Uji Regresi
Sederhana dengan SPSS Lengkap | Analisis regresi sederhana
digunakan untuk memprediksi atau menguji pengaruh satu variabel bebas atau
variabel independent terhadap variabel terikat atau variabel dependent. Bila
skor variabel bebas diketahui maka skor variabel terikatnya dapat diprediksi
besarnya. Analisis regresi juga dapat dilakukan untuk mengetahui linearitasvariabel terikat dengan variabel bebasnya.
Analisis regresi linear sederhana terdiri dari satu variabel bebas (predictor) dan satu variabel terikat (respon), dengan persamaan :
Y = a + bX
Keterangan :
Y : Variabel terikat
a : Konstanta regresi
bX : Nilai turunan atau peningkatan variabel bebas
DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN UJI REGRESI SEDERHANA
Pengambilan keptusan dalam uji regresi sederhana dapat mengacu pada dua hal, yakni dengan membandingkan nilai t hitung dengan t tabel, atau dengan membandingkan nilai signifikansi dengan nilai probabilitas 0,05.
Membanginkan nilai t hitung dan t tabel:
- Jika nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel,
artinya variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.
- Jika nilai t hitung tidak lebih besar dari nilai t
tabel, artinya variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
Membandingkan nilai signifikansi dengan probabilitas 0,05:
- Jika nilai signifikansi tidak lebih dari nilai
probabilitas 0,05, artinya variabel bebas berpengaruh secara signifikan
terhadap variabel terikat.
- Jika nilai signifikansi lebih dari nilai probabilitas
0,05, artinya variabel bebas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
variabel terikat.
Setelah mengetahui tujuan dan dasar
pengambilan keputusan dalam uji regresi sederhana, selanjutnya kita masuk
praktek uji regresi sederhana dengan menggunakan contoh penelitian dibawah ini.
Contoh Judul Penelitian : Pengaruh Trust (Kepercayaan) pada calon presiden terhadap partisipasi dalam pemilihan umum.
Identifikasi variabel penelitian : Variabel bebas (X) adalah Trust, sedangkan variabel terikat (Y) adalah Partisipasi.
Sebaiknya untuk latihan sobat download dulu data variabel X dan Y yang saya gunakan untuk praktek dalam artikel ini : DOWNLOAD DATA
LANGKAH-LANGKAH UJI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS
1. Buka data penelitian yang sudah sobat di atas, tampilan datanya sebagaimana gambar di bawah ini.
Contoh Judul Penelitian : Pengaruh Trust (Kepercayaan) pada calon presiden terhadap partisipasi dalam pemilihan umum.
Identifikasi variabel penelitian : Variabel bebas (X) adalah Trust, sedangkan variabel terikat (Y) adalah Partisipasi.
Sebaiknya untuk latihan sobat download dulu data variabel X dan Y yang saya gunakan untuk praktek dalam artikel ini : DOWNLOAD DATA
LANGKAH-LANGKAH UJI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS
1. Buka data penelitian yang sudah sobat di atas, tampilan datanya sebagaimana gambar di bawah ini.
2. Dari menu SPSS, pilih menu Analyze,
kemudian regression, lalu klik Linear. Maka akan muncul kotak
dialog sebagai berikut:
3. Masukkan varibel Partisipasi ke
kolom Dependent, dan masukkan variabel Trust ke kolom Independent(s).
Pada Method kita pilih metode Enter.
4. Klik Statistics, lalu berikan tanda pada Estimates dan Model Fit, Kemudian KlikContinue.. Terakhir klik Ok untuk mengakhiri perintah.

OUTPUT SPSS DAN PENJELASANNYA :

Output Bagian Pertama (Variabel Entered/removed) : Tabel di atas menjelaskan tentang variabel yang dimasukkan atau dibuang dan metode yang digunakan. Dalam hal ini variabel yang dimasukkan adalah variabel nilai Trust sebagai predictor dan metode yang digunakan adalah metode Enter.

Output Bagian Kedua (Model Summary) : Tabel di atas menjelaskan besarnya nilai korelasi/ hubungan (R) yaitu sebesar 0,463 dan dijelaskan besarnya prosentase pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat yang disebut koefisien determinasi yang merupakan hasil dari penguadratan R. Dari output tersebut diperoleh koefisien determinasi (R2) sebesar 0,215, yang mengandung pengertian bahwa pengaruh variabel bebas (Trust) terhadap variabel terikat (Partisipasi) adalah sebesar 21,5%, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel yang lain.

Output bagian Ketiga (ANOVA) : Pada bagian ini untuk menjelaskan apakah ada pengaruh yang nyata (signifikan) variabel Trust (X) terhadap Variabel Partisipasi (Y). Dari output tersebut terlihat bahwa F hitung = 13,951 dengan tingkat signifikansi / Probabilitas 0,000 < 0,05, maka model regresi dapat dipakai untuk memprediksi variabel partisipasi

Output Bagian Keempat (Coefficients) : Pada tabel Coefficients, pada kolom B pada Constant (a) adalah 9,481, sedang nilai Trust (b) adalah 0,438, sehingga persamaan regresinya dapat ditulis :
Y = a + bX atau 9,481 + 0,438X
Koefisien b dinamakan keofisien arah regresi dan menyatakan perubahan rata-rata variabel Y untuk setiap perubahan variabel X sebesar satu satuan. Perubahan ini merupakan pertabahan bila b bertanda positif dan penurunan bila b bertanda negatif. Sehingga dari persamaan tersebut dapat diterjemahkan :
- Kostanta sebesar 9,481 menyatakan bahwa jika tidak ada
nilai Trust maka nilai Partisipasi sebesar 9,481.
- Koefisien regresi X sebesar 0,438 menyatakan bahwa
setiap penambahan 1 nilai Trust, maka nilai Partisipasi bertambah sebesar
0,438
MAKNA HASIL UJI REGRESI SEDERHANA
Selain mengganbarkan persamaan regresi output ini juga menampilan uji signifikansi dengan uji t yaitu untuk mengetahui apakah ada pengaruh yang nyata (signifikan) variabel Trust (X) sendiri (partial) terhadap variabel Partispasi (Y).
HIPOTESIS :
Selain mengganbarkan persamaan regresi output ini juga menampilan uji signifikansi dengan uji t yaitu untuk mengetahui apakah ada pengaruh yang nyata (signifikan) variabel Trust (X) sendiri (partial) terhadap variabel Partispasi (Y).
HIPOTESIS :
- Ho : Tidak ada pengaruh yang nyata (signifikan)
variabel Trust (X) terhadap variabel Partispasi (Y).
- H1 : Ada pengaruh yang nyata (signifikan) variabel
Trust (X) terhadap variabel Partispasi (Y).
Dari output di atas dapat diketahui nilai t hitung = 3,735
dengan nilai signifikansi 0,000 < 0,05, maka Ho ditolak dan H1 diterima,
yang berarti Ada pengaruh yang nyata (signifikan) variabel Trust (X) terhadap
variabel Partispasi (Y).
0 komentar:
Posting Komentar