LAPORAN PRAKTIKUM SPSS Disusun untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Teknologi Informasi

Oleh :

Laras Kun Rahmanti Putri

21040113130114

JURUSAN PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEGORO

SEMARANG

2013

1. Latar Belakang

Planologi ialah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari perencanaan sebuah ruang beserta isinya,

termasuk manusia atau masyarakatnya serta objek-objek lain yang mendukung fungsi ruang

tersebut. Masyarakat dan atau objek lain yang ada di dalam ruang atau wilayah tersebut tentunya

menjadi bahan pertimbangan perencanaan karena masyarakat itulah yang terkena dampak baik

buruknya perencanaan yang akan direalisasikan (place holder). Dalam mempertimbangan hal ini,

dibutuhkan adanya analisa statistik sehingga perencanaan dapat terkonsep dan matang serta sesuai

dengan rencana. SPSS ialah sebuah software komputer yang dapat digunakan oleh para perencana

untuk memudahkan analisa statistika ini.

2. Permasalahan

Salah satu yang dipelajari dari perencanaan ialah mengenai kondisi ekonomi penduduk, termasuk

mengenai garis kemiskinan. Diharapkan dari hasil analisis ini, bisa dilihat sebarannya lalu bisa

dipelajari apa-apa saja yang perlu diperbaiki dan dikembangkan sebagai wujud penanganannya.

3. Kajian Teori SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah sebuah program pada komputer yang

digunakan untuk membuat analisis statistika. SPSS digunakan oleh peneliti pasar, peneliti kesehatan,

perusahaan survei, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi pemasaran, dan sebagainya. Ada

beberapa teknik statistika yang dapat digunakan untuk menganalisis data.

Tujuan dari analisis data adalah untuk mendapatkan informasi yang relevan yang terdapat dalam

data tersebut dan menggunakan hasilnya untuk memecahkan suatu masalah. SPSS dapat membaca

berbagai jenis data atau memasukkan data secara langsung ke dalam SPSS Data Editor. Selain

analisis statistika, manajemen data (seleksi kasus, penajaman file, pembuatan data turunan) dan

dokumentasi data (kamus metadata ikut dimasukkan bersama data) juga merupakan fitur-fitur dari

software dasar SPSS.

User interface grafis memiliki 2 jenis tampilan yang dapat dipilih dengan cara meng-klik salah satu

dari dua tombol di bagian bawah kiri dari window SPSS. Tampilan ‘Data View’ menampilkan

tampilan spreadsheet dari kasus-kasus (baris) dan variabel (kolom). Tampilan ‘Variable View’

menampilkan kamus metadata di mana setiap baris mewakili sebuah variabel dan menampilkan

nama variabel, label variabel, label nilai, lebar cetakan, tipe pengukuran dan variasi dari

karakteristik-karakteristik lainnya.

4. Data

Data diambil dari BPS, dalam Booklet_agustus_2013.pdf. Dari beberapa kumpulan data yang ada,

yang diambil contoh ialah mengenai “Garis Kemiskinan di Daerah Perdesaan Menurut Provinsi

(ruiah/kapita/bulan) 2010 – 2013”, khusus pada Nusa Tenggara, Sulawesi, Maluku, dan Papua pada

tahun 2012 dan 2013.

Nama Daerah Tahun 2012 Tahun 2013

Nusa Tenggara Barat 222918 243620 Nusa Tenggara Timur 194722 217918

Kalimantan Barat 218476 242321

Kalimantan Tenggara 270626 298172 Kalimatan Selatan 249469 272614

Kalimatan Timur 312734 349935 Sulawesi Utara 209123 233415

Gorontalo 201065 219827

Sulawesi Tengah 237340 265582 Sulawesi Selatan 179160 192161

Sulawesi Barat 196693 211850 Sulawesi Tenggara 191195 200058

Maluku 268981 285967 Maluku Utara 232109 248026

Papua 271431 298395

Papua Barat 326613 355839

5. Langkah Kerja

1. Buka software spss.

2. Buka tab “variable view”

3. Isikan dengan variabel-variabel yang ada sesuai dengan data

Pada contoh data, variabel yang dipakai ialah nm_daerah (nama daerah), jml_2012 (garis

kemiskinan pada tahun 2012), dan jml_2013 (garis kemiskinan pada tahun 2013).

