LAPORAN
PRAKTIKUM STATISTIKA DAN ANALISIS DATA KELAS 01 : STATISTIK DESKRIPTIF
LAPORAN
PRAKTIKUM STATISTIKA
STATISTIK
DESKRIPTIF
Oleh :
ERMYLIA
APRIANTI
1905104010003
PROGRAM STUDI
PETERNAKAN
FAKULTAS
PERTANIAN
UNIVERSITAS
SYIAH KUALA
2020
1.
TINJAUAN
PUSTAKA
Statistika adalah ilmu yang
mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis,
menginterpretasi dan mempresentasikan data. Sedangkan statistik adalah data
informasi atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Ada dua
macam statistika, yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial.
Statistik deskriptif merupakan
bidang ilmu statistika yang mempelajari cara-cara pengumpulan, penyusunan, dan
penyajian data suatu penelitian. Kegiatan yang termasuk dalam kategori tersebut
adalah kegiatan collecting atau pengumpulan data, grouping atau pengelompokan
data, penentuan nilai dan fungsi statistik, serta yang terakhir termasuk
pembutan grafik dan gambar.
Pengukuran deskriptive pada
dasarnya memaparkan secara numerik ukuran tendensi sentral, disperse dan
distribusi suatu data. Tendensi sentral mengukur pemusatan data. Ada beberapa
ukuran umum tendensi sentral yang sering digunakan, yaitu mean, median dan
modus. Dispersi mengukur penyebaran suatu data. Ada beberapa ukuran dispersi
yang sering digunakan, yaitu standar deviasi, variansi, standar error.
Distribusi mengukur distribusi data. Ada beberapa ukuran distribusi yang sering
digunakan yaitu skewnwss, kurtosis.
Berbagai jenis Statistik
Deskriptif pada SPSS 20 dapat dilihat pada menu Analyze -> Descriptive
Statistics.
Dalam SPSS, deskripsi data dengan
besaran statistik dapat dilakukan dengan menggunakan menu Deskriptive
Statistics, yang terdiri dari submenu :
a. Frequencies
b. Deskriptive
c. Explore
d. Crosstab
2.
PEMBAHASAN
A. Microsoft Excel
Microsoft
excel adalah Program aplikasi pada Microsoft Office yang digunakan dalam
pengolahan angka (Aritmatika). Microsoft Excel merupakan program aplikasi
pengolah angka yang dikeluarkan oleh perusahaan Microsoft Corporation.
Microsoft Excel memiliki sembilan menu yang terdapat pada bar atau baris menu.
Masing-masing menu memiliki sub menu perintah yang memiliki fungsi tersendiri.
Untuk membuat data di SPSS terlebih dahulu kita buka modul penuntun praktikum di halaman 9. Kemudian pindahkan data yang terdapat di modul ke excel (boleh di copy atau diketik manual). Jika nama mahasiswa laki-laki, ubahlah nama pada data ke 2 menjadi nama kita sendiri dan jika nama mahasiswi perempuan, ubah lah nama pada data ke 1 menjadi nama kita sendiri. Seperti contoh dibawah ini.
·
Untuk jenis kelamin dikodekan
menjadi : 1 = Laki-Laki, 2 = Perempuan
·
Untuk pendidikan : 1 =
SD, 2 = SLTP, 3 = SLTA, 4 = D3, 5 = S1
·
Untuk data yang kosong pada
pendapatan dan konsumsi bisa diisi dengan angka 99999
B.
SPSS
SPSS
(Statistical Package for the Social Science) merupakan software statistik yang
pada awalnya digunakan untuk riset dibidang sosial dan melayani berbagai jenis
user. SPSS merupakan paket program statistik yang paling populer dan paling banyak digunakan di seluruh dunia.
Hal inilah yang yang membuat kepanjangan SPSS saat ini adalah Statistical
Product and Service Solution. Dengan SPSS semua kebutuhan pengolahan data dapat
diselesaikan dengan mudah dan cepat. Kemampuan yang dapat diperoleh dari SPSS
meliputi pemrosesan segala bentuk file data, modifikasi data, membuat tabulasi
berbentuk distribusi frekuensi, analisis statistik deskriptif, analisis statistik
lanjut yang sederhana maupun kompleks, pembuatan grafik dan sebagainya.
