1. PERTEMUAN 4 PENGUKURAN STATISTIK DESKRIPTIF

2. Aplikasi Statistik dibagi menjadi dua bagian: • StatistikDeskriptif Menjelaskan/menggambarkanberbagaikarakteristik data seperti mean, std dev, variansidansebagainya • StatistikInduktif (Inferensi) Membuatberbagaiinferensiterhadapsekumpulan data yang berasaldarisuatusampel. Tindakaninferensitersebutsepertimelakukanperkiraan, peramalan, pengambilankeputusandansebagainya.

4. Dalam prakteknya kedua bagian statistik tersebut digunakan bersama-sama, umumnya dimulai dengan statistik deskriptif lalu dilanjutkan dengan berbagai analisis statistik untuk inferensi.

7. Statistik Deskriptif Bagianinilebihberhubungandenganpengumpulandanperingkasan data, sertapenyajianhasilperingkasantersebut. Penyajiantabeldangrafikmisalnya     1. DistribusiFrekuensi     2. Histogram, Pie chart dsb Duaukuranpenting yang seringdigunakandalampengambilankeputusanadalah :     1. Mencari Central Tendency (mean, median, modus)     2. MencariUkuranDispersi (std deviasi, variansi) Ukuran lain yang seringdigunakanadalahSkewnessdan Kurtosis untukmengetahuikemiringan data.

8. Berikut adalah data 15 responden pria dan wanita peserta pelatihan SPSS: Keterangan Gender : 1 = wanita, 2 = pria LAT 1 TABEL FREKUENSI VARIABEL

9. VARIABEL VIEW masukkannamavariabel

10. Masukkan 4 variabel (nama,tinggi,berat,gender) ke name

11. Ketiksemua data kemasing-masingvariabelatau copy dari excel DATA VIEW

12. Menampilkan Tabel Frekuensi Gender Klik AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies

13. Masukkan variabel gender ke variable(s) KLIK OUTPUT …

15. LAT 2 TABEL DESKRIPTIF • Berikut ini data jenis usaha Koperasi dan UKM untuk biaya produksi dan penjualan per bulan: • Tampilkan tabel frekuensi, histogram, dan kurva normal untuk penyajian data di atas! • Tampilkan tabel deskriptif untuk penyajian data di atas!

16. OUTPUT …

19. OUTPUT …

20. Jika skewness dan kurtosis berada diantara -2 sampai 2 maka data berdistribusi normal

21. Cross tabulasi / tabulasisilang data untukmengetahuihubungan / distribusiresponsantaravariabel data dalambentukbarisdankolom.

22. LAT 3 TABULASI SILANG

25. Eksplorasi data digunakanuntuk : • Mengetahuiukuranpemusatandanpenyebaran data • Mengujinormalitas data • Mengetahuiadatidaknya data pencilan/outlier • Mengetahuihomogenitasvariansdaribeberapakelompok data

26. Ujinormalitaspadasuatu data sangatdiperlukandalampenggunaananalisisparametrik. Untukmengujinormalitasdistribusipopulasidiajukanhipotesissbb: • H0 : data berasaldaripopulasiberdistribusi normal. • H1 : data berasaldaripopulasi yang tidakberdistribusi normal.

27. SOAL LATIHAN 4 • Berikut data hasiltesmatematikadan lama belajartiapsiswakelas 3A SMU

29. Pada menu Analyze → Descriptive Statistics → Explore • Tampilkotak dialog Explore. Padakotak Dependent List diisiuntukvariabel yang akandiujikankenormalannya. Untukkotak Display, pilih Both.

30. KliktombolPlots, padakotak dialog Explore: Plots, cekpadapilihanNormality plots with testskemudiankliktombolContinue.

31. OUTPUT • Diperoleh sig. padaujiKolmogorov-Smirnov sebesar 0,200. Kriteria yang digunakanyaituterima H0 apabilanilai sig. lebihdaritngkatan alpha yang telahditentukan. • Karenanilai sig. = 0,200 > 0,05 maka H0 diterima. Artinya data nilai_matbersaldaripopulasi yang berdistribusi normal.

32. Ujihomogenitasdimaksudkanuntukmengetahuiapakah data sampeldiperolehdaripopulasi yang bervarianshomogin. Untukpengujianhomogenitaspopulasipenelitiandiperlukanhipotesissbb: • H0 : Data populasibervarianhomogin • H1 : Data populasitidakbervarianhomogin

33. Pada menu Analyze → Descriptive Statistics → Explore • Padakotak Dependent List,isikanvariabelnilai_mat. Padakota Factor List, isikanvariabel gender.

34. PadakotakExplore:Plots

35. OUTPUT Kriteria : tolak H0 bilanilai sig. kurangdariatausamadengan alpha yang ditetapkan (5%) . Dari output test of homogenity of Variance, kehomogenan data nilai_matdilihatdari Based of Mean. Karena sig. dari based of mean = 0,041 < 0,05 makatolak H0. Artinya data nilai_matberasal daripopulasi yang tidakbervarianhomogen.