Cara Melaksanakan Uji Reliabilitas Alpha Cronbach’S Dengan Spss

Cara Melakukan Uji Reliabilitas Alpha Cronbach’s dengan SPSS | Setelah sebelumnya kita telah melaksanakan uji validitas product momen dengan SPSS, selanjutnya yang harus kita lakukan supaya angket yang dipakai dalam penelitian ini benar-benar sanggup diandalkan sebagai alat pengumpul data, maka angket tersebut perlu di uji reliabilitas atau tingkat kepercayaannya. Secara umum reliabilitas diartikan sebagai sesuatu hal yang sanggup diandalkan atau keadaan sanggup dipercaya. Dalam analisis statistik pada penelitian, uji reliabilitas berfungsi untuk mengetahui tingkat konsistensi suatu angket yang dipakai oleh peneliti, sehingga angket tersebut sanggup dihandalkan untuk mengukur variabel penelitian, walaupun penelitian ini dilakukan berulang-ulang dengan angket atau kuesioner yang sama.

Catatan: uji validitas dilakukan terlebih dahulu, gres kemudian dilanjutkan dengan uji reliabilitas, jangan hingga terbalik ya.

Pada postingan kali ini saya akan membuatkan cara melaksanakan uji reliabilitas alpha cronbach’s dengan aktivitas SPSS. Uji reliabilitas dalam hal ini mengacu pada nilai Alpha yang terdapat dalam tabel output SPSS. Seperti halnya pada uji-uji statistik lainnya hasil uji reliabilitas alpha cronbach’s pun berpedoman pada dasar pengambilan keputusan yang telah ditentukan oleh para pakar (ahli).

Dasar Keputusan dalam Uji Reliabilitas Alpha Cronbach’s

Dalam bukunya (V. Wiratna Sujarweni. 2014. SPSS untuk Penelitian. Yogyakarta: Pustaka Baru Press. Hal-193) menjelaskan bahwa uji reliabilitas sanggup dilakukan secara gotong royong terhadap seluruh butir atau item pertanyaan dalam angket (kuesioner) penelitian. Adapun dasar pengambilan keputusan dalam uji reliabilitas yaitu sebagai berikut:

1. Jika nilai Cronbach’s Alpha > 0,60 maka kuesioner atau angket dinyatakan reliabel atau konsisten.
2. Sementara, jikalau nilai  Cronbach’s Alpha < 0,60 maka kuesioner atau angket dinyatakan tidak reliabel atau tidak konsisten.

Cara Melakukan Uji Reliabilitas Alpha Cronbach’s dengan SPSS

Setelah kita memahami teori-teori dan dasar pengambilan keputusan dalam uji reliabilitas ini, selanjutnya kita akan masuk kebagian praktek, yakni cara melaksanakan uji reliabilitas alpha cronbach’s dengan SPSS. Adapun langkah-langkah yang harus dilakukan antara lain:

1. Persiapkan data yang akan di uji reliabilitas dalam tabulasi (rekapitulasi) tanggapan masing-masing responden dengan format doc atau excel. Dalam praktek kali ini saya akan melaksanakan uji reliabilitas untuk angket pada variabel "Partisipasi Siswa dalam Pemilihan Ketua OSIS" dengan jumlah responden atau N sebanyak 20 orang siswa. Sementara untuk item atau butir soal angket ada 7 buah item. Adapun data tabulasi yang sudah saya rekap di excel sanggup dilihat pada gambar tabel di bawah ini.

[Download Data excel, Input SPSS]

2. Langkah Pertama, buka Program SPSS dan klik Variable View, dibagian pojok kiri bawah aktivitas SPSS. Kemudian pada bab Name tuliskan Item_1 ke bawah hingga Item_7 (karena ada 7 buah item soal angket). Selanjutnya pada bab Decimals ubah semua menjadi angka 0, kemudian pada bab Measure ganti menjadi Scale. Abaikan pilihan yang lainnnya atau biarkan tetap default.

3. Jika sudah, selanjutnya klik Data View (dibagian pojok kiri bawah program), kemudian masukkan data tabulasi tanggapan responden sesuai dengan kolom item yang tersedia. Cara memasukkan data tanggapan angket tersebut sanggup dilakukan dengan cara copy paste dari data angket yang sudah dipersiapkan di excel atau sanggup juga dengan cara diketik manual satu persatu.

4. Selanjutnya, dari sajian SPSS pilih Analyze, kemudian klik Scale, kemudian klik Reliability Analysis...

5. Nah, muncul kotak obrolan gres dengan nama "Reliability Analysis". Kemudian masukkan semua variabel (Item_1 hingga dengan Item_7) ke kotak Items: kemudian pada bab "Model" pilih Alpha

6. Langkah selanjunya yaitu klik Statistics... Maka muncul kota dilaog "Reliability Analysis: Statistics" Kemudian pada "Descriptives for", klik Scale if item deleted, kemudian klik Continue. Abaikan pilihan yang lainnya.

7. Terakhir yaitu klik Ok untuk mengakhiri perintah, sehabis itu akan muncul tampilan output SPSS dan selanjutnya tinggal kita interpretasikan atau kita tafsirkan saja.

Interpretasi Output Uji Reliabilitas Alpha Cronbach’s dengan SPSS

Tabel Output Petama"Case Precessing Summary"

Tabel output di atas, memperlihatkan gosip wacana jumlah sampel atau responden (N) yang di analisis dalam aktivitas SPSS yakni N sebanyak 20 orang siswa. Karena tidak ada data yang kosong (dalam pengertian tanggapan responden terisi semua) maka jumlah valid yaitu 100%.

