Pf,iNUNTUN P&{XflI(UM

!

Pf,iNUNTUN P&{XflI(UMMATA KTJLTAS MEMDOUX:

bru pMhn d, mtuhrh Me&re dijtu ruisdilPm*osq.'&FefupDFmsPd4 bsr hddrq i sdide

rkiM@m9P3srt4diskeFldidBFbhn{d*t

hwtuhenhidirldtueNi

1

SPSS DAN KOMPUTER STATISTIK

SPSS sebagai software statistic, pertama kali dibuat tahun 1968 oleh tiga

mahasiswa Stanford University, yang dioperasikan pada komputer mainframe.

Kemudian pada tahun 1984 muncul versi PC (Personal Computer) dengan nama

SPSS/PC, selanjutnya sejalan dengan mulai populernya system operasi Windows

maka pada tahun 1992 keluarlah SPSS versi Window . SPSS adalah singkatan

Statistical Package for Social Sciences yang pada awalnya digunakan untuk

pengolahan data ilmu-ilmu social, tetapi sekarang diperluas untuk melayani

berbagai jenis pengguna (user) seperti untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu-

ilmu sain dan lainnya sehingga sekarang kepanjangan dari SPSS menjadi

Statistical Product and Service Sciences.

Cara Kerja SPSS

Untuk dapat memahami cara kerja software SPSS, berikut dikemukakan

kaitan antara cara kerja komputer dengan SPSS dalam pengolahan data.

1. Komputer.

Pada dasarnya komputer berfungsi mengolah data menjadi informasi yang

berarti . Data yang akan diolah dimasukkan sebagai input, kemudian dengan

proses pengolahan data oleh komputer dihasilkan output yang berupa informasi

untuk kegunaan lebih lanjut. Pengolahan data menjadi informasi dengan

computer :

2. Statistik

Statistik mempunyai fungsi yang mirip dengan computer, yaitu mengolah

data dengan perhitungan statistika tertentu menjadi informasi yang berarti.

INPUTDATA

PROSESKOMPUTER

OUTPUT(INFORMASI)

INPUTDATA

PROSESSTATISTIK

OUTPUT(INFORMASI)

2

3. SPSS

Proses pengolahan data pada SPSS juga mirip dengan kedua proses di atas.

Penjelasan Proses Statistik dengan SPSS.

1. Data yang akan diproses dimasukkan lewat menu DATA EDITOR yang

secara otomatis muncul di layar saat SPSS dijalankan.

2. Data yang telah diinput selanjutnya diproses juga lewat menu DATA

EDITOR.

3. Hasil pengolahan data muncul di layar (window) yang lain dari SPSS yaitu

OUTPUT NAVIGATOR.

Pada menu OUTPUT NAVIGATOR, informasi atau output statistic dapat

ditampilkan secara :

a) Teks atau tulisan

Pengerjaan (perubahan bentuk huruf, penambahan /pengurangan dan

lainnya) yang berhubungan dengan output berbentuk teks dapat

dilakukan lewat Text Output Editor.

b) Tabel

Pengerjaan (pivoting table, penambahan/pengurangan table dan lainnya)

yang berhubungan dengan output berbentuk table dapat dilakukan lewat

menu Pivot Table Editor.

c) Chart atau grafik

Pengerjaan (perubahan tipe grafik dan lainnya yang berhubungan dengan

output berbentuk grafik dapat dilakukan lewat menu Chart Editor.

SPSS DATA EDITOR

Pada saat pertama kali SPSS dibuka, selalu tampak tampilan jendela

(window) Untitled-SPSS Data Editor. Data Editor ini berisi 10 menu utama yaitu :

+ +++

DATAEDITOR

PROSES OUTPUTDATA

INPUTDATA

DATAEDITOR

OUTPUTNAVIGATOR

DATAEDITOR

3

File, Edit,View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Windows dan

Help.

1. Menu File pada SPSS

Data editor pada SPSS mempunyai dua bagian utama yaitu :

Kolom, yang ditandai dengan kata var dalam setiap kolomnya. Kolom

dalam SPSS akan diisi oleh VARIABLE

Baris, dicirikan dengan adanya angka 1, 2, 3 dan seterusnya.

Sebelum anda mengimput data untuk diolah, maka langkah-langkah yang anda

perlu kerjakan adalah :

a. Buka lembar kerja baru dengan mengklik menu utama File, pilih submenu

New.

b. Selanjutnya klik mouse pada tab sheet VARIABLE VIEW yang ada pada

bagian kiri bawah

c. Kemudian anda ketik nama variable yang anda ingin masukkan dengan

terlebih dahulu mengklik ganda baris pertama dan kolom pertama.

NB : SPSS selalu membuat huruf kecil untuk semua penulisan variable.

d. Geser kursor kekanan, maka akan muncul kata Type, selanjutnya anda pilih

apakah variable itu bersifat kualitatif atau kuantitatif. Jika anda memasukkan

nama seseorang maka anda harus pilih String, dan jika variable tersebut

bersifat kuantitatif pilihlah NUMERIC. Selanjutnya OK.

e. Geser kursor kekanan, akan muncul kata Width. Pilihan ini menyediakan

masukan antara 1 sampai 255 digit untuk isian data yang bertipe string.

Pengisisan angka width dapat dilakukan dengan mengetik secara langsung

atau dapat menggunakan fasilitas scroll number untuk angka menaik atau

menurun yang ada disebelah kanan.

f. Geser kursor kekanan, maka akan muncul kata Decimals. Jika variabelnya

bersifat kualitatif (string), maka decimalnya tidak ada. Jika variabelnya

bersifat kuantitatif, maka decimalnya perlu diisi dalam kotak yang telah

disediakan. Contohnya angka 3.456 maka decimalnya adalah 3.

g. Geser kursor kekanan, maka akan muncul kata Labels. Label adalah

keterangan untuk nama variable yang dapat ditulis atau tidak. Kalau anda

4

perlu menuliskan nama variabelnya klik ganda sel tersebut kemudian tulis

nama variabelnya.

h. Geser kursor kekanan, maka akan muncul Values. Kalau variabelnya

bersifat kuantitatif klik sel ini, maka akan muncul sebuah table yang berisi

value, label, add, continu, dll yang perlu anda isi. Contohnya nama variable

perlakuan N0, N10, N15, N20; maka untuk value anda isi angka 1,

kemudian labelnya anda isi N0, selanjutnya klik add maka akan muncul 1 =

“N0”, kemudian pada kotak value anda ketik angka 2, labelnya anda ketik

N10, selanjutnya klik add, maka muncullah 2 = “N10”. Begitu seterusnya.

