HANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS

Transkripsi

1 HANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS UJI RELIABILITAS DAN SELEKSI ITEM a. Pindahkan hasil data item dari tabulasi di Excel ke data view SPSS b. Di bagian variable view rubah kolom decimals menjadi 0 seperti contoh di bawah ini c. Lalu klik Analyze Scale Realibility Scale, nanti muncul kotak baru seperti dibawah ini d. Pindahkan seluruh data item ke kolom item yang berada di sebelah kanan e. Lalu klik statistic item, scale, Scale If Item Deleted, pada bagian Inter-Item klik correlations Continue Ok seperti contoh di bawah ini

2 f. Perhatikan output pada tabel Reliability Statistic dan Item-Total Statistic g. Reliability Statistic: perhatikan kolom Cronbach s Alpha h. Item-Total Statistic: perhatikan kolom Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha Reliability Statistics Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items Pada kolom crobach s alpha diketahui skor reiliabilitas sebesar 0,876 maka dapat disimpulkan bahwa skala ini reliabel dan layak digunakan sebagai alat ukur penelitian Scale Mean if Item Deleted Item-Total Statistics Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR Pada kolom corrected item-total correlation perhatkan item yang memiliki skor dibawah 0,3. Dari data di atas, diketahui bahwa item yang gugur adalah item no 1, 3, 4, dan 10 karena memiliki skor koefisien korelasi dibawah 0,3. Selanjutnya, anda dapat mengulang kembali pengujian reliabilitas dengan menghilangkan item-item yang gugur.

3 UJI ASUMSI UJI NORMALITAS Dalam uji asumsi terdapat dua beberapa jenis pengujian yang dilakukan, yaitu uji normalitas data, uji linieritas (untuk penelitian korelasional), dan uji homogenitas (untuk penelitian komparatif). Uji Normalitas Uji normalitas data dilakukan untuk mengetahui apakah data pada penelitian ini berdistribusi normal atau tidak. a. Pindahkan Total Skor masing-masing skala di data view kolom SPSS seperti contoh di bawah ini b. Klik Analyze Nonparametric Tests 1 Sample K-S, kemudian akan muncul kotak seperti pada di bawah ini c. Pindahkan skor total kedua variabel ke kolom test variable list di sebelah kanan d. Klik options, dan berikan tanda untuk Descriptive Continue OK

4 Akan muncul beberapa tabel pada output SPSS, perhatikan pada tabel 1 sample KS seperti dibawah ini Lihat kolom Sig, apabila nilai sig (P>0,05) maka data tersebut dapat dikatakan berdistribusi normal. Aabaila ternyata diketahui bahwa data tidak berdistribusi normal, maka analisis data selanjutnya akan dilakukan dengan menggunakan teknik statistik non parametris (Sugiyono, 2013) Uji Linieritas (Penelitian Korelasional) Uji Linieritas diperlukan untuk mengetahui dua variabel yang sudah ditetapkan, memiliki hubungan yang linear secara signifikan atau tidak. a. Pindahkan Total Skor masing-masing skala di data view kolom SPSS b. Klik Analyze Compare Means Means lalu akan muncuk kotak seperti di bawah ini One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Gaya Kepemimpinan Komitmen Organisasi N Normal Parameters a Mean Std. Deviation Most Extreme Differences Absolute Positive Negative Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. c. Masukkan variabel X ke independet list, dan variabel Y ke dependent list d. Klik Options pada statistic layer klik dan berikan tanda pada Test of Linierity Continue Ok

5 Pada output SPSS akan muncul beberapa tabel, lihat tabel Anova seperti contoh tabel dibawah ini : Komitmen Organisasi Gaya Kepemimpinan ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups (Combined) Linearity Deviation from Linearity Within Groups Total Berdasarkan nilai Sig. Lihat kolom Sig Deviation from linierity, kedua variabel dapat dikatakan linier bila memiliki nilai signifikansi deviation from linearity lebih besar dari 0,05. Selain melihat nilai Signifikansinya, bisa juga dengan membandingkan F hitung dengan F tabel (Lihat F tabel). Uji Homogenitas (Penelitian Komparatif) a. Pindahkan seluruh Total Skor ke data view SPSS di kolom Var002 b. Lalu di kolom Var001 dibuat angka 1 untuk kelompok pertama dan 2 untuk kelompok kedua untuk membedakan jenis kelompoknya seperti pada contoh di bawah ini

