6. Maka muncul tampilan sebagai berikut:
7. Isikan pada kolom Values untuk memasukan kode untuk keterangan data. Pada
kolom values ( misalnya: 1) pada kolom label (misalnya: Guru yang
berpendapat koperasi ada manfaatnya) kemudian klik add. Lakukan berulang
kali sampai kode 3. Kemudian klik OK.
8. Maka muncul tampilan sebagai berikut:
Gambar 3.24 Tampilan Value Labels
95 | P a g e
9. Buka Data view klik Analyze → Nonparametric tests → Legacy
dialogs → Chi square. Sebagai gambar dibawah ini:
10. Setelah keluar gambar seperti dibawah ini, pindahkan variabelnya ke Test
variabel list. Pastikan memilih “Get from” pada kolom Expected range
dan pastikan memilih “All categories equal” pada kolom Expected
Values.
11. Dan terakhir klik OK.
96 | P a g e
12. Output SPSS
G. KESIMPULAN
1. Pada tabel Jenis pendapat, pada tabel ini menunjukkan frekuensi dari ketiga
jenis pendapat. Pada kolom Observed N merupakan frekuensi observasi dari
data yang didapatkan dari hasil pengamatan (misal: guru yang berpendapat
koperasi bermanfaat berjumlah 9 orang). Pada kolom Expected N merupakan
frekuensi harapan, karena jumlah responden adalah 24 orang maka besarnya
frekuensi harapan dari masing-masing pendapat adalah 8. Pada kolom Residual
merupakan nilai yang didapatkan dari pengurangan frekuensi observed N dengan
frekuensi expected (misal: 9 – 8 = 1).
a. Pada tabel Tests Statistic, pada tabel ini digunakan untuk menarik
keputusan pada uji hipotesis. Pada Chi Square nilainya adalah 0,25.
Pada Df menunjukkan angka 2. Pada Asym Sig (P-Value) nilainya
adalah 0,882.
b. Dengan cara membandingkan nilai x2observasi dengan x2tabel.
1. Jika x2hitung > x2tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima.
2. Jika x2hitung < x2tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak.
Pada kasus ini terlihat bahwa nilai x2observasi adalah 0,25 dan nilai x2tabel
adalah 5,99. Dapat ditarik kesimpulan bahwa x2observasi < x2tabel, maka H0
diterima dan H1 ditolak. x2tabel dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
97 | P a g e
Gambar 3.25 X2tabel
98 | P a g e
C. Dengan cara membandingkan taraf signifikansi.
a. Jika signifikansi > 0,05, maka H0 diterima.
b. Jika signifikansi < 0,05, maka H1 ditolak.
Pada kasus ini terlihat bahwa Signifikansi 0,05. Dan nilai Asym Sig
(P-Value) adalah 0,882. Dapat ditarik kesimpulan bahwa signifikansi >
0,05, maka H0 diterima.
Kesimpulannya yaitu hasil pengujian hipotesis yang menerima H0
memperlihatkan bahwa meskipun pendapat guru yang menerima koperasi
itu paling banyak 9 orang hal ini tidaklah dapat dijadikan alasan bagi
pimpinan sekolah untuk memutuskan jadi didirikannya koperasi, usul
pendirian koperasi hendaknya dipertimbangkan kembali, sehingga guru-
guru yang diwawancarai menyatakan persetujuannya tentang pendirian
koperasi.
99 | P a g e
IX. PENGUJIAN STATISTIK KORELASI BERGANDA
A. PENGERTIAN KORELASI BERGANDA
Uji Korelasi berganda bisa juga disebut dengan Multiple Correlation. Uji ini
merupakan bagian dari statistik parametrik, maka asumsi normalitas data harus
terpenuhi. Skala data yang digunakan adalah interval/rasio. Uji Korelasi Berganda
bertujuan untuk mengetahui tingkat keeratan hubungan antara dua atau lebih variabel
independen (X) terhadap variabel dependen (Y) secara simultan (bersama-sama).
