statistik teknik

STATISTIK TEKNIK

UJI DATA DAN ANALISIS DATA

Disusun Oleh :

Maria Gusti Agung Ayu Permata

1404405084

JURUSAN TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS UDAYANA

2015

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

SPSS adalah sebuah software untuk mengolah data statistik yang cara

penggunaannya cukup mudah. Bahkan oleh orang yang tidak mengenal baik dasar

teori statistik.

Program SPSS seringkali digunakan untuk memecahkan problem riset atau

bisnis dalam hal statistik. Cara kerjanya sederhana, yaitu data yang diinput oleh

SPSS akan dianalisa dengan suatu paket analisa. SPSS merupakan bagian integral

dari tentang proses analisa, menyediakan akses data, persiapan dan manajemen

data, analisa data dan pelaporan.

SPSS merupakan perangkat lunak yang paling banyak dipakai karena

tampilannya yang user friendly dan merupakan terobosan baru berkaitan dengan

perkembangan teknologi informasi, khususnya E-Business. SPSS didukung oleh

OLAP (Online Analytical Processing) yang akan memudahkan dalam pemecahan

pengolahan data dan akses data dari berbagai perangkat lunak yang lain, seperti

microsoft office excel atau notepad, yang selanjutnya dianalisa.

1.2 Tujuan

Adapun tujuan yang didapat dari pembuatan makalah ini adalah sebagai

berikut:

1. Menjawab tugas matakuliah statistika

2. Mengetahui software SPSS

3. Mengetahui cara mengolah data statistik

1.3 Manfaat

Adapun manfaat yang didapat dari pembuatan makalah ini adalah sebagai

berikut:

1. Dapat menyelesaikan tugas matakuliah statistika

2. Dapat menggunakan software SPSS

3. Dapat mengolah data statistik dengan mudah

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Statistik dan Statistika

Kata statistik berasal dari bahasa Latin, yaitu status yang berarti “negara”

(dalam bahasa Inggris adalah state). Pada kata statistik diartikan sebagai

keterangan-keterangan yang dibutuhkan oleh negara dan berguna bagi negara

(Anto Dajan, Pengatar Metode Statistik). Misal keterangan jumlah penduduk

suatu negara, keterangan mengenai pekerjaan penduduk suatu negara dan

sebagainya. Perkembangan lebih lanjut menunnjukkan bahwa pengertian statistik

merupakan suatu kumpulan angka-angka. Misalnya statistik kelahiran, statistik

hasil pertanian, hasil statistik penduduk dan sebagainya.

Dalam arti kumpulan angka tersebut disajikan dalam bentuk

tabel/diagram, selanjutnya ditarik analisa dan kesimpulan. Ini semua merupakan

pengetahuan tersendiri yang disebut statitika. Jadi pengertian statistika adalah

ilmu yang berhubungan dengan cara pengumpulan, penyajian, pengolahan,

analisis data serta kersimpulan.

Statistika dalam pengertian sebagai ilmu dibedakan menjadi dua, yaitu:

1. Statistika deskriptif (perian) mempunyai tujuan untuk

mendeskripsikan atau memberi gambaran objek yang diteliti

sebagaimana adanya tanpa menarik kesimpulan atau generalisasi.

Dalam statistika deskriptif ini dikemukakan cara-cara penyajian data

dalam bentuk tabel maupun diagram, penentuan rata-rata (mean),

modus, median, rentang serta simpangan baku.

2. Statistik Imferensial (induktif) mempunyai tujuan untuk penarikan

kesimpulan, sebelum menarik kesimpulan dilakukan suatu dugaan

yang dapat diperoleh dari statistika dasar.

