Tutorial Analisis Data RAL Faktor Tunggal
Tutorial analisis
data RAK d SPSS
A.
Memasukkan data ke
SPSS
Sebelum melakukan analisis data harus di masukkan dahulu ke aplikasi SPSS.
Berikut adalah data yang akan dimasukkan:
Table Data Pengaruh Hormone Tumbuh
Terhadap Pertumbuhan Kedelai
Kosentrasi
|
Ulangan
|
Jumlah
|
Rerata
|
|||
1
|
2
|
3
|
4
|
|||
0
|
5.0
|
8.1
|
7.5
|
7.7
|
31.3
|
7.825
|
0.25
|
8.3
|
8.2
|
8.3
|
7.9
|
32.7
|
8.175
|
0.5
|
8.9
|
8.2
|
8.3
|
8.0
|
33.3
|
8.325
|
0.75
|
9.3
|
9.0
|
8.2
|
8.7
|
35.2
|
8.800
|
0.1
|
9.7
|
9.0
|
8.8
|
9.0
|
36.5
|
9.125
|
1.25
|
9.5
|
8.9
|
8.5
|
8.9
|
35.8
|
8.950
|
jumlah
|
53.7
|
51.3
|
49.6
|
50.2
|
204.8
|
8.530
|
Berikut langkah-langkah memasukkan data:
1.
Buka terlebih dahulu SPSS, dengan tampilan
cendela awal sebagai berikut:
2.
Klik, variable view di
sebelah kiri bawah. Tampilan akan berubah seperti gambah sebelah kanan
3.
Isikan data pada kolom yang tersedia.
·
Baris 1
Ø Pada kolom Name
baris pertama tuliskan Konsentrasi. Secara otomatis pada baris 1 kolom
berikutnya akan terisi.
Ø Kolom Type ,
karena data yang akan diisikan berupa angka maka biarkan kolom Type berisi Numeric.
Ø Kolom Width,
tidak usah dirubah karena data yang
dimasukkan tidak lebih dari 8 digit.
Ø Kolom Decimals, tidak
usah di rubah
Ø Kolom Label, isikan konsentrasi hormone atau tidak
diisi juga tidak apa-apa, karena hanya memberikan keterangan data.
Ø Kolom Values, klik pada sel, dan klik kembali pada tanda
“…” di cel sebelah kanan. Pada value isikan nomor, dan pada label isikan
konsentrasi lali klik Add, sehingga hasilnya seperti ini:
Lalu klik OK
Ø Kolom Missing, dilewati karena tidak ada data yang hilang.
Ø Kolom Columns, isikan 8, samakan dengan kolom Width.
Ø Kolom Align, tidak usah dirubah karena penulisan data di
tempatkan sebelah kanan/rata kanan.
Ø Kolom Measure, isikan jenis data yang dimasukkan. Karena
berupa kualitatif maka isikan dengan Nominal. Dengan cara klik pada sel
kemudian klik arah panah kebawah
lalu klik nominal.
·
Baris 2
Ø Pada kolom Name
baris pertama tuliskan Kelompok. Secara otomatis pada baris 1 kolom berikutnya akan terisi.
Ø Kolom Type ,
karena data yang akan diisikan berupa angka maka biarkan kolom Type berisi Numeric.
Ø Kolom Width,
tidak usah dirubah karena data yang
dimasukkan tidak lebih dari 8 digit.
Ø Kolom Decimals, diganti 0 karena pada
kelompok data yang dimasukkan bukan decimal.
Ø Kolom Label, tidak usah diisi.
Ø Kolom Values, dilewati karena tidak ada keterangan lanjut
tentang data
Ø Kolom Missing, dilewati karena tidak ada data yang
hilang.
Ø Kolom Columns, isikan 8, samakan dengan kolom Width.
Ø Kolom Align, tidak usah dirubah karena penulisan data di
tempatkan sebelah kanan/rata kanan.
Ø Kolom Measure, tetap diisi scale, karena data
kuantutatif.
·
Baris 3
Ø Pada kolom Name
baris pertama tuliskan Pertumbuhan. Secara otomatis pada baris 1 kolom berikutnya akan terisi.
Ø Kolom Type ,
karena data yang akan diisikan berupa angka maka biarkan kolom Type berisi Numeric.
Ø Kolom Width,
tidak usah dirubah karena data yang
dimasukkan tidak lebih dari 8 digit.
Ø Kolom Decimals, dilewati/dibiarkan
dengan angka 2
Ø Kolom Label, dilewati/dibiarkan kosong.
Ø Kolom Values, dilewati karena tidak ada keterangan lanjut
tentang data
Ø Kolom Missing, dilewati karena tidak ada data yang
hilang.
Ø Kolom Columns, isikan 8, samakan dengan kolom Width.
Ø Kolom Align, tidak usah dirubah karena penulisan data di
tempatkan sebelah kanan/rata kanan.
Ø Kolom Measure, tetap diisi scale, karena data
kuantutatif.
4.
Klik Data View, pada bagian kiri bawah dan tampilan akan
berubah seperti gambar dibawah ini sebelah kanan
5.
Isikan data sesuai dengan
data d atas sehingga tampilan akan menjadi seperti ini:
6.
Data sudah masuk ke SPSS,
kemudian dilakukan pengujian normalitasnya data dengan uji normalitas
B.
Uji Normalitas
Uji normalitas silakukan dengan analisis Kolmogorov-smirnov, maka
sebelum uji normalitas data harus di regresi terlebih dahulu, sebagai berikut:
1.
Klik Analyze, pada
menu bar SPSS.
2.
Lalu arahkan kursor pada
menu Regression, dan klik Linier.
3.
Akan muncul kotak dialog
seperti berikut:
4.
Masukkan pertumbuhan
pada dependent, Lalu klik Save
5.
Akan muncul kotak dialog
dan klik Unstandardized, kemudian klik Continue
6.
Masukkan Konsentrasi pada Independent,
lalu klik OK
7.
Akan muncul kotak dialog *Output
seperti berikut, lalu Close tanpa disimpan
8.
Pada data akan muncul kolom
baru dengan nama RES_1, seperti berikut:
9.
Regresi Selesai
Kemudian
dilanjutkan dengan uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov dengan
langkah sebagai berikut:
1.
Klik Analyze pada
menu bar spss
2.
Arahkan kursor ke Nonparametric
Tests, dan klik 1-Sample K-S…
3.
Pilih atau klik 1-Sample
K-S…, dan akan muncul kotak dialog seperti dibawah ini
4.
Klik Unstandardized
Residu… (data yang akan diuji normalitasnya),
5.
Klik tanda “
”, pertumbuhan akan masuk pada kotak Test Variable List,
seperti dibawah ini
6.
Klik Options…, dan
muncul kotak dialok seperti dibawah ini, dan centang Descriptive. Lalu klik Continou
7.
Pastikan Normal tercentang pada Test Distribution , lalu klik OK
8.
Hasilnya akan muncul
seperti berikut:
9.
Klik One-Simple Kolmogorov-Smirnov,
pehatikan nilai sig.(lingkaran merah diatas) pada table One-Simple
Kolmogorov-Smirnov
10. Hasil analisis uji normalitas pada data di atas hasilnya Normal,
karena signifikansi yang terdapat pada table One Sample Kormogorof-Smirnov
Test(ditunjuk oleh panah dalam lingkaran merah) >0.05,
11. Kemudian pengujian dilanjutkan dengan uji Homogenitas
C.
Uji Homogenitas
Uji homogenitas dilakukan dengan langkah
sebagai berikut:
1.
Klik Analyze,
kemudian arahkan panah ke Compare Means, lalu pilih One-Way Anova
2.
Akan muncul kotak dialog
seperti ini:
3.
Masukkan pertumbuhan
kedelai pada Dependent List, dan Konsentrasi pada factor. Klik
Options…
4.
Centang pada Homogenity
of Variance test, kemudian klik Continue
5.
Klik OK
6.
Perhatikan pada table Test
of Homogeneity of Variances , lihat nilai signifikannya(lingkaran merah).
Nilai yang ditunjukkan oleh sig.
adalah 0.030 yang artinya Kurang dari 0.05, berarti data yang
dianalisa Tidak Homogen.
7.
Kemudian analisis
dilanjukan pada uji Brown-Forsythe.
D.
Uji Beown-Forsythe
Pengujian dilanjutkan dengan uji
Brown-Forsythe, dengan langkah sebagai berikut:
1.
Klik Analyze ,
arahkan panah ke Compare Means, pilih One-Way Anova
2.
Muncul kotak dialog seperti
pada pengujian Homogenitas tadi, dengan Dependent List dan Factor
telah terisi sesuai yang diisikan sebelumnya. Kemudian pilih Options.