·
Memasukkan Data pada SPSS
a. Untuk menginput data,
buka Program
SPSS melalui Start → Programs → IBM SPSS Statistics → IBM SPSS Statiscs.
Pertama kali akan muncul tampilan sebagai berikut:
Tampilan
tersebut adalah tampilan Data Editor dalam SPSS yang mempunyai fungsi utama
untuk mendefinisikan, menginput, mengedit dan menampilkan data. Sebelum
menginput data, definisikan terlebih dahulu data (variabel) yang akan diinput.
Perhatikan di sudut kiri bawah dari tampilan data editor di atas, terdapat menu
Data View dan menu Variable View. Untuk mendefinisikan data (variabel), klik
Variable View, maka akan muncul tampilan berikut:
Setiap baris
dalam tampilan diatas digunakan untuk mendefinisikan satu variabel (data) yang
akan diinput. Ada beberapa informasi yang perlu dimasukkan, yaitu:
1.
Name.
Isikan nama variabel. Persyaratan dalam pemberian
nama variable adalah:
a.
Nama variabel tidak boleh
duplikasi dengan nama variabel lainnya.
b. Nama variabel paling panjang
hanya 64 karakter dan harus diawali oleh huruf atau @, #, $. Karakter
berikutnya boleh kombinasi huruf, @, #, $ atau angka. Nama variabel yang
diawali dengan tanda $ menunjukkan bahwa variabel tersebut adalah suatu variabel
sistem.
c. Variabel tidak boleh mengandung
spasi dan kata-kata kunci perintah SPSS yaitu ALL, AND, BY, EQ, GE, GT, LE, LT,
NE, NOT, OR, TO, dan WITH.
2. Type.
Definisikan tipe variabel. Ketika anda mengklik sel di bawah type, akan muncul
titik tiga (…). Klik titik tiga tersebut, maka akan muncul tampilan berikut:
Dari tampilan
diatas, terdapat beberapa pilihan tipe variabel sebagai berikut:
a.
Numeric. Variabel yang berbentuk
angka
b. Comma. Variabel numerik dengan
tampilan koma untuk setiap 3 angka (memisahkan ribuan), dan titik untuk
memisahkan desimal. Misalnya, jika data yang diinput adalah 2567932, maka akan
ditampilkan dalam SPSS sebagai 2,567,932.00
c. Dot. Variabel numerik dengan
tampilan titik untuk setiap 3 angka (memisahkan ribuan), dan koma untuk
memisahkan desimal. Misalnya, jika data yang diinput adalah 2567932, maka akan
ditampilkan dalam SPSS sebagai 2.567.932,00
d. Scientific notation. Variabel
numerik dengan tampilan scientific. Misalnya, jika data yang diinput adalah
2567932, maka akan ditampilkan dalam SPSS sebagai 2.57E+006
e. Date. Variabel numerik dengan
nilai yang ditampilkan dalam format tanggal atau waktu. Jika anda pilih tipe
data ini, akan muncul tampilan pilihan format tanggal atau waktu.
f. Dollar. Variabel numerik dengan
tampilan tanda $.
g. Custom currency. Variabel numerik
yang ditampilkan dalam format uang yang anda inginkan (custom currency)
misalnya dalam bentuk Rp. Penggunaan pilihan format ini harus didefinisikan
terlebih dahulu dalam menu Options pada Currency tab.
h. String. Variabel yang tidak
berbentuk numerik (angka) dan karenanya tidak digunakan dalam perhitungan.
Jenis ini juga dikenal sebagai variabel alphanumeric
Setelah
memilih jenis variabel, lanjutkan dengan mengisi Width, yaitu jumlah karakter
(angka/huruf) maksimum dari data yang akan diinput. Setelah itu, tentukan
jumlah decimal yang ingin ditampilkan. Selanjutnya klik OK.
