Laporan Praktikum
Pengolahan dan Analisis Data Statistika
Dengan Program SPSS
Dosen :
Sugama Maskar, S.Pd.,M.PMat.
Disusun Oleh :
Pray Cristanto (16312016)
Yudhis Tira (16312071)
PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA
UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA
I. Judul
Pengolahan data perhitungan penjualan item pada sebuah game dengan program SPSS.
II. Tujuan
1. Agar dapat mengetahui penjualan item-item yang di jual pada sebuah game dengan menggunakan Paired-Sampel Test
2. Mengetahui apakah penjualan setelah diadakannya event meningkat atau tidak. 3. As
III. Alat dan Bahan
Alat :
1. Laptop
2. Program SPSS
Bahan :
IV. Latar Belakang
Valve adalah sebuah perusahan pengembangan game yang cukup besar dan telah berdiri selama kurang lebih 14 tahun tepatnya sejak 2003. Dengan game-game yang bisa di bilang cukup
sukses di pasaran salah satunya adalah Dota 2, di Dota 2 ini sendiri terdapat lebih dari 100 hero
yang bisa di pakai oleh player, Valve pun menyediakan ribuan item yang bisa player beli di situs
penjualan item resmi mereka yaitu STEAM, pada suatu waktu Gabe Westel (CEO dari Valve) ingin
melihat apakah penjualan item-item akan meningkat setelah di adakannya Event Battlepass, dari situ kami mencoba menghitung menggunakan Program SPSS apakah penjualan item itu sendiri meningkat setelah di adakanya Event Battlepass tersebut atau tidak.
V. Dasar Teori
1. Definisi data dan jenis data
Menurut http://www.duniapelajar.com tahun 2014. Data secara umum adalah kumpulan dari fakta yang diperoleh dari penelitian. Data yang diolah akan mengahsilkan sesuatu hal baru, bisa berupa konsep, atau kejadian tertentu. Menurut beberapa ahli, data juga memiliki makna lain, tetapi esensinya adalah sama saja. Menurut Zulkiffi A.M menyatakan bahwa data merupakan suatu keterangan mengenai kenyataan, yang belum diolah dan masih berdiri sendiri juga belum terorganisasi.Menurut Slamet Riyadi mengungkapkan data adalah hasil dari adanya suatu pengamatan, dimana hasil tersebut dapat berupa angka maupun lambang. Menurut Lia Kuswayatno, mendiskripsikan data sebagi suatu kejadian yang benar terjadi di kehidupan nyata. Data ini memiliki berbagai manfaat bagi para peneliti, diantaranya adalah memberikan gambaran kepada peneliti tentang kondisi atau suatu keadaan. Misalnya kita mendapatkan data tentang keuangan suatu perusahaan, dengan begitu bisa dianalisa bagaimana keadaan perusahaan tersebut. Selain itu data juga berguna sebagai dasar pengambilan sebuah keputusan. Dengan adanya data, peneliti akan tahu masalah apa yang sedang dihadapi, sehingga dapat menentukan jalan keluar atas masalah tersebut. Menurut http://vellinstatisc.blogspot.com tahun 2010. Statistik/data merupakan poin penting dalam statistika. Ada bermacam-macam data yang dikenal dalam statistika, antara lain:
a) Data kualitatif yaitu data yang berbentuk kalimat, kata atau gambar. Contoh dari data kualitatif adalah tidak enak, enak, sangat enak.
c) Data diskrit yaitu data data yang tidak dikonsepsikan adanya nulai-nilai di antara data (bilangan) lain yang terdekat contoh banyaknya jumlah anak di suatu keluarga, jumlah rumah di suatu kampung. Misalnya juka bilangan 2 dan 3 menunjukan jumlah anak anak di keluarga A dan keluarga B, maka di antara kedua bilangan tersebut tidak ada bilangan-bilangan lain. Tidak pernah kita mengatakan bahwa jumlah anak di suatu keluarga adalah 2,4 atau 2,9.
d) Data kontinyu yaitu data yang didapat dari hasil pengukuran. Data hasil pengukuran diperoleh dari tes, kuesioner ataupun alat ukur lain yang sudah terstandar misalnya timbangan, panjang ataupun data psikologis yang lain. yang termasuk data kontinum ini adalah interval dan rasio.
e) Data didapatkan dari perhitungan dan pengukuran. Pengukuran adalah penggunaan aturan untuk menetapkan bilangan pada obyek atau peristiwa. Dengan kata lain, pengukuran memberikan nilai-nilai variabel dengan notasi bilangan. Aturan penggunaan notasi bilangan dalam pengukuran disebut dataatau tingkat pengukuran (scales of measurement).Secara lebih rinci, dalam statistik terdapat 4 data pengukuran yaitu nominal, ordinal, interval dan rasio.
f) Data nominal adalah data mengelompokkan obyek atau peristiwa dalam berbentuk kategori. Data nominal diperoleh dari pengukuran nominal yaitu suatu proses mengklasifikasian obyek-obyek yang berbeda kedalam kategori-kategori berdasarkan beberapa karakteristik tertentu.
g) Data ordinal adalah data yang menunjukkan perbedaan tingkatan subjek secara kuantitatif. Contoh :Data ini biasanya dipergunakan dalam menentukan ranking seseorang dibandingkan dengan yang lain. misalnya ranking siswa dikelas dibuat dari nilai tertinggi sampai nilai terendah. Ranking pertama dan kedua tidak memiliki jarak rentangan yang sama dengan ranking kedua dan ketiga. Contoh lain data ordinal adalah nilai mahasiswa dalam bentuk huruf, A, B, C, D dan E.
tetapi, data suhu ini tidak memiliki titik nol mutlak sehingga kita tidak bisa melakukan operasi perkalian dan pembagian. Untuk itu maka ada satu lagi data yaitu data rasio.
i) Data rasio adalah data yang bersekala rasio hampir sma dengan data interval, yakni keduanya memiliki ketiga sifat di atas (menunjukan klasifikasi dan kedudukan subjek dalam suatu kelompok, serta sifat persamaan jarak). Data rasio berbeda dari data interval karena pertama data rasio memiliki nilai mutlak nol. Data pengukuran yang memiliki nol mutlak sehingga dapat dilakukan operasi perkalian dan pembagian. Misalnya berat badan, tinggi badan, pendapatan dan lain sebagainya. untuk melakukan pengujian hipotesis, maka data yang kita miliki minimal berdata interval. jika data berdata nominal atau ordinal, data tersebut harus ditransfer dulu ke data. Contoh : perbandingan (rasio) antara skor-skor yang berdata rasio, 20 kg adalah 2 kali 10 kg, 15 m = 3 m x 5 m dan sebagainya
2. Pentingnya Pengelolahan Data Dalam Proses Pengolahan Data
Pengolahan data (data processing) adalah manipulasi data kedalam bentuk yang lebih berarti
berupa informasi, sedangkan informasi adalah hasil dari kegiatan-kegiatan pengolahan data yang
memberikan bentuk yang lebih berarti dari suatu kegiatan atau peristiwa. Manfaat pengolahan data
dalam proses pengolahan data adalah:
a. Dapat mengetahui apakah data tersebut berdistribusi normal.
b. Dapat membuat data menjadi informasi.
c. Kita dapat mengolah data secara benar.
3. Gambaran umum studi kasus untuk pengolahan data Paired sample T test
Dalam mengajar setiap guru menggunakan metode belajar yang berbeda-beda. Agar mendapatkan
hasil belajar yang memuaskan. Mengajar dan mendidik siswa bukanlah hal yang mudah, banyak guru yang
mengajar dengan menggunakan metode belajar tapi belum juga mendapatkan hasil yang memuaskan, tetapi
ada juga guru yang mengajar dengan menggunak metode belajar dan mendapatkan hasil yang memuaskan.
Di sini kami akan mencari apakah terdapat perbedaan hasil prestasi siswa saat guru mengajar dengan
menggunak metode belajar dan tidak menggunakan metode belajar. Pada studi kasus kami, hasilnya akan
dilihat dalam dua semester, semester pertama tanpa menggunakan metode belajar dan semester dua dengan
menggunakan metode belajar. Alasan pemilihan metode statistik, Karena jenis datanya rasio dan
berdistribusi normal maka uji statistik yang digunakan adalah analisis T Test Untuk 2 Sampel Berkorelasi.
Dalam hal ini variabel prestasi siswa saat tidak menggunakan metode belajar dan sesudah menggunakan
VI. Langkah Kerja
Memasukkan data kedalam program SPSS pada variabel 1 dan 2,
memberi identitas pada variabel view,
klik data view, tekan tombol printscreen (Prt Sc) pada keyword laptop,
buka dokumen word yang baru,
klik kanan atau Ctrl+V untuk memindahkan data SPSS ke halaman word.
simpan data tersebut.
VIII. Kesimpulan
Dari hasil penelitian dan pengolahan data yang telah kami teliti, dapat kami simpulkan bahwa penjualan item meningkat setelah di adakanya event tersebut, ini terbukti dari outputdata Program SPSS di atas dan dari table berikut.
IX. Daftar Pustaka
http://www.duniapelajar.com/2014/07/13/pengertian-data-menurut-para-ahli/
Sebelum Sesudah
1400 1450 1500 1550 1600 1650 1700 1750 1800
1564
1794