2.2 Macam-macam Data

Setiap kegiatan degna statistik, selalu berhubungan dengan data. Menurut

Kamus Besar Bahasa Indonesia pengertian data adalah keterangan yang benar dan

nyata. Data adalah bentuk jamak dari datum. Datum adalah keterangan atau

informasi yang diperoleh dari suatu pengamatan sedangkan data adalah segala

keterangan atau informasi yang dapat memberikan gambaran suatu keadaan. Dari

contoh-contoh yang telah diberikan sebelumnya, dapat diperoleh bahwa tujuan

pengumpulan data adalah :

a. Untuk memperoleh gambaran suatu keadaan

b. Untuk dasar pengambilan keputusan

Untuk memperoleh kesimpulan data yang tepat dan benar maka data yang

dikumpulkan dalam pengamataan harus nyata dan benar, demikian adanya. Syarat

data yang baik adalah:

a. Data harus objektif (sesuai dengan keadaan sebenarnya)

b. Data harus mewakili (representatif)

c. Data harus data yang terbaru

d. Data harus relevan dengan masalah yang akan dipecahkan

Data dikumpulkan daari suatu observasi disebut data observasi (data).

Pembagian data yang benar adalah:

a. Menurut cara memperoleh data dibagi atas :

1) Data Priimer

Data yang langsung dikumpulkan oleh peneliti (suatu organisasi/

perusahaan)

Contoh:

Pemerintah melalui Biro Pusat Statistik melakukan sensus

penduduk tahun 1980 untuk memperoleh data penduduk negara

Indonesia.

2) Data Sekunder

Data yang diduktif dari sumber lain.

Contoh:

Suatu perusahaan memperoleh data dari laporan yang ada dari Biro

Pusat Statistik.

b. Menurut sifatnya

1) Data Kualitatif

Data yang tidak dalam bentuk angka.

Contoh mutu barang di supermatket “X” bagus atau jelek.

2) Data Kuantitatif

Data dalam bentuk angka

Contoh data hasil ulangan mata pelajaran matematika siswa kelas

enam SD adalah 8,9,6,7,8,9,...

Data kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua yaitu

a) Data Diskrit

Data yang dikumpulkan merupakan hasil membilang.

Contoh keluarga Pak Amir mempunyai tiga orang anak laki-

laki.

b) Data Kontinu

Data yang diperoleh dari hasil pengukuran.

Contoh berat badan sisea kelas enam 40,5 kg, 45 kg, 37 kg, 35

kg, 39 kg.

c. Pengumpulan data

Pengumpulan data merupkan fungsi pertama dari statistika. Kegiatan

pembelajaran pengumpulan data dapat dilakukan dengan pendekatan

kombinasi dari metode pemberian tugas dan belajar kelompok.

Sebelum memulai mengumpulkan data, guru harus sudah mengetahui

apakah siswa sudah mengerti cara membuat tabel yang digunakan

untuk mengumpulkan data. Tabel ini adalah memberikan informasi

secara rinci yang terdiri atas kolom dan baris.

Gambar 2.1 Contoh tabel tabulasi silang

2.2 Sampling Data

Data yang akan dianalisis dalam makalah ini adalah data penanganan

korupsi oleh KPK dari tahun 2004 sampai tahun 2015. Korupsi menjadi sebuah

bencana bagi negara yang ingin maju dan berkembang. Korupsi adalah simbol

kedangkalan intelektualitas bagi suatu negara. Negara dengan tingkat korupsi

yang sangat tinggi biasanya akan susah maju, bahkan cenderung mendekati

kehancuran. Indonesia termasuk satu dari beberapa negara di dunia yang terkenal

tinggi tingkat korupsinya. Dari instansi terbawah hingga teratas, korupsi sudah

mendarah daging hingga susah dihapuskan.

Rekapitulasi penindakan pidana korupsi per 31 Oktober 2015, yaitu di

tahun 2015 KPK melakukan penyelidikan 73 perkara, penyidikan 43 perkara,

penuntutan 48 perkara, inkracht 29 perkara, dan eksekusi 30 perkara. Total

penanganan perkara tindak pidana korupsi dati tahun 2004-2015 adalah

penyelidikan 738 perkara, penyidikan 454 perkara, penuntutan 375 perkara,

inkracht 312 perkara, dan eksekusi 325 perkara.