Setelah selesai anda ketik kata continu.

i. Geser kursor kekanan, akan muncul kata Missing. Missing adalah data yang

hilang atau tidak ada isinya.

j. Geser kursor kekanan, maka akan muncul kata Colum. Colum hamper sama

dengan width dengan fungsi menyediakan lebar kolom yang diperlukan

untuk memasukkan data.

k. Geser kursor kekanan, maka akan muncul kata Align. Align adalah posisi

data, apakah dikanan, atau dikiri atau ditengah sel. Untuk itu tempatkan

pointer pada sel tersebut, buka kotak combo, selanjutnya pilih left, atau

right atau center.

l. Geser kursor kekanan, akan muncul kata Measure. Measure adalah hal yang

penting di SPSS karena menyangkut type variable yang nantinya

menentukan jenis analisis data yang digunakan. Pilihannya adalah nominal

atau ordinal.

Memasukkan Data.

Setelah pengisian nama variabelnya, proses selanjutnya adalah pengisian

data dengan mengklik tab sheet Data View yang ada di kiri dibawah layar, atau

dapat juga dengan mengklik Menu Utama View dan kemudian klik data.

Menyimpan Data

Data dapat disimpan dengan prosedur berikut:

Dari menu utama SPSS, pilih menu File, kemudian klik submenu Save

As….

Beri nama file

5

Selain Save As…., ada juga pilihan Save, pilihan ini dipakai jika

penyimpanan data tidak memerlukan nama baru atau file sudah diberi nama.

Mengetahui Karakteristik Variabel

Setelah dilakukan pengisian nama dan isi variable, kadang-kadang ingin

diketahui bagaimana karakteristik suatu variable. Langkah-langkahnya adalah:

Buka file dimana variable atau data itu disimpan.

Dari menu Utilities, pilih submenu File Info

Selain dengan submenu File Info, karakteristik variable juga dapat diketahui

dengan mengklik Utilities, kemudian mengklik submenu Variables,

Mencetak Data

Data yang telah tersimpan dapat dicetak oleh printer malui langkah

sebagai berikut :

Hidupkan printernya

Masukkan kertas

Klik menu utama File, kemudian klik sub menu Open…..

Klik submenu Print, akan muncul pesan-pesan seperti All, page from …. to

…., selection, number of copies, properties.

Kalau pean-pesan tadi sudah terisi, klik OK.

Keluar dari SPSS

Setelah seluruh pengerjaan di SPSS telah selesai untuk keluar dari Program

SPSS, klik File, kemudian klik Exit.

2. Menu Edit pada SPSS

Sesuai dengan namanya menud Edit digunakan untuk melakukan

perbaikan atau perubahan variable atau data yang telah disimpan, langkah-

langkahnya adalah sebagai berikut :

Dari menu utama SPSS, buka menu File.

Dari menu File, pilih submenu Open….., pilih nama filenya dimana data

disimpan.

Kalau anda ingin menghapus kasus, klik baris paling kiri (dengan angka 1,2,

3,…), pilih pada baris mana variable itu tertulis, maka baris tersebut akan

terblok (warna hitam).

6

Klik menu Edit, kemudian klik submenu Cut.

Jika hanya akan dihapus data yang ada pada sel tertentu, letakkan pointer

pada el tersebut selanjutnya tekan tombolDel atau submenu Clear pada menu

utama Edit.

Jika ingin melakukan pembatalan terhadap penghapusan data yang telah

dilakukan, klik submenu Undo pada menu Edit.

Duplikasi data, letakkan pointer pada sel dimana data berada, kemudian klik

sel tersebut, selanjutnya klik menu Edit, pilih submenu Copy, gerakkan

kursor kebawah sampai dimana data tersebut diperbanyak, lepaskan

mousenya, kemudian klik Paste pada menu Edit, kemudian klik diluar

daerah pengcopian.

Mencari data : pilih menu Edit, kemudian klik mouse pada Find What,

selanjutnya isi apa yang ingin anda cari. Kemudian klik tanda X kalau

pencarian sudah selesai.

Pilihan Option pada menu Edit dipergunakan untuk mengubah pilihan-

pilihan pada berbagai tools pada SPSS seperti Chart, General, Navigator,

Output Labels dll.

3. Menu Data pada SPSS

Menu data pada SPSS digunakan untuk melakukan berbagai pengerjaan

pada data SPSS, seperti penyisipan variable, menyisipkan kasus dan lain-

lainnya.

Jika anda ingin memasukkan variabel baru langkah-langkahnya adalah :

1. Letakkan pointer pada sembarang tempat di kolom.

2. Dari menu utama SPSS pilih menu Data, selanjutnya klik submenu

Insert Variable, selanjutnya akan muncul Var 0000, gantilah variabel

Var ini dengan nama variabel yang anda inginkan.

Jika anda ingin memasukkan kasus, langkah-langkahnya adalah :

1. Letakkan pointer pada baris (yang ditandai oleh angka 1, 2, 3, 4).

2. Dari menu utama SPSS pilih menu Data, selanjutnya pilih menu Insert

Cases, kemudian ketik nama yang anda ingin masukkan.

7

Jika anda ingin menemukan sel tertentu , langkah-langkahnya adalah:

1. Letakkan pointer pada sembarang tempat.

2. Pilih menu Data, kemudian klik Go to case, selanjutnya ketik kasus

nomor berapa yang anda ingin cari, setelah itu klik OK.

Memisahkan Isi File dengan kriteria tertentu (Split File).


2. Klik menu Data, selanjutnya klik Split File

3. Kemudian isi kolom yang disediakan, misalkan Organize output by

group.

4. Jika pembagian didasarkan atas gender misalnya, klik variabel gender.

5. Klik tanda anak panah sehingga variabel gender masuk kedalam kolom

Group based on.

6. Kemudian klik pilihan Sort the file by grouping variables, setelah itu

klik OK.

Menyeleksi Isi File dengan kriteria tertentu.

1. Letakkan pointer pada sembarang tempat

2. Dari menu utama SPSS, pilih menu Data, kemudian klik pilihan Select

Cases…..

Pada kolom ini ada beberapa pilihan antara lain :

a. All cases

b. IF jika seleksi berdasar kriteria tertentu

c. Random jika seleksi berdasarkan bilangan acak.

d. TIME/CASE RANGE, jika seleksi berdasarkan range tertentu.

e. FILTER VARIABLE , jika seleksi berdasarkan variabel tertentu.

Mengurutkan Data


2. Dari menu utama SPSS, pilih menu Data, kemudian klik mouse pada

pilihan Sort Cases……., selanjutnya isi kolom SORT BY ……

(ascending atau dcending)

Meringkas Data Secara Agregat


8

2. Dari menu utama SPSS pilih menu Data, kemudian klik submenu

Aggregate.

Pengisian :

a. Kolom BREAK VARIABLE (pemisah data), isi kolom berdasarkan

variabel yang anda inginkan.

b. Kolom AGGREGATE VARIABLE (s), Variabel Nama tidak mungkin

bias diringkas.

c. Klik mouse pada Name & LABELS, isi sesuai dengan keinginan anda,

misalkan BERAT.

d. Untuk LABEL, isi misalkan BERAT RESPONDEN.

e. Klik SAVE AS ….., OK

Memberi Timbangan pada Kasus (Weight Cases)


2. Dari menu utama SPSS, pilih menu Data, kemudian klik submenu

Weight Cases.

3. Klik mouse pada Weight cases by ……. (sesuai dengan keinginan anda)

Menggabungkan File (Merger File)

Perintah ini digunakan untuk menggabungkan file yang sudah ada dengan

file baru. File dapat digabungkan dengan dua cara antara lain :

1. ADD Cases, yaitu menggabungkan file yang mempunyai variabel yang

sama, namun kasusnya berbeda.

2. ADD VARIABLES, yaitu menggabungkan file yang mempunyai yang

sama namun variabelnya berbeda.

Contoh akan digabungkan File BERAT dengan file BERAT URUT.

Langkah-langkahnya :

1. Letakkan pointer pada sembarang tempat pada file BERAT.

2. Dari menu utama SPSS pilih Data, kemudian klik mouse pada pilihan

Merger File, selanjutnya pilih salah satu dari dua pilihan, misalkan pilih

ADD CASES. Karena file yang akan digabungkan adalah File BERAT

URUT, maka pilih file dari directory, kemudian klik Open, selanjutnya

tekan OK.

9

4. Menu Transform pada SPSS

Menu Transform pada prinsipnya berfungsi mentransformasi atau

mengubah suatu data untuk keperluan –keperluan khusus.

Submenu pada menu Transform ini antara lain :

1. Computer

Submenu ini berfungsi menambah variable baru yang berisi hasil

perhitungan berdasar dari hasil variable lama.


Letakkan pointer disembarang tempat.

Dari menu utama SPSS, pilih Transform kemudian klik submenu

Compute…

Selanjutnya lakukan pengisian :

a. TARGET VARIABLE, adalah nama variable baru (isi sesuai dengan

keinginan anda).

b. Tekan tombol TYPE & LABELS

Pada kolom labels isi sesuai dengan keinginan anda (misalkan Berat

Ideal). Selanjutnya untuk Type, isi dengan golongan atau jenis data

tersebut (numeric, string)

Pengisisan NUMERIC EXPRESSION, yaitu :

Isi pada kotak tersebut rumus atau formula yang anda inginkan,

Misalkan BERAT*0.9 atau dengan menggunakan persyaratan,

Maka tekan tombol IF, klik pilihan Include if cases satisfies

Condition, misalkan BERAT > 50.

2. Count

Perintah ini berfungsi untuk menghitung data dengan kriteria tertentu.

Langkah-langkahnya hampir sama dengan Compute.

3. Rank Cases

Perintah ini berfungsi mengurutkan (rank) kasus dengan kriteria tertentu.


1) Letakkan pointer pada sembarang tempat.

2) Dari menu utama SPSS pilih menu Transform, kemudian klik submenu

Rank Cases.

10

Pengisisan ;

1. Kilk variable yang akan diurutkan (dirangking) misalkan variable berat.

2. Klik tanda anak panah yang ada dalam kotak kecil, sehingga variable

Berat pindah kekolom variable.

3. Pilih variable yang akan digunakan sebagai dasar pengurutan, misalkan

variable Gender, kemudian klik tanda anak panah pada kotak kecil, maka

Gender akan pindah ke kolom BY

4. Untuk Assign Rank 1 to, pilih smallestvalue.

5. Untuk kolom Rank Types pilih Rank

6. Untuk kolom Ties, pilih submenu Mean selanjutnya OK.

4. Random Number Seed

Fungsi ini berguna untuk meciptakan sejumah angka random untuk tujuan

tertentu. Langkah-langkahnya adalah :

1) Buka file data

2) Dari meu Transform pilih submenu Random number seed

3) Pilih Set seed to dan ketik 54321

NB. Pada prinsipnya jumlah angka adalah bebas, dengan ketentuan

diantara 1 sampai 2.000.000.000

4) Tekan OK

5. Categorize Variabels

Fungsi ini akan mengubah bilangan numerik yang kontinyu menjadi

bilangan diskrit. Langkah-langkahnya :

1) Klik file data

2) Dari menu Transform pilih submenu Categorize Variable

Pengisian :

Create categories for, pilih sesuai dengan variable yang anda inginkan

Number of categories, ketik angka sesuai dengan keinginan anda misalnya 2

atau 3

Selanjutnya tekan OK.

