untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu-ilmu sains dan lainnya. Sehingga sekarang kepanjangan SPSS adalah Statistical Product and Services Solutions.
4.3 Cara Kerja SPSS
Cara kerja komputer, statistik dan SPSS pada prinsipnya adalah sama, yaitu
meliputi 3 bagian : input, proses dan output.
1. Input
Pada komputer, input berupa data yang akan diolah dengan computer. Proses inputing dapat melalui keyboard, mouse, touch screen, atau
hardisk. Pada statistik, input berupa data yang telah ditabulasikan pada data ditor bagian view data, sedangkan proses coding dan pendefenisian
variabel pada view variable.
2. Proses
Pada komputer, proses berupa eksekusi program komputer dimana komputer menjalankan perintah-perintah sesuai dengan apa yang telah
diprogramkan. Pada statistik, proses berupa analisi perhitungan, baik secara deskriptif maupun inferensi, baik dengan statistik parametrik
ataupun non-parametrik . Pada SPSS, proses berupa eksekusi program SPSS untuk menganalisis input yang ada didata editor sesuai dengan
perintah dari pemakai.
3. Output
Pada komputer, output berupa hasil pengolahan yang telah diproses dengan program computer yang dikehendaki. Bentuk output komputer bisa
dalam bentuk cetakan, tampilan, gambar, maupun suara. Pada statistik, output berupa hasil analisis, baik dalam bentuk penyajian data maupun
dalam bentuk grafik atau tabel serta kesimpulan yang diperoleh dari hasil analisis. Pada SPSS, output berupa hasil analisis program SPSS yang
disajikan dalam output navigator.
Dengan demikian, cara kerja SPSS dapat dilihat dalam sistematika berikut :
4.4 Mengoperasikan SPSS
Adapun langkah-langkah pengolahan data dengan menggunakan program SPSS adalah:
4.4.1 Mengaktifkan Program SPSS pada Windows
Klik tombol start pada windows, kemudian klik program, lalu klik SPSS. Selain cara itu, program SPSS bias diaktifkan melalui icon shortcut pada tampilan
desktop.
Gambar 4.4.1 Tampilan Program SPSS 4.4.2 Membuka Lembar Baru
Dari tampilan yang muncul pada saat membuk SPSS, pilih type in data untuk membuat data baru atau menu File, pilih new, maka akan muncul jendela editor,
kemudian klik data. INPUT DATA
dengan DATA EDITOR
PROSES dengan
DATA EDITOR OUTPUT DATA
dengan OUTPUT
NAVIGATOR
Gambar 4.4.2 Tampilan Awal SPSS
4.4.3 Menamai Variabel
Klik variable view, yang terletak disebelah kiri bawah jendela editor, lalu lakukan
langkah-langkah sebagai berikut:
1. Name
: Ketik nama variabel yang kita inginkan 2.
Type : Sesuaikan tipe data sesuai dengan apa yang kita inginkan.
3. Width
: Digunakan untuk menentukan jarak atau lebar kolom. 4.
Label : Ketikan nama sesuai dengan identitas dari nama variabel
nama variabel haya terdiri dari 8 digit atau karakter. 5.
Value : Digunakan untuk mengisi penjelasan nama label pada
variabel. 6.
Misiing : Digunakan untuk menjelaskan data yang hilang.
7. Columns : Digunakan untuk menentukan lebar kolom.
8. Align
: Digunakan untuk menentukan letak pengisian data, apakah rata kiri, rata kanan atau diletakkan ditengah-tengah kolom.
9. Measure : Digunakan untuk menentukan jenis data.
Gambar 4.4.3 Layar Kerja Variabel View
4.4.4 Pengisian Data
1. Aktifkan jendela data dengan mengklik data view, yang terletak disudut kiri
bawah jendela editor. 2.
Selanjutnya ketikan data yang sesuai untuk setiap variabel yang telah didefenisikan.
Gambar 4.4.4 Data Yang Diolah
4.4.5 Pengolahan Data Dengan Persamaan Regresi
1. Tampilkan file yang akan ditentukan oleh persamaan regresi pada jendela
editor yang tampak. 2.
Pilih menu analyze, kemudian pilih sub menu regression dengan cursor, dan pilih linier yang keluar pada tampilan jendela editor.
Gambar 4.4.5 Tampilan Analyze, Regression, Linier
3. Setelah muncul kotak dialog, kemudian sorot variabel yang menjadi variabel
tidak bebas, dan pindahkan ke kotak Variable Dependent. Demikian juga sorot Variable Independent.
Gambar 4.4.5 Kotak Dialog Linier Regression
4. Klik Statistic pada kotak dialog Linier Regression, aktifkan Estimate, Model
Fit, Casewise Diagnotics, kemudian klik Continiue untuk melanjutkannya, lalu klik OK.
Gambar 4.4.5 Kotak Dialog, Linier Regression Statistik
5. Kemudian klik Plost pada kotak tersebut, lalu aktifkan Produce All Partial
Plots, kemudian klik Continiue, lalu klik Ok pada kotak dialog Linier Regression untuk melihat hasilnya atau Outputnya.
Gambar 4.4.5 Kotak Dialog Linier Regression Plots
6. Akan muncul output regresinya.
4.4.6 Pengolahan Data Dengan Persamaan Korelasi
1. Untuk mengetahui korelasi antara variable tak bebas dengan variable bebas,
maka dilakukan Analyze, kemudian pilih sub menu Correlate, kemudian pilih Bivariate.
Gambar 4.4.6 Tampilan Analyze, Correlate, Bivariate
2. Setelah muncul kotak dialog, kemudian sorot variable-variable yang akan
ditentukan korelasinya dan pindahkan kekotak Variables .
Gambar 4.4.6 Tampilan Kotak Variable
3. Pada kolom Correlation Coefficients, pilih Pearson, sedang pada
kolom Test of significant, pilih Two Tailed, lalu klik Ok.
Gambar 4.4.6 Tampilan Bivariate Correlation
BAB V
PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pengolahan data pada bab sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu :
1. Persamaan regresi linier yang didapat adalah
Ŷ = -11.036,17 + 1,93 x
1
+ 3,54 x
2
+ 4,39 x
3
.
2. Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara pemakain pupuk
X
1
, jumlah curah hujan X
2
, dan jumlah tanaman menghasilkan X
3
terdapat hasil produksi kelapa sawit Y.
3. Dari ketiga variabel pemakaian pupuk, jumlah curah hujan, dan tenaga
kerja pengaruh yang nyata terhadap terjadinya kerugian penurunan dan juga kenaikan hasil produksi kelapa sawit.
4. Koefisien determinasi R sebesar…. Menyatakan bahwa produksi kelapa
sawit dipengaruhi oleh ketiga faktor X
1
, X
2
X
3
dan … dipengaruhi oleh faktor-faktor lain
5. Pada analisis korelasi antara variable bebas dengan variable tak bebas,
korelasi yang sangat kuat secara positif terjadi antara hasil produksi kelapa sawit Y dengan curah hujan X
2
yaitu sebesar 66,79, artinya semakin banyak jumlah curah hujan maka semakin meningkat hasil produksi
kelapa sawit, sedangkan pemakaian pupuk dan tenaga kerja yang memiliki korelasi lemah artinya semakin menurun kualitas pupuk yang digunakan
dan sedikitnya tenaga kerja maka semakin menurun pula hasil produksinya.
5.2 Saran
