Laporan Praktikum Distribusi Frekuensi

LAPORAN PRAKTIKUM
DISTRIBUSI FREKUENSI






 Oleh:

Nafilaturrahmi (2205105010007)

No Komputer: 02

2023
 
I. Tinjauan Pustaka

    SPSS (Statistical Package for the Social Science) merupakan software statistik yang pada awalnya digunakan untuk riset dibidang sosial dan melayani berbagai jenis user. SPSS merupakan paket program statistik yang paling populer dan paling banyak digunakan di seluruh dunia. Hal inilah yang yang membuat kepanjangan SPSS saat ini adalah Statistical Product and Service Solution. Dengan SPSS semua kebutuhan pengolahan data dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat. Kemampuan yang dapat diperoleh dari SPSS meliputi pemrosesan segala bentuk file data, modifikasi data, membuat tabulasi berbentuk distribusi frekuensi, analisis statistik deskriptif, analisis statistik lanjut yang sederhana maupun kompleks, pembuatan grafik dan sebagainya.

II. Analisis Data Deskriptif
     
Microsoft Excel

        Microsoft Excel adalah program perangkat lunak yang memungkinkan pengguna untuk mengolah dan menghitung data yang bersifat numerik (angka). Pengolahan data Microsoft Excel dilakukan secara fundamental menggunakan spreadsheet untuk manajemen data serta melakukan fungsi-fungsi Excel yang lebih dikenal dengan formula Excel. Excel merupakan program spreadsheet elektronik. Spreadsheet adalah kumpulan dari Sel yang terdiri atas baris dan kolom tempat anda memasukkan angka pada Microsoft Excel. Jumlah Sel Microsoft Excel 2016 terdiri dari 1.048.576 Baris dan 16.384 Kolom atau 17.179.869.184 Sel.

        Untuk melakukan pengolahan suatu data di SPSS, tahap pertama yang harus dipersiapkan adalah memiliki datanya terlebih dahulu di exel agar lebih mudah, seperti pada Tabel 1. dibawah ini:
 

 
Tabel 1. Data Excel 

Ket: 

        Jenis Kelamin = 1 : Laki-Laki

                                = 2 : Perempuan

        Pendidikan      = 1 : SD

                                = 2 : SLTP

                                = 3 : SLTA

                                = 4 : D3

                                = 5 : S1

III. SPSS

     SPSS adalah program komputer yang dipakai untuk analisis statistika. SPSS adalah kependekan dari Statistical Package for the Social Sciences. SPSS biasa digunakan untuk pengolahan dan menganalisis data yang memiliki kemampuan analisis statistik serta sistem manajemen data dengan lingkungan grafis. Aplikasi SPSS  menyediakan library untuk perhitungan statistika dengan antarmuka interaktif yang menjadikannya sebagai software analisis data tingkat lanjut paling populer di berbagai universitas, instansi, dan perusahaan. 

        Untuk menginput data, buka Program SPSS melalui Start - Programs- IBM SPSS Statistic. Maka setelah itu muncul tampilan yang belum ada datanya, dimanapada tampilan tersebut terdapat 2 menu tampilan yaitu data view dan variabel view, seperti pada Gambar 1 dan Gambar 2.

1. SPSS Data Editor

    Data editor adalah window yang bersama output window peertama kali keluar pada saat pertama kali dioperasikan SPSS for window. Window ini berwujud kotak-kotak peregi sejenis tampilan spreadsheet yang berfungsi sebagai sarana pemasukan data, penghapusan, pengurutan dan berbagai pengolahan data aslinya.

SPSS Data Editor terdiri dari dua tab sheet, yaitu: Data View dan Variable View.

a. Data View

Gambar 1. Data View 

    Data View adalah tab sheet yang menampilkan nilai data yang sebenarnya atau label nilai yang didefinisikan. Pada tab sheet inilah, anda mengentri data ke SPSS. Diatasnya terdapat menu-menu seperti File, Edit, View, Windows, dan Help seperti halnya menu-menu umum pada aplikasi under Windows lainnya. Menu-menu utama SPSS adalah:

1. Data : Menu ini menampilkan sub menu untuk melakukan perubahan-perubahan data, seperti mengurutkan data, memisahkan isi file dengan kriteria tertentu, menggabungkan data, etc.

2.  TransformMenu untuk transformasi data, seperti menghitung variabel data, mengubah data, merangking data, etc.

3.  Analyze : Menu yang menjadi pusat pengolahan data, seperti mengolah statistik deskriptif, regresi, korelasi, etc.

4. Graphs : Menu untuk menampilkan data dan hasil pengolahan data dalam bentuk grafik dan chart, seperti bar charts, histogram, scatter diagram, etc.

5.  Utilities : Menu pelengkap dalam pengoperasian SPSS, seperti menampilkan informasi variabel, mendefinisikan dan menampilkan variabel data, etc.

b. Variable View


Gambar 2. Variabel View

    Variable View adalah  tab sheet yang menampilkan kamus metadata di mana setiap baris mewakili sebuah variabel dan memperlihatkan nama variabel, jenis data (misal: numeric, string, date), lebar cetak,dan berbagai karakteristik lain.

Menu yang tersedia dalam Variabel View diantaranya:

1. Name

      2. Type

3.   3. Label

4. Value

5. Missing

6. Columns

7Align

8. Measure

9. Role

         Setelah mengetahui ketentuan disetiap menunya, kemudian data yang di Excel disalin ke SPSS yaitu pada Data View.


Gambar 3. Tampilan Data View yang telah didefinisikan


Gambar 4. Tampilan Variabel View yang telah didefinisikan

1. Variabel Pertama

Nama Variabel        : Responden

Type                        : String (karena pada variabel ini menggunakan huruf bukan angka)

Width                      : 12 ( jumlah karakter terbanyak yaitu 12)

Decimal                  : 0 (Tidak menggunakan desimal pada data type string)

Label                       : Pada data ini tidak menggunakan label.

Value                       : None 

Missing                   : None 

Coloum                   : 12 (disesuaikan dengan jumlah karakter terbanyak)

Align                       : Left (akan lebih baik jika data yang bertype string dibuat rata kiri)

Measure                  : Nominal (untuk data string dipilih measure nominal atau bisa disesuaikan) 

2. Variabel Kedua

Nama Variabel        : Jenis Kelamin

Type                        : Numeric

Width                      : 8 (bisa disesuaikan dengan jumlah karakter)

Decimal                  : 0 (pada data ini tidak menggunakan desimal

Label                       : -

Value                       :  "1" untuk Laki-Laki dan "2" untuk Perempuan

Missing                   :  None ( informasi mengenai jenis kelamin diketahui)

Coloum                   : 8 (bisa disesuaikan)

Align                       : Center (lebih baik data bertipe numerik di buat rata tengah)

Measure                  : Nominal (Untuk measure jenis kelamin termasuk data skala dan nominal)

3. Variabel Ketiga

Nama Variabel        : Umur

Type                        : Numeric

Width                      : 8

Decimal                  : 0 (tidak menggunakan decimal pada data ini)

Label                       : -

Value                       :  None (tidak ada pengkodean)

Missing                   :  None (data informasinya diketahui)

Coloum                   : 8 (bisa disesuaikan)

Align                       : center

Measure                  : Scale ( karena umur merupakan data berskala ratio)

4. Variabel Keempat

Nama Variabel        : Pendidikan

Type                        : Numeric

Width                      : 8 (bisa disesuaikan)

Decimal                  : 0 (data ini tidak menggunakan decimal)

Label                       : -

Value                       :  "1" untuk SD, "2" untuk SLTP, "3" untuk SLTA, "4" untuk D3, "5" untuk S1

Missing                   : None (data informasi diketahui) 

Coloum                   : 8 (bisa disesuaikan)

Align                       : Center

Measure                  : Ordinal (karena pendidikan merupakan skala ordinal)

5. Variabel Kelima

Nama Variabel        : Pendapatan

Type                        : Numeric

Width                      : 8

Decimal                  : 0

Label                       : -

Value                       :  None

Missing                   :  9999 (informasi data pendapatan ada yang tidak diketahui)

Coloum                   : 8

Align                       : Center

Measure                  : Scale

6. Variabel Keenam

Nama Variabel        : Konsumsi

Type                        : Numeric

Width                      : 8

Decimal                  : 0

Label                       : -

Value                       :  None

Missing                   :  9999 (informasi data konsumsi ada yang tidak diketahui)

Coloum                   : 8 (bisa disesuaikan)

Align                       : Center

Measure                  : Scale

Setelah semua data sudah sesuai kemudian untuk mendapatkan data output maka diklik Analyze - Descriptive Statistics - Frequensi. Maka akan muncul tampilan seperti Gambar 6 berikut:


 

Gambar 5. Frekuensi data variabel  yang akan dihitung


Pilih data variabel mana yang akan dihitung yaitu variabel jenis kelamin, pendidikan dan pendapatan.

Gambar 6. Option Frekuensi

    Terdapat beberap pilihan pada option frekuensi yang ingin dihitung outputnya yaitu Mean, Sum, Std. devisiasi, variance, Range, Minimum, maximum, S.E mean, Kurtosis dan Skewness. Kemudian klik Continue -OK. Maka akan muncul data output seperti pada gambar berikut:
 
 
 

Gambar 7. Output Data Frekuensi

Setelah tampilan seperti diatas sudah muncul seperti yang diinginkan maka data outputnya sudah berhasil kemudian anda dapat menyimpan data tersebut ke file.
Untuk lebih jelas bisa diliat pada video berikut ini:
 
 
 


 

 

 

 

Komentar