11

5. Menu Analyze pada SPSS

Menu ini adalah jantungnya SPSS, karena pada menu inilah perhitungan

statistik dilakukan. Menu utama Analyze terdiri dari submenu :

1. Reports

2. Descriptive Statistics

3. Custom Tables

4. Compare Means

5. General Linear Models

6. Correlate

7. Regression

8. Loglinear

9. Classify

10. Data Reduction

11. Scale

12. Non Parametric Test

13. Time Series

14. Survivals

15. Multiple Respons

16. Missing Value Analysis

Masing-masing Submenu diatas, mengandung submenu lagi, misalnya :

Deskriptive Statistics, submenunya adalah :

1. Frequency

2. Descriptive

3. Explore

4. Crosstab

Compare Means, submenunya adalah :

1. Means

2. One Sample T Test

3. Independent Sample T Test

4. Paired Sample T Test

5. One Way Anova

General Linear Models, submenunya adalah :

12

1. Univariate

2. Multivariate

3. Repeated Measures

4. Variance Components

Correlate, submenunya adalah :

1. Bivariate

2. Partial

3. Distance

Regression, submenunya adalah :

1. Linear

2. Curve Estimation

3. Binary Logistics

4. Multinominal Logistics

5. Ordinal ….

6. Probit …

7. Non Linear

8. Weight Estimation

Classify, submenunya adalah :

1. K Means Cluster

2. Herachical Cluster

3. Discriminant

Data Reduction, submenunya adalah :

1. Factor

2. Correspondence Analysis

3. Optimal Scalling

Scale, submenunya adalah :

1. Reliability Analysis

2. Multidimensional Scalling

Non Parametrict Test , submenunya adalah:

1. Chi Square

2. Binomial

3. Runs

13

4. 1 Sample K-S

5. 2 Independent Samples

6. K Independent Samples

7. K Related Samples

6. Menu Graphs

Menu graphs pada SPSS berfungsi untuk membuat bermacam-macam

grafik antara lain :

1. Bar

2. Line

3. Area

4. Pie

5. Hig-low

6. Histogram, dll.

14

PAIRING TEST

Uji t untuk Dua Sample Berpasangan

Contoh kasus

Produsen obat diet (penurun bobot badan) ingin mengetahui apakah obat

yang diproduksinya benar-benar mempunyai efek terhadap penuruan bobot badan

konsumen. Untuk itu sebuah sample yang terdiri dari 10 orang masing-masing

diukur bobot badannya, dan kemudian setelah sebulan meminum obat tersebut

kembali diukur bobot badannya (kg). Datanya adalah sebagai berikut :

No. Sebelum Sesudah

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

76.85

77.95

78.65

79.25

82.65

88.15

92.54

96.25

84.56

88.25

76.22

77.89

79.02

90.21

82.65

82.53

92.56

92.33

85.12

84.56

Langkah-langkah

1. Buka lembar kerja baru, dari menu File, pilih New.

2. Klik tab sheet Variable View, yang ada pada pojok kiri bawah.

Variabel Sebelum

1. Name. sesuai kasus, letakkan pointer di bawah kolom Name, lalu klik

ganda pada sel tersebut dan ketik Sebelum.

2. Type : pilih numeric

3. Width : untuk keseragaman, ketik 8

4. Decimal : ketik 2

5. Label. Kosongkan saja

6. Abaikan bagian yang lain

15

Variabel Sesudah

1. Ketik Sesudah, dibawah variable Sebelum

2. Type, Width, Decimal, Label sama seperti di atas

Pengisian data

a. Klik tab sheet Data View (pojok kiri bawah)

b. Selanjutnya isi data pada kolom sebelum dan sesudah

c. Data tersebut dapat disimpan dengan prosedur berikut :

Dari menu File, kemudian pilih submenu Save ….. as, selanjutnya beri

nama.

Pengolahan data

1. Dari menu SPSS, pilih menu Analyze, kemudian pilih submenu Compare

means

2. Dari serangkaian pilihan test, pilih Paired Sampels T Test.

3. Pengisian : klik variable sebelum, kemudian variable sesudah

4. Untuk Confidence Interval (tingkat kepercayaan), sebagai default, SPSS

menggunakan 95% atau tingkat signifikansi 5%.

5. Tekan kontinyu, selanjutnya tekan OK.

16

PAIRING TEST

Uji t untuk Dua Sample Independen

Contoh kasus

Seorang penelit ingin mengetahui apakah ada perbedaan antara tinggi dan

bobot badan seseorang pria dan seorang wanita. Untuk itu 7 pria dan 7 wanita

masing-masing diukur tinggi dan bobot badannya.

Datanya adalah sebagai :

No. Tinggi Berat Gender

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

174.5

178.6

170.8

168.2

159.7

167.8

165.5

154.7

152.7

155.8

154.8

157.8

156.7

154.7

65.8

62.7

66.4

68.9

67.8

67.8

65.8

48.7

45.7

46.2

43.8

58.1

54.7

49.7

Pria

Pria

Pria

Pria

Pria

Pria

Pria

Wanita

Wanita

Wanita

Wanita

Wanita

Wanita

Wanita

Penyelesaian

1. Buka lembar kerja baru

2. Klik table sheet Variabel View pada pojok kiri bawah

3. Untuk variable Tinggi, variable Bobot, pengisiannya sama dengan cara

sebelumnya (pada pairing test)

4. Untuk variable gender :

a. Type data, pilih numeric (karena akan diberikan kode)

b. Width. Untuk keseragaman klik 1 (satu digit)

17

c. Desimal, ketik 0, karena kode bersifat nominal

d. Label, ketik gender konsumen

e. Values, pilihan ini untuk proses pemberian kode.

Klik kotak kecil di kanan sel

Pengisiannya :

Value, ketik 1

Value label : ketik pria

Selanjutnya ketik add

Value, ketik 1

Value label : ketik wanita

Ketik add, kemudian ketik OK

6. Missing. Tidak ada data missing, abaikan kolom ini.

7. Colum, untuk keseragaman ketik 8.

8. Align. Untuk keseragaman ketik Right.

9. Measure, pilih ordinal.

Pengisian data

Klik tab.sheet data view, selanjutnya isi dengan data yang diperoleh.

