PELATIHAN SAS SOFTWARE PEMROGRAMAN UNTUK ANALISIS STATISTIK DAN MANAJEMEN DATA

1. PELATIHAN SAS SOFTWAREPEMROGRAMAN UNTUK ANALISIS STATISTIK DAN MANAJEMEN DATA Mamduh M. Hanafi Mei 2014

2. Pendahuluan • SAS merupakan software statistik yang sangat powerful untuk mengolah dan menganalisis data dengan berbagai alat statistik • Beberapa software alternatif: STATA, SPSS, Eviews, BIOMED, DB2 (database), dll • SAS sangat efisien untuk mengolah data besar: cepat dan bisa membaca jutaan record, hanya kapasitas komputer yang akan membatasi kemampuan SAS

3. Target Pelatihan • Mendiskusikantehnikpemrograman yang sederhanadengan SAS untukmengolah data danmenjalankananalisisstatistikdengan SAS • Fokuspadapemrograman, bukan point and click approach • SAS merupakan software yang fleksibeldan powerful untukpemrogramansemacamitu • Pesertamemperolehpemahamandasarmengenaipemrograman SAS, selanjutnyabisabelajarsendiri • SAS menyediakan menu help, online help, komunitas SAS, danbisabertanyakepada SAS support

4. MembacadanMengolah data dengan SAS • Buka SAS, click pada icon SAS (SAS9.3) • Perhatikan windows SAS: editor, log • Misalkankitaakanmenuliskan data di SAS dandibaca di SAS, danditampilkan di SAS • Data adalahDataku (lihat slide berikut) • Tulis di SAS: diiunputkan, ditampilkansemuanya • Tampilkan data hanyauntuktahun 2010 dan 2011 • Tulisdan save file di d:\dataku.dat

5. Dataku

6. Program • File: latihan_SAS_01.sas • Perhatikan bahwa tanda $ memberitahu bahwa data yang akan dibaca adalah data string • Kita bisa menambahkan komentar untuk memudahkan membaca program. Komentar didahului dengan **** diakhiri dengan ***; atau /* komentar */. Komentar tidak dibaca sebagai perintah oleh SAS. • Perhatikan tempat menyimpan drive, folder

7. Menggabung file • Buat file dataku02 denganisisbbdandisimpandalambentukcsv(comma delimiter) dengan excel: • Lihat file program latihan_SAS_2.sas

8. Menggabung file • Tulis program untukmembaca data.dat yang sudahdisimpan • Tulisprogram untukmembacadataku02.csv yang barusajadibuat • Kita akanmenggabungkan data di data.dat dengan dataku02.csv • Kita identifikasi identifier (kunci) yang akanmenjadipenghubungdatakudengan dataku02. Variabelkunci: coid • Kita perlu men-sort masing-masing file berbasiskanvariabelkuncitersebutdenganproc sort (bisa ascending atau descending) • Kemudiankita merge denganperintah: merge menggunakanvariabelkuncitersebut • Simpan data hasil merge kedalam file dataku03.dat

9. Membaca file besar • SAS sangatefisienmembaca file besar • Ada file data transaksid:\dtui1305.csv (data tidakada di komputerAnda) • Ukuran file 702 MB • Jumlahbaris (record) sekitar 7 juta • Jikadibacadengan Excel memakanwaktu: 23 detikdantidakterbacasemuanya. Batas: 1.048.576 • Dengan SAS: 12 detik, semuabisaterbaca

10. Mengolah Data dengan SAS • Buka file dataku03.dat • Kita inginmenghitung return denganrumus (Pt-Pt-1)/Pt-1. Bisajugadenganrumus = ln (Pt/Pt-1) • Bagaimanamenghitungnya? • Setelahselesaidihitung, perhatikan, apaada yang salah? • Perhatikanbahwaadaperhitungan return yang menggunakanhargasaham yang berbeda • Perlu statement coid1=coiduntukmemperbaikinya • Bagaimanamenghitungakarsuatuvariabel? Pangkatsuatuvariabel?

11. Analisis Statistik dengan SAS • SAS menyediakananalisisstatistik yang powerful baikuntuk descriptive maupun inferential statistics • Descriptive statistics yang akandilihat: mean, median, deviasistandar, minimum, dan maximum • Inferential: uji t-test, anova, danregresi • Selain yang disebutkan, masihbanyaktehnik-tehnik lain yang disediakanoleh SAS

12. Analisis Statistik • Buka file dataku03.dat • Kita inginmenghitungstatistikdeskriptif (mean, median, dsb) PER untuksemuasahamdaritahun 2010 – 2012. Bagaimanacaranya? • Kita inginmenghitungstatistikdeskriptif (mean, median, dsb)PER untuksetiapsahamdaritahun 2010 – 2012. Bagaimanacaranya? • Gunakanproc means • Kita inginmenyimpanhasiltsb, bagaimanacaranya?

13. Inferential Statistics • Kita inginmengujiapakahadaperbedaan PER antarasahambesardengansahamkecil. Sahambesar: TLKM dan BBCA, Sahamkecil: PGAS danWIKA. Bagaimanacaranya? • Kita assign dumi=1 untuk TLKM dan BBCA, dan 0 untuk PGAS dan WIKA • Kemudiankitabisamenggunakanprocttest • Kita inginmengujiapakahadaperbedaan PER antarsaham? Kita bisamenggunakanprocanova

14. Inferential Statistics: Regresi • Buka file dataku03.dat • Kita ingin melihat apakah ada pengaruh size terhadap PER • Kita ingin menggunakan analisis regresi • Apakah ada pengaruh size terhadap PER? • Lihat syntax regresi untuk SAS di help SAS • Lihat options di SAS yang cukup banyak

15. More on SAS statistics • SAS mempunyailebihbanyaklagitehnikstatistiklainnya • Lihat SAS help • Banyakproc (procedure) lainnya yang bisadigunakan • Pemrogramanberangkatdarikebutuhanuntukmemecahkanmasalahtertentu • Kemudianmenyusun program berdasarkan syntax dari software yang kitagunakan

16. Latihan • Buka file dataku03.dat • Di keuangan, identifikasi siapa yang lebih agresif apakah pembeli atau penjual (buyer or seller initiated) dilakukan sbb. Jika transaksi terjadi pada saat harga transaksi lebih besar dibandingkan harga sebelumnya, maka transaksi tersebut dikategorikan sebagai buy initiated, dan sebaliknya. Dengan menggunakan dataku03.dat, identifikasi buy atau sell initiatednya. • Kita ingin menambahkan variabel dumi untuk tahun, sbb: tahun 2011 diberi dumi1=1, tahun 2012 diberi dumi2=1, tahun 2010 sebagai tahun dasarnya. • Buat data dengan memasukkan dumi tersebut • Jalankan regresi dengan model: • PER = a + b1 Size + b2 Dumi1 + b3 Dumi2 + e