2.3 Tabulasi Data

Berikut ini adalah tabulasi data penangan korupsi (oleh KPK) tahun 2004-

2015 (per 31 Oktober 2015)

Tabel 2.1 Tabulasi data penganan korupsi oleh KPK tahung 2004-2015 (per 31 Oktober 2015)

Penindakan 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Jumlah

Penyelidikan 23 29 36 70 70 67 54 78 77 81 80 73 738

Penyidikan 2 19 27 24 47 37 40 39 48 70 56 43 454

Penuntutan 2 17 23 19 35 32 32 40 36 41 50 48 357

Inkracht 0 5 17 23 23 39 34 34 28 40 40 29 312

Eksekusi 0 4 13 32 24 37 36 34 32 48 49 30 325

BAB III

ANALISIS DATA MENGGUNAKAN PROGRAM SPSS

2.1 Software SPSS

SPSS adalah salah satu program yang paling banyak digunakan untuk

analisis statistik dalam ilmu sosial. Hal ini digunakan oleh peneliti pasar, peneliti

kesehatan, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi pemasaran dan lain-lain.

SPSS asli manual (Nie, Bent &Hull,1970) telah digambarkan sebagai salah satu

“buku sosiologi yang paling berpegaruh”. Selain analisis statistik, manajemen

data (kasus seleksi, file yang membentuk kembali, membuat data turunan) dan

data dokumentasi (sebuah metadata kamus disimpan di data file) adalah fitur dari

perangkat lunak dasar.

SPSS dapat membaca dan menulis data dari ASCII file teks (termasuk file

hierarkis), paket statistik lainnya, spreadsheet dan database. SPSS dapat membaca

dan menulis ke eksternal tabel database relasional melalui ODBC dan SQL.

Output statistik adalah sebuah format file proprietary (*.SPV file, mendukung

tabel pivot)yang selain penampil dalam paket, pembaca yang berdiri sendiri dapat

didonload. Output proprietary dapat diekspor ke teks atau microsoft word. Atau,

output dapat ditangkap sebagai data (menggunakan perintar OMS), sebagai teks

teks, tab-delimited, PDF, XLS, HTML, XML,datasheet SPSS atau berbagai

format gambar grafis (JPEG, PNG, BMP, dan EMF). Versi SPSS awal dirancang

untuk pemrosesan batch di mainframe, termasuk misalnya IBM dan ICL versi,

awalnya menggunakan kartu berlubang untuk input.


penggunaanya cukup mudah. Bahkan oleh orang yang tidak mengenal dengan

baik teori statistik, namun demikian supaya kebih mudah menggunakan SPSS ini

sebaiknya anda terlebih dahulu mengenal dan memahami dasar-dasar teori

statistik, sehingga dapat dengan mudah dan memahami dasar-dasar teori statistik,

sehingga dapat dengan mudah memahami cara menganalisis data dan membaca

hasilnya. SPSS merupakan bagian integral dari tentang proses analisa,

menyediakan akses data, perisapan dan manajemen data, analisa data dan

pelaporan.



perkembangan teknologi informasi, khususnya dalam E-Busines. SPSS didukung

oleh OLAP (Online Analytival Processing) yang akam memudahkan da;am

pemecahan pengolahan data dan akses data dari berbagai perngkat lunak yang

lain, seperti microsoft office excel atau notepad, yang selanjutnya dianalisa.

2.2 Cara Kerja SPSS

Beberapa kemudahan lain yang dimiliki SPSS dalam pengoperasiannya

adalah karena SPSS menyediakan beberapa fasilitas seperti berikut ini:

a. Data Editor : Merupakan jendela untuk pengolahan data. Data

editor dirancang sedemikian rupa seperti pada aplikasi spreadsheet

untuk mendefinisikan, memasukkan, mengedit, dan menampilkan

data.

Gambar 3.1 Data view

b. Viewer : Viewer mempermudah pemakai untuk melihat

hasil pemrosesan, menunjukkan atau menghilangkan bagian-bagian

tertentu dari output, serta memudahkan distribusi hasilpengolahan

dari SPSS ke aplikasi-aplikasi uang lain.

