Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS
Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS | Analisis regresi linear sederhana atau dalam bahasa inggris disebut dengan nama simple linear regression digunakan untuk mengukur besarnya pengaruh satu variabel bebas atau variabel independent atau variabel predictor atau variabel X terhadap variabel tergantung atau variabel dependen atau variabel terikat atau variabel Y. Syarat kelayakan yang harus terpenuhi saat kita menggunakan regresi linear sederhana adalah:
CONTOH KASUS UJI ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA
Sebagai contoh saya mempunyai data penelitian dengan judul “Pengaruh Stres Kerja Terhadap Kinerja Pegawai”. Dari judul diatas maka hipotesis atau kesimpulan sementara yang saya ajukan dan yang saya akan uji dengan analisis regresi linear sederhana adalah “Ada Pengaruh Stres Kerja Terhadap Kinerja Pegawai”. Adapun data penelitian yang saya maksud sebagaimana tabel di bawah ini
[Download Data untuk Latihan]
KETERANGAN TERKAIT DATA PENELITIAN
CARA UJI ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA DENGAN SPSS
Sebelum kita masuk pada cara pengolahan data dalam uji analisis regresi linear sederhana dengan SPSS, terlebih dahulu kita harus memastikan data tersebut telah lolos dalam syarat kelayakan model regresi linear sederhana tentunya dengan cara melakukan uji normalitas, uji linearitas dan uji heteroskedastisitas. Sementara untuk uji autokorelasi tidak perlu dilakukan karena data di atas tidak termasuk data time series atau data runtut waktu. Adapun urutan langkah-langkah uji analisis regresi linear sederhana dengan SPSS adalah sebagai berikut:
1. Buka lembar kerja SPSS lalu klik Variable View, selanjutnya pada kolom Name untuk baris pertama tulis X, baris kedua Y. Lalu pada kolom Label baris pertama tulis Stres Kerja dan baris kedua tulis Kinerja Pegawai [untuk pilihan lainnya biarkan tetap default]
2. Langkah berikutnya klik Data View [dari tampilan Data View terlihat ada dua nama variabel yakni X dan Y], selanjutnya masukkan data penelitian dengan ketentuan X untuk data Stres Kerja dan Y untuk Kinerja Pegawai [pada saat memasukkan data penelitian harus dilakukan dengan teliti dan cermat karena jika terjadi kesalahan pada proses penginputan ini, maka output SPSS tidak akan mengeluarkan hasil yang akurat sesuai dengan harapan anda]
3. Jika sudah yakin di input dengan benar, langkah selanjutnya kita klik menu Analyze – kemudian klik Regression – lalu klik Linear…
4. Setelah itu akan muncul kotak dialog Linear Regression, masukkan variabel Stres Kerja [X] ke kotak Independent(s), dan masukkan variabel Kinerja Pegawai [Y] ke kotak Dependent, caranya dengan mengklik tanda panah yang tersedia. Selanjutnya pada bagian Method: pilih Enter (abaikan pilihan yang lainnya)
5. Langkah terakhir adalah klik Ok untuk mengakhiri perintah, maka akan keluar output SPSS regresi linear sederhana sebagai berikut
Keterangan : Menjelaskan tentang variabel yang dimasukkan serta metode yang digunakan dalam analisis regresi linear
Keterangan : Berfungsi untuk uji F dalam analisis regresi linear berganda
MEMBUAT PERSAMAAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Secara umum rumus persamaan regresi linear sederhana adalah Y = a + bX. Sementara untuk mengetahui nilai koefisien regresi tersebut kita dapat berpedoman pada output yang berada pada tabel coefficients berikut
a = angka konstan dari unstandardized coefficients. Dalam kasus ini nilainya sebesar 35,420. Angka ini merupakan angka konstan yang mempunyai arti bahwa jika tidak ada Stres Kerja (X) maka nilai konsisten Kinerja Pegawai (Y) adalah sebesar 35,420
b = angka koefisien regresi. Nilainya sebesar -0,511. Angka ini menggandung arti bahwa setiap penambahan 1% tingkat Stres Kerja (X), maka Kinerja Pegawai (Y) akan meningkat sebesar -0,511
Kerena nilai koefisien regresi bernilai minus (-), maka dengan demikian dapat dikatakan bahwa Stres Kerja (X) berpengaruh negatif terhadap Kinerja Pegawai (Y). Sehingga persamaan regresinya adalah Y = 35,420 - 0,511 X
UJI HIPOTESIS DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA
Uji hipotesis atau uji pengaruh berfungsi untuk mengetahui apakah koefisien regresi tersebut signifikan atau tidak. Sekedar mengingatkan bahwa hipotesis yang saya ajukan dalam analisis regresi linear sederhana ini adalah:
H0 = Tidak ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y).
Ha = Ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y).
Sementara itu, untuk memastikan apakah koefisien regresi tersebut signifikan atau tidak (dalam arti variabel X berpengaruh terhadap variabel Y) kita dapat melakukan uji hipotesis ini dengan cara membandingkan nilai signifikansi (Sig.) dengan probabilitas 0,05 atau dengan cara lain yakni membandingkan nilai t hitung dengan t tabel.
UJI HIPOTESIS MEMBANDINGKAN NILAI Sig DENGAN 0,05
Adapun yang menjadi dasar pengambilan keputusan dalam analisis regresi dengan melihat nilai signifikansi (Sig.) hasil output SPSS adalah:
Output SPSS (coefficients)
Berdasarkan output di atas diketahui nilai signifikansi (Sig.) sebesar 0,001 lebih kecil dari < probabilitas 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa “Ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y)”
UJI HIPOTESIS MEMBANDINGKAN NILAI T HITUNG DENGAN T TABEL
Pengujian hipotesis ini sering disebut juga dengan uji t, dimana dasar pengambilan keputusan dalam uji t adalah:
Output SPSS (coefficients)
Berdasarkan output di atas diketahui nilai t hitung sebesar -4,418. Karena nilai t hitung sudah ditemukan, maka langkah selanjunya kita akan mencari nilai t tabel. Adapun rumus dalam mencari t tabel adalah:
Nilai a / 2 = 0,05 / 2 = 0,025
Derajad kebebasan (df) = n – 2 = 12 – 2 = 10
Nilai 0,025 ; 10 kemudian kita lihat pada distribusi nilai t tabel (Download distribusi nilai t tabel), maka di dapat nilai t tabel sebesar 2,228
Karena nilai t hitung sebesar -4,418 lebih besar dari > 2,228, sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa “Ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y)”. [nilai t hitung -4,418 dianggap lebih besar dari nilai t tabel 2,228 dalam analisis regresi liner sederhana [Pengertian ini, akan lebih jelas jika saya gambarkan dengan kurva uji t dalam analisis regresi linear sederhana dibawah ini]
Catatan: Uji t dapat menjadi alternatif uji hipotesis jika nilai signifikansi hasil SPSS tepat di angka 0,05
UJI HIPOTESIS DENGAN MELIHAT KURVA REGRESI
Pengujian menggunakan kurva regresi akan bermanfaat jika nilai t hitung ditemukan negatif (-) yakni -4,418. Simak dengan teliti kurva regresi di bawah ini
Berdasarkan kurva di atas diketahui bahwa nilai t hitung sebesar-4,418 terletak pada area pengaruh negatif, sehingga dapat disimpulkan bahwa “Ada Pengaruh Negatif Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y)”.
MELIHAT BESARNYA PENGARUH VARIABEL X TERHADAP Y
Untuk mengetahui besarnya pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y) dalam analisis regresi linear sederhana, kita dapat berpedoman pada nilai R Square atau R2 yang terdapat pada output SPSS bagian Model Summary
Dari output di atas diketahui nilai R Square sebesar 0,661. Nilai ini mengandung arti bahwa pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y) adalah sebesar 66,1 % sedangkan 33,9% Kinerja Pegawai dipengaruhi oleh variabel yang lain yang tidak diteliti.
