blogger Juni 2013 - Share Ilmu Komputer Share Ilmu Komputer: Juni 2013
This is an example of a HTML caption with a link.

Aplikasi Regresi Liner Sederhana dengan SPSS

0 komentar



REGRESI SEDERHANA

Analisis ini menurut Sugiyono (200) digunakan oleh peneliti bila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel dependen (kriterium), bila ada satu variabel independen sebagai prediktor dimanipulasi (dinaik turunkan nilanya). Persamaan yang diperoleh dari regresi sederhana adalah Y = a + b X

y              =  adalah subjek nilai dalam variabel terikat yang diprediksikan
a              = harga Y bila X = 0 (harga konstan)
b             = angka arah koefisien regresi
X             = subjek pada variabel bebas yang mempunyai nilai tertentu.

Untuk memperoleh hasil perhitungan Regresi, dapat dilakukan dengan tiga cari yaitu perhitungan manual, menggunakan fungsi pada MS. Excel, atau menggunakan Software Statistik (dalam contoh ini digunakan SPSS)
Asumsi yang diperlukan untuk analisis ini adalah uji normalitas. Uji normalitas diperlukan untuk mengetahui apakah data yang terkumpul dari setiap variabel dependen dan independen atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah yang mendekati normal (Imam Ghozali,2009).
Untuk melihat model regresi normal atau tidak, dilakukan analisis grafik dengan melihat “normal probability report plot” yang membandingkan antara distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data normal, maka garis yang menggantikan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya (Imam Ghozali, 2009).

Contoh Kasus :

Pak Hasan ingin mengetahui pengaruh kepuasan kerja (X) terhadap kinerja (Y)  karyawannya. Kuesioner kepuasan kerja di adaptasi dari Job Description Index (JDI)) yang dikembangkan oleh Hulin meliputi lima dimensi kepuasan kerja yang dirasakan karyawan yaitu kepuasan terhadap jenis pekerjaan, kesempatan promosi, supervisi, gaji atau upah, dan rekan kerja dengan jumlah total pertanyaan sebanyak 20 item. Sementara kinerja diukur berdasarkan
Ukuran-ukuran dari kinerja pegawai menggunakan lembar evaluasi kinerja yang disusun dikembangkan dari panduan evaluasi kinerja dari James E. Neal Jr (2003) antara lain terdiri dari 7 dimensi yang kemudian dikembangkan menjadi 26 indikator (item pernyataan).

Jumlah sampel  penelitian adalah seluruh karyawan yang berjumlah 37 orang. Berdasarkan hasil penyebaran angket diperoleh skor yang dapat dilihat di sini.
No
X
Y
1
67
94
2
75
101
3
81
106
4
60
84
5
80
104
6
75
103
7
71
89
8
68
95
9
80
104
10
78
91
11
71
90
12
80
104
13
65
79
14
57
85
15
78
94
16
63
89
17
76
104
18
73
89
19
63
88
20
65
85
21
72
82
22
80
104
23
75
100
24
67
88
25
72
96
26
79
105
27
80
104
28
81
109
29
75
106
30
71
96
31
74
94
32
65
89
33
55
65
34
70
106
35
72
88
36
82
96
37
67
100

Setelah data dimasukkan ke dalam SPSS, maka analisis dilakukan :
Klik Analyze Regression Linier

 
masukkan Variabel kinerja (Y) ke dalam dependent box, dan kepuasan kerja (X) ke dalam independent box.


Klik Plot, lalu beri tanda pada Histogram dan Normal Probability Plot (ini untuk uji normalitas), lalu Klik Continue, lalu OK


Output


Interpretasi


A. KORELASI

Berdasarkan hasil analisis seperti yang ditampilkan Tabel di atas (Tabel Model Summary) diketahui bahwa korelasi parsial antara kepuasan kerja dan kinerja pegawai dengan korelasi product moment by Pearson. Hasil korelasi parsial didapat nilai r hitung sebesar 0,772.
Nilai korelasi ini tergolong kuat (> 0,600) dan memiliki nilai positif sehingga dapat dikatakan pola hubungan antara kepuasan kerja dan kinerja adalah searah. Artinya, semakin tinggi kepuasan maka kinerja pun akan semakin tinggi, begitu pula sebaliknya, semakin rendah kepuasan kerja maka kinerja-pun akan semakin rendah.  Koefisien determinasinya (KD) menunjukkan nilai sebesar 0,597 atau sebesar 59,70% (dibulatkan 60%) dari hasil (r2 x 100%). Artinya variasi perubahan kinerja dipengaruhi oleh kepuasan kerja sebesar 60% dan sisanya 40% dipengaruhi faktor lain selain kepuasan kerja.

B. REGRESI

Dari Tabel Coefficients diperoleh persamaan : Y = 20.268 Å 1,035 X
Konstanta sebesar 20.268 menyatakan bahwa jika variabel kepuasan kerja bernilai nol, maka kinerja pegawai adalah sebesar 20.268 satuan
Koefisien regresi sebesar 1,035 pada variabel kepemimpinan, maka akan menyebabkan kenaikan kinerja menjadi sebesar 32,251.
Selanjutnya, apakah model yang terjadi tersebut telah memenuhi asumsi normalitas?
Berdasarkan hasil uji terlihat bahwa Grafik Histogram memperlihatkan sebaran data menyebar ke seluruh daerah kurva normal, sehingga dapat dinyatakan bahwa data mempunya distribusi normal. Sementara hasil uji menggunakan P-P Plot menunjukkan bahwa data mengikuti garis diagonal sehingga dinyatakan bahwa data berdistribusi normal.


C. Uji Hipotesis

Dari hasil perhitungan didapat kesimpulan bahwa kepuasan kerja (X) memiliki hubungan yang siginifikan dengan kinerja. Hasil uji t (Tabel Coefficients) diperoleh nilai t hitung sebesar 7.194.
Sedangkan statistik tabel (t tabel) diperoleh dari Tabel t (terlampir) sebesar 2.028 artinya t hitung > t tabel (7,194 > 2.028). Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa, variabel bebas kepuasan kerja (X) secara parsial memiliki hubungan positif dan signifikan terhadap kinerja  (Y). hasil uji t ini sejalan dengan sig 0.000 yang jauh lebih kecil dari alpha 0.05 sehingga disimpulkan bahwa X memiliki pengaruh signifikan terhadap Y

referensi kasus :
http://teorionline.wordpress.com/2010/12/19/aplikasi-regresi-liner-sederhana-dengan-spss/

 
Share Ilmu Komputer © 2011 Theme modification with Mardian