Soal dan Pembahasan Pengolahan Data Statistika dengan SPSS | STATDAS

 Berikut adalah data 60 karyawan DUTA ANGKASA yang diambil secara acak. Inputkan data tersebut ke SPSS dan simpan dengan nama “Data Karyawan”.

Nomor Karyawan	Jenis Kelamin Karyawan	Bidang Kerja	Status Karyawan	Pendidikan Karyawan	Gaji per bulan (puluhan ribu)	Usia Karyawan	Lama Kerja
9524	Pria	Marketing	Belum Menikah	SMU	138	24	4
9525	Wanita	Marketing	Belum Menikah	SMU	294	22	4
9528	Pria	Akuntansi	Menikah	Sarjana	378	22	6
9535	Pria	Akuntansi	Menikah	Akademi	438	23	5
9537	Wanita	Akuntansi	Belum Menikah	Sarjana	690	25	7
9538	Wanita	Akuntansi	Belum Menikah	Akademi	462	26	6
9540	Wanita	Marketing	Belum Menikah	SMU	510	26	6
9544	Pria	Akuntansi	Belum Menikah	Akademi	420.6	27	5
9548	Pria	Marketing	Menikah	SMU	560	30	7
9570	Pria	Produksi	Menikah	Sarjana	1182	31	9
9577	Wanita	Marketing	Belum Menikah	Akademi	762	31	6

9588	Wanita	Umum	Menikah	Sarjana	834	31	9
9589	Pria	Produksi	Menikah	Sarjana	942	31	9
9590	Wanita	Akuntansi	Belum Menikah	Akademi	483	31	6
9591	Pria	Akuntansi	Menikah	Sarjana	735	32	8
9593	Wanita	Akuntansi	Belum Menikah	Akademi	510	21	6
9594	Wanita	Umum	Belum Menikah	Sarjana	816	25	8
9595	Pria	Umum	Menikah	Sarjana	747.6	28	8
9598	Pria	Umum	Belum Menikah	Sarjana	781.8	30	7
9604	Wanita	Umum	Menikah	Sarjana	744	32	8
9609	Wanita	Akuntansi	Belum Menikah	Akademi	727.8	31	9
9612	Pria	Produksi	Menikah	Sarjana	1266	34	12
9617	Pria	Akuntansi	Belum Menikah	Sarjana	678	34	7
9622	Pria	Marketing	Belum Menikah	SMU	222	21	3
9630	Pria	Umum	Menikah	Akademi	654	21	7
9631	Pria	Marketing	Belum Menikah	SMU	294	22	4
9632	Pria	Marketing	Menikah	SMU	294	23	5
9638	Wanita	Umum	Belum Menikah	Sarjana	498	23	6
9640	Wanita	Marketing	Belum Menikah	SMU	186.6	25	5
9644	Pria	Umum	Menikah	Sarjana	678	27	8
9645	Pria	Umum	Menikah	Akademi	498	28	5
9646	Pria	Umum	Belum Menikah	Akademi	582	31	6
9647	Wanita	Umum	Menikah	Sarjana	790.8	31	8
9648	Wanita	Umum	Menikah	Sarjana	715.2	31	6
9649	Pria	Umum	Menikah	Sarjana	900	31	9
9650	Wanita	Marketing	Belum Menikah	SMU	294	21	4
9653	Pria	Produksi	Belum Menikah	Akademi	342	22	4
9655	Wanita	Produksi	Belum Menikah	Akademi	582	23	7
9657	Pria	Akuntansi	Menikah	Akademi	342	23	12
9658	Pria	Produksi	Menikah	Akademi	690	23	8
9660	Pria	Produksi	Menikah	Akademi	681	23	7
9661	Wanita	Produksi	Belum Menikah	Sarjana	780	24	8
9662	Wanita	Produksi	Menikah	Akademi	582	24	6
9664	Wanita	Marketing	Belum Menikah	SMU	300	25	6
9680	Wanita	Produksi	Menikah	Akademi	582	26	4
9682	Wanita	Produksi	Menikah	Sarjana	681	26	7
9683	Pria	Marketing	Menikah	SMU	294	27	4
9684	Pria	Produksi	Belum Menikah	Sarjana	702	27	7
9699	Pria	Produksi	Belum Menikah	Akademi	699	27	7
9700	Pria	Produksi	Menikah	Akademi	664.8	27	6
9720	Wanita	Produksi	Belum Menikah	Akademi	465	27	6
9725	Pria	Akuntansi	Menikah	Akademi	627	29	7
9735	Wanita	Akuntansi	Menikah	Sarjana	780	29	8
9741	Pria	Akuntansi	Belum Menikah	Akademi	672	29	7
9743	Pria	Umum	Belum Menikah	Sarjana	678	31	7
9746	Wanita	Produksi	Belum Menikah	Sarjana	1014	31	7

9749	Wanita	Umum	Belum Menikah	Akademi	681	31	7
9752	Pria	Akuntansi	Menikah	Akademi	717	32	5
9753	Pria	Produksi	Menikah	Sarjana	1062	34	10
9760	Wanita	Produksi	Belum Menikah	Sarjana	1158	34	4

PEMBAHASAN

Descriptive Statistics: Nomor Karyaw, Gaji per bul, Usia Karyawa, Lama Kerja

                          Jenis

                          Kelamin

Variable                  Karyawan   N  N*    Mean  SE Mean  StDev  Variance

Nomor Karyawn             Pria      33   0  9638.1     11.3   65.1    4241.1

                          Wanita    27   0  9638.2     13.0   67.4    4544.5

Gaji per bulan (puluhan   Pria      33   0   623.0     45.9  263.9   69640.5

                          Wanita    27   0   626.8     42.9  222.8   49636.9

Usia Karyawan             Pria      33   0  27.394    0.712  4.092    16.746

                          Wanita    27   0  27.111    0.729  3.786    14.333

Lama Kerja                Pria      33   0   6.818    0.376  2.157     4.653

                          Wanita    27   0   6.444    0.279  1.450     2.103

                          Jenis

                          Kelamin

Variable                  Karyawan  Minimum      Q1  Median      Q3  Maximum

Nomor Karyawn             Pria       9524.0  9593.0  9644.0  9683.5   9753.0

                          Wanita     9525.0  9590.0  9647.0  9680.0   9760.0

Gaji per bulan (puluhan   Pria        138.0   399.3   672.0   726.0   1266.0

                          Wanita      186.6   483.0   681.0   780.0   1158.0

Usia Karyawan             Pria       21.000  23.000  27.000  31.000   34.000

                          Wanita     21.000  24.000  26.000  31.000   34.000

Lama Kerja                Pria        3.000   5.000   7.000   8.000   12.000

                          Wanita      4.000   6.000   6.000   8.000    9.000

                          Jenis

                          Kelamin

Variable                  Karyawan  Skewness  Kurtosis

Nomor Karyawn             Pria          0.04     -0.61

                          Wanita        0.13     -0.69

Gaji per bulan (puluhan   Pria          0.41      0.26

                          Wanita        0.11      0.23

Usia Karyawan             Pria         -0.06     -1.23

                          Wanita        0.07     -1.26

Lama Kerja                Pria          0.57      0.42

                          Wanita       -0.13     -0.50

INTERPRETASI

Varibel

1. Nomor Karyawan

•          Jumlah data keseluruan dari Nomor Karyawan (N) untuk karyawan berjjenis kelamin pria adalah 33 dan untuk wanita 27.
•          Tidak ada data  yang missing atau tidak terbaca untuk data kayawan yang berjenis kelamin pria mauun waanta (N*=0).
•          Untuk Karyawan berjenis kelamin pria mempunyai rerata 9638.1 dengan sebaran rata-rata sampel terhadap rata-rata dari rata-rata keseluruhan kemungkinan sampel yaitu 11,3 sedangkan karyawan berjenis kelamin wanita mempunyai rerata 9638.2 dengan sebaran rata-rata sampel terhadap rata-rata dari rata-rata keseluruhan kemungkinan sampel yaitu 13.0 (SE Mean).
•          Keheterogenan  yang terjadi dalam data pria adalah 65,1 dan untuk wanita adalah 67,4 (StDev).
•          Nilai keberagaman data (variance) untuk pria aalah 4241.1 dan untuk wanita adalah 4544.5. Jadi berdasarkan sebaran data berdsarkan jenis kelamin lebih variatif nomor karyawan wanita daripada nomor karyawan pria.
•          Nilai terkecil atau minimum data dari data pria adalah 9524.0 dan dari data wanita adalah 9525.0 sedangkan nilai maksimal untuk data pria adalah 9753.0 dan untuk data wanita adalah 9760.0.
•          Data pada variable nomor karyawan 25% untuk pria adalah dibawah 9593.0 dan untuk wanita adalah dibawah 9590 (Q1). Variabel nomor karyawan 50% untuk pria adalah dibawah 9644.0 da untuk wanita adalah dibawah 9647.0 (Q2). Variabel nomor karyawan 75% untu pria adalah dibawah 9683.5 dan untuk wanita adalah 9680.0.
•          Nilai skewness untuk data nomor kayawan berjenis kelamin pria adalah 0.04 artinya data tersebut menceng ke kiri dan untuk wanita adalah 0.13 artinya data tersebut menceng ke kiri.
•          Pada data nomor karyawan keruncingan untuk pria -0.61 berarti berbentuk platykurtic dan untuk wanita -0.69  berarti berbentuk  platykurtic (kurtosis)

 2. Gaji Per Bulan (puluhan ribu)

•          Jumlah data keseluruan dari gaji per bulan (N) untuk karyawan berjjenis kelamin pria adalah 33 dan untuk wanita 27.
•          Tidak ada data  yang missing atau tidak terbaca untuk data kayawan yang berjenis kelamin pria mauun waanta (N*=0).
•          Untuk Karyawan berjenis kelamin pria mempunyai rerata 623.0 dengan sebaran rata-rata sampel terhadap rata-rata dari rata-rata keseluruhan kemungkinan sampel yaitu 45.9 sedangkan karyawan berjenis kelamin wanita mempunyai rerata 626.8 dengan sebaran rata-rata sampel terhadap rata-rata dari rata-rata keseluruhan kemungkinan sampel yaitu 42.9 (SE Mean).
•          Keheterogenan  yang terjadi dalam data pria adalah 263.9 dan untuk wanita adalah 222.8 (StDev).
•          Nilai keberagaman data (variance) untuk pria adalah 69640 dan untuk wanita adalah 49636.9. Jadi berdasarkan sebaran data berdsarkan jenis kelamin lebih variatif gaji per bulan pria daripada gaji per bulan wanita.
•          Nilai terkecil atau minimum data dari data pria adalah 138.0 dan dari data wanita adalah 186.6 sedangkan nilai maksimal untuk data pria adalah 1266.0 dan untuk data  wanita adalah 1158.0.
•        Data pada variable gaji per bulan 25% untuk pria adalah dibawah 399.3  dan untuk wanita adalah dibawah 483.0  (Q1). Variabel   gaji per bulan  50% untuk pria adalah dibawah 672.0 dan untuk wanita adalah dibawah 681.0 (Q2). Variabel gaji per bulan  75% untu pria adalah dibawah 726.0 dan untuk wanita adalah 780.0.
•          Nilai skewness untuk data gaji per bulan  berjenis kelamin pria adalah 0.41 artinya data tersebut menceng ke kiri dan untuk wanita adalah 0.11 artinya data tersebut menceng ke kiri.
•          Pada data gaji per bulan keruncingan untuk pria 0.26 berarti berbentuk platykurtic dan untuk wanita 0,23 berarti berbentuk  platykurtic (kurtosis)

33.  Usia Karyawan

•          Jumlah data keseluruan dari usia karyawan (N) untuk karyawan berjjenis kelamin pria adalah 33 dan untuk wanita 27.
•          Tidak ada data  yang missing atau tidak terbaca untuk data kayawan yang berjenis kelamin pria mauun waanta (N*=0).
•          Untuk Karyawan berjenis kelamin pria mempunyai rerata 27.394 dengan sebaran rata-rata sampel terhadap rata-rata dari rata-rata keseluruhan kemungkinan sampel yaitu 0.712 sedangkan karyawan berjenis kelamin wanita mempunyai rerata 27.111 dengan sebaran rata-rata sampel terhadap rata-rata dari rata-rata keseluruhan kemungkinan sampel yaitu 0.729 (SE Mean).
•          Keheterogenan  yang terjadi dalam data pria adalah 4.092 dan untuk wanita adalah 3.786 (StDev).
•          Nilai keberagaman data (variance) untuk pria adalah 16.746 dan untuk wanita adalah 14.333. Jadi berdasarkan sebaran data berdsarkan jenis kelamin lebih variatif usia karyawan pria daripada usia karyawan wanita.
•          Nilai terkecil atau minimum data dari data pria dan dari data wanita adalah 186.6 sedangkan nilai maksimal untuk data pria data  wanita adalah 34.0..
•          Data pada variable usia karyawan 25% untuk pria adalah dibawah 23.0  dan untuk wanita adalah dibawah 24.0  (Q1). Variabel   usiia karyawan   50% untuk pria adalah dibawah 27.0 dan untuk wanita adalah dibawah 26.0 (Q2). Variabel usia karyawan 75% untu pria dan untuk wanita adalah dibawah 34.0..
•          Nilai skewness untuk data usia karyawan  berjenis kelamin pria adalah -0.06 artinya data tersebut menceng ke kiri dan untuk wanita adalah 0.07 artinya data tersebut menceng ke kiri.
•          Pada data usia karyawan keruncingan untuk pria -1.23 berarti berbentuk platykurtic dan untuk wanita -1.26 berarti berbentuk  platykurtic (kurtosis)

 4.      Lama Kerja

•          Jumlah data keseluruan dari gaji per bulan (N) untuk karyawan berjjenis kelamin pria adalah 33 dan untuk wanita 27.
•          Tidak ada data  yang missing atau tidak terbaca untuk data kayawan yang berjenis kelamin pria mauun waanta (N*=0).
•          Untuk Karyawan berjenis kelamin pria mempunyai rerata 6.818 dengan sebaran rata-rata sampel terhadap rata-rata dari rata-rata keseluruhan kemungkinan sampel yaitu 0.376 sedangkan karyawan berjenis kelamin wanita mempunyai rerata 6.444 dengan sebaran rata-rata sampel terhadap rata-rata dari rata-rata keseluruhan kemungkinan sampel yaitu 0.279 (SE Mean).
•          Keheterogenan  yang terjadi dalam data pria adalah 2.157  dan untuk wanita adalah 1.450 (StDev).
•          Nilai keberagaman data (variance) untuk pria adalah 4.653 dan untuk wanita adalah 2.103. Jadi berdasarkan sebaran data berdsarkan jenis kelamin lebih variatif lama kerja pria daripada lama kerja wanita.
•          Nilai terkecil atau minimum data dari data pria adalah 3.0 dan dari data wanita adalah 4.0 sedangkan nilai maksimal untuk data pria adalah 12.0 dan untuk data  wanita adalah 9.0.
•          Data pada variable lama kerja 25% untuk pria adalah dibawah 5.0 dan untuk wanita adalah dibawah 6.0  (Q1). Variabel   lama kerja  50% untuk pria adalah dibawah 7.0 dan untuk wanita adalah dibawah 6.0 (Q2). Variabel lama kerja  75% untu pria adalah dibawah 8.0 dan untuk wanita adalah 8.0.
•          Nilai skewness untuk data lama kerja  berjenis kelamin pria adalah 0.57 artinya data tersebut menceng ke kanan dan untuk wanita adalah -0.13 artinya data tersebut menceng ke kiri.
•          Pada data gaji per bulan keruncingan untuk pria 0.42 berarti berbentuk platykurtic dan untuk wanita -0.50 berarti berbentuk  platykurtic (kurtosis)

•                      25% dari data boxplot tersebut adalah 5,25 (Q1)
•          50% dari data tersebut adalah 7 (Median)
•          75%  dari data tersebut adalah 8 (Q3)
•          Penyebaran data tersebut adalah 2.75 (IQR)
•          Nilai yang lebih tinggi dari kumpulan data yang berada dalam sebaran adalah 12 (Whiskeers)
•          Nilai yang lebih rendah dari kumpulan data yang berada dalam sebaran adalah 3 (Whiskeers)

•          25% dari data boxplot tersebut adalah 23.25 (Q1)
•          50% dari data tersebut adalah 27 (Median)
•          75%  dari data tersebut adalah 31 (Q3)
•          Penyebaran data tersebut adalah 7.75 (IQR)
•          Nilai yang lebih tinggi dari kumpulan data yang berada dalam sebaran adalah 34 (Whiskeers)
•          Nilai yang lebih rendah dari kumpulan data yang berada dalam sebaran adalah 21 (Whiskeers)

•          25% dari data boxplot tersebut adalah 462.75 (Q1)
•          50% dari data tersebut adalah 675 (Median)
•          75%  dari data tersebut adalah 746.7 (Q3)
•          Penyebaran data tersebut adalah 283.95 (IQR)
•          Nilai yang lebih tinggi dari kumpulan data yang berada dalam sebaran adalah 1158 (Whiskeers)
•          Nilai yang lebih rendah dari kumpulan data yang berada dalam sebaran adalah 138 (Whiskeers)