statistik deskriptif

MODUL 1 STATISTIK DESKRIPTIF

LAPORAN PRAKTIKUM

STATISTIK

SHIFT : 01

KELOMPOK : 14

NAMA DAN NIM :

1. IBNU FAKHRUDIN 120421100007

2. ZAINUDDIN ROMADHON 120421100025

ASISTEN : Mohamad Khosim

LABORATORIUM MANAJEMEN INDUSTRI

TEKNIK INDUSTRI

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Usaha untuk melakukan suatu peningkatan dalam proses produksi, hal yang

paling penting adalah mengetahui kondisi produksi yang sebenarnya dengan

melakukan suatu pengumpulan data. Data yang telah diperoleh tersebut kemudian akan

diproses dan selanjutnya akan dianalisis sehingga menjadi informasi-informasi yang

sangat bermanfaat dalam pengambilan keputusan. Ilmu yang digunakan dalam hal ini

yaitu statistik, statistik adalah suatu metode yang digunakan dalam pengumpulan data

dan melakukan analisis pada data tersebut sehingga akan diperoleh informasi yang

berguna dan mudah dimengerti.

Ilmu statistik yang dipergunakan dalam menganalisa permasalahan dalam

produksi terdiri dari 2 kelompok yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Dalam

praktikum modul 1 ini yang dipakai adalah statistik deskriptif. Statistik deskriptif adalah

statistik yang membahas tentang cara-cara pegumpulan data, peyederhanaan angka-

angka pengamatan yang diperoleh serta melakukan pemusatan atau penyebaran agar

dapat menyajikan informasi yang mudah untuk dipahami. Contohnya seperti grafik

histogram, pareto chart, control chart, maupun pie chart.

Pada praktikum modul 1 ini mebahas tentang statistik deskriktif. Dimana

praktikan menyebarkan kuesioner kepada responden terhadap suatu merk produk

tertentu. kuesioner tersebut digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan para

pelanggan terhadap suatu produk sahampoo Dove. Dari penyebaran kuesioner tersebut

dapat diketahui seberapa diterimanya produk shampoo Dove tersebut.

1.2 Tujuan Praktikum

1. Dapat mengetahui teknik pengumpulan data, dan pengolahan data mentah

sehingga dapat disajikan dalam bentuk yang lebih informatif

2. Dapat menganalisis adanya missing value.

3. Dapat menganalisa dan menginterpretasikan berbagai macam data.

4. Dapat memahami fungsi dan penggunaan statistik deskriptif

5. Dapat memahami dan membaca piechart.

6. Dapat memahami dan membaca histogram.

2

7. Dapat menentukan ukuran sampel yang dibutuhkan dan mengetahui outlier data.

8. Dapat memahami ukuran-ukuran dalam pengambilan keputusan

9. Dapat mengetahui uji kelayakan kuesioner yaitu reliabilitas dan uji validitas.

3

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Statistika Deskriptif

Menurut Ghozali (2001) statistika deskriptif adalah suatu kumpulan dari

metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data

sehingga memberikan informasi yang berguna. Pengklasifikasian menjadi statistika

deskriptif dan statistika inferensial dilakukan berdasarkan aktivitas yang dilakukan.

Sedangkan contoh dari ilmu statistik deskriptif adalah tabel,diagram,grafik,dan

besaran-besaran lain yang terdapat dalam majalah dan koran-koran. Metode statistik

deskriptif ini berguna untuk mengumpulkan,mengolah,menyajikan,menganalisis &

menginterpretasikan data statistik.

2.2 Dimensi Garvin

Menurut Garvin dalam Sudjana (1996) mengungkapkan ada delapan dimensi

dari kualitas suatu produk, yaitu :

a. Kinerja (performance)

Kinerja merupakan suatu karakteristik atau fungsi utama dari suatu produk. Ini

memiliki manfaat atau khasiat utama produk yang kita beli. Biasanya ini

menjadi pertimbangan pertama kita dalam membeli suatu produk.

b. Fitur Produk

Dimensi fitur merupakan karakteristik atau ciri-ciri tambahan yang melengkapi

manfaat dasar dari suatu produk. Fitur ini bersifat pilihan bagi para konsumen.

Kalau manfaat utama sudah standar, fitur sering kali ditambahkan. Intinya, fitur

bisa meningkatkan kualitas produk kalau pesaing tidak memiliki.

c. Keandalan (Reliability)

Dimensi keandalan adalah peluang suatu produk bebas dari kegagalan saat

menjalankan fungsinya.

d. Kesesuaian dengan spesifikasi (conformance to specification)

Conformance adalah kesesuaian kinerja produk dengan standar yang

dinyatakan suatu produk. Ini semacam “janji” yang harus dipenuhi oleh

produk. Produk yang memiliki kualitas dari dimensi ini berarti sesuai dengan

standarnya.

4

e. Daya tahan (durability)

Daya tahan menunjukkan berapa lama suatu produk dapat digunakan yaitu

jumlah pemakian suatu produk sebelum produk itu digantikan atau rusak.

Semakin lama daya tahannya tentu semakin awet, produk yang awet akan

dipersepsikan lebih berkualitas dibanding produk yang cepat habis atau cepat

diganti.

f. Kemampuan diperbaiki (serviceability)

Sesuai dengan maknanya, disini kualitas produk ditentukan atas dasar

kemampuan diperbaiki: mudah, cepat, dan kompeten. Produk yang mampu

diperbaiki tentu kualitasnya lebih tinggi dibandingkan dengan produk yang tidak

atau sulit diperbaiki.

g. Keindahan (aestethic)

Keindahan menyangkut tampilan produk yang bisa membuat konsumen suka. Ini

sering kali dilakukan dalam bentuk desain produk atau kemasannya. Beberapa

merek diperbarui kemasannya supaya lebih menarik dimata konsumen.

h. Kualitas yang dipersepsikan (perceived quality)

Ini menyangkut penilaian konsumen terhadap citra, merek, atau iklan. Produk-

produk yang bermerek terkenal biasanya dipersepsikan lebih berkualitas

dibanding dengan merek-merek yang tidak didengar.

