STATISTIK

PENGENALAN SPSS

Oleh:

RENI NURHAPSARI (NIM. 140220104012)

AJENG MARIANA (NIM. 14022010401 )

YANTI NUR HOLILAH (NIM. 140220104021 )

AULIA NANDA P. (NIM. 140220104018)

MAGISTER PENDIDIKAN IPA

PASCASARJANA UNIVERSITAS JEMBER

2015

1. GAMBARAN UMUM SPSS

SPSS ( statistic program for social science ) adalah suatu software computer yang

berfungsi menganalisis data statistic. SPSS adalah sebuah program aplikasi yang memiliki

kemampuan analisis statistic cukup tinggi serta system manajemen data pada lingkungan

grafis dengan menggunakan menu-menu deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana

sehingga mudah untuk dipahami cara pengoperasiannya. Beberapa aktivitas dapat dilakukan

dengan mudah dengan menggunakan pointing dan clicking mouse. 

Meski awalnya SPSS menggunakan menganalis data pada ruang lingkup terbatas,

namun dalam perkembangannya software SPSS juga digunakan untuk melakukan analisis

data statistic diberbagai  bidang bisnis dan keilmuan.

SPSS telah dikembangkan sejak sekitar tahun 1960 sebagai software statistic pada

computer main frame oleh Norman H. Nie, C. Hadlydan Dale Bent di Standford

Univerity.Seiring perkembangan teknologi, kebutuhan pengguna dan persainganan antar

sesame pembuat software membuat SPSS selalu mengalami perubahan dan

penyesuaian.Hingga saat ini SPSS telah mengalami perkembangan baik dari segi utilitas,

antar muka dan juga penyesuaian system operasi seiring perkembangan versi produk.

keunggulanSPSS

1. SPSS mampu mengakses data dari berbagaimacam format data yang tersedia seperti

dBase, Lotus, Access, text file, spreadsheet, bahkan mengakses data base melalui ODBC

(Open Data Base Connectivity) sehingga data yang sudah ada, dalam berbagai macam

format, bisa langsung dibaca SPSS untuk dianalisis. 

2. SPSS member tampilan data yang lebih informatif, yaitu menampilkan data sesuai

nilainya (menampilkan label data dalam kata-kata) meskipun sebetulnya kita sedang

bekerja menggunakan angka-angka (kode data). Misalnya untuk field Jenis Kelamin,

kode angka yang digunakan adalah 1 untuk ”pria” dan 2 untuk ”wanita”, maka yang akan

muncul di layar adalah label datanya, yaitu ”pria” dan ”wanita”.  

3. SPSS memberikan informasi lebih akurat dengan memperlakukan missing data secara

tepat, yaitu dengan member kode alas an mengapat erjadi missing data. Misalnya karena

pertanyaan tidak relevan dengan kondisi responden, pertanyaan tidak dijawab, atau

karena memang pertanyaannya yang harus dilompati.  

4. SPSS melakukan analisis yang sama untuk kelompok-kelompok pengamatan yang

berbeda secara sekaligus hanya dalam beberapa mouse click saja. Contohnya :

Mengetahui nilai minimum, maksimumd an rata-rata penjualan per kuartal per

wilayah penjualan secara bersamaan pada masing-masing kelompok produk.

Mengetahui hal-hal yang signifikan berpengaruh terhadap volume penjualan

(apakah kelompok umur konsumen, tingkat pendidikan, jenis kelamin, besar

pengeluaran per bulan, dll) pada masing-masing wilayah penjualan.

SPSS mampu merangkum data dalam format tabel multidimensi (crosstabs), yaitu

beberapa field ditabulasikan secar abersamaan. Contohnya :

tabel persenta sejumlah responden dari beberapa kelompok umur terhadap

beberapa kategori produk perawatan rambut.

Tabel persentase jumlah responden dari beberapa tingkat pendidikan terhadap

beberapa partai politik pilihan menurut beberapa wilayah pemilihan umum.

