BELAJAR SPSS (Statistical Product and Service Solutions)

1. MENGENAL SPSS

SPSS adalah sebuah program aplikasi yang memiliki kemampuan analisis statistik cukup tinggi serta sistem manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu-menu deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana sehingga mudah untuk dipahami cara pengoperasiannya. Beberapa aktivitas dapat dilakukan dengan mudah dengan menggunakan pointing dan clicking mouse.

Beberapa kemudahan yang lain yang dimiliki SPSS dalam pengoperasiannya adalah karena SPSS menyediakan beberapa fasilitas seperti berikut ini:

1.       Editor.

Merupakan jendela untuk pengolahan data. Data editor dirancang sedemikian rupa  seperti  pada  aplikasi-aplikasi  spreadsheet  untuk  mendefinisikan, memasukkan, mengedit, dan menampilkan data.

2.       Viewer.

Viewer mempermudah pemakai untuk melihat hasil pemrosesan, menunjukkan atau menghilangkan bagian-bagian tertentu dari output, serta memudahkan distribusi hasil pengolahan dari SPSS ke aplikasi-aplikasi yang lain.

3.       Multidimensional Pivot Tables.

Hasil pengolahan data akan ditunjukkan dengan multidimensional pivot tables. Pemakai dapat melakukan eksplorasi terhdap tabel dengan pengaturan baris, kolom, serta layer. Pemakai juga dapat dengan mudah melakukan pengaturan kelompok data dengan melakukan splitting tabel sehingga hanya satu group tertentu saja yang ditampilkan pada satu waktu.

4.       High-Resolution Graphics.

Dengan kemampuan grafikal beresolusi tinggi, baik untuk menampilkan pie charts, bar charts, histogram, scatterplots, 3-D graphics, dan yang lainnya, akan membuat SPSS tidak hanya mudah dioperasikan tetapi juga membuat pemakai merasa nyaman dalam pekerjaannya.

5.       Database Access.

Pemakai program ini dapat memperoleh kembali informasi dari sebuah database dengan menggunakan Database Wizard yang disediakannya.

6.       Data Transformations.

Transformasi data akan membantu pemakai memperoleh data yang siap untuk dianalisis.   Pemakai   dapat   dengan   mudah   melakukan   subset   data, mengkombinasikan category, add, aggregat, merge, split, dan beberapa perintah transpose files, serta yang lainnya.

7.       Electronic Distribution.

Pengguna dapat mengirimkan laporan secara elektronik menggunakan sebuah tombol pengiriman data (e-mail) atau melakukan export tabel dan grafik ke mode HTML sehingga mendukung distribusi melalui internet dan intranet.

8.       Online Help.

SPSS menyediakan fasilitas online help yang akan selalu siap membantu pemakai dalam melakukan pekerjaannya. Bantuan yang diberikan dapat berupa petunjuk pengoperasian secara detail, kemudahan pencarian prosedur yang diinginkan sampai pada contoh-contoh kasus dalam pengoperasian program ini.

9.       Akses Data Tanpa Tempat Penyimpanan Sementara.

Analisis file-file data yang sangat besar disimpan tanpa membutuhkan tempat penyimpanan sementara. Hal ini berbeda dengan SPSS sebelum versi 11.5 dimana file data yang sangat besar dibuat temporary filenya.

10.    Interface dengan Database Relasional.

Fasilitas ini akan menambah efisiensi dan memudahkan pekerjaan untuk mengekstrak data dan menganalisnya dari database relasional.

11.    Analisis Distribusi.

Fasilitas ini diperoleh pada pemakaian SPSS for Server atau untuk aplikasi multiuser. Kegunaan dari analisis ini juga bisa digunakan apabila peneliti mau menganalisis file-file data yang sangat besar dapat langsung me-remote dari server dan memprosesnya sekaligus tanpa harus memindahkan ke komputer user.

12.    Multiple Sesi.

SPSS memberikan kemampuan untuk melakukan analisis lebih dari satu file data pada waktu yang bersamaan.

13.    Mapping

Visualisasi data dapat dibuat dengan berbagai macam tipe baik secara konvensional atau interaktif, misalnya dengan menggunakan tipe bar, pie atau jangkauan nilai, simbol gradual, dan chart.

2. MENU SPSS

1.       File

Untuk operasi file dokumen SPSS yang telah dibuat, baik untuk perbaikan pencetakan dan sebagainya. Ada 5 macam data yang digunakan dalam SPSS, yaitu:

a.        Data :   dokumen SPSS berupa data

b.       Syntax :   dokumen berisi file syntax SPSS

c.        Output :   dokumen yang berisi hasil running out SPSS

d.       Script :   dokumen yang berisi running out SPSS

e.        Database:

1)       New: Membuat lembar kerja baru SPSS.

