12 Juni 2020

CARA TRANSFORMASI DATA MENJADI NORMAL

Dari hasil analisis data yang dilakukan oleh peneliti, dalam hal analisis yang digunakan berdasarkan sebaran data berdistribusi normal. Banyak peneliti yang kesulitan dalam memperoleh data yang normal. Ketika penelitian menggunakan SEM AMOS dengan estimasi Maximum Likelihood yang digunakan, pastinya data harus berdistribusi normal baik normal univariat maupun normal multivariate sebagai asumsi yang mendasarinya.


Untuk mengubah data menjadi normal dapat dilakukan dengan cara transformasi data ke dalam bentuk lain seperti Log, Akar kuadrat dll. Ke-tidak normalan data dapat dideteksi dari nilai skewness dan kurtosis data tersebut. Informasi skewness dan kurtosis tersebut, data dapat di transformasikan supaya menjadi bentuk lain sesuai dengan bentuk skewness maupun kurtosisnya, transformasi ini dapat dilakukan dengan aplikasi SPSS, MS.Excel maupun aplikasi lainnya. Ada beberapa tipe skewness dan cara transformasi data menurut Tatanick, B.G dan L.S Fidell (20120 antara lain :
  1. Skewness positif moderat : tansformasi dengan cara di akarkuadrat-kan data asli, "Xbaru = sqrt( X)"
  2. Skewness Positif Substansial  : transformasi dengan cara diubah ke bentuk logaritma dari data asli, "Xbaru = Log 10(X)"
  3. Skewness positif subtansial dengan nol : tansformasi dengan cara diubah ke bentuk logaritma dari data asli ditambah1 angka konstanta tertentu, "Xbaru = Lg10 (X+C)"
  4. Skewness positif sangat besar : tranformasi dengan cara menjadi 1/data lama, "Xbaru = 1/X"
  5. Skewness positif sangat besar dengan nol : transformasi dengan cara menjadi satu per data lama ditambah satu konstanta tertentu, "Xbaru = 1/(X+C)"
  6. Skewness negatif moderat : transformasi dengan cara di-akardua dari konstanta tertentu dikurangi data lama, "Xbaru = sqrt(K -X)".
  7. Skewness negatif substansial = transformasi dengan cara di logartima dari konstanta tertentu dikurangi data lama, Xbaru = Log10 (K -X)".
  8. Skewness negatif sangat besar = transformasi dengan cara dibagi konstanta tertentu minus data lama, "X baru = 1/(K -X)"
Keterangan :
X = nilai asli
C = angka konstan yang ditambahkan pada skor agar angka terkecil sama dengan 1
K = konstanta dimana bila setiap skor dikurangkan pada angka itu =1, biasanya sama dengan skor terbesar ditambah 1

Baca juga :

Referensi :

Ferdinand, A. (2014). Structural Equation Modeling  Dalam Penelitian Manajemen Edisi 5. Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro

34 komentar:

Nansky mengatakan...

Kak data aku ada yg negatif negatif, terutama histogramnyabanyak di Y .
Histogramnya :
X1 dan X2 moderate postif
X3 dan Y moderate negatif
Transformnya gmn ya kak?
Udah coba sqrt, ln, sqrt (x+1) , ln (x+1) residu masih 0.000

Harus gmn ya kak? Makasih

Suseno Bimo mengatakan...

Nansky: Sebelum melakukan transformasi data,harus diketahui nilai skewness dan kurtosisnya, apakah skewness moderat negatif atau positi dll. Hengan hasil tersebut, ambil langkah yang sesuai untuk metode transformasi datanya.

Muhammad Ris mengatakan...

mas mau nanya di data saya ada 4 variabel yang angkanya menggunakan dummy variabel, nah setelah saya regresi menggunakan eviews hasilnya malah error dan ada message near singular matrix ... klo boleh tau bagaimana caranya ya untuk bisa di regresi. terima kasih banyak

Suseno Bimo mengatakan...

Muhammad ris : cek regresi menggunakan regresi apa? jika pada variabel dependen menggunakan skala dummy, regresi menggunakan regresi binary logistik.

chsnv mengatakan...

pak saya mau tanya kalau nilai C itu nilai terbesar suatu variabel kah?

Suseno Bimo mengatakan...

chvnv: C: angka konstan yang ditambahkan pada setiap skor agar angka terkecil sama dengan 1.

Vie mengatakan...

Cara tahu itu nilai skewness moderat positif or negatifnya gimana ya pak ?
Terimakasih

Suseno Bimo mengatakan...

Vie : diuji dengan statistik deskriptif

cesa mengatakan...

halo pakm izin bertanya. jika ingin mentransformasi variabel yang bernilai dummy apakah bisa? jika bisa nanti interpretasinya bagaimana ya? terimakasih

cesa mengatakan...
Komentar ini telah dihapus oleh administrator blog.
Suseno Bimo mengatakan...

cesa : transformasi diatas dgunakan jika data tidak normal. Kalau variabel dummy, sudaj jelas tidak diuji normalitasnya.

beta mengatakan...

bagaimana interpretasi setelah data ditransformasi sqrt pak?

Suseno Bimo mengatakan...

beta : interpretasi sama seperti pada umumnya

Unknown mengatakan...