Untuk variabel I; “nm_daerah”, isikan pada kolom “name”,

lalu pada kolom “type” isikan “string” karena data yang akan di-input berupa tulisan,

pada kolom “width” isikan dengan sebuah angka yang dapat memuat banyaknya digit angka

data (misal, data yang akan diisi ialah angka 1000000, maka isikan width dengan enam, tujuh,

atau delapan), pada kasus diisi dengan 20.

pada kolom “decimal” isikan dengan “0”,

kolom label kosongkan,

kolom “value” kosngkan.

kolom “missing” kosongkan,

kolom “column” biarkan,

kolom “align” isikan sesuai keinginan,

kolom “measure” isikan dengan “nominal” (karena data yang di-input bukan merupakan data

yang diwakilkan. Contoh data yang diwakilkan ialah angka satu (1) untuk tidak suka, angka dua

(2) untuk suka, angka tiga (3) untuk sangat suka, atau pun data interval seperti: angka satu (1)

untuk 0 – 5, angka dua(2) untuk 6 – 10, dst..)

kolom “role” isikan dengan “input”.

Untuk variabel II; “jml_2012”, isikan pada kolom “name”

lalu pada kolom “type” isikan “numeric” karena data yang akan di-input berupa angka, bukan

tulisan/huruf,

pada kolom “decimal” isikan dengan “0”,

kolom label kosongkan,

kolom “value” kosongkan.

kolom “missing” kosongkan,

kolom “column” biarkan,

kolom “align” isikan sesuai keinginan,

kolom “measure” isikan dengan “nominal”

kolom “role” isikan dengan “input”.

Untuk variabel III; “jml_2013”, isikan pada kolom “name”

lalu pada kolom “type” isikan “numeric”,

pada kolom “decimal” isikan dengan “0”,

kolom label kosongkan,

kolom “value” kosongkan,

kolom “missing” kosongkan,

kolom “column” biarkan,

kolom “align” isikan sesuai keinginan,

kolom “measure” isikan dengan “nominal”

kolom “role” isikan dengan “input”.

Pengisian variable view:

4. Copy data yang sudah ditulis dahulu di ms.excel ke dalam spss, pada data view (ctrl+c lalu

ctrl+v).

Bisa juga langsung diisikan ke dalam SPSS.

5. Setelah data dimasukkan ke dalam SPSS, lakukan analisa frekuentif dengan klik menu analyze

> descriptive statistics > frequencies .

6. Sebuah jendela akan keluar. Masukkan jml_2012 dan jml_2013 ke dalam “variable(s)” dengan

menge-klik tulisan jml_2012 dan menge-klik tanda panah yang berada di tengah-tengah box.

Secara default, penampilan tabel frekuensi diaktifkan.

Setelah variable(s) terisi, klik tab “Statistics”.

7. Atur statistik yang diperlukan. Lalu klik continue.

8. Tampilan akan kembali pada jendela Frequencies. Klik tab charts. Atur. Setelah selesai, klik

Continue.

9. Tampilan akan kembali pada Frequencies. Klik OK.

10. Sebuah jendela analisa akan keluar. Dari situ, dapat dilihat nilai-nilai maksimum, minimum,

modus, rata-rata, nilai tengah, quartil, dll.

6. Hasil dan Pembahasan

Dari hasil analisa yang ditampilkan, didapatkan bahwa data garis kemiskinan pada tahun 2012 dan

2013 semuanya telah terinput ke dalam spss, sehingga tidak ada data yang hilang (missing). Hal ini

terlihat dari nilai missing yang bernilai 0 dan nilai 16 pada valid.

Lalu nilai rata-rata pada tahun 2012 adalah 236415,94 dan pada tahun 2013 ialah 250401,25.

Nilai tengah pada tahun 2012 ialah 227513,50 dan 2013 ialah 245823.