Simpan data tersbut dengan cara sebelumnya.

Proses pengolahan data SPSS.

1. Dari menu utama SPSS, pilih menu Analyze, kemudian pilih submenu

compare Means.

2. Dari serangkaian pilihan t test, pilih Independent Samples T test.

Pengisian Test Variables.

Oleh karena disini akan diuji data tinggi dan bobot, maka klik variable

tinggi, kemudian klik tanda ►, maka variable tinggi akan berpindah ke

Test Variables. Selanjutnya hal yang sama dilakukan untuk variable bobot.

3. Grouping variables: ketik gender, selanjutnya klik tanda ►

4. Define group; untuk group 1, ketik 1 dan untuk group 2 ketik 2

5. Selanjutnya ketik kontinyu

6. Untuk option, klik sesuai dengan keinginan anda.

7. Kemudian klik OK.

18

UJI NON PARAMETRIKA

1. Uji Chi-Square

Contoh Kasus

Manager pemasaran PT. Enak yang menjual permen dengan empat macam

warna, ingin mengetahui apakah konsumen menyukai keempat warna permen

tersebut. Datanya sebagai berikut:

Warna Jumlah

Merah

Hijau

Kuning

Putih

35

28

10

27

Cara penyelesaiannya

1. Buka lembar kerja baru, dari menu utama File, pilih New

2. Klik tab sheet Variable View

3. Ketk variable warna, kemudian isi kolom-kolom selanjutnya (type,

width,decimal,values).

4. Ketik variable jumlah

5. Kilk tab sheet view data, selanjutnya isi kolom dengan data yang sesuai.

Melakukan proses Weight Cases

Variable warna yang telah dikodefikasi, kemudian dilakukan proses weight

cases untuk menghubungkan dengan variable jumlah dengan prosedur sebagai

berikut:

1. Letakkan kursor pada kolom variable warna

2. Dari menu utama SPSS, pilih menu data, kemudian pilih submenu Weight

Cases by,

3. Pilih variable jumlah, kemudian klik ► dan selanjutnya klik OK

Pengolahan

1. Pilih menu Analyze

2. Pilih submenu Non Parametres Test…… Pilih Chi Square

3. Pengisian:

19

Test Variable List…..Klik Warna….. Klik tanda ►

Untuk Expected Range, pilih Get from data.

Untuk Expected Value, pilih All categories equal.

Tekan OK.

2. Uji Mann – Whitney (Uji Data, Dua Sampel Tidak Berhubungan)

Kasus

Sebuah perusahaan yang bergerak dalam penjualan computer ingin

mengetahui apakah para salesmannya membutuhkan training untuk

peningkatan kinerjanya. Untuk itu kepada sekelompok salesman diberikan

training salesmanship, dan kemudian kinerjanya mereka dibandingkan dengan

salesman lainnya yang tidak mendapat training. Datanya sebagai berikut:

Buat struktur variable dengan cara yang sama seperti sebelumnya, disini value

label perlu diisi dengan kode.

Isi kolom dengan data yang sesuai.

Sales Kelompok

2023251416241023172920162218303235252721362429

Tanpa trainingTanpa trainingTanpa trainingTanpa trainingTanpa trainingTanpa trainingTanpa trainingTanpa trainingTanpa trainingTanpa trainingTanpa trainingTanpa trainingTanpa trainingTanpa training

TrainingTrainingTrainingTrainingTrainingTrainingTrainingTrainingTraining

20

Pengolahan data

Dari menu utama SPSS pilih Analyze….Pilih submenu Non Parametric

Test

Selanjutnya pilih Independent Samples

Untuk Test Type pilih Mann-Whitney

3. Uji Peringkat Bertanda Wilcoxon (Uji Data Dua Sampel Berhubungan

(Dependen)

Kasus

PT. Singset yang sedang mengembangkan obat penurun bobot badan yang

baru, ingin mengetahui khasiat obat tersebut sebelum dipasarkan secara

komersial. Untuk itu PT. tersebut mencoba obat tersebut secara kontinyu

terhadap 10 sukarelawan yang sudah diukur terlebih dahulu bobot badannya.

Selang dua bulan kemudian bobot badannya ditimbang lagi untuk mengetahui

apakah ada penurunan bobot badannya yang nyata.

Datanya adalah sebagai berikut:

Sebelum Sesudah

6065677574808974

5960687668728670

Buat struktur variable Sebelum dan Sesudah

Isi kolom data

Dari menu utama SPSS pilih Analyze, kemudian pilih submenu Non

Parametric Test

Dari serangkaian pilihan tersebut, pilih Related Samples.

Pengisian:

Test Variables List……..Klik variable sebelum….Klik ►

Klik variable sesudah….Klik ►

Untuk Test Type………..Pilih Wilcoxon…………Tekan OK.

21

ANALISIS DATA DALAM RANCANGAN

BLOK LENGKAP ACAK

Contoh kasus

Seorang analisis perusahaan asuransi ingin mengetahui ada/tidaknya

pengaruh tiga metode yang digunakan untuk menentukan premi maksimal

terhadap tingkat kepercayaan pemegang polis asuransi. Dipilih 50 pemegang polis

asuransi untuk memberikan skala kepercayaan terhadap masyarakat dengan

metode A; B dan C. Ke 50 orang responden dibagi menjadi 5 blok eksekutif

berdasarkan umur. Datanya sebagai berikut:

BlokMetode

A B C

Eks. 1

Eks. 2

Eks. 3

Eks. 4

Eks. 5

1

2

7

6

12

5

8

9

13

14

8

14

16

18

17

Proses Pengolahan Data

Klik Variable View

Untuk Variable Blok

1. Kolom name isi: Blok

2. Kolom Type : pilih Numeric

3. Kolom Decimal ; pilih 0

4. Kolom Value isi dengan cara :

Value 1: value labels Eks. 1; klik Add.