Jika transformasi data untuk uji normalitas. Lalu untuk uji yang lainnya apakah menggunakan data transformasi tersebut atau menggunakan data awal sebelum transformasi?

Suseno Bimo mengatakan...

Unknown : Uji lanjutnya menggunakan data setelah transformsi

Unknown mengatakan...

izin bertanya Pak, penelitian saya menggunakan regresi panel dengan 2 variabel x dan 1 variabel y. variabel x adalah pembiayaan dan y adalah laba. datanya dalam milyar rupiah. lalu pada variabel y, ada beberapa yang nilainya minus. uji asumsi klasik normalitas dan autokorelasi menurut beberapa ahli tidak wajib dilakukan karena bukan untuk normalitas bukan syarat blue dan autokorelasi terjadi pada data timeseries. untuk uji multikol dan hetero tidak ada masalah pak. jika tidak ditransformasi, maka ada tanda E+ pada nilai C di uji t nya. sedangkan pada variabel x dan y tidak ada. apakah tidak apa2 jika disajikan hasilnya seperti itu? atau apakah lebih baik ditransformasikan? namun jika ditransformasikan, bentuk ln dan log tidak bisa (hasilnya error karena ada nilai minus di y).. adakah bentuk transformasi data minus seperti itu pak jika memang harus ditrnsformasikan? terimakasih banyak Pak

Anonim mengatakan...

Di skripsi saya hasil adjusted r square saya rendah, maka penguji menyarankan transformasi data dgn MSI. setelah saya transformasi data saya disuruh uji regresikan. Agar adjuzted r square nya bisa menjadi tinggi bagaimana caranya ya?

Suseno Bimo mengatakan...

Unknown:ada tanda E+ tidak masalah,Tanda E merupakan eksponen karena Excel membatasi sampai angka 12 digit. Jadi jika lebih maka akan diubah menjadi E+.

Calvin mengatakan...

Punya saya skewness nya rendah 0.262 dengan n 393
Tetapi kurtosisnya 1.217 yang apabila dihitung melebihi 1.96, kalau mau diturunkan bagiamana nggih mas?

Suseno Bimo mengatakan...

Calvin: Dengan tingkat kesalahan 0.001, jika masih berada antara -2.58 sampai dengan 2.58 artinya masih normal.

Anonim mengatakan...

Pak mau nanya, saya memiliki data dengan 3 variabel, dimana salah satu variabel independennya data kategorik, dan waktu saya cek asumsi, semua asumsi terlanggar (saya ingin menggunakan regresi berganda) lalu data saya transformasi menggunakan Ln tp variabel yg bersifat kategorik saya ubah jadi dummy, akan tetapi, asumsinya juga masih terlanggar, diapakan lagi ya pak?

Anonim mengatakan...

Saya ada delapan variabel independen dengan 1 variabel dummy dan 1 variabel dependen data tidak memenuhi uji normalitas mohon sarannya pak

Anonim mengatakan...

kalo independen yg menggunakan dummy, seperti apa ya pak?

Suseno Bimo mengatakan...

Anonim : Kalau data kategorik tidak perlu diuji normalitas

Suseno Bimo mengatakan...

Anonim: untuk variabel dummy tidak perlu uji normalitas, sedangkan dependen dengan skala interval atau rasio jika tidak normal langkah selanjutnya di transformasi datanya.

adivahyt mengatakan...

Pak, saya mau bertanya.

Data saya ada yang angkanya negatif dan juga angka 0. Lalu untuk mengubah negatif dan 0 saya gunakan transformasi akar. Setelah dilakukan uji normalitas, data terdistribusi tidak normal.

Apakah boleh jika setelah melakukan transformasi akar lalu selanjutnya dilakukan transformasi data dengan menggunakan transformasi logaritma di eviews, pak? Karena jika saya coba untuk melakukan transformasi logaritma setelah transformasi akar, data saya jadi terdistribusi normal pak.

Mohon pencerahannya pak🙏🏻

Suseno Bimo mengatakan...

Anonim : kalau skala dummy tidak perlu uji normalitas.

Anonim mengatakan...

Pak saya ingin bertanya pak jdi saya menggunakan 5 variabel variabel y dalam bentuk ribuan X1 dalam bentuk persen X2 dalam bentuk milyaran X3,4,5 bentuk persen untuk tranformasi nya yang digunakan yang mana ya pak?

Grace Yohana mengatakan...

pak izin tanya setelah saya transform data sampel kemudian saya saya uji... koefisien yang saya peroleh dapat langsung digunakan sebagai persamaan regresi kah?

Grace Yohana mengatakan...

pak izin bertanya kalau saya transform data lalu saya uji untuk menentukan model. apakah boleh saya menggunakan hasil koefisien hasil uji tsb langsung sbg persamaan regresi data panel

Suseno Bimo mengatakan...

Grace Yohana : Iya bisa digunakan

Suseno Bimo mengatakan...

Grace Yohana : iya bisa langsung digunakan

Anonim mengatakan...

Maaf izin bertanya, apakah boleh hanya mentransform variabel Y saja tanpa mentransform variabel X?

Suseno Bimo mengatakan...

Anonim : ya tentu saja bisa hanya variabel Y yang ditansformasikan.