Masih menggunkan data pada pada artikel sebelumnya, kita akan menggunakan fungi Frequencies, Explore dan Crosstabs untuk mengolah data. tetapi sebelumnya kita buat dulu satu variabel baru Total yang merupakan penjumlahan nilai setiap mahasiswa, dengan fungsi Transform. Langkahnya sbb:
- Klik menu [Transform] –> [Compute], muncul dialog box Compute Variable.
- Buatlah variabel baru dengan nama “total” untuk menempatkan hasil penjumlahan nilai A, B, dan C, caranya: tuliskan “total” pada form Target Variable. Kemudian Klik [Type & Label], beri label “Nilai Total“.
- Ketik “A + B + C” (sesuai nama variabel dan perintah penjumlahan ) pada form Numeric Expression. Anda juga dapat menggunakan tombol-tombol yang tersedia pada dialog box, lihat Gambar.
Klik [OK]. Pada Data View akan muncul variabel baru dengan nama “Total” lihat gambar.
Setelah data di-entry, selanjutnya memulai menggunakan perintah-perintah statistik deskriptif. Tahap pertama adalah menggunakan perintah Frequencies.
1. Frequencies
Perintah Frequencies digunakan untuk memperoleh jumlah pada nilai-nilai sebuah variabel tunggal. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
- Klik menu [Analyze] -> [Descriptive Statistics] -> [Frequencies].
- Muncul dialog boxFrequencies. Klik “Jenis Kelamin [Gender]” ‐> klik gambar yang saya lingkari, (untuk memasukkan variabel Jenis Kelamin ke form Variables(s). Kita akan menganalisis variabel Jenis Kelamin.
- Jangan lupa centang Display frequency tables.
- Agar menampilkan representasi bergambar (grafik), klik [Charts], maka akan muncul dialog boxFrequencies: Charts. Saya memilih Bar charts pada form Chart Type. Pada form Chart Values , saya memilih Percentage.
Kemudian klik [Continues] untuk kembali ke dialog boxFrequencies lalu klik [OK] maka muncul jendela SPSS Viewer yang menunjukkan hasil analisis frekuensi.
Pada Gambar terlihat hasil analisis SPSS, di mana pada tabel pertama N Valid = 10 yang menunjukkan jumlah responden 10 orang dan N Missing = 0 yang berarti tidak ada data yang hilang (missing). Pada tabel yang kedua terlihat hasil analisis Frequencies terhadap variabel Jenis Kelamin, di mana jumlah responden laki-laki 8 orang (80%) dan responden perempuan ada 2 orang (20%). Jika scroll digeser ke bawah akan terlihat Bar Chart (lihat Gambar di bawah ) yang menunjukkan visualisasi jumlah responden laki-laki dan perempuan.
Perhatikan kriteria “laki-laki” dan “perempuan“, ini merupakan hasil definisi value variabel Gender pada kolom Values, di mana Value: 1 = Laki-laki dan Value: 2 = Perempuan. Jika definisi value diabaikan maka pada bar chart maupun tabel analisis yang terlihat bukan laki-laki dan perempuan melainkan 1 dan 2. Begitu juga judul tabel dan judul histogram: “jenis kelamin“, ini merupakan hasil dari proses label yang telah kita lakukan untuk variabel Gender. Fungsi label ini bermanfaat untuk para pembaca analisis, misal penguji pada sidang Tugas Akhir / Skripsi. Selanjutnya adalah penggunaan perintah Explore.
2. Explore
Perintah Explore digunakan untuk membandingkan antara dua atau lebih kelompok dengan satu variabel. Sebagai contoh, jika kita menggunakan Jenis Kelamin sebagai variabel independen; variabel ini mendefinisikan kelompok (Laki-Laki dan Perempuan), kemudian membandingkannya dengan variabel lain, seperti Usia. Perintah Explore; contoh dalam kasus mean, akan menghasilkan berapa rata-rata usia laki-laki dan berapa rata-rata usia perempuan. Ukuran-ukuran yang dihasilkan perintah Explore antara lain: ukuran-ukuran pemusatan data (mean dan median), ukuran penyebaran (range, interquartile range, standar deviasi, varians, minimum, dan maksimum), ukuran kurtosis, dan skewness.
Berikut langkah-langkah perintah Explore:
- Klik menu [Analyze] -> [Descriptives Statistics] -> [Explore].
- Muncul dialog boxExplore.
- formFactor List, isi: variabel Jenis Kelamin.
- formDependent List, isi: variabel Usia, Nilai A, Nilai B, Nilai C, dan Nilai Total. lihat gambar.
- FormDisplay ada tiga pilihan Both, Statistics, dan Plots. Saya hanya memilih [Statistics].
- Klik [Plots] bila perlu grafik boxplot.
- Klik [Statistics] bila tidak perlu grafik boxplot.
- Klik [Both] bila perlu keduanya.
- Terakhir klik [OK].
Outputnya variabel usia akan seperti ini.
Oke, selesai. Tunggu artikel lain dari kami.