Analisis Regresi Berganda Dengan Spss

Regresi berganda seringkali digunakan untuk mengatasi permasalahan analisis regresi yang melibatkan hubungan dua atau lebih variable bebas. Pada awalnya regresi berganda dikembangkan oleh andal ekometri untuk membantu meramalkan akhir dari aktivitas-aktivitas ekonomi pada banyak sekali segmen ekonomi. Misalnya laporan wacana peramalan masa depan perekonomian di jurnal-jurnal ekonomi (Business Week, Wallstreet Journal, dll), yang didasarkan pada model-model ekonometrik dengan analisis berganda sebagai alatnya. Model persamaannya : Y = a + b1X1 + b2X2 + e Y yakni variable terikat (dependent variable); X1, X2,……adalah variable-variabel penjelas (eksplanatory variables); e yakni variable pengganggu yang yang bersifat random (stochastic disturbance variable) tahun Permintaan kredit (dalam milyar rupiah) Suku bunga kredit (%) Tingkat inflasi (%) 2004 2.110 17.06 9.77 2005 3.510 14.96 9.24 2006 3.750 15.75 8.64 2007 5.980 16.53 6.47 2008 4.410 17.34 10.27 2009 2.720 23.16 77.55 2010 2.100 22.93 2.01 2011 5.230 16.59 9.35 2012 4.205 17.91 12.55 2013 9.523 13.82 10.15
Seorang manajer ingin mengkaji seberapa besar efek suku bunga kredit (X1), tingkat inflasi (X2) terhadap seruan kredit (Y), Untuk keperluan itu manajer tersebut mengumpulkan data Y, X1, X2. Selama 10 tahun yang lalu, jadi datanya yakni time series Correlations VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00001 Pearson Correlation 1 -.627 -.222 Sig. (2-tailed) .052 .538 N 10 10 10 VAR00002 Pearson Correlation -.627 1 .559 Sig. (2-tailed) .052 .093 N 10 10 10 VAR00003 Pearson Correlation -.222 .559 1 Sig. (2-tailed) .538 .093 N 10 10 10 PEMBAHASAN ANALISIS KORELASI Ø  Hubungan suku bunga terhadap seruan kredit yakni -0,627 yang berarti hubungan keeratannya sangat lemah sekali atau tidak ada. Ø  Jumlah pengamatan sebanyak 10 baik untuk suku bunga maupun permintaan kredit. Korelasi suku bunga dengan seruan kredit Ø  Sig.(2-tailed), biasanya digunakan untuk menguji hipotesis. Hipotesis dalam penelitian yakni “Ada hubungan yang signifikan antara suku bunga dan permintaan kredit Hipotesis nol dan hipotesis alternatif yang diusulkan yakni : Ho : suku bunga tidak bekerjasama secara signifikan terhadap permintaan kredit. Ha : suku bunga bekerjasama secara signifikan terhadap permintaan kredit. Untuk menguji hipotesis ini memakai pemikiran : Jika r-hitung > r-tabel, atau nilai p-value pada kolom sig.(2-tailed) < level of significant (α) maka Ha diterima. Jika r-hitung < r-tabel, atau nilai p-value pada kolom sig.(2-tailed) > level of significant (α) maka Ho diterima. Berdasar nilai Sig.(2-tailed) sebesar 0,052 yang lebih kecil dari level of significant (α) 1 %, maka diterima Ha yang berarti hipotesis yang diajukan yakni teruji bahwa ada hubungan yang signifikan antara suku bunga dengan seruan kredit. Sig.          α                                    r hitung             r tabel 0,000  <  0,01           atau              -0,627        <      0,90 Kesimpulan :        Berdasarkan hasil uji r bahwa r hitung lebih kecil dari r tabel maka di terima Ho yang berarti hipotesis yang di ejekan yakni teruji bahwa tidak ada hubungan yang signifikan antara suku bunga dengan seruan kredit. Korelasi tingkat inflasi dengan seruan kredit Hipotesis nol dan hipotesis alternatif yang diusulkan yakni : Ho : tingkat inflasi tidak bekerjasama secara signifikan terhadap  permintaan kredit. Ha : tingkat inflasi bekerjasama secara signifikan terhadap permintaan kredit. Untuk menguji hipotesis ini memakai pemikiran : Jika r-hitung > r-tabel, atau nilai p-value pada kolom sig.(2-tailed) < level of significant (α) maka Ha diterima. Jika r-hitung < r-tabel, atau nilai p-value pada kolom sig.(2-tailed) > level of significant (α) maka Ho diterima. Berdasar nilai Sig.(2-tailed) sebesar -0,222 yang lebih kecil dari level of significant (α) 1 %, maka diterima Ho yang berarti hipotesis yang diajukan yakni teruji bahwa ada hubungan yang signifikan antara tingkat inflasi dengan seruan kredit. Sig.          α                            r hitung             r tabel 0,000  <  0,01               atau              -0,222             <      0,90 Kesimpulan :        Berdasarkan hasil uji r bahwa r hitung lebih kecil dari r tabel maka di terima Ho yang berarti hipotesis yang di ejekan yakni teruji bahwa tidak ada hubungan yang signifikan antara tingkat inflasi dengan seruan kredit.

OUT PUT SPSS

Variables Entered/Removed
Model	Variables Entered	Variables Removed	Method
1	VAR00003, VAR00002a	.	Enter
a.     All requested variables entered.

