MODUL.pdf

MODUL
PEMBEKALAN TUGAS AKHIR MAHASISWA
PROGRAM RPL
PENGOLAHAN DATA PENELITIAN
ANDRE HASUDUNGAN LUBIS
Kamis, 6 Oktober 2022
POLITEKNIK PEMBANGUNAN PERTANIAN
UNIVERSITAS MEDAN AREA

1
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah saya panjatkan puja dan puji syukur kehadirat Allah SWT yang senantiasa
melimpahkan segala rahmat, taufik dan hidayah-Nya sehingga penyusun dapat menyelesaikan
modul ini.
Modul ini disusun untuk memenuhi kebutuhan peserta pendidikan dan pelatihan dalam Kegiatan
Pembekalan Tugas Akhir Mahasiswa Program Rekognisi Pembelajaran Lampau Polbangtan
Medan TA. 2022/2023. Pembahasan modul ini dimulai dengan menjelaskan tujuan yang akan
dicapai. Modul ini berisi langkah-langkah dalam menjalankan aplikasi SPSS untuk pengolahan
data penelitian.
Penyusun menyadari bahwa di dalam pembuatan modul masih banyak kekurangan, untuk itu
penyusun sangat membuka saran dan kritik yang sifatnya membangun. Mudah-mudahan modul
ini memberikan manfaat.
Medan, 06 Oktober 2022
Andre Hasudungan Lubis

2
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR .................................................................................................................... 1
DAFTAR ISI................................................................................................................................... 2
DAFTAR TABEL........................................................................................................................... 3
DAFTAR GAMBAR...................................................................................................................... 4
BAB 1: PENDAHULUAN............................................................................................................. 5
1.1. Statistik............................................................................................................................. 5
1.2. Pengenalan SPSS.............................................................................................................. 6
BAB 2: CONTOH PENELITIAN .................................................................................................. 7
2.1. Judul Penelitian ................................................................................................................ 7
2.2. Penjelasan Penelitian........................................................................................................ 7
2.3. Pengumpulan Data ........................................................................................................... 7
BAB 3: MEMULAI SPSS ............................................................................................................ 10
BAB 4: MEMASUKKAN DATA................................................................................................ 13
4.1. Memasukkan Data.......................................................................................................... 14
BAB 5: PERINTAH COMPUTE ................................................................................................. 19
5.1. Definisi........................................................................................................................... 19
5.2. Langkah-Langkah Perintah Compute............................................................................. 19
BAB 6: STATISITIK DESKRIPTIF............................................................................................ 21
6.1. Definisi........................................................................................................................... 21
6.2. Frekuensi........................................................................................................................ 21
BAB 7: VALIDITAS DAN RELIABILITAS .............................................................................. 25
7.1. Validitas ......................................................................................................................... 25
7.2. Reliabilitas...................................................................................................................... 28
BAB 8: REGRESI LINEAR SEDERHANA................................................................................ 31
8.1. Pendahuluan ................................................................................................................... 31
8.2. Langkah-Langkah Regresi ............................................................................................. 31

3
DAFTAR TABEL
Tabel 1 Angket Penelitian............................................................................................................... 8
Tabel 2 Tabulasi Data................................................................................................................... 13
Tabel 3 Jumlah Data ..................................................................................................................... 23
Tabel 4 Frekuensi dari Data Jenis Kelamin.................................................................................. 23
Tabel 5 Aturan Kualitas Korelasi ................................................................................................. 25
Tabel 6 Hasil Pengujian Validitas................................................................................................. 27
Tabel 7 Jumlah Data pada Pengujian Reliabilitas......................................................................... 30
Tabel 8 Nilai Cronbach's Alpha pada Pengujian Reliabilitas....................................................... 30

4
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1 Kerangka Konseptual..................................................................................................... 7
Gambar 2 Memulai SPSS ............................................................................................................. 10
Gambar 3 Tampilan Awal SPSS................................................................................................... 10
Gambar 4 Variable View .............................................................................................................. 14
Gambar 5 Input Nama Variabel.................................................................................................... 15
Gambar 6 Mengisi Value dan Label ............................................................................................. 16
Gambar 7 Isian Seluruh Variabel.................................................................................................. 16
Gambar 8 Tabulasi Data pada SPSS............................................................................................. 18
Gambar 9 Perintah Compute......................................................................................................... 19
Gambar 10 Perintah Compute untuk Variabel meanMS .............................................................. 20
Gambar 11 Perintah Compute untuk Variabel meanTP ............................................................... 20
Gambar 12 Langkah Awal dari Frekuensi.................................................................................... 21
Gambar 13 Kotak Dialog Frequencies.......................................................................................... 22
Gambar 14 Kotak Dialog Charts pada Frequencies...................................................................... 22
Gambar 15 Kotak Dialog Frequencies setelah diisi...................................................................... 23
Gambar 16 Bar Chart pada Data Jenis Kelamin ........................................................................... 24
Gambar 17 Langkah Awal dari Pengujian Validitas .................................................................... 26
Gambar 18 Kotak Dialog Korelasi ............................................................................................... 26
Gambar 19 Kotak Dialog Bivariate Correlations setelah diisi...................................................... 27
Gambar 20 Langkah Awal dari Pengujian Reliabilitas................................................................. 29
Gambar 21 Kotak Dialog Pengujian Reliabiitas........................................................................... 29
Gambar 22 Kotak Dialog Pengujian Reliabiitas setelah diisi....................................................... 30
Gambar 23 Langkah Awal dari Regresi........................................................................................ 32
Gambar 24 Kotak Dialog Regresi Linear ..................................................................................... 32