Tabel multidimensi SPSS sifatnya interaktif. Kolom tabel bias dirubah menjadi baris

tabel dan sebaliknya. Semua nilai dalam sel-sel tabel akan disesuaikan secara otomatis.

Hal ini sangat memudahkan pekerjaan eksplorasi data.

Kekurangan SPSS

1. Meskipun tergolong program yang mudah digunakan, namun untuk dapat menjalankan

program ini, pengguna minimal harus mengatahui dasar ilmu statistic terlebih dahulu

2. Berkembangnyaversi terbaru dengan cepat dan tampilan secara fisik yang terkadang

berbeda dengan versi yang lama membutuhkan adaptasi dengan pengguna untuk dapat

menjalankan program ini. Dan jangan lupa pilihs eri SPSS yang sesuai dengan

spesifikasi komputer yang Andagunakan.

Secaragarisbesar, carakerja SPSS terbagiatas 3 tahapanyaitu:

1. Input data

Langkah awal saat mengoperasikan SPSS adalah dengan memasukkan data. Masukkan

data dalam Data View, untuk pengaturan dan member nama variable pada Variable View.

2. Proses

Sebelum dilakukan proses analisis data, pastikan bahwa Anda sudah memilih terlebih

dahulu jenis analisis yang digunakan untuk mengolah data. Berbagai jenis analisis terdapat

pada menu Analyze.

3. Output / hasilanalisis

Setelah proses analisis data dilakukan, kemudian akan muncul hasil analisis pada jendela

output. Hasil analisis dapat berupa angka yang tersusun dalam tabel maupun grafik sesuai

jenis analisis yang digunakan.

2. APLIKASI PADA KORELASI PEARSON

Hubungan atau korelasi dalam statistik memiliki makna sebagai hubungan antar dua

variabel, misal : hubungan antara tinggi badan dan berat badan, hubungan antara inteligensi

dan prrestasi belajar, dan lainnya. Hubungan (korelasi) dapat dilihat dari berbagai segi,

seperti: arah (positif dan negatif), besaran angka, tingkatan hubungan, dan taraf signifikan.

Arah Korelasi hubungan antara variabel itu jika ditilik dari segi arahnya dapat dibedakan

menjadi dua macam, yaitu hubungan yang sifatnya satu arah,dan hubungan yang sifatnya

berlawanan arah. Hubungan yang bersifat searah diberi nama korelasi positif, sedang

hubungan yang sifatnya berlawanan arah disebut korelasi negatif.

a. Korelasi Positif

Hubungan yang bersifat searah diberi nama korelasi positif.

Contoh: Kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) diikuti dengan kenaikan ongkos

angkutan; sebaliknya jika harga BBM rendah, maka ongkos angkutan pun murah

(rendah).

b. Korelasi Negatif

Korelasi negatif jika dua variabel ( atau lebih ) yang berkorelasi itu, berjalan dengan arah

yang berlawanan, bertentangan, atau berkebalikan. Ini berarti bahwa kenaikan atau

pertambahan pada variabel X misalnya, akan diikuti dengan penurunan atau pengurangan

pada variabel Y.

Contoh : Makin meningkatnya kesadaran hukum di kalangan masyarakat diikuti dengan

makin menurunnya angka kejahatan atau pelanggaran; makin giat berlatih makin sedikit

kesalahan yang diperbuat oleh seseorang; makin meningkatnya jumlah aseptor Keluarga

Berencana diikuti dengan makin menurunnya angka kelahiran; atau sebaliknya.

Dalam dunia pendidikan misalnya, ada kalanya terdapat data yang belum dapat diprediksi

hubungannya, sehingga arah korelasinya belum dapat ditentukan positif atau negatif. Maka

muncul tiga formulasi untuk hipotesis, yakni :

a) Formulasi 1 (Korelasi Positif)

Ho : Tidak ada hubungan positif antara A dan B

Hi : Ada hubungan positif antara A dan B

b) Formulasi 2 (Korelasi Negatif)

