5.3 Tampilan Jendela Variabel View pada SPSS 17.0
Pada tampilan Variable View terdapat kolom-kolom berikut;
Name : untuk memasukkan nama variabel, misalnya Jumlah_Produksi
Type : untuk mendefinisikan tipe variabel, apakah bersifat numerik
atau string Width
: untuk menuliskan panjang pendek variabel Decimal
: untuk menuliskan jumlah desimal di belakang koma Label
: untuk menuliskan label variabel Value
: untuk menuliskan nilai kuantitatif dari variabel yang skala
pengkurannya ordinal dan nominal, bukan scale
Missing : untuk menuliskan ada-tidaknya jawaban kosong
Columns : untuk menuliskan lebar kolom Align
: untuk menuliskan rata kanan, kiri, atau tengah pada penempatan teks atau angka di Data View
Measure : untuk menentukan skala pengukuran variabel, misalnya nominal ordinal, atau scale
Universitas Sumatera Utara
Pengisian Variabel Tempatkan pointer pada baris pertama di bawah Name
Name : letakkan kursor di bawah, lalu klik ganda pada sel tersebut dan
ketikkan nama Jumlah_Produksi
Type : pilih numerik karena berupa angka
Width : untuk keseragaman, ketik 8
Decimal : ketik 2
Label : ketikkan Jumlah Produksi
Value dan Missing abaikan pilihan ini karena tidak dikategorisasikan Columns : untuk keseragaman, ketik 8
Align : pilih Center
Measure : pilih Scale
Lakukan seterusnya untuk variabel X
1
, X
2
, X
3
dengan nama variabel Luas_Lahan, Curah_Hujan, dan Pupuk.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.4 Tampilan Mengisi Variabel View Pengisian Data
1. Aktifkan jendela data dengan mengklik Data View 2. ketikkan data yang sesuai dengan setiap variabel yang telah
didefenisikan pada Variable View Tampilannya pada Gambar 5.5 sebagai berikut:
Gambar 5.5 Tampilan Jendela Mengisi data pada Data View
Universitas Sumatera Utara
3. Pengolahan Data dengan Persamaan Regresi
Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 1.
Tampilkan lembar kerja di mana sudah terdapat data yang sudah diinput 2.
Dari menu utama SPSS, klik menu Analyze, lalu pilih submenu Regression dan klik Linier seperti Gambar 5.6 berikut
Gambar 5.6 Tampilan Pengerjaan Analisis Data
3. Setelah itu akan muncul kotak dialog Linear Regression. Pada kotak
dialog ini akan ditampilkan variabel-variabel yang akan diuji. Masukkan
variabel tak bebas Y Jumlah_Produksi pada kotak Depenedent
laluvariabel bebas X Luas_Lahan, Curah_Hujan, Pupuk pada kotak
Independents sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.7 Tampilan Linear Regression
4. Masih dalam kotak dialog Linear Regression, klik kotak Statistics,
kemudian aktifkan Estimate, Model fit, Desciptive pada Regression Coefficient dan Casewise diagnostics pada Residuals lalu klik Continue
untuk melanjutkan seperti Gambar 5.8 berikut:
Gambar 5.8 Tampilan Linear Regression Statistics
5. Selanjutnya klik kotak Plots pada kotak dialog Regression Linier untuk
membuat grafik. Isi kolom Y dengan pilihan SRESID dan kolom x dengan
Universitas Sumatera Utara
pilihan ZPRED. Kemudian klik next, klik lagi kolom Y dengan ZPRED
dan kolom x dengan DEPENDENT. Pada Standarized Residual Plots, aktifkan Histogram dan Normal Probability Plot. Lalu klik Continue
seperti Gambar 5.9 berikut ini:
Gambar 5.9 Tampilan Linear Regression Plots Scatter 1 of 2
Gambar 5.10 Tampilan Linear Regression Plotts Scatter 2 of 2
Universitas Sumatera Utara
6. Kemudian klik kotak Option pada Linear Regression sehingga muncul kotak dialog yang baru. Pada Stepping Method Criteria, aktifkan Use
Probability dengan standar error 0,005. Oleh karena itu, masukkan nilai entry 0,05. Aktifkan include constant in aquation dan Exclude cases
listwise pada Missing Values. Lalu klik Continue untuk melanjutkan seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 5.11 berikut ini.
Gambar 5.11 Tampilan Kotak Option
7. Lalu klik OK pada kotak dialog Linier Regression
Selanjutnya berikut langkah-langkah untuk mencari korelasi 1.
Klik menu Analyze, lalu pilih Correlation, kemudian pilih Bivariate
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.12 Tampilan Pengerjaan Korelasi
2. Akan muncul kotak dialog seperti gambar di bawah. Masukkan semua
variabel ke kolom Variables. Pada Correlation Coefficien aktifkan Pearson. Aktifkan juga Tto-tailed pada Test of Significance. Lalu
aktifkaan Flag significant correlation. Pada kotak Option pilih Means and standard deviation pad Statistics,, dan pilih Exclude cases pairwise
pada Missing Values, lalu klik Continue untuk melanjutkan.
Gambar 5.13 Tampilan Bivariate Correaltion
Universitas Sumatera Utara
3. Setelah itu klik OK pada kotak dialog Bivariate Correlation.
4. Hasil Pengolahan Data SPSS
Maka akan muncul hasil output seperti yang tertera pada Lampiran 5.
Universitas Sumatera Utara
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
Kategori