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:
  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]

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

Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS

[Download Data untuk Latihan]

KETERANGAN TERKAIT DATA PENELITIAN
  1. Data diatas diperoleh dari hasil penyebaran kuesioner atau angket (menggunakan nilai skor total jawaban responden atas item-item soal kuesioner)
  2. Jika menggunakan kuesioner untuk data penelitian, maka item-item kuesioner tersebut harus dipastikan sudah lolos uji validitas dan reliabilitas terlebih dahulu
  3. Jumlah sampel yang digunakan adalah 12 responden (pegawai)
  4. 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]

Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS

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]

Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS

3. Jika sudah yakin di input dengan benar, langkah selanjutnya kita klik menu Analyze – kemudian klik Regression – lalu klik Linear…

Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS

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)

Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS

5. Langkah terakhir adalah klik Ok untuk mengakhiri perintah, maka akan keluar output SPSS regresi linear sederhana sebagai berikut

Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS

Keterangan : Menjelaskan tentang variabel yang dimasukkan serta metode yang digunakan dalam analisis regresi linear

Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS

Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS

Keterangan : Berfungsi untuk uji F dalam analisis regresi linear berganda

Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS


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

koefisien regresi

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:
  1. Jika nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil < dari probabilitas 0,05 mengandung arti bahwa ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y).
  2. 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)
koefisien regresi

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:
  1. Jika nilai t hitung lebih besar > dari t tabel maka ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y)
  2. Sebaliknya, jika nilai t hitung lebih kecil < dari t tabel maka tidak ada Pengaruh Stres Kerja (X) terhadap Kinerja Pegawai (Y)

Output SPSS (coefficients)
uji t regresi

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

kurva regresi linear sederhana

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

Koefisien Diterminasi

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

73 Responses to "Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS "

  1. keren penjelasannya,banyak membantu saya..

    BalasHapus
    Balasan
    1. terimakasih semoga bermanfaat, jangan lupa dibagikan keteman-temannya ya

      Hapus
  2. Balasan
    1. boleh pak.. untuk keamanan data bapak bisa lihat password tersebut di Facebook Belajar Istiqomah

      Hapus
  3. Terimakasih sekali sangat membantu

    BalasHapus
    Balasan
    1. terimakasih.. semoga tidak bosan dengan postingan saya mbak lidya

      Hapus
  4. Jika 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 ?

    BalasHapus
  5. file untuk latihan yg bntuk winrarnya dikunci
    paswornya apa gan...??

    BalasHapus
  6. sumbernya dari mana ya pak? khususnya yang kurva. soalnya ingin saya kutip utk skripsi saya.terima kasih

    BalasHapus
  7. mas mau naya kalau misalnya angka konstannya minus gimana ? misal-26,444

    BalasHapus
  8. minta pencerahannya mas....sebelum melakukan analisis regresi linier sederhana uji asumsi apa saja yang menjadi prasyarat atau kelayakan...bingung mas

    BalasHapus
    Balasan
    1. Uji normalitas dan uji linearitas

      Hapus
    2. bagaimana jika data tidak normal pak?

      Hapus
    3. jika datanya tidak normal maka coba lakukan transformasi data pak

      Hapus
  9. Terimakasih artikelnya sangat membantu saya..

    BalasHapus
    Balasan
    1. Alhamdulillah jika dapat bermanfaat..jangan lupa mampir di blog sederhana ini lagi dilain waktu

      Hapus
  10. Bagus banget Mas Sahid Raharjo, sangat bermanfaat bagi kita yg belajar mandiri. Makasih banyak...

    BalasHapus
    Balasan
    1. Terimakasih 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

      Hapus
  11. Mas, kalau kita uji validitas dan realibilitas harus dilanjutkan dengan uji korelasi dan regresi atau tidak ya?

    BalasHapus
    Balasan
    1. tergantung 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

      Hapus
  12. Assalamualaikum mas, saya mau tanya....
    Saya 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....

    BalasHapus
    Balasan
    1. Wa'alaikumsalam..langkah-langkah yang mas lakukan sudah benar..jika masih tidak normal maka coba lakukan outlier data dulu

      Hapus
  13. assalamualaikum
    pa saya mau bertanya, untuk data yg tidak linier maka dilakukan regresi non linier, caranya dan interpretasinya bagaimana ya pa?

    BalasHapus
  14. MALAM PAK,,
    ITU DATA X DAN Y YANG DIMASUKKAN SKOR TOTAL DARI ANGKET BUKAN PAK?

    BalasHapus
    Balasan
    1. Iya betul pakai menggunakan skor total jawaban responden atas item-item kuesioner pervariabel

      Hapus
  15. Balasan
    1. Sama-sama pak semoga bermanfaat..terimakasih

      Hapus
  16. file untuk rar nya dikunci mas, bisa minta passwordnya?
    Terima kasih

    BalasHapus
    Balasan
    1. Untuk membuka passowrd ketikkan: 17

      Hapus
  17. Malam pak Sahid,
    saya 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.

    BalasHapus
    Balasan
    1. Sudah tepat pak..lengkap sekali..sangat bagus

      Hapus
  18. Mohon 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

    BalasHapus
    Balasan
    1. Kurva itu sebenarnya hanya untuk mempermudah dalam melihat hasilnya mbak..sumber dari membuat kurva adalah perhitungan dalam uji t regresi

      Hapus
  19. Dear Pak Sahid Raharjo
    sebelumnya 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

    BalasHapus
  20. 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?

    lalu bagaimana dengan deskriptif data penelitian seperti data empiris yang diolah di spss? apakah menggunakan data yang di transform juga?

    BalasHapus
    Balasan
    1. Wa'alaikumsalam.. pakai data transformasi mbak

      Hapus
  21. pak, saya mau bertanya..
    di 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 ?

    BalasHapus
    Balasan
    1. karena kita perlu tau apakah kuesioner tersebut mampu menggambarkan variabel penelitian di wilayah dan tahun penelitian yang kita lakukan

      Hapus
    2. oh begitu pak..
      baik pak, pantes dosen saya tadi bilang wajib pakai uji validitas :)
      terima kasih pak :)

      Hapus
    3. Sip mbak..semoga lancar ya mbak dalam menyelesaikan tugasnya

      Hapus
  22. siang 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.
    mohon penjelasan ny pak, dan cara ny menggunakan ap saja? trimakasih pak

    BalasHapus
    Balasan
    1. 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

      Hapus
  23. Pak 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

    BalasHapus
    Balasan
    1. Cek lagi cara mencari t tabelnya mbak.. rumusnya adalah [a/2 : n-k-1] lalu lihat pada distribusi nilai t tabel

      Hapus
    2. Sy sudah mncri dgn rumus trsbut pak , n sudah lht distribusi nilai ttabel

      Hapus
    3. silahkan fotokan hasil output analisis regresi via wa saya mbak..saya bantu cek kan hasilnya

      Hapus
  24. Assalamu alaikum pak..saya mau bertanya :
    1. 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.

    BalasHapus
  25. Pak, saya mau nanya, bagaimana jika nilai t Hitung dan Sig. tidak ada? apakah data nya error?

    BalasHapus
    Balasan
    1. jika nilai t hitung dan sig tidak muncul maka ini jelas terjadi error terkait data yang di input di SPSS

      Hapus
  26. awalnya tadi saya ngk ngerti ya tapi pas buka"lihat ini langsung ngerti terimah kasih ya ini membantu bangat buat saya

    BalasHapus
  27. pak kita dapat fariabel y dari mana ya

    BalasHapus
    Balasan
    1. Dalam 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

      Hapus
  28. Pak 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?

    Mohon bantuannya pak.

    BalasHapus
    Balasan
    1. 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..

      Hapus
    2. Tapi itu bermasalah ga pak kalau berlawanan gitu hasilnya?

      Oiya pak kalau konstanta negatif itu kenapa ya? diperbolehkan untuk tetap di pakai, atau harus cari yg positif?

      Hapus
    3. 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..
      2-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.

      Hapus
    4. Tapi saya dianjurkan oleh dosen saya untuk pakai t hitung dan nilai sig pak, kan itu berlawanan lalu bagaimana ya pak?

      Hapus
    5. Maksudnya 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

      Hapus
    6. Iya maksudnya berlawanan karna t hitung -1,347 dan sig 0.013

      Ini malah di bilang regresi 2 arah. Saya jd bingung pak. Solusi yg tepat itu bagaimana ya pak?

      Hapus
    7. Kalau seperti itu hasilnya berarti termasuk kategori pengaruh negatif mbak

      Hapus
  29. pak mau tanya, t hitung -0,812 dan sig 0,427 itu bagaimana ya pak?

    BalasHapus
    Balasan
    1. Karena nilai sig 0,427 > 0,05 maka artinya variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat

      Hapus
  30. Assalamualaikum,.
    Terima 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

    BalasHapus
    Balasan
    1. 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

      Hapus
    2. Sy kan ingin mencari hubungan antara variabel x1 dan x2 terhadap y.
      Nilai 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,.

      Hapus
    3. Variabel X1 tetap dimasukkan mbak untuk melihat setelah adanya variabel intervening terjadi perubahan nilai sig atau tidak

      Hapus
  31. Assalamualaikum 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?
    Mohon pencerahannya, trimakasih

    BalasHapus
    Balasan
    1. 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)

      Hapus
  32. Halo, Pak Sahid. Terima kasih atas artikel dan video tutorial YouTube bapak yang bermanfaat buat saya.

    Saya 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?

    BalasHapus
    Balasan
    1. Untuk melihat pengaruh ke enam pengaruh dimensi dari variabel X maka lakukan analisis regresi linear berganda mbak

      Hapus
  33. Halo Pak Sahid, saya Andre mau bertanya
    Saya 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

    BalasHapus
    Balasan
    1. untuk model data kategorikal seperti itu sebaiknya menggunakan uji chi square pak

      Hapus

Silahkan tinggalkan jejak sobat disini. Sehingga saya tau bahwa artikel di atas bermanfaat. Terimakasih