Cara Membaca Hasil Output Regresi Linier Berganda di SPSS Lengkap
Sebetulnya tidak sulit membaca hasil Regresi Linier Berganda dari output SPSS. Meskipun banyak sekali hasil yang diberikan, Anda hanya perlu fokus pada tabel yang akan menjawab setiap Rumusan Masalah dan Hipotesis Penelitian.
Regresi linear berganda adalah metode analisis statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara satu variabel dependen dengan dua atau lebih variabel independen. Tujuannya adalah untuk memahami seberapa besar dan arah pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Persamaan regresi linear berganda dinyatakan sebagai
Y = α + β1X1 + β2X2
"Yang digunakan adalah contoh dengan Judul Pengaruh X1 dan X2 Terhadap Y."
Membaca Hasil Uji F SPSS
Uji F dalam model Regresi dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel bebas (secara simultan / bersama-sama) mempengaruhi variabel terikat. Dengan kata lain, untuk mengetahui apakah berpengaruh signifikan atau tidak.
Misalnya untuk menguji hipotesis ini:
• H0: Variabel X1 dan X2 secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap Y.
• H1: Variabel X1 dan X2 secara simultan berpengaruh signifikan terhadap Y.
Umumnya ada 2 cara untuk menjawab hipotesis simultan tersebut yaitu membandingkan Sig dengan Alpha Penelitian atau membandingkan F hitung dengan F Tabel.
"Penting! hasil dari ke 2 cara ini sudah pasti sama. Tidak mungkin beda. Jadi pilih salah satu cara saja".
Dalam contoh ini, akan membandingkan nilai Sig vs Alpha Penelitian dengan Alpha penelitian sebesar 0.05 (5%). Dasar pengambilan keputusan uji F menggunakan Sig vs Alpha Penelitian:
• Jika Sig > Alpha Penelitian, maka Terima H0 (Tidak Signifikan).
• Jika Sig < Alpha Penelitian, maka Tolak H0 (Signifikan).
Kemudian untuk menguji hipotesis simultan ini, silahkan fokus pada Kolom Sig. dalam Tabel ANOVA seperti gambar berikut:
Lihat hasilnya, Sig < Alpha Penelitian (0.000 < 0.05). Artinya Tolak H0. Dengan kata lain, Variabel X1 dan X2 secara simultan berpengaruh signifikan terhadap Y.
Membaca Hasil Uji t SPSS
Uji t dalam Regresi bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas secara partial (sendiri-sendiri) terhadap variabel terikat. Karena contoh penelitian ini menggunakan 2 variabel bebas, jadi juga ada 2 hipotesis yang akan dibuktikan kebenarannya.
Cara membaca hasil uji t dalam Regresi SPSS juga sama dengan Uji F. Anda bisa menggunakan perbandingan sig vs alpha penelitian atau t hitung vs t tabel.
Hasil uji t dari Software SPSS bisa Anda lihat pada Tabel Coefficients seperti gambar berikut:
Contoh perbandingan Sig vs Alpha untuk Variabel X1.
Hasilnya Sig > Alpha Penelitian (0.076 > 0.05), artinya menerima H0. Dengan kata lain, X1 secara partial tidak berpengaruh signifikan terhadap Y.
Contoh perbandingan Sig vs Alpha untuk Variabel X2.
Hasilnya Sig < Alpha Penelitian (0.001 < 0.05), artinya menolak H0. Dengan kata lain, X2 secara partial berpengaruh signifikan terhadap Y.
Membaca Hasil Koefisien Determinasi SPSS
Nilai Koefisien Determinasi dari Regresi Linier SPSS dapat Anda lihat dalam Tabel Model Summary > Kolom R atau R Square seperti gambar berikut:
Nilai pada Kolom R Square, yaitu sebesar 0.575. Artinya variasi seluruh variabel bebas dapat mempengaruhi perubahan Variabel Terikat sebesar 0.575 (57.5%). Sedangkan sisanya 42.4% (Note: dari 100% – 57.5%) dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian.
Ini maksudnya…
X1 dan X2 secara simultan (bersama-sama) dapat mempengaruhi Y sebesar 57.5%. Hasil ini signifikan pada alpha 5% berdasarkan hasil uji F.
Ingat ya… Uji F itu untuk mengatahui apakah ada pengaruh signifikan antara variabel bebas dan terikat secara simultan. Sedangkan Koefisien determinasi untuk mengetahui berapa persen pengaruh nya.