Artikel ini akan membahas tentang regresi linear sederhana, yamg mencakup satu buah variabel bebas (X) dan satu buah variabel terikat (Y) dengan alat bantu software SPSS Versi 23. Jika ada lebih dari satu variabel bebas, maka dinamakan regresi linear berganda. Sedangkan jika variabel terikat lebih dari satu, maka sebaiknya digunakan metode Structural Equation Modeling (SEM) baik berbasis varians maupun covariance.
![]() |
Tabulasi Data Regresi Linear Sederhana dengan SPSS Versi 23 |
![]() |
Memasukkan Variabel |
Masukkan variabel X ke dalam Independent(s) dan Y ke dalam Dependent. Lalu klik Statistic pada kiri atas:
![]() |
Memilih Sub Menu |
Berikan tanda centang pada Estimates dan Model fit, seperti pada gambar di atas. Setelah itu klik Continyu lalu klik OK sehingga akan keluar output. Kita bahas satu persatu outputnya.
![]() |
Output Variable Entered |
Output ini hanya menginformasikan variabel yang dipergunakan, yaitu X dan Y. Dependent Variable adalah Y dan variabel bebasnya adalah X. Jika ada lebih dari 1 variabel bebas, maka akan muncul pada kolom Variables Entered. Method adalah metode yang dipergunakan yaitu enter. Metode yang lain, misalnya Stepwise, Remove, Backward dan Forward. Nanti kita bahas lebih lanjut.
![]() |
Output Model Summary |
Output kedua memuat nilai R atau korelasi yaitu sebesar 0,818. Nilai ini berkisar antara 0 sampai dengan 1 dan sama persis dengan Korelasi Pearson baik dengan SPSS maupun dengan Korelasi Pearson yang juga bisa ita hitung dengan Microsoft Excel. Nilai ini juga bisa dibandingkan dengan nilai R yang terdapat pada Tabel R.
![]() |
Output ANOVA atau F Hitung |
Nilai Regression atau pun Residual sudah kita bahas di sini. Sedangkan untuk justifikasinya adalah dengan melihat signifikansinya, dalam simulasi ini adalah sebesar 0,00 < 0,05. Berarti model ini fit dan layak untuk dianalisis karena nilainya di bawah 0,05. Atau bisa juga dengan membandingkan nilai F hitung yaitu sebesar 249,019 dengan nilai F yang terdapat pada Tabel F. Jika F hitung > F tabel maka model dinyatakan fit. Hasilnya akan sama dengan justifikasi menggunakan signifikansi. Jika hasil ini tidak signifikan, maka model dinyatakan tidak fit. Sebaikya ditelaah lebih dulu secara menyeluruh, apakah datanya sudah benar, penyusunan model sudah tepat atau parameter yang lain.
![]() |
Output T Hitung |
Nilai pada kolom B adalah koefisien unstandardized dan dipergunakan untuk menyusun persamaan prediksi regresi sederhana ini. Ini sudah kita bahas di sini.