1 kapan sebaiknya kita menggunakan transformasi data?

Transformasi data adalah merubah skala data kedalam bentuk lain sehingga data memiliki distribusi yang diharapkan. Setiap data dilakukan operasi matematika yang sama pada data aslinya. Berarti kita merubah semua data untuk menjaga perbedaan perbedaan antar data relatif tetap. Jika data kita memiliki lebih dari satu variabel, maka kita memiliki lebih dari satu variabel, maka kita mentransformasikan semua variabel agar hubungan antar data tidak berubah. Ada beberapa jenis transformasi data yang sering digunakan, diantaranya :

Table of Contents Show

Kapan sebaiknya kita menggunakan transformasi data?
Mengapa harus dilakukan transformasi data?
Mengapa menggunakan transformasi log?
Mengapa harus menggunakan logaritma natural?

Transformasi kuadrat, berarti kita mengoprasikan pangakat dua data variabel.
Transformasi kubik, berarti kita mengoprasikan pangkat tiga pada data variable asli.
Transformasi akar, berarti kita mnegoprasikan akar pada data variabel asli. Berguna untuk memperbaiki data yang terdistribusi positive skewness dan unequal viriance (data tidak memenuhi asumsi kehomogenan). Dapat digunakan untuk data persentase, jika nilainya kebanyakan kecil maka sebaiknya gunakan transformasi akar.
Transformasi invers/kebalikan, melakukan operasi balikan baik balikan pangkat atau pun tidak seperti 1/x. 1/(x^2), dan lain-lain.
Transformasi logaritma, berarti kita mengoprasikan data asli kebentuk logaritma. Digunakan untuk data yang terdistribusi positive skewness dan unewual variance. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, Jika pada data asli menunjukan nilai kurang dari 10 atau mendekati 0, maka sebaiknya dikalian 10 lalu dilogaritmakan atau log(10x).
Transformasi Arcsin, berarti kita mnegoprasikan data asli kebentuk Arcsin (balikan sinus). Disebut juga transformasi Angular yang digunakan bila data dinyatakan dalam bentuk percentase atau proporsi. Biasanya memiliki sebaran Binomial. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, Apabila data asli memiliki nilai antara 30% – 70% maka tidak membutuhkan transformasi; bila memiliki nilai 0%-3% dan 70%-100% maka lakukan transformasi Arcsin dan bila banyak bernilai nol maka gunakan transformasi arcsin akar(%+0,5).
Transformasi invers skor, digunakan dalam data yang terdapat nilai negatif dan akan menggunakan transformasi berikutnya. Berguna untuk memperbaiki data yang terdistribusi positive Skew dan Uneqal Variance.

Pada umumnya untuk menentukan jenis transformasi mana yang paling tepat digunakan adalah dengan memplot data kira dan melihat trend dari data tersebut atau berdasarkan histogram dari data tersebut. Berikut adalah beberapa bentuk trend dari plot data/histogram :

Setelah mengetahui pola trend data, maka data dapat ditransformasi berdasarkan karakteristiknya, Sebagai berikut

Bentuk Pola Data	Bentuk Jenis Transformasi
Moderate positive	Kuadrat (x²)
Substansial positive	Logaritma (Ln(x))
Substansial Positive jika data mengandung nilai nol	Logaritma (Ln( x + 1))
Moderate Negative	Kuadrat dari ( k – x )
Substansial negative	Logaritma (Ln( k – x))
Severe negative	Kuadrat dari ( k- x)

BUKU STATISTIK Buku ini disusun dalam 17 bab dan disusun sebagai buku pegangan untuk mata-ajaran sidik peubah ganda bagi mahasiswa S1 pada tahun ke tiga atau mahasiswa S2 tahun pertama mayor statistika di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan IPA, IPB. Bagi mahasiswa S1, sampai dengan Bab 3 wajib dimengerti dengan baik sebelum mempelajari Bab lainnya. Bab 12 sampai Bab 17 adalah topik yang wajib diketahui bagi mahasiswa S2, sedangkan bagi mahasiswa S1 baik untuk diketahui akan tetapi diberikan sebagai pengetahuan tambahan saja. Dalam mempelajari buku ini, meskipun akan ada pengulangan untuk beberapa materi peubah tunggal seperlunya, tetapi untuk memperoleh hasil yang lebih baik, pembaca diharapkan telah mendapat pengetahuan satu semester untuk mata-ajaran metoda statistika, sampling, dan kalkulus, terutama tentang turunan sebagian dan integral, yang diperlukan untuk menghitung maksimum dan nilai harapan. Akan lebih baik lagi bila telah mempelajari aljabar matriks.

Salah satu aktivitas yang terkadang dibutuhkan dalam proses analisis data adalah transformasi data. Transformasi data merupakan teknik untuk mengubah nilai data menggunkan operasi matematika misalnya logaritma, kuadrat, akar, eskponen, dan operasi matematika lainnya. Tujuannya transformasi cukup beragam diantaranya mampu menghilangkan outlier, mampu menormalkan data, dan masih banyak lagi tujuan lainnya yang akan bersesuaian dengan kebutuhan analisis tertentu. Nah, SPSS menyediakan menu untuk transformasi variabel tertentu pada suatu data. Mari kita coba !

Klik Transform>>>Compute Variable

Kemudian akan muncul kotak seperti pada gambar di bawah ini

kemudian pada bagian target variable silahkan isi nama variabel baru yang merupakan hasil tranformasi dari variabel sebelumnya. Misalnya Anda ingin melakukan tranformasi logaritma pada variabel penghasilan sehingga pada target variable Anda bisa menulis log_penghasilan seperti pada gambar di bawah ini. Lalu pada Function Group ada banyak jenis transformasi dan misalnya Anda memilih salah satunya yaitu Arithmetic. Maka silahkan Anda pilih Arithmetic. hasilnya bisa Anda pada gambar di bawah ini

Misalnya Anda ingin melalukan tranformasi logaritma natural maka silahkan pilih Ln dan akan muncul tulisan pada Numeric Expression seperti pada gambar di bawah ini :

Kemudian pilih variabel yang akan ditranformasi misalnya penghasilan lalu pindahkan ke kotak Numeric Expression seperti pada gambar di bawah ini :

Kemudian klik OK

Hasilnya dapat Anda lihat di data view, kemudian pada gambar di atas dapat dilihat bahwa telah muncul variabel baru hasil transformasi logaritma dari variabel penghasilan dengan nama log_penghasilan.

Terima Kasih

Kapan sebaiknya kita menggunakan transformasi data?

Transformasi data sebaiknya digunakan jika suatu himpunan data mempunyai rentang nilai-nilai yangsangat jauh berbeda.

Mengapa harus dilakukan transformasi data?

Tujuan dilakukannya transformasi data adalah untuk mengubah skala pengukuran data ke dalam bentuk lain supaya memenuhi asumsi analisis.

Mengapa menggunakan transformasi log?

Transformasi logaritma akan membuat hubungan yang tidak linier dapat digunakan dalam model linier. Selain itu, Transformasi logaritam dapat mengubah data yang pada awalnya berdistribusi menceng atau tidak berdistribusi normal menjadi atau mendekati distribusi normal.

Mengapa harus menggunakan logaritma natural?

keuntungan dari penggunaan logaritma natural adalah memperkecil bagi variabel-variabel yang diukur karena penggunaan logaritma dapat memperkecil salah satu penyimpangan dalam asumi OLS (Ordinary Least Square) yaitu heterokedastisitas.