10/02/2020

1

1

PAKET PROGRAM STATISTIK

PUSDIKLAT BADAN PUSAT STATISTIK

DIKLAT FUNGSIONAL STATISTISI TINGKAT AHLI

BPS ANGKATAN XXI TAHUN 2020

Oleh : Kartika Lismawati

Mohammad irkham

2

Setelah mempelajari materi ini, peserta dapat :Setelah

mengikuti

pembelajaran ini,

Peserta mampu

melakukan

proses

manajemen data

pada

paket program

statistik

menggunakan

SPSS

HASIL BELAJAR

INDIKATOR HASIL BELAJAR

1. Menggunakan Menu Edit;

2. Menggunakan Menu Data;

3. Menggunakan Menu Transform.

TUJUAN PEMBELAJARAN

3

MATERI POKOK

PENDAHULUAN1

MENU EDIT2

MENU DATA3

MENU TRANSFORM4

PAKET PROGRAM SPSS

SPSS singkatan dari Statistical Package for the SocialScience = Statistical Product and Service Solutions

Program aplikasi untuk mengolah danmenganalisis data statistik

DATA STATISTIK

• DATA

bahan baku informasi

• STATISTIK

Ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian dan analisis data

pusdiklat.bps.go.id e-learning.pusdiklat@bps.go.id

JENIS DATA

Kualitatif

Nominal

Ordinal

Kuantitatif

Interval

Rasio

Nominal merupakan angka yang diberikan

pada objek cuma sebagai label.

contoh: (1) basket, (2) tenis meja, (3)

renang

10/02/2020

2

pusdiklat.bps.go.id e-learning.pusdiklat@bps.go.id

Kualitatif

Nominal

Ordinal

Kuantitatif

Interval

Rasio

Ordinal merupakan angka yanng diberikan

pada objek merupakan tingkatan.

contoh: (1) peringkat satu, (2) peringkat

dua, (3) peringkat tiga.

pusdiklat.bps.go.id e-learning.pusdiklat@bps.go.id

Kualitatif

Nominal

Ordinal

Kuantitatif

Interval

Rasio

Interval merupakan data yang urutannya bisa bertingkat, bisa di

kuantitatifkan dan tidak mempunyai titik nol absolut

Contoh:

Pengukuran temperatur sebuah ruangan pembakaran roti dari PT

PASTI JOSS. Interval temperatur ruang tersebut:

o Cukup panas jika temperatur antara 500C-800C

oPanas jika temperatur antara 800C-1100C

o Sangat panas jika temperatur antara 1100C-1400C

pusdiklat.bps.go.id e-learning.pusdiklat@bps.go.id

Kualitatif

Nominal

Ordinal

Kuantitatif

Interval

Rasio

pusdiklat.bps.go.id e-learning.pusdiklat@bps.go.id

Rasio adalah data bersifat angka dalam arti sesungguhnya (bukan kategorik

seperti pada data nominal maupun ordinal). Contoh :

A = Rp.10.000/hari

B = Rp.30.000/hari

C = Rp.30.000/hari

D = Rp.60.000/hari

3

2

Pendapatan B adalah 3 kali

pendapatan A, jd rasio

antara B & A adalah 3:1

Pendapatan D adalah 2 kali

pendapatan C, jd rasio

antara D & C adalah 2:1

Rasio

ALUR KERJA SPSS PRAKTEK SPSS

• Cara buka program SPSS

• Mengenal windows dalam program SPSS beserta fungsinya

• Mengenal menu-menu dalam program SPSS

• Memasukkan data ke SPSS

• Mengenal struktur data/ Mendefinisikan variable

10/02/2020

3

DATA EDITOR JENDELA OUTPUT SPSS

TAMPILAN SPSSAda sembilan menu utama yang dimiliki SPSS for windows, yaitu:File. Digunakan untuk membuat file baru atau membuka file, menyimpan file.Edit. Digunakan untuk memodifikasi, mengkopi, menghapus, mencari danmengganti data atau teks dari output windows maupun syntax windows.Data. Digunakan untuk membuat pilihan global dari file data SPSS, sepertipendefinisian variabel, penggabungan file, transpose data, mengambil sebagaicase dan sebagainya.Transform. Digunakan untuk mentranformasi data, yaitu pembentukanvariabel baru yang valuenya merupakan hasil tranformasi dari value variabel-variabel yang sudah ada. Atau memodifikasi variabel yang sudah adaberdasarkan variabel yang lain. Seperti tranformasi dengan operator aritmatik,fungsi aritmatika, fungsi statistik dan sebagainya.

Analyze. Digunakan untuk memilih berbagai prosedur pengolahan secarastatistik seperti tabulasi silang (crosstab), korelasi, regresi linier, analisisvarians, penyusunan laporan dan sebagainya.Graph. Digunakan untuk mengaktualisasikan data berupa bar chart, piechart, histogram, scatterplots (diagram pencar), dan bentuk-bentuk grafiklainnya.Utilities. Digunakan untuk mengubah fonts, mengakses data secara dinamik,menampilkan berbagai informasi mengenai isi file data SPSS, ataumenampilkan indeks dari perintah-perintah SPSS.Windows. Digunakan untuk mengatur, memilih, dan mengontrol atribut-atribut windows SPSS.Help. Digunakan untuk membuka windows standart Microsoft Help yangmemuat informasi bantuan bagaimana menggunakan bantuan berbagaifasilitas pada SPSS. Informasi bantuan ini juga bisa didapatkan lewat setiapkotak dialog.

MENGISIKAN DATA

1. MENDEFINISIKAN VARIABEL

10/02/2020

4

Sebelum anda mengisikan data tersebut diatas maka langkah-langkah

yang harus dilakukan adalah mendefinisikan variable-variabel. Dengan

demikian definisi dari data di atas adalah sebagai berikut :

Nama Variabel

Default dari variabel diawali dengan suku kata VAR dan diikuti 5 digit angka

(VAR00001,VAR00002,…). Ketentuan-ketentuan dalam memberikan nama

variabel adalah sebagai berikut:

Nama variabel harus diawali dengan huruf

Tidak boleh diakhiri dengan tanda titik

Panjang variabel maksimal 8 karakter (u/ versi tertentu, eq. versi 10)

Tidak boleh ada blank atau spasi dan karakter spesial seperti !,?,’, dan *

Harus unik, yaitu tidak boleh ada nama variabel yang sama

Tidak boleh menggunakan istilah reserved word (istilah yang sudah ada

pada SPSS) yaitu, ALL, AND, BY, EQ, GE, GT, LE, LT, NOT, OR, TO, dan

WITH.

Type Variabel

Numeric : angka

Comma : koma

Dot : titik

Scientific notation : tanda/ notasi ilmiah (+,-,dll)

Date : tanggal

Dollar : mata uang dolar ($)

Custom currency : mata uang

String : huruf

Width : jumlah maksimal karakter untuk pemasukan data

Decimals : pecahan

Label : keterangan untuk nama variabel

Values : nilai/ bobot data (pemberian kode data)

Missing : data yang hilang atau tidak ada isinya (kosong), misal:

responden yang belum punya nama

Columns : lebar kolom untuk pemasukan data

Align : posisi data pada sel

Measure : ukuran ( jenis data) terdiri dari nominal, ordinal, scale

Role : peran variabel

10/02/2020

5

Value LabelsMissing Value

Missing value atau nilai yang hilang, adalah istilah yang digunakan oleh

SPSS untuk mendeklarasikan data yang hilang/tidak lengkap. Hal ini

diperhatikan karena data yang hilang akan sangat berpengaruh pada hasil

pengolahan maupun analisis dari keseluruhan data.

Sering kita menjumpai ketidaklengkapan dalam pengumpulan data, misalnya

pada pengumpulan nilai test IQ suatu kelas dengan 50 siswa, dimana ada 3

siswa yang tidak masuk pada salah satu hari test dari dua hari yang

dijadwalkan. Tentunya ketidakhadiran siswa tersebut akan mempengaruhi

hasil analisis data kelas tersebut secara keseluruhan. Untuk mengatasi hal

ini, nilai test ketiga siswa harus diberi harga tertentu, misalnya 0 yang

dideklarasikan sebagai missing value. Dengan value ini case yang valid

hanya 47 meski jumlah case 50.

Untuk menentukan nilai-nilai dari suatu variabel akan dideklarasikan

sebagai missing value (user missing value). Ada 4 pilihan dalam

mendeklarasikan missing value, yaitu:

1. No missing value. Bila variabel tersebut tidak mengandung missing

value

2. Discrete missing value. Bila variabel 1, 2 atau 3 buah missing value

anda tinggalkan mengisikan harga-harga missing value tersebut pada

kotak yang tersedia

3. Range of missing value. Bila variabel tersebut mengandung missing

value yang berupa interval suatu bilangan. Misal: 5–10, anda tinggal

mengisikan harga terendah dan harga tertinggi dari interval tersebut

4. Range plus one discrete missing value. Jika variabel tersebut

mengandung missing value yang berupa interval suatu bilangan dan

sebuah harga missing sebagai harga alternatif lain, misal: 7–9 atau 0

MENYIMPAN FILE DATA

Setelah melakukan pengisian data pada SPSS data editor, maka

simpanlah dengan langkah-langkah berikut:

1. Klik menu File; kemudian pilih Save… Atau tekan Alt-F kemudian S

2. Selanjutnya beri nama file, misal: Latih, dan tempatkan pada direktori

yang anda kehendaki. Untuk tipe data ekstensi file SPSS adalah sav,

sehingga data tersebut tersimpan dengan nama lengkap Latih.sav

3. Tekan Ok diikuti tombol Enter

Persiapan Data

• Pemasukkan Data

Pendefinisian Variabel

• Memberi Nama Variabel

10/02/2020

6

Pendefinisian Variabel

• Memberi Keterangan Variabel Kategorik

Pendefinisian Variabel

• Menentukan Jenis Variabel

Pendefinisian Variabel

• Menentukan Peran Variabel

Pengelolaan Data Sebelum Dilakukan Analisis

• Split File

Pengelolaan Data Sebelum Dilakukan Analisis

• Merge Files

Pengelolaan Data Sebelum Dilakukan Analisis

• Select Case

10/02/2020

7

Pengelolaan Data Sebelum Dilakukan Analisis

• Compute

Pengelolaan Data Sebelum Dilakukan Analisis

• Recode into Same Variables

Pengelolaan Data Sebelum Dilakukan Analisis

• Recode into Different Variables

Pengelolaan Data Sebelum Dilakukan Analisis

• Automatic Recode

TERIMA KASIH