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.