Dasar-dasar penggunaan SPSS (Statistical Package for Social Sience)

1. PELATIHAN
STASTICAL PACKAGE FOR
SOCIAL SIENCE
(SPSS)
Andreas Wijaya, S.E., M.M Z Skew=
𝑆 −0
6/𝑁

2. INTRODUCTION
Spss adalah software untuk menganalisis data, melakukan
perhitungan statistik yang meliputi statistik parametik
ataupun statistik non-parametik yang berbasis windows

3. TAHAPAN ANALISIS
SPSS
- Statistik Deskriptif
- Uji validitas, reabilitas
- Uji asumsi klasik
- Analisis regresi linear berganda
- Evaluasi model

4. TAHAPAN TAHAPAN PENGGUNAAN
SPSS
Penyiapan data
1. Pemasukan data
2. Transformasi data
(pilihan)
3. Analisis data
Dalam SPSS
terdapat 3 file
olahan terpisah :
Data editor (.sav)
Program kerja
(.sps) yang bersifat
pilihan
Output hasil (.spv)
yang dapat
disimpan

5. • 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
LANGKAH 1. PEMASUKAN
DATA - LATIHAN

6. 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 !!

7. LANGKAH – LANGKAH
PENGGUNAAN SPSS
Memasukan data profil responden

8. LANGKAH – LANGKAH
PENGGUNAAN SPSS
Memasukan profil responden

9. LANGKAH – LANGKAH
PENGGUNAAN SPSS
Memasukan data Variabel

10. LANGKAH – LANGKAH
PENGGUNAAN SPSS
Memasukan data Variabel

11. LANGKAH – LANGKAH
PENGGUNAAN SPSS
Memasukan data Variabel

12. LANGKAH – LANGKAH
PENGGUNAAN SPSS
Pastikan semua sudah terisi, sesuai data yang terkumpul

13. LANGKAH – LANGKAH
STATISTIK DESKRIPTIF
1. Analyze > Descriptive statistic> Descriptives
2. Options : pilih Means, Std Dev, Variance, Min, Max, Sum,
Range, SE Mean
3. Pilih continue dan Ok!

14. DATA SCREENING
Sebelum melakukan statistik deskriptif, langkah awal yang
diperlukan adalah melakukan screening terhadap data yang
di olah melalui multivariate normality.
1. Pengujian Normalitas :
*Kolmogorov –Smirnov (Taraf Signifikansi 0,05)
2. Pengujian data Outlier

15. KOLMOGOROV - SMIRNOV
Langkah analisis :
• Analyze > Non parametic Test> 1- Sample K-S
• Mengisi variabel kedalam variabel list
• Ok
Selanjutnya dari nilai Signifikansi dilihat apakah sudah
memenuhi syarat
Note :
Jika 𝜶 𝒂𝒍𝒑𝒉𝒂 0,05 maka nilainya 1,96
Jika 𝜶 𝒂𝒍𝒑𝒉𝒂 0,01 maka nilainya 2,58

16. KOLMOGOROV - SMIRNOV

17. PENGUJIAN OUTLIER
Langkah analisis :
• Analyze > Descriptive Statistics > Descriptive
• Klik Save standarized values as variables
• Ok
Selanjutnya dari nilai Signifikansi dilihat apakah sudah
memenuhi syarat
Note : (Hair 1998)
Jika sampel kurang dari 80 , maka standar skor bernilai >2,5
Jika sampel lebih dari 80 , maka standar skor bernilai >3

18. PENGUJIAN OUTLIER
Langkah analisis :
• Cek apakah ada angka yang lebih dari 3 atau -3

19. PENGUJIAN OUTLIER
Secara filosifi data outlier tetap di pertahankan jika data
outlier itu merupakan data representasi dari populasi yang
diteliti.
Namun jika data outlier dibuang, maka data tersebut memang
tidak menggambarkan observasi dalam populasi

20. UJI VALIDITAS DAN
REABILITAS
Andreas Wijaya, S.E., M.M

21. LANGKAH 2
UJI VALIDITAS
Pengujian validitas digunakan dengan cara :
• Analyze>Correlate>Bivariate
• Masukan dalam kotak “SKOR TOTAL” indikator
• Cek nilai signifikansinya
Masukan
Semua
penyusun
indikator dalam
1 variabel
`

22. LANGKAH 2
UJI VALIDITAS
Pengujian validitas Dengan CFA:
• Menguji apakah indikator dapat mengkonfirmasi variabel
konstruk
• Analyze>Data Reduction >Factor
• Descriptive>KMO and Bartlett’s Test of sphericity >Continue
>=0,5.
Maka dikatakan sampel
sudah mencukupi
Kurang dari 0,05 maka
sudah dikatakan
signifikan

23. LANGKAH 2
UJI REABILITAS
Pengujian reabilitas digunakan dengan cara :
• Analyze>Scale>Reability Analysis
• Pada kolom Descriptive for, masukan : item, Scale, scale item if
deleted, dan correlation.
• OK
Lakukan
pengujian
variabel secara
terpisah
Interpretasi : Nilai Reliabilitas
memenuhi syarat atau tidak

24. ANALISIS DATA
Andreas Wijaya, S.E., M.M

25. LANGKAH 3
TEKNIK ANALISA DATA
1. Pengujian asumsi klasik meliputi:
a) Uji Autokorelasi
b) Uji Multikolonieritas
c) Uji Heteroskedastisitas
d) Uji Normalitas
2. Uji Analisis Regresi Linear berganda
a) Koefisien determinasi
b) Uji F
c) Uji t

26. UJI ASUMSI KLASIK
Andreas Wijaya, S.E., M.M

27. UJI ASUMSI KLASIK
Pengujian asumsi meliputi:
1. Uji Autokorelasi
2. Uji Multikolonieritas
3. Uji Heteroskedastisitas
4. Uji Normalitas

28. UJI AUTOKORELASI
Koefisien Multikoloniearitas dapat diuji dengan cara:
- Analyze>Regression>Linear
- Isikan variabel dependen dan independen sesuai rancangan
penelitian.
- Aktifkan Durbin watson
- Bandungkan nilai DW dengan DW table (jumlah sampel(n) dan
variabel (k)
Dibawah nilai dl ( DW
Table)- melihat autokorelasi

29. UJI MULTIKOLONIEARITAS
Koefisien Multikoloniearitas dapat diuji dengan cara:
- Analyze>Regression>Linear
- Isikan variabel dependen dan independen sesuai rancangan
penelitian.
- Statistics>Cov matrix+collinearity Diagnostic

30. UJI
MULTIKOLONIEARITAS
Koefisien Multikoloniearitas dapat diuji dengan cara:
• Melihat nilai Tolerance dan VIF
Nilai Tolerance di atas 0.10 Nilai VIF tidak lebih dari 10

31. UJI HETEROSKEDASTISITAS
Uji Heteroskedastisitas dapat diuji dengan cara:
- Analyze>Regression>Linear
- Isikan variabel dependen dan independen sesuai rancangan
penelitian.
- Plots>Y-SRESID> X-ZPRED
- OK

32. UJI HETEROSKEDASTISITAS
Uji Heteroskedastisitas dapat diuji dengan cara:
- Melihat titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu
Y

33. UJI NORMALITAS
Uji Normalitas dapat diuji dengan cara:
- Analyze>Regression>Linear
- Isikan variabel dependen dan independen sesuai rancangan
penelitian.
- Plots>Y-SRESID> X-ZPRED
- Histogram>Normal P.Plot

34. UJI NORMALITAS
Uji Heteroskedastisitas dapat diuji dengan cara:
- Melihat kemencengan penyebaran grafik histogram (a), sudah terlihat
normal (berada di tengah), dan normal plot (b) mengikuti garis diagonaal
- Sebaiknya dilengkapi dengan analisis statistik (seperti pada langkah awal),
uji Kolmogorov-smirnov atau dengan uji Skweness dan Kurtosis

35. SKEWNESS DAN KURTOSIS
Membandingkan nilai Zskew dan Zkurt
Dimana:
S : Nilai Skewness
N : Nilai Kasus
K : Nilai Kurtosis
Note :
Jika 𝜶 𝒂𝒍𝒑𝒉𝒂 0,05 maka nilainya 1,96
Jika 𝜶 𝒂𝒍𝒑𝒉𝒂 0,01 maka nilainya 2,58
Z Skew=
𝑆 −0
6/𝑁
Z Skew=
𝐾−0
24/𝑁

36. KOLMOGOROV - SMIRNOV

37. ANALISIS REGRESI
Andreas Wijaya, S.E., M.M

38. UJI ANALISIS
REGRESI
Uji Analisis Regresi Linear berganda
a) Koefisien determinasi
b) Uji F
c) Uji t

39. ANALISIS REGRESI
Pengujian analisis regresi dapat diuji dengan cara :
- Analyze>Regression>Linear
- Isikan variabel dependen dan independen sesuai
rancangan penelitian. > ok

40. Langkah- langkah pengujian:
- Analyze>Regression>Linear
- Isikan variabel dependen dan independen sesuai rancangan
penelitian.
Besaran Pengaruh Seluruh
variabel independen
terhadap variabel dependen
Nilai F hitung
Signifikansi taraf 0,05
KOEFISIEN DETERMINASI,
UJI F DAN UJI T

41. Langkah- langkah pengujian:
- Analyze>Regression>Linear
- Isikan variabel dependen dan independen sesuai rancangan
penelitian.
Besaran Pengaruh Seluruh
variabel independen
terhadap variabel dependen
Nilai t hitung
Signifikansi taraf 0,05
KOEFISIEN DETERMINASI,
UJI F DAN UJI T

42. THANKYOU