Modul Pengolaan Data SPSS Modul Praktiku

Modul
Pengolaan
Data SPSS
Metode Penelitian Dan
Pengolahan Data Penelitian
(Pendekatan Praktis)
Oleh: Hanif Mauludin@gmail.com

Publish: September 24

2010

Modul
Praktikum
Statistik

Bismillaahirrahmaanirrahiim,
Wabihii nasta’inu Subhaanaka laa ’ilmalana illaa maa ‘allamtana innaka antal
‘aliimul hakiim. Allahumma shalli ‘alaa sayyidina Muhammad wa ‘alaa alihi
washahbihi.

Pendahuluan
…….. Dalam suatu ujian skripsi, tujuh peserta ujian ditanya oleh penguji…. “Apa
alasan anda memilih regresi berganda sebagai alat analisa ?..,” peserta 1, 2 dan 3
menjawab, dengan senyuman alias nggak ngerti, peserta 4 menjawab ikut skripsi
yang lalu, peserta 5 dan 6 menjawab atas saran dosen pembimbing, peserta 7
menjawab karena pertimbangan masalah dan tujuan penelitian serta formulasi model
penelitian.
….. mana kira-kira jawaban yang terbaik…….. !
Berdasarkan pengalaman penulis dalam membimbing dan menguji skripsi
selama ini, masih ada beberapa mahasiswa yang telah lupa atau belum faham
mengenai apa dan bagaimana proses analisis data itu dilakukan sebagai alat bantu
pembuatan kesimpulan penelitian.
Suplemen ini merupakan pelengkap modul mata kuliah metode penelitian yang
biasa digunakan oleh penulis dalam memberikan materi perkuliahan di kelas. Lebih
lanjut, suplemen ini disusun atas dasar keinginan penulis untuk membantu mahasiswa
STIEMARA yang sedang menyusun tugas akhir dan berkeinginan mengolah data
secara mandiri.
Menurut pengamatan penulis, terdapat beberapa alat analisa yang umum
digunakan mahasiswa S1 dalam menjawab permasalahan, tujuan serta hipotesis
penelitian. Alat analisa tersebut antara lain analisis regresi berganda, analisis jalur, uji

beda, analisis factor, analisis cluster dan diskriminan.
Dalam buku kecil ini terdapat petunjuk praktis proses pengolahan data dengan
menggunakan regresi berganda, analisis jalur, uji beda dan analisis faktor. Untuk
analisis cluster dan diskriminan InsyaAllah akan menyusul dalam modul berikutnya.
Pendekatan praktis yang dimaksud adalah lebih menitikberatkan pada proses
pengolahannya serta pembacaan hasil analisnya. Penggunakan beberapa proxy juga
ditekankan untuk membantu mahasiswa didalam menafsirkan temuan penelitiannya
secara statistic. Dengan disertai disket yang berisi data SPSS akan sangat membantu
mahasiswa dalam berlatih dan melakukan berberapa simulasi pengolahan data yang
akan dipandu secara sistematis.

Bagian Satu
Analisa Regresi Berganda
Penggunaan Regresi Berganda
Regresi Berganda adalah bagian dari analisis multivariate. Tujuan utama analisis
regresi berganda adalah untuk menduga besarnya koefisien regresi. Selanjutnya,
koefisien regresi inilah yang akan menunjukkan besarnya pengaruh peubah bebas
(independent variable/X) terhadap peubah tak bebas (dependent variable/Y).
Kata “berganda” diambil sebagai penjelas untuk menunjukkan bahwa peneliti dalam
penelitiannya menggunakan lebih dari satu variabel bebas (di kampus tercinta ini

variabel diistilahkan dengan kata peubah, pengertian keduanya mempunyai arti yang
sama). Pemborosan yang sering dilakukan oleh mahasiswa dalam skripsinya ialah ia
menyajikan semua analisa seperti regresi sederhana, korelasi sedehana, regresi
berganda, korelasi berganda yang pada akhirnya mahasiswa bingung sendiri, figure
statistik mana yang dipakai ?. Seiring kemajuan teknologi software, semua tujuan
untuk uji hubungan maupun pengaruh baik secara bersama-sama maupun secara
parsial dapat diselesaikan hanya dengan satu “click” yaitu “regression”. Semua
tindakan olah data itu dapat dilakukan bahkan berulang-ulang dengan beberapa
perbaikan yang dimungkinkan hanya dalam hitungan menit. Bersyukurlah kita karena
sudah ada software pengolah data yang saudara kenal dengan sebutan SPSS for
windows.
Jangan bayangkan statistic berwajah rumus yang “jlimet” dan seabrek
perhitungan lain, disini statistik sebagai alat dan sebagai alat ia telah mengalamai
metamorfosis, ibarat mengitung perkalian 2435364 x 647469865, dengan manual
?????, tetapi dengan calculator “no problem”. Demikian juga regresi berganda,
dengan manual ??????, tetapi dengan SPSS “smile dan menantang”. Yang terpenting
dari semua aspek teknis itu saudara bisa membaca hasil output SPSS tersebut untuk
pengambilan kesimpulan atas masalah dan tujuan penelitian, misal untuk apa
mengetahui nilai R, R square, nilai F, nilai b, nilai t, nilai Sig dan beberapa figure atau
parameter lain yang diperlukan untuk pengujian hipotesis dan menjawab

permasalahan penelitian.
Nah saudaraku mari kita santai sejenak dan perhatikan hiburan berikut
ini…………………….
Ibarat anda sakit batuk dan tentu anda beli obat batuk, yang penting adalah anda
mengerti aturan/cara minum, kontra indikasi serta pantangannya. Anda tidak perlu
tahu bagaimana unsur-unsur kimia itu diproses dan bagaimana komposisi zat itu
dihitung takarannya. Sebab itu sudah menjadi tanggung jawab ahli-ahli kimia dan
kedokteran dan tentunya telah melalui proses quality control yang ketat sebelum dijual.
Analisis regresi dengan bantuan software SPSS layaknya seperti ilustrasi tersebut.
Ketahui saja bagimana persyaratan-persyaratan sebelum proses input data dan
outputnya sebagai bahan untuk pengambilan kesimpulan, jelaskan temuan angkaangka atau figure statistik itu dengan bersandar pada teori dan empiris, jangan sibuk
belajar dari mana asal muasal angka R, R square, t, beta, dsb apalagi sampai
dibuktikan secara manual, akhirnya energi saudara habis untuk urusan hitung

menghitung yang sebenarnya bukan tujuan utama saudara. Akibatnya pembahasan
thesis, anti-thesis dan sintesa antara kajian teori dan temuan empiris menjadi tidak
tajam karena anda lebih mengutamakan belajar darimana angka-angka tersebut tapi
bukan belajar apa arti angka-angka tersebut. Fenomena ini sering penulis temui ketika
menjelang ujian skripsi mahasiswa sibuk dan stress gara-gara rumus. Bukan sibuk
mempersiapkan penjelasan yang logis atas temuan penelitiannya.

Mohon direnungkan……
Persiapan mengolah data penelitian.
Sebagai misal peneliti ingin mengetahui apakah ada pengaruh antara gaji karyawan
dan Kedisiplinan kerja karyawan terhadap Prestasi kerja karyawan.
Lihat model teori penelitian berikut:1

Gaji
karyawan

Prestasi kerja
karyawan
Kedisiplinan kerja
karyawan
didalam akhir bab II, gambar ini biasanya disajikan kerangka/ model
teori penelitan

Based on this model, dapat kita mengerti bahwa terdapat dua peubah bebas (x1 dan
x2) dan satu peubah terikat (Y), yang selanjutnya ingin diketahui bagaimana bentuk
hubungan dan pengaruhnya, tentunya dengan menggunakan analisis
regresi

berganda.
Apa yang perlu dipersiapkan ?
Setelah bangunan teori di susun dengan menyajikan argumen yang kuat dan relevan.
Berikutnya perumusan hipotesis dilakukan sebagai dasar pengujian. Dalam contoh
diatas peneliti mempunyai fokus pada peubah gaji karyawan (x1) dan Kedisiplinan
karyawan (x2) keduanya sebagai peubah bebas yang berpengaruh pada prestasi kerja
karyawan (Y) (lihat model hal 1). Selanjutnya peneliti harus menyusun pengukuran
1

Model penelitian dimaksudkan untuk membuat penyederhanaan permasalahan,
sehingga pembaca dapat mengetahui alur atau arah cerita penelitian yang
dilakukan.

dari peubah-peubah tersebut. (dalam skripsi saudara, perbincangan ini masuk pada
bab III, Peubah dan Pengukuran). Untuk mempermudah penguasan peubah dan
pengukuran, saudara lebih baik membuat tabel yang berisikan penjelasan atas peubah
dan pengukuran tersebut, lihat contoh berikut:
Tabel 1. Peubah dan pengukuran
Peubah Penelitian
Indikator peubah

Gaji karyawan (X1)
1. jumlah gaji
2. kesesuaian dengan beban
kerja
3. unsur keadilan
Kedisiplinan karyawan (x2)
1. taat pada aturan
2. absensi
3. pemanfaatan fasilitas kerja
Prestasi Kerja karyawan (Y)
1. kuantitas hasil kerja
2. kesesuaian dengan standart
3. ketepatan waktu

Skala pengukuran
1. ordinal-interval
2. ordinal-interval
3. ordinal-interval

∗

1. ordinal-interval
2. ordinal-interval
3. ordinal-interval
1. ordinal-interval
2. ordinal-interval
3. ordinal-interval

Setelah peubah dan pengukuran tersebut dikonsultasikan dengan pembimbing dan
dinilai sudah tepat artinya sesuai dengan tujuan penelitian dan kondisi
empiris/lapangan, maka indikator-indikator tersebut untuk selanjutnya digunakan
sebagai bahan penyusunan kuesioner dalam bentuk pertanyaan-pertanyaan.
Selanjutnya kuesioner dibagikan kepada responden, dan jawaban-jawaban responden
yang telah terdokumentasi didalam kuesioner dimasukkan kedalam SPSS editor
dengan langkah-langkah sebagai berikut:
Langkah awal.
Susun terlebih dahulu peubah dan pengukurannya sebelum di input kedalam SPSS
editor sbb. (lihat tabel hal 3)
Peubah Gaji karyawan (x1),
Indikatornya: x1.1

Jumlah gaji
X1.2
kesesuaian dengan beban kerja
X1.3
unsur keadilan



Penjelasan mengenai skala pengukuran dan teknik prosedur penyusunan
instrument penelitian baca dii modul metpen yang atau konsultasikan pada Dosen
pembimbing yang terhormat

Contoh pertanyaan didalam kuisioner:
1. Bagaimana pendapat bpk/ibu/sdr tentang jumlah gaji yang diterima perbulan dari
perusahaan.
a. sangat memadai
Jawaban a dinilai 5, b nilai 4, dst, e nilai 1
b. memadai
Lihat panduan penyusunan skala likert , semantik
c. cukup

diferensial dan skala guttman. (modul metpen)
d. kurang
e. sangat tidak memadai
informasi lain : …… …………………………………………………………
……. …………………………………………………………
Terkadang didalam kuesioner perlu diberikan pertanyaan terbuka untuk memperoleh
informasi lain yang mungkin diperlukan dan berguna pada saat memperkuat
penjelasan
Untuk Peubah kedisiplinan karyawan (x2), sbb:
Indikatornya: X2.1
Taat pada aturan
X2.2
absensi
X2.3
pemanfaatan fasiltas
Untuk Peubah Prestasi kerja Karyawan (Y), sbb:
Indikatornya: Y.1
kuantitas hasil kerja
Y.2
kesesuaian dengan standart

Y.3
Ketepatan waktu
(x1.1; x1.2 dst hanyalah pemberian istilah saja untuk mempermudah mengenali
variabel beserta indikatornya. X1.1 artinya indikator ke 1 dari variable ke 1, x2.2
artinya indikator ke dua dari variable ke 2, dst)
Menjalankan SPSS.
1. Buka SPSS , bisa open lewat program, windows explorer atau klik dua kali icon
SPSS.
Hasilnya akan nampak seperti ini:

setelah media spss editor dalam posisi ready, selanjutnya tinggal ketik nama-nama
variable beserta masing-masing indikatornya dengan cara sbb: (untuk memulai
memberi nama variable, klik variable view pada bagian paling bawah sebelah kiri)
Hasilnya akan tampak sbb:

berikutnya entry data bisa dimulai dengan kesabaran dan ketelitian. Sekali lagi proses
ini sangat mudah sekali tinggal klik sana klik sini dan langsung jadi. Hasilnya lihat
dibawah ini.

Data diatas berjumlah n=30 namun hanya tampak n=12
Setelah data lengkap disajikan didalam spss editor selanjutnya akan dilakukan analisis
regresi, dengan tahapan sebagai berikut.
Tahap Awal.
Lakukan uji Validitas dan Reliabilitas seperti petunjuk di bawah ini
• Arahkan pointer saudara pada menu Analyze
• Pilih Scale, selanjutnya pilih Reliability Analysis,,,,, (lihat kotak )
berikutnya akan tampak kotak sbb:

Masukkan tiap peubah dan indikator ke dalam kotak item (pakai tanda
untuk
memasukkan dan mengeluarkan tiap peubah beserta indikatornya) sesuai dengan
kelompoknya masing-masing, Gambar diatas adalah proses untuk menguji validitas
dan reliabilitas untuk indikator-indikator X1, lakukan hal yang sama untuk x2 dan Y
lakukan sesuai kelompoknya (lihat hal 5 )
Klik Ok dan hasilnya adalah
Reliability
****** Method 1 (space saver) will be used for this analysis ******
R E L I A B I L I T Y

1.
2.
3.
4.

X1.1
X1.2
X1.3
X1TOTAL

A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A)
Mean

Std Dev

Cases

3.5667
3.9333
3.9333
11.4000

.7279
.5833
.6915
1.0372

30.0
30.0
30.0
30.0

Item-total Statistics

X1.1
X1.2
X1.3
X1TOTAL

Scale
Mean
if Item
Deleted

Scale
Variance
if Item
Deleted

19.2667
18.9000
18.9000
11.4333

2.9609
3.4034
3.5414
1.0816

Corrected
ItemTotal
Correlation

Alpha
if Item
Deleted

.5157
.5499
.6007
.7746

.5404
.5816
.6758
.7698

Reliability Coefficients
N of Cases =
Alpha =

.7784

30.0

N of Items =

4

Interpretasi hasil uji validitas dan reliabilitas.
Secara statistik, Instrumen penelitian dikatakan mempunyai tingkat validitas yang baik
jika Nilai corrected item-total correlation dibandingkan dengan nila r kritik pada tabel
harus lebih besar.
Instrumen penelitian dikatakan mempunyai tingkat reliabilitas yang tinggi jika nilai
Alpha lebih besar dari 0,6. Jadi instrument penelitian untuk merespon peubah gaji
sudah “valid dan reliable”, lakukan interpretasi yang sama untuk x2 dan Y dengan
bersandar pada ketentuan diatas.
Setelah melakukan uji validitas dan reliabilitas, berikutnya lakukan pengujian asumsi
klasik2 (untuk uji asumsi klasik akan dijelaskan pada bagian akhir). Setelah semua
asumsi dipenuhi ( multikolieritas, autokorelasi, heteroskedastisitas dan normalitas)

Proses uji asumsi klasik bisa dilakukan secara bersama dengan analisi regresi
berganda. Dengan tahapan sebagai berikut:
Pilih menu Analyze, pilih Regression, pilih linear, tampilannya akan tampak sebagai
berikut.

Klik linear maka akan tampak kotak perintah sbb: ikuti langkah berikut:

2

lihat penjelasannya pada halaman 19.

•
•

•

Setelah

Masukkan peubah bebas (hanya nilai total saja, x1, x2 ) pada kotak
independent
Masukkan peubah terikat (hanya nilai total Y) pada kotak dependent
Berikutnya klik icon “statistics….” Kemudian beri tanda check (√ ) pada kotak
yang telah disediakan, sesuaikan dengan contoh

Selanjutnya klik continue dan klik Ok, maka spss sedang running… tunggu beberapa
saat dan hasil analisis regresi berganda sudah bisa dilihat seperti tampilan berikut ini.
Regression
Variables Entered/Removedb

Model
1

Variables
Entered
kedisiplina
n, gaji a
karyawan

Variables
Removed

Method
.

Enter

a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: prestasi kerja

Model Summaryb

Change Statistics
Model
1

R
R Square
.738a
.544

Adjusted Std. Error of R Square
R Square the Estimate Change F Change
.510
.9066
.544
16.103

df1

df2
2

Durbin-W
atson
2.002

Sig. F Change
27
.000

a. Predictors: (Constant), kedisiplinan, gaji karyawan
b. Dependent Variable: prestasi kerja

ANOVAb

Model
1

Regression
Residual
Total

Sum of
Squares
26.473
22.194
48.667

df
2
27
29

Mean Square
13.237
.822

F
16.103

Sig.
.000a

a. Predictors: (Constant), kedisiplinan, gaji karyawan
b. Dependent Variable: prestasi kerja