5
BAB 1: PENDAHULUAN
1.1. Statistik
Statistika merupakan bagian dari matematika yang secara khusus membicarakan cara-cara
pengumpulan data, pengolahan serta penganalisisannya, penarikan kesimpulan serta pembuatan
keputusan yang cukup beralasan berdasarkan fakta yang ada.
Statistik dapat dibedakan menjadi dua yaitu statistik parametrik dan statistik nonparametric.
Statistik parametrik digunakan jika telah mengetahui model matematis dari distribusi populasi
suatu data yang akan dianalisis. Jika tidak mengetahui suatu model distribusi populasi dari suatu
data dan jumlah data relatif kecil atau asumsi kenormalan tidak selalu dapat dijamin penuh, maka
harus menggunakan statistik non parametrik.
Ada beberapa konsep dan pengertian-pengertian yang perlu dipahami pada suatu penilitian
dengan statistik, antara lain:
1. Variabel: adalah karakteristik dari obyek penelitian yang memiliki nilai bervariasi.
2. Variabel Bebas/Independent Variable: dalam hubungan antar dua atau lebih variabel,
variabel bebas merupakan variabel yang dapat mempengaruhi variabel lainnya. Misalnya;
variabel X → variabel Y, yang menggambarkan variabel X mempengaruhi variabel Y, maka
X disebut variabel bebas.
3. Variabel Tak Bebas/Dependent Variable: dalam hubungan antar dua atau lebih variabel,
variabel tak bebas merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel lainnya. Misalnya;
variabel X → variabel Y, yang menggambarkan variabel Y dipengaruhi oleh variabel X,
maka Y disebut variabel tak bebas.
4. Data: adalah fakta, baik berbentuk kualitatif maupun kuantitatif. Data kualitatif diperoleh
melalui pengamatan, sedangkan data kuantitatif diperoleh melalui pengukuran.
5. Pengukuran: adalah suatu proses kuantifikasi atau mencantumkan bilangan kepada variabel
tertentu.

6
6. Skala Pengukuran: adalah bilangan yang dicantumkan kepada variabel berdasarkan aturan-
aturan yang telah ditentukan dan disepakati. Terdapat 4 macam skala pengukuran yaitu:
a. Nominal yaitu dipakai untuk membedakan.
b. Ordinal mengisyaratkan adanya peringkat.
c. Interval menunjukkan adanya jarak yang tetap tetapi tidak memiliki titik nol mutlak.
d. Rasio memiliki titik nol mutlak. Pemahaman terhadap skala pengukuran sangat penting
7. Unit Penelitian: adalah satuan atau unit yang diteliti baik berupa individu maupun
kelompok yang dapat memberikan informasi tentang aspek-aspek yang dipelajari atau
diteliti.
8. Populasi: merupakan himpunan yang lengkap dan sempurna dari semua unit penelitian,
artinya harus ada pernyataan sedemikian rupa dalam mendefinisikannya populasi agar tidak
menimbulkan salah pengertian.
9. Sampel: adalah himpunan unit penelitian yang memberikan informasi atau data yang
diperlukan dalam penelitian. Jadi, sampel merupakan himpunan bagian dari populasi.
10. Sampling: adalah suatu proses memilih n buah obyek dari sebuah populasi berukuran N.
1.2. Pengenalan SPSS
SPSS (Statistical Product and Service Solutions) adalah sebuah program aplikasi yang biasa
digunakan untuk pengolahan dan menganilisis dara yang memiliki kemampuan analisis statistik
serta sistem manajemen data dengan lingkungan grafis. Aplikasi ini biasanya digunakan untuk
ilmu sosial saja, namun perkembangan berikutnya digunakan untuk berbagai disiplin ilmu.
SPSS juga digunakan oleh peneliti pasar, kesehatan, perusahaan survei, pemerintah, pendidikan,
organisasi pemasaran, dan sebagainya. Selain analisis statistika, manajemen data (seleksi kasus,
penajaman file, pembuatan data turunan) dan dokumentasi data (kamus metadata ikut
dimasukkan bersama data) juga merupakan fitur-fitur dari software dasar SPSS.

7
BAB 2: CONTOH PENELITIAN
2.1. Judul Penelitian
Modul ini mengambil contoh suatu penelitian yang akan dilakukan pengolahan datanya dengan
judul “Efektifitas Pemanfaatan Media Sosial terhadap Tingkat Pengetahuan Petani dalam
Budidaya Sayuran secara Organik”.
2.2.Penjelasan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk melihat bagaimana pengaruh dari pemanfaatan media sosial seperti
Facebook, Instagram, Whatsapp, dan yang lainnya terhadap pengetahuan petani dalam
melakukan budidaya sayuran secara organik. Dari tujuan penelitian tersebut, maka dapat dilihat
bahwa Pemanfaatan Media Sosial (MS) merupakan variabel bebas (X), yakni variabel yang
dapat mempengaruhi variabel tidak bebas (Y), yaitu Tingkat Pengetahuan Petani (TP). Adapun
kerangka konseptual pada contoh penelitian ini terdapat pada Gambar 1.
2.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan angket (kuesioner) yang disebarkan kepada
petani sayuran dengan jumlah sampel sebanyak 30 orang responden. Angket tersebut terdiri atas
beberapa pertanyaan-pertanyaan yang diajukan kepada setiap responden yang nantinya jawaban
dari mereka akan ditabulasi dan diolah untuk kedepannya.
Pemanfaatan
Media Sosial
Tingkat
Pengetahuan
Petani
Gambar 1 Kerangka Konseptual
X Y

8
Angket yang disebarkan tediri atas 3 bagian. Bagian pertama berisi tentang profil dari petani
sayuran. Pertanyaan yang diajukan adalah jenis kelamin, usia, dan jenis sayuran yang ditanam.
Bagian kedua berisi pertanyaan-pertanyaan yang berkaitan tentang pemanfaatan media sosial
sebanyak 6 pertanyaan. Responden dapat menjawab pertanyaan dengan pilihan jawaban
sebanyak 5 skala, yakni: Tidak Pernah dengan nilai 1, Jarang dengan nilai 2, Terkadang dengan
nilai 3, Sering dengan nilai 4, dan Sangat Sering dengan nilai 5.
Bagian ketiga berisi pertanyaan-pertanyaan tentang tingkat pengetahuan petani dalam budidaya
sayuran secara organik. Adapun pertanyaan yang diajukan sebanyak 5 pertanyaan dengan pilihan
jawaban sebanyak 5 skala, yakni: Sangat Tidak Setuju dengan nilai 1, Tidak Setuju dengan nilai
2, Netral dengan nilai 3, Setuju dengan nilai 4, dan Sangat Setuju dengan nilai 5. Rangkuman
pertanyaan-pertanyaan pada angket yang disebar dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Angket Penelitian
BAGIAN PERTAMA
Variabel
Kode
Item
Pertanyaan Pilihan Jawaban
Profil Petani
P1 Jenis Kelamin Laki-laki Wanita
P2 Usia
P3 Jenis Sayuran yang ditanam Cabai Kangkung Bayam Sawi
BAGIAN KEDUA
Variabel
Kode
Item
Pertanyaan
Pilihan Jawaban
Tidak
Pernah
Jarang Terkadang Sering
Sangat
Sering
Pemanfaatan
Media
Sosial (MS)
MS1
Seberapa sering Anda
menggunakan Facebook sebagai
referensi?
MS2
menggunakan Whatsapp sebagai
referensi?
MS3
menggunakan Instagram sebagai
referensi?
MS4
menggunakan Handphone sebagai
penjadwalan tanam?
MS5
menggunakan Televisi sebagai
referensi pupuk organik?
MS6
menggunakan Televisi sebagai
referensi pengendali hama?

9
BAGIAN KETIGA
Variabel
Kode
Item
Pertanyaan
Pilihan Jawaban
Sangat
Tidak
Setuju
Tidak
Setuju
Netral
Tidak
Setuju
Sangat
Setuju
Tingkat
Pengetahuan
Petani (TP)
TP1
Menurut Anda budidaya organik
selalu melakukan rotasi lahan
dengan tanaman lain.
TP2
selalu menggunakan pupuk organik
seperti pupuk kandang, pupuk
kompos.
TP3
selalu menggunakan bibit lokal.
TP4
Menurut Anda Budidaya organik
selalu menggunakan sumber mata
air yang langsung.
TP5
menggunakan pengendali hama dari
bahan alami.

10
BAB 3: MEMULAI SPSS
Adapun langkah permulaan dalam menjalankan SPSS adalah sebagai berikut.
1. Start – All Programs – SPSS Inc – SPSS
Gambar 2 Memulai SPSS
2. Sehingga akan tampil SPSS Data Editor seperti berikut:
Gambar 3 Tampilan Awal SPSS

11
3. Dari gambar di atas, aplikasi SPSS memiliki menu utama, yaitu:
a. File : berfungsi untuk hal yang berkaitan dengan file seperti membuka file, menyimpan
file, menutup file, dan juga lainnya. Dengan submenu antara lain : New, Open, Save, Save
As, hingga Exit.
b. Edit : berfungsi untuk proses editing seperti penambahan variabel atau cases. Dengan
submenu antara lain : Undo, Redo, Cut, Copy, hingga Option.
c. View : berfungsi untuk melihat tampilan SPSS. Anda bisa merubah tampilan menu sesuai
dengan apa yang anda inginkan. Dengan submenu antara lain : status bar, toolbars, menu
editor sampai variable.
d. Data : berfungsi untuk hal yang berkaitan dengan data seperti menggabungkan data,
validasi data, dll. Dengan submenu atara lain : define variabel properties, copy data
properties, validasi hingga weight cases.
e. Transform : berfungsi untuk perubahan data. Dengan submenu antara lain : compute
variabel, recode into same variabel, rank cases, hingga run pending transformation.
f. Analyze : berfungsi untuk melakukan analisis data yang merupakan menu dimana anda
melakukan analisis statistik mulai dari analisis deskriptif seperti menampilkan tabel atau
grafik, sampai analisis yang lebih komplek. Dengan submenu antara lain: Descriptive
analysis, tables, compare mean, hingga ROC curve.
g. Graphs : berfungsi sebagai pembuat grafik. Di menu unu anda bisa membuat bermacam-
macam tampilan grafik seperti grafik batang, grafik garis, dll.
h. Utilities : berfungsi sebagai tempat informasi variabel, data, maupun menjalankan script.
i. Add-ons :berfungsi sebagai tempat aplikasi tambahan yang kompatibel dengan SPSS
seperti Amos, text analysis, dll.
j. Windows : berfungsi untuk melakukan perpindahan file data yang aktif antara satu file
dengan file lainnya.
k. Help : berfungsi untuk membantu pengguna mempelajari SPSS lewat tutorial yang menarik
dan step-by-step.

12
4. Di samping itu, terdapat juga menu lainnya yang berada pada bagian bawah (tab sheet),
yakni:
a. Data View : merupakan hasil dari pemberian nama atau pemberian variable pada variable
view.
b. Variable View : merupakan salah satu cara untuk memasukkan nama variable yang
selanjutnya akan diolah dalamprogram statistic SPSS.

13
BAB 4: MEMASUKKAN DATA
Tabel 2 Tabulasi Data
No
Jenis
Kelamin
Usia
Jenis
Tanaman
Pemanfaatan Media Sosial Tingkat Pengetahuan Petani
MS1 MS2 MS3 MS4 MS5 MS6 TP1 TP2 TP3 TP4 TP5
1 1 43 1 4 4 4 4 4 5 4 4 4 5 4
2 2 30 2 3 2 2 3 3 3 3 4 4 4 3
3 1 44 2 4 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3
4 1 38 2 4 4 3 3 2 5 5 4 4 4 4
5 1 42 3 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4
6 2 38 1 3 3 3 3 4 4 3 4 4 3 3
7 1 37 1 4 4 4 3 3 4 3 4 4 4 3
8 2 35 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
9 1 37 3 1 2 2 2 3 3 3 3 2 3 3
10 1 49 3 5 2 3 4 3 3 3 4 3 4 4
11 1 34 2 4 4 3 4 3 4 4 5 3 4 4
12 2 45 4 5 4 4 4 3 5 5 5 5 4 5
13 1 33 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
14 1 44 2 5 4 4 4 3 4 4 4 4 3 3
15 2 40 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
16 2 30 4 4 4 5 3 3 4 5 5 4 4 4
17 2 34 1 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 5
18 1 38 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
19 2 48 1 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
20 1 43 1 5 4 4 4 4 3 5 4 5 5 4
21 1 37 2 5 5 4 5 4 5 5 4 5 4 4
22 2 45 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3
23 1 48 1 4 3 3 3 3 4 4 4 3 3 4
24 1 50 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
25 1 46 3 4 3 3 5 4 4 4 5 4 5 4
26 1 38 1 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 5
27 2 44 3 4 4 2 4 2 4 4 4 4 2 3
28 1 32 4 4 4 1 3 3 3 4 4 4 2 2
29 2 36 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
30 1 46 4 4 4 5 4 3 4 3 2 4 3 2

14
4.1. Memasukkan Data
Setelah window data editor terbuka, kita dapat membuat file baru menggunakan Variabel View.
Dalam Variable View, terdapat beberapa kolom untuk mensetting data editor, yaitu Name, Type,
Width, Decimal, Label, Value, Missing, Colums, Align dan Measure. Adapun tampilan daripada
Variable View adalah sebagai berikut:
Gambar 4 Variable View
1. Ketik nama variabel sesuai dengan yang kita inginkan. Adapun ketentuan dalam memberikan
nama variable adalah sebagai berikut:
Nama variabel harus diawali dengan huruf dan tidak boleh diakhiri dengan tanda titik.
Panjang nama variabel maksimum sebanyak 8 karakter.
Tidak boleh ada blank (spasi) dan karakter special seperti !,?,’, dan *.
Harus unik, yaitu tidak boleh ada nama variabel yang sama.
2. Sebagai contoh kita akan mengisikan nama variabel “jenis_kelamin” seperti gambar berikut.

15
Gambar 5 Input Nama Variabel
3. Pada gambar di atas, juga terdapat kolom-kolom lainnya akan terisi secara otomatis. Namun,
kita boleh mengganti atau menukar sesuai keinginan kita.
a. Pada kolom Type, terdapat pilihan yang yang ditawarkan untuk tiap variabel, seperti:
Numeric, Comma, Dot, Scientific Notation, Date, Dollar, Custom Currency, dan String.
Biasanya untuk keperluan analisis data yang biasa dipakai adalah: tipe Numeric, Custom
Currency, Dollar, Date dan String.
b. Numeric : digunakan untuk memasukkan data dalam bentuk angka.
c. Custom Currency : digunakan untuk memasukkan data dalam bentuk format mata uang.
d. Date : digunakan untuk memasukkan data dalam bentuk format waktu.
e. Dollar : digunakan untuk memasukkan data dalam bentuk angka yang ditandai ($) dengan
tanda koma sebagai pemisah tanda ribuan.
f. String: digunakan untuk memasukkan data dalam bentuk karakter/huruf (misalnya: nama
responden, alamat, lokasi penelitian, jenis pekerjaan dan sebagainya). Data dalam bentuk
ini tidak bisa diolah secara statistik. Apabila data jenis ini ingin diolah secara statistik,
maka harus terlebih dahulu dikode dengan angka dan dimasukkan sebagai data type
Numeric.
g. Width dan Decimal : secara otomatis akan berisi sesuai dengan pada saat diisi tipe
variabel.
h. Label : ketikkan nama sesuai dengan identitas dari nama variabel. Agar kita mengetahui
kepanjangan dari singkatan tersebut maka sebaiknya pada kolom Label diisi keterangan
lengkap dari nama variabel tersebut.
i. Values : digunakan untuk mendefenisikan variabel dengan data berbentuk kategori.
j. Sebagai contoh kita akan mengisikan value nya seperti berikut. Pada kolom Value ketik
“1”, kemudian kolom Label kita isikan “Laki-laki”, kemudian klik Add. Setelah itu untuk
membuat value lainnya, kita akan membuat nya dengan mengetik “2” pada kolom Value,
dan “Perempuan” pada kolom Label. Kemudian klik OK.

16
k. Begitu pula pada variabel “jenis_tanaman”. Isikan value nya dengan isian “1” dengan
Label “Cabai”, “2” dengan Label “Kangkung”, “3” dengan Label “Bayam”, dan “4”
dengan Label “Sawi”,
Gambar 6 Mengisi Value dan Label
l. Missing, Columns dan Allign : secara otomatis akan berisi sesuai dengan pada saat diisi
tipe variabel.
m. Measure : Menu ini mendefinisikan jenis data apa yang kita punyai. Pilihan yang ada
adalah scale, nominal dan ordinal.
4. Masukkan nama-nama variabel lainnya sesuai dengan yang ada pada Tabulasi Data seperti
berikut.
Gambar 7 Isian Seluruh Variabel

17
5. Sehingga kita memiliki sebanyak 14 variabel yang akan di isi nilainya. Kemudian, klik Data
View. Isikan seluruh data yang ada pada Tabulasi Data kedalam isian setiap variabel nya
hingga mencapai sejumlah 30 data seperti pada Gambar 8.

18
Gambar 8 Tabulasi Data pada SPSS

19
BAB 5: PERINTAH COMPUTE
5.1. Definisi
Perintah Compute digunakan apabila kita ingin mendapatkan variabel baru transformasi dengan
menggunakan fungsi aritmatika, statistik, maupun distribusi. Kita akan melakukan perintah
Compute untuk melihat nilai rata-rata (mean) pada data yang telah diisi.
5.2. Langkah-Langkah Perintah Compute
1. Pertama kita pilih menu Transform – Compute Variable, maka akan muncul kotak dialog
sebagai berikut.
Gambar 9 Perintah Compute
2. Dalam kotak dialog, terdapat kotak isian yaitu:
a. Target Variable : merupakan kotak pengisian variabel baru dari hasil transformasi yang
akan kita lakukan. Sebagai contoh kita akan memberikan nama variabel yang baru yaitu
“meanMS” untuk nilai mean pada variabel MS.
b. Kemudian pada tombol Type & Label, kita dapat mengisi jenis label pada variabel baru
dan memilih transformasi bertipe numerik atau string.
c. Numeric Expression : merupakan kotak pengisian variabel yang akan di transformasi.
3. Lita akan memasukkan variabel yang akan di transformasi ke dalam Numeric Expression,
yaitu mean(MS1,MS2,MS3,MS4,MS5,MS6) lalu klik OK. Setelah itu, kita akan melakukan
hal yang sama untuk menghitung mean pada variabel TP dengan nama “meanTP”. Lakukan
hal yang sama yakni lalu klik OK. Contoh pengisiannya dapat dilihat pada Gambar 10 dan
Gambar 11.

20
Gambar 10 Perintah Compute untuk Variabel meanMS
Gambar 11 Perintah Compute untuk Variabel meanTP

21
BAB 6: STATISITIK DESKRIPTIF
6.1. Definisi
Statistik deskriptif berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek
yang diteliti melalui data sampel atau populasi sebagaimana adanya. Statistika deskriptif
merupakan bidang ilmu pengetahuan statistik yang mempelajari tata cara penyusunan dan
penyajian suatu data yang dikumpulkan dalam satu penelitian. Analisis deskriptif merupakan
analisis yang paling mendasar untuk menggambarkan keadaan data secara umum. Salah satu sub
menu pada analisis ini adalah frekuensi.
6.2. Frekuensi
Analisis frekuensi merupakan analisis yang mencakup gambaran frekuensi data secara umum
seperti mean, median, modus, standard deviasi, varian, minimum, maksimum dan sebagainya.
Selain itu, frekuensi juga memiliki kegunaan untuk menyediakan informasi deskripsi data yang
menggambarkan karakteristik demografis dari sampel yang diambil.
Kita akan melihat informasi demografis dari responden. Adapun responden yang kita pilih
berdasarkan jenis kelamin dan jenis tanaman. Sebagai contoh kita akan melihat bagaimana
gambaran frekuensi dari jenis kelamin. Langkah-langkah yang akan dipakai adalah sebagai
berikut.
1. Pilih menu Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies seperti pada Gambar 12.
Gambar 12 Langkah Awal dari Frekuensi

22
2. Setelah itu, maka akan muncul kotak dialog seperti pada Gambar 13.
Gambar 13 Kotak Dialog Frequencies
3. Kemudian isikan kotak Variabel(s) yaitu “jenis_kelamin”. Setelah itu klik tombol Chart maka
akan muncul kotak dialog sebagai berikut.
Gambar 14 Kotak Dialog Charts pada Frequencies
4. Pada gambar di atas, kita dapat memilih tipe grafik yang akan kita pakai untuk melihat jumlah
frekuensi dari tiap kategori dari jenis kelamin. Untuk hal ini, kita akan memilih Bar Charts
pada bagian Chart Type dan Percentages pada bagian Chart Values untuk melihat persentase
jumlah responden. Kemudian pilih Continue.

23
Gambar 15 Kotak Dialog Frequencies setelah diisi
5. Setelah itu, centang pilihan Display frequency table dan tekan OK. Maka akan muncul output
sebagai berikut.
Tabel 3 Jumlah Data
Statistics
jenis_kelamin
N
Valid 30
Missing 0
Tabel 4 Frekuensi dari Data Jenis Kelamin
jenis_kelamin
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
Laki-Laki 19 63.3 63.3 63.3
Wanita 11 36.7 36.7 100.0
Total 30 100.0 100.0

24
Gambar 16 Bar Chart pada Data Jenis Kelamin
6. Dari Tabel 4, dapat kita lihat bahwa dari 30 responden, ada 19 orang petani berjenis kelamin
Laki-laki dan 11 orang petani berjenis kelamin Wanita. Selain itu, dapat kita lihat pula grafik
persentase dari jenis pekerjaan responden. Dari Gambar 16 di atas, jumlah responden berjenis
kelamin Laki-laki sebanyak 63.3% dari keseluruhan responden dan jumlah responden berjenis
kelamin Wanita sebanyak 36.7%.
7. Kita dapat melakukan hal yang sama pada variabel “jenis_tanaman” dengan melakukan
langkah 1 sampai dengan 6.

25
BAB 7: VALIDITAS DAN RELIABILITAS
7.1. Validitas
Data yang digunakan dalam penelitian harus memiliki validitas yang tinggi, yang berarti data
menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dan tidak berbeda jauh antara situasi nyata dengan apa
yang telah diperoleh. Terdapat satu cara yang umum di gunakan dalam mengukur validitas dari
suatu alat ukur yakni koefisien korelasi. Sebuah koefisien korelasi adalah ukuran statistik untuk
mengukur sejauh mana perubahan dalam satu variabel berhubungan secara sistematis untuk
variabel lainnya.
Koefisien korelasi memiliki nilai antara nilai -1 sampai dengan 1. Semakin mendekati 1 maka
korelasi semakin kuat sedangkan semakin mendekati nol maka korelasi antara dua variabel
semakin rendah. Sedangkan tanda koefisien korelasi menunjukkan arah hubungan. tanda negatif
(-) menunjukkan hubungan yang berkebalikan. Tanda (+) menunjukkan hubungan yang searah.
Berkebalikan artinya semakin meningkat nilai suatu variabel maka variabel lainnya semakin
menurun. Searah artinya semakin meningkat nilai suatu variabel maka variabel lainnya ikut
meningkat. Terdapat pula aturan dalam menilai kualitas dari suatu korelasi, yaitu:
Tabel 5 Aturan Kualitas Korelasi
Nilai Kualitas
0 Tidak berkorelasi
0,01 – 0,20 Sangat rendah
0,21 – 0,40 Rendah
0,41 – 0,60 Agak rendah
0,61 – 0,80 Cukup
0,81 – 0,99 Tinggi
1 Sangat tinggi
Sebagai contoh, kita akan menguji validitas pada item petanyaan yang berkaitan dengan variabel
Pemnfaatan Media Sosial. Adapun langkah-langkah nya pada aplikasi SPSS adalah sebagai
berikut.
1. Pilih menu Analyze – Correlate – Bivariate seperti pada Gambar 17.

26
Gambar 17 Langkah Awal dari Pengujian Validitas
2. Setelah itu, maka akan muncul kotak dialog seperti pada Gambar 18.
Gambar 18 Kotak Dialog Korelasi
3. Selanjutnya kita isikan kotak Variabels dengan tiap-tiap item yang berkaitan dengan variabel
Pemanfaatan Media Sosial, yaitu MS1, MS2, MS3, MS4, MS5, dan MS6. Kemudian, item
“mean_MS” yaitu variabel yang telah kita proses dari perintah Compute sebelumnya kita
masukkan juga ke dalam kotak Variabels.

27
4. Kemudian centang pilihan Pearson pada bagian Correlation Coefficients. Lalu, pada bagian
Test of Signficance, pilih Two-tailed.
Gambar 19 Kotak Dialog Bivariate Correlations setelah diisi
5. Setelah semua terisi seperti pada Gambar 19, kemudian kita klik OK. Maka pada window
output akan muncul yakni yang berisi hasil dari pengujian kita seperti pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil Pengujian Validitas

28
6. Perhatikan kolom “mean_MS” dari Tabel 6 di atas. Pada kolom tersebut kita akan melihat
bagaimana nilai koefisien korelasi antara nilai setiap item dan nilai rata-rata item pada
variabel Pemanfaatan Media Sosial. Nilai-nilai tersebut bernilai positif (+) yakni
menunjukkan hubungan yang searah. Kemudian, nilai-nilai tersebut mendekati ke angka 1,
sehingga dapat diartikan memiliki korelasi yang kuat. Selain itu, nilai dari korelasi dari setiap
item ada diantara 0.6 sampai dengan 0.8. Maka dapat disimpulkan bahwa alat ukur pada
variabel Pemanfaatan Media Sosial pada contoh penelitian ini valid dan cukup kuat. Kita juga
dapat mengukur nilai validitas dari alat ukur variabel lainnya dengan cara yang sama.
7.2. Reliabilitas
Realibilitas mengindikasi stabilitas dan konsistensi dari suatu alat ukur atau instrumen terhadap
konsep dan membantu untuk menilai kebaikan suatu alat ukur tersebut. Ada beberapa cara untuk
menentukan tingkat realibilitas alat ukur, yaitu: Uji-Retest, Parallel-Form, Form equivalence
Coefficients, dan Internal Consistency (Konsistensi internal).
Konsistensi internal merupakan indikasi dari homogenitas (kesetaraan) suatu item dalam suatu
konstruksi alat ukur. Dengan kata lain, item harus mampu secara mandiri mengukur konsep yang
sama sehingga responden mengartikan arti keseluruhan yang sama juga untuk masing-masing
item pada suatu kuesioner. Tes yang paling populer dari konsistensi internal adalah Cronbach
Alpha (α). Reliabilitas Cronbach Alpha diklasifikasikan berdasarkan indeks klasifikasinya yaitu:
jika nilai α lebih dari 0.9, maka di kategorikan sangat baik atau hampir sempurna, kemudian
apabila nilai α diantara 0.8 dan 0.9, maka di kategorikan baik. Kemudian, jika nilai α diantara 0.7
dan 0.8, maka di kategorikan cukup baik, dan jika nilai α diantara 0.6 dan 0.7, dapat dikatakan
moderat atau sedang. Namun, apabila nilai α kurang dari 0.6, hal ini mengindikasikan bahwa alat
ukur yang digunakan memiliki tingkat realibilitas yang rendah atau buruk.
Sebagai contoh, kita akan menguji validitas pada item petanyaan yang berkaitan dengan variabel
Pemnfaatan Media Sosial. Adapun langkah-langkah nya pada aplikasi SPSS adalah sebagai
berikut.
1. Pilih menu Analyze – Scale – Realibility seperti pada Gambar 20.

29
Gambar 20 Langkah Awal dari Pengujian Reliabilitas
2. Kemudian akan muncul kotak dialog seperti Gambar 21.
Gambar 21 Kotak Dialog Pengujian Reliabiitas
3. Selanjutnya kita isikan kotak Items dengan tiap-tiap item yang berkaitan dengan variabel
Pemanfaatan Media Sosial, yaitu MS1, MS2, MS3, MS4, MS5, dan MS6 seperti pada
Gambar 22.

30
Gambar 22 Kotak Dialog Pengujian Reliabiitas setelah diisi
4. Setelah semua item diisi, lalu klik OK. Maka akan muncul window baru yang berisi hasil dari
pengujian kita seperti berikut.
Tabel 7 Jumlah Data pada Pengujian Reliabilitas
Case Processing Summary
N %
Cases
Valid 30 100.0
Excluded
a
0 .0
Total 30 100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the
procedure.
Tabel 8 Nilai Cronbach's Alpha pada Pengujian Reliabilitas
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.830 6
5. Berdasarkan Tabel 8 di atas nilai dari Cronbach Alpha (α) pada variabel Pemanfaatan Media
Sosial dalah 0.830. Maka pada alat ukur variabel ini memiliki tingkat realibilitas yang baik
yaitu di antara 0.8 dengan 0.9. Kita juga dapat mengukur nilai realibilitas variabel lainnya
dengan cara yang sama.

31
BAB 8: REGRESI LINEAR SEDERHANA
8.1. Pendahuluan
Regresi sederhana didasarkan pada hubungan fungsional ataupun kausal antara satu variabel
bebas dengan satu variabel tidak bebas. Persamaan umum regresi linier sederhana adalah
Dimana :
Y = subyek dalam variabel tidak bebas yang diprediksikan
= harga Y bila X = 0 (harga konstan)
= angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan
variabel tidak bebas yang didasarkan pada variabel bebas. Bila b (+) maka naik, dan bila (-)
maka terjadi penurunan.
= subyek pada variabel bebas yang mempunyai nilai tertentu.
= faktor lain yang menentukan keragaman Y selain X yang dalam penelitian tidak
teridentifikasi, sehingga disebut sebagai sisaan atau residu (residual).
8.2. Langkah-Langkah Regresi
Untuk lebih jelasnya bagaimana penggunaan regresi linear sederhana dalam aplikasi SPSS, kita
akan melakukan pengujian dari contoh penelitiannya, yakni kita akan melihat apakah
pemanfaatan media sosial dapat berpengaruh pada pengetahuan petani dalam melakukan
budidaya sayuran secara organik. Langkah-langkah yang akan dilalui untuk melakukan
pengujian ini yaitu:
1. Pilih menu Analyze – Regression – Linear seperti berikut.

32
Gambar 23 Langkah Awal dari Regresi
2. Maka akan muncul kotak dialog sebagai berikut.
Gambar 24 Kotak Dialog Regresi Linear

33
3. Masukkan variabel “mean_TP” ke dalam kotak Dependent, dan masukkan variabel
“mean_MS” ke dalam kotak Independent(s) seperti pada Gambar 24. Kemudian OK.
4. Setelah itu kita akan mendapat outputnya sebagai berikut.
5. Kita dapat memperoleh informasi tentang besarnya pengaruh dari seluruh variabel bebas
terhadap variabel tidak bebas yang disimbolkan dengan R (korelasi). Selain itu, R2
menunjukkan persentase variasi dalam variabel dependen dijelaskan oleh kombinasi dari
semua variabel independen. Seperti yang terlihat dalam tabel model summary nilai R square
(R2
) adalah 0.674. Hal ini berarti pemanfaatan media sosial memberikan pengaruh sebanyak
67.4% (0.674 x 100%) terhadap pengetahuan petani dalam melakukan budidaya sayuran
secara organik, dengan demikian ada 32.6% keragaman yang tidak ditentukan oleh regresi
yang berarti ditentukan oleh sisaan (e).

34
6. Pada tabel anova nilai sig. tertera sebesar 0.000 maka dengan gampang kita bisa
menyimpulkan bahwa variabel pemanfaatan media sosial berpengaruh terhadap pengetahuan
petani dalam melakukan budidaya sayuran secara organik. Hal ini dengan mengikuti taraf sig.
0.05 sebagai nilai cut off dari nilai signifikansi. Artinya jika nilai probabilitas (signifikansi)
dibawah 0.05 maka variabel bebas berpengaruh terhadap variabel tidak bebas dan begitupun
sebaliknya.
7. Pada tabel coefficients, juga kita temukan nilai signifikansi sebesar 0.000, dengan cara
melihat nilai sig. pada setiap variabel, jika nilai sig. nya lebih kecil dari 0.05, maka
kesimpulannya pemanfaatan media sosial secara signifikan berpengaruh terhadap
pengetahuan petani dalam melakukan budidaya sayuran secara organik.
8. Berikutnya, pada tabel coefficients, pada kolom B nilai constant (b0) adalah 1.237 dan nilai
pemanfaatan media sosial (b1) adalah 0.719, sehingga persamaan regresinya dapat ditulis:
Berarti dapat diperkirakan bahwa jika tidak ada nilai pada pemanfaatan media sosial, maka
nilai pengetahuan petani adalah 1.237. Selain itu, setiap penambahan 1 pada nilai
pemanfaatan media sosial, maka nilai pengetahuan petani bertambah sebesar 0.719.

MODUL.pdf

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to MODUL.pdf

Similar to MODUL.pdf (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

MODUL.pdf