TugasPENGOLAHAN DATA KOMPUTER(RANGKUMAN MATERI KULIAH SPSS)

OLEH

ASTATI SAFLIAA1C3 12 033

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKAFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKANUNIVERSITAS HALU OLEOKENDARI2016

SPSS (Statistical Product and Service Solution)

SPSS (Statistical Product and Service Solution) adalah salah satu dari sekian banyak program aplikasi computer untuk menganalisis data statistik. Dilihat dari namanya, SPSS memang sangat membantu memecahkan berbagai permasalahan ilmu-ilmu sosial, khususnya analisis statistik. Namun demikian, fleksibilitas yang dimilikiya menyebabkan berbagai problem analisis di luar ilmu social juga dapat diatasinya dengan baik.Untuk menjalankan program SPSS for Window scukup melakukan Double Klik pada program item icon SPSS. Atau gunakan tombol panah untuk memilih program item icon dan tekan Enter untuk membuka program SPSS For Windows.

Program SPSS ini diawali dengan munculnya logo SPSS for windows pada layar. Pada layar monitor akan didapati output windows dan SPSS data editor yang telah siap dioperasikan sebagaimana terlihat pada pada gambar ini

Isikan data yang akan dianalisis ke dalam sel yang sudah tersedia di atas. Klom dalam SPSS disebut sebagai Variable sedangkan baris disebut case. Untuk memberikan keterangan tambahan pada variabel yang sudah direkam dapat mengklik Variable View yang ada di pojok kiri bawah. Sehingga akan muncul gambar berikut.

Keterangan: Name digunakan untuk memberi keterangan nama variabel Type untuk melihat jenis data yang direkam Width untuk mengatur lebar kolom dalam hasil analisis Decimal digunakan untuk menentukan jumlah angka dibelakang koma Label digunakan untuk memberikan keterangan pada variabel Value digunakan untuk memberikan keterangan untuk data variabel Missing digunakan untuk mengatur data hilang/tidak lengkap Column digunakan untuk mengatur lebar kolom dalam data view Align untuk mengatur jenis perataan Measure digunakan untuk menentukan jenis skala pengukuran data

1. Statistik DeskriptifStatistik deskriptif merupakan bidang ilmu statistika yang mempelajari cara-cara pengumpulan, penyusunan dan penyajian data suatu penelitian. Kegiatan yang termasuk dalam kategori tersebut adalah kegiatan collecting atau pengumpulan data, grouping atau pengelompokkan data, penentuan nilai fungsi statistik, serta yang terakhir termasuk pembuatan grafik dan gambar.

Gambar. Menu Statistik Deskriptif Frequencies memiliki kegunaan pokok untuk melakukan pengecekan terhadap input data. Apakah data sudah di inputkan dengan benar. Hal ini mengingat bahwa dengan statistik frekuensikita bisa mengetahui resume data secara umum. Seperti berapa jumlah responden laki-laki, jumlah responden perempuan dan sebagainya.Selain itu, Frequencies juga memiliki kegunaan untuk menyediakan informasi deskripsi data yang menggambarkan demographic characteristics dari sampel yang diambil. Misalnya berapa persen responden yang setuju terhadap tindakan yang dilakkan, berapa persen responden yang menolak, dan sebagainya.Contoh KasusTabel di bawah ini menunjukkan data yang akan dianalisa dengan statistik deskriptif. Dari Tabel di bawah field yang akan dianalisa antara lain umur, jenis kelamin dan keterangan.

Gambar. 1 Data yang akan diolah

Untuk membuat statistik deskripsi dari tabel diatas, lakukan langkah-langkah sebagai berikut:1. Klik menu Analyze, pilih Descriptive Statistics dan lanjutkan dengan memilih Frequencies. Tampilan yang muncul sebagai berikut.

Gambar. 2 Dialog Frequencies

2. Masukkan variabel umur, pendidikan, jenis kelamin dan keterangan kedalam kotak variable untuk dianalisa.3. Pilih tombol Statistics untuk mengatur item-item yang akan ditampilkan dalam output seperti berikut.

Gambar. 3 Frequencies Statistics

4. Berilah tanda check point untuk memunculkan item-item analisa yang diinginkan. Dari gambar diatas, dapat dilihat bahwa terjadi pembagian kelompok statistik. Pembagian kelompok tersebut adalah:

a. Central tendencyPengukuran tendensi pusat yang meliputi mean, median, mode dan sum. Mean menunjukkan rata-rata dari masing-masing variabel semua responden. Median menunjukkan titik tengah data, yaitu jika data diurutkan dan dibagai dua sama besar. Mode menunjukkan nilai yang paling sering muncul dalam suatu range statistik. Sum menunjukkan total data.b. DispersionPengukuran dispersi yang meliputi standard deviation, variance, range, minimum, maximum, dan standard error of the mean. Standard deviation menunjukkan dispersi rata-rata dari sampel Minimum menunjukkan nilai tertinggi dari suatu deretan data. Standard Error of mean, diukur sebagai standard deviasi dibagi dengan akar dari jumlah data valid.c. DistributionPengukuran distribusiyang meliputi skewness and kurtosis. Bagian ini digunakan untuk melakukan pengecekan apakah distribusi data adalah distribusi normal. Ukuran Skewness adalah nilai skewness dibagi dengan standar error skewness Nilai Kurtosis adalah nilai dibagi dengan standard erornya.d. Presentile valuesPercentile values akan menampilkan data-data secara kelompok menjadi sebuah presentase.5. Setelah dipilih point-point statistik yan diinginkan dan sesuai dengan kebutuhan, klik tombol Countinue.6. Pilih tombol Chart untuk memilih model grafik yang ingin ditampilkan dalam output.

Gambar. 4 Dialog Chart7. Selanjutnya setelah mengatur semua pilihan, klik Continue jika ingin dilanjutkan ke langkah berikutnya.8. Klik OK dari kotak dialog Frequencies.

Membaca OutputSetelah dilakukan pemilihan option-option yang diinginkan dan sesuai kebutuhan, selanjutnya tekan tombol OK pada kotak dialog Frequencies untuk melanjutkan perintah. Penekanan tombol OK akan memunculkan output lengkap seperti gambar dibawah ini.

Gambar. 5 Output lengkapOutput Tabel StatistikTabel statistik ditunjukkan seperti gambar di bawah, terlihat beberapa hal hasil pengolahan yang dapat dijelaskan sebagai berikut, N menunjukkan jumlah data yang diproses yaitu 20 buah data. Mean menunjukkan rata-rata dari masing-masing variabel semua responden. Median menunjukkan titik tengah data, yaitu jika data diurutkan dan dibagi dua sama besar. Mode menunjukkan nilai yang paling sering muncul dalam suatu range statistik. Standard deviasi dispersi rata-rata dari sampel. Minimum menunjukkan data terkecil dari sekelompok variabel. Maximum menunjukkan nilai data yang terbesar, demikian seterusnya.Statistics

Gambar. 6 Tabel statistikOutput Tabel FrekuensiOutput berikutnya dari hasil pengolahan data diatas pada lembar analisa ini adalah tabel frekuensi. Tabel ini menunjukkan frekuensi kemunculan data seperti pada gambar dibawah ini.

Gambar. 7 Tabel Frequency Umur

Gambar.8 Frequency pendidikanDari tabel frekuensi pendidikan pada gambar diatas, bisa terlihat bahwa terdapat 2 responden yang lulus SD, 1 responden yang lulus SMP, dan 4 responden yang lulus SMA serta 1 responden yang lulus Perguruan Tinggi.

Gambar. 9 Frekensi Jenis kelaminDari tabel frekuensi jenis kelamin bisa dilihat ada 3 responden yang jenis kelamin laki-laki dan 5 responden jenis kelamin perempuan.

Gambar. 10 Frekuensi KeteranganSedangkan Tabel frekuensi keterangan bisa dilihat bahwa terdapat 3 responden yang mengatakan setuju, 3 responden yang mengatakan ragu-ragu dan 3 responden mengatakan tidak setuju.

2. Uji Komparasi1. Independent T TestTujuan: Digunakan untuk menguji perbedaan rata dua kelompok yang saling bebas Contoh Masalah: Apakah ada perbedaan rata-rata IPK antara mahasiswa kelas A dan B? Apakah ada perbedaan gaji antara karyawan pria dan wanita? Kasus: Berikut ini disajikan data IPK mahasiswa antara mahasiswa yang berasal dari Kelas A dan B:

Ujilah apakah ada perbedaan IPK antara mahasiswa kelas A dan kelas B? Jika ada perbedaan, manakah diantara ketiganya yang memiliki IPK lebh tinggi? (Gunakan taraf signifikansi 5%)Langkah-langkah dalam menganalisis Rekamlah data tersebut ke dalam dua kolom: Kolom pertama data tentang Kelas dengan kode 1 untuk A, dan 2 untuk B Kolom kedua data tentang IPK Berilah keterangan data tersebut dengan menggunakan variable view. Baris pertama (Name = X1, Label= Kelas, Value= 1 A, 2 B) Baris kedua (Name = X2, Label= IPK) Simpanlah data tersebut dengan nama Latihan Independent t test Lakukan analisis dengan menggunakan menu Analyze -> Compare Means -> Independent Samples t test Masukkan variabel X2 ke Test Variables dan X1 ke Grouping Variable Klik tombol Define Groups lalu isikan 1 pada kotak Group 1dan isikan 2 pada kotak Group 2 lalu klik Continue, sehingga akan terlihat seperti berikut:

Klik OKsehingga akan muncul hasil analisis seperti berikut:

Penafsiran print out hasil analisis: Bagian Descriptive di atas menampilkan hasil analisis statistik deskriptifnya seperti rata per kelompok, standar deviasi, dan standar error

Yang perlu ditafsirkan dalam bagian ini adalah pengujian homogenitas varians (Levenes test for equality of variances). Jika nilai signifikansi pengujian F ini lebih kecil dari 0,05 maka varians kedua kelompok tidak homogen sehingga uji yang digunakan adalah separate t test (t bagian bawah pada print out di atas), sedangkan jika nilai signifikansi pengujian F ini lebih besar atau sama dengan 0,05 maka varians kedua kelompok homogen sehingga uji yang digunakan adalah pooled t test (t bagian atas pada print out di atas). Hasil pengujian F di atas menunjukkan bahwa nilai F sebesar 0,305 dengan sig. 0,588. Oleh karena nilai sig > 0,05 maka varians kedua kelompok tersebut homogen. Oleh karena uji t yang digunakan adalah t yang bagian atas (Pooled t test/equal variances assumed). Hasil uji t ditemukan nilai t sebesar 2,172 dengan sig (2-tailed) 0,046. Oleh karena nilai sig < 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa ada perbedaan rata-rata IPK antara mahasiswa kelas A dan B. Oleh karena nilai rata-rata IPK kelas A lebih tinggi dibandingkan nlai rata-rata kelas B (lihat bagian print out descriptive) maka dapat disimpulkan bahwa IPK mahasiswa kelas A lebih baik daripada IPK mahasiswa kelas B.2. Paired T TestTujuan: Digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata dua kelompok yang saling Berpasangan.Contoh Masalah: Apakah ada perbedaan nilai pre test dengan post test? Apakah ada peningkatan produktivitas kerja antara sebelum dan sesudah adanya program pelatihan karyawan? Kasus: Berikut ini disajikan data nilai pre test dan post test mata kuliah Aplikasi Komputer:

Ujilah apakah ada perbedaan antara nilai pre test dan nilai post test? Jika ada perbedaan, manakah di antara keduanya yang nilainya lebih baik? (Gunakan taraf signifikansi 5%).Langkah-langkah dalam menganalisis Rekamlah data tersebut ke dalam dua kolom : Kolom pertama data tentang Nilai Pre Test Kolom kedua data tentang Nilai Post TestBerilah keterangan data tersebut dengan menggunakan variable view. Baris pertama (Name = X1, Label= Nilai Pre Test) Baris kedua (Name = X2, Label= Nilai Post Tets)Simpanlah data tersebut dengan nama Latihan Paired t testLakukan analisis dengan menggunakan menu Analyze ->Compare Means ->Paired-Samples t Test... Masukkan variabel X1 dan X2 ke Paired Variables dengan cara klik X1 lalu klik X2 dan masukkan ke kotak Paired Variables sehingga akan terlihat seperti berikut:

Klik OK sehingga akan muncul hasil analisis seperti berikut:

Penafsiran print out hasil analisis: Bagian di atas menampilkan hasil analisisstatistik deskriptifnya seperti rata per pasangan, standar deviasi, dan standar error

Bagian di atas menampilkan hasil analisis korelasi antara kedua pasangan data. Koefisien korelasinya adalah sebesar 0,393 dengan sig 0,261. Hal ini menunjukkan bahwa kedua pasangan data tersebut tidak berkorelasi.

Bagian di atas menampilkan hasil uji beda rata-rata antara nilai pre test dan post test. Hasil pengujian ditemukan bahwa nilai t sebesar -5,055 dengan sig (2 tailed) 0,001. Hal ini menunjukkan bahwa ada perbedaan antara nilai pre test dengan nilai post test dan oleh karena nilai t yang ditemukan negatif maka hal ini menunjukkan bahwa nilai post test lebih baik daripada nilai pre test.

3. Uji KorelasiTujuan: Digunakan untuk menguji korelasi/hubungan antara satu variabel dengan satu variabel lainnya. Data yang dianalisis harus berupa data yang berskala interval/rasio.

Contoh Masalah: Apakah ada korelasi yang positif antara motivasi belajar dengan prestasi belajar mahasiswa? Apakah ada hubungan antara pengalaman kerja dengan produktivitas kerja karyawan? Kasus: Berikut ini disajikan data tentang motivasi belajar mahasiswa dan prestasi belajarnya:

Ujilah apakah ada korelasi yang positif antara motivasi belajar dengan prestasi belajar? (Gunakan taraf signifikansi 5%)Langkah-langkah dalam menganalisis :Rekamlah data tersebut ke dalam dua kolom: Kolom pertama data tentang Motivasi Belajar Kolom kedua data tentang Prestasi Belajar Berilah keterangan data tersebut dengan menggunakan variable view. Baris pertama (Name = X, Label= Motivasi Belajar) Baris kedua (Name = Y, Label= Prestasi Belajar) Simpanlah data tersebut dengan nama Latihan Korelasi Product Moment Lakukan analisis dengan menggunakan menu Analyze ->Correlate-> BivariateMasukkan variabel X dan Y ke kotak Variables sehingga akan terlihat seperti berikut:

Klik tombol Options -> Means and Standard Deviation-> Cross Product Deviations and Covariance ->Continue Klik OKsehingga akan muncul hasil analisis:Penafsiran print out hasil analisis :

Bagian Descriptive di atas menampilkan hasil analisis statistik deskriptifnya seperti rata-rata per variabel, standar deviasi, dan jumlah sampel

Bagian ini menampilkan hasil analisis korelasi dan ukuran statistik yang lainnya seperti sum-of square (jumlah kuadrat), cross product, dan varians kovarians. Cara membacanya adalah untuk melihat besarnya koefisien korelasi dapat dilihat dengan mempertemukan kolom dengan baris variabel lalu ambil sub baris Pearson Correlation. Dengan cara tersebut dapat ditemukan angka koefisien korelasi antara Motivasi Belajar dengan Prestasi Belajar adalah 0,397 dengan sig. (2-tailed) 0,045. Oleh karena hipotesis yang diajukan adalah hipotesis satu arah (lihat pertanyaannya) atau Ho 0 dan Ha > 0 maka nilai sig. (2-tailed) harus dibagi 2 sehingga menjadi 0,0225. Oleh karena nilai sig. (1-tailed) < 0,05 maka Ho ditolak sehingga dapat disimpulkan ada hubungan yang positif antara motivasi belajar dengan prestasi belajar.

4. Uji Non ParametrikUji Chi-KuadratPermasalahan : Apakah terdapat Peluang Pilihan masyarakat terhadap partai politik di desa X Hipotesis : H0 : Tidak terdapat perbedaan peluang antar partai politik untuk menang. Ha : Terdapat perbedaan peluang antar partai politik untuk menang. Peluang semua partai politik untuk menang adalah tidak sama.

Berdasarkan hasil perhitungan tersebut dapat disimpulkan bahwa peluang terpilihnya keempat partai diatas adalah sama dimana Chi Kuadrat hitung lebih kecil dari Chi Kuadrat Tabel dan Asymp sig lebih besar dari 0,05 (Signifikansi diatas 0,05 H0 diterima dan Ha ditolak).Komparasi Berpasangan dalam Dua Sampela. Uji Mc NemarPermasalahan : Bagaimanakah dampak reformasi kelembagaan pada pegawai di lembaga X Hipotesis : H0 : Tidak terdapat perubahan kinerja pada pegawai setelah ada reformasi kelembagaan. Ha : Terdapat perubahan kinerja pegawai setelah ada reformasi kelembagaan.

Berdasarkan hasil uji statistik diatas dapat disimpulkan bahwa sebelum dan sesudah adanya penataan pegawai tidak terdapat perubahan kinerja. (syarat apabila chi kuadrat lebih kecil dari chi tabel maka H0 diterima dan Ha ditolak) Chi hitung = 0.000 dan chi tabel 3,894. Asym sig 1,000 lebih kecil dari 0,05 (syarat H0 diterima bila Asymp sig lebih besar dari alpha 0,05).b. Uji Wilcoxon Signed TestJudul : Bagaimanakah Dampak pengenaan sanksi terhadap disiplin pegawai di lembaga X. Hipotesis : H0 : Tidak terdapat perubahan disiplin pegawai setelah ada Pengenaan sanksi. Ha : Terdapat perubahan disiplin pegawai setelah ada Pengenaan sanksi.

