PRAKTIKUM STATISTIKA DENGAN SPPS

PENGAJAR : MADE AGUNG RAHARJA, S.Si., M.Cs

JURUSAN ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS MIPA UNIVERSITAS UDAYANA 2012

LATIHAN SPSS DAN EVIEWS Tujuan: Agar mahasiswa mengenal program SPSS dan EViews, serta mampu mengolah data dengan program SPSS dan EViews, baik untuk tujuan ilmiah maupun praktik. Program SPSS Program SPSS merupakan paket program pengolahan data statistik yang mampu mengolah data baik univariat maupun multivariate. Program ini sejak lama telah berbasis Windows, sehingga dapat saling mengisi dengan beberapa program lainnya. Memulai Buka program SPSS yang telah tersedia sehingga di layar muncul sebagai berikut.

Selanjutnya, masukkanlah data berikut ini sesuai dengan nomor urut yang disediakan dalam program SPSSNo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Konsum si Pendapata n Umu r Kelam in No Konsum si Pendapata n Umu r Kelami n

Y 51 60 59 58 45 47 42 51 58 56

X1 61 72 71 67 54 55 54 54 63 61

X2 40 51 49 49 23 26 20 34 48 42

D L P L L P P P P L L

21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Y 54 55 55 53 57 64 61 46 49 59

X1 67 59 65 60 65 74 73 51 56 67

X2 41 35 45 36 46 59 49 20 34 52

D P P P P L L L P P L

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

2

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

60 59 42 52 57 65 45 52 61 48

71 60 54 62 63 74 54 58 64 55

49 35 43 33 46 58 25 37 49 36

L L P P L L P P L L

31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

66 54 59 50 62 67 58 63 50 51

73 69 65 55 73 76 60 73 55 57

62 42 52 47 57 65 52 55 48 49

L P L P L L P L P P

Latihan A. 1. Mahasiswa melakukan entry data dan memberikan nama variable. 2. Mahasiswa melakukan perhitungan rata-rata (mean) dan standar deviasi dari data konsumsi (Y), pendapatan (X1) dan umur (X2) 3. Mahasiswa melakukan pengujian beda rata-rata konsumsi antara responden perempuan (dummy = 0) dengan responden pria (dummy = 1). 4. Mahasiswa melakukan mengklasifikasikan data konsumsi dengan klasifikasi: 44 = 1 45 49 = 2 50 54 = 3 55 59 = 4 60 64 = 5 65 = 6 5. Membuat distribusi frekuensi konsumsi dan grafik berdasarkan data yang telah diklasifikasikan 6. Membuat tabulasi silang (cross tabulation) antara variable kelas konsumsi dengan kelamin. Penyelesaian : 1. Memasukkan data pada work sheet SPSS Data yang telah dimasukkan akan tampak sebagai berikut:

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

3

Memasukkan nama variabel dapat dilakukan dengan mengklik variabel name yang ada pada bagian bawah layer monitor, sehingga menjadi:

Catatan: apabila nama variabel menggunakan notasi, maka notasi tersebut diketik pada nama variabel, sedangkan nama lengkap variabel tersebut diketik pada Label, seperti contoh berikutnya. 2. Menghitung rata-rata (mean) dan standar deviasi dari data konsumsi, yaitu dengan langkah-langkah: Klik Analyze Descriptive Statistic Descriptive

Selanjutnya bawa variabel Konsumsi ke kotak sebelah kanan

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

4

Hasil perhitungan tampak sebagai berikut:

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

5

Descriptive Statistics N Konsumsi Pendapatan Umur Valid N (listwise) 40 40 40 40 Minimum 42,00 51,00 25,00 Maximum 67,00 78,00 64,00 Mean 55,0250 65,0000 45,5000 Std. Deviation 6,54565 6,72538 10,59269

3. Pengujian beda rata-rata konsumsi antara perempuan dengan responden pria .

responden

Variabel Konsumsi dimasukkan pada kotak Test Variable, sedangkan variabel kelamin dimasukkan pada kotak Grouping Variable. Selanjutnya klik Difine Group, dan ketik 0 untuik Group 1 dan 1 untuk Group 2, seperti tampak pada gambar sebagai berikut.

Hasil olahan data dengan SPSS adalah sebagai beikut

T-TestGroup Statistics Kelamin Perempuan Laki N 20 20 Mean 50,5500 59,5000 Std. Deviation 4,93617 4,62829 Std. Error Mean 1,10376 1,03492

Konsumsi

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

6

In d e p e n d e n t S a m p le s T e s t L e v e n e 's T e s t fo r E q u a l ity o f V a r i a n c e s t-te s t f o r E q u a lity o f M e a n s 9 5 % C o n f id e n c e In te r v a l o f th e M e a n S td . E r r o r D i f f e r e n c e S ig . ( 2 -ta i le dif )f e r e n c eif f e r e n c L o w e r U p p e r D D e 38 , 0 0 0 - 8 , 9 5 0 0 0 1 , 5 1 3 0 -1 2 , 0 1 3 0- 5 , 8 8 6 9 8 6 2 , 0 0 0 - 8 , 9 5 0 0 0 1 , 5 1 3 0 -1 2 , 0 1 3 4- 4 , 8 8 6 5 6 6 5

F K o n s u m Es q u a l v a r ia n c e s i ,3 3 0 assum ed E q u a l v a r ia n c e s not assum ed

S ig . ,5 6 9

t -5 ,9 1 5

df

-5 ,9 1 5 3 7 ,8 4 3

Dari Tabel di atas terlihat bahwa hasil t hitung adalah sebesar -5,915. Pada derajat bebas 38 dan tingkat signifikansi 1 persen, nilai t table adalah sebesar 2,711. Hal ini menunjukkan Ho ditolak dan berarti bahwa terdapat berbedaan yang nyata konsumsi responden perempuan dan pria. 4. Mengklasifikasikan data konsumsi Klasifikasi data dilakukan dengan perintah recode, sebagai berikut: Klik Transform Recode Into Different Variable

Klik variabel konsumsi yang akan direcode menjadi Kelas Konsumsi

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

7

Ketik rentangan data yang diklasifikasikan, yaitu: 44 = 1 45 49 = 2 50 54 = 3 55 59 = 4 60 64 = 5 65 = 6 Setiap mengetik retangan nilai dan juga skor (value) yang diberikan, diikuti dengan Add. Setelah prose itu selesai Continue Change OK

5. Memberikan rentangan nilai pada kode (value) dilakukan pada langkah 4 dengan langkah-langkah: Aktifkan Variable View Klik kolom Value Ketik 1 = 65 Setiap mengetik skor (value) dan retangan nilai diberikan, diikuti dengan Add. Setelah prose itu selesai Continue OK

yang

yang

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

8

6. Membuat table distribusi frekuensi konsumsi yang telah diklasifikasikan dengan perintah:

Distribusi frekuensi konsumsi tampak sebagai berikut:

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

9

Kelas Konsumsi Frequency 2 6 10 12 7 3 40 Percent 5,0 15,0 25,0 30,0 17,5 7,5 100,0 Valid Percent 5,0 15,0 25,0 30,0 17,5 7,5 100,0 Cumulative Percent 5,0 20,0 45,0 75,0 92,5 100,0

Valid

65 Total

Grafik Konsumsi

Catatan: Grafik juga dapat dibuat tersendiri dengan perintah sebagai berikut: Klik Graph Histogram Masukkan variabel KlasKonsumsi yang dianalisis

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

10

6. Membuat tabulasi silang (cross tabulation) dengan langkahlangkah: Analyze Crosstab

Variabel kelas konsumsi masukkan pada kotak Row(s) Variabel Dummy Kelamin masukkan pada kotak Column(s)

Kelas Konsumsi * Kelamin Crosstabulation Count Kelamin Perempuan Laki 2 0 5 1 9 1 3 9 1 6 0 3 20 20 Total 2 6 10 12 7 3 40

Kelas Konsumsi

< =44 45 - 49 50 - 54 55 - 59 60 - 64 => 65

Total

1)

Latihan B Buatlah klasifikasi pendapatan dengan interval sebagai berikut: 54 = 1 55 59 = 2 60 64 = 3 65 69 = 4 70 74 = 5 75 = 6

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

11

2)

Membuat distribusi frekuensi pendapatan dan grafik berdasarkan data yang telah diklasifikasikan 3) Buatlah klasifikasi umur dengan interval sebagai berikut: 29 = 1 30 39 = 2 40 49 = 3 50 59 = 4 60 = 5 4) Membuat distribusi frekuensi umur dan grafik berdasarkan data yang telah diklasifikasikan 5) Membuat tabulasi silang (cross tabulation) variable klasifikasi pendapatan dengan klasifikasi umur. Latihan C Mengolah persamaan regresi Suatu alat statistika yang tujuannya membantu memperkirakan atau memprediksi nilai suatu variable terikat yang tidak diketahui dari satu atau beberapa variable bebas yang diketahui disebut regresi. Berdasarkan Contoh data pada halaman 1 dapat dibuat persamaan regresi: Yi = + 1X1 + 2X2 + 3D + ei ...................................................(01) Di mana: = konstanta 1, 2, 3 = koefisien regresi ei = error term (residual) Y = konsumsi (Rp 100.000) X1 = pendapatan (Rp 100.000) X2 = umur (tahun) D = dummy kelamin = 0 perempuan; 1 = laki Lankah-langkahnya Klik Analyze Regression Linear

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

12

Selajutnya masukkan variabel Konsumsi (Y) ke kotak dependet, dan variabel Y, pendapatan (X1) , umur (X2) dan dummy kelamin (D) ke kotak Independent.

