the sas system 15

B. HASIL

The SAS System 15:57 Monday, May 5, 1997 1

OBS NAMA GENDER UMUR TINGGI BERAT

1 Jeffry m 13 62.5 84.0 2 Ronald m 15 67.0 133.0 3 Carol f 14 62.8 102.5 4 Jane f 12 59.8 84.5 5 John m 12 59.0 99.5 6 Alferd m 14 69.0 112.5 7 Wiliam m 15 66.5 112.0 8 Louise f 12 56.3 77.0 9 Barbara f 13 65.3 98.0 10 Mary f 15 66.5 112.0 11 Alice f 13 56.5 84.0






1 Carol f 14 62.8 102.5 2 Jane f 12 59.8 84.5 3 Louise f 12 56.3 77.0 4 Barbara f 13 65.3 98.0 5 Mary f 15 66.5 112.0 6 Alice f 13 56.5 84.0 7 Jeffry m 13 62.5 84.0 8 Ronald m 15 67.0 133.0 9 John m 12 59.0 99.5 10 Alferd m 14 69.0 112.5 11 Wiliam m 15 66.5 112.0


Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum -------------------------------------------------------------------- UMUR 11 13.4545455 1.2135598 12.0000000 15.0000000 TINGGI 11 62.8363636 4.4177534 56.3000000 69.0000000 BERAT 11 99.9090909 16.8074659 77.0000000 133.0000000 --------------------------------------------------------------------









1 Carol f 14 62.8 102.5 2 Jane f 12 59.8 84.5 3 Louise f 12 56.3 77.0 4 Barbara f 13 65.3 98.0

5 Mary f 15 66.5 112.0 6 Alice f 13 56.5 84.0 7 Jeffry m 13 62.5 84.0 8 Ronald m 15 67.0 133.0 9 John m 12 59.0 99.5 10 Alferd m 14 69.0 112.5 11 Wiliam m 15 66.5 112.0








1 Carol f 14 62.8 102.5 2 Jane f 12 59.8 84.5 3 Louise f 12 56.3 77.0 4 Barbara f 13 65.3 98.0 5 Mary f 15 66.5 112.0 6 Alice f 13 56.5 84.0 7 Jeffry m 13 62.5 84.0 8 Ronald m 15 67.0 133.0 9 John m 12 59.0 99.5 10 Alferd m 14 69.0 112.5

11 Wiliam m 15 66.5 112.0


---------------------------------- GENDER=f ----------------------------------

Cumulative Cumulative NAMA Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Alice 1 16.7 1 16.7 Barbara 1 16.7 2 33.3 Carol 1 16.7 3 50.0 Jane 1 16.7 4 66.7 Louise 1 16.7 5 83.3 Mary 1 16.7 6 100.0

Cumulative Cumulative UMUR Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 12 2 33.3 2 33.3 13 2 33.3 4 66.7 14 1 16.7 5 83.3 15 1 16.7 6 100.0

Cumulative Cumulative TINGGI Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 56.3 1 16.7 1 16.7 56.5 1 16.7 2 33.3 59.8 1 16.7 3 50.0 62.8 1 16.7 4 66.7 65.3 1 16.7 5 83.3 66.5 1 16.7 6 100.0

Cumulative Cumulative BERAT Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 77 1 16.7 1 16.7 84 1 16.7 2 33.3 84.5 1 16.7 3 50.0 98 1 16.7 4 66.7 102.5 1 16.7 5 83.3 112 1 16.7 6 100.0


---------------------------------- GENDER=m ----------------------------------

Cumulative Cumulative NAMA Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Alferd 1 20.0 1 20.0 Jeffry 1 20.0 2 40.0 John 1 20.0 3 60.0 Ronald 1 20.0 4 80.0 Wiliam 1 20.0 5 100.0


Cumulative Cumulative TINGGI Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 59 1 20.0 1 20.0 62.5 1 20.0 2 40.0 66.5 1 20.0 3 60.0 67 1 20.0 4 80.0 69 1 20.0 5 100.0

Cumulative Cumulative BERAT Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 84 1 20.0 1 20.0 99.5 1 20.0 2 40.0 112 1 20.0 3 60.0 112.5 1 20.0 4 80.0 133 1 20.0 5 100.0









---------------------------------- GENDER=f ----------------------------------

Cumulative Cumulative NAMA Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Alice 1 16.7 1 16.7 Barbara 1 16.7 2 33.3 Carol 1 16.7 3 50.0 Jane 1 16.7 4 66.7

Louise 1 16.7 5 83.3 Mary 1 16.7 6 100.0





---------------------------------- GENDER=m ----------------------------------

Cumulative Cumulative NAMA Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Alferd 1 20.0 1 20.0 Jeffry 1 20.0 2 40.0 John 1 20.0 3 60.0 Ronald 1 20.0 4 80.0 Wiliam 1 20.0 5 100.0


OBS NAMA GENDER UMUR TINGGI BERAT HTCM BTGUE UMURKU

1 Carol f 14 62.8 102.5 159.512 1025 7.0 2 Jane f 12 59.8 84.5 151.892 845 6.0 3 Louise f 12 56.3 77.0 143.002 770 6.0 4 Barbara f 13 65.3 98.0 165.862 980 6.5 5 Mary f 15 66.5 112.0 168.910 1120 7.5 6 Alice f 13 56.5 84.0 143.510 840 6.5 7 Jeffry m 13 62.5 84.0 158.750 840 6.5 8 Ronald m 15 67.0 133.0 170.180 1330 7.5 9 John m 12 59.0 99.5 149.860 995 6.0 10 Alferd m 14 69.0 112.5 175.260 1125 7.0 11 Wiliam m 15 66.5 112.0 168.910 1120 7.5
















---------------------------------- GENDER=f ----------------------------------

Cumulative Cumulative NAMA Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Alice 1 16.7 1 16.7

Barbara 1 16.7 2 33.3 Carol 1 16.7 3 50.0 Jane 1 16.7 4 66.7 Louise 1 16.7 5 83.3 Mary 1 16.7 6 100.0





---------------------------------- GENDER=m ----------------------------------

Cumulative Cumulative NAMA Frequency Percent Frequency Percent ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Alferd 1 20.0 1 20.0 Jeffry 1 20.0 2 40.0 John 1 20.0 3 60.0

Ronald 1 20.0 4 80.0 Wiliam 1 20.0 5 100.0









1 Carol f 14 62.8 102.5 159.512 1025 7.0 2 Jane f 12 59.8 84.5 151.892 845 6.0 3 Louise f 12 56.3 77.0 143.002 770 6.0 4 Barbara f 13 65.3 98.0 165.862 980 6.5 5 Mary f 15 66.5 112.0 168.910 1120 7.5 6 Alice f 13 56.5 84.0 143.510 840 6.5 7 Jeffry m 13 62.5 84.0 158.750 840 6.5 8 Ronald m 15 67.0 133.0 170.180 1330 7.5 9 John m 12 59.0 99.5 149.860 995 6.0 10 Alferd m 14 69.0 112.5 175.260 1125 7.0 11 Wiliam m 15 66.5 112.0 168.910 1120 7.5



1 Alferd m 14 69.0 112.5 175.260 1125 7.0 2 Alice f 13 56.5 84.0 143.510 840 6.5 3 Barbara f 13 65.3 98.0 165.862 980 6.5 4 Carol f 14 62.8 102.5 159.512 1025 7.0 5 Jane f 12 59.8 84.5 151.892 845 6.0 6 Jeffry m 13 62.5 84.0 158.750 840 6.5 7 John m 12 59.0 99.5 149.860 995 6.0 8 Louise f 12 56.3 77.0 143.002 770 6.0 9 Mary f 15 66.5 112.0 168.910 1120 7.5 10 Ronald m 15 67.0 133.0 170.180 1330 7.5 11 Wiliam m 15 66.5 112.0 168.910 1120 7.5

C. PEMBAHASAN

Pada praktikum mengenai SAS ini, dilaksanakan pada hari selasa 8 desember 2015 di

laboratorium PENDIDIKAN BIOLOGI FKIP UNTAN. Praktikum ini dilakukan dengan

menggunakan program SAS, dimana program ini merupakan program untuk mengolah data

statistika. Software SAS / STAT merupakan komponen dari Sistem SAS, menyediakan peralatan

statistik yang komprehensif untuk berbagai macam analisis statistik, termasuk analisis varians,

regresi, analisis data kategori, analisis multivariat, analisis cluster, analisis nonparametrik, model

linier umum, analisis korespondensi, dan persamaan structural. Beberapa modul yang terdapat di

dalam SAS antara lain: SAS BASE, SAS INSIGHT, SAS OR, SAS ETS, dan sebagainya. SAS

BASE, merupakan feature untuk mengorganisasi data, yang terdiri dari tahapan data (DATA

STEP) dan tahapan prosedur (PROC).