3. Label.
Label adalah keterangan mengenai variable dan dapat dibuat
sampai 256 karakter. Selain itu, label dapat menggunakan spasi maupun
karakter-karakter yang tadinya tidak dapat digunakan pada nama variabel.
4. Values.
Values ini secara khusus berguna jika data yang kita gunakan merupakan kode numerik
(dalam bentuk angka) yang mewakili kategori non-numerik, misalnya kode 1 untuk
laki-laki dan kode 2 untuk perempuan. Untuk menginput values dari masing-masing
variabel, klik sel di bawah Values, akan muncul titik tiga (…). Klik titik tiga
tersebut, maka akan muncul tampilan berikut:
Isikan kode
pada kotak Values dan labelnya pada kotak Label. Misalnya, kode 1 untuk
Laki-laki. Setelah itu, klik Add. Lanjutkan untuk kode-kode berikutnya, setelah
itu klik OK.
5. Missing.
Menentukan nilai “missing” ini berguna jika dalam pertanyaan survei, ada responden
yang tidak memberikan/menolak memberikan jawaban, sehingga tidak tersedia data
untuk diinput. Misalnya, jika ada responden yang menolak memberikan jawaban
mengenai pendapatannya. Jika kita menginput jawaban responden tersebut dengan
angka 0, maka dalam pengolahannya, SPSS akan memasukkan dalam perhitungan
(sehingga akan berpengaruh terhadap rata-rata keseluruhan maupun terhadap
distribusi frekuensi). Tetapi jika kita mendefinisikan suatu angka untuk
menyatakan nilai missing tersebut, maka SPSS akan mengeluarkan dari
perhitungan. Untuk mendefinisikan nilai “missing” dari masing-masing variabel,
klik sel di bawah “Missing”, akan muncul titik tiga (…). Klik titik tiga
tersebut, maka akan muncul tampilan berikut:
Kita
bisa mendefinisikan tiga deretan angka yang berbeda untuk nilai missing
masing-masing variabel. Kita juga memberikan range nilai untuk mendefinisikan
nilai missing tersebut. Dalam contoh tampilan diatas, misalnya didefinisikan
hanya satu deretan angka untuk nilai missing yaitu 99999. Dengan demikian, jika
terdapat data yang kosong (atau tidak terisi) dari variabel, maka inputkan
angka 99999. Setelah mendefinisikan nilai missing, klik OK.
6. Coloumn.
Menentukan lebar kolom dari worksheet SPSS untuk input data. Lebar kolom ini
ditentukan minimal sama dengan “Width” variabel yang telah ditentukan
sebelumnya.
7. Align.
Perataan dari tampilan input data. Jika diklik sel dibawah align, akan muncul
tiga pilihan yaitu left (rata kiri), right (rata kanan) dan center (rata
tengah).
8. Measure. Skala pengukuran dari masing-masing variabel. Ada tiga pilihan yaitu Scale, Ordinal dan Nominal. Scale kita pilih jika skala pengukuran kita adalah skala interval atau ratio.
Setelah selesai dengan tahap terakhir pendefinisian
variabel ini, klik kembali menu Data View (yang ada disudut kiri bawah). Dengan
cara ini, kita akan masuk ke worksheet SPSS dan siap untuk menginput data.
Data yang sudah ada di excel tadi di copy
selanjutnya di paste ke data view pada SPSS, maka hasilnya sebagai berikut:
Pada
contoh data latihan di atas, kita punya enam variabel (data) yang akan diinput
yaitu nama responden, jenis kelamin, umur, pendidikan, penghasilan dan
konsumsi. Mari kita definisikan masing-masing variabel sebagai berikut:
1.
Variabel pertama :
Nama Variabel : Responden
Type : String (karena
variabel ini tidak berbentuk numerik)
Width : 35 (untuk data kita ini,
jumlah karakter terbanyak 18)
Decimal : 0 (untuk data type string,
desimal akan otomatis 0)
Label : Nama Responden
Values : None (untuk data type
string, values akan otomatis none)
Missing : None (untuk data type
string, missing akan otomatis none)
Column : 12
Align : Left (untuk data string
sebaiknya dibuat rata kiri)
Measure : Nominal (untuk data string,
pilih saja measure nominal)
2.
Variabel kedua :
Nama Variabel : Jenis Kelamin
Type : Numeric
Width : 8
Decimal : 0 (karena tidak memerlukan
angka dibelakang koma)
Label : Jenis Kelamin Responden
Values : 1 = laki-laki, 2 =
perempuan
Missing : None
Column : 16
Align : Center
Measure : Ordinal
3.
Variabel ketiga :
Nama Variabel : Umur
Type : Numeric
Width : 8
Decimal : 2
Label : Umur Responden
Values : None (tidak ada
pengkodean numerik untuk variabel ini)
Missing : None
Column : 8
Align : Center
Measure : Scale (karena umur merupakan
data berskala ratio)
4.
Variabel keempat :
Nama Variabel : Pendidikan
Type : Numeric
Width : 8 (karena pendidikan
akan diinput dengan kode 1 – 5)
Decimal : 0 (karena tidak memerlukan
angka dibelakang koma)
Label : Pendidikan Responden
Values : 1 = SD, 2= SLTP, 3= SLTA,
4= D3, 5= S1
Missing : None
Column : 8
Align : Center
Measure : Ordinal
5.
Variabel kelima :
Nama Variabel : Pendapatan
Type : Numeric
Width : 8
Decimal : 0 (karena tidak memerlukan
angka dibelakang koma)
Values : None (tidak ada
pengkodean numerik untuk variabel ini)
Missing : 99999
Column : 8
Align : Rigth (untuk data
numerik sebaiknya dibuat rata kanan)
Measure : Scale (karena pendapatan
merupakan data berskala ratio)
6.
Variabel keenam :
Semua isian
data sama dengan variable ke lima kecuali nama variable.
Hasil
dari tahapan-tahapan yang kita lakukan akan memberikan tampilan kira-kira
sebagai berikut:
Setelah itu,
klik menu Data View yang ada disudut kiri bawah, dan data siap diinput kemudian
simpan data tersebut dengan nama ‘ Latihan Data1_Nama Sendiri’ Berdasarkan data
latihan sebelumnya, tampilan input data adalah sebagai berikut:
C. Analisis Deskriptif
Statistik dengan analisis
deskriptif, menghasilkan analisa disperse (standard deviasi, minimum,
maksimum), distribusi (kurtosis, skewness) dan mean, sum, dan lain sebagainya.
Analisis ini juga memiliki kegunaan pokok untuk melakukan pengecekan terhadap
input data, mengingat bahwa analisis ini akan menghasilkan resume data secara
umum. Seperti berapa jumlah responden laki-laki, berapa jumlah responden
perempuan, dan sebagainya. Disamping itu, analisis ini juga memiliki kegunaan
untuk menyediakan informasi deskripsi data dan demografi sampel yang diambil.
Berikut tabel data sampel 18 responden penelitian :
Selanjutnya untuk mendapatkan ukuran-ukuran
statistik deskriptif, klik
Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives.
Akan muncul tampilan berikut:
Pindahkan variabel umur, pendapatan dan konsumsi
(yang tadinya ada dikotak sebelah kiri) ke kotak sebelah kanan, dengan cara
klik variabel yang bersangkutan, kemudian klik panah yang menuju ke arah kanan.
Selanjutnya, klik Options, akan muncul tampilan berikut:
Dalam
contoh diambil pilihan Variable list.
Setelah
mengambil pilihan-pilihan yang diinginkan, klik Continue → OK. Akan muncul
output statistik deskriptif sebagai berikut:
3. KESIMPULAN
Statistika deskriptif adalah
suatu pengolahan data yang bertujuan untuk menggambarkan data. SPSS adalah
salah satu program statistik yang dibuat untuk mempermudah dalam menyelesaiakan
masalah-masalah pengolahan data dalam statistik, diantaranya pengolahan data
deskriptif.
4.
VIDEO
TUTORIAL
Nama : Ermylia Aprianti
Program Studi Peternakan, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala
Komentar
Posting Komentar