SEJARAH, DAN SISTEM KERJA SPSS DAN MINITAB

Advertisement


Advertisement
Laporan pratikum pengantar statistika

SEJARAH, DAN SISTEM KERJA SPSS DAN MINITAB




Disusun untuk memunuhi
Tugas mata kuliah pengantar statistika




Oleh:
MALEK AZIS
1408104010002
KELAS 02











BAB I
SEJARAH DAN SISTEM KERJA SPSS

1.1 Sejarah Perkembangan SPSS
SPSS adalah sebuah program aplikasi yang memiliki kemampuan analisis statistik cukup tinggi serta sistem manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu-menu deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana sehingga mudah untuk dipahami cara pengoperasiannya. Beberapa aktivitas dapat dilakukan dengan mudah dengan menggunakan pointing dan clicking mouse. SPSS banyak digunakan dalam berbagai riset pemasaran, pengendalian dan perbaikan mutu (quality improvement), serta riset-riset sains. SPSS pertama kali muncul dengan versi PC (bisa dipakai untuk komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+ (versi DOS). Tetapi, dengan mulai populernya system operasi windows. SPSS mulai mengeluarkan versi windows (mulai dari versi 6.0 sampai versi terbaru sekarang).
Pada awalnya SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) dibuat untuk keperluan pengolahan data statistik untuk ilmu-ilmu sosial, sehingga kepanjangan SPSS itu sendiri adalah Statistikal Package for the Social Sciens. Sekarang kemampuan SPSS diperluas untuk melayani berbagai jenis pengguna (user), seperti untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu sains dan lainnya. Dengan demikian, sekarang kepanjangan dari SPSS Statistical Product and Service Solutions. SPSS dapat membaca berbagai jenis data atau memasukkan data secara langsung ke dalam SPSS Data Editor.
Bagaimanapun struktur dari file data mentahnya, maka data dalam Data Editor SPSS harus dibentuk dalam bentuk baris (cases) dan kolom (variables). Case berisi informasi untuk satu unit analisis, sedangkan variable adalah informasi yang dikumpulkan dari masing-masing kasus. Antara 2009 dan 2010 vendor utama untuk SPSS disebut PASW (prediksi analisis perangkat lunak) Statistik. Perusahaan ini mengumumkan 28 Juli 2009 itu diakuisisi oleh IBM sebesar US $ 1,2 miliar. Pada Januari 2010, menjadi "SPSS: Sebuah Perusahaan IBM". Transfer lengkap dari bisnis
IBM dilakukan dengan 1 Oktober 2010. Pada tanggal tersebut, SPSS: Sebuah Perusahaan IBM, tidak ada lagi. IBM SPSS sekarang sepenuhnya diintegrasikan ke dalam IBM Corporation, dan merupakan salah satu merek di bawah IBM Software Group Portofolio Bisnis Analytics, bersama dengan IBM Cognos. Sejarah SPSS SPSS (awalnya, Paket Statistik untuk Ilmu Sosial) dirilis dalam versi pertama pada tahun 1968 setelah dikembangkan oleh Norman H. Nie dan C. Hadlai Hull. Norman Nie kemudian sebuah ilmu politik pascasarjana di Stanford University , dan sekarang Riset Profesor di Departemen Ilmu Politik di Stanford dan Profesor Emeritus Ilmu Politik di University of Chicago.
SPSS adalah salah satu program yang paling banyak digunakan untuk analisis statistik dalam ilmu sosial . Hal ini digunakan oleh peneliti pasar, peneliti kesehatan, perusahaan survei, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi pemasaran dan lainlain. SPSS asli manual (Nie, Bent & Hull, 1970) telah digambarkan sebagai salah satu "buku sosiologi yang paling berpengaruh". Selain analisis statistik, manajemen data (kasus seleksi, file yang membentuk kembali, membuat data turunan) dan data dokumentasi (sebuah metadata kamus disimpan di datafile) adalah fitur dari perangkat lunak dasar.
 SPSS dapat membaca dan menulis data dari ASCII file teks (termasuk file hierarkis), paket statistik lainnya, spreadsheet dan database . SPSS dapat membaca dan menulis ke eksternal tabel database relasional melalui ODBC dan SQL . Output statistik adalah sebuah format file proprietary (*. SPV file, mendukung tabel pivot ) yang, selain penampil dalam paket, pembaca yang berdiri sendiri dapat didownload. Output proprietary dapat diekspor ke teks atau Microsoft Word . Atau, output dapat ditangkap sebagai data (menggunakan perintah OMS), sebagai teks teks, tabdelimited, PDF , XLS , HTML , XML , dataset SPSS atau berbagai format gambar grafis ( JPEG , PNG , BMP dan EMF ). Versi SPSS SPSS versi awal dirancang untuk pemrosesan batch di mainframe , termasuk misalnya IBM dan ICL versi, awalnya menggunakan kartu berlubang untuk input.
Versi terbaru dari IBM SPSS adalah sebagai berikut :
a.       IBM SPSS Statistik - SPSS v19.0
b.      IBM Modeler Profesional &
c.       IBM SPSS Premium Modeler –
d.      IBM SPSS v14.1 Pengumpulan Data - v5.6
e.       IBM SPSS Kolaborasi & Layanan Deployment - v4.1
Sejarah Rilis Versi SPSS
a.       SPSS 15.0.1 - November 2006
b.      SPSS 16.0.2 - April 2008
c.       SPSS 17.0.1 - Desember 2008 S
d.      PASW 17.0.3 - September 2009
e.       PASW 18,0 - Agustus 2009
f.        PASW 18.0.1 - Desember 2009
g.      PASW 18.0.2 - April 2010
h.      PASW 18.0.3 - September 2010
SPSS adalah sebuah software untuk mengolah data statistik yang cara penggunaanya cukup mudah. Bahkan oleh orang yang tidak mengenal dengan baik teori statistic, namun demikian supaya lebih mudah menggunakan SPSS ini sebaiknya anda terlebih dahulu mengenal dan memahami dasar-dasar teori statistic, sehingga Anda dapat dengan mudah memahami cara menganalisis data dan membaca hasilnya.
Program SPSS seringkali digunakan untuk memecahkan problem riset atau bisnis dalam hal statistik. Cara kerjanya sederhana, yaitu data yang anda input oleh SPSS akan dianalisa dengan suatu paket analisa. SPSS merupakan bagian integral dari tentang proses analisa, menyediakan akses data, persiapan dan manajemen data, analisa data dan pelaporan.
SPSS merupakan perangkat lunak yang paling banyak dipakai karena tampilannya yang user friendly  dan merupakan terobosan baru berkaitan dengan perkembangan teknologi informasi, khususnya dalam E-Business. . SPSS didukung oleh OLAP (Online Analytical Processing) yang akan memudahkan dalam pemecahan pengolahan data dan akses data dari berbagai perangkat lunak yang lain, seperti microsoft office excel atau notepad, yang selanjutnya dianalisa.     

