PENGENALAN SPSS PERTEMUAN 1-3

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA

STATISTIKA DESKRIPTIF

Memulai SPSS dan Mengelola File

POLITEKNIK KESEHATAN SURAKARTA TAHUN

Statistik Deskriptif untuk Data Nominal dan Ordinal

PENGENALAN APLIKASI STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS)

PENYAJIAN DATA DAN PENGOLAHAN DATA DENGAN SPSS

SPSS FOR WINDOWS BASIC. By : Syafrizal

Rancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri)

Nomor Case Penunjuk Sel Heading Variable Kotak-kotak Variabel

STATISTIK DESKRIPTIF

Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

MODUL 1 SAMPLE t-test

UJI PERSYARATAN ANALISIS DATA

Bhina Patria

MODUL PELATIHAN SPSS

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

PENGENALAN SPSS & PEMBUATAN FILE DATA

UJI NONPARAMETRIK. Gambar 6.1 Menjalankan Prosedur Nonparametrik

ANALISIS DATA KOMPARATIF (T-Test)

MATERI PERTEMUAN KE 3 EXPLORER. Buka kembali contoh soal pada pertemuan kedua minggu kemarin sbb:

Pengenalan SPSS 15.0

Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya

BAB 11 STATISTIK INDUKTIF Uji t

Aplikasi di Bidang Politik

BAB 08 ANALISIS VARIAN 8.1 ANALISIS VARIAN SATU JALAN

Tahap pertama yang paling penting dalam mengoperasikan SPSS adalah

Pengantar Pengolahan Data Statistik Menggunakan SPSS 22. Isram Rasal ST, MMSI, MSc

PETUNJUK PRAKTIKUM SPSS (STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS)

DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA

Slamet Lestari Jurusan Administrasi Pendidikan FIP UNY Mar Mar

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

Uji Perbandingan Rata-Rata

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 STATISTIK

Mengolah Data Bidang Industri

SPSS (STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS)

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

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA

UJI T SATU SAMPEL. 2. Bentuk uji hipotesis satu sisi (one sided atau one tailed test) untuk sisi atas (upper tailed) dengan hipotesis:

ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA

UJI NORMALITAS DATA DAN VARIANS. UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009

Uji Perbandingan Rata-Rata

UJI VALIDITAS KUISIONER

Menu SPSS untuk Persiapan Data

LAPORAN PRAKTIKUM 8 & 9 STATISTIKA TENTANG UJI HIPOTESIS (Z OR T) DAN UJI RERATA (STUDENT T)

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

statistik deskriptif

VI. SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)

STATISTIK DESKRIPTIF

MATERI PERTEMUAN KE 3 SABTU, 5 APRIL 2014 EXPLORER. Buka kembali contoh soal pada pertemuan kedua minggu kemarin sbb:

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

II. MENDESKRIPSIKAN DATA 13 Desember 2005

Perhitungan Uji Keseragaman & Keseragaman Data Menggunakan Excel Nama. Dicatat Oleh: Waktu Penyelesaian (detik)

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Grafik Batang Sederhana pada SPSS

LATIHAN SPSS I. A. Entri Data

Menu-Menu SPSS untuk Persiapan Data bukan

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

BAB III METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 13 Bandarlampung, mulai 22 Oktober

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

UJI ANOVA. Uji kesamaan varian. Lihat output TEST of HOMOGENEITY of VARIANCE

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 2012/2013. SMP Negeri 3 Kaloran terletak 6 KM dari pusat

MAKALAH UJI PERLUASAN MEDIAN

Dua sampel independen, tidak terikat, tidak

MEMBANGUN DATA. 4. Membuka program SPSS Cara 1: Klik start > all program > IBM SPSS Statistic > IBM SPSS Statistic 21

Crosstab dan Chi-Square: Analisis Hubungan Antarvariabel Kategorikal

HANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS

Pertemuan Ke Pengujian hipotesis mengenai rata-rata Nilai Statistik Uji. Wilayah Kritik

BAB III METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. Penelitian dilakukan di SMA Muhammadiyah I Pringsewu pada semester genap

ANOVA (analisis varians), sering disebut juga dengan uji F, mempunyai tujuan yang sama dengan uji t, yakni: o

BAB IV HASIL PENELITIAN

PRAKTIKUM 1 PENGENALAN SPSS

Yudhy Dharmawan, SKM, M. Kes. Modul Manjemen data : Manajemen data dengan SPSS

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 4.1 Deskripsi Subjek dan Pelaksanaan Penelitian Gambaran Umum Subjek penelitian

