A. PENGENALAN WINDOWS SPSS

1. Memulai Spss

SPSS adalah software pengolah data yang penggunaannya sangat tergantung dari

penguasaan materi statistik sekaligus pemahaman perintah atau menu- menu

didalamnya. Jika mengaktifkan software SPSS ini maka akan muncul gambar

seperti berikut.

Gambar 1.1

Dalam tampilan tersebut ada dua jendela atau windows. Yang pertama adalah

SPSS data editor dan yang kedua adalah beberapa menu pilihan yang dapat

digunakan dalam analisis lebih lanjut yang berkaitan dengan manajemen data.

2. Menu/fungsi windows SPSS

Menu utama SPSS yang pada data editor bisa dilihat seperti tampilan pada

gambar 1.1.

1

a. Jika anda baru pertama kali masuk, klik tombol Cancel pada kotak dialog

yang kedua supaya langsung masuk ke data editor seperti pada gambar 1.2.

Gambar 1.2

Perhatikan bahwa data editor menyerupai tampilan pada Microsoft Excel

yang digunakan untuk pengolahan angka.

b. Seperti yang dikatakan sebelumnya bahwa data editor merupakan jendela

yang digunakan untuk pengolahan data yang ada, seperti pada aplikasi-

aplikasi spreadsheet untuk memudahkan dalam mendefinisikan,

memasukkan, serta mengedit dan menampilkan data.

c. Dari tampilan di atas terlihat bahwa jendela SPSS 17 terdiri atas beberapa hal

berikut.

Menu Bar: menu pull down yang digunakan untuk memberikan perintah-

perintah dalam SPSS.

Tool bar: tombol cepat untuk memberikan perintah-perintah SPSS.

2

Kolom variabel: digunakan untuk mengisikan nama variabel dari data-

data yang akan diolah.

Nomor baris: terdiri atas nomor 1 dan seterusnya sesuai yang

menunjukkan nomor baris data.

Sel data editor: perpotongan antara baris dan kolom yang digunakan

untuk mengisikan data.

Data view: tab yang digunakan melihat table dalam mode tampilan data.

Variabel view: untuk melihat jenis variabel yang ada pada table dan

mengatur variabel-variabel tersebut lengkap dengan properties

pengaturannya.

d. Beberapa menu utama yang penting pada data editor di atas yang digunakan

pada aplikasi SPSS antara lain sebagai berikut:

File, berisi fasilitas pengelolaan atau manajemen data dan file.

Edit, digunakan untuk memilih perintah-perintah yang membantu langkah

pengeditan data

View, digunakan untuk memilih perintah-perintah yang berhubungan

dengan melihat data.

Data, untuk mendefinisikan dan mengatur variabel serta data.

Transform, digunakan untuk memanipulasi data.

Analyze, digunakan untuk menganalisis data

Graph, digunakan untuk memvisualkan data.

Utilities, digunakan berkaitan dengan utilitas dalam SPSS.

3

Add-ons yang merupakan menu utama baru pada SPSS ini menyajikan

beberapa submenu Add-ons, merupakan menu utama yang menawarkan

pelayanan SPSS lewat website.

Window, menu ini memberikan informasi window yang sedang aktif.

pada nomor 2 menandakan bahwa Misal pada window yang sedang aktif

adalah window SPSS Data Editor dengan nama file *Cars.sav. Jika ingin

membuka window SPSS Viewer, arahkan kursor dan klik pada nomor 1

Output 1 [Document1]-SPSS Viewer, maka secara otomatis muncul

window SPSS Viewer.

Help, menu yang memuat 9 submenu ini memberikan bantuan informasi

tentang topik-topik SPSS (topics) ataupun dalam bentuk tutorial (tutorial).

Tampilan submenu dari menu utama Help

3. Mengakhiri Windows SPSS

Untuk Mengakhiri Windows SPSS maka klik tanda X atau Close maka windows

SPSS akan berakhir

B. INPUT DATA

Sebelum memulai mengolah data ke dalam SPSS, terlebih dahulu diperlukan data

yang telah didefinisikan sehingga dilakukan entri data, pendefinisian, dan

penyimpanan data. Namun sebelumnya, terlebih dahulu diuraikan tentang kotak Data

View dan Variable View.

4

1. Tampilan Data View

Setelah pendefinisian data, dapat dimulai pengisian data pada kotak Data View.

Pengisian dilakukan dengan mengarahkan kursor pada baris dan kolom data yang

telah didefinisikan. Tekan Enter untuk pengisian selanjutnya, begitu seterusnya

sampai data terakhir.

2. Tampilan Variabel View

Setelah melakukan langkah-langkah memulai SPSS, SPSS akan memunculkan

window SPSS Data Editor. Pada bagian bawah sebelah kiri terdapat tulisan Data

View dan Variable View. Kotak Variable View merupakan kotak yang

digunakan untuk mendefinisikan variabel data yang akan dimasukkan.

