Secara garis besar lembar kerja software SPSS terbagi menjadi dua bagian, yakni:
1. Data View: Tempat input data dan mengolah data
2. Variavle View: Tempat mendeskripsikan variabel
Memang inti dari penggunaan software SPSS ada pada halaman Data View, yang mana nantinya data akan diolah pada halaman ini untuk bisa menghasilkan output yang diinginkan. Namun jangan kesampingkan pentingnya lembar kerja Variable View. Tanpa pendeskripsian variabel yang benar, pengolahan data bisa menjadi masalah kedepannya, yang lebih lanjut dapat berpengaruh pada hasil yang diharapkan. Oleh karena itu pada artikel kali ini saya akan menjelaskan secara rinci kegunaan dari setiap bagian lembar kerja Variable View.
 |
| Lembar Kerja Variable View |
Gambar diatas merupakan tampilan yang ada di Variable View. Ada Name, Type, Width, dan lain sebagainya. Mari kita bahas satu persatu fungsi dan penjelasannya.
1. Name
Name berfungsi untuk memberikan nama variabel. Kalian bebas menuliskan apa saja nama variabel yang kalian inginkan. Namun ingat!, SPSS tidak bisa membaca nilai "spasi ( )", maka ketika nama variabel yang kalian inginkan ada dua suku kata atau lebih, pisahkan dengan nilai "underscore (_)" atau gabungkan beberapa suku kata tadi menjadi hanya satu suku kata. Contoh:
 |
| Contoh Pengisian Nama Variabel yang Benar dan Salah |
2. Type
Type berfungsi untuk menjelaskan tipe data yang akan dimasukkan. Misal data yang akan dimasukkan berupa angka, maka tipe Numeric bisa dipilih. Atau data yang akan dimasukkan berupa kata/kalimat, maka tipe yang cocok adalah String. Berikut penjelasan masing-masing dari tipe data yang ada:
- Numeric: merupakan tipe data paling standar yang digunakan untuk memasukkan angka. Semua data yang berupa angka bisa masuk pada tipe Numeric, termasuk nilai "negatif" maupun "koma".
- Comma: merupakan tipe data untuk memasukkan angka desimal yang dipisahkan dengan titik. Di luar negeri titik disebut sebagai "koma"/comma, sedangkan titik digunakan untuk memisahkan angka kelipatan dari 1000. Misal untuk penulisan "lima koma empat", diluar negeri tertulis 5.4. Sedangkan di Indonesia 5,4. Contoh lain untuk penulisan "seribu", diluar negeri tertulis 1,000. Sedangkan di Indonesia 1.000. Comma yang dimaksud disini mengikuti aturan luar negeri, yakni menggunakan titik. Jadi comma cocok untuk menuliskan bilangan desimal semisal 5.4, 30.2, dan sebagainya.
- Dot: merupakan tipe data untuk memisahkan angka kelipatan 1000 dengan sebuah dot (koma). Dot merupakan kebalikan dari comma. Misal untuk penulisan "seribu" menjadi 1,000.
- Scientific notation: merupakan tipe data untuk menuliskan angka dalam bentuk sains. Misalkan angka pada tipe numeric dituliskan 5.4, maka pada tipe scientific notation akan tertulis 5.4E+000.
- Date: merupakan tipe data untuk memasukkan tanggal. Nantinya akan diberikan pilihan penyebutan tanggal seperti apa yang diinginkan dengan keterangan d (day/hari), m (month/bulan), dan y (year/tahun).
- Dollar: merupakan tipe data untuk memasukkan mata uang dollar.
- Custom currency: merupakan tipe data untuk memasukkan jenis mata uang lainnya.
