LOGO

“ Add your company slogan ”

TEKNIK ANALISIS KORELASI DAN REGRESI

RENDRA EKO WISMANU, SAP,.MAP

ANALISIS DATA

BAHASAN

UJI NORMALITAS DATA1

UJI LINEARITAS DATA2

ANALISIS KORELASI PRODUCT MOMENT3

UJI NORMALITAS

Untuk mengetahui apakah data terdistribusi secara normal atau tidak. Uji dengan Liliefors dan Kolmogrov-

Smirnov Z Jika signifikansi > 0,05 maka data

berdistribusi normal Jika signifikansi < 0,05 maka data

berdistribusi tidak normal

UJI LINEARITAS

Untuk mengetahui apakah 2 variabel yang akan dikenakan prosedur analisis statistik korelasional menunjukkan hubungan yang linear atau tidak.

Jika signifikansi pada linearity > 0,05 maka hubungan antara 2 variabel tidak linear

Jika signifikansi pada linearity < 0,05 maka hubungan antara 2 variabel linear.

KORELASI PEARSON

Analisis Product Moment atau Pearson Correlation digunakan untuk mengetahui hubungan antara 2 variabel, yang mengukur seberapa kuat hubungannya, hubungan positif atau negatif, dan untuk mengetahui apakah hubungannya signifikan.

Jika signifikansi pada correlation > 0,05 maka hubungan antara 2 variabel tidak signifikan

Jika signifikansi pada correlation < 0,05 maka hubungan antara 2 variabel signifikan.

UKURAN SIGNIFIKAN

0,00 – 0,199 = sangat rendah 0,20 – 0,399 = rendah 0,40 – 0,599 = sedang 0,60 – 0,799 = kuat 0,80 – 1,000 = sangat kuat

HIPOTESIS

Ho

Artinya tidak ada hubungan antara kedua variabel.

H1

Artinya ada hubungan antara kedua variabel.

ANALISIS DATA

Menentukan hipotesis Menentukan hasil signifikansi /atau rumus Pengambilan keputusan Kesimpulan

Dapat diketahui bahwa signifikansi korelasi sebesar 0,074 yang lebih besar dari 0,05, maka Hipotesis .................. Dan kesimpulannya bahwa ........................

REGRESI

REGRESI LINEAR

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/skala Data Berdistribusi normal

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

Nilai Table Lihat nilai R = 0,.... (semakin mendekati 1, semakin signifikan) F Tabel

F Hitung <_ F Tabel jadi Ho diterima

F Hitung > F Tabel jadi Ho ditolak

T tabelT Hitung <_ T Tabel atau –T Hitung _> -T Tabel, Ho Diterima

T Hitung > T Tabel atau –T Hitung < -T Tabel, Ho Ditolak

Nilai signifikanSignikansi > 0,05, Ho diterima

Signifikan <_ 0,05, Ho ditolak Persamaan regresi linear sederhana

Y’ = a + b xY’ : Nilai prediksi variabel dependen

a : Konstanta, yaitu nilai Y’ jika X = 0

b : Koefisien regresi, nilai naik turunnya variabel Y’ yg didasarkan variabel X

X : Variabel Independen

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)

REGRESI GANDA

PERSAMAAN REGRESI GANDA

Y’ = bo + b1x1 + b2x2

Identifikasi kolinieritas dapat dilakukan dengan melihat: Kolom VIF. tidak terjadi kolinearitas apabila nilai VIF < 10 Kolom Tolerance. tidak terjadi kolinearitas apabila nilai

tolerance > 0,1 Kolom eugenvalue terjadi kolinearitas apabila nilai

eugenvalue mendekati 0 Kolom condition index terjadi kolinearitas apabila nilai

condition index > 15. Dikatakan parah apabila > 30

TAKE HOME UAS

1. BUAT JUDUL PENELITIAN KUANTITATIF YANG SESUAI DENGAN JUMLAH VARIABLE “X” SEBANYAK 2 DAN VARIABLE “Y” SEBANYAK 1. KEMUDIAN DARI JUDUL TERSEBUT OPERASIONALISASIKAN DENGAN PENDEKATAN KONSEP.

2. BUAT DARI MASING-MASING VARIABLE TERSEBUT, DATA KUANTITATIF DENGAN NILAI “N” SEBANYAK 30. KEMUDIAN UJI DATA KUANTITATIF TERSEBUT DENGAN NORMALITAS DAN LINEARITAS DATA.

3. CARI KORELASI DARI KETIGA VARIABLE TERSEBUT DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DATA YANG SESUAI, KEMUDIAN BUAT KESIMPULAN SESUAI DENGAN HIPOTESIS YANG DITETAPKAN.

4. CARI PENGARUH ANTAR VARIABLE TERSEBUT DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI BERGANDA DAN UJI MULTIKOLINERITAS, KEMUDIAN BUAT KESIMPULAN SESUAI DENGAN HIPOTESISA YANG DITETAPKAN.