Laporan Deskriptif Statistik

 No Komputer : 06

Cover :

  LAPORAN

STATISTIKA DESKRIPTIF

 Nurfadillah Ananda

 2305102010080

L ABORATORIUM STATISTIKA DAN SOSIAL

PROGRAM STUDI AGRIBISNIS

FAKULTAS PERTANIAN

UNIVERSITAS SYIAH KUALA

DARUSSALAM-BANDA ACEH

2024

Tinjauan Pustaka :

    Statistik    sendiri berasal   dari kata “status” dalam    bahasa   latin, yang   sama artinya dengan kata “state”    (bahasa inggris) yang berarti    adalah negara. Awal mula suatu kata statistik, diartikan mengenai suatu kumpulan keterangan yang berupa angka ataupun    non angka tetapi    memiliki arti   yang   penting dan berguna   untuk negara. Setelah   berkembangnya   suatu ilmu,   maka   statistik   dijadikan sebagai kumpulkan  keterangan yang hanya berupa   angka dan memberikan gambaran   mengenai keadaan, peristiwa atau gejala tertentu.

        Somantri (2006) menyatakan statistik diartikan sebagai kumpulan fakta yang berbentuk angka-angka yang disusun dalam bentuk daftar atau tabel yang menggambarkan suatu persoalan. Pengertian ini sejalan dengan pendapat dari Gasperz (1989), yang menyatakan bahwa kata statistik telah dipakai untuk menyatakan kumpulan fakta, umumnya berbentuk angka yang disusun dalam tabel dan atau diagram, yang menggambarkan suatu persoalan.

        Pasaribu (1975) mengatakan ada tiga pengertian statistik. Pengertian pertama “Statistik merupakan seonggokan atau sekumpulan angka-angka yang menerangkan sesuatu, baik yang sudah tersusun di dalam daftar yang teratur atau grafik maupun belum.” Pengertian kedua “Statistik adalah kumpulan dari cara-cara dan aturan-aturan mengenai pengumpulan data (keterangan mengenai sesuatu), penganalisisan, dan interpretasi data yang berbentuk angka-angka.” Pengertian ketiga “statistik adalah bilangan-bilangan yang menerangkan sifat (characteristic) dari sekumpulan data (pengamatan).” Sedangkan, menurut Furqon (1999), istilah statistik digunakan untuk menunjukkan ukuran-ukuran, angka, grafik, atau tabel sebagai hasil dari statistika. Istilah statistik juga digunakan untuk menunjukkan ukuran-ukuran yang langsung diperoleh dari data sampel untuk menaksir parameter populasinya.  

          Berdasarkan beberapa pengertian statistik tersebut, dapat simpulkan bahwa statistik memiliki dua pengertian. Dalam arti sempit, statistik adalah kumpulan fakta yang berbentuk angka-angka (baik disajikan dalam bentuk tabel maupun tidak) yang menggambarkan suatu persoalan. Dalam arti luas, statistik adalah kumpulan cara dan aturan mengenai pengumpulan, pengolahan, penyajian, penganalisaan, dan interpretasi data untuk mengambil kesimpulan.

          Metode statistika digolongkan menjadi dua, yaitu metode statistik deskriptif dan metode statistik inferensia. Berikut adalah ruang lingkup statistik deskriptif menurut beberapa ahli. Somantri (2006) berpendapat bahwa statistik deskriptif membahas cara-cara pengumpulan data, penyederhanaan angka-angka pengamatan yang diperoleh (meringkas dan menyajikan), serta melakukan pengukuran pemusatan dan penyebaran data untuk memperoleh informasi yang lebih menarik, berguna, dan mudah dipahami.

  

          Statistik deskriptif merupakan bidang ilmu statistika yang mempelajari cara-cara pengumpulan, penyusunan, dan penyajian data suatu penelitian. Statistik deskriptif adalah bagian dari ilmu statistik yang meringkas, menyajikan dan mendeskripsikan data dalam bentuk yang mudah dibaca sehingga memberikan informasi tersebut lebih lengkap. Statistik deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data atau keadaan atau fenomena, dengan kata lain hanya melihat gambaran secara umum dari data yang didapatkan. Statistika deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu data sehingga memberikan informasi yang berguna (Walpole, 1995). Statistik deskriptif berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data sampel atau populasi (Sugiyono, 2007). Data yang disajikan dalam statistik deskriptif biasanya dalam bentuk ukuran pemusatan data (Kuswanto, 2012). Salah satu ukuran pemusatan data yang biasa digunakan adalah mean (Fauzy, 2009). 

Data :

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

Gambar 1. Tabel Data

Analisis :

Analisis data menggunakan aplikasi SPSS.  SPSS adalah sebuah program komputer yang digunakan untuk membuat analisis statistika. SPSS dipublikasikan oleh SPSS Inc. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences atau Paket Statistik untuk Ilmu Sosial) versi pertama dirilis pada tahun 1968, diciptakan oleh Norman Nie, seorang lulusan Fakultas Ilmu Politik dari Stanford University, yang sekarang menjadi Profesor Peneliti Fakultas Ilmu Politik di Stanford dan Profesor Emeritus Ilmu Politik di University of Chicago. SPSS digunakan oleh peneliti pasar, peneliti kesehatan, perusahaan survei, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi pemasaran, dan sebagainya. Selain analisis statistika, manajemen data (seleksi kasus, penajaman file, pembuatan data turunan) dan dokumentasi data (kamus meta data ikut dimasukkan bersama data) juga merupakan fitur-fitur dari software dasar SPSS.

 SPSS adalah sebuah program aplikasi yang memiliki kemampuan untuk analisis statistik cukup tinggi serta sistem manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu-menu deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana sehingga mudah dipahami untuk cara pengoperasiannya. Beberapa aktivitas dapat dilakukan dengan mudah yaitu dengan menggunakan pointing dan clicking mouse SPSS banyak digunakan dalam berbagai riset pemasaran, pengendalian dan perbaikan mutu (quality improvement), serta riset-riset sains. SPSS pertama kali muncul dengan versi PC (bisa dipakai untuk komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+ (versi DOS). Tetapi, dengan mulai populernya sistem operasi windows. SPSS mulai mengeluarkan versi windows (mulai dari versi 6.0 sampai versi terbaru sekarang).

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 2 dan Gambar 3.

SPSS Data Editor

Data editor adalah window yang bersama output window pwertama 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, penghapusa , pengurutan dan berbagai pengolahan data aslinya.

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

a. Data View

Gambar 2. 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 submenu untuk melakukan perubahan-perubahan data, seperti mengurutkan data, memisahkan isi file dengan kriteria tertentu, menggabungkan data, etc.

2. Transform

Menu untuk transformasi data, seperti menghitung variabel data, mengubah data, merangking data, etc.Output

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 3. Variabel View

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

1. Name

    kolom ini digunaka untuk memeberikan iformasi tentang nama variabel data. Nama yang kita tuliskan di sini akan muncul pada data view. Beberapa aturan penamaan variabel:

   - Nama variable maksimal 8 karakter.

   - Nama diawali dengan huruf (tidak bisa di mulai dengan angka). sisanya dapat berisi huruf, angka,            titk, atau simbol, dan karakter ksus lainya ( misal ?,!dan *) tidak dapat digunakan.

   -Nama tidak bisa bberakhir dengan titik dan tidak harus diakhirir dengan garis bawah.

   -Nama Variable harus unik duplikasi tidak diperbolehkan.

    -Nama- nama Variabel tidak case sensitif "nama"  dan " nAMa" semua di anggap sama.

2. Type 

 Kolom ini untuk memberikan jenis variabel data digunaka, apakah Numeric, string ( data berupa karakter, misal "nama") date, etc. klik ikon dalam kolom type makan akan muncul dialog BOX variable type. pada dialog box ini kita dapat mengubah jenis data dan juga lebar kolom (widh) dan jumlah angka desimal ( decimal places). secara default, SPSS memberikan jenis data numeric dengan lebar 8 digit dan 2 angka desimal di belakang koma.

3. Label

kolom ini menunjukan tambahan informasi dengan memerikan label pada variabel data yang kita inginkan. misalnya: " barang" kita beri label nama barang"

variabel  "X" kita beri laber " permintaan "

variabel "Y" kita beri label " Ramalan permintaan"

Permintaan label dapat membantu dalam interpretasi hasil analisis (output) karena defini aoput lebih jelas.

4. Value

    Kolom ini untuk memberikan label string yang diterapkan untuk nilai nucmeric tertentu, biasnya untuk data yang bersifat ordinal, dan invertal, misal angka 1 untuk laki-laki dan angka 2 untuk perempuan. klik ikon pada kolom value labels. misalnya untuk variabel " gender" kita akan mendefinisikan " jenis kelamin" dengan meberikan label: isi (value) dengan angka 1 dan (label) dengan " laki-laki" lalu klik ADD kemudian ulangi langka-langkah tersebut untuk jenis kelamin  nantinya variabel gender, kita tidak perlu menuliskan laki-laki dan perempuan melainkan cukup mengisi 1 untuk laki-laki dan 2 untuk perempuan.

5. Missing

    Kolom ini menunjukan nilai  yang hilang  (mising value) dalam data (jika ada) responden dapat menolak untuk menjawab pertanyaan tertentu, mungkin tidak tahu jawabanya, atau mungkin menjawab dalam bentuk lain. Jika anda tidak mengidentifikasi data ini,analisis anda mungki tidak memberikan hasil yang akurat. ktik ikon dalam icon mising maka akan muncul dialog box missing values pada form discrete,isi angka yang akan dijadikan pengganti missing value,misal 9,99,999,etc. jika kita memilih angka 9, maka setiap ada data yang tidak diisi ( missing value) angka 9 yang harus diisikan, jangan di biarkan kosong.

6.Colomuns

    kolom ini menunjukan lebar kolom,baik jenis data numeric maupu string, lebar maksimal 255 digit 

7.Align

     Kolom ini  menunjukkan posisi data pada tiap cell. Terdapat tiga pilihan posisi data, yaitu: left, right, dan center.

8.   Measure

    Kolom ini  menunjukkan jenis ukuran data yang digunakan. Terdapat tiga pilihan atas, yaitu: Scale, Nominal, dan Ordinal.

9. Role

    Kolom ini digunakan untuk menentukan peranan variabel dalam melakukan analisis data, yang mana terdapat 5 pilihan  yaitu Input, Target, None, Partition dan Split.

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

                                               Gambar 4. Data Excel yang sudah di salin ke SPSS

Gambar 5. Tampil Variabel  View Setelah diisi data

Nama Variabel        : Responden

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

Width                      : 48 ( jumlah karakter terbanyak yaitu 48)

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

Label                       : Pada data ini tidak menggunakan label.

Value                       : None 

Missing                   : None 

Coloum                   : 16 (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)

 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)

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)

 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)

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

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 - Descriptive. Maka akan muncul tampilan seperti Gambar 6 berikut:

Gambar 6. Descriptive data variabel yang akan dihitung 

Pilih data variabel mana yang akan dihitung yaitu variabel umur, pendapatan dan konsumsi.

Gambar 7. Option descriptive

Terdapat beberap pilihan pada option descriptif yang inin dihitung outputnya yaitu Mean, Sum, Std. devisiasi, variance, Range, Minimum, maximum, S.E mean, Kurtosis dan Skewness. Kemudian klik Continue -OK.

Output

 

Youtube

Referensi

https://libguides.library.kent.edu/SPSS/Descriptives