Penjelasan Lengkap Regresi Linear Sederhana dengan SPSS

Pada postingan kali ini kita akan membahas tentang Penjelasan Lengkap Regresi Linear Sederhana Menggunakan SPSS. Yuk simak penjelasan berikut.

Pengertian Regresi Linear Sederhana

Regresi linear sederhana adalah teknik analisis data yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y) secara linear. Prinsip dasar pada persamaan regresi sederhana adalah bahwa antara variabel dependen (Y) dengan variabel independen (X) harus memiliki sifat linear .Rumus regresi linear sederhana adalah:

Y = a + b X + e

Dimana:

    Y = Variabel dependen (variabel terikat)

    X = Variabel independent (variabel bebas)

    a = Konstanta (nilai dari Y apabila X = 0)

    b = Koefisien regresi (pengaruh positif atau negatif)

    e = sisaan/ galat

Tujuan analisis regresi sederhana adalah untuk mendapatkan pola hubungan secara matematis dari variabel X dan Y, mengetahui besarnya perubahan variabel X terhadap variabel Y, dan memprediksi variabel Y jika nilai variabel X diketahui. Regresi linear sederhana dapat digunakan untuk mengetahui arah dari hubungan antara variabel bebas apakah memiliki hubungan positif atau negatif, serta untuk memprediksi nilai dari variabel terikat.

Contoh penggunaan regresi linear sederhana adalah untuk mengetahui hubungan antara pengelolaan stres kerja (X) terhadap kinerja karyawan (Y) di perusahaan ABC.

1. Model Regresi Linear Sederhana

Berdasarkan hasil pengolahan menggunakan applikasi SPSS diperoleh hasil estimasi model regresi linear sederhana antara pengelolaan stres kerja (X) terhadap kinerja karyawan (Y) di perusahaan ABC yaitu sebagai berikut.

Berdasarkan output maka didapatkan persamaan regresi linier berganda sebagai berikut: 

                                Y     = a + b X + e

                                Y     = 20,860 + 0,974 X + e

Persamaan di atas dapat dijelaskan sebagai berikut :

a. Berdasarkan hasil persamaan regresi diatas, diperoleh nilai konstanta sebesar 20,860. Hal tersebut berarti, apabila kondisi variabel pengelolaan stres kerja (X), dianggap konstan (nol), maka variabel kinerja karyawan (Y) yang dihasilkan adalah sebesar 20,860.

b. Nilai 0,974 pada variabel pengelolaan stres kerja (X) adalah bernilai positif sehingga dapat dikatakan bahwa variabel pengelolaan stres kerja (X) berpengaruh positif terhadap variabel kinerja karyawan (Y) artinya setiap perubahan variabel pengelolaan stres kerja sebesar satu satuan maka akan mengakibatkan perubahan kinerja karyawan sebesar 0,974 satuan.

2. Uji Korelasi

Analisis uji korelasi dalam penelitian ini bertujuan untuk melihat korelasi atau hubungan antara variabel independen pengelolaan stres kerja (X) terhadap variabel dependen kinerja karyawan (Y).

Berdasarkan output diketahui nilai koefisien korelasi sebesar 0,667 berarti terletak di antara 0,60 – 0,69 yang menyatakan adanya hubungan positif dan tingkat hubungan yang sedang atau hubungan yang kuat antara pengelolaan stres kerja (X) terhadap kinerja karyawan (Y). Selanjutnya dilakukan pengujian terhadap koefisien korelasi untuk menguji apakah nilai r signifikan atau tidak. Untuk pengujian menggunakan nilai signifikansi Sig. (2-tailed) yaitu sebesar 0,000 artinya lebih kecil dari alpha 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat Hubungan positif dan signifikan antara pengelolaan stres kerja (X) terhadap kinerja karyawan (Y).

3. Uji Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi (R²) dilakukan untuk melihat adanya hubungan yang sempurna atau tidak, yang ditunjukkan pada apakah perubahan variabel independen konpensasi dan kedisiplinan akan diikuti oleh variabel dependen kualitas pelayanan pada proporsi yang sama. Pengujian ini dengan melihat nilai R Square (R2). Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 sampai dengan 1. Selanjutnya nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi dependen.

Nilai yang dipakai dalam penelitian ini adalah nilai Adjusted R2 karena nilai ini dapat naik atau turun apabila satu variabel bebas ditambahkan ke dalam model yang diuji. Nilai Adjusted R2 dapat dilihat pada tabel berikut.

Berdasarkan output dapat dilihat bahwa nilai R Square adalah sebesar 0,445. Hal ini dapat diartikan bahwa variabel independen pengelolaan stres kerja (X) dapat menjelaskan variabel dependen kinerja karyawan (Y) sebesar 44,5%, sedangkan sisanya diterangkan oleh faktor lain yang tidak diteliti.

4. Uji Hipotesis t

Uji t pada penelitian ini merupakan uji yang dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, apakah variabel pengelolaan stres kerja (X) benar-benar berpengaruh secara parsial (individu) terhadap variabel dependen kinerja karyawan (Y). Hasil uji t dapat dilihat pada tabel berikut.

Berdasarkan output, adapun hipotesis adalah sebagai berikut.

- H0 : β = 0, variabel pengelolaan stres kerja (X) tidak mempunyai pengaruh yang signifikan secara parsial terhadap variabel kinerja karyawan (Y).

- H0 : β ≠ 0, variabel pengelolaan stres kerja (X) mempunyai pengaruh yang signifikan secara parsial terhadap variabel kinerja karyawan (Y).

Pada variabel pengelolaan stres kerja (X) dengan tingkat signifikansi 95% (α =0,05). Angka signifikansi (P Value) sebesar 0,000 < 0,05 dan nilai t-statistics 7,650 > 1,96. Atas dasar perbandingan tersebut, maka H0 ditolak. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel pengelolaan stres kerja (X) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel kinerja karyawan (Y).

Demikian para pembaca sekalian, semoga penjelasan singkat tentang Penjelasan Lengkap Regresi Linear Sederhana dengan SPSS ini dapat bermanfaat bagi kita semuanya.