2.3 Uji Validitas

Secara umum uji validitas adalah mengukur apa yang seharusnya diukur.

Validitas berasal dari kata validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan

kecermatan suatu instrumen pengukur (tes) dalam melakukan fungsi ukurnya. (Azwar,

2003).

Menurut Ghozali (2001), mengatakan bahwa Uji validitas digunakan untuk

mengukur sah atau tidaknya satu kuesioner. Satu kuesioner dinyatakan valid jika

pertanyaan pada pertanyaan kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang akan

diukur oleh kuesioner tersebut. Tingkat validitas dapat diukur dengan cara

membandingkan nilai hitung r (correlation item total correlation) dengan nilai tabel r

dengan ketentuan untuk degree of freedom (df) = n-k, dimana n adalah jumlah sampel

dan k adalah jumlah variabel independen.

5

Validitas didefinisikan sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu instrumen

pengukur (test) dalam melakukan fungsi ukurnya. Apabila data valid, dilanjutkan

dengan pengujian reliabilitas. Apabila data tidak valid, maka perlu ditinjau ulang pada

penyusunan kuesionernya.

2.4 Uji Reliabilitas

Sebuah scale atau instrument pengukur data dan data yang dihasilkan tersebut

reliable atau terpecaya apabila instrument itu secara konsisten memunculkan hasil

yang sama setiap kali dilakukan pengukuran. Misalnya sebuah alat pengukur tinggi

badan digunakan untuk mengukur berapa tinggi orang yang sama. Hasil pengukuran

tinggi pada hari pertama adalah 155 cm, hari kedua adalah 155 cm, hari ketiga 155 cm,

hari keempat juga 155 cm maka data tersebut disebut sebagai scale yang reliable karena

itu data yang didapat juga terpercaya (Norusis, 1993).

Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur kuesioner yang merupakan

indikator dari variabel. Kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika masing masing

pertanyaan dijawab responden secara konsisten atau stabil dari waktu ke waktu Suatu

kuesioner dikatakan handal jika nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,600

(Ghozali, 2001).

2.5 R tabel

Uji kualitas data meliputi relialibilitas dan uji validitas. Uji reliabilitas dilakukan

dengan uji cronbach alphamenggunakan SPSS. Suatu konstruk dikatakan reliabel jika

memberikan nilai cronbach alpha > dari r tabel .

6

Tabel 2.1 r tabel

7

2.6 Missing Value

Missing value adalah sebuah informasi yang terjadi karena informasi yang dicari

merupakan informasi yang tidak lengkap atau sulit untuk dicari atau bisa dikatakan

informasi tersebut memang tidak ada. Missing Value pada intinya tidak dapat

merusak data-data yang telah ada sebelumnya apabila prosentasenya hanya sebesar

1% dari jumlah keseluruhan jumlah data. Namun, apabila bila data missing value

tersebut prosentasenya cukup besar maka data tersebut akan merusak data-data yang

telah ada sebelumnya.

Salah satu hal yang dapat menyebabkan data tersebut missing adalah apabila

responden menolak untuk menjawab pernyataan yang ada. Namun hal ini dapat

diatasi dengan mengisi nilai ukuran pemusatan (central tendency measurement)

yaitu mean (rata-rata). Apabila skala datanya Nominal maka menggunakan modus

(nilai frekuensi tertinggi), apabila skala datanya interval dan ratio dengan

menggunakan rata-rata, apabila skala datanya ordinal maka dengan median (nilai

tengah).

2.7 Response Rate

Yang dimaksud dengan response rate adalah tingkat respon oleh responden

terhadap kuesioner yang telah disebarkan, dengan maksud seberapa tingkat kuesioner

kembali ketangan penyebar kuesioner tersebut.

Response Rate dapat diketahui dengan menggunakan rumus dibawah ini.

Perhitungan response rate:

Rumus = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑞𝑢𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒𝑟 𝑘𝑒𝑚𝑏𝑎𝑙𝑖

𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑞𝑢𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒𝑟 𝑑𝑖 𝑠𝑒𝑏𝑎𝑟× 100%

8

BAB III

METODELOGI PENELITIAN

3.1 Prosedur Praktikum

Mahasiswa Teknik Industri yang mengikuti praktikum Statistik Industri

menyebar kuesioner sebanyak 100 responden untuk mengetahui tingkat kepuasan

konsumen terhadap suatu produk tertentu.

100 responden tersebut didapatkan dari jumlah pernyataan dikalikan dengan 5.

Setelah data tingkat kepuasan konsumen diperoleh kemudian direkab usia, pendapatan,

dan juga jumlah pemakaian tiap bulan dengan menggunakan software microsoft excel.

Setelah itu dengan menggunakan software SPSS kita melakukan uji validitas dan uji

reliabilitas.

Uji validitas digunakan untuk memastikan data mana yang valid ataupun tidak

dengan indikator sigma yang < 0,05 berarti nomor pertanyaan itu valid. Sedangkan uji

reliabilitas digunakan untuk keterpercayaan data yang diperoleh dengan indikator Alpha

Cronbach ≥ r tabel maka data tersebut reliabel atau dapat dikatakan data tersebut dapat

dipercaya.

9

3.2 Flowchart Praktikum

Mulai

Studi literatur

Pengambilan data pre sampling

Uji validitas dan reabilitas pre sampling

Data valid dan reliabel

Pengambilan data sesuai kecukupan data

Analisa :

- Uji missing value

- Respon rate, validitas, reliabilitas

- Distribusi frekuensi data

- Uji statistik deskriptif dan boxplot

Kesimpulan

Penetapan tujuan praktikum

Selesai

Ya

Tidak

Tahap Identifikasi

Tahap pengumpulan

data

Tahap analisa

Tahap analisa dan

kesimpulan

Gambar 1.3.1 Flowchart Prosedur Praktikum

10

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Data Missing

4.1.1 Data Usia, Jumlah pemakaian, Jumlah pendapatan

Berdasarkan hasil kuesioner yang telah didapat dari responden maka berikut

beberapa data yang missing value :

Tabel 1.4.2 Data missing value sebelum di replace

Statistics

Usia Jumlah_pembelian Jumlah_pendapatan

N Valid 85 88 88

Missing 15 12 12

Mean 28,98823529 216,7613636 1636931,818

Median 27 250 1500000

Std. Deviation

7,095427967 65,45174485 625442,1111

Tabel 1.4.3 Data missing value setelah di replace

Statistics

SMEAN(Usia) SMEAN(Jumlah_pembelian) SMEAN(Jumlah_pendapatan)

N Valid 100 100 100

Missing 0 0 0

Mean 28,98823529 216,7613636 1636931,818

Median 28,49411765 216,7613636 1600000

Std. Deviation

6,535828401 61,3568786 586312,4929

Dari tabel missing value diatas diketahui beberapa perbedaan baik data yang

belum direplace dan yang telah di replace, perbedaan yang cukup signifikan rata-rata

berada pada nilai median dan standar deviasi hal tersebut dapat kita simak pada tabel

missing value diatas

4.2 Response Rate Responden

Response rate adalah tingkat respon responden terhadap kuesioner, yang

dimaksudkan ialah seberapa besar presentase kuesioner yang kembali terhadap

kuesioner yang telah disebar.

11

Perhitungan respon :

Rumus = Jumlah quisioner kembali

Jumlah quisioner di sebar x 100%............................................... (2)

= 100

105 x 100%

= 0,952 x 100%

= 95,2 %

Hasil perhitungan response rate dapat kami nyatakan bahwasanya respon dari

responden atas kuesioner yang telah kami sebar mendapat respon yang cukup baik

meski ada beberapa responden yang tidak memberikan kembali kuesioner yang telah

kami sebar, hal tersebut lantas tidak menimbul suatu problem karena 100 kuesioner

yang telah dikembalikan oleh responden tersebut telah memadai uji kecukupan data

dengan menggunakan persamaan n= jumlah pernyataan x 5, dan pernyataan dari

kuesioner kami adalah 20.

4.3 Analisa Uji Validitas

Uji validitas adalah ketepatan atau kecermatan suatu instrumen dalam mengukur

apa yang ingin diukur, uji validitas dilakukan untuk mengetahui tingkat kesahihan

instrumen yang digunakan.

Hipotesis :

H0 = Ada hubungan antar variabel, berarti variabel tersebut valid

H1 = Tidak ada hubungan antar variabel, berarti variabel tersebut tidak valid.

Pengambilan keputusan berdasarkan nilai probabilitas (sig) :

a. Jika probabilitas (nilai sig) < 0,05 maka terima H0

b. Jika probabilitas (nilai sig) ≥ 0,05maka tolak H0

12

4.3.1 Analisa Uji Validitas Shampoo Dove

Berdasarkan hasil kuesioner yang telah didapat dari responden maka

berikut tabel uji validitas :

Tabel 1.4.4 Rekapan uji validitas

Question Sig Keterangan α Analisa Kesimpulan

a 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

b 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

c 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

d 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

e 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

f 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

g 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

h 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

i 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

j 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

k 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

l 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

m 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

n 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

o 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

p 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

q 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

r 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

s 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

t 0.000 < 0.05 Terima H0 VALID

Analisa : Dari tabel uji validitas diatas dapat dinyatakan bahwasanya :

1. Pernyataan a menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut

menyatakan bahwasanya ada hubungan antar variabel, berarti variabel tersebut

valid.

2. Pernyataan b menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

3. Pernyataan c menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

4. Pernyataan d menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

13

5. Pernyataan e menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

6. Pernyataan f menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

7. Pernyataan g menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

8. Pernyataan h menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

9. Pernyataan i menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

10. Pernyataan j menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

11. Pernyataan k menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

12. Pernyataan l menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

13. Pernyataan m menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

14. Pernyataan n menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

15. Pernyataan o menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

14

16. Pernyataan p menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

17. Pernyataan q menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

18. Pernyataan r menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

19. Pernyataan s menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

20. Pernyataan t menghasilkan nilai sig 0,00 < 0,05, maka terima H0 hal tersebut


valid.

Dan dari kedua puluh pernyataan diatas semua berhipotesis terima H0 Hhal

menggambarkan bahwasanya semua pernyataan ada hubungan antar variabel, berarti

variabel tersebut valid.

4.4 Analisa Uji Realibilitas

Uji reliabilitas adalah pengukuran yang memiliki reabilitas yang tinggi

maksudnya adalah pengukuran yang dapat menghasilkan data yang realibel (konsisten,

stabil, terandal), sejauh mana hasil suatu pengukuran dapat dipercaya.

hipotesa:

H0 = Data reliable

H1 = Data tidak reliable

Pengambilan keputusan:

a. Jika Rtabel < Cronbach’s Alpha maka terima H0

b. Jika Rtabel > Cronbach’s Alpha maka tolak H0

4.4.1 Analisa Uji Reabilitas Shampoo Dove


berikut tabel uji reabilitas yang diperoleh :

15

Tabel 1.4.7 Rekapan uji reabilitas

R Tabel Keterangan Cronbach's Alpha Analisa Kesimpulan

0.1966 < 0.8800 Terima H0 Reliabel

Dari nilai Cronbach’s alpha 0,8800 diatas dapat kami nyatakan bahwa nilai

Cronbach’s alpha lebih besar dari Rtabel maka terima H0, berarti data kuesioner yang

yang didapat realible.

4.5 Statistik Deskriptif

4.5.1 Statistik Deskriptif Responden Shampoo Dove

4.5.1.1 Statistik Deskriptif Usia Responden


tabel Statistik Deskriptif usia responden yang kami peroleh :

Tabel 1.4.8 Frekuensi usia responden

16

Gambar 1.4.2 Histogram frekuensi usia responden

Data frekuensi usia diatas merupakan data yang telah direplace karena ada salah

satu ada yang missing, dan dari tabel tersebut dapat dinyatakan bahwasanya data cukup

randum karena usia dari responden yang cukup bervariasi dimulai dari yang berusia 18

tahun hingga 51 tahun, namun disini responden yang kami himpun mayoritas adalah

pengguna dengan usia antara 23 sampai 30 rata-rata responden diusia tersebut hampir

mendekati angka 5 orang responden yang intens dalam menggunakan shampoo dove.

4.5.1.2 Statistik Deskriptif Jenis Kelamin Responden


tabel Statistik Deskriptif jenis kelamin responden yang kami peroleh :

Tabel 1.4.9 Frekuensi jenis kelamin responden

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 2828

.988 29 30 31 32 33 34 35 37 38 40 45 46 47 51

Frequency Usia Responden

Frequency

17

Gambar 1.4.3 Piechart frekuensi jenis kelamin responden

Data frekuensi jenis kelamin diatas adalah data pemakai yang diklasifikasikan

dalam dua jenis kelamin L untuk laki-lski dan P untuk perempuan pada tabel dan

piechart diatas menunjukan presentase(%) pemakai menurut jenis kalaminnya lebih

besar perempuan dengan nilai 55 % dan laki-laki 45%, perihal ini dikarenakan produk

shampoo dove banyak diminati dikalangan perempuan.

45%

55%

Frequency Jenis KelaminResponden

L

P

18

4.5.1.3 Statistik Deskriptif Alamat Responden


tabel Statistik Deskriptif alamat responden yang kami peroleh :

Tabel 1.4.10 Frekuensi usia responden

19

Gambar 1.4.4 Histogram frekuensi alamat responden

Data frekuensi alamat diatas adalah data pemakai yang diklasifikasikan sesuai

alamat pemakainya, pada tabel dan piechart diatas menunjukan presentase(%) pemakai

menurut alamatnya data paling banyak didapat dari daerah kamal dengan 22 % dan

socah 18% perihal ini dikarenakan kedua daerah tersebut dekat dan responden dari

daerah itu banyak (non mahasiswa).

4.5.1.4 Statistik Deskriptif Pekerjaan Responden


tabel Statistik Deskriptif pekerjaan responden yang kami peroleh :

Tabel 1.4.11 Frekuensi pekerjaan responden

0

5

10

15

20

25

Ban

gkal

anB

anyu

aju

Bat

u P

oro

nD

e'b

ute

rG

iliG

ili A

nya

rG

ili T

imG

rah

aG

rah

a G

iG

rah

a P

eru

mJl

Jer

uk

Jl N

angk

Jl S

alak

Kam

alK

ebu

nK

ejaw

anK

elea

nK

eley

anLa

ben

gP

eru

mn

asSo

cah

Sura

bay

aTe

lan

gTe

lan

g In

dah

Frequency Alamat Responden

Frequency

20

Gambar 1.4.5 Piechart frekuensi pekerjaan responden

Data frekuensi pekerjaan diatas adalah data pemakai yang diklasifikasikan

sesuai pekerjaan pemakainya, pada tabel dan piechart diatas menunjukan

presentase(%) pemakai menurut pekerjaan data paling banyak didapat dari kalangan

swasta sebesar 45% dan wirausaha 18% perihal ini dikarenakan didaerah

pengambilan data responden tersebut banyak yang bekerja dikalangan swasta dan

berdagang/wirausaha.

2% 1% 1% 2%

2%

16%

1%

45%

30%

Frequency PekerjaanResponden

Buruh

Foto Copy

Ibu rumah

Nelayan

Penjahit

PNS

SPG

Swasta

Wirausaha

21

4.5.1.5 Statistik Deskriptif Pendapatan Responden


tabel Statistik Deskriptif pendapatan responden yang kami peroleh :

Tabel 1.4.12 Frekuensi pendapatan responden

Gambar 1.4.6 Piechart frekuensi pekerjaan responden

0

2

4

6

8

10

12

14

1000

000

1100

000

1200

000

1300

000

1350

000

1400

000

1500

000

1600

000

1636

931

.82

1700

000

1800

000

1900

000

2000

000

2100

000

2200

000

2600

000

3000

000

4500

000

5000

000

Frequency Pendapatan Responden

Frequency

22

Data frekuensi pendapatan diatas adalah data pemakai yang diklasifikasikan

sesuai pendapatan pemakainya, pada tabel dan piechart diatas menunjukan

presentase(%) pemakai menurut pendapatan data paling dominan didapat dari barada

pada pendapatan Rp.1.500.000,- dan 1.636.931 dengan 13% dan 12% , perihal ini

sebenarnya berkesinambungan dengan data frekuensi pekerjaan pemakai sebelumnya

karena notabennya responden yang kami dapat adalah dari kalangan swasta sebesar

45% dan wirausaha 18% perihal ini dikarenakan didaerah pengambilan data responden

tersebut banyak yang bekerja dikalangan swasta dan berdagang/wirausaha yang

penghasilannya pun antara Rp.1.500.000,- s/d Rp. 1.636.931,-.

4.5.1.6 Statistik Deskriptif Jumlah Pemakaian Responden


tabel Statistik Deskriptif usia responden yang kami peroleh :

Tabel 1.4.13 Frekuensi jumlah pemakaian responden

23

Gambar 1.4.7 Histogram frekuensi jumlah pemakaian

Data frekuensi pamakaian diatas adalah data pengguna yang

diklasifikasikan dalam kuantitas pemakaiannya dalam satu bulan, pada tabel dan

piechart diatas menunjukan presentase (%) pemakaiannya didominasi oleh

250ml kebawah, perihal ini dikarenakan keterbatasan daya beli pengguna karena

responden termasuk dalam klasifikasi masyarakat yang menengah kebawah

dengan persensentase(%) penghasilan yang tidak begitu tinggi.

