Analisis data independent dan uji ANOVA dengan software SPSS

eka.christy@copyright
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
SPSS Statistik adalah paket perangkat lunak yang digunakan untuk
analisis statistik. Yang dihasilkan oleh SPSS Inc, dan kemudian diakuisisi
oleh IBM pada tahun 2009. SPSS Inc mengumumkan pada tanggal 28 Juli
2009 bahwa SPSS telah diakuisisi oleh IBM seharga US$1,2 miliar. Karena
sengketa tentang kepemilikan nama “SPSS”, antara 2009 dan 2010, produk
tersebut disebut sebagai PASW (Predictive Software Analytics). Pada Januari
2010, menjadi “SPSS: Sebuah Perusahaan IBM”. Bisnis transfer secara
lengkap untuk IBM dilakukan pada 1 Oktober 2010. Pada tanggal tersebut,
SPSS: Sebuah Perusahaan IBM tidak ada lagi. IBM SPSS sekarang
sepenuhnya terintegrasi ke dalam IBM Corporation, dan merupakan salah satu
merek di bawah Bisnis Portofolio Analytics IBM Software Group, bersama-
sama dengan IBM Algorithmics, IBM Cognos dan IBM Open Pages.
Versi saat ini (2015) secara resmi bernama IBM SPSS Statistics. Nama
software pada mulanya adalah Package for the Social Sciences (SPSS) atau
Paket Statistik untuk Ilmu Sosial, yang mencerminkan pasar asli, meskipun
software ini sekarang populer di bidang lain juga, termasuk ilmu kesehatan
dan pemasaran.
SPSS adalah sebuah program yang digunakan secara luas untuk analisis
statistik dalam ilmu sosial. Hal ini juga digunakan oleh peneliti pasar, peneliti
kesehatan, perusahaan survei, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi
pemasaran, penambang data, dan lain-lain. SPSS manual yang asli (Nie, Bent
& Hull, 1970) telah digambarkan sebagai salah satu “buku paling berpengaruh
sosiologi” untuk memungkinkan peneliti biasa untuk melakukan analisis

statistik mereka sendiri. Selain analisis statistik, manajemen data dan
dokumentasi data adalah fitur dari software dasar.
Independen-sampel T Test adalah uji komparatif atau uji beda untuk
mengetahui adakah perbedaan mean/rata-rata yang signifikan antara dua
populasi saling bebas (tidak mempengaruhi) yang berskala data interval/rasio.
Dua populasi bebas yang dimaksud disini adalah dua populasi yang tidak
berpasangan, artinya sumber data berasal dari subjek yang berbeda. Misal
populasi kelas A dan populasi kelas B, dimana responden dalam kelas A dan
kelas B adalah 2 populasi yang subjeknya berbeda. Bandingkan dengan nilai
pretest dan posttest pada kelas A, dimana nilai pretest dan posttest berasal dari
subjek yang sama atau disebut dengan data berpasangan. Apabila menemui
kasus yang data berpasangan, maka uji beda yang tepat adalah uji paired t test.
Anova merupakan singkatan dari “analysis of varian” adalah salah satu
uji komparatif yang digunakan untuk menguji perbedaan mean/rata-rata data
lebih dari dua populasi. Misalnya kita ingin mengetahui apakah ada perbedaan
rata-rata IQ antara siswa kelas SLTP kelas I, II, dan kelas III. Ada dua jenis
Anova, yaitu analisis varian satu faktor (one way anova) dan analisis varian
dua faktor (two ways anova).
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakan diatas, maka penulis dapat merumuskan masalah
sebagai berikut:
a. Bagaimana cara menganalisa dua populasi yang independent?
b. Bagaimana cara menganalisis data lebih dari dua populasi dengan software
SPSS?

1.3 Batasan Masalah
Penulis membatasi masalah pada:
a. Penggunaan software SPSS untuk menganalisa data
b. Menganalisa dua populasi yang independent
c. Menganalisa lebih dari dua populasi menggunakan uji ANOVA
d. Membaca output
1.4 Tujuan
Tujuan yang ingin dicapai dari penulisan laporan ini:
a. Mahasiswa diharapkan dapat menggunakan software SPSS dalam
mendeskriptifkan data melalui pemasukan data, menyunting dan
menampilkan isi dari data
b. Dengan paket program SPSS mahasiswa diharapkan dapat menganalisa
dua populasi yang independent
c. Dengan paket program SPSS mahasiswa diharapkan dapat menganalisa
data populasi lebih dari dua populasi independent dan dapat membaca
output yang dihasilkan
1.5 Manfaat
Manfaat yang dapat diambil dari penulisan laporan ini adalah:
a. Pada software program SPSS membantu mahasiswa untuk memahami dan
menggunakan software tersebut untuk menginput data
b. Membantu memahami mahasiswa dalam perhitungan statistik uji rata-rata
satu atau lebih dua populasi
c. Membantu mahasiswa dalam menganalisa data satu atau lebih dari satu
populasi serta dapat membaca outputnya

BAB II
TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
A. Inferensi Statistik Rata-Rata Dua Populasi Independent
Prosedur Independent T-test digunakan untuk menguji apakah dua sampel
yang tidak berhubungan berasal dari populasi yang mempunyai mean sama atau
tidak secara signifikan.
Spesifikasi minimum yang diperlukan dalam prosedur ini adalah:
 Satu atau beberapa variable numeric yang akan diuji
 Satu variable numeric atau string pendek sebagai variable grup (variable
pembuat grup)
 Value-value grup untuk variable grup
B. Inferensi Statistik Lebih Dari Dua Sampel (ONE WAY ANOVA)
Prinsip Uji Anova adalah melakukan analisis variabilitas data menjadi dua
sumber variasi yaitu variasi di dalam kelompok (within) dan variasi antar
kelompok (between). Bila variasi within dan between sama (nilai perbandingan
kedua varian mendekati angka satu), maka berarti tidak ada perbedaan efek dari
intervensi yang dilakukan, dengan kata lain nilai mean yang dibandingkan tidak
ada perbedaan. Sebaliknya bila variasi antar kelompok lebih besar dari variasi
didalam kelompok, artinya intervensi tersebut memberikan efek yang berbeda,
dengan kata lain nilai mean yang dibandingkan menunjukkan adanya perbedaan.
Untuk melakukan uji Anova, harus dipenuhi beberapa asumsi, yaitu:
1. Sampel berasal dari kelompok yang independent
2. Varian antar kelompok harus homogen
3. Data masing-masing kelompok berdistribusi normal

BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Objek Penelitian
Banyaknya anggota DPR RI periode 2009-2014 menurut daerah pemilihan
dan pendidikan
Daerah Pemilihan Provinsi
Pendidikan
SLTA Strata 1 Strata 2
Nanggroe Aceh Darussalam 6 4 3
Sumatra Utara 7 11 10
Sumatra Barat 4 5 3
Riau 3 2 6
Jambi 1 4 2
Sumatra Selatan 1 4 11
Bengkulu 0 2 2
Lampung 6 4 7
Bangka Belitung 1 1 1
Kepulauan Riau 1 0 1
DKI Jakarta 5 12 3
Jawa Barat 17 38 29
Jawa Tengah 18 27 27
DI Yogyakarta 2 3 3
Jawa Timur 21 32 31
Banten 6 8 8
Bali 2 3 3
Nusa Tenggara Barat 4 4 1
Nusa Tenggara Timur 5 4 4
Kalimantan Barat 3 5 2

Kalimantan Tengah 3 0 3
Kalimantan Selatan 1 6 3
Kalimantan Timur 3 1 4
Sulawesi Utara 1 5 0
Sulawesi Tengah 0 3 3
Sulawesi Selatan 5 11 7
Sulawesi Tenggara 0 4 1
Gorontalo 0 1 1
Sulawesi Barat 1 2 0
Maluku 2 1 1
Maluku Utara 2 1 0
Papua Barat 1 1 1
Papua 5 2 3
3.2 Variabel Penelitian
Variabel yang penulis gunakan adalah Pendidikan dengan valuenya SLTA,
Strata 1 dan Strata 2, variabel kedua adalah Banyaknya anggota DPR RI.
Untuk analisis dua populasi independent menggunakan variabel Banyaknya
anggota DPR RI dan variabel Pendidikan hanya menggunakan value Strata 1
dan Strata 2, sedangkan untuk analisis lebih dari dua populasi independent
atau uji ANOVA menggunakan variabel Banyaknya anggota DPR RI dan
variabel Pendidikan
3.3 Metode Analisis Data
Data tersebut penulis analisis menggunakan paket program SPSS dengan
metode:
a. Inferensi statistik rata-rata dua polulasi independent
b. Inferensi statistik lebih dari dua sampel (ONE WAY ANOVA)

BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Inferensi Statistik Rata-Rata Dua Populasi Independent
Banyaknya anggota DPR RI periode 2009-2014 menurut pendidikan
Strata 1 Strata 2
4 3
11 10
5 3
2 6
4 2
4 11
2 2
4 7
1 1
0 1
12 3
38 29
27 27
3 3
32 31
8 8
3 3
4 1
4 4
5 2
0 3

6 3
1 4
5 0
3 3
11 7
4 1
1 1
2 0
1 1
1 0
1 1
2 3
Uji apakah dapat dikatakan kedua pendidikan memiliki benyaknya anggota
DPR RI yang sama dengan tingkat kepercayaan 95%
 Output dan Analisis

Membaca Output:
Uji Kesamaan Variansi
1. Hipotesis
H0 : Variansi banyaknya anggota DPR RI kedua pendidikan sama
H1 : Variansi banyaknya anggota DPR RI kedua pendidikan tidak sama
2. Signifikansi α
Sig. α = 5% => 0.05
3. StatistikUji
Nilai sig. = 0.749 (kesamaan variansi dengan metode Levene)
4. Daerah Kritis
H0 ditolak jika sig. < α (H0 ditolak jika signifikansi lebih kecil dari alfa)
 Sig. = 0.749
 α = 0.05
5. Kesimpulan
Karena sig. > α (signifikansi lebih besar dari alfa) maka H0 tidak ditolak, artinya
variansi banyaknya anggota DPR RI kedua pendidikan sama
Uji Rata-Rata Banyaknya Anggota DPR RI Kedua Pendidikan
1. Hipotesis
H0 : µ1 = µ2 (rata-rata banyaknya anggota DPR RI kedua pendidikan sama)
H1 : µ1 ≠ µ2 (rata-rata banyaknya anggota DPR RI kedua pendidikan tidak
sama)
2. Signifikansi α
Sig. α = 5% => 0.05
3. Statistik Uji
Nilai sig. = 0.697 (dilihat pada variansi yang diasumsikan sama)
4. Daerah Kritis
 Sig. = 0.697
 α = 0.05

5. Kesimpulan
Karena sig. > α (signifikiansi lebih besar dari alfa) maka H0 tidak ditolak, artinya
tidak ada perbedaan yang nyata (signifikan) antara banyaknya anggota DPR RI
yang berpendidikan Strata 1 dengan banyaknya anggota DPR RI yang
berpendidikan Strata 2
6 4 3
7 11 10
4 5 3
3 2 6
1 4 2
1 4 11
0 2 2
6 4 7
1 1 1
1 0 1
5 12 3
17 38 29
18 27 27
2 3 3
21 32 31
6 8 8
2 3 3
4 4 1
5 4 4

Menguji data menggunakan uji ANOVA (analisis variansi)
 Output dan Analisis
3 5 2
3 0 3
1 6 3
3 1 4
1 5 0
0 3 3
5 11 7
0 4 1
0 1 1
1 2 0
2 1 1
2 1 0
1 1 1
5 2 3

Homogeneous Subsets

Membaca Output:
Uji Varian
1. Hipotesis
H0 : Semua variansi homogen atau identik
H1 : Minimal satu variansi yang tidak sama
2. Signifikansi α
Sig. α = 5% => 0.05
3. Statistik Uji
Nilai sig. = 0.215
4. Daerah Kritis
 Sig. = 0.215
 α = 0.05
5. Kesimpulan
Diperoleh nilai sig. = 0.215 dan α = 0.05 maka H0 tidak ditolak karena
nilai sig. > α (signifikansi lebih besar dari alfa), artinya ketiga sampel
memiliki variansi populasi yang homogen atau identik.
Uji ANOVA:
1. Hipotesis
H0 : Rata-rata ketiga pendidikan sama
H1 : Rata-rata ketiga pendidikan tidak sama
2. Signifikansi α
Sig. α = 5% => 0.05
3. Statistik Uji
Nilai sig. = 0.476

4. Daerah Kritis
Sig. = 0.476
α = 0.05
5. Kesimpulan
Diperoleh nilai sig. = 0.476 dan α = 0.05 maka H0 tidak ditolak karena
nilai sig. > α (signifikansi lebih besar dari alfa), artinya rata-rata ketiga
pendidikan sama

BAB V
PENUTUP
5.1 Kesimpulan
 Dari hasil analisis diperoleh kesimpulan
1. Inferensi Statistik Rata – Rata Dua Populasi Independent
Banyaknya anggota DPR RI periode 2009 – 2014 yang berpendidikan Strata 1
yang berpendidikan Strata 2 memiliki variansi yang sama. Dan tidak ada
perbedaan yang nyata (signifikan) antara banyaknya anggota DPR RI yang
berpendidikan Strata 1 dengan banyaknya anggota DPR RI yang
berpendidikan Strata 2
2. Inferensi Statistik Lebih Dari Dua Sampel (ONE WAY ANOVA)
Ketiga sampel banyaknya anggota DPR RI periode 2009 – 2014 yang
berpendidikan SLTA, Strata 1 dan Strata 2 memiliki variansi populasi
yang homogen atau identik. Dan ketiga sampel memiliki rata-rata
pendidikan sama
5.2 Saran
Untuk menganalisa data statistik lebih baik menggunakan software program
SPSS karena akan memudahkan kita untuk mendapatkan hasil yang lebih
akurat. SPSS memiliki kemampuan analisis statistik cukup tinggi serta sistem
manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu-menu
deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana sehingga mudah untuk
dipahami cara pengoperasiannya.

LAMPIRAN
A. Langkah untuk inferensi statistik rata-rata dua populasi independent
1) Data Percobaan
Strata 1 Strata 2
4 3
11 10
5 3
2 6
4 2
4 11
2 2
4 7
1 1
0 1
12 3
38 29
27 27
3 3
32 31
8 8
3 3
4 1
4 4
5 2
0 3
6 3

1 4
5 0
3 3
11 7
4 1
1 1
2 0
1 1
1 0
1 1
2 3
2) Masalah Percobaan
Uji apakah dapat dikatakan kedua pendidikan memiliki benyaknya anggota
DPR RI yang sama dengan tingkat kepercayaan 95%
3) Langkah – Langkah Percobaan
Input data ke dalam SPSS, seperti berikut:
 Variabel view
Value variabel pendidikan : 1 = SLTA, 2 = Strata 1, 3 = Strata 2

 Data View

Untuk menganalisa, klik Analyze>>compare
means>>independent_sampels T test
 Pada kolom Test Variabel(s) isikan Pendidikan, yaitu variabel yang
akan dianalisa
 Pada kolom Grouping Variable isikan Banyaknya Anggota DPR RI,
secara otomatis Define Groups akan aktif, klik Define Groups isikan 2
untuk Group 1 dan 3 untuk Group 2
 Pada Options berisi tentang Confidence Interval yang diinginkan,
isikan dengan 95%, klik OK untuk melihat hasilnya
1) Data Percobaan
6 4 3
7 11 10
4 5 3
3 2 6
1 4 2
1 4 11
0 2 2

6 4 7
1 1 1
1 0 1
5 12 3
17 38 29
18 27 27
2 3 3
21 32 31
6 8 8
2 3 3
4 4 1
5 4 4
3 5 2
3 0 3
1 6 3
3 1 4
1 5 0
0 3 3
5 11 7
0 4 1
0 1 1
1 2 0
2 1 1
2 1 0
1 1 1
5 2 3

2) Masalah Percobaan
Menguji data menggunakan uji ANOVA (analisis variansi)
3) Langkah – Langkah Percobaan
Input data ke dalam SPSS, seperti berikut:
 Variabel view
Value variabel pendidikan : 1 = SLTA, 2 = Strata 1, 3 = Strata 2
 Data View

Untuk menganalisa, klik Analyse >> compare means >> one way anova
 Kolom Dependent List isikan Banyaknya Anggota DPR RI, yaitu
variabel yang akan diuji perbedaannya
 Kolom Factor isikan Pendidikan, yaitu grup yang akan diuji
 Options berisi pilihan manampilkan Deskriptive data seperti mean,
variansi, jumlah data, dan juga tes Homogenitas varian
 Post Hoc adalah analisis lanjutan dari F test, pilih Bonferroni dan
Tukey
 Klik OK untuk melihat hasilnya

Analisis data independent dan uji ANOVA dengan software SPSS

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (12)

Similar to Analisis data independent dan uji ANOVA dengan software SPSS

Similar to Analisis data independent dan uji ANOVA dengan software SPSS (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (10)

Analisis data independent dan uji ANOVA dengan software SPSS