Modus pada tahun 2012 ialah 179100 dan 2013 ialah 192101.

Standar deviasi pada tahun 2012 ialah 43775,724 dan 2013 adalah 49235,284.

Nilai maksimum pada tahun 2012 ialah 326613 (Papua Barat) dan pada 2013 ialah 355839 (Papua

Barat).

Nilai minimum pada tahun 2012 ialah 179160 (Sulawesi Selatan) dan pada 2013 ialah 192161

(Sulawesi Selatan)

Jumlah dari data garis kemiskinan ini pada tahun 2012 dan 2013 ialah 3782655 dan 4135700.

Kuartil pertama, kuartil kedua dan kuartil ketiga pada tahun 2012 ialah 197786; 227513,5;

270214,75 dan pada tahun 2013 ialah 218395,25; 245823; dan 295120,75.

an persentil dapat diidentifikasikan pula.

Kemudian bagilah nilai skewness dengan std. error of skewness, dan kurtosis dengan std. error of

kurtosis. Jika nilai yang didapat ialah -2 ≤ nilai ≤ 2 , maka data tersebut normal, hal ini untuk melihat

distribusi data yang dipakai. Dari data pada tahun 2012, nilai skewness ialah 0,736 dan std.error of

skewness ialah 0,564. Jika dibagi, maka hasilnya ialah 1,3. Dari data pada tahun 2013, nilai

skewness ialah 0,700 dan std.error of skewness 0.564. Jika dibagi, didapat hasil 1,24. Hasil

pembagian nilai kurtosis dengan std. Error of kurtosis pada tahun 2012 ialah -0,246 dan -0,189 pada

2013Kedua nilai hasil pembagian ini berada di antara -2 hingga 2, yang berarti data garis kemiskinan

ini distribusinya normal.

Kemudian bisa dilihat persentase pada tahun 2012 dan 2013 beserta diagram lingkarannya.

Tabel frekuensi 2012 dan diagramnya:

Dapat dilihat bahwa nilai garis kemiskinan pada tahun 2012, pada daerah yang memiliki garis

kemiskinan 191195 (Sulawesi Tenggara) memiliki persentase 12,5% dari total, dan terlihat pada

diagramnya, persenannya berwarna hijau. Begitu pula dengan daerah-daerah yang lain.

Hal yang sama dapat dianalisis pada tahun 2013:

Dapat dilihat bahwa tiap daerah memiliki garis kemiskinan yang saling berbeda sehingga frekuensi

dari nilai garis kemiskinan untuk masing-masing daerah ialah satu, dan dari frekuensi ini, masing-

masing memiliki persentase 6,3%, sama rata, dari 100 dibagi 16. Garis kemiskinan yang bernilai

272614 memiliki persentase 68,8% dari total nilai.

Dari data yang dianalisis ini, didapat kesimpulan bahwa nilai garis kemiskinan di provinsi Nusa

Tenggara, Sulawesi, Maluku, dan Papua paling tinggi pada tahun 2012 dan 2013 ialah di Papua

Barat. Sedangkan nilai garis kemiskinan paling rendah pada tahun 2012 dan 2013 ialah Sulawesi

Selatan. Lalu, didapat hasil bahwa:

25% garis kemiskinan pada tahun 2012 ialah di bawah 197786 dan 218395,25 di tahun 2013.

50% garis kemiskinan pada tahun 2012 ialah di bawah 227513,50 dan 245823 di tahun 2013.

75% garis kemiskinan pada tahun 2012 ialah di bawah 270214,75 dan 295120,75 di tahun 2013.

Dari sini dapat dilihat bahwa garis kemiskinan dari tahun 2012 ke tahun 2013 di provinsi-provinsi

Nusa Tenggara, Sulawesi, Maluku, dan Papua meningkat.

7. Daftar Pustaka

Chittaputri.2012.Dalam Blogspot.http://chittaputri.blogspot.com.Diunduh pada Jumat, 22

November 2013.

Adip.2008.Dalam Wordpress.http://adipjelek.wordpress.com.Diunduh pada Jumat, 22 November

2013.

Booklet_agustus_2013.pdf