ANALISIS DATA STATISTIK dengan SPSS

1. ANALISIS DATA STATISTIK dengan SPSS Josef T. Baskoro dosen FE UAJ Materipelatihanstatistik 27 jan 2014

2. INTERDEPENDENSI STATISTIK METOLIT metodologis DATA PROGRAM LAIN SPSS praktis STATISTIK Pembahasananalisisstatistikselaluterkaitdenganhal-hallainnyayaitu : metolit, data, danprogram pengolahan data danpendukungnya

3. MASALAH PENELITIAN • Beda harapan / seharusnya dengan kenyataan • Contoh : manajemen laba, kebangkrutan, ketidaktaat pajak • Tindakan yang bertujuan mengubah keadaan • Contoh : kebijakan tax holiday, perubahan sistem, dll • Prediksi masa depan MASA LALU/ SEKARANG PREDIKSI MASA DEPAN

4. PENGERTIAN DATA (1) • Data adalah ringkasan informasi berbentuk angka atau yang diperlakukan sebagai “angka” • Berdasarkan macamnya, data dibedakan : • Diskrit diambil melalui pencacahan • Kontinyu diambil melalui pengukuran • Berdasarkan skalanya, data dibedakan : • Nominal : beda • Ordinal : beda, tingkatan • Interval : beda, tingkatan, selisih • Rasio : beda, tingkatan, selisih, perbandingan

5. PENGERTIAN DATA (2) • Berdasarkan waktu dan cara ambil data : • Kerat lintang, berdasar potret satu waktu. Biasa diambil melalui kegiatan primer (misal kuesioner survey) • Deret waktu, berdasar waktu yang panjang. Biasa diambil melalui kegiatan sekunder (misal penarikan data yang dipublikasikan) • Pengertian tentang data membantu memilih teknik statistik yang sesuai

6. PROGRAM PAKET SPSS • Merupakan program paket statistik yang sangat populer digunakan di lingkungan umum. Sampai saat ini telah dikeluarkan versi 21. • Program ini kompatibel dengan program umum seperti : spreadsheet, database, dan word sehingga memudahkan proses pengolahannya • Beberapa program statistik lainnya yang populer antara lain adalah SAS, Minitab, Splus dan Stata

7. TAHAPAN OLAH DATA dalam SPSS Penyiapan data • Pemasukan data • Transformasi data (pilihan) • Analisis data Dalam SPSS terdapat 3 file olahan terpisah : • Data editor (.sav) • Program kerja (.sps) yang bersifat pilihan • Output hasil (.spv) yang dapat disimpan

8. Langkah 0. PENYIAPAN DATA Data Kerat Lintang (primer) • Siapkan kuesioner yang akan dimasukkan dan periksa apakah data sudah terisi semua. • Berilah nomor / kode untuk tiap kuesioner untuk mempermudah pemeriksaan Data deret waktu (sekunder) • Carilah sumber data yang memuat data yg dibutuhkan Fasilitas program komputer • Siapkan program SPSS atau program pendukungnya (Excel, Word dll)

9. Langkah 0. PENYIAPAN DATA – data primer KUESIONER BUKU KODE

10. Langkah 0. PENYIAPAN DATA – data sekunder

11. Langkah 1. PEMASUKAN DATA • Dibedakan secara internal (melalui SPSS) atau eksternal (melalui program lain, misal Excel) • Pemasukan data melalui 3 tahap : • Pendefinisian data (memberi identitas data) • Pengisian data • Pembersihan data (memeriksa kualitas data) • Pada SPSS Data Editor, ada 2 bagian Data View dan Variable View • Penyimpanan file dilakukan setelah data dimasukkan

12. Langkah 1. PEMASUKAN DATA - internal Tampilan variable view Tampilan data view Lengkapi identitas data pada variable view, lalu isikan data pada data view. Simpanlah data itu !!

13. Langkah 1. PEMASUKAN DATA - eksternal Data dalam SPSS Data dalam excel

14. Langkah 1. PEMASUKAN DATA - latihan • Buka program SPSS (Start > All Programs > SPSS) • Pada Data Editor, klik pada Variable View untuk melakukan pendefinisian data • Buka program Excel dan carilah file DATA, lalu bukalah. Copylah definisi data ke program SPSS • Kembali ke SPSS untuk melakukan pendefinisian data berdasar penggandaan informasi dari file DATA • Setelah selesai, klik pada Data view • Lakukan pengisian data atau copykan datanya • Simpanlah data dengan nama LATIHAN 1

15. Langkah 2. TRANSFORMASI DATA (pilihan) • Membuat variabel baru berdasarkan variabel yang sudah ada. Ada beberapa macam, yang populer adalah compute dan recode • Compute : menggunakan operasi hitung. Dilakukan karena variabel baru tidak dapat langsung diperoleh • Contoh : Nilai_akhir = 0.4 UTS + 0.4 UAS + 0.2 Tugas • Recode : mengelompokan ulang data. Dilakukan untuk penyederhanaan distribusi data variabel bersangkutan • Contoh : recode Usia (lowest thru 19=1)(20 thru highest=2) into Kel_usia.

16. Langkah 3. ANALISIS DATA • Menggunakan statistik sebagai alat analisis • Teknik Statistik dibedakan menjadi : • Deskriptif : lingkup kesimpulan adalah sampel • Induktif : lingkup kesimpulan adalah populasi • Berdasar jumlah variabel analisisnya dibedakan : Satu variabel (univariat), dua variabel (bivariat) dan banyak variabel (multivariat) • Pengambilan sampel untuk induktif adalah dengan metode random, sedangkan untuk deskriptif bisa denga metode random atau non-random

17. Langkah 3. ANALISIS DATA - deskriptif • Tujuan analisis statistika deskriptif adalah : • deskripsi, • perbandingan, • pola / trend, dan • hubungan/pengaruh • Tujuan itu dicapai melalui : • Tabel (frekuensi atau silang) • statistik hitung (pemusatan dan dispersi), • diagram (grafik) • Lainnya (antara lain korelasi)

18. Langkah 3. ANALISIS DATA - induktif • Tujuan analisis statistika induktif adalah menguji apakah hasil dari deskriptif dapat digeneralisasikan menjadi hasil populasi. • Generalisasi dimungkinkan dengan prinsip probabilitas dengan tujuan mengukur ketidak-pastian (uncertainty) dengan suatu nilai • Tujuan itu dicapai melalui : • Pengujian hipotesis • Estimasi / penaksiran parameter • Prediksi (tingkat / selang kepercayaan)

19. MATERI PELATIHAN (1) • Pelatihan statistik kali ini akan memusatkan pada statistik multivariat yang sering digunakan dalam analisis statistik pada skripsi di prodi akuntansi di FE Unika Atma Jaya • Materi itu adalah : • Analisis Perbandingan (Uji T dan Analisis Varians) • Analisis Regresi • Analisis Regresi Logistik • Analisis Faktor

20. MATERI PELATIHAN (2) Pemilihan ini berdasarkan pada • Macam masalah penelitian • kaitan antar variabel dalam analisis data penelitian : • Korelasi / Hubungan simetris • Perbandingan • Pengaruh (kausalitas) • Hal penunjang lainnya (penyederhanaan)