Praktikum Statistik Deskriptif

MODUL PRAKTIKUM

Statistik Deskriptif

SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN ILMU KOMPUTER EL RAHMA

YOGYAKARTA

2008

Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer EL RAHMA Yogyakarta 2

MODUL I

PENGENALAN SPSS

A. MAKSUD DAN TUJUAN

1. MAKSUD Mengenalkan SPSS for Windows sebagai salah satu alat untuk mengolah serta menganalisis data statistik

2. TUJUAN a. Agar mahasiswa dapat melakukan operasi dasar SPSS for Windows. b. Agar mahasiswa mampu memasukkan data secara langsung dan menyuntingnya.

B. TEORI SINGKAT

SPSS merupakan singkatan dari Statistical Product and Service Solution salah satu program aplikasi komputer untuk menganalisis data statistik. Dilihat dari namanya, SPSS banyak membantu memecahkan berbagai permasalahan ilmu - ilmu sosial, khususnya dalam analisis statistik. Namun demikian fleksibilitas yang dimilikinya menyebabkan berbagai problem analisis data diluar ilmu sosial juga dapat diatasi dengan baik. Keunggulan SPSS for Windows antara lain : 1. Mudah dalam pengoperasiannya ( user friendly ), antara lain penekanan modus pengoperasian pada menu full-down

dengan dialog box interface. 2. Unggul dalam menampilkan grafik hasil analisis sekaligus kemudahan - kemudahan dalam penyuntingan grafik. 3. Menyediakan syntax window sebagai sarana penyusunan perintah program, untuk mengatasi masalah seperti pembobotan

case dengan bobot sesuai yang dikendaki, instruksi- instruksi dengan menu full-down sangat tidak efisien bila dibandingkan dengan penyusunan perintah dengan modus interaktif atau modus batch.

4. Menyediakan fasilitas analisis yang lebih lengkap dan menyeluruh. 5. Bagi penyusun program SPSS for Window jauh lebih praktis, karena sudah tidak memerlukan teks editor lainnya. 6. Help Window pada SPSS for Windows, menyediakan Glossary yang akan membantu dalam mendefinisikan berbagai

istilah statistik 7. Tersedia SPSS Syntax yang akan mendefinisikan berbagai istilah khususnya perintah, subperintah dan kata kunci yang

digunakan SPSS For Windows.

Kelemahan SPSS for Windows 1. Pada menu full-down, diantaranya pada uji beda nyata terkecil (Least-significant difference) pada prosedur One-way

ANOVA hanya menyediakan tingkat signifikan sebesar 0,05 saja, dimana bisa ditentukan tingkat signifikan yang lain bila bekerja dalam modus pemrograman.

2. Meskipun menu Help sangat membantu, namun disarankan untuk tidak terlalu tergantung pada bantuan informasi tersebut. karena adanya sedikit kesalahan yang cukup mengganggu pada beberapa informasi tersebut, seperti Help untuk prosedur Runs Test (Non Parametrik) yang memuat informasi salah dalam hal pembagian kategori Cut Point, juga informasi yang semestinya tidak perlu ada pada help untuk prosedur chi-Square.

Mempersiapkan data

Untuk bisa dimengerti oleh Prosessor pada SPSS for Windows, data tersebut harus mempunyai format, jenis, dan aturan - aturan tertentu. Hal ini mengingat bahwa selain data yang dibuat melalui SPSS data Editor yang telah siap pakai dalam SPSS for Windowsini, paket program ini juga dapat mengakses data yang disusun dengan menggunakan text editor di luar SPSS for Windows, seperti WordStart (Non document), Side Kick, Notepad, Norton Comander dan text editor yang menggunakan kode ASCII laninya.

Struktur Data

Struktur data pada SPSS terdiri dari mahasiswa baris dan n kolom, tiap baris dinamakan case (kasus), tiap kolom data mempunyai heading yang dinamakan variabel.

Terdapat 8 type variabel yang dikenal oleh SPSS yaitu: Numeric, Comma, Dot, Scientific notation, Date, Dollar, Custom

Currency, dan String. Selain type date dan string type - type data tersebut pada hakekatnya sama dengan type numeric yang membedakan hanya format tanpilannya saja.

Variabel bertype date berbasis numeric yang didefinisikan untuk format penanggalan dan atau waktu (jam), sehingga variabel ini bisa dianalisis sebagaimana variabel numerik. Jadi prinsipnya hanya ada 2 type variabel pada SPSS yaitu Numeric dan String.

Arina 2 Jl. Adi Sucipto 23 14.07.99

Camellia 2 Jl. Agus Salim 67 19.01.77

Heri 1 Jl. Aji Spinggir 50 28.11.78

Alfina 2 Jl. Merdeka Barat 54 05.07.75

Yudi 1 Jl. Timoho 90 23.12.77

Tabel 1. Data dalam format Fixed

Tabel diatas menunjukkan listing data yang terdiri dari 4 variabel dan 5 case. Misal variabel - variabel tersebut diberi nama NAMA, SEX, ALAMAT dan TGL.LAHIR, maka NAMA dan ALAMAT adalah variabel yang bertype string SEX bertype Numeric dan TGL.LAHIR bertype date.

Aturan pemberian nama variabel � Maksimum 8 karakter � Tidak boleh ada spasi � Karakter pertama harus berupa huruf atau karakter @ � Karakter terakhir tidak boleh berupa titik � Hindari istilah - istilah yang biasa digunakan SPSS, seperti ALL, AND, BY, EQ, GE, GT, LE, NE, NOT, OR, TO, WITH


� Huruf besar dan huruf kecil dianggap sama Interaksi antara tiap variabel dan tiap case adalah value. Pada contoh diatas value dari variabel NAMA pada xase pertama 'ARINA' dan value dari variabel SEX pada case kedua adalah 2 yang dalam hal ini berarti perempuan.

Format Data

File data yang dibuat tidak melalui SPSS Data Editor mempunyai 2 jenis format, yaitu fixed (tertentu) dan freefield (bebas), sedangkan file data yang dibuat melalui SPSS Data Editor sudah mempunyai format baku yang berorientasi pada jenis fixed.

Format fixed berindikasi bahwa setiap variabel menempati posisi pada lokasi (kolom) tertentu contoh pada tabel 1. Sedangkan pada format freefield penenpatan variabel tidak perlu pada lokasi (kolom) tertentu, contoh pada tabel dibawah ini :

Tabel 2. Data dalam format freefield Terlihat bahwa format freefield sangat tidak rapi jika dibandingkan dengan format fixed, akan tetapi untuk menanganan data

dalam jumlah besar format freefield merupakan tip untuk penghematan memori. Hal yang perlu diperhatikan dalam format freefield ialah urutan variabel pada tiap case harus tetap. Value antar variabel pada tiap case harus dipisahkan dengan paling sedikit satu spasi atau satu tanda koma (,).

Untuk menyatakan value suatu variabel string yang mempunyai lebih dari satu kata sebagai satu kesatuan, seperti value 'Jl. Adi Sucipto', maka value tersebut harus diapit dengan tanda apostrof (') atau tanda petik (").

Missing value

Missing value digunakan untuk mendeklasraqsikan data yang hilang / tidak lengkap, hal ini diperhatikan karena data yang hilang akan sangat berpengaruh pada hasil pengolahan maupun analisis dari keseluruhan data. Ada 2 jenis missing value yang dikenal oleh SPSS, yaitu : � User missing value ; mempunyai keentuan yang ditetapkan oleh pemakai, ditentukan harga 0 sebagai missing value. � System missing value; ditentukan secara otomatis oleh SPSS bila dijumpai harga yang ilegal, seperti didapatinya karakter

alphabetic pada variabel berjenis numerik atau perhitngan yang menghasilkan nilai tak terdefinisi pada perintah transformasi data seperti pembagian dengan 0.

Mengaktifkan SPSS

Untuk mengaktifkan SPSS dapat dijalankan melalui tombol Star dengan mengklik SPSS, sehingga akan muncul logo SPSS yang diikuti dengan munculnya dua buah window dibelakangnya yaitu Output Windows dan Window Data Editor yang siap dioperasikan, sebagaimana gambar berikut ini :

Membuat file Data

Pada saat SPSS diaktifkan secara otomatis SPSS Data Editor akan terbuka dengan nama New Data. Bila pada Data Editor telah berisi data, dapat dibuat file data baru dari menu utama dangan : Klik File; New; Data (Alt-F; N; D) Mendefinisikan Variabel Ada 2 cara untuk mendefinisikan variabel Cara I :

� Pilih sembarang sel pada kolom dimana variabel akan didefinisikan � Klik Data; Define Variabel; (Alt D; D)

Cara II Doubel klik pada judul kolom dimana variabel akan didefinisikan, dari sini akan diperoleh tampilan sebagai berikut :

'Arina' 2 'Jl. Adi Sucipto 23' 14.07.99

'Camellia' 2 'Jl. Agus Salim 67' 19.01.77

'Hery' 1 'Jl. Aji Spinggir 50' 28.07.78

'Alfina' 2 ' Jl. Merdeka Barat 54' 05.07.75 'Yudi' 1 'Jl. Timoho 90' 23.12.77


Tombol Type

Untuk menentukan tipe variabel, lebar variabel (field) dan jumlah angka desimal. Apabila kita klik pada tombol type akan muncul tampilan sebagai berikut :

Tombol Label

Untuk menentukan variabel dan harga dari label tersebut ( bila diperlukan), apabila diklik tombol Labels akan muncul tampilan sebagai berikut :

Tombol Missing Value

Untuk menentukan harga - harga dari suatu variabel yang akan dideklarasikan sebagai missing value.

Tombol Column Format

Untuk menentukan lebar kolom variabel dan untuk menentukan jenis perataannya (kiri, tengah, kanan), penetuan lebar kolom dapat dilakukan dengan drag pada pembatas judul kolom.

Menyimpan File Data

Data pada SPSS Data Editor dapat disimpan dengan langkah : 1. Klik File; Save Data (Alt-F; S) 2. Beri nama file pada kotak dialog Save Data As. (dalam pemberian nama file data tak perlu dituliskan ekstensinya, SPSS akan

memberi ekstensi *.sav secara otomatis) 3. Tekan OK

C. PRAKTEK

Terdapat data nilai Statistik dari 10 Mahasiswa sebagai berikut :

No NIM NAMA JK TGS UTS UAS

1 12001 Erwin Hadi 1 70 50 60

2 12002 Ratnachoerniawatie 2 80 52 70

3 12003 Tri Karuniea Ratna 2 75 60 50

4 12004 Bayu Anggoro 1 63 72 60

5 12005 Bayu El Reyzal 1 85 70 75

6 12006 Krisna Fahriesta 2 80 80 82

7 12007 Izmaiel Fahmie 1 72 72 80

8 12008 Elvin Rizqyanie 2 75 75 90

9 12009 Helvy Triana Rosa 2 80 80 60

10 12010 Fariq Dian Wisesa 1 70 70 70

Masukkan data tersebut diatas dengan menggunakan SPSS melalui langkah - langkah sebagai berikut : 1. Aktifkan SPSS dari menu utama Windows melalui tombol Start dengan mengklik SPSS. 2. Masukkan data diatas pada Window Data Editor dengan cara :

a. Double klik pada judul kolom pertama, sehingga akan muncul kotak dialog Define Variabel. b. Isi variabel name dengan 'No' c. Klik tombol Type, sehingga muncul kotak dialog Define Variable Type, pilih type numeric, dengan With = 4, Decimal =

0, klik tombol Continue, akan muncul kotak Define Variable lagi, klik OK kemudian pindah ke judul kolom berikutnya. d. Ulangi langkah a, b, c, sehingga secara keseluruhan seperti terlihat pada tabel berikut ini


Variable Name Type Width Dec Label

No NUMERIC 4 0

NIM STRING 6

NAMA STRING 15

JK STRING 3 1=Laki-laki, 2=Perempuan

TGS NUMERIC 4 0

UTS NUMERIC 4 0

UAS NUMERIC 4 0

e. Isikan data pada setiap sel seperti mengisi data pada excel f. Simpan file data dengan nama Modul 1.

3. Tampilkan file data tersebut dengan klik Menu Analyze; Report; Case Summarize, sehingga muncul kotak dialog List-Case. Pindahkan variabel - variabel yang akan ditampilkan pada kotak variable(s) dengan mengklik tanda panah berurutan, klik OK sehingga muncul tampilan pada Window Output.

4. Simpan output tersebut dengan nama output 1


MODUL II

MENYUNTING DATA


1. MAKSUD Melakukan operasi - operasi terhadap file data dengan SPSS Versi 9.0 for Windows

2. TUJUAN Agar mahasiswa bisa menghapus, menyisipkan, mengkopi, mentranspose, mengurutkan data, memecah file dan memilih kasus.

B. TEORI SINGKAT

Menghapus data

1. Menghapus isi sel a. Pilih sel yang akan dihapus isinya dengan dengan cara klik dengan mouse b. Tekan tombol delete pada keyboard, untuk menghapus isi sejumlah sel sekaligus, pilih sejumlah sel tersebut dengan drag.

2. Menghapus isi satu kolom a. Klik judul kolom ( nama variabel ) yang akan dihapus isi -isi selnya. b. Tekan tombol delete pada keyboard, untuk menghapus sejumlah kolom, pilih sejumlah kolom tersebut dengan drag pada

bagian judul ( nama variabel ). 3. Menghaupus isi satu baris

a. Klik nomor case yang akan dihapus b. Tekan tombol delete pada keyboard, untuk menghapus sejumlah case sekaligus, pilihlah sejumlah case tersebut dengan

drag pada bagian nomor case.

Mengcopi Data

1. Mengcopi isi sel a. Pilih sel yang akan dicopi isinya b. Tekan tombol Ctrl C c. Pindahkan penunjuk sel ke sel yang dituju d. Tekan Ctrl V

2. Mengcopi isi satu kolom a. Klik judul kolom ( nama variabel ) yang akan dicopi isi - isi selnya b. Tekan Ctrl C c. Pindahkan penunjuk sel ke baris pertama yang dituju d. Tekan Ctrl V Hasil dari instruksi diatas adalah akan mengcopi kolom sekaligus dengan format variabelnya (tipe variabel, lebar kolom value label, dsb), dan pasti tidak mengubah nama variabel. Bila dikehendaki tidak ada perubahan format variabel pada kolom yang dituju yang dilakukukan adalah : a. Klik judul kolom (nama variabel) yang akan dicopi isi - isi selnya b. Tekan Ctrl C c. Pindahkan penunjuk sel ke baris pertama kolom yang dituju d. Tekan Ctrl V Untuk mengcopi isi sejumlah kolom sekaligus pilihlah sejumlah kolom tersebut dengan drag pada bagian judul kolom.

3. Mengcopi case a. Klik nomor case yang akan di copi b. Tekan Ctrl C c. Klik nomor case yang dituju atau pindahkan penunjuk sel ke kolom pertama baris yang dituju. d. Tekan Ctrl V Untuk mengcopi sejumlah case sekaligus pilihlah sejumlah case tersebut dengan drag pada bagian nomor case

Menyisipkan Data

1. Menyisipkan kolom a. Pindahkan penunjuk sel pada kolom yang akan disisipi b. Klik Data ; Insert Variable ( Alt D;V )

2. Menyisipkan baris a. Pindahkan penunjuk sel pada baris yang akan disisipi b. Klik Data; Insert Case ( Alt D; I )

Transpose Data

Transpose data adalah memindahkan kolom data menjadi baris data dan sebaliknya baris data kolom data. Perintah trasnpose ini akan menghasilkan file data baru. Langkah - langkah berikut ini untuk mentranspose file data dengan nama file Modul 1.sav 1. Buka file modul 1.sav 2. Klik Data; Transpose (Alt D; N)


3. Pindahkan satu atau beberapa variabel ke kotak variable(s). 4. Tekan OK. Maka variabel - variabel yang akan dipindahkan akan menjadi case (baris) pada file data baru dan variabel - variabel yang tidak dipindahkan akan dihilangkan.

Pengurutan

Pengurutan case pada file data didasarkan pada satu atau baeberapa variabel dapat dilakukan dengan menggunakan perintah Sort Cases pada menu Data, dari perintah ini akan didapat kotak dialog sebagai berikut : Pindahkan satu atau beberapa variabel ke kotak sort by, maka variabel - variabel tersebut akan dijadikan dasar pengurutan data. Pada kotak Sort Order dapat ditentukan modus pengurutannya yaitu Ascending atau Descending.

Split File

Perintah Split File digunakan untuk memecah file data ke dalam sub group - subgroup sehingga nantinya dalam analisis maupun dalam pembuatan chart didasarkan pada tiap - tiap subgroup tersebut (analisis) terpisah.

Untuk mendapatkan analisis terpisah terhadap masing - masing group dari beberapa group case, pilihlah Repeat Analysis for each group, dan pindahkan satu atau beberapa variabel (maks 8 variabel) ke kotak Group Base On. Variabel - variabel yang dipindahkan tersebut adalah variabel - variabel yang akan dipisah - pisah casenya ke dalam beberapa group. Ada 2 ketentuan yang perlu diperhatikan mengenai jumlah variabel yang anda pindahkan ke kota Group Based On :

� Bila hanya satu variabel yang akan dipindahkan maka nantinya dalam analisis dikelompokan berdasarkan masing - masing value dari variabel tersebut.

� Bila lebih dari satu variabel yang akan dipindahkan maka nantinya dalam analisis dikelompokkan berdasarkan kombinasi value - value dari variabel - variabel yang dipindahkan tersebut..

Untuk Restore (menghilangkan pengaruh perintah Split File yang telah dijalankan), pilih tombol Option Analyze all case atau membuka kembali file data baru.

Dua buah tombol option di bawah kotak Group Based On dapat diaplikasikan hanya bila terlebih dahulu ditentukan pilihan pada tombol option Repeat analysis for each group, karena SPSS telah melakukan perintah pengurutan secara otomatis berdasarkan variabel group maka kemudian ditentukan pilihan file is already sorted. Variabel group yang digunakan sebagai dasar pengelompokkan dapat dilihat pada current status dibagian bawah kotak dialog Split File.

Select Case

Select case dapat digunakan untuk menentukan case - case yang akan diikutsertakan dalam analisis data selanjutnya. Terdapat 5 pilihan untuk menentukan dasar penyeleksian case : 1. All Case, Seluruh case pada file kerja akan diikutsertakan dalam analisis data selanjutnya, pilihan ini merupakan default. 2. If Condition is Satisfied ; Digunakan untuk memilih case - case yang memenuhi kondisi logika tertentu, tekan tombol if…

untuk menentukan kondisi logika tersebut. 3. Randcm Sample of Cases; Digunakan bila hendak menggunakan case - case random untuk pemrosesan data (menentukan

sample data random dari populasi). Tekan tombol sample… untuk menentukan ukuran sample data tersebut. Ada 2 pilihan kotak dialog dibawah ini : a. Aproximately -% of all case. Untuk menentukan persentase case yang akan diproses dari seluruh case pada file data,

masukkan integer (bilangan bulat positif) antara 1 hingga 99 pada kotak yang tersedia. b. Exactly case from the firstcase. Untuk menentukan proporsi sampel yang akan digunakan, masukan integer pada 2 buah

kotak yang tersedia, dimana isi pada kotak yang pertama harus lebih kecil dari isi pada kotak yang kedua, dan isi kotak yang kedua seharusnya tidak lebih besar dari jumlah cacah case pada file data. Pilihan ini akan menghasilkan sebuah variabel baru yang oleh SPSS diberi nama Filter_$.

4. Based on time or case range. Digunakan bila hendak memproses case -case yang berada dalam interval tertentu, tekan tombol Range.. untuk menentukan batas interval tersebut. Masukan integer pada dua buah kotak yang tersedia, yakni kotak first case dan kotak last case yang masing - masing untuk nomor awal case dan nomor akhir case yang akan dianalsisi.

5. Use Filter Variable. Digunakan bila hendak menggunakan value - value dari variabel - variabel numerik yang tersedia pada kotak listing variabel untuk mengontrol case filter.


C. PRAKTEK

Praktek menyisipkan, transpose data, mengcopi data, dan mengurutkan data 1. Buka file data (Latihanku.sav) 2. Sisipkan variabel JUR diantara variabel NIM dan NAMA, isilah dengan Jurusan MI, SI, TK, TI, KA dst 3. Copilah case no 1-3, letakan di baris 12 4. Hapus variabel tugas, lihat hasilnya dan simpan dengan nama MODUL 2 5. Buka kembali file MODUL 1 lalu pilih data, transpose dan masukan tgs, uts dan uas pada kotak variabel(s) dengan cara

mengklik tanda panah 6. Pindahkan nama ke kotak Name variabel dengan cara meng-klik tanda panah lalu klik OK, lihat hasilnya dan simpan dengan

nama TRANS 7. Buka kembali MODUL 1, lakukan perintah Sort secara urut naik berdasarkan nama, simpan dengan nama URUT 1. Urutkan

juga berdasarkan NIM secara urut turun, simpan dengan nama URUT 2.


MODUL III

TRANSFORMASI DATA


1. MAKSUD Mengenalkan beberapa perintah transformasi data

2. TUJUAN Agar mahasiswa mampu mentransformasikan (modifikasi atau merubah) data dengan perintah COMPUTE, COUNT, RECODE.

B. TEORI SINGKAT

1. Perintah COMPUTE Perintah Compute digunakan untuk melakukan perhitungan terhadap value - value dari varibel - variabel yang sudah ada maupun untuk variabel baru pada file data, perhitungan ini berlaku untuk semua case atau untuk case - case yang memenuhi kondisi tertentu. Apabila kita jalankan perintah Compute dari menu Trasform akan terlihat tampilan sebagai berikut :

Keterangan : a. Kotak Target Variable ; Digunakan untuk mengisikan nama variabel target, nama variabel target bisa berupa nama

variabel yang sudah ada pada file data b. Kotak Numeric Expression; Digunakan untuk menyusun ekspresi yang akan digunakan untuk transformasi variabel

target. Untuk mengisikan ekspresi tersebut bisa menerapkan operasi dan angka yang ada pada calculator pad, bisa dengan memindahkan nama variabel dari kotak listing variabel atau memindahkan fungsi - fungsi yang diperlukan dari kotak listing fungsi atau bisa pula dengan mengetikan langsung pada kotak Numeric expresion.

c. Tombol If…; Digunakan untuk menentukan kondisi logika bila dalam transformasi variabel memenuhi kondisi tertentu, yang perlu diperhatikan disini adalah bahwa tombol Include if case satisfied condition harus dipilih sebelum menyusun logika tersebut, defaultnya adalah pilihan Include all case.

2. Perintah COUNT Perintah count digunakan untuk menghitung jumlah cacah value dan seluruh variabel yang di daftar yang memenuhi syarat value yang telah didefinisikan pada tiap case, apabila kita jalankan perintah COUNT dari menu transfrom maka akan terlihat tampilan sebagai berikut :

a. Kotak Target Variable; Fungsi kegunaannya sama dengan pada perintah COMPUTE b. Kotak Terget Label; Pada kotak ini diisikan dengan label dari variable target c. Kotak Variables; digunakan untuk mendaftar satu atau lebih variabel dari kotak listing variabel, dengan syarat

variable - variable tersebut harus mempunyai tipe yang sama. d. Tombol Define Value; Digunakan untuk mendefinisikan syarat value yang harus dipenuhi, sebelum mendefinisikan

syarat value harus dipilih dahulu salah satu dari 6 spesifikasi syarat berikut : � Value; Digunakan untuk menghitung cacah value yang berharga sama dengan harga yang didefinisikan � System Missing; Digunakan untuk menghitung cacah value yang berharga system missing value � System or user Missing; Digunakan untuk menghitung cacah value yang berharga missing � Range dengan Interval; Digunakan untuk menghitung cacah value yang berharga lebih besar atau sama dengan

awal interval dan lebih kecil aau sama dengan akhir interval � Range lebih kecil atau sama dengan interval; Digunakan untuk menghitung cacah value yang berharga lebih

besar atau sama dengan awal interval dan lebih kecil atau sama dengan akhir interval. � Range dengan interval; Digunakan untuk menghitung cacah value yang berharga lebih besar atau sama dengan

awal interval dan lebih kecil atau sama dengan akhir interval.


Setelah mengisi syarat value, maka syarat value dapat dipindahkan ke kotak value to count dengan menekan tombol Add, jika menghendaki syarat lebih dari satu dapat diulang kembali. Untuk mengedit syarat value yang telah dipindahkan ke kotak value to count maka pilih syarat value tersebut dan edit pada kotak value selanjutnya tekan tombol Change. Untuk menghapusnya pilih syarat value tersebut kemudian tekan tombol Remove.

3. Perintah RECODE Perintah Recode digunakan untuk memodifikasi atau menggantikan value dari variabel yang didaftar menjadi value dengan nilai baru. Apabila perintah Recode dijalankan dari menu transform maka akan muncul pilihan : � Into same variables yakni recode untuk variable yang sudah ada � Into Different Variables yakni recode untuk membentuk variabel baru

a. Memodifikasi value variable dengan Recode

Untuk memodifikasi value variabel maka dipilih perintah Into Same Variables sehingga akan muncul kotak dialog sbb :

Tombol Old and New Value…. Tombol ini digunakan untuk menentukan value yang akan diganti dan value pengganti dari variabel yang didaftar, setelah mengisi kotak old value dan new value maka klik tombol Add, ulangi jika ingin menyusun ketentuan yang lain.

b. Membentuk variabel baru dengan Recode Untuk membentuk variabel baru maka dipilih perintah Into Different Variables sehingga akan muncul kotak dialog Sbb :

C. PRAKTEK

Untuk perintah Compute 1. Buka file data anda 2. Klik menu Transform, Compute sehingga keluar kotak dialog compute Variabels 3. Isi kotak target Variable dengan nama Rerata 4. Isi kotak Numerik Expresion denga ( tgs + uts + uas) / 3 dan klik OK 5. Simpan dengan nama Rerata.


Untuk perintah Count 1. Buka file data anda 2. Klik menu Transform, Count sehingga muncul kotak dialog Count Occurences of values within cases 3. Isi kotak target Variables dengan nama Cacah1 4. Isi kotak Numeric Variables dengan memindahkan variable yang telah tersimpan ke kotak Numeric Variables dengan cara

mengklik tanda panah. 5. Tekan tombol define value, pilih range isi kotak lowest trought dengan nilai 60; tekan Add; tekan Continue 6. Tekan tombol IF; tekan Include if Case Statisfies Condition; tulis jk=1 pada kotak yang tersedia; tekan Continue; tekan OK. 7. Simpan dengan nama file Cacah1

Untuk perintah RECODE 1. Buka file data anda 2. Klik menu Transform; Recode; Into Defference Variables, sehingga muncul kotak dialog Recode Into Deference Variable 3. Isi kotak Numeric variable dengan variabel Rerata 4. Isi kotak output dengan Nilai; klik Change 5. Klik tombol Old &New Values, muncul kotak dialog 6. Klik Output variables Are Strings 7. Klik Range; isi kotak Higest Trought dengan nilai 80; klik value, ketik A; klik Add. 8. Klik Range; isi kotak Trought dengan nilai 65 -79; klik value; ketik B, klik Add. 9. Klik Range; isi kotak Trought dengan nilai 50 - 64; klik value; ketik C, klik Add. 10. Klik Range; isi kotak Trought dengan nilai 40 - 49; klik value; ketik D, klik Add. 11. Klik Range; isi kotak Lowest Trought dengan nilai 40; klik value; ketik E, klik Add 12. Klik Continue; OK 13. Simpan dengan nama file Nilai


MODUL IV

PROSEDUR FREQUENCIES & DESCRIPTIVES


1. MAKSUD Menggunakan prosedur Frequencies dan Descriptives dalam menu Analyze, untuk menyajikan dan menganalisis data yang sudah disimpan dalam file data.

2. TUJUAN Setelah menyelesaikan praktikum ini mahasiswa diharapkan dapat : a. Mengetahui perintah - perintah untuk analisis data dalam menu Analyze b. Mengetahui perintah - perintah untuk analisis data dalam menu Descriptives Statistic c. Trampil menggunakan perintah - perintah dalam prosedur Frequencies dan Descriptives

B. TEORI SINGKAT

Setelah data diperoleh, biasanya kemudian dianalisis dengan terlebih dahulu menghitung nilai statistiknya, misal rata - rata, median, modus, simpangan baku, dan kemiringan. Dalam SPSS mempunyai fasilitas untuk menghitung nilai - nilai statistik dan analisisnya, yang tersedia dalam menu analyze. Dalam submenu Descriptives statistic tersebut diantaranya terdapat prosedur Frequencies dan Prosedur Descriptives.

PROSEDUR FREQUENCIES

Prosedur frequencies digunakan untuk membuat tabel frekuensi, yaitu berisi cacah harga semua case dari variabel - variabel dalam daftar, cacah persentase semua case, cacah persentase valid (tanpa missing value), dan persentase kumulatif.

Bila dipilih Frequencies dari menu Desciptive statistic akan keluar tampilan seperti berikut : Spesifikasi minimum dari prosedur ini adalah memindahkan sebuah variabel ke kotak Variable(s). check box pada

display frequency bila ditandai akan dihasilkan tabel frekuensi, selain itu terdapat tiga tombol lain yaitu statistidcs, charts dan

format 1. tombol statistics; Tombol ini digunakan untuk menampilkan deskripsi univariat dari variabel numerik yang ada di daftar,

antara lain ukuran tendensi sentral (Mean, Median, Modus, Jumlah), ukuran letak (Kuartil, Desil, Persentil), ukuran Dispersi (Nilai maksimum, nilai minimum, Range, Varians, Standard Deviasi), Kemiringan (Skewness) dan Kurtosis. Statistik - statistik yang diinginkan dapat diminta dengan menandai check box yang tersedia, bila tombol tersebut diklik maka keluar kotak dialog sebagai berikut :

2. Tombol chart; Tombol ini digunakan untuk menampilkan chart bar atau histogram pada chart carousel dari tabel frekuensi yang dihasilkan, bila tombol ini di klik maka akan muncul kotak dialog sebagai berikut :

3. Tombol Format; Untuk menentukan format tabel frekuensi, yaitu format halaman dan format pengurutan.


PROSEDUR DESCRIPTIVES

Prosedur ini juga digunakan untuk menampilkan deskripsi statistik univariat dari variabel numerik pada daftar (sebagaimana yang juga bisa dilakukan oleh prosedur Frequencies). Bedanya adalah prosedur ini tidak menampilkan susunan value terurut dalam tabel frekuesi. Adapun kotak dialog yang muncul jika prosedur Descriptives dipilih adalah seperti gambar berikut :

Spesifikasi minimum dari prosedur ini adalah memindahkan sebuah variabel ke kotak Variable(s). dibandingkan dengan prosedur frekuensi, prosedur deskriptif ini sangat efisien untuk menampilkan berbagai ukuran statistik univariat dari banyak variabel sekaligus.

Tombol option

Tombol ini menampilkan mean, sum, ukuran penyebaran (dispersi), distribusi (kemiringan dan kurtosis) dan tipe pengurutan, seperti gambar berikut :

C. PRAKTEK

Untuk perintah Frequencies 1. Buka file data anda 2. Klik menu Analyze, Frequencies sehingga tampil kotak dialog frequencies 3. Isi kotak Variable dengan TGS; klik tombol statistics sehingga muncul kotak dialog frequencies statistics 4. Klik Quartiles; Percentiles isi dengan nilai 75; klik mean, median, mode, sum; klik Standard Deviation, Variances, Minimum,

Maximum 5. Klik Continue; OK 6. Simpan output dengan nama file Frekuensi Untuk perintah Descriptif 1. Buka file data anda 2. Klik menu Analyze; Descriptives Statistics; Descriptives, sehingga muncul kotak dialog Descriptives 3. Isi kotak variable dengan TGS; klik tombol option sehingga muncul kotak dialog Descriptives 4. Klik mean, sum, standard deviation, Variances, minimum, maximum 5. Klik Continue; OK 6. Simpan output dengan nama file Deskriptif.


MODUL V

CROSSTABS


1. MAKSUD Mengenalkan prosedur Crosstabs sebagai salah satu metode analisis data statistik

2. TUJUAN Agar mahasiswa dapat menyajikan data dalam tabulasi silang dengan prosedur Crosstabs

B. TEORI SINGKAT

Prosedur Crosstabs atau Xtabs digunakan untuk menampilkan tabuolasi silang (tabel kontingensi) yang menunjukkan distribusi bersama, deskripsi statistik bivariatnya dan berbagai pengujian dari 2 variabel atau lebih, khususnya variabel berbentuk kategori.

Perintah ini juga digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan diantara 2 variabel Ada 3 macam kotak untuk menampung variabel - variabel yang berperan dalam pengelompokkan tabel yakni :

1. Kotak Rows; Untuk mendaftar variabel - variabel yang casenya akan ditampilkan secara baris (sebagai heading baris tabel) 2. Kotak Columns; Untuk mendaftar varibel - variabel yang casenya akan ditampilkan secara kolom (sebagai heading kolom

tabel) 3. Kotak Layers; Untuk mendaftar variabel - variabel kontrol, yakni variabel - variabel yang akan mengelompokkan tabel per

case variabel - variabel tersebut Apabila check box suppress tables ditandai maka pada output akan menampilkan statistik yang dipilih dan tidak menampilkan tabulasi silang.

Kotak Suppress Table….

Apabila kotak ini ditandai maka pada output hanya menampilkan statistik yang dipilih, sedang tabulasi silangnya tidak ditampilkan.

Tombol Statistics….

Tombol ini digunakan untuk menampilkan statistik dua variabel dari variabel baris dan variabel kolom

Tombol Cell….

Tombol ini digunakan untuk menentukan isi sel. Defaultnya isi sel berupa cacah case pada sel tersebut, selain default tersebut dapat pula ditambahkan : 1. Expected; Banyaknya case yang diharapkan pada sel bila variabel baris dan variabel kolom independen 2. Rows; Persentase baris 3. Column; Persentase kolom 4. Toral; persentase total 5. Unstandardized residual; residual yang tak terstandar 6. Standardized residual; residual yang terstandar, residual yang dibagi akar kuadrat dari expected 7. Adjusted standardized residual; residual dibagi estimasi standar errornya

Tombol format…

Tombol ini digunakan untuk menentukan format tabel yang dihasilkan. Pada kotak labels digunakan untuk menentukan pemunculan label dan value variabel, pada kotak row order digunakan untuk menentukan modus pengurutan.

Sedangkan check box Boxes Araund cells dan Index of Tables masing - masing untuk menentukan ada atau tidaknya garis pada sel tabel dan untuk menentuukan penampilan indeks.

C. PRAKTEK

1. Buka file data anda 2. Dari menu Transform pilih compute, pada kotak target variable tuliskan mean, dan pada kotak Numeric Expression masukan

Tgs, Uts dan uas untuk menghitung rata - rata dari ketiga nilai tersebut. 3. Gunakan perintah Recode untuk membuat variabel baru dengan nama variabel NILAI, dari variabel ini dengan ketentuan :

- " Kurang " untuk nilai < 60 - " Cukup " untuk nilai 60 - 80 - " Baik " untuk nilai > 80

