Transcript - Fenni Supriadi E

APLIKASI KOMPUTER
Dosen: Fenni Supriadi, SE.,MM
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Tujuan Pembelajaran :
Mahasiswa diharapkan mampu memahami
dan menjelaskan penggunaan perintah
frekuensi, deskriptif, explore dan crosstab,
analisis
statistik
deskriptif
secara
keseluruhan dalam pengolahan data pada
skala nominal dan ordinal.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Pokok Bahasan :
Frekuensi : Mean, Median, Kuartil,
Standard Deviasi, dll.
Distribusi Data
Menguji Normalitas Data dan Plots
Crosstab Untuk Uji Ketergantungan
Analisis Hubungan Antar Variabel
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah metode-metode
yang berkaitan dengan pengumpulan dan
penyajian suatu gugus data sehingga
menaksir kualitas data berupa jenis variabel,
ringkasan statistik (mean, median, modus,
standar deviasi, etc), distribusi, dan
representasi
bergambar
(grafik),
tanpa rumus probabilistik apapun.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Statistik Deskriptif
Pada SPSS, analisis statistik deskriptif
dilakukan dengan mengklik menu [Analyze] > [Descriptive Statistics], kemudian terdapat
pilihan: Frequencies, Descriptives, Explore,
Crosstabs, dan Ratio. Dalam penelitianpenelitian, perintah-perintah ini sering
diabaikan karena memang dalam beberapa
fungsi analisis lain sudah otomatis tercantum
analisis deskriptifnya.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
NO
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
NAMA
AMIR
CICILIA
IIN
SUGENG
LINA
AGUS
BUDI
LIANA
DIANA
DEDE
HERMAN
USIA
20
21
22
21
22
19
20
21
21
21
22
BERAT
78.54
45.77
58.99
76.92
55.67
78.67
87.56
44.86
50.21
77.86
80.23
GENDER
Pria
Wanita
Wanita
Pria
Wanita
Pria
Pria
Wanita
Wanita
Pria
Pria
12
13
14
15
VERONIKA
FENNY
IWAN
ANA
20
19
20
21
48.96
44.76
79.57
40.23
Wanita
Wanita
Pria
Wanita
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
1. Frequencies
Perintah Frequencies digunakan untuk
memperoleh jumlah pada nilai-nilai sebuah
variabel tunggal. Langkah-langkahnya adalah
sebagai berikut:
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Klik menu [Analyze] -> [Descriptive Statistics]
-> [Frequencies].
Muncul dialog box Frequencies. Klik “Jenis
Kelamin [Gender]” ‐> klik , (untuk
memasukkan variabel Jenis Kelamin ke form
Variables(s). Kita akan menganalisis variabel
Jenis Kelamin.
Jangan lupa centang Display frequency
tables.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Agar menampilkan representasi bergambar
(grafik), klik [Charts], maka akan muncul
dialog box Frequencies: Charts. Pilih Bar
charts pada form Chart Type. Pada form
Chart Values , Pilih Percentages
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Kemudian klik [Continues] untuk kembali ke
dialog box Frequencies lalu klik [OK] maka
muncul jendela SPSS Viewer
yang
menunjukkan hasil analisis frekuensi
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
1. Sebelah kiri adalah Outline view dalam
bentuk tree files, fungsinya sebagai
navigasi dalam melihat outputanalisis.
2. Sebelah kanan adalah Display output,
fungsinya menampilkan seluruh hasil
analisis yang telah kita lakukan.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Pada Gambar terlihat hasil analisis SPSS, di
mana pada tabel pertama N Valid = 15 yang
menunjukkan jumlah responden 15 orang
dan N Missing = 0 yang berarti tidak ada data
yang hilang (missing).
