TUGAS STATISTIKAAPLIKASI SPSS DALAM PENGOLAHAN DATA

DISUSUN OLEH : ELISABET ERMA S.PRODI : DIV ANALIS KESEHATANNIM : 40.01.11.0006DOSEN PENGAJAR : BAPAK BAHRUN INDRAWAN KASIM, SKM, M.Si

SEKOLAH TINGGI ILMU KESEHATAN PERDHAKI CHARITAS PALEMBANG2013

BAB IPENDAHULUAN

A. SEJARAH SPSS (Statistical Product and Service Solutions) SPSS (awalnya, Paket Statistik untuk Ilmu Sosial) dirilis dalam versi pertama pada tahun 1968 setelah dikembangkan oleh Norman H. Nie dan C. Hadlai Hull. Norman Nie adalah seorang ilmu politik pasca sarjana di Stanford University , dan sekarang mengadakan Riset Profesor di Departemen Ilmu Politik di Stanford dengan Profesor Emeritus Ilmu Politik di University of Chicago . SPSS sendiri merupakan salah satu program yang paling banyak digunakan untuk analisis statistik dalam ilmu sosial . Hal ini digunakan oleh peneliti pasar, peneliti kesehatan, perusahaan survei, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi pemasaran dan lain-lain. SPSS asli manual (Nie, Bent & Hull, 1970) telah digambarkan sebagai salah satu buku sosiologi yang paling berpengaruh. Selain analisis statistik, manajemen data (kasus seleksi, file yang membentuk kembali, membuat data turunan) dan data dokumentasi (sebuah meta data kamus disimpan di data file) adalah fitur dari perangkat lunak dasar.MENGENAL SPSSSPSSadalah sebuah program aplikasi yang 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. Beberapa aktivitas dapat dilakukan dengan mudah dengan menggunakan pointing dan clicking mouse.SPSS banyak digunakan dalam berbagai riset pemasaran, pengendalian dan perbaikan mutu (quality improvement), serta riset-riset sains. SPSS pertama kali muncul dengan versi PC (bisa dipakai untuk komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+ (versi DOS). Tetapi, dengan mulai populernya sistem operasi windows. SPSS mulai mengeluarkan versi windows (mulai dari versi 6.0 sampai versi terbaru sekarang).Pada awalnya SPSS dibuat untuk keperluan pengolahan data statistik untuk ilmu-ilmu social, sehingga kepanjangan SPSS itu sendiri adalah Statistikal Package for the Social Sciens. Sekarang kemampuan SPSS diperluas untuk melayani berbagai jenis pengguna (user), seperti untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu sains dan lainnya. Dengan demikian, sekarang kepanjangan dari SPSS adalah Statistical Product and Service Solutions.SPSS dapat membaca berbagai jenis data atau memasukkan data secara langsung ke dalam SPSS Data Editor. Bagaimana pun struktur dari file data mentahnya, maka data dalam Data Editor SPSS harus dibentuk dalam bentuk baris (cases) dan kolom (variables). Case berisi informasi untuk satu unit analisis, sedangkan variabel adalah informasi yang dikumpulkan dari masing-masing kasus.Software SPSS dibuat dan dikembangkan oleh SPSS Inc. yang kemudian diakuisisi oleh IBM Corporation. Perangkat lunak komputer ini memiliki kelebihan pada kemudahan penggunaannya dalam mengolah dan menganalisis data statistik. Fitur yang ditawarkan antara lain IBM SPSS Data Collection untuk pengumpulan data, IBM SPSS Statistics untuk menganalisis data, IBM SPSS Modeler untuk memprediksi tren, dan IBM Analytical Decision Management untuk pengambilan keputusannya.Program SPSS banyak diaplikasikan dan digunakan oleh kalangan pengguna komputer di bidang bisnis, perkantoran, pendidikan, dan penelitian. SPSS merupakan software komersial dengan harga lisensi $5,120 USD. SPSS dapat dijalankan di sistem operasi Windows XP, Windows Vista, Windows 7, Mac OS, dan Linux. Untuk menginstall versi terbaru program ini, komputer