Langkah-langkah entri data
Pembuatan Variabel Data di Jendela “Variabel View” SPSS
Memasukkan jumlah/frekuensi kejadian dari data dalam jendela “Data View”
Pembuatan Variabel Data
Pembuatan variabel data ditujukan untuk memberi kejelasan dari data yang dimasukkan dalam SPSS. Adapun beberapa hal yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut.
1. Masuk dalam program SPSS 15 dengan memilih jendela windows menggunakan mouse anda >> All Program >> SPSS for windows >>
Tampilan ini memerintahkan kita untuk memasukan salah satu jenis data SPSS yang telah dimasukkan sebelumnya. Namun karena kita akan membuat file baru pilih “cancel” sehingga kita akan masuk pada jendela Data View SPSS.
2. Langkah awal yang harus dilakukan dalam pengentrian data adalah dengan membuat variabel dari masing-masing data yang akan dimasukkan ke SPSS sehingga kita harus mengaktivkan jendela Variabel View
3. Untuk mengisikan variabel-variabel dari data yang akan dianalisis tentunya kita akan membutuhkan contoh data latihan. Berikut adalah contoh data latihannya yang saya buat pada microsoft Excell.
No
|
Inisial
|
Umur
|
Jenis Kelamin
|
Pendidikan
|
Pekerjaan
|
1
|
EL
|
22
|
Perempuan
|
Tdk Sekolah
|
Tani
|
2
|
YP
|
44
|
Perempuan
|
SMP
|
Buruh
|
3
|
JR
|
23
|
Laki-laki
|
SD
|
Wiraswasta
|
4
|
DK
|
52
|
Perempuan
|
SMP
|
Tani
|
5
|
DA
|
54
|
Perempuan
|
SMA
|
PNS
|
6
|
YL
|
29
|
Perempuan
|
SMP
|
Buruh
|
7
|
LP
|
53
|
Perempuan
|
Tdk Sekolah
|
URT/Tdk Kerja
|
8
|
LB
|
36
|
Perempuan
|
SD
|
Tani
|
9
|
LL
|
19
|
Perempuan
|
SD
|
Tani
|
10
|
LB
|
51
|
Perempuan
|
SMP
|
Wiraswasta
|
11
|
MS
|
39
|
Perempuan
|
SD
|
Buruh
|
12
|
PM
|
42
|
Perempuan
|
SMP
|
Wiraswasta
|
13
|
YS
|
54
|
Laki-laki
|
SD
|
URT/Tdk Kerja
|
14
|
SA
|
21
|
Laki-laki
|
SD
|
Tani
|
15
|
ER
|
31
|
Perempuan
|
SD
|
Buruh
|
16
|
SE
|
16
|
Perempuan
|
SMP
|
URT/Tdk Kerja
|
17
|
YA
|
40
|
Perempuan
|
SMP
|
PNS
|
18
|
DK
|
18
|
Laki-laki
|
SMP
|
URT/Tdk Kerja
|
19
|
HM
|
42
|
Perempuan
|
SD
|
Wiraswasta
|
20
|
MR
|
38
|
Perempuan
|
SMA
|
PNS
|
21
|
YS
|
42
|
Laki-laki
|
SD
|
Tani
|
22
|
BA
|
34
|
Laki-laki
|
SMP
|
Buruh
|
23
|
MA
|
41
|
Perempuan
|
SD
|
Buruh
|
24
|
CS
|
31
|
Perempuan
|
SD
|
Wiraswasta
|
25
|
PB
|
45
|
Laki-laki
|
SMP
|
Tani
|
26
|
MN
|
36
|
Laki-laki
|
SD
|
Tani
|
27
|
GG
|
27
|
Perempuan
|
SMP
|
Tani
|
Pada contoh latihan di atas saya menggunakan 27 orang responden (sampel) dimana pada karakteristik atau variabel yang akan dimasukkan adalah : Inisial, Umur, Jenis Kelamin, Pendidikan dan Pekerjaan.
Variabel yang dimasukkan merupakan data karakteristik dari responden. Pada variabel No tidak perlu dimasukkan karena SPSS sendiri secara otomatis akan menyusun deretan nomor dari data yang akan dimasukkan nantinya.
5. Selanjutnya, isilah variabel dari masing-masing ruang / kolom yang tersedia pada jendela variabel view SPSS. Setiap variabel memiliki karakteristik sendiri yang menunjukkan data itu sendiri dan sebagai persiapan dalam hal memasukkan data sesungguhnya. (Ingat kita hanya membuat variabelnya dulu dan jika anda memasukkan data maka akan terjadi kesalahan pada operasi windows anda.
6. Dalam melaksanakan pembuatan variabel dari masing-masing data contoh latihan tersebut ada beberapa hal yang perlu diperhatikan sebagai berikut.
Ø Tiap variabel yang akan dimasukkan harus disingkat sehingga memudahkan dalam penampilan nantinya pada jendela SPSS data view misalnya untuk jenis kelamin menggunakan JK, pendidikan – Didik, pekerjaan – Kerja
Ø Pemberian nama dari masing-masing variabel tidak boleh dipisahkan dengan menggunakan “spasi” dan diganti dengan tanda garis bawah dengan menekan Shift kurang pada keyboard anda (_) misalnya jika ada umur yang dikelompokkan digantikan dengan “Umr_Klp”
Ø Pemberian nama dari masing-masing variabel tidak boleh menggunakan tanda simbol seperti : tanda seru (!), tanya (?), pagar (#), dollar ($), persen (%), dan (&), bitang (*), pangkat (^), buka dan tutup kurung, minus dan plus.
7. Setelah kesemua variabel telah dimasukkan maka laksanakan pemasukan data berdasarkan variabel dengan mengaktifkan Data View. Dalam pengisian Data View harus didasarkan jenis variabel apakah dalam bentuk numerik atau angka.atau jenis variabelnya tidak sesuai dengan pengisian tersebut
8. Selanjutnya perhatikan jenis data yang akan dimasukkan pada data view nantinya dalam artian untuk menggantikan kolom “Type” pada jendela variabel view SPSS.
Secara default, dari masing-masing variabel yang dimasukkan tersebut menggunakan type data numeric dalam artian bahwa data yang akan dimasukkan nantinya pada jendela data view SPSS adalah dalam bentuk angka dan hal ini tentunya hanya berlaku pada beberapa jenis variabel saja yang harus mengalami perubahan seperti untuk variabel “Inisial” harus diganti dengan type huruf (string).
Pada kolom type pada jendela variabel view digunakan untuk menentukan jenis data yang akan dimasukkan nantinya pada data view. Arahkan pointer anda pada kolom type baris inisial kemudian klik tanda abu-abu disampingnya
Type variabel yang akan digunakan terdiri atas
Ø Numeric – untuk type angka
Ø Comma – untuk type angka khusus pecahan beberapa angka dibelakang koma (desimal)
Ø Dot – sama halnya dengan comma
Ø Scientific notation – untuk type data scientific notation
Ø Date – untuk type penanggalan
Ø Dollar – untuk type mata uang
Ø Custom currency – untuk type tertentu seperti CCA, CCB, CCC
Ø String – untuk type angka
Type data yang sering dipergunakan adalah Numeric, Comma, Date, Dollar dan String.
Karena pada pointer anda berada pada variabel inisial maka digunakan type angka sehingga dipilih String dengan jumlah caracter pilih aja secara default 8 (artinya banyaknya huruf yang akan digunakan pada tiap responden berjumlah 8 karakter/huruf).
Pada variabel umur, jenis kelamin, pendidikan dan pekerjaan biarkan saja dalam kondisi default dengan type data numeric karena jenis data numeric merupakan jenis data yang akan diolah dan dapat dianalisis sedangkan string hanyalah bentuk tampilan dari data master saja.
9. Selanjutnya pada kolom Width merupakan lokasi untuk menentukan seberapa besar ruang kolom yang akan ditampilkan pada jendela data view SPSS nantinya. Untuk keseluruhan variabel biarkan saja dalam kondisi default dengan menggunakan ukuran 8 (artinya 8 inchi).
10. Selanjutnya pada kolom Decimals menunjukkan banyaknya angka yang digunakan dibelakang koma. Biarkan saja dalam kondisi default dengan menggunakan 2 angka dibelakang koma.
11. Pada kolom Label merupakan kolom untuk pemberian nama secara lengkap dari masing-masing variabel sehingga pada saat pengolahan output nantinya dari masing-masing variabel akan ditunjukkan nama dari masing-masing variabel secara jelas.
Untuk inisial – Inisial
Umur – Umur Responden
JK – Jenis Kelamin Responden
Didik – Pendidikan Responden
Kerja – Pekerjaan Responden
12. Pada kolom Values merupakan kolom untuk penjelasan dari angka-angka yang akan dimasukkan pada jendela entri data. Penjelasan dari angka-angka tersebut merupakan nama lengkap dari masing-masing angka yang digunakan.
Khusus pada variabel inisial, kolom value tidak usah diisikan karena ia tidak menggunakan jenis data numeric
Pada variabel umur, values ini untuk sementara juga belum diisikan tapi nantinya akan diisi setelah melaksanakan pengkategorian atau pengelempokkan umur pada saat entri data di jendela data view SPSS.
Pada variabel JK (jenis kelamin), values disikan dengan mengarahkan pointer anda pada kolom values dan mengklik tanda abu-abu
Value menyatakan angka yang akan digunakan dan Label menyatakan nama jelas dari angka tersebut
Isikan 1 pada kolom value dan Label Laki-laki dan pilih Add
Kemudian masukkan lagi angka 2 pada value dan Perempuan pada Label dan pilih Add
Pilih “OK”
Begitupun seterusnya pada variabel Didik (pendidikan) dan Kerja (Pekerjaan) namun yang berbeda hanyalah pada jenis label dari masing-masing angka yang digunakan. Berikut penjelasannya.
Variabel Didik (Pendidikan) :
1 = Tidak sekolah
2 = SD
3 = SMP
4 = SMA
5 = PT
Variabel Kerja (Pekerjaan)
1 = PNS
2 = Tani/nelayan
3 = Buruh/Swasta
4 = Wiraswasta
5 = URT/Tdk kerja
Pada jendela variabel view mungkin menggunakan huruf yang terlalu kecil dan anda dapat merubahnya dengan mengklik kanan pada sembarang tempat yang berisikan variabel dan mengubah jenis huruf dan ukurannya dengan langkah sebagai berikut
Klik kanan pada sembarang label dari variabel dan saya memilihnya variabel pekerjaan responden dan pilih Grid Font
Silahkan anda mengatur sendiri sesuka anda yang penting dapat membuat anda merasa nyaman pada saat pengentrian data karena pengaturan ini juga akan berlaku pada saat menginput data di jendela data view SPSS nantinya.
13. Setelah keseluruhan variabel telah selesai dibuat, simpan file anda dengan nama Latihan 1.sav pada lokasi yang memudahkan anda nantinya untuk menemukan dan membukanya kembali karena kita akan menggunakan data ini saat pengentrian data di jendela data view SPSS
Beberapa hal yang menjadi perhatian pada pembuatan variabel di jendela variabel view SPSS adalah sebagai berikut.
1. Name, merupakan ruang dari nama variabel yang dimasukkan. Nama ini harus diisikan dengan kata yang singkat dan mudah dimengerti, singkat dan padat. Ruang ini hanya dipakai sebagai pengganti sementara dari nama yang sesungguhnya
2. Type, merupakan ruang untuk menentukan jenis data dari variabel tersebut yang terdiri dari format Numeric, Comma, Dot, Scientific nation, Date, Dollar, Custom current, String
Numeric digunakan untuk tipe data angka
Comma, digunakan untuk tipe data angka tetapi khusus pecahan
Dot, hampir sama dengan comma
Scientific nation untuk tipe data angka dengan notasi scientific
Date untuk tipe data tanggal
3. Width, diguakan untuk menentukan besar karakter dari kolom nama variabel
4. Desimal, digunakan untuk memberikan nilai desimal di belakang koma
5. Label, digunakan untuk pemberian nama sesungguhnya dari variabel sehingga dalam tampilan hasil olahan data, tampilan data variabel penelitian memiliki nama yang jelas.
6. Values, merupakan ruang untuk menentukan pilihan terhadap bagian dari variabel dengan jenis numerik. Untuk variabel jenis string tidak menggunakan ruang ini (Ruang ini tidak diisi)
7. Missing digunakan untuk mencegah terjadinya data yang hilang pada proses pengolahan data.
8. Column digunakan untuk mengatur lebar kolom variabel pada data view
9. Alignt, digunakan untuk menentukan apakah tampilan data variabel pada data view rata kiri, kanan atau tengah
10. Measure, merupakan ruang yang menentukan apakah variabel tersebut menggunakan data nominal atau tidak. Data nominal untuk jenis variabel string dan data scale untuk variabel jenis numerik. Pada ruang ini terdiri atas Scale, Nominal dan Ordinal.
Pada SPSS versi 15.0, pada saat pembukaan dan penyimpanan data master akan ditunjukkan dengan keluarnya layar tambahan yang merupakan layar out put yang digunakan nantinya pada saat pengolahan data yang menunjukkan berbagai jenis kegiatan yang dilaksanakan pada saat pengolahan data. Silahkan tutup saja jendela tersebut dengan tanpa melakukan penyimpanan pada komputer anda.
Dalam melaksanakan penginputan data, semua jenis data yang terklasifikasi atau dapat diklasifikasi harus diubah dalam bentuk data numeric sehingga akan memudahkan dalam pengolahan data selanjutnya.
Untuk variabel JK (jenis kelamin)
Laki-laki digantikan dengan angka 1 dan
Perempuan dengan angka 2
Untuk variabel Didik (pendidikan)
Tidak sekolah dengan angka 1,
SD dengan angka 2
SMP dengan angka 3
SMU dengan angka 4
PT dengan angka 5
Selanjutnya untuk variabel kerja (pekerjaan)
PNS digantikan dengan angka 1
Tani/Nelayan dengan angka 2
Buruh/Swasta denga angka 3
Wiraswasta dengan angka 4 dan
URT/tidak kerja dengan angka 5
Setelah anda melakukan pengubahan dari masing-masing data tersebut kemudian lakukan pengisian berdasarkan masing-masing variabel
Pada jendela data view anda menunjukkan bahwa pada masing-masing data variabel, angka yang diisikan menunjukkan dua angka dibelakang koma (2,00). Munculnya dua angka dibelakang koma berdasarkan data numeric yang disikan karena pada saat pendiskripsian variabel di jendela variabel view kolom desimal menggunakan angka 2. sebetulnya angka tersebut bukanlah menjadi masalah namun untuk alasan penampilan biasanya angka tersebut terkesan mengganggu dan anda dapat mengubahnya dengan masuk pada jendela variabel view dan mengubah kolom desimal angka 2 menjadi 0.
Selanjutnya masuk ke jendela data view kembali. Letakkan ponter anda pada kolom variabel JK (jenis kelamin) baris pertama. Sekarang kita akan mencoba melaksanakan pengklasifikasian umur dengan membagi menjadi beberapa kelompok dalam bentuk data interval. Hal ini dilakukan untuk memudahkan dalam pendeskripsian umur dari responden.
Letakkan kursor anda pada nama variabel JK sehingga menunjukkan tanda sorot kebawah (ß) sehingga data pada variabel JK tersorot secara langsung secara keseluruhan kebawah dan Klik kanan pada nama variabel JK
Pilih menu “Insert Variables” untuk mengisikan variabel lain setelah variabel umur sehingga termuat variabel tambahan dengan nama “VAR0001” yang merupakan nama variabel secara default.
Masuk ke jendela variabel view untuk melakukan pendeskripsian variabel tersebut. Sama halnya pada saat pembuatan jenis variabel yang telah anda sebelumnya dengan mengubah nama VAR0001 menjadi Klp_Umur menggunakan jenis data – numeric, width – 8, desimal - 0, label - Kelompok Umur Responden.
Kemudian kembali pada jendela data view dan blok data pada variabel umur dengan tidak melakukan pemblokiran pada variabel umur dan copy data variabel umur dan masukkan ke variabel kelompok umur sehingga data pada umur sama halnya dengan data pada variabel Klp_Umur.
Selanjutnya pada menu bar SPSS pilih menu “Transorm” >> “Record into Same Variables...”
Pilih variabel Kelompok umur responden dan masukkan ke jendela kolom Variables dengan menekan tanda Ø dalam rangka melaksanakan pendeskripsian dan pengelompokkan umur responden.
Pilih “Old and New Values..” untuk melaksanakan pengelompokkan data variabel
Tampilan yang muncul merupakan menu untuk melaksanakan pengelompokkan data variabel umur responden. Pengelompokkan umur dilakukan dengan pembagian sebagai berikut.
Dengan menggunakan jarak 5 dengan pembagian kelompok umur adalah :
- < 20 tahun (berdasarkan data terendah pada variabel umur yaitu umur 18 tahun)
- 20 – 24 tahun
- 25 – 29 tahun
- 30 – 34 tahun
- 35 – 39 tahun
- 40 – 44 tahun
- 45 – 49 tahun
- > 49 tahun atau ≥ 50 tahun (berdasarkan data tertinggi pada variabel umur yaitu umur 54 tahun)
Dengan menggunakan jarak 10 dengan pembagian kelompok umur adalah :
- < 20 tahun
- 20 – 29 tahun
- 30 – 39 tahun
- 40 – 49 tahun
- > 49 tahun atau ≥ 50 tahun
Pengelompokkan umur berdasarkan jarak tergantung dari penginput data, namun secara umum yang digunakan adalah dengan menggunakan jarak 5 berdasarkan standar pengelompokkan umur oleh badan statistik nasional dan internasional.
Adapun cara pengelompokkan umur pada SPSS adalah dengan menerapkan langkah-langkah sebagai berikut.
Ø Untuk kelompok umur terendah < 20 tahun dengan memilih menu “Range LOWEST through values” dan mengisikan anka 19 (artinya dengan mensort data umur yang lebih rendah dari 19 dan yang paling tinggi adalah 19 tahun) dan pada New value pada pilih Value dan masukkan angka 1 (artinya : mengganti kelompok umur < 20 tahun menjadi angka 1)
Pilih “Add” sehingga akan masuk ke kolom OldàNew.
Ø Untuk kelompok umur 20 – 24 tahun dengan memilih menu Range dan masukkan angka 20 pada kolom pertama dan throuh 24 pada kolom kedua dan pada New Value pilih Value dan masukkan angka 2 (mengganti kelompok umur 20 – 24 tahun dengan angka 2) dan pilih “ADD”
Ø Selanjutnya untuk kelompok umur 25 – 29 tahun, 30 – 34 tahun, 35 – 39 tahun, 40 – 44 tahun, 45 – 49 tahun sama halnya dengan cara pengelompokkan pada kelompok umur 20 – 24 tahun dengan menggunakan menu Range pada menu old view dan pada value dengan menggunakan angka secara berurutan
Dari tampilan selanjutnya menunjukkan bahwa untuk kelompok umur 30 – 34 tahun digantingkan dengan kelompok 4 dan seterusnya sampai pada kelompok umur 45 – 49 tahun digantikan pada kelompok 7.
Ø Sedangkan pada kelompok umur > 49 tahun atau ≥ 50 tahun dengan menggunakan menu Range, value through HIGHEST dengan mengisi angka 49 tahun dengan menggantikan dengan value 8.
Ø Selanjutnya pilih Continu >> OK
Secara otomatis, umur yang ditampilkan berubah berdasarkan pengelompokkan umur yang telah dilakukan.
Selanjutnya, masuk kembali pada jendela variabel view untuk memberi penjelasan dari pengelompokkan umur yang teolah dilakukan.
Dengan mengarahkan pointer anda pada value variabel Klp_Umur (Kelompok umur responden) dengan mengisikan pengkategorian sebagai berikut.
- untuk umur < 20 tahun dengan mengisikan < 20 tahun pada ruang value
- untuk umur 20 – 24 tahun dengan mengisikan 20 – 24 tahun
- untuk umur 25 – 29 tahun
- untuk umur 30 – 34 tahun
- untuk umur 35 – 39 tahun
- untuk umur 40 – 44 tahun
- untuk umur 45 – 49 tahun dan
- untuk umur > 49 tahun atau >= 50 tahun
Selanjutnya kembali pada jendela data view dan pilih menu bar “View” dan beri centang pada menu “Value labels” dengan mengklik satu kali sehingga dapat menunjukkan keterangan dari pendefinisian angka-angka yang telah dikategorikan pada ruang value jendela variabel view.
Pada hasil latihan seperti yang ditunjukkan di atas menunjukkan bahwa pada variabel jenis pekerjaan, secara keseluruhan dari nama jenis pekerjaan pada tiap responden terdapat yang ditunjukkan tidak secara jelas. Hal ini disebabkan karena jumlah karakter yang digunakan pada kolom value di jendela data variabel tidak sesuai dengan lebar coloums yang digunakan. Untuk memperjelas nama dari masing-masing jenis pekerjaan dapat dilakukan dengan menarik kearah kanan garis antara variabel kerja atau dengan mengatur lebar coloums pada jendela variabel view.
ARTIKEL TERKAIT:
