Pelatihan Singkat Pengolahan Data dengan Menggunakan Program SPSS for Windows

Pelatihan Singkat

Pengolahan Data dengan Menggunakan Program SPSS for Windows

Fasilitator:

Keni, SE, MM LABORATORI UM MANAJEMEN UNI VERSI TAS BUNDA MULI A JAKARTA, 26 JANUARI 2008

Chapter I Teori Dasar Statistika

A. Definisi Statistika

0 Dalam arti sempit, data ringkasan berbentuk angka (kuantitatif).

0 Dalam arti luas, suatu ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian dan analisis data serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang tidak menyeluruh.

0 Metode Statistika merupakan metode untuk pengumpulan (dengan angket, observasi, wawancara), pengolahan (penggolongan), penyederhanaan [ tendensi sentral ( mean, mode, median) dan variasi (range, variasi, deviasi standar)] , penyajian (tabel, grafik), penganalisisan (korelasi, regresi),penginterpretasian (uji signifikansi) data kuantitatif.

B. Pembagian Statistika

1. Statistik Deskriptif Kumpulan metode yang digunakan untuk menganalisis dan menyajikan data kuantitatif yang jumlahnya relatif besar dengan tujuan untuk menggambarkan data tersebut agar dapat dimengerti dengan mudah (pengumpulan, pengolahan, penyajian dan analisis).

2. Statistik I nduktif (Statistik I nferensi) Kumpulan metode yang digunakan untuk menganalisis informasi yang ada pada sampel untuk mengambil kesimpulan bagi populasi (pengambilan keputusan).

C. Elemen Statistik

1. Sensus- Sampling, Parameter- Statistik, Populasi- Sampel

0 Sensus adalah suatu cara mengumpulkan data, di mana seluruh elemen yang menjadi obyek penelitian diteliti satu per satu, sedang sampling adalah suatu cara mengumpulkan data, di mana tidak seluruh elemen yang menjadi obyek penelitian diteliti satu per satu.

0 Hasil dari sensus disebut parameter (data sebenarnya), sedangkan hasil dari sampling disebut statistik (data perkiraan).

0 Obyek penelitian sensus disebut populasi, sedangkan obyek penelitian dari sampling disebut sampel.

2. Variabel

Variabel adalah suatu gejala yang memiliki nilai yang bervariasi dan variasi itu dinyatakan dalam angka atau bilangan.

Secara konseptual variabel dapat dibagi menjadi empat bagian utama, antara lain:

1. Variabel dependen (variabel tergantung/ terikat/ terpengaruh) adalah variabel yang variasinya dimaksudkan untuk dijelaskan.

2. Variabel independen (variabel bebas atau yang mempengaruhi), adalah variabel yang variasinya digunakan untuk menjelaskan variasi dari variabel dependen.

3. Moderating variable, variabel yang mempunyai dampak kontijensi (contingent effect) yang kuat pada hubungan variabel independen dan variabel dependen (variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel dependen dan independen).

4. I ntervening variable, faktor yang secara teori berpengaruh pada fenomena yang diamati tetapi tidak dapat dilihat, diukur atau dimanipulasi, namun dampaknya dapat disimpulkan berdasarkan dampak variabel independen dan moderating terhadap fenomena yang diamati.

D. Data dan Pembagian Data

Data adalah sesuatu yang diketahui atau dianggap ( Webster’s New World Dictionary). Dengan demikian, data dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan atau persoalan.

Sesuatu yang dianggap juga merupakan data walaupun data seperti itu belum tentu benar, sebab masih merupakan suatu hipotesis yang perlu diuji terlebih dahulu.

Pembagian data:

1. Menurut sifatnya:

0 Data kualitatif , data yang tidak berbentuk angka.

0 Data kuantitatif , data yang berbentuk angka.

2. Menurut sumbernya:

0 Data internal , data yang menggambarkan keadaan/ kegiatan di dalam suatu organisasi.

0 Data eksternal , data yang menggambarkan keadaan/ kegiatan di luar suatu organisasi.

3. Menurut cara memperolehnya:

0 Data primer , data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau perseorangan langsung dari objeknya.

0 Data sekunder , data yang diperoleh dalam bentuk yang sudah jadi, sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain, biasanya sudah dalam bentuk publikasi.

4. Menurut waktu pengumpulannya:

0 Data silang ( cross section data) , data yang dikumpulkan pada suatu waktu tertentu yang biasa menggambarkan keadaan/ kegiatan pada waktu tersebut.

0 Data berkala ( time series data) , data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk memberikan gambaran tentang perkembangan suatu kegiatan dari waktu ke waktu.

E. Tipe Data ( Skala dalam konteks pengukuran)

0 Dari pengertian metode statistik diatas dapat diketahui objek sentral metode statistik adalah data kuantitatif.

0 Dari sudut pandang tertentu, data kuantitatif dapat dipandang sebagai sesuatu yang diperoleh melalui suatu proses pengukuran.

0 Dalam konteks pengukuran, data kuantitatif itu disebut skala dan dibedakan secara berturut-turut mulai dari yang paling rendah sampai dengan yang paling tinggi kualitasnya yakni:

1. Skala nominal, sekedar membedakan suatu kategori dengan kategori lainnya dari suatu variabel (berupa label).

2. Skala ordinal, bertujuan untuk membedakan antara kategori-kategori dalam satu variabel dengan asumsi bahwa ada urutan atau tingkatan skala (urutan peringkat)

3. Skala interval, suatu variabel yang selain dibedakan, dan mempunyai tingkatan, juga diasumsikan mempunyai jarak yang pasti antara satu kategori dan kategori yang lain dalam satu variabel.

4. Skala rasio, suatu variabel yang selain dibedakan, mempunyai tingkatan dan jarak, juga diasumsikan bahwa setiap nilai variabel diukur dari suatu keadaan atau titik yang sama (mempunyai titik nol mutlak).

0 Tujuan teknik skala adalah untuk mengetahui ciri-ciri atau karakteristik sesuatu hal berdasarkan suatu ukuran tertentu, sehingga kita dapat membedakan, menggolong-golongkan, bahkan mengurutkan ciri-ciri atau karakteristik tersebut.

0 Skala yang lebih tinggi dapat diubah/ ditransformasikan menjadi skala yang lebih rendah ; tetapi, tidak demikian untuk kebalikannya.

0 Skala nominal dan ordinal merupakan tipe data kualitatif. Data kualitatif secara sederhana disebut data yang bukan berupa angka dan mempunyai ciri tidak bisa dilakukan operasi matematika seperti penambahan, pengurangan, perkalian dan pembagian.

0 Sementara skala interval dan rasio merupakan tipe data kuantitatif. Data kuantitatif disebut sebagai data berupa angka dalam arti sebenarnya, sehingga berbagai operasi matematika bisa dilakukan pada data kuantitatif.