Pada praktikum ini diberikan data yang akan dihitung dengan menggunakan sistem SAS.

Data yang diberikan yaitu sebagai berikut:

Option ls=78;

Data zaitun;

Input nama $ gender $ umur tinggi berat;

Cards;

Jeffery m 13 62.5 84

Ronald m 15 67 133

Carol f 14 62.8 102.5

Jane f 12 59.8 84.5

John m 12 59 99.5

James m 12 57.3 83

Alfred m 14 69 112.5

William m 15 66.5 112

Louise f 12 56.3 77

Barbara f 13 65.3 98

Mary f 15 66.5 112

Alice f 13 56.5 84

;

Run;

Proc print data=zaitun;

Run;

Proc sort data=zaitun;

By gender;

Run;

Proc print data=zaitun;

Run;

Data neuron; set zaitun;

Run;

Proc print;

Run;

Proc means data=nurron;

Run;

Proc print;

Run;

Proc freq data=nurron;

By gender;

Run;

Proc print;

Run;

Data newnurr; set nurron;

Htcm=2.54*tinggi;

Btgue=10*berat;

Umurku=0.5*umur;

Run;

Proc print;

Run;

Proc sort data=newnurr;

By nama;

Run;

Proc print;

Run;

Data ini pertama-tama diketik pada Microsoft word baru kemudian di copy paste pada

program editor. Hal ini bertujuan agar jika data yang kita masukkan cepat, dan jika ada data yang

salah atau listrik padam, kita sudah mempuyai cadangan data mentahnya di Microsoft word

tersebut. Program editor ini merupakan bagian dari SAS untuk memasukkan data untuk diproses.

Pada data dapat kita lihat beberapa symbol, yang pertama yaitu angka 78 pada baris

pertama data. Angka 78 ini merupakan petunjuk bahwa data ini akan dibuat sebanyak 78 kolom

atau baris. Kemudian pada bagian akhir perintah terdapat tanda (;) tanda ini berfungsi untuk

menandakan 1 perintah atau untuk menutup data pada data terakhir yang dimasukkan. Kemudian

pada perintah juga ada digunakan symbol ($), symbol ini berfungsi untuk menandakan bahwa

data yang akan dimasukkan itu berupa huruf, jika data yang dimasukkanberupa angka maka tidak

perlu diakhiri dengan symbol $. Kemudian setelah data dimasukkan semuanya, diakhiri dengan

symbol (;) kemudian tekan enter dan dimasukkan perintah run; jika perintah ini tidak

dimasukkan maka data tidak akan bisa dibaca.

Pada sistem SAS, saat kita membukanya maka kita akan menemukan beberapa item, yaitu:

Program item: digunakan untuk memasukkan data yang telah kita buat untuk di proses.

Log: log ini digunakan untuk mengetahui cara kerja yang telah dilaksanakan, apakah

perintah dan cara kerja yang dilakukan sudah benar atau belum. Jika terdapat tulisan

berwarna merah maka data, cara kerja atau perintah yang diberikan salah. Jika berwarna

biru atau hijau maka yang dilakukkan sudah benar.

Output: ini merupakan item yang akan mengeluarkan hasil dari perintah yang kita berikan

untuk diproses. Pada output ini, apabila log benar maka hasil yang didapatpun benar,

namun jika di log saah, maka data yang dihasilkan maka akan salah atau tidak akan

muncul.

Run: run ini berfungsi seperti enter untuk meng-oke-kan data dan perintah yang akan kita

proses. Jika data dan perintah sudah benar, maka selanjutnya kitaharus menekan itemrun

sehingga hasil dari perintah tersebut muncul pada output. Perintah “run”, merupakan

tanda yang diberikan kepada SAS, agar melakukan proses terhadap perintah-perintah

sebelumnya.

Kemudian, Saat data sudah dimasukkan,langkah selanjutnya mengerjakan sesuai perintah

yang ada pada data. Perintah yang pertama yaitu proc print data=zaitun; run; untuk mengerjakan

perintah ini maka kita harus memblok dari perintah ini sampai bagian atas sekali (Sampai option

ls=78;). Data yang telah diolah ini maka hasilnya akan muncul pada output. Hasil dari

pengolahan data ini yaitu dapat dilihat pada bagian C. HASIL, pada data 1. Terlihat bahwa data

yang dihasilkan lebih rapi dari pada data sebelum di proses.

Kemudian perintah yang selanjutnya yaitu proc sort data=zaitun; by gender; run; perintah ini

digunakan untuk mengurutkan data berdasarkan jenis kelamin. Untuk menjalankan perintah ini,

maka kita harus memblok perintah ini dari proc print data=zaitun; run; pada bagian bawah

perintah proc sort data=zaitun; by gender; run; sampai pada option ls=78; hal ini bertujuan agar

perintah dapat dibaca. Sehingga didapatkan hasil seperti pada hasil ke-3. Pada hasil ini dapat

dilihat bahwa data telah diurutkan berdasarkan gender, yaitu dari female ke male.

Perintah selanjutnya yaitu perintah data nurron; set zaitun; run; perintah ini digunakan untuk

mengubah judul data yang semula zaitun menjadi nurron. judul data ini boleh diubah menjadi

judul lain dengan syarat tidak melebihi 8 karakter. Untuk menjalankan perintah ini kita harus

memblok perintah ini dari proc print; run; pada bagian bawah perintah data nurron; set zaitun;

run; sampai pada option ls=78; hal ini bertujuan agar perintah dapat dibaca. Hasil dari data ini

tidak terlihat pada data.

Perintah yang selanjutnya yaitu proc means data=nurron; run; perintah ini digunakan untuk

mendapatkan hasil berupa mean berdasarkan data yang ada. Digunakan nurron, karena judul data

ini sudah diganti nurron sehingga tidak lagi menggunakan zaitun. Untuk menjalankan perintah

ini kita harus memblok perintah ini dari proc print data=zaitun; run; pada bagian bawah perintah

proc sort data=zaitun; by gender; run; sampai pada option ls=78; hal ini bertujuan agar perintah

dapat dibaca. Hasil dari perintah ini yaitu pada hasil ke- 10, yaitu dapat dilihat bahwa selain

didapatkan mean pada hasil ini juga didapatkan Standard Deviasi (std dev), Minimum,

Maximum.

Kemudian perintah yang selanjutnya yaitu proc freq data=nurron; by gender; run; perintah ini

digunakan untuk mencari frequensi dari data yang telah dimasukkan berdasarkan jenis kelamin.

Untuk menjalankan perintah ini kita harus memblok perintah ini dari proc print; run; pada bagian

bawah perintah proc freq data=nurron; run; sampai pada option ls=78; hal ini bertujuan agar

perintah dapat dibaca. Hasil dari perintah ini yaitu pada hasil ke-17. Pada hasil ini hasil yang

didapat, frequensi antar female dan male dipisahkan karena pada perintah telah kita masukkan by

gender;

Selanjutnya perintah untuk menambahkan tabel data pada data nurron yang telah tersedia,

yaitu data newnurr; set nurron; nurr dalam perintah ini dapat diganti dengan menggunakan judul

data yang telah kita buat. Misalnya jika judul data telah kita ubah menjadi apri maka jika ingin

menambahkan kolom padat data apri yang telah ada yaitu dengan perintah data newapr; set apri;

kemudian setelah perintah untuk membuat kolom baru telah kita buat maka kita bisa

menambahkan perintah yang nantinya akan menjadi data pada kolom baru yang telah

ditambahkan tadi. Pada data ini di tambahkan, htcm=2.54*tinggi; btgue=10*berat;

umurku=0.5*umur; run; angka pada perintah ini dapat diganti sesuai dengan keinginan kita.

Untuk menjalankan perintah ini kita harus membuat perintah proc print; run; pada bagian bawah

perintah htcm=2.54*tinggi; btgue=10*berat; umurku=0.5*umur; run; agar perintah ini dapat

dijalankan. Kemudian baru diblok sampai pada option ls=78; Hasilnya dapat dilihat pada hasil

ke-28. Pada hasl ini dapat dilihat bahwa perintah tadi telah diproses dan dihaslkan seperti pada

hasil ke-28. Dimana pada hasil ini terdapat obs, nama, gender, umur, tinggi, berat, htcm, btgue,

umurku. Pemanbahan kolom pada data yang telah ada dapat disesuaikan dengan kebutuhan kita.

Setelah semua data yang diinginkan didapatkan, maka data dapat dipindahkan ke Microsoft

word dengan cara meng-copy paste atau dengan cara klik kanan lalu pilih edit dan kemudian

pilih copy baru di paste ke Microsoft word.

the sas system 15

Documents