- String: merupakan tipe data untuk memasukkan huruf/karakter.
 |
| Kotak Dialog Type |
3. Width
Width berfungsi untuk memberikan jumlah karakter yang dikehendaki dalam satu variabel. Misalkan akan dimasukkan nilai 500, namun pada bagian width hanya tertulis 2, maka nantinya pada lembar Data View yang terlihat hanya angka 50. Contoh lain misal pada bagian width tertulis 8, kemudian akan dimasukkan kalimat "Harga Saham", maka yang akan terlihat pada lembar Data View hanya kalimat "Harga Sa".
4. Decimals
Kolom Decimals berfungsi untuk memberikan jumlah karakter dibelakang koma yang dikehendaki dalam satu variabel. Jika pada bagian decimals tertulis 2, dan angka yang ingin dimasukkan adalah 5, maka nantinya pada lembar Data View akan tertulis 5.00.
5. Label
Kolom Label berfungsi untuk memberikan sebuah tanda/label pada suatu variabel. Label tidak terlalu berpengaruh pada proses pengisian data. Misal variabel dengan nama "HargaSaham" akan diberi label "Variabel A", maka nantinya pada kotak dialog akan tertera label yang sudah disebutkan. Label bisa memuat nilai spasi ( ).
 |
| Contoh Pengaruh Label Pada Suatu Variabel |
6. Values
Values berfungsi untuk menggantikan sebuah nilai yang bertipe string menjadi sebuah nilai yang bertipe numeric, agar dapat dilakukan pengolahan data. Misal dalam sebuah penelitian terdapat Kelas A, Kelas B, dan Kelas C. Agar mempermudah dalam pengolahan data, maka Kelas A akan diganti dengan angka 1, Kelas B dengan angka 2, dan kelas C dengan angka 3. Cara penggunaannya sangat mudah, kalian tinggal masukkan nilai baru yang diinginkan pada bagian "Value", kemudian pada bagian "Label" masukkan keterangan apa yang ingin diubah, lalu klik "Add".
 |
| Kotak Dialog Values |
7. Missing Value
Missing Value berfungsi untuk menghilangkan sebuah nilai agar tidak dimasukkan kedalam analisis. Missing Value biasa digunakan untuk mengeluarkan nilai-nilai outlier. Ada 3 pilihan dalam kolom Missing Value, yakni:
- No missing values: tidak ada nilai yang dianggap hilang.
- Discreate missing values: angka diskrit yang dianggap hilang.
- Range plus one optional discreate missing value: untuk menghilangkan angka-angka yang termasuk kedalam sebuah range/interval tertentu.
 |
| Kotak Dialog Missing Value |
8. Columns
Columns berfungsi untuk menentukan lebar kolom pada Data View. Semakin besar nilainya maka semakin lebar tampilan kolom yang ada di Data View.
9. Align
Align berfungsi untuk menentukan rata tulisan dari sebuah variabel. Tersedia 3 pilihan align, yakni:
- Left: penulisan rata kiri
- Right: penulisan rata kanan
- Center: penulisan rata tengah
10. Measure
Measure berfungsi untuk menentukan skala data dari sebuah variabel. Measure sangat berpengaruh pada pendeskripsian variabel yang nantinya akan digunakan untuk pengolahan data. Ada 3 jenis measure, yakni:
- Nominal: merupakan skala data yang berfungsi hanya untuk membedakan. Misal membedakan antar jenis kelamin, yang mana jenis kelamin perempuan dengan laki-laki tingkatannya setara.
- Ordinal: merupakan skala data yang berfungsi untuk membedakan sekaligus mengurutkan. Misal membedakan jenjang pendidikan, yang mana SD, SMP, dan SMA memiliki perbedaan dan SD memiliki jenjang pendidikan paling rendah, disusul SMP, dan SMA.
- Scale: merupakan tipe variabel untuk skala data Interval dan Rasio. Tipe variabel ini biasa digunakan untuk perhitungan data numerik pada umumnya.
Itu tadi penjelasan dari masing-masing fungsi kolom yang ada di lembar kerja Variabel View SPSS. Jika ada yang ditanyakan, silahkan tinggalkan kolom komentar dibawah. See ya!