PENGOLAHAN DATA DENGAN SPSS

TUGAS 1 SPSS STUDI KASUS STATISTIK PROFESI LULUSAN UNIKOM KELAS SISTEM INFORMASI 8 MENGGUNAKAN SPSS V.22

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian eksperimen. Bentuk eksperimen yang digunakan desain eksperimen

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. tahun ajaran 2015/2016 pada bulan Oktober tahun 2015.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Definisi operasional yang dimaksud yaitu untuk menghindari kesalahan

BAB III METODE PENELITIAN

STATISTIK NONPARAMETRIK (1)

XII. SPSS RANCANGAN ACAK LENGKAP POLA BERJENJANG

Lampiran 1. Langkah Penelitian. Air Limbah dengan kadar phosphate tinggi. Pengukuran Suhu dan ph sebelum perlakuan

BAB 3 PENGOLAHAN DATA

ANALISIS REGRESI Oleh : Andi Rusdi

BAB I STATISTIK DESKRIPTIF

BAB III DESAIN PENELITIAN

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

Statistik Uji Kruskal-Wallis

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

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

Pendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random

BAB III METODE PENELITIAN. A. Model Pengembangan

Komang Suardika, S.Pd (Pendidikan Fisika, Undiksha) 2013

Ho merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test

Alpha. Item-Total Statistics Scale Variance if Item Deleted

128 LAMPIRAN - LAMPIRAN

Transkripsi:

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 mengedi data yang sudah disimpan sebelumnya Anda akan masuk pada SPSS data editor seperti gambar di samping. B. Menentukan jenis variable Setelah anda masuk SPSS data editor, pojok kiri bawah tampak ada dua menu yaitu: data view dan variable view. Pilihlah variable view sebelum melanjutkan memasukkan data. Dalam variable view memiliki kolom identitas data: a. Name : nama variable (hanya boleh satu kata) b. Type : tipe data (sesuaikan dengan data yang anda masukkan, untuk data angka gunakan numeric) c. Width : menentukan jumlah karakter atau angka yang akan tampil pada data editor. d. Decimals: menentukan jumlah angja di belakang koma e. Label : memberikan identitas variable f. : digunakan untuk memasukkan angka sebagai pengganti kode pada data Value nominal dan ordinal. g. Missing : untuk memberikan keterangan apabila data tidak ada h. Columns : memberikan ukuran lebar kolom di layar editor i. Align : menentukan letak data (rata tengah, rata kiri, rata kanan) j. Measure : menentukan jenis data yang dimasukkan, ada jenis yaitu: scale data yang memiliki acuan nilai nol, contoh tinggi anak, prestasi belajar, berat badan ordinal data yang dikelompokkan tetapi setiap kelompok memiliki nilai berbeda, contoh berat badan kurang dari kg kelompok ringan, sedang, lebih dari kg kelompok berat.

nominal data yang dikelompokkan tetapi setiap kelompok memiliki dasar yang sama, misalnya jenis kelamin, metode pembelajaran, jenis media dll. Setelah ke kolom ini diisi, dilanjutkan dengan memasukkan data ke menu editor. Isikan datanya dengan cara klik Data View yang ada di kiri bawah layar, kemudian isikan datanya untuk tiap case (variable) C. Menyimpan Data lewat Data Editor Untuk menyimpan data lakukan langkah-langkah sbb:. Klik menu File => Save As. Beri nama file NB : File yang tersimpan akan langsung berekstensi sav D. Menghapus variabel Untuk menghapus variabel lakukan langkah berikut:. Pindahkan ke Variable View dengan menekan tombol Ctrl-T. Pilih variabel yang akan dihapus dengan meng-klik nomor variabel. Tekan tombol Del E. 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 F. Transpose Data Transpose data adalah memindahkan kolom data menjadi baris dan sebaliknya. Langkah-langkah untuk transpose data adalah:. Buka file yang akan ditranspose. Pilih menu Data ; Transpose. Pindahkan satu atau beberapa variabel ke kotak Variable. Tekan OK Maka variabel yang dipindahkan akan menjadi case dan variabel yang tidak dipindahkan akan hilang.

