Top Banner
ANALISIS DESKRIPTIF (DESCRIPTIVE ANALYZE)
23

ANALISIS DESKRIPTIF

Dec 30, 2015

Download

Documents

ANALISIS DESKRIPTIF. ( DESCRIPTIVE ANALYZE ). Descriptive Analyze. Langkah pertama yang umum dilakukan dalam analisis data ialah menyimpulkan informasi tentang variabel-variabel pada dataset Anda, seperti nilai maksimum, minimum, rata-rata, standar deviasi dan jumlah total (sum). - PowerPoint PPT Presentation
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Page 1: ANALISIS DESKRIPTIF

ANALISIS DESKRIPTIF

(DESCRIPTIVE ANALYZE)

Page 2: ANALISIS DESKRIPTIF

Descriptive Analyze Langkah pertama yang umum dilakukan dalam

analisis data ialah menyimpulkan informasi tentang variabel-variabel pada dataset Anda, seperti nilai maksimum, minimum, rata-rata, standar deviasi dan jumlah total (sum).

Beberapa kesimpulan atau statistik deskriptif tersedia dalam Descriptive Option pada menu Analyze dan Descriptive Statistics.

Page 3: ANALISIS DESKRIPTIF

Langkah-langkah Descriptive Analyze Pilih Menu Analyze Pilih Submenu Descriptive Statistics Pilih Descriptive Masukkan Variabel yang akan dianalisis Klik Options Pilih:

Mean Std. Deviation Minimum Maximum Kurtosis Skewness Variable List

Klik Opsi “Save Standardized value as variables” Klik OK

Page 4: ANALISIS DESKRIPTIF

No. Nama Usia Berat Bdn Gender Hobby Gaji (Rp) JBE Kendaraan Majalah1 A 25 80 2 1 1,500,000 1 1 32 B 26 75 1 2 1,250,000 2 2 23 C 24 76 1 3 1,350,000 2 3 14 D 25 77 2 1 1,635,000 3 4 25 E 26 75 2 1 1,750,000 5 2 46 F 24 74 1 1 2,100,000 4 1 47 G 27 65 1 2 2,350,000 2 2 28 H 28 65 2 2 2,452,500 3 3 39 I 26 61 2 3 2,750,000 1 4 2

10 J 25 62 1 2 3,000,000 5 2 111 K 24 64 1 1 3,250,000 5 1 212 L 25 60 2 2 3,452,000 4 3 113 M 27 59 2 3 2,750,000 4 2 514 N 26 66 1 1 2,850,000 2 1 315 O 25 67 1 2 1,750,000 2 4 516 P 25 58 2 2 1,850,000 2 2 117 Q 24 57 2 1 2,300,000 2 3 418 R 25 64 1 1 2,450,000 2 2 219 S 24 63 1 1 2,650,000 1 1 120 T 26 54 2 2 3,275,000 1 4 321 U 27 54 2 2 1,650,000 1 1 222 V 28 55 2 3 1,750,000 3 2 123 W 29 71 1 3 2,750,000 2 3 424 X 26 62 1 2 3,650,000 1 2 225 Y 27 64 1 2 1,950,000 2 1 126 Z 29 59 2 3 1,450,000 3 4 3

Latihan Spss 1

Page 5: ANALISIS DESKRIPTIF

Keterangan Latihan Spss 1

No. Gender Hobby JBE Kendaraan Majalah Koran1 Pria Sepak Bola TV Sepeda Tempo Kompas2 Wanita Volly VCD Motor Gatra Republika 3 Basket DVD Mobil Femina Media Indonesia4 Tape Recorder Hidayah Tempo5 Komputer Lain-lain Lain-lain

Page 6: ANALISIS DESKRIPTIF

Setiap data yang berada dil uar batas kritis 1,96 berarti berada di luar kewajaran (unusual value)

Z Score atau Standard Score

Gunanya untuk melihat nilai mana yang menyimpang jauh dari rata-ratanya (outlier) Melihat data yang menyimpang: Jika data berdistribusi normal dan tingkat kepercayaan 95%, tingkat signifikansi adalah 100%-95% atau 5%. Jika memakai dua sisi ( ada tanda + dan -), batas kritis pada 5% dibagi dua menjadi 2,5%. Pada tabel z , perhitungan pada satu sisi atau 50%, maka batas kritis ada pada luas kurva (50% - 2,5%) = 47,5% .pada tabel Z , untuk luas kurva 47,5% memperoleh nilai kritis 1,96 Untuk melihat suatu data berdistribusi normal, suatu nilai bisa distandarisasi dengan nilai Z :

sXX

Z i

Xi = Nilai Data ke- i

X = Mean data s = Standar Deviasi

Page 7: ANALISIS DESKRIPTIF

Langkah-langkah Explore Data Analyze Descriptive Statistics Explore Pada Box dialog

