Posts
Udah
lama banget ga nulis nulis di blog, jadi berasa ga keurus, hehe. Sebenernya ga
sibuk sibuk banget sih, emang lagi males aja, hehe. Soalnya kalau pas lagi
weekend libur kerja biasanya agak males buka laptop, udah terlalu bosen liatnya
dari senin-jum’at, kalau sabtu minggu ketemu laptop lagi kaya ga ada yg seru
aja, padahal ni blog udah butuh banget dapet perhatian (ciiee) haha. Ok lanjut
aja deh, ini postingan pertama sy soal statistik, ga ngerasa bisa banget, Cuma sekedar
tau aja, itu pun karena pernah ngadepin momen ini ketika gencar gencarnya
ngejar dosen dikampus buat skripsi,
sederhana tapi mudah mudahan ada manfaatnya, kalau ada
kesalahan mohon dimaklum, sy bukan ahli statistik :D, dan mohon masukan nya yaa.
Oia mohon maaf tidak menggunakan gambar, insya Allah menyusul, karena ini
ngetiknya malem malem abis pulang kerja.
Ini
yang pernah saya alami, dalam hal ini saya ingin berbagi tips sederhana dalam menentukan apakah hipotesis yang sudah kita
buat itu sesuai atau tidak, eits jangan anggap membuat hipotesis itu sederhana
yaaa guys, karena bagi seorang peneliti harus tahu dulu data yang akan dia
analisa memang benar ada pengaruh tidaknya, dalam hal ini saya ingin membahas
tentang data kuantitatif sekunder, yang tidak menggunakan kuesioner dalam
mendapatkan datanya, misal kalian bisa ambil data keuangan bank melalui situs
nya atau situs BI, bisa juga data data asset perusahaan yang biasanya bisa
diambil di situs BEI.
Kembali
ke soal menentukan hipotesis yaa guys, dalam menetukan hipotesis tentu ada
pertimbangan pertimbangannya lagi, jika kalian menggunakan lebih dari 1
variabel bebas mungkin ada juga yg menggunakan kalimat berpengaruh positif,
atau tidak berpengaruh positif (bukan berarti negatif), sebenarnya untuk
mengetahui salah satu variable bebas tadi memiliki pengaruh positif atau tidak
berpengaruh positif kalian bisa gunakan cara pertama yaitu kumpulkan data yang
menjadi variabel bebas dan terikat, lalu langkah kedua setelah data terkumpul,
lakukan uji data dengan SPSS, lakukan uji t dan lihat pada tabel Beta, jika variable
pertama menunjukan angka .018 (tergantung data masing masing, ini hanya contoh)
itu artinya arah yg ditunjukan menandakan bahwa variable tersebut tidak
menunjukan pengaruh negatif, bisa berpengaruh positif atau tidak berpengaruh positif (Bukan berarti negatif) karena bisa saja
sebenarnya memiliki pengaruh namun pengaruhnya sangat kecil (sedikit) jadi
terkesan tidak berpengaruh positif ketika uji statistiknya. Namun jika hasil
dari row Beta memiliki tanda minus ( - ) misal -.018 bisa di ambil maknanya bahwa variabel tersebut
memiliki pengaruh negatif atau tidak berpengaruh negatif (bukan berarti
positif) karena bisa saja sebenarnya berpengaruh negatif namun tidak terlalu memberi
kontribusi banyak maka terkesan tidak berpengaruh negatif, mungkin karena ada faktor
lain yang lebih memberi kontribusi negatif pada variabel terikatnya, contoh
dalam hal ini saya menggunakan data CAR (Capital
Adequacy Ratio), FDR (Financing to
deposit ratio) dalam perbankan
syariah istilahnya FDR, dalam perbankan konvensional disebut LDR (Loan to deposit ratio), NPF (Non Performing financing) dalam
perbankan konvensional dikenal dengan istilah NPL (Non performing loan), ROE (Return
on Equity), misal judulnya Pengaruh CAR,FDR,NPF terhadap ROE, lalu kalian
pasti akan membuat hipotesisnya, bagaimana caranya agar hipotesis tersebut bisa
tepat, caranya bisa melihat dari hasil uji t yang akan menunjukan nilai row
beta tadi yang saya telah uraikan, lihat
hasil didepan angka tersebut ada simbol negatif atau tidak ada symbol negatif
nya. hasil dari uji yang pernah saya lakukan dengan CAR terhadap ROE tidak ada symbol
negatif pada hasilnya maka saya membuat hipotesisnya
seperti ini “diduga CAR tidak berpengaruh positif terhadap ROE”, “diduga CAR
berpengaruh positif terhadap ROE”, namun
ketika saya menguji data NPF terhadap ROE hasilnya terdapat symbol minus (-)
lalu saya membuat analisa untuk hipotesisnya “diduga NPF tidak berpengaruh negatif terhadap ROE”, dan “diduga NPF
berpengaruh negatif terhadap ROE”. Namun
saya pun tidak hanya berpatokan dari hasil uji data statistik tersebut, saya
juga melakukan analisa dari beberapa berita berita keuangan, perbankan seputar
NPF (kredit bermasalah/macet).