Cara Input Data Alternatif (Tersedia versi VIDEO disini)Terimakasih sebelumnya saya sampaikan kepada teman-teman yang sudah membaca blog saya. Bahkan, ada yang sampai menyatakan via email, untuk dibukukan saja. Wah, itu mah maunya saya juga (tapi belum ada tawaranhahaha..). Saya apresiasi sekali atas sumbangan komentar baik itu yang langsung di blog ini maupun langsung via email. Semoga semua hal tersebut dapat membangun blog ini menjadi lebih baik ke depannya. Terimakasih.Mengapa Cara ini Alternatif?Pada penulisan kali ini, saya akan coba memberikan cara input data alternative pada eviews (bagi yang belum membaca cara input data panel yangbiasa saya lakukan). Saya menyatakan cara ini alternatif karena memang cara ini jarang saya lakukan (Subjektif memang..hehe). Namun, sebenarnya inilah cara konvensional atau yang dapat berlaku secara umum input data di Eviews. Postingan ini saya tampilkan karena banyak teman-teman yang menyatakan bahwa cara yang biasa dilakukan tidak berhasil pada mereka. Dan, juga ada kebutuhan untuk analisis lebih lanjut yang butuh input data seperti ini. Lets check it out =DTahapan Input Data1. Seperti biasa, Bukalah program Eviews anda2. File>New>Workfile

3. Kemudian pada pilihan workfile Structure, tentukan jenis data yang anda miliki. Undated untuk data cross sectionDated untuk data time seriesBalanced Panel untuk data panelDisini saya akan coba input data panel, karena tidak lazimnya input data panel disini, makanya saya sebut cara ini cara alternative. Isian Frequency saya annual berarti saya menggunakan data tahunan 2009-2011 dengan number of cross nya 33 unit. Ok.

4. Kemudian Pada workfile yang terbentuk, pilih object. Pada pilihan Object>New object.5. Pilih Type of object series, dan tuliskan nama variable yang akan dibuat misalnya X1

6. Lakukan berulang kali tahapan tadi hingga terbentuk sesuai jumlah variable yang kita inginkan. Disini saya membentuk variable X1, X2, X3 dan Y.7. Kemudian Bloklah variable yang telah dibentuk (bisa menggunakan Ctrl+klik ataupun tahan shift nya). Kemudian klik kanan open>as group

8. Akan munculah bentuk struktur database yang kita miliki (Oh ya, urutan database saya x1 y x2 x3 karena saya menggunakan ctrl dan membloknya sesuai urutan pada table Excell yang saya miliki). Setelah urutannya sesuai klik edit+/-

9. Lalu bukalah file Excell yang anda miliki. Copy data nya saja, tidak perlu identifikasi dan tahunnya.

10. Kemudian paste di workfile Eviews nya. Jadilah data kita dalam Eviews. Namun perlu diperhatikan, file Excell komanya menggunakan (.) dan tidak ada pemisahan ribuannya.

11. Lalu close group dan tidak perlu di save.12. Pastikan data yang anda input telah benar dengan memilih salah satu variable, misal : x1.

Mengapa harus repot-repot seperti ini?Tentu anda bertanya-tanya, saya memiliki cara lebih cepat, lebih ampuh, namun mengapa menggunakan cara input seperti ini?. Tapi, percayalah teman, cara ini sangat powerful. Gak percaya. Baiklah akan saya coba tunjukkan.Estimasi Data Panel.Untuk etimasi data panel, cara yang kita gunakan sedikit berbeda. Tentu teman-teman ingat, saya selalu menekankan untuk data panel selalu bermain di pool. Namun, untuk input data seperti ini, cara estimasinya adalah sebagai berikut.

1. Pilih Quick > Estimate Equation2. Tulislah spesifikasi modelnya missal : y x1 x2 x3 (INGAT! Sekarang kita gak pakai tanda tanya lagi lho=D ). Pada Tab Panel options, tentukanlah apakah model fixed, random atau bagaimana bentuk modelnya.

3. Dan hasilnya boleh di check. SAMA. =D.4. Oh ya, satu hal penting lagi yang luar biasa dari input seperti ini adalah kemampuan untuk mengestimasi dengan berbagai macam cara, misalnya GMM, TOBIT dan lain sebagainya. Check it Out.