1.2 Cara Kerja SPSS

Beberapa kemudahan lain yang dimiliki SPSS dalam pengoperasiannya adalah karena SPSS menyediakan beberapa fasilitas seperti berikut ini:
a.             Data Editor : Merupakan jendela untuk pengolahan data. Data editor dirancang sedemikian rupa seperti pada aplikasi spreadsheet untuk mendefinisikan, memasukkan, mengedit, dan menampilkan data.
b.            Viewer : Viewer mempermudah pemakai untuk melihat hasil pemrosesan, menunjukkan atau menghilangkan bagian-bagian tertentu dari output, serta memudahkan distribusi hasil  pengolahan dari SPSS ke aplikasi-aplikasi yang lain.
c.             Multidimensional Pivot Tables : Hasil pengolahan data akan ditunjukkan dengan multidimensional pivot tables. Pemakai dapat melakukan eksplorasi terhdap tabel dengan pengaturan baris, kolom, serta layer. Pemakai juga dapat dengan mudah melakukan pengaturan kelompok data dengan melakukan splitting tabel sehingga hanya satu group tertentu saja yang ditampilkan pada satu waktu.
d.            High-Resolution Graphics : Dengan kemampuan grafikal beresolusi tinggi, baik untuk menampilkan pie charts, bar charts, histogram, scatterplots, 3-D graphics, dan yang lainnya, akan membuat SPSS tidak hanya mudah dioperasikan tetapi juga membuat pemakai merasa nyaman dalam pekerjaannya.
e.             Database Access : Pemakai program ini dapat memperoleh kembalinformasi dari sebuah database dengan menggunakan Database Wizard yang disediakannya.
f.              Data Transformations : Transformasi data akan membantu pemakai memperoleh data yang siap untuk dianalisis. Pemakai dapat dengan mudah melakukan subset data, mengkombinasikan kategori, add, aggregat, merge, split, dan beberapa perintah transpose files, serta yang lainnya.
g.            Electronic Distribution : pengguna dapat mengirimkan laporan secara elektronik menggunakan sebuah tombol pengiriman data (e-mail) atau melakukan export tabel dan grafik ke mode HTML sehingga mendukung distribusi melalui internet dan intranet.
h.            Online Help : SPSS menyediakan fasilitas online help yang akan selalu siap membantu pemakai dalam melakukan pekerjaannya. Bantuan yang diberikan dapat berupa petunjuk pengoperasian secara detail, kemudahan pencarian prosedur yang diinginkan sampai pada contoh-contoh kasus dalam pengoperasian program ini.
i.              Akses Data Tanpa Tempat Penyimpanan Sementara : Analisis file-file data yang sangat besar disimpan tanpa membutuhkan tempat penyimpanan sementara. Hal ini berbeda dengan SPSS sebelum versi 11.5 dimana file data yang sangat besar dibuat temporary filenya.
j.              Interface dengan Database Relasional : Fasilitas ini akan menambah efisiensi dan memudahkan pekerjaan untuk mengekstrak data dan menganalisnya dari database relasional.
k.            Analisis Distribusi : Fasilitas ini diperoleh pada pemakaian SPSS for Server atau untuk aplikasi multiuser. Kegunaan dari analisis ini adalah apabila peneliti akan menganalisis file-file data yang sangat besar dapat langsung me-remote dari server dan memprosesnya sekaligus tanpa harus memindahkan ke komputer user.
l.              Multiple Sesi :  SPSS memberikan kemampuan untuk melakukan analisis lebih dari satu file data pada waktu yang bersamaan.
m.          Mapping : Visualisasi data dapat dibuat dengan berbagai macam tipe baik secara konvensional atau interaktif, misalnya dengan menggunakan tipe bar, pie atau jangkauan nilai, simbol gradual, dan chart.

1.3 Dasar SPSS

SPSS adalah sebuah software untuk mengolah data statistik yang cara penggunaanya cukup mudah. Bahkan oleh orang yang tidak mengenal dengan baik teori statistic, namun demikian supaya lebih mudah menggunakan SPSS ini sebaiknya anda terlebih dahulu mengenal dan memahami dasar-dasar teori statistic, sehingga Anda dapat dengan mudah memahami cara menganalisis data dan membaca hasilnya.SPSS merupakan bagian integral dari tentang proses analisa, menyediakan akses data, persiapan dan manajemen data, analisa data dan pelaporan.

SPSS merupakan perangkat lunak yang paling banyak dipakai karena tampilannya yang user friendly  dan merupakan terobosan baru berkaitan dengan perkembangan teknologi informasi, khususnya dalam E-Business. SPSS didukung oleh OLAP (Online Analytical Processing) yang akan memudahkan dalam pemecahan pengolahan data dan akses data dari berbagai perangkat lunak yang lain, seperti microsoft office excel atau notepad, yang selanjutnya dianalisa.