Masukkan Variabel Usia pada Dependent List Masukkan Variabel Gender pada Faktor list Abaikan List Cases By

Pilih opsi Statistics Pilih Descriptives M-estimators Outliers

Continue Pilih opsi Plots

Pilih Factor levels together Stem and leaf

Continue Pada bagian Display pilih Both OK

Page 8: ANALISIS DESKRIPTIF

HASIL OUTPUT CASE PROCESSING SUMMARY DAN DESCRIPTIVES

Case Processing Summary

gender

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent

usia Pria 13 100.0% 0 .0% 13 100.0%

Wanita 13 100.0% 0 .0% 13 100.0%

Summary

Page 9: ANALISIS DESKRIPTIF

Descriptives

gender Statistic Std. Error

usia Pria Mean 25.54 .418

95% Confidence Interval for Mean

Lower Bound 24.63

Upper Bound 26.45

5% Trimmed Mean 25.43

Median 25.00

Variance 2.269

Std. Deviation 1.506

Minimum 24

Maximum 29

Range 5

Interquartile Range 2

Skewness .950 .616

Kurtosis .772 1.191

Wanita Mean 26.23 .411

95% Confidence Interval for Mean

Lower Bound 25.34

Upper Bound 27.13

5% Trimmed Mean 26.20

Median 26.00

Variance 2.192

Std. Deviation 1.481

Minimum 24

Maximum 29

Range 5

Interquartile Range 2

Skewness .444 .616

Kurtosis -.684 1.191

Descriptive

Page 10: ANALISIS DESKRIPTIF

AnalisisCase Processing Summary

Jumlah data yang diproses 13 Pria dan 13 Wanita , dimana semua data valid 100% dapat diproses.

Output Descriptives

Rata-rata usia pria 25.54 th dengan range berkisar antara 24.63th sampai 26.45th

5% Trimmed Mean

Ukuran ini didapat dengan mengurutkan data usia pria dari yang terkecil sampai terbesar, kemudian memotong 5% dari data terkecil dan 5% dari data terbesar. Hal ini bertujuan untuk membuang (trimming) nilai data yang ’unusual’ atau ‘menyimpang’ (karena jauh dari rata-rata).

Kemudian hasil yang ada setelah proses trimming dilakukan perhitungan mean seperti biasa. Terlihat hasil 25.4316th, yang berarti rata-rata usia dengan proses trimming menjadi 25.4316th. Mean ini lebih mempunyai informasi yang berguna dibandingkan dengan data median.

Page 11: ANALISIS DESKRIPTIF

Interquartile Rank Ukuran ini menunjukkan selisih antara nilai

persentil yang ke-25 dan persentil ke-75. seperti diketahui, secara teoritis, 50% dari data terletak di antara persentil ke-25 dan persentil ke-75. dari output didapat nilai 2.5th, yang berarti pada 50% data usia pria, selisih antara yang tertinggi dan terendah adalah 2.5th

Ratio Skewness dan Kurtosis Skewness = 0.950/0.616 = 1.54 Kurtosis = 0.772/1.191 = 0.65 Berdasarkan ratio tersebut, maka distribusi

data usia dikatakan normal

Page 12: ANALISIS DESKRIPTIF

HASIL OUTPUT M-ESTIMATORS

M-Estimators

gender Huber's M-Estimatora

Tukey's Biweightb

Hampel's M-Estimatorc

Andrews' Waved

usia Pria 25.29 25.25 25.38 25.24

Wanita 26.06 26.05 26.12 26.05

a. The weighting constant is 1.339.

b. The weighting constant is 4.685.

c. The weighting constants are 1.700, 3.400, and 8.500

d. The weighting constant is 1.340*pi.

Page 13: ANALISIS DESKRIPTIF

Output M-Estimator

M-Estimator digunakan sebagai alternatif pada pengukuran pusat (central tendency). Pengukuran pusat yang populer adalah Mean (rata-rata) dan median (titik tengah). Namun jika data mengandung nilai-nilai yang cukup menyimpang dari rata-ratanya, maka Mean tidak dapat menggambarkan ukuran pusat data tersebut.

