Syarat-Syarat Lendutan Uji statistik
a. Korelasi sederhana Pearson dan Spearman
Korelasi Pearson adalah korelasi sederhana yang digunakan untuk berskala interval atau rasio. Sementara Korelasi Spearman lebih cocok untuk data berskala
ordinal b.
Korelasi partial Korelasi yang digunakan untuk menguji hubungan dua atau lebih variabel
independen dengan satu variabel dependen dan dilakukan pengendalian pada salah satu variabel independennya
c. Korelasi ganda
Korelasi yang digunakan untuk menguji hubungan dua atau lebih variabel independen dengan satu variabel dependen secara bersamaan.
2.8.2 Analisis Regresi
Analisis regresi adalah analisis lanjutan dari korelasi. Hidayat 2012 dalam webnya menuliskan bahwa uji regresi bertujuan untuk menguji sejauh mana pengaruh
variabel independen terhadap variabel dependen setelah diketahui ada hubungan antar variabel tersebut. Untuk melakukan uji tersebut data harus berdistribusi normal dan
data merupakan data intervalrasio. Menurut Hidayat 2012, analisis regresi terbagi kedalam 2 kategori yaitu:
a. Regresi sederhana yaitu regresi untuk 1 variabel independen dengan 1 variabel
dependen b.
Regresi ganda yaitu regresi untuk lebih dari satu variabel independen dengan 1 variabel dependen.
Intepretasi pada analisis regresi dilakukan dengan membandingkan nilai t hasil hitungan excel dengan t pada tabel. T-tabel dilampirkan pada lampiran B
Pada Microsost Excel analisis regresi terdiri dari beberapa tipetrend yaitu: a.
Exponensial b.
Linear
c. Logaritma
d. Polinomial
e. Power
Menurut Uyanto 2009:233 analisis regresi sederhana Simple Regression Analysis digunakan untuk memprediksi nilai suatu variabel dependen y berdasarkan
nilai variabel independen x. Analisis regresi juga dapat digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen x terhadap variabel dependen y. Variabel independen x
sering disebut sebagai variabel prediktor; sedangkan variabel dependen y sering disebut sebagai variabel respons. Model regresi sederhana dapat dinyatakan sebagai
persamaan linier berikut: =
+ +
2.20 Untuk mengestimasi nilai
dan digunakan metode kuadrat terkecil least
square method berdasarkan persamaan: ̂
= +
2.21 Untuk mencari nilai minimum fungsi kuadrat:
= ̂
= 2.22
2.8.3 Uji F
Menurut informasi blog 2012, uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas secara bersama-sama simultan terhadap variabel terikat. Signifikan
berarti hubungan yang terjadi dapat berlaku untuk populasi. Penggunaan tingkat signifikansinya beragam, tergantung keinginan peneliti, yaitu 0,01 1 ; 0,05 5
dan 0,10 10. Pada media blog 2012 menuliskan bahwa hasil uji F dilihat dalam tabel
ANOVA dalam kolom sig. Sebagai contoh, kita menggunakan taraf signifikansi 5 0,05, jika nilai probabilitas 0,05, maka dapat dikatakan terdapat pengaruh yang
signifikan secara bersama-sama antara variabel bebas terhadap variabel terikat akan
tetapi jika nilai signifikansi 0,05 maka tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama antara variabel bebas terhadap variabel terikat
2.8.4 Uji t-dua sampel independen
Uji t digunakan untuk menguji secara parsial masing-masing variabel yang independen. Pada media blog 2012 dituliskan bahwa hasil uji t dapat dilihat pada
tabel coefficients pada kolom sig significance. Jika probabilitas nilai t atau signifikansi 0,05, maka dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh antara variabel
bebas terhadap variabel terikat secara parsial. Namun, jika probabilitas nilai t atau signifikansi 0,05, maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh yang
signifikan antara masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat. Menurut Uyanto 2009:137 uji t dua sampel independen memiliki tiga bentuk hipotesis di
mana penggunaannya tergantung dari persoalan yang akan di uji yaitu: a.
Bentuk uji hipotesis satu sisi one-tailed test untuk sisi bawah dengan hipotesis:
b. Bentuk uji hipotesis satu sisi one-tailed test untuk sisi atas dengan hipotesis:
c. Bentuk uji hipotesis dua sisi two-tailed test dengan hipotesis:
Dalam pengujian hipotesis, kriteria untuk menolak atau tidak menolak berdasarkan P-value nilai probabilitas sebagai berikut:
Jika P- value α , maka Ho ditolak
Jika P-value α , maka Ho tidak dapat ditolak.
Rumus uji- t dua sampel independen dibagi menjadi dua rumus yaitu: a.
Dengan asumsi kedua variance sama besar
̅ ̅ √
2.23 dengan derajat kebebasan:
√ dimana
= besar sampel pertama = besar sampel kedua
b. Dengan asumsi kedua variance tidak sama besar
̅ ̅ √
2.24
dengan derajat kebebasan:
⁄ ⁄
⁄ ⁄
= dibaca nu adalah alphabet Yunani untuk n
25