G. Mengurutkan Data Untuk beberapa kegunaan khusus dan jika datanya banyak, maka diperlukan pengurutan data berdasarkan variabel tertentu. Hal ini dilakukan dengan perintah SORT CASES. Untuk mengurutan data dilakukan langkah berikut :. Buka file yang akan diurutkan. Pilih menu Data ; SORT CASES. Pindahkan satu atau beberapa variabel ke kotak Variable yang akan digunakan sebagai kunci. Pilih modus pengurutannya Ascending(urutan naik) atau Descending(urutan turun). Tekan OK KLASIFIKASI DAN APLIKASI DATA Universitas Binjai melakukan tes akhir semester dan diperoleh data mengenai indeks prestasi mahasiswa sebagai berikut : No Nama Ali Budi Chacha Desy Emil Faisal Ginanjar Hendra Indri Joko Kharisma Lisa Mido Nana Opick IP............... Untuk keperluan administrasi, nilai IP akan diklasifikasikan menjadi :.. : Cum Laude.. : Sangat Memuaskan

.. : Memuaskan <. : Kurang Memuaskan Langkah-langkah input data :. Masukkan data pada data editor. Definisikan variabel : Variabel Nama : IP Type : Numeric Label : Indeks Prestasi Kumulatif. Klik menu DATA, pilih DEFINE VARIABLE PROPERTIES. Muncul kotak dialog, pindahkan variabel IP dari kotak sebelah kanan ke kotak sebelah kiri (VARIABLE SCAN), setelah itu klik COUNTINUE

. Kemudian akan muncul kotak dialog yg lain. Masukkan variabel IP ke kolom LABEL

. Nilai data disusun berdasarkan urutan IP dari yang terendah sampai yang terbesar pada kolom VALUE. Sedangkan banyaknya data untuk setiap nilai terdapat pada kolom COUNT. Otomatis tanda check list akan muncul jika setiap data telah diisikan labelnya. Kemudian klik OK.. Adapun tampilan outputnya adalah : BPS Binjai melakukan survey mengenai kesejahteraan keluarga dengan mengambil sampel sebanyak responden. Dengan demikian ada variabel yang digunakan, yaitu : Gaji : Gaji setiap bulan Keluarga : Jumlah anggota keluarga Adapun data serveynya adalah : No Gaji............. Keluarga

.... Untuk menguji validitas data, ikuti langkah-;angkah berikut :. Masukkan data ke DATA EDITOR. Definisikan variabel : Variabel Nama : Gaji Label : Gaji bulanan Variabel Nama : Keluarga Label : Jumlah anggota keluarga. Klik menu ANALYZE, pilih DESCRIPTIVE STATISTICS, pilih DESCRIPTIVES.

. Akan muncul kotak dialog. Pindahkan variabel gaji dan keluarga ke kotak VARIABLE(S), selanjutnya klik OK.. Adapun hasil outputnya adalah :

Dari output di atas terlihat bahwa terdapat data yang hilang sehingga data valid ada.

FREKUENSI DATA KUALITATIF Berikut ini merupakan nama-nama mahasiswa Universitas Binjai berdasarkan jenis kelaminnya. No Nama Ali Budi Chacha Desy Emil Faisal Ginanjar Hendra Indri Joko Kharisma Lisa Mido Nana Opick Kelamin Pria Pria Wanita Wanita Pria Pria Pria Pria Wanita Pria Wanita Wanita Pria Wanita Pria Langkah-langkah yang dilakukan :. Definisikan variabelnya : Variabel Nama : Kelamin Type : String Label : Jenis Kelamin. Pada VARIABLE VIEW di kolom VALUE, masukkan untuk pria dan untuk wanita.

. Klik menu ANALYZE, ilih DESCRIPTIVE STATISTICS, pilih FREQUENCIES.. Muncul kotak dialog, pindahkan variabel kelamin ke kotak VARIABLE(s)

. Masih di kotak dialog yang sama, klik CHART kemudian pilih grafik apa yang ingin ditampilkan. Kemudian Klik FORMAT untuk memilih urutan data yang ingin anda pergunakan.. Setelah itu, klik OK dan akan otomatis ditampilkan hasil output. FREKUENSI DATA KUANTITATIF Kecepatan mahasiswa STMIK ILKOM dalam mengerjakan soal Statistik. Datanya adalah : Langkah-langkahnya : No Waktu (menit). Definisikan variabelnya : Variabel Nama : Waktu Type : Numeric Label : lamanya mengerjakan soal. Klik menu ANALYZE, pilih DESCRIPTIVE dan pilih FREQUENCIES. Muncul kotak dialog lalu pindahkan variabel waktu ke kotak VARIABLE(s). Kemudian klik CHART dan muncul kotak dialog baru, pilih HISTOGRAM dan aktifkan pilihan WITH NORMAL CURVE dan klk CONTINUE. Lalu klik OK dan muncullah outputnya.

