5.1 Pengertian Implementsi Sistem
Implementasi sistem merupakan prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam desain yang disetujui, menginstal dan memulai
sistem baru atau sistem yang diperbaiki. Tahapan implementasi sistem merupakan tahapan - tahapan penerapan
hasil desain tertulis kedalam progreming. Dalam pengolahan data dalam menggunakan software SPSS 17,0 for windows swbagai implementasi sistem
dalam memperoleh hasil perhitungan.
5.2 SPSS dalam Statistika
SPSS Statistika packade for of the social sciences merupakan salah satu paket program komputer yang digunakan dalam mengolah data statistika. SPSS
merupakan software yang paling populer, dan banyak digunakan sebagai alat bantu dalam berbagai riset. SPSS pertama kali diperkenalkan oleh tiga mahasiswa
standford university pada tahun 1968. SPSS sebelumnya dirancang untuk mengolah data statistika pada ilmu-ilmu sosial, sehingga SPSS merupakan
singkatan dari statistical for the social sciences. Namun, dalam perkembangan selanjutnya penggunaan SPSS diperluas untuk berbagai user,sehingga SPSS yang
sebelumnya disingkat dari Statistical package for the social sciences berubah menjadi statistical for the social sciences. Penggunaan SPSS dimaksudkan untuk
melakukan analisis dengan praktis, cepat dan akurat.
5.3 Mengangtifkan SPSS
Universitas Sumatera Utara
Harus dipastikan terlebih dahulu bahwa SPSS telah terinstal pada computer. Jika
pada desktop sudah ada icon SPSS, maka SPSS dapat dibuka dengan cara:
1. Klik dua kali menu SPSS yang terdapat pada icon shortcut pada tampilan
desktop. 2.
Selain itu program SPSS dapat diaktifkan melalui: klik tombol start pada jendela windows.
3. Klik All program, lalu pilih SPSS for windows, kemudian klik SPSS Inc
SPSS 17,0, makatampilan dalam bentuk sebagai berikut:
Gambar 5.1 Tampilan Saat Membuka SPSS pada Windows
4. Setelah SPSS diaktifkan, maka tampil pada dekstop adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.2 Tampilan Logo SPSS
5. Tampilan awal pada SPSS adalah:
Gambar 5.3 Tampilan Awal SPSS
5.4 Mengoperasikan SPSS
Universitas Sumatera Utara
Dari tampilan SPSS yang muncul, pilih type in data untuk membuat data baru dari menu utama file, pilih new, lalu klik, maka akan tampil, muncul jendela
editor kemudian data. Cara menamai variabel dilakukan dengan, klik variabel view yang terletak sebelah kiri bawah jendela editor, lalu lakukan langkah berikut:
a Name
= digunakan untuk menamai variabel b
Type = digunakan untuk menentukan tipe data
c Widht
= digunakan untuk menetukan lebar kolom d
Decimals = digunakan untuk memberikan nilai desimal
e Label
= digunakan untuk memberi nama variabel f
Value = digunakan untuk menjelaskan nilai data pada kolom
g Missing
= digunakan untuk menentukan data yang hilang h
Columns = digunakan untuk menentukan lebar kolom
i Align
= digunakan untuk menetukan rata kanan, kiri atau tengah j
Measure = digunakan untuk menentukan tipe ukuran data, yaitu
nominal, ordinal, atau skala.
5.5 Pengisian Data
1. Klik lembar variabel view dari SPSS data editor, penulis defenisikan
variabel Y dengan nama variabel Y, variabel X
1
dengan nama X
1
,variabel X
2
dengan nama X
2,
dan variabel X
3
dengan nama X
3.
Untuk variabel jumlah PDRB, sektor pertanian, sektor listrik, gas air, dan sektor
bangunan diberi veriabel label: jumlah PDRB, sektor pertanian, sektor listrik, gas air, dan sektor bangunan.s
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.4 Tampilan Pengisian Data Variabel pada Variabel View
2. Kemudian pada lembar data view dari SPSS data editor,penulis masukkan
data Y, X
1,
X
2,
dan X
3
sebagai berikut:
Ganbar 5.5 tampilan pengisian Data Variabel pada Data View
Universitas Sumatera Utara
3. Klik analyze
– regresision – linier sebagai berikut:
Gambar 5.6 tampilan pada jendela editor Regression
4. Kemudian akan didapat tampilan sebagai berikut:
Gambar 5.7 Tampilan Linier Regression
Universitas Sumatera Utara
5. Pindahkan variabel jumlah PDRB ke dalam box berjudul Dependent dan
variabel sektor pertanian, sektor listrik, gas air, dan sektor bangunan ke dalam box berjudul Independent s. Seperti terlihat pada tampilan berikut:
Gambar 5.8 Tampilan Dependent dan Independent
6. Pastikan memilih method: Enter. Kemudian klik tombol statistics dan
pastikan memberi tanda check v pada estimates, model fit, collinearity Diagnostics dan Durbin-watson sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.8 Tampilan Linier Regression Statistic
7. Kemudian klik Continue
8. Klik plot akan didapat tampilan sebagai berikut:
Gambar 5.10 Tampilan Plots
9. Pilih Normal Probability Plot. Kemudian standardized residual ZRESID
ke dalam kotak Y: dan stndardized predicted value ZPERD kedalam kotak X sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.11 Tampilan Linier Regression Plots
10. Kemudian klik Continu dan klik Ok. Akan didapat hasil Regresi Linier
Berganda dari SPSS sebagai berikut:
Regression
Variables EnteredRemoved
Model Variables
Entered Variables
Removed Method
1 sektor bangunan,
sektor listrik,gas,air,
sektor pertanian
a
. Enter
a. All requested variables entered.
Universitas Sumatera Utara
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .998
a
.996 .994
1.76983E8 2.523
a. Predictors: Constant, sektor bangunan, sektor listrik,gas,air, sektor pertanian b. Dependent Variable: jumlah PDRB
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
4.803E19 3
1.601E19 511.091
.000
a
Residual 1.879E17
6 3.132E16
Total 4.821E19
9 a. Predictors: Constant, sektor bangunan, sektor listrik,gas,air, sektor pertanian
b. Dependent Variable: jumlah PDRB
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Toleranc
e VIF
1 Constant -1.999E9 6.451E
8 -3.098
.021 sektor pertanian
8.015 2.553
1.108 3.140
.020 .005 191.8
51 sektor
listrik,gas,air 14.983
5.601 .163
2.675 .037
.175 5.722 sektor bangunan
-2.206 2.795
-.261 -.789
.460 .006 167.7
83 a. Dependent Variable: jumlah PDRB
Universitas Sumatera Utara
Residuals Statistics
a
Minimum Maximum
Mean Std. Deviation
N Predicted Value
1.5736E9 8.3237E9
4.6073E9 2.31004E9
10 Residual
-2.41520E8 2.19689E8 .00000
1.44506E8 10
Std. Predicted Value -1.313
1.609 .000
1.000 10
Std. Residual -1.365
1.241 .000
.816 10
a. Dependent Variable: jumlah PDRB
Correlations
jumlah PDRB sektor pertanian
sektor listrik,gas,air sektor bangunan
jumlah PDRB
Pearson Correlation
1 .995
.926 .987
Sig. 2-tailed .000
.000 .000
N 10
10 10
10 sektor
pertania n
Pearson Correlation
.995 1
.894 .997
Sig. 2-tailed .000
.000 .000
N 10
10 10
10 sektor
listrik,ga s,air
Pearson Correlation
.926 .894
1 .878
Sig. 2-tailed .000
.000 .001
N 10
10 10
10 sektor
bangun an
Pearson Correlation
.987 .997
.878 1
Sig. 2-tailed .000
.000 .001
N 10
10 10
10 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
BAB 6
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
