Uji Deskriptif Kelompok 3 uyee

Nama Kelompok 1. RATNA MEGAWATI (14310710) 2. MERIN SYARAH (14310615) 3. VERA SELFIA (14310349) 4. DENI S (14310650) 5. JENI L (14310267) 6. SITI UMI (14310526) 7. RISWANDA AJENG (13310293) 8. ROCHANA (14310516) 9. DESI RATNA (14310498) 10. HYASHINTA (14310607) 11. DWI ARUM (14310131)

Statistik Deskriptif ??? Statistik deskriptif lebih berkenaan dengan pengumpulan dan peringkasan data, serta penyajian hasil peringkasan tersebut. Data-data statistik, yang bisa diperoleh hasil sensus, survei, jajak pendapat atau pengamatan lainnya umumnya masih bersifat acak, “mentah” dan tidak terorganisir dengan baik (raw data). Data-data tersebut harus diringkas dengan baik dan teratur, baik dalam bentuk tabel atau presentasi grafis yang berguna sebagai dasar dalam proses pengambilan keputusan (statistik inferensi). Penyajian tabel dan grafis yang digunakan dalam statistik deskriptif dapat berupa: Distribusi frekuensi Presentasi grafis seperti histogram, Pie chart dan sebagainya.   Selain tabel dan grafik, untuk mengetahui deskripsi data diperlukan ukuran yang lebih eksak, yang biasa disebut summary statistics (ringkasan statistik). Dua ukuran penting yang sering dipakai dalam pengambilan keputusan adalah: Mencari central tendency (kecenderungan memusat), seperti Mean, Median, dan Modus mencari ukuran dispersion, seperti Standar Deviasi dan Varians Selain central tendency dan dispersion, ukuran lain yang dipakai adalah Skewness dan Kurtosis yang berfungsi untuk mengetahui kemiringan data (gradien data).

Kali ini akan dibahas menu dari SPSS yang berhubungan dengan statistik deskriptif, yaitu Summarize. Dalam menu ini terdapat beberapa submenu sebagai berikut:   Frequencies Menu ini membahas beberapa penjabaran ukuran statistik deskriptif seperti Mean, Median, Kuartil, Persentil, Standar Deviasi dan lainnya. Descriptives Menu ini berfungsi untuk mengetahui skor-z dari suatu distribusi data dan menguji apakah data berdistribusi normal atau tidak. Explore Menu ini berfungsi untuk memeriksa lebih teliti sekelompok data. Alat utama yang dibahas adalah Box-Plot dan Steam & Leaf Plot, selain beberapa uji tambahan untuk menguji apakah data berasal dari distribusi normal. Crosstabs Menu ini dugunakan untuk menyajaikan deskripsi data dalam bentuk tabel silang (crosstab), yang terdiri aatas baris dan kolom. Selain itu menu ini juga dilengkapi dengan analisis hubungan di antara baris dan kolom, seperti independensi diantara mereka, besar hubungannya dan lainnya. Case Summaries Menu ini digunakan untuk melihat lebih jauh isis statistik deskriptif yang meliputi subgrup dari sebuah kasus, seperti grup “Pria” dan grup “Wanita”, bisa dibuat subgrup “Pria Dewasa” dan “Pria Remaja”, kemudian “Wanita Dewasa” dan “Wanita Remaja”, serta dibagi lagi menjadi yang tinggal di kota dan di desa, dan seterusnya.

Frequencies Penggunaan frequencies D:\ardi foto\Menu Frequencies.doc Output yang di hasilkan adalah : Output 1: Tinggi

Output 2 : tinggih Output ke 3 : histrogram

Descriptive Statistics Menu Deskriptif Penggunaan menu deskriptif D:\ardi foto\menu descriptive.doc Output yang di hasilkan adalah : Output 1: descriptive statistic Descriptive Statistics N Minimum maximum Mean Std. devisiation Tinggi 25 159.60 186.60 170.1200 6.03276 Valid N (liswise)

Output bagian Kedua Bagian ini membahas penerapan z-score atau Standard Score. Dalam output SPSS, nilai z bisa dipakai untuk secara cepat melihat nilai mana yang menyimpang cukup jauh dari rata-ratanya (outlier) Jika suatu data berdistribusi normal, suatu nilai bisa distandardisasi dengan nilai z, yaitu: Dimana: xi = nilai data kei; = Mean data dan s=Standar Deviasi Sebagai contoh, lihat pada data pertama yaitu tinggi 170,20 cm, nilai z-nya dihitung dengan rumus adalah sbb: Z = 0,013 (sama dengan output SPSS) Data yang lain pun sama prinsipnya. Melihat Data yang menyimpang (outlier) Jika data berdistribusi normal dan tingkat kepercayaan 95%, maka tingkat signifikansi adalah 100% - 95% = 5%. Jika memakai uji dua sisi (ada tanda + dan - ), maka batas kritis ada pada 5% dibadi dua atau 2,5%. Pada tabel-z perhitungan pada satu sisi atau 50%, maka batas kritis ada pada luas kurva (50% - 2,5%) atau 47,5%. Pada tabel-z, luas kurva untuk 47,5% didapat nilai kritis 1,96. Dari nilai variabel zTinggi terlihat hanya ada satu data yang termasuk outlier, yaitu 186.60 cm nilai zTinggi yang di luar 1,96, yaitu zTingginya 2.73175. Karena dari 25 data hanya ada 1 data yang outlier, maka dapat dikatakan distrubusi mendekati normal.

Analisis Crosstab (Tabel Silang) Sebagaimana pernah dibahas di kelas bahwa salah satu analisis data kualitatif yang berskala nominal (kategori) adalah dengan Crosstab. Analisis Crosstab untuk Uji Ketergantungan (Test of Independence) D:\ardi foto\analisis crosstab ( tabel silang ).doc Output crosstab ialah

Case Processing Summary cases Valid missing Total N Percent Gender * pekerjaan 25 100.0% .0% Output bagian pertama ( Case Processing Summary ) Gender * Kerja crosstabulation Count Kerja 1 2 3 total Gender 8 13 5 6 12 Total 9 7 25 Output bagian kedua ( antara Gender * pekerjaan)

Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2 – sided ) Pearson Chi-Squere 7.702(a) 2 .021 Likelihood Ratio 8.505 .014 Linear-by-linear Association 5.342 1 N of Valid Cases 25 A 6 cells (100.0%) have expected less than 5. the minimum expacted count is 3.36 Output ketiga ( uji Chi-Square )

Menguji Keeratan Hubungan Dua Variabel Berskala Nominal Jika tadi kita contohkan bahwa berdasarkan analisis Crosstab ditemukan terdapat hubungan antara dua variabel berskala nominal, yaitu antara gender dengan pekerjaan. Sekarang kita akan cari tahu seberapa besar keeratan hubungan tersebut.   SPSS menyediakan dua cara untuk mengukur hubungan tersebut, yaitu: Symetric Measures, yaitu hubungan yang setara dan berdasarkan perhitungan Chi-square Directional Measures, yaitu hubungan yang tidak setara dan berdasarkan pada proportional Reduction In Error (PRE) Kedua cara perhitungan di atas dapat digunakan pada kasus hubungan antara Pekerjaan dengan Gender. Langkah langkahnya sebagai berikut : D:\ardi foto\Menguji Keeratan Hubungan Dua Variabel Berskala Nominal.doc Output yang di hasilkan

Case Processing Summary cases Valid missing Total N Percent Gender * pekerjaan 25 100.0% .0% Output bagian pertama ( Case Processing Summary ) Gender * Kerja crosstabulation Count Kerja 1 2 3 total Gender 8 13 5 6 12 Total 9 7 25 Output bagian kedua ( antara Gender * pekerjaan)

Symmetric Measure Value Asyimp. Std. Error (a) Approx. T(b) Sig. Nominal-by-nominal phi .555 .021 Cramer’s V 0.21 Contingency Coefficient .485 Interval-by interval Perrson’s R .472 .167 2.566 .017(c) Ordinal-by-ordinal Spearman correlation .173 N of Valid Cases 25 a Not assuming the null hypothesis. b Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c Based on normal approximation. Output bagian Ketiga (Symmetric Measures)

Output bagian Keempat (Directional Measures)

Ciyeeeeeeeee udahh selesaii Sekian Dan Terimakasi Wasalamm