SPSS FOR WINDOWS Abdul Rohman, S.E INTRODUCTION SPSS pada awalnya singkatan dari Statistical Package for the Social Sciences namun seiring dengan perkembangan pasar software ini yang semakin meluas sehingga bukan hanya paket software yang tadinya diperuntukkan bagi ilmu sosial saja tetapi menjadi Statistical Product and Service Solutions merupakan aplikasi statistik untuk mengelola dan menganalisis data untuk berbagai keperluan dengan menggunakan teknik statistik. 1
INTRODUCTION SPSS pertama dirilis pada tahun 1968, dan diciptakan oleh NORMAN NIE, seorang lulusan Fakultas Ilmu Politik dari Stanford University, yang sekarang menjadi Profesor Peneliti Fakultas Ilmu Politik di Stanford dan Profesor Emeritus Ilmu Politik di University of Chicago. INTRODUCTION Sekarang ini SPSS yang berkembang sudah berbasis Windows sehingga di kenal dengan SPSS for windows. Petama kali muncul versi windows adalah SPSS for Windows versi 6.00, hingga kini SPSS yang paling terbaru adalah SPSS 22. SPSS memilik banyak kegunaan bagi pengguna seperti peneliti pasar, peneliti kesehatan, perusahaan survei, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi pemasaran, dan sebagainya. 2
INTRODUCTION Ada beberapa teknik statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis data. Tujuan dari analisis data adalah untuk mendapatkan informasi yang relevan yang terdapat dalam data tersebut dan menggunakan hasilnya untuk memecahkan suatu masalah. Dalam pendahuluan ini, sebelum mengolah data, diperlukan pengelompokkan data terlebih dahulu agar dapat menghasilkan penelitian dengan hasil yang baik. INTRODUCTION DATA PENELITIAN Data metriks atau data kuantitatif yaitu data yang berupa angka menunjukkan jumlah atau banyaknya sesuatu unit. Data nonmetrik atau data kualitatif yaitu data yang berupa huruf, data yang dikategorisasi tetapi tidak dapat dikuantitatifkan atau dioperasikan dalam hitungan. misalnya jenis kelamin. 3
INTRODUCTION JENIS DATA Nominal Ordinal Interval Rasio INTRODUCTION JENIS DATA Data Nominal Data Nominal biasa disebut data skala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi. Contoh: Jenis pekerjaan, diklasifikasi sebagai: Pegawai negeri, diberi tanda 1, Pegawai swasta, diberi tanda 2, Wiraswasta, diberi angka 3 4
INTRODUCTION JENIS DATA Data Nominal Ciri Data Nominal: Posisi data setara. Dalam contoh tersebut, pegawai negeri tidak lebih tinggi/lebih rendah dari pegawai swasta. Tidak bisa dilakukan operasi matematika (x, +, - atau : ). Contoh, tidak mungkin 3-2=1 (Wiraswasta dikurangi pegawai swasta=pegawai negeri INTRODUCTION JENIS DATA Data Ordinal Data berskala ordinal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi, tetapi diantara data tersebut terdapat hubungan. Contoh: Kepuasan pelanggan, diklasifikasikan sebagai: Sangat puas, diberi tanda 1, Puas, diberi tanda 2, Cukup puas, diberi tanda 3, Tidak puas, diberi tanda 4, Sangat tidak puas, diberi tanda 5, 5
INTRODUCTION JENIS DATA Data Ordinal Ciri Data Ordinal: posisi data tidak setara. Dalam kasus di atas, sikap pelanggan yang sangat puas, lebih tinggi dari yang puas. Sikap pelanggan yang puas, lebih tinggi dari yang cukup puas, dst. Angka/tanda bisa dibalik dari 5 hingga 1, tergantung kesepakatan. Tidak bisa dilakukan operasi matematika. Tidak mungkin 1+2=3 (yang berarti sangat puas ditambah puas = cukup puas) INTRODUCTION JENIS DATA Data Interval Data interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, dimana jarak antar dua titik pada skala, sudah diketahui. Berbeda dengan skala ordinal, dimana jarak dua titik tidak diperhatikan (seperti berapa jarak antara puas dan tidak puas, yang sebenarnya menyangkut perasaan orang saja) Contoh: Temperatur ruangan. Bisa diukur dalam Celsius, atau Fahrenheit, dengan masing-masing punya skala sendiri. Untuk air membeku dan mendidih: Celcius pada 0 C sampai 100 C. Sakala ini jelas jaraknya, bahwa 100-0=100 Fahreinheit pada 32 F sampai 212 F. Skala ini jelas jaraknya, 212-32=180 6