Tabel Output Kedua "Reliability Statistics"

Dari tabel output di atas diketahui ada N of Items (banyaknya item atau butir pertanyaan angket) ada 7 buah item dengan nilai Cronbach's Alpha sebesar 0,850. Karena nilai Cronbach's Alpha 0,850 > 0,60, maka sebagaimana dasar pengambilan keputusan dalam uji reliabilitas di atas, sanggup disimpulkan bahwa ke-7 atau semua item pertanyaan angket untuk variabel "Partisipasi Siswa dalam Pemilihan Ketua OSIS" yaitu reliabel atau konsisten.

Tabel Output Ketiga "Item-Total Statistics"

Tabel output di atas memperlihatkan citra wacana nilai statistik untuk ke-7 item pertanyaan angket. Perhatikan pada kolom "Cronbach's Alpha if Item Deleted" dalam tabel ini diketahui nilai Cronbach's Alpha untuk untuk ke tujuh item soal yaitu > 0,60, maka sanggup disimpulkan bahwa ke-7 item pertanyaan angket reliabel.

Informasi Tambahan dalam Uji Reliabilitas Alpha Cronbach’s dengan SPSS

Dalam bukunya [Joko Widiyanto, 2010: 43], menjelaskan bahwa dasar pengambilan keputusan dalam uji reliabilitas yaitu sebagai berikut:

1. Jika nilai Cronbach's Alpha > r tabel maka kuesioner dinyatakan reliabel.
2. Jika nilai Cronbach's Alpha < r tabel maka kuesioner dinyatakan tidak reliabel.

Berdasarkan output "Reliability Statistics" di atas, diketahui nilai Cronbach's Alpha yaitu sebesar 0,850. Nilai tersebut kemudian akan kita bandingkan dengan nilai r tabel dengan nilai N=20 dicari pada distribusi nilai r tabel pada signifikansi 5% [download r tabel signifikansi 5% dan 1%] maka diperoleh nilai r tabel sebesar 0,444.

Karena nilai Cronbach's Alpha 0,850 > 0,444 (r tabel) maka sebagaimana dasar pengambilan keputusan di atas, sanggup kita simpulkan bahwa angket atau kuesioner "Partisipasi Siswa dalam Pemilihan Ketua OSIS" dinyatakan reliabel atau terpercaya sebagai alat pengumpul data dalam penelitian.

Oke sudah selesai. Selanjutnya tinggal anda praktekkan sendiri langkah-langkah di atas untuk penelitian anda, jikalau ada pertanyaan terkait tutorial di atas silahkan berkomentar. Selamat mencoba dan semoga sukses. Panduan berikutnya akan dibahas mengenai Cara Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS

Simak: VIDEO Uji Reliabilitas Cronbach Alpha untuk Kuesioner dengan SPSS

[Search: Cara Melakukan Uji Reliabilitas Alpha Cronbach’s dengan SPSS, Langkah-langkah Uji Reliabilitas dengan Program SPSS, Panduan bergambar melaksanakan Uji Reliabilitas dengan Program SPSS, Tutotial Uji Reliabilitas dengan Software SPSS] [Img : Dokumen hasil olah data dengan pertolongan aktivitas SPSS versi 21]

UPDATE INFO: SABTU, 19 JANUARI 2019

Read More

Cara Melaksanakan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov Dengan Spss

Cara Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS | Selamat pagi, berjumpa lagi dengan blog yaitu blog panduan analisis data dengan jadwal SPSS. Sekedar mengingatkan bahwa sehabis kita bisa mempraktekkan uji validitas product moment dan uji reliabilitas alpha cronbach’s terhadap angket atau kuesioner penelitian, sekarang saatnya kita berlatih lagi ketingkatan uji persyaratan atau uji perkiraan analisis data yakni uji normalitas.

Jika dilihat dari kata dasarnya “normal” niscaya anda sudah memiliki citra menyerupai apakah kegunaan uji normalitas itu? Ya benar sekali, uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data yang dipakai dalam penelitian berdistribusi yang normal atau tidak.

Uji normalitas merupakan salah satu cuilan dari uji persyaratan analisis data atau uji perkiraan klasik, artinya sebelum kita melaksanakan analisis statistik untuk uji hipotesis dalam hal ini yaitu analisis regresi, maka data penelitian tersebut harus di uji kernormalan distribusinya. Tentunya kita juga sudah tahu, kalau data yang baik itu yaitu data yang berdistribusi normal.

Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Normalitas K-S

1. Jika nilai signifikansi (Sig.) lebih besar dari 0,05 maka data penelitian berdistribusi normal. 
2. Sebaliknya, jikalau nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil dari 0,05 maka data penelitian tidak berdistribusi normal.

Semoga cukup terperinci ya kawan-kawan mengenai konsep dasar mengenai uji normalitas di atas, selanjutnya kita akan masuk ke cuilan cara melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov dengan SPSS. Sebagai rujukan saya memiliki data Motivasi Belajar (X) dan Prestasi Belajar (Y). Dalam konteks ini kita akan melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov pada nilai unstandardized residual (RES_1) untuk pesamaan regresi imbas motivasi berguru terhadap prestasi belajar. Adapun data penelitian yang dimaksud sanggup anda lihat gambar di bawah ini.

[Download Data excel, Input SPSS]

Langkah-langkah Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS

1. Langkah pertama yaitu persiapkan data yang hambar di uji dalam file doc, excel, atau yang lainnya untuk mempermudah tahapannya nanti. Setelah itu, buka jadwal SPSS pada komputer anda, kemudian klik Variable View, dibagian pojok kiri bawah. Selanjutnya, pada bagian Name tulis saja Motivasi kemudian Prestasi, pada Decimals ubah semua menjadi angka 0, untuk bagian Label tuliskan Motivasi Belajar kemudian Prestasi Belajar, abaikan yang lainnnya (biarkan tetap default).

2. Setelah itu, klik Data View, dan masukkan data Motivasi Belajar dan Prestasi Belajar yang sudah dipersiapkan tadi ke jadwal SPSS sesuai nama variabel, bisa dengan cara copy-paste. Maka tampak di layar.

3. Langkah berikutnya, kita akan memunculkan nilai unstandardized residual (RES_1) yang selanjutnya akan kita uji normalitasnya. Caranya adalah: dari sajian SPSS pilih sajian Analyze, kemudian klik Regression lalu pilih Linear

4. Muncul kotak obrolan dengan nama "Linear Regression", selanjutnya masukkan variabel Prestasi Belajar (Y) ke Dependent: lalu masukkan variabel Motivasi Belajar (X) ke kotak Independent(s), kemudian klik Save

5. Maka mucul lagi kotak obrolan dengan nama "Linear Regression: Save", pada cuilan "Residuals", centang (v) Unstandardized (abaikan kolom dan pilihan yang lain). Selanjutnya, klik Continue lalu klik Ok

6. Abaikan saja output yang muncul dari jadwal SPSS. Perhatikan pada tampilan Data View, maka akan muncul variabel gres dengan nama RES_1. Maka tampak di layar SPSS.

7. Langkah selanjutnya untuk melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov, pilih menu Analyze, kemudian pilih Nonparametric Tests, klik Legacy Dialogs, kemudian pilih submenu 1-Sample K-S...

8. Muncul kotak obrolan lagi dengan nama "One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test". Selanjutnya, masukkan variabel Unstandardized Residuals ke kotak Test Variable List: pada "Test Distribution" aktifkan atau centang (v) pilihan Normal

9. Langkah terkahir yakni klik Ok untuk mengakhiri perintah. Selanjutnya, lihat tampilan tabel output yang muncul di SPSS "One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test", maka tinggal kita interpretasikan supaya maknanya lebih terperinci lagi.

Interpretasi Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS

Berdasarkan tabel output SPSS tersebut, diketahui bahwa nilai signifikansi Asiymp.Sig (2-tailed) sebesar 0,993 lebih besar dari 0,05. Maka sesuai dengan dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas kolmogorov-smirnov di atas, sanggup disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. Dengan demikian, perkiraan atau persyaratan normalitas dalam model regresi sudah terpenuhi.

Catatan: selain membandingkan nilai Asiymp.Sig (2-tailed) dengan 0,05, ada cara lain untuk mengetahui apakah model regresi berdistribusi normal atau tidak yakni dengan membandingkan nilai Z hitung hasil SPSS dengan nilai Z tabel.

Demikian panduan mengenai cara melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov dengan jadwal SPSS, jikalau kita teliti dan jeli saya yakin anda sanggup dengan gampang mempraktekkan langkah-langkah di atas. Selanjutnya, jikalau masih ada yang merasa tutorial di atas terlalu rumit atau bagaimana silahkan berkomentar? Rekomendasi artikel selanjutnya: Cara Melakukan Uji Linearitas dengan Program SPSS

Tambahan: cara lain mendeteksi kenormalan model regresi yaitu dengan memakai Uji Normal Probability Plot dalam Model Regresi dengan SPSS

UPDATE INFO: JUM'AT 25 JANUARI 2019

[Kata Kunci Pencarian: Cara Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS, Langkah-langkah Uji Normalitas dengan Program SPSS, Tutotial Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS, Panduan Uji Normalitas dengan Software SPSS] [Img: Dokumen hasil olah data dengan pertolongan jadwal SPSS versi 21]

Lihat Juga: VIDEO Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS

Read More

Cara Melaksanakan Uji Linearitas Dengan Aktivitas Spss

Cara Melakukan Uji Linearitas dengan Program SPSS | Sebelum kita mulai pembahasan dalam uji linearitas ini, kami mengingatkan kembali kepada kawan-kawan semua bahwa sebelumnya kita sudah berguru ihwal cara melakukan uji normalitas kolmogorov-smirnov dengan SPSS.

Secara umum uji linearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel memiliki korelasi yang linear secara signifikan atau tidak. Korelasi yang baik seharusnya terdapat korelasi yang linear antara variabel predictor atau independent (X) dengan variabel kriterium atau dependent (Y). Dalam beberapa rujukan dinyatakan bahwa uji linearitas ini merupakan syarat atau perkiraan sebelum dilakukannya analisis regresi linear.

Contoh sederhana korelasi linear contohnya seorang sarjana pendidikan matematika menjadi guru matematika di sekolah tertentu. Maka korelasi antara keilmuan sarjana pendidikan matematika dengan menjadi guru matematika yaitu linear. Sementara jikalau sarjana pendidikan matematika tersebut menjadi guru bahasa inggris di sekolah, maka korelasi yang terbentuk yaitu tidak linear.

Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Linearitas

Suatu uji atau analisis yang dilakukan dalam penelitian harus berpedoman pada dasar pengambilan keputusan yang jelas. Dasar pengambilan keputusan dalam uji linearitas sanggup dilakukan dengan dua cara, yaitu:

*Membandingkan Nilai Signifikansi (Sig.) dengan 0,05

1. Jika nilai Deviation from Linearity Sig. > 0,05, maka ada korelasi yang linear secara signifikan antara variabel independent dengan variabel dependent.
2. Jika nilai Deviation from Linearity Sig. < 0,05, maka tidak ada korelasi yang linear secara signifikan antara variabel independent dengan variabel dependent.

*Membandingkan Nilai F hitung dengan F tabel

1. Jika nilai F hitung < F tabel, maka ada korelasi yang linear secara signifikan antara variabel independent dengan variabel dependent.
2. Jika nilai F hitung > F tabel, maka tidak ada korelasi yang linear secara signifikan antara variabel independent dengan variabel dependent.

Contoh Praktek Uji Linearitas dalam Penelitian

Setelah mengetahui konsep dasar ihwal uji linearitas, maka selanjutnya kita akan mempraktekan cara melaksanakan uji linearitas dengan agenda SPSS. Data yang kita gunakan yaitu data variabel Motivasi Belajar (X) dan variabel Prestasi Belajar (Y) dengan banyaknya sampel atau N=12. Dari kedua variabel yang ada kita hendak melaksanakan uji linearitas untuk mengetahui apakah ada korelasi yang linear secara signifikan antara motivasi berguru dengan prestasi belajar. Adapun rincian datanya, dilihat pada gambar tabel di bawah ini.

[Download Data excel, Input-Output SPSS]

Langkah-langkah Uji Linearitas dengan Program SPSS

1. Buka agenda SPSS, klik Variable View. Selanjutnya, pada bagian Name tulis saja Motivasi kemudian Prestasi, pada Decimals ubah semua menjadi angka 0, pada bab Label tuliskan Motivasi Belajar kemudian Prestasi belajar, abaikan yang lainnnya. Tampak di layar.

2. Setelah itu, klik Data View, kemudian masukkan data Motivasi Belajar dan Prestasi Belajar yang sudah dipersiapkan tadi, sanggup dengan cara copy-paste. Tampak di layar.

3. Berikutnya, dari sajian utama SPSS pilih Analyze, kemudian klik Compare Means, dan pilih Means...

4. Muncul kotak dengan nama "Means". Kemudian, masukkan variabel Motivasi Belajar ke kotak Independent List: dan variabel Prestasi Belajar ke kotak Dependent List:

5. Selanjutnya, klik Options, pada bab "Statistics for First Layer" pilih Test of Linearity kemudian klik Continue

6. Langkah terakhir yaitu klik Ok untuk mengakhiri perintah. Maka akan muncul output SPSS. Dalam hal ini kita cukup memperhatikan pada tabel output "ANOVA Table"

Interpretasi Output Uji Linearitas dengan SPSS

Seperti yang sudah saya jelaskan di awal, bahwa dasar pengambilan keputusan dalam uji linearitas sanggup dilakukan dengan dua cara yakni melihat nilai signifikansi dan nilai F.

1. Berdasarkan Nilai Signifikansi (Sig): dari output di atas, diperoleh nilai Deviation from Linearity Sig. adalah 0,721 lebih besar dari 0,05. Maka sanggup disimpulkan bahwa ada korelasi linear secara signifikan antara variabel Motivasi Belajar (X) dengan variabel Prestasi Belajar (Y).

2. Berdasarkan Nilai F: dari output di atas, diperoleh nilai F hitung yaitu 0,457 < F tabel 4,35. Karena nilai F hitung lebih kecil dari nilai F tabel maka sanggup disimpulkan bahwa ada korelasi linear secara signifikan antara variabel Motivasi Belajar (X) dengan variabel Prestasi Belajar (Y).

Catatan: Nilai F tabel dicari dengan rumus (df) Deviation from Linearity ; Within Gorups. Berdasarkan output SPSS di atas diketahui nilai df yaitu (3 ; 7). Kemudian kita tinggal melihat distribusi nilai F tabel pada signifikansi 5% atau 0,05 dengan berpedoman pada nilai df tersebut. Maka ditemukan nilai F tabel yaitu sebesar 4,35. Lihat gambar di bawah ini.

[Download Distribusi Nilai F Tabel Lengkap]

Demikian artikel tutorial dengan judul cara melaksanakan uji linearitas dengan Program SPSS yang sanggup kami bagikan pada kesempatan kali ini. Semoga bermanfaat dan selamat mencoba. Jika ada yang kurang terang dari panduan di atas silahkan berkomentar. Selanjutnya akan dibahas: Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS

UPDATE INFO: SABTU, 26 JANUARI 2019

[Kata Kunci Pencarian: Cara Melakukan Uji Linearitas dengan Program SPSS, Uji Linearitas Data Statistik dengan SPSS versi 21, langkah-langkah Melakukan Uji Linearitas, Tutorial Melakukan Uji Linearitas dengan Software SPSS] [Img: Dokumen hasil olah data dengan pemberian agenda SPSS versi 21]

Lihat Juga: VIDEO Uji Linearitas dengan SPSS Lengkap

Read More

Cara Uji Normalitas Shapiro-Wilk Dengan Spss Lengkap

Cara Uji Normalitas Shapiro-Wilk dengan SPSS Lengkap | Uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data penelitian berdistribusi normal atau tidak. Sebab, dalam statistik Paramertik distribusi data yang normal ialah suatu keharusan dan merupakan syarat yang mutlak yang harus terpenuhi. Uji Normalitas data sanggup dilakukan dengan beberapa uji statistik, seperti:

1. Uji Shapiro-Wilk
2. Uji Kolmogorov-Smirnov
3. Uji Liliefors
4. Uji Skweness dan Kurtosis

Dalam artikel tutorial kali ini, saya akan menjelasakan bagaimana Cara Uji Normalitas Shapiro-Wilk dengan SPSS. Untuk melaksanakan Uji Shapiro-Wilk kita sanggup memanfaatkan akomodasi sajian Explore yang terdapat dalam SPSS.

Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Normalitas Shapiro-Wilk

1. Jika nilai Sig. > 0,05, maka data berdistribusi normal
2. Jika nilai Sig. < 0,05, maka data tidak berdistribusi normal

Contoh Kasus dalam Uji Normalitas Shapiro-Wilk

Saya memiliki data Prestasi mencar ilmu siswa untuk dua kelompok yang tidak berpasangan, sebelum saya melaksanakan Uji Independent Sample T-Test, maka saya harus memastikan bahwa data berdistribusi normal dulu. Adapun data Prestasi mencar ilmu dua kelompok tersebut dituangkan dalam bentuk nilai ibarat gambar dibawah ini.



Keterangan : Kelompok A diberi isyarat 1 dengan N = 6 siswa, sedangkan Kelompok B diberi isyarat 2 dengan N = 5 siswa.

Cara Melakukan Uji Normalitas Shapiro-Wilk dengan SPSS

1. Buka lembar kerja SPSS, kemudian klik Variable View, pada cuilan Name pertama tuliskan Nilai. Kemudian untuk Name Kedua tuliskan Kelompok, sehabis itu pada cuilan Decimals yang kedua ganti dengan 0. Selanjutnya, klik pada cuilan Value yang kedua, sampai muncul kotak obrolan Value Label, pada kotak Value isikan 1 dan pada kotak Label isikan Kelompok A, kemudian klik Add. Kemudian, isikan kembali pada kotak Value dengan isian 2 dan pada kotak Label isikan Kelompok B, kemudian klik Add dan klik Ok [abaikan saja yang lainnya]



Jika caranya sudah benar maka tampilannya akan ibarat gambar berikut ini



2. Setelah itu, klik Variable View, selanjutnya untuk variabel Nilai isikan dengan nilai di atas, dan untuk variable Kelompok isikan 1 untuk nilai kelompok A, dan 2 untuk nilai Kelompok B



3. Selanjutnya, dari sajian SPSS, klik Analyze – Descriptive Statistiks – Explore…



4. Masukkan variabel Nilai ke kotak Dependen List, kemudian masukkan variabel Kelompok ke kotak Factor List, pada cuilan Display pilih Both



5. Setelah itu, klik Plots.., maka akan mucul kotak obrolan Explore: Plots, dari serangkaian pilihan yang ada, berikan tanda centang pada pilihan Normality Plot with tests, kemudian klik Continue



6. Langkah terakhir klik Ok.. dan akan muncul Output SPSS [Perhatikan pada Output Test of Normality]



Interpretasi atau Penjelasan Output Uji Normalitas Shapiro-Wilk

Berdasarkan output Test of Normality, diperoleh nilai signifikansi untuk Kelompok A sebesar 0,770, sedangkan nilai signifikansi untuk Kelompok B sebesar 0,807. Karena nilai signifikansi Kelompok A dan Kelompok B lebih besar > 0,05, maka sanggup disimpulkan bahwa data Prestasi mencar ilmu berdistribusi normal.

Alhamdulillah selesai juga artikelnya.. mudah-mudah bermanfaat yaw.. terimakasih telah berkenan memabaca goresan pena ini

[Search : Cara Uji Normalitas Shapiro-Wilk dengan SPSS Lengkap | Langkah-Langkah Melakukan Uji Normalitas Shapiro-Wilk memakai SPSS | Uji Shapiro-Wilk dengan SPSS Versi 21 | Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Normalitas Shapiro-Wilk]

Lihat Juga: VIDEO Uji Normalitas Shapiro-Wilk dengan SPSS

Read More

Cara Uji Normal Probability Plot Dalam Model Regresi Dengan Spss

Cara Uji Normal Probability Plot dalam Model Regresi dengan SPSS | Sesuai namanya, uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah data sanggup dikatakan berdistribusi normal atau tidak. Kenormalan distribusi sebuah data merupakan sebuah keharusan yang mesti terpenuhi dikala kita hendak melaksanakan statistik parametrik [dalam hal ini analisis regresi linear].

Uji Normal Probability Plot atau ada pula yang menyebutnya dengan dengan nama uji P P-Plot menjadi salah satu alternatif yang cukup efektif untuk mendeteksi apakah data yang akan dianalisis berdistribusi normal atau tidak. Dalam uji ini, normalitas dilakukan pada nilai residual pada model regresi dan bukan pada masing-masing variabel. Model regresi yang baik seharusnya mempunyai nilai residual yang normal. Pendeteksian kenormalan nilai residual ini dilakukan dengan melihat titik-titik plot hasil dari ouput SPSS dan melihat apakah titik-titik tersebut berada disekitar garis diagonalnya atau tidak. Namun, jikalau ternyata nilai residual tidak berdistribusi normal, maka perlu dilakukan transformasi data [merubah data kebentuk lain] bahkan melaksanakan outliner atau pemotongan data sehingga nilai residual sanggup berdistribusi normal. Dengan demikian uji normalitas residual merupakan uji yang sangat penting dilakukan sebelum kita melaksanakan analisis regresi linear

Pedoman Pengambilan Keputusan dalam Uji Normal Probability Plot

Seperti yang sudah saja paparkan di atas, bahwa untuk melihat kenormalan suatu nilai residual sanggup berpedoman dari titik-titik yang ada dari hasil output spss, dengan ketentuan.

1. Jika titik-titik atau data berada di erat atau mengikuti garis diagonalnya maka sanggup dikatakan bahwa nilai residual berdistribusi normal.
2. Sementara itu, jikalau titik-titik menjauh atau tersebar dan tidak mengikuti garis diagonal maka hal ini menunjukkan bahwa nilai residual tidak berdistribusi normal.

Langkah – langkah Uji Normal Probability Plot dengan SPSS

Sebagai contoh, disini saya mempunyai model regresi efek Motivasi terhadap Prestasi Belajar. Untuk itu, saya perlu melihat apakah nilai residual dalam model regresi ini beridistribusi normal atau tidak. Adapun data penelitian yang akan saya uji yakni sebagai berikut.



[Download Data untuk Latihan]

1. Langkah pertama saya buka kegiatan SPSS, selanjutnya saya klik Variabel View, pada kolom Name baris pertama saya ketik X dan pada baris kedua saya ketik Y, selanjutnya pada kolom Label baris pertama tulis dengan Motivasi dan pada baris kedua tulis Prestasi Belajar. [untuk pilihan lainnya abaikan saja],



2. Setelah itu, klik Data View, disini muncul variabel dengan nama X dan Y. Selanjutnya, saya hanya perlu memasukkan data penelitian sebagaimana nama variabel tersebut yaitu X untuk Motivasi dan Y untuk Prestasi Belajar



3. Selanjutnya, dari sajian yang ada di SPSS saya pilih sajian Analyze – kemudian pilih Regression – kemudian pilih Linear



4. Maka akan keluar kotak Linear Regression, masukkan variabel Prestasi Belajar [Y] ke kotak Dependent. kemudian masukkan variabel Motivasi [X] ke kotak Independent (s) caranya dengan mengklik tombol panah yang tersedia > jikalau sudah, selanjutnya klik Plots..

5. Keluar kotak dialog, berikan tanda centang (V) pada pilihan Normal probability plot, abaikan yang lainnya dan klik Continue

6. Setelah itu, klik Ok untuk mengakhiri perintah, maka akan muncul output SPSS, disini ada banyak tabel output yang keluar, anda hanya perlu memperhatikan output yang terakhir yakni output Charts

Interpretasi Output Uji Normal Probability Plot

Dari output Chart di atas, kita sanggup melihat bahwa titik-titik yang ada selalu mengikuti dan mendekati garis diagonalnya. Oleh alasannya itu, sanggup disimpulkan bahwa nilai residual berdistribusi normal sehingga syarat normalias nilai residual untuk analisis regresi sanggup terpenuhi.

CATATAN : Jika terjadi perselisihan dalam melihat titik-titik output Normal P P-Plot tersebut, apakah nilai residual termasuk kategori normal atau tidak. Maka anda sanggup menandakan kenormalan nilai residual memakai metode lain yakni dengan Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov dengan SPSS

[Search : Cara Uji Normal Probability Plot dalam Model Regresi dengan SPSS, Langkah-langkah Uji Normalitas Nilai Residual dengan Plots SPSS Lengkap, Normal P-P Plot Of Regression Standardized Residual]
[Img : Screenshot SPSS versi 21]

Lihat Juga: VIDEO Cara Uji Normal Probability Plot dengan SPSS

Read More

Download File Praktik Latihan Spss Tutorial Youtube

Download File Praktik Latihan SPSS Tutorial YOUTUBE | Selamat pagi mitra semua yang sedang asik (ASIK SEKALI, hehe) mengerjakan tugas, skripsi, atau tesisnya biar selalu diberikan akomodasi dan kelancaran oleh Allah SWT dalam menuntaskan kiprah ini. Kunci sukses dalam mengerjakan analisis data memakai jadwal SPSS untuk penelitian bersama-sama terletak pada beberapa hal, diantaranya:

KUNCI SUKSES MENGERJAKAN ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS

1. Kecermatan dalam memilih metode analisis apa yang paling sempurna untuk penelitian anda. Cara termudah dalam hal ini adalah dengan merujuk pada penelitian sejenis atau jurnal yang relevan (mirip) dengan penelitian yang sedang anda lakukan dikala ini. Kemudian anda hanya perlu menyamakan (meniru) metode analisis yang digunakan dalam penelitian atau jurnal relevan tersebut. Kalau sanggup sih sebaiknya mencari penelitian terdahulu, dimana peneliti tersebut pernah dibimbing oleh dosen yang sama dengan dosen yang membimbing anda dikala ini - cari diperpustakaan kampus (inilah yang disebut cara main aman.hehe).
2. Pelajari teori-teori yang berkaitan dengan analisis yang digunakan untuk penelitian anda. Mencakup pengertian, tujuan, syarat atau mekanisme serta dasar pengambilan keputusan dalam analisis tersebut.
3. Perlu ketelitian dalam menginput data penelitian ke dalam Progam SPSS, baik pada Variabel View maupun pada Data View.
4. Baca sebanyak mungkin rujukan penunjang sebagai pegangan bagi anda untuk menafsirkan atau menginterpretasi Ouput SPSS atas hasil analisis yang sudah anda lakukan.

Baik kita masuk kebagian inti dari postingan kali ini, yakni disini saya akan membagikan beberapa file pendukung (file praktik analisis data di youtube) kepada kawan-kawan semua sebagai sarana embel-embel tutorial SPSS sederhana pada Channel youtube: Sahid Raharjo | kawan-kawan sanggup mendownloadnya secara gratis pada link di bawah ini.

Judul Video	Data File
Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov dengan SPSS Full Edisi	Download
Cara Uji Linearitas dengan SPSS Paling Mudah	Download
Cara Uji Normalitas Probability Plot dengan SPSS Detail	Download
Video Uji Multikolinearitas dengan Tolerance-VIF SPSS	Download
Uji Heteroskedastisitas Glejser dengan SPSS	Download
Cara Uji Heteroskedastisitas dengan Metode Scatterplots SPSS	Download
Video Uji Autokorelasi Durbin Watson dengan SPSS	Download
Cara Uji Autokorelasi dengan Uji Run Test Menggunakan SPSS	Download
Uji Analisis Korelasi Pearson dengan SPSS Sangat Jelas	Download
Cara Uji Korelasi Berganda Simultan dengan SPSS Full	Download
Uji Regresi Linear Sederhana dengan SPSS Sangat Detail	Download
Uji t dan Uji F dalam Analisis Regresi Berganda dengan SPSS	Download
Panduan Cara Uji Regresi Variabel Intervening dengan SPSS	Download
Uji Regresi dengan Variabel Moderasi MRA dalam SPSS	Download
Teknik Uji Variabel Dummy dalam Analisis Regresi SPSS	Download
Praktik Mencari SE dan SR Regresi Berganda	Download
Uji Normalitas Shapiro Wilk Statistik Parametrik dengan SPSS	Download
Uji Homogenitas Levene Statistics dengan SPSS Sangat Lengkap	Download
Cara Uji Paired Sample T Test dengan SPSS Full	Download
Uji Beda Independent Sample t Test dengan SPSS Lengkap	Download
Video Cara Uji Wilcoxon Non Parametrik dengan SPSS	Download
Cara Uji Mann Whitney Non Parametrik dengan SPSS Lengkap	Download
Bimbingan Kilat Uji One Way Anova dengan SPSS bagi Pemula	Download
Bimbingan Praktis Cara Uji Two Way Anova dengan SPSS lengkap	Download
Cara Praktis Uji Normalitas Skewness dan Kurtosis dengan SPSS	Download
Membuat Tabel Distribusi Frekuensi dengan SPSS Sangat Mudah	Download
Cara Uji Analisis Korelasi Rank Spearman dengan SPSS Lengkap	Download
Uji Validitas Pearson Product Moment dengan SPSS [UPDATE]	Download
Uji Reliabilitas Cronbach Alpha dengan SPSS [UPDATE]	Download
Tutorial Cara Uji Chi Square dengan Program SPSS	Download
Uji Heteroskedastisitas Metode Glejser dengan SPSS UPDATE	Download
Uji Multikolinearitas Tolerance dan VIF dengan SPSS *UPDATE	Download
Analisis Data Kelas Eksperimen dan Kontrol dengan SPSS [5]	Download
Cara Memasukkan Data Kuesioner Skala Likert di SPSS Lengkap	Download
Cara Memasukkan Data Laporan Keuangan (Sekunder) di SPSS	Download
Video Panduan Uji Kruskal Wallis dengan SPSS Lengkap	Download
Uji One Sample t Test dengan SPSS + Interpretasi	Download
Tutorial Analisis Faktor dengan SPSS + Interpretasi	Download
Tutorial Uji Friedman dengan SPSS Serta Interpretasi Lengkap	Download
Uji Repeated Measures Anova dengan SPSS Serta Interpretasi	Download
Tutorial Uji Korelasi Parsial dengan SPSS + Interpretasi	Download
Cara Uji Korelasi Korelasi Kendalls tau-b dengan SPSS	Download
Next Video	Download

Catatan: untuk keamanan file, maka file data di atas saya rekap dalam format folder winrar. Isi file yang terdapat dalam forder winrar tersebut secara umum meliputi data Pdf, Excel, dan data Input SPSS.sav yang saya gunakan di dalam video youtube.

Lihat Juga: Panduan Berbagai Analisis Data dengan SPSS Lengkap

Demikian postingan ihwal Download File Praktik Latihan SPSS Tutorial YOUTUBE, biar bermanfaat dan sanggup dipergunakan sebagaimana mestinya. Oh iya, kalau ada link download yang rusak tolong diinfokan ke saya ya melalui whatsapp atau email supaya saya sanggup segera mengupdate dengan link yang baru. Terimakasih.

Read More

Uji Homogenitas Data Kelas Eksperimen Dan Kontrol Dengan Spss Lengkap

Uji Homogenitas Data Kelas Eksperimen dan Kontrol dengan SPSS Lengkap | Uji homogenitas bertujuan untuk mengetahui apakah suatu varians (keberagaman) data dari dua atau lebih kelompok bersifat homogen (sama) atau heterogen (tidak sama). Uji homogenitas secara umum dipakai sebagai syarat dalam uji perbedaan rata-rata ibarat uji anova, uji mann whitney, dan uji independent sample t test (homogenitas bukan merupakan syarat mutlak dalam uji independent sample t test). Sebab, bila varians antar kolompok ini bersifat homogen maka akan sanggup menghasilkan pengukuran yang akurat dalam uji perbedaan.

