Fungsi Crosstabs Dalam Statistik SPSS

Perintah Crosstabs berguna untuk menampilkan tabulasi silang (tabel kontigensi) yang menunjukan suatu distribusi bersama, deskripsi statistik bivariat dan pengujian terhadap dua variabel atau lebih, terutama sekali variabel dalam bentuk kategori. Aplikasi Crosstabs ini, dimisalkan kita akan melihat kecenderungan seseorang terhadap tingkat pendapatan mereka. Data yang diperoleh dari sejumlah responden sebagai berikut :

Mengingat fungsi Crosstabs adalah data nominal, maka ketiga variabel tersebut datanya dijadikan data nominal. Untuk ketiga variabel tersebut diberik kode sebagai berikut :

Umur (X1) : 25, 30, 32, ............35 (bebas)

Jenis kelamin (X2) :

Value 1            = Laki-laki

Value 2            = Perempuan

Status Perkawinan (X3) :

Value 1            = Belum Nikah

Value 2            = Nikah

Value 3            = Janda

Value 4            = Duda

Value 5            = Cerai

Pendidikan (X4) :

Value 1            = SD

Value 2            = SMP

Value 3            = SMU/SMK

Value 4            = D-3

Value 5            = S-1

Pekerjaan (X5) :

Value 1            = Wiraswata

Value 2            = Petani

Value 3            = PNS

Value 4            = Dagang

Value 5            = TNI/Polri

Value 6            = Dosen

Penghasilan (X6) :

Value 1            = <250.000

Value 2            = 250.000 – 500.000

Value 3            = 500.000 – 750.000

Value 4            = 750.000 – 1.000.000

Value 5            = 1.000.000 – 1.250.000

Agama (X7) :

Value 1            = Islam

Value 2            = Kristen

Value 3            = Hindu

Value 4            = Budha

Value 5            = Konghuchu

Setelah anda mengisi dan mendefinisikan variabel, barulah anda dapat mengisi data yang sebenarnya dengan mengaktifkan Data View kemudian anda isi sesuai dengan data yang telah diisi. Perlu diingat diisinya dengan angka sesuai dengan nilai value yang telah ditetapkan misal (1-5). Hasilnya akan seperti berikut :

Keterangan :

Untuk mendapatkan tampilans seperti pada gambar diatas, anda harus memastikan bahwa anda sudah mengaktifkan sub menu “ Value Labels” pada menu view.

Kemudian simpan data tersebut ke folder yang anda inginkan. Misalnya dengan nama file Cross Tabs atau nama file yang lain.

Dari data tersebut misalnya kita akan mencari hubungan jenis kelamin (X2) dengan pendidikan (X4), sebelumnya pastikan bahwa anda sedang aktif pada file Crosstabs, kemudian ikuti langkah berikut.

Klik menu Analyze > Statistics Descriptive > Crosstabs

Masukan X2 pada kotak Rows, dan masukan X4 pada kotak Column, tampilannya sebagai berikut :

Klik Statistics, lalu pada kotak dialog yang muncul pilih chi square

Klik Continue, sehingga kotak dialog kembali ke crosstabs

Klik Cells, sehingga muncul kotak dialog kemudian pilih Observed dan Expected pada counts. Pada kotak pilihan pilih Rows, Column dan Total

Klik Continue sehingga kotak dialog kembali ke crosstabs

Klik OK sehingga akan muncul tampilan berikut :

Case Processing Summary
	Cases
	Valid		Missing		Total
	N	Percent	N	Percent	N	Percent
Jenis Kelamin * Pendidikan	10	100.0%	0	.0%	10	100.0%

  

Chi-Square Tests
	Value	df	Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square	1.333a	3	.721
Likelihood Ratio	1.726	3	.631
Linear-by-Linear Association	.360	1	.549
N of Valid Cases	10
a. 8 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,50.

Pada tabel ringkasan kasus (Case Processing Summary) keterangan semua terdapat 10 sampel dan tidak terdapat missing data.

Pada tabel (jenis kelamin * pendidikan) diperlihatkan data objektif (frekuensi nyata) dan data expected count (frekuensi harapan) baik dalam bentuk skor maupun persentase dari hubungan jenis kelamin (X2) dengan tingkat pendidikan (X4). Uraian tabel sebagai berikut :

1 orang laki-laki berpendidikan SMP, 1 orang berpendidikan SMU/SMK,  1 orang berpendidikan D3, 2 orang berpendidikan S1.

Sedangkan dari pihak perempuan 0 orang berpendidikan SMP, 1 orang berpendidikan SMU/SMK, 2 orang berpendidikan D3 dan 2 orang berpendidikan S1.

Dilihat dari tingkat pendidikan perempuan yang mendominasi pendidikan mulai dari d3 sampai S1 yaitu 4 orang.

Pada tabel Chi Square Test menunjukan hasil dari rumus chi square (chi kuadrat) hitung sebesar 1,333 hasil ini membuktikan hipotesis dibuat. Pembuatan keputusan tentang hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak dengan cara sebagai berikut :

Ha        : Terdapat hubungan yang signifikan jenis kelamin dengan pendidikan.

Ho        : Tidak ada hubungan yang signifikan jenis kelamin dengan tingkat pendidikan

Kaidah keputusan :

Jika α = 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai Asymp.sig (2-sided) atau [α = 0,05 ≤ Asymp.sig (2-sided), maka Ho diterima dan Ha ditolak.

Jika α = 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai Asymp.sig (2-sided) atau [α = 0,05 ≥ Asymp.sig (2-sided), maka Ha diterima dan Ho ditolak.

Cara ini dapat dilakukan dengan melihat Asymtop signifikansinya [Asymp.sig(2-sided)]. Cara ini ada hubungannya dengan α = 0,05 dengan Asymp.sig(2-sided). Berdasarkan hasil analisis SPSS Asymp.sig(2-sided) sebesar = 0,022.

Ternyata α = 0,05 lebih besar dari nilai Asymp.sig(2-sided) atau [0,05 > 0,022], maka Ho ditolak dan Ha diterima. Artinya terdapat hubungan yang signifikan jenis kelamin dengan pendidikan.

Demikian penjelasan mengenai Fungsi Crosstabs dalam Statistik menggunakan Aplikasi SPSS, semoga bermanfaat...