Menunjukkan kotak Data View yang aktif, untuk mengaktifkan kotak Variable

View lakukan dengan klik Variable View .

Pada kotak Variable View memuat kolom-kolom yang terdiri atas:

1. Name, kolom ini memberikan informasi tentang nama variabel data. Misal

akan memberikan nama variabel data pertama, maka klik kolom Name pada

baris pertama.

2. Type, memberikan tipe variabel data yang digunakan. Biasanya SPSS

memberikan default tipe variabel data numeric dengan lebar 8 digit dan 2

angka desimal di belakang koma. Apabila data berupa karakter, klik String.

3. Width, menunjukkan sejumlah karakter yang akan diinput dalam Data View.

Untuk tipe data numerik, lebar maksimal 40 digit, sedangkan tipe data string

lebar maksimal 32767 digit. Apabila akan menambah atau mengurangi lebar

5

kolom dapat dilakukan, arahkan kursor dan klik pada baris dan kolom data

yang akan didefinisikan, dan klik tanda panah ke atas. Sebaliknya, untuk

mengurangi digit lebar, klik panah ke bawah.

4. Decimals, menunjukkan jumlah decimal variabel data. SPSS memberikan

default 2 angka desimal di belakang koma. Adapun angka desimal maksimal

dapat diisi sampai dengan 16 angka desimal di belakang koma. Apabila akan

menambah atau mengurangi angka desimal dapat dilakukan dengan

mengarahkan kursor dan klik pada baris dan kolom data yang akan

didefinisikan, dan klik tanda . Jika angka desimal akan ditambah, klik tanda

panah ke atas. Sebaliknya, untuk mengurangi angka desimal, klik panah ke

bawah.

5. Label, merupakan kolom yang menunjukkan tambahan informasi dengan

memberikan label variabel data.

6. Values, memberikan nilai label variabel data. Pemberian nilai label variabel

data dapat dilakukan dengan mengarahkan kursor dan klik pada baris dan

kolom data yang akan didefinisikan. Apabila tidak ada data yang akan diberi

nilai label, maka kolom ini dapat diabaikan.

7. Missing, merupakan kolom yang menunjukkan data yang hilang (apabila

ada). Namun, jika data lengkap, dalam artian tidak ada data yang hilang,

maka kolom ini dapat diabaikan. Pengisian data hilang dapat dilakukan

dengan mengarahkan kursor dan klik pada baris dan kolom data yang akan

didefinisikan.

8. Column, menunjukkan lebar kolom. Baik tipe data numerik maupun string,

lebar maksimal adalah 255 digit.

6

9. Align, menujukkan posisi data, left menunjukkan posisi data sebelah kiri,

right kanan, dan center di tengah. Untuk mengubah posisi data, arahkan

kursor, klik pada baris dan kolom data yang akan didefinisikan.

10. Measure, menunjukkan tipe ukuran data yang digunakan. Untuk data string

dapat dipilih ukuran ordinal atau nominal. Untuk mengubah ukuran data,

arahkan kursor, klik pada baris dan kolom data yang akan didefinisikan.

3. Membuat File Baru

Pada menu utama File memuat sub-submenu tentang file, di antaranya membuat

file baru (New), membuka (Open), menutup (Close), dan menyimpan file (Save-

Save As…).

Contoh :

Kasus Daftar Nilai

Tabel di bawah ini adalah daftar nilai Ujian Logika Matematika dan Himpunan

43 mahasiswa Pend. Matematika kelas C 2013.

No Nama Nilai1 APRILITHA R SAMBUE 862 HIJRAHNUR DG SUTE 423 NUR IRNASARI 584 USWATUN HASANAH 505 DESTI PUJIARSIH 866 NUR AINUN 907 AMMA ABDULLAH JONI GUCI 868 ASMIATI 899 KHAIRUNNISA 86

10 MUFAIDA 8411 NADIRA 2112 AZNIAR ARTI ARAFYANA 86

7

13 RICKA INDRIANA 2014 MI'RAD PIDU 8415 WIRDA BOKORI 6416 SITI HADIJA 8617 ISTIYARA 4818 NUR RAHMAN 8619 RUSLI 8720 ERNA ROSITA 4921 KOMANG ESTY OKTAFRIHATIN 5022 NUR ADHA 8423 ELFA SUSANTI 6724 MELISA PUTRI INDASARI 6025 DIAN APRIANI 8426 ARIFA NUR AYU 8427 SAWITRI 4828 SYAMSUDIN 8829 WAWAN SETIAWAN 4730 RIRIN ARISKA 8631 ROHANA MA'WATU JANNAH 2032 AGUSTIN E SUMBARIGI 6833 AGUSTIN VERONIKA 4734 LINNURRISAIA 2035 HASRIN 4636 WAHDANIA 2037 SRI DEVI 4638 SARNILA 6539 WINDY WIJAYA SARI 6640 ZULKIFLI YAISA 6741 MOH. YUSUP 4642 VADULLAH RATU BESSE 4743 EKA SURNYA DEWI 80

Dari tabel diketahui bahwa contoh kasus di atas mempunyai 2 variabel data, yaitu

Nama, dan Nilai.