4.5.2.1 Statistik Deskriptif Kualitas Shampoo Dove

4.5.2.1.1 Statistik Deskriptif Dimensi Performance Shampoo Dove


tabel Statistik Deskriptif dimensi performance yang kami peroleh :

Tabel 1.4.14 Frekuensi dimensi performance

No Variabel Jawaban Frekuensi

1 sangat tidak setuju 0

2 tidak setuju 17

3 netral 35

4 setuju 39

5 sangat setuju 9


7 tidak setuju 13

8 netral 57

9 setuju 24

10 sangat setuju 6


12 tidak setuju 15

13 netral 61

14 setuju 22

15 sangat setuju 2

a

b

c

0

5

10

15

20

25

30

35

75 80 90

100

120

150

180

200

210

216.

761

250

260

270

280

300

340

350

370

Frequency Pemakaian

Frequency

24

Pie chart dimensi performance :

Gambar 1.4.8 Piechart frekuensi dimensi performance “a”

Pada diagram diatas menunjukkan jumlah kategori yang dipilih oleh 100

responden pada pernyataan “a” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak

setuju sebanyak 0 orang, tidak setuju sebanyak 17 orang, netral sebanyak 35

orang, setuju sebanyak 39 orang, dan sangat setuju sebanyak 9 orang.

Gambar 1.4.9 Piechart frekuensi dimensi performance “b”


responden pada pernyataan “b” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



25

Gambar 1.4.10 Piechart frekuensi dimensi performance “c”


responden pada pernyataan “c” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



4.5.2.1.2 Statistik Deskriptif Dimensi Features Shampoo Dove


berikut tabel Statistik Deskriptif dimensi features yang kami peroleh :

Tabel 1.4.15 Frekuensi dimensi features



2 tidak setuju 17

3 netral 55

4 setuju 21

5 sangat setuju 3


7 tidak setuju 22

8 netral 53

9 setuju 21

10 sangat setuju 4


12 tidak setuju 8

13 netral 55

14 setuju 31

15 sangat setuju 6

d

e

f

26

Pie chart dimensi features :

Gambar 1.4.11 Piechart frekuensi dimensi features “d”


responden pada pernyataan “d” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



Gambar 1.4.12 Piechart frekuensi dimensi features “e”


responden pada pernyataan “e” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



27

Gambar 1.4.13 Piechart frekuensi dimensi features “f”


responden pada pernyataan “f” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak

setuju sebanyak 0 orang, tidak setuju sebanyak 8 orang, netral sebanyak 55 orang,

setuju sebanyak 31 orang, dan sangat setuju sebanyak 6 orang.

4.5.2.1.3 Statistik Deskriptif Dimensi Reliability Shampoo Dove


berikut tabel Statistik Deskriptif dimensi reability yang kami peroleh :

Tabel 1.4.14 Frekuensi dimensi reability



2 tidak setuju 8

3 netral 54

4 setuju 34

5 sangat setuju 4


7 tidak setuju 29

8 netral 40

9 setuju 24

10 sangat setuju 5


12 tidak setuju 12

13 netral 53

14 setuju 30

15 sangat setuju 5

g

h

i

28

Pie chart dimensi reliability :

Gambar 1.4.14 Piechart frekuensi dimensi Reliability “g”


responden pada pernyataan “g” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



Gambar 1.4.15 Piechart frekuensi dimensi Reliability “h”


responden pada pernyataan “h” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



29

Gambar 1.4.16 Piechart frekuensi dimensi Reliability “i”


responden pada pernyataan “i” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



4.5.2.1.4 Statistik Deskriptif Dimensi Conformance Shampoo Dove


berikut tabel Statistik Deskriptif dimensi performance yang kami peroleh :

Tabel 1.4.15 Frekuensi dimensi conformance



2 tidak setuju 17

3 netral 56

4 setuju 13

5 sangat setuju 8


7 tidak setuju 16

8 netral 37

9 setuju 37

10 sangat setuju 10


12 tidak setuju 28

13 netral 30

14 setuju 31

15 sangat setuju 9

j

k

l

30

Pie chart dimensi conformance :

Gambar 1.4.17 Piechart frekuensi dimensi Conformance “j”


responden pada pernyataan “j” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



Gambar 1.4.18 Piechart frekuensi dimensi Conformance “k”


responden pada pernyataan “k” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak

31



Gambar 1.4.19 Piechart frekuensi dimensi Conformance “l”


responden pada pernyataan “l” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



4.5.2.1.5 Statistik Deskriptif Dimensi Durability Shampoo Dove


berikut tabel Statistik Deskriptif dimensi durability yang kami peroleh :

Tabel 1.4.16 Frekuensi dimensi durability



2 tidak setuju 17

3 netral 49

4 setuju 27

5 sangat setuju 7


7 tidak setuju 18

8 netral 40

9 setuju 32

10 sangat setuju 8

m

n

32

Pie chart dimensi durability :

Gambar 1.4.20 Piechart frekuensi dimensi Durability “m”


responden pada pernyataan “m” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



Gambar 1.4.21 Piechart frekuensi dimensi Durability “n”


responden pada pernyataan “n” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak

33



4.5.2.1.6 Statistik Deskriptif Dimensi Aesthetics Shampoo Dove


berikut tabel Statistik Deskriptif dimensi austhetics yang kami peroleh :

Tabel 1.4.17 Frekuensi dimensi aesthetics



2 tidak setuju 14

3 netral 54

4 setuju 24

5 sangat setuju 8


7 tidak setuju 13

8 netral 56

9 setuju 29

10 sangat setuju 2


12 tidak setuju 11

13 netral 44

14 setuju 40

15 sangat setuju 3

o

p

q

Pie chart dimensi aesthetics :

Gambar 1.4.22 Piechart frekuensi dimensi Aesthetic “o”

34


responden pada pernyataan “o” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



Gambar 1.4.23 Piechart frekuensi dimensi Aesthetic “p”


responden pada pernyataan “p” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



Gambar 1.4.24 Piechart frekuensi dimensi Aesthetic “q”

35


responden pada pernyataan “q” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak setuju

sebanyak 2 orang, tidak setuju sebanyak 11 orang, netral sebanyak 44 orang, setuju

sebanyak 40 orang, dan sangat setuju sebanyak 3 orang.

4.5.2.1.7 Statistik Deskriptif Dimensi Perceived Quality Shampoo Dove


berikut tabel Statistik Deskriptif dimensi performance yang kami peroleh :

Tabel 1.4.18 Frekuensi dimensi perceived quality



2 tidak setuju 22

3 netral 40

4 setuju 33

5 sangat setuju 5


7 tidak setuju 22

8 netral 62

9 setuju 16

10 sangat setuju 0


12 tidak setuju 21

13 netral 50

14 setuju 24

15 sangat setuju 3

r

s

t

Pie chart dimensi perceived quality :

Gambar 1.4.25 Piechart frekuensi dimensi Preceived quality “r”

36


responden pada pernyataan “r” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



Gambar 1.4.26 Piechart frekuensi dimensi Preceived quality “s”


responden pada pernyataan “s” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak



Gambar 1.4.27 Piechart frekuensi dimensi Preceived quality “t”

37


responden pada pernyataan “t” dalam bentuk prosentase (%), yaitu sangat tidak setuju

sebanyak 2 orang, tidak setuju sebanyak 21 orang, netral sebanyak 50 orang, setuju

sebanyak 24 orang, dan sangat setuju sebanyak 3 orang.

4.6 Statistik Deskriptif dan Boxplot

4.6.1 Statistik Deskriptif dan Boxplot Shampoo Dove

4.6.1.1 Statistik Deskriptif dan Boxplot Usia Responden


berikut tabel statistik deskriptof usia responden yang kami peroleh :

Tabel 1.4.19 Statistik Deskriptif usia responden

N Minimum Maximum Mean Std. Dev

SMEAN(Usia) 100 18 51 28,98823529 6,536

Valid N (listwise) 100

Descriptive Statistics

Data pada tabel stastistik deskriptif usia responden menunjukan nilai minimum:

18 , maksimum: 51 dan mean: 28,98823529 dengan standar deviasi: 6,536, dan rata-rata

dari pernyataan diatas adalah normal.

Gambar 1.4.28 Boxplot usia responden

Pada gambar boxplot usia responden terdapat beberapa data yang outlayer antara

lain data ke (11,12,26,57,68 dan 69) dan ada beberapa data yang ekstrim antara lain data

ke (7dan 8) hal ini karena beberapa data tersebut melewati batas atas layer.

38

4.6.1.2 Statistik Deskriptif dan Boxplot Jumlah Pendapatan Responden


berikut tabel statistik deskriptif jumlah pendapatan responden yang kami

peroleh:

Tabel 1.4.20 Statistik Deskriptif jumlah pendapatan responden


SMEAN(Jumlah_pendapatan) 100 1000000 5000000 1636931,818 586312,493



Data pada tabel stastistik deskriptif jumlah pendapatan menunjukan nilai

minimum: 1000000, maksimum: 5000000 dan mean: 1636931,818 dengan standar

deviasi: 586312,493, dan rata-rata dari pernyataan diatas adalah normal.

Gambar 1.4.29 Boxplot jumlah pendapatan responden

Pada gambar boxplot jumlah pendapatan responden terdapat beberapa data yang

outlayer antara lain data ke (28 dan 41) dan ada beberapa data yang ekstrim antara lain

data ke (11 dan 12) hal ini karena beberapa data tersebut melewati batas atas.

39

4.6.1.3 Statistik Deskriptif dan Boxplot Jumlah Pembelian Responden


berikut tabel statistik deskriptif jumlah pembelian responden yang kami peroleh:

Tabel 1.4.21 Statistik Deskriptif jumlah pembelian responden


SMEAN(Jumlah_pembelian) 100 75 370 216,7613636 61,357



Data pada tabel stastistik deskriptif jumlah pembelian menunjukan nilai

minimum: 75, maksimum: 370 dan mean: 216,7613636 dengan standar deviasi: 61,357,

dan rata-rata dari pernyataan diatas adalah normal.

Gambar 1.4.30 Boxplot jumlah pembelian responden

Pada gambar boxplot jumlah pembelian responden terdapat beberapa data yang

outlayer antara lain data (75) hal ini karena beberapa data tersebut melewati batas atas

layer.

40

4.6.2 Statistik Deskriptif dan Boxplot Dimensi Kualitas Shampoo Dove

4.6.2.1 Statistik Deskriptif dan Boxplot Dimensi Performance


tabel Statistik Deskriptif dimensi performance yang kami peroleh :

Tabel 1.4.22 Statistik Deskriptif dimensi performance


a 100 2 5 3,4 0,8762

b 100 2 5 3,23 0,7502

c 100 2 5 3,11 0,6651



Data pada tabel stastistik deskriptif dimensi performance menunjukan nilai

minimum: a,b,c= 2, maksimum: a,b,c= 5 dan mean: a=3,4, b=3,23 dan c=3,11 dengan

standar deviasi: a=0,8762, b=0,7502 dan c=0,6651, dan rata-rata dari ketiga pernyataan

diatas adalah normal.

1. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan a

Gambar 1.4.31 Boxplot pernyataan a dimensi performance

Pada gambar boxplot dimensi performance pernyataan a tidak terdapat data yang

outlayer hal ini karena keseluruhan data tersebut tidak melewati batas atas ataupun

batas bawah.

41

2. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan b

Gambar 1.4.32 Boxplot pernyataan b dimensi performance

Pada gambar boxplot dimensi performance pernyataan b tidak terdapat data

yang outlayer hal ini karena keseluruhan data tersebut tidak melewati batas atas ataupun

batas bawah.

3. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan c

Gambar 1.4.33 Boxplot pernyataan c dimensi performance

Pada gambar boxplot dimensi performance pernyataan c tidak terdapat beberapa

data yang ekstrim antara lain data yang melewati batas atas

(3,8,9,13,14,16,19,25,26,39,48,50,51,55,56,58,59,62,63,64,65,66,70,71,76,77,78,79,80,

42

82,83,86,87,88,89,90,94,95,100), hal ini karena beberapa data tersebut melewati batas

layer.

