Loading...
Sunday, October 25, 2015

Cara Menggunakan SPSS untuk Skripsi, Tesis, dan Disertasi II



UJI REGRESI LINEAR BERGANDA
Setelah kita melewati  uji validitas dan uji reliabilitas langkah selanjutnya adalah uju regresi linear berganda (bagi yang belum melakukan uji aliditas dan uji reliabilitas bisa klik disini), disebut berganda karena dalam uji regresi kita melibatkan variabel dependen lebih dari satu variabel sehingga disebut sebagai uji regresi linear berganda.
Buka SPSS lalu pilih variabel view , isi name dengan judul total setiap variabel seperti contoh berikut:
Langkah selanjutnya pilih data view dan copy semua data total setiap variabel dari excel ke data view. Lalu pilih pada menu analyze – regression – linier (klik) maka keluar taks bar linier regression lalu masukan semua variabel dependen ke dependen dan variabel independen ke independen.    

Lalu klik statistic muncul taks bar selanjutnya centang estimate, model fit, descriptive, part and partial correlations, collinearity diagnostics dan diakhiri dengan klik continue.  


Kembali lagi ke taks bar linear regression klik plot, masukan *sresid pada “Y” dan *zpred pada “X”lalu centang histogram dan normal probability plot lalu klik continue. 




Klik save, pada predicted values dan residuals centanglah icon seperti gambar dibawah ini. Lalu klik continue dan akan kembali ke task bar linear regression selanjutnya tekan ok untuk melihat data output hasil regresi. 

Dari langkah yang sudah dilakukan diatas akan menghasilkan output seluruh analisis regresi yang diperlukan, cara membacanya sebagai berikut:

Uji Normalitas
 
Dengan melihat tampilan grafik histogram, terlihat bahwa kurva dependent dan regression standardized residual membentuk gambar seperti lonceng. Oleh karena itu maka dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan merupakan data yang terdistribusi secara normal. Kemudian pada grafik normal P-Plot terlihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal yang juga mengindikasikan bahwa data yang digunakan merupakan data yang terdistribusi secara normal, sehingga analisis regresi layak digunakan.

UJI MULTIKOLINIERITAS
Coefficientsa
Model
Collinearity Statistics

Tolerance
VIF

1
(Constant)



GKTTL
.987
1.013

BOTTL
.987
1.013

a. Dependent Variable: KJTTL










Untuk melakukan uji multikolinieritas dalam penelitian ini digunakan uji Multikolinieritas dengan TOL (Tolerance) dan Variance Inflation Factor (VIF). Jika nilai VIF tidak lebih dari 10, maka model dinyatakan terbebas dari gejala multikolinier.
Dari tabel Coefficients di atas, dapat dilihat bahwa nilai VIF (Variance Inflation Factor) masing-masing variabel independen adalah sebesar 1,013 untuk Gaya Kepemimpinan (GK), 1,013 untuk Budaya Organosasi (BO),  yang berarti lebih kecil dari 10, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi yang terbentuk terbebas dari masalah multikolinieritas.
   
UJI HETEROSKESDASTISITAS
Untuk melakukan heteroskedastisitas dalam penelitian ini dilakukan dengan melihat grafik scatter plot. Dalam grafik scatter plot, titik yang terbentuk harus menyebar secara acak, tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, bila kondisi ini terpenuhi, maka tidak terjadi kondisi heteroskedastisitas dan model regresi layak digunakan.
Dari grafik scatter plot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi yang terbentuk tidak mengalami masalah heteroskedastisitas.
 ANALISA REGRESI BERGANDA
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
Correlations
Collinearity Statistics
B
Std. Error
Beta
Zero-order
Partial
Part
Tolerance
VIF
1
(Constant)
26.005
10.662

2.439
.019





GKTTL
.882
.168
.619
5.252
.000
.619
.616
.615
.987
1.013
BOTTL
-.003
.242
-.001
-.011
.991
-.072
-.002
-.001
.987
1.013
a. Dependent Variable: KJTTL









 


