Analisis Deskripsi
Analisis
deskripsi berfungsi untuk menggambarkan sebuah variabel yang didalamnya
terdapat deskripsi distribusi suatu variabel atau menyimpulkan hasil dari
penelitian sampel ke populasi. Misalnya untuk menggambarkan latar belakang pendidikan
responden dengan menggunakan pendekatan statistik seperti persentase, rasio,
rate, tabel, diagram, dan grafik. Dengan sekala pengukuran yang terdiri:
1.
Nominal
Variabel yang
hanya dapat membedakan nilai datanya dan tidak tahu nilai data mana yang lebih
tinggi atau rendah.
2.
Ordinal
Variabel yang
dapat membedakan nilai datanya dan juga sudah diketahui tingkatan lebih tinggi
atau lebih rendah
3.
Interval
Variabel yang
dapat dibedakan, di ketahui tingakatannya dan diketahui juga beda atara
nilainya. Namun variabel interval belum dikatahui kelipatan suatu nilai
terhadap nilai yang lain dan pada skala interval tidak mempunyai titik nol
mutlak.
4.
Rasio
Variabel yang
paling tinggi skalanya, yaitu: bisa dibedakan, ada tingkatan, ada besar beda,
dan ada kelipatannya serta ada nol mutlak.
Dalam analisis
variabel sering menggunakan pembagian data/ variabel menjadi dua kelompok
yakni:
1.
KATEGORIK
(kualitatif), merupakan data hasil pengklasifikasian/ penggolongan suatu data.
2.
NUMERIK
(kuantitatif), merupakan variabel hasil dari perhitungan dan pengukuran.
Variabel terdiri atas (1) Diskrit merupakan variabel hasil dari perhitungan dan
(2) kontinu merupakan variabel hasil pengukuran.
Analisis data
yang dapat digunakan meliputi (1) Analisis data Bivariat merupakan analisis
hubungan antar variabel (2) analisis multivariat menghubungkan antara beberapa
variabel indevenden dengan satu variabel devenden (3) Analisis tendensi sentral
mendeskripsikan kedudukan sentral dari suatu distribusi observasi-observasi
keseluruhannya. Untuk melakukan analisis deskripsi data kita harus melakukan
entry data pada SPSS.
|
Nomor
|
Pendidikan
|
Pekerjaan
|
Pengetahuan
|
Lingkungan Sosial dan Budaya
|
Prilaku Pemberian Asi
|
Umur Bayi
|
|
1
|
3
|
3
|
3
|
3
|
1
|
3
|
|
2
|
3
|
3
|
3
|
4
|
1
|
2
|
|
3
|
4
|
4
|
4
|
4
|
1
|
2
|
|
4
|
3
|
3
|
2
|
2
|
1
|
3
|
|
5
|
2
|
3
|
3
|
3
|
1
|
3
|
|
6
|
2
|
3
|
3
|
3
|
2
|
2
|
|
7
|
2
|
3
|
3
|
3
|
2
|
3
|
|
8
|
2
|
3
|
2
|
2
|
1
|
2
|
|
9
|
2
|
4
|
2
|
4
|
1
|
4
|
|
10
|
2
|
4
|
2
|
4
|
1
|
3
|
|
11
|
4
|
4
|
4
|
2
|
1
|
4
|
|
12
|
4
|
4
|
2
|
3
|
2
|
2
|
|
13
|
2
|
4
|
2
|
3
|
2
|
2
|
|
14
|
2
|
3
|
3
|
2
|
2
|
3
|
|
15
|
2
|
4
|
2
|
4
|
2
|
4
|
|
16
|
2
|
3
|
2
|
2
|
2
|
3
|
|
17
|
3
|
3
|
2
|
3
|
2
|
3
|
|
18
|
2
|
4
|
2
|
4
|
2
|
4
|
|
19
|
2
|
4
|
2
|
4
|
2
|
3
|
|
20
|
2
|
4
|
2
|
4
|
2
|
4
|
1.
Data
Kategorik
Untuk melakukan
analisis bivariat dengan menggunakan SPSS kita dapat menghitung data kategorik
dengan dengan cara memilih menu Analyze,
pilih deskriptif statistics dan lalu
pilih Frequencis, sehigga akan muncul
tampilan:
Klik variabel
pendidikan kemudian kelik tombol panah
, maka variabel pendidikan akan pindah ke tabel yang ada di
sebelah kanan.
Klik
OK, hasilnya dapat dilihat di jendela output sebagai brikut:
|
Pedidikan
|
|||||
|
|
Frequency
|
Percent
|
Valid
Percent
|
Cumulative
Percent
|
|
|
Valid
|
SMP
|
13
|
65,0
|
65,0
|
65,0
|
|
SMA
|
4
|
20,0
|
20,0
|
85,0
|
|
|
PT
|
3
|
15,0
|
15,0
|
100,0
|
|
|
Total
|
20
|
100,0
|
100,0
|
|
|
Pada kolom
frequensi menunjukan jumlah kasus dengan nilai yang sesuai dimana jumlah responden
20 orang, dari jumlah tersebut 13 orang memiliki pendidikan SMP dan SMA
sebanyak 4 orang sedangkan perguruan tinggi sebanyak 3 orang. Proporsi dapat
dilihat pada kolom percent terdapat 65 percent responden memiliki pendidikan SMP
dan pada kolom valid percent menunjukan nilai yang sama yakni 65 percent.
Dengan demikian data tidak ada yang dikeluarkan karena antar percent dan valid percent tidak ada perbedaan nilai.
2.
Data
Numerik
Setelah kita
dapat mengetahui deskripsi data kategorik selanjutnya kita akan melakukan
perhitungan pada data numerik dengan langkah sebagai berikut:
Pilih
Analize
Pilih
Deskriptive
Pilih
Frequencies
Pilih Variabel
umur dengan cara mengklikya dan selanjutnya klik tombol panah
maka variabel umur akan pindah ke tabel kanan. Sesuai dengan
gambar berikut:
Klik tombol statistics, piih ukuran yang anda minta
misalnya mean, median, standar deviasi, min, max dan SE.
Setelah anda
menentukan perhitungan yang anda inginkan selanjutnya kelik tombol continue. Langkah berikutnya anda klik
tombol charts.
Anda klik tombol
histograms. Dan check box With Normal Curve dan kemudian kelik
tombol continue.
Setelah anda
meneklik tombol continue berikutnya
anda pilih OK. Maka anda akan
mendapatkan hasil sebagai beirkut:
|
Statistics
|
||||||||
|
Umur
|
||||||||
|
N
|
Valid
|
20
|
||||||
|
Missing
|
0
|
|||||||
|
Mean
|
2,95
|
|||||||
|
Std. Error of
Mean
|
,170
|
|||||||
|
Median
|
3,00
|
|||||||
|
Std. Deviation
|
,759
|
|||||||
|
Minimum
|
2
|
|||||||
|
Maximum
|
4
|
|||||||
|
Umur
|
||||||||
|
|
Frequency
|
Percent
|
Valid
Percent
|
Cumulative
Percent
|
||||
|
Valid
|
2
|
6
|
30,0
|
30,0
|
30,0
|
|||
|
3
|
9
|
45,0
|
45,0
|
75,0
|
||||
|
4
|
5
|
25,0
|
25,0
|
100,0
|
||||
|
Total
|
20
|
100,0
|
100,0
|
|
||||
Dari hasil
diatas, nilai rat-rata dapat dilihat pada kolom mean, sedangkan nilai standar
deviasi dapat dilihat pada tabel standar deviasi. Pada contoh diatas rata-rata
umur responden 2,95 dan median 3 standar deviasi 0,759 dengan umur termuda 2
tahun dan umur tertua 4 tahun. Distribusi Frekuensi ditampilkan menurut umur
termuda sampai dengan umur tertua dengan disertai jumlah presentasinya. Bentuk
distibusi data dari bentuk histograms dan kurve normalnya. Dari tampilan grafik
diatas maka dapat disimpulkan bahwa distiribusi variabel umur tidak normal
tepatnya menceng kekiri.
3.
Informasi
Estimasi Interval
Pilih
Analyze
Pilih
Submenu Deskriptif Statistic
Pilih
Explore
Isikan kotak
Dependent List dengan variabel umur, klik statistics, klik bagian descriptives.
Tampak pada layar sebagai barikut:
Klik
Tombol Continue, dan langkah berikutnya anda klik OK. Maka akan mendapatkan
hasil sebagai berikut:
|
Case
Processing Summary
|
||||||
|
|
Cases
|
|||||
|
Valid
|
Missing
|
Total
|
||||
|
N
|
Percent
|
N
|
Percent
|
N
|
Percent
|
|
|
Umur
|
20
|
100,0%
|
0
|
0,0%
|
20
|
100,0%
|
|
Descriptives
|
||||
|
|
Statistic
|
Std.
Error
|
||
|
Umur
|
Mean
|
2,95
|
,170
|
|
|
95% Confidence
Interval for Mean
|
Lower Bound
|
2,59
|
|
|
|
Upper Bound
|
3,31
|
|
||
|
5% Trimmed
Mean
|
2,94
|
|
||
|
Median
|
3,00
|
|
||
|
Variance
|
,576
|
|
||
|
Std. Deviation
|
,759
|
|
||
|
Minimum
|
2
|
|
||
|
Maximum
|
4
|
|
||
|
Range
|
2
|
|
||
|
Interquartile
Range
|
2
|
|
||
|
Skewness
|
,086
|
,512
|
||
|
Kurtosis
|
-1,154
|
,992
|
||
|
Tests
of Normality
|
||||||
|
|
Kolmogorov-Smirnova
|
Shapiro-Wilk
|
||||
|
Statistic
|
Df
|
Sig.
|
Statistic
|
df
|
Sig.
|
|
|
Umur
|
,226
|
20
|
,009
|
,816
|
20
|
,002
|
|
a. Lilliefors
Significance Correction
|
Normal
Q-Q Plots
Dari hasil
analisis Ekplore terlihat pula nilai mean, median dan mode. Namun yang paling
penting di tampilan ekplore munculnya angka estimasi interval. Dari hasil
tersebut kita dapat melakukan estimasi
interval dari umur bayi. Kita dapat menghitung 95% Confidence
Interval umur yaitu 2,59 s/d 3,31 jadi jika 55% yakin bahwa rata-rata umur
responde di populasi berada pada selang 2,59 s.d 3,31 tahun. Dari hasil di atas
diketahui juga bahwa munculnya kenormalan data dengan uji kolmogorov semirnov. Uji kolmogorov menghasilkan nilai p (p value)
sebesar 0,09. Sebelum kita menyimpulkan ujinya terlebih dahulu kita ingatkan
kembali bahwa H0 dan Ha. H0=distribusi umur berbentuk normal, dan Ha =
distribusi umur tidak normal. Jadi analisis diatas keputusannya: p value < p
alpha (h0 ditolak), berarti distribusi variabel umur berbentuk tidak normal
(tepatnya menceng kekiri).
Berikut
Penyajian Statistik Deskrivtive Umur Bayi.
|
Variabel
|
Mean
Median
|
SD
|
Min-Mak
|
95%Cl
|
|
Umur
Bayi
|
2,95
3.00
|
0,759
|
2-3
|
2,59
3,31
|
Hasil analisis
didapatkan rata-rata umur bayai 2,95 tahun (95%Cl:2,91-360) median 3,00 tahun
dengan standar deviasi 0,7 tahun. Untuk umur termuda 2 tahun dan umur tertuan 4
tahun . dari hasil estimasi interval dapat disimpulkan bahwa 95% diyakin bahwa
rata-rata umur bayi adalah antara 2, 59 tahun sampai 3,31 tahun.
