KORELASI REGRESI UJI KORELASI DESKRIPSI TUJUAN DATA Mengetahui

KORELASI & REGRESI

UJI KORELASI

DESKRIPSI TUJUAN DATA • Mengetahui apakah di antara dua variabel terdapat hubungan • Bagaimana arah hubungan • Seberapa besar hubungan tersebut • Skala : Interval atau rasio • Syarat: data normal : Korelasi Pearson Product Moment Tidak normal : Range Spearman • Latihan : Pakai data Latihan_korelasi_regresi

Ayo berlatihan. . Buka file : Latihan_korelasi_regresi. sav Apakah ada hubungan antara Skor_kepuasan_kerja dengan Produktivitas_kerja?

Latihan Lakukan uji Normalitas Klik analyze Correlate Bivariate Masukkan variabel yang akan diuji ke kotak sebelah kanan Klik Pearson jika data normal Klik Spearman jika data tidak normal Baca hasil uji statistik : p-value (signifikansi) dan Pearson Correlation (r)

Baca output Correlations Skor_kepuasa Produktivitas_ n_kerja Skor_kepuasan_kerja Pearson Correlation 1 Sig. (2 -tailed) Pearson Correlation . 989**. 000 N Produktivitas_kerja Nilai r (kekuatan korelasi) 50 50 . 989** 1 Sig. (2 -tailed) N **. Correlation is significant at the 0. 01 level (2 -tailed). . 000 50 50 P-value (nilai signifikansi)

ARTINYA. . Pertama • Baca nilai signifikansinya, jika < ( ) / 0. 05 Ho ditolak, artinya ada hubungan antara Kepuasan_kerja dan Produktivitas_Kerja Kedua • Baca koefisien korelasi (r) • Jika angka mendekati 1 maka korelasi sangat kuat • Jika angkanya mendekati 0 maka korelasi sangat lemat • Pada output angkanya 0. 989 sangat kuat Ketiga • Baca arah hubungan • Jika (+) berarti: semakin tinggi skor kepuasan kerja maka semakin tinggi kepuasan kerja

Jika data TIDAK NORMAL Range Spearman Klik analyze Correlate Bivariate Masukkan variabel yang akan diuji ke kotak sebelah kanan Klik Spearman Baca hasil uji statistik : p-value (signifikansi) dan Spearman’s Rho (rho) Analisis data seperti pada korelasi Pearson

Korelasi Untuk Data ORDINAL • Mengunakan korelasi Range Spearman • Cara dan analisis seperti telah dibahas pada bagian sebelumnya

Latihan. . . Apakah ada hubungan Motivasi, Stress, Beban Kerja & Gaji dengan Produktivitas Kerja? Apakah ada hubungan Pengetahuan dan Sikap dengan Kepuasan Kerja?

UJI REGRESI LINIER

DESKRIPSI Tujuan Data Operasi Utama • Memprediksi pengaruh variabel terikat terhadap variabel bebas • Data : Rasio / Interval • Analyze-Regression-Linear

Ayo berlatihan. . Buka file : Latihan_korelasi_regresi. sav Apakah ada pengaruh Skor_kepuasan_kerja terhadap Produktivitas_kerja?

Latihan Lakukan uji hubungan, pastikan kedua variabel berhubungan Klik analyze Regression Linier Pada DEPENDENT masukkan produktivitas_kerja Pada INDEPEDENT(s) masukkan skor_kepuasan_kerja Methods pilih Enter OK

Baca output. . . (1) MODEL SUMMARY Variables Entered/Removedb Model Variables Entered Variables Removed Method 1 Skor_kepuasan_kerjaa . Enter Angka R sebesar 0. 989 menunjukkan bahwa korelasi antara Skor_kepuasan_kerja dengan Produktivitas_kerja: Sangat kuat a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Produktivitas_kerja Angka R square atau Koefisien Determinasi adalah 0. 979 (berasal dari 0. 989 X 0. 989), untuk variabel independen lebih dari 2 gunakan Adjusted R Square. Model Summary Std. Error of the Model 1 R R Square. 989 a Adjusted R Square . 979 a. Predictors: (Constant), Skor_kepuasan_kerja . 978 Estimate 2. 648 Arti R square 0. 989 (99%) artinya 99% Variasi dari Produktivitas_kerja dapat dijelaskan oleh variasi Skor_produktivitas_kerja. Sedangkan sisanya (1%) dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain Standard Error of Estimate (SEE) adalah 2. 686. Makin kecil SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen.

Baca output. . . (2) ANOVAb Sum of Model 1 Squares Regression Mean Square F 15554. 900 1 15554. 900 336. 620 48 7. 013 15891. 520 49 Residual Total df Sig. 2. 218 E 3 ANOVA . 000 a Dari uji ANOVA atau F test, didapat F hitung sebesar 2218 dengan tingkat signifikansi 0. 000, jauh lebih kecil dari 0. 05, maka model regresi bisa dipakai untuk memprediksi Produktivitas_kerja a. Predictors: (Constant), Skor_kepuasan_kerja b. Dependent Variable: Produktivitas_kerja Coefficientsa Standardi zed Model 1 Unstandardized Coefficients ts B (Constant) Skor_kepuasa n_kerja Std. Error Beta t Sig. 51. 665 4. 601 11. 229 . 000 2. 316 . 049 . 989 47. 096 . 000 a. Dependent Variable: Produktivitas_kerja Lihat pembahasan UJI ANOVA untuk pemahaman lebih jauh tentang F test

Baca output. . . (3) KOEFISIEN REGRESI Persamaan Regresi : Y = a + b. X Produktivitas kerja = 51. 665 + 2. 316 skor_kepuasan_kerja Konstanta sebesar 51, 665 menyatakan bahwa jika tidak ada Skor_kepuasan_kerja, Produktivitas sebesar 51, 665 Koefisien regresi sebesar 2, 316 menyatakan bahwa setiap penambahan (karena tanda +) skor_kepuasan_kerja sebanyak 1 skor maka Produktivitas_kerja akan meningkat sebanyak 2, 316

Baca output. . . (3) UJI T Uji T untuk menguji signifikansi konstanta dari setiap variabel independen, jika nilai signifikansi < maka variabel independen mempengaruhi variabel dependen Jika pengujian dilakukan untuk 2 atau lebih variabel independen maka bila ada variabel yang tidak signifikan harus dikeluarkan dari model regresi, dan dilakukan prosedur pencarian model regresi ulang.

Catatan Kasus ini adalah regresi linier dengan 1 variabel independen, regresi biasanya digunakan untuk menguji pengaruh 2 atau lebih variabel independen terhadap 1 variabel dependen Maka persamaan regresinya : Y = a + b. X + c. Z + d. W + dst. . . Var Dependen = constant + bx. Var. Dep 1 + cx. Var. Dep 2 + cx. Var. Dep 3 + dst. . .

Latihan. . . Bagaimana pengaruh Motivasi, Stress, Beban Kerja & Gaji terhadap Produktivitas Kerja? Bagaimana pengaruh pengetahuan dan sikap terhadap Kepuasan Kerja?

Lakukan latihan untuk variabel yang tersedia pada file latihan !