latihan ketujuh
DESCRIPTION
LATIHAN KETUJUHTRANSCRIPT
IBM SPSS STATISTICS VERSION 22
Oleh :
Abdullah M. Jaubah
Pendahuluan
Latihan ini merupakan latihan ketujuh mengenai prosedur OLAP (Online Analytical
Processing) Cubes bermanfaat untuk memperoleh statistik ringkasan untuk variabel-variabel
berjenis kuantitatif, dirinci menurut kategori-kategori dari satu variabel pengelompokan atau
lebih. Prosedur OLAP Cubes mencakup berbagai ragam statistik, dari counts, sums, dan
persentase sederhana hingga ukuran-ukuran bersifat canggih dari kecenderungan sentral dan
dispersi. Suatu jumlah dari variabel-variabel pengelompokan itu dapat dipakai. Variabel-
variabel ini disajikan dalam tabel penapis pada tingkat ringkasan mereka, suatu tingkat atau
kombinasi dari tingkat-tinggkat dapat dipilih untuk disajikan. Suatu atau semua variabel-
variabel pengelompokan dapat dipivot dari lapisan pada kolom atau baris secara simultan
menyajikan kategori-kategori tersebut. Judul dan naskah catatan kaki dapat dipakai dalam
spesifikasi.
Pemakaian OLAP Cubes untuk Menganalisis Churn
Suatu perusahaan telekomunikasi ingin mengurangi churn atau proporsi para pelanggan yang
bergeser pada penyedia berbeda. Prosedur OLAP Cubes akan dipakai untuk mendeskripsikan
para pelanggan yang mempunyai dan tidak mempunyai churn atas bulan lalu sepanjang tiga
wilayah geografis perusahaan atau wilayah-wilayah penjualan perusahaan. Contoh ini
memakai arsip data telco.sav. Arsip data ini adalah sebagai berikut :
1
Variabel-variabel yang tercakup dalam arsip data ini adalah variabel region, tenure, age,
marital, address, income, ed, employ, retire, gender, reside, tollfree, equip, callcard, wireless,
longmon, tollmon, equipmon, cardmon, wiremon, longten, tollten, equipten, cardten, wireten,
multline, voice, pager, internet, callid, callwait, forward, confer, ebill, loglong, logtoll,
logequi, logcard, logwire, lninc, custcat, churn, Zloglong, Zlogtoll, Zlogequi, Zlogcard,
Zlogwire, ZSco01, ZSco02, ZSco03, ZSco04, dan variabel ZSco05. Banyak sekali variabel
yang dicakup dalam arsip data ini yaitu 52 variabel. Variabel-variabel berjenis kuantitatif
adalah 32 variabel dan variabel-variabel berjenis kualitatif adalah 20 variabel. Variabel-
variabel kualitatif berjenis nominal adalah 19 variabel dan berjenis ordinal adalah 1.
Langkah pertama adalah langkah mencipta suatu variabel untuk mengukur jumlah pelayanan-
pelayanan yang tersedia yang dipakai oleh tiap pelanggan.
Langkah Mendefinisikan Data
Menu dalam Data Editor dipakai sebagai perintah yaitu Transform > Count Values within
Cases..
Kotak dialog Count Occurances of values within Cases disajikan. Target variable diisi
dengan services dan # available services diketik sebagai target label. Multiple lines sampai
dengan Electronic billing dipilih sebagai counted variables. Langkah-langkah ini disajikan
dalam kotak dialog Count Occurances of values within Cases sebagai berikut :
2
Tombol Define Values ditekan. Langkah ini akan menyajikan kotak dialog Define Variables
sebagai berikut :
Nilai 1 diketik sebagai value. Tombol Add ditekan. Tombol Continue ditekan. Tombol OK
dalam kotak dialog Count Occurrences of Values within Cases ditekan.
Ukuran lain dari kegiatan pelanggan adalah penting karena mencermminkan jumlah dollar
rata-rata dari pelayanan-pelayanan yang dipakai tiap bulan. Langkah untuk mencipta variabel
ini dapat dilakukan dengan cara dari menu dalam Data Editor dipilih perintah sebagai berikut:
Transform > Compute Variable...
3
Langkah tersebut akan menyajikan kotak dialog Compute Variable sebagai berikut :
Tombol Type& Label ditekan. Langkah ini akan menyajikan kotak dialog Compute
Variable : Type and Label sebagai berikut :
4
Average monthly expense diketik sebagai variable label. Tombol Continue ditekan.
(longten + tollten + equipten + cardten + wireten) / tenure diketik dan dimasukkan ke dalam
Numeric Expression area. Tombol OK ditekan. Langkah-langkah di atas akan mencipta
perintah sintaksis SPSS sebagai berikut :
COUNT services=multline voice pager internet callid callwait forward confer ebill(1).VARIABLE LABELS services '# available services '.EXECUTE.
COMPUTE monthly=(longten + tollten + equipten + cardten + wireten) / tenure.VARIABLE LABELS monthly 'Average monthly expense'.EXECUTE.
Penciptaan Suatu OLAP Cube
5
Langkah untuk mencipta suatu OLAP Cube dapat dilakukan dari Data Editor dipakai perintah
Analyze > Reports > OLAP Cubes... Langkah ini akan menyajikan kotak dialog OLAP
Cubes sebagai berikut :
Months with service, Age in years, Household income in thousands, # of available services,
dan Average monthly expense dipilih sebagai summary variables.
6
Churn within last month dan Geographic indicator dipilih sebagai grouping variables.
Tombol Statistics ditekan. Langkah ini akan menyajikan kotak dialog OLAP Cubes :
Statistics sebagai berikut :
Sum, Percent of Total Sum, dan Percent of Total N tidak dipilih dari Cell Statistics list.
Median dipilih dan ditambahkan pada Cell Statistics list. Tombol Continue ditekan. Tombol
Title ditekan. Langkah ini akan menyajikan kotak dialog OLAP Cubes : Title sebagai berikut:
Descriptive Statistics diketik sebagai judul. By Customer Churn and Geographic Region
sebagai caption. Tombol Continue ditekan. Tombol OK dalam kotak dialog OLAP Cubes
ditekan. Langkah-langkah ini akan mencipta perintah sintaksis SPSS sebagai berikut :
OLAP CUBES tenure age income services monthly BY churn BY region
7
/CELLS=COUNT MEAN STDDEV MEDIAN /TITLE='Descriptive Statistics' /FOOTNOTE 'By Customer Churn and Geographic Region'.
Prosedur ini menghasilkan ringkasan dari variabel-variabel tenure, age, income, services,
and monthly, grouped by values of churn and region. Cells membutuhkan cell counts, means,
standard deviations, dan medians. Title menghasilkan judul yang diminta untuk OLAP
Cubes dan Footnote menghasilkan tabel dengan spesifikasi catatan kaki. Informasi lain
dihasilkan yaitu informasi mengenai Case Processing Summary
Case Processing Summary
Cases
Included Excluded Total
N Percent N Percent N Percent
Months with service * Churn within last
month * Geographic indicator1000 100,0% 0 0,0% 1000 100,0%
Age in years * Churn within last month *
Geographic indicator1000 100,0% 0 0,0% 1000 100,0%
Household income in thousands * Churn
within last month * Geographic indicator1000 100,0% 0 0,0% 1000 100,0%
# available services * Churn within last
month * Geographic indicator1000 100,0% 0 0,0% 1000 100,0%
Average monthly expense * Churn within
last month * Geographic indicator1000 100,0% 0 0,0% 1000 100,0%
Tabel OLAP Cubes
Tabel OLAP Cubes juga dihasilkan sebagai berikut :
Descriptive Statistics
Churn within last month: Total
Geographic indicator: Total
N Mean Std. Deviation Median
Months with service 1000 35,53 21,360 34,00
Age in years 1000 41,68 12,559 40,00
Household income in thousands 1000 77,5350 107,04416 47,0000
# available services 1000 3,7400 2,60138 3,0000
Average monthly expense 1000 62,3230 50,04173 48,8956
By Customer Churn and Geographic Region
8
Churn within last month: Total dapat ditekan dan akan menyajikan peluang No, Yes, dan
peluang Total. Geographic indicator: Total dapat ditekan dan akan menyajikan peluang
Zone1, Zone 2, Zone 3, dan Total. Hal-hal tersebut disajikan di bawah ini:
Descriptive Statistics
Churn within last month: Total
Geographic indicator: Zone 1
N Mean Std. Deviation Median
Months with service 322 35,14 21,231 33,00
Age in years 322 41,41 12,387 40,00
Household income in thousands 322 73,4410 87,60083 47,5000
# available services 322 3,7516 2,56876 3,0000
Average monthly expense 322 62,1249 47,91851 49,5103
By Customer Churn and Geographic Region
Descriptive Statistics
Churn within last month: Total
Geographic indicator: Zone 2
N Mean Std. Deviation Median
Months with service 334 35,41 20,736 34,50
Age in years 334 41,75 12,395 41,00
Household income in thousands 334 79,2186 117,30511 48,0000
# available services 334 3,7036 2,64385 3,0000
Average monthly expense 334 62,3695 51,41869 50,7997
By Customer Churn and Geographic Region
Descriptive Statistics
Churn within last month: Total
Geographic indicator: Zone 3
N Mean Std. Deviation Median
Months with service 344 36,00 22,117 35,00
Age in years 344 41,88 12,904 40,00
Household income in thousands 344 79,7326 113,17603 46,0000
# available services 344 3,7645 2,59733 4,0000
Average monthly expense 344 62,4634 50,77138 46,5078
By Customer Churn and Geographic Region
9
Descriptive Statistics
Churn within last month: No
Geographic indicator: Total
N Mean Std. Deviation Median
Months with service 726 40,47 20,565 41,50
Age in years 726 43,63 12,718 43,00
Household income in thousands 726 83,5386 119,40447 49,0000
# available services 726 3,5592 2,51148 3,0000
Average monthly expense 726 62,8259 50,61390 48,8956
By Customer Churn and Geographic Region
Descriptive Statistics
Churn within last month: Yes
Geographic indicator: Total
N Mean Std. Deviation Median
Months with service 274 22,43 17,587 17,00
Age in years 274 36,52 10,522 35,00
Household income in thousands 274 61,6277 60,97078 41,0000
# available services 274 4,2190 2,77407 4,0000
Average monthly expense 274 60,9907 48,55870 48,9667
By Customer Churn and Geographic Region
Pivoting Tabel
Tabel-tabel terpisah dapat dicipta untuk tiap kombinasi dari tingkat-tingkat variabel
pengelompokan. Semua rincian ini dapat diungkap melalui langkah pivoting variabel-variabel
pengelompokan di luar lapisan-lapisan dan ke dalam baris dan kolom dari tabel yang sama.
Tabel diaktifkan dengan menekan dua kali. Perintah Pivot > Pivoting Trays dipakai.
Langkah ini akan menyajikan kotak dialog Pivoting Tray sebagai berikut :
10
Churn within last month dialihkan dari wilayah Layer ke wilayah baris. Statistics dialihkan
dari Column ke Layer area.
Geographic indicator icon dialihkan dari Layer ke Column area. Kotak dialog Pivoting Tray
ditutup.
11
Descriptive Statistics mengandung peluang pilihan N, Mean, Standard Deviation, dan
Median. Desriptive Statistics di atas menyajikan nilai N. Descriptive Statistics di bawah ini
menyajikan Mean.
Tabel di bawah ini menyajikan Deviasi Standar.
12
Tabel di bawah ini menyajikan Median.
Perintah sintaksis SPSS yang dicipta dapat digabungkan sebagai berikut :
********************************************************* Abdullah M. Jaubah****************************************************
13
GET FILE='D:\SPSS22\telco.sav'.
********************************************************* OLAP Cubes****************************************************
COUNT services=multline voice pager internet callid callwait forward confer ebill(1).VARIABLE LABELS services '# available services '.EXECUTE.
COMPUTE monthly=(longten + tollten + equipten + cardten + wireten) / tenure.VARIABLE LABELS monthly 'Average monthly expense'.EXECUTE.
OLAP CUBES tenure age income services monthly BY churn BY region /CELLS=COUNT MEAN STDDEV MEDIAN /TITLE='Descriptive Statistics' /FOOTNOTE 'By Customer Churn and Geographic Region'.
Pelaksanaan perintah sintaksis SPSS di atas akan menghasilkan informasi sebagai berikut:
********************************************************* Abdullah M. Jaubah****************************************************
GET FILE='D:\SPSS22\telco.sav'.
********************************************************* OLAP Cubes****************************************************
COUNT services=multline voice pager internet callid callwait forward confer ebill(1).VARIABLE LABELS services '# available services '.EXECUTE.
COMPUTE monthly=(longten + tollten + equipten + cardten + wireten) / tenure.VARIABLE LABELS monthly 'Average monthly expense'.EXECUTE.
OLAP CUBES tenure age income services monthly BY churn BY region /CELLS=COUNT MEAN STDDEV MEDIAN /TITLE='Descriptive Statistics' /FOOTNOTE 'By Customer Churn and Geographic Region'.
14
Case Processing Summary
Cases
Included Excluded Total
N Percent N Percent N Percent
Months with service * Churn within last month *
Geographic indicator1000 100,0% 0 0,0% 1000 100,0%
Age in years * Churn within last month *
Geographic indicator1000 100,0% 0 0,0% 1000 100,0%
Household income in thousands * Churn within
last month * Geographic indicator1000 100,0% 0 0,0% 1000 100,0%
# available services * Churn within last month *
Geographic indicator1000 100,0% 0 0,0% 1000 100,0%
Average monthly expense * Churn within last
month * Geographic indicator1000 100,0% 0 0,0% 1000 100,0%
Descriptive Statistics
Churn within last month: Total
Geographic indicator: Total
N Mean Std. Deviation Median
Months with service 1000 35,53 21,360 34,00
Age in years 1000 41,68 12,559 40,00
Household income in thousands 1000 77,5350 107,04416 47,0000
# available services 1000 3,7400 2,60138 3,0000
Average monthly expense 1000 62,3230 50,04173 48,8956
By Customer Churn and Geographic Region
Descriptive Statistics kemudian dapat dikembangkan lebih lanjut sebagaimana telah dibahas
di atas.
Ringkasan
Langkah-langkah yang dilakukan dalam pembahasan ini mengacu pada studi kasus yang
terdapat dalam paket program IBM SPSS Statistics Version 22 dengan memanfaatkan arsip
data yang tersedia. Pemakaian OLAP Cubes dapat secara cepat melakukan beberapa
peninjauan berbeda atas arsip data, melakukan fokus pada perbedaan-perbedaan antara para
pelanggan yang mempunyai dan tidak mempunyai churned sepanjang wilayah-wilayah
pemasaran berbeda. Hasil-hasil ini dapat membantu investigasi-investigasi lebih lanjut
dengan cara memusatkan perhatian pada karakteristik-karakteristik para pelanggan yang
mempunyai churned.
15
Beberapa Prosedur Terkait
Prosedur OLAP Cubes mengandung statistik ringkasan untuk ringkasan atas variabel-variabel
kuantitatif di dalam satu kategori variabel-variabel pengelompokan atau lebih. Berbagai
ragam statistik tersedia dari counts, sums, dan persentasi sederhana hingga ukuran-ukuran
kecenderungan sentral dan dispersi yang canggih. Suatu tabel ringkasan dihasilkan, dengan
lapisan-lapisan terpisah dalam tabel dicipta juga untuk tiap kategori dari tiap variabel
pengelompokan. Pivoting, dari ringkasan, dapat dipakai untuk mengungkap statistik
subkelompok yang tersembunyi dalam lapisan. Title dan footnote text dapat dengan mudah
dimasukkan.
Prosedur Means menyediakan fungsionalitas serupa akan tetapi menyajikan statistik berbeda
dan mempunyai tata letak tabel yang berbeda juga. Prosedur Means menyediakan One-Way
Anova dan pengujian linieritas.
Prosedur Summarize menyediakan fungsionalitas serupa akan tetapi menyajikan statistik
berbeda dan mempunyai tata letak tabel yang berbeda. Prosedur Summarize juga
menyediakan kemampuan untuk menyajikan kasus secara individual.
Prosedur Explore menyediakan statistik tambahan dan plots untuk variabel-variabel berjenis
kuantitatif di dalam kategori-kategori dari suatu variabel pengelompokan tunggal.
Daftar Kepustakaan
IBM SPSS Statistics, Inc. 2013. Case Studies
Permata Depok Regency, 6 April 2016
16