APLIKASI KOMPUTER DALAM STATISTIK

Unknown
By -
0


Analisis Statistik Dengan Microsoft Exel & SPSS
APLIKASI KOMPUTER DALAM STATISTIK
1)      APLIKASI EXCEL
Program ini yang bisadigunakan untuk melakukan oprasi matematika, keungan, statistik, dan logika. Untuk menjalankan program ini tidak dibutuhkan komputer yang memiliki kemampuan tinggi.
2)      Aplikasi SPSS
Program SPSS adalah program khusus pengelolaan data untuk analisis statistik. Saat ini program ini telah berkmbang dengan berbagai macam versi. Program ini kompatibl dengan windows versi berapapun untuk menjalankan program SPSS
DASAR-DASAR PENGELOAAN DATA DENGAN EXCEL DAN SPSS
a)      APLIASI EXCEL
Ada dua fasilitas yang bisa digunakan untuk melakukan analisis statistik, ayaitu perintah Data Analisis dan perintah function. Perintah data analyss merupakan perintah tambahan. Untuk menentukan perintah ini, Anda anda dapat memilih men tools. Jika pada menu tools tidak terdapat menu data analysis, anda perlu menginstal menu tersebut. Tahan-tahan yang harus dilakukan untuk melakukan instalasi menu adalah :
·         Klik menu office bottom>excel option > Add-Ins
·         Klik GO di bawah
·         Klik pilihan Analysis toolpak dan Analysis toolpak-VBA
·         Klik tombol OK


 
















b)     APLIKASI SPSS
Untuk melakukan analysis data dengan menggunakan program SPSS langkah awal yang harus dilakukan adalah memasukan data dalam sheet SPSS. Ada 2 jenis sheet dalam SPSS, yaitu sheet dat view dan sheet Variable view.
·         Sheet data view. Sheet ini untuk memasukan data yang akan dianalysis dengan menggunakan program SPSS.
·         Sheet variable view adalah lembar kerja yang berfungsi untuk memformat data yang telah dimasukan dalam sheet data view.
·         Sheet variable view merupakan lembar kerja yang berfungsi untuk melakukan format atas data. Jenis format data yang ada meliputi Nama, Type, Width, labels, values, Mising, Coloums, Align, dan Measure.
ü  Nama berfungsi untuk memberi nama pada variabel yang dimasukan dalam kolom data view.
ü  Type digunakan untuk memformat data sesuai dengan jenis data yang dimasukan, apakah numerik atau angka, koma atau desimal, dan titik atau dot. Jenis-jenis type data yang ada dapat dilihat pada kotak dialog variable type berikut :




ü  Width digunakan untuk mengatur lembar kolom dari data.
ü  Decimal digunakan untuk mengatur jimlah angka di belakang koma.
ü  Labels digunakan untuk memberi label terhadap data yang telah dimasukan dalam sheet SPSS.
ü  Values digunakan untuk mengatur nilai yang dikandung oleh data teknik ini digunakan untuk data yang berupa skala ordinal dan nominal . untuk mengisi value,isi pda kolom value, kemudian isi
kolom value_labels, dan klik add setelah selesai klik coutinue




 







ü  Mising digunakan untuk mrengatur data yang hilang, apakah ada data yang hilang atau tidak.




ü  Coloums digunakan untuk mengatur lebar kolom dari data
ü  Align digunakan u ntuk mengatur perataan, apakah rata kanan, rata kiri, atau rata tengAH.
ü  Measure digunakan untuk mengatur jenis pengukuran yang digunakan, apakag skala ordinal, no inal, atau scale (rasio dan interpal)
UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL
1.      UJI SATU SAMPEL UNTUK RATA-RATA DENGAN APLIKASI EXCEL
Untuk menguji hipotesis tersebut, kita bisa menggunakan program ms.Excel yaitu dengan menggunakan fasilitas statistik. Langkah-langkah yang harus dilakukan :
ü  Masukan data tersebut sehingga menjadi satu kolom dan beri header DATA SKOR TOEFL.
ü  Letakan pointer pada sembarang sel yang kosong.
ü  Dari menu INSERT pilihlah Function pilih Statistic pada kolom function category. Setelah itu pilih Ztest pada kolom function name dengan klik 2 kali .
ü  Masukan data skor TOEFL pada kolom array. Nilai rata-rata populasi pada kolom x, dan depiasi standar sampel pada kolom sigma
ü  Klik tombol OK sehingga keluar nilai P untuk Ztest
2.      UJI SATU SAMPEL UNTUK RATA-RATA DENGAN APLIKASI SPSS
ü  Masukan data skor TOEFL tersebut dalam jendela DATA VIEW SPSS, dengan cara yang sama dimana smua data dikelompokan dalam satu variable. Beri nama variable dengan skor, kemudian isi label denga skol toefl mahasiswa
ü  Dari menu analyze pilih menu compare means, kemudian pilih one sample T Test
ü  Masukan variabel skol toefl  mahasiswa dalam kolom test variabel . isilah kolom test value dengan kli ada kolom kemudian ketik angka 415
ü  Abaikan menu yang lain
ü  Klok tombol ok
UJI HIPOTESIS DUA SAMPLE
A.     UJI z tentang perbedaan dua rat-rata
B.      Uji rata-rata dengan perbedaan diketahui
C.      Uji beda rata-rata, varians tidak diketahui
Menggunakan MS. Excel
1.      Masukan data dalam dua kolom worksheet Excel
2.      Dari menu TOOLS, pilih DATA ANALYSIS, pilih t-Test : TWO SAMLE ASSUMED EQUALS VARIANCE. Klik tombol OK sehingga muncul kotak dialog t-Test: TWO SAMPLE ASSUMING EQUAL VARIANCES.
3.       


Ø


4.      Masukan variabel  pada variabel 1 range, dan variabel 2 range. Abaikan hypothesized Mean dan klik label. Klik pilihan Output Range dan klik kolom tersebut. Klik pada sembarang sel yang kosong.
5.      Klik OK
Dengan menggunakan SPSS
1.      Masukan data dalam Data View SPSS
2.      Dari menu ANALYZE pilih menu COMPARE MEANS pilih menu INDEPENDENT SAMPLE T TEST




 







3.      Masukan judul pada Test Variables dan metode pada GROUPING VARIABEL. Klik DEFINE GROUPS. Klik DEFINE GROUPS sehingga keluar kotak kotak dialog DEFINE GROUPS. isilah GROUP 1 dengan 1 dan GROUP 2 dengan 2. Klik continue.
4.      Klik tombol OK
D.     Uji beda rata-rata Varians Tak diketahui tetapi dianggap tidak sama
E.      Uji t sampel berpasangan

ANALISIS VARIANS
            Adalah prosedur yang mencoba menganalisi variasI dari respons atau perlakuan dan mencoba menrapkan porsi varians ini pada setiap kelompok dan variabel independen.
1.      Uji Anova Satu Faktor
Disebut juga dengan uji ANOVA desain randomkeseluruhan.
a.       Uji ANOVA satu faktor dengan MS. Excel
1.      Masukan data pada sheet excel
2.      Dari menu TOOLS pilih DATA ANALYSIS kemudian pilih ANOVA : SINGLE FACTOR
3.      Masukan range dari data yang tadi pada kolom INPUT RANGE pilih column pada pilihan GROUPED BY, klik pilihan LABELS IN FIRST ROW.
4.      Klik pilihan OUTPUT RANGE klik pada kolom dan lklik pada sembarang sel yang kosong.
5.      Klik tombol OK.
b.       Uji  ANOVA satu faktor dengan SPSS
1.      Masukan data dalam sheet SPSS
2.      Dari menu ANALYSIS pilih menu COMPARE MEANS kemudian pilih ONEWAY ANOVA
 








3.      Masukan variabel pada kolom DEPENDENT LIST dan FAKTOR. Klik option





4.      Klik pilihan desciptive dan pilihan Homogeniety of variance test kemudian klik continue
5.      Klik tombol OK
2.      Analisis aPriori dan post hoc
a.      Analisis A Priori adalah teknik analisi yang diputuskan untuk dilakukan sebelum data dikumpulkan . beberapa teknik dalam analisi a priori :
1.      LSD
2.      Linear Contrast
3.      Dunn’s test
b.      Uji Post Hoc
1.      Uji Student-Newman-Keuls
2.      Uji range Duncan
3.      Uji dukey HSD
4.      Uji tukey b(WSD)
5.      Uji sidak’s t
6.      Uji scheffe’s
7.      Uji dunnett t
8.      Uji R-E-G-W F dan R-E-G-W Q
9.      Uji Hochberg’s GT2
10.  Uji grabiel
11.  Uji waller-duncan
KORELASI DAN REGRESI SEDERHANA
1.      Analisis Korelasi sederhana
Digunakan untuk mencari hubungan antara 2 variabel.
a.      Menggunakan aplikasi MS. Excel
ü  Masukan data yang akan kita analisis
ü  Dari menu TOOLS pilih DATA ANALYSIS pilih CORRELATION. Masukan variabel tersebut pada kolom Input Range, klik LABELS IN FIRST ROW.