Coefficientsa
Standardi
zed
Unstandardized
Coefficien
Coefficients
ts
Model
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
-4.35E-04
2.181
gaji karyawan
.588
.179
.471
kedisiplinan
.512
.183
.402
a. Dependent Variable: prestasi kerja

t
.000
3.279
2.799

Sig.
Zero-order
1.000
.003
.642
.009
.602

Correlations
Partial
.534
.474

Part
.426
.364

Collinearity Statistics
Tolerance
VIF
.819
.819

1.220
1.220

Berikutnya adalah melakukan interpretasi atas hasil analisis regresi. Dalam membaca
print out SPSS tersebut, saudara harus bersandar pada rumusan masalah, tujuan dan
hipotesis penelitian. Artinya tidak semua angka-angka/parameter diinterpretasikan.
Dalam contoh ini telah disebutkan bahwa peneliti ingin mengetahui dan menguji:
• Apakah ada pengaruh antara gaji karyawan (x1) dan kedisiplinan (x2) terhadap
prestasi kerja (Y) secara bersama-sama mapun secara parsial
Dengan demikian hipotesis penelitian akan dinyatakan :
• Ada pengaruh yang signifikan antara gaji karyawan (x1) dan kedisiplinan (x2)
terhadap prestasi kerja (Y) secara bersama-sama mapun secara parsial.
Atau bisa disusun secara terpisah, sbb.
• Ada pengaruh yang signifikan antara gaji karyawan (x1) dan kedisiplinan (x2)
terhadap prestasi kerja secara bersama-sama.
• Ada pengaruh yang signifikan antara gaji karyawan (x1) terhadap prestasi kerja
(Y) (parsial)
• Ada pengaruh yang signifikan antara kedisiplinan (x2) terhadap prestasi kerja (y)
(parsial)
Jika dimungkinkan, saudara juga diperbolehkan menduga bahwa salah satu variabel
mempunyai pengaruh paling dominan, asalkan saudara mempunyai argumen yang
kuat berdasarkan teori maupun penelitian terdahulu, ingat harus punya argumen tidak
sekedar menduga tanpa dasar.
Misalnya, Diduga gaji karyawan (x1) mempunyai pengaruh yang paling dominant
terhadap prestasi kerja (Y), hal ini tentunya harus didukung dengan alasan yang kuat
bukan sekedar ikut kebiasaan selama ini.
Sekarang marilah kita mulai dengan belajar membaca print out spss regresi
berganda.
Pengujian hipotesis,
Ada pengaruh yang signifikan antara gaji karyawan (x1) dan kedisiplinan (x2) terhadap
prestasi kerja (Y) secara bersama-sama.
Untuk pengujian penelitian, secara statistik biasanya ada prosedur sbb
1. lihat nilai R (koefisien korelasi berganda) gunanya untuk mengetahui keeratan
hubungan antara peubah x1 dan x2 (secara sumultan) terhadap peubah terikat (y).
Nilai korelasi bisa bernotasi negative maupun positif, notasi ini mengindikasikan
bentuk atau arah hunungan yang terjadi. Perhatikan Kriteria nilai korelasi pada
tabel berikut:
Nilai R (korelasi)
0
0 – 0,5
0,5 – 0,8
0,8 – 1
1

Kriteria hubungan
Tidak ada hubungan
Korelasi lemah
Korelasi sedang/cukup kuat
Korelasi kuat
Korelasi sempurna

Hasil analisis menunjukkan nilai R= 0.738, hal ini menunjukkan bahwa terdapat
hubungan yang cukup kuat antara gaji karyawan (x1) dan kedisipliinan (x2) secara

2.

bersama-sama terhadap prestasi kerja (Y). Artinya jika x1 dan x2 meningkat maka
Y juga akan meningkat (korelasi positif). (lihat tabel Model Summary hal 13)
Lihat nilai R square (R2) juga disebut sebagai koefisien determinasi gunanya untuk
mengetahui besarnya kontribusi peubah bebas (x) secara serempak didalam
menjelaskan peubah terikat (Y). R Square juga dapat menunjukkan ragam naik
atau turunnya peubah terikat (Y) yang diterangkan oleh pengaruh linier peubah
bebas (X).
Ukuran nilai R Square adalah 0 ≤ R2 ( 1, artinya semakin mendekati angka satu
berarti garis regresi yang terbentuk dapat meramalkan peubah terikat (Y) secara
lebih baik menuju kesempurnaan (model fit)
Dalam tabel model summary (hal 13) kita lihat nilai R2 sebesar 0,544. Hal ini
diartikan bahwa peubah bebas dalam hal ini gaji dan kedisiplinan secara bersamasama menjelaskan peubah prestasi kerja sebesar 54,4 %, sedangkan sisanya
45,6 % dijelaskan oleh peubah lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini atau
model penelitian.
Semakin besar nilai R2 semakin menunjukkan ketepatan model yang telah
disusun (model yang dimaksud adalah model teori penelitian ini).

