{"id":818,"date":"2023-07-28T16:02:24","date_gmt":"2023-07-28T16:02:24","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/"},"modified":"2023-07-28T16:02:24","modified_gmt":"2023-07-28T16:02:24","slug":"spss-outlier","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/","title":{"rendered":"Cara mengidentifikasi outlier di spss"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Outlier<\/strong> adalah observasi yang jaraknya sangat jauh dari nilai lain dalam kumpulan data. Pencilan dapat menjadi masalah karena dapat mempengaruhi hasil analisis.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tutorial ini menjelaskan cara mengidentifikasi dan menangani outlier di SPSS.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Cara mengidentifikasi outlier di SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalkan kita mempunyai kumpulan data berikut yang menunjukkan pendapatan tahunan (dalam ribuan) dari 15 orang:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9034 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/valeurs-aberrantesspss1.png\" alt=\"\" width=\"337\" height=\"413\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Salah satu cara untuk menentukan apakah ada outlier adalah dengan membuat plot kotak untuk kumpulan data. Untuk melakukannya, klik pada tab <strong>Analisis<\/strong> , lalu <strong>Statistik Deskriptif<\/strong> , lalu <strong>Jelajahi<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9035 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/valeurs-aberrantesspss2.png\" alt=\"\" width=\"515\" height=\"381\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Di jendela baru yang muncul, seret variabel <strong>pendapatan<\/strong> ke dalam kotak berlabel Daftar tanggungan. Lalu klik <strong>Statistik<\/strong> dan pastikan kotak di sebelah <strong>Persentil<\/strong> dicentang. Lalu klik <strong>Lanjutkan<\/strong> . Lalu klik <strong>oke<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9038 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/valeurs-aberrantesspss5.png\" alt=\"\" width=\"517\" height=\"314\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Setelah Anda mengklik <strong>OK<\/strong> , plot kotak akan muncul:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9037 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/valeurs-aberrantesspss4.png\" alt=\"Plot kotak di SPSS\" width=\"441\" height=\"372\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jika tidak ada lingkaran atau tanda bintang di kedua ujung diagram kotak, hal ini menunjukkan bahwa tidak ada outlier.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">SPSS menganggap nilai data apa pun sebagai outlier jika berada di luar rentang berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Kuartil ke-3 + 1,5*rentang interkuartil<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Kuartil pertama \u2013 1,5*rentang interkuartil<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat menghitung rentang antarkuartil dengan mengambil selisih antara persentil ke-75 dan ke-25 pada baris berlabel <strong>Tukey Hinges<\/strong> pada hasilnya:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9039 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/valeurs-aberrantesspss6.png\" alt=\"Rentang interkuartil Engsel Tukey di SPSS\" width=\"558\" height=\"109\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk kumpulan data ini, rentang interkuartilnya adalah 82 \u2013 36 = <strong>46<\/strong> . Oleh karena itu, nilai apa pun di luar rentang berikut akan dianggap outlier:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">82 + 1,5*46 = <strong>151<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">36 \u2013 1,5*46 = <strong>-33<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jelasnya, pendapatan tidak boleh negatif, sehingga batas bawah dalam contoh ini tidak berguna. Namun, pendapatan apa pun di atas 151 akan dianggap sebagai outlier.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, nilai terbesar dalam kumpulan data kita adalah 152.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">Berikut adalah plot kotak untuk kumpulan data tersebut:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9040 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/valeurs-aberrantesspss7.png\" alt=\"Boxplot dengan outlier di SPSS\" width=\"504\" height=\"433\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Lingkaran menunjukkan adanya outlier pada data. Angka 15 menunjukkan observasi mana dalam dataset yang merupakan outlier.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">SPSS juga menganggap nilai data apa pun sebagai <strong>outlier ekstrem<\/strong> jika berada di luar rentang berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Kuartil ke-3 + rentang interkuartil ke-3<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Kuartil pertama \u2013 3*rentang interkuartil<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jadi, nilai apa pun di luar rentang berikut akan dianggap sebagai outlier ekstrem dalam contoh ini:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">82 + 3*46 = <strong>220<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">36 \u2013 3*46 = <strong>-102<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, nilai terbesar pada dataset kita adalah 221.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">Berikut adalah box plot dari dataset tersebut:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9041 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/valeurs-aberrantesspss8.png\" alt=\"Pencilan ekstrim dalam plot kotak di SPSS\" width=\"508\" height=\"462\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tanda bintang (*) menunjukkan adanya outlier ekstrim pada data. Angka 15 menunjukkan observasi mana dalam dataset yang merupakan outlier ekstrim.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Cara menangani outlier<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jika ada outlier dalam data Anda, Anda memiliki beberapa opsi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Pastikan outlier tersebut bukan akibat kesalahan entri data.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Terkadang seseorang memasukkan nilai data yang salah saat menyimpan data. Jika terdapat outlier, verifikasi terlebih dahulu bahwa nilai yang dimasukkan benar dan bukan kesalahan.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Hapus outlier.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jika nilainya benar-benar outlier, Anda dapat memilih untuk menghapusnya jika nilai tersebut akan berdampak signifikan pada analisis Anda secara keseluruhan. Pastikan untuk menyebutkan dalam laporan akhir atau analisis Anda bahwa Anda telah menghapus outlier.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3.<\/strong> <strong>Tetapkan nilai baru pada outlier<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jika outlier ternyata disebabkan oleh kesalahan entri data, Anda dapat memutuskan untuk memberinya nilai baru seperti <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/mengukur-tendensi-sentral\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">mean atau median<\/a> kumpulan data.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jika Anda bekerja dengan beberapa variabel sekaligus, Anda mungkin ingin menggunakan <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/mahalanobis-jarak-spss\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">jarak Mahalanobis<\/a> untuk mendeteksi outlier.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Outlier adalah observasi yang jaraknya sangat jauh dari nilai lain dalam kumpulan data. Pencilan dapat menjadi masalah karena dapat mempengaruhi hasil analisis. Tutorial ini menjelaskan cara mengidentifikasi dan menangani outlier di SPSS. Cara mengidentifikasi outlier di SPSS Misalkan kita mempunyai kumpulan data berikut yang menunjukkan pendapatan tahunan (dalam ribuan) dari 15 orang: Salah satu cara [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cara Mengidentifikasi Outlier di SPSS \u2013 Statologi<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Penjelasan sederhana tentang cara mengidentifikasi outlier pada kumpulan data di SPSS.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cara Mengidentifikasi Outlier di SPSS \u2013 Statologi\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Penjelasan sederhana tentang cara mengidentifikasi outlier pada kumpulan data di SPSS.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T16:02:24+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/valeurs-aberrantesspss1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/\",\"name\":\"Cara Mengidentifikasi Outlier di SPSS \u2013 Statologi\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T16:02:24+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T16:02:24+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Penjelasan sederhana tentang cara mengidentifikasi outlier pada kumpulan data di SPSS.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Cara mengidentifikasi outlier di spss\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Cara Mengidentifikasi Outlier di SPSS \u2013 Statologi","description":"Penjelasan sederhana tentang cara mengidentifikasi outlier pada kumpulan data di SPSS.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Cara Mengidentifikasi Outlier di SPSS \u2013 Statologi","og_description":"Penjelasan sederhana tentang cara mengidentifikasi outlier pada kumpulan data di SPSS.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-28T16:02:24+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/valeurs-aberrantesspss1.png"}],"author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"2 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/","name":"Cara Mengidentifikasi Outlier di SPSS \u2013 Statologi","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-28T16:02:24+00:00","dateModified":"2023-07-28T16:02:24+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Penjelasan sederhana tentang cara mengidentifikasi outlier pada kumpulan data di SPSS.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/spss-outlier\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Cara mengidentifikasi outlier di spss"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/818"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=818"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/818\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=818"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=818"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=818"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}