 






ü  Klik pilihan OUTPUT RANGE klik pada kolom sampingnya dan klik pada sembarang sel yang kosong.
ü  Klik tombol OK
b.      Menggunakan SPSS
ü  Masukan data pada sheet SPSS dalam bentuk dua kolom
ü  Klik menu ANALYZE, klik CORRELATION pilih BIVARIATE sehingga kotak dialog tersebut muncul. Masukan variabel yang tadi di sheet
 







ü  Klik pilihan PEARSON
ü  Klik tombol OK
2.      Koefisien determinasi
3.      Regresi sederhana
Bentuk persamaan regresi adalah :
Y= a+b.X
Dimana:
Y adalah nilai dari variabel dependen
a adalah konstata, yaitu nilai Y jika X=0
b adalah koefisiensi regresi
X adalh nilai dari variabel independen

KORELASI DAN DEGRESI BERGANDA

1.      Korelasi berganda
Adalah hubungan dari beberapa variabel independen dengan satu variabel independen.
2.      Koefisien determinasi
Adalah suatu nilai yang menggambarkan seberapa besar perubahan atau variasi dari variabel dependen bisa dijelaskan oleh perubahan atau variasi dari variabel independen.
3.      Regresi berganda
Adalah persamaan regresi dengan menggunakan dua atau lebih variabel independen.
Bentuk persamaan regresi berganda :
Y= a+b1X1+b2X2+b3X3+...+e
Dimana :
Y adalah variabel dependen
a adalah koefisien konstanta
X1 adalah variabel independen pertama
X2  adalah variabel independen kedua
X3 adalah variabel independen ketiga
e adalah error
4.      Asumsi dalam regresi
5.      Uji kebaikan model
6.      Uji signifikan koefisien model
Hipotesis untuk pengujian koefisien konstanta dirumuskan :
H0: Koefisien Konstanta tidak signifikan
Ha : Koefisien Konstanta signifikan
7.      Metode pemilihan variabel rgresi linier
REGRESI DUMMY DAN REGRESI LOGISTIK
A.     Regresi dummy
Digunakan pada persamaan regresi dimana variabel  independennya merupakan variabel yang bersifat kualitatif.
B.      Regresi logistik
Jika variabel yang berupa skala ordinal adalah variabel dependen, maka jenis yang digunakan adalah regresi logistik



TREND NON-LINEAR
            Bentuk-bentuk Trend Non-Linier
Model
Persamaan
Slope
Logaritma
Log Y=Log a+Log B
Log a, Log b
Quadratic
Y= a+bX+cX²
A,b,c
Cubic
Y= a+bX+cX²+cX³
A,b,c,d
S
1/Y=a+bX
A,b
Logistik


C,a,b
Growth
G=aeᵇ˟𝞊
A,b
Exponential
Y=ab˟
A,b

A.     Model kurva eksponensial
Sifat hubungan antara variabel dependen dan variabel independen tidak linearr secara murni.
B.      Model kurva logistik
Adalah model kurva kebalikan dari model kurva eksponensial
ANALISIS RUNUT WAKTU
            Adalah analisis dengan menggunakan data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Terdapat 4 komponen dari runut waktu :
ü  Trend
ü  Variasi siklus
ü  Variasi musiman
ü  Variasi tidak teratur
A.     Model exponential smoothing
Adalah metode analisis runut waktu dengan menghilangkan variasi yang tidak teratur dari data tetapi tanpa menyertakan variasi musiman dan trend.
B.      Model Autoregression
Adalah model prediksi variabel dengan menggunakan variabel periode sebelumnya.
C.      Model arima
Model ini merupakan gabungan dari model Autoregresi dan moving average. Menggunakan perbedaan (differencing) di dalam mencari nilai persamaan regresi. Terdapat empat tahap dari model ARIMA dalam memprediksi.
1.      Identifikasi model
2.      Estimasi
3.      Pemeriksaan diagnostik
4.      Prediksi

Tabel . perbedaan pertama dan kedua
Bulan
Harga saham
Perbedaan pertama Zt=(Yt-Yt-1
Perbedaan kedua (Zt-Zt-1)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
71
70
69
68
64
65
72
78
75
75
75
70
75
75
74

-1
-1
-1
-4
1
7
6
-3
0
0
-5
5
0
-1



0
-3
5
6
-1
-9
3
0
-5
10
-5
-1
1

D.     Model dekomposisi musiman
Model yang menggunakan analisis dengan mengeluarkan faktor-faktor musiman, trend, dan variasi tak teratur.
ANALISIS EKONOMETRIK
A.     Uji normalitas
Menggunakan SPSS
ü  Masukan data pada sheet SPSS
ü  Dari menu ANALYZE pilih REGRESSION dan klik LINEAR
ü  Masukan data pada kolom DEPENDENT dan INDEPENDENT. Klik pilihan PLOTS
ü  Masukan variabel SRESID pada kolom Y dan variabel ZPRED pada kolom X
ü  Klik pilihan Histogram dan NORMAL PROBABILITY PLOTS pada kolom standardized. Bentuk output SPSS RESIDENTAL PLOTS. Klik CONTINUEs
ü  Klik OK
B.      Uji Multikolinearitas
C.      Uji autokorelasi
d<d        : terjadi masalah autokorelasi yang positif yang perlu perbaikan.
d<d<dᵁ : ada masalah autokorelasi positif tetapi lemah, di mana perbaikan akan lebih baik



ANALISIS RELIABILITAS DAN VALIDITAS
            Pada banyak penelitaian, desain penelitiann yang dilakukan adalah dengan menggunakan instrummen  kuesioner. Pada desain dengan kuesioner tersebut kita akan mengadakan pengukuran dari variabel. Pada penyusunan kuesioner salah satu kriteria kuesioner yang baik adalah validitas dan reliabilitas kuesioner.
1.      UJI VALIDITAS
Validitas adalah ukuran yang menunjukan sejauh mana instrumen pengukuran mampu mengukur apa yang ingin di ukur. Jika misalkan kita punya alat ukur meteran, maka validitas alat ini adalah sejauh mana alat ini mampu mengukurjarak suatu titik. Begitu juga misalkan kita menyusun kuesioner  kepuasan pelanggan, maka validitas kuesioner adalah sejauh mana kuesioner ini mampu mengukur kepuasan pelanggan. Terhadap beberapa validitas
§  Validitas Konstruksi. Suatu kuesioner yang baik harus dapat mengukur dengan jelas kerangka dari penelitian yang akan dilakukan. Jadi misalkan kita akan mengukur konsep tentang kepuasan pelanggan, maka kuesioner tersebut dikatakan valid jika mampu menjelaskan dan mengukur kerangka konsep kepuasan pelanggan.
§  Validitas Isi. Validitas  isi adalah suatu alat yang mengukur sejauh mana kuesioner atau alat ukur tersebut mewakili semua aspek yang dianggap sebagai kerangkan konsep.
§  Validitas Prediktif. Validitas prediktif adalah kemampuan dari kuesioner dalam memprediksi prilaku dari konsep.
Untuk menguji validitas, metode yang kita lakukan adalah dengan mengukur korelasi antara butir-butir pertanyaan dengan skor pertanyaan secara kuseluruhan. Tahan yang harus dilakukan untuk melakukan pengujian validitas adalah :
1.      Mendefinisikan secara operasional suatu konsep yang akan diukur.
2.      Melakukan uji coba pada beberapa responden (minimal pada 30 orang)
3.      Mempersiapkan tabeltabulasi jawaban
4.      Menghitung nilai korelasi antara masing-masing skor butir jawaban dengan skor total dari butir jawaban.
2.      UJI RELIABILITAS
Apabila suatu alat pengukur telah dinyatakan valid maka tahap berikutnya adalah mengukur reliabilitas dari alat. Reliabilitas adalah ukuran yang menunjukan konsistensi dari alat ukur dalam mengukur gejala yang sama dilain kesempatan. Misalkan kita memiliki kuesioner yang mengukur kepuasan konsumen.
Setelah kita melakukan pengujan validitas kuesioner, maka kuesioner tersebut kita uji reliabilitasnya. Reliabilitas adalah ukuran yang menunjukan kestabilan di sini berarti kuesioner tersebut konsisten jika digunakan untuk mengukur konsep atau konstruk dari suatu kondisi ke kondisi yang lain. Pengukuran reliabilitas dilakukan dengan 2 cara, yaitu :
1.      Repeated measure atau pengukuran berulang. Di sini pengukuran dilakukan berulang-ulang paa waktu yang berbeda, dengan kuesioner atau pertanyaan yang sama. Hasil pengukuran dilihat apakah konsisten dengan pengukuran sebelumnya.
2.      One Shot. Pada teknik ini pengukuran dilakukan hanya pada satu waktu, kemudian dilakukan perbandingan dengan pertanyaan yang lain atau dengan pengukuran korelasi antar jawaban. Pada program spss, metode ini dilakukan dengan metode cronbach Alpha, dimana suatu kuesioner dikatakan reliabel jika nilai cronbach Alpha lebih besar dari 0,60.

ANALISIS DISKRIMINAN
Analisis diskriminan menggunakn ukuran variabel kontinyu pada kelompok berbeda dari item untuk mengetahui aspek-aspek yang membedakan kelompok dan menggunakan ukuran itu untuk melakukan pengelompokan. Ide utamadari analisis deskriminanadalah untuk menentukan apakah beberapa kelompok berbeda, yang ditunjukan dengan perbedaan rata-rata variabel dan menggunakan variabel tersebut untuk memprediksi pembagian kelompok.
Analisi diskriminan menggunakan modal perhitungan yang hampir sama dengan model perhitungn ANOVA. Pada pembahasan mengenai ANOVA kita menguji perbedaan antara berbagai kelompok,maka pasa analisis diskriminan kita juga membuat analisis perbedaan untuk membuat pengelompokan. Misalkan kita mengukur tinggi badan dan sampel randomsebanyak 50 orang laki-laki dan 50 orang perempuan.
Pada kondisi tertentu, kita bisa menggunakan  banyak   variabel  dalam mancari varibel mana yang memberi kontribusi untuk untuk perbedaan kelompok. Pada kasus ini kita menggunakan sebuah martik total varians dan kovarians, yang merupakan matriks varians dan konvarians.
1.      Analisis diskriminan stepwise
Metode yang paling umum untuk analisis fungsi diskriminan adalah dengan memasukan semuan variabel dalan analisis untuk menentukan variabel mana saja yang membedakan kelompok. Misalkan pada penelitian tentang prediksi perilakululusan SMU, maka variabel yang dimasukan bisa berupa status ekonomi, orientasi siswa kinerja akademik, dan variabel lain yang mungkin digunakan untuk mencari variabel mana yang memberikan prediksi paling baik.
      Pada analisis dengan menggunakan metode stepwise, kita bisa menggunakan metode forward dan backward. Pada analisis degan model forward stepwise, model diskriminan dibangun tahap demi tahap untuk masing-masing variabel, khususnya pada setiap tahap, variabel direview dan dievaluasi untuk menentukan variabel mana yang paling memberikan kontribusi bagi perbedaan antar kelompok.
      Sedangkan model analisis diskriminan yang lain adalah model backward. Pada model ini, semua variabel dimasukan kedalam persamaan diskriminan, dan kemudian dilakukan review dan evaluasi kontribusi dari masing-masing variabel di mana varibel yang tidak memberikan kontribusi kemudian dihilangkan.
      Untuk mencari variabel mana saja yang akan damasukan dalam persamaan diskriminan, kita menggunakan kriteria F. Nilai F menunjukan signifikasi variabel dalam membuat perbedaan antar kelompok.
2.      Fungsi Diskriminan
Dalam analisis dua kelompok kita akan membuat analisis perbedaan untuk dua kelompok. Model ini adalah sama dengan analisis regresi berganda dalam hal kugunaan untuk memprediksi prilaku kelompok dengan menggunakan variabel diskriminan.
3.      Asumsi dalam Analisis Diskriminan
Dalam analisis diskriminan terdapat beberapa asumsi yang harus dipenuhi, sehingga yang dilakukan menjadi valid. Beberapa asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis diskriminan tersebut adalah :
v  Distribusi Normal.
v  Homogentitas Varians/Covarians
v  Korelasi
v  Variabel tidak redundant
Determinasiliditas al

Post a Comment

0Comments

Silakan tinggalkan komentar anda. DILARANG KERAS menyimpan link blog/web pada komentar dengan tujuan backlink, Spam.

Post a Comment (0)