Ya baik selamat malam Assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh Berjumpa lagi dengan saya Sahid Raharjo Oke kali ini kita akan membahas Cara melakukan analisis regresi linier berganda dengan SPSS Untuk mempersingkat waktu Kita awali dulu seperti biasa, kita akan memahami konsep dasar dalam analisis regresi berganda. Dimana analisis regresi berganda bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh 2 atau lebih variabel bebas atau sering disingkat dengan X terhadap variabel terikat atau J. Jadi disini tujuan dari regresi berganda adalah mengetahui pengaruh dua atau lebih variabel bebas. Jika hanya satu variabel bebas maka disebut dengan regresi sederhana namun jika lebih dari satu disebut dengan berganda. Nah disini Saya mempunyai data yang akan saya uji regresi berganda dimana nanti kita akan mencari tahu apakah motivasi sebagai X1 dan minat sebagai X2 berpengaruh terhadap prestasi belajar.
Nah, di sini terdiri dari 2 variable bebas atau X. Jadi, masuk dalam kategori analisis regresi berganda selanjutnya uji T bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh parsial atau tersendiri yang diberikan variabel bebas terhadap variabel terikat, jadi dalam analisis regresi Berganda itu ada yang namanya uji T. Uji T itu untuk mengetahui pengaruh. Misalkan di sini pengaruh X1 secara tersendiri terhadap Y.
Dalam hal ini pengaruh motivasi terhadap prestasi tanpa variable minat. Itu disebut dengan uji T. Selanjutnya ada uji F.
Uji F. bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh simultan yakni pengaruh bersama-sama yang diberikan variable bebas terhadap variable terikat jadi kalau uji F itu mengetahui pengaruh motivasi dan minat secara bersama-sama atau secara gabungan terhadap prestasi belajar atau Y itu disebut dengan uji F selanjutnya dalam analisis regresi berganda ada juga yang namanya koefisien determinasi dimana koefisien determinasi berfungsi untuk mengetahui berapa persen pengaruh yang diberikan variable X secara simultan terhadap variable Y jadi nanti ini kita juga akan mencari tahu berapa persen pengaruh yang diberikan motivasi dan minat secara bersama-sama atau secara simultan terhadap prestasi belajar. Selanjutnya, disini saya akan masuk ke praktek pengolahan data dengan SPSS dengan menggunakan SPSS. metode atau analisis regresi berganda seperti biasa saya buka dulu program SPSS nya seperti ini kemudian langkah selanjutnya saya klik variable view pada bagian name atau nama saya tekan X1 kemudian di bawahnya X2, di bawahnya lagi Y, kemudian pada bagian label untuk X1, kita sesuaikan dengan data yang ada di Excel ini, X1 motivasi, X2 minat, X3, oh sorry, Y adalah prestasi.
Jadi penulisannya seperti ini. Kemudian X2, minat. untuk ij prestasi nah disini kita sudah menulis variable-variable yang akan kita uji untuk kolom desimal width, type itu menyesuaikan saja jadi tidak perlu diubah-ubah selanjutnya saya klik data view Disini muncul 3 variable, yaitu x1, x2, y.
Kita tinggal input data yang ada di Excel tadi ke program SPSS ini. Caranya, saya buka Excel terlebih dahulu yang berisi data tadi. Saya block untuk nilai dari masing-masing variable.
kemudian saya klik copy lalu akan saya paste di program SPSS ya disini data sudah terinput saya mempunyai 12 sampel yang saya gunakan untuk uji regresi berganda ini Langkah selanjutnya adalah analisis data. Saya klik menu Analyze, kemudian Regression, kemudian Linear. Kemudian pada variable prestasi, saya pindah ke kolom Dependent untuk motivasi dan minat saya blok saya pindah ke kolom independent cukup simple selanjutnya kita klik oke nah disini sudah muncul untuk output regresi ditandai dengan tulisan regression ini adalah output dari analisnya seregresif berganda kemudian kita tinggal menginterpretasi atau memahami hasil dari output ini untuk melihat ada atau tidaknya pengaruh variabel X terhadap Y selanjutnya kita buka dulu disini perumusan hipotesis Disini saya ada 3 hipotesis yang akan saya uji. Yang pertama, terdapat pengaruh motivasi terhadap prestasi.