Untuk pendefinisian, pengisian, dan penyimpanan data dilakukan dengan

langkah-langkah berikut:

8

1. Pendefinisian data

Pendefinisian data dapat dimulai terlebih dahulu dengan mengaktifkan kotak

Variable View. Isi kotak Variable View sebagai berikut.

Variabel data: Nama

Definisi data:

Kolom Name: Nama

Kolom Type: String karena data terdiri atas karakter

Kolom Width: 22. Perhatikan bahwa nama terpanjang adalah Komang Esty

Oktafrihatin yang terdiri atas 22 karakter sehingga diperlukan lebar kolom

yang lebih dari 8 (default).

Abaikan kolom selainnya

Variabel data: Nilai

Definisi data:

Kolom Name: Nilai.

Kolom Type: Numeric karena data berupa angka.

Abaikan kolom selainnya

2. Pengisian Data

Untuk mengisi data, aktifkan terlebih dahulu kotak Data View.

Kolom Nama

Isian data: (semua nama mahasiswa)

Kolom Nilai

Isian data: (semua nilai mahasiswa)

3. Penyimpanan Data

9

Simpan contoh kasus di atas dengan nama Daftar Nilai.

Penyimpanan data dapat dilakukan dengan langkah-langkah:

Klik File

Klik Save As…,

Isi File Name: Daftar Nilai.

Klik Save

C. STATISTIK DESKRIPTIF

Statistika dapat dibedakan menjadi dua bagian, yaitu:

1. Statistika Deskriptif

Yaitu statistika yang berusaha untuk menjelaskan dan menggambarkan

karakteristik data, seperti mencari rata-rata, keragaman data dan lain-lain.

2. Statistika Inferensia

Yaitu statistika yang berusaha untuk memperlihatkan, meramalkan karakteristik

data dari data yang tersedia.

Pada bagian ini akan dibahas mengenai fasilitas yang terdapat dalam SPSS untuk

menghitung data secara deskriptif. Menu Descriptive Statistics pada menu utama

Analyze digunakan untuk berbagai keperluan statistika deskriptif, pada menu ini

mempunyai berbagai sub menu yaitu:

a. Frequencies

Frequencies membahas mengenai penjabaran ukuran statistika deskriptif seperti

Mean, Median, Ragam, Kuartil, Persentil, dll.

Misalkan kita gunakan tabel daftar nilai ujian Logika Matematika dan Himpunan

dari 43 mahasiswa pendidikan matematika kelas C 2013 yang telah disimpan

dengan nama Daftar Nilai.sav.

10

Kita akan mencari rata-rata, ragam, median, dll dari data diatas disertai dengan

diagram yang diperlukan.

a) Klik submenu Frequencies yang terdapat pada menu utama analyze dan

menu Descriptive Statistics. Terlihat kotak dialog:

b) Pada ruang Variable(s) masukkan peubah nilai, lalu klik Statistics, muncul

kotak dialog:

11

c) Pada ruang Percentile Value untuk keseragaman check (√) Quantiles, dan

Percentiles lalu masukkan angka 10 tekan Add, kemudian masukkan 90 lalu

klik Add.

d) Pada ruang dispersion untuk kesamaan check semuanya.

e) Pada ruang Central Tendency check Mean, dan Median, terakhir pada

ruang Distribution check Skewness dan Kurtosis, akhiri dengan klik

Continue.

f) Klik Chart akan terlihat kotak dialog:

g) Untuk kesamaan pada ruang Chart Type klik Histograms dan pada ruang

Chart Value untuk menghasilkan nilai diagram dalam bentuk frekuensi klik

Frequencies.

12

h) Untuk mengurutkan nilai secara dari yang terkecil ke yang terbesar klik

Ascending Values pada Format. Dan yang lainnya dibiarkan seperti yang

terlihat pada gambar.

i) Akhiri dengan klick Continue dan OK, maka terlihat outputnya seperti

dibawah ini.

13

b. Descriptives

Descriptives antara lain berfungsi untuk mengetahui skor z dari suatu distribusi

data. Dalam menampilkan statistika deskriptif bisa juga menggunakan sub menu

Descriptives, untuk contoh kita bisa menggunakan data daftar nilai seperti diatas,

ikuti langkah-langkah berikut ini:

a) Pada menu utama Analyze klik Deskriptives Statistics, pilihlah

Deskriptives maka terlihat kotak dialognya:

14

b) Pilih Options

c) Klik Continue, lalu OK. Maka terlihat outputnya seperti dibawah ini.

c. Explore

Explore berfungsi untuk memeriksa lebih teliti suatu data. Selain dari alat untuk

menguji apakah suatu data menyebar normal ataukah tidak, sub menu ini juga

terdapat fasilitas untuk membuat diagram Box-Plot dan diagram Batang Daun

(Stem and leaf plot).

Eksplorasi data dapat membantu memberi arahan untuk memilih teknik statistik

yang akan diimplementasikan pada analisis data yang akan dikehendaki. Untuk

15

contoh kita bisa menggunakan data daftar nilai di atas yang telah dilengkapi dengan

data jenis kelamin, ikuti langkah-langkah berikut ini:

a) Pada menu utama Analyze klik Deskriptives Statistics, pilihlah

Deskriptives maka terlihat kotak dialognya:

b) Klik Statistics, terlihat kotak dialog sebagai berikut:

c) Untuk keseragaman chek Descriptives gunakan selang kepercayaan 95%

dengan memasukkan nilai ini kedalam Confidence Interval for Mean.

d) Check juga M-estimators, Outlers dan Percentiles.

e) Klik Continue dan seterusnya klik Plots, tampak dilayar:

16

f) Pengisiannya sesuai dengan default yaitu untuk Boxplot pilih Factor level

together, untuk Descriptive pilih Steam-and-leaf dan untuk Spread vs

Level with test chek None

g) Klik Continue. Lalu klik OK.

17

Uji Kenormalan Data dan Kesamaan Ragam (Variance)

Asumsi Kenormalan data dan kesamaan ragam banyak sekali digunakan

terutama untuk pengujian parametric, untuk keperluan ini SPSS menyediakan

fasilitasnya. Untuk contoh gunakan data Daftar Nilai. Jika kita ingin menguji

18

kenormalan suatu data masing-masing nilai untuk anak perempuan dan laki-

laki, serta ingin menguji apakah data nilai anak perempuan dengan nilai anak

laki-laki mempunyai keragaman yang homogen atau tidak. Langkah-

langkahnya dapat dilakukan seperti ini:

a) Klik sub menu Explore yang ada pada menu Descriptives Statistic dan

menu utama Analyze. Pada layer akan muncul kotak dialog Explore:

b) Karena yang akan diuji kenormalannya dan dicari kesamaan ragamnya

adalah peubah bekal, dan berdasarkan jenis turis maka masukan peubah

bekal pada ruang Dependent List, peubah jenis turis pada Factor List.

c) Klik Plots dilayar pasti tampil kotak:

d) Untuk menguji kenormalan data chek Normalilty plots with test,

kemudian chek power estimation yang terdapat diruang spread vs level

with levene test.

19

e) Pada ruang Descriptives recheck steam-and-leaf karena kita tidak akan

menampilkan diagram batang daun. Klik Continue. Lalu klik OK. Maka

terlihat outputnya seperti dibawah ini.

20

21

d. Crosstabs

Crosstabs digunakan untuk menyajikan deskriptif data dalam bentuk tabel silang,

yang terdiri atas baris dan kolom. Selain itu juga berisi untuk menguji hubungan

antara baris dan kolom (hal ini juga termasuk statistika inferensia)

Hubungan Antara Nilai dengan Jenis Kelamin

Langkah-langkah yang dapat dilalui untuk mencari hubungan antara peubah nilai

dengan peubah jenis kelamin adalah :

a) Klik menu utama Analyze, klik Descriptives Statistics, pilih Crosstab.

Akan muncul di layar.

22

b) Sorot peubah Asal lalu klik tanda panah yang berada pada ruang rows(s) ini

dimaksudkan untuk menjadikan peubah jenis kelamin sebagai baris,

seterusnya masukan peubah nilai ke ruang columns(s) untuk menjadikan

peubah ini sebagai kolom. Kemudian klik pilihan statistics. Untuk kesamaan

check Chi-square (untuk melihat hubungan peubah dengan uji chi-square)

sedangkan yang lainnya dibiarkan kosong. Klik Continue.

c) Selanjutnya klik Cells maka di layar akan terlihat kotak dialog sel sebagai

berikut:

23

d) Supaya sama pada ruang Counts check Observed, sedangkan pada kolum

Percentages untuk mengeluarkan hasil persentase menurut baris, kolom dan

total check Row, Column dan Total. Klik Continue.

e) Supaya pada baris diurutkan dari value yang terbesar ke yang terkecil maka

klik format. Pada kolom Row Order check Descending. Klik Continue.

f) Klik OK. Maka akan tampil outputnya seperti berikut:

24

25