3. Lihat Nilai F statistic (biasa disebut Uji F) dan Nilai Sig. (lihat table ANOVA, hal 13)
NIlai F statistic dapat digunakan untuk mengetahui tingkat signifikansi kontribusi
peubah bebas (secara bersama-sama) dalam menjelaskan peubah terikat. Artinya
apakah pengaruhnya nyata atau bermakna. Dengan membandingkan nilai F
statistic dengan nilai F table dapat diketahui tingkat signifikansinya.
Kita lihat dari table ANOVA bahwa nilai F stat sebesar 16.03 sedangkan F table dapat
di tentukan dengan cara sebagai berikut:
Lihat df (degree of freedom) atau derajat bebas (db) rumusnya k, n-k-1 atau
langsung lihat di table anova, df nya adalah 2 (jumlah peubah bebas) , dan 27
(jumlah responden – peubah bebas -1 jadi 30-2-1=27) setelah diketahui df nya
berikutnya lihat table F yang tersedia di setiap buku statistic. Cara baca tabelnya
adalah sebagai berikut
Lihat angka 2 pada kolom db pembilang dan lihat angka 27 pada kolom db
penyebut dan hubungkan perpotongan keduanya pada tingkat alpha (misal 0,05)
maka akan terlihat angka sebesar 3,35.
Jika kita bandingkan antara F stat dengan F table maka 16,03>3.35, jadi
keputusannya adalah menerima hipotesis yang menyatakan bahwa terdapat
pengaruh yang signifikan antara gaji karyawan (x1) dan Kedisiplinan karyawan
(x2) secara bersama-sama terhadap prestasi kerja karyawan (Y)
Cara lain untuk melihat tingkat signifikansi.
Cara menarik kesimpulan untuk menerima atau menolak hipotesis dapat juga
dilakukan dengan melihat nilai signifikansi atau nilai Sig pada table anova. Cara ini
lebih mudah dan praktis yaitu cukup membandingkan antara nilai Sig tersebut dengan
standar kesalahan atau alpha yang telah ditetapkan oleh peneliti. Biasanya peneliti
menetapkan alpha 5 persen atau 0,05 walaupun untuk penelitian sosial alpha 10
persen pun masih ditoleransi. Dalam table anova terlihat nilai Sig sebesar 0.000 yang
masih dibawah alpha sebesar 0,05, artinya semua obyek yang diamati (30 responden)
sesuai dengan model yang ditetapkan. Jadi 30 karyawan yang menjadi obyek amatan
menjelaskan bahwa secara bersama-sama antara gaji dan disiplin mempengaruhi

prestasi kerja. Dua cara tersebut, yaitu membandingkan antara F stat dengan F table
atau membandingkan Nilai Sig dengan Alpha, silahkan saudara pilih mana yang lebih
mudah.
Setelah mengetahui pengaruh secara bersama-sama, selanjutnya kita akan
analisis bagaimana pengaruhnya secara parsial (pengaruh secara sendiri-sendiri,
artinya bagiamana pengaruh X1 thd Y dalam kondisi X2 dikontrol/tetap/cateris
paribus).
Adapun manfaat lain mengetahui pengaruh secara parsial adalah untuk
mencari informasi dari keseluruhan peubah bebas, peubah mana yang pengaruhnya
paling dominan atau paling besar.
Untuk tujuan itu kita bisa lihat dari table coefficient berikut ini (sumber pada hal 13.)
Coefficientsa

Model
1

(Constant)
gaji karyawan
kedisiplinan

Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
-4.35E-04
2.181
.588
.179
.512
.183

Standardi
zed
Coefficien
ts
Beta
.471
.402

t
.000
3.279
2.799

Sig.
1.000
.003
.009

Zero-order

Correlations
Partial

.642
.602

.534
.474

Part
.426
.364

Collinearity Statistics
Tolerance
VIF
.819
.819

1.220
1.220

a. Dependent Variable: prestasi kerja

Secara parsial semua peubah bebas mempunyai pengaruh yang signifikan hal ini bisa
dilihat dari nilai t stat maupun Sig, dimana nilai t stat lebih besar dari t table sedangkan nilai
Sig masih dibawah Alpha 0,05
Peubah gaji karyawan pengaruhnya signifikan terhadap prestasi kerja (t stat =3.279 > t
table=2,056). Demikian juga nilai Sig=0.003 < 0,05 dengan koefisien regresi sebesar
0.588. Hal ini menyimpulkan bahwa hipotesis diterima.
Demikian juga dengan peubah kedisiplinan, dengan melihat nilai yang sama seperti
diatas dapat disimpulkan bahwa, kedisiplinan mempunyai pengaruh signifikan
terhadap prestasi kerja. Hal ini menyimpulkan bahwa hipotesis diterima.
Dari kedua peubah tersebut, dapat disimpulkan bahwa peubah gaji karyawan
mempunyai pengaruh yang paling dominant, hal ini ditunjukkan oleh nilai B maupun
nilai beta dan t yang lebih besar dan Sig yang lebih kecil dibandingkan dengan peubah
kedisiplinan.

Rekapitulasi hasil analisis regresi berganda

Gaji karyawan (x1)
B=0,588
t=3,279
Sig=0,003

R = 0,738
R2 = 0,544

F =16,03
Sig = 0,00
Kedisiplinan kerja
karyawan (x2)
B=0,512
t=2,799
Sig=0,009

Prestasi kerja
karyawan (Y).

Semua Hipotesis diterima, pada :
F tabel = 3,35
t table = 2,056
Alpha = 0,05

Jadi untuk tujuan penelitian ini beberapa parameter yang harus saudara ketahui ialah:
Nilai R, R square, Nilai F(uji F), Nilai koefisien b atau beta, Nilai t (uji t), Nilai Sig
Ketika saudara mengartikan beberapa nilai statistik berdasarkan tabel-tabel pada
halaman 13, itu berarti saudara sudah melakukan interpretasi secara statistik.
Pekerjaan saudara selanjutnya adalah menjelaskan atau interpretasi secara teoritis
dan empiris. Artinya secara statistik terbukti ada pengaruh nyata (berdasarkan pada
parameter-parameter tsb), berikutnya perlu penjelasan secara teori mengapa dan
bagaimana itu terjadi, untuk itu kuasai landasan teori dan pertajam hasil observasi
empiris.
Oh ya hampir lupa, terkadang pembimbing menghendaki ada asumsi klasik
dalam analisi regresi sebagai syarat, untuk urusan yang satu ini disarankan saudara
berdiskusi secara langsung dengan dosen statistic yang ada atau berdiskusi dengan
dosen pembimbing yang terhormat atau ke penulis.