6 c. Selanjutnya Klik Analyze Compare Means One way anova maka akan keluar kotak seperti di bawah ini d. Masukkan total skor ke kotak Dependent List, dan Jenis kelompok partisipan ke kotak Factor e. Kemudian klik options Klik dan berikan tanda pada homogeneity of variance tests continue ok f. Perhatikan output SPSS Test of Homogenity of Variances g. Sampel penelitian bersifat homogen apabila nilai signifikansi p>0.05 Test of Homogeneity of Variances Self Efficacy Levene Statistic df1 df2 Sig UJI HIPOTESIS Uji Hipotesis Penelitian Korelasional Pengujian korelasi dilakukan untuk mengetahui hubungan antara kedua variabel. Pada handout ini contoh pengujian hipotesis korelasional dengan menggunakan teknik pearson correlation, dengan asumsi data berdistribusi normal. Adapun langkah-langkah pengujian korelasi dengan menggunakan SPSS adalah sebagai berikut : a. Pindahkan Total Skor masing-masing skala di kolom SPSS b. Klik Analyze Correlate Bivariate, maka akan muncul kotak seperti di bawah ini

7 c. Selanjutnya, Masukkan variabel X dan Y pada kolom variables perhatikan pada bagian Test of significance (lihat kembali hipotesis anda), apabila anda menyebutkan arah hubungan pada hipotesis anda (hubungan positif/negatif) maka klik One-tailed. Sedangkan apabila anda belum menyebutkan arah hubungan pada hipotesis anda maka klik Two-tailed Ok Pada output SPSS akan muncul tabel Correlations, seperti pada contoh tabel dibawah ini Correlations WFC PWB WFC Pearson Correlation ** Sig. (2-tailed).000 N PWB Pearson Correlation.422 ** 1 Sig. (2-tailed).000 N **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Kuatnya hubungan antara kedua variabel dinyatakan dalam koefisien korelasi. Koefisien korelasi positif terbesar = 1, dan koefisien korelasi negatif terbesar = -1, sedangkan yang terkecil atau tidak ada hubungan adalah 0 (Sugiyono, 2010). Lihat pada bagian Pearson correlation dan Sig. pada tabel di atas diketahui r = 0,422 maka terdapat hubungan antara WFC dengan PWB dan hubungan tersebut dikatakan signifikan karena nilai Sig 0,000 (p<0,05).

8 Uji Hipotesis Penelitian Komparatif Beberapa tahapan pengujian dalam penelitian komparasi antara lain yaitu : a. Pindahkan skor total dari data tabulasi di excel ke data view SPSS di kolom Var002 b. Lalu di kolom Var001 dibuat angka 1 untuk kelompok pertama dan 2 untuk kelompok kedua untuk membedakan jenis kelompoknya c. Klik Analyze Compare Means Independent Sample T-Test, lalu akan muncul kotak seperti di bawah ini d. Di kotak Test Variable masukkan Skor Total, sedangkan pada kotak Grouping Variable masukkan jenis kelompok sampel e. Selanjutnya Klik Define Groups (di bagian bawah grouping variable), ketik angka 1 dan 2 untuk masing-masing kotak continue. Seperti contoh di bawah ini f. Lalu klik OK. Maka akan muncul output SPSS seperti di bawah ini

9 Group Statistics JK N Mean Std. Deviation Std. Error Mean SKOR Perbedaan dari jumlah skor rata-rata tiap kelompok sampel dapat dilihat dari kolom Mean SKOR Equal variances assumed Equal variances not assumed Levene's Test for Equality of Variances F Sig. t df Independent Samples Test Sig. (2- tailed) t-test for Equality of Means Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Signifikansi perbedaan dari dua kelompok subjek bisa dilihat di kolom signifikansi. Untuk sampel yang sifatnya homogen lihat signifikansinya di skor Equal variances assumed, sedangkan untuk sampel yang sifatnya tidak homogen lihat signifikansi di skor Equal variances not assumed. Kedua sampel perbedaannya signifikan apabilan nilai p<0.05 ANALISIS REGRESI Analisis regresi digunakan untuk memprediksi atau menguji pengaruh antar variabel. Apabila anda ingin mengetahui pengaruh dari satu variabel X dan satu variabel Y maka dapat menggunakan analisis regresi sederhana. Sedangkan apabila anda ingin mengetahui pengaruh dari dua atau lebih variabel X terhadap variabel Y, maka digunakan analisis regresi berganda (multiples) Analisis Regresi Sederhana a. Pindahkan Total Skor masing-masing skala di kolom SPSS b. Selanjutnya klik Analyze Regression Linier, maka akan muncul kotak seperti di bawah ini

10 c. Selanjutnya, masukkan variabel X ke kotak Independent, dan variabel Y ke kotak Dependent, selanjutnya klik statistics berikan tanda pada Estimates dan berikan tanda pada Model Fit seperti contoh di bawah ini Continue Ok d. Kemudian akan muncul beberapa tabel output SPSS, perhatikan pada tabel Model Summary seperti di bawah ini Model R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), PWB Pada tabel tersebut nilai R menjelaskan besarnya hubungan antar kedua variabel yaitu sebesar 0,422. Sedangkan nilai R Square menjelaskan besarnya persentase pengaruh yang diberikan oleh variabel X terhadapy. Dari tabel tersebut diketahui bahwa terdapat pengaruh antara variabel X dan Y dengan nilai R sebesar 0,422 dan variabel X memberikan pengaruh sebesar 17,8% terhadap variabel Y.

11 e. Selanjutnya perhatikan output SPSS perhatikan tabel ANOVA seperti di bawah ini ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression a Residual Total a. Predictors: (Constant), PWB b. Dependent Variable: WFC Tabel di atas menjelaskan apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel X dan variabel Y. dari tabel tersebut diketahui nilai F hitung adalah 21,416 dan F tabel (lihat F tabel; apabila F tabel lebih kecil dari F hitung maka terdapat pengaruh) dengan signifikansi sebesar 0,000 (p<0,05), maka dapat disimpulkan bahwa variabel X berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Y. Analisis Regresi Berganda Analisis regesi berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh dari dua atau lebih variabel X terhadap variabel Y. langkah-langkahnya adalah sebagai berikut : a. Pindahkan Total Skor masing-masing skala di kolom SPSS b. Selanjutnya klik Analyze Regression Linier, lalu masukkan variabel bebas (X1 & X2) ke kolom dependent, dan variabel Y ke kolom dependent, seperti contoh di bawah ini c. Selanjutnya, klik statistic akan muncul kotak baru Linier regression statistic, berikan tanda pada Estimates dan berikan tanda pada Model Fit seperti contoh di bawah ini Continue Ok

12 f. Kemudian akan muncul beberapa tabel output SPSS, perhatikan pada tabel Model Summary seperti di bawah ini Model R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), PWB, KE Pada tabel tersebut nilai R menjelaskan besarnya hubungan antar ketiga variabel secara simultan yaitu sebesar 0,432. Sedangkan nilai R Square menjelaskan besarnya persentase pengaruh yang diberikan oleh variabel X1, dan X2 terhadapy. Dari tabel tersebut diketahui bahwa terdapat pengaruh antara variabel X1 dan X2 terhadap Y dengan nilai R sebesar 0,423 dan variabel X1 dan X2 memberikan pengaruh sebesar 18,6% terhadap variabel Y. g. Selanjutnya perhatikan output SPSS perhatikan tabel ANOVA seperti di bawah ini ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression a Residual Total a. Predictors: (Constant), PWB, KE b. Dependent Variable: WFC Dari tabel di atasa diketahui bahwa nilai F hitung adalah 11,225 dan F tabel (lihat F tabel; apabila F tabel lebih kecil dari F hitung maka terdapat pengaruh) dengan

13 signifikansi 0,000 (p<0,05) maka dapat disimpulkan bahwa bahwa variabel X 1 dan X2 berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Y. h. Selanjutnya perhatikan tabel koefisiensi Beta dan nilai t seperti pada tabel dibawah ini Model Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant) KE PWB a. Dependent Variable: WFC Tabel koefisiensi menunjukkan hasil uji regresi secara parsial untuk X1 dan Y serta X2 dan Y. 1. Untuk variabel X1 (KE) dan Y, dari tabel di atasa diketahui bahwa nilai t hitung adalah dan t tabel (lihat t tabel; apabila t tabel lebih kecil dari t hitung maka terdapat pengaruh), dengan nilai sig 0,313 (p>0,05). Maka dapat disimpulkan bahwa variabel X1 secara parsial tidak memiliki pengaruh secara signifikan terhadap Y. 2. Untuk variabel X2 (PWB) dan Y, dari tabel di atasa diketahui bahwa nilai t hitung adalah 3,949 dan t tabel (lihat t tabel; apabila t tabel lebih kecil dari t hitung maka terdapat pengaruh), dengan nilai sig 0,000 (p>0,05). Maka dapat disimpulkan bahwa variabel X2 secara parsial memiliki pengaruh secara signifikan terhadap Y. t Sig. Referensi Azwar, S. (2013) Penyusunan Skala Psikologi. Yogyakarta: Pustaka Pelajar. Sugiyono. (2013). Statistika Untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta