√ Uji Homogenitas Dengan Kegiatan Spss

Uji Homogenitas dengan Program SPSS | Uji Homogenitas dipakai untuk mengetahui varian dari beberapa populasi sama atau tidak. Uji ini dipakai sebagai prasyarat dalam analisis Independen Sampel T Test, Uji One Sampel t Test, ANOVA. Asumsi yang mendasari dalam Analisis of varians (ANOVA) ialah bahwa varian dari beberapa populasi ialah sama.
Dasar Pengambilan Keputusan :

1. Jika nilai Signifikansi atau nilai probabilitas < 0,05, maka dikatakan bahwa varian dari dua atau lebih kelompok populasi data ialah tidak sama.
2. Jika nilai Signifikansi atau nilai probabilitas > 0,05, maka dikatakan bahwa varian dari dua atau lebih kelompok populasi data ialah sama.

Agar lebih terang kita lanjut pada referensi kasus, disini saya akan melaksanakan uji homogenitas varian Prestasi Belajar menurut Metode Belajar. Adapun data penelitian sanggup sahabat d0wnl0ad disini DOWNLAD DATA Uji Homogenitas untuk praktek.

Langkah-Langkah Uji Homogenitas :
1. Buka file data uji homogenitas yang sudah sahabat d0wnl0ad tadi

2. Dari sajian utama SPSS, pilih sajian Analyze, lalu pilih submenu Compare Means – One Way Anova

3. Dependen List, Klik variabel Prestasi, lalu klik tanda > cuilan yang atas.
4. Factor List, klik variabel Metode, lalu klik tanda > cuilan yang bawah.

5. Klik Options
6. Klik Homogeneity of variance, lalu klik Continue
7. Klik OK untuk mengakhiri perintah, sehingga akan menghasilkan output sebagai berikut

Interpretasi Output Uji Homogenitas :
Dari output di atas sanggup diketahui nilai signifikansi untuk prestasi berguru menurut kelompok metode berguru = 0,589. Maka sanggup disimpulkan bahwa data prestasi berguru menurut metode berguru mempuyai varian yang sama.

Bagaiman sobat? cukup terang dan gampang bukan Uji Homogenitas dengan Program SPSS. Selamat mencoba?

[Search : Uji Homogenitas dengan Program SPSS, Langkah-langkah melaksanakan Uji Homogenitas dengan Program SPSS, Melakukan Uji Homogenitas untuk penelitian kuantitatif, Dasar pengambilan keputusan dalam Uji Homogenitas]
[Img : Dokumen Olah Data SPSS versi 21]

Lihat Juga: VIDEO Uji Homogenitas dengan Program SPSS

Sumber http://www.konsistensi.com

√ Uji One Sample T Test Dengan Spss

Uji One Sample t Test dengan SPSS | Uji perbedaan rata-rata satu sampel atau sering di kenal sebagai uji one sample t test berkhasiat untuk mengetahui perbedaan nilai rata-rata populasi yang dipakai sebagai pembading dengan rata-rata sebuah sampel. Dari hasil uji ini akan diketahui apakah rata-rata populasi yang dipakai sebagai pembading berbeda faktual secara signifikan dengan rata-rata sebuah sampel, jikalau ada perbedaan rata-rata manakah yang lebih tinggi.

LANGSUNG KE CONTOH KASUSNYA :

Dari 10 orang mahasiswa yang aktif di UKM yang dipilih secara acak, Indeks Prestasinya (IP) yakni 2,75; 3,00; 2,96; 3,80; 3,10; 2,60; 3,04; 2,05; 2,70 dan 2,10 (Download Data) Apakah data tersebut sanggup dijadikan sebagai bukti bahwa IP mahasiswa yang aktif di UKM tidak kurang dari 3,00? Gunakan taraf signifikansi 5% dan diasumsikan data menyebar secara normal.

LANGKAH-LANGKAH PENGUJIANNYA :

1. Buka kegiatan SPSS
2. Klik variable view pada SPSS Data editor
3. Pada kolom Name, ketik IP pada barisan pertama
4. Pada kolom Decimals, ketik 2
5. Pada kolom Label, ketik Indeks Prestasi pada baris pertama
6. Abaikan kolom yang lainnya
7. Klik Data View, pada SPSS Data editor
8. Klik datanya sepeti ibarat data di atas
9. Selanjutnya, klik hidangan Analyze – Compare Means – One Sampel T Test. Maka akan muncul kotak obrolan sebagai berikut:

10. Masukkan variabel Indeks Prestasi pada kontak Test Variabel (s)
11. Ketik angka 3,00 pada kotak Test Value
12. Klik Options, ketik nilai selang kepercayaan yang dipakai pada Confidence Interval dalam hal ini biarkan defaultnya 95%
13. Klik OK untuk mengakhiri perintah

TAMPILAN OUTPUT SPSS :

INTERPRETASI OUTPUT :
Dari Output tersebut di atas kita sanggup menguji hipotesis :



PENGAMBILAN KEPUTUSAN :
A. Berdasarkan perbandingan antara thitung dengan ttabel
• Jika statistik hitung < statistik tabel, maka ho diterima
• Jika statistik hitung > statistik tabel, maka ho ditolak

Diketahui thitung output yakni -1,184

Sedangkan statistic tabel sanggup dicari pada tabel t :
• Tingkat signifikansi (α) yakni 5% atau tingkat kepercayaan 95%
• df atau derajad kebebasan yakni n-1 atau 10-1=9
• Uji dilakukan dua sisi atau dua ekor alasannya yakni akan diketahui apakah rata-rata IP mahasiswa yang aktif di UKM lebih kecil dari 3,00 atau tidak. Perlunya dua sisi sanggup diketahui pula dari output SPSS yang menyatakan 2 tailed
• Dari tabel t didapat angka = 2,2622

Keputusan :
Oleh alasannya yakni t hitung terletak pada tempat H0 diterima, berarti bahwa rata-rata IP mahasiswa yang aktif di UKM tidak kurang dari 3,00

B. Berdasarkan perbandingan nilai probabilitas (sig.)
• Jika probabilitas > 0,05, maka Ho diterima
• Jika probabilitas < 0,05, maka Ho ditolak

Keputusan :
Terlihat bahwa thitung yakni -1,184 dengan probabilitas 0,267. Oleh alasannya yakni probabilitas 0,267 > 0,05, maka Ho diterima, berarti bahwa rata-rata IP mahasiswa yang aktif di UKM tidak kurang dari 3,00
Bagaimana teman rumit banget, tapi hening aja dengan banyak latihan rutin dan ketekunan niscaya sanggup dengan gampang teman sanggup melaksanakan Uji One Sampel t Test dengan SPSS

Artikel Berikutnya : Uji Paired Sample t Test dengan SPSS

[Search : Uji One Sample t Test dengan SPSS, Cara melaksanakan Uji One Sampel t Test dengan Program SPSS, Langkah-langkah Uji One Sampel t Test, Tutorial Uji One Sampel t Test bergambar, Uji perbedaan rata-rata satu sampel dengan SPSS]
Sumber http://www.konsistensi.com

√ Uji Paired Sample T Test Dengan Spss

Uji Paired Sample t Test dengan SPSS | Uji perbedaan rata-rata dua sampel berpasangan atau uji paired sample t test dipakai untuk menguji ada tidaknya perbedaan mean untuk dua sampel bebas (independen) yang berpasangan. Adapun yang dimaksud berpasangan yakni data pada sampel kedua merupakan perubahan atau perbedaan dari data sampel pertama atau dengan kata lain sebuah sampel dengan subjek sama mengalami dua perlakuan.

CONTOH KASUS :
Suatu kegiatan diet dilakukan untuk menurunkan berat badan. Dari 10 orang yang mengikuti kegiatan diet dipilih secara acak. Setelah dua bulan mengikuti kegiatan tersebut, berat badannya ditimbang kembali, akibatnya dalam kg sebagai berikut.

(Download Data)

Dengan gosip di atas, apakah sanggup dikatakan bahwa kegiatan diet tersebut berhasil? Gunakan taraf uji 5% dan diasumsikan berat tubuh mengikuti sebaran normal.

LANGKAH-LANGKAH :

1. Buka lembar kerja gres pada kegiatan SPSS
2. Klik Variable View pada SPSS Data Editor
3. Pada kolom Name, ketik Sebelum pada baris pertama dan Sesudah pada baris kedua.
4. Pada kolom Decimals, ketik 0
5. Pada kolom Label, ketik Sebelum Diet untuk baris pertama dan Sesudah Diet untuk baris kedua
6. Abaikan kolom yang lainnya
7. Klik Data View, pada SPSS Data Editor
8. Ketik datanya ibarat data di atas sesuai dengan variabelnya
9. Klik sajian Analyze – Compare Means – Paired – Samples T Test
10. Klik variabel Sebelum Diet, kemudian klik Sesudah Diet, masukkan ke kotak Paired Variable (s), maka pada Paired Variable (s) terlihat tanda Sesudah..Sebelum
11. Untuk Options, gunakan tingkat dogma 95% atau tingkat signifikansi 5%, klik Continue
12. Untuk mengakhiri klik OK

Maka akan ditampilkan Outputnya sebagai berikut :

INTERPRETASI OUTPUT :
Output Bagian Pertama (Group Statistics)
Pada potongan pertama ini menyejikan deskripsi dari pasangan variabel yang dianalisis, yang mencakup rata-rata (mean) sebelum diet 72,40 dengan Standar Deviasi 6,88 dan setelah diadakan praktikum rata-rata 68,70 dengan Standar Deviasi 6,95.

Output Bagian Kedua (Correlations)
Bagian ini diperoleh hasil kekerabatan antara kedua variabel, yang menghasilkan angka 0,981 dengan nilai probabilitas (sig.) 0,000. Hal ini menyatakan bahwa kekerabatan antara sebelum diet dan setelah diet bekerjasama secara nyata, sebab nilai probabilitas <0,05.

Output Bagian Ketiga (Paired Samples Test)
Hipotesis :
*Ho = Kedua rata-rata populasi yakni sama (rata-rata berat tubuh sebelum dan setelah diet yakni sama atau tidak berbeda secara nyata)
*H1 = Kedua rata-rata populasi yakni sama (rata-rata berat tubuh sebelum dan setelah diet yakni tidak sama atau berbeda secara nyata)

PENGAMBILAN KEPUTUSAN :
A. Berdasarkan perbandingan antara thitung dengan ttabel
*Jika statistik hitung > statistik tabel, maka Ho ditolak
*Jika statistik hitung < statistik tabel, maka Ho diterima
Diketahui thitung output yakni 8,748, yang diperoleh dari perhitungan memakai rumus :

Sedangkan statistik tabel data dicari pada tabel t :
Tingkat signifikansi (a) yakni 5% atau tingkat kerpercayaan 95%
df (degree of freedom) atau derajat kebebasan yakni n-1 atau 10-1=9
Uji dilakukan dua sisi atau dua ekor sebab akan diketahui apakah rata-rata sebelum sama dengan setelah ataukah tidak. Perlunya dua sisi sanggup diketahui pula dari output SPSS yang menyatakan 2 tailed. Dari tabel t, di sanggup angka = 2,2622

Keputusan :
Oleh sebab thitung terletak pada tempat Ho ditolak, maka sanggup disimpulkan bahwa berat tubuh sebelum diet dan setelah diet yakni tidak sama atau berbeda nyata, yang berarti bahwa kegiatan diet yang dilakukan berhasil secara signifikan.

B. Berdasarkan perbandingan nilai probabilitas (Sig.)
*Jika probabilitas > 0,05, maka Ho diterima
*Jika probabilitas < 0,05, maka Ho ditolak

Keputusan :
Terlihat bahwa thitung yakni 8,784 dengan nilai probabilitas 0,000. Oleh sebab probabilitas 0,000 < 0,05, maka Ho ditolak, yang berarti berat tubuh sebelum diet dan setelah diet yakni tidak sama atau berbeda nyata. Dalam output juga disertakan berbedaan mean sebesar 3,70 yaitu selisih rata-rata berat tubuh sebelum diet dengan setelah diet.

Demikian artikel tutorial dengan judul Uji Paired Sample t Test dengan SPSS agar bermanfaat dan selamat mencoba.

Artikel Berikutnya : Uji Independent Sample t Test dengan SPSS

Catata lain : Jika data penelitian sudah normal dan homogen dalam Uji Normalitas dan Homogenitas maka uji Paired Sample t Test dengan SPSS sanggup dilalukan.. namun jikalau syarat itu tidak terpenuhi.. teman sanggup memakai alternatif lain yakni Uji Peringkat Bertanda Wilcoxon dengan SPSS

[Search : Uji Paired Sample t Test dengan SPSS, Uji perbedaan rata-rata dua sampel berpasangan, Langkah-Langkah Uji Paired Sample t Test dengan SPSS, Cara melaksanakan Uji Paired Sample t Test dalam Program SPSS, Teknik melaksanakan pengujian statistik Paired Sample t Test]

Lihat Juga: VIDEO Uji Paired Sample t Test dengan SPSS

Sumber http://www.konsistensi.com

√ Langkah-Langkah Uji Independent Sample T Test Lengkap

Langkah-langkah Uji Independent Sample T Test Lengkap | Uji Independent Sample T Test digunakan untuk membandingkan rata-rata dari dua group yang tidak berafiliasi satu dengan yang lain, apakah kedua group tersebut mempuyai rata-rata yang sama ataukah tidak secara signifikan. Data kuantitatif dengan perkiraan data berdistribusi normal dan jumlah data sedikit yakni di dibawah 30 | Baca : Uji Normalitas Shapiro-Wilk dengan SPSS

CONTOH KASUS
Dalam pola masalah kali ini saya akan memakai data Indeks Prestasi (IP), dan nantinya data tersebut akan saya uji dengan Program SPSS. Ada anggapan bahwa ada perbedaan IP antara mahasiswa pria dengan perempuan. Dari pola acak mahasiswa yang dipilih, diperoleh data IP sebagai berikut :

Berdasarkan data tersebut, apakah cukup bukti untuk mempercayai pernyataan di atas? Gunakan taraf 5% dan diasumsikan IP mahasiswa menyebar normal dengan ragam sama.

LANGKAH-LANGKAH UJI INDEPENDENT SAMPLE T TEST

1. Buka lembar kerja gres pada kegiatan SPSS
2. Klik Variable View pada SPSS Data Editor
3. Pada kolom Name, ketik IP pada baris pertama dan Gender pada baris kedua
4. Pada kolom Decimals, ketik 2 untuk baris pertama dan ketik 0 untuk baris kedua sebab data berupa kategori
5. Pada kolom Label, ketik Indeks Prestasi untuk baris pertama dan Jenis Kelamin untuk baris kedua
6. Pada baris kedua, pada kolom Values, klik mouse pada kotak kecil di kanan sel. Pada kotak isikan Value ketik 1, pada kotak isian Value label, ketik Laki-laki, Klik tombol Add, selanjutnya isi kembali untuk value, ketik 2 dan pada Velue label ketik perempuan, klik kembali tombol Add, kerena sudah selesai maka klik OK
7. Abaikan kolom yang lainnya
8. Klik Data View, pada SPSS Data Editor
9. Ketik datanya menyerupai data di atas sesuai dengan variabelnya
10. Setelah itu, Klik hidangan Analyze – Compare Means – Independent – Samples T test
11. Muncul kotak obrolan baru, pada kotak tersebut klik variable Indeks Prestasi, masukkan ke kotak Test Variable (s)
12. Pada Grouping Variable, klik Define Groups ketik 1 pada Group 1 dan ketik 2 pada Group 2, kemudian klik Continue
13. Untuk Option, gunakan tingkat keyakinan 95% atau tingkat signifikansi 5%, klik Continue
14. Untuk mengakhiri perintah Klik OK. Maka akan muncul output SPSS

OUTPUT SPSS




INTERPRETASI OUTPUT

Output Bagian Pertama (Group Statistics)
Pada belahan pertama ini menyajikan deskripsi variabel yang dianalisis, yang mencakup rata-rata (mean) Indek Prestasi pria = 2,7800 dengan standar deviasi 0,3253 dan rata-rata Indek Prestasi wanita = 2,6900 dengan Standar deviasi 0,3636.

Output Bagian Kedua (Independent Sample Test)
Analisis Uji F

Hipotesis :
H0 = Kedua varians populasi yaitu sama (homogen)
H1 = Kedua varians populasi yaitu tidak sama (tidak homogen)

Pengambilan Keputusan :
• Jika nilai probabilitas > 0,05, maka H0 diterima
• Jika nilai probabilitas < 0,05, maka H0 ditolak

Keputusan :
Terlihat bahwa Fhitung untuk Indek Prestasi yaitu 0,006 dengan probabilitas 0,937. Oleh sebab nilai probabilitas > 0,05, maka H0 diterima atau kedua varians populasi yaitu sama (homogen)

Analisis Uji t

Hipotesis :
Ho = rata-rata Indek Prestasi antara pria dan wanita yaitu sama
H1 = rata-rata Indek Prestasi antara pria dan wanita yaitu tidak sama

Pengambilan keputusan dalan analisis Uji t sanggup dilakukan dengan dua cara yakni menurut perbandingan antara thitung dengan t tabel, dan menurut perbandingan nilai probabilitas atau nilai signifikansi. Saya akan menjelaskan cara yang kedua saja yakni menurut nilai probabilitas :
• Jika probabilitas > 0,05, maka H0 diterima
• Jika probabilitas < 0,05, maka H0 ditolak

Keputusan :
Terlihat bahwa thitung yaitu dengan probabilitas 0,587. Oleh sebab probabilitas 0,587 > 0,05, maka Ho diterima, maka sanggup disimpulkan bahwa rata-rata indek prestasi antara pria dan wanita yaitu sama.

Mohon maaf bila artikel tutorial Langkah-langkah Uji Independent Sample T Test Lengkap tidak disertai gambar tutorialnya, hal tersebut kami lakukan supaya loading tidak terlalu berat untuk membuka artikel ini, terimakasih.

Tambahan : Jika data tidak berdistribusi normal dalam Uji Independent Sample T Test, maka alternatifnya yaitu dengan statistik non parameterik yakni dengan Uji Mann Whitney

[Search : Langkah-langkah Uji Independent Sample T Test Lengkap, Cara melaksanakan Uji Independent Sample T Test dengan kegiatan SPSS, Uji perbedaan rata-rata dua sampel tidak berpasangan dengan SPSS, dasar pengambilan keputusan dalam Uji Independent Sample T Test]

Lihat Juga: VIDEO Uji Independent Sample T Test

Sumber http://www.konsistensi.com

√ Uji Analisis One Way Anova Dengan Spss Lengkap

Uji Analisis One Way Anova dengan SPSS Lengkap | Prosedur uji hipotesis ini disebut analisis variansi, disingkat Anava (Analisis Varian) atau Anova (Analysis of Variance). Disebut analisis variansi, alasannya ialah pada mekanisme ini kita melihat variasi-variasi yang muncul alasannya ialah adanya beberapa perlakuan atau treatment untuk menyimpulkan ada tidaknya perbedaan rata-rata pada k populasi tersebut.

Persayaratan dalam Analisis One Way Anova

1. Pengambilan sampel dilakukan secara random atau acak dari populasi (Prosedur Pengambilan Sampel / Sampling).
2. Masing-masing populasi saling independen dan masing-masing data pengamatan saling independen di dalam kelompoknya.
3. Populasi penelitian harus berdistribusi normal (Cara Uji Normalitas Data dengan SPSS)
4. Populasi-populasi mempuyai variasi yang sama atau homogen (Cara Uji Homogenitas dengan SPSS)

Contoh Kasus dalam Analisis One Way Anova

Seorang peneliti melaksanakan penelitian ihwal efek jarak tenam terhadap produksi tanaman cabe. Maka dilakukan penelitian dengan memakai lima macam jarak tanam : A=15x15cm, B=15x20cm, C=15x25cm, dan D=20x20cm dan diperolah datanya (dalam kwintal/ha) sebagai berikut.



Dengan memakai taraf signifikansi 5% maka kita uji hopotesis yang menyatakan “bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan produksi cabai yang dilakukan dengan memakai empat macam jarak tanam”. Diasumsikan data produksi cabai berdistribusi normal dengan ragam sama atau homogen.

Dasar Pengambilan Keputusan dalam Analisis One Way Anova

1. Jika nilai probabilitas signifikansi > 0,05 maka tidak terdapat perbedaan yang signifikan produksi cabai yang dilakukan dengan memakai empat macam jarak tanam.
2. Jika nilai probabilitas signifikansi < 0,05 maka terdapat perbedaan yang signifikan produksi cabai yang dilakukan dengan memakai empat macam jarak tanam.

Langkah-langkah Uji Analisis One Way Anova dengan SPSS

1. Buka lembar kerja gres pada kegiatan SPSS, kemudian klik Variable View, selanjutnya pada kolom Name ketik Produksi pada baris pertama dan Perlakuan pada baris kedua. Pada kolom Decimals, ketik 1 untuk baris pertama dan ketik 0 untuk baris kedua alasannya ialah data berupa kategori. Pada kolom Label, ketik Produksi Cabai untuk baris pertama dan Perlakuan untuk baris kedua



2. Pada baris kedua, pada kolom Values, klik mouse pada kotak kecil di kanan sel. Pada kotak isian Value ketik 1, pada isian Value label, ketik Jarak A, kemudian klik tombol Add, isi kembali untuk Value ketik 2, pada Value label ketik Jarak B, klik tombol Add, klik lagi untuk Value ketik 3, pada Value label ketik Jarak C, klik tombol add, klik lagi untuk Value ketik 4, pada Value label ketik Jarak D, klik tombol Add, alasannya ialah sudah selesai maka klik Ok



3. Klik Data View, kemudian ketik datanya menyerupai data di atas sesuai dengan variabelnya (Download Input Data)



4. Selanjutnya, pilih Analyze – Compare Means – One Way ANOVA



5. Klik variabel Produksi, masukkan ke dalam Dependent List, kemudian klik variabel Perlakuan , masukkan ke Factor



6. Klik pilihan Options, pada Statistiks, pilih Deskriptive dan Homogenity-of variance test, kemudian klik Continue



7. Klik Post-Hoc, dari pilihan yang ada pilih LSD, kemudian klik Continue



8. Untuk mengakhiri proses analisis maka klik OK



Interpretasi Output dalam Analisis One Way Anova

Untuk mempersingkat penjelasan, maka perhatikan pada Output ketiga saja yakni ANOVA | Berdasarkan output di atas, diperoleh nilai probabilitas signifikansi sebesar 0,044. Oleh karena, nilai probabilitas signifikansi 0,044 < 0,05 maka hipotesis di atas di tolak, yang berarti “terdapat perbedaan yang signifikan produksi cabai yang dilakukan dengan memakai empat macam jarak tanam tersebut”.

Demikian hasil pembahasan Uji Analisis One Way Anova dengan SPSS Lengkap,, terimakasih telah bersedia membaca goresan pena di atas.. biar bermanfaat..

[Search : Uji Analisis One Way Anova dengan SPSS Lengkap | Contoh Kasus dalam Analisis One Way Anova dalam SPSS | Persayaratan dalam Analisis One Way Anova | Langkah-langkah Uji Analisis One Way Anova dengan SPSS Versi 21 | Uji Analisis Varians Satu Jalan]
Sumber http://www.konsistensi.com

√ Analisis Regresi Dengan Variabel Moderating Dalam Spss

Analisis Regresi dengan Variabel Moderating dalam SPSS | Seperti yang kita ketahui bersama bahwa analisis regresi dipakai untuk mengetahui dampak antara veriabel bebas (independen) terhadap variabel terikat (dependen). Namun, berbeda dari biasanya pola kasus kali ini yaitu analisis regresi dilakukan dengan menambah satu variabel lagi yakni variabel modetator atau variabel moderating. Pada dasarnya variabel moderator ialah variabel independen yang sanggup memerkuat atau memperlemah korelasi diantara variabel independen terhadap variabel dependen | Baca : Teori Varibel Penelitian | Variabel moderating sanggup dilihat pada pola judul penelitian di bawah ini.
Judul Penelitian : “Pengaruh Partisipasi Anggaran terhadap Kinerja Manajerial dengan Komitmen Organisasi sebagai Variabel Moderating”

Kerangka Pemikiran dalam Kasus ini sanggup dilihat pada gambar berikut.



Keterangan :

1. Partisipasi Anggaran (x1) sebagai Variabel Independen.
2. Komitmen Organisasi (x2) sebagai Variabel Moderating.
3. Kinerja Manajerial (Y) sebagai Variabel Dependen.
4. Catatan : Variabel Komitmen Organisasi akan memperkuat korelasi antara Partisipasi Anggaran terhadap Kinerja Manajerial, oleh sebab itu Komitmen Organisasi berperan sebagai variabel moderating.

Sampai disini mudah-mudahan cukup terperinci ya wacana apa yang dimaksud dengan variabel moderating. Selanjutnya, saya akan mengatakan data penelitian untuk kasus Analisis Regresi dengan Variabel Moderating dalam SPSS. Adapun data penelitiannya ialah sebagai berikut.



(Download Data)

Keterangan: Data x1*x2 ialah perkalian antara x1 dengan x2, dan data ini diisi oleh 15 orang responden.

Terdapat dua persamaan regresi pada kasus soal moderating ini, yaitu :
Y = a + b1x1…………………………………(1)
Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x1x2……..……(2)

Pengolahan data dengan SPSS dilakukan dua kali :

1. Penggolahan data memakai analisis regresi sederhana untuk persamaan regresi 1
2. Penggolahan data memakai analisis regresi berganda untuk persamaan regresi 2

Langkah-Langkah Analisis Regresi dengan Variabel Moderating dalam SPSS

1. Buka lembar kerja SPSS, lalu klik Variabel View, pada pecahan Name tuliskan Y, x1, x2, dan x1x2, selanjutnya pada pecahan Label tuliskan Kinerja Manajerial (Y), Partisipasi Anggaran (x1), Komitmen Organisasi (x2), Partisipasi Anggaran*Komitmen Organisasi (x1x2), abaikan saja untuk pilihan lainnya



2. Selanjutnya, klik Data View, dan masukkan data penelitian di atas



3. Untuk mengolah data dalam kasus ini, saya melaksanakan dua kali analisis regresi.

• REGRESI PERTAMA (Sederhana) : dari sajian SPSS klik Analyze – Regression – Linear, lalu masukkkan Kinerja Manajerial (Y) ke kotak Dependent dan Partisipasi Anggaran (x1) pada kotak Independent(s), sehingga tampak di layar sebagai berikut



Klik Ok

• REGRESI KEDUA (Berganda) : caranya masih sama yakni klik Analyze – Regression – Linear, lalu masukkkan Kinerja Manajerial (Y) ke kotak Dependent dan Partisipasi Anggaran (x1), Komitmen Organisasi (x2), Partisipasi Anggaran*Komitmen Organisasi (x1x2), pada kotak Independent(s), sehingga tampak di layar sebagai berikut ini



Klik Ok

4. Setelah langkah di atas selelasi dilakukan maka akan mucul dua output regresi, menyerupai gambar di bawah ini.

Output Regresi Pertama



Output Regresi Kedua



Analisis Regresi Variabel Moderating dan Membuat Kesimpulan

Nilai R2 pada regresi pertama sebesar 0,741 atau 74,1% sedangkan sesudah ada persamaan regresi kedua nilai R2 naik menjadi 0,809 atau 80,9%. Dengan melihat hasil di atas, sanggup disimpulkan bahwa dengan adanya Komitmen Organisasi (Variabel Moderating) akan sanggup memperkuat korelasi Partisipasi Anggaran terhadap Kinerja Manajerial.

VIDEO Praktek:  Uji Regresi dengan Variabel Moderasi MRA dalam SPSS

Akhirnya sukses juga cara melaksanakan Analisis Regresi dengan Variabel Moderating dalam SPSS, tamat kata selamat mencoba dan biar berhasil.. Ws.Wr.Wb :D

Baca Juga : Uji Regresi Sederhana SPSS dengan Lengkap

Search : Analisis Regresi dengan Variabel Moderating dalam SPSS | Cara Analisis Regresi Variabel Moderator dengan SPSS Versi 21 | Langkah-Langkah Analisis Regresi dengan Variabel Moderating dalam SPSS | Uji Regresi Satu Variabel Moderating Menggunakan SPSS
Sumber http://www.konsistensi.com