Jika diperlukan perhitungan statistik lainnya seperti DurbinWatson statistic, Collinearilty diagnostic dapat diberikan tanda rumput (V) pada Statistics yang diinginkan. Demikian juga apabila diinginkan nilai prediksi dari Y dan juga residualnya, dapat diperintahkan pada Save. Selain itu grafik sebaran dapat dapat diperoleh dari Plots. Hasil olahan data dengan menggunakan model regresi adalah sebegai berikut:

RegressionModel Summary Model 1 R R Square ,926 a ,858 Adjusted R Square ,846 Std. Error of the Estimate 2,57106

a. Predictors: (Constant), Kelamin, Umur, Pendapatanb ANOVA

Model 1

Regression Residual Total

Sum of Squares 1433,002 237,973 1670,975

df 3 36 39

Mean Square 477,667 6,610

F 72,260

Sig. ,000 a

a. Predictors: (Constant), Kelamin, Umur, Pendapatan b. Dependent Variable: Konsumsi

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

13

Coefficientsa Unstandardized Coefficients B Std. Error 3,803 4,820 ,730 ,083 ,051 ,043 2,843 1,056 Standardized Coefficients Beta ,750 ,079 ,220

Model 1

t ,789 8,846 1,190 2,692

(Constant) Pendapatan Umur Kelamin

Sig. ,435 ,000 ,242 ,011

a. Dependent Variable: Konsumsi

Berdasarkan table koefieien regresi pada kolom terakhir dapat diketahui bahwa variable pendapatan dan kelamin berpengaruh nyata terhadap pengeluaran konsumsi responden pada tingkat signifikansi kurang dari 1 persen, sedangkan variable umur tidak memberikan pengaruh yang nyata. Berdasarkan hasil olahan data tersebut dapat dibuat persamaan sebagai berikut: Y i = 3,803 + .(02)^

0,730X1 + 0,051 X2 + 2,843D

Koefisien regresi tingkat pendapatan sebesar 0,730 mempunyai arti, apabila pendapatan naik Rp 100.000,- maka konsumsi naik sebesar Rp 73.000,- dengan asumsi variable lainnya konstan. Koefisien regresi jenis kelamin sebesar 2,843 mempunyai arti bahwa responden dengan jenis kelamin pria (responden dengan kode 1) memiliki rata-rata tingkat konsumsi Rp 284.300,- atau (2,843 x Rp 100.000,-) lebih besar dibandingkan dengan responden perempuan (responden dengan kode 0) dengan asumsi variable lainnya konstan. Model yang ditampilkan dalam persamaan (02) adalah model linier. Namun karena beberapa pertimbangan, mungkin saja model yang dibuat tidak dalam bentuk linier atau non linier. Salah satu bentuk non linier adalah model dengan transformasi logaritma. Apabila persamaan di atas ditransformasi dalam bentuk logaritma akan menjadi. Ln Yi = Ln a + b1 Ln X1 + b2 Ln X2 + b3D + ei ..(03) Beberapa pertimbangan menggunakan model dengan tranformasi logaritma, antara lain: 1) secara teoritis modelnya adalah non linier, seperti kurva produksi, kurva biaya yang umumnya berbentuk non linier, 2) sebaran data estela dilacak melalui scater diagram ternyata tidak linier, dan 3) untuk tujuan menghitung elastisitas. Untuk tujuan yang terakhir dipertimbangkan, sebab dengan menggunakan transformasi logaritma akan diperoleh elastisitas constan.

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

14

Langkah-langkah mentransformasi data adalah sebagai berikut: Klik transform Compute

Selajutnya ketik nama variable baru yang dikehendaki. Jenis transformasi dapat dipilih berdasarkan pilihan yang disediakan atau juga mengetik sendiri seperti pada pengoperasioan Excel.

Berdasarkan data yang telah ditransformasi, hasil regresi adalah sebagai berikut:

RegressionModel Summary Model 1 R R Square ,919 a ,845 Adjusted R Square ,832 Std. Error of the Estimate ,04969

a. Predictors: (Constant), Kelamin, LNX2, LNX1

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

15

ANOVA b Model 1 Sum of Squares ,484 ,089 ,573 df 3 36 39 Mean Square ,161 ,002 F 65,355 Sig. ,000 a

Regression Residual Total

a. Predictors: (Constant), Kelamin, LNX2, LNX1 b. Dependent Variable: LNY

Coefficientsa Unstandardized Coefficients B Std. Error ,178 ,403 ,871 ,103 ,044 ,036 ,050 ,020 Standardized Coefficients Beta ,749 ,084 ,210

Model 1

t ,442 8,436 1,210 2,449

(Constant) LNX1 LNX2 Kelamin

Sig. ,661 ,000 ,234 ,019

a. Dependent Variable: LNY

Berdasarkan hasil olahan data dapat dibuat persamaan regresi: Ln Y i = 0,178 0,050D ..................(04)^

+

0,871Ln X1 +

0,044 Ln X2 +

Koefisien regresi tingkat pendapatan sebesar 0,871 mempunyai arti, apabila pendapatan (X1) naik satu persen, maka konsumsi (Y) naik sebesar 0,871 persen dengan asumsi variable lainnya konstan. Di lain pihak koefisien regresi dummy jenis kelamin sebesar 0,050 mempunyai arti bahwa rata-rata konsumsi (Y) untuk responden pria adalah 1,051 kali lebih besar dibandingkan dengan rata-rata konsumsi responden perempuan, dengan asumsi variable lainnya konstan. Angka tersebut diperoleh dengan menghitung anti Ln dari angka 0,050 atau e0,050. Latihan D. Uji Asosiasi dengan Tabulasi Silang (Chi Kuadrat) Uji asosiasi atau independensi digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan antar dua variabel. Hipotesis yang diajukan adalah: Ho = tidak ada hubungan antara variabel baris dengan variabel kolom H1 = ada hubungan antara variabel baris dengan variabel kolom

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

16

Derajat bebas = (baris 1) (kolom 1) a. Menghitung frekuensi harapan (05) N b. Menghitung 2 fhij = (ni )( n j )

=2

( fo ij fh ij ) 2 fh ij

(06)

c. Menghitung koefisien kontingensi 2 c= (07) 2 +n

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

17

d. Menghitung koefisien kontingensi maksimum m 1 .(08) c max = m Dimana m = banyaknya kategori yang lebih kecil dari dua kategori yang diasosiasikan.K elas K on s u m s i * k elas P en d apatan C r o s s tabu lation Count < = 54 0 2 0 0 0 0 2 55 - 59 2 3 1 0 0 0 6 k e la s P e n d a p a ta n 60 - 64 65 - 69 70 - 74 0 0 0 1 0 0 6 3 0 4 7 1 0 1 5 0 0 1 11 11 7 75 => 0 0 0 0 1 2 3 T o ta l 2 6 10 12 7 3 40

K e la s < =44 Konsu msi 4 5 - 49 50 - 54 55 - 59 65 => 6 ,0 0 To ta l

Chi-Square Tests Value 76,991a 65,127 29,546 40 df 25 25 1 Asymp. Sig. (2-sided) ,000 ,000 ,000

Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases

a. 36 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,10.S ymmetric M easures Value Nominal by Nominal Contingency Coefficient ,811 Interval by Interval Pearson's R ,870 Ordinal by Ordinal Spearman Correlation ,875 N of Valid Cases 40 Asymp. a Std. Error ,030 ,042 Approx. T Approx. Sig. ,000 10,898 ,000c 11,154 ,000cb

a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on normal approximation.

Berdasarkan hasil pengujian Chi Kuadrat dapat diketahui bahwa pendapatan berhubungan secara signifikan dengan pengeluaran konsumsi dengan nilai p < 0,01. Koefisien kontingensi sebesar 0,811 menunjukkan bahwa hubungan antara pengeluaran konsumsi dengan pendapatan sangat kuat jika dibandingkan dengan C max = 0,913.

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

18

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

19

Latihan E. Uji Beda Rata-rata Lebih dari Sampel (Analisis Varians)

Dua Kelompok

Berdasarkan file data dapat dianalisis beda rata-rata pengeluaran konsumsi sampel berdasarkan atas jenis pekerjaannya. Dalam contoh ini jenis pekerjaan dibedakan atas: 1 = pertanian, 2 = industri, dan 3 = jasa. Apabila rata-rata pengeluaran konsumsi menurut 3 jenis pekerjaan tersebut menunjukkan perbedaan yang signifikan, maka selanjutnya dapat dilacak yang mana lebih besar atau lebih kecil, melalui uji Post Hoc, karena hanya dengan analisis Anova tidak memerinci hal itu. Langkah-langkah pengujian dengan SPSS adalah: Klik Alalyze Comparative Mean One-Way Anova

Masukkan variable Konsumsi (Y) pada kotak Dependent List, dan jenis pekerjaan pada Factor Analisis Post Hoc dengan mengklik kotak Post Hoc, dan selanjutnya mencontrengi Bonferroni Continue Hasil olahan data dengan SPSS nampak sebagai berikut

OnewayANOVA Konsumsi Sum of Squares 471,539 1199,436 1670,975 df 2 37 39 Mean Square 235,770 32,417 F 7,273 Sig. ,002

Between Groups Within Groups Total

Berdasarkan table ANOVA dapat diketahui bahwa terdapat perbedaan nyata rata-rata pengeluaran konsumsi menurut jenis pekerjaan responden. Namun table ANOVA tidak memberikan informasi jenis pekerjaan apa yang mempunyai rata-rata pengeluaran konsumsi yang lebih tinggi, atau yang lebih rendah.

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

20

Untuk melengkapi analisis jika diketahui rata-rata kelompok yang diteliti memiliki perbedaan dapat dilakukan melalui Post Hoc Test. Berdasarkan analisis Post Hoc seperti table di bawah ini dapat diketahui bahwa rata-rata pengeluaran konsumsi responden dengan jenis pekerjaan pertanian tidak berbeda nyata dibandingkan dengan responden dengan jenis pekerjaan industri, namun lebih kecil dan signifikan dibandingkan dengan jenis pekerjaan jasa. Di lain pihak rata-rata pengeluaran konsumsi responden dengan jenis pekerjaan industri tidak berbeda nyata dengan responden dengan jenis pekerjaan jasa.

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

21

Post Hoc TestsM u ltiple C om par is on s D e p e n d e n t V a r ia b le : K o n s u m s i B o n fe r r o n i Mean D iffe r e n c e ( I) Je n is P e ke rja a(J ) J e n is P e k e rja a n (I-J ) n S td . E r ro r P e rta n ia n In d u s tri -4 ,6 9 231 2,1 5 7 4 9 Ja s a -8 ,33333 2,20 5 1 3 * In d u s tr i P e r ta n ia n 4 ,6 9 231 2,1 5 7 4 9 Ja s a -3,6 4 1 0 3 2,27 9 27 Jasa P e r ta n ia n 8 ,33333 2,20 5 1 3 * In d u s tri 3,6 4 1 0 3 2,27 9 27 *. T h e m e a n d iffe r e n ce is s ig n ific a n t a t th e .0 5 le v e l.

9 5 % C o n fid e n c e In te r va l S ig . Lo w e r B o u n dUp p e r B o u n d ,1 0 8 -1 0 ,1 0 27 ,7 1 8 1 ,0 0 2 -1 3,8 6 32 -2,8 0 35 ,1 0 8 -,7 1 8 1 1 0 ,1 0 27 ,35 6 -9 ,35 6 8 2,0 7 4 8 ,0 0 2 2,8 0 35 1 3,8 6 32 ,35 6 -2,0 7 4 8 9 ,35 6 8

Program EViews Program EViews sangat cocok digunakan untuk data runtun waktu yang dianalisis dengan regresi atau ekonometrika. Output yang ditampilkan lebih ringkas dan lebih lengkap dibandingkan dengan output SPSS. Memulai Program EViews Setelah program Eviews tampil untuk memulai menjalankan program jika memulai membuat file, maka lakukanlah: File New Workfile

Setelah itu akan muncul berbagai pilihan apakah data yang akan dibuat tahunan (Annual), semesteran (semi annual), triwulanan (quartally), bulanan (monthly), . atau data cross section (undated or irregular). Ketiklah kapan mulainya dan kapan berakhirnya. Untuk data undated ketik jumlah observasinya (sampelnya).

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

22

Data untuk program EViews umumnya dalam bentuk file lotus maupun Excel. Oleh karena itu simpanlah datanya mulai kolom A1 dengan nama tahun, semester, kuartal, bulan, atau hari. Kolom B1, C1 . dst, nama variable. Umumnya data dalam bentuk angka mulai pada kolom B baris 2 atau B2. Ingat nama seri variabelnya, sebelum melakukan impor data, file yang memuat data yang akan dimasukkan harus dalam kondisi tertutup (closed).

Selamat Mengikuti

Latihan SPSS 2012

Ilmu Komputer -Unud

23