PENDAHULUAN Data yang dikumpulkan dari penelitian misalnya penelitian survai maupun percobaan (eksperimental) dapat berupa data angka disebut pula data kuantitatif yang merupakan hasil pengukuran (measurement) atau hasil pencacahan (counting) dan data dalam bentuk bukan angka atau data kualitatif. Data kualitatif dapat berupa data dengan skala nominal atau skala ordinal, sedang data kuantitatif berupa data dengan skala interval atau skala ratio. Data kuantitatif hasil pengukuran contohnya tinggi badan, berat badan, kadar protein, pH darah, sedang yang berupa hasil pencacahan (counting) disebut pula data frekuensi. Contohnya banyaknya yang sakit, banyaknya yang mati, jumlah laki-laki, jumlah wanita. Data kualitatif contohnya adalah jenis pekerjaan (petani, buruh, nelayan, guru dan sebagainya), tingkat kesukaan akan rasa yoghurt (tidak suka, suka, sangat suka), tingkat warna yolk (pucat, pucat kekuningan, kuning, kuning tua). Analisis statistik membutuhkan data angka untuk dapat dilakukan analisis oleh karena itu data kualitatif perlu diubah menjadi data angka (dikuantifikasi) agar dapat dilakukan proses analisis statistik. Analisis statistik banyak macamnya yang dapat kita pilih sesuai dengan kemampuannya untuk dapat menjawab tujuan penelitian kita dengan mempergunakan data yang telah dikumpulkan. Dengan pengetahuan yang telah kita miliki analisis statistik dapat dikerjakan secara manual dengan bantuan
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
PENDAHULUAN
Data yang dikumpulkan dari penelitian misalnya penelitian survai maupun
percobaan (eksperimental) dapat berupa data angka disebut pula data kuantitatif
yang merupakan hasil pengukuran (measurement) atau hasil pencacahan
(counting) dan data dalam bentuk bukan angka atau data kualitatif. Data kualitatif
dapat berupa data dengan skala nominal atau skala ordinal, sedang data
kuantitatif berupa data dengan skala interval atau skala ratio.
Data kuantitatif hasil pengukuran contohnya tinggi badan, berat badan,
kadar protein, pH darah, sedang yang berupa hasil pencacahan (counting)
disebut pula data frekuensi. Contohnya banyaknya yang sakit, banyaknya yang
mati, jumlah laki-laki, jumlah wanita. Data kualitatif contohnya adalah jenis
pekerjaan (petani, buruh, nelayan, guru dan sebagainya), tingkat kesukaan akan
rasa yoghurt (tidak suka, suka, sangat suka), tingkat warna yolk (pucat, pucat
kekuningan, kuning, kuning tua).
Analisis statistik membutuhkan data angka untuk dapat dilakukan analisis
oleh karena itu data kualitatif perlu diubah menjadi data angka (dikuantifikasi)
agar dapat dilakukan proses analisis statistik. Analisis statistik banyak macamnya
yang dapat kita pilih sesuai dengan kemampuannya untuk dapat menjawab
tujuan penelitian kita dengan mempergunakan data yang telah dikumpulkan.
Dengan pengetahuan yang telah kita miliki analisis statistik dapat
dikerjakan secara manual dengan bantuan kalkulator atau dikerjakan dengan
bantuan software statistik yang tentu saja membutuhkan perangkat keras
komputer. Banyak software statistik yang dapat ditemukan dan dipelajari dengan
bantuan manual yang menyertainya. Software statistik ini memiliki Hak Atas
Kekayakan Intelektual (HAKI) atau Intelectual Property Right (IPR) sehingga
untuk legalitas penggunaannya harus membeli lisensinya.
Software statistik yang akan dipergunakan dalam praktikum ini adalah
SPSS (Statistical Package for Social Science) yang sebelum dikenal system
operation (SO) Windows, pada saat MS DOS (Microsoft Disk Operating System)
progam ini dikenal dengan SPSS-PC+, sekarang dengan SO Windows versi
SPSS yang akan kita pergunakan adalah SPSS versi 17.0. Pada saat masih
SPSS-PC kita masih dituntut untuk sedikit menulis perintah-perintah dalam
program analisis yang kita inginkan maka pada SPSS versi 17.0 ini hal itu tidak
diperlukan lagi cukup kita pilih dari pull window menu analyze.
Selanjutnya pada praktikum ini hanya dipergunakan data kuantitatif dalam
latihan-latihan. Pengetahuan tentang rancangan percobaan, uji hipotesis, analisa
statistik dan interpretasi hasil sangat diperlukan agar pilihan program analisis
cocok dan output (luaran) komputer dapat dimengerti untuk melakukan
interpretasi hasil analisis yang diperoleh dan melakukan inferensi bagi populasi
yang diteliti.
PRAKTIKUM I
MEREKAM DATA
Pada praktikum yang pertama ini akan dipelajari bagaimana mengaktifkan
program SPSS versi 17.0, merekam/memasukkan nama variabel-variabel
penelitian, merekam memasukkan data.
Langkah-langkah:
Hidupkan komputer.
Klik START, pilih Program, pada daftar klik SPSS 17.00. Segera akan
tampil LOGO SPSS.
Muncul menu dialog: What would you like to do? pilih Type in Data
tampil lembar Data View (lampiran 1). Tampilan dengan garis-garis lajur
dan kolom kosong. Judul kolom berupa tulisan Var dan judul lajur berupa
nomer. (Bila menu dialog ini sudah di non aktifkan maka yang akan tampil
adalah lembar Untilited- SPSS Data Editor). Maka langsung klik
Variabel View pada sudut kiri bawah.
Klik tulisan Variabel View (pada sudut kiri bawah) segera akan muncul
lembar tampilan Variabel View (lampiran 2). Tampilan dengan garis-garis
lajur dan kolom.
Pada lembar Variabel View ini kita akan mengisi dahulu nama variabel
(faktor), tipe data, banyak deret angka, desimal yang kita kehendaki,
pamberian label variabel, label untuk angka, data yang tidak terobservasi,
dan seterusnya. Lembar tampilan Variabel View dengan judul kolom dari
kiri ke kanan adalah:
Name Type Decimal Label Values Missing
Dan kolom-kolom selanjutnya untuk di isi bila diperlukan.
Pada kolom Name (Nama) ketikkan nama variabel (faktor) misalnya
BREED, BW, BL (Ingat terbatas 8 karakter yang dapat diketikkan pada
kolom ini) yang dipergunakan dalam penelitian. Ada dua macam variabel
yaitu kualitatif (BREED) dan kuantitatif (BW dan BL).
Pada kolom Type (Tipe) biarkan tetap numerik.
Pada kolom Width tulisan angka 8.
Pada kolom Decimals (tuliskan angka yang menyatakan berapa banyak
angka di belakang koma yang kita inginkan misalnya 3 berarti tiga
angka dibelakang koma).
Label, memberi label (keterangan) dari variabel Name. Misalnya karena
keterbatasan jumlah karakter (untuk 8 karakter) untuk kolom Name maka
ditulis BW, BL, dan pada kolom Label ditulis Body Weight untuk
menerangkan BW dan Body Length untuk menerangkan BL karena
jumlah karakter pada kolom Label tidak dibatasi.
Kolom Value, pada kolom ini Klik bagian maka akan muncul
tampilan value labels dengan 2 buah kotak yang harus di isi. Pada kotak
value tuliskan angka yang mewakili kasus-kasus pada variabel kualitatif.
Pada value label tulis keterangan dari angka tersebut. Maka pada
penelitian dipergunakan 3 breed.
Maka:
- Pada value tulis 1.
- Pada value label tulis Ongole kemudian klik Add.
- Pada value tulis 2.
- Pada value label tulis Brahman kemudian klik Add.
- Pada value tulis 3.
- Pada value label tulis Simmental, klik Add lalu klik OK.
Dengan demikian angka 1, 2, dan 3 menjelaskan breed mana yang
dimaksud. Demikian juga dilakukan cara-cara yang sama untuk semua
variabel kualitatif yang lain.
Kolom Missing tulis None.
Kolom COLUMNS biarkan tertulis 8.
Selanjutnya klik Data View pada sudut kiri bawah lembar tampilan ini.
Segera akan muncul lembar tampilan Data View. Pada judul kolom yang
semula tertulis:
Var Var Var
Sudah terisi seperti yang kita tuliskan pada lembar tampilan Variabel
View pada kolom Name sesuai nomor urutnya (lampiran 3).
Isikan data pada masing-masing kolom. Misalnya pada kolom Bangsa,
kalau bangsa Ongole ketik angka 1, bangsa Brahman ketik angka 2 dan
Simmental ketik angka 3. Pada kolom BW dan BL ketikkan datanya.
Simpan data: File – Save as – Latihandata. sav.
Latihan 1
LATIHAN MEREKAM DATA
Data berikut adalah bobot sapih dan bobot umur 2 tahun dari bangsa sapi
Simmental-PO (SIMPO) dan Limousin-PO (LIMPO) pada empat daerah di