4.6.2.2 Statistik deskriptif dan boxplot Dimensi Features


tabel Statistik Deskriptif dimensi features yang kami peroleh :

Tabel 1.4.23 Statistik Deskriptif dimensi features


d 100 1 5 3,02 0,8162

e 100 2 5 3,07 0,7688

f 100 2 5 3,35 0,7160



Data pada tabel stastistik deskriptif dimensi features menunjukan nilai minimum

: d=1, e dan f=2, maksimum: a,b,c=5 dan mean: a=3,02, b=3,07 dan c=3,35 dengan

standar deviasi: a=0,8162, b=0,7688 dan c=0,7160, dan rata-rata dari ketiga pernyataan

diatas adalah normal.

4. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan d

Gambar 1.4.34 Boxplot pernyataan d dimensi features

Pada gambar boxplot dimensi features pernyataan d tidak terdapat beberapa data

yang outlayer antara lain data yang melewati batas atas

(9,12,19,25,26,27,38,39,40,41,42,46,47,48,51,55,57,64,71,72,78,88,95,96) dan batas

43

bawah (3,28,49,56,58,59,60,61,63,65,67,70,80,82,83,84,85,87,89,91,94), hal ini karena

beberapa data tersebut melewati batas atas dan batas bawah layer.

5. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan e

Gambar 1.4.34 Boxplot pernyataan d dimensi features

Pada gambar boxplot dimensi features pernyataan d tidak terdapat beberapa data

yang outlayer antara lain data ke (19,27,32,33,40,43,49,54,57,58,60,62,63,65,67,

68,70,77,82,84,86,87,89,91,92,94), hal ini karena beberapa data tersebut melewati batas

atas dan batas bawah layer.

6. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot ernyataan f

Gambar 1.4.35 Boxplot pernyataan f dimensi features

44

Pada gambar boxplot dimensi features pernyataan f tidak terdapat data yang


batas bawah.

4.6.2.3 Statistik deskriptif dan boxplot Dimensi Reliability


tabel Statistik Deskriptif dimensi reability yang kami peroleh :

Tabel 1.4.24 Statistik Deskriptif dimensi reability


g 100 2 5 3,34 0,6849

h 100 1 5 3,01 0,9045

i 100 2 5 3,28 0,7396



Data pada tabel stastistik deskriptif dimensi reability menunjukan nilai

minimum: g=2, h=1 dan i=2 , maksimum: g,h,i=5 dan mean: a=3,34, b=3,01 dan c=3,28

dengan standar deviasi: a=0,6849, b=0,9045 dan c=0,7396, dan rata-rata dari ketiga

pernyataan diatas adalah normal.

7. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan g

Gambar 1.4.36 Boxplot pernyataan g dimensi reability

Pada gambar boxplot dimensi reability pernyataan g tidak terdapat data yang


batas bawah.

45

8. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan h

Gambar 1.4.36 Boxplot pernyataan h dimensi reability

Pada gambar boxplot dimensi reability pernyataan h tidak terdapat data yang


batas bawah.

9. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan i

Gambar 1.4.37 Boxplot pernyataan i dimensi reability

Pada gambar boxplot dimensi reabilty pernyataan i tidak terdapat data yang


batas bawah.

46

4.6.2.4 Statistik deskriptif dan boxplot Dimensi Conformance


tabel Statistik Deskriptif dimensi conformance yang kami peroleh :

Tabel 1.4.25 Statistik Deskriptif dimensi conformance


j 100 1 5 3 0,9320

k 100 2 5 3,41 0,8773

l 100 1 5 3,17 1,0056



Data pada tabel stastistik deskriptif dimensi conformance menunjukan nilai

minimum: j=1, k=2 dan l=1, maksimum: j,k,l=5 dan mean:j=3, k=3,41 dan l=3,17

dengan standar deviasi: j=0,9320, k=0,8773 dan l=1,0056, dan rata-rata dari ketiga

pernyataan diatas adalah normal.

10. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan j

Gambar 1.4.38 Boxplot pernyataan j dimensi conformance

Pada gambar boxplot dimensi conformance pernyataan j tidak terdapat beberapa

data yang outlayer antara lain data yang melewati batas atas (6,8,10,11,

13,14,16,19,26,32,38,39,40,42,46,47,48,49,51,52,54,59,60,61,63,65,67,70,75,79,80,81,

83,84,85,87,89,91,92,94,99), hal ini karena beberapa data tersebut melewati batas atas

dan batas bawah layer.

47

11. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan k

Gambar 1.4.39 Boxplot pernyataan k dimensi conformance

Pada gambar boxplot dimensi conformance pernyataan k tidak terdapat data


batas bawah.

12. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan l

Gambar 1.4.40 Boxplot pernyataan l dimensi conformance

Pada gambar boxplot dimensi conformance pernyataan l tidak terdapat data yang


batas bawah.

48

4.6.2.5 Statistik deskriptif dan boxplot Dimensi Durability


tabel Statistik Deskriptif dimensi reability yang kami peroleh :

Tabel 1.4.26 Statistik Deskriptif dimensi durability


m 100 2 5 3,24 0,8180

n 100 1 5 3,26 0,9170



Data pada tabel stastistik deskriptif dimensi durability menunjukan nilai

minimum: m=2 dan n=1, maksimum: m,n=5 dan mean: m=3,24 dan n=3,26 dengan

standar deviasi: m=0,8180 dan n=0,9170, dan rata-rata dari kedua pernyataan diatas

adalah normal.

13. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot m

Gambar 1.4.41 Boxplot pernyataan m dimensi durability

Pada gambar boxplot dimensi durabilty pernyataan m tidak terdapat data yang


batas bawah.

