STATISTIK DAN SPSS

PENGANTAR STATISTIK

I.      Pengertian Statistik

Ilmu dan seni-atau teknik-untuk mengumpulkan data, menyajikan data, menganalisis data, dan mengambil kesimpulan berdasarkan data yang berhasil dihimpun.

II.   Tahap-tahap Kegiatan Statistik

1.      Pengumpulan data

1. Pengumpulan data seluruh populasi (disebut metode sensus atau metode penelitian populasi)
2. Pengumpulan sampel (sebagian data yang mewakili populasi) à metode sampel.

2.      Penyusunan data (organization of data)

a.       Editing (deteksi kemungkinan kesalahan, ketidakkonsistenan atau ketidaktepatan data yang telah dikumpulkan)

b.      Klasifikasi (pengelompokan data sesuai sifat-sifat yang dimiliki)

c.       Tabulasi (menyusun data ke dalam baris dan kolom)

3.      Penyajian data (presentation of data)

Agar mudah dibaca dan dilihat secara visual, maka data dibuat dalam bentuk tabel, grafik, dan diagram.

4.      Analisis data (analysis of data)

Data yang disusun dianalisis dengan metode statistik (rata-rata, variasi, korelasi, atau regresi) untuk memperoleh gambaran keseluruhan.

5.      Interpretasi data (interpretation of data)

Data disimpulkan untuk memperoleh data yang benar.

III.           Aplikasi Statistik

1. Marketing à uji selera/preferensi konsumen
2. Produksi à membandingkan kinerja dua mesin produksi
3. Farmasi à Mengetahui pengaruh obat baru
4. Kedokteran à Pengaruh treatment terhadap pasien
5. Pertanian à mencari hasil panen terbaik melalui kombinasi antara jenis tanah dan pupuk

PENGERTIAN DAN KARAKTERISTIK DATA

I.      Pendahuluan

Data merupakan kumpulan fakta atau angka atau segala sesuatu yang dapat dipercaya kebenarannya sehingga dapat digunakan sebagai dasar penarikan kesimpulan.

      Kualitas kue ditentukan oleh bahan dasar dan cara memasaknya. Demikian halnya, kualitas kesimpulan penelitian ditentukan oleh data (bahan dasar) dan teknik analisis serta penyajiannya.

Contoh data : angka inflasi, harga saham, jumlah produk perhari, dll

II.   Karakteristik Serangkaian Data

a.       elemen atau unsur

serangkaian data memiliki elemen. Masing-masing elemen memiliki karakteristik.

b.      Variabel

Variable adalah karakteristik atau ciri khas elemen yang menjadi perhatian dan memiliki nilai-nilai yang berbeda.

c.       Kasus

Kasus adalah informasi yang menyangkut seluruh variable dari suatu elemen tertentu.

d.      Observasi

Observasi adalah hasil pengamatan tertentu.

Nama	Usia	Gender	Pendapatan	Pengeluaran
Bambang	22	Pria	300.000	400.000
Ucok	24	Pria	450.000	400.000
Butet	25	Wanita	600.000	450.000

observasi

elemen

III.     Pengelompokan Data

A.    Berdasarkan  Sumber Data

1. Data Primer

Data yang langsung dikumpulkan oleh peneliti sendiri. Terdapat beberapa metode pengumpulan data primer, antara lain :

-          wawancara langsung dengan responden

-          wawancara tak langsung (melalui informan)

-          dengan menggunakan angket

2. Data Sekunder

Data yang dikutip dari sumber dokumentasi

-          sumber data sekunder yang dipublikasikan (melalui surat kabar, majalah atau media elektronik)

-          sumber data sekunder yang tidak dipublikasikan (arsip pemerintah, lembaga-lembaga penelitian, dll)

B.     Berdasarkan Penampilan

1.      Data Kualitatif

Data yang dinyatakan dalam bentuk non-angka/non-numerik atau biasa juga disebut atribut. Didalam istilah komputer disebut data bertipe string.

Ex. Pekerjaan, hobi, pendidikan

2.      Data Kuantitatif

Data yang dinyatakan dalam bentuk angka (data numeric). Dalam komputer dikenal dengan sebagai data numeric.

C.     Berdasarkan Skala

1.      Data Nominal

·         Dibedakan dalam kategori tanpa memperhatikan urutan

·         Satu pengukuran hanya menghasilkan satu-satunya kategori

·         Setiap kategori dianggap sama (tanpa tingkatan).

·         Tak bisa dioperasikan secara matematis.

Contoh : jenis kelamin, jenis sabun, data alamat, tanggal/tempat lahir

2.      Data Ordinal

·         Dibedakan dalam kategori berdasarkan urutan

·         Memiliki tingkatan data

·         Tak bisa dioperasikan secara matematis

Contoh : kepuasan konsumen, sikap konsumen terhadap harga, sikap setuju/tidak setuju

3.      Data Interval

·         Urutan bertingkat dan dapat dikuantifikasi(diberi nilai)

·         Memiliki interval tertentu

Contoh:

Cukup panas	50 - 80o C
Panas	80 - 110o C
Sangat panas	110 – 140o C

4.      Data Rasio

·         Data bersifat angka dalam arti yang sesungguhnya

·         Memiliki angka nol absolut

·         Dapat dioperasikan secara matematis

Contoh : angka produksi, tinggi badan, harga saham, jumlah warga desa

MENGENAL SPSS

(Statistical Product and Service Solution)

Untuk memulai SPSS for Windows yang harus dilakukan adalah :

Klik menu startàprogramsàSPSS for WindowsàSPSS for Windows. Kemudian akan ditampilkan menu utama SPSS for windows, seperti tampak pada gambar berikut :

Perhatikan sel-sel pada SPSS yang mirip dengan Excel! Tampilan diatas disebut dengan SPSS DATA EDITOR, tempat dimana data statistik akan dimasukkan untuk diproses. Setelah data diproses, hasil (output) akan ditampilkan pada window yang lain, yang disebut dengan VIEWER. Nanti anda akan terbiasa dengan dua jenis window tersebut.

SPSS DATA EDITOR mempunyai dua bagian yang nanti sering anda gunakan. Sekarang lihat bagian kiri bawah SPSS DATA EDITOR.

Ada dua bagian SPSS DATA EDITOR, yaitu : 

DATA VIEW: tempat untuk memasukkan data statistik. Inilah yang selalu tampil dilayar. 

VARIABLE VIEW : tempat untuk menginput variabel statistik. Bagian ini digunakan hanya saat input variable: karena itu bagian ini hanya sesekali anda gunakan.

VARIABEL DAN DATA Sebelum dilanjutkan, perlu dipahami dahulu dua istilah penting yang nanti sering anda temukan. Yakni ‘variabel’ dan ‘data’. Pada dasarnya data adalah isi sebuah variabel; untuk mengisi data, harus ada variabel terlebih dahulu.

 

MEMBUAT VARIABEL

Untuk membuat variabel langkahnya adalah :

1.      Buka tab variabel view pada bagian kiri bawah dari halamn SPSS Data Editor

2.      Edit kolom-kolom yang terdapat pada jendela variabel view berikut ini :

·         Name            : Untuk mengisikan nama variabel

·         Type             : Menentukan tipe data dari variabel, ada beberapa macam tipe data.

a.       Numeric    : Untuk data angka

b.      String        : Untuk data huruf, angka, tanda baca, atau gabungan dari ketiganya

c.       Date          : Untuk data tanggal

d.      Dolar         : Untuk data nilai uang dengan symbol dolar

e.       Dll

·         Width           : Untuk menentukan panjang karakter maksimal yang bisa dimasukkan

·         Desimal        : Menentukan banyaknya angka dibelakang koma

·         Label            : Memberikan keterangan penjelas

·         Values          : Untuk mengisikan nilai data dari variabel yang menggunakan kode

·         Column        : Untuk menentukan lebar kolom

·         Align            : Menentukan perataan penulisan

·         Measure        : Menentukanjenis pengukuran data. Ada 3 pilihan measure :

a.       Scale          : Untuk data angka dan bisa dilakukan perhitungan secara matematis

b.      Ordinal      : Untuk data bertingkat (ex. Kepuasan pelanggan)

c.       Nominal    : Untuk data angka, huruf, tanda baca, atau gabungannya dan tidak bisa dihitung

MEMBUAT VARIABEL YANG MENGGUNAKAN KODE

·         Klik kolom values

·         Klik kotak kecil pada bagian kanan cel pada kolom values yang dipilih

·         Akan muncul kotak dialog Value label 

·         Isikan kode yang akan digunakan pada kotak isian Value

·         Isikan nilai dari kode pada kotak isian label

·         Klik tombol Add untuk menambahkan

·         Ulangi langkah tersebut sampai semua kode sudah ditambahkan

·         Klik tombol OK