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Pada tabel yang kedua terlihat hasil analisis
Frequencies terhadap variabel Jenis Kelamin,
di mana jumlah responden laki-laki 7 orang
(46,7%) dan responden perempuan ada 8
orang (53,3%)
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Jika scroll digeser ke bawah akan terlihat Bar
Chart yang menunjukkan visualisasi jumlah
responden laki-laki dan perempuan.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
2. Descriptives
Dengan menggunakan data sebelumnya
langkah-langkah perintah Descriptives adalah
sebagai berikut:
Klik menu [Analyze] -> [Descriptives
Statistics] -> [Descriptives].
Muncul dialog box Descriptives.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Muncul dialog box Descriptives. Masukkan
variabel yang akan dianalisis ke form
Variables(s). Untuk melakukan setting
optional klik [Options].
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Muncul dialog box Descriptives: Options.
Centang analisis yang diperlukan. Dalam hal
ini pilihannya adalah: Mean, Std. deviation,
Minimum, Maximum, Kurtosis, Skewness,
dan pada form Display Order centang
Variable list.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Klik [Continue] dan [OK]. Hasil analisis akan
terlihat seperti tabel yang ditunjukkan
Gambar 10 di bawah ini:
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Tabel
output
menunjukkan
jumlah
pengukuran (N), nilai minimum (Minimum),
nilai maksimum (Maximum), nilai rata-rata
(Mean), standar deviasi (Std.), Skewness, dan
Kurtosis dari masing-masing variabel. Nilai
skewness merupakan ukuran kesimetrisan
histogram, sedangkan kurtosis merupakan
ukuran datar atau runcingnya histogram.
Idealnya nilai skewness dan kurtosis pada
distribusi normal adalah nol. Oleh karena itu:
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Jika nilai skewness positif maka distribusi
data “miring ke kiri distribusi normal” (ada
frekuensi nilai yang tinggi di sebelah kiri titik
tengah distribusi normal), sebaliknya apabila
skewness negatif maka distribusi data
”miring ke kanan distribusi normal” (kiri bagi
kita yang melihatnya).
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Jika nilai kurtosis positif maka distribusi data
“meruncing”
(ada
satu
nilai
yang
mendominasi), sebaliknya apabila Kurtosis
Negatif maka distribusi data “melandai”
(varians besar).
www.fennisupriadi.com
[email protected]
variabel Usia memiliki skewness negatif dan
kurtosis negatif, artinya distribusinya “miring
ke kiri distribusi normal” dan “melandai”.
Pada variabel nilai Berat Badan, nilai
skewness positif dan nilai kurtosis negatif,
artinya distribusinya “miring ke kanan
distribusi normal” dan “melandai”. Sebagai
pembuktian, buat histogram untuk variabel
Usia dan Berat Badan. Berikut caranya:
www.fennisupriadi.com
[email protected]
• Klik menu [Graphs] -> [Histogram], maka
muncul dialog box Histogram.
• Pilih variabel Usia dan masukkan dalam
form Variable.
• Centang Display normal curve, untuk
memperlihatkan kurva normal.
• Selanjutnya klik [OK].
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Lakukan langkah yang sama untuk variabel
Berat badan.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Gambar menunjukkan histogram untuk
variabel Usia memiliki distribusi “miring ke
kiri distribusi normal” karena nilainya
skewness negatif dan “melandai” karena
nilai kurtosis negatif. Sebaliknya, histogram
untuk variabel Berat Badan
memiliki
distribusi “miring ke kanan distribusi normal”
karena nilainya skewness positif
dan
“melandai” karena nilai kurtosis negatif.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Di sini, anda bisa menentukan apakah
distribusi tersebut normal atau tidak. Anda
bisa saja menyatakan normal, karena
menyerupai bentuk lonceng tetapi agak
serong, tapi
orang lain mungkin akan
menyatakan tidak normal karena jauh dari
bentuk lonceng. Jika sulit mengambil
keputusan, silahkan lakukan pengujian
normalitas yang lebih advance, misal dengan
Uji Kolmogorov-Smirnov
www.fennisupriadi.com
[email protected]
3. Explore
Perintah
Explore
digunakan
untuk
membandingkan antara dua atau lebih
kelompok dengan satu variabel. Sebagai
contoh, jika kita menggunakan Jenis Kelamin
sebagai variabel independen; variabel ini
mendefinisikan kelompok (Laki-Laki dan
Perempuan), kemudian membandingkannya
dengan variabel lain, seperti Usia
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Perintah Explore; contoh dalam kasus mean,
akan menghasilkan berapa rata-rata usia
laki-laki dan berapa rata-rata usia
perempuan. Ukuran-ukuran yang dihasilkan
perintah Explore antara lain: ukuran-ukuran
pemusatan data (mean dan median), ukuran
penyebaran (range, interquartile range,
standar deviasi, varians, minimum, dan
maksimum), ukuran kurtosis, dan skewness.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Berikut langkah-langkah perintah Explore:
Klik menu [Analyze] -> [Descriptives
Statistics] -> [Explore].
Muncul dialog box Explore.
form Factor List, isi: variabel Jenis Kelamin.
form Dependent List, isi: variabel Usia,
Berat Badan.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Form Display ada tiga pilihan Both, Statistics,
dan Plots. Pilih [Statistics]. Klik [Plots] bila
perlu grafik boxplot.
Klik [Statistics] bila tidak perlu grafik
boxplot.
Klik [Both] bila perlu keduanya.
Terakhir klik [OK].
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
4. Crosstabs
Jika perintah Frequencies digunakan untuk
memperoleh jumlah pada nilai-nilai sebuah
variabel tunggal, perintah
Crosstabs
digunakan untuk memperoleh jumlah pada
nilai-nilai lebih dari satu variabel
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Apabila
analisis
statistik
deskriptif
sebelumnya
mengolah
data
secara
keseluruhan dalam setiap variabel dengan
menghitung perhitungan statistik seperti
Mean, Standar deviasi, Kurtosis, etc
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Pada Crosstabs, setiap nilai pada variabel
yang dianalisis dijabarkan jumlahnya, dengan
begitu kita dapat mengetahui berapa jumlah
subyek laki-laki yang berusia 19 tahun, 20
tahun, dst. Deskripsi data pada Crosstabs
akan disajikan dalam bentuk tabel silang
(crosstab) yang terdiri dari baris dan kolom.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Berikut langkah-langkah perintah Crosstabs:
Klik menu [Analyze] -> [Descriptives
Statistics] -> [Crosstabs].
Muncul dialog box Crosstabs.
form Column(s), isi: variabel Usia.
form Row(s), isi dengan variabel yang akan
dianalisis, dalam hal ini isi dengan variabel
Jenis Kelamin.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
Ada 2 pengujian yang umum digunakan pada
sebuah data :
1. Apakah beberapa sampel telah diambil
berasal dari populasi yang sama (populasi
data berdistribusi normal)
2. Apakah
sampel-sampel
terebut
mempunyai varians yang sama
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
Uji Normalitas Data dan varians adalah hal
yang lazim dilakukan sebelum sebuah
metode statistik diterapkan.
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
Pengambilan Keputusan :
Nilai Sig. / nilai probabilitas <0,05, Distribusi
adalah tidak normal
Nilai Sig. / Nilai probabilitas > 0,05, Distribusi
adalah normal
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
Pengambilan Keputusan :
Nilai Sig. / nilai probabilitas <0,05, data berasal dari
populasi yang mempunyai varians tidak sama
Nilai Sig. / Nilai probabilitas > 0,05, data berasal
dari populasi yang mempunyai varians yang sama
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
Pengambilan Keputusan :
Nilai Sig. / nilai probabilitas <0,05, Distribusi
adalah tidak normal
Nilai Sig. / Nilai probabilitas > 0,05, Distribusi
adalah normal
www.fennisupriadi.com
[email protected]
Menguji Normalitas Data
Jika suatu ditribusi data normal maka data akan tersebar
disekeliling garis
www.fennisupriadi.com
[email protected]
SELESAI
SEMOGA BERMANFAAT
www.fennisupriadi.com
[email protected]