KATA PENGANTAR. Ayu Zuriah

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "KATA PENGANTAR. Ayu Zuriah"

Transkripsi

1 KATA PENGANTAR Puji dan syukur kita panjatkan kehadirat Allah SWT., shalawat dan salam yang senantiasa tercurah kepada junjungan dan tauladan, Muhammad Rasulullah, keluarga dan para sahabatnya. Alhamdulillah atas segala rahmat dan karunianya sehingga pada kesempatan kali ini, saya dapat menyelesaikan Modul SPSS Modul SPSS 17.0 dibuat sebagai panduan belajar mengenai salah satu perhitungan statistik yang pada umumnya kerap dihadapi oleh mahasiswa dalam mengerjakan tugas. Modul ini memuat tentang cara meregresikan data dalam jumlah banyak dengan langkah-langkah yang mudah untuk dipahami dan dipelajari. Saya menyadari bahwa modul ini masih jauh dari kata sempurna karena keterbatasan yang saya miliki, karena itu saya mengucapkan terima kasih untuk saran dan kritik yang telah terima maupun yang akan diterima. saya juga menyadari bahwasanya di dalam penyusunan modul ini tidak dapat berjalan dengan baik tanpa bantuan berbagai pihak, untuk itu saya mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu dalam pembuatan modul ini. Dan juga kepada pembaca yang telah menggunakan modul ini sebagai salah satu sumber pembelajaran. Semoga modul ini dapat bermanfaat bagi para pembaca untuk memberikan tambahan pengetahuan, dan wawasan mengenai salah satu program statistik khususnya SPSS 17.0 Ayu Zuriah Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 1

2 BAB I PENDAHULUAN SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah sebuah program pada komputer yang digunakan untuk membuat analisis statistika. SPSS (pertama dirilis pada tahun 1968, dan diciptakan oleh Norman Nie, seorang lulusan Fakultas Ilmu Politik dari Stanford University, yang sekarang menjadi Profesor Peneliti Fakultas Ilmu Politik di Stanford dan Profesor Emeritus Ilmu Politik di University of Chicago. Sekarang ini SPSS yang berkembang sudah berbasis Windows sehingga di kenal dengan SPSS for windows. Petama kali muncul versi windows adalah SPSS for Windows versi 6.00, hingga kini SPSS yang paling terbaru adalah SPSS 19. SPSS memilik banyak kegunaan bagi pengguna seperti peneliti pasar, peneliti kesehatan, perusahaan survei, pemerintah, peneliti pendidikan, organisasi pemasaran, dan sebagainya. Pada dasarnya pengoperasian SPSS memiliki kesamaan dalam berbagai versi, perbedaan hanya pada fasilitas tambahan yang ditawarkan. Selain itu, SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya. Oleh karena itu, diharapkan dengan penggunaan SPSS dapat memberikan kemudahan dan ketepatan dalam mengolah data. Ada beberapa teknik statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis data. Tujuan dari analisis data adalah untuk mendapatkan informasi yang relevan yang terdapat dalam data tersebut dan menggunakan hasilnya untuk memecahkan suatu masalah. Dalam bab pendahuluan ini, sebelum mengolah data, diperlukan pengelompokkan data terlebih dahulu agar dapat menghasilkan penelitian dengan hasil yang baik. DATA PENELITIAN Data metriks atau data kuantitatif yaitu data yang berupa angka menunjukkan jumlah atau banyaknya sesuatu unit. Data nonmetrik atau data kualitatif yaitu data yang berupa huruf, data yang dikategorisasi tetapi tidak dapat dikuantitatifkan atau dioperasikan dalam hitungan. misalnya jenis kelamin. Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 2

3 TIPE SKALA PENGUKURAN Skala Nominal yaitu skala pengukuran yang menyatakan kategori interistik atau klasifikasi dari konstruksi yang diukur dalam bentuk variabel dan merupakan data nonparametik atau data kualitatif (data bukan angka). Contohnya jenis kelamin. Skala Ordinal yaitu skala pengukuran yang tidak hanya menyatakan kategori tapi juga menyatakan peringkat konstruksi yang diukur dan data nonparametik atau data kualitatif. Skala Internal (Jarak) yaitu skala pengukuran yang menyatakan kategori, peringkat dan jarak konstruksi. Skala interval mempunyai karakteristik seperti yang dimiliki oleh skala nominal dan ordinal dan ditambah ada interval yang tetap dan menggunakan data parametik atau data kuantitatif (data yang berupa angka). Skala Ratio yaitu skala perbandingan yang menunjukkan kategori, peringkat, jarak dan perbandingan konstruksi yang diukur. Skala ratio memiliki semua karakteristik yang dipunyai oleh skala nominal, ordinal, dan interval dan merupakan data parametik atau kuantitatif (data yang berupa angka). Pengukuran rasio biasanya dalam bentuk perbandingan antara satu individu dengan objek lainnya. Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 3

4 BAB II PENGENALAN SPSS MEMBUKA FILE BARU Untuk file baru dapat dibuat dengan mengaktifkan SPSS 17.0 dilakukan dengan cara yaitu : 1) Klik menu Start 2) Klik All Programs 3) Klik SPSS for inc Gambar 2.1 Tampilan Menu Start 4) Klik SPSS Statistics 17.0, maka akan muncul tampilan seperti di bawah ini : Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 4

5 Gambar 2.2 SPSS Gambar 2.3 Memulai SPSS 17.0 Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 5

6 Keterangan : Run the tutorial merupakan pilihan apabila akan menjalankan tutorial SPSS.. Memiliki tampilan seperti yang ada di bawah ini : Gambar 2.4 Submenu Run the tutorial Ada 14 macam tutorial yang disajikan dalam SPSS 17.0 dan apabila ingin memilih salah satu di anataranya, arahkan kursor dan klik bagian tutorial yang ingin dituju. Selanjutnya untuk menjalankan tutorial dengan meng-klik tanda yang terletak di bawah kanan tutorial. Type in data. Apabila akan memasukkan data baru dengan pilihan perintah Type in data, maka secara otomatis SPSS akan memunculkan pada data view dan variabel view. Run an existing query. Pilihan ini memuat menu Open atau membuka file dengan tipe file *.spq. Create new query using Database Wizard merupakan pilihan untuk mengekstrak data non-spss. Biasanya default SPSS adalah data source Dbase Files, Excel Files, MS Access Database, dan Visio Database Simples. Untuk Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 6

7 mengambil data selain default ini, klik Add ODBC Data Source seperti tampilan di bawah ini : Gambar 2.5 Tampilan Database Wizard Open an existing data source merupakan pilihan apabila akan membuka file yang baru dibuka atau dengan tipe file *.sav Gambar 2.6 Tampilan SPSS 17.0 Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 7

8 Open another type or file merupakan pilihan untuk membuka file dengan tipe file selain *.sav. 5) Setelah memilih salah satu dari cara membuka file maka klik OK. DATA EDITOR Ada 2 macam data editor di dalam SPSS yaitu : 1. Data view Data view adalah tempat di mana data statistik yang akan diolah (sudah dalam bentuk angka skala). Data view memiliki tampilan seperti di bawah ini : A B C D E Gambar 2.7 Tampilan Data View Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 8

9 Keterangan : a) Title bar merupakan nama dari judul SPSS yang sedang dibuka. Pada umumnya, nama yang diberikan oleh SPSS pada saat membuka pertama kali yaitu Untitled1[DataSet0]- SPSS Statistics Data Editor. b) Menu berisi perintah mengenai menu di mana di dalamnya terdapat Submenu yang digunakan untuk memproses data yang akan diolah. o File, pada menu utama File memuat 20 pilihan sub-menu. Gambar 2.8 Tampilan menu File Pada menu utama File memuat sub-submenu tentang file, di antaranya membuat file baru (New), membuka (Open), menutup (Close), dan menyimpan file (Save-Save As ). o Edit merupakan submenu untuk melakukan pengeditan data yang telah dimasukkan pada SPSS Data Editor. Beberapa kegunaan dari submenu dari menu utama Edit adalah melakukan undo atau mengembalikan action terakhir yang dilakukan, sedangkan redo sebaliknya, cut clear untuk menghapus data, copy Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 9

10 paste untuk menggandakan dan duplikasi data, find untuk mencari data, dan copy paste variable untuk mengganti variabel data. Gambar 2.9 Tampilan menu Edit o View, merupakan menu yang menampilkan submenu untuk menampilkan status toolbar yang sedang aktif (Status Bar), toolbar dan font huruf yang digunakan. Pilihan submenu dari menu utama View seperti berikut : Gambar 2.10 Tampilan menu Edit Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 10

11 o Data, merupakan menu yang menampilkan submenu untuk melakukan perubahanperubahan terhadap data SPSS, seperti mendefinisikan nilai label data (define variable properties ), mendefinisikan waktu (define dates ), mengurutkan data (sort cases), dan memisah isi file dengan riteria tertentu (split file). Gambar 2.11 Tampilan menu Data o Transform, merupakan pilihan menu utama yang melakukan operasi transformasi data, seperti menghitung variabel data (compute variable ), mengubah data (recode into same variables - recode into different variables ) ataupun me-ranking data (rank cases). Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 11

12 Gambar 2.12 Tampilan menu Transform o Analyze, merupakan menu utama yang menjadi pusat pengolahan data SPSS, menampilkan 21 submenu. Gambar 2.13 Tampilan menu analyze Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 12