Bagian Dua
Path Analysis (Analisa Jalur)3
Prinsip dan keterbatasan
Path Analysis (analis jalur) pada dasarnya merupakan cabang dari multiple regression.
Dalam analisis jalur terdapat suatu set variabel yang merupakan kumpulan atau
rangkaian dari beberapa hubungan antar variabel yang telah membentuk sebuah
model penelitian yang kita yakini variabel-variabel tersebut saling berpengaruh satu
dengan yang lainnya. Tujuan path analysis adalah memberikan estimasi terhadap
hubungan sebab akibat antara variabel-variabel yang diteliti. Disamping mengetahui
hubungan, dengan path analysis peneliti akan mengetahui pengaruh secara langsung
maupun pengaruh secara tidak langsung antar variabel tersebut.
Seperti halnya alat analisa yang lain, path analysis juga mempunyai keterbatasan.
Keterbatasannya adalah : (1) tidak bisa digunakan untuk menguji pola hubungan
timbal balik (feed back). Jadi gerak hubungan hanya dimungkinkan untuk lurus atau
turun artinya satu tujuan. (2) setiap ada intervening variable, maka ia dianggap
sebagai dependent variable. (3) skala pengukuran hanyalah interval atau rasio.
Sedangkan untuk skala nominal, ordinal atau dichotomies tidak mungkin dilakukan.
Penggunaan
Sebagai contoh perhatikan figure 14 yang menjelaskan sebuah set variabel yang saling
berhubungan dengan survey tentang kepuasan kerja.
Diagram Input
Masa kerja
Kepuasan kerja

otonomi

income

3

Prosedur analisis jalur sama dengan regresi berganda yang telah dibahas pada bagian 1.
Model ini dikutip dari Bryman, A. & Cramer,D.(1990). Quantitative data analysis for social
scientists, pp.246-251)
4

Tujuan penelitian adalah untuk menjelaskan bahwa peneliti ingin mengetahui
bagaimana pengaruh masa kerja, otonomi dan income secara langsung maupun tidak
langsung terhadap kepuasan kerja
Untuk mengetahui tujuan itu, kita harus menghitung path coefficients. Path
coefficients ini bisa kita peroleh dari nilai standardized regression coefficient atau beta.
Pada bahasan regresi berganda nilai beta terdapat pada table coefficient (misal hal
17).
Selanjutnya merumuskan persamaan dasar berdasarkan figure 1 sebagai berikut:

1. kepuasan kerja = β11masa kerja + β12 otonomi + β13income + e1
2. Income
= β21masa kerja + β22otonomi + e2
3. Otonomi
= β31masa kerja + e2
Keterangan:
β adalah path coefficient, yang diperoleh dari nilai beta.
e1, e2, e3 adalah error atau unexplained variance. Jika diperlukan nilai e1, e2, e3, diperoleh
dari 1-R2 (note: bukan 1-R2 adj)
Formulasi persamaan ini pada dasarnya sama dengan regresi berganda, namun nilai
konstanta (a) tidak diperlukan. (bryman, A. & Cramer, D:1990:246-251)
Tahapan pengoalahan data.
Berdasarkan figure 1 maka, proses pengolahan untuk mencari nilai –nilai yang
diperlukan seperti nilai β, R2 dan e akan dilakukan secara bertahap. Lakukan analisis
regresi dengan formulasi sbb;
Indentifikasi variabel dan formulasi persamaan regresi
Tahap
Variabel independent
Variable dependent
Persamaan
1
β
masa
kerja + β12otonomi
11
• Masa kerja (x11)
• Kepuasan kerja (Y1)
+ β13income + e1
• Otonomi (x12)
(regresi berganda)
• Income (x13)
2
β21masa kerja + β22otonomi
• Masa kerja (x21)
• Income(Y2)
+ e2
• Otonomi (x22)
(regresi berganda)
3
β31masa kerja + e2
• Masa kerja (x31)
• Otonomi (Y3)
(regresi sederhana)
4
β masa kerja + e1
• Masa kerja (x)
• Kepuasan kerja (Y)
(regresi sederhana)

Setelah diolah dengan spss, masukkan setiap nilai beta pada garis panah yang
menghubungkan antar variable untuk mempermudah pembacaan hasil dan
interpretasi hasil analisis. Sebagai misal lihat diagram output berikut:
Diagram output ( p0.9
>0.8
>0.7
>0.6
>0.5
1 (menurut pendapat kaiser) atau > 0,5 (menurut pendapat
lawley and maxwell)
 Persentase kumulatif > 60% atau mencapai 85%
4. Model FIT
Analisis ini sebenarnya untuk seberapa besar residual antara korelasi yang
diamati dengan korelasi yang direproduksi. Sebagai ukuran jika terdapat banyak
nilai residual melebihi nilai absolut 0.05 maka model tidak dapat diterima.

Petunjuk praktis teknis Analisis Faktor dengan SPSS.
Utk pemula
Follow this direction
•
•
•
•

Open SPSS
Siapkan data yang akan diolah
Klik menu analyze, pilih Data Reduction, pilih factor.
Muncul box menu berisikan:
 Kotak variables (sebelah kiri berisikan variable, kanan kosong)
Masukkan variable yang akan difaktorisasi (kolom sebelah kiri) kedalam
kolom sebelah kanan, dengan menekan tanda ►.






Descriptives (pada menu box, pilih coefficient dan KMO and Bartlett test
atau klik semua pilihan), continue
Extraction ( pada menu box, pilih metode principal component, eigenvalue
1 atau 0,5. continue
Rotation (pada menu box pilih method varimax )continue
Scores
Option
Tekan OK, output akan nampak seperti dibawah ini:



Mudah kan! Selamat mencoba dirumah.





Contoh Print out factor analysis dari SPSS
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin
Measure of Sampling
Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity Approx. ChiSquare
df
Sig.

,644

562,809
153
,000

Cara membaca table:
• Uji Bartlett's Test of Sphericity menyatakan sebesar 562,809 dengan Sig.
0,000. artinya peluang terjadi kesalahan untuk variable saling tidak
independent sebesar 0% dengan demikian antar variable memiliki korelasi.
(lihat penjelasan pada hal 3 tentang point 2)
• Nilai Kaiser-meyer-olkin / KMO measure of sampling adequacy sebesar 0,644
melebihi nilai baku 0,5 maka analisis factor memiliki ketepatan untuk
digunakan.

Total Variance Explained
Initial
Eigenvalues

Rotation Sums of Squared Loadings

Componen
Total
% of Variance Cumulative
t
%
1
3,920
21,779
21,779
2
2,700
15,002
36,781
3
2,279
12,662
49,444
4
1,909
10,604
60,048
5
1,382
7,678
67,726
6
,980
5,447
73,173
7
,907
5,040
78,213
8
,708
3,932
82,145
9
,598
3,321
85,466
10
,489
2,719
88,185
11
,397
2,204
90,388
12
,335
1,863
92,251
13
,327
1,817
94,069
14
,293
1,630
95,699
15
,266
1,480
97,179
16
,219
1,219
98,398
17
,166
,924
99,323
18
,122
,677
100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.

Total
2,526
2,307
2,273
1,994
1,625
1,280
1,162
1,155
1,063

% of Variance Cumulative %
14,032
12,817
12,626
11,079
9,026
7,109
6,456
6,416
5,905

14,032
26,849
39,475
50,554
59,580
66,689
73,145
79,561
85,466

Cara membaca table:
Dengan menggunakan metode principle component diperoleh 9 faktor dari 18 faktor
yang telah diajukan. Hasil tersebut diperoleh dengan melihat nilai eigenvalue yang
lebih besar dari 0,5. (ketika mengolah penulis menetapkan eigenvalue=0,5, namun jika
yang ditetapkan sebesar 1 maka hanya terdapat 5 faktor yang akan membentuk
model).
9 faktor tersebut memiliki Cumulative % sebesar 85,466 %. Dengan demikian asumsi
kedua telah terpenuhi yaitu menetapkan eigenvalue sebesar 0,5 dengan perolehan %
kumulatif variance sebesar > 85,466%. (lihat penjelasan hal 4 point 3)

Reproduced Correlations
X1 X2 X3 X4 X5
X6
X7
X8 X9 X10
X11X12X13X14
X15X16 X17X18
Re X1
, ,786
,
,
,
- 2,933
, -,160
- 4,6
,
,
- 5,2 ,126
,
pro
839
627 346 335 4,322E- 6,781E- E-02 313
7,704E-23E 137 125 5,107E-92E
263
duc
03
02
02 -02
02 -02
ed
Cor
rela
tion
X2
, ,841
,
,
, 2,638E- 6,656
, 9,155
,183
,
, 9,2
, ,133
,
786
641 348 378
02 9,256E- E-02 294 E-02
293 17551E 3,397E- 110
359
02
-02
02
X3
, ,641
,
,
,
- 8,999E- 3,426
, 2,196 8,035E,
,
,
- 4,6 ,219
,
627
794 573 642 2,050E03 E-02 196 E-02
02 248 241 123 2,259E-22E
103
02
02 -02
X4
, ,348
,
,
,
- ,210
,
,
, 9,5
,197
, ,228
,
346
573 912 483 2,026E- 7,119E354 9,470 9,844E- 240 17945E
224
211
02
02
E-02
02
-02
X5
, ,378
,
,
,
,151 ,175
,
- 9,7
, - -,124-,14 6,005
,
335
642 483 896 1,901E133 2,107 7,114E-84E 318 3,9
4 E-02 310
02
E-02
03 -02
69E
-02
X6 - 2,638 - - ,760
,659 ,668
, ,290
,192
, 3,9
,
- - 6,378
4,3 E-02 2,0 2,0 1,9
350
137 71E 212 1,225E- 8,2 E-02 7,7
22E
50E26E01E
-02
0316E
24E
-03
-02 -02 -02
-03
-02
X7 - 8,9 ,
,659
,844 ,501
, ,1766,762E- 2,2
,
, 5,272E- -,10 ,227
6,7 9,25699E 7,1 151
432
0245E 171 331
02 0
2,0
81E E-02 -0319E
-02
59E
-02
-02
-02
X8 2,9 6,656 3,4
,
,
,668
,501 ,871
, 8,641 6,678E- 3,4
, 8,4
,126
, 3,736
,
33E E-0226E 210 175
255 E-02
0296E 14863E
156 E-02 168
-02
-02
-02
-02

X9

, ,294
,
,
,
313
196 354 133

,350

, 3,747
,
, 6,569E- - ,218
,
896 E-02 5,108E- 163 4,6 155
02 4,5
440
02
44E
26E
-02
-02
,290
,176 8,641 3,7 ,841
,693
,
,
, -,108 E-0247E
711 177 216
2,8 1,640 2,8
-02
72E E-02 02E
-02
-02
,192 6,762E- 6,678 - ,693
,841
, 5,5 ,233
, ,297 2,1
02 E-02 5,1
696 51E 2,9
329
44E
08E
-0544E
-02
-02
-02
,137 2,245E- 3,496
, ,711
,696
,
,
,
,164
, ,251
,
02 E-02 163
805 191 198
253
134

X10-,16 9,155 2,1 - 0 E-0296E 9,4 2,1
-0270E07E
-02 -02
X11 - ,183 8,0 - 7,7
35E 9,8 7,1
04E
-0244E14E
-02
-02 -03
X12 4,6 ,293
,
, 9,7
23E
248 24084E
-02
-02
X13
, ,175
,
,
, 3,971E137
241 179 318
02