INTRODUCTION JENIS DATA Data Interval Ciri Data Interval: Tidak ada kategorisasi atau pemberian kode seperti terjadi pada data nominal dan ordinal. Bisa dilakukan operasi matematika. (panas 40 derajat adalah dua kali panas dibanding 20 derajat) INTRODUCTION JENIS DATA Data Rasio Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, dimana jarak dua titik pada skala sudah diketahui, dan mempunyai titik nol yang absolut. Ini berbeda dengan skala interval, dimana tak ada titik nol mutlak/absolut. Seperti titik 0 C tentu beda dengan titik 0 F. atau pergantian tahun pada system kalender Masehi (setiap 1 Januari) berbeda dengan pergantian tahun Jawa, China dan lainnya. Sehingga tak ada tahun baru dalam artian diakui oleh semua kalender sebagai tahun baru. Contoh: Jumlah buku di kelas: Jika 5, berarti ada 5 buku. Jika 0, berarti tak ada buku (absolut 0) 7
INTRODUCTION JENIS DATA Data Rasio Ciri Data Rasio: Tak ada kategorisasi atau pemberian kode. Bisa dilakukan operasi matematika. Missal: 100 cm + 35 cm = 135 cm; 5 mangga + 2 mangga = 7 mangga. Skala pengukuran merupakan kesepakatan yang digunakan sebagai acuan untuk menentukan panjang pendeknya interval yang ada dalam alat ukur. Untuk memilih skala yang sesuai haruslah dilakukan suatu proses evaluasi. Dalam hal ini yang harus diperhatikan ada dua hal, yaitu : validitas dan reliabilitas. 8
1. Skala Likert 2. Skala Guttman 3. Semantic Defferensial 4. Rating Scale Skala Likert Dengan skala likert, maka variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi indikator variabel. Jawaban setiap item yang menggunakan skala likert mempunyai gradasi dari yang positif sampai yang negatif. Instrumen penelitian yang menggunakan skala likert dapat dibuat dalam bentuk checklist atau pilihan ganda. 9
Contoh likert bentuk checklists Pertanyaan Prosedur kerja baru akan segera diterapkan di Rumah Sakit XYZ Jawaban SS ST RG TS STS Interpretasi : SS = Sangat Setuju diberi skor 5 ST = Setuju diberi skor 4 RG = Ragu ragu diberi skor 3 TS = Tidak setuju diberi skor 2 STS = Sangat tidak setuju diberi skor 1 10
Contoh likert bentuk pilihan ganda Prosedur kerja yang baru itu akan segera diterapkan di Rumah Sakit XYZ? a. Sangat tidak setuju b. Tidak setuju c. Ragu-ragu d. Setuju e. Sangat tidak setuju Skala Guttman Skala pengukuran dengan tipe ini, akan di dapat jawaban yang tegas, yaitu ya-tidak ; benar-salah ; setuju-tidak setuju dan lain-lain. Contoh : 1. Bagaimana pendapat anda, bila orang itu menjabat pimpinan di Rumah Sakit ini? a. Setuju b. Tidak setuju 11
Semantic Defferensial Skala ini juga digunakan untuk mengukur sikap hanya bentuknya tidak pilihan ganda, tetapi tersusun dalam bentuk satu garis kontinum. Contoh : 1. Gaya kepemimpinan Direktur Rumah Sakit Bersahabat 5 4 3 2 1 tidak bersahabat Tepat janji 5 4 3 2 1 Lupa janji Bersaudara 5 4 3 2 1 Memusuhi Memberi pujian 5 4 3 2 1 Mencela Memercayai 5 4 3 2 1 mendominasi Rating Scale Dari ketiga skala pengukuran diatas (Likert, Guttman, Semantic Deferensial), data yang diperoleh semuanya adalah data kualitatif yang kemudian dikuantitatifkan. Tetapi dengan rating scale data mentah yang diperoleh berupa angka kemudian ditafsirkan dalam pengertian kualitatif. 12
Rating Scale Rating scale ini lebih fleksibel, tidak terbatas untuk pengukuran sikap saja tetapi untuk mengukur persepsi reponden terhadap fenomena lainnya, seperti skala untuk mengukur status sosial ekonomi, kelembagaan, pengetahuan, kemampuan, dan proses kegiatan lainnya. Yang penting bagi penyusun instrumen dengan rating scale adalah harus dapat mengartikan setiap angka yang diberikan pada alternatif jawaban pada setiap item instrumen. Fungsi SPSS peneliti pasar, peneliti kesehatan, perusahaan survei, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi pemasaran, dan sebagainya. Tujuan dari analisis data adalah untuk mendapatkan informasi yang relevan yang terdapat dalam data tersebut dan menggunakan hasilnya untuk memecahkan suatu masalah. Data Penelitian Data metriks atau data kuantitatif Data nonmetrik atau data kualitatif. Tipe Skala Pengukuran Skala Nominal, Skala Ordinal, Skala Internal (Jarak) dan Skala Ratio 13
10/02/2016 14