1. SPSS (Statistical Product and Service Solutions)
PROGRAM APLIKASI KOMPUTER
Disusun Oleh :
Kelompok : 4
Anggota : Indah Sari (06081181520085)
Muthmainnah (06081181520082)
Upika Rizkie (06081181520010)
Wiwin Mitayani (06081181520003)
Rizky Diah P (06081181520006)
Program Studi Pendidikan Matematika
Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan
Universitas Sriwijaya
2016
2. ii
DAFTAR ISI
Halaman Depan .....................................................................................................i
DAFTAR ISI............................................................................................................ii
A. Pengertian SPSS................................................................................................1
B. Menu-Menu SPSS.............................................................................................2
C. Cara Memasukan Data ke SPSS ........................................................................9
D. Menganalisis Data menjadi Statistik Deskriptif ............................................... 15
E. Menganalisis data dengan Uji Normalitas........................................................ 21
F. Mengolah File Data......................................................................................... 25
REFERENSI .......................................................................................................... 31
3. 1
BAB IV
SPSS (Statistical Product and Service Solutions)
A. Pengertian SPSS
Aplikasi SPSS merupakan salah satu program aplikasi yang mempunyai
kemampuan analisa data statistik yang cukup baik dilengkapi dengan sistem
manajemen data grafis, menu-menu deskriptif serta tampilan yang sangat
sederhana sehingga dapat dengan mudah untuk dipahami dalam
pengoperasiannya (Xeon : 2012). Kini aplikasi SPSS sudah banyak digunakan
pada berbagai riset pemasarans, riset-riset sains dan lain sebagiannya. SPSS
muncul pertama kali dengan versi PC untuk komputer desktop dan nama
aplikasinya SPSS/PC+ (versi DOS). Dan ada juga SPSS versi windows yang
dipakai hingga sekarang. Mulanya SPSS diciptakan untuk pengolahan data
statistik ilmu sosial. Dan kepanjangan SPSS itu sendiri awalnya adalah
Statistikal Package for the Social Sciens. Kini kemampuan SPSS diperluas untuk
melayani berbagai macam pengguna, Misalnya untuk riset ilmu sains dan
lainnya. Jadi, kepanjangan SPSS yang dikenal sekarang adalah Statistical
Product and Service Solutions.
Data Editor SPSS dapat membaca seluruh macam data secara langsung.
Kemudian dari data mentahnya sedemikian hingga dapat menjadi Data Editor
SPSS berbentuk baris atau cases dan kolom atau variabel. Baris berisi
keterangan untuk satu unit data analisis, sedangkan kolom adalah keterangan
dari kasus data analisis. Hasil dari analisis yang dilakukan akan muncul dalam
bentuk Output Navigator.
4. 2
B. Menu-Menu SPSS
Pada toolbar aplikasi SPSS terdapat beberapa menu yang dapat digunakan untuk
memudahkan dalam mengolah data. Pada bagian ini akan dibahas tentang fungsi
dari beberapa menu tersebut yakni sebagai berikut :
1. Menu File
Pada menu file terdapat beberapa submenu yang digunakan untuk operasi
data yang telah dibuat. Submenu pada menu file ialah sebagai berikut :
a. New, digunakan untuk membuka lembar kerja baru. Pada submenu ini
terdapat 4 macam data yang digunakan SPSS yaitu :
v Data merupakan file SPSS yang berupa data.
v Syntax merupakan file yang berisi file syntax SPSS.
v Output merupakan file hasil running out SPSS.
v Script merupakan file yang berisi running out SPSS.
b. Open, digunakan untuk membuka dokumen yang sudah ada. Pada
submenu ini ada 4 macam ekstensi data yang bisa dibuka yaitu :
v Data untuk membuka data masukkan yang ada di lembar kerja
dalam ekstensi *.sav
v Syntax untuk membuka data dalam ekstensi *.sps
v Output untuk membuka data hasil output dalam ekstensi *.spv
v Script untuk membuka data dalam ekstensi wwd;sbs
c. Read Text Data, digunakan untuk membuka dokumen dari file text yang
bereksistensi txt ke dalam lembar kerja SPSS.
d. Save, digunakan untuk menyimpan file yang sudah dibuat.
e. Save As, digunakan untuk menyimpan file baru atau menyimpan ulang
menjadi file yang berbeda dari sebelumnya.
f. Print, digunakan untuk mencetak data input atau hasil output yang
dihasilkan. Pada submenu ini terdapat 2 pilihan cara mencetak yaitu :
vAll visible output untuk mencetak semua lembar kerja
vSelection untuk mencetak lembar kerja yang diinginkan
5. 3
g. Print Preview, digunakan untuk melihat hasil cetakan.
h. Resently Used Data, digunakan untuk melihat daftar file yang telah
dibuka.
i. Recently Used File, digunakan untuk melihat semua daftar file yang telah
dikerjakan.
j. Exit, digunakan untuk meninggalkan lembar kerja SPSS.
2. Menu Edit
Pada menu edit terdapat beberapa submenu yang digunakan untuk
memperbaiki data. Submenu pada menu edit ialah sebagai berikut :
a. Undo, digunakan untuk membatalkan perintah yang telah dilakukan.
b. Redo, digunakan untuk perintah pembatalan perintah redo yang
dilakukan telah dilakukan.
c. Cut, digunakan untuk menghapus objek yang akan dicopy dengan
perintah Paste.
d. Copy, digunakan untuk memperbanyak objek dengan perintah paste
tanpa menghapus objek sebelumnya.
e. Paste, digunakan untuk menampilkan objek dari perintah copy atau cut.
6. 4
f. Paste After, digunakan untuk mengulangi perintah paste yang dilakukan
sebelumnya.
g. Clear, digunakan untuk menghapus objek.
h. Find, digunakan untuk mencari suatu text.
i. Options, digunakan untuk mengatur tampilan secara umum.
3. Menu View
Pada menu view terdapat beberapa submenu yang digunakan untuk
pengaturan tampilan dan mengetahui proses-proses yang sedang terjadi
pada SPSS. Submenu pada menu view sebagai berikut :
a. Status Bar, digunakan untuk mengetahui proses yang sedang terjadi
pada SPSS.
b. Toolbar, digunakan untuk mengatur tampilan toolbar SPSS.
c. Fonts, digunakan untuk mengatur font pada hasil output.
d. Gridlines, digunakan untuk mengatur garis sel pada hasil output.
e. Value Labels, digunakan untuk menampilkan makna pengkodean yang
telah didefinisi pada values.
7. 5
4. Menu Data
Pada menu data terdapat beberapa submenu yang digunakan untuk
pemrosesan data. Submenu pada menu data sebagai berikut :
a. Define Dates, digunakan untuk mengatur waktu.
b. Insert Variable, digunakan untuk menambahkan kolom variabel.
c. Insert case, digunakan untuk menambahkan baris variabel.
d. Go to Case, digunakan untuk memindahkan kursor ke baris variabel
yang diinginkan.
e. Go to Variable, digunakan untuk memindahkan kursor ke kolom
variabel yang diinginkan.
f. Sort Case, digunakan untuk mengurutkan data.
g. Transpose, digunakan untuk operasi transpose pada kolom menjadi
baris.
h. Merge Files, digunakan untuk menggabungkan file pada kolom
variabel.
i. Split File, digunakan untuk memecah file berdasarkan kolom variabel.
j. Select Case, digunakan untuk mengatur variabel berdasarkan syarat
yang diinginkan.
5. Menu Transform
8. 6
Pada menu transform terdapat beberapa submenu yang digunakan untuk
mengatur perubahan data. Submenu pada menu transform sebagai berikut :
a. Compute, digunakan untuk operasi aritmatika dan logika.
b. Count, digunakan untuk melihat jumlah ukuran data pada baris yang
diinginkan.
c. Recode, digunakan untuk mengubah nilai pada kolom variabel yang
diinginkan.
d. Categorize Variable , digunakan untuk mengubah data rasional ke
diskrit.
e. Rank Case, digunakan untuk mengurutkan nilai data variabel.
6. Menu Analyze
Pada menu analyze terdapat submenu yang sangat penting, karena menu
analyze ini dapat digunakan untuk menganalisis dan perhitungan statistik,
Menu analyze ini dapat melakukan beberapa uji statistik seperti uji
Normalitas, uji Homogenitas dan lain sebagainya. Sehingga, akan
didapatkan hasil output yang cukup akurat.
9. 7
7. Menu Graph
Pada menu graph ini digunakan untuk membuat berbagai macam grafik,
seperti grafik bentuk bar, line , histogram dan lain sebagainya dan sebagai
pendukung analisis statistik.
8. Menu Utilities
Pada menu utilities ini digunakan untuk melihat informasi file, informasi
variabel dan lain sebagainya. Dan merupakan menu pendukung untuk
memberi keterangan file yang sedang dikerjakan serta mengatur menu-
menu yang lainnya.
10. 8
9. Menu Ad-Ons
Pada menu ad-ons ini digunakan untuk melakukan perintah untuk
melakukan tambahan aplikasi. Sehingga, dapat memberikan keterangan
tentang SPSS sesuai dengan kebutuhan dan dapat juga diakses ke internet.
Contohnya SPSS data Entry, Text Analysis, dan lain sebagainya.
10. Menu Windows
Pada menu windows ini digunakan untuk melakukan perpindahan
(switch) yakni dari file yang satu ke file lainnya.
11. Menu Help
Pada menu help ini berfungsi untuk menyediakan bantuan informasi serta
keterangan terkait program aplikasi SPSS yang dapat diakses dengan
mudah.
11. 9
C. Cara Memasukan Data ke SPSS
Adapun prosedurnya akan dijelaskan dibawah ini. Namun, sebelum memulai
prosedurnya terlebih dahulu kita buat sebuah contoh data pada Microsoft Word.
Misalkan data yang akan kita buat adalah sebagai berikut:
Nama Jalur Umur Prodi
Indah Sari SNMPTN 18 Matematika
Muthmainnah USM 18 Kimia
Rizky Diah SBMPTN 19 Matematika
Upika Rizkie USM 17 Fisika
Wiwin Mitayani SNMPTN 18 Kimia
Untuk memasukkan data tersebut ke SPSS, maka langkah-langkah yang harus
kita lakukan yakni sebagai berikut:
1. Langkah pertama adalah membuka lembar kerja SPSS dengan cara double
klik ikon SPSS pada dekstop, tunggu beberapa saat hingga muncul tampilan
seperti pada gambar berikut:
12. 10
Dan akan muncul juga gambar seperti berikut.
maka pilih Type in data lalu klik Ok atau juga bisa mengabaikan tampilan
dan menutupnya dengan mengklik tanda silang pada ujung kanan atas pada
gambar. Sebelum masuk langkah ke-dua perhatikan terlebih dahulu tampilan
awal SPSS. Jika dilihat sesaat mirip dengan Microsoft Exel yang terdiri dari
banyak sel. Namun, ada perbedaan yang sangat jelas, perbedaan tersebut
adalah jika kita perhatikan dengan seksama tampilan SPSS hanya terdiri dari
dua sheet saja, yaitu sheet Data View dan Sheet Variabel View sedangkan
telah kita ketahui bahwa pada Ms.Exel terdiri dari beberapa sheet.
2. Langkah kedua adalah klik atau pilih sheet Variabel View dan akan tampil
gambar seperti berikut ini:
Variabel View adalah sheet yang berfungsi untuk mendefinisikan atribut
variabel. Misal, pada data kuesioner yang kita buat diatas terdapat empat
13. 11
variabel, yaitu nama, jalur, umur dan prodi. Ada sepuluh atribut variabel yang
perlu kita definisikan, yaitu:
1) Name, pada kolom variabel ini berfungsi untuk memberikan keterangan
tentang nama variabel dari suatu data dan nama variabel tersebut akan
ditampilkan dibaris teratas pada tampilan Data View. Ada beberapa
ketentuan dalam penamaan Name, yaitu:
v Jumlah karakter nama dapat ditentukan sesuai kebutuhan dan untuk
memisahkan suku kata satu dengan lainnya tidak dapat mengunakan
spasi tetapi tanda garis bawah.
v Karakter nama harus diawal dengan huruf dan tidak dapat diawali
dengan angka. Sedangkan huruf, angka, titik, dan tanda (@ # _ $)
hanya dapat mengikuti setelah huruf pertama. Namun, tanda (! ? ‘ *)
tidak bisa menjadi karakter nama.
v Karakter nama juga tidak dapat diakhiri tanda titik dan garis bawah.
v Nama harus berbeda antara satu dengan yang lainnya
v Nama juga tidak boleh sama. Misalnya : Nilai, nilai dan NILAI
ketiga hal tersebut merupakan hal yang sama.
2) Type, merupakan jenis variabel yang akan dipakai. Ada delapan tipe
variabel yang terdapat dalam Variabel Type. Kedelapan tipe tersebut
seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini:
Akan tetapi, dapat digolongkan menjadi dua, yaitu variabel angka yaitu
Numeric, Comma, Dot, Scientifik notation, Date, Dollar, serta Custom
14. 12
Currency dan variabel bukan angka yaitu String. Namun, yang sering
digunakan untuk melakukan operasi statistik sederhana adalah variabel
Numeric dan variabel String.
3) Width, adalah lebar karakter data maksimal yang akan terekam. Lebar
karakter data ditentukan sesuai kebutuhan. Contoh: variabel Jalur
maksimal 6 digit, variabel Umur maksimal 2 digit serta untuk variabel
Prodi maksimal 10 digit data yang akan terekam.
4) Decimals, merupakan jumlah digit dibelakang koma. Contoh: pada
variabel Umur Mahasiswa maka kita isi kolom Decimals dengan angka
0 untuk tidak menginkan adanya angka desimal. Namun, apabila kita
mencantumkan angka 2 untuk menginkan adanya angka di belakang
koma. Perbedaan variabel Umur Mahasiswa yang menggunaka
Decimals angka 0 dan Decimals angka 2 terlihat pada gambar di bawah
ini:
Decimals angka 0 Decimals angka 2
5) Label, variabel ini berfungsi untuk membuat keterangan serta
memperjelas makna dari variabel nama. Contoh: variabel nama bisa
kita beri keterangan tambahan menjadi Nama Mahasiswa, begitu pula
dengan variabel Jalur menjadi Jalur Masuk, variabel Umur menjadi
Umur Mahasiswa, dan variabel Prodi menjadi Program Studi.
6) Value, merupakan pengkodean sesuai data yang dibutuhkan. Contoh:
jalur masuk diberi kode 1 untuk SNMPTN, kode 2 untuk SBMPTN dan
kode 3 untuk USM. Klik sel dikolom value yang akan di beri
15. 13
pengkodean, maka akan muncul kotak dialog Value Label. Tulis 1 di
dalam Value dan tulis SNMPTN di dalam Value Label kemudian klik
Add maka 1 = SNMPTN akan muncul di dalam kotak. Lakukan cara
yang sama namun tulis 2 untuk SBMPTN dan tulis 3 untuk USM.
Setelah selesai memberikan pengkodean, maka klik OK. Perhatikan
gambar dibawah ini.
7) Missing, variabel ini untuk menampilkan nilai yang hilang (missing
value) pada data (jika ada) atau menetapkan nilai khusus data sebagai
user missing. Contoh: responden menjawab dalam ketentuan yang
berbeda atau mungkin tidak dapat menjawab.
8) Columns, variabel ini mempunyai fungsi yang sama dengan variabel
Width namun ada perbedaannya yaitu jika pada Width menentukan
lebar karakter/huruf maka pada Columns menentukan lebar kolom pada
tampilan Data View. Perhatikan gambar perbedaan lebar kolom berikut:
16. 14
9) Align, merupakan posisi data yang ada di dalam sel. Ada tiga posisi
data yang ditawarkan yaitu left untuk rata kiri, right untuk rata kanan,
dan center untuk rata tengah. Perhatikan gambar berikut ini:
10) Measure, merupakan tipe data yang digunakan. Namun, biasanya
akan otomatis berubah sesuai tipe-nya. Misalnya tipe numeric akan
menjadi Scale. Sedangkan tipe string terbagi menjadi dua jenis yakni
Ordinal dan Nominal. Kedua tipe ini disebut tipe Categorical.