Model Summary
Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
1	.647a	.419	.253	1.91203
a. Predictors: (Constant), VAR00003, VAR00002

ANOVAb
Model		Sum of Squares	Df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	18.427	2	9.214	2.520	.150a
	Residual	25.591	7	3.656
	Total	44.018	9
a. Predictors: (Constant), VAR00003, VAR00002
b. Dependent Variable: VAR00001

Coefficientsa
Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.
		B	Std. Error	Beta
1	(Constant)	13.257	4.124		3.215	.015
	VAR00002	-.523	.248	-.733	-2.111	.073
	VAR00003	.019	.035	.189	.543	.604
a. Dependent Variable: VAR00001

PEMBAHASAN

1.      Output pertama mengatakan variabel bebas yang dimasukkan yatiu : suku bunga,dan tingkat inflasi dan tidak ada variabel yang dikeluarkan (removed) dan bukannya stepwise

2.      Output kedua (model summary), angka R Square atau koefisien determinasi yakni 0,419, Angka Adjusted R Square adalah 0,253, artinya 25,3% variabel terikat seruan kredit dijelaskan oleh variabel bebas yang terdiri dari suku bunga, dan tingkat inflasi, dan sisanya 75 % dijelaskan oleh variabel lain di luar variabel yang digunakan.

3.      Output ketiga (ANOVA), terbaca nilai F _hitung sebesar 2,520 dengan tingkat signifikansi 0,000. Oleh alasannya yakni probabilitas (0,000) jauh lebih kecil dari 0,05 (dalam kasus ini memakai taraf signifikansi atau α = 5%), maka model regresi sanggup digunakan untuk memprediksi kuantitas produk yang terjual. Umumnya output ini digunakan untuk menguji hipotesis. Berdasar pola , hipotesis yang dikemukakan yakni :

Sig             a                                        F-hitung          F-tabel

0,000   <  0,05             atau                 2,520     >          0,76

H₀ = Tidak ada hubungan yang liniar antara suku bunga kredit dan tingkat inflasi terhadap seruan kredit

H₁ = ada hubungan yang linier antara suku bunga kredit dan tingkat inflasi terhadap seruan kredit.

Pedoman yang digunakan yakni : kalau Sig. < α maka H₀ ditolak yang artinya ada hubungan yang linier antara suku bunga kredit dan tingkat inflasi terhadap seruan kredit. Cara lainnya dengan membandingkan nilai F _hitung dengan F _tabel. Jika F _hitung > F _tabel  maka disimpulkan menolak H₀, yang berarti ada hubungan yang linier antara suku bunga kredit dan tingkat inflasi terhadap seruan kredit.

4.      Output keempat (Coefficients), digunakan untuk menggambarkan persamaan regresi berikut ini :

Y = 13.257 + -0.523X₁+0.019X₂                 atau

Permintaan kredit = 13,527 + -0,523 (suku bunga) + 0,019 (tingkat inflasi)

Keterangan :

Ø  Konstanta sebesar 13,257 menyatakan bahwa kalau tidak ada suku bunga dan tingkat inflasi maka seruan kredit sebesar (13,257) .

Ø  Koefisien regresi X₁ sebesar -0,523 menyatakan bahwa setiap kenaikan (karena tanda negatif) Rp. 1, suku bunga akan menurunkan kuantitas kredit sebesar Rp. 523. Dan sebaliknya.

Ø  Koefisien regresi X₂ sebesar 0,019 menyatakan bahwa  setiap kenaikan (karena tanda positif) Rp. 1, tingkat inflasi akan meningkatkan kuantitas produk yang terjual sebesar Rp. 0,019. Dan sebaliknya

Tanda (+) membuktikan arah hubungan yang searah, sedangkan tanda (-) mengatakan arah hubungan yang berbanding terbalik antara variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y).

Uji t untuk menguji signifikansi konstanta dan variabel independen (suku bunga).

Persamaan regresi di atas selanjutnya akan diuji apakah memang valid untuk memprediksi variabel dependen. Dengan kata lain, akan dilakukan pengujian apakah suku bunga benar-benar sanggup mempengaruhi seruan kredit.

Menguji signifikansi konstanta pada model linier (a)

Perhatikan hipotesis berikut ini :

H₀ = Koefisien regresi α tidak signifikan

H₁ = Koefisien regresi α signifikan

Dalam tabel Coefficients diperoleh nilai Sig. sebesar 0,015 dibandingkan dengan taraf signifikansi (α = 5%) 0,05 maka :

Sig.           α                                         T-hitung          T-tabel

0,015  <  0,05              atau                 3,215         <    4,30

Karena nilai Sig.> α maka disimpulkan untuk mendapatkan H₀, yang berarti koefisien regresi α yakni tidak signifikan (cara yang lainnya dengan membandingkan antara t _hitung dengan t _tabel). Jika t _hitung > t _tabel maka disimpulkan untuk menolak H₀, artinya keofisien regresi α tidak signifikan (begitu juga sebaliknya).

Menguji signifikansi koefisien regresi variabel tingkat harga (b₁)

Perhatikan hipotesis berikut ini :

H₀ = Koefisien regresi tingkat inflasi tidak signifikan

H₁ = Koefisien regresi tingkat inflasi signifikan

Dalam tabel Coefficients diperoleh nilai Sig. sebesar 0,000 dibandingkan dengan taraf signifikansi (α = 5%) 0,05 maka :

Sig.           α                                         T-hitung          T-tabel

0,000  <  0,05              atau                 -2,111      >     4,30

Karena nilai Sig. > α maka disimpulkan untuk mendapatkan H₀, yang berarti koefisien regresi tingkat inflasi yakni tidak signifikan (cara yang lainnya dengan membandingkan antara t _hitung dengan t _tabel). Jika t _hitung > t _tabel maka disimpulkan untuk menolak H₀, artinya keofisien regresi tingkat inflasi signifikan (begitu juga sebaliknya).

Subscribe to receive free email updates: