🌂 Cara Mengubah Desimal Di Spss

Untukmengubah fungsi titik sebagai pemisah ribuan dan fungsi koma sebagai pemisah angka desimal. Scientific notation Memasukan data dengan format eksponen(pangkat). Hapustanda checklist pada "Uses System Sparator" Lalu pada Decimal separator ubah menjadi tanda titik & Pada Thousand sparator ganti dengan tanda koma. Setelah itu OK. 5. Maka hasilnya yang sebelumnya koma menjadi titik pada angka desimal data anda. Anda bisa juga merubah dari titik menjadi koma dengan cara seperti diatas. CaraMembuat Variabel dan Input Data di SPSS. By. admin. 3098. Saat Anda membuka program SPSS, Anda akan melihat spreadsheet kosong di Tampilan Data. Jika Anda sudah memiliki dataset lain terbuka tetapi ingin membuat yang baru, klik File> Baru> Data untuk membuka spreadsheet kosong. Anda akan melihat bahwa masing-masing kolom diberi label Pecahan: Klik Oke. Klik Tutup untuk keluar dari Dimension Style Manager. Pilih teks bertumpuk, klik kanan, dan pilih Stack Properties pada menu pintasan. Di kotak dialog Properti Stack, klik tombol AutoStack. Pada kotak dialog Autostack Properties, ubah format default autostack menjadi format horizontal. Di area gambar, pilih dimensi yang Suntingvariabel dengan konfigurasi di atas Jika anda ingin mengubah angka desimalnya yaitu angka di belakang koma, baik mengurangi atau menambahnya, yang perlu anda lakukan cukup select sel yang anda ingin ubah angkanya pada tab home , di grup number , klik tombol decrease decimal (kurangi desimal, mengurangi angka di belakang koma) atau sebelahnya increase decimal (tambah desimal, manambah. Cara Membuat Cross Tabulation Menggunakan Spss. Diantaranyanilai koefisien variabel TPA sebesar 4.24E5 dan beberapa angka disajikan tanpa angka di depan titik (misalnya pada kolom Sig.. Untuk merubah formatnya : Double click table output Blok content table Click menu Cell Properties Clik menu Format value; Click category Number; Click Apply. Tampilan setelah perubahan format Untukmelihat standar deviasi data di SPSS dapat dilakukan dengan beberapa langkah yang harus dilakukan adalah : Buka file yang akan digunakan untuk melihat standar deviasi pada contoh berikut merupakan data Jumlah anak bersekolah di Aceh, Sumatra utara, sumatra barat, riau, jambi, sumatra selatan, bengkulu, lampung, kepulauan bangka belitung Pencatatandilakukan dalam kg dengan desimal (sensitif sampai 0.1 kg). Semua subyek penelitian ditimbang tanpa sepatu atau alas kaki, hanya pakaian sekolah sehari - hari saja. Tinggi badan diukur dengan menggunakan alat Microtoa 2 M terbuat dari metal, dengan ketepatan 0.5 cm. Tinggi badan di ukur pada posisi tegak lurus menghadap ke depan FormatIlmiah menampilkan angka dalam notasi eksponensial, menggantikan bagian angka dengan E+n, di mana E (eksponen) mengalikan angka sebelumnya dengan 10 untuk kekuatan n. Misalnya, format ilmiah 2-desimal menampilkan 12345678901 sebagai 1,23E+10, yang berarti 1,23 kali 10 ke kekuatan 10. Format angka tidak memengaruhi nilai sel aktual yang digunakan oleh Excel untuk melakukan perhitungan. MenurutSinggih Santoso (2014: 265), Pedoman pengambilan keputusan dalam uji paired sample t-test berdasarkan nilai signifikansi (Sig.) hasil output SPSS, adalah sebagai berikut. Jika nilai Sig. (2-tailed) < 0,05, maka H0 ditolak dan Ha diterima. Sebaliknya, jika nilai Sig. (2-tailed) > 0,05, maka H0 diterima dan Ha ditolak. CaraMengatasi Outlier dengan SPSS. Setelah kita belajar bersama tentang outlier, maka selanjutnya dalam artikel ini kita akan membahas bagaimana caranya mengatasi outlier dengan SPSS.Jika para pembaca sekalian sudah mempelajari artikel kami tentang outlier, maka kami anggap anda semua sudah paham alasan perlunya outlier ini di atasi. TutorialSPSS Bahasa Indonesia, Pengenalan SPSS, Belajar SPSS,Menghitung data Statistik dengan SPSS, SPSS untuk Pemula,SPSS untuk Penelitian, siFjSa. Saat Anda membuka program SPSS, Anda akan melihat spreadsheet kosong di Tampilan Data. Jika Anda sudah memiliki dataset lain terbuka tetapi ingin membuat yang baru, klik File> Baru> Data untuk membuka spreadsheet kosong. Anda akan melihat bahwa masing-masing kolom diberi label “var.” Nama kolom akan mewakili variabel yang Anda masukkan dalam dataset Anda. Anda juga akan melihat bahwa setiap baris diberi label dengan angka “1,” “2,” dan seterusnya. Baris akan mewakili kasus yang akan menjadi bagian dari dataset Anda. Saat Anda memasukkan nilai untuk data Anda di sel spreadsheet, setiap nilai akan sesuai dengan variabel tertentu kolom dan kasus tertentu baris. Langkah-langkah menginput data di SPSS Klik tab Variabel View. Ketik nama untuk variabel pertama Anda di bawah kolom Nama. Anda juga dapat memasukkan informasi lain tentang variabel, seperti jenisnya standarnya adalah “numerik”, lebar, desimal, label, dll. Ketikkan nama untuk setiap variabel yang Anda rencanakan untuk dimasukkan dalam dataset Anda. Dalam contoh ini, saya akan mengetik “School_Class” karena saya berencana untuk memasukkan variabel untuk tingkat kelas setiap siswa yaitu, 1 = tahun pertama, 2 = tahun kedua, 3 = tahun ketiga, dan 4 = tahun keempat. Saya juga akan menentukan 0 desimal karena nilai variabel saya hanya akan menyertakan bilangan bulat. Defaultnya adalah dua desimal. Klik tab Data View. Setiap nama variabel yang Anda masukkan dalam Tampilan Variabel sekarang akan dimasukkan dalam kolom satu nama variabel per kolom. Anda dapat melihat bahwa School_Class muncul di kolom pertama dalam contoh ini. Klik tab Tampilan Data. Setiap nama variabel yang Anda masukkan dalam Tampilan Variabel sekarang akan dimasukkan dalam kolom satu nama variabel per kolom. Anda dapat melihat bahwa School_Class muncul di kolom pertama dalam contoh Anda dapat memasukkan nilai untuk setiap kasus. Dalam contoh ini, kasus mewakili siswa. Untuk setiap siswa, masukkan nilai untuk level kelas mereka di sel yang sesuai dengan baris dan kolom yang sesuai. Misalnya, informasi orang pertama harus muncul di baris pertama, di bawah kolom variabel School_Class. Dalam contoh ini, tingkat kelas orang pertama adalah “2,” orang kedua adalah “1,” orang ketiga adalah “1,” orang keempat adalah “3,” dan seterusnya. Ulangi langkah ini untuk setiap variabel yang akan Anda sertakan dalam dataset Anda. Jangan lupa untuk secara berkala menyimpan progres Anda saat Anda memasukkan data. Menggunakan software SPSS merupakan momok tersendiri bagi beberapa orang, terlebih bagi mahasiswa yang awam terkait ilmu statistik. Meski di berbagai perguruan tinggi ada yang diajarkan tentang penggunaan software SPSS, namun masih saja pembahasan di dalam kelas hanya mencakup beberapa contoh kasus penggunaan metode saja, seperti metode regresi ataupun metode korelasi. Diluar pembelajaran dari kampus, mahasiswa diharuskan belajar otodidak untuk bisa menyelesaikan kasus analisis data dari tugas akhir yang akan mereka kerjakan garis besar lembar kerja software SPSS terbagi menjadi dua bagian, yakni1. Data View Tempat input data dan mengolah data2. Variavle View Tempat mendeskripsikan variabelMemang inti dari penggunaan software SPSS ada pada halaman Data View, yang mana nantinya data akan diolah pada halaman ini untuk bisa menghasilkan output yang diinginkan. Namun jangan kesampingkan pentingnya lembar kerja Variable View. Tanpa pendeskripsian variabel yang benar, pengolahan data bisa menjadi masalah kedepannya, yang lebih lanjut dapat berpengaruh pada hasil yang diharapkan. Oleh karena itu pada artikel kali ini saya akan menjelaskan secara rinci kegunaan dari setiap bagian lembar kerja Variable Kerja Variable ViewGambar diatas merupakan tampilan yang ada di Variable View. Ada Name, Type, Width, dan lain sebagainya. Mari kita bahas satu persatu fungsi dan NameName berfungsi untuk memberikan nama variabel. Kalian bebas menuliskan apa saja nama variabel yang kalian inginkan. Namun ingat!, SPSS tidak bisa membaca nilai "spasi ", maka ketika nama variabel yang kalian inginkan ada dua suku kata atau lebih, pisahkan dengan nilai "underscore _" atau gabungkan beberapa suku kata tadi menjadi hanya satu suku kata. ContohContoh Pengisian Nama Variabel yang Benar dan Salah2. TypeType berfungsi untuk menjelaskan tipe data yang akan dimasukkan. Misal data yang akan dimasukkan berupa angka, maka tipe Numeric bisa dipilih. Atau data yang akan dimasukkan berupa kata/kalimat, maka tipe yang cocok adalah String. Berikut penjelasan masing-masing dari tipe data yang adaNumeric merupakan tipe data paling standar yang digunakan untuk memasukkan angka. Semua data yang berupa angka bisa masuk pada tipe Numeric, termasuk nilai "negatif" maupun "koma".Comma merupakan tipe data untuk memasukkan angka desimal yang dipisahkan dengan titik. Di luar negeri titik disebut sebagai "koma"/comma, sedangkan titik digunakan untuk memisahkan angka kelipatan dari 1000. Misal untuk penulisan "lima koma empat", diluar negeri tertulis Sedangkan di Indonesia 5,4. Contoh lain untuk penulisan "seribu", diluar negeri tertulis 1,000. Sedangkan di Indonesia Comma yang dimaksud disini mengikuti aturan luar negeri, yakni menggunakan titik. Jadi comma cocok untuk menuliskan bilangan desimal semisal dan merupakan tipe data untuk memisahkan angka kelipatan 1000 dengan sebuah dot koma. Dot merupakan kebalikan dari comma. Misal untuk penulisan "seribu" menjadi 1, notation merupakan tipe data untuk menuliskan angka dalam bentuk sains. Misalkan angka pada tipe numeric dituliskan maka pada tipe scientific notation akan tertulis merupakan tipe data untuk memasukkan tanggal. Nantinya akan diberikan pilihan penyebutan tanggal seperti apa yang diinginkan dengan keterangan d day/hari, m month/bulan, dan y year/tahun.Dollar merupakan tipe data untuk memasukkan mata uang currency merupakan tipe data untuk memasukkan jenis mata uang merupakan tipe data untuk memasukkan huruf/ Dialog Type3. WidthWidth berfungsi untuk memberikan jumlah karakter yang dikehendaki dalam satu variabel. Misalkan akan dimasukkan nilai 500, namun pada bagian width hanya tertulis 2, maka nantinya pada lembar Data View yang terlihat hanya angka 50. Contoh lain misal pada bagian width tertulis 8, kemudian akan dimasukkan kalimat "Harga Saham", maka yang akan terlihat pada lembar Data View hanya kalimat "Harga Sa".4. DecimalsKolom Decimals berfungsi untuk memberikan jumlah karakter dibelakang koma yang dikehendaki dalam satu variabel. Jika pada bagian decimals tertulis 2, dan angka yang ingin dimasukkan adalah 5, maka nantinya pada lembar Data View akan tertulis LabelKolom Label berfungsi untuk memberikan sebuah tanda/label pada suatu variabel. Label tidak terlalu berpengaruh pada proses pengisian data. Misal variabel dengan nama "HargaSaham" akan diberi label "Variabel A", maka nantinya pada kotak dialog akan tertera label yang sudah disebutkan. Label bisa memuat nilai spasi .Contoh Pengaruh Label Pada Suatu Variabel6. ValuesValues berfungsi untuk menggantikan sebuah nilai yang bertipe string menjadi sebuah nilai yang bertipe numeric, agar dapat dilakukan pengolahan data. Misal dalam sebuah penelitian terdapat Kelas A, Kelas B, dan Kelas C. Agar mempermudah dalam pengolahan data, maka Kelas A akan diganti dengan angka 1, Kelas B dengan angka 2, dan kelas C dengan angka 3. Cara penggunaannya sangat mudah, kalian tinggal masukkan nilai baru yang diinginkan pada bagian "Value", kemudian pada bagian "Label" masukkan keterangan apa yang ingin diubah, lalu klik "Add".Kotak Dialog Values7. Missing ValueMissing Value berfungsi untuk menghilangkan sebuah nilai agar tidak dimasukkan kedalam analisis. Missing Value biasa digunakan untuk mengeluarkan nilai-nilai outlier. Ada 3 pilihan dalam kolom Missing Value, yakniNo missing values tidak ada nilai yang dianggap missing values angka diskrit yang dianggap plus one optional discreate missing value untuk menghilangkan angka-angka yang termasuk kedalam sebuah range/interval Dialog Missing Value8. ColumnsColumns berfungsi untuk menentukan lebar kolom pada Data View. Semakin besar nilainya maka semakin lebar tampilan kolom yang ada di Data AlignAlign berfungsi untuk menentukan rata tulisan dari sebuah variabel. Tersedia 3 pilihan align, yakniLeft penulisan rata kiriRight penulisan rata kananCenter penulisan rata tengah10. MeasureMeasure berfungsi untuk menentukan skala data dari sebuah variabel. Measure sangat berpengaruh pada pendeskripsian variabel yang nantinya akan digunakan untuk pengolahan data. Ada 3 jenis measure, yakniNominal merupakan skala data yang berfungsi hanya untuk membedakan. Misal membedakan antar jenis kelamin, yang mana jenis kelamin perempuan dengan laki-laki tingkatannya merupakan skala data yang berfungsi untuk membedakan sekaligus mengurutkan. Misal membedakan jenjang pendidikan, yang mana SD, SMP, dan SMA memiliki perbedaan dan SD memiliki jenjang pendidikan paling rendah, disusul SMP, dan merupakan tipe variabel untuk skala data Interval dan Rasio. Tipe variabel ini biasa digunakan untuk perhitungan data numerik pada tadi penjelasan dari masing-masing fungsi kolom yang ada di lembar kerja Variabel View SPSS. Jika ada yang ditanyakan, silahkan tinggalkan kolom komentar dibawah. See ya! Deskriptif, Regresi dan Korelasi Minitab 16 Sebelum memlulai pusat bahasan, kita terlebih lalu memahami Basic berpunca Minitab Basic Minitab merupakan aplikasi pengolah data statistik. Pengoperasiannya lebih simple daripada SPSS, namun ada sejumlah peristiwa yang harus dicatat 1. Sebelum data dimasukkan, Setiap ruangan harus diformat lampau. 2. Kesalahan format akan mengakibatkan data lain terbaca dengan benar Prinsip memformat kolom/baris dan mengegolkan data Elastis yang cak hendak dimasukkan, purwa-tama diketik secara manual plong header yang disediakan. Serah Ukuran untuk sendirisendiri rubrik Text,Numeric,Date/Time dengan memblok salah satu ruangan sreg header teralaC1,C2,C3,dst.. dengan cara mengklik kidal salah suatu cell nan bersangkutan misal C1. Kemudian Klik kanan pada cell tersebut dan diskriminatif Dimensi Column’. Bakal menu biji dapat dipilih dengan Klik kanan lega cell tersebut>’Format Column>Numeric… Akan muncul Menu seperti berikut Automatic = Membentuk angka secara otomatis Fixed decimal = Menambahkan dan menentukan banyaknya desimal Exponential Currency = Membagi Ukuran bakal alat penglihatan uang Percentage = Memberi Format cak bagi Persentase Bakal dimensi Referensi, boleh di memperbedakan dengan Klik kanan>Format Column>Text Untuk dimensi Tahun dan copot, dapat dipilih degan Klik kanan>Matra Column>Date/Time… Sekian tentang Basic bersumber Minitab. Sekarang, kita boleh membahas inti pembahasan kita. Menghitung data deskriptif Masukkan data yang akan di cari Klik tab Stat>Basic Statistics>Display Descriptive Statistics Akan muncul pop-up window berjudul Display Descriptive Statistics’. Pilih seluruh elastis yang akan diproses datanya secara deskriptif, dan elastis 1/makin plastis yang akan menadi transendental. Kemudian klik menu Statistics…’, akan muncul pop-up mentah yang berjudul Display Descriptive Statistics – Statistics’. Pilih sejumlah data yang ingin ditampilkan pada window Session’, kemudian klik Ok’ dan sekali lagi klik Ok’. Akan unjuk data seperti dibawah ini. Mencari Regresi tertinggal Masukkan data variabel Klik tab Stat>Regression>Regression Setelah unjuk Window Regression’, pilih plastis yang akan dihitung regressinya pada kolom Response’ dan variabel prediksinya di ruangan Prediction’ lalu langsung klik Ok’. Akan muncul data seperti berikut Mencari Korelasi Sederhana Klik tab Stat>Basic Statistics>Correlation’ 2. Setelah muncul Window Correlation, masukkan luwes yang akan dicari korelasinya dan serempak klik Ok’. Akan muncul data sebagai halnya ini Minitab 16 Sebelum mulai untuk mengejar Deskriptif, Regresi dan Korelasi, suka-suka baiknya kita kenali lewat basic berpunca SPSS Basic Klik tab Variable View’, dapat dilihat plong jihat kiri pangkal pecah layar SPSS, kemudian masukkan variabel yang bersangkutan dengan garis hidup i. Spasi digantikan dengan tanda _’ ii. Diawali dengan karakter Alfabet Dimensi masing-masing lentur sesuai dengan kebiasaan variabel start dari Type, Widh, Decimal, dst.’ Keterangan i. Type = Aturan variabel. Apabila ingin memasukkan vaiabel dengan data coretan, maka ubah Type’ variabel tersebut menjadi String’Dapat dipilih dengan mengklik tanda …’ pada sisi kanan cell Type pada untuk satu variabel ii. Width = Panjangnya kepribadian data suatu lentur, takdirnya data tersebut mancapai 8 kepribadian, maka Set Width tersebut dengan poin 8’. iii. Decimals = Banyak desimal yang kepingin digunakan. Namun, kerjakan plastis dengan sifat data String’, maka opsi Decilams akan dihilangkan dengan sendirinya. iv. Label = Header yang akan muncul pada saat proses analisa radu dioperasikan, dan akan dicantumkan pada window Output’. v. Columns = Jumlah ruangan nan akan digunakan. vi. Align = Posisi data suatu laur saat dioperasikankidal, perdua, kanan. vii. Measure = Keberagaman pengukuran data berpokok suatu Plastis Scale, Ordinal, Nominal. Setelah mengarifi basic tentang Laur, suka-suka bilang hal lagi nan harus diketahui Data yang diinput pada tab Data View’ tidak dapat membaca keunggulan koma ,. Maka, setiap akan memasukkan data non-desimal dengan selang antara noktah Cth etiket titik. tersebut harus dihilangkanCth 1234567 karena cap titik tersebut akan terbaca sebagai koma oleh SPSSCth dan bagi mencadangkan tanda koma, tersebut ke dalam tab ’Data View’, maka puas tab Variable View’, rubrik Type’ berasal data variable tersebut harus dirubah menjadi Comma’. Jika data nan diinput adalah angka yang mempunyai desimal Cth 123,45, agar bisa dibaca dengan baik makanya SPSS, maka jeda koma, tersebut harus diganti dengan tera Titik. pada tab Data View’Cth dan sesuaikan jumlah desimal nan digunakan dengan merubah angka pada kolom Decimals’ puas veriabel bersangkutanCth jika desimalnya ada 2123,45 maka rubah ponten lega kolom Decimals’ untuk luwes yang berkepentingan Uji Normalitas suatu data bisa diketahui dengan cara klik tan Analyze>Descriptive Statistics>Explore…’ Akan unjuk pop-up Window yang berjudul Explore’, kemudian masukkan sejumlah variabel yang akan diujikan normalitasnya Kemudian Klik Plots…’ dan Check puas Normality plots with tests’. Klik Continue’ kemudian klik Ok’, akan unjuk data laksana berikut Sekarang kita sudah siap kerjakan memasuki pembahasan utama I. Menghitung data Deskriptif 1. Klik Tab Variable View’Masukkan Elastis yang akan dikalkulasikan dan atur sesuai dengan yang dibutuhkan 2. Klik tab Data View’ dan masukkan data sesuai dengan yang sudah lalu diformatkan pada tab Variable View’ 3. Klik tab Analyze>Descriptive Statistics>Descriptives…’ 4. Akan muncul pop-up window yang berjudul Descriptives’, memperbedakan semua variabel yang akan dihubungkan dan dideskripsikan dan masukkan dengan meng-klik nama cuaca yang menghadap ke kanan. 5. Untuk mengatur apa saja yang akan ditampilkan pada analisa, klik Options’ dan membeda-bedakan metode deskriptif nan dibutuhkan. 6. Sehabis dilih, klik Continue’ dan klik Ok’. akan unjuk tampilan analisa seperti berikut II. Menghitung Korelasi tercecer A. Bivariate Pearson 1. Klik tab Analyze>Correlate>Bivariate…’ dan pilih 2 Variabel nan akan dicari korelasinya dan Check pada box Pearson’. Kemudian klik Ok’Akan muncul lega Window Output seperti berikut B. Bivariate Spearman 1. Klik tab Analyze>Correlate>Bivariate…’ dan pilih 2 Lentur yang akan dicari korelasinya dan Check sreg box Spearman’. Kemudian klik Ok’. Akan muncul puas Window Output sebagaimana berikut III. Menghitung Regresi Terbelakang 1. Klik tab Analyze>Regression>Linear…’ 2. Masukkan sebuah variabel dependen pada ruangan Dependent’ dan variabel Independent’ 3. Klik Ok’ dan abaikan yang lain. Akan muncul hasil analisa puas window Output sperti berikut Sekian sebagian mungil Cak bimbingan Minitab 16 dan SPSS 17 bersumber saya, Semoga bisa membawa manfaat cak bagi semua pihak yang tersapu dan pembaca. Saya ucapkan syukur atas perhatiannya. -Rizky Trisnadian Pratama

cara mengubah desimal di spss