Page 14: ANALISIS DESKRIPTIF

Di atas telah dibahas ukuran 5% Trimmed Mean yang berusaha menghitung Mean dengan menghilangkan 5% angka terbesar dan terkecil dari data. Namun jika data terbesar dan terkecil berubah, 5 % Trimmed mean atau Median juga tidak bisa mendeteksi perubahan tersebut, karena data itu oleh hitungan % Trimmed dihilangkan, sedangkan Median mengukur titik tengah data, sehingga perubahan di kedua titik ekstrim tidak berpengaruh.

Output M-Estimator (lanjutan)

Page 15: ANALISIS DESKRIPTIF

M-Estimator sebagai alternatif pengukuran pusat, yaitu dengan memberi bobot (weight) pada data. SPSS menyediakan beberapa ukuran M-Estimator, seperti terlihat pada Output.

Rata-rata usia pria menurut : Huber adalah 25.31 dan wanita 26.08

Tukey adalah 25.27 dan wanita 26.07

Hampel adalah 25.37 dan wanita 26.16

Andrew adalah 25.26 dan wanita 26.07

Output M-Estimator (lanjutan)

Page 16: ANALISIS DESKRIPTIF

HASIL OUTPUT BOXPLOT

Page 17: ANALISIS DESKRIPTIF

Output BOXPLOT Boxplot adalah kotak pada gambar berwarna merah,

dengan garis tebal horizontal di kotak tersebut

Kotak merah tersebut memuat 50% data, atau mempunyai batas persentil ke-25 dan ke-75

Garis tebal hitam adalah letak Median data

Jika garis hitam atau tanda Median terletak dpersis di tengah Boxplot disebut distribusi data adalah normal

Jika berada di sebelah atas , distribusi menceng ke kiri

Jika berada di sebelah bawah, distribusi menceng ke kanan

Page 18: ANALISIS DESKRIPTIF

Analisis : Usia Pria mempunyai Median yang lebih

rendah dari Wanita, atau Titik Tengah Usia Pria lebih rendah dari Titik Tengah Usia Wanita.

Kedua garis Median berada persisi di tengah, hal ini menunjukan data berdistribusi normal

Terdapat satu data dengan tanda ”O” Outlier(nilai yang berada diluar garis/Ekstrim) yaitu pada kasus 23 (29th) untuk pria.

Page 19: ANALISIS DESKRIPTIF

usia Stem-and-Leaf Plot forgender= Pria

 Frequency    Stem &  Leaf

     4.00       24 .  0000     3.00       25 .  000     3.00       26 .  000     2.00       27 .  00      .00       28 .     1.00       29 .  0

 Stem width:         1 Each leaf:       1 case(s)

usia Stem-and-Leaf Plot forgender= Wanita

 Frequency    Stem &  Leaf

     1.00       24 .  0     4.00       25 .  0000     3.00       26 .  000     2.00       27 .  00     2.00       28 .  00     1.00       29 .  0

 Stem width:         1 Each leaf:       1 case(s)

HASIL OUTPUT STEM AND LEAF

Page 20: ANALISIS DESKRIPTIF

Output Stem and Leaf

Terdapat frekuensi 4 responden berusia 24th (lihat kolom Stem)

Terdapat kelompok usia 24-an sebanyak 4 responden

Kolom Leaf 0000 berarti terdapat cabang (leaf) dari 24 yaitu 0,0,0,0 berarti usia responden tersebut 24th, 24th, 24th, dan 24th.

Terdapat satu data Pria (frequency =1) yang diberi tanda Extremes, hal ini menunjukan terdapat data outlier sejumlah satu, dengan keterangan usia sama atau di atas 29th

Page 21: ANALISIS DESKRIPTIF

Uji Normalitas Data

Jenis KelaminStatistic df Sig. Statistic df Sig.Usia Responden Pria 0.178084 13 0.2 0.883685 13 0.08001

Wanita 0.181696 13 0.2 0.935725 13 0.403976* This is a lower bound of the true significance.a Lilliefors Significance Correction

Kolmogorov-Smirnov Shapiro-WilkTests of Normality

Page 22: ANALISIS DESKRIPTIF

Analisis Nilai Sig. atau signifikansi atau nilai probabilitas

< 0,05, maka Distribusi Tidak Normal

Nilai Sig. atau signifikansi atau nilai probabilitas > 0,05, maka Distribusi Normal

Kesimpulan

Untuk Usia Responden baik pria maupun wanita memiliki nilai Sig. Kolmogorov Smirnov > 0,05, maka Distribusi kedua sampel adalah Normal

Untuk Usia Responden baik pria maupun wanita memiliki nilai Sig. Shapiro Wilk > 0,05, maka Distribusi kedua sampel adalah Normal

Page 23: ANALISIS DESKRIPTIF