SPSS KORELASI SAMI’AN
KORELASI • Merupakan teknik statistik yang digunakan untuk meguji ada/tidaknya hubungan serta arah hubungan dari dua variabel atau lebih • Korelasi yang akan dibahas dalam pelatihan ini adalah : • Korelasi sederhana pearson & spearman • Korelasi partial • Korelasi ganda
SAM-SPSS-06
KOEFISIEN KORELASI • Besar kecilnya hubungan antara dua variabel dinyatakan dalam bilangan yang disebut Koefisien Korelasi • Besarnya Koefisien korelasi antara -1 0 +1
SAM-SPSS-06
KOEFISIEN KORELASI
• Besaran koefisien korelasi -1 & 1 adalah korelasi yang sempurna • Koefisien korelasi 0 atau mendekati 0 dianggap tidak berhubungan antara dua variabel yang diuji
SAM-SPSS-06
ARAH HUBUNGAN
• Positif (Koefisien 0 s/d 1) • Negatif (Koefisien 0 s/d -1) • Nihil (Koefisien 0)
SAM-SPSS-06
PEARSON CORRELATION • Digunakan untuk data interval & rasio • Distribusi data normal • Terdiri dari dua variabel • 1 Variabel X (Independen) • 1 Variabel Y (dependen)
SAM-SPSS-06
CONTOH • Judul: Hubungan antara intensitas belajar dengan prestasi mata kuliah statistik • Variabel X Intensitas belajar (diukur dari lamanya belajar dalam satu minggu) • Variabel Y Prestasi matakuliah statistik (diukur dari nilai ujian akhir semester)
• Hipotesa: • H0 : Tidak ada hubungan antara Intenitas belajar dengan prestasi mata kuliah statistik • Ha : Ada hubungan antara Intenitas belajar dengan prestasi mata kuliah statistik
SAM-SPSS-06
INPUT DATA KE SPSS
SAM-SPSS-06
SPSS • Ada dua view dalam SPSS • Data View digunakan untuk memasukkan data yang akan dianalisis • Variabel View digunakan untuk memberi nama variabel dan pemberian koding Data Pearson
SAM-SPSS-06
UJI NORMALITAS
SAM-SPSS-06
UJI NORMALITAS 1. Masukkan variabel yang akan diuji normalitasnya ke kotak dependent list
2. Klik Plots 3. Aktivkan Box Normality plots with test, klik continue kemudian OK
SAM-SPSS-06
INTERPRETASI NORMALITAS
Lihat Sig. KolmogorovSmirnov. Normal apabila Sig. > 0,05 Tidak normal apabila Sig. < 0,05
SAM-SPSS-06
TAHAP ANALISIS
SAM-SPSS-06
TAHAP ANALISIS
1. Blok kedua variabel
2. Klik tombol
3. Aktifkan Box Pearson & Klik OK
SAM-SPSS-06
CARA BACA OUT PUT
Lihat Koefisien pearson korelasi =0,843 dan Sig. (2-tailed) = 0,000
SAM-SPSS-06
INTERPRETASI • Untuk pengambilan keputusan statistik, dapat digunakan 2 cara: 1. Koefisien Korelasi dibandingkan dengan nilai rtabel (korelasi tabel)
• Apabila Koefisien Korelasi > rtabeL Maka ada korelasi yang signifikan (Ha Diterima) • Apabila Koefisien Korelasi < rtabeL Maka tidak ada korelasi yang signifikan (H0 Diterima)
2. Melihat Sig. • Apabila nilai Sig. < 0,05 Maka ada korelasi yang signifikan (Ha Diterima) • Apabila nilai Sig. > 0,05 Maka tidak ada korelasi yang signifikan (H0 Diterima) SAM-SPSS-06
INTERPRETASI • Arah hubungan: • Dilihat dari tanda koefisien korelasi • Tanda (-) berarti apabila variabel X tinggi maka variabel Y rendah • Tanda (+) berarti apabila variabel X tinggi maka variabel Y juga tinggi
SAM-SPSS-06
SPEARMAN • Digunakan untuk jenis data ordinal • Cara analisis dan interpretasi sama dengan Pearson. • Perbedaan hanya pada waktu memilih box yang diaktifkan adalah box spearman
SAM-SPSS-06
SPEARMAN
Aktifkan Spearman & Klik OK
SAM-SPSS-06
KORELASI PARTIAL • Korelasi yang digunakan untuk menguji hubungan dua atau lebih variabel independen dengan satu variabel dependen dan dilakukan pengendalian pada salah satu variabel independennya X1 Y X2 X2 Dikendalikan SAM-SPSS-06
CONTOH • Judul: Hubungan antara biaya promosi dan penjualan dengan mengendalikan jumlah outlet • Variabel X1 Biaya Promosi • Variabel X2 Jumlah outlet (dikendalikan) • Variabel Y Penjualan
• Hipotesa: • H0 : Tidak ada hubungan antara biaya promosi dengan penjualan apabila jumlah outlet dikendalikan • Ha : Ada hubungan antara biaya promosi dengan penjualan apabila jumlah outlet dikendalikan
SAM-SPSS-06
CONTOH • Buka data : Korelasi ganda dan partial.sav
Data Korelasi Ganda & Partial
SAM-SPSS-06
ANALISIS
SAM-SPSS-06
KORELASI PARTIAL
1. Variabel Penjualan & Biaya Promosi masukkan dalam kotak variabel
2. Variabel Jumlah Outlet masukkan dalam kotak Controlling for: dan klik OK
SAM-SPSS-06
OUTPUT PARTIAL
Interpretasi sama dengan korelasi Pearson & Spearman
SAM-SPSS-06
KORELASI GANDA • Korelasi yang digunakan untuk menguji hubungan dua atau lebih variabel independen dengan satu variabel dependen secara bersamaan X1 Y X2
}
SAM-SPSS-06
CONTOH • Judul: Hubungan antara biaya promosi dan jumlah outlet dengan penjualan • Variabel X1 Biaya Promosi • Variabel X2 Jumlah outlet • Variabel Y Penjualan
• Hipotesa: • H0 : Tidak ada hubungan antara biaya promosi dan jumlah outlet dengan penjualan • Ha : Ada hubungan antara biaya promosi dan jumlah outlet dengan penjualan
SAM-SPSS-06
CONTOH • Buka data : Korelasi ganda dan partial.sav
Data Korelasi Ganda & Partial
SAM-SPSS-06
KORELASI GANDA
Tidak ada menu khusus korelasi ganda dalam SPSS. Untuk itu bisa digunakan menu regression untuk mencari (R) dan R square
SAM-SPSS-06
KORELASI GANDA
Untuk Korelasi ganda yang digunakan hanya output Model Summary. Lihat koefisien R output yang lain diabaikan
SAM-SPSS-06
INTERPRETASI KORELASI GANDA • Untuk menginterpretasi korelasi ganda lihat nilai R, semakin mendekati 1 maka korelasi semakin kuat • Guna memperkaya analisis, sebelum dianalisis korelasi ganda dapat juga ditambahkan analisis korelasi pada masing-masing variabel independen dengan variabel dependen (caranya sama dengan analisis korelasi pearson
SAM-SPSS-06
SPSS REGRESI SAMI’AN
REGRESI • Analisis regresi adalah analisis lanjutan dari korelasi • Menguji sejauh mana pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen setelah diketahui ada hubungan antara variabel tersebut • Data harus interval/rasio • Data Berdistribusi normal
SAM-SPSS-06
REGRESI • Yang akan dibahas dalam pelatihan ini adalah: • Regresi sederhana: yaitu regresi untuk 1 variabel independen dengan 1 variabel dependen • Regresi ganda: yaitu regresi untuk lebih dari satu variabel independen dengan 1 variabel dependen
SAM-SPSS-06
REGRESI SEDERHANA • Buka data : Pearson.sav
Data Pearson
SAM-SPSS-06
REGRESI SEDERHANA
SAM-SPSS-06
REGRESI SEDERHANA
1. Variabel prestasi statistik masukkan dalam kotak Dependent
3. Abaikan yang lain dan klik OK
SAM-SPSS-06
2. Variabel intensitas belajar masukkan dalam kotak Independent
REGRESI SEDERHANA
Korelasi
Signifikans i Model persamaa n regresi
Persamaan garis regresi SAM-SPSS-06
INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA Output 1 Mode l Summary Model 1
R R Square a .843 .711
Adjusted R Square .703
Std. Error of the Estimate 6.973
a. Predictors: (Constant), Intensitas Belajar
• Lihat nilai R = 0,843 ini berarti bahwa korelasi antara variabel X dengan Y adalah 0,843
SAM-SPSS-06
INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA Output 2 ANOVAb Model 1
Regression Residual Total
Sum of Squares 3954.224 1604.461 5558.686
df 1 33 34
Mean Square 3954.224 48.620
F 81.329
Sig. .000a
a. Predictors: (Constant), Intensitas Belajar b. Dependent Variable: Prestasi Statistik
• Untuk melihat signifikansi persamaan regresi dapat dilihat dari nilai F = 81,329 dan dibandingkan dengan F tabel • Apabila nilai F < F tabel maka persamaan garis regresi tidak dapat digunakan untuk prediksi • Apabila nilai F > F tabel maka persamaan garis regresi dapat digunakan untuk prediksi • Selain itu dapat pula dengan melihat nilai Sig. dapat digunakan untuk prediksi apabila nilai Sig. < 0,05 SAM-SPSS-06
INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA Output 3 Coefficie ntsa
Model 1
(Constant) Intensitas Belajar
Unstandardized Coefficients B Std. Error 38.481 3.506 2.978 .330
Standardized Coefficients Beta .843
t 10.977 9.018
Sig. .000 .000
a. Dependent Variable: Prestasi Statistik
• Untuk membuat persamaan garis regresi dapat dilihat dari kolom B. • Constan = 38,481 • dan intensitas belajar= 2,978
• Berarti persamaan garisnya adalah: Y=38,481 + 2,978 X SAM-SPSS-06
REGRESI GANDA • Digunakan untuk analisis regresi dengan jumlah variabel independen lebih dari satu dengan satu variabel dependen • Ada tambahan asumsi yang harus dipenuhi, yaitu tidak boleh ada korelasi antar variabel-variabel independennya (multikolinearitas)
SAM-SPSS-06
CONTOH • Buka data : Korelasi ganda dan partial.sav
Data Korelasi Ganda & Partial
SAM-SPSS-06
REGRESI GANDA
SAM-SPSS-06
REGRESI GANDA 1. Masukkan Variabel penjualan di kotak Dependent 2. Masukkan Variabel biaya promosi dan jumlah outlet di kotak Independent
4. Aktifkan Colinearity Diagnostic & klik Continue
3. Klik Statistics
5. Abaikan yang lain, klik OK
SAM-SPSS-06
REGRESI GANDA
Signifikans i Model persamaa n regresi
Korelasi
Singnifikansi masing-masing variabel independen
Persamaan garis regresi
Multikolinearitas
SAM-SPSS-06
INTERPRETASI REGRESI GANDA Output 1 Mode l Summary Model 1
R R Square a .976 .952
Adjusted R Square .944
Std. Error of the Estimate 9.757
a. Predictors: (Constant), jumlah outlet, biaya promosi
• Lihat nilai R = 0,976 ini berarti bahwa korelasi antara variabel X1 dan X2 secara bersamaan dengan Y adalah 0,976
SAM-SPSS-06
INTERPRETASI REGRESI GANDA Output 2
ANOVAb Model 1
Regression Residual Total
Sum of Squares 22521.299 1142.301 23663.600
df 2 12 14
Mean Square 11260.649 95.192
F 118.294
Sig. .000a
a. Predictors: (Constant), jumlah outlet, biaya promosi b. Dependent Variable: penjualan
• Untuk melihat signifikansi persamaan regresi dapat dilihat dari nilai F = 118,294 dan dibandingkan dengan F tabel • Apabila nilai F < F tabel maka persamaan garis regresi tidak dapat digunakan untuk prediksi • Apabila nilai F > F tabel maka persamaan garis regresi dapat digunakan untuk prediksi • Selain itu dapat pula dengan melihat nilai Sig. dapat digunakan untuk prediksi apabila nilai Sig. < 0,05 SAM-SPSS-06
INTERPRETASI REGRESI GANDA Output 3 Coefficie ntsa
Model 1
(Constant) biaya promosi jumlah outlet
Unstandardized Coefficients B Std. Error 64.639 13.112 2.342 .398 .535 .101
Standardized Coefficients Beta .551 .496
t 4.930 5.892 5.297
Sig. .000 .000 .000
Collinearity Statistics Tolerance VIF .459 .459
2.177 2.177
a. Dependent Variable: penjualan
• Untuk membuat persamaan garis regresi dapat dilihat dari kolom B. • Constan = 64,639 • Biaya promosi= 2,342 • Jumlah Outlet= 0,535
• Berarti persamaan garisnya adalah: Y=64,639 + 2,342 biaya promosi + 0,535 Jumlah Outlet SAM-SPSS-06
INTERPRETASI REGRESI GANDA Output 4 a Collinearity Diagnostics
Model 1
Dimension 1 2 3
Eigenvalue 2.954 .035 .011
Condition Index 1.000 9.237 16.210
(Constant) .00 .58 .42
Variance Proportions biaya promosi jumlah outlet .00 .00 .41 .00 .59 1.00
a. Dependent Variable: penjualan
•
Identifikasi kolinieritas dapat dilakukan dengan melihat:
1. Output 3, Kolom VIF. terjadi kolinearitas apabila nilai VIF > 5 2. Output 4, Kolom eugenvalue terjadi kolinearitas apabila nilai eugenvalue mendekati 0 3. Output 4, Kolom condition index terjadi kolinearitas apabila nilai condition index > 15. Dikatakan parah apabila > 30 SAM-SPSS-06
