SEJARAH, DAN SISTEM KERJA SPSS DAN MINITAB
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Anda ingin membandingkan jumlah untuk setiap rencana,
sehingga Anda membuat grafik batang. Rencana muncul dalam urutan abjad dalam
tabel.
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 ..
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.
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
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
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'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
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
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
(. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . )
Anda Kebingungan Dan Kesulitan Menyelesaikan Skripsi, Tesis, Disertasi
BalasHapusKarena 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