Selanjutnya, terdapat pengaruh minat terhadap prestasi. Dan hipotesis yang ketiga adalah terdapat pengaruh motivasi dan minat secara simultan terhadap prestasi. Kita menggunakan tingkat kepercayaan 95% atau A sama dengan 0,05. Ini standar statistiknya seperti ini. Baik selanjutnya kita bahas hasil dari output ini.
Dimana dasar pengambilan keputusan dalam uji T adalah. Jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 atau T hitung lebih besar dari T tabel, maka terdapat pengaruh variable X terhadap variable Y. Nah, sebaliknya, jika signifikansi lebih besar dari 0,05 atau T hitung lebih kecil dari T tabel, maka tidak terdapat pengaruh variable Y.
variabel X terhadap variabel Z ini adalah dasar pengambilan keputusan dalam uji T Cara mencari T-tabel, karena ini ada perbandingan antara T-hitung dengan T-tabel, karena kita cari tahu dahulu nilai T-tabelnya berapa. Di sini rumus mencari T-tabelnya adalah T-tabel sama dengan T dalam kurung A dibagi 2, kemudian N dikurangi K dikurangi 1, sama dengan A, A tadi tingkat kepercayaan 0,05 dibagi 2, sama dengan 0,025 kemudian n, n itu jumlah sampel jumlah sampel kita cek lagi jumlah sampelnya 12 sampel 12 sampel dikurangi k, k itu jumlah variable x dalam hal ini jumlah variable x nya ada 2 maka 12 dikurangi 2 sama dengan 10 dikurangi 1, 1 ini sudah rumus sehingga diperoleh angka 9. Angka 0,025 ini kita cari pada distribusi nilai T tabel, maka ketemu angka 2,262. Kita cek lagi. saya buka distribusi untuk nilai T tabel disini saya sudah persiapkan ini cara mencarinya adalah 0,025 ini ya ini kita tarik ke bawah sampai pada n9 nah disini sebagai tanda saya sudah blok warna hitam ketemu untuk nilai T tabelnya adalah sebesar 2,262 yang nanti akan kita bandingkan dengan T hitung yang diperoleh dari output SPSS tadi nah selanjutnya dasar pengambilan keputusan dalam uji F dimana jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 atau F hitung lebih besar dari F tabel maka terdapat pengaruh variable X secara simultan terhadap variable Y sebaliknya jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 atau F hitung lebih kecil dari F tabel maka tidak terdapat pengaruh variable X secara simultan terhadap variable Y Seperti dalam uji T, kita cari tahu dulu untuk nilai F-tabel.
Rumus F-tabel adalah K, kemudian N-K. K itu adalah jumlah variable bebas. Ada dua variable bebas, yaitu variable X1 motivasi dan X2 minat.
Jadi ada dua. Kemudian N-K. N itu jumlah sampel. 12 dikurangkan.
K dikurangi 2 sama dengan 10 angka ini kemudian kita cari pada distribusi nilai F tabel ketemu untuk nilai F tabelnya sebesar 4,10 kita lihat dulu untuk distribusi nilai F tabel ini, oh sorry T tabel ya F tabel ini distribusi tabel nilai F untuk tingkat kepercayaan 0,05 2 disini kita tarik ke bawah sampai angka 10 maka ketemu nilai F tabel sebesar 4,10 disini adalah nilai untuk F-tabel, bagi Anda yang belum mempunyai distribusi nilai tabel baik itu T-tabel apapun F-tabel Anda bisa mendownloadnya di blog saya di spssindonesia.com. Kita kembali lagi ke interpretasi dari hasil output yang sudah kita analisis tadi, disini saya sudah mempersiapkan ringkasan untuk pembahasan masing-masing uji uji T dan uji F disini ada pengujian hipotesis pertama dan hipotesis kedua atau uji T Outputnya ini, sudah saya copy di sini agar nanti lebih mudah untuk memahami. Pengujian hipotesis pertama atau H1 diketahui nilai signifikansi untuk variable X1 terhadap Y adalah sebesar 0,347. Di sini nilai signifikansi. Untuk motivasi 0,347 artinya lebih besar dari 0,05.
Dan nilai T hitung, T hitungnya adalah ini. T hitung 0,992 lebih kecil dari T tabel. T tabelnya ini tadi yang sudah kita cari tahu.
Karena lebih. kecil sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesis pertama ditolak yang berarti tidak terdapat pengaruh variabel X1 terhadap Y atau bisa dikatakan bahwa motivasi tidak berpengaruh terhadap prestasi selanjutnya hipotesis yang kedua pengujian hipotesis yang kedua diketahui nilai signifikansi untuk pengaruh X1 terhadap Y adalah sebesar 0,000 artinya lebih kecil dari 0,05 oh disini saya salah ketik ya 0,007 tetap lebih kecil dari 0,05 dan nilai T hitung ini untuk minat atau X2 lebih besar dari T tabel sehingga dapat disimpulkan bahwa H2 atau hipotesis kedua diterima yang berarti terdapat pengaruh X2 terhadap Y jadi untuk X1 tidak berpengaruh sedangkan untuk S2 berpengaruh berdasarkan pengujian dalam uji T ini Selanjutnya kita akan membahas uji F, pengaruh bersama-sama antara motivasi dan minat terhadap prestasi. Namun sebelum itu disini adalah kurva dalam uji T yang menunjukkan apakah ada pengaruh atau tidak.
Jika area hipotesis ditolak berarti disini adalah area yang tidak berpengaruh. Kalau di sini adalah berpengaruh. Cara membacanya seperti ini. Di sini adalah nilai T tabel.
Yang saya beri garis merah ini. T tabel. Sedangkan tadi untuk X1 diketahui nilai T hitungnya adalah 0,992. Maka letaknya di sini. 0,992.
Untuk T hitung. pada X1 sehingga ini masuk dalam area hipotesis ditolak yang artinya tidak berpengaruh sedangkan untuk X2 T hitungnya adalah 3,441 letaknya di sini karena lebih besar dari T tabel maka ini adalah area hipotesis diterima yang artinya ada pengaruh X1 terhadap Y Nah ini arah pengaruhnya adalah arah positif. Arah positif itu maksudnya semakin positif minat seseorang atau X2, maka akan meningkatkan prestasi belajar yang diperoleh di sini. Nah sebaliknya jika nanti nilai T hitungnya itu minus di sini, berarti itu arah pengaruhnya adalah negatif. tapi tetap ada berpengaruh ada pengaruh, cuma arah pengaruhnya negatif baik untuk uji T saya kira hanya ini yang perlu saya bahas selanjutnya kita masuk ke uji F Uji F, tabel output yang perlu kita perhatikan adalah pada bagian ANOVA.
Ini sudah saya copy di sini. Angka yang penting saya beri lingkaran merah ini. Kita baca dulu.
Pengujian hipotesis ketiga. Berdasarkan output di atas, diketahui nilai signifikansi untuk pengaruh X1 dan X2 secara simultan atau bersama-sama terhadap Y adalah sebesar 0,000 ini lebih kecil dari 0,05 dan nilai F hitung sebesar 23,978 lebih besar dari F tabel yang kita cari tahu tadi yakni sebesar 4,10 sehingga dapat disimpulkan bahwa H3 atau hipotesis ketiga diterima yang berarti terdapat pengaruh X1 dan X2 secara simultan terhadap Z sehingga ada hasil yang perlu kita bahas yang perlu kita pahami dari perumusan hipotesis ini dimana H1 atau motivasi tidak berpengaruh terhadap prestasi kemudian minat berpengaruh terhadap prestasi sedangkan motivasi dan minat secara bersama-sama atau simultan berpengaruh terhadap prestasi nah seperti itu Selanjutnya, ada koefisien determinasi. Koefisien determinasi itu yang perlu kita perhatikan adalah tabel pada model summary.
Nah, ini sama, sudah saya copy di sini. Berdasarkan output di atas, diketahui nilai R² sebesar 0. 0,842 hal ini mengandung arti bahwa pengaruh variable X1 dan X2 secara bersama-sama terhadap variable Y adalah sebesar 84,2% nah ini adalah koefisien determinasi Saya kira hanya itu yang perlu saya bahas tentang analisis regresi linear berganda yang di dalamnya ada uji T dan uji F. Untuk pembahasannya sudah cukup panjang. Walaupun demikian, saya harapkan nanti Anda semua bisa paham apa yang saya maksud dalam video ini.
Jangan lupa untuk subscribe video saya. Kemudian bagi Anda yang membutuhkan teori ataupun cara pengolahan data uji yang lain menggunakan SPSS, Anda bisa akses blog saya di spssindonesia.com. Demikian, saya rasa sudah terlalu panjang. Selamat mencoba, mudah-mudahan sukses Saya akhiri Wassalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh