Halo, Sobat TeknoBgt! Dalam dunia statistika, menghitung statistik deskriptif memegang peranan penting dalam menyajikan data secara singkat dan jelas. Dalam artikel ini, kita akan membahas cara menghitung statistik deskriptif dengan menggunakan software SPSS. Sebelum kita masuk ke dalam pembahasan, mari kita simak terlebih dahulu apa itu statistika deskriptif.
Apa itu Statistik Deskriptif?
Statistik Deskriptif adalah teknik penyajian data secara singkat dan jelas, sehingga mudah dipahami dan mudah untuk dianalisis. Statistik Deskriptif juga berfungsi untuk memberikan gambaran umum mengenai data yang diolah.
Statistik Deskriptif terdiri dari beberapa metode, antara lain:
- Pengukuran Pemusatan Data
- Pengukuran Penyebaran Data
- Pengukuran Kemiringan Data
- Pengukuran Keruncingan Data
Selanjutnya, mari kita bahas satu persatu metode tersebut.
1. Pengukuran Pemusatan Data
Pengukuran Pemusatan Data adalah teknik untuk mengetahui nilai tengah dari data yang diolah. Terdapat tiga pengukuran pemusatan data, yaitu:
- Mean atau Rata-rata
- Median
- Modus
1.1 Mean atau Rata-rata
Mean adalah nilai rata-rata dari sekumpulan data yang diolah. Mean dihitung dengan cara menjumlahkan semua data yang ada, kemudian dibagi dengan jumlah data.
Contoh:
Data | Nilai |
---|---|
Data 1 | 10 |
Data 2 | 20 |
Data 3 | 30 |
Mean = (10 + 20 + 30) / 3 = 20
1.2 Median
Median adalah nilai tengah dari sekumpulan data yang diolah. Median dihitung dengan cara menyusun data dari yang terkecil hingga yang terbesar atau sebaliknya, kemudian mencari nilai tengahnya.
Contoh:
Data | Nilai |
---|---|
Data 1 | 10 |
Data 2 | 20 |
Data 3 | 30 |
Data 4 | 40 |
Data 5 | 50 |
Median = (20 + 30) / 2 = 25
1.3 Modus
Modus adalah nilai yang paling sering muncul dari sekumpulan data yang diolah. Jika terdapat dua nilai yang sama-sama paling sering muncul, maka data tersebut memiliki dua modus.
Contoh:
Data | Nilai |
---|---|
Data 1 | 10 |
Data 2 | 20 |
Data 3 | 20 |
Data 4 | 30 |
Data 5 | 30 |
Modus = 20 dan 30
2. Pengukuran Penyebaran Data
Pengukuran Penyebaran Data adalah teknik untuk mengetahui seberapa jauh data tersebar di sekitar nilai tengah. Terdapat beberapa pengukuran penyebaran data, yaitu:
- Variansi
- Standar Deviasi
- Range
2.1 Variansi
Variansi adalah ukuran yang menunjukkan seberapa jauh data tersebar di sekitar nilai tengah. Semakin besar variansi, semakin besar pula penyebaran data.
Contoh:
Data | Nilai |
---|---|
Data 1 | 10 |
Data 2 | 20 |
Data 3 | 30 |
Mean = 20
Langkah-langkah menghitung variansi:
- Hitung selisih antara setiap data dengan mean
- Kuadratkan selisih tersebut
- Jumlahkan seluruh kuadrat tersebut
- Bagi jumlah kuadrat tersebut dengan jumlah data yang diolah
Selisih antara setiap data dengan mean:
Data | Selisih |
---|---|
Data 1 | 10 – 20 = -10 |
Data 2 | 20 – 20 = 0 |
Data 3 | 30 – 20 = 10 |
Kuadrat dari selisih tersebut:
Data | Selisih | Kuadrat Selisih |
---|---|---|
Data 1 | -10 | 100 |
Data 2 | 0 | 0 |
Data 3 | 10 | 100 |
Jumlahkan seluruh kuadrat tersebut:
100 + 0 + 100 = 200
Bagi jumlah kuadrat tersebut dengan jumlah data yang diolah:
Variansi = 200 / 3 = 66.67
2.2 Standar Deviasi
Standar Deviasi adalah akar kuadrat dari variansi. Standar Deviasi menunjukkan seberapa jauh nilai-nilai data tersebar di sekitar nilai tengah.
Contoh:
Data | Nilai |
---|---|
Data 1 | 10 |
Data 2 | 20 |
Data 3 | 30 |
Mean = 20
Variansi = 66.67
Standar Deviasi = √Variansi = √66.67 = 8.16
2.3 Range
Range adalah selisih antara nilai maksimum dan nilai minimum dari sekumpulan data yang diolah.
Contoh:
Data | Nilai |
---|---|
Data 1 | 10 |
Data 2 | 20 |
Data 3 | 30 |
Range = 30 – 10 = 20
3. Pengukuran Kemiringan Data
Pengukuran Kemiringan Data adalah teknik untuk mengetahui seberapa miring data tersebar di sekitar nilai tengah. Terdapat dua pengukuran kemiringan data, yaitu:
- Kurtosis
- Skewness
3.1 Kurtosis
Kurtosis adalah ukuran yang menunjukkan seberapa tajam puncak data yang diolah. Jika kurtosis bernilai 0, maka distribusi data tersebut berbentuk normal. Jika kurtosis bernilai lebih dari 0, maka distribusi data tersebut memiliki puncak yang lebih tajam (leptokurtik). Jika kurtosis bernilai kurang dari 0, maka distribusi data tersebut memiliki puncak yang lebih landai (platikurtik).
3.2 Skewness
Skewness adalah ukuran yang menunjukkan seberapa miring distribusi data yang diolah. Jika skewness bernilai 0, maka distribusi data tersebut simetris. Jika skewness bernilai lebih dari 0, maka distribusi data tersebut memiliki ekor yang lebih panjang ke kanan (positive skew). Jika skewness bernilai kurang dari 0, maka distribusi data tersebut memiliki ekor yang lebih panjang ke kiri (negative skew).
Cara Menghitung Statistik Deskriptif dengan SPSS
Setelah kita mengetahui pengertian dan metode-metode dalam statistik deskriptif, kini kita akan membahas cara menghitung statistik deskriptif dengan menggunakan software SPSS.
Langkah-langkah menghitung statistik deskriptif dengan SPSS:
- Buka software SPSS
- Import data yang akan diolah
- Klik menu “Analyze” dan pilih “Descriptive Statistics”
- Pada “Descriptive Statistics”, pilih kolom data yang akan dihitung statistik deskriptifnya dan pilih metode-metode mana yang ingin dihitung
- Klik “OK”
- Hasil perhitungan statistik deskriptif akan muncul di bagian “Output”
Contoh:
Kita memiliki data tinggi badan siswa di sebuah sekolah. Data tersebut akan dihitung statistik deskriptifnya dengan menggunakan software SPSS. Berikut langkah-langkahnya:
- Buka software SPSS
- Import data tinggi badan siswa
- Klik menu “Analyze” dan pilih “Descriptive Statistics”
- Pada “Descriptive Statistics”, pilih kolom data tinggi badan siswa dan pilih metode-metode yang ingin dihitung (mean, median, modus, range, varian, dan standar deviasi)
- Klik “OK”
- Hasil perhitungan statistik deskriptif akan muncul di bagian “Output”
FAQ
Apa itu statistik deskriptif?
Statistik Deskriptif adalah teknik penyajian data secara singkat dan jelas, sehingga mudah dipahami dan mudah untuk dianalisis.
Metode apa saja yang terdapat dalam statistik deskriptif?
Statistik Deskriptif terdiri dari beberapa metode, antara lain:
- Pengukuran Pemusatan Data
- Pengukuran Penyebaran Data
- Pengukuran Kemiringan Data
- Pengukuran Keruncingan Data
Bagaimana cara menghitung statistik deskriptif dengan SPSS?
- Buka software SPSS
- Import data yang akan diolah
- Klik menu “Analyze” dan pilih “Descriptive Statistics”
- Pada “Descriptive Statistics”, pilih kolom data yang akan dihitung statistik deskriptifnya dan pilih metode-metode mana yang ingin dihitung
- Klik “OK”
- Hasil perhitungan statistik deskriptif akan muncul di bagian “Output”
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kita telah membahas pengertian dan metode-metode dalam statistik deskriptif, yaitu pengukuran pemusatan data, pengukuran penyebaran data, pengukuran kemiringan data, dan pengukuran keruncingan data. Selain itu, kita juga telah membahas cara menghitung statistik deskriptif dengan menggunakan software SPSS. Semoga artikel ini bermanfaat bagi Sobat TeknoBgt yang ingin belajar mengenai statistik deskriptif.
Semoga bermanfaat dan sampai jumpa di artikel menarik lainnya!