-
Bahan Ajar SPSS untuk Statistik Dasar Semester Genap Hanya untuk
kalangan sendiri tidak untuk diperbanyak selain untuk kepentingan
belajar mengajar di Universitas Kristen Indonesia Toraja
2014
Andrea Stevens Karnyoto, S.Kom.,MT Universitas Kristen Indonesia
Toraja
1/1/2014
-
Bahan Ajar SPSS untuk Statistik Dasar oleh : Andrea Stevens
Karnyoto, S.Kom.,MT
Universitas Kristen Indonesia Toraja
2014
-
Daftar Isi
BAB 1 Definisi Statistik dan SPSS
..........................................................................................
1
BAB 2 Menggunaakan SPSS
..................................................................................................
4
BAB 3 Statistik
Deskriptif......................................................................................................
15
BAB 4 Crosstab
....................................................................................................................
22
BAB 5 Summarize Case
........................................................................................................
27
BAB 6 Graph
........................................................................................................................
31
BAB 7 Transform and Record Data
.......................................................................................
40
BAB 8 Uji Validitas dan Realibitias Kuisioner
.........................................................................
48
DAFTAR PUSTAKA
.....................................................................................................................
57
-
1
BAB 1
Definisi Statistik dan SPSS
Definisi Statistik
Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan,
mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan
data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan
data. Istilah 'statistika' (bahasa Inggris: statistics) berbeda
dengan 'statistik' (statistic). Statistika merupakan ilmu yang
berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi,
atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Dari
kumpulan data, statistika dapat digunakan untuk menyimpulkan atau
mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika deskriptif. Sebagian
besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori probabilitas.
Beberapa istilah statistika antara lain: populasi, sampel, unit
sampel, dan probabilitas.
Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik
ilmu-ilmu alam (misalnya astronomi dan biologi maupun ilmu-ilmu
sosial (termasuk sosiologi dan psikologi), maupun di bidang bisnis,
ekonomi, dan industri. Statistika juga digunakan dalam pemerintahan
untuk berbagai macam tujuan; sensus penduduk merupakan salah satu
prosedur yang paling dikenal. Aplikasi statistika lainnya yang
sekarang popular adalah prosedur jajak pendapat atau polling
(misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum), serta hitung cepat
(perhitungan cepat hasil pemilu) atau quick count. Di bidang
komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola
maupun kecerdasan buatan.
Penggunaan istilah statistika berakar dari istilah istilah dalam
bahasa latin modern statisticum collegium ("dewan negara") dan
bahasa Italia statista ("negarawan" atau "politikus").
Gottfried Achenwall (1749) menggunakan Statistik dalam bahasa
Jerman untuk pertama kalinya sebagai nama bagi kegiatan analisis
data kenegaraan, dengan mengartikannya sebagai "ilmu tentang negara
(state)". Pada awal abad ke-19 telah terjadi pergeseran arti
menjadi "ilmu mengenai pengumpulan dan klasifikasi data". Sir John
Sinclair memperkenalkan nama (Statistics) dan pengertian ini ke
dalam bahasa Inggris. Jadi, statistika secara prinsip mula-mula
hanya mengurus data yang dipakai lembaga-lembaga administratif dan
pemerintahan. Pengumpulan data terus berlanjut, khususnya melalui
sensus yang dilakukan secara teratur untuk memberi informasi
kependudukan yang berubah setiap saat.
-
2
Pada abad ke-19 dan awal abad ke-20 statistika mulai banyak
menggunakan bidang-bidang dalam matematika, terutama peluang.
Cabang statistika yang pada saat ini sangat luas digunakan untuk
mendukung metode ilmiah, statistika inferensi, dikembangkan pada
paruh kedua abad ke-19 dan awal abad ke-20 oleh Ronald Fisher
(peletak dasar statistika inferensi), Karl Pearson (metode regresi
linear), dan William Sealey Gosset (meneliti problem sampel
berukuran kecil). Penggunaan statistika pada masa sekarang dapat
dikatakan telah menyentuh semua bidang ilmu pengetahuan, mulai dari
astronomi hingga linguistika. Bidang-bidang ekonomi, biologi dan
cabang-cabang terapannya, serta psikologi banyak dipengaruhi oleh
statistika dalam metodologinya. Akibatnya lahirlah ilmu-ilmu
gabungan seperti ekonometrika, biometrika (atau biostatistika), dan
psikometrika.
Meskipun ada pihak yang menganggap statistika sebagai cabang
dari matematika, tetapi sebagian pihak lainnya menganggap
statistika sebagai bidang yang banyak terkait dengan matematika
melihat dari sejarah dan aplikasinya. Di Indonesia, kajian
statistika sebagian besar masuk dalam fakultas matematika dan ilmu
pengetahuan alam, baik di dalam departemen tersendiri maupun
tergabung dengan matematika. (sumber: Wikipedia).
Definisi SPSS
SPSS adalah salah satu software statistik yang dibuat pertama
kali pada tahun 1968 oleh tiga mahasiswa Stanford University, yakni
Norman H. Nie, C. Hadlai Hull, dan Dale H. Bent. Ketika pertama
kali diciptakan software ini dioperasikan pada komputer mainframe,
hingga akhirnya penerbit McGraw-Hill menerbitkan user manual
SPSS.
Pada tahun 1984, muncul SPSS dalam versi PC (bisa dipakai untuk
komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+, dan sejalan dengan
populernya sistem operasi Windows maka SPSS pada tahun 1992
mengeluarkan versi Windows. Selain itu, SPSS juga menjalin aliansi
strategis dengan software house lainnya, seperti Oracle corp,
Business Object, serta Ceres Integrated Solution untuk memperkuat
market dalam bidang business intelligence.
Seiring dengan perkembangan zaman maka tujuan awal diciptakan
SPSS sedikit bergeser. Awalnya, SPSS diciptakan untuk proses
mengolah data dalam bidang ilmu sosial, dan saat itu SPSS
merupakan
-
3
singkatan dari Statistical Package for the Social Science.
Namun, sekarang fungsi SPSS sudah diperluas untuk melayani berbagai
jenis user seperti untuk proses produksi pabrik, riset ilmu
science, dan lainnya. Oleh karena itu, kepanjangan SPSS pun berubah
menjadi Statistical Product and Service Solution, dimana pengguna
software ini pun sangat beragam seperti HSBC Bank, ABN Amro Bank,
AC Nielsen (biro riset pemasaran terbesar di dunia), American
Airlines, British Telecommunication, Canon UK, Unilever, University
of Chicago, dan perusahaan besar lainnya.
Saat ini, software SPSS tidak hanya menangani permasalahan
statistik saja, namun sudah meluas ke data mining (mengeksplorasi
data yang telah terkumpul), dan predictive analytic. Versi terbaru
dari SPSS adalah SPSS 17 yang diluncurkan akhir tahun 2007, dimana
sebelumnya telah dikeluarkan berbagai versi SPSS mulai dari SPSS
7.5, SPSS 10, sampai dengan SPSS yang paling baru sekarang ini.
(sumber:
http://solehahrazak.blogspot.com/2012/11/refleksi-minggu-ke-9.html)
-
4
BAB 2
Menggunaakan SPSS
Gambar 2.1. Lembar kerja SPSS
Title Bar : informasi tentang program dan berkas apa yang
sementara dikerjakan.
Menu Bar : Memuat semua pilihan-pilihan menu SPSS.
Tombol Cepat : Fungsinya sama dengan beberapa menu hanya saja
untuk mempermudah maka beberapa menu sering digunakan diletakan di
tombol cepat.
Variable : berisikan tentang variabel-variabel data.
Baris Record : Baris data yang akan diolah.
Tombol Data View : untuk berpindah ke tampilan data view.
Tombol Variable View : untuk berpindah ke halaman variabel
view.
Spreadsheet : ruang kerja SPSS.
-
5
Gambar 2.2. Lembar Kerja Variabel
Name : Nama Variabel. harus dimulai dari huruf. Simbol
underscore (_) diperbolehkan tetapi simbol hyphens (-), ampersands
(&), and spaces tidak diperbolehkan. Nama Variabel Tidak Case
sensitif.
Type : Tipe data. tipe data yang diperbolehkan adalah numerical
data(nomor), dates(tanggal), currencies(mata uang), string(huruf)
dan lain sebagainya.
Width : lebar variabel.
Decimals : jumlah digit angka dibelakang koma.
Label : nama panjang dari nama variabel, mempermudah untuk
membaca nama variabel.
Values : Untuk mendefinisikan kembali nilai dari sebuah
variabel, misalnya anda ingin membuat 1=pria dan 2=wanita.
Missing : kolom yang menunjukkan data yang hilang, namun jika
data lengkap atau tidak ada yang hilang maka kolom ini dapat
diabaikan.
Columns : fungsi mengubah jumlah karakter yang dapat dimasukkan,
misalnya panjang colom di tentukan 2 digit maka maksimal dua digit
saja yang dapat dimasukkan
Align : pengaturan perataan penulisan pada data view, misalnya
untuk rata kiri(left), rata tengah(center) dan rata
kanan(right)
-
6
Measure : tipe variabel akan menentukan jenis analisis yang akan
digunakan. jika variabel bertipe string atau angka maka secara
default terpilih nominal atau ordinal jika akan dibuat skala
pengukuran mana opsi scale dapat digunakan.
