Analisis Data Hubungan Antar Variabel Sebagai Metode Alternatif Penentukan Hubungan Kausalitas Citra Kurniawan, S.T., M.M Program Studi Teknik Elektronika Sekolah Tinggi Teknik Malang ABSTRAK Penelitian yang menggunakan data kuantitatif diolah dengan menggunakan metode analisis data statistik. Analisis data statistik merupakan metode untuk mengolah data sehingga data memiliki arti. Analisis data saat ini banyak digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat dari suatu penelitian baik data parametrik atau data non parametrik. Analisis data mempunyai kegunaan antara lain adalah untuk mengetahui hubungan kausalitas (sebab akibat) antara dua atau lebih variabel bebas (independent variable) terhadap variabel terikat (dependent variable) , untuk mengetahui pengaruh dari satu atau lebih variabel bebas (independent variable) terhadap variabel terikat (dependent variable) dan mengklasifikasikan data serta menyajikan data secara lebih mudah sehingga bisa dimengerti. Dalam penelitian ini digunakan metode analisis data untuk mengetahui hubungan antara beberapa variabel bebas dengan variabel terikat dengan menggunakan metode regresi. Metode analisis regresi digunakan untuk mendapatkan hubungan fungsional antara dua variabel atau pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Alat analisis yang digunakan adalah SPSS. Alasan digunakan metode ini adalah untuk memberikan alternatif metode pengukuran kelayakan hasil penelitian selain menggunakan uji pengukuran skor. Kata kunci : Analisis Data, Independent Variable, Dependent Variable, Regresi, SPSS, Kausalitas I. I.1 Pengertian Uji untuk melakukan uji penelitian terhadap variabel yang memberikan pengaruh atau mempunyai hubungan dengan variabel yang lain. Untuk menguji perlu ditentukan metode analisis data apa yang tepat untuk digunakan. Salah satu metode analisis yang digunakan untuk menentukan hubungan antara variabel adalah metode analisis regresi. PENDAHULUAN statistik dapat digunakan sebuah variabel maka statistik yang Regresi berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara variabel faktor penyebab (X) terhadap variabel akibatnya. umumnya Faktor dilambangkan dengan X atau disebut juga dengan predictor sedangkan variabel akibat adalah metode penyebab pada dilambangkan dengan Y atau disebut juga dengan response. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui variabel bagaimana dependent (terikat) dapat diprediksikan melalui variabel independent (bebas) secara parsial atau bersama - sama (simultan). Salah satu penggunaan yang umum dari regresi adalah untuk prediksi, berapapun nilai X yang diberikan, kita dapat menggunakan persamaan untuk menghitung nlai yang diprediksi untuk Y.Analisis regresi dapat digunakan untuk kebijakan apakah ingin menaikkan atau menurunkan variabel independent. Analisis Regresi linier dibedakan menjadi dua yaitu Analisis Regresi Sederhana dan Analisis Regresi Linier Berganda.
Gambar 1. Jenis Analisis Regresi Linier Gambar 1. Jenis Analisis Regresi Linier linier sederhana adalah Analisis linier sederhana adalah Analisis hubungan secara linear antara satu variabel a linear antara satu variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y) independen (X) dengan variabel dependen (Y) sederhana . Analisis . Analisis sederhana dipergunakan untuk mengetahui pengaruh dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu buah variabel bebas terhadap satu antara satu buah variabel bebas terhadap satu Sedangkan Analisis buah variabel terikat. Sedangkan h pengembangan dari regresi ganda adalah pengembangan dari (Husaini, analisis regresi linier sederhana. Purnomo : 2012) Kegunaannya adalah untuk Kegunaannya adalah untuk meramalkan nilai variabel dependent (terikat) meramalkan nilai variabel dependent (terikat) (Y) apabila terdapat minimal dua atau lebih. (Y) apabila terdapat minimal dua atau lebih. Analisis regresi ganda adalah alat analisi Analisis regresi ganda adalah alat analisi peramalan dua variabel bebas atau lebih variabel bebas atau lebih terhadap variabel terikat. Untuk membuktikan terhadap variabel terikat. Untuk membuktikan ada atau tidaknya pengaruh dua variabel ada atau tidaknya pengaruh dua variabel independent (bebas) atau lebih (X1), (X2), independent (bebas) atau lebih (X (X3), ) dengan satu variabel (Xn) dengan satu variabel dependent (terikat) yang digunakan pada dependent (terikat) yang digunakan pada itian ini akan digunakan regresi. Pada penelitian ini akan digunakan metode analisis regresi berganda dengan 2 metode analisis regresi berganda dengan 2 variabel bebas (prediktor) . Alasan digunakan variabel bebas (prediktor) . Alasan digunakan metode regres regresi regresi regresi regresi linear linear .........( Model Persamaan Regresi Berganda I.2 Model Persamaan Regresi Berganda Dua Prediktor Analisis regresi linier berganda adalah Analisis regresi linier berganda adalah hubungan secara linear antara dua atau hubungan secara linear antara dua at lebih (X1, (X1, lebih X2,....Xn) dengan variabel dependen (Y) X2,....Xn) dengan variabel dependen (Y) variabel variabel independen independen Xn Y' = a + b1X1+ b2X2+.....+ bnX Keterangan: Y' Variabel dependen (nilai yang = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan) Variabel independen = Variabel independen = Konstanta (nilai Y' apabila X1, X2 .. X1 dan X2 A ..Xn = 0) B Koefisien regresi = Koefisien regresi (nilai peningkatan ataupun (nilai peningkatan ataupun penurunan) Data yang digunakan biasanya berskala interval Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio II. Metode Analisis II.1 Analisis Data SPSS suatu suatu data untuk menentukan Analisis data untuk menentukan penentuan variabel hubungan dimulai dari penentuan variabel berdasarkan jenis variabel bebas dan variabel berdasarkan jenis variabel bebas dan variabel terikat. Berikut adalah contoh dari studi kasus Berikut adalah contoh dari studi kasus penentuan hubungan antara variabel bebas penentuan hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. "Pengaruh Materi Program dan terhadap Kualitas Program Televisi dan Story Board Televisi" : Materi Program (X1) Variabel bebas (X) : Materi Program (X1) dan Story Board (X2) : Kualitas Program Variabel terikat (Y) : Kualitas Program Televisi Data dianggap memenuhi asumsi dan asumsi dan Data dianggap memenuhi persyaratan analisis; data yang dipilih persyaratan analisis; data yang dipilih random;berdistribusi normal; berpola linier; random;berdistribusi normal; berpola linier; data sudah