3.
Centang pada Brown-Forsythe,
klik Continue
4.
Klik OK, kemudian
muncul kotak dialog Output. klik Robust Test of Equality of Means,
perhatikan Sig.
Hasil Uji menunjukkan SIgnifikansi 0.045
, artinya kurang dari 0.05, maka
pengujian berlanjut dengan Uji Games-Howell
E.
Uji Games-Howell
Uji Games-Howell dilakukan dengan langkah
sebagai berikut
1.
Klik Analyze, pilih Compare
Means, Klik One-Way Anova (seperti pada uji Homogenitas dan
Brown-Forsthy).
2.
Klik Post Hog…
3.
Centang Games-Howell,
klik Continue.
4.
Klik OK, Output
akan Muncul menunjukkan hasil analisis perbedaan 1 per 1
Berikut table lengkap hasil analisis lanjut Games-Howell,
yang menunjukkan hasil perbandingan satu per satu konsentrasi homon.
Multiple Comparisons
|
||||||
pertumbuhan kedelai
Games-Howell
|
||||||
(I) konsentrasi hormon
|
(J) konsentrasi hormon
|
Mean Difference (I-J)
|
Std. Error
|
Sig.
|
95% Confidence Interval
|
|
Lower Bound
|
Upper Bound
|
|||||
Control
|
.25
|
-1.1000
|
.7092
|
.667
|
-5.028
|
2.828
|
.50
|
-1.2500
|
.7312
|
.594
|
-5.001
|
2.501
|
|
.75
|
-1.7250
|
.7409
|
.361
|
-5.418
|
1.968
|
|
1.00
|
-2.0500
|
.7300
|
.250
|
-5.808
|
1.708
|
|
1.25
|
-1.8750
|
.7324
|
.304
|
-5.618
|
1.868
|
|
.25
|
kontrol
|
1.1000
|
.7092
|
.667
|
-2.828
|
5.028
|
.50
|
-.1500
|
.2227
|
.977
|
-1.172
|
.872
|
|
.75
|
-.6250
|
.2529
|
.311
|
-1.832
|
.582
|
|
1.00
|
-.9500
|
.2189
|
.059
|
-1.949
|
.049
|
|
1.25
|
-.7750
|
.2268
|
.131
|
-1.822
|
.272
|
|
.50
|
kontrol
|
1.2500
|
.7312
|
.594
|
-2.501
|
5.001
|
.25
|
.1500
|
.2227
|
.977
|
-.872
|
1.172
|
|
.75
|
-.4750
|
.3092
|
.659
|
-1.715
|
.765
|
|
1.00
|
-.8000
|
.2821
|
.176
|
-1.923
|
.323
|
|
1.25
|
-.6250
|
.2883
|
.366
|
-1.773
|
.523
|
|
.75
|
kontrol
|
1.7250
|
.7409
|
.361
|
-1.968
|
5.418
|
.25
|
.6250
|
.2529
|
.311
|
-.582
|
1.832
|
|
.50
|
.4750
|
.3092
|
.659
|
-.765
|
1.715
|
|
1.00
|
-.3250
|
.3065
|
.881
|
-1.557
|
.907
|
|
1.25
|
-.1500
|
.3122
|
.995
|
-1.400
|
1.100
|
|
1.00
|
kontrol
|
2.0500
|
.7300
|
.250
|
-1.708
|
5.808
|
.25
|
.9500
|
.2189
|
.059
|
-.049
|
1.949
|
|
.50
|
.8000
|
.2821
|
.176
|
-.323
|
1.923
|
|
.75
|
.3250
|
.3065
|
.881
|
-.907
|
1.557
|
|
1.25
|
.1750
|
.2854
|
.986
|
-.962
|
1.312
|
|
1.25
|
kontrol
|
1.8750
|
.7324
|
.304
|
-1.868
|
5.618
|
.25
|
.7750
|
.2268
|
.131
|
-.272
|
1.822
|
|
.50
|
.6250
|
.2883
|
.366
|
-.523
|
1.773
|
|
.75
|
.1500
|
.3122
|
.995
|
-1.100
|
1.400
|
|
1.00
|
-.1750
|
.2854
|
.986
|
-1.312
|
.962
|
|






