Memasukkan Variabel dan Data
Coba masukkan data pada lembar kerja variabel view seperti
dibawah ini :
Gambar 2.3. Variabel View
Lalu masukkan datanya pada Data view seperti gambar setelah ini.
Untuk berpindah dari satu kolom kekolom lain cukup dengan menekan
panah atas, panah bawah, panah kiri dan kanan. Pada contoh ini kita
menggunakan hanya 2 variabel yaitu X dan Y, untuk variabel X tidak
menggunakan desimal dan untuk Y menggunakan desimal 2.
-
7
Gambar 2.4. Data View
Menyimpan Lembar Kerja
Piih menu File -> Save -> masukkan nama pada file name
lalu ok. Setelah itu halaman konfirmasi akan tampil.
Gambar 2.5. Memilih menu Save
-
8
Gambar 2.6. Kotak Dialog Simpan
Gambar 2.7. Konfirmasi bahwa file telah tersimpan
Membuka kembali data yang telah tersimpan sebelumnya
Piih menu File -> Open -> Data ->pilih nama file yang
akan dibuka. Setelah itu halaman konfirmasi akan tampil.
-
9
Gambar 2.8. Pemilihan menu open
Gambar 2.9. Dialog box open
-
10
Frequency
Gambar 2.10. Menu Descriptive Statistic->Frequencies
Gambar 2.11. Dialog Box Frequencies
-
11
Gambar 2.11. Pemilihan tambahan Frequencies
Gambar 2.12. Hasil dari perhitungan Frequencies
-
12
Frequencies Charts
Gambar 2.13. Pemilihan Charts Frequencies
Gambar 2.14. Hasil dari Charts Frequencies
-
13
Export ke PDF/WORD
Gambar 2.15. Pemilihan menu export
-
14
Gambar 2.16. Dialog Box Export
Gambar 2.17. Dialog Box Export
-
15
BAB 3
Statistik Deskriptif
Buat variabel seperti dibawah ini :
sehingga hasilnya seperti terlihat dibawah ini :
Gambar 3.1 Variabel view untuk praktek bab 3
-
16
Untuk mengatur value ibu merokok maka pada kolom Values pada
variabel ibu merokok. lalu buat seperti gambar berikut ini.
Gambar 3.2 Pengaturan Value Labels
Gambar 3.3 Pengaturan Value var Didik
-
17
Gambar 3.4 Masukkan data seperti gambar ini
Melihat persentase pendidikan ibu
Gambar 3.5 Pemilihan menu Frequencies untuk melihat persentasi
pendidikan ibu
-
18
Gambar 3.6 Pindahkan hanya Nomor Identiifkasi dan Pendidikan
Ibu
Gambar 3.7 Hasilnya dapat dilihat seperti gambar ini
-
19
Pada data numerik atau kontinyu, peringkasan data dapat
dilakukan dengan melaporkan ukuran tengah dan sebarannya. Ukuran
tengah yang dapat digunakan adalah rata-rata, median dan modus.
Sedangkan ukuran sebaran yang dapat digunakan adalah nilai minimum,
maksimum, range, standar deviasi dan persentil. Dari ukuranukuran
tersebut, yang paling sering digunakan adalah rata-rata dan standar
deviasi.
Sebagai contoh, kita akan coba mencari ukuran tengah dan sebaran
dari UMUR, BBIBUdan BBAYI.
Gambar 3.8 Pemilihan menu Descriptive
-
20
Gambar 3.9 Hasil Descriptive
Gambar 3.10 Explore
-
21
Gambar 3.11 Pemilihan Dependent List
Gambar 3.9 Hasil Explore
-
22
BAB 4
CROSSTABS
Gambar 4.1 Variabel View untuk mencoba Crosstab
Gambar 4.2 Values untuk umur kategori umur pelanggan
-
23
Gambar 4.3 Values untuk kepuasan pelanggan
Gambar 4.4 Data dasar
-
24
Gambar 4.5 Pemilihan menu crosstabs
-
25
Gambar 4.6 Dialog box crosstabs dan pemilihan variabel
Gambar 4.7 Pilih tombol statistik lalu tampil dialog box
statistik
-
26
Gambar 4.8 Hasil crosstabs untuk variabel umur pelanggan
terhadap kepuasan pelanggan
-
27
BAB 5
CASE SUMMARIES
Gambar 5.1 Masukkan variabel seperti gambar ini
Gambar 5.2 Values dari merek mobil
-
28
Gambar 5.3 Values dari teknisi
Gambar 5.4 Values dari onderdil
-
29
Gambar 5.5 Data view
Gambar 5.6 Pilih menu Analize -> Reports -> Case
Summaries
-
30
Gambar 5.7 Pilih grouping dan variabel
Gambar 5.8 Hasil Case Summaries
-
31
BAB 6
G R A P H
Gambar 6.1 Variabel View
Gambar 6.2 Data View
-
32
Gambar 6.3 Recode Ke bentuk range
Gambar 6.4 Dialog box Recode ke bentuk range
-
33
Gambar 6.5 Compute Variable
Gambar 6.6 Chart Builder
-
34
Gambar 6.7 Dialog box chart builder
Gambar 6.8 Pemilihan model dari chart builder
-
35
Gambar 6.9 Pemilihan variabel yang akan ditampilkan pada
chart
-
36
Gambar 6.10 Dialog box element property
-
37
Gambar 6.11 Hasil dari chart yang telah disesuaikan
-
38
Gambar 6.12 Pemilihan untuk membuat Chart 3 Dimensi
Gambar 6.13 Pemilihan jenis 3D Bar Charts
-
39
Gambar 6.14 Pengaturan Variable dan X dan Z
Gambar 6.15 Hasil dari chart 3D
-
40
BAB 7
Transform and Recode Data
Gambar 7.1 Variabel View
Gambar 7.2 Data View
-
41
Gambar 7.3 Pemilihan menu Compute Variable
Gambar 7.4 Compute Variable Dialog Box
-
42
Gambar 7.5 Memasukkan Nama Compute Variabel
Gambar 7.6 Konfirmasi Compute Variable
-
43
Gambar 7.7 Hasil dari Compute Variable pada Data View
Gambar 7.8 Menu Recode into different Variable
-
44
Gambar 7.9 Memasukkan total terhadap Predikat
Gambar 7.10 Membuat Lowest range
-
45
Gambar 7.11 membuat range
Gambar 7.12 Hasil dari range
-
46
Gambar 7.13 Membuat Range Highest
Gambar 7.14 Hasil dari range lengkap
-
47
Gambar 7.15 Konfirmasi untuk pembuatan range
Gambar 7.16 Hasil akhir dapat dilihat pada data view
-
48
BAB 8
Uji Validitas dan Realibitias Kuisioner
Kuesioner merupakan salah satu jenis instrumen/alat ukur yang
sering digunakan dalam penelitian. Namun sebelum diuji kuesioner
harus di uji validitas dan uji reliabilitas hal ini dilakukan untuk
mengetahui sejauh mana kevalidan dan reliabelnya alat ukur
tersebut.
Validitas instrumen berhubungan dengan kesesuaian dan ketepatan
fungsi alat ukur yang digunakannya. Maka dari itu sebelum
instrument tersebut digunakan di lapangan perlu adanya pengujian
validitas terhadap instrument tersebut.
Reliabilitas menyangkut masalah ketepatan alat ukur. Ketepatan
ini dapat dinilai dengan analisa statistik untuk mengetahui
kesalahan ukur. Reliabilitas lebih mudah dimengerti dengan
memperhatikan aspek pemantapan, ketepatan, dan homogenitas.
Tabel 8.1 Contoh pertanyaan quesioner
-
49
Setalah mendapatkan data silahkan olah data secara manual,
SELALU=4, SERING=3, JARANG=2, TIDAK PERNAH=1. Ini dilakukan agar
penginputan data pada progam SPSS lebih mudah. Setelah itu
jumlahkan.
Validitas
Gambar 8.1 Variabel View
Gambar 8.2 Data view
-
50
Gambar 8.3 Membuat Compute Variabel untuk total nilai
pertanyaan
-
51
Gambar 8.4 hasil data view keseluruhan
-
52
Gambar 8.5 Masuk pada menu bevariate
-
53
Gambar 8.6 Bivariate Correlations Dialog box
Gambar 8.7 hasil dari bivariate (hilangkan yang tidak ada tanda
bintangnya)
-
54
Gambar 8.8 hasil dari bivariate
Realibilitas
Gambar 8.9 Reliability Analysis
-
55
Gambar 8.10 pemilihan untuk melakukan reliability analysis
Gambar 8.11 pilih yang sesuai dengan gambar diatas
-
56
Gambar 8.12 Hasil dari realible
Gambar 8.13 Hasil yang seharusnya reliable karena diatas 0.7
-
57
Daftar Pustaka
Alistair W. Kerr, Howard K. Hall, Stephen A. Kozub "Doing
Statistics with SPSS", SAGE Publications.
Der, G. and Everitt, B. S. "A Handbook of Statistical Analysis
Using SAS(2nd ed)". Boca Raton, FL: Chapman and Hall/CRC.
Everitt, B. S. and Dunn, G. "Applied Multivariate Data Analysis
(2nd ed)".London: Arnold.
Harrell, E. E. "Regression Modelling Strategies with
Applications to Linear Models", Logistic Regression and Survival
Analysis. New York: Springer.
Sabine Landau, Brian S. Everitt "A Handbook of Statistical
Analyses using SPSS", CHAPMAN & HALL/CRC.
SPSS Team, SPSS Statistics Base 17.0 Users Guide.