Contoh Kasus Uji Homogenitas dalam Penelitian

Ada sebuah penelitian (skripsi) dengan judul “Pengaruh Model Pembelajaran Problem Based Learning (PBL) terhadap Hasil Belajar Siswa pada Mata Pelajaran PPKn Materi “Norma””. Dari judul ini kita sanggup menciptakan sebuah rumusan persoalan yakni apakah ada perbedaan hasil berguru siswa pada kelas ekperimen (model PBL) dengan kelas Kontrol (model konvensional)?

Untuk menjawab rumusan persoalan di atas, maka kita harus membandingkan rata-rata hasil berguru siswa SETELAH (data post-test) kedua model pembelajaran tersebut di terapkan pada kelas eksperimen dengan kelas kontrol oleh guru dengan memakai uji independent sample t test.

Sebagaimana yang sudah saya jelaskan pada pembahasan di atas, bahwa uji independent sample t test akan bisa menghasilkan pengukuran yang akurat bila varians dari kedua kelompok data (yaitu data Post-test kelas eksperimen dan Post-test kelas kontrol) dalam sebuah penelitian mempunyai sifat yang homogen (membuktian melalui uji homogenitas). Adapun data penelitian yang akan kita uji homogenitas dalam postingan kali ini sanggup anda lihat pada gambar tabel di bawah ini.

Dari data di atas, maka kita perlu menciptakan sebuah pengkodean data terlebih dahulu. Hal ini dimaksudkan, supaya kita lebih gampang melaksanakan uji homogenitas dengan aktivitas SPSS. Untuk kriteria pengkodean data terlihat sebagaimana gambar tabel berikut.

[Download Data Lengkap]

Keterangan: untuk data Post-Test Kelas Eksperimen diberi instruksi “1”, sedangkan data Post-Test Kelas Kontrol diberi instruksi “2”

Panduan Uji Homogenitas dengan Program SPSS Versi 21

Untuk melaksanakan uji homogenitas dengan SPSS, ada beberapa tahapan yang harus kita lalui, mulai dari tahap memasukkan data (input) – menganalisis data (analyze) – menafsirkan output SPSS.

1. Tahap penginputan data ke aktivitas SPSS, pertama aktifkan aktivitas SPSS yang ada di laptop anda, kemudikan klik Variable View, selanjutnya definisikan variabel penelitian ibarat gambar di bawah ini.

Tampak di layar SPSS

2. Jika sudah klik Data View, kemudian masukkan data Pos-Test Kelas Eksperimen ke kolom variabel Hasil dilanjutkan dengan data Pos-Test Kelas Kontrol. Masukkan data Pos-Test Kelas Eksperimen Kode 1 ke kolom variabel Kelas dilanjutkan data Pos-Test Kelas Kontrol Kode 2, sehingga tampak sebagai berikut

3. Tahap analisis data: dari sajian SPSS pilih sajian Analyze >> Descriptives Statistics >> Explore…

4. Muncul kotak obrolan “Explore”, kemudian masukkan variabel Hasil Belajar Siswa ke kotak Dependent List, kemudian variabel Kelas [Kelas] ke kotak Factor List, pada kepingan “Display” pilih Both, kemudian klik Plots…

5. Maka muncul kotak obrolan “Explore: Plots” kemudian pada kepingan “Spread vs Level with Levene Test” pilih Power Estimation, kemudian klik Continue, selanjutnya klik Ok

6. Muncul ouput SPSS, sebelum kita tafsirkan hasil Output ini, maka sebaiknya kita pahami pedoman pengambilan keputusan dalam uji homogenitas terlebih dahulu.

Pedoman Pengambilan Keputusan dalam Uji Homogenitas

1. Jika nilai Signifikansi (Sig) Based on Mean > 0,05 maka varians data yaitu HOMOGEN.
2. Jika nilai Signifikansi (Sig) Based on Mean < 0,05 maka varians data yaitu TIDAK HOMOGEN.

Keputusan dan Kesimpulan Uji Homogenitas SPSS

Dari proses analisis data dengan SPSS di atas, diperoleh hasil uji homogenitas sebagaimana tabel output “Test of Homogeneity of Variance “di bawah ini.

Berdasarkan output di atas diketahui nilai Signifikansi (Sig) Based on Mean yaitu sebesar 0,314 > 0,05, sehingga sanggup disimpulkan bahwa varians kelompok Post-test kelas eksperimen dan Post-test kelas kontrol yaitu sama atau HOMOGEN. Dengan demikian, maka salah satu syarat (tidak mutlak) dari uji independent sample t test sudah sanggup terpenuhi.

Tambahan: Selain data homogenitas, ada syarat lain dalam penggunaan uji independent sample t test dimana syarat (mutlak) tersebut yakni data harus berditribusi normal (melalui uji normalitas kolmogorov smirnov dan shapiro wilk).

Demikian tutorial singkat wacana uji homogenitas, bila ada yang kurang terperinci dari pembahasan di atas, silahkan berkomentar Inshaallah dengan bahagia hati saya akan jawab.. terimakasih biar bermanfaat.

[Kata Kunci Pencarian: Uji Homogenitas Data Kelas Eksperimen dan Kontrol dengan SPSS Lengkap, Cara Uji Homogenitas Test of Homogeneity of Variance dengan SPSS, Uji Homogenitas Kelas Eksperimen dan Kelas Kontrol dengan Progam SPSS versi 21]

Read More