Belajar Sendiri Analisis Data Statistik Berbantuan SPSS

SPSS merupakan alat bantu analisis data statistik dan penelitian. Berbagai macam permasalahan statistik dan penelitian dapat diselesaikan dengan cepat, tepat, dan akurat dalam waktu yang singkat oleh kemampuan SPSS. Walaupun memiliki sifat matematis, namun SPSS tidak menyajikan rumus dan formula matematis yang hanya akan membuat penggunanya semakin bingung. Sedangkan SPSS seakan berjanjji ingin memanjakan para penggunanya hanya dengan memainkan penunjuk mouse dan klik akan dapat memperoleh hasil sesuai dengan perintah operasi yang dilakukan oleh penggunanya. Apabila prosedur dan ketentuan operasi memenuhi, maka hasil yang didapat akan membawa manfaat yang sangat besar. 

Karena itu, dengan beberapa tutorial yang saya posting di blog ini, saya berharap kepada para sahabat yang ingin Belajar Sendiri Analisis Data Statistik dan Penelitian Berbantuan SPSS silahkan menjelajahi blog ini.  Setidaknya saya bisa berbagi/share pengalaman kepada para sahabat yang masih mondar-mandir memikirkan cara menganalisis data statistik yang sudah dikumpulkan. 
Beberapa tutorial serupa telah banyak tersaji di berbagai blog maupun web yang insyaallah juga menawarkan banyak kemudahan. 

Sangat kebetulan sekali saudaraku berkunjung di blog saya ini. Ada sedikit pengalaman yang pernah saya jalani cukup lama ingin saya bagikan kepada saudara-saudaraku yang memerlukan. Namun baru sekarang ini saya berkesempatan untuk berbagi/share pengalaman, semoga saja ada manfaatnya. 

Wahai saudaraku, .... jika kalian memiliki banyak waktu dan ingin belajar sendiri analisis data statistik berbantuan SPSS, silahkah jelajahi postinganku di blog ini, barangkali kalian anda dapat menemukan sesuatu yang selama ini kalian cari.

Hanya untuk saudaraku yang tak memiliki waktu banyak, sementara tugas, pekerjaan analisis data harus segera selesai, saudaraku bisa gunakan bantuan jasa kami dengan klik Info Jasa disini. 

Info Bantuan Jasa

Saya tunggu kunjungan berikutnya, dan jelajahi terus postingan saya hingga tuntas semoga apa yang kalian cari akan kalian dapatkan. Lihat info Kontak saya.

About

Bariqlanajasaanalisis.blogspot.com. merupakan sebuah blog pribadi yang dirancang khusus untuk menyajikan topik tentang cara-cara analisis data statistis berbantuan SPSS, dan beberapa topik lain yang berkaitan langsung dengan data penelitian. Artikel pada blog ini ditulis dengan harapan dapat membantu para pembaca yang memiliki minat untuk mempelajari operasional program SPSS.

Sekilas tentang pengalaman pemulis, terhitung relatif cukup lama, kira-kira awal tahun 1990 an, saya mulai menjalani pekerjaan layanan jasa analisis data statistik dan penelitian. Dalam menjalani pekerjaan ini ketika itu saya menggunakan program SPSS PC Plus under DOS. Berkat perkembangan teknologi yang sangat luar biasa, progrm SPSS terus memberikan kemudahan dan penulis terus mengikutinya hingga saat ini. 

Kira-kira akhir tahun 2015 penulis memiliki gagasan ingin terus mengembangkan pengalaman dan kemampuan penulis melalui media blog untuk memudahkan komunikasi dengan publik. Selanjutnya terwujudlah sebuah blog Bariqlanajasaanalisis.blogspot.com ini agar bisa berbagi dengan sesama. 

Bariqlanajasaanalisis.blogspot.com akan terus berusaha memberikan informasi-informasi terbaik yang mudah-mudahan bermanfaat bagi para pembaca. Saya juga menerima kritik dan saran yang membangun dari para pembaca sehingga saya bisa membenahi kekurangan yang ada. Dengan rasa senang hati silahkan kirimkan kritik dan saran anda melalui halaman kontak.

Akhir kata dari saya, semoga blog yang sederhana ini memberikan inspirasi dan informasi yang bermanfaat bagi para pembaca. Dan saya berharap jangan lupa untuk meninggalkan komentar yang baik di artikel yang anda baca.

Salam,

Kontak

Terimakasih banyak pembaca yang budiman atas kunjungannya ke blog saya  https://bariqlanajasaanalisis.blogspot.com. Pembaca yang budiman apabila ingin menghubungi saya untuk penawaran jasa atau perihal lain, bisa mengirimkan pesan melalui:

Email ke:

•    Widarsono.pkbi.um@gmail.com  ATAU
•    Widarsono78@yahooo.co.id

Social Media:

•    Facebook
•    Google Plus
•    Youtube

Lokasi Tempat Tinggal

Jl. Terusan Ambarawa No. 2, RT03 - RW.III, Kelurahan Sumbersari, Kecamatan Lowokwaru, Kota Malang - Jawa Timur.
No. Kontak HP. 0811360161


Salam,

Analisis One Way ANOVA Berbantuan SPSS

Analisis One Way ANOVA Berbantuan SPSS | Anova merupakan singkatan dari analysis of varian, sehingga analisis One Way ANOVA yang juga disebut sebagai Anova Satu Jalur adalah salah satu uji komparasi yang digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata (mean) data yang lebih dari dua kelompok. Sehubungan dengan hal tersebut dapat diambil contoh ingin mengetahui apakah ada perbedaan rata-rata Minat Beli antara Konsumen Sabun Diterjen Merk Rinso kota Malang, Surabaya, dan Madiun.


Beberapa prasyarat analisis yang harus dipenuhi untuk ANOVA adalah:

• Berasal dari sampel bebas, dari kelompok independen.
• Terpenuhinya uji uji normalitas data  (data dari masing-masing kelompok berdistribusi normal). Baca juga tentang uji normalitas.
• Terpenuhinya uji homogenitas varian, dengan kata lain varian antar kelompok harus homogen. (Baca juga uji homogenitas varian)

Sehubungan dengan prasyarat tersebut di atas, pertama yang harus dipenuhi adalah pada saat pengambilan sampel dilakukan secara random terhadap lebih dari dua kelompok yang independen. Selanjutnya pemenuhan syarat yang kedua dan ketiga periksalah  hasil uji normalitas dan hasil uji homogenitas. Apabila  asumsi ini tidak terpenuhi dapat dilakukan transformasi data. Jika proses transformasi tidak juga dapat memenuhi asumsi tersebut, maka dalam hal ini analisis One Way ANOVA tidak layak untuk dilakukan. Untuk itu gunakanlah uji yang lainnya, yaitu uji non-parametrik misalnya Kruskal Wallis.

Pada dasarnya ANOVA adalah melakukan analisis variabilitas data menjadi dua sumber variasi yaitu variasi di dalam kelompok (within) dan variasi antar kelompok (between). Apabila variasi within dan between sama (nilai perbandingan kedua varian mendekati angka satu), maka berarti tidak ada  perbedaan efek dari intervensi yang dilakukan, dengan kata lain nilai rata-rata (mean) yang dibandingkan tidak ada perbedaan. Sebaliknya bila variasi antar kelompok lebih besar dari variasi di dalam kelompok, artinya intervensi tersebut memberikan efek yang berbeda, dengan kata lain nilai mean yang dibandingkan menunjukkan adanya perbedaan.
Selanjutnya dicontohkan tabulasi data minat beli konsumen sabun diterjen merk Rinso. Data berikut didapat dari hasil penelitian (fiktif) yang mencakup 3 wilayah sebagai sampelnya yaitu (1) Malang, (2) Surabaya, dan (3) Madiun seperti berikut:

Langkah selanjutanya menyiapkan jendela data editor dengan program SPSS.

Tutorialnya ikuti langkah berikut:

• Buka Program SPSS
• Klik Tab Variable View, buat 2 variabel: “Daerah Pemasaran” dan “Minat Beli Konsumen”
• Ubah Type Wilayah ke "Numeric", Decimals "0", beri label "Wilayah", ubah measure menjadi "Nominal" dan isi value dengan kategori: 1 = Malang, 2 = Surabaya dan 3 = Madiun

• Ubah Type Minat Beli Konsumen ke "Numeric", Decimals "0", beri label " Minat Beli Konsumen ", ubah Measure menjadi "Scale".

    Dengan demikian tampilan variabel view menjadi seperti tamak berikut.

• Klik tab Data View, kemudian memasukkan (mengentri) data seperti berikut: 

• Pada menu, pilih Analyze, Compare Means, One-Way ANOVA, sampai muncul jendela One-Way ANOVA seperti di bawah ini:

• Pilih/klik variabel "Minat Beli Konsumen Sabun Diterjen Merk Rinso [A]", kemudian klik ► untuk memasukkan ke kotak "Dependent List:" Kemudian pilih/klik variabel "Daerah Pemasaran [A]" kemudian klik ► untuk memasukkan ke kotak "Factor:" Sehingga akan nampak seperti gambar berikut.