,432 ,255

,171 ,148

- ,1775,551E,
,
, 9,091E- 7,7 ,111
,
4,6
05 191 841 681
0277E
244
44E
-02
-02
X14
, 9,251
, 9,5 ,212
,331 8,463
, ,216
,
,
,
,121 7,1 ,211
125 E-02 12345E 3,9
E-02 155
2,944E- 198 681 866
50E
3,2
-0269E
02
-02
70E
-02
-02
X15 - , -,12
- 5,272E- ,126 6,5 -,108
,233
, 9,0
,
,885
, ,772
,
5,1 3,397 2,2 197 4 1,225E02
69E
164 91E 121
823
156
07E E-0259E
03
-02
-02
-02
-02
X16 5,2 ,110 4,6
, -,14
- -,100 ,156 ,329
, 7,7 7,1
,823
, ,678
,
92E
22E 224 4 8,216E4,5 2,872
253 77E50E
860
125
-02
-02
03
26E E-02
-02 -02
-02
X17
, ,133
,
, 6,0 6,378E,227 3,736
,
,297
,
,
,
,772
, ,857 8,0
126
219 22805E
02
E-02 218 1,640
251 111 211
678
84E

-02
E-02
-02
, ,359
,
,
,
- ,168
,
- 2,144E,
, ,156
, 8,084
,
263
103 211 310 7,724E- 2,059E440 2,802
02 134 244 3,2
125 E-02 935
02
02
E-02
70E
-02
Res X1
-,119 - 3,4 1,9 6,025E- 1,355E- - 2,790 1,718E- 1,3
- - 2,204E- - 9,3
idu
6,627E76E
03
02 1,312 3,1 E-02
0242E 1,0 1,2
02 2,3 2,832 64E
al
49E -02 -02
E-0246E
-02 51E40E
05E E-03 -03
-02
-02
-03 -02
-02
X2-,11
- 9,9 - 2,471E- 1,131 2,9
- 2,3 9,0 - - 2,489
9
4,307E 2,2 3,116E02 E-0257E 1,603 2,662E-85E 50E 7,7 1,269E- 7,0 E-02 3,1
27E -0314E
02
-03 E-02
02 -03 -0307E
0208E
45E
-02
-03
-03
-03
-02
X3 - - 4,785E- 1,823 1,8 3,686
- - - 1,168E- 3,8
- 4,2
6,6 4,327
5,8 7,8 1,625E03 E-0299E E-02 3,179E- 2,8 7,9 5,3
0267E 4,339 96E
49E E-02
93E23E
02
-02
0271E 56E54E
-02 E-02 -02
-02
-02 -02
-02 -03 -03
X4 3,4 9,907 - 1,591E- 4,941E- - 1,753 4,915E- - 3,4 - - 1,489 2,6
27E E-03 5,8
2,2
02
02 4,488 5,2 E-02
02 5,9 66E 8,1 1,602E- 1,6 E-02 31E
-02
93E
74E
E-0268E
95E -0312E
0212E
-02
-02
-02
-02
-02
-03
-02
X5 1,9
- - 4,022E- 2,0
- 8,224E- 2,4
- 6,5 1,288E- 2,4
76E 2,214 7,8 2,2
02 5,269E- 1,69121E 2,897
0364E 4,894E
0258E 2,675 2,2
-02 E-0323E74E
02 E-02 -02 E-02
-02 45E -02
-02 E-02 56E
-02 -02
-02
-02
X6 6,0
- - 1,5 4,0
- -,142 - 2,390E- 1,4 4,0 - 4,655E- - 2,7
25E 3,116 1,691E22E
9,289E1,6 7,074
0253E 15E 1,6
02 2,8 1,909 87E
-03 E-0225E -02 -02
02
29E E-02
-02 -0239E
26E E-02 -02
-02
-02
-02
-02
X7 1,3 2,471 4,7 4,9 - - 3,609
- 7,8
- - 5,8
- 3,1
55E E-0285E41E 5,2 9,289E7,864 6,7 E-02 3,223E-42E 3,5 1,0 2,715E-89E 4,170 41E
-02
-03 -0269E
02
E-0356E
02 -03 76E78E
02 -02 E-02 -02
-02
-02
-02 -02
X18

X8

- 1,131 1,8 - - -,142
3,0 2,975
- 1,5
- 1,3
- - 6,123
1,3 E-0223E 4,4 1,6
7,864E70E E-02 2,574E-88E 1,772E 2,798E- 2,7 E-02 2,9
12E
-0288E91E
03
-02
02 -02 40E -02
0248E
24E
-02
-02 -02
-02
-02
-02
X9 - 2,957 1,8 - 2,0
- 3,070
- 3,974E- - 6,4 - 1,709E- 6,1
3,1 E-0399E 5,221E 1,629E- 6,756E- E-02
2,314
02 2,1 51E 2,2
0236E 2,191 6,4
46E
-0268E -02
02
02
E-02
14E -0235E
-03 E-02 62E
-02
-02
-02
-02
-02
X10 2,7
- 3,6 1,7 - 3,609E- 2,975 - - - 7,926E- 1,7 1,863 2,3
90E 1,60386E53E 2,8 7,074E02 E-02 2,3
5,588E- 9,3 3,5 4,4
0397E E-02 67E
-02 E-02 -02 -0297E
02
14E
0290E 50E29E
-02
-02
-02
-02
-02 -02 -03
X11 1,7
- - 4,9 8,2 2,390E- 3,9
- 3,2 2,5
- 18E 2,662 3,115E24E
02 3,223E- 2,57474E 5,588
9,2 00E04E 5,619E- 1,7 2,567 1,1
-02 E-0279E -02 -03
02 E-02 -02 E-02
48E -02 -02
0315E E-02 86E
-02
-02
-02
-02
X12 1,3 2,385 - - 2,4 1,453E- 7,842E- 1,588 - - 5,166E- - 7,200
42E E-03 2,8 5,964E
02
03 E-02 2,1 9,390 9,248E6,8 2,0
03 1,4 E-03 1,6
-02
71E95E -02
14E E-02
02
66E37E
35E
43E
-02 -02
-02
-04 -02
-02
-02
X13 - 9,050 - 3,4 - 4,015E- 6,4
- 3,200E- -,13 2,565E- - 2