Ho : Tidak ada hubungan negatif antara A dan B

Hi : Ada hubungan negatif antara A dan B

c) Formulasi 3

Ho : Tidak ada hubungan antara A dan B

Hi : Ada hubungan antara A dan B

Jika ingin mengetahui ada-tidaknya korelasi dua gejala, maka terlebih dahulu perlu diketahui

tipe/jenis gejala atau data yang akan dikorelasikan, misalnya saja gejala yang satu adalah

gejala X dan yang satunya lagi adalah gejala Y, maka : Jika gejala X dengan Y keduanya

dipandang tergolong ke dalam tipe gejala interval, teknik korelasi yang boleh dipercaya

adalah "Korelasi Product Moment dari Pearson". Untuk menentukan formulasi hipotesisnya,

maka harus dianalisa secara logis dahulu hubungan dari kedua variabelnya.

Contoh Penggunaan rumus korelasi. Korelasi Product Moment (dari Karl Pearson), misal:

peneliti ingin mengetahui korelasi hubungan kemampuan matematika dengan hasil belajar

IPA kelas VIII A SMPN 2 Mumbulsari.

Tabel 1. data hasil belajar matematika dan IPA kelas VIII A SMPN 2 Mumbulsari

No. MTK IPA1 75 782 75 753 75 774 75 755 75 776 75 757 75 758 75 759 75 7710 75 7511 75 7612 75 7513 78 7614 90 7615 75 7516 75 7617 75 7518 90 8019 100 10020 75 75

A. Korelasi Pearson Menggunakan Teknik Manual

Langkah-langkah manual korelasi pearson:

a) Merumuskan Hipotesis

Hubungan antara kemampuan matematika dan IPA belum dapat diprediksi arah

korelasinya, positif atau negatif, maka digunakan formula ketiga.

Ho : Tidak ada hubungan antara kemampuan Matematika terhadap hasil belajar IPA

Hi : Ada hubungan antara kemampuan Matematika terhadap hasil belajar IPA

b) Menentukan α

c) Kriteria Penerimaan

d) Menentukan t hitung

Tabel 2. Menghitung koefisien korelasi antara berat badan (X) dengan tinggi

badan (Y) dari 20 siswa kelas VIIIA. SMPN 2 UBULSARI

No. X Y X2 Y2 XY1 75 78 5625 6084 58502 75 75 5625 5625 56253 75 77 5625 5929 57754 75 75 5625 5625 56255 75 77 5625 5929 57756 75 75 5625 5625 56257 75 75 5625 5625 56258 75 75 5625 5625 56259 75 77 5625 5929 577510 75 75 5625 5625 562511 75 76 5625 5776 570012 75 75 5625 5625 562513 78 76 6084 5776 592814 90 76 8100 5776 684015 75 75 5625 5625 562516 75 76 5625 5776 570017 75 75 5625 5625 562518 90 80 8100 6400 720019 100 100 10000 10000 1000020 75 75 5625 5625 5625

 Jumlah 1558 1543

122284

119625

120793

r=n∑ XY−(∑ X ) (∑ Y )

√ [n∑ X2−(∑ X )2 ] [n∑Y 2−(∑ Y )2 ]

5,90- 2,878 + 2,878

H0 Ditolak

r=20∑ 120793−(∑ 1558 ) (∑ 1543 )

√ [20∑ 122284−(∑ 1558 )2 ] [20∑ 119625−(∑ 1543 )2 ]r=2392500−2380849

√ [ 18316 ] [11651 ]r= 11866

√213399716

r= 1186614608,21

r=0,81

t=r √ n−21−r2

t=0,81√ 20−21−0,66

t=0,81√ 180,34

t=0,81√52,94t=0,81(7,28)

t=5,90

e) Grafik

f) Kesimpulan

thitung> ttabel maka hipotesis nihil (H0) ditolak dan hipotesis alternatif (Ha) diterima.

5 ,90 >2,878 maka hipotesis nihil (H0) ditolak dan hipotesis alternatif (Ha) diterima

Ada hubungan antara kemampuan matematika dengan hasil belajar IPA pada siswa

kelas VIIIA SMPN 2 UMBULSARI.