RASIO Rasio menggambarkan suatu hubungan atau perimbangan mathematical

RASIO Rasio menggambarkan suatu hubungan atau perimbangan (mathematical relationship) antara suatu jumlah tertentu dengan jumlah yang lain. Rasio statistik memberikan daftar ringkasan statistik yang komprehensif untuk menggambarkan rasio antara dua variabel berskala interval dan rasio (dalam spss disebut scale)

CARA MENGANALISIS: 1. 2. 3. 4. Pilih Analyse Deskriptif statistik Rasio Pindahkan variabel “iklan” ke Numerator (Pembilang) dan “SPG” ke Denominator (Penyebut ) dan “Minggu” ke Grouping Variabel. 5. Sort by Group Variabel, pilih Ascending 6. Klik OK

REPORTS (LAPORAN) 1. Olap Cube (online Analytical Processing) digunakan untuk menghitung ringkasan dalam bentuk total, rata-rata dan statistik lainnya dengan menggunakan variabel yang berskala nominal atau ordinal sebagai kategori untuk variabel yang digunakan untuk menggelompokan 2. Case Summeries merupakan prosedur perhitungan statistik subgroup dalam suatu kelompok variabel didasarkan pada kategori satu atau lebih variabel. Semua tingkatan variabel pengelompokan kemudian di tabulasi silang.

CARA MENGANALISIS OLAP CUBES 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Pilih Analyse Report Olap Cubes Pindahkan variabel “Gaji” ke kolom Summary Variable (s) Pindahkan Variabel “Gender” dan “bagian” ke Grouping Variable (s) Pada kolom statistics masukan pilihan “mean”, “minimum”, dan “maximum”. Pilih title, tuliskan: “Gaji karyawan berdasarkan Gender dan Bagian” pada kolom Title dan “PT. Sukses Sejahtera” Pada kolom Caption. Klik OK

CARA MENGANALISIS CASE SUMMARIES 1. 2. 3. 4. 5. Pilih Analyse Report Case sumeries Pindahkan variabel “Gaji” ke kolom Variable (s) Pindahkan Variabel “Gender” dan “bagian” ke Grouping Variable (s) 6. Pada kolom statistics masukan pilihan “mean”, “minimum”, dan “maximum”. 7. Pilih title, tuliskan: “Gaji karyawan berdasarkan Gender dan Bagian” pada kolom Title dan “PT. Sukses Sejahtera” Pada kolom Caption. 8. Klik OK

STATISTIK INFERENSI Statistik Inferensi digunakan sebagai pengambilan keputusan dengan uji hipotesis. A. Korelasi, analisa korelasi digunakan untuk menyelidiki/melihat hubungaan antara kedua variabek (kuat lemah hubungan antara variabel bebas dan variabel tergantung). Korelasi terbagi menjdai tiga yaitu: 1. Korelasi bivariat 2. Korelasi parsial 3. Korelasi distance

B. Analisis Regresi, adalah teknis analisis yang digunakan untuk menyelidiki hubungan antara dua variabel atau lebih Regresi terbagi menjadi tiga, yaitu: 1. Regresi linier sederhana 2. Regresi linier berganda 3. Regresi variabel dummy

KORELASI BIVARIAT Adalah korelasi yang digunakan untuk mengukur kuat lemahnya hubungan antara dua variabel. Korelasi bivariat ada dua yaitu 1. Korelasi bivariat parametik Pearson Product Moment, digunakan untuk mengetahui ada dan tidaknya hubungan dua variabel, yaitu variabel bebas dan variabel tergantung yang berskala interval (parametik) dalam SPSS disebut scale.

BESAR KECILNYA KORELASI DILIHAT DARI KRITERIA: Menurut Jonathan Sarwono terbaagi menjadi 4 yaitu: v 0 -0, 25= Korelasi sangat lemah (dianggap tidak ada) v >0. 25 -0, 50= Korelasi Cukup v >0. 50 -0, 75= Korelasi Kuat v >0, 75 -1= Korelasi sangat Kuat

Signifikasi Hubungan dua variabel dianalisis dengan ketentuan Sebagai berikut: • Jika probabilitas atau signifikasi < 0, 05, hubungan kedua variabel signifikan • Jika probabilitas atau signifikasi > 0, 05, hubungan kedua variabel tidak signifikan HIPOTESIS: Ho: Tidak ada pengaruh antara variabel X dengan Y Ha: Terdapat pengaruh antara variabel X dengan Y.

2. Korelasi Bivariat Non Parametik Rank Spearman, digunakan untuk mengetahui ada dan tidaknya hubungan dua variabel, yaitu variabel bebas dan variabel tergantung yang berskala ordinal (non parametik)