Uji McNemar adalah salah satu pengujian dalam statistik yang dikenal dalam penelitian dan berperan dalam pengambilan keputusan. Bila Anda menggunakan penelitian yang melibatkan data nominal, maka pengujian ini harus anda kuasai!
Analisis ini biasanya digunakan untuk pengukuran statistik non parametrik yaitu untuk data nominal berpasangan untuk kasus dua variabel.
Apa itu Uji McNemar?
Uji McNemar merupakan pengujian statistik yang digunakan untuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan atara variabel dependen atau saling berpasangan antara 2 kelompok terkait.
Salah satu contoh yang paling umum adalah kondisi “sebelum” dan “sesudah” sebuah perlakuan atau treatment. Sebagai contoh pengguniaan, uji ini dapat digunakan untuk mengetahui efektivitas perlakukan terhadap kecenderungan pemilih pada saat pilkada.
Tes ini kadang disebut sebagai Uji Chi-square McNemar karena pengujiannya memiliki distribusi Chi-square.
Asumsi Uji McNemar
Secara umum terdapat 4 asumsi Uji McNemar:
- Memiliki satu variabel dependen dengan sifat dikotomis dan satu variabel independent kategoris dengan dua kelompok terkait. Contoh variabel dikotomis seperti “aman dan tidak aman” atau “lulus dan gagal”.
- Kedua kelompok variabel harus saling eksklusif atau tidak ada yang timpang tindih. Sederhananya, data atau peserta pada satu kelompok hanya bosa berada di salah satu dari dua kelompok dan tidak bisa berada di kelompok lain diwaktu yang bersamaan.
- Sampel bersifat acak dari populasi yang sesuai
- Skala data yang digunakan adalah nominal atau ordinal
Jika data Anda tidak memenuhi keempat asumsi ini, ada baiknya untuk mempertimbangkan melakukan pengujian lain untuk data Anda seperti Uji Chi-Square biasa.
Kelebihan dan Kekurangan Uji Mcnemar
Adapun kelebihan dari Uji McNemar adalah:
- Dapat diaplikasikan untuk pengujan nonparametrik dengan data nominal dan ordinal yang biasanya sukar diolah dengan metode parametrik.
- Sederhana, mudah dimengerti dan dapat dilakukan tanpa bantuan software
Adapun kekurangan Uji McNemar adalah
- Hanya berfokus pada kondisi sebelum dan sesudah yang bersifat dependen
- Tabel kontingensi yang digunakan harus 2×2
Statistik Uji McNemar
Untuk melakukan uji McNemar, data harus disusun dalam tabel kontingensi 2×2 dengan frekuensi sel sama dengan jumlah berpasangan. Sebagai contoh, seorang manager pemasaran ingin melakukan pengamatan terhadap produk yang dikeluarkannya dengan membandingkan apakah promosi dengan di sosial media akan meningkatkan penjualan produk mereka.
| Sesudah (+) | Sesudah (-) | |
| Sebelum (-) | A | B |
| Sebelum (+) | C | D |
Keterangan:
Kategori Sel A: Dari – menjadi +
Kategori Sel B: Dari – tetap –
Kategori Sel C: Dari + tetap +
Kategori Sel D: Dari + tetap –
Misalnya untuk kategori A adalah jumlah sampel yang sebelum dilakukan perlakuan promosi sosial media tidak membeli produk dan sesudah ada promosi menjadi membeli produk. Untuk kategori B adalah jumlah sampel yang sebelum dilakukan perlakuan promosi sosial media tidak membeli produk namun setelah diberikan perlakuan promosi tetap menjadi tidak membeli produk, demikian seterusnya.
Dalam pengujian statistik dengan Uji McNemar terdapat formula yang dapat digunakan yaitu:
Rumus Uji Mc Nemar:
Keterangan:
Oi = Banyak kasus yang diobservasi dalam kategori ke-i
Ei = Banyak kasus yang diharapkan dibawah H0 dalam kategori ke-i
A = Banyaknya kasus yang diobservasi dalam “sel A”
B = Banyaknya kasus yang diobservasi dalam “sel D”
Catatan: Mohon maaf bila lambang chi-square pada artikel ini sedikit kurang tepat dikarenakan saya memilih huruf X besar agar mudah ditulis dalam artikel.
Contoh Uji McNemar
Jam tidur yang sehat untuk manusia adalah pukul 10 malam hingga 6 pagi selama total 8 jam, namun tidak jarang orang memiliki kebiasan jam tidur yang berantakan dan diluar waku yang seharusnya. Seorang peneliti berpikir sosialisasi kesehatan dapat membantu mempengaruhi kebiasaan ini. Oleh karena itu, peneliti tersebut berencana untuk meneliti dampak sosialisasi kesehatan yang diberikan terhadap keteraturan jam tidur di suatu organisasi.
Berdasrkan data penelitian, didapatkan hasil sebagai berikut:
Langkah pengujian hipotesis:
- Menentukan Hipotesis
H0: Tidak terdapat perbedaan jumlah orang dengan jam tidur normal sebelum dan sesudah sosialisasi
H1: Terdapat perbedaan jumlah orang dengan jam tidur normal sebelum dan sesudah sosialisasi
- Menentukan Taraf Signifikansi
α = 5% atau 0,05
- Menentukan kriteria pengujian
Tabel X2 yaitu X2 0,05;1 = 3.841
Jika X2 hitung > X2 tabel, maka H0 ditolak, jika X2 hitung < X2 tabel, maka H0 diterima
- Pengujian Statistik
Berdasarkan formula statistik Uji McNemar diperoleh bahwa nilai X2 hitung adalah sebesar 4,172.
- Penarikan Kesimpulan
Karena X2 hitung = 4,172 > X2 tabel = 3,841, maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya, terdapat perbedaan yang siginifikan antara jumlah orang dengan jam tidur normal sebelum dan sesudah sosialisasi.
Contoh Aplikasi Uji McNemar dengan Aplikasi SPSS
Oke, mari kita bahas pengujian Mcnemar dengan menggunakan aplikasi SPSS
- Menentukan Hipotesis
H0: Tidak terdapat perbedaan jumlah orang dengan jam tidur normal sebelum dan sesudah sosialisasi
H1: Terdapat perbedaan jumlah orang dengan jam tidur normal sebelum dan sesudah sosialisasi
- Menentukan Taraf Signifikansi
α = 5% atau 0,05
- Menentukan kriteria pengujian
Sig = 0,05
Jika Sig (2-tailed) < 0,05 maka H0 ditolak, jika Sig (2-tailed) > 0,05, maka H0 diterima
- Pengujian Statistik
Berikut merupakan langkah langkah pengujian statistik dengan software SPSS.
1. Inputkan atribut sebelum dan sesudah pada bagian variabel view SPSS, measure diisikan nominal dan inputkan jenis data pada values.
2. Kemudian, pada bagian data view, input data yang digunakan
3. Pilih Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs > 2 Related Samples
4. Maka akan muncul kotak dialog Two Related Samples Test. Pindahkan sebelum ke variabel 1 dan sesudah ke variabel 2. Kemudian pada test type centang McNemar.
5. Pilih OK.
Mari pelan-pelan kita baca hasil output di atas.
Nilai Sig (2-tailed) = 0,027 < taraf signifikansi = 0,05, maka kita berhasil menolak H0 atau H1 diterima. Bisa disimpulkan terdapat perbedaan yang signifikan antara jumlah orang dengan jam tidur normal sebelum dan sesudah sosialisasi.
Kesimpulan
Uji McNemar tergolong dalam analisis bivariat (dua sampel) berpasangan. Uji ini dilakukan untuk untuk menentukan apakah terdapat perbedaan variabel dependen atau saling berpasangan antara 2 kelompok terkait.
Bila anda memiliki kasus dua sampel berhubungan dengan jenis data nominal dengan tujuan untuk mengetahui kondisi perbedaan sebelum dan sesudah dari sebuah perlakuan, uji ini cocok untuk digunakan.
Hybrid government employee and internet marketing enthusiast. Blog ini berisi pengalaman-pengalaman saya dalam dunia birokrasi, statistik, internet marketing, bisnis online dan juga hal-hal menarik lainnya.