Dari tabel di atas, persamaan regresi yang terbentuk adalah sebagai berikut:
Y = 26,005 + 0,882X1 - 0,003X2 + e
Persamaan Regresi tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :
a.        Berdasarkan tabel di atas, dapat dijelaskan bahwa nilai Constanta sebesar 26,005  yang berarti bila semua variabel independen yang terdiri dari Gaya Kepemimpinan dan Budaya Organisasi bernilai 0, maka Kineja/Prestasi Organisasi akan bernilai 26,005.
b.       Koefisien regresi variabel Gaya Kepemimpinan (X1) adalah sebesar 0,882, yang berarti bahwa jika variabel Gaya Kepemimpinan mengalami kenaikan sebesar 1 satuan sementara variabel independen lain nilainya tetap, maka akan menaikan nilai variabel Kinerja Organisasi (Y) sebesar 0,882.
c.        Koefisien regresi variabel Budaya Organisasi (X2) adalah sebesar -0,003, yang berarti bahwa jika variabel Sistem Budaya Organisasi mengalami kenaikan sebesar 1 satuan sementara variabel independen lain nilainya tetap, maka akan menurunkan nilai variabel Kinerja Organisasi (Y) sebesar 0,003.

ANALISIS KORELASI 
Correlations


KJTTL
GKTTL
BOTTL
Pearson Correlation
KJTTL
1.000
.619
-.072
GKTTL
.619
1.000
-.115
BOTTL
-.072
-.115
1.000
Sig. (1-tailed)
KJTTL
.
.000
.313
GKTTL
.000
.
.219
BOTTL
.313
.219
.
N
KJTTL
48
48
48
GKTTL
48
48
48
BOTTL
48
48
48

Uji korelasi bertujuan untuk menguji hubungan antara dua variabel yang tidak menunjukan hubungan fungsional. Berdasarkan tabel di atas dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
a.       Hubungan atau korelasi antara Gaya Kepemimpinan (X1) dengan Kinerja Organisasi (Y) adalah sebesar 0,619 yang berarti korelasi kuat. Arah hubungan korelasi yang ada adalah arah hubungan positif yang berarti pada saat Gaya Kepemimpinan (X1) mengalami kenaikan, maka Kinerja Organisasi (Y) akan mengalami kenaikan dan sebaliknya. Nilai signifikasi yang ada adalah 0,000 < 0,05 yang berarti korelasi yang ada adalah korelasi yang signifikan. Gaya Kepemimpinan yang baik tentu berkaitan dengan bagaimana mengola organisasi dengan baik yang efeknya pada kualitas SDM sehingga sangat wajar bila kedua variabel ini memiliki hubungan yang positif serta signifikan.
b.      Hubungan atau korelasi antara budaya organisasi (X2) dengan Kinerja Organisasi (Y) adalah sebesar -0,072 yang berarti korelasi sangat lemah. Arah hubungan korelasi yang ada adalah arah hubungan negatif yang berarti pada saat Budaya Organisasi (X2) mengalami kenaikan, maka Kinerja Organisasi (Y) akan mengalami penurunan dan sebaliknya jika budaya organisasi (X2) mengalami penurunan, maka Kinerja Organisasi (Y) akan mengalami kenaikan. Nilai signifikasi yang ada adalah 0,313 > 0,05 yang berarti korelasi yang ada adalah korelasi yang tidak signifikan. Budaya organisasi merupakan norma-norma yang diterapkan oleh perusahaan dalan menjalankan operasinya. Budaya organisasi mencakup seluruh komponen perusahaan dalam bersikap dan berperilaku, sedangkan Kinerja/Prestasi Organisasi cenderung pada kualitas pribadi anggotanya sehingga sangat wajar apabila kedua variabel ini tidak memiliki hubungan yang signifikan.

KOEFISIEN DETERMINASI (R2) 
Koefisien determinasi merupakan besarnya kontribusi variabel bebas terhadap variabel tergantungnya. Semakin tinggi koefisien determinasi, semakin tinggi kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variasi perubahan pada variabel tergantungnya. 
Model Summaryb
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1
.619a
.383
.356
6.26516
1.986
a. Predictors: (Constant), BOTTL, GKTTL


b. Dependent Variable: KJTTL


 
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai adjusted R-square dari model regresi yang terbentuk dalam penelitian ini adalah sebesar 0,356 yang menunjukan bahwa kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen (Kinerja Organisasi) adalah sebesar 35,6% sisanya sebesar 64,4% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukan ke dalam model seperti kebijakan pemerintah, pengawasan eksternal, tata kelola organiasi, struktur organisasi dan lain-lain.

