1) Pengertian multikolinieritas hubungan
Postingan ini melanjutkan postingan sebelumnya (baca: Normalitas Distribusi dan homogenitas varians) yaitu 5 uji syarat (baca: uji 5 syarat) yang harus dipenuhi sebelummenganalisis suatu data menggunakan statistika parametrik. Menurut Alhusin (2003:221) multikolinieritas digunakan mengetahui hubungan linearitas antara variabel bebas. Jikadiantara variabel bebas berkorelasi dengan sempurna maka dapat disebut terjadi multikolinieritas sempurna. Regresi yang baik tidak terjadi multikolinieritas. Dampak darimultikolinieritas adalah:
a. Pengaruh masing masing variabel bebas tidak dapat dideteksi atau sulit dibedakan.
b. Kesalahan standart estimasi cenderung meningkat dengan makin bertambahnya variabel bebas.
c. Tingkat signifikansi yang digunakan untuk menolak H0 semakin besar.
d. Probabilitas untuk menerima hipotesis yang salah semakin besar.
e. Kesalahan standart bagi masingmasing koefisien yang diduga sangat besar, akibatnya nilai t menjadi sangah lemah.
2) Menguji linieritas hubungan
Pada kesempatan ini saya menyediakan skor minat belajar, skor bakat dan skor hasil belajar siswa pada mata pelajaran dasar dan pengukuran listrik. Data tersebut akan diujihubungan antara minat belajar dan bakat terhadap hasil belajar siswa.
Tabel 1
No.
|
Skor Minat
|
Skor Bakat
|
HB
|
1
|
16
|
64
|
76
|
2
|
48
|
84
|
96
|
3
|
20
|
68
|
80
|
4
|
32
|
72
|
80
|
5
|
40
|
84
|
88
|
6
|
28
|
72
|
84
|
7
|
24
|
68
|
80
|
8
|
36
|
80
|
88
|
9
|
36
|
80
|
88
|
10
|
44
|
84
|
96
|
11
|
32
|
72
|
84
|
12
|
16
|
68
|
80
|
13
|
24
|
72
|
88
|
14
|
40
|
80
|
88
|
15
|
36
|
84
|
96
|
a. Hipotesis
? H0 : Tidak terjadi Multikolinieritas
? H1 : Terjadi Multikolinieritas
b. Mengoperasikan SPSS
? Buka aplikasi SPSSyang antum miliki, sehingga muncul tampilan seperti pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Tampilan awal SPSS
? Klik variableview yang ada di pojok kiri bawah dari spss, sehingga akan muncul seperti gambar 2 di bawah ini.
? Buatlah lapak dengan ketentuan seperti di bawah ini:
Ø Name: Isi dengan nama variable anda (terserah mau diberi nama apa aja biasanya dalam bentuk singkatan), dalam hal ini baris 1 saya isi dengan SM, baris 2 saya isi denganSB, dan baris 3 saya isi dengan HB.
Ø Type: Pilih Numeric
Ø Width: Isi dengan angka 8
Ø Decimal: Pada bagian ini pilih 0
Ø Label: Isi dengan kepanjangan dari name di atas. Dalam hal ini baris 1 saya isi “Skor Minat”, baris 2 saya isi “Skor Bakat” dan baris 3 saya isi “Hasil Belajar”
Ø Value: Pilih none
Ø Missing: Pilih none
Ø Columns: Isi dengan angka 8
Ø Align: pilih right (terserah user)
Ø Measure: Pilih scale
Gambar 3. Tampilan varible view yang sudah di isi
Kalau sudah selesai klik data view (sebelahnya variable view)
Masukkan data SM dan HB diatas kedalam spss dengan di ketik atau copas.
Gambar 4. Tampilan data view yang sudah diisi data
Klik menu analyze- pilih regression– pilih linier
Gambar 5. Langkah-langkah pengoperasian Multikolinieritas
Akan muncul kotak dialog seperti di bawah ini
Gambar 6. Kotak dialog linier regression
Masukkan variable Skor Minat (SM) dan Skor Bakat ke kolom indedependet sementara variabel Hasil Belajar (HB) ke kolom dependent, kemudian pilih enter pada bagian Method,kemudian klik statistics.
Gambar 7 kotak dialog linier regression
Setelah mengeklik statistics akan muncul kotak dialog linier regression statistic. Pilih covariance matrix dan colinierity diagnostics. Klik continue
Gambar 8. Kotak dialog linier regression: statistics
Klik ok
Output nya
Gambar 9. output
c. Pengambilan keputusan
Untuk mengetahui mulkulinieritas antara variable bebas adalah dengan membandingkan penunjukan nilai tolerance dengan angka 0,1 dan penunjukan nilai VIF dengan angka10.
? Tolerance
v Apabila nilai penunjukan tolerance >0,10 maka dikatakan tidak terjadi multikolinieritas.
v Apabila nilai penunjukan tolerance =< 0,10 maka dikatakan terjadi
multikolinieritas.
? VIF
v Apabila nilai penunjukan VIF =>10 maka dikatakan terjadi multikolinieritas.
v Apabila nilai penunjukan VIF <10 maka dikatakan tidak terjadi
multikolinieritas.
c. Kesimpulan
? Bersasarkan hasil perhitungan SPSS diperoleh nilai penunjukan VIF 7.065. Karena nilai VIF kurang dari 10 maka diakatakan tidak terjadi multikolinieritas.
? Bersasarkan hasil perhitungan SPSS diperoleh nilai penunjukan tolerance 0.142. Karena nilai tolerance lebih dari 0.10 maka diakatakan tidak terjadi multikolinieritas.
DAFTAR PUSTAKA
Alhusin, Syahri. 2003. Aplikasi Statistik Praktis dengan SPSS.10 for Windows. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sudjana. 2005. Metode Statistika. Bandung: Tarsito.
Semiawan, Conny. 1997. Perspektif Pendidikan Anak Berbakat. Jakarta: PT Grasindo.
Irianto, Agus. 2006. Statistik: Konsep Dasar dan Aplikasinya. Jakarta: Kencana Prenada Media.
Basuki, Ismet. 2005. Analisis Regresi. PPT tidak dipublikasikan. Surabaya: Unesa.
Sugiyono. 2010. Metode Penelitian Pendidikan (Pendidikan Kuantitatif, Kualitatif dan R & D). Bandung: Alfabeta.
Haryanto. 2010. Pengertian Belajar Menurut Ahli. http:// belajarpsikologi. com/pengertian-belajar-menurut-ahli/. diakses 25 Desember 2014.
Haryanto. 2010. Pengertian Minat Belajar. http://belajarpsikologi.com/ pengertian-minat/. diakses 25 Desember 2014.
Raharjo, Sahid. 2014. Uji Multikolinieritas. http://www.spssindonesia.com/2014/02/uji-multikolonieritas-dengan melihat.html . diakses 25 Desember 2014.
Aritonang, Keke T. 2008. Minat dan Motivasi dalam Meningkatkan Hasil Belajar Siswa. Jurnal pendidikan penabur. (10), 11-21.
Riadi, Muchlisin. 2012. Pengertian Minat Belajar. http://www. kajianpustaka. com/2012/10/minat-belajar.html. diakses 25 Desember 2014.
Usman, Uzer. (2003). Menjadi guru profesional. Bandung: PT Remaja Rosdakarya
Setiawan, Nasrul. 2012. Teori Analisis Deskriptif. http:// statistikceria. blogspot. com/ 2012/01/teori-analisis-deskriptif.html. diakses 25 Desember 2014.
Komentar
Posting Komentar
silahkan berikan komentar