Uji Autokorelasi dengan Durbin Watson SPSS6. Langkah yang terakhir adalah klikOk. Hasil outputnya lihat dibawah ini.

Berdasarkan output di atas, diketahui nilai DW 2,115, selanjutnya nilai ini akan kita bandingkan dengan nilai table signifikansi 5%, jumlah sampel N=12 dan jumlah variabel independen 2 (K=2) = 2.12 (Cari padatabel Durbin Watson) maka diperoleh nilai du 1,579.

Nilai DW 2,115 lebih besar dari batas atas (du) yakni 1,579 dan kurang dari (4-du) 4-1,579 = 2,421 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjapat autokorelasi.

UJI KORELASI

Berdasarkan output di atas, kita akan melakukan pernarikan kesimpulan dengan merujuk pada dasar pengambilann keputusan uji korelasi.

Berdasarkan Nilai Signifikansi :dari output di atas diketahui antara Motivasi (X1) dengan Minat (X2) nilai signifikansi 0,002 < 0,05 yang berarti terdapat korelasi yang signifikan. Selanjutnya, antara Motivasi (X1) dengan Prestasi (Y) nilai signifikansi 0,002 < 0,05 yang berarti terdapat korelasi yang signifikan. Terakhir, antara Minat (X2) dengan Prestasi (Y) nilai signifikansi 0,000 < 0,05 yang berarti terdapat korelasi yang signifikan.

Berdasarkan Tanda Bintang SPSS :Dari output di atas diketahui bahwa Nilai Pearson Correlation yang dihubungkan antara masing-masing variabel mempunyai tanda bintang, ini berarti terdapat korelasi yang signifikan antara varibel yang dihubungkan.

ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA

Penjelasan dari ourput di atas:Pada output terlihat korelasi antara Prestasi dengan Motivasi menghasilkan angka 0,732. Angka tersebut menunjukkan kuatnya korelasi antara Prestasi dengan Motivasi karena nilai r di atas 0,5. Sedangkan tanda * menunjukkan bahwa semakin tinggi Motivasi, maka akan semakin tinggi prestasinya, dan bergitu sebaliknya.

Untuk korelasi antara Prestasi dengan Minat yang menghasilkan angka 0,156. Angka tersebut berarti kedua variabel mempunyai korelasi yang sangat lemah karena di bawah 0,5.Sedangkan untuk korelasi antara Motivasi dengan Minat menghasilkan angka -0,219. Angka tersebut berarti kedua variabel mempunyai korelasi yang lemah karena di bawah 0,5. Tanda negatif (-) menunjukkan hubungan yang berlawanan, jika motivasi tinggi maka minat belajarnya rendah, dan sebaliknya.

Penarikan Kesimpulan:a. Berdasarkan nilai probabilitas: jika probabilitas > 0,05 maka tidak terdapat korelasi, dan sebaliknya jika probabilitas < 0,05 maka terdapat korelasi.Prestasi dengan motivasi diperoleh nilai probabilitas = 0,016 < 0,05, maka terdapat korelasi yang signifikan. Nilai probabilitas prestasi dengan minat = 0,668 > 0,05, maka tidak terdapat korelasi yang signifikan. Nilai probabilitas motivasi dengan minat 0,534 > 0,05 maka tidak terdapat korelasi yang signifikan.

b. Berdasarkan tanda * yang diberikan SPSSSignifikan tidaknya korelasi dua variabel dapat juga dilihat dari adanya tanda * pada pasangan data yang dikorelasikan pada proses perhitungan di atas. Dari pasangan di atas hanya pasangan prestasi dengan motivasi yang diberi tanda *. Ini berarti pasangan prestasi belajar dengan motivasi belajar mempunyai hubungan yang signifikan, sedangkan pasangan yang lainnya ada hubungan, tetapi hubungan yang tidak signifikan.

UJI KORELASI GANDA5. Setelah semuanya beres, maka hasil output yang perlu sobat perhatikan adalah pada bagianModel Summary

MEMAKNAI HASIL OUTPUT MODEL SUMMARY SPSSBerdasarkan tabe Model Summary diketahui bahwa besarnya hubungan antara Kompetensi dan Motivasi (secara simultan) terhadap Kinerja yang dihitung dengan koefisien korelasi adalah 0,497, hal ini menunjukkan pengaruh yang sedang. Sedangkah kontribusi atau sumbangan secara simultan variabel Kompetensi dan Motivasi terhadap Kinerja adalah 24,7% sedangkan 75,3% ditentukan oleh variabel yang lain.

Kemudian untuk mengetahui tingkat signifikansi koefisien korelasi ganda diuji secara keseluruhan. Hipotesis yang diajukan dalam pembahasan ini adalah :

H0 : Kompetensi dan Motivasi tidak berhubungan secara simultan dan signifikan terhadap kinerja.Ha : Kompetensi dan Motivasi berhubungan secara simultan dan signifikan terhadap kinerja.Berdasarkan tabel Model Summary diperoleh nilai probabilitas (sig.F change) = 0,000. Karena nilai sig.F change 0,000 < 0,05, maka keputusannya adalah H0 ditolak dan Ha diterima. Artinya : Kompetensi dan Motivasi berhubungan secara simultan dan signifikan terhadap kinerja Negeri Kota Surakarta tahun 2014.

Mann-Whitney

6. Interpretasi:Dari outputRank, dapat kita lihat bahwa nilai mean untuk mahasiswa yang ujian pada pagi hari (0) lebih besar daripada nilai mean mahasiswa yang ujian pada siang hari (11,90 > 7,89).Dari Nilaiuji Mann-Whitney U, dapat kita lihat pada output Test Statisticb dimana nilai statistik uji Z yang kecil yaitu-1,553dan nilaisig.2-tailed adalah 0,120 > 0,05. Karena itu hasil uji tidak signifikan secara statistik, dengan demikian kita dapatmenerima Hipotesis nulldimanatidak ada perbedaan distribusi skor pada ujian pagi hari maupun siang hari.(yoz)

Independen T Test dengan MinitabBoxplot di atas juga perbedaan Mean kedua kelompok serta menunjukkan variance masing-masing kelompok.

Independen T Test Minitab Output

Output di atas menunjukkan bahwa Mean kelompok A sebesar 25,3 dengan standart deviasi 15,9 sedangkan kelompok B Mean sebesar 56,3 dengan standart deviasi 25,6.Maka Mean kelompok B lebih tinggi dari Mean kelompok B dengan selisih -31.Apakah besarnya selisih -31 di atas dapat membuktikan secara statistik bahwa memang terdapat perbedaan antara kelompok A dan B, maka digunakanlah uji independen t test. Hasilnya nilait hitung sebesar -3,25 pada degree of freedom (df) 18 dengan p value sebesar 0,004 di mana lebih kecil dari pada batas kritis 0,05 sehingga jawabanhipotesisadalah menerima H1 atau yang berarti terdapat perbedaan Mean yang bermakna/signifikan antara kelompok A dan B.

1. Sehingga muncul output seperti berikut.

Sekarang adalah waktunya untuk melakukan uji hipotesis.

Pada output pertama yaituOne-Sample Statistics,dapat dilihat pada variabel jumlah pasien banyak data (N) adalah 20, rata-rata (mean) secara keseluruhan adalah 22.85 23 orang, standar deviasi yang menunjukkan keheterogenan yang terjadi dalam data adalah 3.167 dan standard error of mean adalah 0.708, standard error of mean menggambarkan sebaran rata-rata sampel terhadap rata-rata dari rata-rata keseluruhan kemungkinan sampel.

Pada output kedua yaituOne-Sample Testyang perlu diperhatikan adalah nilai t dan nilai signifikansi atau p-value. HipotesisH0 : = 20 (rata-rata jumlah pasien pehari = 20)H1 : 20 (rata-rata jumlah pasien perhari 20) Tingkat Signifikansi = 5% Daerah KritisJika Thitung Ttabel : tolak H0Jika Sig. : tolak H0 Statistik UjiSig. = 0.001 = 0.05Thitung = 4.025 Ttabel = 2.093Sig. (0.001) < (0.05) atau Thitung (4.025) > Ttabel (2.093) Keputusan UjiKarena nilai Sig. < atau Thitung > Ttabel maka keputusannya adalah tolak H0 KesimpulanJadi dengan tingkat signifikansi 5% didapatkan kesimpulan bahwa rata-rata jumlah pasien perhari di rumah sakit JIH 20 atau ada perbedaan rata-rata jumlah pasien perhari secara nyata.