LAPORAN PRAKTIKUM STATISTIKA DASAR Latih

(1)

LAPORAN PRAKTIKUM

STATISTIKA DASAR

Latihan Pra UTS

Disusun Oleh :

201501072 Syukur Jaya Mendrofa

Dosen Pengampu :

Oskar Ika Adi Nugroho S.T., MT

JURUSAN SISTEM INFORMASI

SEKOLAH TINGGI ILMU KOMPUTER YOS SUDARSO

PURWOKERTO

2016

TUGAS

(2)

Langkah-langkah analisis pada SPSS 22 sebagai berikut:

a. Buka program SPSS dengan klik Start >> All Programs >> IBM SPSS Statistics >> IBM SPSS Statistics 22.

b. pada halaman SPSS 22 yang terbuka, klik Variable View, maka akan terbuka halaman

Variable View.

c. Selanjutnya buat Variabel seperti gambar dibawah

Pada kolom Values pada baris pertama, buat value 1=Pria dan 2=Wanita.

(3)

Pada kolom Gender ketik angka 1 lalu enter maka akan tampil “Pria” dan ketik angka 2 lalu enter maka akan tampil “Wanita”.

(4)

f. Maka akan tampil kotak dialog seperti gambar dibawah

(5)

h. Kemudian klik Statistics, maka akan terbuka kotak dialog seperti gambar dibawah

(6)

j. Kemudian klik Continue, maka akan kembali ke kotak dialog seperti gambar dibawah

k. Klik tombol Chart, maka tampil kotak dialog Frequencies Chart.

(7)

m. Klik OK. Maka hasil outputnya seperti gambar di bawah.

FREQUENCIES VARIABLES=Gender

/STATISTICS=MEAN MEDIAN MODE SUM SKEWNESS SESKEW KURTOSIS SEKURT /HISTOGRAM NORMAL

/ORDER=ANALYSIS.

Std. Error of Skewness .580 Kurtosis -2.308 Std. Error of Kurtosis 1.121

Sum 22

Gender

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

Valid Pria 8 53.3 53.3 53.3

Wanita 7 46.7 46.7 100.0

(8)

Penjelasan tentang hasil output SPSS: Output Statistics

 N adalah jumlah data, yang valid sebanyak 15 data, dan tidak ada data yang hilang (missing).

 Mean adalah rata-rata.

 Median adalah titik tengah.

 Mode atau modus data, yaitu nilai yang paling sering keluar yaitu 1 = Pria.

 Skewness, yaitu ukuran distribusi data.untuk mengetahui apakah data terdistribusi dengan normal atau tidak maka dihitung rasio skewness dengan perhitungan skewness/standar error of skewness atau 0,149/0,580 = 0,257. Kriteria yang digunakan, yaitu jika rasio skewness antara – 2 sampai 2, maka distribusi data normal. Dalam hal ini data berdistribusi normal.

 Kurtosis, sama halnya dengan Skewness, kurtosis juga digunakan untuk mengukur distribusi data. Untuk mengetahui apakah data terdistribusi dengan normal atau tidak, maka dihitung rasio kurtosis dengan perhitungan kurtosis/standard error of kurtosis atau -2,308/1.121 = 2,0. . Kriteria yang digunakan, yaitu jika rasio kurtosis antara – 2 sampai 2, maka distribusi data normal. Dalam hal ini data berdistribusi normal.

Output “Gender”

(9)

Output “Histogram”

Dari gambar histogram dapat dilihat bahwa grafik membentuk seperti gunung atau lonceng, sehingga dapat dikatakan data terdistribusi normal.

ANALISIS EKSPLORASI

Analisis eksplorasi (Explore) digunakan untuk menggambarkan tentang statistika data yang lebih mendalam dan untuk melakukan uji normalitas. Dalam analisis eksplorasi didapatkan berbagai informasi statistik data seperti nilai rata-rata, minimum, maksimum, standar deviasi, varian, jumlah data, dan sebagainya.

TUGAS

2. Memasukkan data dibawah ke dalam SPSS

a. Buka program SPSS dengan klik Start >> All Programs >> IBM SPSS Statistics >> IBM SPSS Statistics 22.

Variable View.

(10)

Pada kolom Values pada baris pertama, buat value 1=Pria dan 2=Wanita.

d. Jika sudah masuk ke halaman Data View dengan klik Data View, maka akan terbuka halaman Data View. Selanjutnya, isikan data seperti gambar berikut:

Pada kolom Gender ketik angka 1 lalu enter maka akan tampil “Pria” dan ketik angka 2 lalu enter maka akan tampil “Wanita”.

(11)

f. Selanjutnya akan terbuka kotak dialog Explore.

g. Masukkan variabel kemampuan ke kotak dependent List, dan variabel Gender ke kotak Factor List. Kemudian klik tombol Plots, maka akan terbuka Kotak dialog seperti pada gambar dibawah:

(12)

Gender

Descriptives

Gender Statistic Std. Error

Kemampuan Representasi

Pria Mean 80.00 3.257

95% Confidence Interval for Mean

Lower Bound 72.30

Upper Bound 87.70

5% Trimmed Mean 80.22

Median 84.00

Wanita Mean 78.29 3.570

Lower Bound 69.55

Upper Bound 87.02

Median 80.00

N Percent N Percent N Percent

Kemampuan Representasi

Pria 8 100.0% 0 0.0% 8 100.0%

(13)

Tests of Normality

Gender

Kolmogorov-Smirnova _Shapiro-Wilk

Statistic df Sig. Statistic df Sig.

Kemampuan Representasi Pria .253 8 .142 .874 8 .163

Wanita .156 7 .200* _.956 ₇ _.782

*. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction

Penjelasan tentang hasil output SPSS: Output Case Processing Summary

Untuk data kemampuan representasi Pria data yang valid adalah 8 dan tidak ada data yang hilang (missing), sedangkan Untuk data kemampuan representasi Wanita data yang valid adalah 7 dan tidak ada data yang hilang (missing).

Output Descriptives

Berikut akan dicontohkan pembahasan untuk variabel Kemampuan Representasi pada responden Pria.

 Mean adalah rata-rata, untuk rata-rata kemampuan representasi pria adalah 80.00.

 Standard error, yaitu standard kesalahan untuk populasi yang diperkirakan dari sampel dengan menggunakan ukuran rata-rata. Nilai sebesar 3.257.

 Lower Bound, yaitu batas bawah sebesar 72.30 dan Upper Bound, yaitu batas atas sebesar 87.70.

 5 % Trimmed Mean, yaitu nilai rata-rata setelah adanya pemotongan data terkecil 5% dan terbesar 5%, hali ini untuk menghilangkan data yang menyimpang karena jauh dari rata-rata. Nilai sebesar 80.22.

 Median adalah titik tengah, yaitu semua data diurutkan dan dibagi dua sama besar. Nilai median adalah 84.00.

 Variance, yaitu varian data yang didapat dari kelipatan standar deviasi, nilai sebesar 84.857.

 Std Deviation, yaitu ukuran penyebaran data dari rata-ratanya. Nilai sebesar 9.212.

 Minimum adalah nilai terendah, nilai sebesar 66.

 Maximum adalah nilai terbesar, nilai sebesar 90.

 Range adalah jarak data, yaitu data maximum dikurangi data minimum. Nilai sebesar 24.

 Interquartile Range, yaitu selisih antara nilai persentil yang ke-25 dan 75. Nilai sebesar 17.

 Skewness, yaitu ukuran distribusi data.untuk mengetahui apakah data terdistribusi dengan normal atau tidak maka dihitung rasio skewness dengan perhitungan skewness/standar error of skewness atau -0,579/0,752 = -0,768. Kriteria yang digunakan, yaitu jika rasio skewness antara – 2 sampai 2, maka distribusi data normal. Dalam hal ini data berdistribusi normal.

(14)

rasio kurtosis dengan perhitungan kurtosis/standard error of kurtosis atau -1.633/1.481 = -0,001. . Kriteria yang digunakan, yaitu jika rasio kurtosis antara – 2 sampai 2, maka distribusi data normal. Dalam hal ini data berdistribusi normal.

Output Tests of Normality

Untuk melakukan analisis parametric seperti independent sample t test, korelasi pearson, dan sebagainya mensyaratkan bahwa data harus berdistribusi normal. Tes normalitas menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov, kriteria pengujian yaitu:

 Signifikansi > 0,05 maka data berdistribusi normal.

 Signifikansi < 0,05 maka data tidak berdistribusi secara normal.

Pada data kemampuan representasi pada pria dan wanita, nilai signifikansi semuanya diatas 0,05 (0.02>0.14), kedua data dinyatakan berdistribusi normal.

TUGAS

Keterangan Kolom Gender 1= Laki-Laki dan 2=Perempuan. Keterangan Kolom Masa_Kerja 1=1-10th_{, 2=11-20}th_{, 3= 21-30}th_.

(15)

a. Buka program SPSS dengan klik Start >> All Programs >> IBM SPSS Statistics >> IBM SPSS Statistics 22.

Variable View.

c. Selanjutnya buat Variabel seperti gambar dibawah

d. Pada kolom Values baris pertama buatlah value 1= Laki-Laki dan value 2=Perempuan. e. Pada kolom Values baris kedua buatlah value 1=1-10th_{, value 2=11-20}th_{dan value 3= 21-30}th. f. Pada kolom Values baris ketiga buatlah value 1=SD, value 2=SMP, value 3=SMA, value

4=SARJANA dan value 5=MAGISTER.

g. Kemudian klik data View, selanjutnya isikan data seperti gambar input dibawah.

(16)

Maka tampilan data viewnya akan tampil seperti gambar berikut

(17)

j. Maka akan tampil

k. Isikan Syntax Editor tersebut seperti tampilan gambar dibawah

(18)

l. Maka outputnya otomatis keluar seperti berikut

(19)

FREQUENCIES VARIABLES=Kinerja_Pegawai /HISTOGRAM NORMAL

/ORDER=ANALYSIS

Frequencies

Notes

Output Created 19-APR-2016 22:42:29 Comments

Input Data D:\SEMESTER II\TUGAS SEMESTER II\STATISTIKA

Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.

Cases Used Statistics are based on all cases with valid data.

Syntax FREQUENCIES

VARIABLES=Kinerja_Pegawai /HISTOGRAM NORMAL /ORDER=ANALYSIS

Resources Processor Time 00:00:00.50

(20)

Statistics

Kinerja Pegawai

N Valid 15

Missing 0

Kinerja Pegawai

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative

Total 15 100.0 100.0

(21)

/TABLES=Gender BY Masa_Kerja BY Pendidikan /FORMAT=AVALUE TABLES

/CELLS=COUNT.

Crosstabs

Notes

Output Created 19-APR-2016 22:42:30 Comments

Input Data D:\SEMESTER II\TUGAS SEMESTER II\STATISTIKA DASAR\18apr20152.sav

Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.

Cases Used Statistics for each table are based on all the cases with valid data in the specified range(s) for all variables in each table.

Syntax CROSSTABS

/TABLES=Gender BY Masa_Kerja BY Pendidikan

/FORMAT=AVALUE TABLES /CELLS=COUNT.

Elapsed Time 00:00:00.06

Gender * Masa Kerja *

(22)

Gender * Masa Kerja * Pendidikan Crosstabulation

Count

Pendidikan

Masa Kerja

Total 1 -10th 11-20th 21-30th

SD Gender Perempuan 1 1 2

Total 1 1 2

SMP Gender Laki-laki 0 1 1

Perempuan 1 0 1

Total 1 1 2

SMA Gender Laki-laki 1 1 2

Perempuan 1 2 3

Total 2 3 5

SARJANA Gender Laki-laki 1 2 3

Total 1 2 3

MAGISTER Gender Laki-laki 1 0 1

Perempuan 1 1 2

Total 2 1 3

Total Gender Laki-laki 1 2 4 7

Perempuan 1 3 4 8

Total 2 5 8 15

(23)

Kemudian akan terbuka kotak dialog Explore.

Kinerja pegawai masukkan ke kotak Dependent List, Gender masukkan ke kotak Factor list. Kemudian klik plots maka akan muncul

Centang Stem-and-leaf dan Normality Plots with test, klik continue Kemudian klik OK maka outputnya akan tampil seperti berikut.

EXAMINE VARIABLES=Kinerja_Pegawai BY Gender /PLOT BOXPLOT STEMLEAF NPPLOT

/COMPARE GROUPS

/STATISTICS DESCRIPTIVES /CINTERVAL 95

/MISSING LISTWISE /NOTOTAL.

(24)

Notes

Output Created 19-APR-2016 23:34:15

Comments

Input Data D:\SEMESTER II\TUGAS SEMESTER II\STATISTIKA DASAR\18apr20152.sav Active Dataset DataSet1

Filter <none> Weight <none> Split File <none>

N of Rows in Working Data File 15 Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values for dependent

variables are treated as missing. Cases Used Statistics are based on cases with no

missing values for any dependent variable or factor used.

Syntax EXAMINE VARIABLES=Kinerja_Pegawai BY Gender

/PLOT BOXPLOT STEMLEAF NPPLOT /COMPARE GROUPS

/STATISTICS DESCRIPTIVES /CINTERVAL 95

/MISSING LISTWISE /NOTOTAL.

Elapsed Time 00:00:01.33

Kinerja Pegawai Laki-laki 7 100.0% 0 0.0% 7 100.0%

(25)

Descriptives

Gender Statistic Std. Error

Kinerja Pegawai Laki-laki Mean 83.57 3.373

Lower Bound 75.32

Upper Bound 91.82

Median 87.00

Perempuan Mean 78.13 2.695

Lower Bound 71.75

Upper Bound 84.50

Median 80.00

(26)

Statistic df Sig. Statistic df Sig.

Kinerja Pegawai Laki-laki .231 7 .200* _.855 ₇ _.137

Perempuan .296 8 .038 .851 8 .098

*. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction

Kinerja Pegawai Stem-and-Leaf Plots

Kinerja Pegawai Stem-and-Leaf Plot for Gender= Laki-laki

(27)

(28)

(29)