Cara Mengolah Data Statistik Deskriptif Menggunakan SPSS

Cara Olah Data Statistik Deskriptif 

---

Statistik deskriptif secara umumnya dapat kita artikan sebagai suatu bentuk penggambaran data tertentu, lalu mencari tahu bagaimana karakteristik dari data tersebut. Data-data yang dimaksud misalnya, data sensus penduduk, survey pasar, survey jumlah tenaga kerja, dan sebagainya. Data tersebut tentu saja sangat banyak, karena itu bentuknya tidak terstruktur dan rapi. Lagi pula data tersebut juga masih dalam bentuk mentah, sehingga belum dapat disajikan dalam bentuk 'informasi'.

Maka dari itu, perlu sekiranya kita mengolah data tersebut terlebih dahulu agar dapat menjadi sebuah informasi yang baik. Ketika data tersebut telah tersaji dalam bentuk informasi, maka setelahnya barulah pengambil keputusan dan pengguna informasi tersebut dapat menggunakannya untuk berbagai keperluan.

Dalam mengolah data, kita akan melalui beberapa langkah-langkah atau prosedur, yang dinamakan dengan statistik deskriptif. Dengan menggunakan metode statistik deskriptif ini, kita dapat mengetahui klasifikasi data, kecenderungan pemusatan, dispersi dan lainnya. Output data tersebut juga dapat disajikan dalam bentuk grafik.

Metode deskriptif ini berhubungan dengan pengukuran seperti mean, modus, standar deviasi, kuartil, persentil dan varians. Untuk lebih memahami deskriptif data tersebut, berikut cara yang dapat anda lakukan, simaklah dengan baik.

1. Mengumpulkan data

Tentu saja terlebih dahulu kita harus mempunyai data yang akan di olah dengan statistik deskriptif tersebut. Namun, karena ini hanyalah latihan, anggaplah kita telah memiliki data, sebagai contoh adalah data pendapatan penduduk/kepala keluarga dalam 1 bulan terakhir. Berikut analisis data mentah tersebut.

no	Revenue
1	Rp 3000
2	Rp 4000
3	Rp 5000
4	Rp 6000
5	Rp 7000
6	Rp 8000
7	Rp 9000

keterangan:
No=  kepala keluarga yang ke (Sebagai pengganti nama). Contoh: 1=keluarga budi
Revenue= Pendapatan

2. Buka program SPSS data editor

langkah-langkah yang dapat anda lakukan adalah mulai membuat lembar kerja baru dengan cara pilih Menu File > New > Data.
Setelah itu, ganti sheet "data view" dengan variabel view. Apabila sudah terbuka, maka tidak perlu diganti lagi.

3. Mendefinisikan data pada Sheet "variabel View"

Variabel yang akan didefinisikan adalah Revenue. Maka, pada bagian sheet "variabel view", silahkan isi dengan Revenue. perhatikan gambar di bawah ini.
Untuk penjelasan masing-masing variabel pada sheet 'variabel view' sudah dijelaskan pada bagian sebelumnya.

keterangan:

• name: isi dengan revenue
• type:pilih numeric
• widht: isi 8 (default seting)
• decimals: isi 2
• label: boleh diabaikan (tidak berpengaruh terhadap hasil)
• values: abaikan saja
• missing: pilih none
• columns: isi 8 (default setting)
• align: pilih saja right (rata kanan)
• measure: pilih scale (type data numeric)

4. Input data pada Sheet "Data View"

dari sheet variabel view, sekarang ganti dengan sheet data view. pada sheet data view tersebut, silahkan tuliskan semua data pendapatan penduduk pada nomor 1, di atas. Perhatikan gambar dibawah ini.

5. Menyimpan data

biasakan untuk menyimpan data terlebih dahulu setelah anda selesai input data di SPSS data editot. Langkah-langkahnya mulai dari file > save as > isi nama file > save.

6. Pilih Menu Analyze, Descriptive Statistics, Frequencies...

Selanjutnya, pada bagian menu bar, pilih Analyze, lalu Descriptive Statistics, terakhir Frequencies... Perhatikan gambar di bawah ini.

hingga akhirnya akan muncul gambar seperti dibawah ini. Jangan lupa, terlebih dahulu harus memindahkan variabel, klik tanda panah.

7. Sekarang klik 'Statistics'

Setelah anda klik pilihan "Statistics, maka akan muncul gambar seperti berikut. Silahkan centang bagian yang tujuk, seperti gambar dibawah ini.

keterangan:

• Pada bagian percentile values, centang Quartiles dan Percentile(s).
• Lalu isikan nilai 10 pada kolom di sebelah percentile(s), lalu klik add.
• Lalu isikan kembali nilai 90 pada kolom tersebut, lalu klik add kembali.
• Pada bagian dispersion, centak semua pilihan yang ada.
• Pada bagian central tendency, centang semua pilihan yang ada.
• Pada bagian distribution, centang semua pilihan yang ada.

8. Setelah selesai, Klik Continue.

Setelah selesai melakukan pengaturan seperti diatas, lalu klik "Continue".

9. Lalu klik 'Chart'

Setelah itu akan muncul gambar seperti dibawah ini. Pilihlah hostogram. lalu klik Continue.

10. Setelah itu klik 'Format'

maka akan muncul gambar seperti dibawah ini. Pilih 'Ascending Value'. Lalu klik continue.

11. Klik ok

Langkah terakhir adalah klik ok pada laman frekuensi awal tadi untuk melihat hasil (output) data statistik deskripti yang telah diolah menggunakan SPSS.

12. Menganalisis Output Statistik Deskriptif

Setelah melakukan langkah-langkah di atas, maka output statistik deskriptif dari data yang telah di input akan keluar dalam bentuk jendela baru. Output tersebut terdiri dari beberapa bagian.

A. Bagian Statistics

Pada bagian pertama terlihat output 'Statistics' seperti berikut.

Berdasarkan data output statistic tersebut, Berikut analisisnya.

1. N atau jumlah data yang valid adalah 7, sedangkan data yang hilang adalah nol.
2. Mean atau rata-rata prosentase revenue (pendapatan) adalah Rp 6.000 dengan standar error of mean adalah 816,49658.
3. Median atau titik tengah data, jika semua data diurutkan dan dibagi dua sama besar adalah Rp 6000.
4. Standar deviasi adalah 2160,24690 dan varians 4666666,667. Standar deviasi digunakan untuk menilai dispersi rata-rata dari sampel.
5. Ukuran skewness adalah 0. Untuk penilaian nilai tersebut diubah ke angka rasio.
6. Rasio skewness adalah nilai skewness/standar error skewness. Jika rasio skewness berkisar antara -2 sampai +2, maka distribusi data adalah normal. Dalam latihan ini rasio skewness adalah 0/0,794=0. Maka dapat disimpulkan bahwa distribusi data adalah normal.
7. Ukuran kurtosis adalah -1,2 dengan penilaiannya diubah ke angka rasio.
8. Rasio kurtosis adalah nilai kurtosis dibagi standar error kurtosis. Jika rasio kurtosis berkisar antara -2 sampai +2, maka distribusi data adalah normal. Dalam latihan ini rasio kurtosis adalah -1,2/1,587=-0,7561436673, Sehingga distribusi data adalah normal.
9. Data minimum adalah Rp 3.000 dan data maksimu adalah Rp 9.000.
10. Range atau selisih antara data maksimum dengan data minimum adalah Rp 6.000.

Sedangkan untuk Percentille atau angka persentil, yaitu:

1. Rata-rata revenue 10% sampel dibawah Rp 3.000
2. Rata-rata revenue 25% sampel dibawah Rp 4.000
3. Rata-rata revenue 50% sampel dibawah Rp 6.000
4. Rata-rata revenue 75% sampel dibawah Rp 8.000

2. Bagian Revenue

Pada output bagian kedua, terlihat tampilan output dalam bentuk tabel frekuensi dibawah ini.

Berdasarkan data output tersebut, berikut analisisnya.

• Pada baris 1, kepala keluarga yang memiliki pendapatan Rp 3.000/bulan adalah 1 atau 14,3 daru seluruh sampel yang ada.
• Pada baris 2, kepala keluarga yang memiliki pendapatan Rp 4.000/bulan adalah 1 atau 14,3 daru seluruh sampel yang ada.
• Pada baris 3, kepala keluarga yang memiliki pendapatan Rp 5.000/bulan adalah 1 atau 14,3 daru seluruh sampel yang ada.
• Pada baris 4, kepala keluarga yang memiliki pendapatan Rp 6.000/bulan adalah 1 atau 14,3 daru seluruh sampel yang ada.
• Pada baris 5, kepala keluarga yang memiliki pendapatan Rp 7.000/bulan adalah 1 atau 14,3 daru seluruh sampel yang ada.
• Pada baris 6, kepala keluarga yang memiliki pendapatan Rp 8.000/bulan adalah 1 atau 14,3 daru seluruh sampel yang ada.
• Pada baris 7, kepala keluarga yang memiliki pendapatan Rp 9.000/bulan adalah 1 atau 14,3 daru seluruh sampel yang ada.

3. Bagian Histogram

Sedangkan untuk output histogram, terlihat seperti gambar dibawah ini.

Berdasarkan hasil output gambar histogram yang ditampilkan, menunjukkan bentuk kurve yang normal atau mendekati normal. Untuk membuktikan apakah normal atau tidaknya, maka harus dibuktikan dengan melakukan uji normalitas data.

sumber : http://www.matabaraja.com/2017/10/olahdatastatistikdeskriptifmenggunakanspss.html