5.2.2. Tipe Data dalam SPSS
Pada program SPSS, kita dapat mengelompokkan data dalam dua tipe utama, yaitu data katagorikal dan data numeric. Data katagorikal terdiri dari data nominal dan data
ordinal, sedangkan data numeric terdiri dari data interval dan data rasio.
Data nominal hanya sebatas member label pembeda pada suatu data. sebagai contoh, data jenis kelamin pria dan wanita, pembagian wilayah berdasarkan mata
angin Utara, Selatan, Timur dan Barat dan lain-lain. Data ordinal menunjukkan tingkatan data, namun hanya mengatak
an “lebih besar” atau “lebih kecil” tanpa menjelaskan seberapa besar atau kecil propertinya. Sebagai contoh, data pendapat
sangat setuju, setuju, dan tidak setuju, preferensi sangat suka, suka, tidak suka dan sangat tidak suka dan lain-lain.
Data interval memiliki konsep persamaan intervaljarak. Sebagi contoh, pengukuran waktu waktu antara pukul 07.00-10.00 sama dengan waktu antara pukul
08.00-11.00, dapat juga dilihat dari contoh pengukuran suhu, dan lain-lain. Data rasio mewakili jumlah actual suatu variabel. Data ini berpatokan pada nilai nol sebagai tolak
ukur. Sebagi contoh, pengukuran tinggi, berat, jarak dan lain-lain.
5.2.3. Langkah-langkah Pengolahan Data dengan SPSS
Secara umum, ada tiga tahapan yang harus dilakukan dalam mengoperasikan SPSS supaya hasil yang diperoleh berdaya guna, yaitu : tahap penyiapan data yang
mencakup pemasukan input data, penyuntingan editing data, penyimpanan data,
Universitas Sumatera Utara
tahap proses analisis data dan tahap analisis hasil. Hal ini dapat dilihat dalam bagan berikut :
Dimana langkah – langkah dalam mengoperasikan program SPSS versi 18.0
for Windows adalah sebagai berikut : 1. Aktifkan program SPSS dengan perintah :
Klik Star, All Program lalu pilih program SPSS 18.0 for Windows, maka akan
muncul tampilan sebagai berikut :
2. Entri data ke dalam SPSS 16.0
Dengan langkah-langkah sebagai berikut : 2.1.
Buka lembar kerja baru pada menu File
Gambar 5.1 Tampilan jendela pada data variabel dalam SPSS
2. Menamai variabel dan property yang diperlukan. Klik tab sheet Variabel View
yang ada pada bagian kiri bawah, kemudian akan tampil sebagai berikut : Penyimpanan
Analisis Proses
Analisis Analisis
Hasil
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.2 Tampilan jendela variabel view dalm SPSS
3. Pada kolom Name baris pertama, ketik X1, pada Label ketik Jumlah Penduduk dan pada kolom Measure pilih Scale. Pada kolom Name baris kedua, ketik X2,
pada Label ketik Biaya Promosi dan pada kolom Measure pilih Scale. Pada kolom Name, baris ketiga ketik Y, pada Label ketik Tingkat Penjualan dan pada
kolom Measure pilih Scale. Untuk kolom lainnya bisa diabaikan isian default.
Maka akan tampil sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.3 Tampilan Jendela pengisisan pada variabel view dalam SPSS
4. Kemudian masukkan data ke halaman Data View dengan cara klik Data View.
5. Isikan data Y, X
1
dan X
2
seperti gambar berikut :
Gambar 5.4 Tampilan jendela pengisian data view dalam SPSS
Universitas Sumatera Utara
6. Selanjutnya untuk pengolahan data, klik Analyze, pilih Regression, pilih Linier.
Gambar 5.5 Tampilan jendela pengisian pengolahan data dalam SPSS
7. Pada proses pengisian, masukkan variabel Tingkat Penjualan Y pada kolom
Dependent, kemudian masukkan variabel Jumlah Penduduk X1 dan Biaya Promosi X2 ke dalam kolom Independent s. pilih Enter pada Method,
sehingga akan muncul tampilannya sebagai berikut :
Gambar 5.6 Tampilan jendela pengisian linier regression
8. Klik tab Statistics. Beri centang pada kotak Estimate, Confidence Intervals, Model fit, Deskriptives, Part and Partial Correlation, Colinearity diagnostics,
Universitas Sumatera Utara
kemudian pada Residual berikan centang pada Casewise diagnosis serta All case,
sehingga akan tampil sebagai berikut :
Gambar 5.7 Tampilan jendela pengisian linier regression statistics
9. Kemudian klik Continue, untuk meneruskan tampilan hasil dari penelitian.
10. Klik tab Plots dan berikan tanda centang pada pilihan Produce all partial plot, Histogram, Normal Probability plot, dan isi pada sumbu X ZPRED dan sumbu
Y ZRESID. Sehingga akan muncul tampilan sebagai berikut :
Gambar 5.8 Tampilan jendela pengisian linier regression plots
11. Kemudian klik Continue, untuk meneruskan tampilan hasil dari penelitian.
Universitas Sumatera Utara
12. Klik OK untuk mengakhiri pengisian prosedur analisis. Kemudian akan muncul
output regresinya.
13. Untuk menentukan korelasi variabel penelitian, dilakukan langkah-langkah sebagai berikut :
Klik menu Analyze, lalu pilih Correlate, Bivariate, sehingga akan muncul
tampilan sebagai berikut :
Gambar 5.9 Tampilan jendela pengolahan data korelasi
14. Pada proses pengisian, masukkan data Y, X1, dan X2 ke dalam kolom Variabels kemudian pada kotak Corralations Coefficients pilih Pearson dan pada kotak
Test of Significance pilih Two-tailed, sehingga akan muncul tampilannya sebagai
berikut :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.10 Tampilan jendela pengisian korelasi
15. Klik OK untuk mengakhiri pengisian prosedur analisis dan kemudian akan muncul
output dari semua yang diperintahkan.
Universitas Sumatera Utara
BAB 6
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1. Kesimpulan