1.4 Proses Statistik dengan SPSS:
a.             Data yang akan diproses dimasukkan lewat menu Data editor yang otomatis muncul di layar saat SPSS dijalankan.
b.            Data yang diinput kemudian diproses, juga lewat menu data editor.
c.             Hasil pengolahan data muncul di layar (window) yang lain dari SPSS, yaitu output navigator
Pada menu Output Navigator, informasi atau output statistik dapat ditampilkan secara:
a.             Text atau tulisan. Pengerjaan (perubahan bentuk huruf, penambahan, pengurangan dan lainnya) yang berhubungan dengan output berbentuk teks dapat dilakukan lewat menu Text Output Editor.
b.            Tabel. Pengerjaan (pivoting tabel, penambahan, pengurangan tabel dan lainnya) yang berhubungan dengan output berbentuk tabel 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.
Apabila kita klik program SPSS 10.0 maka dilayar akam tampak tampilan sbb:

 

Gambar 2.4. Tampilan layar SPSS 10.0 

1.5 Pemasukkan Data lewat Data Editor

Data Editor pada SPSS mempunyai dua bagian utama:
a.     Kolom : dengan ciri adanya kata var dalam setiap kolomnya. Kolom      dalam SPSS akan diisi oleh variabel
b.    Baris      : dengan ciri adanya angka 1, 2, 3 dan seterusnya. Baris dalam  SPSS akan diisi oleh Kasus / Case / Data per sampel)
Untuk memasukkan data melalui data editor berikut langkah-langkahnya :
a. Buka lembar kerja baru, dengan meng-klik menu File; New; Data maka dilayar
            akan muncul tampilan sbb:
 

Gambar 2.5. lembar kerja SPSS


b. Definisikan variabel yang akan digunakan di tab sheet Variable View yang ada dibagian kiri bawah, sehingga dilayar akan tampak tampilan sbb:
 

Gambar 2.5.1. Tampilan Layar Variabel view



 Tampilan layar SPSS ada 2 yaitu Data view dan variabel view yang dtunjukan dibawah ini :
1. Data view adalah data yang tampilannya seperti exel, data view ini sebagai lembar kerja. Untuk melihat tampilan data view,dengan meng-klik tulisan (data view) Dan tampilannya sebagai berikut :

 

Gambar 2.5.2  Tampilan Layar Data View


2. variable view berperan sebagai definisi operasional yang hasilnya nanti akan terlihat di  data view. Untuk melihat tampilan variable view, dengan meng-klik (variable view) .

 

            Pada Variable View tampak judul dikolom-kolom sbb:

a.       Name, Pada kolom tersebut dituliskan nama dari variabel. Untuk memasukkan nama variabelnya pada sel dengan cara doube klik kemudian dituliskan nama variabelnya. Penulisan variabel pada SPSS selalu huruf kecil.
b.      Type, Pada kolom tersebut untuk mengisikan tipe dari data untuk variabel tersebut. Type data yang ada dalam SPSS adalah String, Numeric, Date, dsb. Cara memilih adalah dengan mengklik sel dibawah kolom type, kemudian akan muncul pilihan type data, klik type yang dipilih.
c.       Width, Pada kolom tersebut untuk mengisikan panjang dari data untuk variabel tersebut. Panjang yang diijinkan dari 1 sampai 255 digit.
d.      Decimals,  Pada kolom tersebut untuk mengisikan jumlah angka desimal untuk data variabel tersebut.
e.       Label, Pada kolom tersebut untuk mengisikan keterangan dari variabel.
f.        Value, Pada kolom tersebut untuk mengisikan nilai dari variabel.
g.      Missing, Pada kolom tersebut untuk mengisikan nilai yang hilang.
h.      Column, Hampir sama fungsinya dengan width.
i.        Align, Pada kolom tersebut untuk menentukan posisi data
j.        Measure, Untuk menentukan ukuran.

3. Isikan datanya dengan cara klik Data View yang ada di kiri bawah layar,      kemudian isikan datanya untuk tiap case.

1.6 Menu yang terdapat pada SPSS 

 Adapun menu yang terdapat dalam SPSS antara lain :  

1.6.1.   File

Untuk operasi file dokumen SPSS yang telah dibuat, baik untuk perbaikan pencetakan dan sebagainya. Ada 5 macam data yang digunakan dalam SPSS, yaitu 

1.6.2.  Edit

Untuk melakukan pengeditan pada operasi SPSS baik data, serta pengaturan/option untuk konfigurasi SPSS secara keseluruhan.

1.6.3. View

Untuk pengaturan tambilan di layar kerja SPSS, serta mengetahu proses-prose yang sedang terjadi pada operasi SPSS.

2.6.4. Data

Menu data digunakan untuk melakukan pemrosesan data

1.6.5.  Transform  

Menu transform dipergunakan untuk melakukan perubahan-perubahan atau penambahan data.

1.6.6.  Analyse

Menu analyse digunakan untuk melakukan analisis data yang telah kita masukkan ke dalam komputer. Menu ini merupakan menu yang terpenting karena semua pemrosesan dan analisis data dilakukan dengan menggunakan menu correlate, compare mens, regresion.
1.6.7. Graph
Menu graph digunakan untuk membuat grafik, diantaranya ialah bar, line, pie, dll
2.6.8. Utilities
Menu utilities dipergunakan untuk mengetahui informasi variabel, informasi file, dll 

1.6.9.  Ad-ons

Menu ad-ons digunakan untuk memberikan perintah kepada SPSS jika ingin menggunakan aplikasi tambahan, misalnya menggunakan alikasi Amos, SPSS data entry, text analysis, dsb

1.6.10.   Windows

Menu windows digunakan untuk melakukan perpindahan (switch) dari satu file ke file lainnya

1.6.11.   Help

Menu help digunakan untuk membantu pengguna dalam memahami perintahperintah SPSS jika menemui kesulitan

1.6.12. Tollbar dan Pointer

Kumpulan perintah – perintah yang sering digunakan dalam bentuk gambar. Pointer  Kursor yang menunjukkan posisi cell yang sedang aktif / dipilih.
1.7  Menyimpan Data lewat Data Editor
Untuk menyimpan data lakukan langkah-langkah sbb:

1.8  Mengedit data yang telah dibuat

Data yang telah dibuat dapat diedit( dihapus, diganti, dsb), untuk itu buka dulu file yang akan diedit dengan meng-klik menu File ; Open, kemudian pilih file yang akan diedit

1.9  Menghapus data

Untuk menghapus isi sel maka pilih sel yang akan dihapus kemudian tekan tombol del. Untuk menghapus isi satu kolom maka klik judul kolom ( nama variabel) yang akan dihapus kemudian tekan tombol del. Untuk menghapus isi satu case maka klik nomor case yang akan dihapus kemudian tekan tombol del

1.10  Mengganti Isi data dan Mengkopi data

Untuk menggantikan isi data maka klik sel yang akan diganti isinya kemudian ketikkan data yang baru lalu tekan enter.Untuk mengkopi isi sel maka pilih sel yang akan dicopi; tekan tombol Ctrl-C ; pindahkan kursor ke sel yang dituju; tekan tombol Ctrl-V.
 Untuk mengkopi isi satu kolom maka klik judul kolom ( nama variabel) yang akan dicopi; tekan tombol Ctrl-C ; pindahkan kursor ke sel baris pertama kolom yang dituju; tekan tombol Ctrl-V. Untuk mengkopi isi satu case maka klik nomor case yang akan dicopi ; tekan tombol Ctrl-C ; pindahkan kursor ke sel kolom pertama baris baris yang dituju;tekan tombol Ctrl-V.

1.11 Menghapus variabel dan Mengkopi variabel

Untuk menghapus variabel lakukan langkahnya Pindahkan ke Variable View dengan menekan tombol Ctrl-T  Pilih variabel yang akan dihapus dengan meng-klik nomor variabel  Tekan tombol Del Untuk mengkopi variabel maka klik nomor variabel yang akan dicopi ; Tekan tombol Ctrl-C; tempatkan kursor pada baris yang dituju; tekan tombol Ctrl-V.

1.12 Menyisipkan variabel dan kasus

Untuk variabel maka pindahkan kursor pada kolom yang akan disisipi kemudian klik menu Data; insert Variable lalu isikan datanya  .Untuk kasus maka pindahkan kursor pada baris yang akan disisipi kemudian klik menu Data; insert Variable lalu isikan datanya
2. TRANSFORMASI DATA

2.1 Transformasi data dalam SPSS

Didalam SPSS terdapat sebuah menu yang mampu memodifikasikan atau mengubah data menggunakan menu transform. Menu transform ini senidiri digunakan untuk mengubah suatu data untuk keperluan tertentu.adapun sub menu didalamnya yaitu:

2.2 Sub Menu COMPUTE

Submenu Compute berfungsi untuk menambah variabel baru yang berisi hasil perhitungan berdasarkan data dari variabel lama. Perhitungan ini berlaku untuk semua case atau semua case yang memenuhi kondisi tertentu Langkah-langkah membuat variabel baru dengan menggunakan Submenu Compute : 
1.     Buka file yang berisi variable lama yang akan dipakai
2.     Klik menu Transform ; Compute sehingga tampak kotak dialog sbb :
3.     Isi kotak target Variable dengan nama variabel yang baru 
4.     Klik tombol Type & Label
5.     Isikan kotak label untuk keterangan dari variabel yang baru
6.     Pilih type variabel yang baru
7.     Isi kotak Numeric Expresion jika type variabel yang baru adalah numerik.Kotak Numeric Expresion berisi ekspresi numerik yang digunakan untuk mengubah variabel lama, ekspresi numerik bisa ditulis langsung  lewat keyboard atau menggunakan tombol dan fungsi yang ada dibawah kotak Numeric Expresion.
8.     Klik tombol if … jika ada persyaratan untuk case tertentu

2.3  Sub Menu COUNT

Perintah Count digunakan untuk menghitung jumlah cacah value dan seluruh variabel yang didaftar yang memenuhi syarat value yang didefinisikan pada setiap case.
Langkah-langkah membuat variabel baru dengan menggunakan Submenu Count:
1.Buka file yang berisi variable lama yang akan dipakai
2.   Klik menu Transform ; Count 
3.   Isi kotak target Variable dengan nama variabel yang baru
4.   Isikan kotak label untuk keterangan dari variabel yang baru
5.Isikan kotak variables dengan variabel yang dipilih
6.Klik tombol if … jika ada persyaratan untuk case tertentu
3. STATISTIK DESKRIPTIF

3.1. Statistik Deskriptif

Statistika deskriptif adalah ilmu yang digunakan untuk menganalisa data dengan melihat gambaran dari data tersebut.Gambaran suatu data dapat dilihat dari:
1.  Besaran statistik, misal nilai mean (rata-rata), Standar deviasi (simpangan baku), variansi, modus dan sebagainya.
2.  Grafik dari data
            Dalam SPSS, deskripsi data dengan besaran statistik dapat dilakukan dengan menggunakan menu Deskriptive Statistics, yang terdiri dari sub menu :
1.  Frequencies
2.  Deskriptive
3.  Explore
4.  Crosstab

4.2. Frequencies

Apabila sub menu Frequencies diklik akan tampak tampilan sbb:

 Spesifikasi minimum dari prosedure ini adalah memindahkan sebuah variabel ke kotak Variable(s) . Output yang dihasilkan dari sub menu ini berupa tabel. Bila check box pada Display Frequencies Tables ditandai maka pada output akan nampak tabel frekuensi data.
            Selain itu terdapat tiga tombol lain yaitu Statistics, Chart, dan Format.
a.   Tombol Statistics
Tombol ini digunakan untuk menampilkan deskripsi univariat dari variabel numeric yang ada di daftar, antara lain ukuran pemusatan ( Mean, Median, Modus, Jumlah), ukuran letak (Kuartil, Desil, Persentil), Ukuran Dispersi (nilai maksimum, nilai minimum, Range, Variansi, Standar Deviasi), Kemiringan (Skewness) dan Kurtosis. Statistik-statistik yang diinginkan dapat diplilih dengan menandai check box yang tersedia.
b.  Tombol Chart
Tombol ini digunakan untuk menampilkan grafik batang, grafik lingkaran dan grafik histogram. Apabila diinginkan grafik histogram dengan kurva normalnya maka tandai check box With Normal Curve.
c.   Tombol Format
Untuk menentukan format output tabel deskriptif

3.3.Descriptive

Apabila sub menu Descriptive diklik akan tampak tampilan sbb
Spesifikasi minimum dari prosedure ini adalah memindahkan sebuah variabel ke kotak Variable(s) . Output yang dihasilkan dari sub menu ini tidak berupa tabel.
a. Tombol Option
Tombol ini digunakan untuk menampilkan deskripsi univariat dari variabel numeric yang ada di daftar, antara lain Mean, Sum, nilai maksimum, nilai minimum, Range, Variansi, S.E. Mean , Kemiringan (Skewness) dan Kurtosis serta format pengurutan. Statistik-statistik yang diinginkan dapat diplilih dengan menandai check box yang tersedia.
4. GRAFIK
SPSS menyediakan menu untuk membuat berbagai macam grafik. Penyajian data dalam bentuk grafik ini dapat digunakan untuk melengkapi analisis data. Macam menu grafik yang disediakan oleh SPSS diantaranya adalah jenis Bar, Pie, Line, Area Pada prinsipnya grafik yang dapat dibuat oleh SPSS bisa dibagi dalam tiga bagian :
1.  Summaries for groups of cases
Grafik ini menyajikan data untuk tiap grup tertentu
2.  Summaries of separate variables
Grafik ini menyajikan data untuk tiap variabel
3.  Value of individual cases
Grafik ini menyajikan data untuk tiap kasus secara individual

4.1. Grafik jenis Bar (Batang)

Untuk menyajikan data dalam bentuk grafik Bar ( Batang ) maka klik menu Graph ; Bar Charts sehingga akan muncul tampilan sbb :
Tipe grafik bar yang tersedia adalah:
a.   Simple
Menghasilkan grafik batang tunggal untuk masing-masing kategori, kasus atau
Variable
b.  Clustered

Menghasilkan grafik batang tunggal untuk masing-masing kategori, kasus atau
Variable

c.   Stacked
Menghasilkan grafik batang tunggal untuk masing-masing kategori, kasus atau
Variable

4.2. Grafik jenis Line (Garis)


Untuk menyajikan data dalam bentuk grafik Line ( Garis ) maka klik menu Graph ; Line Charts sehingga akan muncul tampilan sbb :
Tipe grafik Line yang tersedia adalah :
a.   Simple
Menghasilkan grafik garis tunggal untuk masing-masing kategori, kasus atau variable
b.  Multiple
Menghasilkan grafik garis ganda untuk masing-masing kategori, kasus atau variable
c.   Drop-line
Menghasilkan grafik garis vertikal yang menghubungkan tanda-tanda dalam kategori untuk masing-masing kategori, kasus atau variable

4.3. Grafik jenis Pie (Lingkaran)


Untuk menyajikan data dalam bentuk grafik Pie (Lingkaran) maka klik menu Graph ; Pie Charts sehingga akan muncul tampilan sbb :
 
5. STATISTIK PARAMETRIK UJI T  
SPSS merupakan software yang dikhususkan untuk membuat analisis statistik. Dengan SPSS memungkinkan untuk melakukan berbagai uji statistik parametrik salah satunya uji-t. Uji-t berguna untuk menilai apakah mean dan keragaman dari dua kelompok berbeda secara statistik satu sama lain. Bagian ini meliputi:
a.       One-Sample T Test 
b.      Independent-Sample T Test 
c.       Paired-Sample T Test 
 Sebelum membahas mengenai analisis uji t, maka sebaiknya dibahas bagamana membuat table t karena table t akan digunakan dalam uji hipotesis uji t. Tabel t terdiri dari dua kolom. Kolom pertama adalah degree of freedom (df) dan kolom kedua adalah nilat. Degree of freedom merupakan jumlah pengamatan (sampel) dikurangi satu (df = n-1).   

5.1.One-sample T Test (Within-Subject)

Pengujian satu sampel pada prinsipnya ingin menguji apakah suatu nilai tertentu (yang diberikan sebagai pembanding) berbeda secara nyata ataukah tidak dengan rata-rata sebuah sampel. Nilai tertentu di sini pada umumnya adalah sebuah nilai parameter untuk mengukur suatu populasi. 



5.2.Independent-Sample T Test 

Independent-Sample T Test digunakan untuk menguji signifikansi beda rata-rata dua kelompok. Tes ini digunakan untuk menguji pengaruh variable independen terhadap variable dependen.

5.3.Paired-Sample T Test 

Paired-Sample T Test adalah analisis dengan melibatkan dua pengukuran pada subjek yang sama terhadap suatu pengaruh atau perlakuan tertentu.Apabila suatu perlakuan tidak memberi pengaruh, maka perbedaan rata-rata adalah nol.  

             
BAB II
MINITAB
Sejarah MiniTab
            Minitab adalah program komputer yang dirancang untuk melakukan pengolahan statistik. Minitab mengkombinasikan kemudahan penggunaan layaknya Microsoft Excel dengan kemampuannya melakukan analisis statistik yang kompleks. Minitab dikembangkan di Pennsylvania State University oleh periset Barbara F. Ryan, Thomas A. Ryan, Jr., dan Brian L. Joiner pada tahun 1972. Minitab memulai versi ringannya OMNITAB, sebuah program analisis statistik oleh NIST.
Minitab didistribusikan oleh Minitab Inc, sebuah perusahaan swasta yang bermarkas di State College, Pennsylvania, dengan kantor cabang di Coventry, Inggris (Minitab Ltd.) Paris, Perancis (Minitab SARL) dan Sydney, Australia (Minitab Pty.).
Kini, Minitab seringkali digunakan dalam implementasi Six Sigma, CMMI serta metode perbaikan proses yang berbasis statistika lainnya.
Minitab 16, versi terbaru perangkat lunak ini, tersedia dalam tujuh bahasa: Inggris, Perancis, Jerman, Jepang, Korea, Mandarin, dan Spanyol.
Minitab Inc. juga membuat perangkat lunak sebagai pelengkap Minitab 16.[1] Quality Trainer; sebuah paket eLearning yang mengajarkan metode statistik dan konsep dalam konteks perbaikan kualitas yang terintegrasi dengan Minitab 16 dan Quality Companion 3, sebuah perangkat lunak untuk mengelola projek Six Sigma dan Lean Manufacturing yang memungkinkan data Minitab di kombinasikan dengan dan manajemen proyek.
Penggunaan Minitab:
- Mengelola data dan file
 - spreadsheet untuk analisis data yang lebih baik
- Analisis regresi
- Power dan ukuran sampel
- Tabel dan grafik
- Analisis multivariate]
- termasuk analisis faktor, analisis klaster, analisis korespondensi dan lainnya
Tes Nonparametrics
- berbagai tes termasuk test signal, run tes, friedman tes, dan lainnya
Time Series dan Forecasting
- membantu menunjukkan kecenderungan pada data yang dapat digunakan untuk membuat dugaan. . Time series plots, exponential smoothing, trend analysis.
- Statistical Process Control
- Analisis sistem pengukuran
- Analisis varians
- untuk menentukan perbedaan antar data
- Perancangan percobaan
Analisis Data statistik dalam miniab

Minitab merupakan salah satu program aplikasi statistika yang banyak digunakan untuk mempermudah pengolahan data statistik.Minitab menyediakan program-program untuk mengolah data statistik secara lengkap(Iriawan,2006).

Keunggulan Minitab
Keunggulan Minitab adalah data dapat digunakan dalam pengolahan data statistik untuk tujuan sosial maupun teknik.Dibandingkan dengan program statistika lainnya.Minitab telah diakui  sebagai program statistik yang sangat kuat dengan tingkat akurasi taksiran statistik yang tinggi(Iriawan,2006).
Minitab menyediakan beberapa pengolahan data untuk melakukan analisis regresi,membuat ANOVA,membuat alat-alat pengendalian kualitas statistika,membuat desain eksperimen(factorial,response surface,dan Taguchi),membuat peramalan dengan analisis time series,analisis reliabilitas,dan analisis multivariate(Iriawan,2006).


Mengontrol Nilai Pesanan untuk Output Lebih 
Ini umum untuk kelompok data ke dalam kategori yang menyiratkan urutan tertentu, seperti Low,Medium, High atau Awal, Tengah, Akhir. Namun, jika data yang muncul  untuk urutan yangberbeda dalam tabel dan grafik (misalnya, Awal, Akhir, Tengah), mereka bisa membingungkan dandapat mengalihkan perhatian dari pesan Anda. Untungnya, dengan fitur order Minitab nilainya,Anda dapat dengan mudah memastikan bahwa output Anda muncul dalam urutan yang benar,menghasilkan grafik dan tabel yang jauh lebih mudah dipahami.
Grafik
Grafik yang menyajikan informasi dalam urutan yang tak terduga dapat lebih sulit diinterpretasikan. Sebagai contoh, di bar chart pertama di bawah, hari kerja data dalam urutan abjad tidak menunjukkan pola yang jelas. Setelah Anda menerapkan tata nilai hari kerja, tren dalam data lebih mudah untuk dideteksi.
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhnQTMbw4KGBcdDovQfmi5ieVPwP3AEAtLlWgCxky_rQ6D92PvDxdOjRU8VJ3bUinc2xjgQTRtCyJ8Be2tYrxCfl2i0_zM49JiqRRWD6g5TfOjjdTi31mevZqmtqwv538WuF9iu6UY0FV4L/s320/1.gif
Sebelum: Bar muncul dalam urutan abjad secara default.
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgx7wHWH8jhjvae2bgP7XCLzJ0RaBRt3dNTxphZSTXxagT-xmQfhUWd7DXlc3yVXbe_WrSdifJAPc9kEJVZlS-M6I_Ymq35WRqAXSHBJk4yU438KyIZYTMSYaGofmyioC-0h5CsmetYVi5c/s320/2.gif
Setelah: Sebuah tata nilai hari kerja memungkinkan Anda untuk melihat tren dalam data dari waktu ke waktu.
Urutan nilai kolom mempengaruhi urutan kategori yang diplot pada grafik, termasuk grafik batang, plot nilai individu, boxplots, plot interaksi, dan efek utama plot.
Legenda
Masalah yang sama terjadi dengan legenda, daftar item dalam urutan yang diplot. Sebuah legenda dengan item yang tak terduga dalam urutan bisa sulit dimengerti. Sebagai contoh, perhatikan pie chart pertama di bawah di mana tingkat pendidikan yang terdaftar abjad. Perintah nilai pendidikan memberikan presentasi yang lebih jelas.

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgZQGpwGJ6BjgeLEDQlcUdKMFeTQXmuLLZq4BhyphenhyphenyUST3446rUOuIeed2nlUwvZ6ubQYPmjOOJTtYSE5LDyVR6v6avIOjR2BlqRadTJSwZ4CqsRHhXgoBKm7WC0vLQaM-prmgzGQVZvQlhAb/s320/3.gif
Sebelum: Urutan default abjad membingungkan.

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEifYztJd04eMJHmfPivGaBuA5w84aUDZtlGY-HIS1J2X9lZVn6lTC0U_cdUk7NX6DdsuE8ZwvZMKspoZRqB-DFQEO6bvxkCpeUr5tKIZ0YkAm6GfuWr3u27ZaR12rbA-f7AV_eyyj0syVs-/s320/4.gif
After: Setting the value order makes the pie chart more understandable.
Jendela output tabel Sesi
Output membingungkan jika tidak dalam urutan yang benar, seperti terlihat pada tabel pertama data rating produk di bawah ini. Pembaca harus melompat-lompat di meja untuk membaca informasi dalam urutan logis. Setelah urutan nilai yang benar telah dikenakan, informasi jauh lebih mudah untuk mengikuti.

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiFT3FN1IUvCCF_XR9Au4nE3J7B6N7nQV1cxhIBjYHL0lSIbSOYVQ-5MbvIUfvuip1cz5WIxFe3opoR5UcQBrG2kDnxDMaSzWRHj5P5AGHQ3YvKDyd_YR1SSuDPvslPi4fcycIlhySLal4c/s320/6.gif
Sebelum: Sulit untuk memahami tabel ini ketika kategori dalam urutan yang tak terduga.

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhfsr88i3SdpMnU6hAXK0kLUro5UrqZxpfdiNXs9-WhX0B0Uo7frYbL30DEl7JgOET6uxdZFaYzvj8jgaonPJ2QTYtNFNeq7_9EKcKINvSgdIm6pczPQrvwyTe_dwWEfPoLKifxmbRgrZCr/s320/7.gif
Setelah: Kategori secara logis lebih mudah untuk menafsirkan.

Tata Nilai
kita dapat menerapkan tatanan nilai kolom dalam beberapa langkah sederhana, tanpa perubahan pada data aktual.
Misalnya, perusahaan kita memiliki tiga tingkat rencana dukungan: Emas, Perak, dan Perunggu. Rencana Emas menawarkan tingkat tertinggi dukungan dan biaya yang paling tinggi, rencana Perunggu menawarkan tingkat terendah dukungan dan biaya yang paling sedikit, dan rencana Perak adalah di antara Gold dan Bronze. Anda memiliki kolom yang berisi jenis mendukung rencana untuk setiap pelanggan Anda.
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjzgE_eFnPcV0VG3kEczIRRC6YMIZg3xirWComRLN1_gF8wh2wQkMY1eUzawBU06Ck8_urcd1kKnQ6R4dlKr2nIiDnQ6lmp_H6CJ751O9jJ0QjXfUywA_P2EEPdFuJtc-7bIhrF8mqCQQth/s320/8.gif
Anda ingin membandingkan jumlah untuk setiap rencana, sehingga Anda membuat grafik batang. Rencana muncul dalam urutan abjad dalam tabel.
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiV5zMLZNI8ZW2Blsb4TRZUMSAB00JFUt_6ezMgsmy2xZ0vep4iSZxGU-GJWOSM-whfxg2qW4QHgcnncvhTC0k5lFOnnhKd8TzZ8ewKFMzG3JcV6K2r8F3mlPKWhxs5vmNB8zhFdke6q1hi/s320/9.gif

Anda ingin mengubah urutan nilai kolom Rencana Dukungan sehingga Emas selalu muncul pertama kali, diikuti oleh Silver dan Bronze.
1.dengan kolom Rencana Dukungan aktif, klik kanan dan pilih Kolom> Nilai Order.
Order
2.pilih User-ditentukan.
3.tentukan pesanan, tentukan urutan yang benar.
4.Klik OK ..
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjz9rh1Pw0mdXgs_P4N4JvpjhZIByE1fOUX6am1K3DC8XhCf2QyFNvY1GGunCn4iX7M0rusFBGTIJl6YG8pTj9Ze8OQac7Bvan86g4dsnLKqGo1gO8DCFSiKi88xiuA9fQSfojricIfWpXc/s320/10.gif

Sekarang, ketika Anda membuat grafik bar, rencana muncul dalam urutan yang ditentukan. Anda dapat dengan mudah melihat bahwa, sebagai rencana mendapatkan lebih murah, lebih banyak pelanggan membelinya.

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiNvvv_ghXY_Afy84-ZAnRZLdOvXkJo7vTmAUtfwGepg55H7_7SfHJN2npDYbUUPJ98Yb_1rbIM14HTm2ofHW4c0UkY_RBJVUAvF5PlvMQ86W781D0LVgF_mP65G4q8cBZ4aehmyFMueG2o/s320/11.gif

Perhatikan bahwa kolom dalam lembar kerja-sama tampak urutan nilai tidak menjadi nyata sampai Anda melihat output, dan tetap dengan kolom sampai Anda mengubahnya lagi.
Minitab's Grafik Layout Tool 
Minitab's Grafik Layout ToolGraphs adalah alat untuk mengeksplorasi dan mengilustrasikan berbagai aspek dari data. Tapi,jarang bahwa sebuah grafik tunggal atau grafik mengatakan itu semua. Itu sebabnya Minitab's Layout Tool sangat membantu. Dengan itu, Anda dapat dengan mudah merakit grafik individu ke dalam satu layar yang memberikan gambaran yang lengkap untuk data Anda.
Minitab's Line Plot
Minitab's Line Plot adalah bagaimana kita berpikir tentang sebuah proses yang penting bagi keberhasilan Anda, seperti memanggang roti yang sempurna atau menangani panggilan dukungan teknis dengan mudah, Anda tahu bahwa sejumlah faktor yang memiliki potensi untuk mempengaruhi hasilnya.
Minitab's Line Plot cukup fleksibel untuk membantu Anda menemukan pola interaksi dan respons apakah Anda memiliki 2 faktor atau 20..
Distribusi Probabilitas Plot
Hal yang sama juga berlaku pada distribusi statistik dan parameter yang digunakan untuk menggambarkan data sampel. Mereka menawarkan informasi penting, tetapi nomor dapat berarti tanpa ilustrasi untuk membantu Anda menafsirkannya. Sebagai contoh, apa artinya jika data Anda mengikuti suatu distribusi gamma dengan skala 8 dan bentuk dari 7? Jika distribusi bergeser ke bentuk 10, artinya baik atau buruk? Dan bagaimana anda menjelaskan semua ini kepada audiens yang lebih tertarik pada hasil daripada di statistik?

Minitab's plot probabilitas distribusi membuat gambar-gambar yang membawa angka untuk hidup. Bahkan pengguna pemula dapat menuai manfaat yang berasal dari pengertian distribusi data mereka.

Menghilangkan Data Entry Kesalahan dengan Rumus
Memasukkan nilai ke dalam lembar kerja Anda sering hanya langkah pertama ketika Anda mempersiapkan data untuk analisis. Mungkin Anda perlu mengkonversi pengukuran Anda dari inci sampai sentimeter. Mungkin kita tahu data proses kita harus berubah dengan fungsi trigonometri. Atau Anda mungkin ingin teratur melacak penjualan rata-rata menurut wilayah, memastikan rata-rata selalu berjalan sebagai perubahan data penjualan. Mengulang perhitungan tersebut setiap kali Anda memasukkan data baru melelahkan dan meningkatkan risiko kesalahan.

Minitab's Rumus dalam Lembar kerjanya menyediakan cara sederhana untuk mengotomatisasi perhitungan worksheet Anda dan untuk memastikan bahwa mereka dilakukan langsung dan akurat. Dengan rumus di kolom worksheet, Anda dapat:
1.Menghemat waktu ketika Anda menghitung dan memperbarui data
2.Mengurangi kesalahan entri data
3.Hasilkan data baru dengan teks, tanggal / waktu, matematika, statistik, dan fungsi logis

Item Analisis dengan Cronbach's Alpha untuk Survei Terpercaya 
Survei adalah cara terbaik untuk mengukur jenis karakteristik. Untuk lebih memahami karakteristik, peneliti meminta beberapa pertanyaan tentang hal itu. Sebagai contoh, daripada hanya meminta pengunjung apakah mereka puas, peneliti mungkin bertanya:

1.Seberapa puaskah anda dengan pelayanan kami?
2.Berapa besar kemungkinan Anda untuk mengunjungi restoran kami lagi?
3.Berapa besar kemungkinan Anda untuk merekomendasikan restoran kami?

Secara kolektif, pertanyaan-pertanyaan ini memberikan peneliti pemahaman yang lebih dalam dan bernuansa kepuasan pelanggan dari satu pertanyaan.
Tantangannya adalah untuk mengajukan pertanyaan yang cukup bervariasi untuk mengukur aspek yang berbeda dari karakteristik tersebut, namun masih berhubungan dengan karakteristik yang sama. Jika Anda mengajukan pertanyaan yang tidak mengukur karakteristik yang sama, survei anda akan menghasilkan data yang menyesatkan, yang dapat membawa Anda untuk membuat miskin, dan mungkin mahal, keputusan. Jadi, bagaimana Anda tahu apakah pertanyaan yang berbeda mengukur semua karakteristik yang sama?
Analisis Item Minitab dengan alpha Cronbach bisa membantu

Minitab menawarkan tiga analisis Chi-Square. Analisis yang tepat tergantung pada jumlah variabel yang ingin Anda memeriksa dan cara bahwa data anda teratur.
1.Chi-Square Goodness-of-Fit Test (Satu Variabel)
2.Chi-Square Test (Two-Way Tabel di Lembar Kerja)
3.Tabulasi silang dan Chi-Square
Dasar-dasar Gage R & R 
Minitab's Gage R & R studi dapat membantu Anda untuk mengidentifikasi masalah dengan sistem pengukuran Anda, yang memungkinkan Anda untuk mempercayai data dan untuk melakukan perbaikan nyata dalam proses Anda.
Gage R & R studi dapat memberitahu Anda jika inkonsistensi dalam pengukuran Anda terlalu besar untuk mengabaikan-apakah karena alat rusak atau tidak konsisten pengoperasian alat.
Identifikasi Faktor Terbaik Pengaturan dengan Analisis Variabilitas 
Untuk memastikan proses Anda menghasilkan barang atau jasa yang memenuhi harapan pelanggan Anda, Anda perlu mengidentifikasi pengaturan faktor yang tidak hanya melakukan dengan baik pada rata-rata, tetapi juga melakukan yang paling konsisten. Anda dapat melakukan ini dalam Minitab dengan perintah Variabilitas Menganalisis.
Mengidentifikasi Distribusi Data
Distribusi baru Minitab's Identifikasi individu merupakan cara sederhana untuk mengetahui distribusi data Anda sehingga Anda dapat memilih analisis statistik yang sesuai. Anda dapat menggunakannya untuk:
1.Tentukan apakah distribusi yang Anda gunakan sebelumnya masih berlaku untuk data saat ini
2.Pilih distribusi yang tepat bila Anda tidak yakin untuk menggunakan
3.Transform data Anda untuk mengikuti distribusi normal

Tiga Cara Menggunakan Identifikasi Distribusi Individu
1.Untuk mengkonfirmasi bahwa distribusi tertentu sesuai dengan data Anda
2.Untuk menentukan distribusi yang paling sesuai dengan data Anda
3.Untuk menggunakan analisis statistik normal pada data tidak normal


DAFTAR PUSTAKA
Ridwan dan Akdon.2008.Rumus dan Data dalam Analisis Statistika.Bandung:Alfabeta.

Furqon.2004.Statistika Terapan untuk Penelitian.Bandung:Alfabeta.

Hasan,iqbal.2004.Analisis Data Penelitian dengan Statistik.Jakarta:Bumi Aksara.

Gusti.2004.Statistika.Depok:Raja Grafindo Persada.

Iriawan.2006.Mengolah Data Statistik Dengan Mudah Menggunakan Minitab 14.Yogyakarta:Andi.

















Darussalam,8 Maret 2017
Mengetahui
Asisten




(. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . )


Subscribe to receive free email updates:

1 Response to "SEJARAH, DAN SISTEM KERJA SPSS DAN MINITAB"

  1. Anda Kebingungan Dan Kesulitan Menyelesaikan Skripsi, Tesis, Disertasi
    Karena Pusing Mikirin Olah Data Analisis Statistika Dengan SPSS, AMOS
    LISREL, EVIEWS, SMARTPLS, DEA
    Serahkan Dan Percaya Kepada Kami.
    Kami Siap Bantu Anda.
    Olah Data Semarang (Timbul Widodo)
    WA : +62 852-2774-6673
    IG : olahdatasemarang

    BalasHapus