Praktikum Aplikasi Komputer

Data Screening Pertemuan 3

Feri Wibowo, S.Kom.

1 Statistik Menggunankan SPSS | Praktikum Aplikasi Komputer Informatika UMP.

Data Screening

Sebelum menganalisis data, langkah pertama yang dilakukan adalah dengan melakukan eksplorasi

terhadap data. Penyaringan data (data screening) perlu dilakukan dengan teliti karena mungkin terjadi

kesalahan dalam memasukan data. Kesalahan memasukan data antara lain karena memasukan data di luar

kisaran (range) kode data atau diluar kisaran nilai data yang telah didefinisikan atau memasukan data yang

sama lebih dari satu kali. Sebagai contoh, memasukan data jenis kelamin 3 pada variabel jenis kelamin (yang

diberi kode “1=Pria” dan “2=Perempuan”) atau memasukan angka lain untuk IPK yang mempunyai kisaran 0-4.

Prosedur data screening menggunakan SPSS biasanya dilakukan dengan analisis Frequencies. Sebagai contoh

penyaringan data akan digunakan data yang terjadi kesalahan dalam memasukan data sebagai berikut:

ID Jumlah Jam Belajar IPK SEX (1=pria, 2=wanita

1 32 3.6 1

2 16 3.5 2

3 21 2.8 1

4 23 3.7 2

5 8 7.0 3

6 4 3.7 5

7 10 6.0 1

8 15 2.3 2

9 31 3.0 1

10 40 3.9 1

Prosedur SPSS untuk Data Screening

1. Definisikan keseluruhan variabel pada halaman Variable View (Gambar 1).

Gambar 1. Pendefinisian Variabel.

2. Isikan seluruh data pada halaman Data View (Gambar 2).

2 Statistik Menggunankan SPSS | Praktikum Aplikasi Komputer Informatika UMP.

Gambar 2. Data yang telah di masukan.

3. Untuk melakukan penyaringan data dengan perintah SPSS Frequencies, Klik Analyze → Descriptive

Statistics dan pindahkan semua variabel yang akan dilakukan Data Screening ke kotak Variable(s),

kemudian klik Ok (Gambar 3).

Gambar 3. Jendela Descriptive Statistics Frequencies.

3 Statistik Menggunankan SPSS | Praktikum Aplikasi Komputer Informatika UMP.

4. Hasil dari perintah SPSS Frequencies adalah berupa tabel distribusi frequencies sebagai berikut:

Gambar 4. Output Distribusi frekuensi variabel Jenis kelamin.

Dari hasil Descriptive Statistics untuk variabel jenis kelamin terlihat dua nilai data 3 dan 5 dengan

masing-masing memiliki frekuensi satu. Karena kode untuk variabel jenis kelamin terdiri dari “1=Pria”

dan “2=Perpempuan”, maka kesalahan memasukan data ini harus dikoreksi.

Gambar 5. Output Distribusi Frekuensi variabel IPK