Value 2 : value labels Eks. 2; klik Add




5. Selanjutnya klik OK

22

Untuk Variable Metode

1. Kolom name isi Metode

2. Kolom type: pilih Numeric

3. Kolom decimal : pilih 0

4. Kolom value, isi dengan cara sebagai berikut:

Value 1 ; value labels ketik A; klik Add

Value 2 ; value labels ketik B; klik Add

Value 3 ; value labels ketik C; klik Add

Selanjutnya OK.

Untuk Variable Data

1. Kolom name : isi Data

2. Kolom Type : pilih Numeric

3. Kolom Decimal : pilih 0

Abaikan kolom lainnya

Pengisian Data

Klik data View

Isi kolom-kolom dengan data yang sesuai.

Analisis

1. Pilih menu utama SPSS Analyze ; pilih General Linear Model; pilih

Univariate

2. Pada kotak dialog Univariate isi :

Dependent Variable : klik data; klik tanda►

Fixed Factors : klik Blok: klik tanda ►

Klik Metode ; klik tanda ►

Klik Model ; klik Custom ; klik Blok pada kotak Factors &

Covariat ; klik tanda ►

Hal yang sama juga dilakukan pada variable Metode.

Klik Include Intercept in Model : (SPSS memberikan default

Include Intercep in Model).

Pilih Sums of Square : dengan cara klik Anova ▼ dan pilih Type

II; klik continue

Klik Plot selanjutnya isi :

23

1. Isi Horizontal Axis dengan variable Blok, caranya klik Blok

pada kotak Factors; klik tanda ►

2. Isi Separate line dengan variable Metode, caranya klik Metode

pada kotak Factors; klik tanda ►

Klik continue

Klik Post Hoc;

Kotak Factors isi dengan cara klik Metode ; klik tanda ►

Sehingga variable metode berpindah kekotak Post Hoc Test For.

Klik LSD ; klik continue

Klik Options :

1. Isi kotak Display Means for dengan variable Blok dengan cara

klik Blok pada kotak Factors and Factors Interaction,

selanjutnya ketik klik tanda ►

2. Isi Signifikansi level 0.01 (SPSS memberikan defaults tinkgkat

signifikansi 0.05)

3. Klik Continue ; klik OK……lihat hasilnya

Mau disimpan outputnya?

24


BLOK TIDAK LENGKAP SETIMBANG

Contoh kasus

Seorang tehnisi ingin mengetahui pengaruh 5 tipe zat aditif gasoline

terhadap zat buangan mobil yang dapat menyebabkan polusi. Oleh karena

terbatasnya waktu penelitian tersebut, tehnisi menggunakan Rancangan Blok

Random Tidak Lengkap Setimbang. Dipilihnya mobil sebagai Blok, dan datanya

sebagai berikut :

AditifMobil (Blok)

1 2 3 4 5

1

2

3

4

5

-

14

12

13

11

17

14

-

11

12

14

-

13

11

10

13

13

12

12

-

12

10

9

-

8

Pengolahan

Sama dengan cara sebelumnya, hanya saja pengisian pada variable data ada

sedikit tambahan yaitu :

Klik kolom missing pada baris 1, sehingga muncul kotak dialog missing

values.

Klik discrete missing values dan isi kotak pertama dengan angka 0.

Selanjutnya klik OK.

Abaikan kolom lainnya.

Silahkan anda lanjutkan dengan menggunakan data tersebut diatas.

25


ACAK LENGKAP POLA FAKTORIAL

Contoh kasus

Sebuah pabrik selama ini mempekerjakan karyawannya dalam 4 shift (satu

shift terdiri atas sekelompok pekerja yang berlainan). Manajer Pabrik tersebut

ingin mengetahui apakah ada perbedaan produktivitas yang nyata diantara 4

kelompok kerja shift yang ada selama ini. Selama ini setiap kelompok kerja terdiri

atas wanita semua atau pria semua, dan setelah kelompok pria bekerja dua hari

berturut-turut, ganti kelompok wanita (tetap terbagi empat kelompok) yang

bekerja. Demikian seterusnya, dua hari untuk pria dan sehari untuk wanita. Data

percobaannya sebagai berikut :

Hari Shift 1 Shift 2 Shift 3 Shift 4 Gender

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

38

36

39

34

35

32

39

34

32

36

33

39

45

48

42

46

41

45

48

47

42

41

39

33

45

48

42

46

41

45

48

47

42

41

39

33

58

25

34

26

39

44

32

38

39

43

44

62

Pria

Pria

Wanita

Pria

Pria

Wanita

Pria

Pria

Wanita

Pria

Pria

Wanita

Penyelesaian

Klik variable view :

Name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik shift.

Type, pilih numeric

Width, untuk keseragaman ketik 8

Decimal, ketik 0, karena menggunakan kode

26

Label, abaikan bagian ini.

Values, isi dengan cara sbb:

Klik kotak kecil disebelah kanan sel

Pengisian

Value 1, value label shift 1, klik add

Value 2, value label shif 2, klik add.



Klik OK

Hal yang sama juga dilakukan pada variable gender

Untuk variable produk, pengisiannya sama dengan pengisian sebelumnya.

Untuk pemasukan data

Klik data view, selanjutnya isi sesuai dengan data sesuai.

Pengolahannya

Klik Analyze, pilih General Linear Model, pilih Univariate

Dependent variable, klik variable produk, selanjutnya klik ►

Factors atau factor / group : klik shift, klik tanda ►

Klik define range…isi kotak dengan angka 1

(minimum) dan 4 (maksimum)

Klik gender , klik tanda ►

Klik Define Range…isi kotak dengan angka 1

(minimum) dan 2 (maksimum)

Selanjutnya klik Continue……klik OK…………..Lihat hasilnya.