Saya belum membuktikan dengan metode lainnya, apakah hasil yang diperoleh sama dengan STATA. Namun, saya sedang mengujinya. Jika hasilnya benar, tentu input hal ini bisa menjadi kekuatan dahsyat yang dimiliki Eviews. Selamat mencoba. Terimakasih.Contoh Analisis Tabulasi Silang SPSS

C. Tabulasi Silang1. Tujuan tabulasi silangTabulasi silang bertujuan untuk menyajikan data dalam bentuk tabulasi yang meliputi baris dan kolom. Sebgai contoh sebuah penelitian yang mengambil wisatawan mancanegara sebagai responden. Responden berasal dari berbagai benua Asia, Amerika, Eropa, Australia, Afrika. Peneliti ingin mengetahui jumlah wisatawan yang berasal dari berbagai benua tersebut dilihat dari jenis kelamin, status perkawinan, dan jumlah kunjungan.2. Prosedur menggunakan SPSSa. Buka halaman baru SPSS dengan langkah-langkah sebgai berikut : file new - data

b. Penamaan variabelKlik variable view pada bagian kiri bawah halaman SPSS pada kolom name ketikkan : AB ; JK ; SP ; FK (catatan : ini adalah simbol-simbol dari semua variabel) pada kolom label ketikkan : asal benua, jenis kelamin, status perkawinan, frekuensi kunjunganBuat pelabelan value (nilai) untuk opsi jawaban variabel yang diteliti (cara sama dengan pengolahan data frekuensi sebelumnya).Misalkan data yang akan diolah adalah data (asal benua) dimana simbol angka 1 (asia), 2 (amerika), 3 (eropa), 4 (afrika), 5 (australia), maka langkah-langkahnya adalah sebagai berikut : pada kolom values baris pertama, klik pada sudut kanan none (.....) sehinggga muncul halaman values labels ketikkan 1 pada value, ketikkan asia pada label - klik add, hasilnya akan tertulis 1.00=asia. Lanjutkan dengan cara yang sama untuk 2 (amerika), 3 (eropa), 4 (afrika), dan 5 (australia) klik ok

Ulangi dengan cara yang sama untuk semua variabel : usia, kepuasan gaji, dan kinerja kerja.Jenis kelamin : 1 (laki-laki) ; 2 (perempuan)Status perkawinan : 1 (menikah) ; 2 (tidak menikah)

Frekuensi kunjungan : 1 (kurang dari 10) ; 2 (lebih dari 10 kali)

b. Input data-data untuk semua variabelklik halaman data view pada bagian kiri bawah halaman SPSS ketikkan data-data untuk setiap variabelSimpan data yang telah buat dengan nama file latihan 4 (cross tab)Melihat hasil dari pengelolaan data frekuensi tersebut dapat digunakan langkah-langkah berikut ini : klik analyze descriptive statistics crostabs

c. Pindahkan semua variabelKlik asal benua (AB) klik tanda panah untuk dipindahkan ke kolom row (s) blok jenis kelamin, status perkawinan, dan frekuensi kunjungan klik tanda panah untuk dipindahkan ke kolom coloumn (s) klik okSimpan hasil output hasil pekerjaan dengan nama output crosstabHasil pengelolaan data dapat di interprestasikan sebagai berikut

Crosstabs.Case Processing Summary

Cases

ValidMissingTotal

NPercentNPercentNPercent

Asal Benua * Jenis Kelamn10100.0%0.0%10100.0%

Asal Benua * Status Perkawinan10100.0%0.0%10100.0%

Asal Benua * Frekuensi Kunjungan10100.0%0.0%10100.0%

Dari data di atas bias dilihat, bahwa jumlah keseluruhan data yang ada adalah 10. N=10 , dan tidak ada data yang hilang karena missing = 0.

Asal Benua * Jenis Kelamn Crosstabulation

Count

Jenis KelamnTotal

Laki-lakiPerempuan

Asal BenuaAsia202

Amerika022

Eropa112

Afrika123

Australia011

Total4610

Berdasarkan data di atas, dapat di lihat bahwa jumlah pengunjung perempuan ke 5 Benua (Asia, Amerika, Eropa, Afrika, Australia) lebih banyak dari pada jumlah laki-laki, yaitu 6 : 4.

Asal Benua * Status Perkawinan Crosstabulation

Count

Status PerkawinanTotal

MenikahTidak Menikah

Asal BenuaAsia202

Amerika022

Eropa202

Afrika123

Australia011

Total5510

Dari data di atas dapat dilihat, bahwa jumlah pengunjung ke 5 Benua tersebut imbang antara jumlah pengunjung yang berstatus Menikah dan yang Belum Menikah, yaitu 5 : 5.