4. Dari menu Analyze; Descriptive Statistics; klik Crosstabs sehingga tampil kotak Crosstabs 5. Pindahkan Variabel JK ke kotak Row(s) dengan mengklik tanda panah 6. Pindahkan variabel NILAI ke kotak Column(s) dengan mengklik tanda panah 7. Tekan tombol Cells sehingga muncul kotak dialog Crosstabs, Cell Display, tandai Check Box Expected, row, column, total,

standardize 8. Klik Continue; OK 9. Simpan dengan nama file Crosstabs


MODUL VI

MENYUNTING GRAFIK


1. MAKSUD Mengenalkan pembuatan grafik garis, grafik batang, grafik lingkaran, grafik titik dan grafik area.

2. TUJUAN Agar mahasiswa mampu membuat garis, grafik batang, grafik lingkaran, grafik titik, grafik area.

B. TEORI SINGKAT

1. Bar Charts Tombol bar chart digunakan untuk membuat grafik batang, ada 3 tipe yang tersedia : a. Simple; menghasilkan bar tunggal untuk masing - masing kategori, case atau variable b. Clustered; menghasilkan group bar untuk masing - masing kategori, case atau variable. c. Stacked; Menghasilkan bar tertumpuk Apabila dari menu graph kita klik perintah Bar akan muncul tampilan sebagai berikut :

Selanjutnya tentukan pilihan pada kotak Data in Chart diantaranya : a. Summaries for groups of cases; menghasilkan sebuah bar cluster atau stak untuk masing - masing kategori dan

variabel kategori b. Summaries of separate variables; menghasilkan sebuah bar sederhana untuk masing - masing variabel c. Value of individual cases; menghasilkan sebuah bar, cluster atau stack untuk masing - masing case Selanjutnya klik tombol Define dan terlihat tampilan sebagai berikut :

Pindahkan sebuah variabel ke kotak Category Axis, dan pilih salah satu alternatif pada kotak Bars Represent untuk menentuukan bagaimana data akan disajikan pada sumbu horizontal (skala axis).

Tombol Titles…

Digunakan untuk mengisi teks yang akan ditempatkan pada bagian atas atauj bawah grafik.

2. Line Chart Tombol line chart digunakan untuk membuat grafik garis, ada 3 tipe yang tersedia yaitu : a. Simple; menghasilkan garis tunggal b. Multiple; menghasilkan garis ganda c. Drop-line; menghasilkan garis vertikal yang menghubungkan tanda - tanda dalam kategori untuk masing - masing

group variable Apabila dari menu graph kita klik perintah line maka akan muncul tampilan sebagai berikut :


3. Pie Charts

Tombol pie chart digunakan untuk membuat grafik lingkaran Apabila dari menu graph kita klik perintah pie maka akan muncul tampilan sebagai berikut :

4. Area Charts Tombol Area chart digunakan untuk membuat grafik area, ada 2 pilihan yang tersedia yaitu : a. Simple; menghasilkan garis tunggal untuk menghubungkan sebuah titik untuk masing - masing kategori, case atau

variabel b. Stacked; menghasilkan garis ganda pada sebuah chart Apabila dari menu graph kita klik perintah Area maka akan muncul tampilan sebagai berikut :

5. Scatterplot Tombol Scatterplot digunakan untuk membuat scatterplot sederhana, overlay matriks dan tiga dimensi dari SPSS data editor, ada 4 macam scatterplot yang dapat dipilih : a. Simple; menghasilkan plot yang menunjukan distribusi bersama dari dua variabel b. Overlay; menghasilkan plot ganda, plot tersebut akan dibedakan dengan warna atau simbol plot. c. Matrix; menghasilkan plot seluruh pasangan variabel d. 3 - D; menghasilkan plot yang menunjukkan distribusi bersama tiga variabel Apabila dari menu graph kita klik perintah Scatterplot maka akan muncul tampilan sebagai berikut :

6. Histogram Tombol histogram digunakan untuk membuat histogram yang menunjukkan distribusi dari variabel individu

Apabila dari menu graph kita klik perintah Histogram maka akan muncul tampilan sebagai berikut :

C. PRAKTEK

1. Buka file anda 2. Klik menu Graph; Bar, sehingga akan muncul kotak

dialog Define Simple Bar 3. Isikan Category Axis dengan Uts, klik titles, akan

muncul kotak dialog Titles, line 1 : isikan Nilai Ujian Tengah Semester

4. Pada kotak Footnote ; line 1 : Isikan Nama Mhs 5. Klik Continue, OK


MODUL VII

ANALISA REGRESI SEDERHANA


1. MAKSUD a. Mengenalkan perintah dalam menu Analyze, terutama perintah - perintah yang berkaitan dengan regresi b. Mengenalkan prosedur Curve Estimation

2. TUJUAN a. Agar mahasiswa dapat mendalami proses pengolahan data statistik dengan regresi dan korelasi, sehingga dapat

mengaplikasikannya ke dalam permasalahan yang sesungguhnya. b. Agar mahasiswa dapat mengoperasikan dengan baik perintah- perintah dalam menu regresi dan korelasi c. Agar mahasiswa mampu untuk dapat memilih model yang cocok untuk regresi yang ada

B. TEORI SINGKAT

Analisa regresi dalam pengolahan data statistik sangat penting, analisa regresi digunakan untuk mengetahui hubungan antara sebuah variabel dependen (variabel terikat) dengan satu atau lebih variabel independen (variabel bebas) Bentuk persamaan umum regresi adalah : Y = a + b Xi + e Keterangan : Y = Nilai prediksi / perkiraan ( variabel terikat ) Xi = Variabel Independen, i = 1,2,3,….,n a = Nilai konstanta atau intercept b= Slope atau rata - rata perubahan pada variabel dependent apabila terdapat satu variabel bebas (i = 1) maka persamaan regresinya menjadi sederhana sedang apabila terdapat lebih dari satu variabel bebas (i > 1) maka persamaan regresinya dinamakan regresi ganda.

Prosedur Regression Linier

Perintah ini digunakan untuk uji regresi secara linier, biasanya variabel independent x berpangkat 1.

Sub - sub prosedur dari prosedur Regression Linier

a. Dependent; adalah variabel yang tergantung pada variabel independent, biasanya notasi dari variabel dependent adalah Y. b. Independent; adalah variabel bebas dan tidak tergantung pada variabel dependent, semua nilai yang ada dalam variabel

independent akan berpengaruh sekali terhadap variabel dependent, notasi pada variabel ini kebanyakan adalah X c. Case Labels; adalah keterangan kasus, perintah ini hanya untuk memberi label atau identitas pada variabel yang menjadi

kasus. d. Method; adalah cara memasukan atau menyeleksi variabel, adapun metode yang ada disini adalah metode Stepwise,

Remove, Backward dan Forward. � Option

♦ Stepping Method Criteria - Use probability off, digunakan untuk uji F dengan mengambil nilai probabilitas 5 % ( kriteria entry ) dan

nilai probabilitas 10 % ( kriteria remove ) - Use F Value, menggunakan harga F sebagai kriteria entry (F IN) dan removal ( F OUT )

♦ Missing value - Exclude cases listwise; digunakan untuk case - case dengan harga valid untuk seluruh variabel yang

dimasukan dalam analisa - Exclude cases pairwise; untuk case - case dengan data yang lengkap dari pasangan variabel digunakan untuk

menghitung koefisien korelasi dimana analisa regresi didasarkan - Replace with mean;

♦ Include Constant in Equation; konstanta tetap dipilih

� Statistics mempunyai sub perintah

♦ Regression Coefficient; digunakan untuk menampilkan nilai koefficien regresi, oleh karena itu pilih estimate. Apabila estimate tidak diaktifkan maka koefisien regresi tidak dapat muncul pada output data.

♦ Confidence interval; digunakan untuk menampilkan nilai interval kepercayaan 95 % untuk masing - masing koefisien regresi yang tidak distandarisasi

♦ Covariance matrix; digunakan untuk menampilkan matrix varian - kovarian dari koefisien regresi yang tidak distandarisasi. Nilai korelasi dimunculkan pada bagian atas diagonal matrik, kovarians ditampilkan pada bagian bawah matrik dan varians ditampilkan pada diagonal matrik.

♦ Model fit; digunakan untuk menampilkan R, koefisien determinasi R2 adjusted R2 dan standar error, tabel ANOVA

♦ Descriptives; untuk menampilkan mean, standar deviasi dan matrik korelasi dengan probabilitas satu ekor

♦ Collinearity diagnostics; untuk menampilakan toleransi variabel dalam persamaan atau tidak, faktor inflasi varians, eigenvalue, indeks kondisi dan proporsi varians

♦ Durbin - Watson; untuk menampilkan statistik uji Durbin - Watson dan statistik untuk residual dan harga - harga prediksi yang terstandarisasi maupun tidak.

� Plot - plot (berhubungan dengan gambar) mempunyai sub perintah

♦ ZPRED: untuk memperoleh harga prediksi yang distandarisasi

♦ ZRESID; untuk memperoleh residual yang distandarisasi

♦ DRESID; memperoleh deleted residual


♦ ADJPRED; untuk mendapatkan adjusted predicted values

♦ SRESID; untuk memperoleh studentized residuals

♦ SDRESID; untuk memperoleh studentized deleted residual

♦ Histogram ; untuk menampilkan grafik batang atau histogram dari residual yang distandarisasi dan dilengkapi dengan kurva normal

♦ Normal probability plot, menampilkan plot probabilitas normal (plot normal P - P) dari residual (RESID)

Estimasi kurva

Untuk mengetahui bentuk hubungan yang ada antara dua variabel atau lebih, maka suatu grafik atau kurva sangatlah membantu, apabila plot dari data cenderung membentuk garis lurus, maka dugaan garis regresi yang sesuai berbentuk linier, tetapi apabila plot data cenderung menuyebar atau berkumpul ditengah maka perlu dilakukan suatu transformasi terhadap data yang ada sehingga mendekati garis lurus (linier), hal ini disebabkan persamaan regresi yang akan dianalisis dimodelkan dalam model linier

Prosedure curve estimation

Pada prosedur curve estimation terdapat 11 model regresi yang dapat mencakup data - data kita, dengan menggunakan prosedur curve estimation kita dapat menampilkan atau membuat plot dari data yang ada misalnya plot model linier, kuadratik maupun kubik

C. PRAKTEK

Terdapat data tentang mahasiswa dengan prestasi dan IQ

Mahasiswa Prestasi IQ

1 84 85

2 85 87

3 87 110

4 92 98

5 91 96

6 96 91

7 83 88

8 81 82

9 85 104

10 90 106

Langkah - langkah entry data : 1. Buka lembar kerja baru 2. Perberian nama variabel yang ada yaitu :

� Pilih menu data, kemudian klik menu define variable, maka akan muncul kata - kata :

• Variable name, tulis mahasiswa

• Type; untuk menentukan isi dari variabel name yang ada, karena isi data dari prestasi berupa angka maka pilih numeric. Apabila tidak ada angka desimal maka dapat diisi dengan nol

• Apabila pengisian data selesai klik continue

• Variabel kedua yaitu prestasi, cara pembuatannya sama dengan langkah - langkah pada variabel karyawan begitu juga dengan variabel yang ketiga

Langkah - langkah pengolahan data dengan prosedue regression 1. Pilih menu Analyze, dan pilih menu Regression 2. Anda dapat langsung memilih sub perintah Linier, kasus yang ada menunjukkan variabel independentnya pangkat Satu 3. setelah memilih sub perintah linier kita dapat mulai mengisikan jenis variabelnya yaitu :

� dependent : diisi adalah variabel prestasi � independent : diisi adalah variabel IQ � case labels : merupakan variabel kasus yaitu mahasiswa

4. Untuk mendapatkan perhitungan statistik regresi kita dapat memilih tombol statistics : � Regression Coeffisient; nilai ini muncul apabila pilihan estimate diaktifkan � Descriptive; perhitungan nilai statistik deskriptif akan muncul dangan mengaktifkan Model Fit � Residual dan klik casewise diagnostik untuk melihat pengaruh regresi pada semua daerah

5. untuk mengakhiri pengisian prosedur regression akhiri dengan klik OK. 6. Output akan muncul dilayar monitor sesuai dengan perintah yang kita masukkan.

Langkah - langkah pengolahan data dengan prosedure curve estimation : 1. Buka file data diatas 2. Pilih menu statistics 3. Dari menu statistics, klik sub menu Regression 4. Dari sub menu regressions, klik sub perintah Curve Estimation 5. Pindahkan satu variabel ( prestasi ) ke kotak dependent 6. Pindahkan satu variabel ( IQ ) ke kotak Independent 7. Klik OK untuk mendapatkan analisis secara default, yaitu berupa model linier, disini kita dapat memilih salah satu

model dari 11 model yang ada.


MODUL VIII

ANALISA KORELASI


1. MAKSUD Memperkenalkan prosedur korelasi diantara variabel - variabel yang diamati

2. TUJUAN Mahasiswa mampu mengetahui dan menganalisis apakah ada korelasi atau asosiasi ( hubungan ) antara variabel - variabel yang diminati

B. TEORI SINGKAT

Scatterplot ( diagram pencar ) merupakan langkah dasar untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara dua variabel. Ukuran yang biasa digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan adalah koefisien korelasi Pearson, yang dinotasikan dengan huruf r. koefisien ini didefinisikan oleh :

Angka korelasi berkisar -1<r<1 (angka -1 dikatakan korelasi negatif, angka 0 tidak ada korelasi sama sekali dan

angka 1 korelasi sempurna). Tanda negatif menunjukkan arah yang berlawanan, sedangkan tanda positif menunjukkan arah yang sama. Sebaenarnya tidak ada ketentuan yang tepat mengenai apakah angka korelasi tertentu menunjukkan tingkat korelasi yang tinggi atau lemah, namun bisa dijadikan pedoman sederhana bahwa angka korelasi diatas 0,5 menunjukkan korelasi yang cukup kuat sedangkan dibawah 0,5 korelasi lemah. Dasar pengambilan keputusan : 1. Berdasarkan probabilitas :

� Jika probabilitas >0,05 maka Ho diterima � Jika probabilitas <0,05 maka Ho ditolak, berarti kedua variabel tersebut berkorelasi secara signifikan

2. Berdasarkan tanda * yang diberikan SPSS Signifikan tidaknya korelasi dua variabel bisa dilihat dari adanya tanda * pada output. Bila tanda * dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut berkorelasi signifikan

Ada 2 aspek untuk analisis korelasi, yaitu : 1. Apakah data sampel yang ada menyediakan bukti cukup bahwa ada kaitan antara variabel - variabel dalam populasi asal

sampel. 2. Jika ada hubungan, seberapa kuat hubungan antara variabel tersebut, keeratan hubungan ini dinyatakan dengan nama

Koefisien Korelasi ( sering disebut korelasi ). Dalam SPSS, Korelasi ditempatkan pada menu Correlate, yaitu mempunyai submenu : 1. Bivariat; Pembahasan mengenai besar hubungan antara dua ( bi) variabel

a. Koefisien korelasi bivariate / product moment Pearson; mengukur keeratan hubungan antara hasil - hasil pengamatan dari populasi yang mempunyai dua varians ( bivariate ). Perhitungan ini mensyaratkan bahwa populasi asal sampel mempunyai dua varian dan berdistribusi normal. Korelasi Pearson banyak digunakan untuk mengukur korelasi data kuantitatif ( skala interval atau rasio ).

b. Korelasi peringkat Spearman ( Rank-Spearman ) dan Kendal; Lebih mengukur keeratan hubungan antara peringkat - peringkat dibandingkan hasil pengamatan itu sendiri ( seperti pada korelasi Pearson ). Perhitungan korelasi ini bisa digunakan untuk menghitung koefisien korelasi pada data ordinal ( skala ordinal ) dan penggunaan hubungan pada statistik non parametrik.

2. Partial Pembahasan mengenai hubungan linier antara dua variabel dengan melakukan kontrol terhadap satu atau lebih variabel tambahan ( disebut variabel kontrol ).

Uji korelasi Bivariat Pearson

Kasus : Ingin diketahui apakah ada korelasi (hubungan) diantara variabel - variabel berikut : Jumlah pelanggaran lalu lintas (Tilang), jumlah kendaraan roda empat (Mobil), kendaraan roda dua (Motor) dan jumlah polisi dengan hasil sebagai berikut :

Daerah Tilang Mobil Motor Polisi

1 20 258 594 68

2 24 582 556 94

3 25 249 153 56

4 18 452 512 23

5 15 * 232 59

6 16 254 456 74

7 * 126 232 83

8 10 * 645 82

9 12 142 589 64

10 17 135 197 97

Data yang diberi tanda * menunjukkan data tersebut 'missing' atau tidak diketahui / tersedia.

rumus


Pemasukan Data ke SPSS Langkah - langkahnya : 1. Buka lembar kerja baru 2. Memberi nama variabel, dalam hal ini ada empat variabel yaitu :

a. Letakkan pointer pada kolom pertama, lalu dari baris menu pilih menu Data. Klik submenu define variable akan muncul kotak dialog Define Variable � Isi variable name dengan Tilang � Klik type sehigga akan muncul kotak dialog Define Variable type � Pilih type numerik karena perhitungan berupa angka dan untuk width diisi 8 � Decimal Places karena jumlah tilang desimal maka isi dengan 0 � Klik continue untuk kembali ke menu sebelumnya.

b. Lakukan langkah - langkah diatas untuk variabel mobil, motor dan polisi, yang diubah hanya Nama variabel dan type data, maka klik OK untuk mengakhiri pengisian variable

3. Mengisi data a. Untuk mengisi kolom pertama, yaitu variabel tilang letakkan pointer pada baris 1 kolom tersebut, lalu ketik ke bawah

sesuai data hasil jumlah tilang di tiap daerah. Perhatikan pada daerah ke 7 input untuk tilang adalah * atau missing. Untuk input dalam SPSS, langsung dilewati saja (tidak perlu ditulis apapun)

b. Demikian juga untuk data pada variabel yang lain dan untuk data yang missing. 4. Menyimpan data

a. Dari baris menu pilih menu File, kemudian pilih submenu Save as… b. Beri nama file dan tempatkan file pada direktori yang dihendaki

Pengolahan data dengan SPSS

Langkah - langkahnya : 1. Buka lembar kerja / file korelasi sesuai kasus diatas, atau jika sudah terbuka ikuti langkah berikut 2. Dari baris menu pilih menu Analyze kemudian pilih sub menu Correlate

3. Dari serangkaian pilihan Correlate, sesuai kasus pilih Bivariat sehingga muncul kotak dialog Bivariate Correlations a. Karena akan diuji korelasi semua variabel, maka klik variabel mobil, kemudian tanda �sehingga variabel mobil

berpindah ke kolom variables b. Demikian juga untuk ketiga variabel yang lain (motor, polisi, tilang) dengan cara yang sama dimasukkan dalam kolom

variables c. Untuk kolom Correlation Coefficience karena akan diuji dua sisi maka pilih Two-tailed d. Untuk pilihan Display actual significance level atau berkenaan dengan tanda untuk tingkat significant 5 % dan 10 %

akan ditampilkan pada output ataukah tidak. Tanda * untuk 5 % dan / atau tanda ** untuk 10 % e. Klik tombol Option akan muncul kotak dialog Bivariate Correlations : Option

� Pada pilihan Statistics diabaikan saja � Pada pilihan Missing value (data yang tidak tersedia) SPSS menyediakan dua alternatif perlakuan :

� Exclude cases pairwise yaitu pasangan yang salah satu tidak ada datanya tidak dimasukkan dalam perhitungan, misal korelasi antara variabel tilang dangan motor maka kasus nomor 7 yang dari tilang mengakibatkan korelasi hganya untuk 9 data. Namun untuk korelasi variabel mobil dan motor karena ada 2 data mobil yang hilang maka korelasi hanya 8 data dengan demikian pilihan pairwise mengakibatkan jumlah data tiap korelasi bervariasi, tergantung jumlah data yang missing (tidak ada).

� Exclude cases listwise, disini jumlah data untuk seluruh korelasi sama, sehingga yang dibuang adalah kasus yang salah satu variabelnya terdapat missing data. Dalam kasus di atas terlihat pada kasusu nomor 5, 7, dan 8 terdapat data yang missing, maka tiga kasus tersebut dikeluarkan (exclude) hingga muncul jumlah kasus menjadi 10 - 3 = 7 Default pada SPSS adalah pilihan Exclude Cases pairwise

Kemudian klik continue jika sudah selesai dan klik OK untuk mengakhiri pengisian prosedur.

C. PRAKTEK

1. Coba kasus diatas (uji korelasi bivariat Pearson) seperti langkah - langkah yang sudah ada tetapi : � Bandingkan hasilnya apabila pada kotak dialog bivariate Correlations untuk pilihan Display Actual significance level

diberi tanda (dipilih) dan bagaimana hasilnya kalau tidak diberi tanda (tidak dipilih) � Pada kotak dialog bivariate correlations : option, untuk pilihan Missing values, bandingkan hasilnya apabila :

- Kita memilih Exclude cases pairwise dan - Kita memilih Exclude cases listwise

2. Coba Uji korelasi Spearman dan Kendall, untuk kasus (data kualitatif dan berskala ordinal) sebagai berikut :

Seorang Dosen ingin mengetahui apakah ada hubungan antara Index prestasi mahasiswa dengan tingkat kecerdasan (diukur dengan IQ) dan motivasi belajar. Untuk itu diambil 9 orang mahasiswa dengan data sebagai berikut :


Mahasiswa IP IQ Motivasi

1 84 110 85

2 85 100 82

3 87 90 84

4 92 110 91

5 91 100 83

6 96 110 88

7 83 95 82

8 87 90 86

9 88 100 84

Motivasi dinilai dalam range 0 (jelek sekali) sampai 100 (baik sekali), catatan : � Untuk kolom Correlation Coeffidients (pada kotak dialog bivariate Correlations), pilih Kendall tau-b dan Spearman � Untuk kolom missing values (pada kotak dialog Bivariate Correlations: Option) tidak akan berpengaruh pada output,

untuk itu abaikan saja (tetap pada default yaitu Exclude cases pairwise)

Praktikum Statistik Deskriptif

Documents