13 o Graphs, dikelompokkan hanya menjadi 4 submenu, yang menampilkan berbagai bentuk grafik dan chart. Gambar 2.14 Tampilan menu Graphs o Utilities, menu utama yang merupakan pelengkap pada pengoperasian SPSS ini menyajikan 9 submenu. Beberapa kegunaansubmenu dari menu utama Utilities adalah menampilkan informasivariabel (variables ), mendefinisikan, dan menampilkan variabel data (define-use variabel sets ). Gambar 2.15 Tampilan menu Utilities Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 13

14 o Add-ons, merupakan menu utama yang menawarkan pelayanan SPSS lewat website. Gambar 2.16 Tampilan menu Add-ons o Window, menu ini memberikan informasi window yang sedang aktif. Gambar 2.17 Tampilam menu Window o Help, menu yang memuat 9 submenu ini memberikan bantuan informasi tentang topik-topik SPSS (topics) ataupun dalam bentuk tutorial (tutorial). Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 14

15 Gambar 2.18 Tampilan menu Help c) Toolbar berisi icons yang membantu dan mempermudah mengelola data dengan cepat. Berikut beberapa icons yang terdapat pada toolbar : merupakan icon untuk membuka file. merupakan icon untuk menyimpan file. merupakan icon untuk mencetak data. icon untuk mengembalikan action terakhir. icon untuk mengulang action yang baru saja dilakukan. d) Baris Nama Variabel merupakan tempat yang menunjukkan nama dari suatu variabel. Untuk pertama kali baris nama variabel diberi nama Var. Untuk mengganti nama variabel dapat melalui variabel view dan mengganti dengan cara double klik kotak variabel tersebut. e) Baris data Merupakan barisan yang berisi data-data dalam jumlah banyak yang merupakan data daripada varibel tersebut. Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 15

16 2. Variabel view Variabel view merupakan bagian yang digunakan untuk mendefinisikan variabel data yang akan dimasukkan. Untuk mengaktifkan kotak Variabel View lakukan dengan klik Variabel View (bagian yang diberi kotak). Variabel view memiliki gambar seperti di bawah ini : Gambar 2.19 Tampilan Variabel Di dalam Variabel View di atas memiliki keterangan sebagai berikut: Name : berisi nama variabel. Misal dengan memberikan nama variabel data pertama, maka klik kolom Name pada baris pertama, misalnya Jenis Kelamin. Type : merupakan tipe data, berbagai macam type yang ada memiliki fungsi yang berbeda yaitu : a. numeric untuk data angka dengan lebar 8 digit dan 2 angka desimal di belakang koma b. string untuk data teks, biasanya data berupa nama. Contoh : nama perusahaan. Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 16

17 c. Date adalah data yang dimasukkan berupa tanggal dst. Width : diisikan sejumlah karakter (lebar kolom) yang akan diinput dalam Data View. Untuk tipe data numerik, lebar maksimal 40 digit, sedangkan tipe data string lebar maksimal 32767digit. Apabila menginginkan menambah lebar ditambah, klik tanda panah ke atas, sebaliknya untuk mengurangi digit lebar, klik panah ke bawah. Decimal : diisi jumlah desimal karakter maksimal yang akan diinput dalam Data View. SPSS memberikan default 2 angka desimal di belakang koma. Jika jumlah desimal ingin ditambah, klik tanda panah ke atas dan sebaliknya untuk mengurangi digit lebar, klik panah ke bawah. Label : kolom yang menunjukkan tambahan informasi dengan memberikan label variabel data. Gambar 2.20 Tampilan Type Value : untuk memberi kodefikasi, misalnya Motor=1, Mobil=2, 3=Jalan kaki. Gambar 2.21 Tampilan Value Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 17

18 Missing : untuk merupakan kolom yang menunjukkan data yang hilang) Namun, jika data lengkap (tidak ada data yang hilang) maka kolom ini dapat diabaikan. Gambar 2.22 Tampilan Missing Columns : Memiliki fungsi mengubah jumlah karakter yang dapat dimasukkan pada suatu variabel tertentu. Bila kita mengisi coloumns dengan angka 2, maka hanya dua digit data saja yang dapat dimasukkan pada variabel tersebut. Align : untuk pengaturan tampilan perataan kata dalam Data View, seperti left, centre, right. Gambar 2.23 Tampilan Submenu Align Measure : merupakan tipe variabel yang akan menentukan jenis analisis yang akan digunakan. Maka secara default akan terpilih Nominal atau ordinal, jika variabel bertipe Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 18

19 string. Scale digunakan apabila data yang ingin kita olah akan dibuat skala pengukuran (range). MEMINDAHKAN DATA Gambar 2.24 Tampilan Measure Di bawah ini adalah Tabel 1.1 yang merupakan contoh data yang akan diolah ke dalam SPSS di mana jumlah data ada 84 buah dengan variabel DER(Hutang), NPM(Net Profit Margin), STKTR AKTV(Struktur Aktiva), GROWTH(pertumbuhan), CR (Current Rasio) : Tabel 2.1 Data Penelitian SPSS NAMA OBS DER NPM STKTR AKTV GROWTH CR AALI 1 0,19 23,45 0,41-0,06 1,68 ANTM 2 1,11 26,37 0,6 0,06 2,68 ASII 3 1,81 9,3 0,19 0,56 0,74 INCO 4 0,29 30,25 0,72 0,15 3,65 INDF 5 2,33 1,34 0,41-0,06 1,47 INKP 6 1,57 10,41 0,68 0,03 3,09 ISAT 7 1,28 14,25 0,66 0,18 1,39 PTBA 8 0,38 16,27 0,16 0,19 4,51 Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 19

20 SMCB 9 2,98 7,67 0,83-0,03 1,68 TLKM 10 1,4 10,36 0,74 0,1 0,76 UNTR 11 1,58 8,32 0,41 0,57 1,55 BLTA 12 2,94 25,41 0,66 0,81 1,46 PGAS 13 1,83 16,72 0,57 0,14 3,59 UNSP 14 1,54 13,5 0,22 0,11 2,09 AALI 15 0,24 20,95 0,44 0,1 0,87 ANTM 16 0,7 27,58 0,46 0,14 0,46 ASII 17 1,41 6,69 0,22-0,05 0,78 INCO 18 0,26 38,38 0,57 0,18 4,6 INDF 19 2,13 3,01 0,4 0,09 1 INKP 20 0,02 28,44 0,25-0,99 1,51 ISAT 21 1,24 11,52 0,73 0,04 0,83 PTBA 22 0,35 13,74 0,13 0,09 5,44 SMCB 23 2,37 5,88 0,84-0,04 1,23 TLKM 24 1,39 21,46 0,74 0,21 0,68 UNTR 25 1,44 6,78 0,46 0,06 1,34 BLTA 26 1,62 39,21 0,72 0,04 1,53 PGAS 27 1,61 28,54 0,86 0,2 1,45 UNSP 28 1,78 14,64 0,19 0,43 3,55 AALI 29 0,28 33,11 0,33 0,53 1,6 ANTM 30 0,37 42,74 0,25 0,65 0,67 ASII 31 1,17 9,29 0,22 0,1 0,91 INCO 32 0,36 50,43 0,66-0,07 2 INDF 33 2,62 3,52 0,27 0,83 0,92 INKP 34 0,02 25,81 0,36 0,05 8,44 ISAT 35 1,72 12,38 0,67 0,32 0,93 PTBA 36 0,4 18,43 0,09 0,26 4,43 SMCB 37 2,19 4,51 0,79 0,02 1,33 TLKM 38 1,16 21,63 0,75 0,09 0,77 UNTR 39 1,26 8,22 0,43 0,16 1,34 BLTA 40 2,2 20,84 0,76 1 0,7 PGAS 41 2,11 17,87 0,81 0,35 1,17 UNSP 42 0,81 10,6 0,17 1 3,17 AALI 43 0,23 32,24 0,31 0,22 1,94 ANTM 44 0,26 14,26 0,28-0,15 0,57 ASII 45 1,21 9,47 0,01 0,27 1,32 INCO 46 0,21 27,38 0,73 0,14 4,89 INDF 47 3,11 2,67 0,24 0,34 0,9 INKP ,88 0,41 0,01 3,96 Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 20

21 ISAT 49 1,95 10,07 0,74 0,14 0,9 PTBA 50 0,51 23,67 0,06 0,55 3,66 SMCB 51 2,02 5,88 0,73 0,06 1,68 TLKM 52 1,38 17,5 0,78 0,11 0,54 UNTR 53 1,05 9,54 0,42 0,76 1,64 BLTA 54 3,24 22,24 0,83 0,21 0,71 PGAS 55 2,47 4,95 0,69 0,26 2,18 UNSP 56 0,9 5,92 0,16 0,09 1,49 AALI 57 0,18 22,37 0,32 0,16 1,83 ANTM 58 0,21 6,94 0,29-0,03 0,55 ASII ,19 0,25 0,1 1,37 INCO 60 0,29 22,4 0,68-0,05 7,24 INDF 61 2,45 5,59 0,27 0,02 1,16 INKP 62 0,01-33,67 0,4-0,01 8,86 ISAT 63 2,05 8,15 0,81 0,06 0,55 PTBA 64 0,4 30,48 0,05 0,32 4,91 SMCB 65 1,19 15,07 0,75-0,05 1,27 TLKM 66 1,22 17,54 0,78 0,07 0,61 UNTR 67 0,76 13,06 0,48 0,07 1,66 BLTA 68 3,04-46,23 0,78-0,06 0,76 PGAS 69 1,35 34,56 0,6 0,12 2,48 UNSP 70 0,9 10,87 0,14 0,08 1,01 AALI 71 0,23 21,47 0,32 0,12 1,32 ANTM 72 0,2 16,59 0,26 0,06 0,57 ASII 73 1,07 10,9 0,22 0,21 1,26 INCO 74 0,44 34,68 0,63 0,05 6,84 INDF 75 2,2 7,94 0,27 0,06 0,12 INKP 76 0,01-6,05 0,4-0,01 1,03 ISAT 77 2,16 3,58 0,77 0,02 0,79 PTBA 78 0,37 23,55 0,05 0,02 5,97 SMCB 79 0,86 14,45 0,73 0,01 1,49 TLKM 80 1,09 17,14 0,76 0,03 0,79 UNTR 81 0,77 10,64 0,47 0,14 1,59 BLTA 82 2,65 7,43 0,79 0,02 1,1 PGAS 83 1,38 32,18 0,56 0,06 2,94 UNSP 84 0,92 12,94 0,2 1,97 1,38 Kemudian langkah yang dilakukan untuk memindahkan data ke dalam SPSS dengan : Klik Start All Programs SPSS Inc SPSS Stasistic 17.0 Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 21