27

ANALISIS KORELASI DAN REGRESI

Contoh kasus

Ingin diketahui apakah ada korelasi di antara variable-variabel berikut:

jumlah pelanggaran lalu lintas, jumlah kendaraan roda empat, kendaraan roda dua,

jumlah polisi. Untuk itu dikumpulkan data mengenai variable-variabel di atas

pada sejumlah daerah pada waktu tertentu dengan hasil sebagai berikut :

Daerah Tilang Mobil Motor Polisi

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

20

24

25

18

15

16

*

10

12

17

258

265

249

125

*

124

251

*

124

159

589

587

698

625

712

692

681

634

697

521

89

52

59

57

52

48

40

29

27

59

*= data missing

Penyelesaian:

Buka lembar kerja baru dengan mengklik File, pilih New

Untuk variable Tilang

1. Klik variable View

2. Untuk kolom Name : isi Tilang

3. Untuk kolom Type : numeric

4. Untuk kolom Width : untuk keseragaman ketik 8

5. Decimal : ketik 0

6. Label : abaikan bagian ini

Untuk variable Mobil, Motor, Polisi kerjakan hal yang sama seperti di atas.

Pengisisan data :

Kilk Data View, selanjutnya isi kolom-kolom dengan data yang sesuai.

28

Pengolahan data :

Dari menu utama SPSS pilih Analyze, kemudian pilih submenu Correlate

Dari serangkaian Correlate, sesuai kasus pilih Bivariat…..Klik

Pengisian :

1. Variabel yang akan dikorelasikan. Oleh karena disini akan diuji

korelasi semua variable, maka klik variable mobil, kemudian klik

tanda ►

2. Demikian juga utuk ketiga variable yang lainnya (Motor, Tilang,

Polisi)

3. Untuk kolom Correlation Coeficient, pilih Pearson (karena data pada

kasus berskala ratio). Abaikan alat hitung yang lainnya.

4. Untuk kolom Test of Significance, karena akan diuji dua sisi maka

pilih Two Tailed.

5. Untuk pilihan Flag Significance Correlations, ini berkaitan dengan

tingkat significance 5% atau 1%, akan ditampilkan pada output atau

tidak. Untuk keseragaman pilihan tersebut dipakai, hingga nanti pada

output aka nada tanda * untuk 5% atau** untuk 1%.

6. Selanjutnya klik tombol Option :

Pengisian :

Pada pilihan statistics abaikan saja

Pada pilihan missing values, sehubungan adanya data yang tidak

tersedia pada kasus, SPSS menyediakan dua alternative perlakuan :

1. Exlude case pairwise, yaitu memasukkan data yang hilang

dalam perhitungan

2. Exlude cases listwise. Disini jumlah data untuk seluruh

korelasi sama, sehingga yang dibuang adalah kasus yang salah

satu variabelnya terdapat missing data. Dalam kasus di atas

terlihat kasus nomor 5, 7 dan 8 terdapat data yang missing,

maka ketiga kasus tersebut dibuang, sehingga jumlah kasus

menjadi 7

Untuk keseragaman, akan digunakan pilihan Exlude cases pairwise.

Tekan Continu, selanjutnya tekan OK

29

REGRESI SEDERHANA

Contoh kasus

PT. Cemerlang dalam beberapa bulan gencar mempromosikan sejumlah

peralatan elektronik dengan membuka outlet-outlet di berbagai daerah. Berikut

adalah data mengenai penjualan dan biaya promosi yang dikeluarkan di 15 daerah

di Indonesia.

Daerah Sales

(juta rupiah)

Promosi

(juta rupiah)

Jakarta

Tangerang

Bekasi

Bogor

Bandung

Semarang

Solo

Yogya

Surabaya

Purwokerto

Madiun

Tuban

Malang

Kudus

Pekalongan

205

206

254

246

201

291

234

209

204

216

245

286

312

265

322

26

28

35

31

21

49

30

30

24

31

32

47

54

40

42

Penyelesaian

1. Buka lembar kerja baru dengan mengklik File….pilih New.

2. Klik variable View

Untuk kolom Name : isi daerah

Untuk kolom Type : pilih string

Untuk kolom Width : isi 15

Untuk kolom Decimal ketik 0

30

Untuk Label, abaikan saja

Untuk variable Sales :

Kolom Name ketik sales

Untuk kolom Type : ketik numeric karena berisi data berskala ratio

Untuk kolom Width : ketik 8

Untuk kolom Decimal ketik 0

Untuk kolom yang lainnya abaikan saja

Untuk variable promosi, caranya sama dengan variable sales.

Pengisian data

Klik Data View…..isi kolom-kolom dengan data yang sesuai.

Pengolahan Data:

Klik Analyze……pilih submenu Regression …..pilih Linear Regression.

Pengisian

Dependent variable ….ketik sales kemudian klik tanda ►

31

MEMBUAT GRAFIK

Pada prinsipnya grafik yang dibuat SPSS dapat dibagi dalam 3 bagian

yaitu :

1. Summarize for group cases

2. Summarize for separate variables

3. Values of individual cases.

Cara membuat struktur variabelnya sama dengan cara-cara yang diberikan

sebelumnya.

Grafik jenis batang (Bar Chart)

Dapat disajikan dalam 3 chart yaitu : SIMPLE, CLUSTERED dan

STACHED. Bentuk grafik Simple adalah bentuk yang paling sederhana.


1. Dari menu SPSS pilih menu utama Graph; kemudian Bar, selanjutnya klik

SIMPLE, kemudian klik Summarize for group cases, tekan tombol Define.

2. Pengisian

Kolom category Axis….isi variable yang akan dijadikan sumbu horizontal

Kolom Bar Represent (Sumbu Y) ….SPSS menyediakan berbagai pilihan,

3. Kolom template : abaikan saja

4. Kolom TITLES atau judul Grafik, caranya:

Kolom Title, ketik judul, untuk keseragaman ketik pada :

Line 1 (Judul Baris 1) ……(Contohnya : Karyawan)

Line 2 (Judul Baris 2)…….(Contohnya : Perusahaan)

Kolom Subtitle, Judul apa ……………(Contohnya : Persentase)

Kolom Footnote (Catatan Kaki)

Line 1 (judul baris 1) : Contohnya : Catatan

Line 2 (judul baris 2) : Contohnya : Manager

Selanjutnya tekan Continue untuk meneruskan,

Kolom Option, abaikan saja, kemudian tekan OK….lihat outputnya.