2)       Open: Membuka dokumen SPSS yang telah ada.

3)       Secara umum ada 3 macam ekstensi dalam lembar kerja SPSS, yaitu:

a)       .spo: file data yang dihasilkan pada lembar data editor

b)       .sav: file text/obyek yang dihasilkan oleh lembar output

c)       .cht: file obyek gambar/chart yang dihasilkan oleh chart window

4)       Read Text Data: Membuka dokumen dari file text (yang berekstensi txt), yang bisa dimasukkan/dikonversi dalam lembar data SPSS.

5)       Save: Menyimpan dokumen/hasil kerja yang telah dibuat.

a)       Save As: Menyimpan ulang dokumen dengan nama/tempat/type dokumen yang berbeda

b)       Page Setup: Mengatur halaman kerja SPSS

c)       Print: Mencetak hasil output/data/syntaq lembar SPSS

d)       All visible output: mencetak lembar kerja secara keseluruhan

e)       Selection: mencetak sesuai keinginan yang kita sorot/blok

f)        Print Preview: Melihat contoh hasil cetakan yang nantinya diperoleh

g)       Recently used data: Berisi list file data yang pernah dibuka sebelumnya.

h)       Recently used file: Berisi list file secara keseluruhan yang pernah dikerjakan

2.       Edit

Untuk melakukan pengeditan pada operasi SPSS baik data, serta pengaturan atau option untuk konfigurasi SPSS secara keseluruhan.

a.        Undo: pembatalan perintah yang dilakukan sebelumnya

b.       Redo: perintah pembatalan perintah redo yang dilakukan sebelumnya

c.        Cut: penghapusan sebual sel/text/obyek, bisa dicopy untuk keperluan tertentu dengan perintah dari menu paste

d.       Paste: mempilkan sebua sel/text/obyek hasil dari perintah copy atau cut

e.        Paste after: mengulangi perintah paste sebelumya

f.         Paste spesial: perintah paste spesial, yaitu bisa konvesri ke gambar, word, dll

g.        Clear: menghapusan sebuah sel/text/obyek

h.       Find: mencari suatu text

i.         Options: mengatur konfigurasi tampilan lembar SPSS secara umum

3.       View

Untuk pengaturan tambilan di layar kerja SPSS, serta mengetahu proses-proses yang sedang terjadi pada operasi SPSS.

a.        Status Bar: mengetahui proses yang sedang berlangsung

b.       Toolbar: mengatur tampilan toolbar

c.        Fonts: untuk mengatur jenis, ukuran font pada data editor SPSS

1)       Outline size: ukuran font lembar output SPSS

2)       Outline font: jenis font lembar output SPSS

d.       Gridlines: mengatur garis sel pada editor SPSS

e.        Value Labels: mengatur tampilan pada editor untuk mengetahui value label

4.       Data

Menu data digunakan untuk melakukan pemrosesan data.

a.        Define Dates: mendefinisikan sebuah waktu untuk variable yang meliputi jam, tanggal, tahun, dan sebagainya

b.       Insert Variable: menyisipkan kolom variable

c.        Insert Case: menyisipkan baris

d.       Go To Case: memindahkan cursor pada baris tertentu

e.        Sort Case: mengurutkan nilai dari suatu kolom variable

f.         Transpose: operasi transpose pada sebuah kolom variable menjadi baris

g.        Merge Files: menggabungkan beberapa file dokumen SPSS, yang dilakukan dengan penggabungan kolom-kolom variablenya

h.       Split File: memecahkan file berdasarkan kolom variablenya

i.         Select Case: mengatur sebuah variable berdasarkan sebuah persyaratan tertentu

5.       Transform

Menu transform dipergunakan untuk melakukan perubahan-perubahan atau penambahan data.

a.        Compute: operasi aritmatika dan logika untuk

b.       Count: untuk mengetahui jumlah sebuah ukuran data tertentu pada suatu baris tertentu

c.        Recode: untuk mengganti nilai pada kolom variable tertentu, sifatnya menggantikan (into same variable) atau merubah (into different variable) pada variable baru

d.       Categorize Variable: merubah angka rasional menjadi diskrit

e.        Rank Case: mengurutkan nilai data sebuah variable

6.       Analyse

Menu analyse digunakan untuk melakukan analisis data yang telah kita masukkan ke dalam komputer. Menu ini merupakan menu yang terpenting karena semua pemrosesan dan analisis data dilakukan dengan menggunakan menu correlate, compare mens, regresion.

7.       Graph

Menu graph digunakan untuk membuat grafik, diantaranya ialah bar, line, pie, dll.

8.       Utilities

Menu utilities dipergunakan untuk mengetahui informasi variabel, informasi file, dll

9.       AD-ONS

Menu ad-ons digunakan untuk memberikan perintah kepada SPSS jika ingin menggunakan aplikasi tambahan, misalnya menggunakan alikasi Amos, SPSS data entry, text analysis, dsb.

10.    Windows

Menu windows digunakan untuk melakukan perpindahan (switch) dari satu file ke file lainnya.

11.    Help

Menu help digunakan untuk membantu pengguna dalam memahami perintah- perintah SPSS jika menemui kesulitan.

12.    Tool Bar

Kumpulan perintah-perintah yang sering digunakan dalam bentuk gambar.

13.    Pointer

14.    Kursor yang menunjukkan posisi cell yang sedang aktif/dipilih.

3. LEMBAR KERJA SPSS

Menu utama program SPSS ini ditunjukan kotak merah seperti yang tampak dibawah ini:

Gambar 1

Tampilan layar SPSS ada 2 yaitu Data View dan Variabel View yang ditunjukan di bawah ini:

Gambar 2

Data view adalah data yang tampilannya seperti excel, Data View ini sebagai lembar kerja. Untuk melihat tampilan Data View, dengan meng-klik tulisan (Data View). Sedangkan Variable View berperan sebagai definisi operasional yang hasilnya nanti akan terlihat di Data View.

4. MENGISI DAN MENYIMPAN DATA

Untuk tutorial SPSS pertama membuat tabel yang berisi input data. Adapun data yang harus kita masukkan adalah data di bawah ini. Sebelum membuat tabel dengan data di bawah, perlu diperhatikan variabel-variabelnya, yakni nama, nilai 1, nilai 2 dan gender.

Langkah-langkah pengisian datanya sebagai berikut:

1.       Buka aplikasi SPSS Statistis 16.

Ketika keluar jendela SPSS pilih Type in Data. Kemudian OK.

Gambar 3

2.       Akan terbuka lembar kerja baru.

Sekarang kita akan menamakan variabel. Pastikan bahwa halaman yang terbuka Variable View bukan Data View (pojok kiri bawah).

Gambar 4

3.       Menamakan Variabel

a.        Variabel NAMA.

Letakkan pointer di kolom pertama, tulis Variabel NAMA. Ganti Type Numeric dengan String karena nama variabel tidak mungkin diulang, kemudian OK.

Gambar 5

b.       Variable NILAI 1

Letakan Pointer di baris 2 (di bawah Variable NAMA). Ketik Variable NILAI1 (angka 1 jangan dipisah karena akan dipindai sebagai karakter illegal). Pilih Type Numeric dengan width 8 dan decimals 0.

Gambar 6

c.        Variabel NILAI 2

(Prosesnya sama dengan Variable NILAI1 atau Gambar 6 di atas).

Gambar 7

Pada kolom Variabel NILAI1 dan NILAI2, pilih Type Numeric karena data yang ditampilkan berupa angka atau bisa diulang-ulang.

d.       Variable Gender

Ketik Variabel GENDER di baris keempat. Pilih Type Numeric dengan width 8 dan decimals 0. Klik kolom Values, kemudian ketik angka 1 di value sedangkan sedangkan pada label ketik Pria, lalu add. Ulangi sekali lagi dengan angka 2 di value dan wanita pada lebel lalu klik add. Kemudian OK. Perhatikan Gambar 9.

Gambar 8

Gambar 9

4.       Mengisi Data

Untuk mengisi kolom Variabel NAMA, Variabel NILAI1, Variabel NILAI2 dan Variabel GENDER, buka Data View di pojok kiri bawah.

Gambar 10

Kemudian letakan pointer sesuai dengan data yang ada kemudian ketik nama atau nilai sesuai data Tabel 1 di atas. Sedangkan untuk mengisi kolom Variabel GENDER, masukan angka 1 atau 2 dengan asumsi bahwa sebelumnya kita telah memasukan data pada Variable Gender (Gambar 9) kemudian Enter atau dengan cara klik Value Lebels pada Data View seperti gambar berikut:

Gambar 11

5.       Menyimpan Data

Dari menu SPSS, pilih File, kemudian pilih Save As, isi nama, pilih folder penyimpanan, lalu klik Save.