F. Pembagian statistik deskriptif

Deskripsi atau penggambaran sekumpulan data secara visual dapat dilakukan dengan dua bagian, antara lain:

1. Deskripsi dalam bentuk tulisan/ teks. Terdiri atas bagian-bagian yang penting yang menggambarkan isi data secara keseluruhan, seperti rata-rata, deviasi standar, variansi dan sebagainya. Namun demikian, pada SPSS, output teks tetap disertai dengan grafik standar seperti bar chart, pie chart, histogram dan sebagainya.

Dalam SPSS, metode Statistik Deskriptif dapat dilakukan dengan menu “Descriptive Statistics”, yang terdiri atas:

0 “Frequencies” Digunakan untuk menampilkan dan mendeskriptifkan (menggambarkan) data yang terdiri atas satu variabel saja. Jika ada lebih dari satu variabel, variabel-variabel tersebut akan ditampilkan terpisah.

0 “Descriptives” Digunakan untuk menyajikan data statistik deskriptif pada sebuah variabel, seperti rata-rata (mean), deviasi standar, variansi dan sebagainya. Menu ini tidak menampilkan tabulasi frekuensi.

0 “Explore” Mempunyai fungsi yang sama dengan menu “Descriptives”. Pada menu ini data statistik yang akan diolah semakin kompleks dan dilengkapi dengan cara menguji apakah ada data yang outlier serta uji kenormalan sebuah data, yang dapat diukur dengan uji tertentu atau ditampilkan dalam bentuk box-plot, steam and leaf dan normal probability plot.

0 “Crosstab” Digunakan untuk menyajikan data dalam bentuk tabulasi, yang meliputi baris dan kolom. Ciri crosstab adalah adanya dua variabel atau lebih yang mempunyai hubungan secara deskriptif serta data penyajiannya berupa data kualitatif, khususnya yang berskala nominal.

Dalam analisis data statistik deskriptif, jika akan ditampilkan satu variabel, atau tiap variabel ditampilkan dan didesktriptifkan tersendiri, maka dapat digunakan “Frequencies”, “Descriptives” dan “Explore”. Namun, jika akan ditampilkan hubungan antara dua variabel, atau akan dibuat tabulasi silang, maka dapat digunakan menu “Crosstab”.

0 “Ratio” Berfungsi menyediakan ringkasan statistik yang berupa rasio-rasio. Rasio, sering juga disebut rasio statistik, adalah hasil pembagian dua variabel, yaitu semua variabel adalah data bertipe rasio yang mempunyai nilai positif.

2. Deskripsi dalam bentak gambar/ grafik. Grafik sebuah data biasanya disajikan untuk melengkapi deskripsi berupa teks, agar data tampak lebih impresif dan komunikatif dengan para penggunanya.

SPSS menyediakan fasilitas pembuatan grafik dengan dua cara:

0 “I nteractive”

0 “Kotak Dialog”

G. Pembagian statistik induktif

0 Jika dalam statistik deskriptif dilakukan deskripsi pada data, maka pada statistik induktif dilakukan berbagai analisis yang mengarah dalam pengambilan keputusan.

0 Terdapat empat tahapan (langkah) dalam statistik induktif:

1. Menentukan hipotesis nihil (Ho) dan menentukan hipotesis alternatif (Ha atau H1).

2. Menentukan statistik tabel.

3. Menghitung kriteria pengujian atau statistik hitung.

4. Menarik kesimpulan dan mengambil keputusan sesuai dengan hasil perbandingan antara statistik hitung dengan statistik tabel yang ada atau dengan melihat tingkat signifikansinya (apakah Ho ditolak atau tidak ditolak).

Pembagian metode statistik induktif:

1. Berdasarkan tipe data:

0 Data bersifat kualitatif (nominal dan ordinal), analisis dapat dikelompokkan pada bagian Statistik Nonparametrik, misalnya: Uji Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Friedman dan sebagainya.

0 Data bersifat kuantitatif (interval dan rasio), analisis dapat dikelompokkan pada bagian Statistik Parametrik, misalnya: uji t, uji F (Anova) dan sebagainya.

2. Berdasarkan jumlah variabel:

0 Analisis univariat, digunakan untuk menganalisis satu variabel, misalnya: uji t.

0 Analisis bivariat, digunakan untuk menganalisis dua variabel, misalnya: analisis korelasi sederhana dan analisis regresi sederhana.

0 Analisis Ganda/ Faktorial, digunakan bila hanya satu variabel dependen tetapi lebih dari satu variabel independen yang akan dianalisis, misalnya: analisis korelasi ganda dan analisis regresi ganda.

0 Analisis multivariat, digunakan untuk menganalisis dua atau lebih variabel dependen dan dua atau lebih variabel independen, misalnya: cluster analysis, factor analysis, discriminant analysis dan sebagainya.

3. Berdasarkan hubungan antarsampel atau variabel:

0 Analisis sampel independen, digunakan jika dua sampel atau lebih tidak ada hubungan satu dengan yang lainnya (independen), misalnya untuk dua sampel: uji t independen sampel, uji Mann-Whitney dan sebagainya, sedangkan untuk sampel lebih dari dua adalah Anova, Kruskal-Wallis dan sebagainya.

0 Analisis sampel dependen, digunakan jika dua sampel berhubungan satu dengan lainnya (dependen), misalnya untuk dua sampel: uji t paired, uji Wilcoxon dan sebagainya, sedangkan untuk sampel lebih dari dua adalah Friedman, Kendall dan sebagainya.

0 Analisis multivariat, digunakan jika lebih dari dua variabel tidak berhubungan satu dengan lainnya dan akan dianalisis secara bersama- sama, misalnya: cluster analysis, factor analysis, discriminant analysis dan sebagainya.

Untuk keperluan analisis data pada bidang riset, metode statistik induktif yang ada dapat dibagi sesuai dengan kegunaannya, antara lain:

1. Analisis statistik komparatif (perbandingan dan perbedaan), misalnya: independent sample t test, paired sample t test, one way anova.

2. Analisis statistik korelasional (uji asosiasi), misalnya: crosstab untuk korelasi dua variabel data berskala nominal (kategori), korelasi dua variabel data berskala ordinal (korelasi Spearman dan Kendall), korelasi dua variabel data berskala interval/ rasio (korelasi Pearson), korelasi parsial data berskala interval/ rasio.

3. Analisis prediktif, misalnya: analisis regresi sederhana dan regresi ganda.

4. Analisis multivariat, misalnya: cluster analysis, factor analysis, discriminant analysis dan sebagainya.

Chapter I I Pengenalan SPSS

1. Sekilas Mengenai SPSS

Perkembangan teknologi komputer, baik perangkat lunak maupun keras, berkaitan erat dengan pengembangan ilmu pengetahuan. Dalam kaitan itu, seorang penulis terkenal mengenai buku metode penelitian menyatakan bahwa setiap peneliti harus menguasai teknologi komputer, khususnya perangkat lunaknya. I ni dapat dimengerti karena banyak sekali kegiatan penelitian, khususnya dalam kegiatan analisis, akhir-akhir ini yang sangat sulit atau bahkan kurang mungkin untuk dilakukan tanpa bantuan komputer. Dengan bantuan perangkat lunak itu banyak kegiatan analisis menjadi dapat dilakukan dengan cara yang jauh lebih efisien dan hasil yang jauh lebih akurat.