KESIMPULAN DARI UJI ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA
Merujuk pada membahasan di atas, maka dapat kita simpulkan bahwa “Stres Kerja (X) berpengaruh negatif terhadap Kinerja Pegawai (Y) dengan total pengaruh sebesar 66,1 %. Pengaruh negatif ini bermakna semakin menurunnya stres kerja seorang karyawan (pegawai) maka akan berpengaruh terhadap peningkatan kinerja pegawai tersebut.
Perlu anda cermati bahwa uji analisis regresi linear sederhana digunakan untuk satu variabel bebas (X). sementara jika anda menggunakan lebih dari satu variabel bebas (X) maka uji yang ideal untuk anda lakukan adalah Uji Analisis Regresi Linear Berganda
Demikian pembahasan kita kali ini semoga Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS dapat bermanfaat, jika ada pertanyaan atau koreksi atas penduan di atas silahkan untuk berkomentar di bawah ini.. terimakasih
[Search: Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS, Cara Melakukan Uji Regresi Linear Sederhana dengan Program SPSS, Cara melakukan Uji T dalam Analisis Regresi Linear Sederhana, Arti Koefisien Regresi Negatif Minus, Simple Linear Regression]
[Img: screenshot olah data SPSS versi 21]
- Jumlah sampel yang digunakan harus sama
- Jumlah variabel bebas (X) adalah 1 (satu)
- Nilai residual harus berdistribusi normal
- Terdapat hubungan yang linear antara variabel bebas (X) dengan variabel tergantung (Y).
- Tidak terjadi gejala heteroskedastisitas
- Tidak terjadi gejala autokorelasi [untuk data time series]
CONTOH KASUS UJI ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA
Sebagai contoh saya mempunyai data penelitian dengan judul “Pengaruh Stres Kerja Terhadap Kinerja Pegawai”. Dari judul diatas maka hipotesis atau kesimpulan sementara yang saya ajukan dan yang saya akan uji dengan analisis regresi linear sederhana adalah “Ada Pengaruh Stres Kerja Terhadap Kinerja Pegawai”. Adapun data penelitian yang saya maksud sebagaimana tabel di bawah ini
[Download Data untuk Latihan]
KETERANGAN TERKAIT DATA PENELITIAN
- Data diatas diperoleh dari hasil penyebaran kuesioner atau angket (menggunakan nilai skor total jawaban responden atas item-item soal kuesioner)
- Jika menggunakan kuesioner untuk data penelitian, maka item-item kuesioner tersebut harus dipastikan sudah lolos uji validitas dan reliabilitas terlebih dahulu
- Jumlah sampel yang digunakan adalah 12 responden (pegawai)
- Variabel Penelitian : Stres Kerja sebagai variabel bebas (X) dan Kinerja Pegawai sebagai variabel tergantung (Y)
CARA UJI ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA DENGAN SPSS
Sebelum kita masuk pada cara pengolahan data dalam uji analisis regresi linear sederhana dengan SPSS, terlebih dahulu kita harus memastikan data tersebut telah lolos dalam syarat kelayakan model regresi linear sederhana tentunya dengan cara melakukan uji normalitas, uji linearitas dan uji heteroskedastisitas. Sementara untuk uji autokorelasi tidak perlu dilakukan karena data di atas tidak termasuk data time series atau data runtut waktu. Adapun urutan langkah-langkah uji analisis regresi linear sederhana dengan SPSS adalah sebagai berikut:
1. Buka lembar kerja SPSS lalu klik Variable View, selanjutnya pada kolom Name untuk baris pertama tulis X, baris kedua Y. Lalu pada kolom Label baris pertama tulis Stres Kerja dan baris kedua tulis Kinerja Pegawai [untuk pilihan lainnya biarkan tetap default]
2. Langkah berikutnya klik Data View [dari tampilan Data View terlihat ada dua nama variabel yakni X dan Y], selanjutnya masukkan data penelitian dengan ketentuan X untuk data Stres Kerja dan Y untuk Kinerja Pegawai [pada saat memasukkan data penelitian harus dilakukan dengan teliti dan cermat karena jika terjadi kesalahan pada proses penginputan ini, maka output SPSS tidak akan mengeluarkan hasil yang akurat sesuai dengan harapan anda]
3. Jika sudah yakin di input dengan benar, langkah selanjutnya kita klik menu Analyze – kemudian klik Regression – lalu klik Linear…
4. Setelah itu akan muncul kotak dialog Linear Regression, masukkan variabel Stres Kerja [X] ke kotak Independent(s), dan masukkan variabel Kinerja Pegawai [Y] ke kotak Dependent, caranya dengan mengklik tanda panah yang tersedia. Selanjutnya pada bagian Method: pilih Enter (abaikan pilihan yang lainnya)
5. Langkah terakhir adalah klik Ok untuk mengakhiri perintah, maka akan keluar output SPSS regresi linear sederhana sebagai berikut
Keterangan : Menjelaskan tentang variabel yang dimasukkan serta metode yang digunakan dalam analisis regresi linear
MEMBUAT PERSAMAAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Secara umum rumus persamaan regresi linear sederhana adalah Y = a + bX. Sementara untuk mengetahui nilai koefisien regresi tersebut kita dapat berpedoman pada output yang berada pada tabel coefficients berikut
a = angka konstan dari unstandardized coefficients. Dalam kasus ini nilainya sebesar 35,420. Angka ini merupakan angka konstan yang mempunyai arti bahwa jika tidak ada Stres Kerja (X) maka nilai konsisten Kinerja Pegawai (Y) adalah sebesar 35,420
b = angka koefisien regresi. Nilainya sebesar -0,511. Angka ini menggandung arti bahwa setiap penambahan 1% tingkat Stres Kerja (X), maka Kinerja Pegawai (Y) akan meningkat sebesar -0,511
Kerena nilai koefisien regresi bernilai minus (-), maka dengan demikian dapat dikatakan bahwa Stres Kerja (X) berpengaruh negatif terhadap Kinerja Pegawai (Y). Sehingga persamaan regresinya adalah Y = 35,420 - 0,511 X
UJI HIPOTESIS DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA
Uji hipotesis atau uji pengaruh berfungsi untuk mengetahui apakah koefisien regresi tersebut signifikan atau tidak. Sekedar mengingatkan bahwa hipotesis yang saya ajukan dalam analisis regresi linear sederhana ini adalah:
H0 = Tidak ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y).
Ha = Ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y).
Sementara itu, untuk memastikan apakah koefisien regresi tersebut signifikan atau tidak (dalam arti variabel X berpengaruh terhadap variabel Y) kita dapat melakukan uji hipotesis ini dengan cara membandingkan nilai signifikansi (Sig.) dengan probabilitas 0,05 atau dengan cara lain yakni membandingkan nilai t hitung dengan t tabel.
UJI HIPOTESIS MEMBANDINGKAN NILAI Sig DENGAN 0,05
Adapun yang menjadi dasar pengambilan keputusan dalam analisis regresi dengan melihat nilai signifikansi (Sig.) hasil output SPSS adalah:
- Jika nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil < dari probabilitas 0,05 mengandung arti bahwa ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y).
- Sebaliknya, jika nilai signifikansi (Sig.) lebih besar > dari probabilitas 0,05 mengandung arti bahwa tidak ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y).