Gambar 3.2 Variabel view

c. Multidimensional Privot Tables : hasil pengolahan data akan

ditunjuukan dengan multidimensional privot tables. Pemakai dapat

melakukan eksplorasi terhadap tabel dengan pengaturan baris, kolom,

serta layer. Pemakai juga dapat dengan mudah melakukan pengaturan

kelompok data dengan melakukan splitting tabel sehingga hanya satu

group tertentu saja yang ditampilkan pada satu waktu.

d. High-Resolution Graphics : dengan kemampuan grafikal beresolusi

tinggi, baik untuk menampilkan pie charts, bar charts, histogram,

scatterplots, 3-D graphics, dan yang lainnya, akan membuat SPSS

tidak hanya mudah dioperasikan tetapi juga membuat pemakai merasa

nyaman dalam pekerjaannya.

e. Database access : pemakai program ini dapat memperoleh kemali

informasi dari sebuah database dengan menggunakan database

wizard yang disediakannya.

f. Data Transformations : Transformasi fata akan membantu pemakai

memperoleh data yang siap untuk dianalisis. Pemakai dapat dengan

mudah melakukan subset data, mengkombinasikan kategori, add,

aggregat, merge, split, dan beberapa perintah transpose files, serta

yang lainnya.

g. Electronic Distribution : pengguna dapat mengirimkan laporan

secara elektronik menggunakan sebauh tombol pengiriman data (e-

mail) atau melakukan export tabel dan grafik ke mode HTML

sehingga mendukung distribusi melalui internet dan intranet.

h. Online Help : SPSS menyediakan fasilitas onlie help yang akan

selalu siap membantu pemakai dalam melakukan pekerjaannya.

Bantuan yang diberikan dapat berupa petunjuk pengoperasian secara

detail, kemudahan pencarian prosedur yang diinginkan sampai pada

contoh-contoh kasus dalam pengoperasian program ini.

i. Akses Data Tanpa Tempat Penyimpanan Sementara : Analisis file-file

data yang sangan besar disimpan tanpa membutuhkan tempat

penyimpanan sementara. Hal ini berbeda dengan SPSS sebelum versi

11.5 dimana file data yang sangat besat dibuat temporary filenya.

j. Interface dengan Database Relasional : fasilitas ini akan menambah

efisiensi dan memudahkan pekerjaan untuk mengekstrak data dan

menganalisnya dari database relasional.

k. Analisis Distribusi : fasilitas ini diperoleh pada pemakaian SPSS for

server atau untuk aplikasi multiuser, kegunaan dari analisis ini adalah

apabila peneliti akan menganalisis file-file data yang sangat besar

dapat langsung me-remote daari server dan memprosesnya sekaligus

tanpa harus memindahkan ke komputer user.

l. Multiple Sesi : SPSs memberikan kemampuan untuk melakukana

analisis lebih dari satu file data pada waktu yang bersamaan.

m. Mapping : Visualisasi data dapat dibuat dengan berbagai

macam tipe baik secara konvensional atau interaktif, misalnya dengan

menggunakan tipe bar, pie, atau jangkauan nilai, simbol gradual, dan

chart.

2.2 Aplikasi Data

Pengaplikasian data menggunakan SPSS dengan uji Statistik distribusi Frekuensi dimana datanya adalah data kuantitatif. Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka atau bilangan. Sesuai dengan bentuknya, data kuantitatif dapat diolah atau dianalisis menggunakan perhitungan matematika atau statistika. Data kuantitatif berfungsi untuk mengetahui jumlah atau besaran dari sebuah objek yang akan diteliti.

Uji statistik Distribusi Frekuensi termasuk dalam kategori statistik deskriptif. Distribusi frekuensi digunakan untuk memberikan gambaran sekilah dan ringkas dari sekelompok data dalam suatu tabel frekuensi. Langkah-langkah membuat uji ini akan dijelaskan menggunakan data pada tabel 2.1.Penindakan 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Jumlah

Penyelidikan 23 29 36 70 70 67 54 78 77 81 80 73 738

Penyidikan 2 19 27 24 47 37 40 39 48 70 56 43 454

Penuntutan 2 17 23 19 35 32 32 40 36 41 50 48 357

Inkracht 0 5 17 23 23 39 34 34 28 40 40 29 312

Eksekusi 0 4 13 32 24 37 36 34 32 48 49 30 325

1. Jalan kan program IBM SPSS Statistics 20 yang telah terinstall, dengan cara klik Start Search SPSS IBM SPSS Statistics 20