Grafik yang terbentuk dapat diperbaiki (penempatan judul , jenis font, dll) dengan

cara :

32

1. Tempatkan pointer pada daerah grafik.

2. Klik ganda mouse, akan muncul window baru yaitu Chart Editor, Grafik dapat

diperbaiki dengan fasilitas Chart Editor, dan setelah selesai tutup Chart Editor,

hasil perbaikan akan terlihat pada Output Navigator.

Clustered

Prosedurnya sama dengan membuat grafik batang :

Pilih Graph…Bar…Clustered…..Summarize for Group Cases….Define.

Pengisian :

1. Category Axis : variable yang akan dijadikan sumbu X

2. Define Clustered BY : ….(Misalkan Tingkat Pendidikan)

3. Bar Represent (sebagai sumbu Y)…..(Misalkan gaji)

4. Kolom Template : abaikan saja

5. Tekan tombol OK….lihat hasilnya.

Stached

Prosedurnya sama dengan pembuatan grafik Simple maupun Clustered.

33

LATIHAN

1. Mitchels, Burrough and Beadles computed the biological values of protein

from raw peanut (P) and roasted (R) as determined in an experiment with 10

pairs of rats. The pairs of data, P, R are as follows :

P: 61 55 60 54 56 47 63 59 56 51

R: 63 61 59 57 56 54 44 63 61 58

Compute the samples mean difference and the sample standard deviation of the

difference .

Is the P and R significantly different at α = 5%?.

2. Youden and Beale wished to find out if two preparation of a virus would

produce different effects on tobacco plants. The method employed was a rub

half of a leaf of tobacco plant with cheesecloth soaked in one preparations of

the virus extract, then to rub the second halfb similarly with the second extract.

The measurement of potency was the number of local lesions appearing on the

half leaf. These lesions appear as small dark rings that are easily counted. The

data are as follows :

Preaparation I 31 20 18 17 9 8 10 7

Preparation II 18 17 14 11 10 7 5 6

Are the two populations of the preparation significantly difference at α = 0.05?

3. In an investigation of the effect of feeding 10 mcg of vit.B12 per pound of

rations to growing swine. Eight lots (each with 6 pigs) were fed pairs. The pairs

were distinguished by being fed different level of aureomycin, an antibiotics

with did not interact with the vitamin: that is the differences were not affected

by the aureomycin. The daily gains of two treatments are as follows :

TreatmentsPairs of lots

1 2 3 4 5 6 7 8

With Vit. B12 1.60 1.68 1.75 1.64 1.75 1.79 1.78 1.77

Without Vit. B12 1.56 1.52 1.52 1.49 1.59 1.56 1.60 1.56

Are the two treatments significantly difference at α = 1%?

34

4. Brenem compare the 15 day mean comb weight of two lots of male chicks, one

receiving sex hormones A (Testosterone), the other C (Dehydro-audrosterone).

Day old chicks, 11 number were assigned at random to each of the treatments.

To distinguish between the two lots which were caged together, the heads of

the chicks were stained red and purple respectively. The individual comb

weights are as follow :

Weightof comb (mgs)

Hormone A

Hormone C

57 120 101 137 119 117 104 73 53 68 118

89 30 82 50 39 22 57 32 96 31 88

Test the significant difference of the two treatments based on confident interval

of 95%.

5. Analysis of variance

During cooking doughnuts absorb fat in various amounts. Louwe wished to

learn if the amount absorved depends on the type of fat used. For each of four

fats, six batches of doughnuts were prepared, a batch consisting of 24

doughnuts. The data in table below are the grams of fat absorbed for batch,

coded by deducting 100 gram to give simpler figures.

Fat 1 2 3 4

Replication 64

72

68

77

56

95

78

91

97

82

85

77

75

93

78

63

63

76

55

66

49

64

70

68

Test the amount of fat difference absorbed at 5% level of significancy.

6. An experiment was conducted in which four seed treatments were compared

with no treatments (Checks) on soybean seeds. The data are the number of

plant which failed to emergence out of 100 planted in each plot. The

replications used as block.

35

TreatmentsReplications (Blocks)

1 2 3 4 5

Check

Arasan

Spergon

Smeson Jr.

Fermate

8

2

4

3

9

10

6

10

5

7

12

7

9

9

5

13

11

8

10

5

11

5

10

6

3

Are the treatments affect significantly at α = 0.05?

7. Factorial.

The data in table below show the gain in weight of male rats under sex feeding

treatmebts in a completely randomized experiment. The factors were :

A (3 level) : source of proteins:; Beef; Cereals; Pork;

B (2 levels) : Levels of protein : High and Low.

Gains in weight (Grams) of rats under Six Diets.

High Protein Low Protein

Beef Cereal Pork Beef Cereal Pork

73

102

118

104

81

107

100

87

117

111

98

74

56

111

95

88

82

77

86

92

94

79

96

98

102

102

108

91

120

105

90

76

90

64

86

51

72

90

95

78

107

95

97

80

98

74

74

67

87

58

49

82

73

86

81

97

106

70

61

82

Is there interaction between level of protein and source of protein to the weight

gains of the rat, at 5% level of significance ?

36

8. Regression

The accompanying table presents weight (X1), age (X2), an plasma lipid levels

of total cholesterol (Y) for a hypothetical sample of 25 patients with

hyperlipoproteinameia before being subject to drug theraphy :

PatientsTotal cholesterol

(Y) (mg/100ml)

Weight (X1)

(kg)

Age (X2)

(years)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

354

190

20

263

451

302

288

385

402

365

209

290

346

254

395

434

220

374

308

220

311

181

274

303

244

84

73

65

70

76

69

63

72

79

75

27

89

65

57

59

69

60

79

75

82

59

67

85

55

63

46

20

52

30

57

25

28

36

57

44

24

31

52

23

60

48

34

51

50

34

46

23

37

40

30

37

1. Make the simple linear regression between Y on X1 and on X2

2. Make the multiple linear regression Y on X1 and X2

Pf,iNUNTUN P&{XflI(UM

Documents

Transcript of Pf,iNUNTUN P&{XflI(UM