homogen dan mempunyai sudah homogen dan data pasangan yang sama sesuai dengan subjek pasangan yang sama sesuai dengan subjek yang sama. Buktikan apakah ada pengaruh Buktikan apakah ada pengaruh Story Board Belajar Materi Program dan Story Board Siswa terhadap Kualitas Program Kualitas Program Televisi? Contoh Data penelitian Analisis Regresi Tabel 1. Contoh Data penelitian Analisis Regresi Linier 2 Prediktor yang akan diolah Linier 2 Prediktor yang akan Y No X1 X2 Y 1 75 75 80 80 2 60 70 75 75 3 65 70 75 75 4 75 80 90 90 5 65 75 85 85 6 80 80 85 85 7 75 85 95 95 8 80 88 95 95 9 65 75 80 80 10 80 75 90 90 11 80 65 75 75 12 65 70 75 75
Asumsi data yang digunakan adalah data normal dan homogen. Dari hasil perhitungan Analisis Regresi Berganda 2 Prediktor dengan menggunakan SPSS maka didapatkan hasil berikut : Hasil regresi Ganda 2 Predictor Tabel 2. Hasil deskripsi statistik Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N KUALITAS PROGRAM 83.33 7.785 12 MATERI PROGRAM 72.08 7.525 12 STORY BOARD 75.67 6.665 12 Pada tabel Descriptive Statistics menjelaskan variabel Materi Program (X1); Story Board (X2) dan Kualitas Program (Y). Variabel Program (Y) mempunyai (mean) 83,33 dengan simpangan baku (standar deviasi) sebesar 7,785 dengan jumlah observasi (N) = 12 Kualitas rata-rata Variabel Materi rata-rata (X1) mempunyai (mean) 72,08 dengan simpangan baku (standar deviasi) sebesar 7,525 dengan jumlah observasi (N) = 12 Program Variabel Story Board (X2) mempunyai rata-rata (mean) 75,67 dengan simpangan baku (standar deviasi) sebesar 6,665 dengan jumlah observasi (N) = 12 Tabel 3. Kontribusi materi program, story board terhadap kualitas program. Model Summaryb Change Statistics Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .929a .863 .833 3.185 .863 28.367 2 9 .000 a. Predictors: (Constant), Story Board, Materi Program b. Dependent Variable: Kualitas Program Pada tabel Model Summary, nilai R = 0,929 dan koefisien Determinasi (Rsquare) sebesar 0,863 ini menunjukkan bahwa Kualitas Program (Y) ( Pengkuadratan 0,929). Hal dipengaruhi sebesar 86,3% oleh variabel Materi Program dan Story Board, sedangkan 13,7% dipengaruhi sebab - sebab yang lain. Rsquare berkisar pada 0 s/d 1, semakin kecil Rsquare maka semakin kecil hubungan antara variabel -variabel tersebut. Tabel 4. Korelasi antar variabel Correlations Kualitas Program Materi Program Story Board Kualitas Program 1.000 .569 .908 Pearson Correlation Materi Program .569 1.000 .432 Story Board .908 .432 1.000 Kualitas Program . .027 .000 Sig. (1-tailed) Materi Program .027 . .080 Story Board .000 .080 . Kualitas Program 12 12 12 N Materi Program 12 12 12 Story Board 12 12 12 Dari tabel 3 dapat dilihat bahwa kontribusi variabel Materi Program (X1) dan Story bersama-sama secara Board mempengaruhi Kualitas Program (Y) sebesar 0,863 atau 86,3%. Sedangkan hubungan antar variabel pada tabel 4 adalah sebagai berikut : (X2) Antara X1 (Materi Program) dan X2 (Story Board) memiliki hubungan linier positif (r = 0,432). Antara X1 (Materi Program) dan Y memiliki (Kualitas hubungan linier positif (r = 0,569). Antara X2 (Story Board) dan Y memiliki Program) (Kualitas hubungan linier positif (r = 0,908). Program) Tabel 5. Uji Anova ANOVAb Sum of Squares df Mean Square F 1 Regression 575.390 2 287.695 Sig. 28.367 .000a Residual 91.277 9 10.142 Total 666.667 11 a. Predictors: (Constant), Story Board, Materi Program b. Dependent Variable: Kualitas Program
Untuk mengetahui apakah model regresi dapat dipergunakan maka dapat dilihat pada tabel 5. Hasil dari uji ANOVA, diperoleh tingkat hasil nilai F = 28,367 dengan probabilitas karena 0.000. Oleh probablilitas < 0,05 maka model regresi ini dapat dipakai untuk memprediksi Kualitas Program. Dalam regresi dapat diperoleh persamaan regresi yang dipergunakan untuk melihat hubungan antar variabel bebas dan terikat. sig. Tabel 6. Koefisien regresi Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. (Constant) -4.833 12.018 .402 .697 1 Materi Program .225 .141 .217 1.588 .147 Story Board .951 .160 .814 5.954 .000 a. Dependent Variable: Kualitas Program Dari tabel 6 dapat diperoleh nilai konstant (a) - 4,833; nilai =	0,224728;	= = 0,951105 dan nilai thitung = 1,588 dengan sig. 0,147 maka diperoleh persamaan ′ =	+ +	= - 4,833 + 0,225 +	0,951 II.2 perbandingan Analisis Data Manual Data yang digunakan merupakan data pada sebuah penelitian terhadap Pengaruh Motivasi (X1) dan Minat Belajar Siswa (X2) terhadap Kualitas Program (Y). Tabel 7. Data penelitian Manual No Motivasi (X1) Minat (X2) Prestasi (Y) 1 75 75 80 2 60 70 75 3 65 70 75 4 75 80 90 5 65 75 85 6 80 80 85 7 75 85 95 8 80 88 95 9 65 75 80 10 80 75 90 11 80 65 75 12 65 70 75 Dari data-data tersebut dibuat suatu hubungan linier antara peubah respon yaitu variabel terikatdengan variabel bebas secara bersama- analisis regresi berganda 2 sama pada ini sebagai predictor. Dalam penelitian variabel respon Y (variabel terikat) adalah Kualitas Program, sedangkan sebagai variabel X adalah pengaruh motivasi dan minat belajar siswa. Variabel Bebas :	Materi Program ; = Minat Belajar Siswa Variabel Tidak Bebas : Y = Kualitas Program Dari tabel 1.6 dapat ditentukan persamaan regresi linier berganda 2 predictor sebagi berikut : =	+ + Penentuan nilai konstanta dan koefisien regresi dapat ditentukan dengan model matematis bantu berikut :
Tabel 8. berganda Y Model matematis bantu regresi Model matematis bantu regresi
75 75 80 5625 5625 6400 5625 6000 6000 60 70 75 3600 4900 5625 4200 4500 5250 65 70 75 4225 4900 5625 4550 4875 5250 75 80 90 5625 6400 8100 6000 6750 7200 65 75 85 4225 5625 7225 4875 5525 6375 80 80 85 6400 6400 7225 6400 6800 6800 75 85 95 5625 7225 9025 6375 7125 8075 80 88 95 6400 7744 9025 7040 7600 8360 65 75 80 4225 5625 6400 4875 5200 6000 80 75 90 6400 5625 8100 6000 7200 6750 80 65 75 6400 4225 5625 5200 6000 4875 65 70 75 4225 4900 5625 4550 4875 5250 Dari tabel 8 di atas kemudian hitung koefisien di atas kemudian hitung koefisien : sebagai : sebagai berikut berikut ∑ =	∑ (∑ ) − =	62975− (865) 12 =	622,9166667 =	∑ ∑	488,6667 (∑ ) − =	69194− (908) (908 = ∑ =	∑ − (∑ ) =	84000− (1000) (1000 = 666,6667 ∑	×	∑ ∑ =	∑ −	865	x	1000 =	366,6667 − =	72450− ∑	×	∑ ∑ =	∑ −	908	x	1000 =	518,3333 − =	76185− ∑ =	∑ −	865	x	908 =	238,3333 ∑	×	∑ =	65690 65690− Dari perhitungan di atas didapatkan Dari perhitungan di atas didapatkan [(,× ,)	(,× ,)]	) = [(,	×	,) (, = 0,224728 = [(,	× ,)	(, [(,	×	,) ( × ,)] ,) = 0,951105 = − (,∗) (, ∗)
= -4,83276 =	0,224728 = 0,951105 a = -4,83276 Dari hasil perhitungan di atas dapat dilihat Dari hasil perhitungan di atas dapat dilihat memiliki kesamaan jika dibandingkan dengan jika dibandingkan dengan SPSS seperti ditunjukkan tabel 9 perhitungan SPSS seperti ditunjukkan tabel berikut ini : Koefisien analisis regresi berganda 2 Tabel 9. Koefisien analisis regresi berganda 2 predictor Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) -4.833 12.018 .402 .697 Materi Program .225 .141 .217 1.588 .147 Story Board .951 .160 .814 5.954 .000 Kualitas Program a. Dependent Variable: Kualitas Program regresi berganda regresi berganda Didapatkan persamaan Didapatkan persamaan : berikut : berikut regresi linier berganda ditentukan persamaan regresi linier berganda 2 prediktor sebagi berikut : =	+ + 0,225 +	0,951 +	= - 4,833 0,951
Perhitungan Koefisien determinasi Perhitungan Koefisien determinasi Berikut persamaan untuk menentukan Berikut persamaan untuk menentukan koefisien determinasi = (,	×	,)	+ (	,× , ,) = 0,877351 Dari hasil perhitungan di atas, didapatkan Dari hasil perhitungan di atas, didapatkan sebesar 87,735% variabel bebas	Materi sebesar 87,735% variabel bebas Program dan Minat Belajar Siswa Minat Belajar Siswa terhadap variabel tidak bebas Y Y Kualitas dengan dengan dibandingkan . Program. dibandingkan , maka hasil yang , maka hasil yang perhitungan SPSS perhitungan SPSS mendekati didapatkan memiliki nilai Rsquare kesamaan sebagai berikut : Jika Jika Tabel 10. Nilai Rsquare Model Summaryb Change Statistics Change Statistics Mod el R R Squar e Adjust ed R Square Std. Error of the Estima te R Squar e Chan ge F Chan ge df 1 df 2 Sig. F Chan ge 1 .92 9a .863 .833 3.185 .863 28.36 7 2 9 .000 Materi Program a. Predictors: (Constant), Story Board, Materi Program b. Dependent Variable: Kualitas Program Perhitungan Perhitungan Berganda (Rhitung) Berikut persamaan untuk menentukan Berikut persamaan untuk menentukan Koefisien Koefisien Korelasi Korelasi koefisien korelasi berganda =	0,877351 = 0,93667 Jika dilihat nilai koefisien korelasi berganda Jika dilihat nilai koefisien korelasi berganda yang didapatkan, mendapatkan nilai sebesar yang didapatkan, mendapatkan nilai sebesar 0,93667 mendekati hasil perhitungan SPSS 0,93667 mendekati hasil perhitungan SPSS Perhitungan Nilai Standart Error Perhitungan Nilai Standart Error Estimate () = 84000− (−	4,83276	x	1000)−	(0,224728	x − x	72450)−	(0,951105	x	76185) = 3,18472003 Jadi standart error persamaan regresi adalah Jadi standart error persamaan regresi adalah menunjukkan ini menunjukkan ini , 3,18472003, terhadap garis data terhadap garis penyimpangan data-data persamaan linear berganda yang linear berganda yang persamaan terbentuk. Jika dibandingkan dengan hasil terbentuk. Jika dibandingkan dengan hasil SPSS mendekati kesamaan. hal hal regresi regresi Uji Regresi III. Hasil Uji Regresi Prediktor Berganda 2 III.1 UJI REGRESI : Materi Program Materi Program berpengaruh signifikan terhadap Kualitas berpengaruh signifikan terhadap Program. a. Hipotesis berdasarkan uji t Hipotesis berdasarkan uji t Ha : Pyx1 ≠ 0 Materi Program Materi Program terhadap Kualitas terhadap berpengaruh signifikan berpengaruh signifikan Program Ho : Pyx1 ≠ 0 Materi Materi Program tidak terhadap Kualitas terhadap berpengaruh signifikan berpengaruh signifikan Program Kaidah keputusan : Jika nilai thitung ≥ t ≥ ttabel , maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan. Jika nilai thitung ≤ t ≤ ttabel , maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan. Dari tabel 6 Coefficient diperoleh t Coefficient diperoleh thitung = 1,588. Tingkat signifikan (α=0,05) untuk 1,588. Tingkat signifikan (α=0,05) untuk uji dua pihak; df atau dk = Jumlah data uji dua pihak; df atau dk = Jumlah data Variabel = 12-2 = 10, observasi - Variabel = 12 tabel = 2,228, Dari sehingga didapatkan ttabel ≤ ttabel , maka Ho data di atas , thitung ≤ t
diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan sehingga Materi Program tidak berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Program. b. Hipotesis dengan teknik probabilitas (0.05) : Ha : Pyx1 ≠ 0 Materi Program berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Program Ho : Pyx1 ≠ 0 Materi Program tidak berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Program Kaidah keputusan: Jika probabilitas 0,05 ≤ Sig, maka Ho diterima dan Ha ditolak, berarti tidak signifikan. Jika probabilitas 0,05 ≥ Sig, maka Ho diterima dan Ha ditolak, berarti signifikan. Tabel Coefficients diperoleh variabel Materi Program dan Kualitas Program nilai sig.sebesar 0,147. Jika dibandingkan dengan nilai probabilitas 0,05, maka nilai sig.> nilai probabilitas = 0,147 > 0,05 maka Jika probabilitas 0,05 ≤ Sig, maka Ho diterima dan Ha ditolak, berarti tidak signifikan. Terbukti bahwa Materi Program tidak berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Program. III.2 UJI REGRESI : Story Board berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Program. a. Hipotesis berdasarkan uji t Ha : Pyx1 ≠ Story Board berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Program Ho : Pyx1 ≠ 0 Story Board tidak berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Program Kaidah keputusan : Jika nilai thitung ≥ ttabel , maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan. 0 Jika nilai thitung ≤ ttabel , maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan. Dari tabel 6 Coefficient diperoleh thitung = 5,954. Tingkat signifikan (α=0,05) untuk uji dua pihak; df atau dk = Jumlah data observasi - Variabel = 12-2 = 10, sehingga didapatkan ttabel = 2,228, Dari data di atas , thitung ≥ ttabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya Story Board signifikan berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Program. sehingga b. Hipotesis dengan teknik probabilitas (0.05) : Ha : Pyx1 ≠ Story Board berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Program Ho : Pyx1 ≠ 0 Story Board tidak berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Program 0 Kaidah keputusan : Jika probabilitas 0,05 ≤ Sig, maka Ho diterima dan Ha ditolak, berarti tidak signifikan. Jika probabilitas 0,05 ≥ Sig, maka Ho diterima dan Ha ditolak, berarti signifikan. Tabel 6 Coefficients diperoleh variabel Story Board dan Kualitas Program nilai sig.sebesar 0,000. Jika dibandingkan dengan nilai probabilitas 0,05, maka nilai sig.< nilai probabilitas = 0,000 < 0,05. Jika probabilitas 0,05 ≥ Sig, maka Ho diterima dan Ha ditolak, berarti signifikan. Terbukti bahwa Story Board berpengaruh terhadap Kualitas Program. signifikan
IV. Simpulan dan Saran yang dapat diambil : adalah Simpulan dan Saran sebagai berikut Simpulan Metode analisis regresi digunakan sebagai metode penentuan hubungan kausal antar variabel Perhitungan manual digunakan untuk mengetahui asal mula dari hasil regresi. Saran Data disarankan menggunakan data dapat sehingga terlebih dahulu metode asli ditentukan analisis apa yang akan dipilih. Diperlukannya perbandingan antara penelitian V. Daftar Rujukan Husaini, Purnomo. 2012. Pengantar Statistika. Edisi kedua. Bumi Aksara : Jakarta. Kayongo, Gibbs Y., Certo, Janine., Launcelot, Brown I. 2006. Using regression analysis to establish the relationship between home environment and reading achievement: A case of Zimbabwe. International Education Journal, 2006, 7(5), 632-641. ISSN 1443-1475 © 2006 Shannon Research Press. Landau, Everitt. 2004. A Handbook of Statistical Analyses SPSS. Chapman & Hall/CRC Press LLC : United States of America. using Riduan., Rusyana, Adun., Enas. 2013. Cara Mudah Belajar SPSS 17 dan Aplikasi Statistik Penelitian. Bandung : Alfabeta. Uyanik, Gulden Kaya., Guler, Nese. 2013. A linier regression study on multiple analysis. Procedia - Social and Behaviour Sciences 106 (2013) 234 - 240.