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.

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.

Artikel Terkait: Teknik Pengumpulan Data Untuk Melakukan Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif

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.

Baca Juga: METODE PENELITIAN : Jenis dan Definisinya Untuk Anda Ketahui

Semoga informasi ini bisa memberikan manfaat untuk kita semua, silahkan bertanya pada kolom komentar jika ada yang ingin ditanyakan atau didiskusikan. Terimakasih...

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

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:

 

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:

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:

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:

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:

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

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.

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). 

Baca Juga: Cara Mencari Simpangan Baku Menggunakan Microsoft Excel

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:

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:

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:

Baca Juga: JAMINAN MUTU LABORATORIUM

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:

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:

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

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

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

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.

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

CARA MENGHITUNG KOEFISIEN KORELASI MUDAH DAN SIMPEL

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.

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

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.

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)

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.

Cara Membuat Control Chart di Excel

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).

 

Baca Juga : Pelatihan Pembuatan Kontrol Sampel dan Control Chart

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:

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)

ADISI STANDAR : Cara Menghitung dan Membuatnya

Adisi Standar - Metoda adisi standar adalah suatu teknik untuk meminimalisasi error dalam proses preparasi dan pengujian sampel dengan cara menambahkan standar yang telah diketahui nilainya. Teknik ini telah lama digunakan untuk dapat mengetahui pengaruh dari matrik dan pelarut yang digunakan.

Artikel ini akan membahas cara menghitung standar adisi menggunakan Microsoft Excel. Biasanya metoda adisi standar digunakan untuk menghilangkan gangguan matriks pada saat proses preparasi dan pengujian sampel.

Ada beberapa persyaratan untuk penerapan metode standar adisi;

1. Standar harus cukup pekat, sehingga volume standar yang ditambahkan sedikit dibandingkan dengan larutan sampel agar matriks sampel tidak banyak berubah
2. Standar yang ditambahkan harus dapat meningkatkan sinyal analitis dengan faktor 1.5 sampai 3
3. Linearitas dan homogenitas varians harus ada pada rentang kerja.

Prosedur standar аdіѕі mеlіbаtkаn pembuatan bеbеrара lаrutаn уаng mengandung ѕаmреl уаng tіdаk dіkеtаhuі kadarnya, kemudian ditambahkan ѕtаndаr (yang dіkеtаhuі kadarnya) dеngаn vоlumе bеrbеdа.

Mіѕаlnуа, lima lаbu ukur 100 mL mаѕіng-mаѕіng dііѕі dеngаn 80 mL ѕаmреl, kemudian dіtаmbаhkаn standar dalam jumlаh уаng berbeda, ѕереrtі 0, 4, 8, 12 dаn 16 mL. Lаbu ukur kеmudіаn dіtеrа mеnggunаkаn аіr dеmіn dаn dіаduk hingga hоmоgеn, lalu dіukur mеnggunаkаn іnѕtrumеnt lаb.Pаdа contoh dі bаwаh, ѕtаndаr yang dіgunаkаn (Cѕtd) memiliki kоnѕеntrаѕі 4 mg/L

Contoh Perhitungan

Berikut ini cara menghitung Standar Adisi menggunakan excel;

1. Buka program excel

2. Input parameter sebagai berikut;

• Konsentrasi standar (C_std) yang digunakan pada sel C5

• Jumlah volume sampel (V_unk) pada sel C6

• Labu ukur (V_flask) yang digunakan pada sel C7

• Volume standar yang ditambahkan pada sel B10 – B14

3. Pada sel C10, masukkan formula =($C$5*B10)/$C$7 untuk menghitung C_sa, sesuai rumus di bawah;

4. Letakkan kursor pada sel C10, sehingga muncul tanda plus (+) pada ujung kanan bawah, kemudian roll kursor ke bawah sampai sel C14, sehingga didapat hasil copy formula sebagai berikut;

5. Masukkan respon alat pada sel D10 – D14

6. Hitung slope, intercept, dan X-intercept dengan formula sesuai gambar di bawah

7. Buat kurva hubungan antara C_sa dengan respon alat dengan cara sebagai berikut;

a. Kita perlu menambahkan satu data saat y=0, maka ketik formula =C18 pada sel C15 dan ketik 0 pada sel D15

b. Tempatkan kursor pada sel C10 – D15

c. Klik menu insert, Charts, pilih Scatter

d. pilih Scatter with Straight Lines and Markers

e. Sehingga muncul grafik seperti di bawah

f. Lakukan pengaturan pada sumbu X dan Y, sehingga diperoleh kurva cantik seperti di bawah, perpotongan garis kurva dengan sumbu X adalah konsentrasi sampel yang terbaca di alat (belum dikalikan faktor pengenceran)

8. Hitung konsentrasi sampel (C₀) sesuai formula di bawah;

Jadi, konsentrasi analit di dalam sampel adalah 0.4889 mg/L

Nah, bagaimana mudah bukan? cara menghitung berapa konsentrasi standar yang diperlukan agar sesuai dengan konsentrasi analit yang terkandung di dalam sampel. Demikian informasi ini kami sampaikan, semoga bermanfaat Terimakasih.