Uji Statistik Deskriptif di SPSS dan Excel: Mean, Median, Simpangan Baku

Uji statistik deskriptif adalah langkah ngerangkum satu variabel jadi beberapa angka kunci: mean, median, modus, simpangan baku, nilai terkecil, dan nilai terbesar. Tujuannya ngecek karakter data sebelum kamu jalanin uji apa pun.

Ini yang paling sering dilewatin orang. Data baru masuk SPSS, langsung dipaksa uji t.

Terus pas sidang ditanya "kenapa simpangan bakunya lebih besar dari rata-ratanya?" dan nggak ada jawaban.

Aku bakal jalanin langkahnya di SPSS dan di Excel, pakai data yang sama, terus tunjukin cara baca outputnya baris per baris.

Apa itu uji statistik deskriptif?

Uji statistik deskriptif adalah kumpulan hitungan yang ngerangkum data apa adanya, tanpa narik kesimpulan ke populasi lebih luas. Isinya tiga kelompok: ukuran pemusatan (mean, median, modus), ukuran sebaran (range, simpangan baku, varians), dan ukuran bentuk (skewness, kurtosis).

Namanya "uji", tapi sebenernya nggak ada yang diuji di sini. Nggak ada hipotesis, nggak ada p-value. Ini deskripsi.

Yang beneran diuji itu tahap berikutnya, misalnya uji hipotesis atau uji chi-square. Statistik deskriptif nyiapin panggungnya.

Ukuran	Ngukur apa	Kapan dipakai
Mean	Titik tengah aritmatik	Data simetris, nggak ada nilai ekstrem
Median	Nilai di posisi tengah	Data miring, ada outlier
Modus	Nilai paling sering muncul	Data kategorik atau ordinal
Simpangan baku	Rata-rata jarak data dari mean	Selalu, dampingi mean
Range	Maksimum dikurangi minimum	Cek cepat ada nilai aneh atau nggak
Skewness	Kemiringan distribusi	Sebelum uji yang butuh asumsi normal

Gimana cara uji statistik deskriptif di SPSS?

Di SPSS ada tiga pintu masuk, dan hasilnya beda. Yang paling sering dipakai buat skripsi itu Frequencies, karena cuma menu ini yang ngasih median dan modus sekaligus.

Langkah pakai menu Frequencies

1. Buka file datamu di SPSS, pastiin variabelnya udah bertipe Scale di tab Variable View. Kalau tipenya Nominal, SPSS bakal nolak ngitung mean.
2. Klik menu Analyze lalu Descriptive Statistics lalu Frequencies.
3. Pindahin variabel yang mau dianalisis dari kotak kiri ke kotak Variable(s) pakai tombol panah.
4. Klik tombol Statistics di kanan atas.
5. Centang yang kamu butuhin: Mean, Median, Mode, Std. deviation, Variance, Range, Minimum, Maximum, Skewness, Kurtosis.
6. Klik Continue.
7. Hilangin centang Display frequency tables kalau variabelmu numerik. Kalau nggak, SPSS bakal nampilin ratusan baris.
8. Klik OK. Output keluar di jendela Output Viewer.

Kapan pakai Descriptives, bukan Frequencies

Menu Analyze lalu Descriptive Statistics lalu Descriptives lebih ringkas dan bisa ngitung banyak variabel sekaligus dalam satu tabel rapi. Kekurangannya, dia nggak nyediain median dan modus sama sekali. Pakai ini kalau kamu cuma butuh mean dan simpangan baku buat 10 variabel sekaligus.

Menu ini juga punya centang Save standardized values as variables, yang bikin kolom z-score baru di data kamu. Berguna buat deteksi outlier: nilai z di luar rentang minus 3 sampai 3 biasanya dicurigai.

Kapan pakai Explore

Menu Analyze lalu Descriptive Statistics lalu Explore paling lengkap. Dia ngasih boxplot, stem-and-leaf, uji normalitas Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk, plus 5% trimmed mean.

Pakai ini pas kamu perlu ngecek normalitas sebelum uji t atau ANOVA. Detail menunya ada di dokumentasi resmi IBM SPSS untuk Explore.

Gimana cara baca output SPSS-nya?

Output Frequencies keluar dalam satu tabel bernama Statistics. Baca dari atas ke bawah gini.

Baris output	Artinya	Yang perlu kamu cek
N Valid	Jumlah data terpakai	Cocok sama jumlah responden?
N Missing	Data kosong	Lebih dari 5%? Cari tau kenapa
Mean	Rata-rata	Bandingin sama Median
Median	Nilai tengah	Jauh dari mean = data miring
Mode	Nilai tersering	Ada tulisan "a"? artinya modusnya lebih dari satu
Std. Deviation	Simpangan baku	Lebih besar dari mean = sebaran lebar banget
Skewness	Kemiringan	Di luar minus 1 sampai 1 = miring
Minimum / Maximum	Nilai terkecil dan terbesar	Ada angka mustahil? cek salah input

Tiga hal yang paling sering jadi pertanyaan penguji:

Mean jauh di atas median. Artinya ada segelintir nilai gede yang narik rata-rata. Kamu harus jelasin, dan sebaiknya laporin median juga.

Simpangan baku lebih besar dari mean. Datanya berpencar banget. Buat data pendapatan atau penjualan ini normal, tapi kamu harus nyadar dan nyebut di narasi.

Modus muncul dengan catatan kaki "a". SPSS nulis "Multiple modes exist. The smallest value is shown". Jangan panik, itu cuma berarti ada beberapa nilai yang sama-sama sering muncul.

Gimana cara uji statistik deskriptif di Excel?

Dua cara: pakai rumus satu-satu, atau pakai Data Analysis Toolpak sekali klik.

Cara 1: rumus manual

Anggap datamu di kolom B, baris 2 sampai 301.

=COUNT(B2:B301)          → jumlah data
=AVERAGE(B2:B301)        → mean
=MEDIAN(B2:B301)         → median
=MODE.SNGL(B2:B301)      → modus
=STDEV.S(B2:B301)        → simpangan baku sampel
=VAR.S(B2:B301)          → varians sampel
=MIN(B2:B301)            → nilai terkecil
=MAX(B2:B301)            → nilai terbesar
=MAX(B2:B301)-MIN(B2:B301)   → range
=SKEW(B2:B301)           → skewness
=KURT(B2:B301)           → kurtosis
=QUARTILE.INC(B2:B301,1) → kuartil 1
=QUARTILE.INC(B2:B301,3) → kuartil 3

Catatan penting soal STDEV.S versus STDEV.P. Pakai STDEV.S kalau datamu sampel, dan itu kondisi hampir semua riset skripsi. SPSS juga pakai rumus sampel. Kalau kamu pakai STDEV.P, angkamu bakal beda tipis dari SPSS dan penguji bisa nanya.

Penjelasan lengkap tiap fungsi ini ada di halaman fungsi STDEV dan MEDIAN.

Cara 2: Data Analysis Toolpak

1. Klik File lalu Options lalu Add-ins.
2. Di kotak Manage pilih Excel Add-ins, klik Go.
3. Centang Analysis ToolPak, klik OK. Menu Data Analysis muncul di tab Data paling kanan.
4. Klik Data lalu Data Analysis lalu pilih Descriptive Statistics, klik OK.
5. Isi Input Range dengan rentang datamu, termasuk header. Centang Labels in first row.
6. Centang Summary statistics. Kalau butuh, centang juga Confidence Level for Mean dan isi 95%.
7. Pilih Output Range atau New Worksheet Ply, klik OK.

Hasilnya satu tabel lengkap: Mean, Standard Error, Median, Mode, Standard Deviation, Sample Variance, Kurtosis, Skewness, Range, Minimum, Maximum, Sum, Count.

Kelemahannya, tabel ini statis. Kalau datamu berubah, tabelnya nggak ikut update. Kamu harus jalanin ulang. Buat data yang sering berubah, rumus manual lebih aman.

Contoh kasus: nilai transaksi harian toko_berkah

Dataset toko_berkah punya 8.257 transaksi selesai dari 3 cabang. Aku jalanin deskriptif di kolom nilai transaksi.

Ukuran	Nilai
N	8.257
Mean	Rp 187.400
Median	Rp 92.000
Modus	Rp 25.000
Simpangan baku	Rp 421.800
Minimum	Rp 5.000
Maksimum	Rp 12.400.000
Skewness	6,84

Baca outputnya:

Mean 2,04 kali median. Jelas miring ke kanan. Mayoritas pelanggan belanja di bawah Rp 92.000, tapi ada minoritas yang belanja jutaan.

Simpangan baku Rp 421.800, lebih besar dari mean-nya. Ini bendera merah kalau kamu berencana pakai uji yang butuh asumsi normal.

Skewness 6,84. Jauh di luar rentang minus 1 sampai 1. Data ini nggak normal, titik.

Konsekuensinya nyata. Kalau aku maksa pakai uji t buat bandingin cabang, hasilnya nggak bisa dipercaya. Aku pindah ke uji Mann-Whitney yang nggak butuh asumsi normal.

Yang menarik: setelah 412 transaksi grosir dipisah jadi kelompok sendiri, sisanya punya skewness 0,91 dan simpangan baku Rp 68.400. Distribusinya jadi masuk akal. Dan 412 transaksi itu, cuma 5% dari jumlah, nyumbang 41% dari total omzet.

Statistik deskriptif yang nemuin itu. Bukan uji canggih.

Cara nulis hasilnya di bab 4 skripsi

Format tabel yang lazim dipakai:

Variabel	N	Min	Maks	Mean	Std. Deviasi
Motivasi kerja	142	18	50	38,42	6,17
Kepuasan kerja	142	21	55	41,08	7,33

Narasinya cukup satu paragraf per variabel. Contohnya: "Variabel motivasi kerja punya nilai rata-rata 38,42 dengan simpangan baku 6,17. Nilai terendah 18 dan tertinggi 50 dari rentang skor teoretis 10 sampai 50. Rata-rata yang berada di atas titik tengah skala nunjukin motivasi responden cenderung tinggi."

Tiga aturan penulisan yang bikin tabelmu lolos review:

1. Konsisten dua angka di belakang koma buat semua nilai.
2. Sebut rentang skor teoretis instrumenmu, biar pembaca bisa nilai mean-nya tinggi atau rendah.
3. Kalau mean dan median jauh beda, tambahin median ke tabel dan jelasin.

Kesalahan umum

Ngitung mean buat data nominal

Jenis kelamin dikode 1 dan 2. Mean-nya 1,47. Angka itu nggak ada artinya. Buat data nominal, yang berlaku cuma modus dan frekuensi.

Lupa cek nilai missing

Kalau N Valid 118 padahal kuesionermu 142, ada 24 data hilang. Cari tau dulu kenapa sebelum lanjut. Bisa jadi ada pertanyaan yang bikin responden bingung.

Laporin mean doang tanpa simpangan baku

Mean tanpa simpangan baku itu setengah informasi. Dua kelompok bisa punya mean sama persis dengan sebaran yang jauh beda. Lihat penjelasannya di artikel standar deviasi.

Nganggap skewness besar itu masalah data yang harus dibuang

Data penjualan, pendapatan, dan waktu tunggu di Indonesia hampir selalu miring ke kanan. Itu sifat aslinya, bukan cacat. Yang perlu kamu ubah bukan datanya, tapi pilihan uji statistiknya.

Salah tipe variabel di SPSS

Kalau variabel numerik kamu ditandai Nominal di Variable View, sebagian menu SPSS bakal nolak atau ngasih hasil aneh. Cek kolom Measure sebelum ngeluh SPSS-nya error.

FAQ

Apa bedanya Descriptives, Frequencies, dan Explore di SPSS?

Descriptives paling ringkas, cocok buat data numerik dan langsung ngasih mean, simpangan baku, minimum, maksimum. Frequencies nambahin tabel distribusi frekuensi, median, modus, dan kuartil, jadi lebih pas kalau kamu butuh median atau data kategorik. Explore paling lengkap, keluar juga boxplot, uji normalitas Shapiro-Wilk, dan trimmed mean. Buat skripsi, Frequencies biasanya cukup, Explore dipakai pas kamu perlu cek normalitas.

Kenapa median dan modus nggak muncul di output Descriptives?

Karena menu Descriptives emang nggak nyediain keduanya. Kalau kamu butuh median dan modus, pakai Analyze lalu Descriptive Statistics lalu Frequencies, terus klik tombol Statistics dan centang Median dan Mode. Kamu juga bisa matiin centang Display frequency tables kalau nggak mau tabel panjang. Banyak mahasiswa ngira SPSS-nya error, padahal cuma salah menu.

Pakai STDEV.S atau STDEV.P di Excel?

Pakai STDEV.S kalau datamu sampel, yaitu sebagian dari populasi yang mau kamu simpulin. Pakai STDEV.P kalau datamu seluruh populasi yang diteliti. Riset skripsi hampir selalu pakai sampel, jadi STDEV.S yang bener. SPSS juga pakai rumus sampel di menu Descriptives. Buat data besar, selisih dua rumus ini kecil, tapi buat n di bawah 30 bedanya kelihatan.

Skewness berapa yang dianggap normal?

Patokan praktis yang sering dipakai: skewness antara minus 1 sampai 1 dianggap masih mendekati normal, dan minus 2 sampai 2 masih ditoleransi di banyak riset sosial. Cara yang lebih rapi, bagi nilai skewness dengan std error skewness-nya. Kalau hasilnya di luar rentang minus 2 sampai 2, distribusinya miring. Tapi buat sampel besar, uji normalitas formal jadi terlalu sensitif, jadi lihat juga histogramnya.

Statistik deskriptif wajib ada di skripsi?

Hampir selalu, dan biasanya jadi bagian pertama bab hasil. Fungsinya dua: ngasih gambaran profil datamu ke pembaca, dan nunjukin kamu udah ngecek kondisi data sebelum masuk uji hipotesis. Minimal laporin n, mean, simpangan baku, minimum, dan maksimum tiap variabel dalam satu tabel. Kalau distribusinya miring, tambahin median biar pembacanya nggak salah tangkap.

Penutup

Yang kepake terus:

1. Di SPSS, pakai Frequencies kalau butuh median dan modus. Descriptives nggak nyediain keduanya.
2. Di Excel, STDEV.S buat sampel. Ini yang bikin angkamu cocok sama SPSS.
3. Bandingin mean sama median dulu sebelum milih uji lanjutan. Selisih jauh = data miring = uji yang butuh asumsi normal nggak aman.

Habis kamu paham profil datanya, langkah berikutnya nentuin uji yang cocok. Lanjut ke konsep statistik deskriptif kalau kamu mau ngerti kenapa tiap ukuran ini penting, sebelum masuk ke uji inferensial.