Yang Dimaksud Dengan SPSS

SPSS adalah 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 system 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 Statistikal Product and Service Solutions.

SPSS dapat membaca berbagai jenis data atau memasukkan data secara langsung ke dalam SPSS Data Editor. Bagaimanapun 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 variable adalah informasi yang dikumpulkan dari masing-masing kasus.

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:

Data Editor. Merupakan jendela untuk pengolahan data. Data editor dirancang sedemikian rupa seperti pada aplikasi-aplikasi spreadsheet untuk mendefinisikan, memasukkan, mengedit, dan menampilkan data.

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.

Multidimensional Pivot Tables. Hasil pengolahan data akan ditunjukkan dengan multidimensional pivot tables. Pemakai dapat melakukan eksplorasi terhdap 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.

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.

Database Access. Pemakai program ini dapat memperoleh kembali informasi dari sebuah database dengan menggunakan Database Wizard yang disediakannya.

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.

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.

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.

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.

Interface dengan Database Relasional. Fasilitas ini akan menambah efisiensi dan memudahkan pekerjaan untuk mengekstrak data dan menganalisnya dari database relasional.

Analisis Distribusi. Fasilitas ini diperoleh pada pemakaian SPSS for Server atau untuk aplikasi multiuser. 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.

Multiple Sesi. SPSS memberikan kemampuan untuk melakukan analisis lebih dari satu file data pada waktu yang bersamaan.

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.


Uji Asumsi 1 : Uji Normalitas dalam SPSS

Dua post saya terdahulu tentang Uji Asumsi 1 berbicara hal-hal teoritis mengenai uji normalitas. Sekarang bagaimana prakteknya? Maksud saya dengan praktek tentu saja bagaimana cara menghitungnya.

Dalam kesempatan ini saya akan banyak berbicara mengenai bagaimana cara melakukan uji normalitas menggunakan SPSS. Saya memilih SPSS dengan alasan program ini paling banyak dipakai oleh mahasiswa psikologi sehingga bisa dikatakan paling familiar. Selain itu SPSS termasuk program yang cukup user friendly sehingga cukup mudah digunakan meskipun oleh orang yang tidak mempelajari statistik sangat dalam.

Langkah Awal
Saya berasumsi paling tidak pembaca artikel ini adalah orang yang sudah pernah berurusan dengan SPSS. Paling tidak tahu bagaimana memulai SPSS dan membuka file. Jadi saya akan langsung berkisah mengenai cara melakukan analisis datanya.

Cara Pertama
Ada satu kebiasaan yang saya amati ketika teman-teman hendak melakukan uji normalitas dengan SPSS. Biasanya mereka memilih menu :

Analyze - Non Parametrik Test - 1 Sample KS

Setelah diklik pada menu ini, akan muncul dialog box seperti ini:

Sekarang yang kita lakukan hanya memasukkan variabel yang ingin kita uji normalitasnya ke dalam kotak Test Variable List. Kemudian klik OK. Hasil yang akan didapat kurang lebih seperti ini:

Lalu bagaimana cara membacanya? Untuk kepentingan uji asumsi, yang perlu dibaca hanyalah 2 item paling akhir, nilai dari Kolmogorov-Smirnov Z dan Asymp. Sig (2-tailed).

* Kolmogorov-Smirnov Z merupakan angka Z yang dihasilkan dari teknik Kolmogorov Smirnov untuk menguji kesesuaian distribusi data kita dengan suatu distribusi tertentu,dalam hal ini distribusi normal. Angka ini biasanya juga dituliskan dalam laporan penelitian ketika membahas mengenai uji normalitas.
* Asymp. Sig. (2-tailed). merupakan nilai p yang dihasilkan dari uji hipotesis nol yang berbunyi tidak ada perbedaan antara distribusi data yang diuji dengan distribusi data normal. Jika nilai p lebih besar dari 0.1 (baca posting sebelumnya) maka kesimpulan yang diambil adalah hipotesis nol gagal ditolak, atau dengan kata lain sebaran data yang kita uji mengikuti distribusi normal.
* Jangan terkecoh dengan catatan di bawah tabel yang berbunyi Test distribution is Normal. Catatan ini tidak bertujuan untuk memberitahu bahwa data kita normal, tetapi menunjukkan bahwa hasil analisis yang sedang kita lihat adalah hasil analisis untuk uji normalitas.

Cara Kedua
Cara yang pertama biasanya menghasilkan hasil analisis yang kurang akurat dalam menguji apakah sebuah distribusi mengikuti kurve normal atau tidak. Ini disebabkan uji Kolmogorov Smirnov Z dirancang tidak secara khusus untuk menguji distribusi normal, tetapi distribusi apapun dari satu set data. Selain normalitas, analisis ini juga digunakan untuk menguji apakah suatu data mengikuti distribusi poisson, dsb.

Cara kedua merupakan koreksi atau modifikasi dari cara pertama yang dikhususkan untuk menguji normalitas sebaran data.

Kita memilih menu
Analyze - Descriptive Statistics - Explore...

Sehingga akan muncul dialog box seperti ini:

Yang perlu kita lakukan hanyalah memasukkan variabel yang akan diuji sebarannya ke dalam kotak Dependent List. Setelah itu kita klik tombol Plots... yang akan memunculkan dialog box kedua seperti ini:

Dalam dialog ini kita memilih opsi Normality plots with tests, kemudian klik Continue dan OK. SPSS akan menampilkan beberapa hasil analisis seperti ini:

SPSS menyajikan dua tabel sekaligus di sini. SPSS akan melakukan analisis Shapiro-Wilk jika kita hanya memiliki kurang dari 50 subjek atau kasus. Uji Shapiro-Wilk dianggap lebih akurat ketika jumlah subjek yang kita miliki kurang dari 50.

Jadi bagaimana membacanya? Kurang lebih sama seperti cara pertama. Untuk memastikan apakah data yang kita miliki mengikuti distribusi normal, kita dapat melihat kolom Sig. untuk kedua uji (tergantung jumlah subjek yang kita miliki). Jika sig. atau p lebih dari 0.1 maka kita simpulkan hipotesis nol gagal ditolak, yang berarti data yang diuji memiliki distribusi yang tidak berbeda dari data yang normal. Atau dengan kata lain data yang diuji memiliki distribusi normal.

Cara Ketiga
Jika diperhatikan, hasil analisis yang kita lakukan tadi juga menghasilkan beberapa grafik. Nah cara ketiga ini terkait dengan cara membaca grafik ini.
Ada empat grafik yang dihasilkan dari analisis tadi yang penting juga untuk dilihat sebelum melakukan analisis yang sebenarnya, yaitu:

* Stem and Leaf Plot. Grafik ini akan terlihat seperti ini:

Grafik ini akan terlihat mengikuti distribusi normal jika data yang kita miliki memiliki distribusi normal. Di sini kita lihat sebenarnya data kita tidak dapat dikatakan terlihat normal, tapi bentuk seperti ini ternyata masih dapat ditoleransi oleh analisis statistik sehingga p yang dimiliki masih lebih besar dari 0.1.
Dari grafik ini kita juga dapat melihat ada satu data ekstrim yang nilainya kurang dari 80 (data paling atas). Melihat situasi ini kita perlu berhati-hati dalam melakukan analisis berikutnya.

* Normal Q-Q Plots. Grafik Q-Q plots akan terlihat seperti ini:


Garis diagonal dalam grafik ini menggambarkan keadaan ideal dari data yang mengikuti distribusi normal. Titik-titik di sekitar garis adalah keadaan data yang kita uji. Jika kebanyakan titik-titik berada sangat dekat dengan garis atau bahkan menempel pada garis, maka dapat kita simpulkan jika data kita mengikuti distribusi normal.
Dalam grafik ini kita lihat juga satu titik yang berada sangat jauh dari garis. Ini adalah titik yang sama yang kita lihat dalam stem and leaf plots. Keberadaan titik ini menjadi peringatan bagi kita untuk berhati-hati melakukan analisis berikutnya.

* Detrended Normal Q-Q Plots. Grafik ini terlihat seperti di bawah ini:

Grafik ini menggambarkan selisih antara titik-titik dengan garis diagonal pada grafik sebelumnya. Jika data yang kita miliki mengikuti distribusi normal dengan sempurna, maka semua titik akan jatuh pada garis 0,0. Semakin banyak titik-titik yang tersebar jauh dari garis ini menunjukkan bahwa data kita semakin tidak normal. Kita masih bisa melihat satu titik 'nyeleneh' dalam grafik ini (sebelah kiri bawah).

Sekilas Mengenai Outlier
Dari tadi kita membahas satu titik nyeleneh di bawah sana, tapi itu sebenarnya apa? Dan bagaimana kita tahu itu subjek yang mana?

Titik 'nyeleneh' ini sering juga disebut Outlier. Titik yang berada nun jauh dari keadaan subjek lainnya. Ada beberapa hal yang dapat menyebabkan munculnya outlier ini:

1. Kesalahan entry data.
2. Keadaan tertentu yang mengakibatkan error pengukuran yang cukup besar (misal ada subjek yang tidak kooperatif dalam penelitian sehingga mengisi tes tidak dengan sungguh-sungguh)
3. Keadaan istimewa dari subjek yang menjadi outlier.

Jika outlier disebabkan oleh penyebab no 1 dan 2, maka outlier dapat dihapuskan dari data. Tetapi jika penyebabnya adalah no 3, maka outlier tidak dapat dihapuskan begitu saja. Kita perlu melihat dan mengkajinya lebih dalam subjek ini.

Lalu bagaimana tahu subjek yang mana yang menjadi outlier? Kita bisa melihat pada grafik berikutnya yang dihasilkan dari analisis yang sama, grafik boxplot seperti berikut ini:


Sebelum terjadi kesalahpahaman saya mau meluruskan dulu bahwa tulisan C10,Q1, Median, Q3 dan C90 itu hasil rekaan saya sendiri. SPSS tidak memberikan catatan seperti itu dalam hasil analisisnya. Grafik ini memberi gambaran mengenai situasi data kita dengan menyajikan 5 angka penting dalam data kita yaitu: C10 (percentile ke 10), Q1 (kuartil pertama atau percentil ke 25), Median (yang merupakan kuartil kedua atau percentile 50), Q3 (atau kuartil ketiga atau percentile 75) dan C90 (percentile ke 90).

Selain itu dalam data ini kita juga dapat melihat subjek yang menjadi outlier, dan SPSS memberitahu nomor kasus dari subjek kita ini; yaitu no 3. Jadi jika kita telusuri data kita dalam file SPSS, kita akan menemukan subjek no 3 ini yang menjadi outlier dalam data kita.

Catatan akhir: Sangat penting bagi kita untuk tidak sepenuhnya bergantung pada hasil analisis statistik dalam bentuk angka. Kita juga perlu untuk 'melihat' (dalam arti yang sebenarnya) data kita dalam bentuk grafik bahkan keadaan data kita dalam worksheet SPSS untuk memeriksa kejanggalan-kejanggalan yang mungkin terjadi.