Mengenal VBA Excel Makro + Panduan Lengkap

Di sini saya akan memperkenalkan Anda dengan Kode Makro Visual Basic for Applications (VBA). VBA adalah komponen kunci. Pengguna Excel menggunakan VBA macro untuk meng-Costumize dan mengotomatisasi Excel. Pembahasan ini akan mengajarkan Anda bagaimana menciptakan prosedur makro sederhana.

Apa itu Makro?

Sebuah makro adalah urutan instruksi/perintah. Urutan instruksi Ini mengotomatisasi aspek-aspek Excel yang biasa anda lakukan. Ketika Anda mengotomatisasi beberapa pekerjaan Anda di Excel menggunakan Macro, Anda dapat melakukannya lebih efisien dan dapat mengurangi dan mengeliminasi kesalahan dibanding pengerjaan manual. Misalnya, Anda dapat membuat makro untuk memformat dan mencetak laporan penjualan akhir bulan Anda. Setelah makro dikembangkan, maka Anda dapat menjalankan makro untuk melakukan banyak prosedur yang memakan waktu secara otomatis.

Tidak harus seorang Expert untuk membuat dan menggunakan macro VBA sederhana. Pengguna dapat melakukannya dengan perekam makro Excel: Excel akan merekam tindakan Anda dan akan mengubahnya menjadi makro VBA. Ketika Anda menjalankan makro ini, Excel melakukan tindakan lagi.

Pengguna tingkat lanjut, akan dapat menulis kode makro untuk melakukan tugas-tugas yang tidak dapat direkam. Sebagai contoh, Anda dapat menulis kode makro untuk menampilkan Kotak Dialog sendiri, atau memproses data dari berbagai workbook, dan bahkan membuat add-in.

Anda mungkin bingung antara VBA dengan VB (Visual Basic). VB adalah bahasa pemrograman. yang memungkinkan Anda membuat executable program (file EXE). Meskipun VBA dan VB memiliki banyak kesamaan, mereka bahasa pemrograman yang berbeda.

Yang Dapat Anda Lakukan Dengan VBA

VBA adalah bahasa pemrograman yang sangat kaya. Ia memiliki ribuan kegunaan. Beberapa hal yang tercantum di bawah ini yang dapat Anda lakukan dengan VBA macro.

• Otomatisasi prosedur yang sering Anda lakukan di Excel. Misalnya, menyiapkan laporan penjualan akhir bulan. Jika tugas itu rutin, Anda dapat mengembangkan makro untuk melakukannya untuk Anda setiap anda mendapat tugas tersebut.

• Otomatisasi operasi yang berulang-ulang. Jika Anda melakukan tindakan yang perlu dilakukan berulang-ulang  maka serahkan pekerjaan anda kepada VBA Makro.

• Buat Prosedur sendiri. Sebagai contoh, Anda dapat menggabungkan beberapa perintah Excel dalam satu klik saja.

. DLL Agan Sis,

Ketika Anda berencana untuk bekerja dengan Makro VBA, pastikan bahwa tab Developer tampil di Ribbon Excel. Tab Developer tidak muncul secara default dan berisi perintah yang berguna untuk pengguna VBA. Gambar berikut ini menunjukkan tab Developer di Ribbon Excel

Untuk menampilkan tab ini, lakukan langkah-langkah berikut:

1. Klik kanan pada Ribbon control and pilih Customize the Ribbon dari shortcut menu.Customize the Ribbon tab dan kotak dialog dari Excel Options  akan tampil.
   
   
2. Pada list box sebelah kanan, ceklis  Developer.
3. Klik OK untuk kembali Excel

Nah untuk pandual Lengkap VBA bisa di download di sini Ebook-nya Sementara masih berbahasa inggris ya karena  masih dalam proses penerjemahan. Semoga membantu

Read More

Merubah Nilai Validitas dan Korelasi /Regresi Sederhana yang rendah atau Negatif (Tidak Signifikan) Secara Otomatis

Halo Sobat ESI kali ini akan dibahas mengenai Add-in yang agak nyeleneh karena menyalahi etika penelitian sebenarnya hehehe. Ada kalanya hasil penelitian kita memberikan hasil yang di luar perkiraan dan ranah teori, ya hasil korelasi yang diperoleh tidak signifikan karena nilainya yang rendah sekali atau negatif atau instrumen penelitian kita banyak yang tidak valid hingga tidak reliabel. Sebenarnya nilai koefisien korelasi minus atau negatif belum tentu tidak signifikan, akan tetapi terkadang ini berlawanan dengan teori, misalnya saja korelasi antara variabel motivasi belajar dengan tingkat kehadiran mahasiswa misalnya jika bernilai negatif koefisien korelasinya maka akan diinterpretasikan dengan semakin tinggi motivasi belajar maka semakin rendah tingkat kehadirannya. Nah aneh kann??

Ok sekarang untuk masalah korelasi dan regresi linear sederhana yang tidak signifikan untuk jurusan tertentu masih membolehkan karena teori belum tentu sejalan dengan kenyataan misalnya saja penelitian kita mengenai hubungan/pengaruh pemberian insentif terhadap motivasi pegawai di suatu Instansi sosial. Ternyata hasil penelitian menunjukkan tidak ada hubungan/pengaruh antara kedua variabel tersebut, nah tidak ada korelasi ini masih bisa dijelaskan karena motivasi pegawai di instansi tersebut lebih didominasi oleh sense of humanity misalnya. Nah masalahnya adalah jurusan lainnya akan mengkategorikan penelitian kita gagal dan mesti melakukan penelitian ulang.

Permasalahan di atas sebenarnya dapat di selesaikan dengan menambah jumlah sampel anda, tapi akan menambah waktu, tenaga dan biaya penelitian. Di sisi lain untuk validitas dan reliabilitas instrumen anda harus mengevaluasi setiap pertanyaan/pernyataan dalam instrumen penelitian anda dan melakukan uji coba (Try out) ulang sampai menghasilkan instrumen yang valid dan reliabel.

Solusi lainnya jika anda sudah kepepet deadline atau instrumen penelitan yang anda gunakan sebenarnya sudah kerapkali digunakan dapat menggunakan Add-in yang saya buat dan bagi dengan gratis. Silahkan download di sini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan baca dan download di post ini.Berikut cara penggunaanya:

1. Siapkan data hasil penelitian pada Excel 2010/2013 pada Sheet1 misalnya. Buat total skor masing-masing variabel  dengan jeda 1 kolom (wajib!) dan hitung korelasinya seperti gambar sebagai berikut:
   
2. Untuk menghitung nilai korelasi masukan pada sel L3=CORREL(I3:I22;J3:J22) untuk (contoh kasus ini saja)
3. Dari gambar di atas dapat dilihat nilai korelasinya  rendah dan negatif (-0,095) dan pasti tidak signifikan
4. Anda boleh membuat back up dengan menyimpan data asli penelitian pada sheet lain
5. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Analisis Statistik => Correlation Fixer.
6. Pada menu Data silahkan masukan data penelitian melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$3:$G$22
7. Pilih kekuatan korelasinya (saran saya agar tidak terlalu tinggi coba dari low dulu, jika nanti masih belum signifikan gunakan moderate atau strong). Karena cukup parah korelasinya kita pilih Moderate maka userform akan terlihat seperti gambar berikut:
   
8. Klik Go maka hasil perubahan nilai korelasinya dapat dilihat pada gambar berikut:
   

Dari gambar di atas terlihat nilai korelasinya sebesar 0,573 dan signifikan sekarang. Hal ini juga dapat diterapkan untuk merubah nilai Validitas dan Analisis regresi linear sederhana. Warning! Penggunaan untuk merubah hasil analisis regresi linear berganda dapat menyebabkan penyimpangan uji prasyarat regresi tergantung data penelitian anda karena nilai korelasi antar variabel bebas yang terlalu tinggi. Ok demikian pembahasan kali ini nantikan Add-ins/aplikasi saya yang lain baik untuk perhitungan statistik atau bidang lainnya, semoga membantu