Output SPSS (coefficients)
Berdasarkan output di atas diketahui nilai signifikansi (Sig.) sebesar 0,001 lebih kecil dari < probabilitas 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa “Ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y)”
UJI HIPOTESIS MEMBANDINGKAN NILAI T HITUNG DENGAN T TABEL
Pengujian hipotesis ini sering disebut juga dengan uji t, dimana dasar pengambilan keputusan dalam uji t adalah:
- Jika nilai t hitung lebih besar > dari t tabel maka ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y)
- Sebaliknya, jika nilai t hitung lebih kecil < dari t tabel maka tidak ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y)
Output SPSS (coefficients)
Berdasarkan output di atas diketahui nilai t hitung sebesar -4,418. Karena nilai t hitung sudah ditemukan, maka langkah selanjunya kita akan mencari nilai t tabel. Adapun rumus dalam mencari t tabel adalah:
Nilai a / 2 = 0,05 / 2 = 0,025
Derajad kebebasan (df) = n – 2 = 12 – 2 = 10
Nilai 0,025 ; 10 kemudian kita lihat pada distribusi nilai t tabel (Download distribusi nilai t tabel), maka di dapat nilai t tabel sebesar 2,228
Karena nilai t hitung sebesar -4,418 lebih besar dari > 2,228, sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa “Ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y)”. [nilai t hitung -4,418 dianggap lebih besar dari nilai t tabel 2,228 dalam analisis regresi liner sederhana [Pengertian ini, akan lebih jelas jika saya gambarkan dengan kurva uji t dalam analisis regresi linear sederhana dibawah ini]
Catatan: Uji t dapat menjadi alternatif uji hipotesis jika nilai signifikansi hasil SPSS tepat di angka 0,05
UJI HIPOTESIS DENGAN MELIHAT KURVA REGRESI
Pengujian menggunakan kurva regresi akan bermanfaat jika nilai t hitung ditemukan negatif (-) yakni -4,418. Simak dengan teliti kurva regresi di bawah ini
Berdasarkan kurva di atas diketahui bahwa nilai t hitung sebesar-4,418 terletak pada area pengaruh negatif, sehingga dapat disimpulkan bahwa “Ada Pengaruh Negatif Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y)”.
MELIHAT BESARNYA PENGARUH VARIABEL X TERHADAP Y
Untuk mengetahui besarnya pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y) dalam analisis regresi linear sederhana, kita dapat berpedoman pada nilai R Square atau R2 yang terdapat pada output SPSS bagian Model Summary
Dari output di atas diketahui nilai R Square sebesar 0,661. Nilai ini mengandung arti bahwa pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y) adalah sebesar 66,1 % sedangkan 33,9% Kinerja Pegawai dipengaruhi oleh variabel yang lain yang tidak diteliti.
KESIMPULAN DARI UJI ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA
Merujuk pada membahasan di atas, maka dapat kita simpulkan bahwa “Stres Kerja (X) berpengaruh negatif terhadap Kinerja Pegawai (Y) dengan total pengaruh sebesar 66,1 %. Pengaruh negatif ini bermakna semakin menurunnya stres kerja seorang karyawan (pegawai) maka akan berpengaruh terhadap peningkatan kinerja pegawai tersebut.
Perlu anda cermati bahwa uji analisis regresi linear sederhana digunakan untuk satu variabel bebas (X). sementara jika anda menggunakan lebih dari satu variabel bebas (X) maka uji yang ideal untuk anda lakukan adalah Uji Analisis Regresi Linear Berganda
Demikian pembahasan kita kali ini semoga Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS dapat bermanfaat, jika ada pertanyaan atau koreksi atas penduan di atas silahkan untuk berkomentar di bawah ini.. terimakasih
[Search: Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS, Cara Melakukan Uji Regresi Linear Sederhana dengan Program SPSS, Cara melakukan Uji T dalam Analisis Regresi Linear Sederhana, Arti Koefisien Regresi Negatif Minus, Simple Linear Regression]
[Img: screenshot olah data SPSS versi 21]
Lihat Juga: VIDEO Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS
keren penjelasannya,banyak membantu saya..
BalasHapusterimakasih semoga bermanfaat, jangan lupa dibagikan keteman-temannya ya
Hapusmas password datanya dong
BalasHapusboleh pak.. untuk keamanan data bapak bisa lihat password tersebut di Facebook Belajar Istiqomah
HapusTerimakasih sekali sangat membantu
BalasHapusterimakasih.. semoga tidak bosan dengan postingan saya mbak lidya
HapusJika data saya time series namun variabel bebas 1 dan variabel terikat 1. Apakah bisa menggunakan regresi linear sederhana ? dan uji apa saja yang nantinya akan saya gunakan ?
BalasHapusfile untuk latihan yg bntuk winrarnya dikunci
BalasHapuspaswornya apa gan...??
sumbernya dari mana ya pak? khususnya yang kurva. soalnya ingin saya kutip utk skripsi saya.terima kasih
BalasHapusmas mau naya kalau misalnya angka konstannya minus gimana ? misal-26,444
BalasHapusminta pencerahannya mas....sebelum melakukan analisis regresi linier sederhana uji asumsi apa saja yang menjadi prasyarat atau kelayakan...bingung mas
BalasHapusUji normalitas dan uji linearitas
Hapusbagaimana jika data tidak normal pak?
Hapusjika datanya tidak normal maka coba lakukan transformasi data pak
HapusKalau regresi sederhana harus pakai uji asumsi klasik mas ?
Hapusidealnya untuk data cross section harus di uji normalitas, linearitas dan heteroskedastisitas. sementara untuk data time series di tambah uji autokorelasi.
HapusTerimakasih artikelnya sangat membantu saya..
BalasHapusAlhamdulillah jika dapat bermanfaat..jangan lupa mampir di blog sederhana ini lagi dilain waktu
HapusBagus banget Mas Sahid Raharjo, sangat bermanfaat bagi kita yg belajar mandiri. Makasih banyak...
BalasHapusTerimakasih mas..silahkan dibagikan keteman-teman yang sedang berlajar tetang SPSS.. terimakasih juga telah mempir di blog sederhana ini..saya jadi bersemangat menulis panduan yang lainnya.hehe
HapusMohon pencerahannya. Bagaimana jika uji normalitas berdistribusi normal tpi uji linearitas tdk linear.
HapusNamun pada saat analisis regresi sederhana hasilnya ok.
Mohon pencerahannya. Bagaimana jika uji normalitas berdistribusi normal tpi uji linearitas tdk linear.
HapusNamun pada saat analisis regresi sederhana hasilnya ok.
Mas, kalau kita uji validitas dan realibilitas harus dilanjutkan dengan uji korelasi dan regresi atau tidak ya?
BalasHapustergantung hipotesis penelitian mbak.. jika mbak ingin membuktikan pengaruh x terhadap y maka setelah uji validitas dan reliabilitas maka dilanjutkan dengan uji normalitas, uji linearitas, uji korelasi dan regresi linear sederhana
HapusAssalamualaikum mas, saya mau tanya....
BalasHapusSaya akan menguji pengaruh tutupan lahan (x) terhadap koefisien aliran (y), nah saya uji normalitas data, hasilnya data tidak normal, tapi saya uji dengan linearitasnya, datanya linear. Yang saya tanyakan, apakah bisa tetap menggunakan regresi sederhana, atau ada cara lain ?
Saya sudah berusaha menormalkan data dgn transform, tapi tak kunjung normal....
Wa'alaikumsalam..langkah-langkah yang mas lakukan sudah benar..jika masih tidak normal maka coba lakukan outlier data dulu
Hapusassalamualaikum
BalasHapuspa saya mau bertanya, untuk data yg tidak linier maka dilakukan regresi non linier, caranya dan interpretasinya bagaimana ya pa?
MALAM PAK,,
BalasHapusITU DATA X DAN Y YANG DIMASUKKAN SKOR TOTAL DARI ANGKET BUKAN PAK?
Iya betul pakai menggunakan skor total jawaban responden atas item-item kuesioner pervariabel
Hapusterimakasih sudah berbagi ilmu.
BalasHapusSama-sama pak semoga bermanfaat..terimakasih
Hapusfile untuk rar nya dikunci mas, bisa minta passwordnya?
BalasHapusTerima kasih
Untuk membuka passowrd ketikkan: 17
HapusMalam pak Sahid,
BalasHapussaya menggunakan 1 variabel bebas dan 1 variabel terikat. untuk melakukan motode analisis saya menggunakan :
uji kualitas data : validitas dan realibilitas
uji asumsi : uji normalitas, linear, heteros & autokorelasi
dan untuk pengujian hipotesis penelitian : uji koefisien determinasi, uji t dan analisis regresi linier sederhana.
apakah langkah2 yang saya lakukan sudah tepat? jika tidak mohon bimbbingannya :D. Terimakasih.
Sudah tepat pak..lengkap sekali..sangat bagus
HapusMohon maaf, pak. Saya mau bertanya tentang sumber kurva yang berpengaruh positif dan negatif diatas dari mana? Soalnya perlu buat penelitian saya pak. .terima kasih pak
BalasHapusKurva itu sebenarnya hanya untuk mempermudah dalam melihat hasilnya mbak..sumber dari membuat kurva adalah perhitungan dalam uji t regresi
HapusDear Pak Sahid Raharjo
BalasHapussebelumnya terimakasih pak saran bapak untuk memperbaiki kuisioner saya ketika mengalami tidk valid terdapat pada variabel Z dan Sekarang Sudah Valid ( Suwon Pak Sahid )
Namanya orang belajar ya pak dan otodidak ( hehe ) dan saya banyak belajar dari vidio pak sahid, namun pak ada beberapa keganjalan lagi dari hasil penelitian saya, berikut point nya :
1. dari hasil pengolahan analisis jalur sesuai dengan metode pak sahid yang saya terapkan dala penelitian saya
DIK :
model x3 yang berperngaruh langsung ke variabel dependent (Y) sebesar (significan.0,011)
model x3 yang berpengaruh tidak langsung dengan alur : x3-z-y, didapat dengan rumus : -0,531 x -0,018 = 0,009
maka pengaruh total x3 terhadap z :
0,011 + 0,009 = 0,02
berarti dapat ditarik kesimpulan dari hasil tersebut terdapat pengaruh yang significant x3 melalui z terhadap y
pertanyaannya, ini pengaruh negatif atau positif ya pak ?, karena hasil uji x3-z-y itu hasilnya significan (0,006) namun nilai t saya negatif dan B juga negatif pada tabel koeffisien.
jika negatif, apakah maknanya seperti berikut "model x3 disarankan untuk tidak dilakukan saat keadaan (variabel intervening ) terhadap ( variabel dependent )"
atau sebaliknya (mohon pencerahannya untuk tesis saya pak sahid.
2. apakah semua model ( ada 8 model) yang harus saya cari analisis jalurnya ?
atau hanya yang berpengaruh significan saja pada hasil analisis regresi model 1 dan ke 2.
mohon pencerahannya pak.
terimakasih pak sahid
assalamualaikum saya mau bertanya. pertama kali saya menguji data variabel saya data tidak normal, namun setelah melakukan transform datana menjadi normal. lalu untuk uji linearitas, hipotesis, dan uji beda (uji-t dan anova) apakah data yang dipakai juga data yang sudah di transform?
BalasHapuslalu bagaimana dengan deskriptif data penelitian seperti data empiris yang diolah di spss? apakah menggunakan data yang di transform juga?
Wa'alaikumsalam.. pakai data transformasi mbak
Hapuspak, saya mau bertanya..
BalasHapusdi post ini bapak sebutkan untuk uji analisis regresi sederhana, apabila dalam bentuk angket dipastikan item2 kuesioner sudah lolos uji validitas dan reliabelitas.
yang saya ingin tanyakan, apabila kuesioner bukan penelitian terdahulu. kenapa harus diuji validitas dan reliabilitas dulu pak ?
apa tidak boleh langsung dikerjakan dengan analisis regresi saja ?
karena kita perlu tau apakah kuesioner tersebut mampu menggambarkan variabel penelitian di wilayah dan tahun penelitian yang kita lakukan
Hapusoh begitu pak..
Hapusbaik pak, pantes dosen saya tadi bilang wajib pakai uji validitas :)
terima kasih pak :)
Sip mbak..semoga lancar ya mbak dalam menyelesaikan tugasnya
Hapussiang pak, saya mau nanya pak tentang penelitian saya, dimna penelitian saya ini tentang pengaruh quantity terhadap total cost, namun quantity yg saya gunakan itu dlm bentuk linier, kuadrat dan kubik, nah saya menggunakan regresi linier untuk melihat R2 nya, tapi hasilnya cma 0,232. dan saya jg mau tnya gimana cara mencari R2 jika Quantitynya dalm bentuk kuadrat dan kubik. sedangkan nanti diantara R2 ini di bandingkan, R2 yg mna yg paling baik, antara linier, kuadrat dan kubik.
BalasHapusmohon penjelasan ny pak, dan cara ny menggunakan ap saja? trimakasih pak
Halo pak..nilai R square 0,232 itu artinya sumbangan pengaruh total variabel independen terhadap variabel dependen adalah sebesar 23,2%, sampai disini bapak sudah betul.. kemudian untuk uji perbandingan antara nilai R2 yg mna yg paling baik, antara linier, kuadrat dan kubik dilakukan dengan Analisis Anova Satu Faktor
HapusPak saya mau tanya , saya sudah menganalisis data sy mnggunakan regresi linear sederhana ... yg pertama sya mengambil dasar kputusan dgn 0,05 hasilnya lebih besar dri 0,05 yg artinya tdk ada pengaruh. Tetapi setelah sya mnhitung dgn thitung hasilnya lebih besar dr ttabel yg brarti ada pengaruh. Yg mau sya tanyakan sebaiknya sy mnggunakan yg mna yaa pak. .. trimakasih
BalasHapusCek lagi cara mencari t tabelnya mbak.. rumusnya adalah [a/2 : n-k-1] lalu lihat pada distribusi nilai t tabel
HapusSy sudah mncri dgn rumus trsbut pak , n sudah lht distribusi nilai ttabel
Hapussilahkan fotokan hasil output analisis regresi via wa saya mbak..saya bantu cek kan hasilnya
HapusAssalamu alaikum pak..saya mau bertanya :
BalasHapus1. Bagaimana rumus mencari T hitung secara manual dalam analisis regresi sederhana?
2. Apakah boleh dalam suatu penelitian menggunakan analisis data regresi sederhana dan korelasi prosuct moment secara bersamaan. Tolong dijawab. Terima kasih banyak sebelumnya pak.
Pak, saya mau nanya, bagaimana jika nilai t Hitung dan Sig. tidak ada? apakah data nya error?
BalasHapusjika nilai t hitung dan sig tidak muncul maka ini jelas terjadi error terkait data yang di input di SPSS
Hapusawalnya tadi saya ngk ngerti ya tapi pas buka"lihat ini langsung ngerti terimah kasih ya ini membantu bangat buat saya
BalasHapusok.semoga sukses mbak
Hapuspak kita dapat fariabel y dari mana ya
BalasHapusDalam contoh kasus ini variabel Y adalah kinerja.. data di peroleh dari penyebaran kuesioner dengan skala likert (12345).. dan nilai ini adalah skor total jawaban responden
HapusPak mau tanya, kalau t hitung < t tabel tapi nilai sig nya <0.05 . Maka hasil tersebut berpengaruh atau tidak ya? Apakah pilih salah satu aja?
BalasHapusMohon bantuannya pak.
Hasil dari perbanding nilai t dan sig setau saya konsisten mbak.. kalau mbak ragu mending pakai nilai sig < 0,05 maka ada pengaruh variabel X terhadap Y..
HapusTapi itu bermasalah ga pak kalau berlawanan gitu hasilnya?
HapusOiya pak kalau konstanta negatif itu kenapa ya? diperbolehkan untuk tetap di pakai, atau harus cari yg positif?
1-Bermasalah atau tidak tegantung variabelnya postif atau negatif dulu mbak.. di contoh postingan ini juga tidak masalah mbak hasil pengaruh negatif. coba dibaca lagi..
Hapus2-Dalam beberapa referensi nilai konstanta negatif itu tidak malasalah mbak, karena fokus dalam analisis regresi adalah pada nilai koefiesien variabel independent bukan pada nilai constanta.
Tapi saya dianjurkan oleh dosen saya untuk pakai t hitung dan nilai sig pak, kan itu berlawanan lalu bagaimana ya pak?
