TIPS dan TRIK COUNT 1. PERHITUNGAN COUNT SEDERHANA

Transkripsi

1 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 gender Pria serta berberat badan lebih dari 80 kilgram Langkah: Letakkan pinter pada sembarang tempat pada file BERAT Menu Transfrm Cunt Tampak di layar: Pengisian: Gambar 1. Ktak Dialg Cunt Target Variable atau nama variabel baru yang akan diletakkan dalam file BERAT. Untuk keseragaman, ketik pria. Target Label; ketik Jumlah respnden Pria. Variable, karena akan dilakukan pengerjaan pada variabel gender, maka pilih variabel gender, kemudian pindahkan pada klm Variable. Pengisian lanjutan: 1

2 Tekan tmbl DEFINE VALUES, tampak di layar: Gambar 2. Ktak Dialg Cunt (2) Karena gender Pria mempunyai nilai (value) 2, maka ketik 2 pada klm Value, kemudian tekan tmbl ADD, maka nilai 1 masuk ke VALUE TO COUNT (nilai yang akan dihitung). Tekan CONTINUE untuk melanjutkan. NB: kde 1 untuk wanita dan 2 untuk pria bisa dilihat pada pembahasan mengenai pemasukan data. Untuk menulis persyaratan bbt harus diatas 80 kilgram (lihat kasus), tekan tmbl IF. Kemudian buka pilihan Include if cases satisfies cnditin, lalu ketik: Berat>80 Tekan tmbl CONTINUE untuk melanjutkan. Kemudian tekan tmbl OK hingga tampak utput sebagai berikut: Nama Berat Gender Pria 1 AMIR pria. 2 CICILIA wanita. 3 IIN wanita. 4 SUGENG pria. 5 LINA wanita. 6 AGUS pria. 7 BUDI pria LIANA wanita. 9 DIANA wanita. 2

3 10 DEDE pria. 11 HERMAN pria VERONIKA wanita. 13 FENNY wanita. 14 IWAN pria. 15 ANA wanita. Analisis: Terlihat ada variabel baru dengan nama PRIA yang memuat jumlah respnden pria yang mempunyai berat badan diatas 80 kilgram. Ternyata hanya ada dua pria yang memenuhi kriteria diatas, yaitu Budi dan Herman Perintah TRANSPOSE COUNT berguna jika akan membuat variabel baru yang bersumber pada variabel lama, seperti menghitung jumlah knsumen yang membeli 4 merk kemeja terkenal, atau menghitung respnden mana saja yang telah membaca 5 majalah dan sebagainya. Simpan utput dengan nama COUNT_0 2. PERHITUNGAN COUNT YANG LEBIH KOMPLEKS Karena cukup sering digunakan dalam praktek, berikut dijelaskan beberapa variasi penggunaan sub menu COUNT. Untuk itu, akan disajikan file lainnya, yaitu file data persnalia (telah dibuat sebelumnya) Nmr Gender bidang status didik gaji usia kerja Pria Marketing Belum Menikah SMU 138, Wanita Marketing Belum Menikah SMU 294, Pria Akuntansi Menikah Sarjana 378, Pria Akuntansi Menikah Akademi 438, Kasus 1:.. sampai dengan 60 data 3

4 Pada File data persnalia, akan dihitung data karyawan Pria yang mempunyai gaji diatas Rp ,- per bulan. Langkah: Buka file data persnalia Menu Transfrm Cunt Tampak di layar ktak dialg COUNT. Pengisian: Target Variable. Untuk keseragaman, ketik pria_700. NB: target variable harus diisi Target Label; ketik Jumlah Pria bergaji > 700. NB: target label bebas untuk diisi atau tidak. Variable. Karena akan dilakukan pengerjaan pada variabel gender, pilih variabel gender, kemudian pindahkan pada klm Variable. Pengisian lanjutan adalah untuk mendefinisikan variabel gender. Karena variabel gender berkde 0 dan 1, maka tekan tmbl DEFINE VALUES, tampak di layar: Gambar 3. Ktak Dialg Cunt (2) Karena gender Pria mempunyai nilai (value) 1, maka ketik 1 pada klm Value, kemudian tekan tmbl ADD, maka nilai 1 masuk ke VALUE TO COUNT (nilai yang akan dihitung). Tekan CONTINUE untuk melanjutkan. NB: kde 1 untuk pria dan 0 untuk wanita bisa dilihat pada (tab) VARIABLE VIEW. 4

5 Untuk menulis persyaratan bahwa gaji harus diatas Rp ,- per bulan, tekan tmbl IF. Lalu pada pilihan Include if cases satisfies cnditin, ketik: gaji>700 NB: tentu jangan diisi , karena data gaji sudah dalam ribuan Tekan tmbl CONTINUE untuk melanjutkan. Kemudian tekan tmbl OK hingga tampak utput sebagai berikut: (hanya variabel gender, gaji dan pria_700 serta 15 kasus pertama yang ditampilkan) Analisis: Gender Gaji Pria_700 1 Pria 138,00, 2 Wanita 294,00, 3 Pria 378,00, 4 Pria 438,00, 5 Wanita 690,00, 6 Wanita 462,00, 7 Wanita 510,00, 8 Pria 420,60, 9 Pria 560,00, 10 Pria 1182, Wanita 762, Wanita 834, Pria 942, Wanita 483,00, 15 Pria 735,00 1. Dan seterusnya sampai 60 data Terlihat ada tiga jenis utput yang tampak: 5

6 tanda. : berarti data tidak memenuhi syarat (if), yaitu variabel gaji dibawah 700. kasus 1 sampai 9 memperlihatkan besar gaji yang dibawah 700. Tanda 0 : berarti data memenuhi syarat, namun gender bukanlah berkde 1 (pria). Cnth data n. 11, gaji 762 (diatas 700), namun ia serang wanita (kde 0). Tanda 1 : berarti data memenuhi semua syarat, yakni gender berkde 1 (pria) dan gaji > 700. Cnth data n. 10, gaji 1182 (diatas 700), dan ia serang pria (kde 1). Terhitung kde 1 berjumlah 10 untuk variabel pria_700, yang berarti ada 10 rang karyawan pria yang bergaji diatas Rp ,- per bulan. Simpan utput diatas dengan nama COUNT_1, dimana utput tersebut berekstensi sav, karena tampilan variabel ada di file data dan bukan pada file utput. Kasus 2: Pada File data persnalia, akan dihitung data karyawan yang bekerja di bidang Umum (kde 3) dan bidang Prduksi (kde 4). NB: Disini tidak ada syarat (if) apapun. Langkah: Buka file data persnalia Menu Transfrm Cunt. Tampak di layar ktak dialg COUNT. Pengisian: Target Variable atau nama variabel baru. Ketik bidang34. Target Label. Ksngkan saja bagian ini. Variable, pilih variabel bidang, Lalu tekan tmbl DEFINE VALUES; tampak di layar ktak dialg COUNT VALUES. Disini klik muse pada bagian terbawah, yaitu Range, yang disertai tampilan.. thrugh highest. Dari variabel bidang, jumlah kde adalah 4, dimana kde Umum dan Prduksi adalah 3 dan 4. karena itu, masukkan angka 3 ke ktak thrugh highest (dari kde 3 ke kde tertinggi, atau kde 4), yang berarti SPSS akan menghitung kde 3 dan 4. kemudian tekan tmbl Add untuk memasukkan statement tersebut ke ktak sebelah kanan (VALUES TO COUNT). 6

7 Tekan tmbl CONTINUE untuk melanjutkan. Catatan: Pengisian ini bisa dilakukan juga dengan: Klik muse pada pilihan VALUE, dan isi 3, lalu klik tmbl Add, lalu isi lagi 4, klik lagi tmbl Add. Klik muse pada pilihan RANGE ( yang ada di baris keempat), lalu isikan 3 dan 4 diantara kata THROUGH. Hal ini berarti range kde adalah 3 dan 4. Klik muse pada pilihan RANGE ( yang ada di baris keempat), lalu isikan 3 dan 4 diantara kata THROUGH. Hal ini berarti range kde adalah 3 dan 4. Untuk RANGE lalu LOWEST THROUGH, pilihan ini TIDAK BISA DIISI, karena kde 3 bukanlah kde terkecil ( lwest). Pilihan ini bisa dilakukan jika akan dihitung sebagai cnth karyawan bidang marketing dan akuntansi, yang berkde 1 dan 2, dengan isian LOWEST THROUGH 2. Untuk mengganti atau menghilangkan isi di ktak VALUES TO COUNT, bisa digunakn tmbl CHANGE atau REMOVE. Abaikan bagian IF, karena tidak ada syarat apapun yang berhubungan dengan variabel selain variabel BIDANG dalam kasus ini. Kemudian tekan tmbl OK hingga tampak utput sebagai berikut: (hanya variabel bidang dan bidang34 serta 15 kasus pertama yang ditampilkan) bidang 1 Marketing 0 2 Marketing 0 3 Akuntansi 0 4 Akuntansi 0 5 Akuntansi 0 6 Akuntansi 0 7 Marketing 0 Bidang34 7

8 Analisis: 8 Akuntansi 0 9 Marketing 0 10 Prduksi 1 11 Marketing 0 12 Umum 1 13 Prduksi 1 14 Akuntansi 0 15 Akuntansi 0.. sampai 60 data Terlihat tanda 0 dan 1, dan karena tidak ada syarat, maka seluruh data bisa diisi angka 0 dan 1. Data pertama, karena bidang kerja adalah marketing, maka tidak dihitung leh SPSS, atau bertanda 0. sebaliknya data nmr 10, karena bidang adalah prduksi, yang berkde 4, maka dihitung leh SPSS dan diberi kde 1. Terhitung kde 1 berjumlah 33, yang berarti ada 33 rang karyawan yang bekerja di bidang Umum atau Prduksi. Untuk data yang banyak, bisa digunakan submenu FREQUENCIES untuk menampilkan jumlah data berkde 0 atau 1. Output diatas bisa disimpan dengan nama COUNT_2. Kasus 3: Pada File data persnalia, akan dihitung data karyawan yang: 1. Serang Wanita (kde 0) 2. Status Belum menikah (kde 1) NB: kde kedua variabel bisa dilihat di tab VARIABLE VIEW Syarat lain: usia karyawan harus diatas 25 tahun. Perhatikan disini ada tiga variabel yang akan dimasukkan, dengan satu variabel adalah untuk syarat (IF). Langkah: Buka file data persnalia 8

9 Lgika: Dari menu utama SPSS, pilih menu Transfrm. Kemudian klik muse pada pilihan Cunt. Tampak di layar ktak dialg COUNT. Pengisian: Target Variable atau nama variabel baru. Ketik gs25. Target Label. Ksngkan saja bagian ini. Variable, pilih variabel gender dan status Lalu tekan tmbl DEFINE VALUES, tampak di layar ktak dialg COUNT VALUES. Pengisian: Disini klik muse pada baris kelima, yaitu Range, yang disertai tampilan lwest thrugh. Isi ktak dengan angka 1 Kemudian tekan tmbl Add untuk memasukkan ke klm VALUES TO COUNT Perhatikan kde variabel gender dan status: Gender: kde 0 (wanita) dan 1 (pria) Status: kde 1 (belum menikah) dan 2 (telah menikah) Karena pada kasus yang akan dihitung adalah wanita (kde 0) atau status belum menikah (kde 1), dan kde terendah dari gabungan dua variabel adalah 0, maka bisa ditampilkan lwest thrugh 1, yang berarti kde terendah (lwest) sampai 1. Tekan tmbl CONTINUE untuk melanjutkan. bagian IF, klik ikn ini, dan kemudian buka bagian Include if cases satisfies cnditin, lalu ketik usia>25 tekan CONTINUE untuk kembali ke ktak dialg utama. Kemudian tekan tmbl OK hingga tampak utput sebagai berikut: (hanya variabel gender, status, usia dan gs25 serta 15 kasus pertama yang ditampilkan) Gender Status usia Gs25 1 Pria Belum Menikah 24, 2 Wanita Belum Menikah 22, 9

10 Analisis: 3 Pria Menikah 22, 4 Pria Menikah 23, 5 Wanita Belum Menikah 25, 6 Wanita Belum Menikah Wanita Belum Menikah Pria Belum Menikah Pria Menikah Pria Menikah Wanita Belum Menikah Wanita Menikah Pria Menikah Wanita Belum Menikah Pria Menikah sampai dengan 60 data Terlihat ada tiga jenis utput yang tampak: Tanda. : berarti data tidak memenuhi syarat (if), yaitu variabel usia dibawah 25. Tanda 1 : berarti data memenuhi syarat (usia > 25), gender bisa pria atau wanita (karena kdenya bisa 0 atau 1, yang tetap memenuhi syarat define value), namun status berkde 2 (menikah). Jadi ini berlaku untuk gender Pria atau wanita yang menikah. Cnth data n. 9 dan 12. Dihitung 1, karena hanya satu yang memenuhi syarat, yaitu gender. Tanda 2 : berarti data memenuhi semua syarat, yakni usia > 25, gender berkde 0 (wanita) atau 1 (pria) dan status belum menikah (kde 1). Cnth data n. 6,7,8 dan lainnya. Dihitung 2, karena 1 untuk gender pria atau wanita, ditambah 1 untuk status menikah. Secara lgika, disini tidak mungkin ada kde 0, atau data tidak terhitung, karena kde 0 berarti: usia > 25, status menikah, namun gender bukan kde 0 atau 1. karena gender hanya 2 kde, maka tidak mungkin gender tidak terpilih, jadi minimal ada 1 hitungan. 10

11 Output diatas bisa disimpan dengan nama COUNT_3. Demikian seterusnya bisa dilakukan penghitungan data dengan COUNT untuk berbagai variasi, termasuk didalamnya ingin melihat apakah ada data yang missing. 11