Pertemuan STANDAR DEVIASI Sebuah lembaga survey ingin melihat rata-rata, simpangan baku, minimum dan maksimum dari penjualan minuman ringan terhadap orang konsumen. Datanya adalah sebagai berikut : Responden Penjualan Langkah-langkahnya adalah :. Defenisikan variabel pada VARIABLE VIEW : Variabel Name : Penjualan Type : Numeric Decimal : Label : Penjualan Minuman Ringan. Isi data pada DATA EDITOR. Klik menu ANALYZE, pilih DESCRIPTIVE dan pilih FREQUENCIES.. Masukkan variabel PENJUALAN ke kotak VARIABLE(s).. Klik STATISTIC pada kotak dialog, maka akan muncul kotak dialog baru dimana pada pilihan DISPERTION, check list STD. DEVIATION, VARIANCE, RANGE, MINIMUM, MAXIMUM, MEAN, MEDIAN dan MODE.

. Kemudian klik CONTINEU dan OK. EKSPLORASI DATA Manajeman perusahaan makanan ringan ingin mengetahui bagaimana distribusi penjualannya terhadap cabang yang dimiliki. Adapun datanya adalah : Cabang Penjualan

Langkah-langkahnya adalah :. Defenisikan variabel pada VARIABLE VIEW : Variabel Name : Jualan Type : Numeric Decimal : Label : Penjualan Makanan Ringan. Isi data pada DATA EDITOR. Klik menu ANALYZE, pilih DESCRIPTIVE dan pilih EXPLORE.. Masukkan variabel PENJUALAN ke kotak DEPENDENT LIST kemudian pada bagian Display check list STATISTICS.. Kemudian klik OK dan akan muncul hasilnya.

SELEKSI BERDASARKAN NILAI DATA Sekolah Tinggi Komputer & akan melakukan seleksi mahasiwa semester yang memiliki IP diatas, untuk diikutkan pada lomba PROGRAMER se Indonesia di Jakarta. Adapun data IP mahasiwanya adalah : Mahasiswa IPK.................... Langkah-langkahnya adalah :. Defenisikan variabel pada VARIABLE VIEW : Variabel Name : IPK Type : Numeric Decimal : Label : Indeks Prestasi Kumulatif. Isi data pada DATA EDITOR. Klik menu DATA, pilih SELECT CASE kemudian akan muncul kotak dialog dan pilih IF CONDITIONAL IS SATISFIED.. Klik IF dan akan muncul kembali kotak dialog yang baru, kemudian pindahkan variabel IPK ke kotak kosong disebelah kanan dan ketik tanda > secara manual maupun klik tombol-tombol dibawahnya.. Kemudian klik CONTINUE dan akan muncul hasilnya.

Akan muncul variabel baru filter_$. Data yang memenuhi kriteria (IPK >.) akan bernilai dan yang tidak memenuhi kriteria akan bernilai. Selain itu, kasus yang tidak memenuhi kriteria akan ditandai dengan garis diagonal pada kolom nomor. SELEKSI DATA SAMPEL ACAK Sampel acak digunakan apabila ukuran populasi sangat besar atau mungkin tak terhingga. Pemilihan sampel secara sembarangan tentu akan menghasilkan hasil yang tidak valid sehingga metode pengambilan sampel paling sesuai dengan keadaan yang akan diteliti. Metode Approximately Peneliti BAPEDAL hendak mengambil sampel sebanyak % dari responden penelitian tentang kualitas air minum kemasan. Adapun datanya adalah : Sampel A Kualitas Air B C D Sampel A Kualitas Air B C D

. Defenisikan variabel pada VARIABLE VIEW : Variabel Name :A Type : Numeric Decimal : Label : kualitas air merk A Variabel Name :B Type : Numeric Decimal : Label : kualitas air merk B Variabel Name :C Type : Numeric Decimal : Label : kualitas air merk C Variabel Name :D Type : Numeric Decimal : Label : kualitas air merk D. Isi data pada DATA EDITOR. Klik menu DATA, pilih SELECT CASE kemudian akan muncul kotak dialog dan pilih RANDOM SAMPLE OF CASES.. Klik SAMPLE sehingga muncul kotak dialog yang baru. Isikan persentase yang diinginkan ke kotak APPROXIMATELY dan klik CONTINUE. Setelah itu, hasilnya akan muncul. SPSS secara otomatis menyeleksi data secara acak sebanyak % dari total data. Tapi, jika anda mengulang langkah-langkah di atas, hasil yang anda peroleh tidak lah akan sama.