Berdasarkan hasil uji statistik dapat ditarik kesimpulan bahwa pengenaan sanksi ternyata tidak berpengaruh terhadap perubahan kedisiplinan. (ketentuan penerimaan H0 apabila asymp sig (0,728) diatas 0,05 (variabel pengenaan sanksi signifikan/berarti/penting apabila asymp dibawah 0,05 ).Komparasi dua sampel Independena. Uji Mann Whitney Permasalahan : Apakah terdapat perbedaan lembaga swasta dan pemerintah dalam pelayanan masyarakat. Hipotesis : H0 : Tidak ada perbedan antara lembaga swasta dan pemerintah dalam pelayanan masyarakat. Ha : Ada perbedan antara lembaga swasta dan pemerintah dalam pelayanan masyarakat. Hasil uji:

Berdasarkan perhitungan diatas dapat dilihat bahwa nilai asymp sig. sebesar 0,013 yang lebih besar dari 0,05, hal tersebut dapat disimpulkan bahwa Ha diterima dan H0 ditolak (H0 diterima jika Asymp sig lebih besar dari alpha 0,05), berarti ada hubungan antara lemb. Swasta dan pemerintah dalam pelayanan masyarakat. Hal ini menunjukkan bahwa pelayanan lemb. Pemerintah dan swasta ada perbedaan dimana lembaga swasta lebih baik dilihat dari mean rank yang mencapai 25,05.b. Uji Kolmogorov SmirnovPermasalahan : Adakah perbedaan antara lembaga swasta dan pemerintah dalam pelayanan terhadap masyarakat ? Hipotesis : H0 : Tidak ada perbedan antara lembaga swasta dan pemerintah dalam pelayanan terhadap masyarakat. Ha : Ada perbedan antara lembaga swasta dan pemerintah dalam pelayanan terhadap masyarakat. Hasil uji :

Berdasarkan perhitungan diatas maka dapat disimpulkan bahwa antara pegawai pemerintah dan swasta tidak terdapat perbedaan kinerja yang signifikan. (dimana asyp sig 0,978 lebih besar dari alpha 0,05) dan Kolmogorov Z H0 diterima bila Z hitung (0,474) lebih kecil dari Z tabel (0,9) dalam taraf sig 0,05.Komparasi K sampel Berpasangan/Berkorelasia. Uji CochranPermasalahan ? Apakah terdapat perbedaan terhadap kelompok pegawai kinerja 1, 2 dan 3 yang masing-masing metode kerja A, B dan C ? Hipotesis ? H0 : Tidak terdapat perbedaan yang kinerja pegawai yang signifikan dengan penerapan tiga metode kerja tersebut ? Ha : Terdapat perbedaan yang kinerja pegawai yang signifikan dengan penerapan tiga metode kerja tersebut ?Hasil Uji:

Berdasarkan perhitungan diatas dapat disimpulan bahwa dengan derajat kesalahan penarikan kesimpulan sebesar (alpha) 0,05, tiga metode baru yang diterapkan pada masing-masing kelompok tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja pegawai. Hal tersebut dapat dilihat yaitu dari Asymp sig yang lebih besar dari 0,05 dan nilai hitung Cochrans Q sebesar 0,375 yang lebih besar dari chi kuadrat tabel dengan df 2 sebesar 5,591.b. Uji FriedmanPermasalahan ? Apakah terdapat perbedaan kinerja diantara 3 kelompok pekerja dengan penerapan 3 gaya kepemimpinan yang berbeda (direktif, suportif dan partisipatif) ? Catatan : Ketiga kelompok tersebut diberikan kuesioner dengan indikator tertentu dengan skala jawaban 1 sd 4 sebanyak 10 pertanyaan sehingga total skor minimal 10 dan maksimal 40. Hipotesis ? H0 : Tidak terdapat perbedaan kinerja dengan penerapan tiga gaya kepemimpinan tersebut ? Ha : Terdapat perbedaan kinerja dengan penerapan tiga gaya kepemimpinan tersebut.Hasil Uji:

Berdasarkan perhitungan diatas dapat disimpulan bahwa dengan derajat kesalahan penarikan kesimpulan sebesar (alpha) 0,05, tiga gaya kepemimpinan yang diterapkan pada masing-masing kelompok sangat berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja pegawai. Hal tersebut dapat dilihat yaitu dari Asymp sig (0,000) yang lebih lebih kecil dari 0,05 dan nilai hitung Chi kuadrat sebesar 39,519 yang lebih besar dari chi kuadrat tabel dengan df 2 sebesar 5,591