NASKAH UJI REGRESI LINEAR SEDERHANA
Dosen Pengampu : Andina Nurul Wahidah, M . Pd
Disusun Oleh :
KELOMPOK 6
Amanda Irianto (12101244) Azaziah (12101209) Sovia (12101204) Zaki Zainul Arifin (12101192)
KELAS 5 F
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN AGAMA ISLAM FAKULTAS TARBIYAH DAN ILMU KEGURUAN (FTIK) INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI (IAIN) PONTIANAK
TAHUN 2023
UJI REGRESI SEDERHANA
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:
1. Jumlah sampel yang digunakan harus sama 2. Jumlah variabel bebas (X) adalah 1 (satu) 3. Nilai residual harus berdistribusi normal
4. Terdapat hubungan yang linear antara variabel bebas (X) dengan variabel tergantung (Y).
5. Tidak terjadi gejala heteroskedastisitas
6. Tidak terjadi gejala autokorelasi [untuk data time series]
Data yang digunakan untuk uji linearitas menggunakan skripsi yang berjudul “ Pengaruh Pendidikan Keluarga Terhadap Perkembangan Kognitif Anak Usia 2-3 tahun Di Kecamatan Makassarkota Makassar, Berikut Data Penelitiannya
No Pendidikan Keluarga (X) Perkembangan Kognitif (Y) 1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
62 63 63 62 61 56 62 59 61 67 62 61 63 61 60 58 66 57 57 64 63
59 58 61 59 60 56 61 57 62 64 61 60 61 61 60 58 67 57 58 66 63
22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63
58 63 64 67 65 62 64 65 57 65 62 67 59 67 59 55 58 66 60 65 62 53 60 58 65 64 61 64 66 59 58 62 59 65 64 56 63 60 51 60 60 55
60 63 64 67 64 62 64 65 57 67 62 64 59 62 59 55 57 66 62 65 61 53 60 57 61 64 61 63 64 59 56 63 60 64 63 56 63 60 55 58 60 55
64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85
60 57 67 66 64 59 55 66 57 63 63 60 59 67 61 63 57 59 61 68 66 54
60 57 67 66 62 59 56 66 57 63 62 60 60 66 59 62 57 56 58 66 63 59
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.
UJI NORMALITAS
Langkah-langkah Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS 1. Buka program SPSS,lalu klik Variable View. Selanjutnya pada bagian Name
tulis variable X, dan untuk colume bawahnya variable Y, untuk Decimals ubah semua menjadi angka 0
2. Setelah itu klik Data View, dan masukkan data Variable X dan Y yang telah disiapkan tadi
3. Selanjutnya Klik Analyze, kemudian klik Regresion lalu pilih Linear
4. Muncul kotak yang bernama “Linear Regresion”, selanjutnya masukkan variable Y ke Dependent lalu masukkan variable X ke kotak Independent kemuadian klik Save
5. Maka muncul lagi kota bernama “Linear Regresion save” pada bagia Residuals klik centang ke Unstandardized selanjutnya klik Continue klik Ok
6. Abaikan saja ouput yang muncul dari program SPSS perhatikan kembali ke tampilan Data View maka akan muncul variable baru bernama RES_1
7. Langkah selanjutnya, pilih menu Analyzed, lalu klik Nonparametric Test, klik Legacy Dialogs,kemudian klik 1-Sample K-S...
8. Muncul lagi kotak dialog bernama “one Sample Kolmogrov-Smirnov Test,Selanjutnya masukkan Variable Unstadardized Residuals ke kotak Test variable. Lalu list pada Test Distribution aktifkan atau centang pilihan Normal
9. Lalu untuk langkah terakhir klik OK untuk mengahiri perintah,selajutnya lihat tampilan tabel output yang muncul di SPSS “One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test
Berdasarkan tabel output SPSS tersebut, diketahui bahwa nilal signifikansi Aslymp. Sig (2- talled) sebesar 0,160 lebih besar dari 0,05. Maka sesuai dengan dasar pengambilan kepotusan dalam uji normalitas kolmogorov-smirnov di atas, dapat
disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. Dengan demikian, asumsi atau persyaratan normalitas dalam model regresi sudah terpenuhi.
UJI LINEARITAS
Linearitas menunjukkan sifat hubungan yang linear antar variabel artinya setiaap perubahan yang terjadi pada satu variabel akan dikuti perubahan yang bergam dan yang sejajar pada variabel lainnya.jika uji linearitas tidak terpenuhi maka kita tidak dapat menggunakan analisis regresi linear melainkan analisis non linear.
Selanjutnya, data yang diperoleh peneliti menganalisis menggunakan sofware SPSS untuk menguji linearitas data tersebut dengan langkah – langkah 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 Pendidikan Keluarga dan baris kedua tulis Perkembangan Kognitif ( untuk pilihan lainnya biarkan tetap default)
2. Langkah berikutnya klik Data View (dari tampilan Data View terlihat ada dua macam variabel yaitu X dan Y), selnjutnya masukkan data penelitian dengan ketentuan X untuk data Pendidikan Keluarga dan Y untuk Perkembangan Kognitif ( 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. Selanjutnya jika sudah di input dengan benar, langkah selanjutnya klik menu Analyze kemudian klik Compare Means lalu klik Means
4. Setelah itu akan muncul kotak dialog Means, masukkan variabel Pendidikan Keluarga (X) ke kotat Independent, dan masukkan variabel Perkembangan Kognitif (Y) ke kotak Dependent, caranya dengan mengklik tanda panah yang tersedia. (abaikan Pilihan lain)
5. Selanjutnya pilih Options pada gambar di atas dan kemudian akan muncul seperti gambar dibawah ini, lalu centang “anova tale and eta”dan juga “test for linearity” setelah itu klik continue dan Ok
6. Output SPSS akan tampil seperti gambar dibawah ini
Dasar Pengambilan Keputusan Uji Linearitas :
1. Jika nilai signifikansi (Sig) lebih kecil < dari probalitas 0,05 mengandung arti bahwa ada Pengaruh Pendidikan Keluarga (X) terhadap Perkembangan Kognitif (Y).
2. Sebaliknya jika nilai signifikansi (Sig) lebih besar > dari Probalitas 0,05 mengandung arti bahwa tidak ada pengaruh Pendidikan Keluarga (X)terhadap Perkembangan Kognitif (Y).
Pengambilan keputusan berdasarkan output “deviation from linearity” bernilai 0,194
Karena nilai 0,194 > 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa”H0 diterima dan ditolak”.
Artinya, terdapat hubungan linear antara variabel Pendidikan Keluarga (X) dan Perkembangan Kognnitif (Y).
UJI HOMOGENITAS
Langkah-langkah uji Homogenitas
1. Buka program SPSS, lalu klik Variable View. Selanjutnya adalah tahap mengisi properti variable penelitian.adapun ketentuan pengisianya dapat mengikuti gambar dibawah ini:
2. Setelah itu klik Data view lalu masukkan data Pendidikan Keluarga X dan Perkembangan Kognitif Y
3. Dari menu SPSS, pilih Analyze kemudian klik Compere Means lalu Klik One- Way ANOVA
4. Muncul kotak dengan nama One-Way ANOVA selanjutnya masukkan variable pendidikan Keluarga ke kotak Dependent List dan masukkan variable Perkembangan Kognitif ke kotak Factor, lalu klik Options..
5. Maka muncul kotak dialog One-Way ANOVA:Options, Kemudian pada bagian Statistic berikan tanda centang untuk Homogeneity of Variance tets, lalu klik continue
6. Klik Ok untuk mengakhiri perintah,selanjunya akan muncul Oneway untuk menafsirkan hasil uji Homogenitas kita cukup memperhatikan tabel output Test of Homogeneity of variance
Berdasrkan Tabel output diatas dapat diketahui nilai Signifikansi (Sig) Variable Pendidikan Keluatga terhadap Perkembangan Kognitif anak usia 2 dan 3 Tahun adalah sebesar 0,126.
Karena nilai Sig. 0,126 >0,05 maka sebagaiman dasar pengambilan keputusan dalam uji Homogenitas di atas dapat disimpulkan bahwa varians data Pendidikan Keluarga terhadap Perkembangan Kognitif anak usia 2 dan 3 Tahun adalah sama atau Homogen.
UJI HETEROSKEDASTISITAS Langkah-langkah uji Heteroskedastisitas
1. Buka program SPSS klik Variable View kemudian pad bagian name tilis variable Pendidikan Keluarga X dan Perkembangan Kognitif Y untuk bagian Decimals ubah semua menjadi angka 0 Pada bagaian label tuliskan Variable X dan Y pada bagian measure ganti menjadi Scale
2. Selanjutnya klik Data View lalu masukkan data penelitian Pendidikan keluarga dan Perkembangan Kognitif yang sudah disiapkan
3. Selanjutnya di menu SPSS klik Analyzed lalu klik Regresion, lalu klik Linear
4. Akan muncul kotak dialog bernama Linear Regresion selanjunya masukkan variable Y ke Dependent dan X ke kotak Independent lalu klik Save
5. Muncul lagi kotak dialog bernama Linear Regresion Save selanjutnya pada bagian Residuals berikan tanda centang pada Unstadardized lalu klik Continue
6. Lalu klik Ok, Abaikan saja ouput yang muncul dari program SPSS perhatikan kembali ke tampilan Data View maka akan muncul variable baru bernama RES_1
7. Kemudian kita akan membuat variable Abs_RES,lalu di menu utama SPSS pilih Transform lalu klik Compute Variable...
8. Maka akan muncul kotak Compute Variable selanjutnya pada kotak Target Variable tuliskan Abs_RES lalu pada kotak Numeric Expression Ketikkan ABS_(ABS_1)
9. Kemudian klik Ok lihat di bagian Data View maka akan muncul Variable baru Abs_RES
10. Selanjutnya di menu SPSS klik Analyzed kemudian pilih Regression lalu klik Linear
11. Akan muncul kotak Regressiom Linear selanjutnya keluarkan Variable Y yang terdapat pada kolom Dependent lalu ganti dengan variable Abs_RSE kemudian klik Save
12. Muncul lagi kotak Linear Regression Save selanjutnya pada bagian Residuals hilangkan tanda centang pada Unstandardized lalu klik Continue
13. Langkah hyang terakhir klik Ok untuk mengakhiri perintah
Untuk memaknai hasil uji heteroskedastisitas dengan uji glejser ini, maka kita cukup melihat tabel output "Coefficients" dengan variabel Abs_RES berperan sebagai variabel dependent. Berdasarkan output di atas diketahui nilai signifikansi (Sig.) untuk Pendidikan Keluarga (X1) adalah 1,000.. Karena nilai signifikansi variabel di atas lebih besar dari 0,05 maka sesuai dengan dasar pengambilan keputusan dalam uji glejser, dapat disimpulkan bahwa terjadi gejala heteroskedastisitas dalam model regresi.
LANGKAH – LANGKAH UJI REGRESI SEDERHANA
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 Pendidikan Keluarga dan baris kedua tulis Perkembangan Kognitif [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 Pendidikan Keluarga dan Y untuk Perkembangan Kognitif [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 Pendidikan Keluarga [X] ke kotak Independent(s), dan masukkan variabel Perkembangan Kognitif [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
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 10.951. Angka ini merupakan angka konstan yang mempunyai arti bahwa jika tidak ada Pendidikan Keluarga (X) maka nilai konsisten Perkembangan Kognitif (Y) adalah sebesar 10.951
b = angka koefisien regresi. Nilainya sebesar 0,813. Angka ini menggandung arti bahwa setiap penambahan 1% tingkat Pendidikan Keluarga (X), maka Perkembangan Kognitif (Y) akan meningkat sebesar 0,813
Kerena nilai koefisien regresi bernilai plus (+), maka dengan demikian dapat dikatakan bahwa Pendidikan Keluarga (X) berpengaruh positif terhadap Perkembangan Kognitif (Y). Sehingga persamaan regresinya adalah Y = 10.951 0,813 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 Pendidikan Keluarga (X) terhadap Perkembangan Kognitif (Y).
Ha = Ada Pengaruh Pendidikan Keluarga (X) terhadap Perkembangan Kognitif (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:
1. Jika nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil < dari probabilitas 0,05 mengandung arti bahwa ada Pengaruh Pendidikan Keluarga (X) terhadap Perkembangan Kognitif (Y).
2. Sebaliknya, jika nilai signifikansi (Sig.) lebih besar > dari probabilitas 0,05 mengandung arti bahwa tidak ada Pengaruh Pendidikan Keluarga (X) terhadap Perkembangan Kognitif (Y).
Berdasarkan output di atas diketahui nilai signifikansi (Sig.) sebesar 0,000 lebih kecil dari < probabilitas 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa “Ada Pengaruh Pendidikan Keluarga (X) terhadap Perkembangan Kognitif (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:
1. Jika nilai t hitung lebih besar > dari t tabel maka ada Pengaruh Pendidikan Keluarga (X) terhadap Perkembangan Kognitif (Y)
2. Sebaliknya, jika nilai t hitung lebih kecil < dari t tabel maka tidak ada Pengaruh Pendidikan Keluarga (X) terhadap Perkembangan Kognitif (Y)
Berdasarkan output di atas diketahui nilai t hitung sebesar 18,775. 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 18,775 lebih besar dari > 2,228, sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa “Ada Pengaruh Pendidikan Keluarga (X) terhadap Perkembangan Kognitif (Y)”. [nilai t hitung 18,775 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
MELIHAT BESARNYA PENGARUH VARIABEL X TERHADAP Y
Untuk mengetahui besarnya pengaruh Pendidikan Keluarga (X) terhadap Perkembangan Kognitif (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 0,809. Nilai ini mengandung arti bahwa pengaruh Pendidikan Keluarga (X) terhadap Perkembangan Kognitif (Y) adalah sebesar 809 %.
Merujuk pada membahasan di atas, maka dapat kita simpulkan bahwa
“Pendidikan Keluarga (X) berpengaruh terhadap Perkembangan Kognitif (Y) dengan total pengaruh sebesar 809