SPSS sebagai software statistik yang dioperasikan pada komputer mainframe, pertama kali dikembangkan sekitar tahun 1968 oleh Norman H. Nie, C. Hadlay dan Dale Bent dari Stanford University. Pada tahun 1984 dikeluarkan SPSS/ PC+ untuk personal computer (PC), sedangkan untuk versi windows di- release pada tahun 1992. Sesuai dengan perkembangannya, antara tahun 1994 sampai tahun 1999 SPSS mengakuisisi software house terkemuka seperti SYSTAT. I nc, BMDP Statistical Software, Jandel Scientific Software, Clear Software, Quntime Ltd., I n2itive Technologies A/ S, I ntegral Solutions Ltd. dan sebagainya. Dalam upaya memantapkan posisinya sebagai salah satu market leader dalam business intelligence, SPSS juga menjalin aliansi strategis dengan software house terkemuka dunia lainnya, seperti Oracle Corp., Business Object dan Ceres I ntegrated Solutions.

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 Science” ), sekarang diperluas untuk melayani berbagai jenis user, seperti untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu-ilmu sains, telekomunikasi, kesehatan, perbankan, lembaga keuangan, asuransi, retail dan sebagainya sehingga kepanjangan SPSS sekarang adalah “Statistical Product and Service Solutions” .

2. Cara Kerja SPSS

Output Data:

Proses:

Dengan VI EWER

0 Pivot Table Editor Dengan DATA

I nput Data:

Dengan DATA

0 Text Output EDI TOR Editor

EDI TOR

0 Chart Editor Keterangan:

1. Data yang akan diproses dimasukkan lewat menu DATA EDI TOR yang otomatis muncul di layar saat SPSS dijalankan.

2. Data yang telah diinput kemudian diproses, juga lewat menu DATA EDI TOR.

3. Hasil pengolahan data muncul di layar yang lain dari SPSS, yaitu

VI EWER. Pada VI EWER, informasi atau output statistik dapat ditampilkan secara:

a. Tabel. Pengerjaan (perubahan bentuk huruf, penambahan, pengurangan dan lainnya) yang berhubungan dengan output berbentuk tabel dapat dilakukan lewat menu Pivot Table Editor.

b. Teks atau tulisan. Pengerjaan (perubahan bentuk huruf, penambahan, pengurangan dan lainnya) yang berhubungan dengan output berbentuk teks dapat dilakukan lewat menu Text Output Editor.

c. Chart atau grafik. Pengerjaan (perubahan tipe grafik dan lainnya) yang berhubungan dengan output berbentuk grafik dapat dilakukan lewat menu Chart Editor.

3. Window SPSS

SPSS menyediakan empat window, yang meliputi:

a. Data Editor

Window ini terbuka secara otomatis setiap kali program SPSS dijalankan dan berfungsi untuk input data SPSS serta merupakan window utama dalam SPSS. Data Editor pada SPSS mempunyai dua bagian utama:

0 Kolom, dengan ciri adanya kata var dalam setiap kolomnya. Kolom dalam SPSS akan diisi oleh Variabel.

0 Baris, dengan ciri adanya angka 1, 2, 3 dan seterusnya. Baris dalam SPSS akan diisi oleh Kasus.

Menu yang ada pada Data Editor, antara lain:

1) File Berfungsi untuk menangani hal-hal yang berhubungan dengan file data, seperti membuat file baru, membuka file tertentu, mengambil data dari program lain, mencetak isi Data Editor dan lainnya.

2) Edit Berfungsi untuk menangani hal-hal yang berhubungan dengan memperbaiki atau mengubah nilai data (duplikasi data, menghilangkan data, edit data dan lainnya). Selain itu, menu edit juga berfungsi untuk mengubah setting pada options (seperti output label, script dan lainnya).

3) View Berfungsi untuk mengatur toolbar (status bar, penampakan value label dan lainnya).

4) Data Berfungsi untuk membuat perubahan data SPSS secara keseluruhan, seperti mengurutkan data, menyeleksi dan berdasar kriteria tertentu, menggabung data dan lainnya.

5) Transform Berfungsi untuk membuat perubahan pada variabel yang telah dipilih dengan kriteria tertentu.

6) Analyze Merupakan menu inti SPSS, yang berfungsi untuk melakukan semua prosedur perhitungan statistik, seperti uji-t, uji-F, regresi, time series dan lainnya.

7) Graphs Berfungsi untuk membuat berbagai jenis grafik untuk mendukung analisis statistik, seperti Pie, Line, Bar dan kombinasinya.

8) Utilities Merupakan menu tambahan yang mendukung program SPSS, seperti: memberi informasi tentang variabel yang sekarang sedang dikerjakan serta mengatur tampilan menu-menu yang lain.

9) Add-ons Merupakan panduan pengerjaan berbagai metode statistik tingkat lanjut.

10) Window Berfungsi untuk berpindah (switch) di antara menu-menu yang lain di SPSS.

11) Help Berfungsi menyediakan bantuan informasi mengenai program SPSS yang dapat diakses secara mudah dan jelas.

b. Menu Output View er

Jika menu Data Editor berfungsi untuk memasukkan data yang siap diolah oleh SPSS, kemudian melakukan pengolahan data yang dilakukan lewat menu Analyze, maka hasil pengolahan data atau informasi ditampilkan lewat menu SPSS Viewer atau dapat disebut Viewer saja. I si output dapat berupa sebuah tabel, grafik atau teks.

Menu Output pada prinsipnya sama dengan menu Data Editor, seperti File, Edit, View, Analyze, Graphs, Utilities, Add-ons, Window dan Help, tentunya dengan disesuaikan untuk kegunaan output SPSS. Selain menu di atas, ada tambahan yaitu:

1) I nsert Berfungsi untuk menyisipi dengan judul, grafik, teks atau obyek tertentu dari aplikasi lain.

2) Format Berfungsi untuk mengubah tata letak huruf output.

c. Menu Syntax Editor

Walaupun SPSS sudah menyediakan berbagai macam pengolahan data statistik secara memadai, namun ada beberapa perintah atau pilihan yang hanya dapat digunakan dengan SPSS Command Language. Perintah- perintah tersebut dapat ditulis pada Menu Syntax Editor.

Menu ini berupa file teks yang berisi berbagai perintah SPSS dan dapat diketik secara manual. Namun, SPSS juga menyediakan berbagai kemudahan untuk pembuatan Syntax, seperti Output Log, Journal File dan lainnya. I si menu Syntax sama dengan menu yang lain, hanya disini ada tambahan submenu Run yang berfungsi untuk menjalankan Syntax yang telah ditulis.

d. Menu Script Editor

Digunakan untuk melakukan berbagai pengerjaan SPSS secara otomatis, seperti membuka dan menutup file, ekspor chart, penyesuaian bentuk output dan lainnya. I si menu ini sama dengan menu terdahulu, hanya ditambah dengan submenu Script untuk membuat berbagai subrutin dan Digunakan untuk melakukan berbagai pengerjaan SPSS secara otomatis, seperti membuka dan menutup file, ekspor chart, penyesuaian bentuk output dan lainnya. I si menu ini sama dengan menu terdahulu, hanya ditambah dengan submenu Script untuk membuat berbagai subrutin dan

4. Pengoperasian SPSS dan Memasukkan Data

a. Dari menu Start , arahkan pointer mouse Programs. Kemudian klik SPSS 15.0 for Windows atau dengan mengklik dua kali shortcut SPSS yang telah dibuat pada desktop komputer Anda.

b. Pada saat mengaktifkan SPSS, maka program tersebut akan menanyakan: what would you like to do? Yang harus dilakukan adalah klik saja “cancel”.

c. Program akan secara otomatis terbuka dengan nama “ untitled”

d. Kita akan melihat sel-sel kolom (var) dan baris (1 sampai ke–n).

e. Window (tampilan layar) ini merupakan Data Editor, selalu muncul setiap kali SPSS dibuka dan merupakan window utama pada SPSS.

f. Data Editor terdiri dari sebelas menu utama (seperti yang dijelaskan di atas) meliputi: File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Add-ons, Window dan Help.

g. Pada bagian pojok kiri bawah, kita akan melihat dua icon, yaitu “Data View” dan “Variable View”.

h. Program saat ini berada pada posisi “Data View” di mana pada bagian ini, nantinya kita akan mengisi sel-sel yang kosong dengan data-data yang kita miliki.

i. Sebelum kita mengisi sel-sel yang kosong tersebut, maka kita perlu memberi nama pada setiap sel yang kosong tersebut. Caranya adalah kita meng-klik bagian “Variable View”. j. Setelah kita meng-klik bagian “Variable View”, maka kita akan melihat sel-sel yang kosong lagi, tetapi pada masing-masing kolom, kita akan menemukan istilah:

0 Name Š Maksimum 64 karakter. Š Tidak boleh ada spasi kosong (menggunakan tanda underline

untuk penghubung antar huruf atau angka pada sebuah nama variabel)

Š Karakter pertama diharuskan berupa huruf atau karakter. Š Karakter terakhir tidak boleh menggunakan titik. Š Hindari penamaan variabel dengan istilah-istilah yang

digunakan oleh SPSS, seperti: ALL, BY, EQ, GE, GT, LE, LT, NE, NOT, OR, TO, WI TH.

Š Huruf besar atau kecil sama saja.

0 Type Terdiri dari: Š Numeric Š Comma Š Dot

Š Scientific Notation Š Date Š Dollar Š Custom Currency Š String

0 Width Š Menunjukkan banyaknya karakter yang harus diisi dalam sel. Š Lebar karakter 1-255.

0 Decimals Banyaknya desimal yang kita inginkan, range = 0 – 16.

0 Label Š Merupakan nama variabel yang kita inginkan. Š Tidak ada batasan minimum dan maksimum untuk

karakternya.

0 Values Š Kolom ini digunakan untuk mendefinisikan label variabel. Š Kolom diisi jika kita ingin memasukkan jenis data nominal. Š Contoh:

9 Jika pada kolom label sebelumnya kita ketik : “Jenis Kelamin”, berarti kita akan mendefinisikan mengenai jenis kelamin.

9 Pada kotak value, isi dengan angka 0.

9 Pada kotak value label, isi dengan Pria.

9 Tekan tombol Add.

9 Pada kotak value, isi dengan angka 1.

9 Pada kotak value label, isi dengan Wanita.

9 Klik tombol Continue.

9 Hal ini berarti, jika kita isi dengan 0 menunjukkan Pria, sedangkan jika 1 menunjukkan Wanita.

0 Missing Ada tiga pilihan dalam menetapkan missing value, yaitu: Š No missing value, bila variabel tersebut tidak mengandung

missing value. Š Discrete missing value, bila variabel tersebut mengandung 1,

2, atau 3 buah missing value. Kita tinggal mengisikan harga- harga missing tersebut pada kotak yang tersedia. Š Range plus one discrete missing value, bila variabel tersebut mengandung missing value berupa interval suatu bilangan dan sebuah harga missing sebagai alternatif lain. Contoh : 7 – 9,

0 Columns Š Menentukan lebar kolom variabel. Š Penentuan lebar kolom ini dapat dilakukan dengan proses drag

pada bagian pembatas pada kepala kolom.

0 Align Š Left Š Right Š Center

0 Measures Merupakan jenis data yang kita gunakan, yang terdiri dari: Š Scale Š Ordinal Š Nominal

5. Menyimpan dan Membuka File

Data yang telah dibuat dapat disimpan melalui: File Æ Save atau Save As Æ Drives Æ “nama file”. Ekstensi nama file data untuk SPSS adalah * .sav.

Sedangkan File data dapat dibuka dengan cara sebagai berikut: File Æ Open Æ Data Æ Drive Æ “nama file”.

6. Analisis

Setiap analisis baru dapat dilakukan setelah file di mana data yang akan dianalisis terdapat telah dibuka. File data dapat dibuka dengan cara yang telah dijelaskan di atas.

Analisis dilakukan melalui “Analyze” pada menu Data Editor, dan kita tinggal memilih dan/ atau menjajaki fasilitas yang tersedia yang relevan dengan kebutuhan kita. Menu “Analyze” terdiri dari beberapa submenu yang meliputi:

0 Reports

0 Descriptive Statistics

0 Tables

0 Compare Means

0 General Linear Model

0 Mixed Models

0 Correlate

0 Regression

0 Loglinear

0 Classify

0 Data Reduction

0 Scale

0 Nonparametric Tests

0 Time series

0 Survival

0 Multiple Respons

0 Missing Value Analysis

0 Complex samples

Setelah alternatif fasilitas analisis dipilih, kita tinggal memindahkan variabel yang akan dianalisis ke kotak yang tersedia. Kita juga tinggal memilih hal lain yang dibutuhkan dengan menjajaki fasilitas-fasilitas yang tersedia.

Hasil analisis yang dilakukan dapat disimpan melalui: File Æ Save atau Save As Æ Drive Æ “ Nama File”. Ekstensi nama file hasil analisis adalah * .spo.

File hasil analisis dapat dibuka kembali melalui: File Æ Open Æ SPSS Output Æ Drive Æ “nama file”.

7. I nterpretasi Hasil Analisis

Pada umumnya cara membaca hasil analisis SPSS sama dengan cara yang dikemukakan pada buku-buku mengenai Statistik. Hal spesifik yang perlu diketahui, bila dibandingkan dengan buku-buku statistik adalah penggunaan tabel statistik dalam konteks uji signifikansi. Analisis dengan SPSS tidak memerlukan tabel statistik, karena kesimpulan mengenai signifikansinya telah tersedia. Hasil tersebut biasanya ditunjukkan dengan huruf “p/ prob.” atau “sig.” Petunjuk mengenai signifikansi di atas dinyatakan dalam bilangan desimal atau maksimal sebesar 1.0000 (tanda titik berarti koma). Bila p atau sig. lebih besar daripada 5% ( α = 5% ), maka analisisnya menunjukkan hasil yang tidak signifikan. Dengan pernyataan lain, Ho tidak dapat ditolak. Bila p atau sig lebih kecil atau sama dengan 5% , maka analisisnya menunjukkan hasil yang signifikan. Dengan pernyataan lain, Ho ditolak. Bila p atau sig lebih kecil atau sama dengan 1% ( α = 1% ), maka analisisnya menunjukkan hasil yang sangat signifikan. Dengan pernyataan lain, Ho ditolak.

Chapter I I I Mengolah Data Kuesioner

0 Kuesioner merupakan sehimpunan pertanyaan atau pernyataan mengenai suatu obyek yang diajukan kepada dan untuk memperoleh tanggapan dari responden.

0 Pengertian lain angket adalah satu set pertanyaan yang tersusun secara sistematis dan standar sehingga pertanyaan yang sama dapat diajukan terhadap setiap responden (sistematis = item-item pertanyaan disusun menurut logika; standar = setiap item pertanyaan mempunyai pengertian, konsep dan definisi yang sama).

0 Usaha untuk membuat kuesioner suatu survei yang baik, harus diarahkan pada dua tujuan utama, yaitu:

1. Memperoleh informasi/ data yang berhubungan dengan maksud dan tujuan survei.

2. Mengumpulkan informasi dengan kecermatan dan ketelitian yang dapat dipertanggung jawabkan.

0 Terdapat dua persyaratan yang umumnya dituntut dari suatu metode pengukuran yang digunakan dalam penelitian ilmiah, antara lain:

1. Validitas Ukuran yang menunjukkan sejauh mana instrumen pengukur mampu mengukur apa yang ingin diukur.

2. Reliabilitas Apabila suatu alat pengukuran telah dinyatakan valid, maka tahap berikutnya adalah mengukur reliabilitas dari alat. Reliabilitas adalah ukuran yang menunjukkan konsistensi dari alat ukur dalam mengukur gejala yang sama di lain kesempatan. Konsistensi di sini berarti kuesioner tersebut konsisten jika digunakan untuk mengukur konsep atau konstruk dari suatu kondisi ke kondisi yang lain.

0 Terdapat beberapa jenis validitas:

1. Validitas konstruksi. Suatu kuesioner yang baik harus dapat mengukur dengan jelas kerangka dari penelitian yang akan dilakukan. Jadi misalkan kita akan mengukur konsep tentang kepuasan pelanggan, maka kuesioner tersebut dikatakan valid jika mampu menjelaskan dan mengukur kerangka konsep kepuasan pelanggan.

2. Validitas isi. Merupakan suatu alat yang mengukur sejauh mana kuesioner atau alat ukur tersebut mewakili semua aspek yang dianggap sebagai kerangka konsep.

3. Validitas prediktif. Merupakan kemampuan dari kuesioner dalam memprediksi perilaku dari konsep.

0 Untuk melakukan uji validitas, metode yang kita lakukan adalah dengan mengukur korelasi antara butir-butir pertanyaan dengan skor pertanyaan secara keseluruhan. Tahap-tahap yang harus dilakukan untuk melakukan pengujian validitas adalah:

1. Mendefinisikan secara operasional suatu konsep yang akan diukur. Jadi untuk menguji validitas suatu konsep, tahap awal yang harus dilakukan adalah menjabarkan konsep dalam suatu definisi operasional.

2. Melakukan uji coba pada beberapa responden. Uji coba minimal dilakukan terhadap 30 orang.

3. Mempersiapkan tabel tabulasi jawaban.

4. Menghitung nilai korelasi antara masing-masing skor butir jawaban dengan skor total dari butir jawaban.

0 Pengukuran reliabilitas dilakukan dengan dua cara, yaitu:

1. Repeated Measure atau pengukuran berulang. Di sini pengukuran dilakukan berulang-ulang pada waktu yang berbeda dengan kuesioner atau pertanyaan yang sama. Hasil pengukuran dilihat apakah konsisten dengan pengukuran sebelumnya.

2. One Shot. Pada teknik ini pengukuran dilakukan hanya pada satu waktu, kemudian dilakukan perbandingan dengan pertanyaan yang lain atau dengan pengukuran korelasi antarjawaban. Pada program SPSS, metode ini dilakukan dengan metode Cronbach Alpha, dimana suatu kuesioner dikatakan reliabel jika nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,60.

Contoh:

Contoh kuesioner dapat dilihat pada lampiran 1 dan lampiran 2. Data yang dipakai: kuesioner1.sav (contoh lain: kuesioner2.sav)

Langkah-langkah dalam uji validitas dan reliabilitas:

0 Buka lembar kerja kuesioner1.sav

0 Dari menu utama SPSS, pilih menu “Analyze”, kemudian pilih submenu “Scale” dan pilih “Reliability Analysis”.

0 Pilih variabel yang akan dimasukkan ke dalam kolom I tems, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Klik mouse pada pilihan “Statistics”, kemudian pada submenu “Descriptive for” klik “Scale I tem if deleted”. Klik Continue.

0 Pada pilihan ”Model”, klik Alpha.

0 Tekan “OK” jika semua pengisian telah selesai. Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada.

Chapter I V Analisis Statistik Deskriptif dengan SPSS

Data yang dipakai: psb-deskriptif.sav (contoh lain: psb-angket.sav)

a. “Frequencies” Langkah-langkah:

0 Buka lembar kerja psb-deskriptif.sav.

0 Dari menu utama SPSS, pilih menu “Analyze”, kemudian pilih submenu “Descriptive Statistics” dan pilih “Frequencies”.

0 Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Klik mouse pada pilihan “Statistics”, kemudian aktifkan checkbox yang tersedia untuk menampilkan statistif deskriptif yang diinginkan. Kemudian tekan tombol “Continue” untuk kembali ke kotak dialog utama.

0 Klik mouse pada pilihan “Charts”, kita dapat menentukan jenis grafik yang dihasilkan. Kemudian tekan tombol “Continue” untuk kembali ke kotak dialog utama.

0 Klik mouse pada pilihan “Format”, tombol ini berguna untuk menentukan format tabel frekuensi, yakni format halaman dan format pengurutan. Kemudian tekan tombol “Continue” untuk kembali ke kotak dialog utama.

0 Tekan “OK” jika semua pengisian telah selesai. Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada.

b. “Descriptive” Langkah-langkah:

0 Buka lembar kerja psb-deskriptif.sav.

0 Dari menu utama SPSS, pilih menu “Analyze”, kemudian pilih submenu “Descriptive Statistics” dan pilih “Descriptives”.

0 Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Klik mouse pada pilihan “Option”, kemudian aktifkan checkbox yang tersedia untuk menampilkan statistif deskriptif yang diinginkan. Kemudian tekan tombol “Continue” untuk kembali ke kotak dialog utama.

0 Tekan “OK” jika semua pengisian telah selesai. Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada.

c. “Explore” Langkah-langkah:

0 Buka lembar kerja psb-deskriptif.sav

0 Dari menu utama SPSS, pilih menu “Analyze”, kemudian pilih submenu “Descriptive Statistics” dan pilih “Explore”.

0 Dependent list atau variabel tergantung. Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Klik mouse pada pilihan “plots”, kemudian aktifkan checkbox yang tersedia untuk menampilkan statistif deskriptif yang diinginkan. Kemudian tekan tombol “Continue” untuk kembali ke kotak dialog utama.

0 Tekan “OK” jika semua pengisian telah selesai. Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada.

d. “Crosstab” Langkah-langkah:

0 Buka lembar kerja psb-deskriptif.sav.

0 Dari menu utama SPSS, pilih menu “Analyze”, kemudian pilih submenu “Descriptive Statistics” dan pilih “Crosstab”.

0 Row (s) digunakan untuk mendaftar variabel-variabel yang casenya akan ditampilkan secara baris. Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Column (s) digunakan untuk mendaftar variabel-variabel yang casenya akan ditampilkan secara kolom. Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Layers digunakan untuk mendaftar variabel-variabel kontrol, yakni variabel-variabel yang akan mengelompokkan tabel per case variabel- variabel tersebut.

0 Tekan “OK” jika semua pengisian telah selesai. Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada.

Chapter V

Analisis Statistik I nduktif dengan

SPSS

1. Statistik I nduktif – Compare Means

a. “Means” Langkah-langkah:

0 Buka lembar kerja compare means-means.sav.

0 Dari menu utama SPSS, pilih menu “Analyze”, kemudian pilih submenu “Compare Means” dan pilih “Means”.

0 Dependent list atau variabel tergantung, digunakan untuk mendaftar satu atau beberapa variabel numerik yang akan ditentukan analisis statistiknya. Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 I ndependent list atau variabel bebas, digunakan untuk mendaftar satu atau beberapa variabel yang digunakan sebagai dasar pengelompokan (variabel grup). Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Options digunakan untuk menentukan jenis statistik yang akan ditampilkan.

0 Tekan “OK” jika semua pengisian telah selesai. Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada.

b. “One-Sample T Test”

Contoh:

The manufacturer of the Ososki motorcycle advertises that the cycle will average 80 miles per gallon on long trips. The mileages on 40 long trips were:

Using 95% level of confidence, can we conclude that the mean mileage is 80 miles per gallon?

Langkah- langkah:

0 Buka lembar kerja compare means one sample t test.sav.

0 Dari menu utama SPSS, pilih menu “Analyze”, kemudian pilih submenu “Compare Means” dan pilih “one-sample t test”

0 Test variable (s) atau variabel yang akan diuji. Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Test value, masukkan angka tertentu yang akan diuji nilai hipotesisnya.

0 Tekan “OK” jika semua pengisian telah selesai. Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada.

c. “I ndependent-Samples T Test”

Contoh:

A student would like to know if there is difference in opening account’s number in West Jakarta and East Jakarta. A study has been done in eight days with choosing sample from each region which is considered can be representative the region. Below is the table that show the study.

Day

West Jakarta East Jakarta

According to the data, find if there is no difference of opening account’s number in the regions with alpha 5% !

Langkah- langkah:

0 Buka lembar kerja compare means independent samples t test.sav.

0 Dari menu utama SPSS, pilih menu “Analyze”, kemudian pilih submenu “Compare Means” dan pilih “independent-sample t test”

0 Test variable (s) atau variabel yang akan diuji, digunakan untuk mendaftar satu atau beberapa variabel numerik yang akan diuji. Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Grouping variable atau variabel grup, digunakan untuk mendaftar sebuah variabel yang akan dijadikan sebagai variabel grup.

Variabel ini dikelompokkan ke dalam dua group. Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Define group digunakan untuk mengelompokkan variabel grup menjadi dua kelompok independen. Kemudian tekan tombol “Continue” untuk kembali ke kotak dialog utama. Jika variabel grup berjenis numerik maka pengelompokkan grup dapat dilakukan dengan cut point, yakni membagi variabel grup dalam dua kelompok yaitu kelompok yang nilainya lebih besar atau sama dengan nilai cut point dan kelompok yang nilainya lebih kecil dengan nilai cut point.

0 Options digunakan untuk menentukan interval keyakinan dan pilihan kontrol terhadap keberadaan missing value.

0 Tekan “OK” jika semua pengisian telah selesai. Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada.

d. “Paired-Samples T Test”

Contoh:

Miss Link, a nutritionist, has an opinion that Milna baby porridge can increase baby’s weight, cause Milna baby porridge consists of various vitamins, irons, and other ingredients needed for baby’s growth.To test the validity of that statement, miss Link has conducted an experiment for a month, and the data received:

Weight Before Consumption Weight After Consumption Baby

(I n Kgs)

(I n Kgs)

Using the data above, examine whether there’s no difference of baby’s weight before and after consuming Milna baby porridge. (Use 95% confidence level)!

Langkah- langkah:

0 Buka lembar kerja psb-compare means-paired-samples t test.sav.

0 Dari menu utama SPSS, pilih menu “Analyze”, kemudian pilih submenu “Compare Means” dan pilih “paired-sample t test”

0 Paired variables atau variabel berpasangan yang akan diuji. Pilih kedua variabel yang akan dimasukkan secara bersamaan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Options digunakan untuk menentukan interval keyakinan dan pilihan kontrol terhadap keberadaan missing value.

0 Tekan “OK” jika semua pengisian telah selesai. Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada.

e. “One-Way Anova”

Contoh:

Mr. Dodo, a managing director in large chemistry corporation, said that there is no difference employee’s salary average in three department of the corporation. Below is the employee’s salary data that given by Mr. Jona as a finance director of the corporation: (in hundred thousands Rupiah)

Marketing

Finance

R&D Department

Using 95% level of confidence, test the Mr. Dodo’s opinion above!

Langkah- langkah:

0 Buka lembar kerja one-way anova.sav.

0 Dari menu utama SPSS, pilih menu “Analyze”, kemudian pilih submenu “Compare Means” dan pilih “one-way anova”.

0 Dependent list atau variabel tergantung, digunakan untuk mendaftar satu atau beberapa variabel numerik yang akan diuji. Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Faktor atau grup, digunakan untuk mendaftar satu atau beberapa variabel yang digunakan sebagai dasar pengelompokan (variabel grup). Pilih variabel yang akan dimasukkan, kemudian klik mouse pada tanda ‘> ’.

0 Options digunakan untuk menampilkan statistik-statistik tambahan dan menentukan pilihan kontrol terhadap keberadaan missing value.

0 Post Hoc merupakan analisis lanjutan dari F test. Terdapat beberapa pengujian, kita tinggal menandakan check box yang tersedia untuk menampilkan uji-uji tersebut. Kemudian tekan tombol “Continue” untuk kembali ke kotak dialog utama.

0 Tekan “OK” jika semua pengisian telah selesai. Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada.

2. Statistik I nduktif – Analisis Korelasi

Contoh:

General Manager of Happy Co. examining the relationship between profit, sales and expenses. He assumed that sales and expenses influence profit of

a company, although there are possibilities that profit is influence by other variables. Therefore he collects data for the past seven years, and the results are (in million Rupiahs):

Year Profit Sales Expenses 2001 518 1,050 385

The following is the report from SPSS for Windows 10.01 program to help the manager to find out the relationship between profit, sales and expenses of a company.

a. Korelasi dua variabel data berskala ordinal (Spearman dan Kendall) dan Korelasi dua variabel data berskala interval/ rasio (Pearson) Langkah-langkah:

0 Buka lembar kerja korelasi-regresi.sav.

0 Dari menu utama SPSS, pilih “Analyze”, kemudian pilih submenu “Correlate”.

0 Dari serangkaian pilihan “Correlate”, sesuai kasus pilih “Bivariate”.

0 Lakukan pengisian untuk variabel yang akan dikorelasikan. Oleh karena di sini akan diuji korelasi semua variabel, maka klik variabel “Profit (profit)”, kemudian klik tanda ‘> ’ (yang sebelah atas), maka variabel tersebut akan berpindah ke variables. Lakukan hal yang sama untuk variabel berikutnya.

0 Untuk kolom “Correlation Coefficients”, pilih Pearson untuk data berskala interval/ rasio, sedangkan pilih Spearman dan Kendall untuk data berskala ordinal.

0 Untuk kolom “Test of Significance”, karena akan diuji dua sisi, maka pilih two-tailed.

0 Untuk pilihan “Flag Significant Correlation” atau berkenaan dengan tanda untuk tingkat signifikansi 5% dan 1% akan ditampilkan pada output ataukah tidak. Untuk keseragaman pilihan tersebut dipakai, sehingga nanti pada output ada tanda * untuk 5% dan/ atau tanda * * untuk 1% .

0 Kemudian klik “OK” untuk mengakhiri pengisian prosedur analisis. Terlihat SPSS melakukan pekerjaan analisis dan terlihat output SPSS.

0 Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada, misalkan tombol ”option”.

b. Korelasi parsial data berskala interval/ rasio Langkah-langkah:

0 Buka lembar kerja psb-korelasi-regresi.sav.

0 Dari menu utama SPSS, pilih”Analyze”, kemudian pilih submenu “Correlate”.

0 Dari serangkaian pilihan “Correlate”, sesuai kasus pilih “Partial”.

0 Lakukan pengisian untuk variabel yang akan dikorelasikan. Oleh karena di sini akan diuji korelasi adalah variabel sales dan expenses, maka klik variabel “Sales (sales)”, kemudian klik tanda ‘> ’ (yang sebelah atas), maka variabel tersebut akan berpindah ke variables. Lakukan hal yang sama untuk variabel expenses.

0 Untuk kolom “Controlling for” atau variabel yang dikeluarkan dan dikontrol (dianggap konstan), karena dalam kasus ini adalah variabel profit, maka klik variabel “Profit (profit)”, kemudian klik tanda ‘> ’ (yang sebelah atas), maka variabel tersebut akan berpindah ke “Controlling for”.

0 Untuk kolom “Test of Significance”, karena akan diuji dua sisi, maka pilih two-tailed.

0 Untuk pilihan “Flag Significant Correlation” atau berkenaan dengan tanda untuk tingkat signifikansi 5% dan 1% akan ditampilkan pada output ataukah tidak. Untuk keseragaman pilihan tersebut dipakai, sehingga nanti pada output ada tanda * untuk 5% dan/ atau tanda * * untuk 1% .

0 Kemudian klik “OK” untuk mengakhiri pengisian prosedur analisis. Terlihat SPSS melakukan pekerjaan analisis dan terlihat output SPSS.

0 Sebelum klik “OK”, Anda dapat menjajaki tombol-tombol lain yang ada, misalkan tombol ”option”.

Catatan:

Lakukan langkah yang sama jika variabel yang dikontrol diganti menjadi salary ataupun revenue.

3. Statistik I nduktif – Analisis Regresi

Langkah- langkah:

a. Buka lembar kerja psb-korelasi-regresi.sav.

b. Dari menu utama SPSS, pilih menu “Analyze”, kemudian pilih submenu “Regression”.

c. Dari serangkaian pilihan test untuk regresi, sesuai kasus pilih “Linear”.

d. “Dependent“ atau variabel tergantung. Dalam hal ini variabel tergantung adalah “Profit (profit)”, maka klik variabel tersebut, kemudian klik tanda ‘> ’, maka variabel tersebut berpindah ke “Dependent”.

e. “I ndependent(s)” atau variabel bebas. Dalam hal ini variabel bebas adalah “Sales (sales)” dan “Expenses (expenses)”, maka klik variabel tersebut, kemudian klik tanda ‘> ’, maka variabel tersebut berpindah ke “I ndependent(s)”.

f. “Case label” atau keterangan pada kasus Æ abaikan saja.

g. “Method” atau cara memasukan/ seleksi variabel. Metode ini bermacam-macam, seperti Enter, Stepwise, Remove, Backward dan Forward. Untuk keseragaman, pilih default yang ada, yaitu Enter, yaitu prosedur pemilihan variabel di mana semua variabel dalam blok dimasukkan dalam perhitungan “single step”.

h. Pilih kolom “Options”, kemudian Anda dapat menjajaki masing-masing pilihan. Kemudian klik “Continue” untuk meneruskan.

i. Pilih kolom “Statistic”, kemudian Anda dapat menjajaki masing-masing pilihan. Agar pendugaan interval muncul pada output, maka pada kolom “Statistic” pilih/ klik “Confidence I nterval”. Kemudian klik “Continue” untuk meneruskan. j. Klik “OK” untuk mengakhiri pengisian prosedur analisis. Terlihat SPSS melakukan pekerjaan analisis dan terlihat pada Output SPSS.

Daftar Referensi

Aritonang R., Lerbin R., Panduan Singkat SPSS, diadopsi dari naskah Pelatihan SPSS yang sudah belasan kali digunakan

Coakes, Sheridan J., Steed, Lyndall G. (1999), SPSS: Analysis without Anguish, New York: John Wiley & Sons

Santoso, Singgih. (2001), SPSS versi 10: Mengolah Data Statistik Secara Profesional, Jakarta: PT Elex Media Komputindo

Santoso, Singgih., Fandy Tjiptono. (2001), Riset Pemasaran: Konsep dan Aplikasi dengan SPSS, Jakarta: PT Elex Media Komputindo

http: / / www.spss.com

Lampiran 1: Contoh Kuesioner 1

Nomor Responden :

KUESIONER SURVEI KEPUASAN PENGGUNA TELEPON SELULER NOKIA

Kepada Responden Yth. Selamat pagi/siang/sore

Saya adalah mahasiswa S-1 Manajemen Pemasaran Fakultas Ekonomi Universitas Tarumanagara dalam rangka menyelesaikan tugas akhir (skripsi), saya sedang mengadakan penelitian mengenai “FAKTOR-FAKTOR KUALITAS

PRODUK UNTUK MEMPREDIKSI KEPUASAN PENGGUNA TELEPON

SELULER NOKIA DI JAKARTA”. Untuk itu kiranya saya mengharapkan kesediaan Bapak/Ibu/Saudara/I untuk mengisi kuesioner ini. Agar hasil penelitian ini mempunyai kredibilitas yang tinggi, saya mengharapkan responden untuk mengisi kuesioner ini dengan lengkap dan benar. Semua data yang diberikan akan dijaga kerahasiaannya dan hanya untuk kepentingan penelitian semata. Akhir kata, saya mengucapkan banyak terima kasih atas kesediaan Bapak/Ibu/Saudara/I untuk meluangkan waktu demi mengisi kuesioner ini.

Hormat Saya,

(Ali Santoso)

A. Kualitas Produk

Pertanyaan di bawah ini mohon dibaca dengan hati-hati dan harap diisi semua, jika ada yang kosong maka kuesioner ini dianggap cacat. Tidak ada jawaban yang salah atau benar dalam pilihan Anda. Cara menjawab pertanyaan dengan memberikan tanda (X) pada kotak jawaban yang paling cocok menurut keadaan dan pendapat anda.

Keterangan : 1 = Sangat Tidak Setuju 3 = Netral

5 = Sangat Setuju

2 = Tidak Setuju

4 = Setuju

Performance No. Pertanyaan

STS TS

NS SS

1. Telepon seluler Nokia mudah digunakan 2. Kemampuan telepon seluler Nokia memperoleh sinyal cukup baik 3. Telepon seluler Nokia memiliki kejernihan suara yang baik

Feature No. Pertanyaan

STS TS

NS SS

1. Kelengkapan aksesoris (kabel data,handsfree,software) yang diberikan pada waktu pembelian sesuai dengan harapan saya 2. Fungsi standar telepon seluler Nokia seperti menelepon dan sms dapat dimengerti dengan mudah

3. Kapasitas memory telepon seluler yang diberikan sudah cukup memadai 4. Kelengkapan fitur telepon seluler Nokia yang diberikan cukup lengkap,bila dibandingkan merek lain pada rentang harga yang sama

Conformance No. Pertanyaan

STS TS

NS SS

1. Standar operasional telepon seluler sudah sesuai dengan standar 2. Telepon seluler Nokia sudah sesuai dengan kebutuhan/keinginan saya 3. Telepon seluler Nokia sesuai dengan gaya hidup saya

Aesthetics No. Pertanyaan

STS TS

NS SS

1. Bentuk/disain/model telepon seluler Nokia menarik 2. Pilihan warna telepon seluler Nokia bervariasi

Reliability No. Pertanyaan

STS TS

NS SS

1. Selama saya menggunakan telepon seluler Nokia, tidak ada masalah teknis yang mengganggu 2. Telepon seluler Nokia jarang mengalami kerusakan

Durability

No. Pertanyaan

STS TS

NS SS

1. Kualitas bahan telepon seluler Nokia kokoh 2. Umur telepon seluler Nokia lebih tahan lama bila dibandingkan dengan merek lain

Service Ability No. Pertanyaan

STS TS

NS SS

1. Lokasi outlet resmi service centre Nokia untuk perbaikan mudah dijangkau 2. Keramahan pelayanan staff service centre memuaskan 3. Lamanya waktu perbaikan service centre sudah sesuai dengan janji yang diberikan

4. Keahlian service centre dalam menangani masalah memuaskan

Percieved Quality No. Pertanyaan

STS TS

NS SS

1 Merek “Nokia” memberikan kesan yang baik pada saya 2. Merek “Nokia” mencerminkan kualitas yang baik

B. Kepuasan Pengguna Pengukuran kepuasan produk ( Product Encounter Satisfaction) No. Pertanyaan

STS TS

NS SS

1. Saya suka menggunakan telepon seluler Nokia 2. Kualitas produk Nokia memenuhi harapan saya 3. Secara keseluruhan, saya puas menggunakan telepon seluler Nokia

Petunjuk pengisian: Berikan tanda (x) pada jawaban yang paling sesuai

C. Data Umum Responden

1. Jenis Kelamin ٱ Pria

ٱ Wanita

2. Usia ٱ <20 tahun ٱ 20-30 tahun ٱ 31-40 tahun ٱ 41-50 tahun ٱ > 50 tahun

3. Pekerjaan ٱ Pelajar / mahasiswa ٱ Karyawan

ٱ Wiraswasta ٱ Lain-lain (..……………………………………)

4. Tempat Tinggal ٱ Jakarta Pusat ٱ Jakarta Barat ٱ Jakarta Utara ٱ Jakarta Selatan ٱ Jakarta Timur ٱ Bogor, Tangerang, Bekasi

5. Penggunaan telepon seluler Anda sebagian besar untuk keperluan ٱ Pribadi

ٱ Bisnis

6. Tipe telepon seluler yang anda gunakan sekarang Nokia

Terima Kasih

Lampiran 2: Contoh Kuesioner 2 KUESIONER PROSES PEMBELAJARAN

Petunjuk: Berilah tanda silang (X) pada angka yang menyatakan pendapat Anda mengenai kondisi aktual di dalam perkuliahan.

PENGAJARAN

1. Dosen menerangkan materi dengan menarik.

Sangat Tidak

Sangat

123456 Setuju 2. Dosen menjelaskan materi secara sederhana.

Setuju

Sangat Tidak

Sangat 123456

Setuju 3. Dosen menjelaskan materi secara sistematis.

Setuju

Sangat Tidak 123456 Sangat

Setuju Dosen memberikan kesempatan kepada

Setuju

Sangat 4. mahasiswa untuk berpartisipasi aktif dalam

Sangat Tidak

123456 Setuju kelas.

Setuju

PENGUASAAN MATERI

1. Dosen menguasai materi perkuliahan.

Sangat Tidak

Sangat

123456 Setuju 2. Dosen mempersiapkan materi perkuliahan Sangat Tidak

Setuju

Sangat 123456 dengan baik.

Setuju 3. Dosen menjawab pertanyaan mahasiswa Sangat Tidak 123456 Sangat dengan jelas.

1. Dosen selalu hadir tepat waktu. Sangat Tidak 123 4 5 6 Sangat

Setuju 2. Dosen selalu menyelesaikan kuliah tepat Sangat Tidak

Setuju

Sangat 123 4 5 6 waktu.

Setuju 3. Dosen selalu menjelaskan tujuan pokok Sangat Tidak 123 4 5 6 Sangat

Setuju

Setuju 4. Dosen sering memberi tugas mandiri.

bahasan pada awal perkuliahan.