Tutorial Uji t dengan IBM SPSS 21

By With 13 comments:
Uji t yang dimaksud dalam artikel ini adalah uji parsial yang digunakan dalam pengujian hipotesis penelitian yang menggunakan analisis regresi linear berganda.

Kalau dalam artikel yang lalu kita menampilkan Tutorial Uji F dengan IBM SPSS 21, kali ini kita akan membahas Tutorial Uji t dengan IBM SPSS 21. Langkah-langkah pengujiannya sebagian besar sama, perbedaannya terletak pada tabel yang digunakan. Kalau dalam Uji F menggunakan tabel ANOVA, sedangkan dalam Uji t yang digunakan adalah tabel Coefficients.

Dalam analisis regresi linear berganda, Uji t digunakan untuk uji parsial (sendiri-sendiri) dalam arti menguji pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat.

Misalnya anda ingin menguji pengaruh Prakerin (X1) dan Motivasi Kerja (X2) terhadap Kesiapan Kerja (Y). Terdapat dua variabel bebas dan satu variabel terikat. Uji t digunakan untuk menguji pengaruh antara variabel X1 terhadap Y dan X2 terhadap Y. Berbeda dengan Uji F yang digunakan untuk menguji pengaruh X1 dan X2 (bersama-sama) terhadap Y.

Sama halnya dalam Uji F, kami asumsikan pembaca sudah mempunyai tabulasi data penelitian. Berikut contoh tabulasi penelitian yang sudah kami masukkan dalam SPSS:


Baik, langsung saja kami tampilkan langkah-langkah pengujiannya:
1. Klik Analyze --> Regression --> Linear …

Tutorial Uji t dengan IBM SPSS 21

2. Setelah itu akan muncul window baru, kemudian masukkan variabel Y (Kesiapan Kerja ke dalam kotak ‘Dependent’ dan variabel X1 dan X2 (Prakerin dan Motivasi Kerja) ke dalam kotak ‘Independent’

 
3. Klik ‘OK’ untuk mengakhiri langkah


4. Setelah itu, akan muncul window baru yaitu output dari analisis tersebut. Yang digunakan hanya tabel ‘Coefficients’ khususnya untuk kolom ‘t’ dan ‘Sig.’

Kriteria Pengujian
Setelah melihat tabel ‘Coefficients di atas, langkah selanjutnya adalah kriteria pengujiannya. Terdapat dua cara kriteria pengujian, dan bisa dipilih salah satu saja, yaitu:

1. Nilai ‘t’
Nilai t dalam contoh di atas adalah 3,206 untuk X1 dan 2,912 untuk X2. Angka ini disebut dengan t hitung, yang selanjutnya dibandingkan dengan nilai t tabel. Apabila nilai t hitung kedua variabel tersebut lebih besar dari t tabel maka disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara Prakerin (X1) dan Motivasi Kerja (X2) secara parsial (sendiri-sendiri) terhadap Kesiapan Kerja (Y).

2. Nilai‘Sig.’
‘Sig.’ di sini berarti taraf Signifikansi. Kriteria pengujiannya adalah apabila nilai ‘Sig.’ lebih kecil dari taraf signifikansi yang digunakan (misal: 0,01 / 0,05 / 0,1 tergantung peneliti) maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara Prakerin (X1) dan Motivasi Kerja (X2) secara parsial (sendiri-sendiri) terhadap Kesiapan Kerja (Y).

Mudah bukan? Semoga bisa bermanfaat... :)
Ingin download Tutorial ini dalam file PDF??
Klik di Sini!!

Popular Posts