HapusMaksudnya belawanan bagaimana mbak? hasil antara perbandingan nilai t hitung dengan t tabel.. dan sig 0,05 sama kok mbak.. yakni kesimpulannya variabel X berpengaruh terhadap Y..dengan arah pengaruh negatif
HapusIya maksudnya berlawanan karna t hitung -1,347 dan sig 0.013
HapusIni malah di bilang regresi 2 arah. Saya jd bingung pak. Solusi yg tepat itu bagaimana ya pak?
Kalau seperti itu hasilnya berarti termasuk kategori pengaruh negatif mbak
Hapuspak mau tanya, t hitung -0,812 dan sig 0,427 itu bagaimana ya pak?
BalasHapusKarena nilai sig 0,427 > 0,05 maka artinya variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat
HapusAssalamualaikum,.
BalasHapusTerima ksih atas ilmunya pak,.sangat bermanfaat,.
Sy ingin bertanya pak,.apabila sig > 0,05 maka tidk ada pengaruh.
Apakah persamaan regresinya dapat ditulis atau tidak pak?
Apa analisisnya berhenti sampai dsitu saja krn tdk ada pengaruh?
Mohon pencerahnnya
Wa'alaikumsalam.. persamaan regresi ditulis tidak apa-apa mbak namun hanya menggambarkan prediksi awal berdasarkan nilai yang ada pada koefisien regresi.. sementara untuk pembuktian berpengaruh atau tidaknya melalui uji t ini
HapusSy kan ingin mencari hubungan antara variabel x1 dan x2 terhadap y.
HapusNilai Sig x1 > 0,05 sedangkn x2 < 0,05
Jika untuk melanjutkan ke analisis jalur, bagaimana model diagramnya yah pak? Apakah x1 tetap dimasukan?
Apakah bisa dbuat jalur x1 ke x2 ke y? Ataukah bisa dibalik y ke x2 ke x1?
Krn pemb sy menyarankan untuk melihat bermacam pola jalur, tp krn salah satu variabel tdk berpengaruh, distu sy kurang paham pak.
Krn sepemahaman sy jika sig>0,05 maka tdk dmasukan ke dlm diagram jalurnya.
Maaf pak jika banyk pertanyaan,.
Variabel X1 tetap dimasukkan mbak untuk melihat setelah adanya variabel intervening terjadi perubahan nilai sig atau tidak
HapusAssalamualaikum pak, sy sudah melakukan uji asumsi klasik dulu sblm analisis regresi linear sederhana. Hasil uji asumsi klasiknya lolos semua pak, namun pada regresi linearnya ada yg konstanta nya (-) itu bagaimana ya pak?
BalasHapusMohon pencerahannya, trimakasih
Wa'alaikumsalam..nilai konstanta negatif di abaikan saja mbak (tidak perlu dimaknai)..karena dalam analisis regresi fokus kita adalah pada nilai koefisien regresi dan signifikansi variabel independent (X)
HapusHalo, Pak Sahid. Terima kasih atas artikel dan video tutorial YouTube bapak yang bermanfaat buat saya.
BalasHapusSaya mau tanya pak, penelitian saya memiliki 1 variabel independen & 1 variabel dependen. Nah, untuk variabel X saya terdiri dari 6 dimensi. Apabila saya mau lihat pengaruh mana yang paling kuat dari keenam dimensi tersebut thd variabel Y, uji apa yang paling cocok untuk dilakukan ya pak? Apakah relevan jika saya menggunakan uji regresi linear sederhana selayaknya saya menguji variabel X thd variabel Y?
Untuk melihat pengaruh ke enam pengaruh dimensi dari variabel X maka lakukan analisis regresi linear berganda mbak
HapusHalo Pak Sahid, saya Andre mau bertanya
BalasHapusSaya mempunyai data yg berisi daftar customer yg kreditnya lancar dan macet, selain itu ada variable lainnya yg kebanyakan datanya bersifat nominal. Misalnya ada data profesi (isinya: karyawan/pengusaha/profesional) dan banyak variable lainnya. Dari banyak predictor tersebut saya ingin:
1. menentukan predictor apa saja yg ternyata mempengaruhi kredit customer itu nantinya akan macet atau tidak. Misal dari 100 predictor, yg mempengaruhi ternyata hanya 10 predictor.
2. Lalu membuat model dari predictor tersebut.
3. Membuat scoring dari predictor tsb. Jadi misalkan ada customer yg baru dg karakteristik profesi:karyawan, chanel:cabang, income 10 juta, usia 30, dsb. Saya ingin mengukur berapakah score calon customer tsb berdasarkan predictor yg diisi, misal ternyata scorenya 50 berarti jelek (tolak). Dan berapa score batasannya agar diterima/tolak?
Terima kasih atas bantuannya Pak
untuk model data kategorikal seperti itu sebaiknya menggunakan uji chi square pak
HapusTerima kasih atas masukannya pak. Untuk variabel independen yg sebanyak itu (100 variabel) apakah perlu diuji dampak satu2 variabel dengan chi square? ataukah bisa diuji 100 variabel berbarengan sekaligus? takutnya ada yg saling berpengaruh pak.
HapusLalu untuk membuat scoringnya gimana ya pak?
Trims
assalamualaikum pak. saya mau bertanya data di penelitian saya itu tidak normal, sudah dibuang outliernya juga masih sama saja. lalu disuruh oleh pembimbing saya menggunakan non parametrik. yg mau saya tnyakan bagaimana menganalisa regresi linear dengan non parametrik pak??
BalasHapusterima kasih
Wa'alaikumsalam.. dalam hal analisis non parametrik pengganti regresi saya belum menemukan referensi yang mendukung untuk itu
HapusKetika data saya tidak normal, bgmana saya melakukan uji asumsi klasiknya?? Apakah ada uji asumsi klasik non parametrik?? Mhon pencerahannya pak. Terima kasih
BalasHapusLakukan transformasi data Ln lalu ulangi uji normalitas tersebut dengan data transformasi Ln
HapusAssalamu'alaikum Pak, saya mau tanya, data saya 1 dependen 1 independen (bukan time series). Uji asumsi klasik apa saja yang harus terpenuhi? Terima kasih
BalasHapusWa'alaikumsalam.. idealnya: uji normalitas, uji linearitas, uji heteroskedastisitas
HapusAssalamualaikum
BalasHapusPak kalau nilai t hitungnya -2.467 sedangkan nilai t tabelnya 2.036, apakah itu berpengaruh? Saya menggunakan uji dua arah pak.
Mohon jawabannya pak
Wa'alaikumsalam.. berdasarkan hasil di atas maka keputusan ujinya adalah "X berpengaruh negatif terhadap Y"
HapusKalau yang kasus di atas hampir sama dengan kasus yang bapak terangkan. Dimana nilai t hitung -4,418 sedangkan nilai t table diperoleh angka 2,228. Tetapi kenapa bapak menyimpulkan nilai -4,418 lebih besar dari nilai 2,228? dan terdapat pengaruh antara stress kerja terhadap kinerja pegawai. Bukankah harusnya lebih nilai t hitung lebih kecil daripada nilai t tabel? dan kesimpulannya seharuhnya tidak terdapat pengaruh. Mohon penjelasannya.
HapusAssalamu'alaikum Pak, saya mau tanya, data saya 2 dependen dan 1 independen. Saya bingung harus memilih Analisa regresi linear sederhana atau berganda. Mohon bimbingannya pak.
BalasHapusWa'alaikumsalam..karena variabel dependen cuma ada 1 maka gunakan analisis regresi linear sederhana 2 kali pak.. X terhadap Y1 lalu X terhadap Y2
HapusBoleh minta wa bapak tidak pak?
BalasHapusAssalamualaikum, pak mau nanya, gmn cara kita uji pengaruh di spss dengan sampel yang di ambil hanya satu sampel terus diambil nilai pre test dan post tes untuk lihat pengarunya. gmn cara gunakan pengujian regresi linier sederhananya di pss
BalasHapusWa'alaikumsalam.. untuk data pretest dan posttest lebih tepat jika pakai uji paired sample t test
HapusAssalamualaikum Pak saya mau menanyakan, apa sebenarnya fungsi dr tools " DfFit " pda fungsi analisis regresi bagian save Pak ????
BalasHapusAssalamualaikum Wr Wb.
BalasHapusPak saya mau menanyakan jika ingin menggunakan regresi linear, maka variabel dependend yang digunakan nilai pre test atau post test ya? apa bisa selisihnya?
terimakasih
Wa'alaikumsalam. untuk data pre test dan post test kayaknya beda konteks kalau pakai analisis regresi pak. lebih tepat jika menggunakan uji paired sample t test
Hapusassalamualaikum pak saya mau tanya, bagaimana jika angka koefisien standarized coeeficient bernilai negatif misalkan -22,249 dan koefisien korelasi benilai positif 0,406 ?
BalasHapusWa'alaikumsalam. coba anda hitung dengan uji korelasi pearson biasa saja pak. nanti lihat hasilnya negatif atau tidak. ini panduannya:
HapusCara Melakukan Analisis Korelasi Bivariate Pearson dengan SPSS
Assalamualaikum, pak saya mau tanya. Data penelitian saya sudah diuji normalitas dan tidak normal akhirnya saya transfirm data saya dan hasilnya sudah normal, dlm uji multi dan hetero juga sudah lolos. Namun ketika saya menguji autokorelasi itu terjadi autokorelasi, tetapi jika saya uji autokorelasi dengan data asli sebelum transform itu tidak terjadi autokorelasi. Untuk kasus seperti itu solusinya bagaimana ya pak?
BalasHapusWa'alaikumsalam, dalam uji autokorelasi sudah dicoba menggunakan uji run test atau belum pak?
HapusSudah pak dan hasilnya sama, saya mau bertanya hal lain pak. Jika dalam penelitian itu datanya nominalnya besar seperi milyaran bahkan trilyunan apakah itu tidak masalah pak? Tp di regresi hasilnya jd ada koefisien 1.678E-10 itu maksudnya apa ya pak? Apakah itu menandakan bahwa salah atau bagaimana? Terimakasih banyak pak
Hapuskalau data dalam nominal besar seperi jutaan maka disederhanakan dulu. misal data asli Rp.12.500.000 maka sederhanakan menjadi 12,5
HapusSemua data dibagi dengan nominal yg sama pak? Misal semua variabel di bagi 1 milyar begitu pak? Tp jika begitu nanti di hasil regresinya diberi keterangan?
Hapusiya betul seperti itu
HapusSudah saya sederhanakan dan hasil regresinya jd berbeda dengan sblm di sederhanakan, apakah itu wajar pak? Lalu apa koefisien 1.678E-8 itu menunjukan hasil regresi yg jelek?
Hapustidak salah kok. angka koefisien sebesar 1.678E-8 artinya 0,00001678
HapusBaik pak terimakasih banyak atas jawabannya, sangat membantu. Oiya pak jika pengambilan sampel menggunakan metode sampling total apakah itu mempengaruhi hasil pengujian?
HapusSama-sama. tidak mempengaruhi
HapusPak maaf saya ingin bertanya lagi, sampai skrg saya msh tidak mengerti dengan uji yang saya lakukan karena saya mencari tutorial spss dengan data yg nominal nya rupiah milyaran dan trilyunan tidak ada, saya takut terjadi gejala autokorelasi dan hasil regresi angkanya membingungkan karena saya salah di tabulasi, dan saya pernah baca jika menggunakan metode sampling total maka tidak ada signifikansi nah maksud dari buku itu saya bel mengerti mohon bantuannya pak🙏
HapusSaya mau bertanya lg pak, jika data saya sudah disederhanakan dengan dibagi 1 milyar semua lalu di spss di transformasi apa itu diperbolehkan?
Hapuspermisi pak. mau nanya pak, hipotesis penlitian sya, umur (var. ind.) berpengaruh terhdap titer antibodi(var.dep). umur terdiri atas 3 ktegori dan titer terdiri atas 2 ktgori(rendah dan tinggi). kira kira pak, bisakah saya memakai analisis reg.linear ataukah berganda. terima kasih banyak pak.
BalasHapusKalau lihat datanya. kebanyakan untuk penelitian anda ini menggunakan uji chi square
HapusAssalamualaikum pak, mau bertanya bagaimana jika nominal sig pada nilai konstan saya >0,05?
BalasHapusTerimakasih
Wa'alaikumsalam. Nilai sig. dibagian contanta diabaikan aja. tidak perlu dimaknai, kan nilai constan
HapusAssalamualaikum pak sahid, saya mau bertanya, dalam satu penelitian apakah diperbolehkan menggunakan analisis korelasi pearson dan regresi linier sederhana secara bersamaan ?
BalasHapusBoleh, dan itu banyak terjadi peneliti ingin mengetahui pengaruh (Regresi) dan juga hubungan (korelasi) antar variabel
HapusAssalamualaikum pak, saya mau bertanya, bagaimana cara mencari t hitung secara manual?
BalasHapusWa'alaikumsalam. kalau cara manual sebaiknya lihat rumus manualnya di bukunya sugiyono mbak
HapusAssalamualaikum apakah regresi sederhana harus di uji validitas dan reabilitas?
BalasHapusWa'alaikumsalam. harus mas, sebab uji validitas dan uji reliabilitas pada dasarnya untuk mengetahui apakah kuesioner yang dipakai dalam penelitian mampu dan layak untuk menggambarkan variabel yang diteliti atau tidak
Hapusmau bertanya data saya menggunakan data sekunder yang nilainya miliyaran, selanjutnya saya menggunakan transformasi logaritma natural agar lolos uji asumsi klasik. yang mau saya tanyakan agar tampilan data saya saat uji regresi linier berganda menampilkan data asli saya bagaimana ya?
BalasHapusterima kasih
disederhanan dulu saja pak datanya bukan dalam bentuk milyaran
HapusMau tanya, regresi linier sederhana perlukah uji f? Kalau hasil uji f sig > 0.05 tidakpapa kah? Dosbing saya kekeuh minta hasil sig < 0.05 pak. Minta sarannya
BalasHapusuji F itu dipakai untuk mengetahui pengaruh simultan variabel independen. sementara dalam analisis regresi linear sederhana variabelnya tidak simultan. variabel dalam regresi linear sederhana adalah parsial atau hanya satu buah. jadi tidak perlu uji F. kalau memang faktanya sig > 0,05 dan menunjukkan hasil tidak ada pengaruh masak dosennya minta agar berpengaruh?
HapusAssalamualaikum pak, hasil regresi linear berganda di kolom unstandardized coedficients B nya -8.044E-5 apakah data nya ada kesalahan dan bagaimana cara membacanya pak? Trimakasih sebelumnya pak
BalasHapusWa'alaikumsalam. tidak ada pak itu nilai aslinya adalah -0,00008044
HapusPk klo hasilnya -6.116e-005
HapusCara membaca koefisien dengan e bagaimana caranya ya pak
Hapussaya mau tanya boleh tidakk... tidak memakai uji normalitas pada uji regresi linier jika sample lebih dari 30
BalasHapusUntuk uji normalitas pada model regresi bisa menggunakan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
Hapusdownload T dan f tabel nya mana ini kok nggak ada ?
BalasHapusDownload Distribusi Nilai Tabel Statistik
Hapuspak mau nanya ni klw kita pakai data ril tidak memakai ukuran dengan skala bisa tidak ya menggunakan regresi linear sederhana
BalasHapusmaksudnya bagaimana pak? ukuran apa yang dipakai?
HapusMlm pak, saya lg nyusun skripsi judulnya pengaruh perubahan ptkp thd penerimaan pph wpop 2015-2017. Pakai kuantitatif berarti dengan regresi ya pak? Nah untuk variabel ptkp nya yg dipakai yg mana ya kan dr tahun ke tahun berubah tp ptkp kan ada utk wp saja, wp kawin atau tdk kawin, itu yg dpke yg mana ya pak? Saya bingung. Mohon pencerahannya. Terima kasih banyak.
BalasHapusPak mau nanya model regresi linier saya distribusi nya normal, tak ada multikolinearitas juga tp terjadi heteroskedastisitas kebanyakan mengumpul di titik 0 apakah boleh?atau datanya harus tidak terjadi heteroskedastisitas? Semoga bapak menjawab pertanyaan saya terimakasih
BalasHapuscoba hasil heteroskedastisitas di kroscek dengan hasil uji heteroskedastisitas dengan metode glejser terlebih dahulu
HapusSaya mau nanya lagi pak, kalo datanya di uji normalitas secara grafik itu normal tapi kalo secara statistik kurang dari 0.005 apakah bisa?atau harus dikatakan normal di keduanya?apa cukup menggunakan salah satu yg hasilnya normal tersebut?terimakasih pak saya harap bapak menjawab pertanyaan saya
BalasHapussetahu saya lebih akurat pakai angka (normalitas kolmogorov smirnov) dari pada pakai uji normalitas gambar histogram atau plots
HapusPak mau tanya, jika uji normalitas sudah sesuai dengan ketentuan yaitu > 0.05 tapi rsquarenya hanya 20% bagaimana ya baiknya?? ?
BalasHapusr square sebesar 20% itu bukan sebuah kesalahan. jadi pengaruh yang berikan variabel X terhadap variabel Y adalah 20%.
HapusAsalamualaikum pak. Saya Nara dari FEB manajemen UNEJ. Yang ingin saya tanyakan, apakah kita boleh menggunakan koefisien regresi (beta) sebagai variabel penelitian kita? Dikarenakan variabel independen tersebut tidak memenuhi syarat jika langsung di regresi (inflasi dan suku bunga yang cenderung flat). Untuk itu dicari dulu koefisien regresi Beta nya di setiap perusahaan lalu meregresi Beta bersama dengan variabel independen lain. Apakah boleh prosedur seperti itu . Mohon penjelasannya. Terimakasih.
BalasHapussedikit ralat. pada keterangan output Anova mestinya tidak ada kata berganda. karena pembahasan ini untuk regresi linear sederhana yang memiliki satu variabel bebas.
BalasHapusiya betul sekali. output anova itu otomatis muncul ketika kita menggunakan program SPSS. cuma dalam regresi linear sederhana cukup menafsirkan pengaruh parsial aja. karena tidak ada pengaruh simultan. terimakasih
HapusTerimakasih banyak, sangat membantu sekali artikelnya, cara dan pembahasannya mudah dimengerti
BalasHapusSama-sama, senang bisa membantu, semoga sukses dan lancar ya untuk penelitiannya. Oh iya, jika anda suka dengan video panduan ini silahkan anda bagikan ke media sosial, supaya ilmu ini dapat bermanfaat bagi banyak orang yang membutuhkannya. Terimakasih
HapusPak, saya ingin bertanya. Dasar pengambilan keputusan regresi non linier kuadratik apakah sama dengan dasar pengambilan keputusan regresi linier ? mohon penjelasannya pak, terima kasih
BalasHapusPak mau tanya, bagaimana cara yang tepat mengukur persentase akurasi dari hasil perhitungan regresi linear ?
BalasHapusMungkin yang anda maksud mengukur berapa persen (%) pengaruh yang diberikan variabel independent terhadap variabel dependent? jika benar maka berpedoman pada nilai koefisien determinasi atau R Square
HapusAssalamualaikum. Pak mohon ijin bertanya, jika nilai rhitung saya 0.308 dan sig (2-tailed) 0.023 dgn taraf 5% dari sampel 54. Maka didapat rhitung 0.308>0.268 Namun dngn sig 0.023 apakah ini termasuk valid.Terimakasih
BalasHapusTermasuk kategori valid. silahkan cek kembali dasar pengambilan keputusan dalam Uji Validitas Product Moment
HapusAssalamu'alaikum pak, saya mau nanya. saya menggunakan 1 variabel independen dengan 2 variabel dependen. nah itu, analisis regresinya menggunakan yang sederhana atau yang berganda? mohon penjelasannya terima kasih
BalasHapusWa'alaikumsalam. dari kasus penelitian anda maka dilakukan uji regresi linear sederhana sebanyak dua kali. pertama X terhadap y1, kemudian X terhadap y2.
HapusAssalamualaikum pak. Mengenai pertanyaan ini saya juga ingin bertanya.
HapusVariabel saya juga X terhadap Y1 dan Y2. Jiia sudah di regresi sederhana yg X dan Y1, X dan Y2. Maka menghitung pengaruh X terhadap Y1 dan Y2 itu menggunakan apa ya?
Terimakasih
Assalamualaikum pak. Mengenai pertanyaan ini saya juga ingin bertanya.
HapusVariabel saya juga X terhadap Y1 dan Y2. Jika sudah di regresi sederhana X dan Y1, X dan Y2. Maka untuk menghitung pengaruh X terhadap Y1 dan Y2 itu menggunakan apa ya ?
Terimakasih
terimakasih banyak. sangat membantu
BalasHapusSama-sama. semoga sukses untuk penelitian anda
HapusPa kalau datanya sekunder lalu bagaimana ya?
BalasHapusBisa kok analisis regresi digunakan untuk data sekunder (misal data laporan keuangan)
Hapuspak mau nanya , kalau data koefisien korelasi itu sama aja dengan data uji durbin watson yah ??
BalasHapusKonteksnya beda, koefisien korelasi untuk uji hipotesis asosiatif hubungan, sementara uji durbin watson adalah uji untuk mendeteksi ada tidaknya gejala autokokrelasi (uji asumsi klasik) dalam model regresi untuk data time series
HapusAssalamualaikum
BalasHapusbapak saya mau bertanya
kalau misal data saya motivasi tinggi dan kebiasaan tinggi dan rendah memilki pengaruh thdp prestasi
tetapi motivasi rendah tidak berpengaruh thdp prestasi, itu kenapa ya pak? Apa ada yang salah?
Wa'alaikumsalam, bisa jadi disebabkan karena data motivasi rendah tidak konsisten terhadap data prestasi, hal ini biasanya terjadi ketika banyak responden yang asal dalam menjawab soal motivasi rendah
HapusSelamat pagi bapak,
BalasHapussaya mau bertanya.
Kalau variabel X saya motivasi rendah dan variabel Y saya prestasi belajar
ketika di uji hasilnya ada pengaruh bapak dan nilai koefisien B positif, itu bagaimana ya pak? Kan harusnya ketika motivasi renah maka pengaruh prestasinya burul.
Mohon penjelasannya bapak
Jika demikian maka hipotesis penelitian (Ha) di tolak mbak
HapusBerarti tidak ada pengaruh antar variabel, bapak?
Hapusbenar sekali
HapusPak izin bertanya
BalasHapusData saya udah normal, udah linear. Pokoknya persyaratan sebelum di uji regresi terpenuhu, tapi pas di uji regresi tidak ada pengaruh ya, baik itu Rsquare nya uji cuman 0.044, uji t kurang dari t tabel, uji f pun kurang dari fF tabel.. determinasi nya hanya 0.209
Apakah pengaruh nya sekecil itu ya.. padahal hasil dari instrumen variabel x dikategorikan sangat baik dan variabel y dikategorikan baik
Ada yang salahkah, saya ambil dari 35 responden dengan 30 soal
Karena nilai sig. > 0,05 maka artinya variabel Independent (X) tidak berpengaruh terhadap variabel Dependent (Y). Kategori jawaban sangat baik itu bukan menjadi faktor penentu hasilnya akan berpengaruh
HapusMenurut bapak itu karena apa ya, atau karena jumlah soalnya yang tidak genap yaa.. soalnya buat X 15 soal dan Y 15 soal, saya lihat punya temen yg angket nya 20 soal jadi kalo digabung 40 soal, malah pada bagus hasil Rsquare nya ?