22 Pilih Type in data, Copy data di atas dan Paste di Data View seperti gambar di bawah ini : Gambar 2.25 Tampilan Data pada Data View MENGGANTI NAMA VARIABLE Untuk mengganti nama variabel pada data view, dengan cara : Membuka Variabel View Gambar 2.26 Tampilan Variable View Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 22

23 Double klik variabel pada Tab Nama untuk mengganti sesuai dengan variabel yang dihendaki. Gambar 2.27 Mengganti nama MENYIMPAN FILE Untuk menyimpan data dalam SPSS, hal yang perlu kita lakukan : Pada file yang sedang di buka pada SPSS, klik menu File Pilih Submenu Save As Gambar 2.28 Tampilan Save As Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 23

24 Maka akan mucul kotak seperti d bawah ini, dan pada kotak File name berisi nama file yang akan kita simpan misalnya SPSS.REGRESI dan pada kotak Save as type berisi SPSS Statistics (*sav) Gambar 2.29 Tampilan Save Data As Pilih Save, maka data akan tersimpan dengan nama file SPSS.REGRESI.sav. Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 24

25 BAB III DATA SCREENING DAN TRANSFORMASI Untuk melakukan uji statistik langkah awal yang harus dilakukan adalah dengan screening terhadap data yang akan diolah. Salah satu asumsi penggunaan statistika parametik adalah asumsi multivariate normality. Multivariate normality merupakan asumsi bahwa setiap variabel dan semua kombinasi linear dari variabel distribusi normal. Asumsi multivariate normality ini dapat diuji dengan melihat normalitas suatu variabel. Screening terhadap normalitas data merupakan langkah awal yang harus dilakukan untuk setiap multivariate. Dengan demikian, data yang berdistribusi normal akan menghasilkan model regresi yang baik. Ada beberapa cara yang dapat digunakan dalam mendekteksi normalitas data, namun pada modul ini akan menjelaskan mengenai uji statitik Kolmogorov-Smirnov. Langkah analisis : Buka file SPSS.REGRESI.SAV Dari menu utama SPSS, pilih menu Analyze, lalu pilih Non-parametic test, kemudian pilih submenu 1-sample K-S. Gambar 3.1 Tampilan 1-Sample K-S Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 25

26 Maka akan muncul tampilan seperti di bawah ini : Gambar 3.2 Tampilan One-Sample Kolmogorov-Smirnov Pada layar One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test, isi variabel DER, NPM, NET_SLS, STR_AKT, GROW dan CURRENT RATIO pada kotak Test Variable List. Untuk Test Distribution klik pada bagian Normal. Kemudian OK. Maka akan menghasilkan output : TABEL 3.1 HASIL ONE-SAMPLE KOLMOGOROV-SMIRNOV TEST One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test DER NPM NET_SLS STR_AKT GROW CURRENT RATIO N Normal Parameters a,,b Mean Std. Deviation E Most Extreme Differences Absolute Positive Negative Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 26

27 Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Untuk probabilitas berdasarkan tabel di atas bahwa untuk variabel DER 0.156, NPM 0.118, STR_AKT memiliki nilai di atas α= 0.05 yang artinya bahwa variabel-variabel tersebut terdistribusi dengan normal sedangkan untuk variabel NET_SLS 0.000, GROW dan CURRENT RASIO 0,000 berada di bawah batas α= 0.05 yang demikian variabel tersebut tidak terdistribusi secara normal. Kemudian apabila data tidak terdistribusi secara normal maka data perlu ditransformasi agar menjadi normal. Untuk menormalkan data sebelumnya harus mengetahui terlebih dahulu bagaimana bentuk grafik histrogram dari data yang ada di mana bentuk dari grafik itu sendiri ada bermacammacam seperti moderate positive skewness, severe positive skewness. Berikut ini cara untuk melihat grafik histogram yaitu : Buka file SPSS.REGRESI.sav melalui perintah File Open Data. Dari menu utama SPSS pilih menu Graph, lalu Legacy Dialogs kemudian pilih Histogram. Gambar 3.3 Tampilan Submenu Histogram Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 27

28 Kemudian akan muncul layar Histogram. Karena ada 3 variabel yang berdistribusi secara tidak normal maka perlu melakukan 3 kali membuat grafik histogram. Setelah itu pada kotak variabel diisikan dengan variabel NET_SALES. Seperti tampilan di bawah ini : Gambar 3.4 Tampilan kotak Histogram Kemudian beri checklist pada kotak display normal curve Klik OK. Maka akan menghasilkan output seperti di bawah ini : GRAFIK 3.2 NET SALES Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 28

29 Lakukan hal yang sama pada variabel GROW dan CURRENT RASIO untuk sehingga menghasilkan grafik histogram seperti yang ada di bawah ini : GRAFIK 3.3 GROW GRAFIK 3.4 CURRENT RASIO Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 29

30 Dengan melihat grafik Histogram seprti gambar di atas maka kita dapat melakukan trasformasi data. Untuk mengetahui jenis transformasi yang akan dilakukan, maka kita harus mengetahui termaksud jenis grafik histogram yang mana variabel-variabel tersebut. Berikut ini bentuk transformasi yang dapat dilakukan sesuai dengan grafik Histogram : 1. Moderate Positive Skewness : SQRT(x) atau bentuk kuadrat. 2. Subtansial Positive Skewness : LG10(x) atau logaritma 10 atau LN 3. Severe Positive Skewness dengan bentuk L : 1/x atau inverse 4. Subtansial Negative Skewness : LG10(k-x) 5. Severe Negative Skewness dengan bentuk J : 1/(k-x) Melihat bentuk Grafik yang terjadi pada Net_Sls dan Current rasio merupakan bentuk grafik Moderate Positive Skewness sehingga untuk melakukan transformasi data dengan cara : Buka file SPSS.REGRESI.sav Pada menu utama SPSS, menu Transform submenu Compute Gambar 3.5 Tampilan Compute Variable Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 30

31 Maka akan muncul layar Compute Variable, untuk kotak Function group pilih All dan untuk kotak Functions dan Special variables pilih Sqrt kemudian klik tombol maka pada kotak numeric Expression muncul Sqrt(x) untuk (x) akan diganti dengan meng-klik variabel NET_SLS lalu tombol sehingga menjadi SQRT(NET_SALES). Kemudian pada Target variable diberi nama lain misal NET_SLS1. Perhatikan gambar di bawah ini : Gambar 3.6 Tampilan Compute Variable Pilih OK Lakukan juga untuk variabel CURRENT RASIO dan variabel GROW dengan menggunakan langkah seperti di atas tetapi pada kotak Funtions and Special Variables menggunakan LG10. Dan pada Target Variable diberi nama GROW1 dan CR1. Untuk hasilnya kita dapat membuka data editor. Akan muncul tab variabel yang baru sesuai dengan variabel yang kita beri nama tersebut. Setelah melakukan transformasi data maka data tersebut diharapkan dapat terdistribusi secara normal. Untuk memastikannya perlu adanya pengecekan data agar data tersebut dapat dinyatakan normal yaitu dengan menggunakan menu utama SPSS, analyze Analyze Non- Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 31

32 parametic test 1-sample K-S. masukkan semua variabel yang sudah kita transformasikan kemudian klik OK. Maka kita dapat melihat bahwa data yang kita punya sudah normal dimana probabilitas data itu lebih dari α = untuk lebih jelasnya kita dapat melihat hasil output di bawah ini : TABEL 3.5 ONE-SAMPLE KOLMOGOROV-SMIRNOV TEST One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test net_sls1 GROW1 CR1 N Normal Parameters a,,b Mean Std. Deviation Most Extreme Differences Absolute Positive Negative Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Dari hasil dapat disimpulkan bahwa untuk variabel net sales 0.71, grow 0.992, dan current rasio merupakan data yang berditribusi secara normal dengan nilai signifikan lebih dari Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 32

33 BAB IV KOLERASI Uji kolerasi digunakan untuk menguji tentang ada tidaknya hubungan antar variabel satu dengan variabel yang lainnya. Uji kolerasi belum dapat diketahui variabel penyebab dan variabel akibat. Dalam analisis kolerasi yang diperhatiakan adalah arah (positif atau negative) dan besatnya hubungna (kekuatan). Koefisien kolerasi mempunyai harga -1 atau +1 (bergerak dari nol hingga 1 maka semakin besar atau kuat hubungan variabel atau sempurna = 1). Sebaliknya semakin mendekati 0 maka semakin lemah atau kecil hubungannya. BIVARIATE COLLELATION Sering juga disebut dengan Product Moment Person berguna untuk menguji kolerasi antar dua variabel di dalam melakukan uji kolerasi perlu memperhatikan Test of Significant yaitu meliputi Two-Tailed (uji dua sisi) digunakan dalam kondisi belum diketahui bentuk hubungan antar variabel dan One-tailed (uji satu sisi) digunakan untuk menguji test of significant dari 2 variabel, tetapi telah diketahui adanya arah kecenderungan hubungan negative atau positif di antara 2 variabel yang berhubungan. Cara menganalisanya adalah Buka file SPSS.REGRESI.sav Pilih menu Analyze, pilih Correlate dan klik Bivariate Gambar 4.1 Tampilan Analyze Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 33

34 Maka akan muncul layar Bivariate Correlations. Masukkan variabel DER dan NPM dalam kotak Variables. Gambar 4.2 Tampilan Bivariate Correlations Pilih Correlation Coefficient Pearson dan Test Of Significance dengan two tailed karena belum ditentukan arah hubungan dari variabel DER dan NPM. Gambar 4.3 Tampilan Bivariate Correlations Options Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 34

35 Klik menu Option, lalu Continue akhiri dengan OK. Maka akan menghasilkan Output seperti di bawah ini : TABEL 4.1 CORRELATIONS Correlations DER STR_AKT DER Pearson Correlation ** Sig. (2-tailed).000 N STR_AKT Pearson Correlation.412 ** 1 Sig. (2-tailed).000 N **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Terdapat hubungan antara DER dengan STR_AKT sebesar sifat kolerasi positif menunjukkan semakin tinggi hutang akan semakin tinggi juga struktuk aktiva. Nilai signifikasi sebesar berarti hubungan tersebut signifikan atau diterima pada probabilitas 5%. PARTIAL CORRELATION kolerasi parsial digunakan untuk menguji kolerasi dengan memperhitungkan efek dari variabel lain atau dengan kata lain kolerasi partial mengukur kolerasi antar dua variabel dengan mengeluarkan pengaruh dari satu atau lebih variabel lain yang sering disebut dengan variabel control. Cara pengolahan data yaitu Buka file SPSS.REGRESI.sav Klik Analyze Correlate Partial. Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 35

36 Gambar 4. 4 Tampilan Analyze Masukkan variabel NPM dan NET_SLS1 ke dalam kotak Variables. Masukkan variabel CR1 ke Controlling for Gambar 4.5 Tampilan Partial Correlation Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 36

37 Kemudian klik Options dan pilih zero-order correlations dan exclude cases listwise, tekan continue lalu OK Gambar 4.6 Tampilan Partial Correlation Options Maka akan menghasilkan tabel seperti di bawah ini : TABEL 4.2 CORRELATIONS Correlations Control Variables NPM NET_SLS1 CR1 -none- a NPM Correlation Significance (2-tailed) Df NET_SLS1 Correlation Significance (2-tailed) Df CR1 Correlation Significance (2-tailed) Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 37

38 Df CR1 NPM Correlation Significance (2-tailed)..697 Df 0 81 NET_SLS1 Correlation Significance (2-tailed).697. Df 81 0 a. Cells contain zero-order (Pearson) correlations. Dari hasil koefisien antara NPM dan NET_SLS1 sebelum menghilangkan pengaruh variabel CR1 adalah dan signifikan pada alpha dan setelah menghilangkan pengaruh variabel CR1 adalah dan signifikan pada alpha Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 38

39 BAB V REGRESI Regresi digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih, juga menunjukkan arah hubungan antara variabel. Variabel adalah simbol yang melekat pada bilangan atau angka. Dalam proses aplikasi SPSS, maka data-data selalu dikelompokkan ke dalam kelompok variabel-variabel yang sangat menentukan dalam proses penarikan kesimpulan hasil uji statistik. Ada 2 jenis variabel di dalam SPSS yaitu : 1. Variabel bebas (independen variabel) yaitu suatu variabel yang menerangkan (mempengaruhi) terhadap variabel lainnya. Variabel ini dalam notasinya seringkali diberi notasi X (X1,X2,X3,dst) 2. Variabel terikat (dependent variabel) yakni suatu variabel yang dipengaruhi (diterangkan) oleh variabel lain. Variabel ini dalam notasinya sering ditulis dengan Y. Kemudian Regresi Linear ada 2 macam yaitu Regresi Linear Sederhana Regresi sederhana, bertujuan untuk mempelajari hubungan antara dua variabel. Regresi Linear digunakan apabila variabel dependent dipengaruhi hanya satu variabel independen. Bentuk Umum Regresi Linear Sederhana : Y = a + bx Keterangan : Y : peubah tak bebas X : peubah bebas a : konstanta b : kemiringan Regresi Linear Berganda Analisis regresi ganda merupakan pengembangan dari analisis regresi sederhana. Kegunaannya yaitu untuk meramalkan nilai variabel terikat (Y) apabila variabel bebasnya (X) dua atau lebih. Analisis regresi ganda adalah alat untuk meramalkan nilai pengaruh dua variabel bebas atau lebih terhadap satu variabel terikat (untuk membuktikan ada tidaknya hubungan fungsional atau hubungan kausal antara dua atau lebih variabel bebas X 1, X 2,., X i terhadap suatu variabel terikat Y. Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 39

40 Bentuk Umum Regresi Linier Berganda : Y = a + b X + b X b X n n Keterangan : Y : peubah takbebas a : konstanta X : peubah bebas ke-1 1 b : kemiringan ke-1 1 X : peubah bebas ke-2 2 b : kemiringan ke-2 2 X : peubah bebas ke-n n b : kemiringan ke-n n Sebagai contoh dalam regresi linear dengan menguji pengaruh net profit margin (NPM), struktur aktiva (STR_AKT), net sales (NET_SLS1), pertumbuhan perusahaan (GROW1), dan current rasio (CR1) terhadap hutang perusahaaan (Y). Proses pengelohan data : Buka file SPSS.REGRESI.sav. Klik Analyze pilih Regression klik Linear. Gambar 5.1 Tampilan Analyze Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 40

41 Maka akan muncul kotak Linear Regression seperti gambar di bawah ini : Gambar 5.2 Tampilan Linear Regression Klik variabel DER dan masukkan ke kotak dependen, dan klik variabel NPM, STR_AKT, GROW1, NET_SLS1, dan CR1 ke dalam kotak independen. Abaikan semua pilihan dan pilih OK. KOEFISIEN DETERMINASI Koefisien determasi (R 2 ) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam variasi variabel dependen. Bila nilai R 2 kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel sangat terbatas. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka nilai R 2 akan meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secarasignifikan terhadapo variabel dependen. TABEL 5.1 MODEL SUMMARY Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), CR1, GROW1, NPM, STR_AKT, NET_SLS1 Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 41

42 Dari tampilan output SPSS di atas besar dari Adjusted R 2 adalah atau hanya sebesar 47,7% DER dapat dijelaskan oleh keempat variabel independen CR1, GROW1, NPM, STR_AKT, NET_SLS1 dan sisanya dijelaskan oleh variabel lainnya. SEE (Standart Error of estimate) sebesar semakin kecil nilai SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen. UJI STATISTIK F Pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. TABEL 5.2 ANOVA ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression a Residual Total a. Predictors: (Constant), CR1, GROW1, NPM, STR_AKT, NET_SLS1 b. Dependent Variable: DER Dari uji ANOVA atau F test didapatkan nilai F hitung sebesar dengan probabilitas karena probabilitas jauh lebih kecil dari α = 0.05 maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi nilai DER atau yang artinya variabel CR1, GROW1, NPM, STR_AKT, NET_SLS1 secara bersama-sama mampu menerangkan variabel DER. UJI STATISTIK T Uji ini untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Untuk menginterprestasikan koefisien variabel bebas (independen) dapat menggunakan unstandardized coefficients maupun standardized coefficients yaitu dengan melihat nilai signifikasi masing-masing variabel independen dari tabel di bawah ini bahwa nilai NET_SLS dan CR memiliki niali jauh di atas 0.05 sedangkan NPM 0.000, STR_AKT 0.000, dan GROW memiliki nilai yang signifikan pada 0.05 Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 42

43 TABEL 5.3 COEFFICIENTS Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) NPM STR_AKT NET_SLS E GROW CR a. Dependent Variable: DER Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 43

44 BAB VI UJI ASUMSI KLASIK UJI MULTIKOLONIERITAS Uji Multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik sebagiknya tidak terjadi kolerasi di antara variabel terikat. Untuk mendektesi adanya atau tidaknya multikolonieritas dalam model regresi dapat dengan cara : Nilai R 2 yang dihasilkan oleh oleh suatu estimasi model empiris sangat tinggi, tetapi biasanya variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan terhadap variabel dependentnya. Dengan melihat batas tolerance yang memiliki nilaki kurang dari 0.10 yang berarti tidak ada kolerasi antar variabel independen. Kemudian dari nilai VIF (Variance Inflation Factor) juga menunjukkan hal yang sama yaitu tidak adanya penyakit multikolonieritas dengan nilai dari VIF lebih dari 10. Selain itu dari Ouput SPSS juga bisa dilihat nilai CI (Condition Index). Jika nilai CI > 30 maka dalam model terdapat penyimpangan Asumsi Klasik Multicolinierity. Langkah untuk menganalisis penyakit multikolonieritas yaitu : 1. Buka file SPSS.REGRESI.sav 2. Pilih menu Analyze, submenu Regresi lalu pilih Linear Regression. Gambar 6.1 Tampilan menu Analyze Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 44

45 3. Maka akan muncul layar windows Linear Regression. Gambar 6.2 Layar Linear Regression Pada kotak Dependent isikan variabel DER dan pada kotak Independen isikan NPM, NET_SLS1, STR_AKT, GROW1 dan CR1. 4. Untuk menampilkan matrik kolerasi dan nilai Tolernace serta VIF pilih Statistics maka akan muncul layar tampilan windows Linear Regression Statistics. Akifkan pilihan Covariance matrix dan Collinierity Diagnostics. Gambar 6.3 Tampilan Linear Regression Statistics Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 45

46 5. Tekan Continue, abaikan yang lain dan tekan OK 6. Maka akan muncul tampilan SPSS : TABEL 6.1 COEFFICIENT CORRELATIONS Coefficient Correlations a Model CR1 GROW1 NPM STR_AKT NET_SLS1 1 Correlations CR GROW NPM STR_AKT NET_SLS Covariances CR E-6 GROW E-7 NPM E E-8 STR_AKT E-7 NET_SLS E E E E E-9 a. Dependent Variable: DER Melihat besaran kolerasi antar variabel independen tampak bahwa variabel NET_SLS , variabel CR , NPM memiliki kolerasi yang cukup tinggi, sedangkan STR_AKT dan GROW atau sekitar 43%. Oleh karena itu kolerasi ini masih di bawah 95%, maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolonieritas serius. Kemudian dari hasil tabel 4.2 di bawah ini, nilai Tolerance untuk NET_SLS , NPM 0.815, STR_AKT 0.797, GROW , CR menunjukkan nilai kurang dari 0.10 yang berarti tidak ada kolerasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama, bahwa variabel NET_SLS , NPM 1.228, STR_AKT 1.254, GROW , CR tidak ada satu variabel independent yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi tidak ada multikolonieritas antar variabel independen dalam model regresi. Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 46

47 TABEL 6.2 COEFFICIENTS Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) NPM STR_AKT NET_SLS E GROW CR a. Dependent Variable: DER TABEL 6.3 DIAGNOSTIC COLLINEARITY Collinearity Diagnostics a Dimen Eigenvalue Variance Proportions Model sion Condition Index (Constant) NPM STR_AKT NET_SLS1 GROW1 CR a. Dependent Variable: DER Nilai CI yang dihasilkan untuk masing-masing variabel independen adalah kurang dari 30 maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen tidak terjangkit penyakit multikolonieritas. Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 47

48 UJI AUTOKOLERASI Uji autokolerasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada kolerasi antara kesalahan penggangguan pada perioade t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika adanya kolerasi maka adanya penyakit autokolerasi. Masalah ini disebabkan karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Apabila pada salah satu terdapat gangguan maka cenderung mempengaruhi gangguan untuk periode berikutnya. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendekteksi ada atau tidaknya autokolerasi, pada modul ini akan menjelaskan dengan Uji Durbin Watson (DW test) Digunakan untuk autokolerasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya intercept (konstanta) dalam model regresi. Hipotesis yang akan diuji adalah : H0 : tidak adanya autokolerasi. H1 : adanya autokolerasi. Pengambilan keputusan autokolerasi : Hipotesis nol Keputusan Jika Tidak ada autokolerasi positif Tidak ada autokolerasi positif Tolak No desicion 0 < d < dl dl d du Tidak ada autokolerasi negatif Tolak 4-dl < d <4 Tidak ada autokolerasi negatif Tidak ada autokolerasi, positif atau negatif No desicion Diterima 4-du d 4-dl du < d < 4-dl Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 48

49 Langkah yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya autokolerasi : 1. Buka file SPSS.REGRESI.sav 2. Menu Analyze Regression Linear Gambar 6.4 Tampilan menu Analyze Kemudian Pada kotak Dependent isikan variabel DER dan pada kotak Independen isikan NPM, NET_SLS1, STR_AKT, GROW1 dan CR1. Gambar 6.5 Layar Linear Regression Dilarang menggandakan seijin tim penyusun 49

Pengenalan SPSS 15.0

Pengenalan SPSS 15.0 Pengenalan SPSS 15.0 1.1 Pengantar SPSS SPSS atau kepanjangan dari Statistical Product and Service Solution merupakan salah satu dari sekian banyak software statistika yang banyak digunakan oleh berbagai

Lebih terperinci

APLIKASI REGRESI GANDA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : /

APLIKASI REGRESI GANDA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : / APLIKASI REGRESI GANDA DENGAN SPSS HENDRY admin teorionline.net Phone : 0-834 4694 / email : klik.statistik@gmail.com Tentang Regresi Ganda Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis yang paling

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. yang digunakan dalam penelitian ini adalah DPR, Net Profit Margin

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. yang digunakan dalam penelitian ini adalah DPR, Net Profit Margin 45 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Pada bagian ini akan disajikan statistik deskriptif dari semua variabelvariabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah DPR,

Lebih terperinci

10/02/2016 MEMULAI SPSS. Langkah-Langkah : Klik Star Button Klik All Program Klik SPSS Inc Klik SPSS Statistics 17.0

10/02/2016 MEMULAI SPSS. Langkah-Langkah : Klik Star Button Klik All Program Klik SPSS Inc Klik SPSS Statistics 17.0 MEMULAI SPSS Langkah-Langkah : Klik Star Button Klik All Program Klik SPSS Inc Klik SPSS Statistics 7.0 MEMULAI SPSS 3 4 5 6 MEMULAI SPSS Run the tutorial Merupakan pilihan apaila akan menjalankan tutorial

Lebih terperinci

Hasil perhitungan Kolmogorov-Smirnov menunjukkan bahwa ketiga sampel atau variabel tersebut adalah distribusi normal.

Hasil perhitungan Kolmogorov-Smirnov menunjukkan bahwa ketiga sampel atau variabel tersebut adalah distribusi normal. NORMALITAS DATA One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test N Normal Parameters a,b Most Extreme Differences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN januari februari maret april mei juni juli agustus september oktober nopember desember BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskriptif Karakteristik Data 1. Analisis Profit Expense Ratio (PER) Profit Expense Ratio

Lebih terperinci

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0 Disusun oleh: Andryan Setyadharma FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG 2010 1. MENGAPA UJI ASUMSI KLASIK PENTING? Model regresi linier berganda (multiple regression)

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN. Tabel 4.1 Prosedur penarikan sampel

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN. Tabel 4.1 Prosedur penarikan sampel BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Variabel Penelitian No. Pada bab ini akan dibahas tahap-tahap dan pengolahan data yang kemudian akan dianalisis tentang pengaruh profitabilitas, ukuran perusahaan,

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA. penelitian tentang Price Earning Ratio (PER), Earning Per Share (EPS),

BAB IV ANALISIS DATA. penelitian tentang Price Earning Ratio (PER), Earning Per Share (EPS), BAB IV ANALISIS DATA A. Analisis Data 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif pada penelitian ini akan menggambarkan data penelitian tentang Price Earning Ratio (PER), Earning Per Share (EPS), Return

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Untuk memberikan gambaran dan informasi mengenai data variabel dalam penelitian ini maka digunakanlah tabel statistik deskriptif. Tabel

Lebih terperinci

KORELASI. Alat hitung koefisien korelasi Pearson (data kuantitatif dan berskala rasio) Kendall, Spearman (data kualitatif dan berskala ordinal)

KORELASI. Alat hitung koefisien korelasi Pearson (data kuantitatif dan berskala rasio) Kendall, Spearman (data kualitatif dan berskala ordinal) KORELASI Pada SPSS korelasi ada pada menu Correlate dengan submenu: 1. BIVARIATE Besar hubungan antara dua (bi) variabel. a. Koefisien korelasi bivariate/product moment Pearson Mengukur keeratan hubungan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini, analisis data yang dilakukan menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu dengan menggunakan analisis regresi sederhana, dan perhitungannya menggunakan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata rata ( mean ),standar deviasi serta

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. sembako. Adapun pertanyaan yang termuat dalam kuesioner terdiri dari

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. sembako. Adapun pertanyaan yang termuat dalam kuesioner terdiri dari BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. ANALISIS DATA 1. Deskripsi Responden Penelitian Responden dari penelitian ini adalah pedagang pasar tradisional Balamoa Kecamatan Pangkah Kabupaten Tegal khususnya

Lebih terperinci

BAB V MENGGUNAKAN SPSS

BAB V MENGGUNAKAN SPSS BAB V MENGGUNAKAN SPSS Tumpal Manik, M.Si Email : tmanyk@yahoo.com tmanik@umrah.ac.id Website : http:/tumpalmanik Contoh Penelitian Kuantitatif Judul Pengaruh Ukuran Permerintah Daerah, Kemiskinan Penduduk,

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN. Berikut ini diringkas pengiriman dan penerimaan kuesioner : Tabel 4.1. Rincian pengiriman Pengembalian Kuesioner

BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN. Berikut ini diringkas pengiriman dan penerimaan kuesioner : Tabel 4.1. Rincian pengiriman Pengembalian Kuesioner BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Responden Berdasarkan data yang telah disebar kepada pelanggan Alfamart dengan total 100 kuesioner yang diberikan langsung kepada para pelanggan Alfamart.

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data-data penelitian seperti nilai minimum, maksimum, mean, dan standar deviasi

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN. Dalam bab ini akan diuraikan hal-hal yang berkaitan dengan data-data

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN. Dalam bab ini akan diuraikan hal-hal yang berkaitan dengan data-data BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN Dalam bab ini akan diuraikan hal-hal yang berkaitan dengan data-data yang berhasil dikumpulkan, hasil pengolahan data dan pembahasan dari hasil pengolahan tersebut. Berdasarkan

Lebih terperinci

PENGENALAN APLIKASI STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS)

PENGENALAN APLIKASI STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS) MODUL 8 PENGENALAN APLIKASI STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS) Tujuan Praktikum : Mahasiswa mengenal aplikasi pengolah data statistik yaitu SPSS Mahasiswa dapat menggunakan aplikasi SPSS

Lebih terperinci

SAMI AN SPSS KORELASI

SAMI AN SPSS KORELASI SAMI AN SPSS KORELASI KORELASI Merupakan teknik statistik yang digunakan untuk meguji ada/tidaknya hubungan serta arah hubungan dari dua variabel atau lebih Korelasi yang akan dibahas dalam pelatihan ini

Lebih terperinci

Uji Asumsi Klasik. Rowland Bismark Fernando Pasaribu

Uji Asumsi Klasik. Rowland Bismark Fernando Pasaribu Rowland Bismark Fernando Pasaribu rowland_pasaribu@gmail.com Uji Asumsi Klasik Uji Asumsi Klasik Untuk mendapatkan parameter-parameter estimasi dari model dinamis yang dipakai, dalam penelitian ini digunakan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 42 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Analisis Statistik deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap obyek yang diteliti

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN 56 BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Hasil Penelitian 1. Data Tentang Model Pembelajaran Glasser a. Nilai Mean Setelah pemberian skor angket pada 21 responden yang sudah diuji dengan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 42 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Statisitik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Dari 34 perusahaan barang konsumsi

Lebih terperinci

KORELASI DAN ASOSIASI

KORELASI DAN ASOSIASI KORELASI DAN ASOSIASI Kata korelasi diambil dari bahasa Inggris, yaitu correlation artinya saling hubungan atau hubungan timbal balik. Dalam ilmu statistika istilah korelasi diberi pengertian sebagai hubungan

Lebih terperinci

ANALISIS HUBUNGAN KEPUASAN NASABAH TERHADAP PELAYANAN PT. BANK CENTRAL ASIA (BCA)

ANALISIS HUBUNGAN KEPUASAN NASABAH TERHADAP PELAYANAN PT. BANK CENTRAL ASIA (BCA) ANALISIS HUBUNGAN KEPUASAN NASABAH TERHADAP PELAYANAN PT. BANK CENTRAL ASIA (BCA) Nama : Siti Ayuningtyas Proborini NPM : 19210085 Jurusan : Manajemen Pembimbing : Sriyanto, SE., MM Latar Belakang 1. Persaingan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. ANALISIS HASIL 1. Hasil Sampling Responden dalam hasil penelitian ini adalah wajib pajak badan yang terdaftar di Kantor Pelayanan Pajak Pratama Jakarta Kembangan

Lebih terperinci

ANALISIS DATA PREDIKTIF (Analisis Regresi)

ANALISIS DATA PREDIKTIF (Analisis Regresi) PERTEMUAN KE-9 ANALISIS DATA PREDIKTIF (Analisis Regresi) Ringkasan Materi : Analisis regresi digunakan untuk memprediksi (prediktif). Variabel X hasil pengukuran yang disebut prediktor digunakan untuk

Lebih terperinci

GET FILE='D:\albert\data47 OK.sav'. DESCRIPTIVES VARIABLES=TOperAC seperac /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX. Descriptive Statistics

GET FILE='D:\albert\data47 OK.sav'. DESCRIPTIVES VARIABLES=TOperAC seperac /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX. Descriptive Statistics GET FILE='D:\albert\data47 OK.sav'. DESCRIPTIVES VARIABLES=TOperAC seperac /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX. Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation TOperAC 47 988.47 2376.52 1802.6366

Lebih terperinci

Nama : Suherman Pembimbing : Suryandari Sedyo Utami, SE., MM.

Nama : Suherman Pembimbing : Suryandari Sedyo Utami, SE., MM. ANALISIS PENGARUH CURRENT RATIO (CR), DEBT TO TOTAL ASSETS (DTA), DAN DEBT TO EQUITY RATIO (DER) TERHADAP DIVIDEND PAYOUT RATIO (DPR) PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TAHUN

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai proses dan hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang telah dilakukan. Sebagai alat bantu analisis digunakan software SPSS versi

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1. Gambaran Umum Objek Penelitian Objek penelitian ini adalah perusahaan yang listing di Jakarta Islamic Index untuk periode 2011-2013 berjumlah

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. DESKRIPSI DATA 1. Analisis Deskripsi Return On Asset, Return On Equity dan Harga Saham Syariah Return On Asset (ROA) adalah perbandingan antara laba sebelum pajak terhadap total

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN. tertinggi, standar deviasi, varian, modus, dan sebagainya.

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN. tertinggi, standar deviasi, varian, modus, dan sebagainya. BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Statistik Deskriptif berhubungan dengan pengumpulan data yang dapat disimpulkan untuk mendapatkan gambaran mengenai data tersebut agar lebih

Lebih terperinci

Lampiran 1: Tabulasi Skor Jawaban Responden untuk Uji Validitas dan Reliabilitas

Lampiran 1: Tabulasi Skor Jawaban Responden untuk Uji Validitas dan Reliabilitas Lampiran : Tabulasi Skor Jawaban Responden untuk Uji itas dan Reliabilitas TABULASI SKOR VARIABEL KEPEMIMPINAN No SKOR UNTUK BUTIR Res Btr Btr 2 Btr 3 Btr 4 Btr 5 Btr 6 Btr 7 Btr 8 Btr 9 Btr 0 Skor 4 4

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. sampel yang digunakan dalam penelitian. Dengan Statistika deskriptif, kumpulan data

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. sampel yang digunakan dalam penelitian. Dengan Statistika deskriptif, kumpulan data BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif berkaitan dengan proses pengumpulan, penyajian, dan peringkasan berbagai karakteristik data sehingga dapat menggambarkan

Lebih terperinci

ANALISIS DATA ASOSIATIF

ANALISIS DATA ASOSIATIF PERTEMUAN KE-7 Ringkasan Materi : ANALISIS DATA ASOSIATIF Analisis data asosiatif merupakan alat statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis asosiatif/hubungan, disebut juga dengan teknik korelasi.

Lebih terperinci

Notes. Output Created 13-May :13:44 Comments Input Data E:\olahdata 2011\andreas\data2.sav. N of Rows in Working Data

Notes. Output Created 13-May :13:44 Comments Input Data E:\olahdata 2011\andreas\data2.sav. N of Rows in Working Data REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT Emotional /METHOD=ENTER Sense Feel Act /RESIDUALS

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Uji Statistik Deskriptif Berdasarkan hasil analisis deskriptif statistik, maka berikut didalam tabel akan ditampilkan karakteristik sampel yang digunakan didalam penelitian

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 50 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Sampel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini ialah kabupaten/ kota di Jawa Barat tahun 2011-2014. Teknik yang digunakan dalam pengambilan sampel

Lebih terperinci

BAB IV. Statistik Parametrik. Korelasi Product Moment. Regresi Linear Sederhana Regresi Linear Ganda Regresi Logistik

BAB IV. Statistik Parametrik. Korelasi Product Moment. Regresi Linear Sederhana Regresi Linear Ganda Regresi Logistik BAB IV Statistik Parametrik Korelasi Product Moment Regresi Linear Sederhana Regresi Linear Ganda Regresi Logistik Korelasi Product Moment Korelasi product moment disebut juga korelasi Pearson adalah teknik

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Obyek penelitian ini adalah profitabilitas perbankan syariah yang ada di

III. METODE PENELITIAN. Obyek penelitian ini adalah profitabilitas perbankan syariah yang ada di III. METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Penelitian Obyek penelitian ini adalah profitabilitas perbankan syariah yang ada di Indonesia, khususnya bagi Bank Umum Syariah di Indonesia. Penelitian ini menggunakan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data 1. Hasil Uji Analisis Statistik deskriptif Harga Saham Harga saham adalah harga yang di bursa saham pada saat tertentu yang ditentukan oleh pelaku pasar dan oleh

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 47 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Unit Analisis Data 1. Data Hasil Penelitian Pada bagian ini akan dibahas mengenai proses pengolahan data untuk menguji hipotesis yang telah dibuat

Lebih terperinci

Fildza Aqmarina Imanda. II. KERANGKA PEMIKIRAN DAN PERUMUSAN HIPOTESIS Adapun kerangka pemikiran dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

Fildza Aqmarina Imanda. II. KERANGKA PEMIKIRAN DAN PERUMUSAN HIPOTESIS Adapun kerangka pemikiran dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: PENGARUH KUALITAS AUDITOR DAN CORPORATE GOVERNANCE TERHADAP MANAJEMEN LABA (Studi empiris pada perusahaan LQ-45 yang terdaftar di BEI pada tahun 2011-2013) I.I PENDAHULUAN Fildza Aqmarina Imanda Saat ini

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. tabungan wadiah, tabungan mudharabah, deposito mudharabah dan

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. tabungan wadiah, tabungan mudharabah, deposito mudharabah dan BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Analisis Deskriptif Statistik deskriptif dalam penelitian ini memberikan gambaran mengenai tabungan wadiah, tabungan mudharabah, deposito mudharabah dan pembiayaan.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. (closing price) yang tercatat di indeks LQ 45 periode yang dinyatakan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. (closing price) yang tercatat di indeks LQ 45 periode yang dinyatakan BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Variabel Penelitian 1. Variabel terikat (Dependent variable) Variabel terikat dalam penelitian ini adalah harga saham, harga saham penutupan (closing price) yang tercatat

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Penelitian ini menguji bagaimana pengaruh Keputusan Investasi

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Penelitian ini menguji bagaimana pengaruh Keputusan Investasi BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Data Penelitian 1. Analisis Statistik Deskriptif Penelitian ini menguji bagaimana pengaruh Keputusan Investasi (CPA/BVA), Keputusan Pendanaan (DER), Kebijakan Dividen (DPR),

Lebih terperinci

SPSS FOR WINDOWS BASIC. By : Syafrizal

SPSS FOR WINDOWS BASIC. By : Syafrizal SPSS FOR WINDOWS BASIC By : Syafrizal SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah Langkah pertama

Lebih terperinci

Elisabeth Tilana Mutiara Putri Erly Suandy

Elisabeth Tilana Mutiara Putri Erly Suandy 1 PENGARUH JUMLAH SURAT PEMBERITAHUAN PAJAK TERUTANG, NILAI JUAL OBJEK PAJAK, DAN TUNGGAKAN PAJAK TERHADAP PENERIMAAN PAJAK BUMI DAN BANGUNAN DI YOGYAKARTA Elisabeth Tilana Mutiara Putri Erly Suandy Program

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data-data penelitian seperti nilai minimum, maksimum, mean, dan standard deviasi

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil dan Pengolahan Data Pada bab ini akan dibahas mengenai proses dan hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang akan dilakukan. Data yang telah didapatkan akan

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH HARGA DAN VOLUME PENJUALAN TERHADAP KINERJA KEUANGAN PADA PT SERMANI STEEL MAKASSAR

ANALISIS PENGARUH HARGA DAN VOLUME PENJUALAN TERHADAP KINERJA KEUANGAN PADA PT SERMANI STEEL MAKASSAR ANALISIS PENGARUH HARGA DAN VOLUME PENJUALAN TERHADAP KINERJA KEUANGAN PADA PT SERMANI STEEL MAKASSAR YIZKA V. PAKIDING A31107098 JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS HASANUDDIN MAKASSAR 2012

Lebih terperinci

Lampiran 1 : Laporan Tabulasi

Lampiran 1 : Laporan Tabulasi Lampiran 1 : Laporan Tabulasi Tahun Premi X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 2006 Baru 4,959.55 28,931.09 533.63 330.97 39,737.88 38,919.50 3,185.99 2007 Baru 4,570.92 22,437.73 232.32 159.26 56,746.59 35,758.39 2,696.01

Lebih terperinci

BAB V ANALISA. Pada penelitian yang dilakukan di restoran Nasi Uduk Kebon Kacang Hj.

BAB V ANALISA. Pada penelitian yang dilakukan di restoran Nasi Uduk Kebon Kacang Hj. BAB V ANALISA Pada penelitian yang dilakukan di restoran Nasi Uduk Kebon Kacang Hj. Ellya, penulis mengajukan seperangkat kuesioner kepada responden yang berjumlah 100 orang, kuesioner ini terdiri dari

Lebih terperinci

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data variabel hasil penelitian pada perusahaan makanan dan minuman yang

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data variabel hasil penelitian pada perusahaan makanan dan minuman yang BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1. Hasil Penelitian Data variabel hasil penelitian pada perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di BEI periode tahun tahun 2009 2014 dapat ditunjukkan dengan

Lebih terperinci

PENGARUH ROA, ROE, DAN PER TERHADAP HARGA SAHAM PT MANDOM INDONESIA, Tbk.

PENGARUH ROA, ROE, DAN PER TERHADAP HARGA SAHAM PT MANDOM INDONESIA, Tbk. PENGARUH ROA, ROE, DAN PER TERHADAP HARGA SAHAM PT MANDOM INDONESIA, Tbk. Nita Juliani Email: Nita.juliani93@yahoo.com Program Studi: Akuntansi STIE Widya Dharma Pontianak ABSTRAK Harga saham merupakan

Lebih terperinci

PENGENALAN SPSS & PEMBUATAN FILE DATA

PENGENALAN SPSS & PEMBUATAN FILE DATA Materi I PENGENALAN SPSS & PEMBUATAN FILE DATA STMIK KAPUTAMA BINJAI W A H Y U S. I. S O E P A R N O, S E., M. S I SPSS merupakan software pengolah data statistik dengan cara penggunaan yang mudah dipahami.

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN 84 4.1. Analisis Kuantitatif BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN 4.1.1 Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Untuk menguji validitas dan realiabilitas instrumen, penulis menggunakan analisis dengan SPSS.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Tabel 4. Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa variabel harga saham (Y)

BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Tabel 4. Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa variabel harga saham (Y) 54 BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4. 1. Statistik Deskriptif Hasil statistik deskriptif terhadap variabel penelitian disajikan pada tabel berikut ini : Tabel 4 Des criptive Statistics Mean Std. Deviation

Lebih terperinci

APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com

APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS HENDRY admin teorionline.net Phone : 02-834 4694 / email : klik.statistik@gmail.com Tentang Regresi Sederhana Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis

Lebih terperinci

UJI AUTOKORELASI ARTIKEL TEORIONLINE TUTORIAL SPSS

UJI AUTOKORELASI ARTIKEL TEORIONLINE TUTORIAL SPSS UJI AUTOKORELASI ARTIKEL TEORIONLINE TUTORIAL SPSS BY HENDRY email : openstatistik@yahoo.co,id http://teorionline.wordpress.com/ =================================================================== Tentang

Lebih terperinci

Pengaruh Fasilitas, Tempat, dan Harga terhadap keputusan pasien umum (diluar pegawai PTPN III)

Pengaruh Fasilitas, Tempat, dan Harga terhadap keputusan pasien umum (diluar pegawai PTPN III) LAMPIRAN 1 KUESIONER PENELITIAN Pengaruh Fasilitas, Tempat, dan Harga terhadap keputusan pasien umum (diluar pegawai PTPN III) menggunakan jasa RSP. Sri Pamela Tebing Tinggi. Untuk mengetahui seberapa

Lebih terperinci

Pengolahan Data dengan Regresi Linier Berganda (dengan SPSS )

Pengolahan Data dengan Regresi Linier Berganda (dengan SPSS ) Pengolahan Data dengan Regresi Linier Berganda (dengan SPSS ) Muhammad Iqbal, S.Si., M.Si. Regresi Linier Berganda yang akan disimulasikan pada bagian ini menggunakan pendekatan Ordinary Least Squares

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. terhadap variable-variabel dalam penelitian ini. Data-data yang dihasilkan

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. terhadap variable-variabel dalam penelitian ini. Data-data yang dihasilkan 1 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Penyajian Data Penyajian data didasarkan atas hasil penelitian yang telah dilakukan terhadap variable-variabel dalam penelitian ini. Data-data yang dihasilkan

Lebih terperinci

BAB V HASIL PENELITIAN

BAB V HASIL PENELITIAN 1 BAB V HASIL PENELITIAN 5.1 Statistik Deskriptif Penelitian ini menggunakan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, baik perusahaan dibidang keuangan maupun bidang non-keuangan sebagai sampel

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA. bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan

BAB IV ANALISIS DATA. bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan BAB IV ANALISIS DATA A. Pengujian Hipotesis Setelah diperoleh masing-masing jumlah dari kategori variabel bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan menggunakan analisis kuantitatif,

Lebih terperinci

PENGUJIAN ASUMSI REGRESI

PENGUJIAN ASUMSI REGRESI PENGUJIAN ASUMSI REGRESI 1. NORMALITAS Uji ini bertujuan untuk menguji apakah alam model regresi, variable pengganggu atatu residual memiliki distribusi normal? Seperti kdetahui bahwa Uji t dan Uji F mengasumsikan

Lebih terperinci

PERSEPSI AUDITOR MENGENAI PENGARUH KEAHLIAN, KECERMATAN PROFESIONAL DAN KEPATUHAN PADA KODE ETIK TERHADAP TINGKAT KINERJA AUDITOR

PERSEPSI AUDITOR MENGENAI PENGARUH KEAHLIAN, KECERMATAN PROFESIONAL DAN KEPATUHAN PADA KODE ETIK TERHADAP TINGKAT KINERJA AUDITOR PERSEPSI AUDITOR MENGENAI PENGARUH KEAHLIAN, KECERMATAN PROFESIONAL DAN KEPATUHAN PADA KODE ETIK TERHADAP TINGKAT KINERJA AUDITOR Maretha No. Hp : 081298286068 Email : chen_thatha@yahoo.com (Maretha, Hidayatullah,

Lebih terperinci

Nama : Dewi Febriyanti NPM : Jurusan : Akuntansi Pembimbing : Dr. Sugiharti Binastuti

Nama : Dewi Febriyanti NPM : Jurusan : Akuntansi Pembimbing : Dr. Sugiharti Binastuti PENGARUH KINERJA KEUANGAN DAN UKURAN PERUSAHAAN TERHADAP NILAI PERUSAHAAN DENGAN CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY (CSR) SEBAGAI VARIABEL MODERATING PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BEI Nama

Lebih terperinci

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1. Gambaran Umum Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan di daerah Jakarta Barat, di salah satu perusahaan garment yaitu di PT Anugraha Wening Caranadwaya. Perusahaan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Analisis Data Penelitian 1. Uji Statistik Deskriptif Berdasarkan hasil analisis deskriptif statistik, maka berikut didalam tabel 4.1 akan ditampilkan karakteristik sampel

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Tabel: 3.1. Pengelompokan Responden Berdasarkan Usia s/d s/d ,7.