Metode Exactly Sampel A Kualitas Air B C D Sampel A Kualitas Air B C D. Klik menu DATA, pilih SELECT CASES, kemudian muncul kotak dialog dan pilih RANDOM SAMPLE OF CASES.. Klik SAMPLE kemudian akan muncul kotak dialog yang baru, pilih EXACTLY dan isikan kiteria kasus pada kotak disebelahnya. Kemudian CONTINUE dan OK. Sama seperti metode aproximatelly, jika anda ulang cara diatas maka hasil untuk setiap analisa tdak akan sama.

Seleksi Data Range. Klik menu DATA, pilih SELECT CASES, kemudian akan muncul kotak dialog, pilih BASED ON TIME OR CASE RANGE.. Klik kotak RANGE, akan muncul kotak dialog baru, kemudian masukkan kriteria pengujian seleksi data ke dalam kotak-kotak kosong. Kemudian CONTINUE dan OK. Kasus sampai ke akan terseleksi walaupun nilai di variabel filter_$ belum tentu bernilai. Jika anda mengulangi cara tersebut, maka hasilnya akan selalu sama.

Pertemuan - UJI KENORMALAN DATA Siswa B. Inggris,,,,,,,,, B. Indonesia,,,,,, Komputer,,,, Matematika,,,,,,,, Kita akan menguji apakah data-data di atas sudah berdistribusi normal atau belum. Adapun langkahlangkahnya adalah :. Klik menu ANALYZE, kemudian pilih DESCRIPTIVE STATISTICS dan pilih EZPLORER.. Akan muncul kotak dialog, masukkan salah satu variabel yang ingin dilihat distribusi normalnya ke kotak DEPENDENT LIST.. Klik kotak PLOTS sehingga muncul kotak dialog yang baru. Klik NONE pada boxplots, kemudian klik NORMALLY PLOTS WITH TEST, kemudian CONTINUE, kemudian OK dan akan muncul hasilnya. Pada tabel TESTS of NORMALITY kita akan memperoleh hasil apakah data tersebut berdistribusi normal atau tidak. Lihat pada kolom SIG. yang terdapat pada KOLMOGOROV SMIRNOV, jika nilai SIG nya di atas, berarti data terebut berdistribusi normal.

Jika data tidak berdistribusi normal, kita bisa menjadikannya berdistribusi normal. Adapun langkahlangkahnya adalah :. Klik menu TRANSFORM, pilih COMPUTE VARIABLE. Akan muncul kotak dialog, ketik pada kotak TARGET VARIABLE nama variabel yang anda inginkan.. Ketikkan / nama variabel pada kotak TARGET VARIABLE, kemudian klik OK.

. Muncul variabel baru, ubah decimalnya menjadi. Kemudian lakukan pengujian kenormalan data untuk variabel tersebut. Rata.................... Tests of Normality a Kolmogorov-Smirnov Statistic Rata df. Shapiro-Wilk Sig. Statistic. df. Sig.. a. Lilliefors Significance Correction Pada contoh di atas, variabel rata tidak berdistribusi normal, karena nilai sig kolmogorov smirnov nya <.. sehingga kita harus memanipulasi data tersebut agar menjadi berdistribusi normal. Tests of Normality a Kolmogorov-Smirnov Statistic olahrata. df Shapiro-Wilk Sig. a. Lilliefors Significance Correction. Statistic. df Sig..

PENGGUNAAN COMPUTE VARIABLE a. Penggunaan MEAN Dari kumpulan data di atas, kita akan mencari rata-rata nilai untuk setiap siswa. Langkah-langkahnya adalah :. Defenisikan variabel pada VARIABLE VIEW : Variabel Nama : X Type : numeric Decimal : Label : nilai B Inggris Variabel Nama : X Label : nilai B Indonesia Variabel Nama : X Label : nilai komputer Variabel Nama : X Label : nilai matematika. Klik menu TRANSFORM, kemudian pilih COMPUTE VARIABLE. Akan muncul kotak dialog, kemudian ketik mean pada kotak TARGET VARIABLE.. Kemudian cari fungsi rata-rata pada kotak FUNCTION, yaitu MEAN, kemudian pindahkan ke kotak NUMERIC EXPRESSION dengan cara mengklik tanda panahnya.. Pindahkan variabel X, X, X dan X ke dalam rumus mean pada kotak NUMERIC EXPRESSION, kemudian anda klik OK dan akan muncul hasilnya.

b. Penggunaan IF Dari kumpulan data sebelumnya, kita akan melakukan seleksi pengiriman siswa ke lomba komputer tingkat nasional dengan kriteria nilai matematika dan komputernya harus lebih besardari. Adapun langkah-langkahnya adalah :. Klik menu TRANSFORM, pilih COMPUTE, akan muncul kotak dialog baru. Ketik nama variabel LOMBA pada kotak TARGET VARIABLE. Ketik X > pada kotak NUMERIC OXPRESSION, dan klik kotak IF pada kiri bawah yang akan menampilkan kotak dialog baru.. Kemudian klik INCLUDE IF CASE SATISFIES CONDITION dan ketik X > pada kotak di bawahnya. Klik CONTINUE dan klik OK kemudian kan ditampilkan hasilnya. Pada kolom variabel lomba, yang bernilai. lolos seleksi karena kedua nilai memenuhi syarat. Yang bernilai. tidak lolos seleksi walaupun salah satu nilai memenuhi kriteria dan yang mising juga tidak lolos karena kedua nilainya tidak memenuhi syarat. c. Penggunaan COUNT Berdasarkan kumpulan data sebelumnya, dimana ada seleksi untuk ikut lomba pidato b inggris tingkat nasional khusus wanita, jika kita ingin melihat berapa yang dikirim, maka langkah-langkahnya adalah :. Klik menu TRANSFORM, pilih COUNT VALUES WITHIN CASES kemudian akan muncul kotak dialog yang baru.. Ketik nama variabel lomba pada kotak TARGET VARIABLE dan yang lolos pada kotak TARGET LABEL. Kemudian pindahkan variabel X ke kotak NUMERIC VARIABLES.

. Karena yang dikirm hanya wanita maka kita harus mendefinisikan jenis kelamin, klik kotak DEFINE VALUES kemudian akan muncul kotak dialog, ketik pada kotak VALUE dan klik ADD, kemudian CONTINUE.

. Kemudian kita akan memasukkan kriteria nilai b inggris, klik kotak IF dan akan muncul kotak dialog, klik INCLUDE IF CASE SATISFIED CONDITION, pindahkan variabel X ke kotak nya dan klik tanda > dan ketik, kemudian klik CONTINUE dan OK. Hasilnya akan ditampilkan. Akan muncul variabel baru jumlah dimana yang bernilai. merupakan siswa wanita yang lolos seleksi, yang bernilai. merupakan siswa pria yang mempunyai nilai b inggris di atas. tetapi tidak termasuk kriteria sehingga tidak lolos seleksi, dan yang missing sama sekali tidak memenuhi kriteria. D. Penggunaan ABS Sudut Sudut

. Defenisikan variabel di atas : Variabel Nama : sudut Decimal : Label : sudut rigonometri. Klik menu TRANSFORM, pilih COMPUTE VARIABLE, akan muncul kotak dialog baru.. Ketik SINUS pada kotak TARGET VARIABLE, cari fungsi SIN padakotak FUNCTIONS, pindahkan ke kotak numeric expression dan pindahkan variabel sudut ke kotak numeric expression. Setelah itu OK.. Lakukan hal yang sama untuk mencari nilai COSINUS. Nilai sinus dan cosinus di atas ada yang bernilai negatif. Untuk mengubah nilai tersebut menjadi positif semua, maka diperlukan fungsi ABS (absolut).. Klik menu TRANSFORM, pilih COMPUTE VARIABLE, akan muncul koyak dialog, ketik sinus pada kotak TARGET VARIABLE.. Cari fungsi ABS pada kotak FUNCTIONS, pindahkan ke kotak NUMERIC EXPRESSION, begitu juga dengan variabel sinus. Kemudian klik OK.. Lakukan hal yang sama untuk mencari nilai absollut dari cosinus.

Pertemuan MEMBUAT GRAFIK A. Grafik Batang (Bar Chart) Grafik batang menampilkan data kedalam gambar-gambar grafik yang berbentuk batang-batangan. Dimana tinggi batang dapat mewakili jumlah data, rata-rata data ataupun persentase kumulatif dari data tersebut. Tipe-tipe dari grafik batang adalah :. Simple Bar Chart Biasanya digunakan untuk menggambarkan keadaan dari data ataupun sekelompok data tunggal dan bisa untuk membandingkan beberapa variabel dengan nilai yang sama.. Clustered Bar Chart Digunakan untuk menggambarkan keadaan data lebih dari satu variabel kelompok.. Stacked Bar Chart Menggambarkan keadaan data dari beberapa variabel kelompok kedalam satu tampilan dengan nilai yang sama. Dengan kata lain, Stacked merupakan penggabungan tipe grafik sebelumnya.. Simple Bar Chart Responden X cukup cukup cukup cukup cukup X : penilaian produk A X : penilaian produk B X : penilaian produk C X cukup cukup cukup cukup cukup : : cukup : X cukup cukup

. Defenisikan ketiga variabel : Variabel Nama :A Type : Numeric Decimal : Label : Penilaian produk A Value : = = cukup = Variabel Nama :B Type : Numeric Decimal : Label : Penilaian produk B Value : = = cukup = Variabel Nama :C Type : Numeric Decimal : Label : Penilaian produk C Value : = = cukup =. Input dapat ke dalam data editor (data view). Klik menu GRAPH, pilih LEGACY DIALOGS dan pilih BAR. Kemudian muncul kotak dialog, pilih SIMPLE.

. Pada pilihan DATA in CHART are, pilih SUMMARIES OF SEPARATE VARIABLES. Kemudian klik DEFINE dan muncul kotak dialog baru. Pindahkan semua variabel yang ingin ditampilkan (minimal variabel) ke kotak BAR REPRESENT.. Klik kotak CHANGE SUMMARY untuk mengubah pengaturan tampilan grafik sesuai kebutuhan, dalam contoh ini pilih MEAN OF VALUE. Klik CONTINUE lalu OK.

. Clustered Bar Chart X X laki-laki laki-laki laki-laki laki-laki laki-laki laki-laki laki-laki laki-laki laki-laki laki-laki wanita wanita wanita wanita wanita wanita wanita wanita..................

wanita wanita X : gender X : jajan.. : laki-laki : wanita. Defenisikan variabel-variabel di atas : Variabel Nama : X Type : Numeric Decimal : Label : gender Value : = laki-laki = wanita Variabel Nama : X Type : Numeric Decimal : Label : jajan. Input data ke data editor (data view), klik menu GRAPH, pilih LEGACY DIALOGS dan pilih BAR. Muncul kotak dialog, pilih CLUSTERED kemudian pada pilihan DATA IN CHART ARE pilih SUMMARIES FOR GROUPS OF CASES.. Klik DEFINE sehingga memunculkan kotak dialog yang baru. Pilih variabel X (gender) dan pindahkan ke kotak CATEGORY AXIS.. Pada bagian BARS REPRESENT GROUP sesuaikan pilihannya berdasarkan kebutuhan (pada contoh ini pilih N OF CASES).. Pilih variabel X (jajan) dan pindahkan ke kotak DEFINE CLUSTER BY dan klik OK.

. Stacked Bar Chart Soal X X

X : metode diskusi X : metode ceramah. Defenisikan variabel-variabel di atas : Variabel Nama : X Type : Numeric Decimal : Label : metode diskusi Variabel Nama : X Type : Numeric Decimal : Label : metode ceramah. Masukkan data ke data editor (data view). Klik menu GRAPH, pilih LEGACY DIALOGS dan pilih BAR. Setelah muncul kotak dialog baru, pilih STACKED dan pada pilihan DATA IN CHART ARE pilih VALUES OF INDIVIDUAL CASES.. Klik DEFINE dan muncul kotak dialog yang baru. Pindahkan variabel yang ingin ditampilkan grafiknya ke kotak BAR REPRESENT (minimal harus dua variabel).. Pilih salah satu alternatif pilihan pada kotak CATEGORY LABELS dan klik OK.

B. Grafik Pie (Pie Chart) Merupakan tipe grafik yang berbentuk lingkaran dan grafik ini serig digunakan untuk menggambarkan data dan populer di masyarakat. Responden X cukup cukup cukup X cukup cukup cukup X cukup cukup

cukup cukup cukup cukup Contoh di atas sama seperti data pada contoh grafik simple bar chart.. Klik menu GRAPH, pada LEGACY DIALOGS dan pilih PIE sehingga muncul kotak dialog. Pilih SUMMARIES OF SEPARATE VARIABLES dan klik DEFINE dan muncul kotak dialog yang baru.. Pilih dan pindahkan variabel yang ingin ditampilkan ke kotak SLICES REPRESENT (minimal harus variabel). Dalam contoh ini variabel X, X dan X. Kemudian klik OK.

C. Histrogram. Klik menu GRAPH, pada LEGACY DIALOGS dan pilih HISTOGRAM sehingga muncul kotak dialog.. Pilih dan pindahkan variabel yang ingin ditampilkan ke kotak VARIABLE. Dalam contoh ini variabel X.. Jika ingin menampilkan kurva normal maka klik DISPLAY NORMAL CURVE. Kemudian klik OK.

Pertemuan ke Uji Parametrik Metode parametrik dapat dilakukan dengan persyaratan, yaitu :. Sampel berasal dari populasi berdistribusi normal. Jenis data adalah data kuantitatif. Jumlah observasi minimal berjumlah One Sample T Test Distributor rokok yang menjual rokok merek baru yang memiliki banyak keunggulan. Setelah satu bulan berlalu pemilik distributor rokok ingin mengetahui apakah rokok yang terjual pada satu bulan sudah sesuai dengan target, yaitu unit per hari. Hari Rokok Hari Rokok Hari Rokok Langkah-langkah yang perlu dilakukan :. Definisikan variabel sebagai berikut : Variabel Nama : rokok Decimal : Label : rokok terjual. Masukkan semua data jumlah rokok yang terjual pada kolom variabel rokok.. Klik menu ANALYZE, pilih COMPARE MEAN kemudian pilih ONE SAMPLE T TEST.

. Muncul kotak dialog, pindahkan variabel rokok ke kotak TEST VARIABLE(s) dan masukkan angka ke kotak TEST VALUE.. Klik OPTIONS dan muncul kotak dialog. Disini kita bisa mengatur tingkat kepercayaan dikotak CONFIDENCE INTERVAL, kemudian klik CONTINUE dan OK. One-Sample Statistics N rokok terjual Mean Std. Deviation, Std. Error Mean,, One-Sample Test Test Value = % Confidence Interval of the Difference t rokok terjual df -, Sig. (-tailed), Mean Difference -, Lower Upper -,, Dari hasil pengolahan dengan SPSS, diperoleh t hitung = -, dan sig =,. Karena t hitung < t tabel (, <,) atau sig > α (, >,) maka H diterima. Kesimpulannya H diterima karena penjualan rokok sudah mencapai target, yaitu rata-rata kotak per hari.

Mencari nilai t tabel dari SPSS Jika kita ingin menampilkan nilai t tabel berdasarkan hipotesis di atas, yaitu : hipotesis H : penjualan rokok perhari = unit H : penjualan rokok perhari unit α = %, n = menggunakan uji t langkah-langkah yang dilakukan :. klik menu TRANSFORM, pilih COMPUTE VARIABLE dan muncul kotak dialog.. Ketik t_tabel pada kotak TARGET VARIABLE, pilih invers DF pada kotak FUNCTION GROUPS dan pilih idf.t pada kotak di bawahnya.pindahkan ke kotak NUMERIC EXPRESSION.. Ganti tanda? yg pertama dengan nilai probabilitas yang ditetapkan (-α =,) dan? yang kedua dengan jumlah df (n-=). Kemudian klik OK.

Pertemuan ke Uji t Sampel Independen Sebuah lembaga konsumen ingin melihat merk pena mana yang lebih laku terjual dalam satu bulan. Hari Pena A Pena B Hari Pena A Langkah-Langkahnya :. Defenisikan variabel sebagai berikut : Variabel Nama : Pena Decimal : Label : Jumlah pena terjual Variabel Nama : Merk Decimal : Label : Merk Pena Value : (Merk A) dan (Merk B) Pena B

. Masukkan semua data jumlah pena yang terjual pada kolom variabel pena, dimulai dari data pena A dan diteruskan data pena B.. Klik menu ANALYZE, pilih COMPARE MEAN. Kemudian pilih INDEPENDENT SAMPLES T TEST.. Pada kotak dialog, pindahkan variabel pena ke kotak TEST VARIABLE(s) dan variabel merk ke kotak GROUPING VARIABLES.. Klik DEFINES GROUPS dan muncul kotak dialog, masukkan angka pada kotak pertama dan pada kotak kedua. Kemudian klik CONTINUE.. Klik OPTIONS untuk menentukan selang kepercayaan, setelah itu klik CONTINUE dan OK.

Dari data di atas terlihat bahwa ada merk pena yang terlalu dominan (lihat nilai t yang tidak signifikan <,) dan nilai F yang signifikan ( >,) yang berarti kedua merk tersebut terdapat perbedaan dalam penjualan selama satu bulan.

Uji T Sampel Berpasangan Sebuah toko ingin melihat apakah ada peningkatan penjualan sabun cuci antara sebelum dan sesudah diluncurkan produk baru. No Lama Baru