Asal Benua * Frekuensi Kunjungan Crosstabulation

Count

Frekuensi KunjunganTotal

< 10 kali> 10 kali

Asal BenuaAsia112

Amerika112

Eropa022

Afrika123

Australia101

Total4610

Dari data tersebut dapat dilihat bahwa para pengunjung banyak yang melakukan kunjungan lebih dari 10x. perbandingannnya yaitu 4 : 6.

KesimpulanDari kumpulan data di atas, jumlah dari 10 orang pengunjung yang berkunjung ke 5 Benua ( Asia, Amerika, Eropa, Afrika, Australia) , 3 orang di antaranya melakukan kunjungan ke Afrika yang terdiri dari 1 orang laki-laki yang sudah menikah yang melakukan kunjungan < 10x dan 2 orang perempuan yang belum menikah yang melakukan kunjungan > 10x.Hanya 1 orang saja yang melakukan kunjungan ke Australia, yaitu seorang perempuan yang belum menikah yang melakukan kunjungan sebanyak < 10x.2 orang ke Asia, laki-laki semua dan sudah menikah, yang satu melakukan kunjungan < 10x dan yang satunya > 10x.2 orang ke Amerika, semua perempuan dan belum menikah, yang satu melakukan kunjungan < 10x, dan yang satunnya >10x.2 orang ke Eropa, 1 laki-laki dan 1 perempuan, keduanya sudah menikah dan melakukan kunjungan > 10x. Jadi, jumlah keseluruhan pengunjung adalah 10 orang (N=10).

Posted by laily elhieda at 8:49 PM Teknik Analisis Tabulasi Silang ( Cross Tab)

Data dikelompokan sesuai dengan variabel yang diteliti. Teknik ini menggunakan statistik deskriptif (Sugiono, 2001: 143). Statistik Deskriptif dapat digunakan bila peneliti ingin mendeskripsikan data sampel. Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisa data secara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya. Peneliti menggunakan statistika deskriptif berupa perhitungan tabulasi silang.Sedangkan pengukuran yang digunakan pada penelitian ini adalah Skala Likert, Skala Likert menurut Azwar (2001) merupakan suatu skala yang digunakan untuk mengungkap sikap pro dan kontra, positif dan negatif, setuju dan tidak setuju terhadap suatu objek sosial. sehingga baik untuk diterapkan pada penelitian ini.Dengan penelitian ini, responden diminta untuk mengisi pertanyaan dan yang berbentuk mengungkapkan sesuatu. Data pada setiap jawaban responden digunakan teknis analisis data menggunakan distribusi frekuensi. Hal ini dilakukan dengan perhitungan persentasi, kemudian yang dianalisis hanyalah yang memiliki frekuensi terbesar. Data ditampilkan dengan penyajian tabular untuk kemudian diinterprestasi. Dalam penelitian kuantitatif, analisi data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responden terkumpul. Kegiatan dalam analisis data adalah mengelompokkan data berdasarkan varibel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah (Sugiyono, 2004: 142) sehingga akhirnya dapat disajikan suatu laporan penelitian (research report) dalam bentuk studi kasus yang terefleksi dalam tabulasi silang (cross tabs).

Read more: http://datastats.blogspot.com/2011/12/teknik-analisis-tabulasi-silang-cross.html#ixzz2sGFWM3ux

Tabulasi Silang (Crosstabs)13/10/2012 by Budi Santoso in Matematika, Tugas Kuliah. 4 Penilaian

Tabulasi SilangAnalisis table silang (crosstabs) merupakan salah satu analisis korelasional yang digunakan untuk melihat hubungan antarvariabel (minimal 2 variabel) kategori nominal atau ordinal. Dimungkinkan pula adanya penambahan variabel control.( C. Trihendradi, 2011)Crosstabs dilihat dari beberapa metode uji yang digunakan yaitu berupa Uji Chi-Squre Test untuk mengetahui hubungan antara baris dan kolom Uji Directional Measures untuk mengetahui kesetaraan antar hubungan variabel. Uji tatistic measures untuk mengetahui hubungan setara berdasarkan chi-square. Uji contingency tatistict untuk mengetahui koefisien kontingensi korelasi antar dua variabel. Uji lambda Berfungsi merefleksikan reduksi pada error bilamana value-value dari suatu variabel digunakan untuk memprediksi value-value dari variabel lain. Uji Phi dan Cramers V: Untuk menghitung koefisien phi dan varian cramer. Uji Goodman dan Kruskal tau Digunakan untuk membandingkan probabilitas error dari dua situasi.Analisis lebih lanjut dapat dilihat dari Chi-Square test. Analisis ini termasuk analisis inferern. Uji hipotesis yang dilakukan adalah :H0 = Tidak ada hubungan antara baris dan kolomH1 = Ada hubungan antara baris dan kolomyaitu, Jika nilai Asymp. Sig (2-sided) Chi-Square > , maka data tidak mendukung untuk menolak H0Jika Asymp. Sig (2-sided) Chi-Square < , maka data mendukung untuk menolak H0.atauJika 2 hitung < 2 tabel maka data tidak mendukung untuk menolak H0.Jika 2 hitung > 2 tabel maka data mendukung untuk menolak H0.( Inung, 2012 )http://1.bp.blogspot.com/-Osls8KQ9x70/T89Ds4SqxbI/AAAAAAAAADc/-6GUjq8XS7Q/s320/p7.pngContoh Tabulasi Silang

Data tentang pengeluaran oleh beberapa orang gender sebuah toko sebagai berikut ini:

data di atas dapat kita buat polanya terlebih dahulu pada tab variabel view seperti berikut ini.

dari data di atas, pertama-tama kita akan mencoba membuat tabulasi silang tentang bagaimana komposisi pembelian mie instant per bulan dengan profesi pembelinya. Langkah pertama yang harus kita lakukan adalah memilih menu Analyse yang merupakan menu yang berisi tentang analisa terhadapa data yang ada pada tab data view tersebut, kemudian kita pilih submenu Descriptive Statistics untuk menentukan ditentukan sebagai tampilan seperti apa data kita nantinya, baru dari sini kita pilih sub menu Crosstab untuk menentukan bentuk tampilan data yang akan kita piliha dan untuk memulai pembuatan laporan yang kita butuhkan. Dan tampilan yang akan kita temui setelah kita memilih menu tersebut adalah sebagai berikut ini:

yang kita lakukan selanjutnya sesuai dengan modul adalah memasukkan variabel profesi ke dalam kolom Rows yang artinya kita membuat data tentang profesi para gender ini untuk patokan data baris. Sedangkan untuk data kolomnya kita gunakan variabel frekuensi, jadai kita masukkan variabel tersebut pada kolom Columns. Stetlah kita klik OK sebagai tanda persetujuan tentang apa yang telah kita buat di atas, kita akan menemui tampilan seperti berikut ini.

tampilan di atas merupakan hasil running untuk penampilan data dengan pekerjaan gender sebagai data baris dan variabel frekuensi sebagai data kolom. Dan tampilan tabel di atas merupakan jawaban untuk soal praktik nomor 1. Sedangkan untuk mengerjakan soal praktik nomor 2 kita dapat menggunakan langkah-langkah sebagai berikut ini. Yang akan kita lakukan untuk mengerjakan soal kedua ini adalah menambahkan prosentase dan melakukan pembagian profesi yang dilakukan berdasarkan gender atau konsumen. Langkah pertama yang harus kita lakukan adalah memilih menu Analyse yang merupakan menu yang berisi tentang analisa terhadap data yang ada pada tab data view tersebut, kemudian kita pilih submenu Descriptive Statistics untuk menentukan ditentukan sebagai tampilan seperti apa data kita nantinya, baru dari sini kita pilih sub menu Crosstab untuk menentukan bentuk tampilan data yang akan kita piliha dan untuk memulai pembuatan laporan yang kita butuhkan. Dan tampilan yang akan kita temui setelah kita memilih menu tersebut adalah sebagai berikut ini:

yang kita lakukan selanjutnya sesuai dengan modul adalah memasukkan variabel profesi ke dalam kolom Rows yang artinya kita membuat data tentang profesi para gender ini untuk patokan data baris. Sedangkan untuk data kolomnya kita gunakan variabel frekuensi, jadai kita masukkan variabel tersebut pada kolom Columns. Setelah itu kita pilih variabel gender dan kita masukkan ke dalam kolom Layer, kemudian kita atur terlebih dahullu bentuk sel dari tabel tabulasi yang akan kita buat dengan memilih tombol Cells.. Maka dari sini akan muncul tampilan seperti berikut:

Kita pilih pilihan total pada kolom Percentages untuk menampilkan prosentasenya. Setelah itu klik Continue untuk menyetujui sekaligus untuk menutup tampilan yang baru saja kita buka untuk menampilkan prosentase. Setelah kita klik OK sebagai tanda persetujuan tentang apa yang telah kita buat di atas, kita akan menemui tampilan seperti berikut ini.

Tampilan di atas merupakan hasil dari pengerjaan soal praktik nomor2 yang merupakan akhir dari praktik.