PRAKTIKUM STATISTIKA
DISUSUN OLEH:
NAMA : RIZKY
PURNOMO
NIM : 301
14 11 097
KELAS : 5
AKUNTANSI 4
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS BANGKA
BELITUNG
2016
1.
STATISTIKA DESKRIPTIF
Langkah-Langkah yang harus
dilakukan:
a.
Buka aplikasi IBM Statistic
b.
Pilih Variable View
c.
Lalu pada kolom Name,ketikkan X dan Y,untuk kolom Decimal ketikkan 0 dan
pada kolom label ketikkan Lingkungan Kerja dan Stress Kerja,dan pada kolom
Measure pilih Scale
Name
|
Decimal
|
Label
|
Measure
|
X
|
0
|
Lingkungan Kerja
|
Scale
|
Y
|
0
|
Stress Kerja
|
Scale
|
d.
Lalu klik “Data View”,isikan data:pada kolom X dan Y isikan data yang
dibutuhkan contoh: 20 angka.
e.
Setelah data diisi,langkah selanjutnya klik pada menu “Analyze” yang ada
di toolbar,lalu pilih Descriptive Statistic >> Descriptive >> Klik
Tanda Panah(Pindahkan X dan Y ke Kolom
Variabel) >> Ok.Maka akan muncul hasil output Descriptive Statistic.
Catatan:
Ô
Untuk memperbanyak jenis perhitungan statistika yang
lain(ex:skewness,kurtosis),maka klik pada menu “Analyze” yang ada di
toolbar,lalu pilih Descriptive Statistic >> Descriptive >> Klik
Tanda Panah(Pindahkan X dan Y ke Kolom
Variabel) >>Option >> Centang pada semua pilihan >> Continue
>> Ok.
Ô
Untuk menghitung kuartil dan persentil, klik pada menu “Analyze” yang
ada di toolbar,lalu pilih Descriptive Statistic >> Frequencies >>
Pindahkan X dan Y ke Kolom
Variabel,dengan mengklik tanda panah >> Klik pada percentile dan pilihan
yang lain kecuali quartiles>>Continue >>Ok.Maka akan muncul Output
Frequency yang terdiri dari 3 tabel.
Ô
Pada menu “Analyze” yang ada di toolbar,lalu pilih Descriptive Statistic
>> Explore >> Pindahkan variabel ke kotak dependen list >>
Plots >>Normally >> Continue >> Ok.Maka akan muncul output
Explore yang terdiri dari banyak tabel dan gambar.
Crosstabs
a.
Buka Aplikasi IBM SPSS
b.
Klik pada Variable View
c.
Isikan data berikut pada Variable View:
Name
|
Decimal
|
Label
|
Measure
|
Gender
|
0
|
Gender
|
Nominal
|
Pendidikan
|
0
|
Pendidikan
|
Nominal
|
d.
Lalu pada kolom”Values” >> Klik pada kotak disebelahnya
>>maka akan muncul kotak dialog“Value Labels”.
1)
Untuk value labels(gender):
v
Value:1
Label:Laki-Laki
Klik
Add
v
Value:2
Label:Perempuan
Klik
Add
2)
Untuk Value Labels(Pendidikan)
v
Value:1
Label:SMP
Klik Add
v
Value:2
Label:SMA
Klik Add
v
Value:3
Label:Perguruan Tinggi
Klik Add
Maka pada tampilan Data
Views,sebagai berikut:
Gender
|
Pendidikan
|
Harus sesuai
dengan Value Label
|
Harus sesuai
dengan Value Label
|
e.
Lalu klik pada menu “Analyze” >> Descriptive Statisctic
>>Crosstabs >> lalu pindahkan “gender” ke kotak row,sedangkan
“pendidikan” ke kotak column >> Ok,maka akan muncul Output Crosstabs.
Chi
Square
Klik pada menu “Analyze” >> Descriptive
Statisctic >>Crosstabs >> lalu pindahkan “gender” ke kotak
row,sedangkan “pendidikan” ke kotak column >>pilih statistics >>
pilih chi-square >> contingency coefficient >> Continue
>>Ok.Maka akan muncul Output Chi Square,perhatikan pada tabel Chi-Square
Test pada kolom (df),sedangkan untuk melihat nilai value perhatikan pada tabel
“Symetric Measure” pada baris nominal by
nominal contingency coefficient.(Terdapat ketentuan mengenai hal ini).
2.
