Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)"

Transkripsi

1 Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) Pusat Data dan Statistik Pendidikan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia 2014

2 Kata Pengantar Buku Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ini merupakan salah satu hasil kegiatan Pusat Data dan Statistik Pendidikan (PDSP), Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemdikbud) yang terkait dengan pendayagunaan data pendidikan. Penyusunan modul ini bertujuan antara lain untuk memudahkan para pembacanya agar memahami cara penggunaan program SPSS khususnya yang terkait dengan data pendidikan. Modul pembelajaran ini membahas cara-cara pengolahan data dengan menggunakan perangkat lunak SPSS, diantaranya mengenai analisis statistik, pembuatan grafik dan pembuatan tabel-tabel pengolahan data. Dengan memahami setiap bab dalam modul ini, serta ditambah dengan mencari informasi dari berbagai media, dilanjutkan dengan sebanyak mungkin berlatih untuk mengolah data dengan SPSS, diharapkan dapat memberikan keterampilan pengolahan data pendidikan secara sistematis dan informatif. Ucapan terima kasih diberikan kepada berbagai pihak yang terlibat dalam penyiapan dan penyusunan buku ini. Saran dan masukan dalam rangka penyempurnaan buku ini sangat diharapkan. Jakarta, 28 Mei 2014 Kepala, Dr.-Ing. Yul Yunazwin Nazaruddin i P D S P

3 Daftar Isi Kata Pengantar... i Daftar Isi... 1 Merge Files... 3 Identify Duplicate Data Compute Data Recode Data P D S P

4 MERGE FILES 2 P D S P

5 Merge Files Merge file adalah menggabungkan beberapa file dokumen spss, yang dilakukan dengan penggabungan kolom-kolom variabelnya. Cara merge file : 1. Buka dua file yang ingin di merge (llihat cara import database) 2. Selanjutnya gabung beberapa variable menjadi satu dengan cara. Pilih menu transform compute variable 3 P D S P

6 Pilih Target Variable dan buat variabel baru ex: Kode_New Pada kolom String Expression isi dengan : CONCAT(kd_prop,kd_rayon,kd_sek,jns_uji) Atau Pilih String pada Function Group -> pilih concat pada Functions and Special Variable -> kemudian isi dalam kurungnya dengan kd_prop,kd_rayon,kd_sek,jns_uji Ubah type & label menjadi string 4 P D S P

7 Ulangi kembali pada file yang satunya. 3. Short Cases dua file tersebut menurut variabel kode. dengan cara pilih menu menu data Short Case Pilih variabel yang telah kita buat Kode_New kemudian klik OK 5 P D S P

8 Ulangi terhadap file yang lain 4. Kemudian gabungkan kedua file tersebut dengan cara : Pilih menu data merge files add variables 6 P D S P

9 5. Pilih file mana yang akan di gabungkan (merge) 7 P D S P

10 6. Pilih variabel apa yang akan digabungkan (merge) 7. Pilih key Variable Kode_new checklist match case dan pilih both file provide cases 8 P D S P

11 8. Hasilnya kedua file akan tergabung. 9 P D S P

12 IDENTIFIKASI DUPLICATE DATA 10 P D S P

13 Identify Duplicate Data Duplikasi atau data ganda pada umumnya terjadi dalam data berskala besar. Identify Duplicate Cases berfungsi untuk mengidentifikasi data duplikasi (ganda). Fungsi ini memungkinkan untuk mendeteksi data mana saja yang duplikasi. Misalnya akan mencari data yang duplikasi (ganda) berdasarkan NPSN atau nama sekolah. Secara automatis fungsi ini akan mengelompokkan data yang duplikasi dan akan di beri keterangan data mana yang merupakan primary. Langkah-langkah penggunaan Identify Duplicate Cases adalah sebagai berikut : 1. Buka file 2. Dari menu toolbar, pilih Data Identify Duplicate Cases... Akan terlihat tampilan seperti diatas. Pilih menu identify Duplicate Cases, maka akan terlihat tampilan seperti dibawah ini : 11 P D S P

14 a. Define matching cases by diisi dengan variabel apa yang akan digunakan untuk mencari data yang duplikasi. Misalnya diisi dengan nm_sek, maka identifikasi data duplikasi akan dilakukan berdasarkan variabel nm_sek. Identifikasi data duplikasi dapat dilakukan berdasarkan lebih dari satu variabel. Jika akan dilakukan berdasarkan lebih dari satu variabel maka pada kolom ini dapat diisi dengan lebih dari satu variabel. b. Sort within matching groups by yaitu hasil proses identifikasi akan ditampilkan secara urut (sort) berdasarkan variabel yang isikan pada kolom ini. Misalnya akan diurut (sort) berdasarkan nm_rayon. Secara Ascending atau Descending tergantung pilihan dibawah kolom ini. c. Indicator of primary cases (untuk primary = 1, duplikat = 0). Ada beberapa pilihan kolom yang bisa diisi, yaitu : Last case of each group is primary data yang sama akan dikelompokkan dan data primary akan ditampilkan pada baris terakhir pada tiap kelompok yang sama. Dan primary data akan diberi kode 1 (satu). First case of each group is primary data yang sama akan dikelompokkan dan data primary akan ditampilkan pada baris awal tiap kelompok yang sama. Dan primary data akan diberi kode 1 (satu). 12 P D S P

15 Filter by indicator value filter berdasarkan indikator (urutan pertama dari tiap kelompok yang sama). Hasil tampilan berupa toolbar di sebelah kiri yaitu nomor baris yang dicoret miring untuk data yang duplikasi. Kemudian pada kolom name diisi dengan nama (judul) kolom yang akan ditampilkan d. Sequential count of matching cases each group akan menghitung dan mengurutkan sebanyak data duplikat dalam tiap kelompok yang sama. e. Move matching cases to the top of the file, jika memilih pilihan ini berarti jika ditemukan data yang duplikasi maka akan diurutkan ke atas (urutan pertama untuk setiap kelompok yang sama). f. Display frequencies for created variables, pilihan ini akan menampilkan frekuensi hasil proses identifikasi duplikasi. Sebagai contoh misalnya akan dilakukan identifikasi data duplikasi berdasarkan satu variabel maka pada kolom define matching cases by nm_sek dan sort when matching group by Indo_12. Di sort secara Descending. 13 P D S P

16 First case in each group is primary dipilih pada Indicator of primary cases dan diberi nama (judul) kolom Test1. Untuk Sequential count of matching tetap diberi identitas MatchSequence1. Setelah semua kolom dan pilihan sudah diisi maka klik ok. Karena Display frequencies for created variables sudah dipilih maka akan tampil Output1 seperti dibawah ini : Terjadi data yang duplikasi, dan terdapat primary Case. 14 P D S P

17 Dan pada display DataSet1 akan tampil hasilnya sebagai berikut : Define matching cases by nm_sek Hasil sort variabel Indo_12 (Descending) Sequential count of matching = MatchSequence1 Indicator of primary cases = Test1 Contoh : identifikasi data duplikat berdasarkan lebih dari 1 variabel. 15 P D S P

18 Sebagai contoh diatas adalah dataun tahun 2011 yang akan kita identifikasi data yang duplikat berdasarkan 3 variabel, yaitu : Pilih Data > Identify Duplicate Cases. Isi kolom dengan isian seperti dibawah ini : a. Define matching cases by : 1. nm_sek 2. jns_uji 3. tot_11 b. Sort within matching groups by : kd_sek (Ascending) c. Indicator of Primary cases > name : Test1 > pilih First case in each group is primary d. Sequential count of matching > name : MatchSeq1 Kemudian klik : OK 16 P D S P

19 Hasil yang dapat kita lihat adalah sebagai berikut : 17 P D S P

20 COMPUTE DATA 18 P D S P

21 Compute Data Transformasi Compute akan menciptakan variabel baru atau memodifikasi nilai-nilai variabel untuk setiap case. Variabel baru tersebut akan menampung hasil dari proses computer yang diberikan seperti pemakaian fungsi maupun operasi matematik lainnya.transformasi yang dapat dilakukan dengan Compute adalah transformasi untuk data yang bertipe numeric dan string. Untuk melakukan compute data menu yang digunakan adalah menu Compute Variable pada menutransform dari menu bar di bagian atas. Kotak dialog Compute variable terlihat seperti gambar berikut ini (Gambar I) (Gambar I. Kotak dialog Compute Variable) 19 P D S P

22 Adapun keterangan dari masing-masing menu dapat didefinisikan sebagai berikut: 1) Kotak Target Variabel digunakan untuk memasukkan nama variabel penampung yang akan dibuat 2) Menu Fuction group dan Fuction and Special Variabel dan tombol-tombol numeric berisi fungsi-fungsi dan operasi matematik yang dapat digunakan untuk menyusun perintah dalam memodifikasi variabel 3) Bagian no.3 merupakan daftar variabel-variabel dari data 4) Kotak Numeric Expression akan menampilkan ekspresi perintah yang dibuat 5) Type & Label digunakan untuk merubah tipe data dan mengatur width variabel baru yang akan dibuat 6) Menu if digunakan jika dalam transformasi data dibutuhkan himpunan bagian dari data yang ada, misalnya data kabupaten tertentu dari data seluruh kabupaten yang ada dalam suatu provinsi 7) Menu Ok untuk memproses perintah Beberapa contoh penggunaan menu Compute Variable a. Menghitung rataan Langkah untuk menghitung rataan adalah sebagai berikut: 1) Pilih menu Transform > Compute Variabel (lihat Gambar 2) lalu akan muncul kotak dialog (lihat Gambar 3) 2) Isi nama Target Variabel, Misalnya Mean_12 karena dalam latihan ini yang akan dihitung rataannya adalah nilai UN tahun ) Dalam menu Function Group pilih Statistical 4) Pada menu Function and Special Variabel pilih menu MEAN 5) Masukkan data yang akan dihitung rata-ratanya dengan cara double klik data hingga muncul dalam kotak Numeric Expression. Dalam latihan ini adalah data nilai bahasa Indonesia, bahasa inggris, matematika dan IPA 6) Klik Ok. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4 20 P D S P

23 (Gambar 2. Menu Compute Variable dalam Menu Bar) (Gambar 3. Langkah-Langkah dalam Menghitung Rataan) 21 P D S P

24 (Gambar 4. Hasil hitungan rataan) b. Menghitung rataan dengan perintah if Pada dasarnya sama dengan menghitung rataan seperti pada butir a di atas. Namun, penggunaan menu if diterapkan karena yang dicari adalah rataan salah satu kota/kabupaten saja. Misalnya Kota Jakarta Pusat Langkah untuk menghitung rataan adalah sebagai berikut: 1) Pilih menu Transform > Compute Variabel lalu akan muncul kotak dialog 2) Isi nama Target Variabel, Misalnya Mean_12_JP. Dalam latihan ini yang akan dicari adalah rataan Kota Jakarta Pusat. Lihat Gambar 5 3) Dalam menu Function Group pilih Statistical 4) Pada menu Function and Special Variabel pilih menu MEAN 5) Masukkan data yang akan dihitung rata-ratanya dengan cara double klik data hingga muncul dalam kotak Numeric Expression. Dalam latihan ini adalah data nilai bahasa Indonesia, bahasa inggris, matematika dan IPA 6) Klik menu if hingga muncul kotak dialog if (lihat Gambar 6) 7) Pada kotak dialog if pilih Include if satisfies condition 8) Masukkan data dengan cara Double klik hingga muncul dalam kotak Numeric Expression. Dalam latihan ini data nm_rayon 9) Dalam kotak Numeric Expression beri tanda sama dengan lalu ketik kota yang dipilih dengan diapit tanda sehingga menjadi nm_rayon= KOTA JAKARTA PUSAT. Penulisan harus sama dengan format penulisan datanya 22 P D S P

25 10) Klik Continue 11) Kembali ke kotak dialog Compute Variable klik OK. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 7 (Gambar 5. Langkah Menghitung Rataan Dengan If) 23 P D S P

26 (Gambar 6. Kotak Dialog If) (Gambar 7. Hasil Menghitung Rataan dengan If ) 24 P D S P

27 c. Menggabungkan data dari beberapa kolom Untuk menggabungkan data dari beberapa kolom, misal kode dengan nama sekolah, dapat dilakukan dengan cara berikut ini: 1) Pilih menu Transform lalu klik Compute Variabel 2) Isi Target Variabel, misalnya Kode_sklh (lihat Gambar 8) 3) Dalam menu Function Group pilih String, 4) Pada menu Function and Special Variabel pilih menu CONCAT 5) Masukkan data. Dalam latihan ini kode prov, kode rayon, kode sekolah, jenis uji, nama sekolah. 6) Klik menu Type and Label 7) Pada kotak dialog Type and Label pilih data STRING dan isikan width data. Pengaturan width data tergantung berapa kebutuhan karakter dari data baru yang hendak dibuat, misalnya 50, lalu klik continue. Lihat Gambar 9 8) Klik Ok. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 10 (Gambar 8. Langkah Menggabungkan Data ) 25 P D S P

28 (Gambar 9. Kotak Dialog Type & Label ) (Gambar 10. Hasil Penggabungan) 26 P D S P

29 d. Membuat data baru dengan ekspresi kondisi Data baru dapat dibuat dengan cara menyusun ekspresi kondisi sesuai dengan persyaratan data yang diinginkan. Misalnya akan membuat data jumlah peserta yang tidak lulus ujian. Data ini diperoleh dari hasil pengurangan antara jumlah peserta dengan jumlah yang lulus. Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 1) Pilih menu Transform lalu klik Compute Variabel 2) Isi Target Variabel, misalnya jm_tdk_lls. Lihat Gambar 11 3) Buatlah ekspresi kondisi dalam kotak Numeric Expression. Dalam latihan ini jm_pes - jm_lulus 4) Klik Ok. Hasilnya perhitungannya dapat dilihat pada Gambar 12 (Gambar 11. Langkah Membuat Data Baru dengan Ekspresi Kondisi ) 27 P D S P

30 (Gambar 12. Hasil Menghitung Jumlah yang Tidak Lulus Ujian) 28 P D S P

31 RECODE DATA 29 P D S P

32 Recode Data Recode Data digunakan sebagai fungsi untuk mengkelompokkan atau mengklasifikasikan data. Berikut beberapa contoh penggunaan Recode Data : Pengelompokkan Data untuk pembuatan Data Nasional = 00, Data Provinsi = 1 dan Data Kabupaten/Kota = 2. Langkah Langkah : 1. Jalankan program SPSS dan import data yang diinginkan. 2. Pada Recode Data ada 2 perintah : a. Recode Into Same Variables, maksudnya hasil perubahan akan di overwrite variabel yang direcode. b. Recode Into Different Variables, maksudnya hasil perubahan akan ditempatkan di variabel yang baru. 3. Klik Transform Compute Variables 30 P D S P

33 4. Kemudian ketikkan Target Labels = NEW_CODE dan numeric expression = 0 5. Kemudian untuk melakukan Recode Data dengan variabel yang sama, pilih menu Transform dari menu bar, kemudian pilih Recode Same Variables 31 P D S P

34 6. Pilihlah Variabel yang akan direcode, misalkan : NEW_CODE. 7. Untuk menentukan Data Provinsi, misalkan : Provinsi DKI Jakarta. Pilih IF, kemudian akan tampil kotak dialog seperti ini, kemudian pilih Include If Case Satistfies Condition. 32 P D S P

35 8. Pilih nm_prop, kemudian ketikkan : DKI (Pastikan sesuai dengan yang ada pada data), kemudian Continue. 9. Akan kembali muncul kotak dialog seperti pada langkah 8, kemudian pilih Old and New Values. Sehingga akan tampil kotak dialog seperti berikut ini, kemudian masukkan Old Value = 0 dan New Value = 1, kemudian Add. 33 P D S P

36 10. Kemudian Continue, lalu OK. 11. Sehingga akan tampil pada Data View seperti berikut. 34 P D S P

37 12. Untuk menentukan Data Kabupaten/Kota, misalkan : Kota Jakarta Selatan. Pilih Transform Recode into Same Variables. Pilih IF, kemudian akan tampil kotak dialog seperti ini, kemudian pilih Include If Case Satistfies Condition. 13. Pilih nm_rayon, kemudian ketikkan : KOTA JAKARTA SELATAN (Pastikan sesuai dengan yang ada pada data), kemudian Continue. 35 P D S P

38 14. Akan kembali muncul kotak dialog seperti pada langkah 8, kemudian pilih Old and New Values. Sehingga akan tampil kotak dialog seperti berikut ini, kemudian masukkan Old Value = 1 dan New Value = 2, kemudian Add. 15. Kemudian Continue, lalu OK. 36 P D S P

39 16. Sehingga akan tampil pada Data View seperti berikut. Untuk membuat pengelompokkan data berdasarkan Nilai Rata Rata UN 2012 dengan kriteria (Range) sebagai berikut : Kriteria 1 : Nilai UN < 5 Kriteria 2 : Nilai UN antara 5 dan 6 Kriteria 3 : Nilai UN antara 6 dan 7 Kriteria 4 : Nilai UN antara 7 dan 8 Kriteria 5 : Nilai UN > 8 Langkah Langkah : 37 P D S P

40 1. Pilih Transform Recode into Different Variables 2. Pilih Variable yang akan direcode, misalkan : MEAN_12. Pada Output Variable, Name : CODE_12, kemudian Change. 38 P D S P

41 3. Untuk menentukan Range, pilih Old and New Values. Contoh : (1) Nilai UN < Untuk menentukan Kriteria Nilai UN < 5, langkah - langkah : 1) Pada Range Lowest through value, kemudian isikan nilainya yaitu 5 (perhatikan lingkaran merah 1). 2) Nama Kriteria, pada kolom New Value ketikkan 1 sebagai Kriteria 1 (perhatikan lingkaran merah 2). 3) Pilih Add (perhatikan panah). 4. Sehingga akan kriteria akan tampil di kolom kanan (perhatikan lingkaran merah) 39 P D S P

42 5. Untuk Kriteria 2 dengan Nilai UN = 5 6, langkah langkah : 1) Pilih Range = 5 dan Trough = 6 (perhatikan lingkaran merah 1). 2) Nama Kriteria pada kolom New Value ketikkan 2 (perhatikan lingkaran merah 2). 3) Pilih Add (perhatikan panah) Lakukan kembali langkah 5 untuk membuat Kriteria 3 untuk Nilai UN = 6 7 dan Kriteria 4 dengan Nilai UN = Untuk membuat Kriteria 5 dengan nilai UN > 8, langkah langkah : 1) Pada Range Highest through value, kemudian isikan nilainya yaitu 8 (perhatikan lingkaran merah 1). 2) Nama Kriteria, pada kolom New Value ketikkan 5 sebagai Kriteria 5 (perhatikan lingkaran merah 2). 3) Pilih Add (perhatikan panah). 40 P D S P

43 Setelah semua Kriteria dibuat (perhatikan lingkaran merah), kemudian pilih Continue (perhatikan tanda panah). 41 P D S P

44 9. Muncul kotak dialog Recode into Different Variables, pilih OK. 10. Untuk menampilkan histogram, pilih Graphs Legacy Dialogs Histogram. 42 P D S P

45 11. Akan tampil kotak dialog sebagai berikut, Variable dipilih CODE_12 berdasarkan hasil recode yang sudah dilakukan sebelumnya. 12. Sehingga tampilan grafik histogramnya sebagai berikut pada Output. 43 P D S P

46 13. Untuk mengubah label, pilih Variable View. Kemudian pilih label yang akan diganti. Misalkan : CODE_12 Values, Values = 1 dan Labels = < 5 kemudian Add. Lakukan yang sama untuk Kriteria 2, 3, 4 dan Setelah semua label terisi, kemudian OK. 44 P D S P

47 15. Untuk melihat perubahan yang terjadi, Pilih Data View Value Labels (perhatikan lingkaran merah). Kemudian perubahan akan terlihat pada Variables CODE_12 (perhatiakan kotak merah). 45 P D S P

PENGENALAN APLIKASI STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS)

PENGENALAN APLIKASI STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS) MODUL 8 PENGENALAN APLIKASI STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS) Tujuan Praktikum : Mahasiswa mengenal aplikasi pengolah data statistik yaitu SPSS Mahasiswa dapat menggunakan aplikasi SPSS

Lebih terperinci

Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) dan Harvard Graphic

Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) dan Harvard Graphic Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) dan Harvard Graphic Pusat Data dan Statistik Pendidikan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia 2014 Kata Pengantar

Lebih terperinci

Pengenalan SPSS 15.0

Pengenalan SPSS 15.0 Pengenalan SPSS 15.0 1.1 Pengantar SPSS SPSS atau kepanjangan dari Statistical Product and Service Solution merupakan salah satu dari sekian banyak software statistika yang banyak digunakan oleh berbagai

Lebih terperinci

I. PENGENALAN SOFTWARE (SPSS) UNTUK ANALISIS DATA 13 Desember 2005

I. PENGENALAN SOFTWARE (SPSS) UNTUK ANALISIS DATA 13 Desember 2005 1 I. PENGENALAN SOFTWARE (SPSS) UNTUK ANALISIS DATA 13 Desember 2005 Membuat Database Untuk membuat database di SPSS, langkah pertama yang harus dilakukan adalah membuat variabel di layar tampilan variable

Lebih terperinci

Bhina Patria

Bhina Patria Entry Data Bhina Patria inparametric@yahoo.com Dalam proses entry data aturan pertama yang harus di perhatikan adalah bahwa setiap baris mewakili satu kasus atau 1 responden, sedangkan masing-masing kolom

Lebih terperinci

Menu SPSS untuk Persiapan Data

Menu SPSS untuk Persiapan Data Menu SPSS untuk Persiapan Data Konsep Menu SPSS pada prinsipnya sama dengan konsep Menu yang ada pada software aplikasi praktis lainnya, seperti Excel, Word, PowerPoint, dan sebagainya. Pada software SPSS,

Lebih terperinci

POLITEKNIK KESEHATAN SURAKARTA TAHUN

POLITEKNIK KESEHATAN SURAKARTA TAHUN MODUL PRAKTIKUM SPSS Oleh: Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM. POLITEKNIK KESEHATAN SURAKARTA TAHUN 2013 LATIHAN 1: ENTRY DATA KASUS 1 Misalnya didapatkan data seperti di bawah ini dan akan memasukkannya

Lebih terperinci

Menu-Menu SPSS untuk Persiapan Data bukan

Menu-Menu SPSS untuk Persiapan Data bukan Menu-Menu SPSS untuk Persiapan Data Konsep Menu SPSS pada prinsipnya sama dengan konsep Menu yang ada pada software aplikasi populer lainnya, seperti Excel, Word, PowerPoint, dan sebagainya. Pada software

Lebih terperinci

Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) Pusat Data dan Statistik Pendidikan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia 2014 Kata Pengantar Buku Modul Pembelajaran

Lebih terperinci

SPSS 10: Transformasi Data. Transformasi Data

SPSS 10: Transformasi Data. Transformasi Data SPSS 0: Transformasi Data Transformasi Data Transformasi data adalah suatu proses dalam merubah bentuk data. Misalnya merubah data numerik menjadi data kategorik atau merubah dari beberapa variabel yang

Lebih terperinci

PANDUAN PRAKTIKUM STATISTIKA. Disusun oleh: Dr. Ir. Sofyan, M.Agric Zulkarnain, S.Si Nova Ernida, S.Si Rahmadiansyah, S.Si

PANDUAN PRAKTIKUM STATISTIKA. Disusun oleh: Dr. Ir. Sofyan, M.Agric Zulkarnain, S.Si Nova Ernida, S.Si Rahmadiansyah, S.Si PANDUAN PRAKTIKUM STATISTIKA Disusun oleh: Dr. Ir. Sofyan, M.Agric Zulkarnain, S.Si Nova Ernida, S.Si Rahmadiansyah, S.Si FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SYIAH KUALA 2014 KATA PENGANTAR Panduan praktikum

Lebih terperinci

PENGENALAN SPSS PERTEMUAN 1-3

PENGENALAN SPSS PERTEMUAN 1-3 PERTEMUAN - PENGENALAN SPSS A. Mengaktifkan SPSS Klik Start =>Program => SPSS for Windows Setelah muncul kotak dialog pilihlah: type in data untuk memulai kerja baru Open an existing data source untuk

Lebih terperinci

1.1 Memulai SPSS SPSS Data Editor PENGENALAN SPSS. Margaretha Ohyver 1, Anita Rahayu 1, Rokhana Dwi Bekti 2

1.1 Memulai SPSS SPSS Data Editor PENGENALAN SPSS. Margaretha Ohyver 1, Anita Rahayu 1, Rokhana Dwi Bekti 2 PENGENALAN SPSS Margaretha Ohyver 1, Anita Rahayu 1, Rokhana Dwi Bekti 2 Statistical Product and Service Solution (SPSS) merupakan salah satu dari beberapa program aplikasi komputer untuk menganalisis

Lebih terperinci

BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA

BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA SPSS menyediakan fasilitas untuk melakukan analisis deskriptif data seperti uji deskriptif, validitas dan normalitas data. Uji deskriptif yang dilakukan

Lebih terperinci

STATISTIK DESKRIPTIF

STATISTIK DESKRIPTIF PERTEMUAN KE-3 STATISTIK DESKRIPTIF Ringkasan Materi: Pengukuran Deskriptif Pengukuran deskriptif pada dasarnya memaparkan secara numerik ukuran tendensi sentral, dispersi dan distribusi suatu data. Tendensi

Lebih terperinci

PENGENALAN SPSS. C. SPSS Environment. Farida Sulistyorini, S.T & Irfan Adam, S.T

PENGENALAN SPSS. C. SPSS Environment. Farida Sulistyorini, S.T & Irfan Adam, S.T PENGENALAN SPSS A. Tujuan : a. Pengenalan SPSS b. Mahasiswa mampu melakukan input data dengan SPSS c. Mahasiswa mampu mengoperasikan SPSS d. Mahasiswa mampu menyelesaikan permasalahan nyata dengan bantuan

Lebih terperinci

Gambar 8.1 Contoh Dokumen untuk Manajemen Data, Pivot Table dan Grafik

Gambar 8.1 Contoh Dokumen untuk Manajemen Data, Pivot Table dan Grafik BAB 8 MANAJEMEN DATA Jika kita bekerja dengan data yang cukup banyak, maka perlu melakukan beberapa pengaturan misalnya melakukan pemilihan data, pengurutan data dan juga pengelompokan data. Hal ini dimaksudkan

Lebih terperinci

ANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 2 ORGANISASI DAN MENGGUNAKAN DATA DALAM SPSS

ANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 2 ORGANISASI DAN MENGGUNAKAN DATA DALAM SPSS ANALISIS DATA EKSPLORATIF KELAS C2 MODUL 2 ORGANISASI DAN MENGGUNAKAN DATA DALAM SPSS Nama Nomor Tanggal Tanda tangan Praktikan Mahasiswa Kumpul Praktikan Laboran Sri Siska Wirdaniyati 12611125 31 Oktober

Lebih terperinci

Tahap pertama yang paling penting dalam mengoperasikan SPSS adalah

Tahap pertama yang paling penting dalam mengoperasikan SPSS adalah Tips for SPSS Cara Memasukkan Data, Analisis Statistik secara Deskriptif dan Transforming Data Oleh: Freddy Rangkuti Tahap pertama yang paling penting dalam mengoperasikan SPSS adalah memasukkan data dan

Lebih terperinci

Memulai SPSS dan Mengelola File

Memulai SPSS dan Mengelola File MODUL 1 Memulai SPSS dan Mengelola File A. MEMULAI SPSS Untuk memulai SPSS for Windows langkah yang harus dilakukan adalah: Klik menu Start Programs SPSS for Windows SPSS for Windows. Kemudian akan ditampilkan

Lebih terperinci

PENGENALAN SPSS & PEMBUATAN FILE DATA

PENGENALAN SPSS & PEMBUATAN FILE DATA Materi I PENGENALAN SPSS & PEMBUATAN FILE DATA STMIK KAPUTAMA BINJAI W A H Y U S. I. S O E P A R N O, S E., M. S I SPSS merupakan software pengolah data statistik dengan cara penggunaan yang mudah dipahami.

Lebih terperinci

PETUNJUK TEKNIS PENGOLAHAN DATA PSG TAHUN 2014

PETUNJUK TEKNIS PENGOLAHAN DATA PSG TAHUN 2014 PETUNJUK TEKNIS PENGOLAHAN DATA PSG TAHUN 2014 A. Pengantar 1. Gunakan aplikasi PSGENTRY.EXE untuk menginput hasil survey PSG 2. Jika sudah selesai menginput melalui PSGENTRY.EXE, maka database yang sudah

Lebih terperinci

Nomor Case Penunjuk Sel Heading Variable Kotak-kotak Variabel

Nomor Case Penunjuk Sel Heading Variable Kotak-kotak Variabel 1 MODUL 1. MEMULAI PASW DAN MENGELOLA FILE Tujuan : 1. Mengoperasikan PASW dan menjalankan menu-menu utama dalam PASW 2. Mengatur data editor yang meliputi menyimpan data, mengganti nilai data, menghapus,

Lebih terperinci

BAB-II OPERASI TABEL

BAB-II OPERASI TABEL BAB-II OPERASI TABEL 2.1. Modifikasi Tabel Terkadang Anda perlu mengatur field yang sudah ditempatkan pada tabel, kemudian suatu saat struktur tabel tersebut ingin kita rubah, misalnya mengganti field,

Lebih terperinci

II. MENDESKRIPSIKAN DATA 13 Desember 2005

II. MENDESKRIPSIKAN DATA 13 Desember 2005 II. MENDESKRIPSIKAN DATA 13 Desember 2005 1 Analisis Deskriptif Tujuan dari analisis deskritif adalah memberikan gambaran ringkas tentang suatu data. Data bisa berupa data categorical atau data non-categorical.

Lebih terperinci

MODUL 10 MENGOLAH DATABASE DENGAN EXCELL

MODUL 10 MENGOLAH DATABASE DENGAN EXCELL MODUL 10 MENGOLAH DATABASE DENGAN EXCELL Pada beberapa kesempatan,terkadang Excell juga cukup dapat digunakan sebagai media penyimpanan basis data. Untuk membuat basis data sederhana, excel membutuhkan

Lebih terperinci

TIPS dan TRIK RECODE & AUTOMATIC RECODE

TIPS dan TRIK RECODE & AUTOMATIC RECODE TIPS dan TRIK RECODE & AUTOMATIC RECODE 1. RECODE Perintah ini berfungsi untuk memberi kde ulang (recde) kepada suatu variabel berdasar kriteria tertentu. Recde bisa dilakukan: Kasus: Dalam variabel yang

Lebih terperinci

Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya

Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya BAB 2 Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya Misalnya seorang penjaga gudang mencatat berapa sak gandum keluar dari gudang selama 15 hari kerja, maka diperoleh distribusi data seperti berikut.

Lebih terperinci

TIPS dan TRIK COUNT 1. PERHITUNGAN COUNT SEDERHANA

TIPS dan TRIK COUNT 1. PERHITUNGAN COUNT SEDERHANA TIPS dan TRIK COUNT 1. PERHITUNGAN COUNT SEDERHANA Perintah atau sub menu ini berfungsi menghitung (cunt) data dengan kriteria tertentu. Kasus: Pada Data File BERAT, akan dihitung data respnden yang mempunyai

Lebih terperinci

Gambar 1. Jendela Ms. Access Pilihan: New : menu untuk membuat file basis data baru. Recent : menu untuk membuka file basis data yang sudah ada.

Gambar 1. Jendela Ms. Access Pilihan: New : menu untuk membuat file basis data baru. Recent : menu untuk membuka file basis data yang sudah ada. Mata Pelajaran : Keterampilan Komputer dan Pengelolaan Informasi Standar Kompetensi : Microsoft Office Access Kompetensi Dasar : Mengoperasikan Software Aplikasi Basis Data Kelas : XI Pertemuan 2 A. Menjalankan

Lebih terperinci

STATISTIKA DESKRIPTIF

STATISTIKA DESKRIPTIF STATISTIKA DESKRIPTIF 1 Statistika deskriptif berkaitan dengan penerapan metode statistika untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. Statistika inferensia

Lebih terperinci

MODUL 2. TABULASI DATA. TABULASI DATA Pembuatan Tabel Frekwensi. Perintah Statistik

MODUL 2. TABULASI DATA. TABULASI DATA Pembuatan Tabel Frekwensi. Perintah Statistik MODUL 2. Tujuan : 1. Membuat tabel frekwensi dan memahami perintah statistik, chart, dan format. 2. Memahami penyajian data secara numerik berupa analisis statistik deskriptif, yang menyajikan ukuran-ukuran

Lebih terperinci

Analisis Perbandingan Rata-rata: Independent-Sample T Test

Analisis Perbandingan Rata-rata: Independent-Sample T Test Analisis Perbandingan Rata-rata: Tim Pengajar 1 O digunakan untuk menguji signifikansi beda ratarata dua kelompok. Tes ini juga digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

Lebih terperinci

Slamet Lestari Jurusan Administrasi Pendidikan FIP UNY Mar Mar

Slamet Lestari Jurusan Administrasi Pendidikan FIP UNY Mar Mar Slamet Lestari Jurusan Administrasi Pendidikan FIP UNY 2012 21-Mar-12 1 Tujuan Pembelajaran: Mahasiswa mampu memahami & mengaplikasikan program SPSS (mengolah & menafsirkan data) 21-Mar-12 2 Materi Ajar

Lebih terperinci

Mengolah Data Bidang Industri

Mengolah Data Bidang Industri Mengolah Data Bidang Industri Pengolahan data dalam bidang industri menggunakan aplikasi SPSS 20 mempunyai fungsi sebagai alat bantu untuk memberikan gambaran dalam hal prediksi penjualan atau omzet perusahaan,

Lebih terperinci

12/8/2012 MODUL -10. Apa itu SPSS? Apa yang bisa dilakukan SPSS? Apa kesamaan SPSS dengan Microsoft Office Excel?

12/8/2012 MODUL -10. Apa itu SPSS? Apa yang bisa dilakukan SPSS? Apa kesamaan SPSS dengan Microsoft Office Excel? MODUL -10?? Apa itu SPSS? Apa yang bisa dilakukan SPSS? Apa kesamaan SPSS dengan Microsoft Office Excel? 1 SPSS is a software package used for conducting statistical analyses, manipulating data, and generating

Lebih terperinci

BAB 2 OPEN OFFICE.ORG WRITER TUJUAN

BAB 2 OPEN OFFICE.ORG WRITER TUJUAN 7 BAB 2 OPEN OFFICE.ORG WRITER TUJUAN 1. Mengetahui cara pembuatan Table di OpenOffice.org Writer 2. Mengetahui cara pembuatan Mail Merge di OpenOffice.org Writer TEORI PENUNJANG 2.1. Membuat Tabel Tabel

Lebih terperinci

Contoh Cara Membuat Query

Contoh Cara Membuat Query Contoh Cara Membuat Query A. Membuat database dan table dulu 1. Buatlah sebuah database dengan nama: latihan-10 2. Buatlah sebuah table yang terdiri atas kolom: a. Kode Barang b. Nama Barang c. Harga Satuan

Lebih terperinci

Database dengan Microsoft Access 2003 Membuat Query

Database dengan Microsoft Access 2003 Membuat Query Contoh Cara A. Membuat database dan table dulu 1. Buatlah sebuah database dengan nama: latihan-10 2. Buatlah sebuah table yang terdiri atas kolom: a. Kode Barang b. Nama Barang c. Harga Satuan d. Banyak

Lebih terperinci

1. Mengetahui fungsi-fungsi pada analisis data 2. Mempelajari prosedur kerja pada analisis data 3. Mengetahui hasil dari pengolahan data

1. Mengetahui fungsi-fungsi pada analisis data 2. Mempelajari prosedur kerja pada analisis data 3. Mengetahui hasil dari pengolahan data SI Perbankan HOME DAFTAR ISI 3 Obyektif 1. Mengetahui fungsi-fungsi pada analisis data 2. Mempelajari prosedur kerja pada analisis data 3. Mengetahui hasil dari pengolahan data ANALISIS DATA 3.1 Pendahuluan

Lebih terperinci

Rumus dan Fungsi I Rumus dan Fungsi

Rumus dan Fungsi I Rumus dan Fungsi Rumus dan Fungsi I 5.1. Rumus dan Fungsi Microsoft merupakan perangkat lunak spreadsheet yang diposisikan untuk mengolah angka yang mengharuskan pemakai berhadapan dengan penggunaan rumus dan fungsi untuk

Lebih terperinci

Manipulasi Data. 4.1 Mengekstrak Data

Manipulasi Data. 4.1 Mengekstrak Data HOME DAFTAR ISI 4 Manipulasi Data Obyektif Ekstrak record tertentu atau field dari file yang sedang aktif dan meng-copy hasil ekstrak tersebut ke file baru; Membuat sebuah file yang dapat digunakan secara

Lebih terperinci

SPSS FOR WINDOWS BASIC. By : Syafrizal

SPSS FOR WINDOWS BASIC. By : Syafrizal SPSS FOR WINDOWS BASIC By : Syafrizal SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah Langkah pertama

Lebih terperinci

1. MICROSOFT EXCEL Lanjutan

1. MICROSOFT EXCEL Lanjutan 1. MICROSOFT EXCEL Lanjutan SUBTOTAL Fasilitas subtotal digunakan untuk menghitung subtotal dan total data untuk setiap data berdasarkan kriteria tertentu. Sebagai contoh, pada lembar kerja berikut akan

Lebih terperinci

ISSN : Uji Chi-Square pada Statistika dan SPSS Ari Wibowo 5)

ISSN : Uji Chi-Square pada Statistika dan SPSS Ari Wibowo 5) ISSN : 1693 1173 Uji Chi-Square pada Statistika dan SPSS Ari Wibowo 5) Abstrak Uji Chi-Square digunakan untuk pengujian hipotesa terhadap beda dua proporsi atau lebih. Hasil pengujian akan menyimpulkan

Lebih terperinci

BELAJAR SPSS. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan cara menginstal terlebih dahulu software SPSS

BELAJAR SPSS. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan cara menginstal terlebih dahulu software SPSS BELAJAR SPSS SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah. Langkah pertama yang harus dilakukan

Lebih terperinci

Mengoperasikan Piranti Lunak OpenOffice.org Calc

Mengoperasikan Piranti Lunak OpenOffice.org Calc Mengoperasikan Piranti Lunak OpenOffice.org Calc A. Mengatur Format Buku Kerja 1. Buka buku kerja baru dengan mengklik ikon New pada Function Toolbar. 2. Ketik data seperti di bawah ini pada lembar pertama.

Lebih terperinci

Statistik Deskriptif untuk Data Nominal dan Ordinal

Statistik Deskriptif untuk Data Nominal dan Ordinal Statistik Deskriptif untuk Data Nominal dan Ordinal Salah satu ciri utama sehingga sebuah data harus diproses dengan metode nonparametrik adalah jika tipe data tersebut semuanya adalah data nominal atau

Lebih terperinci

BAB-3 MEMBUAT DAN MENGATUR QUERY

BAB-3 MEMBUAT DAN MENGATUR QUERY BAB-3 MEMBUAT DAN MENGATUR QUERY Query adalah sarana untuk mengatur data yang disimpan dalam tabel, sehingga hanya data-data tertentu yang akan dimunculkan dalam tabel. Secara fisik, query berupa tabel

Lebih terperinci

Microsoft Access 2007

Microsoft Access 2007 Microsoft Access 2007 Alam Santosa 2011 MENGENAL QUERY Teknik Industri Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipatiukur 114 Bandung 1 Query Query adalah permintaan untuk menampilkan informasi dari database.

Lebih terperinci

MODUL V REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS

MODUL V REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS A. TUJUAN PRAKTIKUM Dengan adanya Praktikum Statistika Industri Modul V tentang Regresi, Korelasi, Analisis Varian, Validitas dan Reliabilitas

Lebih terperinci

MODUL PELATIHAN PROGRAM MS. OFFICE WORD 2007 DISUSUN OLEH YAYASAN KURNIA

MODUL PELATIHAN PROGRAM MS. OFFICE WORD 2007 DISUSUN OLEH YAYASAN KURNIA MODUL PELATIHAN PROGRAM MS. OFFICE WORD 2007 DISUSUN OLEH YAYASAN KURNIA A. MENYALAKAN KOMPUTER Pastikan Kabel Supply terhubung ke PLN, kemudian lakukan langkah sbb: 1. Nyalakan Stabilizer 2. Nyalakan

Lebih terperinci

BAB II. Transformasi Data. Pedoman Memilih Teknik Statistik. Transformasi Data Compute Data Recode Data Tabulasi Silang Output dan Interpretasi

BAB II. Transformasi Data. Pedoman Memilih Teknik Statistik. Transformasi Data Compute Data Recode Data Tabulasi Silang Output dan Interpretasi BAB II Transformasi Data Pedoman Memilih Teknik Statistik Transformasi Data Compute Data Recode Data Tabulasi Silang Output dan Interpretasi Pedoman Memilih Teknik Statistik Teknik analisis statistik apa

Lebih terperinci

SPSS (STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS)

SPSS (STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS) SPSS SLIDE SPSS (STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS) Adalah Program Aplikasi yang memiliki kemampuan analitik statistik cukup tinggi, memproses data statistik secara cepat dan tepat, mengeluarkan

Lebih terperinci

PETUNJUK PRAKTIKUM SPSS (STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS)

PETUNJUK PRAKTIKUM SPSS (STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS) PETUNJUK PRAKTIKUM SPSS (STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS) Disusun : MARYANI SETYOWATI, MKes Progdi D III RMIK FAKULTAS KESEHATAN UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO SEMARANG 2017 Petunjuk Praktikum SPSS

Lebih terperinci

Entri dan Modifikasi Sel

Entri dan Modifikasi Sel BAB Entri dan Modifikasi Sel 6 Pada Bab ini anda akan mempelajari cara: Memasukkan teks dan angka pada spreadsheet secara manual Menyimpan file spreadsheet Menggunakan fasilitas cepat Fill Series Memotong,

Lebih terperinci

MODUL PELATIHAN AUDIT COMMAND LANGUAGE (ACL) SOFTWARE JURUSAN P.AKUNTANSI UNY 22 MEI 2015

MODUL PELATIHAN AUDIT COMMAND LANGUAGE (ACL) SOFTWARE JURUSAN P.AKUNTANSI UNY 22 MEI 2015 MODUL PELATIHAN AUDIT COMMAND LANGUAGE (ACL) SOFTWARE JURUSAN P.AKUNTANSI UNY 22 MEI 2015 ACL Membuat Proyek Baru Pengenalan ACL ACL (Audit Command Language) merupakan salah satu computer assisted audits

Lebih terperinci

BAB-I DATABASE DAN MENGENAL MICROSOFT ACCESS

BAB-I DATABASE DAN MENGENAL MICROSOFT ACCESS BAB-I DATABASE DAN MENGENAL MICROSOFT ACCESS 1.1. Sekilat tentang Database Dalam kehidupan sehari-hari, kita tidak akan pernah terlepas dari data. Misalnya saja data tentang mahasiswa, dosen, akademik,

Lebih terperinci

Aplikasi SPSS 1. 1 Lesta Karolina Sebayang S.E., M.Si

Aplikasi SPSS 1. 1 Lesta Karolina Sebayang S.E., M.Si Aplikasi SPSS 1 Tujuan 1. Mahasiswa dapat menginput data ke dalam software SPSS dalam format yang tepat 2. Mahasiswa dapat menentukan beberapa ukuran pemusatan dan penyebaran 3. Mahasiswa dapat membuat

Lebih terperinci

Modul Praktikum 4 Dasar-Dasar Teknologi Informasi dan Komunikasi

Modul Praktikum 4 Dasar-Dasar Teknologi Informasi dan Komunikasi Modul Microsoft Word 2003 (3) Bekerja dengan Tabel dan Grafik (Chart) A. Bekerja Dengan Tabel Dalam suatu dokumen kadang digunakan tabel untuk menampilkan data ataupun hasil analisis yang telah kita buat.

Lebih terperinci

KSI B ~ M.S. WULANDARI

KSI B ~ M.S. WULANDARI 1 MODUL II : QUERY Pengertian Query Query artinya pertanyaan atau penyelidikan. Dalam database, query adalah permintaan akan kumpulan data tertentu. Jenis-jenis query 1. Select query Select query digunakan

Lebih terperinci

BAB III MENGURUT DAN MENYARING DATABASE

BAB III MENGURUT DAN MENYARING DATABASE DIKTAT MATA KULIAH SOFTWARE TERAPAN II BAB III MENGURUT DAN MENYARING DATABASE IF Mengurut Database Dengan fasilitas Data Sort, data pada database dapat diurutkan secara Ascending (menaik) dari mulai yang

Lebih terperinci

Praktikum Excel_7 (DATABASE & PIVOT TABLES) Ari Wibowo 2009

Praktikum Excel_7 (DATABASE & PIVOT TABLES) Ari Wibowo 2009 Pengertian Database Database (Manajemen Data) adalah manajemen pengelolaan data model relasional, yang terdiri dari lajur kolom dan baris. Database terdiri dari Field yaitu struktur data yang merupakan

Lebih terperinci

Pengenalan Microsoft Excel 2007

Pengenalan Microsoft Excel 2007 Pengenalan Microsoft Excel 2007 Microsoft Excel merupakan perangkat lunak untuk mengolah data secara otomatis meliputi perhitungan dasar, penggunaan fungsi-fungsi, pembuatan grafik dan manajemen data.

Lebih terperinci

PENGOLAHAN DATA DENGAN SPSS

PENGOLAHAN DATA DENGAN SPSS PENGOLAHAN DATA DENGAN SPSS Untuk melakukan analisa data dengan menggunakan program SPSS, langkah awal yang harus dilakukan adalah memasukkan data dalam sheet SPSS. Ada dua jenis sheet dalam SPSS, yaitu

Lebih terperinci

Multiple Box-Plot dengan Program Minitab dan SPSS

Multiple Box-Plot dengan Program Minitab dan SPSS Multiple Box-Plot dengan Program Minitab dan SPSS Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Box plot adalah salah satu teknik yang dapat digunakan dalam mempelajari karakteristik dan distribusi data. Box plot

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KOMPARATIF (T-Test)

ANALISIS DATA KOMPARATIF (T-Test) PERTEMUAN KE-10 ANALISIS DATA KOMPARATIF (T-Test) Ringkasan Materi: Komparasi berasal dari kata comparison (Eng) yang mempunyai arti perbandingan atau pembandingan. Teknik analisis komparasi yaitu salah

Lebih terperinci

10/02/2016 MEMULAI SPSS. Langkah-Langkah : Klik Star Button Klik All Program Klik SPSS Inc Klik SPSS Statistics 17.0

10/02/2016 MEMULAI SPSS. Langkah-Langkah : Klik Star Button Klik All Program Klik SPSS Inc Klik SPSS Statistics 17.0 MEMULAI SPSS Langkah-Langkah : Klik Star Button Klik All Program Klik SPSS Inc Klik SPSS Statistics 7.0 MEMULAI SPSS 3 4 5 6 MEMULAI SPSS Run the tutorial Merupakan pilihan apaila akan menjalankan tutorial

Lebih terperinci

PROSEDUR MENGUJI DISTRIBUSI NORMAL MELALUI UJI KAI KUADRAT DI SPSS

PROSEDUR MENGUJI DISTRIBUSI NORMAL MELALUI UJI KAI KUADRAT DI SPSS PROSEDUR MENGUJI DISTRIBUSI NORMAL MELALUI UJI KAI KUADRAT DI SPSS Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM Kai-Kuadrat (Chi Square) Kai-kuadrat adalah menguji perbedaan antara data empirik (observed) dengan

Lebih terperinci

MODUL PELATIHAN SPSS

MODUL PELATIHAN SPSS MODUL PELATIHAN SPSS (Disajikan pada hari Sabtu, 6 Maret 2010 pada Acara Pelatihan SPSS Untuk Mahasiswa Jurusan Pendidikan Kimia FPMIPA UPI) Oleh : Dewi Rachmatin, S.Si., M.Si. JURUSAN PENDIDIKAN KIMIA

Lebih terperinci

GRAFIK di SPSS PERTEMUAN KE-4. Ringkasan Materi:

GRAFIK di SPSS PERTEMUAN KE-4. Ringkasan Materi: PERTEMUAN KE-4 GRAFIK di SPSS Ringkasan Materi: Dalam statistik tabel dan grafik berperan untuk pengorganisasian data sehingga apabila data tersebut disajikan ala akan menghasilkan informasi yang lebih

Lebih terperinci

Microsoft Excel. I. Pendahuluan

Microsoft Excel. I. Pendahuluan Microsoft Excel I. Pendahuluan Microsoft Excel adalah General Purpose Electronic Spreadsheet yang bekerja dibawah Sistem Operasi Windows. Microsoft Excel dapat digunakan untuk menghitung angka-angka, bekerja

Lebih terperinci

Bab 2 Entri dan Modifikasi Sel

Bab 2 Entri dan Modifikasi Sel Bab 2 Entri dan Modifikasi Sel Pada Bab ini anda akan mempelajari cara: Memasukkan teks dan angka pada spreadsheet secara manual Menyimpan file spreadsheet Menggunakan fasilitas cepat Fill Series Memotong,

Lebih terperinci

A. MAKSUD DAN TUJUAN 1. MAKSUD

A. MAKSUD DAN TUJUAN 1. MAKSUD MODUL XII MS ACCESS A. MAKSUD DAN TUJUAN 1. MAKSUD Mahasiswa mengerti menggunakan aplikasi Ms Access 2. TUJUAN!"Agar mahasiswa dapat membuat database dan table!"agar mahasiswa mengerti query dan relasi

Lebih terperinci

TABEL DATABASE TABEL - KODE BARANG TOKO INFOMART BARANG - NAMA BARANG - HARGA

TABEL DATABASE TABEL - KODE BARANG TOKO INFOMART BARANG - NAMA BARANG - HARGA TABEL Dalam pembuatan database, data yang pertama dibuat adalah tabel. Tabel merupakan kumpulan data yang tersusun menurut aturan tertentu dan merupakan komponen utama pada database. Table disusun dalam

Lebih terperinci

Mengerjakan Latihan dengan Microsoft Office Excel

Mengerjakan Latihan dengan Microsoft Office Excel P10 Mengerjakan Latihan dengan Microsoft Office Excel 10.1 TUJUAN Mahasiswa memahami dan terampil mengerjakan beberapa latihan menggunakan Microsoft Excel. 10.2 PEMBAHASAN Membuat ranking pada table Mengurutkan

Lebih terperinci

Statistik Uji Kruskal-Wallis

Statistik Uji Kruskal-Wallis Statistik Uji Kruskal-Wallis Author: Junaidi Junaidi Statistik Kruskal Wallis adalah salah satu peralatan statistika non-parametrik dalam kelompok prosedur untuk sampel independen. Prosedur ini digunakan

Lebih terperinci

Aplikasi di Bidang Politik

Aplikasi di Bidang Politik Aplikasi di Bidang Politik Pembahasan yang terangkum di dalam bab ini adalah: Aplikasi SPSS 15.0 di bidang Politik dengan menentukan statistika deskriptif menggunakan Explore. Aplikasi SPSS 15.0 di bidang

Lebih terperinci

Program Studi Pendidikan Ekonomi FE UNY

Program Studi Pendidikan Ekonomi FE UNY LEMBAR KERJA Topik: Uji Homosedastisitas Tujuan: Digunakan untuk mengetahui kesamaan varians error untuk setiap nilai X. Error = residu = e = Y Y Lawan homosedastisitas adalah heterosedastisitas. Analisis

Lebih terperinci

Bab 3 Format dan Formula

Bab 3 Format dan Formula Bab 3 Format dan Formula Pada Bab ini anda akan mempelajari cara: Format sel secara manual Format atribut dan pembatas sel Merapikan tampilan dengan format Format untuk angka-angka Memformat angka sebagai

Lebih terperinci

BAB III DESAIN PENELITIAN

BAB III DESAIN PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian BAB III DESAIN PENELITIAN Lokasi penelitian dilakukan di SMK Negeri 1 Bandung. Sampel penelitian yang digunakan sebanyak dua kelas, yaitu kelas X AP 2 dan kelas X AP 3 dengan jumlah

Lebih terperinci

Format dan Formula. Pada Bab ini anda akan mempelajari cara:

Format dan Formula. Pada Bab ini anda akan mempelajari cara: BAB Format dan Formula 7 Pada Bab ini anda akan mempelajari cara: Format sel secara manual Format atribut dan pembatas sel Merapikan tampilan dengan format Format untuk angka-angka Memformat angka sebagai

Lebih terperinci

Uji Hipotesis dengan SPSS

Uji Hipotesis dengan SPSS Uji Hipotesis dengan SPSS Atina Ahdika, S.Si, M.Si Universitas Islam Indonesia 2015 Uji Hipotesis Satu Rata-Rata Berikut adalah data banyaknya kelahiran dalam 20 hari dari suatu negara. Seorang pengamat

Lebih terperinci

BAB 4 BEKERJA DENGAN MULTIPLE FILE RECORD TYPE

BAB 4 BEKERJA DENGAN MULTIPLE FILE RECORD TYPE BAB 4 BEKERJA DENGAN MULTIPLE FILE RECORD TYPE Beberapa file mempunyai lebih dari satu type record. File data yang digunakan pada latihan latihan sebelum dalam buku latihan ini hanya mempunyai satu type

Lebih terperinci

MODUL PERKULIAHAN. Aplikasi Komputer. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

MODUL PERKULIAHAN. Aplikasi Komputer. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODUL PERKULIAHAN Aplikasi Komputer Ms. Excel 2010 Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh Mata Kuliah Ciri Universitas (MKCU) 09 Abstract Modul ini menjelaskan tentang Aplikasi Microsoft

Lebih terperinci

KSI B ~ M.S. WULANDARI

KSI B ~ M.S. WULANDARI 1 MODUL I : TABEL Microsoft Access adalah perangkat lunak database management system (DBMS). Database dalam Microsoft Access dapat terdiri atas satu atau beberapa tabel, query, form, report, makro, dan

Lebih terperinci

Lampiran 1. Langkah perhitungan Uji Validitas di SPSS.

Lampiran 1. Langkah perhitungan Uji Validitas di SPSS. 121 Lampiran 1. Langkah perhitungan Uji Validitas di SPSS. 1. Pilih program SPSS for Windows pada komputer anda. Setelah itu, pilih Cancel. 2. Pada variable view, ketik: Nomor1 (Nomor2, Nomor3,, Nomor20)

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi Sederhana

Analisis Korelasi dan Regresi Sederhana Analisis Korelasi dan Regresi Sederhana Pada minggu ini akan dipelajari : Menghitung Korelasi Melakukan Analisis Regresi Sederhana Pemeriksaan Asumsi dalam Analisis Regresi Untuk melakukan kegiatan pada

Lebih terperinci

Entry data merupakan salah satu tahap yang penting dalam mengolah data. Ketepatan, ketelitian dalam memasukkan data adalah kunci pokok membuat data

Entry data merupakan salah satu tahap yang penting dalam mengolah data. Ketepatan, ketelitian dalam memasukkan data adalah kunci pokok membuat data Entry data merupakan salah satu tahap yang penting dalam mengolah data. Ketepatan, ketelitian dalam memasukkan data adalah kunci pokok membuat data yang baik. Manfaat entry data dan database adalah memudahkan

Lebih terperinci

Kompetisi dan Produktivitas : Contoh Prosedur Mengobati Data tidak Linier dengan Pemotongan Data

Kompetisi dan Produktivitas : Contoh Prosedur Mengobati Data tidak Linier dengan Pemotongan Data Kompetisi dan Produktivitas : Contoh Prosedur Mengobati Data tidak Linier dengan Pemotongan Data Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi Universitas Gadjah Mada Abstrak Banyak cara untuk mengatasi data yang

Lebih terperinci

SOAL ULANGAN HARIAN SIMULASI digital KELAS X RPL MICROSOFT EXCEL

SOAL ULANGAN HARIAN SIMULASI digital KELAS X RPL MICROSOFT EXCEL SOAL ULANGAN HARIAN SIMULASI digital KELAS X RPL MICROSOFT EXCEL PAKET SOAL 01 1. Suatu daerah pada worksheet yang berbentuk segi empat dan merupakan tempat kumpulan beberapa sel Salah satu cara menyimpan

Lebih terperinci

3. Jumlah menu bar yang terdapat pada Microsoft Excel 2003 sebanyak. Buah a. 7 b. 8 c. 9 d Yang merupakan icon Save adalah. a. b. c. d.

3. Jumlah menu bar yang terdapat pada Microsoft Excel 2003 sebanyak. Buah a. 7 b. 8 c. 9 d Yang merupakan icon Save adalah. a. b. c. d. LATIHAN SOAL TIK KELAS 8. PAKET 1 I. Pilihan Ganda Pilihlah salah satu jawaban yang benar. 1. Pengertian dari Microsoft Excel adalah... a. Program (perangkat lunak) pengolah kata b. Program (perangkat

Lebih terperinci

Prosedur Analisis Regresi dengan Variabel Moderator Tunggal melalui SPSS

Prosedur Analisis Regresi dengan Variabel Moderator Tunggal melalui SPSS Prosedur Analisis Regresi dengan Variabel Moderator Tunggal melalui SPSS Oleh : Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM Tahun 2009 Kedekatan kontak antar individu anggota mailing list tergantung pada moderator

Lebih terperinci

MICROSOFT EXCEL. Riche Cynthia

MICROSOFT EXCEL. Riche Cynthia MICROSOFT EXCEL Riche Cynthia Mata Kuliah Dasar Komputer Tim Dosen: 1. Rudi Susilana, M.Si. 2. Riche Cynthia Johan, S.Pd., M.Si. 3. Ellina Rienovita, M.T. 1. PROSEDUR MENGAKTIFKAN MS - EXCEL 1. Klik Start,

Lebih terperinci

MODUL 6 ANALISIS CLUSTER

MODUL 6 ANALISIS CLUSTER MODUL 6 ANALISIS CLUSTER Tujuan Praktikum Pada modul 6 ini, tujuan yang hendak dicapai dalam pelaksanaan praktikum antara lain : Mahasiswa mampu mengenali karakteristik analisis cluster. Mahasiswa memahami

Lebih terperinci

Pendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random

Pendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random RANCANGAN RANDOM LENGKAP Pendahuluan RRL RRL atau Rancangan Random Lengkap merupakan rancangan di mana unit eksperimen yang dikenai perlakuan secara random dan menyeluruh lengkap untuk setiap perlakuan.

Lebih terperinci

BAB 7 BEKERJA DENGAN MULTIPLE FILE RECORD TYPE

BAB 7 BEKERJA DENGAN MULTIPLE FILE RECORD TYPE BAB 7 BEKERJA DENGAN MULTIPLE FILE RECORD TYPE 7.1 MULTIPLE FILE RECORD Beberapa file mempunyai lebih dari satu type record. File data yang digunakan pada latihan latihan sebelum dalam buku latihan ini

Lebih terperinci

MODUL VIII GRAFIK DAN SORTING DATA

MODUL VIII GRAFIK DAN SORTING DATA MODUL VIII GRAFIK DAN SORTING DATA A. MAKSUD DAN TUJUAN 1. MAKSUD Mempelajari pengurutan data dan membuat grafik 2. TUJUAN Agar mahasiswa dapat mengurutkan data dengan cepat, dan mahasiswa dapat menyajikan

Lebih terperinci

KATA PENGANTAR. Ikatlah ilmu dengan menuliskannya.

KATA PENGANTAR. Ikatlah ilmu dengan menuliskannya. KATA PENGANTAR M icrosoft Excel adalah program untuk mengolah lembar kerja yang paling populer saat ini. Dengan Excel, kita bisa membuat dan menganalisa berbagai data, menghitung dan membuat grafik. Modul

Lebih terperinci

Spesifikasi: Ukuran: 11x18 cm Tebal: 144 hlm Harga: Rp Terbit pertama: Juni 2005 Sinopsis singkat:

Spesifikasi: Ukuran: 11x18 cm Tebal: 144 hlm Harga: Rp Terbit pertama: Juni 2005 Sinopsis singkat: Spesifikasi: Ukuran: 11x18 cm Tebal: 144 hlm Harga: Rp 19.800 Terbit pertama: Juni 2005 Sinopsis singkat: Membahas teknik pembuatan aplikasi database menggunakan Microsoft Access Project 2003 dan SQL Server

Lebih terperinci