49

14. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan n

Gambar 1.4.42 Boxplot pernyataan n dimensi durability

Pada gambar boxplot dimensi durability pernyataan n tidak terdapat beberapa

data yang outlayer antara lain data yang melewat batas bawah (59 dan 83) hal ini karena

beberapa data tersebut melewati batas bawah layer.

4.6.2.6 Statistik deskriptif dan boxplot Dimensi Aesthetics


tabel Statistik Deskriptif dimensi austhetics yang kami peroleh :

Tabel 1.4.27 Statistik Deskriptif dimensi aesthetics


o 100 2 5 3,26 0,7992

p 100 2 5 3,2 0,6816

q 100 1 5 3,31 0,7875



Data pada tabel stastistik deskriptif dimensi aesthetics menunjukan nilai

minimum: o dan p=2 dan q=1 , maksimum: o,p,q=5 dan mean: o=3,25, p=3,2 dan

q=3,31 dengan standar deviasi: o=0,7992, p=0,6816 dan q=0,7875, dan rata-rata dari

ketiga pernyataan diatas adalah normal.

50

15. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan o

Gambar 1.4.43 Boxplot pernyataan o dimensi aesthetics

Pada gambar boxplot dimensi aesthetics pernyataan o tidak terdapat data yang


batas bawah.

16. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan p

Gambar 1.4.44 Boxplot pernyataan p dimensi aesthetics

Pada gambar boxplot dimensi aesthetics pernyataan p tidak terdapat data yang


batas bawah.

51

17. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan q

Gambar 1.4.45 Boxplot pernyataan q dimensi aesthetics

Pada gambar boxplot dimensi conformance pernyataan q tidak terdapat beberapa

data yang outlayer antara lain data yang melewati batas bawah (65,89), hal ini karena

beberapa data tersebut melewati dan batas bawah layer.

4.6.2.7 Statistik deskriptif dan boxplot Dimensi Perceived Quality


tabel Statistik Deskriptif dimensi perceived quality yang kami peroleh :

Tabel 1.4.28 Statistik Deskriptif dimensi perceived quality


r 100 2 5 3,21 0,8444

s 100 2 4 2,94 0,6166

t 100 1 5 3,05 0,8087



Data pada tabel stastistik deskriptif dimensi perceived quality menunjukan nilai

minimum: r dan s=2 dan t=1, maksimum: r=5, s=4 dan t=5, dan mean: r=3,21, s=2,94

dan t=3,05 dengan standar deviasi: r=0,8444, s=0,6166 dan t=0,8087, dan rata-rata dari

ketiga pernyataan diatas adalah normal.

52

18. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan r

Gambar 1.4.46 Boxplot pernyataan r dimensi perceived quality

Pada gambar boxplot dimensi perceived quality pernyataan r tidak terdapat data


batas bawah.

19. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan s

Gambar 1.4.46 Boxplot pernyataan s dimensi perceived quality

Pada gambar boxplot dimensi perceived quality pernyataan s tidak terdapat

beberapa data yang ekstrim antara lain data ke (3,4,11,16,17,18,26,27,40,42,

51,54,55,66,74,90,98) hal ini karena beberapa data tersebut melewati batas atas dan

batas bawah layer.

53

20. Berikut gambar hasil SPSS Boxplot pernyataan t

Gambar 1.4.48 Boxplot pernyataan t dimensi perceived quality

Pada gambar boxplot dimensi perceived quality pernyataan t tidak terdapat

beberapa data yang outlayer antara lain data yang melewati batas bawah (59 dan 83),

hal ini karena beberapa data tersebut melewati dan batas bawah layer.

54

BAB V

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Dari praktikum modul 1 statistik industri yang telah kami lakukan, maka dapat

diambil beberapa kesimpulan, yaitu sebagai berikut :

1. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan memanfaatkan software Microsoft

office excel. Hal ini dikarenakan pada Microsoft office excel mampu menyajikan

data secara lebih informatif misalnya data tersebut dapat disajikan dalam bentuk

tabel, pie chart, maupun histogram.

2. Dalam hal untuk mengetahui ada atau tidaknya missing value dapat

memanfaatkan software SPSS hal ini dikarenakan dengan menggunakan

software SPSS data yang mengalami missing value tersebut dapat direplace

dengan data-data yang baru.

3. Statistika deskriptif adalah suatu kumpulan dari metode-metode yang berkaitan

dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan

informasi yang berguna.

4. Pernyataan-pernyaatan pada kelompok kami sebesar 20 buah, sehingga

kelompok kami membutuhkan 100 orang responden. Namun dari data sebanyak

100 tersebut terdapat data yang melebihi atau dibawah batas normal (outlayer)

diantaranya, yaitu : pada usia responden data yang ke- 11,12,26,57,68 dan 69

merupakan data yang outliyer, pada pandapatan responden data yang ke-28 dan

41 merupakan data yang outliyer, sedangkan pada jumlah pemakaian responden

data yang ke-75 merupakan data yang outliyer.

5. Data yang kami peroleh merupakan data yang telah valid dan juga reliabel, hal

ini dikarenakan kami telah melakukan uji validitas dan uji reliabilitas dengan

hasil sig < 0,05 dan Cronbach’s alpha yang didapat ≥ R tabel.

5.2 Saran

Saran yang dapat kelompok kami berikan yaitu :

1. Analisa tidak perlu satu persatu dari setiap tabel, pie chart, maupun

histogram karena hal tersebut hanya akan membuang waktu saja.

2. Waktu praktikum seharusnya lebih terjadwal lagi.

55

DAFTAR PUSTAKA

Azwar, Saifuddin. 2003. Reliabilitas Dan Validitas. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.

Ghozali, Imam. 2001. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS.

Badan Penerbitan Universitas Diponegoro : Semarang.

Norusis, Marija J. 1993. SPSS for Windows Professional Statistics Release 6,0.

Chicago: Marketing Department SPSS Inc.

Sudjana, Prof., DR., M.A., M.Sc., 1996. Metoda Statistika. Penerbit Tarsito : Bandung

statistik deskriptif

Documents