UJI ASUMSI KLASIK (SPSS)

     Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear beganda yang berbasis ordinary least square (OLS). Uji asumsi klasik untuk analisis regresi linear yang bertujuan untuk menghitung nilai pada variabel tertentu. Uji asumsi klasik yang sering digunakan yaitu uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji normalitas, uji autokorelasi dan uji linearitas.

• Uji Normalitas: untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak.
• Uji Multikolinearitas: untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas.
• Uji Heteroskedastisitas: untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu ke pengamatan yang lain.

     Cara membuat Uji Asumsi Klasik dengan menggunakan SPSS, sebagai berikut:

1. Membuat data di Microsoft Excel

2. Membuat variabel di Variable View pada SPSS

Variable terbagi menjadi 4: Nama Siswa, Gender Siswa, Umur Siswa dan Nilai Siswa

3. Memasukkan Data pada Data View

Mengcopy data awal yang sudah dibuat di Microsoft Excel ke dalam Data View yang ada di SPSS

 4. Membuat Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas dan Uji Heteroskedastisitas

Dengan hasil, sebagai berikut:

"Pengaruh Umur Siswa dan Jenis Kelamin Siswa terhadap Nilai Siswa"

Variabel Terikat (Dependent Variable)

•   Nilai siswa

Variabel Bebas (Independet Variable)

• Umur siswa
• Jenis Kelamin siswa

1.        Uji Normalitas

Dianalisis melalui grafik P-Plot

Dari grafik Normal P-Plot, didapat bahwa titik-titik pada grafik mengikuti garis diagonal dan tidak berada jauh dari garis. Sehingga, model regresi ini lulus Uji Normalitas.

2.    Uji Multikolinearitas

Dari tabel Coefficients, didapat bahwa:

q  Variabel Jenis Kelamin

Memiliki nilai tolerance = 0.689. Nilai tolerance > 0.1

Nilai VIF = 1.451. VIF < 10

q  Variabel Umur Siswa

Memiliki nilai tolerance = 0.689. Nilai tolerance > 0.1

Nilai VIF = 1.451. VIF < 10

Dengan demikian, model regresi pada penelitian ini lulus Uji Multikolinearitas.

3.      Uji Heteroskedastisitas

     Dari grafik Scatterplot, titik-titik tidak membentuk suatu pola tertentu dan menyebar di bawah dan di atas angka 0 pada sumbu Y. Sehingga model regresi ini lulus Uji Heteroskedastisitas.

Menghitung Descriptive Statistics dan Means dengan Mengggunakan SPSS (Statistical Product and Service Solution)

     SPSS adalah sebuah program komputer yang digunakan dalam menganalisis statistika. Kepanjangan istilah SPSS adalah Statistical Product and Service Solution. SPSS sering digunakan dalam sebuah penelitian baik itu dari perusahaan maupun perguruan tinggi. Biasanya SPSS digunakan dalam persoalan seperti riset pasar, pengendalian dan perbaikan mutu serta riset-riset sains. Saat ini denga kemajuan zaman dan kecanggihan teknologi SPSS masih digunakan dalam berbagai bidang seperti ilmu komunikasi, farmasi, ilmu keuangan, militer, marekting, broadcasting dan sebagainya.

     Cara menghitung descriptive statistics dan means dengan data tinggi badan 20 orang mahasiswa dengan menggunakan SPSS.

1. Membuat data di Microsoft Excel

2. Membuat variabel di Variable View pada SPSS

Variable terbagi menjadi 3: Nama Mahasiswa, Tinggi Mahasiswa dan Gender Mahasiswa

3. Memasukkan Data pada Data View

Mengcopy data awal yang sudah dibuat di Microsoft Excel ke dalam Data View yang ada di SPSS

4. Menghitung Descriptive Statistics (Means, Max, Min, Std Deviation)

Didapatkan hasil, sebagai berikut:

Descriptive Statistics
	N	Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation
Tinggi Mahasiswa	20	152	168	160,15	5,761
Jenis Kelamin Mahasiswa	20	0	1	,70	,470
Valid N (listwise)	20

5. Membandingkan Means

Menghitung descriptive statistics (Means, N, Max, Min, Std Deviation) untuk masing-masing jenis kelamin mahasiswa.

Didapatkan hasil:

Tinggi Mahasiswa
Jenis Kelamin Mahasiswa	Mean	N	Std. Deviation	Minimum	Maximum
Laki-Laki	166,00	6	2,000	163	168
Perempuan	157,64	14	4,940	152	167
Total	160,15	20	5,761	152	168

Dengan data mahasiswa sebagai berikut:

DATA MAHASISWA
Nama Mahasiswa	Mean	N	Std. Deviation	Minimum	Maximum
Abdan	168,00	1	.	168	168
Ahmad	165,00	1	.	165	165
Anna	153,00	1	.	153	153
Audina	165,00	1	.	165	165
Ayu	167,00	1	.	167	167
Baskoro	167,00	1	.	167	167
Delsa	154,00	1	.	154	154
Edo	163,00	1	.	163	163
Evin	160,00	1	.	160	160
Farissa	154,00	1	.	154	154
Festi	160,00	1	.	160	160
Indah	155,00	1	.	155	155
Israni	153,00	1	.	153	153
Linda	158,00	1	.	158	158
Maulana	168,00	1	.	168	168
Mauliza	153,00	1	.	153	153
Putri	160,00	1	.	160	160
Selly	163,00	1	.	163	163
Syahrul	165,00	1	.	165	165
Zakiyah	152,00	1	.	152	152
Total	160,15	20	5,761	152	168