 

•  Klik tombol Options, akan muncul jendela option: Centang "Descriptive" dan "Homogenity of variance test"

 

• Klik Continue, maka akan kembali ke kotak dialog sebelumnya (kotak dialog  One Way ANOVA)
• Klik tombol Post Hoc, shingga muncul kotak dialog berikutnya, kemudian Centang Bonferroni dan Games-Howell serta biarkan significance level = 0,05. maka tampilan menjadi seperti gambar berikut.

• Klik Continue, maka akan kembali ke kotak dialog  One Way ANOVA).
• Klik OK, maka akan tampak jendela Output, (itulah hasil analisis One Way ANOVA).

Interprestasi Baca adalah sebagai berikut:

• Dari tabel Descriptives nampak bahwa responden (konsumen) yang berasal dari daerah pemasaran Malang  rata-rata memiliki minat beli pada sebuah produk sabun diterjen merk  rinso  sebesar 78,00, sedang yang dari daerah pemasaran Surabaya rata-rata memiliki minat beli sebesar 85,63  dan yang berasal daerah pemasaran Madiun rata-rata memiliki minat beli sebesar 76,63. 
• Berikutnya dari  tabel Test of Homogeneity of Variances  merupakan hasil uji homogenitas varian sebagai yang menjadi syarat uji ANOVA haruslah memiliki varians yang sama. Dari tabel Test of Homegeneity of Variances terlihat bahwa hasil uji menunjukan bahwa varian ketiga kelompok tersebut sama (Sig = 0,080 >= 0,05), sehingga uji Anova valid untuk menguji perbedaan ini.
• Selanjutnya untuk melihat apakah ada perbedaan minat beli dari ketiga kelompok konsumen tersebut, kita lihat  tabel ANOVA , dari tabel itu pada kolom Sig. diperoleh nilai Sig = 0,004. Nilai tersebut <= 0,05. Dengan demikian pada taraf nyata = 0,05  dan disimpulkan   ada perbedaan yang bermakna rata-rata minat beli berdasarkan ketiga kelompok konsumen tersebut yakni dari kelompok daerah pemasaran Malang, Surabaya, dan Madiun.
• Oleh karena hasil uji prasyarat Homogenitas Varian terbukti terpenuhi dengan dinyatakannya varian ketiga kelompok tersebut sama, dan dengan kesimpulan ada perbedaan yang bermakna  pada nilai rata-rata dari ketiga kelompok tersebut. Dengan demikian  uji lanjut (Post Hoc Test) bisa diabaikan atau tidak dilakukan. Akan tetapi jika hasil uji asumsi tidak terpenuhi maka uji lanjut (Post Hoc Test) harus dilakukan.
• Karena hasil uji Anova menunjukan adanya perbedaan yang bermakna, maka uji selanjutnya adalah melihat kelompok mana saja yang berbeda.
• Untuk menentukan uji lanjut mana yang digunakan, maka kembali kita lihat tabel Test of Homogeneity of Variances, bila hasil tes menunjukan varian sama, maka uji lanjut yang digunakan adalah uji Bonferroni. Namun bilai hasil tes menunjukan varian tidak sama, maka uji lanjut yang digunakan adalah uji Games-Howell.
• Dari Test of Homogeneity menghasilkan bahwa varian ketiga kelompok tersebut sama, maka uji lanjut (Post Hoc Test) yang digunakan adalah Uji Bonferroni.
• Dari tabel Post Hoc Test di atas memperlihatkan bahwa  kelompok yang menunjukan adanya perbedaan rata-rata (ditandai dengan tanda bintang "*").

DOWNLOAD

Pembaca yang budiman jika ingin mendownload file SPSS uji One Way Anova ini, silahkan download di link berikut:

1. Data   : One Way ANOVA.sav
2. Output: One Way ANOVA.spo 

Demikian artikel saya tentang Analisis One Way ANOVA Berbantuan SPSS semoga bermanfaat.

