Statistik deskriptif

Praktikum Aplikasi Komputer

Statistik Deskriptif

( Distribusi Frekuensi)

Pertemuan 3

Feri Wibowo, S.Kom.

1 Statistik Menggunankan SPSS | Praktikum Aplikasi Komputer Informatika UMP.

Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripskan data dan meringkas data yang diobservasi. Ada

beberapa prosedur statistika deskriptif (Descriptive Statistics) yang tersedia dalam SPSS antara lain :

Frequencies, Descriptives, Explore dan Crosstabs.

A. Prosedur SPSS Frequencies

Hasil pengukuran atau observasi yang diperoleh disebut dengan data mentah. Besarnya hasil

pengukuran yang diperoleh biasanya bervariasi. Apabila diperhatikan, data mentah tersebut, sangatlah

sulit untuk ditarik kesimpulan yang berarti. Untuk memperoleh gambaran yang baik mengenai data

tersebut, data mentah tersebut perlu di olah terlebih dahulu.

Distribusi frekuensi bisa diakatakan sebuah tabel ringkasan data yang menunjukkan

frekuensi/banyaknya item/obyek pada setiap kelas yang ada. Bertujuan untuk mendapatkan informasi

lebih dalam tentang data yang ada yang tidak dapat secara cepat diperoleh dengan melihat data aslinya.

Contoh:

Data kualitatif Tamu di Hotel Aston ditanya pendapat mereka tentang akomodasi yang tersedia.

Jawaban dikategorikan menjadi, baik sekali (E), diatas rata-rata (AA), rata-rata (A), di bawah rata-rata

(BA), dan buruk (P). Data dari 20 tamu yang menginap diperoleh sebagai berikut:

BA A AA AA AA

AA AA BA BA A

P P AA E AA

A AA A AA A

Sangat sulit untuk menarik kesimpulan dari data tersebut, secara sepintas, belum bisa diketahui berapa

tamu hotel yang menilai akomodasi hotel baik sekali(E), atau berapa tamu hotel yang menilai dengan

buruk (P). untuk itu perlu dibuat tabel distribusi frekuensi untuk memudahkan dalam menarik

kesimpulan.

Langkah-langkah melakukan prosedur distribusi frekuensi pada SPSS adalah sebagai berikut:

1. Jalankan SPSS, kemudian buat file baru.

2. Masukan data kuliatatif penilaian tamu hotel Aston tentang akomodasi yang tersedia, seperti data

diatas (Gambar 1).


Gambar 1. Data yang telah diinput.

3. Lakukan analisis distribusi frekuensi dengan memilih menu Analyze → Descriptive Statistics →

Frequencies

Gambar 2. Menu Descriptive Statistics, Frequencies


4. Kemudian pilih variabel penilaian dan kemudian masukan ke dalam kolom variable(s) (Gambar 3)

Gambar 3. Frequencies

5. Untuk memunculkan grafik pada output, pilih juga tombol chart, kemudian tentukan jenis chart

yang dipilih, kemudian klik continue dan klik OK. (Gambar 4)

Gambar 4. Memilih grafik.


6. Interpretasi hasil

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Valid E 1 5.0 5.0 5.0

AA 9 45.0 45.0 50.0

A 5 25.0 25.0 75.0

BA 3 15.0 15.0 90.0

P 2 10.0 10.0 100.0

Total 20 100.0 100.0

Gambar 5. Chart hasil analisis Frequencies

Dari output prosedur Frequencies untuk variable penilaian tamu hotel Aston diketahui bahwa

jumlah total responden adalah 20 orang, dan diketahui pula jumlah responden yang menjawab

masing-masing kelompok jawaban, misal ada 9 orang atau 45% yang menjawab diatas rata-rata(AA)

dan ada 3 orang atau 15% yang menjawab dibawah rata-rata(BA).

penilaian

PBAAAAE

Fre

qu

en

cy

10

8

6

4

2

0

penilaian


- Distribusi frequensi pada data kuantitatif, misal ada data kuantitatif tentang nilai siswa dalam

satu kelas sebagai berikut

Gambar 6. Data nilai siswa

1. Lakukan prosedur distribusi frekuensi seperti contoh langkah analisis distribusi frekuensi diatas,

sehingga diperoleh output sebagai berikut:.

