SPSS

KORELASI

SAMIAN

SAM-SPSS-06

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 antaradua variabel dinyatakan dalam

bilangan yang disebut KoefisienKorelasi

Besarnya Koefisien korelasi antara-1 0 +1

SAM-SPSS-06

KOEFISIEN KORELASI

Besaran koefisien korelasi -1 & 1adalah korelasi yang sempurna

Koefisien korelasi 0 atau mendekati0 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

2. Klik Plots

3. Aktivkan Box Normality plots with test, klik continue kemudian OK

1. Masukkan variabel yang akan diuji normalitasnya ke kotak dependent list

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI NORMALITAS

Lihat Sig. Kolmogorov-Smirnov.

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 (H0Diterima)

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

SPSS

REGRESI

SAMIAN

SAM-SPSS-06

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

2. Variabel intensitas belajar masukkan dalam kotak Independent

3. Abaikan yang lain dan klik OK

SAM-SPSS-06

REGRESI SEDERHANA

KorelasiSignifikansi Model persamaan regresi

Persamaan garis regresi

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA

Mode l Summary

.843a .711 .703 6.973

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

Predictors: (Constant), Intensitas Belajara.

Lihat nilai R = 0,843 ini berarti bahwa korelasi antara variabel X

dengan Y adalah 0,843

Output 1

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA

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

Output 2ANOVAb

3954.224 1 3954.224 81.329 .000a

1604.461 33 48.620

5558.686 34

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), Intensitas Belajara.

Dependent Variable: Prestasi Statistikb.

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA

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

Output 3

Coefficientsa

38.481 3.506 10.977 .000

2.978 .330 .843 9.018 .000

(Constant)

Intensitas Belajar

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coefficients

Beta

Standardized

Coefficients

t Sig.

Dependent Variable: Prestasi Statistika.

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

3. Klik Statistics

4. Aktifkan Colinearity Diagnostic & klik

Continue

5. Abaikan yang lain, klik OK

SAM-SPSS-06

REGRESI GANDA

Korelasi

Signifikansi Model persamaan regresi

Persamaan garis regresi

Singnifikansi masing-masing variabel independen

Multikolinearitas

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI GANDA

Lihat nilai R = 0,976 ini berarti bahwa korelasi antara variabel X1dan X2 secara bersamaan dengan Y adalah 0,976

Output 1Mode l Summary

.976a .952 .944 9.757

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

Predictors: (Constant), jumlah outlet, biaya promosia.

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI GANDA

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

Output 2 ANOVAb

22521.299 2 11260.649 118.294 .000a

1142.301 12 95.192

23663.600 14

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), jumlah outlet, biaya promosia.

Dependent Variable: penjualanb.

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI GANDA

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

Output 3

Coefficientsa

64.639 13.112 4.930 .000

2.342 .398 .551 5.892 .000 .459 2.177

.535 .101 .496 5.297 .000 .459 2.177

(Constant)

biaya promosi

jumlah outlet

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coefficients

Beta

Standardized

Coefficients

t Sig. Tolerance VIF

Collinearity Statistics

Dependent Variable: penjualana.

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI GANDA

Identifikasi kolinieritas dapat dilakukan dengan melihat:1. Output 3, Kolom VIF. terjadi kolinearitas

apabila nilai VIF > 52. 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

Output 4Collinearity Diagnosticsa

2.954 1.000 .00 .00 .00

.035 9.237 .58 .41 .00

.011 16.210 .42 .59 1.00

Dimension

1

2

3

Model

1

Eigenvalue

Condition

Index (Constant) biaya promosi jumlah outlet

Variance Proportions

Dependent Variable: penjualana.