Windows Anda harus memiliki spesifikasi minimal menggunakan prosesor Intel atau AMD dengan kecepatan 1 GHz, memori (RAM) 1 GB, resolusi monitor 1024768 piksel, dan harddisk dengan kapasitas kosong minimal 800 MB.Hasil-hasil analisis muncul dalam SPSS Output Navigator. Kebanyakan prosedur Base System menghasilkan pivot tables, dimana kita bisa memperbaiki tampilan dari keluaran yang diberikan oleh SPSS. Untuk memperbaiki output, maka kita dapat mmperbaiki output sesuai dengan kebutuhan. Beberapa kemudahan yang lain yang dimiliki SPSS dalam pengoperasiannya adalah karena SPSS menyediakan beberapa fasilitas seperti berikut ini:a. Data Editor.Merupakan jendela untuk pengolahan data. Data editor dirancang sedemikian rupa seperti pada aplikasi-aplikasi spreadsheet untuk mendefinisikan, memasukkan, mengedit, dan menampilkan data.b. Viewer.Viewer mempermudah pemakai untuk melihat hasil pemrosesan, menunjukkan atau menghilangkan bagian-bagian tertentu dari output, serta memudahkan distribusi hasil pengolahan dari SPSS ke aplikasi-aplikasi yang lain.c. Multidimensional Pivot Tables.Hasil pengolahan data akan ditunjukkan dengan multi dimensional pivot tables. Pemakai dapat melakukan eksplorasi terhadap tabel dengan pengaturan baris, kolom, serta layer. Pemakai juga dapat dengan mudah melakukan pengaturan kelompok data dengan melakukan splitting tabel sehingga hanya satu group tertentu saja yang ditampilkan pada satu waktu.d. High-Resolution Graphics. Dengan kemampuan grafikal beresolusi tinggi, baik untuk menampilkan pie charts, bar charts, histogram, scatterplots, 3-D graphics, dan yang lainnya, akan membuat SPSS tidak hanya mudah dioperasikan tetapi juga membuat pemakai merasa nyaman dalam pekerjaannya.e. Database Access.Pemakai program ini dapat memperoleh kembali informasi dari sebuah database dengan menggunakan Database Wizard yang disediakannya.f. Data Transformations.Transformasi data akan membantu pemakai memperoleh data yang siap untuk dianalisis. Pemakai dapat dengan mudah melakukan subset data, mengkombinasikan kategori, add, aggregat, merge, split, dan beberapa perintah transpose files, serta yang lainnya.g. Electronic Distribution.Pengguna dapat mengirimkan laporan secara elektronik menggunakan sebuah tombol pengiriman data (e-mail) atau melakukan export tabel dan grafik ke mode HTML sehingga mendukung distribusi melalui internet dan intranet.h. Online Help.SPSS menyediakan fasilitas online help yang akan selalu siap membantu pemakai dalam melakukan pekerjaannya. Bantuan yang diberikan dapat berupa petunjuk pengoperasian secara detail, kemudahan pencarian prosedur yang diinginkan sampai pada contoh-contoh kasus dalam pengoperasian program ini.i. Akses Data Tanpa Tempat Penyimpanan Sementara.Analisis file-file data yang sangat besar disimpan tanpa membutuhkan tempat penyimpanan sementara. Hal ini berbeda dengan SPSS sebelum versi 11.5 dimana file data yang sangat besar dibuat temporary filenya.j. Interface dengan Database Relasional.Fasilitas ini akan menambah efisiensi dan memudahkan pekerjaan untuk mengekstrak data dan menganalisnya dari database relasional.k. Analisis Distribusi.Fasilitas ini diperoleh pada pemakaian SPSS for Server atau untuk aplikasi multi user. Kegunaan dari analisis ini adalah apabila peneliti akan menganalisis file-file data yang sangat besar dapat langsung me-remote dari server dan memprosesnya sekaligus tanpa harus memindahkan ke komputer user.l. Multiple Sesi.SPSS memberikan kemampuan untuk melakukan analisis lebih dari satu file data pada waktu yang bersamaan.

m. Mapping.Visualisasi data dapat dibuat dengan berbagai macam tipe baik secara konvensional atau interaktif, misalnya dengan menggunakan tipe bar, pie atau jangkauan nilai, simbol gradual, dan chart.Menu yang terdapat pada SPSS adalah:1.FILEUntuk operasi file dokumen SPSS yang telah dibuat, baik untuk perbaikan pencetakan dan sebagainya. Ada 5 macam data yang digunakan dalam SPSS, yaitu :1.Data:dokumen SPSS berupa data2.Systax:dokumen berisi file syntax SPSS3.Output:dokumen yang berisi hasil running out SPSS4.Script:dokumen yang berisi running out SPSS5.DatabaseNEWdigunakan untuk membuat lembar kerja baru SPSSOPENuntukmembuka dokumen SPSS yang telah adaSecara umum ada 3 macam ekstensi dalam lembar kerja SPSS, yaitu :.*.spo:file data yang dihasilkan pada lembar data editor*.sav:file text/obyek yang dihasilkan oleh lembar output*.cht:file obyek gambar/chart yang dihasilkan oleh chart windowRead Text Data untuk membuka dokumen dari file text (yang berekstensi txt),yang bisa dimasukkan/dikonversi dalam lembar data SPSS.Saveuntuk menyimpan dokumen/hasil kerja yang telah dibuat.Save Asuntuk menyimpan ulang dokumen dengan nama/tempat/type dokumen yang berbedaPage Setupuntuk mengatur halaman kerja SPSSPrintuntuk mencetak hasil output/data/syntaq lembar SPSSAda 2 option/pilihan cara mencetak, yaitu: All visible output: mencetak lembar kerja secara keseluruhan Selection:mencetak sesuai keinginan yang kita sorot/blokPrint Previewuntuk melihat contoh hasil cetakan yang nantinya diperolehRecently used data berisi list file data yang pernah dibuka sebelumnya.Recently used fileberisi list file secara keseluruhan yang pernah dikerjakan

2.EDITUntuk melakukan pengeditan pada operasi SPSS baik data, serta pengaturan/option untuk konfigurasi SPSS secara keseluruhan. Undo:pembatalan perintah yang dilakukan sebelumnya Redo:perintah pembatalan perintah redo yang dilakukansebelumnya Cut:penghapusan sebual sel/text/obyek, bisa dicopy untuk keperluan tertentu dengan perintah dari menu paste Paste :mempilkan sebua sel/text/obyek hasil dari perintah copyatau cutPaste after:mengulangi perintah paste sebelumyaPaste spesial:perintah paste spesial, yaitu bisa konvesri ke gambar, word, dllClear:menghapusan sebuah sel/text/obyekFind:mencari suatu textOptions:mengatur konfigurasi tampilan lembar SPSS secara umum

3.VIEWUntuk pengaturan tambilan di layar kerja SPSS, serta mengetahu proses-prose yang sedang terjadi pada operasi SPSS.Status Bar:mengetahui proses yang sedang berlangsungToolbar:mengatur tampilan toolbarFonts:untuk mengatur jenis, ukuran font pada data editor SPSS-Outline size:ukuran font lembar output SPSS-Outline font:jenis font lembar output SPSSGridlines:mengatur garis sel pada editor SPSSValue labels:mengatur tampilan pada editor untuk mengetahui value label4.DATAMenu data digunakan untuk melakukan pemrosesan data.Define Dates:mendefinisikan sebuah waktu untuk variable yang meliputi jam, tanggal, tahun, dan sebagainyaInsert Variable:menyisipkan kolom variableInsert case:menyisipkan barisGo to case:memindahkan cursor pada baris tertentuSort case:mengurutkan nilai dari suatu kolom variableTranspose:operasi transpose pada sebuah kolom variable menjadi barisMerge files:menggabungkan beberapa file dokumen SPSS, yang dilakukan dengan penggabungan kolom-kolom variablenyaSplit file:memecahkan file berdasarkan kolom variablenyaSelect case:mengatur sebuah variable berdasarkan sebuah persyaratan tertentu5.TRANSFORMMenu transform dipergunakan untuk melakukan perubahan-perubahan atau penambahan data.Compute:operasi aritmatika dan logika untukCount:untuk mengetahui jumlah sebuah ukuran data tertentu pada suatu baris tertentuRecode:untuk mengganti nilai pada kolom variable tertentu, sifatnya menggantikan (into same variable) atau merubah (into different variable) pada variable baruCategorize variable: merubah angka rasional menjadi diskritRank case:mengurutkan nilai data sebuah variable6.ANALYSEMenu analyse digunakan untuk melakukan analisis data yang telah kita masukkan ke dalam komputer. Menu ini merupakan menu yang terpenting karena semua pemrosesan dan analisis data dilakukan dengan menggunakan menu correlate, compare mens, regresion.7.GRAPHMenu graph digunakan untuk membuat grafik, diantaranya ialah bar, line, pie, dan lain-lain.8.UTILITIESMenu utilities dipergunakan untuk mengetahui informasi variabel, informasi file, dan lain-lain.9.AD-ONSMenu ad-ons digunakan untuk memberikan perintah kepada SPSS jika ingin menggunakan aplikasi tambahan, misalnya menggunakan alikasi Amos, SPSS data entry, text analysis, dsb10.WINDOWSMenu windows digunakan untuk melakukan perpindahan (switch) dari satu file ke file lainnya11.HELPMenu help digunakan untuk membantu pengguna dalam memahami perintah-perintah SPSS jika menemui kesulitanTOOL BAR:Kumpulan perintah perintah yang sering digunakan dalam bentuk gambar.POINTER:Kursor yang menunjukkan posisicellyang sedang aktif / dipilih.

BAB IIMEMASUKKAN DAN MENGOLAH DATA KE SPSSBerikut merupakan langkah-langkah memasukkan data dalam ke dalam SPSS1. Setelah di install di computer, biasanya program ini memiliki shortcut di desktop atau di windows task bar.dengan meng-klik icon start program files SPSS Inc. SPSS 16 akan disuguhkan tampilan seperti ini :

1. Menu utama program SPSS ini ditunjukan pada lingkaran seperti yang tampak di bawah ini

2. Tampilan layar SPSS ada 2 yaitu Data view dan variabel view yang dtunjukan di bawah ini

Data view adalah data yang tampilannya seperti exel, data view ini sebagai lembar kerja. Untuk melihat tampilan data view, dengan meng-klik tulisan (data view). Dan tampilannya sebagai berikut :

Sedangkan variable view berperan sebagai definisi operasional yang hasilnya nanti akan terlihat di data view. Ada beberapa table yang memiliki fungsi yang berbeda-beda, diantaranya: Name : nama variable Type : jenis variable (numeric, tanggal, nominal, teks/string, dsb) Width : lebar kolom dalam tampilan data view. Secara otomatis/default biasanya berisi 8(delapan) karakter. Decimals : jumlah digit dibelakang koma Label : penjelasan lebih lanjut dari nama variable. Misalnya dalam nama variable berisi Hb, kemudian labelnya diisi dengan kadar Hb Values : nilai variable, misalnya : 1. Laki-laki, 2. Perempuan Missing : perlakuan untuk nilai yang kosong Column : lebar kolom Align : tara kiri, rata kanan, atau tengah Measure : ukuran variable, yaitu skala, ordinal, atau nominal.

Untuk melihat tampilan variable view, dengan meng-klik (variable view) seperti di tunjukan lingkaran merah,dan tampilan variable view seperti di bawah ini

3. Hal pertama yang kita lakukan adalah memasukan data pada halaman DATA VIEW di SPSS,kemudian ketik nilai variabel-variabel (Y,X1, dan X2)

4. Pada halaman VARIABEL VIEV, dalam kolom Name ketik simbol (Y,X1,X2 ) dan pada Kolom Label ketikan nama Variabel ( Daerah, Sales, Promo dan Outlet)

5. Pada kolom Type, variabel Y di pilih tipe Srting karena data yang ditampilkan pada DATA VIEW berupa huruf (nama daerah) sedangkan pada variabel X1,X2,X3 dipilih type Numeric karena data yang ditampilkan berupa angka.

A. mengolah data menggunakan analisis regresi

1. Klik Analyze, Regression, Linear

Sehingga tampak tampilan seperti dibawah ini.

2. Kemudian pindahkan Promo(x1),Outlet(x2) ke dalam kotak independent(s) dan Sales (y) pada kotak dependen seperti dibawah ini.

3. Kemudian klik statistics sperti yang ditunjukan dibawah ini.

4. Selanjutnya akan tampak tampilan sperti di bawah ini, kemudian beri centang pada Estimates, Model fit, R Squared change, Descriptives, part and partial correlations, collinerity diagnostics

5. klik continue..

Selanjutnya akan tampil menu semula kemudian klik plot..

6. Kemudian tampilan plot sebagai berikut. Dan masukan *SDRESID pada Y dan *ZRESID pada X seperti dibawah ini,kemudian klik continu sehinnga tampilannya menjadi sebagai berikut :

7. kemudian akan tampak tampilan semula lalu Klik ok

Sehingga secara otomatis lembar output dari pengolahan data menggunakan analisis regresi dengan spss 12.0 ini ditampilkan seperti dibawah ini..

B. KORELASI SPEARMAN

Korelasi Spearman mirip dengan regresi, namun ditujukan untuk statistik nin parametrik. Korelasi Spearman menunjukkan hubungan sebab akibat.Contoh : Perusahaan ingin mengetahui hubungan antara jam_lembur dan prestasi dari karyawan. Untuk itu dilakukan pendataan jam lembur karyawan dan prestasi yang dihasilkan. Dan didapat data sebagai berikut :

jam_lemburskor_prestasi

243.6

172.0

202.7

413.6

523.7

233.1

463.8

172.5

152.1

293.3

Langkah langkah melakukan uji Korelasi Spearman adalah sebagai berikut :1. Masukkan data di atas pada SPSS.2. Klik menu Analyze > Correlate > Bivariate

3. Pada kotak dialog yang muncul masukkan variabel jam_lembur dan skor_prestasi pada kotak Variables. Pastikan pilihan Spearman aktif.

4. Klik OK untuk melakukan analisaAda tidaknya korelasi dapat dilihat dari nilai probabilitas yang tercantum pada baris Sig. Untuk korelasi, syarat ada tidaknya korelasi adalah sebagai berikut :

Apabila probabilitas > 0.025 maka tidak ada korelasi.Apabila probabilitas < 0.025 maka antar variabel terdapat korelasi.Pada contoh di atas nilai probabilitas yang dihasilkan adalah 0.00. Maka jam_lembur dan skor_prestasi mempunyai korelasi (0.00 < 0.025)Hubungan sebab akibat ditunjukkan dengan tanda positif atau negatif dari koefisien korelas. Dari hasil di atas dapat dilihat bahwa koefisien korelasi antara jam_lembur dan skor_prestasi adalah 0.945 (tanda positif). Hal ini berarti semakin tinggi jam lembur, maka skor prestasi juga semakin meningkat.

C. UJI CHI-SQUARE Uji chi-square termasuk salah satu alat uji dalam statistika yang sering digunakan dalam praktik. Prinsip dasar pada uji chi-square adalah membandingkan antara frekuensi-frekuensi harapan dengan frekuensi-frekuensi teramati.Contoh kasus:Manajer pemasaran PT ENAK yang menjual permen dengan empat macam warna, ingin mengetahui apakah konsumen menyukai keempat warna permen tersebut. Untuk itu dalam waktu satu minggu diamati pembelian permen di suatu outlet dan berikut hasilnya:

Dalam hal ini manajer pemasaran tersebut mengharapkan keempat warna permen tersebut disukai secara merata, yang berarti mengikuti distribusi Uniform/seragam.

Penyelesaian 1) Buka lembar Kerja baru File, New, Data

2. Mendefinisikan Variabel pada lembarVariabel ViewVariabelWarna Name,ketikwarna Type,pilihNumericagar dapat diolah SPSS Width,ketik1 Decimals,ketik0 LabelAbaikan Values.Dilakukan untuk proses pemberian kode. Klik kotak kecil di kanan sel, tampak pada layar

Value(diisi dengan angka), ketik1 Value Label(ket.untuk value). Sesuai dengan kasus ketikmerahOtomatis tombolAddaktif, klik tombol tersebut, Otomatis keterangan1=merahtampak sebagai kode permen pertama. Hal tersebut dilakukan berulang sampai kategori terakhir, bila sudah, klikOK.

VariabelJumlahOleh karena ini variable kedua, tempatkan pointer pada baris 2. Name,ketikjumlah Type.Gunakan tipe dataNumeric Width.Untuk keseragaman ketik8 Decimals,Untuk keseragaman ketik0

3. Memasukkan Data Sebelum mengisi kolomwarna, aktifkanValue Labelpada menuview Isikan data berupa angka (1,2,3,4) sesuai yang telah didefinisikan pada value Melakukan prosesWeight Casesuntuk menghubungkan dengan variable jumlah. Melalui menuData, Weight Case,tampak dilayar Isi kolom sesuai data hasil amatan

4. Mengolah DataMelalui menuAnalyze, Nonparametric Tests, Chi-Square,pada layar tampak:

Kemudian akan muncul kotak dialog Test Variabel Listdiisi denganwarna Expected Range, karena akan dihitung dari data kasus, maka pilihGet from data Expected Value, karena distribusinya uniform, pilihAll categories equal klikOK

Hasilnya Sebagai Berikut:NPar Tests

1. Berdasarkan perbandingan Chi-Square Hitung dengan Chi-Square tabel, dari hasil analisis diperoleh Chi-Square Hitung sebesar 13,520, sementaradiketahui bahwa nilai Chi-Square Tabel untuk, db=3 sebesar 7,814.Karena Chi-Square Hitung > Chi-Square Tabel maka Ho ditolak.2. Dari hasil analisis diketahui nilaiAsymp.Sigadalah 0,004, dimana nilai tersebut lebih kecil dari nilai. Dengan demikian diputuskan menolak Ho.

D. UJI T TIDAK BERPASANGANSebagai contoh misalnya kita ingin mengetahui apakah ada pengaruh ibu yang merokok dan ibu yang tidak merokok (status merokok merupakan data kateorik) terhadap berat bayi yang dilahirkan (berat bayi lahir merupakan data numerik).Kebetulan saya memiliki filenya, jadi file ini akan saya gunakan untuk tutorial kali ini.

Langkahnya sebagi berikut :a) Buka/aktifkan SPSS anda. Kemudian pada menu utama klikFile-->Open-->Data, sampai muncul layar seperti di bawah ini :

b) Pilih file "bbay.sav" dan klik open, akan muncul layar di bawah ini :

Yang perlu diperhatikan pada layar di atas adalah variabel "rokok" dan "bbayi". Karena kedua variabel ini yang akan kita uji.

c) Selanjutnya klik pada menu utama SPSS andaAnalyze-->Compare Means-->Independent-Samples-T Test :

Lalu akan muncul layar seperti ini :

d) Pilih variabel "bbayi" dengan cara meng-klik variabel tersebut.Kemudian klik tanda segitiga paling atas untuk memasukan variabel tersebut ke kotak Test variable (s).

e) Klik variabel "rokok' dan masukan ke kotak Grouping variable.Kemudian klik tombol Define Group, dan isi angka "0" pada kotakGroup 1dan angka "1" pada kotakGroup 2. Lalu klikContinue.

f) KlikOKuntuk menjalankan prosedur. Pada layar output akan nampak hasil seperti berikut :

Dari tabelGroup Statistics, terlihat bahwa rata-rata berat bayi yang dilahirkan oleh ibu yang tidak merokok adalah 3054,96 gram, sedangkan berat bayi yang dilahirkan oleh ibu yang perokok sebesar 2773,24 gram. Namun apakah perbedaan ini berbeda juga secara statistik ?Untuk melihat perbedaan ini kita lihat pada tabelIndependent Samples Test. Pada tabel tersebut ada dua baris (sel), sel pertama dengan asumsi bahwa varian kedua kelompok tersebut sama, sedangkan pada sel kedua dengan asumsi bahwa varians kedua kelompok tersebut tidak sama. Untuk memilih sel mana yang akan kita gunakan sebagai uji, maka kita lihat pada kolom uji F, jika Signifikansinya > 0,05 maka asumsinya varian sama sebaliknya jika Sig. Compare Mean-->Paired-Sample T-test.

Pilih variabel BBIBU_1 dan BBIBU_2 dengan cara mengklik masing-masing variable tersebut. Kemudian klik tanda segitiga untuk memasukkannya ke dalam kotak Paired-Variables. Seperti nampak di bawah ini :

Selanjutnya klikOKuntuk menjalankan prosedur. Pada layar Output tampak hasil seperti berikut:

Dari 28 subjek yang diamati terlihat bahwa rata-rata (mean) berat badan dari ibu sebelum intervensi (BBIBU_1) adalah 57.54, dan rata-rata berat badan sesudah intervensi (BBIBU_2) adalah 56,21. Uji t yang dilakukan terlihat pada tabel berikut:

Dari hasil uji-t berpasangan tersebut terlihat bahwa rata-rata perbedaan antara BBIBU_1 dengan BBIBU_2 adalah sebesar 1.321. Artinya ada penurunan berat badan sesudah intervensi dengan rata-rata penurunan sebesar 1.32 kg.Hasil perhitungan nilai t adalah sebesar 5,133 dengan p-value 0.000 dapat ditulis 0,001 (uji 2-arah). Hal ini berarti kita menolak Ho dan menyimpulkan bahwa secara statistik ada perbedaan yang bermakna antara rata-rata berat badan sebelum dengan sudah intervensi.Dari hasil di atas kita bisa menilai bahwa program diet tersebut berhasil.F. One Way Anova Anova merupakan singkatan dari "analysis of varian" adalah salah satuuji komparatifyang digunakan untuk menguji perbedaan mean (rata-rata) data lebih dari dua kelompok. 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). Pada artikel ini hanya akan dibahas analisis varian satu faktor.Untuk melakukan uji Anova, harus dipenuhi beberapa asumsi, yaitu:1. Sampel berasal dari kelompok yang independen2. Varian antar kelompok harus homogen3. Data masing-masing kelompok berdistribusi normal (Pelajari juga tentanguji normalitas)

Asumsi yang pertama harus dipenuhi pada saat pengambilansampelyang dilakukan secara random terhadap beberapa (> 2) kelompok yang independen, yang mana nilai pada satu kelompok tidak tergantung pada nilai di kelompok lain. Sedangkan pemenuhan terhadap asumsi kedua dan ketiga dapat dicek jika data telah dimasukkan ke komputer, jika asumsi ini tidak terpenuhi dapat dilakukantransformasi terhadap data. Apabilaproses transformasitidak juga dapat memenuhi asumsi ini maka uji Anova tidak valid untuk dilakukan, sehingga harus menggunakan uji non-parametrik misalnyaKruskal Wallis.Prinsip Uji Anova adalah melakukan analisis variabilitas data menjadi dua sumber variasi yaitu variasi di dalam kelompok (within) dan variasi antar kelompok (between). Bila variasiwithindanbetweensama (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.Setelah kita pahami sedikit tentangOne Way Anova, maka mari kita lanjutkan dengan mempelajari bagaimana melakukan ujiOne Way AnovadenganSPSS.Sebagai bahan uji coba, maka kita gunakan contoh sebuah penelitian yang berjudul "Perbedaan Pendapatan BerdasarkanPekerjaan". Di mana pendapatan sebagai variabel terikat bertipe data kuantitatif atau numerik sedangkan pekerjaan sebagai variabel bebas berskala data kualitatif atau kategorik, yaitu dengan 3 kategori: Tani, Buruh dan Lainnya. (Ingat bahwa uji One Way Anova dilakukan apabila variabel terikat adalah interval dan variabel bebas adalah kategorik). (Pelajari juga tentangPengertian Data)Berikut merupakan panduan untuk menggunakan uji anova one way. Buka SPSS Buka TabVariable View, buat 2 variabel: Pekerjaan dan Pendapatan Ubah Type Pekerjaan ke "Numeric", Decimals "0", beri label "Pekerjaan", ubah measure menjadi "Nominal" dan isi value dengan kategori: 1 = Tani, 2 = Buruh dan 3 = Lainnya Ubah Type Pendapatan ke "Numeric", Decimals "0", beri label "Pendapatan", ubah measure menjadi "Scale".

BukaData Viewdan isikan data sebanyak 24 responden sebagai berikut:

Pada menu, pilihAnalyze, Compare Means, One-Way ANOVA, sampai muncul jendela One-Way ANOVA seperti di bawah ini:

Pilih variabel "Pendapatan" lalu masukkan ke kotak "Dependent List:" Kemudian pilih variabel "Pekerjaan" lalu masukkan ke kotak "Factor:" Sehingga nampak seperti di bawah ini:

Klik tombolOptions, akan muncul jendela ini: Centang "Descriptive" dan "Homogenity of variance test"

KlikContinue Masih dijendelaOne Way ANOVA, klik tombolPost Hoc, sampai muncul jendela ini: CentangBonferronidanGames-Howellserta biarkansignificance level = 0,05.

KlikContinue Lalu KlikOKdan Lihatlah hasil!Hasil terilhat sebagai berikut:

Interprestasi Baca adalah sebagai berikut: Dari tabelDescriptivesnampak bahwa responden yang bekerja sebagai Tani rata-rata berpendapatan sebesar 195497,50, Buruh rata-rata berpendapatan sebesar265080,75 dan Lainnya rata-rata berpendapatan 326423,25. Selanjutnya untuk melihat uji kita lihat di tabelANOVA. Sebelum melanjutkan uji perlu diingat bahwa salah satu asumsi uji Anova adalah variansnya sama. Dari tabelTest of Homegeneity of Variancesterlihat bahwa hasil uji menunjukan bahwa varian ketiga kelompok tersebut sama (P-value = 0,357), sehingga uji Anova valid untuk menguji hubungan ini. Selanjutnya untuk melihat apakah ada perbedaan pendapatan dari ketiga kelompok pekerja tersebut, kita lihat tabel ANOVA , dari tabel itu pada kolom Sig. diperoleh nilai P (P-value) = 0,037. Dengan demikian pada taraf nyata = 0,05 kita menolak Ho, sehingga kesimpulan yang didapatkan adalah ada perbedaan yang bermakna rata-rata pendapatan berdasarkan ketiga kelompok pekerjaan tersebut. Jika hasil uji menunjukan Ho gagal ditolak (tidak ada perbedaan), maka uji lanjut (Post Hoc Test) tidak dilakukan. Sebaliknya jika hasil uji menunjukan Ho ditolak (ada perbedaan), maka uji lanjut (Post Hoc Test) harus dilakukan. Karena hasil uji Anova menunjukan adanya perbedaan yang bermakna, maka uji selanjutnya adalah melihat kelompok mana saja yang berbeda. Untuk menentukan uji lanjut mana yang digunakan, maka kembali kita lihat tabelTest of Homogeneity of Variances, bila hasil tes menunjukan varian sama, maka uji lanjut yang digunakan adalahujiBonferroni. Namun bilai hasil tes menunjukan varian tidak sama, maka uji lanjut yang digunakan adalahujiGames-Howell. DariTest of Homogeneitymenghasilkan bahwa varian ketiga kelompok tersebut sama, maka uji lanjut (Post Hoc Test) yang digunakan adalahUji Bonferroni. Dari tabelPost Hoc Testdi atas memperlihatkan bahwa kelompok yang menunjukan adanya perbedaan rata-rata pendapatan (ditandai dengan tanda bintang "*") adalah Kelompok "Tani" dan "Lainnya".

DAFTAR PUSTAKAhttp://excellent88.wordpress.com/2010/04/13/uji-chi-square-dengan-spss-16/(diakses pada 4 Mei 2013)http://tutorial-spss-statistika.blogspot.com/2012/09/korelasi-spearman.html (diakses pada 4 Mei 2013)http://knowledgesforfuture.blogspot.com/2012/12/cara-memasukkan-dan-mengolah-data.html (diakses pada 5 Mei 2013)http://statistik-kesehatan.blogspot.com/2011/03/uji-t-independen-dengan-spss.html (diakses pada 5 Mei 2013)http://aske-p.blogspot.com/2012/11/uji-t-dependen-berpasangan-dengan-spss.html (diakses pada 5 Mei 2013)http://statistikian.blogspot.com/2012/11/one-way-anova-dalam-spss.html#.UYZF4KKeP3Y (diakses pada 5 Mei 2013)