HapusTidak ada kaitannya banyak soal terhadap hasil berpengaruh. hasil berpengaruh positif itu jika nilai variabel X konsisten dengan nilai variabel Y
HapusBaik pak, ternyata emang nilai variabel x dan y nya yg ngga konsisten.. terima kasih banyak pak atas jawabannya dan jujur saja saya banhak belajar dari blog bapak dan belajar otodidak semenjak harus garap skripsi hehe sangat bermanfaat blog nya. Mudah-mudahan dibanyakin rizqinya pak
HapusAamiin. Terimakasih. semoga sukses untuk skripsi anda
Hapussangat membantu sekali, saya sedang mengajarkan materi penelitian pada anak didik saya kelas 10, tp pas bagian pengolahan data masih kebingungan. baca tulsan bapa banyak sekali pencerahan untuk saya
BalasHapusSama-sama, saya juga tahap belajar seperti anda. semoga materi di blog ini dapat bermanfaat. semoga sukses dan lancar untuk penelitian anda
HapusPagi, mau bertaya, apakah ada link untuk uji validitas dan reliabilitas nya?
BalasHapuskarena diatas belum dijelaskan..kalau ada yang isi rumus Gregory nya...
terima kasihhh
Assalamualaikum kak, saya justi aresta mahasiswa teknik industri, kebetulan sekarang saya sedang menyusun TA terkait perilaku konsumen dalam membeli produk kosmetik halal. saya ingin bertanya semoga kakak berkenan menjawabnya:
BalasHapus1. apakah perbedaan ketika kita membaca nilai beta pada unstandardized dan standardized?
2. Bagaimana jika dalam model hanya nilai "constant" yg bernilai negatif dan tidak signifikan? apakah model masih bisa digunakan? dan bagaimana cara menganalisis hasil tersebut?
Mohon saran dan penjelasannya
terima kasih sebelumnya kak:)
Tolong bahas mengenai analisis regresi multirespon menggunakan SPSS
BalasHapusMaaf pa mau tanya, nilai t hitung diperoleh -4,418, sedangkan nilai t table diperoleh angka 2,228. Dalam kesimpulan bapak nilai -4,418 lebih besar 2,228? dan terdapat pengaruh stress kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y). Kenapa pak nilai -4,418 lebih besar dari 2,228? bukankah harusnya lebih kecil dari nilai t table? berarti kesimpulannya tidak ada pengaruh variable X terhadap variable Y? Terimakasih atas jawabannya.
BalasHapusCara membandingkan t hitung bernilai negatif adalah dengan kurva pak. coba perhatikan kurva di atas.
HapusAssalamu'alaikum pak. Izin bertanya. Judul penelitian saya tentang mencari pengaruh instagram stories terhadap eksistensi diri.penelitian saya nonparametrik pak.
BalasHapusJadi setelah beberapa referensi yang saya baca. Saya memakai uji korelasi rank spearman(utk mencari hubungan) dan uji regresi linier sederhana (utk mencari pengaruh).
Akan tetapi saya baca bahwa utk regresi sederhana datanya harus distribusi normal. Sedangkan di penelitian nonparametrik tdak membutuhkan itu. Kira2 bagaimana pak? Apakah uji yg saya pakai sudah benar??
Mohon sangat pencerahannya pak.
Wassalam
yang lainnya udah tepat semua tapi kok Rsquare saya hanya 0,087 ? mohon bantuannya :"(
BalasHapusAssalamu'alaikum pak.. Sebelumnya, terimakasih atas ilmuny...
BalasHapusBegini pak, hasil sig 0,026 apakah ada penharuh atau tidak pak?😀 bingung
Assalamualaikum pak saya mau tanya, saya sedang melakukan penelitian dengan 3 variabel bebas dan 1 variabel terikat. 2 variabel secara parsial berpengaruh, secara simultan juga berpengaruh. Tetapi 1 variabel lagi tidak berpengaruh. Dan hasil uji linearitas nya setelah saya hitung semuanya linear.
BalasHapusYang mau saya tanyakan, apakah hasil yg tidak berpengaruh itu datanya harus linear atau tidak linear pak?
Terimakasih pak sebelumnya :)
bagaimana membuat grafik uji t nya mohon pencerahanya
BalasHapusmantap gan
BalasHapusJika nilai dari x1 pada kolom t di tabel coefisien -089 apakah ada pengaruh x1 pada y
BalasHapuspasswordnya mas
BalasHapusPak apakah uji regresi linier sederhana bisa digunakan untuk skripsi korelasi ?
BalasHapusselamat malam pak sahit mohon maaf mau nanya kalo kita menggunakan linier sederhana di uji hipotesisnya kita tidak menggunakan uji F yah? terimaksih
BalasHapusPak saya mau tanya, rumus uji t nya yg mana pak
BalasHapusAssalamu'alaikum pak, permisi saya mau bertanya. Jika penelitian saya X1 DPK dan X2 NPF adalah variable indp dan Y Penyaluran pembiayaan bagi hasil (var depen) hanya dalam satu periode saja saya menggunakan spss uji deskriptif, uji asumsi klasik (normalitas, hetero, multikolinieritas, auto) dan uji regresi linier berganda (uji t, uji f, dan uji koef determinasi) apakah sudah betul?
BalasHapusAssalamu'alaikum pak.
BalasHapusMohon untuk bertanya, saat ini saya sedang melakukan penelitian pengaruh CSR (X) terhadap Laba (Y) perusahaan sehingga menggunakan analisis regresi linear sederhana.
Pertanyaan saya pak, berapa jumlah sampel data minimal yang akan diuji, mengingat saat ini saya hanya mempunyai 3 buah data yaitu, data tahun 2016, 2017, dan 2018, apakah dengan 3 sampel tersebut bisa dilakukan analisis regresi disertai uji asumsi klasik nya pak?
Terima kasih sebelumnya saya ucapkan.
kak untuk uji regeresi ini, desimalnya 0 atau 2. klo di tutorial ini kan 2 itu tidak di ubah ke 0 kah
BalasHapusAssalamualaikum pak, maaf ganggu sy mau bertanya inikan sy analisis regresi sederhana jg, dalam penyajian data apakah analisis regresi sederhana memakai juga analisis statistik deskriptif ? Karna sy memakai angket pak. Makasih sebelumnya
BalasHapusAssalamualaikum pak, maaf menganggu kan sy regresi sederhana jg, apakah dalam penyajian data regresi sederhana jg memakai analisis statsitik deskriptif ? Karna sy memakai angket pak. Makasih sebelumnya
BalasHapusjika x nya 1, tapi ada variabel pemoderasi dan variabel kontrol di dalamnya apakah termasuk regresi linear sederhana? kalo bukan termasuk regresi apa?
BalasHapusAssalamualaikum pak. saya juga ingin bertanya.
BalasHapusVariabel saya juga X terhadap Y1 dan Y2. Jika sudah di regresi sederhana X dan Y1, X dan Y2. Maka untuk menghitung pengaruh X terhadap Y1 dan Y2 itu menggunakan apa ya?
Terimakasih
pak izin bertanya,
BalasHapus1. data saya kan ada yang minus, ingin di transform ke Sqrt, nah kalo di absolutkan dulu nilainya agar tidak ada yg minus, kemudian di transform ke sqrt, bolehkah?
2. saya kan asumsi klasiknya Y nya di transform, nah untuk uji t dan F nya itu pake data asli atau data transform?
ijin bertaya pak, saya kan asumsi klasiknya Y nya di transform, nah untuk uji t dan F nya itu pake data asli atau data transform?
BalasHapussatu lagi pak, data saya kan ada yg minus, dan ingin di transform ke Sqrt, kalau saya absolutkan dulu lalu di transform ke Sqrt, apakah boleh?
BalasHapus