Read More

Merubah Data Skala Ordinal Menjadi Skala Interval Dengan MSI (Method of Successive Interval)

Sobat ESI, jika penelitian anda menggunakan Analisis statistik parametrik seperti analisis korelasi Pearson atau Product Moment, Analisis Regresi, Multivariat, Analisis jalur dan lain-lain maka syaratnya data harus berskala minimal interval. Nah, kuisioner penelitian biasanya menggunakan Likert yang menghasilkan data yang berskala ordinal, untuk itu perlu dilakukan transformasi data menjadi skala interval dengan MSI (Method of Succesive Interval) berikut langkah-langkahnya:

1. Menentukan frekuensi setiap respon
2. Menentukan proporsi setiap respon dengan membagi frekuensi dengan jumlah sampel
3. Menjumlahkan proporsi secara berurutan untuk setiap respon sehingga diperoleh proporsi kumulatif
4. Menentukan Z untuk masing-masing proporsi kumulatif yang dianggap menyebar mengikuti sebaran normal baku.
5. Menghitung scale value (SV) untuk masing-masing respon.
6. Mengubah scale value (SV) terkecil menjadi sama dengan satu (1) dan mentransformasikan masing-masing skala menurut perubahan skala terkecil sehingga diperoleh transformed scale value (TSV).

Perhitungan MSI diatas dapat dilakukan dalam MS Excel secara otomatis dengan menggunakan Add-ins MSI. Silahkan download di sini lengkap dengan cara penggunaannya. Oh ya Add-ins ini bukan buatan ESI dan baca juga  pembahasan Merubah Nilai Validitasdan Korelasi /Regresi Sederhana yang rendah atau Negatif (Tidak Signifikan)Secara Otomatis, semoga membantu

Read More

Cara Membuat Rancangan Acak Lengkap Di Microsoft Excel secara Otomatis

Rancangan Acak Lengkap biasa digunakan untuk mengetahui pengaruh satu perlakuan terhadap parameter tertentu misalkan pengaruh persentase kandungan zat x terhadap kadar glukosa darah tikus, dengan taraf perlakuan 3%,4%,5%,7% dan 10% dengan 4 ulangan. Rancangan acak lengkap atau juga bisa disebut Desain Acak Sempurna dapat dihitung melalui SPSS maupun excel, nah kalau menggunakan spss hasilnya instan dan langsung dapat dilihat akan tetapi outputnya berbahasa inggris. Sedangkan jika kita menggunakan Excel harus menghitung manual yang memakan waktu namun tabel dapat dikostumisasi sesuai kebutuhan. Nah solusinya bisa mengkopi hasil output spss dan mengeditnya di excel maupun di SPSS langsung, solusi lainnya dapat menggunakan Excel Add-in yang saya buat dan saya bagikan secara gratis, silahkan download di sini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan baca dan download di post ini. Berikut cara penggunaanya:

1. Siapkan data hasil eksperimen dengan  format Ulangan (baris) x Taraf Perlakuan (Kolom) sebagai contoh pada Sheet1 seperti gambar sebagai berikut:
   
2. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Analisis Statistik => RAL-DAS.
3. Pada menu Data Range silahkan masukan data hasil eksperimen melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$3:$F$6
4. Pada menu sell output silahkan pilih satu sel saja (pastikan kosong di bawah dan sebelah kanan nya) untuk menampilkan hasil perhitungan melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$H$2. Kemudian pilih taraf nyata (alpha).Jika sudah maka tampilan userform seperti gambar berikut:
   
5. Klik Hitung dan hasilnya akan tampak seperti berikut:
   

Nah untuk keterangan “Berbeda Nyata” dapat pula diartikan signifikan sehingga kesimpulannya dengan taraf keyakinan 95% (99% untuk alpha 1%) data hasil eksperimen menunjukkan bahwa perlakuan Zat X berpengaruh secara signifikan terhadap kadar glukosa darah tikus. Sekian pembahasan kali ini, baca juga bahasan Merubah Data SkalaOrdinal Menjadi Skala Interval Dengan MSI (Method of Successive Interval), semoga membantu.

Read More

Cara Membuat Tabel Analisis Korelasi Di Excel Secara Otomatis

Pembaca ESI, pembahasan kali ini masih sekitar berbagai Add-in untuk melakukan perhitungan statistik untuk kepentingan skripsi, tesis maupun penelitian. Kali ini akan di bahas bagaimana membuat tabel korelasi secara otomatis.

Nah jika penelitian kita hanya perlu melakukan perhitungan korelasi untuk dua variabel saja seperti gambar di atas maka kita hanya perlu membuat satu tabel saja untuk pembahasan, ini tergantung tujuan penelitian anda karena hasil dan pembahasan (Bab IV) adalah jawaban dari tujuan penelitian. Sedangkan penelitian pada skripsi atau tesis tertentu mengharuskan kita untuk membreak-down variabel penelitian yang ada, bisa variabel bebasnya (X) atau variabel terikatnya (Y). Misalkan variabel X terdiri dari tiga sub variabel / dimensi maka akan terdapat 1 hipotesis mayor (X dan Y) dan tiga hipotesis minor (X1Y, X2Y dan X3Y) sehingga kita perlu membuat 4 tabel korelasi untuk pembahasan. Nah untuk operasi berulang ini dapat dilakukan secara otomatis dengan menggunakan add-in yang saya buat dan saya bagi dengan gratis, silahkan download di sini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan baca dan download di post ini. Berikut cara penggunaannya:

1. Untuk penggunaan Korelasi Spearman anda terlebih dahulu harus memiliki UDF Spearman terinstall di Excel anda, download di sini dan baca petunjuk install-nya.
2. Siapkan data total skor (total Skor data hasil MSI untuk korelasi Pearson) dari masing-masing variabel/sub variabel dengan kolom saling bersebelahan sebagai contoh pada Sheet1 seperti gambar sebagai berikut:
   
3. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Analisis Statistik=> Tabel Korelasi.
4. Pada menu Group Variabel 1 silahkan masukan data variabel/subvariabel X (X1,X2,X3 dan X) melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$3:$E$22
5. Pada menu Group Variabel 1 silahkan masukan data variabel/subvariabel  Y melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$F$3:$F$22
6. Pada menu Column Label 1 silahkan masukan Header (label) variabel/subvariabel  X melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$2:$E$2
7. Pada menu Column Label 2 silahkan masukan Header (label) variabel/subvariabel  Y melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$F$2
8. Pilih teknik korelasinya (Pearson/spearman) kemudian pada menu Output Cells silahkan pilih satu sel saja (pastikan kosong di bawah dan sebelah kanan nya) untuk menampilkan hasil perhitungan melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$H$2. Jika sudah maka tampilan userform seperti gambar berikut:
   
9. Klik buat dan hasilnya akan tampak seperti berikut:
   

Sekian pembahasan kali ini, baca juga Cara MembuatRancangan Acak Lengkap Di Microsoft Excel secara Otomatis, semoga membantu.

Read More

Cara Membuat Perhitungan Manual Korelasi Spearman Secara Otomatis

Pada kesempatan kali ini saya akan membahas tentang bagaimana membuat perhitungan manual Analisis Korelasi Rank Sperman secara otomatis. Perhitungan manual ini biasanya untuk lampiran walaupun sebenarnya sudah ada SPSS yang outputnya dapat digunakan untuk lampiran, namun sebagian dosen pembimbing mengharuskan mahasiswanya untuk melampirkan perhitungan manual. 

Nah untuk membuat perhitungan manual korelasi Spearman secara otomatis dapat menggunakan Excel Add ins yang saya buat dan saya bagi dengan gratis, silahkan download disini. Add in anak ini harus di install bersama Add In induk, silahkan baca dan download di post ini. Berikut cara penggunaannya:

1. Anda harus terlebih dahulu memiliki UDF Spearman yang terinstall di excel anda download di sini dan baca petunjuk penginstallannya.
2. Siapkan data yang sudah di entri dan dicoding pada Excel 2010/2013 pada Sheet1 sebagai contoh seperti gambar sebagai berikut:
   
3. Aktifkan userform dari Tab My ESI => Grup Analisis Statistik=> Manual Spearman. 
4. Pada menu DataXY(firs row header) silahkan masukan data yang telah kita entri termasuk headernya melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$B$1:$D$21
5. Pada menu Sell Output silahkan pilih satu sel saja (pastikan kosong di bawah dan sebelah kanan nya) untuk menampilkan hasil perhitungan melalui pilih range di userform ataupun ketik langsung: Sheet1!$E$1.
   
6. Klik Proses! Dan voila...copy paste hasilnya ke MS Word
7. Download template MS Wordnya di sini dan rubah nilai-nilai nya sesuai hasil perhitungan yang diperoleh. Gampang koq.

Sekian pembahasan kali ini, baca juga CaraMembuat Tabel Korelasi Di Microsoft Excel Secara otomatis, semoga membantu.

Read More

Cara Membuat Fungsi (UDF) Korelasi Spearman di Microsoft Excel

Seperti pada pembahasan sebelumnya mengenai Cara Menghitung Analisis Korelasi Spearman Di Micosoft Excel, saya akan membahas mengenai membuat Korelasi Spearman di Microsoft Excel dengan tujuan efesiensi dalam melakukan perhitungan korelasi Spearman tanpa tabel bantu. Berikut langkah-langkah yang dilakukan:

• Aktifkan Microsoft Excel 2010/2013 anda.
• Tampilkan Tab Developer pada Menu Excel  dengan cara =>File => Option => Costumize Ribbon => ceklis menu Developer Kolom kanan
• Pada tab developer aktifkan visual basic
• Setelah window Visual Basic Terbuka kemudian klik insert dan pilih Module
• Ketikan Kode Makro sebagai berikut:

Public Function Spearman(X As Range, Y As Range) As Variant

If X.Count <> Y.Count Then

MsgBox "jumlah X dan Y tidak sama"

End If

N = X.Rows.Count

Dim arrayX() As Variant

Dim arrayY() As Variant

ReDim arrayX(1 To N) As Variant

ReDim arrayY(1 To N) As Variant

For i = 1 To N

arrayX(i) = WorksheetFunction.Rank_Avg(WorksheetFunction.Index(X, i, 1), X, 1)

arrayY(i) = WorksheetFunction.Rank_Avg(WorksheetFunction.Index(Y, i, 1), Y, 1)

Next i

Dim arrayXY() As Variant

ReDim arrayXY(1 To N) As Variant

For i = 1 To N

arrayXY(i) = arrayX(i) * arrayY(i)

Next i

v1 = WorksheetFunction.Sum(arrayX)

v2 = WorksheetFunction.Sum(arrayY)

v3 = WorksheetFunction.Sum(arrayXY)

v4 = WorksheetFunction.SumSq(arrayX)

v5 = WorksheetFunction.SumSq(arrayY)

bawahisi = ((N * v4) - v1 ^ 2) * ((N * v5) - v2 ^ 2)

bawah = Sqr(bawahisi)

atas = ((N * v3) - (v1 * v2))

Spearman = atas / bawah

End Function

• Setelah selesai , kembali pada worksheet dan save data dengan ekstensi Excel Add-In(*.xlam) dengan nama SPEARMAN atau sesuaikan dengan keinginan anda
• Setelah itu buka new file dengan short key CTR+N dan tutup file SPEARMAN tadi.
• Pada file baru klik Tab Developer dan pilih Add-Ins
• Setelah menu Add-Ins terbuka klik Browse dan pilih file SPEARMAN yang kita save tadi dan klik OK
• Sekarang fungsi spearman telah terinstal pada Microsoft Excel anda, untuk menggunakannya tinggal ketik =SPEARMAN(Pilih range variabel X, Pilih range variabel Y)

Untuk yang ingin langsung menginstall dapat download UDF Spearman di sini. Demikian pembahasan Kali ini lihat juga pembahasan mengenai Cara Membuat Manual Korelasi Rank Spearman Secara Otomatis, semoga membantu.

Read More