PENGUJIAN SECARA SIMULTAN (Uji F)
Untuk melakukan uji F (uji simultan) dalam penelitian ini dilakukan dengan membanding nilai signifikasi pada tabel ANOVA dengan tingkat signifikasi yang digunakan (alpha). Apabilai nilai signifikasi lebih kecil dari nilai alpha, maka dapat disimpulkan bahwa secara simultan variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.

ANOVAb
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
1097.631
2
548.816
13.982
.000a
Residual
1766.348
45
39.252


Total
2863.979
47



a. Predictors: (Constant), BOTTL, GKTTL



b. Dependent Variable: KJTTL




Dari hasil output regresi di atas, dapat dilihat bahwa secara simultan variabel independen memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel independen. Hal ini dapat dibuktikan dari nilai F hitung sebesar 13,982 sedangkan nilai F tabel adalah dengan df : α,(k-1),(n-k) atau df : 0,05 (3-1), (48-3) adalah 3,20 yang berarti bahwa F hitung > F tabel. Hal ini juga dapat dilihat dengan  besarnya nilai probabilitas 0,000 yang berarti lebih kecil dari pada tingkat signifikasi yang digunakan yaitu 0,05 atau 5 %, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi dapat digunakan untuk memprediksi Kinerja Organisasi. Atau dapat dikatakan bahwa variabel Gaya Kepemimpinan (X1), Budaya Organisasi (X2), secara simultan berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Kinerja Organisasi (Y).

1.      PENGUJIAN SECARA PARSIAL (UJI t)
Untuk menguji pengaruh parsial dalam penelitian ini digunakan uji t. Uji t digunakan untuk menguji pengaruh secara parsial (pervariabel) variabel bebas terhadap variabel tergantungnya.

Uji t yang dilakukan menggunakan uji dua sisi (two tail test), dengan α = 5%, maka diperoleh nilai t tabel sebagai berikut :
t-tabel (t-kritis) =  |α ; df = (n-k-1)| = 0,05 , 48-2-1
                    = 2,014

Selain membandingkan nilai t tabel dengan t hitung, untuk mengetahui apakah variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen dalam penelitian ini juga dilakukan dengan melihat nilai probabilitas masing-masing variabel independen. Apabila nilai probabilitas variabel independen lebih kecil dari tingkat signifikasi yang digunakan yaitu 5% atau 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh signifikan variabel dependen terhadap variabel independen.  

Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
Correlations
Collinearity Statistics
B
Std. Error
Beta
Zero-order
Partial
Part
Tolerance
VIF
1
(Constant)
26.005
10.662

2.439
.019





GKTTL
.882
.168
.619
5.252
.000
.619
.616
.615
.987
1.013
BOTTL
-.003
.242
-.001
-.011
.991
-.072
-.002
-.001
.987
1.013
a. Dependent Variable: KJTTL









Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui uji parsial masing-masing variabel pada penelitian ini sebagai berikut:
                    I.            Pengaruh Gaya Kepemimpinan (X1) terhadap Kinerja Organisasi (Y)
Nilai t hitung Gaya Kepemimpinan adalah 5,252 yang berarti lebih besar dari t tabel 2,014 dengan nilai signifikasi 0,000 yang berarti lebih kecil dari tingakat signifikasi yang digunakan yaitu 0,05 (alpha = 5%), maka dengan demikian disimpulkan bahwa variabel Gaya Kepemimpinan berpengaruh positif signifikan terhadap Kinerja Organisasi.
                  II.            Pengaruh Budaya Organisasi (X2) terhadap Kinerja Organiasi (Y)
Nilai t hitung Budaya Organisasi adalah -0,11 yang berarti lebih kecil dari t tabel 2,014 dengan nilai signifikasi 0,991 yang berarti lebih besar dari tingakat signifikasi yang digunakan yaitu 0,05 (alpha = 5%), maka dengan demikian disimpulkan bahwa variabel Budaya Organisasi secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap Kinerja Organiasasi. 

Demikian sekilas tentang pengelolaan data statistik menggunakan SPSS Semoga bermanfaat.

1 komentar:

SmartPLS3 said...

Olah Data SPSS, AMOS, LISREL
EVIEWS, SMARTPLS, GRETL, STATA, MINITAB dan DEAP 2.1
WhatsApp : +6285227746673
IG : @olahdatasemarang

 
TOP