Korelasi berganda adalah teknik korelasi yang digunakan apabila penelitian
bertujuan untuk mengetahui hubungan dua atau lebih variabel independen dengan
satu variabel dependen. Dengan kata lain, variabel independen diteliti terdiri dari dua
variabel atau lebih. Korelasi ganda merupakan angka yang menunjukkan arah dan
kuatnya hubungan antara dua variabel secara bersama-sama atau lebih dengan
variabel yang lain yang disebut koefisien korelasi ganda dan biasanya disimbolkan
dengan R.
B. HIPOTESIS
H0 = Diterima, (Tidak ada hubungan antara Tingkat Percaya Diri dan Motivasi
Belajar dengan Prestasi Belajar).
Ha = Diterima, (Ada hubungan hubungan antara Tingkat Percaya Diri dan Motivasi
Belajar dengan Prestasi Belajar).
C. LANGKAH-LANGKAH
1. Langkah pertama yang harus kita lakukan yaitu menyiapkan aplikasi SPSS di
laptop/pc atau perangkat yang kita gunakan untuk melakukan pengujian uji
korelasi berganda dengan SPSS.
2. Setelah aplikasi SPSS sudah ada diperangkat yang kita gunakan, selanjutnya kita
harus menyiapkan data dari sumber yang jelas berikut sumber data kami :
http://statistikaikip.blogspot.com/2015/05/korelasi-ganda.html?m=1, dengan
100 | P a g e
memasukkan ke dalam word ataupun excel, data tersebut akan kita gunakan
dalam pengujian, kemudian kita memindahkan data yang kita dapat tersebut
dengan cara menyalin, dan kemudian memasukkan ke dalam SPSS.
3. Selanjuntnya buka aplikasi SPSS, pastikan menu SPSS pada pojok kiri bawah
terdapat pada bagian data view, Kemudian kita tempelkan data yang sudah kita
salin dari word tadi dengan cara klik kanan pada baris petama kolom pertama
SPSS, kemudian klik paste.
101 | P a g e
4. Setelah semua data muncul di SPSS, kemudian ganti menu pada pojok kiri bawah
SPSS dari data view menjadi variabel view, Kemudian pada kolom name, di kolom
variabel pertama kita mengganti dengan X1, variabel ke dua ganti X2, dan
variabel ke tiga ganti Y, X menandakan variabel bebas dan Y menandakan
variabel terikat, pada kolom desimal, ketiga kolom di bawah desimal kita ganti
menjadi decimal 0 semua, pada kolom bagian label ganti ketiga kolom di bawah
label sesuai dengan data yang kita ambil, seperti pada data yang kami gunakan
yaitu, kolom pertama Tingkat Percaya Diri (X1), kolom ke dua Motivasi Belajar
(X2), dan Kolom ke tiga Prestasi Belajar (Y), dam pada kolom Measure ganti
Unknown menjadi Scale.
102 | P a g e
5. Selanjutnya menuju ke menu di pojok kiri bawah SPSS, ganti menu variabel view
menjadi data view lagi, Selanjutnya lakukan pengujian apakah data tersebut
sudah berdistribusi normal dengan cara mengklik menu Analyze, Kemudian pilih
Nonparametric Tests, pilih Legacy Dialogs, kemudian pilih 1-sample K-S.
6. Selanjutnya pindahkan ke tiga variabel yang kita gunakan ke dalam kolol Test
Variable List di sebelah kiri, kemudian klik OK.
103 | P a g e
7. Kemudian untuk melihat data tersebut apakah sudah berdistribusi Normal itu jika
nilai Asymp sig. (2- tailed) ketiga variabel besar dari 0,05, seperti yang kami
dapatkan yaitu 0,200.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Tingkat Motivasi Prestasi
Belajar
Percaya Diri Belajar
N Mean 10 10 10
Normal Parametersa,b 3.30 4.00 7.00
Std. 1.418 1.633 1.491
Deviatio
n
Most Extreme Absolute .185 .200 .149
Differences Positive .184 .200 .149
Negative -.185 -.200 -.149
Test Statistic .185 .200 .149
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d .200c,d .200c,d
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
8. Jika data sudah berdistribusi normal, selanjutnya kita masuk ke langkah terakhir
yaitu melakukan Uji Korelasi Beganda, yaitu dengan mengklik menu Analyze,
Kemudian pilih Regresion, kemudain pilih Linear.
104 | P a g e
9. Selanjutnya masukkan variabel terikat pada kolom dependen, variabel terikat di sini
yaitu Prestasi Belajar (Y), variabel bebas masukkan ke kolom independen, variabel
bebas di sini yaitu Tingkat Percaya Diri (X1), Motivasi Belajar (X2).
10. Kemudian klik menu Statistics , dan berikan tanda centang di R squared change, klik
Continue, kemudian klik OK.
105 | P a g e
11. Muncullah hasil dari pengujian sebagai berikut :
106 | P a g e
12. Selanjutnya menjelaskan dari hasil pengujian, untuk korelasi ganda hasil pengujian
dapat kita lihat pada table Model Summary.
Tabel di atas menampilkan pengujian korelasi berganda pada nilai sig. F Change
yaitu 0,000, dan nilai korelasi/hubungan (R) dengan nilai 0,946, yang mana
bahwa terdapat hubungan yang sangat kuat antara Tingkat Percaya Diri (X1) dan
Motivasi Belajar (X2) dengan Prestasi Belajar (Y).
D. KESIMPULAN
Asumsi normalitas data dari ketiga variabel ini sudah terpenuhi karena nilai
asymp sig 2 tailed yang didapat lebih besar dari 0,05. Setelah kita mengetahui
asumsi normalitas datanya sudah terpenuhi atau data sudah berdistribusi dengan
normal. Sebelum kita menginterpretasi output model summary untuk uji korelasi
berganda alangkah lebih baiknya kita mengetahui terlebih dahulu tentang pedoman
dalam uji korelasi berganda.
1. Jika nilai signifikansi f change < 0,05, maka berkesimpulan ada hubungan secara
signifikan.
2. Jika nilai signifikansi f change > 0,05, maka berkesimpulan tidak ada hubungan
secara signifikan.
107 | P a g e
Didapatkan nilai signifikansi f change yaitu sebesar 0,00. Nilai tersebut lebih kecil
dari 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel tingkat percaya diri (X1) dan
motivasi belajar (X2) memiliki hubungan yang signifikan terhadap prestasi belajar
bahasa inggris (Y) secara simultan (bersama-sama). Berikut ini adalah pedoman
mengenai derajat hubungan (R).
Nilai Pearson Correlation (R) Tingkat Hubungan
0,00 – 0,199 Sangat Rendah
0,20 – 0,399 Rendah
0,40 – 0,599 Sedang
0,60 – 0,799 Kuat
0,80 – 1,00 Sangat Kuat
Kemudian nilai R (Koefisien Korelasi) yang didapat sebesar 0,946 dapat disimpulkan
bahwa tingkat hubungan antara tingkat percaya diri (X1) dan motivasi belajar (X2)
terhadap prestasi belajar bahasa inggris (Y) secara simultan memiliki hubungan yang
sangat kuat.
108 | P a g e
BAB IV
PENUTUP
SPSS adalah salah satu software yang banyak dipakai untuk analisis statistika. SPSS adalah
kependekan dari Statistical Package for the Social Sciences. SPSS biasa digunakan
untuk pengolahan dan menganalisis data yang memiliki kemampuan analisis statistik serta
sistem manajemen data dengan lingkungan grafis.
Aplikasi SPSS menyediakan library untuk perhitungan statistika dengan antarmuka
interaktif yang menjadikannya sebagai software analisis data tingkat lanjut paling populer
di berbagai universitas, instansi, dan perusahaan.
Aplikasi ini memiliki tampilan user friendly yang sangat memudahkan penggunanya. Tak
heran bila SPSS juga digunakan oleh peneliti, kesehatan, perusahaan survei, pemerintah,
pendidikan, organisasi pemasaran, dan lain sebagainya.
109 | P a g e
DAFTAR PUSTAKA
Dosen, T. I. M. (2019). Metode Statistik Nonparametrik : Uji Korelasi Modul Perkuliahan 12
Pelaksana Akademik Mata Kuliah Umum ( PAMU ) Universitas Esa Unggul Jakarta Barat.
Suyanto, Amal, A. I., Noor, A., & Astutik, I. T. (2018). Analisis Data Penelitian Petunjuk Praktis
Bagi Mahasiswa Kesehatan Menggunakan SPSS.
Tri Lestari, E. (2018). Pengaruh Pengetahuan dan Pengalaman Mengajar Terhadap Kompetensi
Melakukan Inovasi Media Pembelajaran Guru IPA DI SMP Negeri Se-Kecamatan Gunung Pati
di Kota Semarang. UNNES Repository, 45–50.
Agus Suyatna. (2017). Uji Statistik Berbantuan SPSS Untuk Penelitian Pendidikan. Yogyakarta:
Media Akademi.
Romie Priyastama, S. (2020). THE BOOK OF SPSS (Pengolahan dan Analisis Data). Yogyakarta:
Start Up.
Santoso, S. (2015). Menguasai Statistik Parametrik (Konsep dan Aplikasi Dengan SPSS). Jakarta:
PT. Elex Media Komputindo.
Surjaweni, V. W. (2015). SPSS UNTUK PENELITIAN. Yogyakarta: Pustaka Baru Press.
Ananda, R. (2018). Statistik Pendidikan (Teori Dan Praktik Dalam Pendidikan). Medan: CV. Widya
Puspita.
Muhid, A. (2019). Analisis Statistik 5 Langkah Praktis Analisis Statistik dengan SPSS for
Windows. Sidoarjo: Zifatama Jawara.
Imran, Muhammad Chairil et al. 2022. ―Penguatan Karya Tulis Ilmiah Mahasiswa Melalui
Pelatihan Spss Dan Zotero.‖ Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat
3(2): 567–70.
Janna, Nilda Miftahul, and Herianto. 2021. ―Artikel Statistik Yang Benar.‖ Jurnal Darul Dakwah
110 | P a g e
Wal-Irsyad (DDI) (18210047): 1–12.
Monoarfa, Merrisa, and Abdul Haling. 2022. ―Pengembangan Video Tutorial Program SPSS Untuk
Mahasiswa Pada Mata Kuliah Statistik.‖ Pedagogika 13(Nomor 1): 60–70.
Purwanto, Agus, Masduki Asbari, and Teguh Iman Santoso. 2021a. ―Analisis Data Penelitian
Marketing: Perbandingan Hasil Antara Amos, SmartPLS, WarpPLS, Dan SPSS Untuk Jumlah
Sampel Besar.‖ Journal of Industrial Engineering & Management Research (JIEMAR) 2(4):
216–27. https://www.jiemar.org/index.php/jiemar/article/view/178/138.
———. 2021b. ―INTERNATIONAL JOURNAL OF SOCIAL AND MANAGEMENT STUDIES (IJOSMAS)
Analisis Data Penelitian Sosial Dan Manajemen: Perbandingan Hasil Antara Amos, SmartPLS,
WarpPLS, Dan SPSS Untuk Jumlah Sampel Medium.‖ International Journal Of Social And
Management Studies (IJOSMAS) (04): 43–53. http://www.ijosmas.org.
Swarjana, I Ketut. 2022. ―Konsep Pengetahuan Sikap, Prilaku, Persepsi, Stres, Kecamasan, Nyeri,
Dukungan Sosial, Kepatuhan, Motivasi, Kepuasan, Pandemi Covid-19, Akses Layanan
Kesehatan.‖ Andi 4: 3–12.
Tarigan, Elsa Febrina et al. 2022. ―Analisis Instrumen Tes Menggunakan Rasch Model Dan
Software SPSS 22.0.‖ Jurnal Inovasi Pendidikan Kimia 16(2): 92–96.
111 | P a g e
SPSS
Versi 26
112 | P a g e
PANDUAN PRAKTIS
Olah Data
SPSS
VERSI 26
Pengolahan data pada zaman sekarang ini dipermudah dengan adanya software.
Sama halnya untuk menganalisis data,
baik itu data kualitatif maupun data kuantitatif.
Salah satu software yang bisa digunakan untuk mengolah data dan menganalisis
data dalam statistika yaitu SPSS.