nilai


Percent

Valid 35 1 1.3 1.3 1.3

38 1 1.3 1.3 2.5

43 1 1.3 1.3 3.8

48 1 1.3 1.3 5.0

49 1 1.3 1.3 6.3

51 1 1.3 1.3 7.5

56 1 1.3 1.3 8.8

59 1 1.3 1.3 10.0

60 2 2.5 2.5 12.5

61 1 1.3 1.3 13.8

63 3 3.8 3.8 17.5

65 1 1.3 1.3 18.8

66 1 1.3 1.3 20.0

67 2 2.5 2.5 22.5

68 1 1.3 1.3 23.8

70 4 5.0 5.0 28.8

71 3 3.8 3.8 32.5

72 3 3.8 3.8 36.3

73 2 2.5 2.5 38.8

74 4 5.0 5.0 43.8

75 2 2.5 2.5 46.3

76 2 2.5 2.5 48.8


77 1 1.3 1.3 50.0

78 1 1.3 1.3 51.3

79 2 2.5 2.5 53.8

80 4 5.0 5.0 58.8

81 3 3.8 3.8 62.5

82 2 2.5 2.5 65.0

83 3 3.8 3.8 68.8

84 1 1.3 1.3 70.0

85 1 1.3 1.3 71.3

86 2 2.5 2.5 73.8

87 1 1.3 1.3 75.0

88 4 5.0 5.0 80.0

89 1 1.3 1.3 81.3

90 3 3.8 3.8 85.0

91 3 3.8 3.8 88.8

92 2 2.5 2.5 91.3

93 3 3.8 3.8 95.0

95 1 1.3 1.3 96.3

97 1 1.3 1.3 97.5

98 1 1.3 1.3 98.8

99 1 1.3 1.3 100.0

Total 80 100.0 100.0

Tabel 1. Tabel Frekuensi dengan data tunggal.

Hasil tabel distribusi frekuensi diatas sangat tidak representatif dan masih sulit untuk dijadikan acuan

untuk memperoleh informasi cepat. Coba bandingkan dengan tabel distribusi frekuensi dibawah ini

kelompok nilai


Percent

Valid 31 - 40 2 2.5 2.5 2.5

41 - 50 3 3.8 3.8 6.3

51 - 60 5 6.3 6.3 12.5

61 - 70 13 16.3 16.3 28.8

71 - 80 24 30.0 30.0 58.8

81 - 90 21 26.3 26.3 85.0

91 - 100 12 15.0 15.0 100.0

Total 80 100.0 100.0

Tabel 2. Tabel frekuensi dengan data yang sudah dikelompokan.

Untuk membuat tabel frekuensi seperti tabel 2 diatas, perlu terlebih dahulu mengelompokan

data dengan range tertentu sebelum dilakukan analisis distribusi frekuensi.

Langkah-langkah pengelompokan data.


1. Mencari Range atau rentangan data

(R) = [nilai tertinggi – nilai terendah] = 99 – 35 =64

2. Menentukan banyak kelas atau banyaknya kelompok.

Dengan rumus Sturges :

K = 1 + 3,3 log n

K = banyaknya interval/selang kelas

n = jumlah data

Maka

K = 1 + 3,3 X log 80

K = 1 + 3,3 X 1.903

K = 7,28 atau kelas = 7.

3. Menentukan panjang kelas atau interval kelas

C = R[range data] / K[banyak kelas]

C = 64 / 7 = 9,14 atau 10 (untuk memudahkan dalam penyusunan tabel distribusi frekuensi)

4. Tentukan nilai batas bawah kelas pada kelas pertama

Nilai ujian terkecil = 35

Untuk menentukan batas bawah pada kelas pertama sebenarnya bebas, asalkan nilai terkecil masih

masuk dalam interval kelas pertama. Misalnya kita tentukan nilai batas bawahnya 31.

5. Maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:

Banyak kelas (K)=7

Panjang kelas (C)= 10

Batas bawah kelas pertama = 31

Maka dapat digambarkan pengelompokan data sebagai berikut.

6. Melakukan pengelompokan data yang sudah diperoleh ke dalam SPSS.

a. Input terlebih dahulu data nilai siswa (gambar 6)

b. Lakukan pengelompokan data dengan cara sebagai berikut


Transform → Records into different variables

Gambar 7. Record Into different Variables

Pindahkan variabel nilai pada bagian Numeric variable output variable, kemudian isikan output

variable dan klik change, kemudian klik tombol Old and new Values untuk pendefinisian

kelas/pengelompokan data, sehingga muncul tampilan sebagai berikut.

Gambar 8. Pendefinisian kelas.

Kemudian definisikan seluruh kelompok kelas sampai kelas ke 7. Klik continue klik OK.

Sehingga data akan ditampilkan sebagai berikut


Gambar 9. Variable k.nilai (kelas)

c. Definisikan value labels untuk memperjelas (Gambar 10)

Gambar 10. Value labels.


7. Lakukan analisis distribusi frekuensi dengan memilih menu Analyze → Descriptive Statistics

→ Frequencies, sehingga didapat tabel distribusi frekuensi dengan data yang sudah

dikelompokan.

kelompok nilai


Percent

Valid 31 - 40 2 2.5 2.5 2.5

41 - 50 3 3.8 3.8 6.3

51 - 60 5 6.3 6.3 12.5

61 - 70 13 16.3 16.3 28.8

71 - 80 24 30.0 30.0 58.8

81 - 90 21 26.3 26.3 85.0

91 - 100 12 15.0 15.0 100.0

Total 80 100.0 100.0


Terima kasih

Hidup ini seperti sebuah sepeda agar tetap seimbang kita harus terus bergerak (Albert Einstein)

Statistik deskriptif

Documents