UJI VALIDITAS DAN UJI RELIABILITAS
#Uji Validitas
Judul:Pengaruh Persepsi Harga
Terhadap Tingkat Kepuasan Konsumen Pada Produk Sepeda Motor.
Langkah-Langkah:
a.
Buka Aplikasi IBM Statistic
b.
Pada Lembar Variable View,isikan data yang dibutuhkan(ex:pada name =
TKK01-TKK010,lalu Skor_Total,dengan pilihan Measure:Scale.)
c.
Lalu klik pada Data View,isikan data yang diperlukan.
d.
Setelah data diisi pilih Analye >> Correlate >> Bivariate
>> Pindahkan semua TKK01-TKK010(kecuali Skor_Total) dengan mengklik tanda
panah >> Ok.Maka akan muncul tampilan output Correlation,dan pada tabel
perhatikan baris sig(2-tailed).
e.
Kembali pada data view >>Analyze >> Correlate >>
Bivariate >>Data yang tidak valid pindahkan ke
kiri(TKK01-03,TKK06-07,TKK09) dan yang valid pindahkan ke kanan (TKK04-TKK05).
#Uji Reliabilitas
v
Berdasarkan data yang sudah
dibuat sebelumnya,klik Analyze >> Scale >> Reliability
Analysis.Lalu pindahkan semua TKK01-TKK010(Skor total tidak perlu dipindah) >> Statistics
>> pilih:item scale,scale if item deleted,correlation >> continue
>> Ok.Maka akan muncul output,lalu lihat pada tabel “Reliability
Statistic”,pada kolom “Cronbach’s Alpha Based on Standardized Items”.
v
Kembali pada Data View,klik Analyze >> Scale >> Reliability
Analysis.Lalu pisahkan data yang valid dan tidak valid>> Statistics
>> pilih:item >> continue >> Ok.Maka akan muncul output,lalu
lihat pada tabel “Reliability Statistic”,pada kolom “Cronbach’s Alpha Based on
Standardized Items”(Terdapat ketentuan lebih lanjut mengenai hal ini).
3.
ANALISIS REGRESI LINEAR
a) Analisis Regresi Linear Sederhana
Langkah-langkah:
a.
Klik pada Variable View,dan isikan data: (Contoh)
Nama
|
Type
|
Width
|
Decimal
|
Label
|
Measure
|
Y
|
Numeric
|
8
|
0
|
Pendapatan rumah
sakit
|
Scale
|
X
|
Numeric
|
8
|
0
|
Jumlah insentif
|
Scale
|
b.
Setelah data diisi,klik pada Data View >> Analyze >>
Regression >> Linear
·
Dependen:Pendapatan rumah sakit (y)
·
Independen:jumlah insentif (x)
c.
Lalu klik Ok,dan akan muncul Output.
d.
Perhatikan tabel “Coefficient” pada kolom Unstandardized Coefficients(B)
untuk membuat persamaan Y
e.
Perhatikan tabel “Model Summary”,pada kolom R Square,untuk R Square
f.
Perhatikan tabel “Coefficient” dan perhatikan pada kolom t,untuk uji T
b) Analisis Regresi Linear Berganda
Langkah-langkah:
1)
Klik pada Variable View,dan isikan data: (Contoh)
Nama
|
Type
|
Width
|
Decimal
|
Label
|
Measure
|
Y
|
Numeric
|
8
|
0
|
Pendapatan rumah
sakit
|
Scale
|
X1
|
Numeric
|
8
|
0
|
Jumlah insentif
|
Scale
|
X2
|
Numeric
|
8
|
0
|
Jumlah dokter
|
Scale
|
X3
|
Numeric
|
8
|
0
|
Jumlah perawat
|
Scale
|
2)
Setelah
data diisi,klik pada Data View >> Analyze >> Regression >>
Linear
·
Dependen:Pendapatan rumah sakit (y)
·
Independen: jumlah insentif (X1),jumlah dokter (X2),jumlah perawat(X3)
3)
Lalu
klik Ok,dan akan muncul Output.
4)
Perhatikan
tabel “Coefficient”,pada kolom Unstandardized Coefficients(B) untuk membuat
persamaan Y
5)
Perhatikan
tabel “Model Summary”,pada kolom Adjusted R Square ,untuk R Square.
6)
Perhatikan
tabel ANOVA,pada kolom F,untuk Uji F.
7)
Perhatikan
tabel “Coefficient” dan perhatikan pada kolom t,untuk Uji t
4.
UJI ASUMSI KLASIK
a.
Klik
pada Variable View,dan isikan data: (Contoh)
Nama
|
Type
|
Width
|
Decimal
|
Label
|
Measure
|
Y
|
Numeric
|
8
|
0
|
Pendapatan rumah
sakit
|
Scale
|
X1
|
Numeric
|
8
|
0
|
Jumlah insentif
|
Scale
|
X2
|
Numeric
|
8
|
0
|
Jumlah dokter
|
Scale
|
X3
|
Numeric
|
8
|
0
|
Jumlah perawat
|
Scale
|
b.
Setelah
data diisi,klik pada Data View >> Analyze >> Regression >>
Linear
·
Dependen:Pendapatan rumah sakit (y)
·
Independen: jumlah insentif (X1),jumlah dokter (X2),jumlah perawat(X3)
c.
Pilih Save >> Residual Unstandardized (dicentang) >>
Continue >> Ok.
a) Uji Normalitas Residual
Langkah-langkah:
1)
Klik pada Variable View,dan isikan data: (Contoh)
Nama
|
Type
|
Width
|
Decimal
|
Label
|
Measure
|
Y
|
Numeric
|
8
|
0
|
Pendapatan rumah
sakit
|
Scale
|
X1
|
Numeric
|
8
|
0
|
Jumlah insentif
|
Scale
|
X2
|
Numeric
|
8
|
0
|
Jumlah dokter
|
Scale
|
X3
|
Numeric
|
8
|
0
|
Jumlah perawat
|
Scale
|
2)
Klik data View >> isi data>>Analyze >> Non Parametic
tests >> Legacy Dialogs >>1-sample-K-S >> Pindahkan
unstadardized ke test variable test >> Ok.Maka akan muncul output dan
output yang diperlukan adalah copy one sample kolmogrov ke Ms.Word.
b) Uji
Normalitas Data dengan Metode Probability Plots
Langkah-langkah:
1)
Dengan data yang sama dengan sebelumnya klik pada Data View >> Analyze >>
Regression >> Linear
·
Dependen:Pendapatan rumah sakit (y)
·
Independen: jumlah insentif (X1),jumlah dokter (X2),jumlah perawat(X3)
2)
Pilih plots >> Normal Probability >> Continue >> Ok
3)
Copy output charts observed cum prob ke Ms Word
c) Uji Mutikolinearitas
v
Klik
Analyze>> Regression>> Regression Linear>>,selanjutnya akan
terbuka kotak dialog Linear Regression.
v
Pindahkan
variabel y ke kolom dependen,dan variabel x1,x2,dan x3 ke kolom
independen(s).Selanjutnya klik tombol statistic
v
Pada
kotak dialog linear regression statistic,beri tanda centang pada,estimates,model fit dan colinearity diagnostic.Kemudian klik tombol
continue maka akan kembali ke kotak dialog sebelumnya,lalu klik tombol Ok.
v
Pada hasil output copy ke Ms Word tabel coefficient(fokuskan pada kolom
VIF dan Tolerence)untuk membuat kesimpulan.
d) Uji Heteroskedastisitas
·
Klik
Analyze>> Regression>> Regression Linear>>,selanjutnya akan
terbuka kotak dialog Linear Regression.
·
Pindahkan
variabel y ke kolom dependen,dan variabel x1,x2,dan x3 ke kolom
independen(s).Selanjutnya klik tombol statistic
·
Pada
kotak dialog linear regression:’save’,beri tanda centang pada Unstandardized
(pada residual).Kemudian klik tombol continue maka akan kembali ke kotak dialog
sebelumnya,lalu klik tombol Ok.
·
Klik menu transform >> Compute Variable >>Klik 2x pada
unstandardized residual,maka pada numeric expression akan timbul secara
otomatis:RES_1,namun tetap harus ditambahkan ABS(RES_1),sementara pada target
variable diketik ABS_RES >>Ok.
·
Lalu buka kembali transform>> Compute Variable,maka dibawah
unstandardized residual akan muncul ABS_RES,namun hiraukan saja kotak dialog
ini dengan mengclosenya.
·
Kemudian klik menu Analyze >> Correlate >> Bivariate
>>
Pindahkan:Jumlah insentif,jumlah dokter,jumlah
perawat,ABS_RES(secara berurutan) >> centang pada pilihan “Spearman”,dan
hapus tanda centang pada”Pearson” >> Ok.Maka akan muncul outputnya dan
copy tabel correlations ke Ms Word.