[Tuttorial SPSS] cara analisis Regresi Sederhana pada SPSS

Contoh analisis kasus dengan menggunakan SPSS 13

i	1	2	3	4	5	6	7	8
Xi	190	176	205	210	230	192	220	235
Yi	35.0	81.7	42.5	98.3	52.7	82.0	34.5	95.4

i	9	10	11	12	13	14	15	16
Xi	240	230	200	218	220	210	208	225
Yi	56.7	84.4	94.3	44.3	83.3	91.4	43.5	51.7

Suhu plat pembungkus dalam mesin pembungkus sabun mempengaruhi persentase

sabun pembungkus yang lulus inspeksi. Beberapa mengenai tentang peubah itu telah dikumpulkan  sebagaimana  tertera  pada  tabel  di  atas.  Dalam  praktikum  ini  kita  akan mencari model regresi untuk memprediksi nilai dari % sabun pembungkus melalui software SPSS 13. Adapun langkah-langkah analisis datanya yaitu sebagai berikut:

• Masukkan data tersebut pada kolom data yang telah disediakan seperti gambar di bawah.

• Pilih variabel view, lalu ganti VAR00001 Suhu dan VAR00002 Persen. Untuk label, isikan: Suhu plat untuk variabel pertama dan persen sabun untuk variabel kedua. Untuk lebih jelasnya lihat gambar di bawah ini.

• Pilih Analyze>Regression>Linear... kemudian masukkan variabel Suhu ke kotak entry Dependent dan variabel Persen ke kotak entry Independent.
• Klik statistics... dan beri tanda centang (√) pada Confidence Intervals untuk melihat interval kepercayaan dari koefisien regresinya, lalu pilih continue.
• Pilih OK

Hasilnya dapat dilihat pada output-SPSS Viewer sebagai berikut.

Berdasarkan hasil di atas, kita dapat menuliskan persamaan regresinya yaitu:

Yˆ = 82.597 - 0.73X i     atau Persen sabun = 82.597 - 0.73 Suhu plat.

         Artinya yaitu apabila suhu plat pembungkus dalam mesin pembungkus konstan (X = 0) maka persen 

       sabun pembungkus yang lulus inspeksi yaitu sebesar 82.59 %. Sedangkan apabila suhu  plat 
       pembungkus  naik  sebesar  satu  satuan  (X  =  1),  maka  persen  sabun pembungkus yang lulus 
       inspeksi akan berkurang sebesar 0.73 %.

   Adapun untuk menguji nilai koefisien regresinya yaitu: Uji Koefisien b0:

H0: b0 = 0 (koefisien b0 tidak signifikan)

H1: b0 ≠ 0 (koefisien b0 signifikan) Kriteria pengujian:

Tolak H0 jika thitung > ttabel pada taraf α, atau tolak H0 jika nilai-P < α.

Kesimpulan:

Karena nilai-P(0.299) > α(0.05), maka kita terima H0 dan berkesimpulan bahwa b0

tidak signifikan.

Uji koefisien b1:

H0: b1 = 0 (koefisien b1 tidak signifikan) H1: b1 ≠ 0 (koefisien b1 signifikan) Kriteria pengujian:

Tolak H0 jika thitung > ttabel pada taraf α, atau tolak H0 jika nilai-P < α.

Kesimpulan:

                 Karena nilai-P(0.841) > α(0.05), maka kita terima H0 dan berkesimpulan bahwa b1 tidak signifikan. Artinya bahwa suhu plat pembungkus tidak berpengaruh nyata terhadap persen sabun pembungkus yang lulus inspeksi. Hal ini juga dapat dilihat pada nilai koefisien determinasinya

     (R2) yakni hanya sebesar 0.3 % variabel X mampu menjelaskan keragaman Y dengan hubungan 

       yang sangat lemah yang mana nilai korelasinya sebesar 0.055 atau 5.5 %.

Share on Google Plus

About Unknown

This is a short description in the author block about the author. You edit it by entering text in the "Biographical Info" field in the user admin panel.