Gambar 12

5. MENGOLAH DATA

1.       Pengelompokan Data

Dalam penolahan data, yang terpenting (jika dibutuhkan) adalah pengelompokan dari data yang memiliki beberapa kategori digabungkan menjadi dua (2) kategori saja.

Berikut adalah langkah-langkah pengelompokan data yang merujuk pada

Contoh Tabel 1:

Pertama-tama kita sepakati bahwa kita akan melakukan pengelompokan data pada Variabel NILAI1 dimana:

Nilai > 50 = Memuaskan, dan

Nilai ≤ 50 = Tidak Memuaskan

Langkah selanjutnya adalah pilih Transform lalu klik Recode into Different Variables maka secara otomatis akan muncul gambar berikut:

Gambar PD-1

Selanjutnya pindahkan Variabel NILAI1 ke dalam Numeric Variable Output Variable seperti gambar di bawah ini:

Gambar PD-2

Pada Output Variable (Name dan Label) dalam kotak dialog di atas, terlebih dahulu diganti dengan catatan nama variabel tidak boleh sama. Setelah Name dan Label diisi selanjutnya klik Change. Perhatikan gambar di bawah ini:

Gambar PD-3

Masih pada tabel dialog Recode into Different Variables, langkah selanjutnya klik Old and New Values maka secara otomatis akan muncul tabel dialog berikut:

Gambar PD-4

Langkah selanjutnya, pada Range, value through HIGHEST (≥) masukan 51 lalu masukan angka “1” pada New Value lalu klik Add; sedangkan pada Range, LOWEST through value (≤) masukan 50 lalu angka “2” pada New Value lalu klik Add. Perhatikan gambar berikut:

Gambar PD-5

Setelah semuanya terisi, selanjutnya klik Continue maka akan kembali terlihat tabel dialog seperti pada Gambar PD-2 lalu klik Ok. Dan jika prosesnya benar maka akan terlihat seperti gambar berikut:

Gambar PD-6

Sesuai dengan kesepakatan di atas sebelumnya yang mengatakan bahwa pada Variabel NILAI1 dengan nilai > 50 berarti Memuaskan dan nilai ≤ 50 berarti Tidak Memuaskan maka kita harus melalui satu tahap terakhir yang prosesnya sama dengan pada Gambar 9. Perhatikan gambar berikut:

Gambar PD-7

2.       Pengertian Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif merupakan bidang ilmu statistika yang mempelajari cara-cara pengumpulan, penyusunan, dan penyajian data suatu penelitian. Kegiatan yang termasuk dalam kategori tersebut adalah kegiatan collecting atau pengumpulan data, grouping atau pengelompokan data, penentuan nilai dan fungsi statistik, serta yang terakhir termasuk pembutan grafik dan gambar.

Berbagai jenis Statistik Deskriptif pada SPSS 16 dapat dilihat pada menu Analyze- Descriptive Statistics. Berikut adalah gambar Menu Statistik Deskriptif:

Gambar 13

Pemilihan menu tersebut akan memunculkan sub-submenu yang nampak seperti gambar di atas. Sub-submenu tersebut antara lain analisis frekuensi, analisis deskripsi, analisis eksplorasi data, dan analisis crosstabs.

a.        Descriptive

Statistik dengan analisis deskriptif, sebenarnya hampir sama dengan statistik frekuensi, yaitu menghasilkan analisa disperse (standard deviasi, minimum, maksimum), distribusi (kurtosis,) dan mean, sum, dan lain sebagainya.

Analisis ini juga memiliki kegunaan pokok untuk melakukan pengecekan terhadap input data, mengingat bahwa analisis ini akan menghasilkan resume data secara umum. Seperti berapa jumlah responden laki-laki, berapa jumlah responden perempuan, dan sebagainya. Disamping itu, analisis ini juga memiliki kegunaan untuk menyediakan informasi deskripsi data dan demografi sampel yang diambil.

Sebagian besar analisis statistik memang dikalkulasi menggunakan prosedur frekuensi, tetapi prosedur analisis deskritif memiliki keunggulan, yaitu lebih efisien dalam beberapa hal karena tidak melakukan sorting atau pengurutan data nilai ke tabel frekuensi.

Langkah-langkah Analyze Descriptive berawal sama seperti Gambar 13 dan Gambar 14 hanya saja pemilihannya jatuh pada Analisis Descriptive seperti gambar berikut:

Gambar 19

Setelah Descriptives di-klik maka akan tampak tampilan berikut:

Gambar 20

Pindahkan semua variable yakni variable NILAI1 dan NILAI2 ke dalam variables(s):

Gambar 21

Lalu klik Options maka akan muncul gambar di bawah ini:

Gambar 22

Centang semua pada tanda merah di kotak Descriptives: Options seperti gambar di atas lalu klik Continue sehingga akan muncul lagi Gambar 21 sebelumnya kemudian klik Ok.

Maka secara otomatis lembar output dari pengolahan data menggunakan Analisis Descriptive Statistics dengan SPSS 16.0 ini ditampilkan seperti di bawah ini:

Gambar 23

Selanjutnya tinggal kita copy satu per satu atau semua data olahan itu untuk dianalisa di Microsoft Office Word.

b.       Crosstabs

Cross Sectional Study Analisa crosstabs merupakan analisa yang masuk dalam kategori statistik deskripsi di mana menampilkan tabulasi silang atau table kontingensi yang menunjukkan suatu distribusi bersama dan pengujian hubungan antara dua variabel atau lebih. Terdapat banyak kategori statistikyang tersedia di dalam CROSSTABS prosedur.

Beberapa statistik CROSSTABS digunakan untuk data skala nominal, tetapi  beberapa  di  antaranya  juga  skala  interval.  Dalam  rangka menggunakan hasil dari CROSSTABS, kita harus bisa mengenali seperti apa macam data adalah sesuai dengan statistic masing-masing dan harus pula mengenali tingkatan pengukuran untuk skala yang sedang diteliti.

Harus kita ketahui bahwa analisis Crosstabs membutuhkan variable penentu (variablel dependen). Oleh karena itu, diperlukan sebuah data baru sebagai   variable   dependen   untuk   mengimbangi   variabel-variabel independen dalam analisis Crosstabs tersebut.

Merujuk pada Contoh Tabel 1 (Hal. 6) maka kita terlebih dahulu memasukan data baru dan untuk keperluan contoh maka disini kita masukan Variabel BELAJAR dan Variabel HASIL BELAJAR. Berikut data baru setelah ada penambahan variabel baru tersebut di atas.

Proses menamai variabel baru ini sama dengan proses pada Gambar 5, Gambar 6, dan Gambar 7. Dengan Type kedua variabel baru tersebut adalah string dengan width 8 dan decimals 0.

Pada Variabel BELAJAR Klik kolom Values, kemudian ketik angka 1 di value sedangkan sedangkan pada label ketik Ya (sering belajar), lalu add.

Ulangi sekali lagi dengan angka 2 di value dan Tidak (jarang belajar) pada lebel lalu klik add. Kemudian Ok. Perhatikan gambar berikut:

Gambar 24

Sedangkan pada Variabel HASIL BELAJAR, klik kolom Values, kemudian ketik angka 1 di value sedangkan sedangkan pada label ketik Memuaskan, lalu add. Ulangi sekali lagi dengan angka 2 di value dan Tidak Memuaskan pada lebel lalu klik add. Kemudian Ok. Perhatikan gambar berikut:

Gambar 25

Untuk mengisi data sesuai dengan Tabel 2 di atas maka prosesnya sama dengan pada Gambar 10 dan Gambar 11.

Sebelum melakukan analisis Crosstabs, harus kita sepakati mana yang menjadi variabel penentu (variablel dependen) dan mana yang menjadi variabel independen. Dan dalam untuk kepentingan pelatihan maka kita sepakati saja bahwa Variabel BELAJAR adalah variabel independen dan Variabel HASIL BELAJAR adalah variablel dependen.

Langkah-langkah Analyze Crosstabs berawal sama seperti Gambar 13,  Gambar 14, dan Gambar 19 hanya saja pemilihannya jatuh pada Analisis Crosstabs seperti gambar berikut:

Gambar 26

Setelah Crosstabs maka akan tampak tampilan seperti di bawah ini:

Gambar 27

Seperti yang telah kita sepakati di atas bahwa Variabel BELAJAR adalah variabel independen dan Variabel HASIL BELAJAR adalah variablel dependen maka pindahkan Variable BELAJAR ke dalam Column(s) dan Variabel HASIL BELAJAR ke dalam Row(s), seperti gambar di bawah ini:

Gambar 28

Setelah Variabel BELAJAR dan Variabel HASIL BELAJAR sudah dipindahkan ke dalam kotak masing-masing seperti yang terlihat di atas, klik bagian Statistics maka akan muncul seperti gambar berikut:

Gambar 29

Langkah berikutnya, klik Continue sehingga akan muncul gambar sebelumnya (Gambar 28) lalu klik Ok. Lalu secara otomatis lembar output dari pengolahan data menggunakan Analyze Descriptive Crosstabs dengan SPSS 16.0 ini ditampilkan seperti di bawah ini:

Gambar 30

SELAMAT MENCOBA