Gambar 3.3 Tampilan launcher IBM SPSS Statistics 20

2. Setelah itu akan muncul jendela dialog berupa menu SPSS, SPSS Data Editor, dan SPSS Output.

Gambar 3.4 Tampilan menu awal IBM SPSS Statistics 20

3. Silakan klik (.) Type in data Ok4. Layar akan terbuka “Untitled1[DataSet0] – IBM SPSS Statistics Data

Editor” seperti pada gambar berikut: Selanjutnya disebut sebagai Jendela Data View. Data View merupakan tempat untuk menginput data statistik.

Gambar 3.5 Data View

5. Perhatikan di kiri bawah ada dua Jendela, yaitu Data View, dan Variable View. Data view akan menampilikan database dalam bentuk angka, sedangkan variabel view menampilkan keterangan tentang variabel yang mencakup: nama variabel, type, label, values, dll.

6. Klik jendela Variable View. Kemudian isi coulomb Name. Kemudian ubah jenis data (Type) sesuai data yang diinginkan. Data yang akan diinput menyesuaikan data pada tabel 2.1. Variabel View merupakan tempat untuk menginput variabel statistik.

Gambar 3.6 Variabel View

Aturan pemberian Name atau nama variabel:

1) Wajib diawali dengan Huruf2) Tidak boleh lebih dari 8 karakter3) Tidak boleh ada spasi (spacebar)

Aturan pemilihan Type jenis data yang dientry ke dalam SPSS dibedakan sebagai berikut:

Gambar 3.7 Variabel Type

1) Angka / Numeric : angka, tanda positif atau negatif didepan angka, indicator desimal

2) Comma : angka, tanda positif atau negatif didepan angka, indikator desimal, tanda koma sebagai pemisah bilangan ribuan.

3) Dot : angka, tan da positif atau negatif didepan angka, indikator desimal, tanda titik sebagai pemisah bilangan ribuan.

4) Scientific notation : sama dengan tipe numeric, tetapi menggunakan simbol E untuk kelipatan 10 (misal 120000 -1,20E+5)

5) Date : menampilkan data format tanggal atau waktu.6) Dollar : memberi tanda dollar ($), tanda koma ssebagai pemisah bilangan

ribuan dan tanda titik sebagai desimal.7) Custom currency : untuk format mata uang.8) String : untuk huruf atau karakter.9) Restricted Numeric (integer with leading zeros)

Tipe data untuk variabel nama terbet adalah string (kualitatif) karena nama terdiri atas gabungan huruf dan dianggap sebagai karakter, bukan sebuah angka. Untuk jenis numeric digunakan bila data yang di input berupa angka.

Width. Pilihan ini menyediakan masukan anatara 1 sampai 255 digit. Untuk isian data yang bertipe string. Angka yang dipilih berarti karakter yang akan diinputkan akan mengikuti batas jumlah pada width.

Decimals digunakan saat tipe data yang di pilih merupakan numeric sehingga saat diinput akan ada angka dibelakang sesuai batas yang dipilih pada decimals.

Label merupakan keterangan untuk nama variable yang bisa disertakan atau tidak.

Values atau kode variabel digunakan saat di input tidak banyak tetapi saat di output akan keluar yang diinginkan. Misalkan jenis kelamin kode 1 = Laki-laki dan kode 2 = Perempuan. Sehingga hanya akan menginput 1 atau 2. Tetapi, saat di output akan muncul Laki-laki atau Perempuan.

Missing adalah data yang hilang atau tidak ada isinya.

Coulomb fungsinya ialah menyediakan lebar kolom yang diperlukan data.

Align adalah posisi data apaka rata kanan, rata kiri, atau rata tengah.

Measure adahalh menyangkut tipe variabel yang nantinya menentukan jenis analisis yang digunakan.

Role tetap pada pilihan input .

7. Isi coulomb Name pada jendela Variabel View akan menjadi nama coulomb pada jendela Data View.

8. Klik jendela Data View. Kemudian isi coulomb Penindakan, T2004, T2005, T2006, T2007, T2008, T2009, T2010, T2011, T2012, T2013, T2014, dan T2015 sesuai data pada tabel 2.1.

Gambar 3.8 Tampilan Data View setelah diisi data

9. Kemudian klik Analyze Descriptive Statistics Frequences

Gambar 3.9 Memilih analisis

10. Kemudian muncul jendela “Frequencies”. Kemudian masukan variabel yang ingin di hitung dan dilihat perubahannya, dengan mengklik tanda panah di tengah-tengah. Disini akan menghitung rata-rata, jumlah terbanyaknya, nilai minimum, nilai maksimum, dan nilai range. Kemudian aktifkan Display Frequency Tables klik Statistics... aktifkan Mean, Median, Sum, Minimum, Maximum, dan Range Klik Continue Klik Charts aktifkan Histograms dan Show normal curve on Histogram Klik Continue Klik Format aktifkan Ascending values dan Organize output by variables klik Continue OK.

Gambar 3.10 Tampilan Anailisis Frequencies

Gambar 3.11 Tampilan Frequencies Statistics

Gambar 3.12 Tampilan Frequencies Charts

Gamar 3.13 Tampilan Frequencies Format

11. Kemudian pada jendela output akan keluar data dalam bentuk tabel dan grafik.

Gambar 3.14 Output tabel penyelidikan

Gambar 3.15 Histogram Penyelidikan

Gambar 3.16 Output tabel penyidikan

Gambar 3.17 Histogram penyidikan

Gambar 3.18 Output tabel penuntutan

Gambar 3.19 Histogram Penuntutan

Gambar 3.20 Output tabel inkracht

Gambar 3. 21 Histogram Inkracht

Gambar 3.22 Output tabel eksekusi

Gambar 3.23 Histogram eksekusi

BAB IV

ANALISIS ATAU UJI STATISTIK

Dengan menggunakan pengaplikasian SPSS dengan Uji Statistik

Distribusi Frekuensi didapatkan output berupa tabel dan tampilan dalam bentuk

grafik. Dengan menggunakan uji statistik distribusi frekuensi dapat mencari mean,

median, sum, range, minimum, dan maximum. Dan dapat menampilkan data

dalam grafik. Output yang dihasil kan telah dikelompokkan tampilan penindakan

korupsi sebagai berikut:

Gambar 4.1 Output penyelidikan

Gambar 4.2 Output histogram penyelidikan

Dalam penangan penyelidikan setiap tahunnya mengalami kenailkan dan penurunan. Didapat Mean atau rata-rata penganan korupsi dalam penyelidikan dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 61,5 perkara, median atau nilai tengah penangan korupsi dalam penyelidikan dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 70 perkara, nilai range penanganan korupsi dalam penyelidikan dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 58, nilai minimum penanganan korupsi dalam penelidikan tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 23 perkara, nilai maksimum penangan korupsi dalam penyelidikan tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 81 perkara, dan jumlah keseluruhan perkara yang sudah ditangani dari tahun 2004 sampai 2015 ialah 738 perkara. Dapat dilihat nilai frekuensi terhadap penganganan korupsi dalam penyelidikan mengalami naik turun.

Gambar 4.3 Output penyidikan

Gambar 4.4 Output histogram penyidikan

Dalam penangan penyidikan setiap tahunnya mengalami kenailkan dan penurunan. Didapat Mean atau rata-rata penganan korupsi dalam penyidikan dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 37,67 perkara, median atau nilai tengah penangan korupsi dalam penyidikan dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 39,5 perkara, nilai range penanganan korupsi dalam penyidikan dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 60, nilai minimum penanganan korupsi dalam penelidikan tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 2 perkara, nilai maksimum penangan korupsi dalam penyidikan tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 70 perkara, dan jumlah keseluruhan perkara yang sudah ditangani dari tahun 2004 sampai 2015 ialah 452 perkara. Dapat dilihat nilai frekuensi terhadap penganganan korupsi dalam penyidikan mengalami naik turun.

Gambar 4.5 Output penuntutan

Gambar 4.6 Output histogram penuntutan

Dalam penangan penuntutan setiap tahunnya mengalami kenailkan dan penurunan. Didapat Mean atau rata-rata penganan korupsi dalam penuntutan dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 31,25 perkara, median atau nilai tengah penangan korupsi dalam penuntutan dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 33,5 perkara, nilai range penanganan korupsi dalam penuntutan dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 48, nilai minimum penanganan korupsi dalam penelidikan tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 2 perkara, nilai maksimum penangan korupsi dalam penuntutan tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 50 perkara, dan jumlah keseluruhan perkara yang sudah ditangani dari tahun 2004 sampai 2015 ialah 375 perkara. Dapat dilihat nilai frekuensi terhadap penganganan korupsi dalam penuntutan mengalami naik turun.

Gambar 4.7 Output inkracht

Gambar 4.8 Ouput histogram inkracht

Dalam penangan inkracht setiap tahunnya mengalami kenailkan dan penurunan. Didapat Mean atau rata-rata penganan korupsi dalam inkracht dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 26 perkara, median atau nilai tengah penangan korupsi dalam inkracht dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 28,5 perkara, nilai range penanganan korupsi dalam inkracht dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 40, nilai minimum penanganan korupsi dalam penelidikan tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 0 perkara, nilai maksimum penangan korupsi dalam inkracht tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 40 perkara, dan jumlah keseluruhan perkara yang sudah ditangani dari tahun 2004 sampai 2015 ialah 312 perkara. Dapat dilihat nilai frekuensi terhadap penganganan korupsi dalam inkracht mengalami naik turun.

Gamabar 4.9 Output eksekusi

Gambar 4.10 Output histogram eksekusi

Dalam penangan eksekusi setiap tahunnya mengalami kenailkan dan penurunan. Didapat Mean atau rata-rata penganan korupsi dalam eksekusi dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 28,25 perkara, median atau nilai tengah penangan korupsi dalam eksekusi dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 32 perkara, nilai range penanganan korupsi dalam eksekusi dari tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 49, nilai minimum penanganan korupsi dalam penelidikan tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 0 perkara, nilai maksimum penangan korupsi dalam eksekusi tahun 2004 sampai 2015 sebanyak 49 perkara, dan jumlah keseluruhan perkara yang sudah ditangani dari tahun 2004 sampai 2015 ialah 339 perkara. Dapat dilihat nilai frekuensi terhadap penganganan korupsi dalam eksekusi mengalami naik turun.

BAB V

KESIMPULAN


penggunaannya cukup mudah. Bahkan oleh orang yang tidak mengenal baik dasar

teori statistik.

Program SPSS seringkali digunakan untuk memecahkan problem riset atau

bisnis dalam hal statistik. Cara kerjanya sederhana, yaitu data yang diinput oleh

SPSS akan dianalisa dengan suatu paket analisa. SPSS merupakan bagian integral

dari tentang proses analisa, menyediakan akses data, persiapan dan manajemen

data, analisa data dan pelaporan.

SPSS adalah salah satu program yang paling banyak digunakan untuk

analisis statistik dalam ilmu sosial. Hal ini digunakan oleh peneliti pasar, peneliti

kesehatan, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi pemasaran dan lain-lain.

SPSS asli manual (Nie, Bent &Hull,1970) telah digambarkan sebagai salah satu

“buku sosiologi yang paling berpegaruh”. Selain analisis statistik, manajemen

data (kasus seleksi, file yang membentuk kembali, membuat data turunan) dan

data dokumentasi (sebuah metadata kamus disimpan di data file) adalah fitur dari

perangkat lunak dasar.



perkembangan teknologi informasi, khususnya dalam E-Busines.

Dari data yang telah didapat, dapat mencari mean, median, sum, range,

nilai minimum, dan nilai maksimum dengan menggunakan software SPSS.

Setelah memilih menggunakan software SPSS, dapat menggunakan uji statistik

distribusi frekuensi untuk mendapat mean median, sum, range, nilai minimum,

dan nilai maksimum.

Dengan uji statistik distribusi frekuensi dapat mengeluarkan output dalam

bentuk tabel dan histogram namun yang dapat dibandingkan jumlah perkara per

tahun dan perpenangannya dengan frekuensinya.

statistik teknik

Documents