PENGANTAR STATISTIK Berhubungan dengan banyak angka  Numerical description Contoh : pergerakan IHSG, jumlah penduduk di suatu wilayah Dalam dunia usaha statistik  sekumpulan data, seperti: pergerakan tingkat inflasi, biaya promosi bulanan, jumlah pengunjung suatu toko, dsb Statistika juga dipakai untuk melakukan berbagai analisis terhadap data, contoh : peramalan (forecasting), uji hipotesis, dll

Secara umum, untuk menjalankan suatu prosedur dalam analisa statistik mengikuti langkah sbb:

Aplikasi ilmu statisitk dalam bisnis dibagi 2 bagian : Statistik Deskriptif: Menjelaskan atau menggambarkan berbagai karakteristik data seperti berapa rata-rata, seberapa jauh data bervariasi Statistik Induktif (Inferensi) : Membuat berbagai inferensi terhadap sekumpulan data yang berasal dari suatu sampel. Inferensi  Melakukan perkiraan, peramalan, pengambilan keputusan

Contoh : Data tentang penjualan mobil merek ‘ABC’ perbulan di suatu show room mobil di Jakarta selama tahun 1999. Dari data tersebut pertama akan dilakukan deskripsi terhadap data spt menghitung rata-rata penjualan, berapa standar deviasinya dll Kemudian baru dilakukan berbagai inferensi terhadap hasil deskripsi spt : perkiraan penjualan mobil tsb bulan Januari tahun berikut, perkiraan rata-rata penjualan mobil tsb di seluruh Indonesia.

ELEMEN STATISTIK POPULASI Variabel Inferensia Populasi Merupakan masalah dasar dari persoalan statistik. Definisi populasi: Sekumpulan data yang mengidentifikasi suatu fenomena. Keseluruhan dari objek penelitian. Kata kuncinya seluruh POPULASI Variabel Inferensia SAMPEL

ELEMEN STATISTIK (Lanjutan) Sampel Sekumpulan data yang diambil atau diseleksi dari suatu populasi Bagian dari populasi, atau populasi bisa dibagi dalam berbagai jenis sampel Variabel Dalam melakukan inferensi terhadap populasi, tidak semua ciri populasi harus diketahui Hanya satu atau beberapa karateristik populasi yang perlu diketahui, yang disebut sebagai variabel Statistik Inferensi Suatu keputusan, perkiraan, atau generalisasi tentang suatu populasi berdasarkan informasi yang terkandung dari suatu sampel.

Tipe Data Statistik Berdasarkan tingkat pengukurannya, dibedakan dalam empat jenis: Data Kualitatif : Data yang bukan berupa angka, ciri : tidak bisa dilakukan operasi matematika. Data kualitatif terbagi dua: Nominal: Data yang paling rendah dalam level pengukuran data. Hanya menghasilkan satu dan hanya satu-satunya kategori, maka disebut juga data kategori. Contoh : Jenis kelamin, tgl dan tempat lahir seseorang, agama, hobi, jenis pekerjaan, merek, dll. Ordinal: Level lebih tinggi dari data nominal, ada tingkatan data. Contoh : Sangat setuju, Setuju, kurang setuju, tidak setuju, pangkat, tingkat pendidikan, ranking, tingkat kesukaan, dll. * Berdasarkan tingkat pengukurannya (level of measurement)

Tipe Data Statistik (Lanjutan) Data Kuantitatif: Data berupa angka dalam arti sebenarnya  dapat dilakukan operasi matematika. Data kuantitatif terbagi dua: Data Interval Menempati level pengukuran data yang lebih “tinggi” dari data ordinal karena selain bisa bertingkat urutannya, juga bisa dikuantitatifkan. Tidak mempunyai titik 0 mutlak Contoh : Interval temperatur ruang adalah sbb : Cukup panas jika antara 50C-80  Panas jika antara 80 C-110 C Sangat panas jika antara 110 C-140 C Data Rasio Tingkat pengukuran paling “tinggi” diantara jenis data lainnya. Data bersifat angka dalam arti sesungguhnya, dapat dioperasikan secara matematika, dapat dibandingkan dan mempunyai titik o mutlak. Contoh: berat badan, tinggi badan.

Statistik dan Komputer Statistik menyediakan metode/cara pengolahan data, komputer menyediakan sarana pengolahan datanya. Dengan bantuan komputer, pengolahan data statistik hingga dihasilkan informasi yang relevan menjadi lebih cepat dan akurat  dibutuhkan bagi para pengambil keputusan. Dengan keunggulan kecepatan, ketepatan dan keandalan komputer dibutuhkan untuk mengolah data statistik.

Program Komputer Statistik Pada dasarnya, program komputer yang berhubungan dengan pengolahan data statistik dapat dibagi menjadi tiga kelompok: Membuat Sendiri Program Statistik Perhitungan statistik bisa dibuat sendiri untuk kegunaan sendiri dengan bahasa pemrograman misal BASIC, PASCAL, dan lainnya. Program Statistik Sebagai Add Ins dari Program Lain Contoh: Microsoft Excell mempunyai ADD-INS (program bantu), dengan menu ANALYSIS TOOLPAK, dapat diperoleh serangkaian prosedur statistik yang memadai Program Khusus Komputer Statistik Contoh program tersebut seperti Microstat, SAS, Micro TSP, MINITAB, SPSS dan lainnya.

SPSS & Komputer Statistik SPSS sebagai software pertama kali dibuat tahun 1968 oleh tiga mahasiswa Stanford University, yakni Norman H. Nie, C. Hadlai Hull dan Dale H. Bent. Saat itu software dioperasikan pada komputer mainframe. Setelah penerbit terkenal McGraw- Hill menerbitkan user manual SPSS, program tersebut menjadi populer. Pada tahun 1984, SPSS pertama kali muncul dengan versi PC (bisa dipakai untuk komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+, dan sejalan dengan mulai populernya sistem operasi Windows, SPSS pada tahun 1992 juga mengeluarkan versi Windows. Dan untuk memantapkan posisinya sebagai salah satu market leader dalam business intelligence, SPSS juga menjalin aliran strategis dengan software house terkemuka dunia lainnya, seperti Oracle Corp., Business Object, serta Ceres Integrated Solutions.

SPSS & Komputer Statistik (Lanjutan) Hal ini membuat SPSS yang tadinya ditujukan bagi pengolahan data statistik untuk ilmu sosial (SPSS saat itu adalah singkatan dari Statistical Package for the Social Sciences), sekarang diperluas untuk melayani berbagai jenis user, seperti untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu-ilmu sains, dan lainnya. Dan kepanjangan SPSS sekarang menjadi Statistical Product and Service Solutions.

SPSS (Statistical Product and Service Solutions Merupakan salah satu dari beberapa program aplikasi komputer untuk menganalisis data statistik. Adalah program aplikasi yang memiliki kemampuan analitik statistik cukup tinggi, memproses data statistik secara cepat dan tepat, mengeluarkan output (informasi) yang di kehendaki para pengambil keputusan.

Keunggulan SPSS SPSS mampu mengakses data dari berbagai macam format data yang tersedia seperti dBase, Lotus, Access, text file, spreadsheet, bahkan mengakses database melalui ODBC (Open Data Base Connectivity) sehingga data yang sudah ada, dalam berbagai macam format, bisa langsung dibaca SPSS untuk dianalisis. SPSS memberi 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).

SPSS memberikan informasi lebih akurat dengan memperlakukan missing data secara tepat, yaitu dengan memberi kode alasan mengapa terjadi missing data. SPSS melakukan analisis yang sama untuk kelompok- kelompok pengamatan yang berbeda secara sekaligus hanya dalam beberapa mouse click saja. SPSS mampu merangkum data dalam format tabel multidimensi (crosstabs), yaitu beberapa field ditabulasikan secara bersamaan. Tabel multidimensi SPSS sifatnya interaktif. Kolom tabel bisa dirubah menjadi baris tabel dan sebaliknya. Semua nilai dalam sel-sel tabel akan disesuaikan secara otomatis.

Kekurangan SPSS: Walaupun friendly user namun program ini tetap tergolong rumit, pengguna program ini minimal harus mengetahui dasar dari ilmu statistik untuk bisa menjalani program ini. Sehingga tidak mengherankan banyak seminar atau pelatihan- pelatihan yang khusus diadakan untuk program SPSS. SPSS tergolong memiliki perkembangan yang cepat. Sehingga kadang tampilan secara fisik berbeda dengan SPSS yang lama dan user harus beradaptasi kembali dengan sistem yang baru. Dan efek lainnya adalah user harus pintar-pintar memilih seri SPSS yang tepat untuk komputernya.

TAMPILAN AWAL SPSS

SPSS Data Editor Data Editor Data View Variabel View

SPSS DATA EDITOR mempunyai dua bagian, yakni: DATA VIEW, tempat untuk menginput data statistik. Inilah yang selalu tampil di layar. VARIABLE VIEW, tempat untuk menginput variabel statistik. Bagian ini digunakan hanya saat input variabel. Dengan demikian, jika belum ada input data apapun, maka pertama kali yang dibuka adalah VARIABLE VIEW. Pada tempat ini dilakukan proses pemasukkan variabel bukan data. Setelah selesai proses selanjutnya adalah pemasukkan data menggunakan DATA VIEW.

Menu SPSS File berisi fasilitas pengelolaan atau manajemen data dan file. Edit digunakan utk memperbaiki/mengubah data. View berfungsi utk mengatur toolbar Data digunakan utk mendefinisikan dan mengatur variabel serta data. Transform digunakan utk memanipulasi data. Analyze digunakan utk menganalisis data. Graph digunakan utk memvisualkan data. Utilities digunakan berkaitan dg utilitas dlm SPSS Menu ad-ons digunakan untuk memberikan perintah kepada SPSS jika ingin menggunakan aplikasi tambahan, misalnya menggunakan alikasi Amos, SPSS data entry, text analysis, dsb. Menu windows digunakan untuk melakukan perpindahan (switch) dari satu file ke file lainnya. Menu help digunakan untuk membantu pengguna dalam memahami perintah-perintah SPSS jika menemui kesulitan

Tiga Halaman penting dalam SPSS: Data View Variabel View Output

Terima Kasih