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Tabel: 3.1. Pengelompokan Responden Berdasarkan Usia s/d s/d ,7. BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Data Responden 4.1.1 Pengelompokan Responden Berdasarkan Usia Pengelompokan responden berdasarkan usia dapat disajikan dalam tabel 3.1 sebagai berikut: Tabel: 3.1 Pengelompokan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Gambaran tersebut dapat

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian Dinas Perindustrian dan Energi merupakan Satuan Kerja Perangkat Daerah Pemerintah Provinsi DKI Jakarta yang membidangi urusan industri

Lebih terperinci

MATERI APLIKOM LANJUT UJI ASUMSI KLASIK

MATERI APLIKOM LANJUT UJI ASUMSI KLASIK MATERI APLIKOM LANJUT UJI ASUMSI KLASIK Pada minggu kemarin saudara sudah melakukan analisis regresi berganda. Sebelum melakukan analisis regresi maka sebaiknya dilakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu.

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. yaitu penelitian yang menekankan analisisnya pada data-data numerical atau

BAB III METODELOGI PENELITIAN. yaitu penelitian yang menekankan analisisnya pada data-data numerical atau BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1. Pendekatan dan Jenis Penelitian Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif yaitu penelitian yang menekankan analisisnya pada data-data

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 53 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Profil Responden Pada penelitian ini, peneliti menyebar 150 buah kuesioner dan jumlah kuesioner yang kembali adalah sebanyak 100 kuesioner. Kuesioner yang tidak

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Analisis Data Penelitian 1. Statistik Deskriptif Data Penelitian Deskriptif data dari masing-masing variabel penelitian yang meliputi nilai minimum, maksimum, mean dan

Lebih terperinci

PENGENALAN SPSS. C. SPSS Environment. Farida Sulistyorini, S.T & Irfan Adam, S.T

PENGENALAN SPSS. C. SPSS Environment. Farida Sulistyorini, S.T & Irfan Adam, S.T PENGENALAN SPSS A. Tujuan : a. Pengenalan SPSS b. Mahasiswa mampu melakukan input data dengan SPSS c. Mahasiswa mampu mengoperasikan SPSS d. Mahasiswa mampu menyelesaikan permasalahan nyata dengan bantuan

Lebih terperinci

BELAJAR SPSS. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan cara menginstal terlebih dahulu software SPSS

BELAJAR SPSS. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan cara menginstal terlebih dahulu software SPSS BELAJAR SPSS SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah. Langkah pertama yang harus dilakukan

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN. pegawai BPBD Semarang yang berjumlah 56 orang. Untuk mendapatkan

BAB III ANALISIS DAN PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN. pegawai BPBD Semarang yang berjumlah 56 orang. Untuk mendapatkan BAB III ANALISIS DAN PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN 3.1. Gambaran Umum Penelitian Penelitian ini diawali dengan membagikan kuesioner kepada seluruh pegawai BPBD Semarang yang berjumlah 56 orang. Untuk mendapatkan

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL PENELITIAN

BAB 4 HASIL PENELITIAN BAB 4 HASIL PENELITIAN 4.1 Penyajian Data Penelitian 4.1.1 Analisis Karakteristik Responden Responden yang diteliti dalam penelitian ini adalah konsumen pengguna PT. Mega Auto Finance cabang Kedoya. Penjelasan

Lebih terperinci

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0 Disusun oleh: Andryan Setyadharma FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG 2010 1. MENGAPA UJI ASUMSI KLASIK PENTING? Model regresi linier berganda (multiple regression)

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. adalah data kuantitatif, data kuantitatif adalah data yang diukur dalam skala

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. adalah data kuantitatif, data kuantitatif adalah data yang diukur dalam skala BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis Dan Sumber Data Jenis data yang dikumpulkan dan yang di perlukan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif, data kuantitatif adalah data yang diukur dalam skala

Lebih terperinci

PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Unit Kebun Tanah Itam Ulu. Dalam rangka menyelesaikan pendidikan program Magister Ilmu

PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Unit Kebun Tanah Itam Ulu. Dalam rangka menyelesaikan pendidikan program Magister Ilmu Lampiran 1. Angket (Kuesioner) Kepada, Yth. Bapak/Ibu Karyawan PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Unit Kebun Tanah Itam Ulu Di Tempat Dengan hormat, Dalam rangka menyelesaikan pendidikan program Magister

Lebih terperinci

Analisis Korelasi & Regresi

Analisis Korelasi & Regresi Analisis Korelasi & Regresi Oleh: Ki Hariyadi,, S.Si., M.PH Nuryadi, S.Pd.Si UIN JOGJAKARTA 1 Pokok Bahasan Analisis Korelasi Uji Kemaknaan terhadap ρ (rho) Analisis Regresi Linier Analisis Kemaknaan terhadap

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI ANALISIS REGRESI

ANALISIS REGRESI ANALISIS REGRESI ANALISIS REGRESI Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM ANALISIS REGRESI PENGERTIAN Jenis uji statistika yang dipakai untuk melihat daya prediksi variabel independen (prediktor) terhadap variabel dependen

Lebih terperinci

Kabupaten/Kota yang memenuhi kriteria dantidak memenuhi kriteria untuk menjadi Sampel Penelitian

Kabupaten/Kota yang memenuhi kriteria dantidak memenuhi kriteria untuk menjadi Sampel Penelitian LAMPIRAN 1 Tabel Kriteria Sampel Penelitian Kabupaten/Kota yang memenuhi kriteria dantidak memenuhi kriteria untuk menjadi Sampel Penelitian No Nama Kabupaten/Kota Kriteria Sampel 1 2 3 Sampel 1 Kabupaten

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek/Subyek Penelitian Obyek dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010 2013. Subyek dalam penelitian ini yaitu laporan

Lebih terperinci

1.1 Memulai SPSS SPSS Data Editor PENGENALAN SPSS. Margaretha Ohyver 1, Anita Rahayu 1, Rokhana Dwi Bekti 2

1.1 Memulai SPSS SPSS Data Editor PENGENALAN SPSS. Margaretha Ohyver 1, Anita Rahayu 1, Rokhana Dwi Bekti 2 PENGENALAN SPSS Margaretha Ohyver 1, Anita Rahayu 1, Rokhana Dwi Bekti 2 Statistical Product and Service Solution (SPSS) merupakan salah satu dari beberapa program aplikasi komputer untuk menganalisis

Lebih terperinci

MODUL PRAKTIKA KOMPUTER UNTUK RISET PASAR DAN PENJUALAN Semester Ganjil 2015/2016

MODUL PRAKTIKA KOMPUTER UNTUK RISET PASAR DAN PENJUALAN Semester Ganjil 2015/2016 MODUL PRAKTIKA KOMPUTER UNTUK RISET PASAR DAN PENJUALAN Semester Ganjil 2015/2016 Disusun Oleh: 1. Ganjar Mohammad Disastra, SH., MM 2. Widya Sastika, ST., MM NAMA : NPM : KELAS : D3 MANAJEMEN PEMASARAN

Lebih terperinci

LAMPIRAN KUESIONER PENELITIAN PENGARUH AKUNTABILITAS DAN TRANSPARANSI TERHADAP PENGELOLAAN ANGGARAN DI UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

LAMPIRAN KUESIONER PENELITIAN PENGARUH AKUNTABILITAS DAN TRANSPARANSI TERHADAP PENGELOLAAN ANGGARAN DI UNIVERSITAS BINA NUSANTARA LAMPIRAN KUESIONER PENELITIAN PENGARUH AKUNTABILITAS DAN TRANSPARANSI TERHADAP PENGELOLAAN ANGGARAN DI UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Dengan Hormat, Dalam rangka penelitian untuk penyusunan tugas akhir (Skripsi)

Lebih terperinci

Andini Kusuma Dewi Program Studi Akuntansi Fakultas Ekonomi Jl. Politeknik Senggarang

Andini Kusuma Dewi Program Studi Akuntansi Fakultas Ekonomi Jl. Politeknik Senggarang PENGARUH KUALITAS SISTEM INFORMASI APLIKASI SIMDA (SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KEUANGAN DAERAH) TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA AKHIR. (STUDI KASUS PADA PEMERINTAHAN PROVINSI KEPULAUAN RIAU) Andini Kusuma Dewi

Lebih terperinci

DUKUNGAN SOSIAL. Item-Total Statistics

DUKUNGAN SOSIAL. Item-Total Statistics 55 DUKUNGAN SOSIAL Reliability Item-Total Statistics Soal_1 Soal_2 Soal_3 Soal_4 Soal_5 Soal_6 Soal_7 Soal_8 Soal_9 Soal_10 Soal_11 Soal_12 Soal_13 Soal_14 Soal_15 Soal_16 Soal_17 Soal_18 Soal_19 Soal_20

Lebih terperinci

INSTRUMEN PENELITIAN 79

INSTRUMEN PENELITIAN 79 LAMPIRAN 78 INSTRUMEN PENELITIAN 79 Kisi-Kisi Instrumen A. Kisi kisi variabel Persepsi Guru tentang Supervisi Kepala Sekolah Variabel Dimensi Indikator No. Butir Persepsi Guru Perencanaan Program Perencanaan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 61 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif menggambarkan atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum, minimum,

Lebih terperinci

Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) Pusat Data dan Statistik Pendidikan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia 2014 Kata Pengantar Buku Modul Pembelajaran

Lebih terperinci

MODUL 4 ANALISIS KORELASI DAN REGRESI

MODUL 4 ANALISIS KORELASI DAN REGRESI MODUL 4 AALISIS KORELASI DA REGRESI Para mahasiswa tingkat awal yang mempelajari Statistika seringkali bingung dengan dua istilah ini, analisis korelasi dan analisis reegresi. Kebingungannya berkisar kepada

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Gambaran Umum Obyek Penelitian Kebijakan hutang merupakan suatu keputusan perusahaan untuk menggunakan hutang atau tidak dalam mendanai

Lebih terperinci