang mengulas tentang sumber kesalahan pengukuran yang sering terjadi pada saat kita melakukan pengukuran atau analisis sampel mengguakan alat tertentu. Semoga informasi ini dapat memberikan manfaat untuk kita semua. Terimakasih

Jumat, 07 Agustus 2020

CARA MENGHITUNG KOEFISIEN KORELASI MUDAH DAN SIMPEL

CARA MENGHITUNG KOEFISIEN KORELASI MUDAH DAN SIMPEL


cara menghitung koefisien korelasi

Cara Menghitung Koefisien Korelasi merupakan hal yang harus kamu ketahui, mengapa demikian? karena hampir setiap kegiatan penelitian yang berhubungan dengan sebab akibat akan menggunakan koefisien korelasi untuk menentukan hubungan antar variabel.

Pengertian Koefisien Korelasi

Koefisien korelasi sering kali disimbolkan dengan notasi "r" yaitu ukuran korelasi linear antara dua variable. Koefisien korelasi (r) dapat dihitung dari data yang sama digunakan untuk menghasilkan persamaan garis lurus (y = ax + b). Nilai koefisien korelasi (r) memperkirakan kelinieran sebenarnya dari data asli.

Disisi lain r memperkirakan seberapa besar hubungan dari persamaan garis lurus (atau regresi linier) serta mewakili titik data yang tersebar berdasarkanplot data pada grup X dan Y. Dalam praktiknya, nilai r berkisar -1,0000 sampai +1,0000 tergantung dari arah garis regresinya.

Apabila nilai r +1,0000, hal itu berarti menunjukkan titik data yang memiliki hubungan linier sempurna dan garis memiliki kemiringan positif. Hal ini menandakan bahwa seiring dengan meningkatnya konsentrasi sampel (X) maka nilai absorbansi sampel (Y) juga semakin meningkat.

Jika nilai r -1,0000 maka hal ini menunjukkan titik bahwa data memiliki hubungan linier sempurna dan garis memiliki kemiringan negatif. Hal ini biasanya terjadi karena adanya hubungan yang berbanding terbalik. Pada ilustasi berikut ini dapat kita lihat bahwa nilai r+1 arah garis menaik dan sebaliknya.

garis koefisien korelasi
Ilustasi garis regresi sesuai dengan nilai r


Menghitung Koefisien Korelasi (r)


Setelah kita mengulas pengertian koefisien korelasi maka tahap selanjutnya adalah bagaimana cara menghitung koefisien korelasi yang benar?

Seperti halnya perhitungan regresi linier, menghitung koefisien korelasi atau nilai r menggunakan rumus sebagai berikut:

rumus koefisien korelasi
Rumus koefisien korelasi

Contoh Perhitungan Koefisien Korelasi

Pada tabel berikut ini, anda akan dibimbing bagaimana cara menghitung koefisien korelasi yang mudah dan simpel namun tetap memiliki kebenaran yang baik.
contoh perhitungan koefisien korelasi


Berikut ini tahapan yang harus saudara ikuti agar lebih mudah dalam menghitungnya:
  1. Hitung nilai rata-rata (mean) x̄, dengan cara menjumlahkan seluruh nilai x, kemudian membaginya dengan jumlah data.
  2. Hitung nilai rata-rata (mean) ȳ, dengan cara menjumlahkan seluruh nilai y, kemudian membaginya dengan jumlah data.
  3. Hitung kuadrat dari (x - x̄) dan jumlah kuadratnya
  4. Hitung kuadrat dari (y - ȳ) dan jumlah kuadratnya
  5. Hitung jumlah (x - x̄) (y - ȳ)
  6. Masukkan ke dalam rumus koefisien korelasi;


Menghitung Koefisien Korelasi dengan Excel

Selain menggunakan rumus di atas, anda juga bisa menghitung koefisien korelasi secara otomatis menggunakan aplikasi Microsoft Excel. berikut ini tahapan yang harus kamu lakukan:
  1. Input data yang akan anda hitung nilai koefisien korelasinya (contoh pada gambar di bawah ini)
  2. Setelah data yang ingin anda hitung telah terinput semua maka posisikan kursor pada salah satu cell excel.
  3. Kemudian ketik =CORREL(sorot data yang akan dihitung)
menghitung koefisien korelasi di excel

Nah, inilah artikel dari kami yang dikuti dari sampling-analis.com, sangat mudah bukan? Coba praktekkan sendiri untuk lebih memaksimalkan pemahaman saudara sekalian. Semoga artikel ini memberikan manfaat untuk kita semua. Terimakasih.

Kamis, 06 Agustus 2020

Cara Membuat Control Chart di Excel

Cara Membuat Control Chart di Excel

cara membuat control chart

Cara Membuat Control Chart di Excel - Halo Sobat Laboran, pada tahap ini saya ingin memberikan sedikit informasi yang cukup praktis tentang bagaimana membuat control chart atau sering disebut peta kendali.

Sebagai praktisi laboratorium, tentunya sobat sekalian membutuhkan program pengendalian mutu yang maksimal dalam rangka pemantauan kinerja laboratorium pada saat proses analisis di laboratorium.

Hal yang cukup membantu untuk menjamin pekerjaan kita masih sesuai dengan kriteria atau kebijakan yang ditetapkan adalah dengan cara mengembangkan peta kendali.

Peta kendali atau sering disebut control chart adalah suatu program yang digunakan untuk memantau jaminan mutu pengujian ataupun pekerjaan lain yang membutuhkan akurasi dan presisi.

Terdapat banyak bidang pekerjaan yang biasanya menggunakan diagram kendali ini seperti dibidang R & D, Lab Analitik, Produksi dan lain-lain.

Nah, langsung saja kita bahas satu per satu tentang cara membuat control chart menggunakan microsoft excel.

Pertama yang harus kamu lakukan adalah melakukan pengujian atau analisis parameter yang akan di pantau menggunakan peta kendali, kali ini kita anggap parameter analisis kandungan logam Magnesium pada sampel air pada salah satu WTP (Water Treatment Plant).

Sebelum masuk ke tahap pengujian, pastikan semua peralatan dan bahan kimia yang digunakan masih layak pakai dan instrumen yang digunakan masih dalam kondisi optimal.

Pengujian biasanya dilakukan minimal 7 kali ulangan pada waktu yang bersamaan, menggunakan instrumen yang sama dan bisa juga dilakukan oleh analis yang sama.

Saya beri contoh hasil dari analisis kandungan logam Magnesium yang diulang sebanyak 7 kali ulangan adalah 121.4, 121.7, 122.0, 121.9, 122.1, 121.8, 121.5 mg/L.

Setelah diperoleh data seperti contoh tersebut silahkan anda ketik pada microsoft excel angka tersebut seperti pada contoh gambar dibawah ini:

cara membuat control chart atau peta kendali

Perlu diperhatikan pada saat anda mengetik angka, cocokkan notasi koma yang sesuai, karena notasi tersebut bergantung pada program atau settingan pada microsoft excel anda. Nah, pada microsoft excel yang saya gunakan ini menggunakan notasi tanda Titik untuk menentukan koma.

Selanjutnya, hitung nilai rata-rata, dengan menggunakan rumus yang tertera pada microsoft excel, untuk lebih lengkapnya silahkan anda lihat Cara Menghitung Rata-rata di Excel.

Hasil perhitungan nilai rata-rata yang saya coba adalah seperti terlihat pada gambar berikut ini:


Berdasarkan hasil perhitungan yang saya lakukan, diperoleh nilai rata-rata kandungan Magnesium adalah 121.77 mg/L.

Nah, selanjutnya hitung nilai standar deviasinya dari sekumpuland ata tersebut. Untuk nilai standar deviasi yang saya hitung dapat anda lihat pada gambar berikut ini:



Hasil dari perhitungan yang saya lakukan, nilai standar deviasi (SD) yang diperoleh adalah 0.2563. Ops, maaf, jika anda ingin mengetahui bagaimana cara menentukan nilai standar deviasi menggunakan microsoft excel silahkan lihat Cara Menghitung Standar Deviasi di Excel.

Setelah kita mengetahui nilai rata-rata dan standar deviasi, maka berikutnya adalah menghitung batas-batas yang diatur oleh aturan Westgard. Selengkapnya mengenai aturan tersebut dapat anda baca disini Intepretasi Peta Kendali Menurut Aturan Westgard.

Baik langsung saja kita tentukan beberapa nilai yang harus ditetapkan, yaitu:

Hitung nilai 1 x SD;2 x SD dan 3 x SD.

1SD = 1 x 0.2563 = 0.2563
2SD = 2 x 0.2563 = 0.5126
3SD = 3 x 0.2563 = 0.7689

Okay, berikutnya kita tentukan batas-batas yang ditentukan menurut aturan Westgard yaitu:

UCL = Upper Control Limit = Rata-rata + 3SD
UWL = Upper Warning Limit = Rata-rata + 2SD
LWL = Lower Warning Limit = Rata-rata - 2SD
LCL = Lower Control Limit = Rata-rata - 3SD

Selanjutnya mari kita tentukan nilai-nilai tersebut:

UCL = 121.77 + 0.7689 = 122.539
UWL = 121.77 + 0.5126 = 122.283
+1SD = 121.77 + 0.2563 = 122.026
-1SD = 121.77 - 0.2563 = 121.514
LWL = 121.77 - 0.5126 = 121.257
LCL = 121.77 - 0.7689 = 121.001

Berdasarkan dari data-data yang kita hitung diatas maka berikutnya kita buat control chartnya sesuai dengan data yang diperoleh tersebut di atas.

Sekarang silahkan ketik atau copy paste nilai yang kita peroleh tersebut ke dalam sheet excel yang baru seperti pada gambar berikut ini:


Agar grafik control chart terbentuk, silahkan copy and paste data-data tersebut hingga berkisar 100 data. Jika anda bingung seperti apa, berikut saya berikan contoh pada gambar.


Setelah terbentuk datanya, silahkan buat grafik dengan cara (bersambung)