Perbedaannya ialah tipe data nominal tidak menunjukkan tingkatan,
misal data hari: Senin, Selasa, Rabu, Kamis dan seterusnya, sedangkan
tipe data ordinal menunjukkan tingkatan, misal data jenis toko:
minimarket, supermarket dan hypermarket.
3. Setelah melakukan pendefinisian pada ke-sepuluh variabel, maka langkah
yang ke-tiga adalah pilih tap sheet Data View. Data View adalah sheet
yang akan mentampilkan nilai data yang telah kita definisikan pada sheet
Variabel View. Perhatikan gambar dibawah ini:
Setalah muncul gambar diatas, maka input data yang ingin kita masukan.
Caranya ada dua, yaitu bisa dengan menuliskan pada tiap-tiap kolom dan
17. 15
jika data yang akan di input berjumlah ratusan maka kita bisa copy-paste
data tersebut dari Microsoft Word sehingga akan tampil seperti gambar
berikut:
D. Menganalisis Data menjadi Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah statistik yang meliputi mengumpulkan data, menyusun
data, mengolah data, dan menyajiakan data dalam bentuk tabel, grafik, atau
diagram untuk memberikan informasi yang teratur, ringkas, dan jelas tentang
suatu keadaan (Subana: 12).
Statistik deskriptif terdiri dari yaitu :
a) Ukuran pemusatan, yang terdiri dari mean (rata-rata), median, dan modus.
b) Ukuran letak, yang terdiri dari kuatil, desil dan persentil.
c) Ukuran penyebaran, yang terdiri dari range, ragam, simpangan baku, dan
standar deviasi.
d) Skewness yaitu tingkat kemiringan data.
e) Kurtosis yaitu tingkat keruncingan data.
Dalam SPSS, untuk menganalisis data deskriptif dapat dilakukan dengan
langkah-langkah sebagai berikut :
18. 16
a) Buka aplikasi SPSS dan masukkan data yang akan dianalisis. Misalnya data
Hasil Ulangan Siswa-Siswi dalam suatu kelas. Dalam dilihat pada gambar
dibawah ini.
b) Kemudian pilih menu Analyze pada toolbar, kemudian pilih Descriptive
Statistics, dan pilih Frequencies.
c) Setelah itu, perhatikan kotak dialog yang akan muncul seperti berikut ini
19. 17
Lalu pilih variable nilai dan klik tombol di antara dua kotak tersebut,
sehingga variable nilai akan berpindah ke kotak sebelah kanan, seperti pada
gambar berikut :
d) Langkah selanjutnya ialah klik kotak Statistics sehingga akan muncul kotak
seperti di bawah ini :
Selanjutnya kita tandai dengan memberi tanda ceklist pada kotak yang akan
kita cari nilainya, misalnya kuartil, mean, median, modus, dan lain
sebagainya. Pada kotak Percentiles, misalnya kita akan mencari persentil ke
10, maka kita ketik angka 10 pada kotak kosong di sebelah kanannya,
kemudian klik Add, begitu juga seterusnya, seperti pada gambar berikut :
20. 18
Jika sudah ditandai, maka klik Continue.
e) Langkah selanjutnya ialah klik kotak Charts, sehingga muncul kotak seperti
gambar berikut :
Pada kotak ini, kita memilih data kita akan disajikan dalam bentuk diagram
batang, diagram lingkaran, atau histogram. Misalnya kali ini kita pilih
diagram batang, maka pilih Bar charts seperti gambar berikut :
21. 19
Di sebelah bawah, terdapat kotak Chart Values, jika kita ingin diagram
tersebut disajikan dalam bentuk frekuensi, maka pilih Frequencies, jika kita
ingin data kita disajikan dalam bentuk persen, maka pilih Percentages. Jika
sudah selesai semua, maka klik tombol Continue.
f) Langkah selanjutnya, pilih kotak Format, sehingga muncul tampilan seperti
gambar berikut :
Pada kotak Order by, jika kita pilih Ascending Values, maka data akan
diurutkan dari A-Z, dalam hal ini dari nilai terkecil sampai nilai terbesar. Jika
kita pilih Descending Values, maka data akan diurutkan dari Z-A, dalam hal
ini dari nilai terbesar sampai nilai terkecil. Jika kita pilih Ascending Counts,
maka data akan diurutkan dari frekuensi terkecil ke frekuensi terbesar. Dan
jika kita memilih Descending Counts, maka data akan diurutkan dari
frekuensi terbesar ke frekuensi terkecil.
22. 20
g) Selanjutnya, klik Continue, kemudian klik OK, maka output dari data yang
kita analisis akan segera keluar, yaitu berupa data statistik, nilai, dan diagram
batang, seperti pada gambar-gambar berikut ini :
23. 21
Dari gambar-gambar di atas, maka kita tahu nilai mean dari data tersebut
adalah 69,60, nilai mediannya 67,50, nilai modunya 60 dan begitu seterusnya.
Kemudian, kita juga dapat mengetahui tampilan data dalam bentuk diagram
batang.
E. Menganalisis data dengan Uji Normalitas
Uji normalitas ialah salah satu uji paling dasar yang harus dilakukan untuk
menunjukkan data tersebut normal atau tidak sebelum melakukan analisis data
lebih lanjut ( Nashihun : 2014). Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui
apakah data yang digunakan tersebut berdistibusi normal atau tidak.
Sebagai acuan, data berdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih besar dari
0,05 dan jika data tidak berdistribusi normal untuk nilai signifikansi lebih kecil
dari 0,05. Berikut adalah data nilai mentah yang diperoleh dalam sebuah ulangan
harian matematika.
80 75 76 50 55 85 50 70 50
80 75 76 48 70 85 50 70 45
80 65 90 44 70 90 35 60 45
95 60 76 38 60 85 35 65 40
90 55 86 40 65 90 30 55 30
Dengan ketentuan nilai sebagai berikut:
v 75 < ≤ 100 maka nilai tersebut dikategorikan Puas
v 50 < ≤ 75 maka nilai tersebut dikategorikan Cukup
v ≤ 50 maka nilai tersebut dikategorikan Kurang
Berikut ialah cara bagaimana menguji apakah data diatas normal atau tidak
sebagai berikut:
1. Bukalah Aplikasi SPSS, kemudian Masukan data yang sudah ada untuk diuji
normalitas-nya.
24. 22
2. Lalu buatlah variabel Nilai dan Keterangan-nya. Pada sheet Variable View,
variable Nilai dengan Type numeric dan variabel keterangan dengan Type
Numeric lalu Value dideklarasikan 1 untuk Puas, 2 untuk Cukup dan 3 untuk
Kurang.
3. Kemudian pada sheet Data View , tampilan data yang dimasukan sebagai
berikut.
25. 23
4. Pilih menu Analyze , lalu klik Descriptive Statistics dan klik Explore. Pada
kotak dialog explore pindahkan variabel nilai ke kotak Dependent List dan
variabel keterangan ke kotak Factor List.
5. Kemudian klik Plots, akan muncul kotak dialog pilih Normality plots with
tests kemudian pilih Continue dan klik OK.
6. Kemudian akan muncul hasil Output-nya sebagai berikut.
26. 24
Pada kotak Uji normalitas, terdapat dua jenis yakni Kormogorov-Smirnov
dan Shapiro-Wilk. Shapiro-Wilk untuk data kurang dari 50 sedangkan
Kormogorov-Smirnov untuk data lebih dari 50. Karena, data kasus yang
kita miliki kurang dari 50 maka hasil analisis yang kita pandang ialah
Shapiro-Wilk.
Pada bagian analisis Shapiro-Wilk, diperoleh bahwa
v Nilai Signifikansi Puas 0,184 > 0,05
v Nilai Signifikansi Cukup 0,140 > 0,05
v Nilai Signifikansi Kurang 0,086 > 0,05
Ini berarti bahwa nilai ulangan harian berdasarkan keterangan memiliki
data berdistribusi normal .
27. 25
Pada grafik normal Q-Q Plot, kita juga dapat mengetahui bahwa data tersebut
berdistribusi normal karena titik-titik tersebut berada didekat garis dan juga
menempel pada garis. Sehingga, kesimpulannya data tersebut mengikuti
distribusi normal.
F. Mengolah File Data
a. Hyperlink Microsoft PowerPoint ke SPSS
Berikut adalah bagaimana cara menghyperlink data file dari dari Ms.
PowerPoint ke SPSS yakni sebagai berikut:
1. Bukalah file yang ada pada Microsoft PowerPoint. Sebagai contoh dapat
dilihat dibawah ini.
28. 26
2. Setelah itu, aktifkan Hyperlink untuk Pembahasan ke file yang akan
dibuka dengan mengklik kanan lalu pilih Edit Hyperlink. Kemudian klik
OK.
3. Kemudian klik Slide Show pada Microsoft PowerPoint. Lalu klik
Pembahasan. Kemudian akan muncul tampilan berikut.
4. Klik OK. Maka akan muncul file data yang diinginkan, Misalnya seperti
gambar dibawah ini.
29. 27
b. Menyimpan data dari SPSS ke Microsoft Excel
Berikut adalah bagaimana cara menyimpan data input SPSS ke Microsoft.
Excel yakni sebagai berikut:
1. Pertama, buka file data input SPSS yang telah siap. Sebagai contoh dapat
dilihat dibawah ini.
2. Lalu Menu File dan pilihlah Save As. Setelah itu, akan muncul kotak
dialog seperti berikut :
30. 28
3. Kemudian pada Save as Type pilihlah Excel 2007, pada Save in pilihlah
dimana file tersebut akan tersimpan, dan pada File Name tulislah nama
file yang diinginkan. Lalu Klik Save.
4. Maka data file SPSS juga akan tersimpan dalam bentuk Microsoft Excel,
seperti berikut ini tampilannya :
31. 29
c. Membuka data dari Microsoft Excel ke SPSS
Berikut adalah bagaimana cara mebuka data Microsoft Excel menjadi data
input pada SPSS yakni sebagai berikut:
1. Pertama, bukalah aplikasi SPSS. Kemudian buka file data Microsoft Excel
dengan cara mengklik menu File, Lalu pilih Open dan pilih Data.
2. Kemudian akan muncul kotak dialog. Pada File of Type pilihlah Excel,
lalu carilah file data yang diinginkan. Setelah itu klik Open.
3. Tunggu beberapa saat akan muncul sebuah kotak dialog seperti berikut.
Lalu klik Continue.
32. 30
4. Maka data Microsoft Excel akan tersalin di aplikasi SPSS, seperti berikut
ini tampilannya :
33. 31
REFERENSI
Adrian. 2015. Cara Memasukan (Entry/Input) Data Kuesioner ke SPSS.
http://bimbingan-skripsi-malang.blogspot.co.id/2015/05/cara-memasukan-entry-
input-data.html diakses 28 September 2016.
Herisman. 2012. Menu Menu dalam SPSS.
http://herisman.blogspot.in/2012/04/menu-menu-dalam-spss.html diakses 18
Oktober 2016.
Nazaruddin, Yul Y. 2014. Modul Pembelajaran SPSS. Jakarta : Pusat Data dan
Statistika Pendidikan Kemendikbud.
Subana, dkk. 2000. Statistik Pendidikan. Bandung: Pustaka Setia.
Trihendradi, C. 2004. Memecahkan Kasus Statistik : Deskriptik, Parametrik, dan
Non-Parametrik dengan SPSS 12. Yogyakarta: ANDI.
Ulwan, Nashihun. 2014. Uji Normalitas dengan menggunakan SPSS (Normality
Test). www.portal-statistik.com/2014/02/uji-normalitas-dengan-menggunakan-
SPSS.html diakses 07 Oktober 2016.
Xeon, Gundam. 2013. Analisa Data Menggunakan Analisa Frekuensi & Deskripsi.
http://knowledgesforfuture.blogspot.co.id/2013/01/analisa-data-menggunakan-
analisa.html diakses 28 September 2016.
Xeon, Gundam. 2012. Cara Memasukkan dan Mengolah Data Menggunakan SPSS.
http://knowledgesforfuture.blogspot.co.id/2012/12/cara-memasukkan-dan-
mengolah-data.html diakses 28 September 2016.