Salam,

Analisis Regresi Linear Ganda Berbantuan SPSS

Analisis Regresi Linear Ganda Berbantuan SPSS| Analisis Regresi Ganda (Multiple Regression Analysis) merupakan analisis statistik yang menggunakan model hubungan (korelasi) antara beberapa variabel bebas dengan satu variabel terikat, dengan model hubungan linier. Regresi ganda hanya cocok dan sesuai digunakan pada data yang  berskala interval dan ratio.
Tujuan analisis regresi linear ganda adalah mencari penyelesaian secara statistik mengenai pengaruh beberapa variabel bebas (independent) secara serentak (simultan) terhadap satu variabel terikat (dependent). Disamping itu, melalui analisis regresi linear ganda ini  akan dapat juga bisa dketahui pengaruh secara parsial (pengaruh secara individu) yakni pengaruh dari masing-massing variabel bebas (independent) terhadap variabel terikat (dependent).

Adapun yang menjadi fokus pembahasan dari hasil analisis regresi linear ganda antara lain meliputi:

1. Nilai koefisien determinasi (R Square): mencerminkan seberapa besar kontribusi variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikatnya. Nilai dari R Square berkisar antara 0 – 1, di mana nilai yang mendekati 1 berarti semakin besar kontribusi variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat. 
2. Nilai F hitung dan signifikansi yang menyertainya, bila Nilai F hitung signifikan (Sig < 0,05) maka berarti ada pengaruh yang signifikan antara beberapa variabel bebas yang terlibat terhadap variabel terikat. 
3. Nilai t hitung dan signifikansi yang menyertainya, bila Nilai t hitung signifikan (Sig < 0,05) maka berarti ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
4. Persamaan garis regresi. Persamaan umum: Y = a + b1x1+ b2x2 ......bn.

• Jika besarnya biaya promosi meningkat sebesar 1 satuan rupiah, maka profitabilitas meningkat sebesar  b satuan rupiah.
• Jika biaya promosi bernilai nol, maka profitabilitas akan bernilai  a satuan rupiah.

Untuk melakukan analisis regresi linear ganda, tentu saja harus menyiapkan data yang terdiri dari variabel independent dan variabel dependent. Misalnya data terdiri dari variabel independent (xn) dan variabel dependent (y), dimana variabel (x1) adalah Promosi, dan (x2) berupa Pelayanan Kepada Konsumen, sedang variabel (y) berupa Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai. Selanjutanya menyiapkan data dengan program SPSS.
Jalankan Program SPSS, lanjutkan dengan klik pada Variable View seperti tampak berikut.

 Klik tab Data View, kemudian memasukkan (mengentri) data seperti berikut:

Data

Selanjutnya untuk mengetahui kuat lemahnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat barik secara simultan maupun secara parsial ditentukan oleh kriteria keputusan sebagamana berikut.

Kriteria Keputusan Uji F

•  Jika nilai F (F hitung) disertai oleh signifikansi (sig.) > 0,05, maka secara simultan semua variabel bebas yang terlihat tidak memiliki pengaruh yang signifikan (meyakinan) terhadap variabel terikat.  
•  Jika nilai F (F hitung) disertai oleh signifikansi (sig.) < 0,05, maka secara simultan semua variabel bebas yang terlibat memiliki pengaruh yang signifikan (meyakinan) terhadap variabel terikat.

Kriteria Keputusan Uji t

•  Jika nilai t (t hitung) disertai oleh signifikansi (sig.) > 0,05, maka secara parsial  variabel bebas tidak memiliki pengaruh yang signifikan (meyakinan) terhadap variabel terikat.  
•  Jika nilai t (t hitung) disertai oleh signifikansi (sig.) < 0,05, maka secara parsial variabel bebas memiliki pengaruh yang signifikan (meyakinan) terhadap variabel terikat.

Langkah-langkah Analisis Data

1. Pastikan Program SPSS sudah aktif dengan terbukanya data seperti di atas.
2. Klik Analyze > Regression > Linear..., maka akan tampak kotak dialog Linear Regression.
3. Pilih/klik variabel Pelayanan Kepada Konsumen (x), klik  ►ke kotak Independent(s)
4. Pilih/klik variabel Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merrek Damai (y), klik ►ke kotak Dependent: seperti tampak berikut:

5. Klik tombol OK (selesai), sehingga ditampilkan hasil output analisis seperti berikut:

Interpretasi hasil analisis:

1. Tabel Model Summary menunjukkan nilai R sebesar 0,970 merupakan koefisien korelasi simultan yang berada dalam kategori sangat kuat. Sedangkan nilai koefisien deterninasi (R Square) sebesar 0,941 atau 94,1% merupakan besarnya kontribusi pengaruh Promosi (x1) dan Pelayanan Kepada Konsumen (x2) terhadap perubahan Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai (y).
2. Tabel ANOVA menunjukkan nilai F sebesar 414,069 dengan signifikansi (Sig) sebesar 0,000.  Berdasarkan kriteria keputusan di atas dapat disimpulkan bahwa pengaruh Promosi (x1) dan Pelayanan Kepada Konsumen (x2) terhadap perubahan Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai (y) adalah signifikan karena nilai Sig sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05 (0,000 < 0,05).
3. Tabel Coeficients menunjukkan (1) Promosi dengan nilai t sebesar 2,404 disertai signifikansi (Sig) sebesar 0,020 merupakan pengaruh individu dari Promosi terhadap Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai, yang berarti Promosi memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai. (2) Pelayanan Kepada Konsumen dengan nilai t sebesar 5,658 disertai signifikansi (Sig) sebesar 0,000 merupakan pengaruh individu dari Pelayanan Kepada Konsumen terhadap Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai, yang berarti Pelayanan Kepada Konsumen memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai. Dari tabel ini juga didapat gambaran persamaan garis rgresinya adalah Y= 53,167+ 0,415x1 + 0,974x2 + e .

DOWNLOAD

Pembaca yang budiman jika ingin mendownload file SPSS Analisis Regresi Ganda ini, silahkan download di link berikut:

• Data    : Data Analsis Regresi Ganda.sav
• Output : Output Analsis Regresi Ganda.spo  

Demikian postingsn saya buat saudaraku, jangan lupa baca Analisis Regresi Linear Ganda Berbantuan SPSS ini semoga bermanfaat.

 

Analisis Regresi Linear Sederhana Berbantuan SPSS

Analisis Regresi Linear Sederhana Berbantuan SPSS| Analisis Regresi Linear Sederhana (Linear Regression Analysis) merupakan analisis statistik yang menggunakan model hubungan (korelasi) antara satu variabel bebas dengan satu variabel terikat, yakni model hubungan linier. Analisis regresi linear sederhana hanya cocok dan sesuai digunakan pada data yang berskala interval dan ratio.
Tujuan analisis regresi linear sederhana adalah mencari penyelesaian secara statistik mengenai pengaruh dari satu variabel bebas (independent) terhadap satu variabel terikat (dependent) agar dapat memperoleh hasil analisis berikut.

1. Nilai koefisien determinasi (R Square): mencerminkan seberapa besar kontribusi variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikatnya. Nilai dari R Square berkisar antara 0 – 1, di mana nilai yang mendekati 1 berarti semakin besar kontribusi variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat.
2. Nilai F hitung dan signifikansi yang menyertainya, bila Nilai F hitung signifikan (Sig < 0,05) maka berarti ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
3. Persamaan garis regresi. Persamaan umum: Y = a + b X.

• Jika besarnya biaya promosi meningkat sebesar 1 satuan rupiah, maka profitabilitas meningkat sebesar  b satuan rupiah.
• Jika biaya promosi bernilai nol, maka profitabilitas akan bernilai  a satuan rupiah.

Untuk melakukan analisis regresi linear sederhana, tentu saja harus menyiapkan data yang terdiri dari variabel independent dan variabel dependent. Misalnya data terdiri dari variabel independent (x) dan variabel dependent (y), dimana variabel (x) berupa Pelayanan Kepada Konsumen, dan variabel (y) berupa Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai. Selanjutanya menyiapkan data dengan program SPSS.
Jalankan Program SPSS, lanjutkan dengan klik pada Variable View seperti tampak berikut.

Klik tab Data View, kemudian memasukkan (mengentri) data seperti berikut:

Data

Selanjutnya
Kriteria Keputusan:

• Jika nilai F (F hitung) disertai oleh signifikansi (sig.) < 0,05, maka variabel bebas memiliki pengaruh yang sangat meyakinan terhadap variabel terikat.   
• Jika nilai F (F hitung) disertai oleh signifikansi (sig.) > 0,05, maka variabel bebas tidak memiliki pengaruh yang meyakinan terhadap variabel terikat.. 

Langkah-langkah Analisis Data

1. Pastikan Program SPSS sudah aktif dengan terbukanya data seperti di atas.
2. Klik Analyze > Regression > Linear..., maka akan tampak kotak dialog Linear Regression.
3. Pilik/klik variabel Pelayanan Kepada Konsumen (x), klik  ►ke kotak Independent(s)
4. Pilik/klik variabel Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merrek Damai (y), klik ►ke kotak Dependent:
    seperti tampak berikut:

5. Klik tombol OK (selesai), sehingga ditampilkan hasil output analisis seperti berikut:

Interpretasi hasil analisis:

1. Tabel Model Summary menunjukkan nilai R sebesar 0,964 merupakan koefisien korelasi yang berada dalam kategori kuat. Sedangkan nilai koefisien deterninasi (R Square sebesar 0,929 atau 92,9% merupakan besarnya kontribusi pengaruh Pelayanan Kepada Konsumen (x) terhadap perubahan Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai (Y).
2. Tabel ANOVA menunjukkan nilai F sebesar 696,504 dengan signifikansi (Sig) sebesar 0,000.  Berdasarkan kriteria keputusan di atas dapat disimpulkan bahwa pengaruh Pelayanan Kepada Konsumen (x) terhadap perubahan Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai (Y) adalah signifikan karena nilai Sig sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05 (0,000 < 0,05).
3. Tabel Coeficients menunjukkan nilai t sebesar 26,391 dengan signifikansi (Sig) sebesar 0,000 merupakan pengaruh individu dari variabel independen terhadap variabel dependen, yang berarti memiliki pengaruh yang signifikan. Dari tabel ini juga didapat mnggambarkan persamaan garis rgresinya adalah Y= 56,895 + 1,310 X. . 

Demikianlah kawan cara  Analisis Regresi Linear Sederhana Berbantuan SPSS. Semoga yang sederhana ini bisa memberikan manfaat.

 

Cara Analisis Korelasi Product Moment Berbantuan SPSS

Cara Analisis Korelasi Product Moment Berbantuan SPSS| Analisis korelasi product moment termasuk analisis bivariat yang bertujuan mencari penyelesaian secara statistik mengenai keeratan (kuat-lemahnya) hubungan dari dua variabel yaitu variabel bebas (independent) dan variabel terikat (dependent). Perhitungan korelasi product moment mensyaratkan bahwa populasi maupun sampel berasal dari dua varian yang berdistribusi normal. Korelasi product moment (korelasi Pearson) banyak digunakan untuk mengukur korelasi data yang berskala interval atau rasio.

Hasil analisis korelasi product moment akan memperoleh hasil koefisien korelasi sebesar (r) yang selanjutnya untuk mengetahui kuat-lemahnya hubungan (korelasi) akan dikonsultasikan pada kategori berikut.
Interprestasi angka korelasi menurut Prof. Sugiyono (2007)
0      -  0,199  : Sangat lemah
0,20 – 0,399  : Lemah
0,40 – 0,599  : Sedang
0,60 – 0,799  : Kuat
0,80 – 1,0      : Sangat kuat
Dalam model hubungan (korelasi) product moment terdapat 3 (tiga) macam sifat hubungan yang bisa terjadi, antara  yaitu:

1. Hubungan Positif, artinya semakin meningkatnya variabel bebas (independent variable) akan diikuti oleh semakin meningkatnya variabel terikat (dependent variable). 
2. Tidak Ada Hubungan, artinya variabel terikat (dependent variable) tidak akan mengalami perubahan walaupun variabel bebas (independent variable) mengalami perubahan. 
3. Hubungan Negatif. artinya semakin meningkatnya variabel bebas (independent variable) akan diikuti oleh semakin menurunnya variabel terikat (dependent variable). 

Untuk melakukan analisis korelasi product momen, tentu saja harus menyiapkan data yang terdiri dari variabel independent dan variabel dependent. Misalnya data terdiri dari variabel independent (x) dan variabel dependent (y), dimana variabel (x) berupa Pelayanan Kepada Konsumen, dan variabel (y) berupa Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai. Selanjutanya menyiapkan data dengan program SPSS.
Jalankan Program SPSS, lanjutkan dengan klik pada Variable View seperti tampak berikut.

Klik tab Data View, kemudian memasukkan (mengentri) data seperti berikut:

Data

Selanjutnya untuk mengetahui signifikansi hubungan (korelasi) dari variabel Pelayanan Kepada Konsumen (x) dan variabel Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai (y) didasarkan pada kriteria keputusan  berikut.
Kriteria Keputusan:

• Jika nilai r (r hitung) disertai oleh signifikansi (sig.) < 0,05, maka variabel bebas memiliki pengaruh yang sangat meyakinan terhadap variabel terikat.   
• Jika nilai r (r hitung) disertai oleh signifikansi (sig.) > 0,05, maka variabel bebas memiliki pengaruh yang sangat meyakinan terhadap variabel terikat.. 

Langkah-langkah Analisis Data

1. Pastikan Program SPSS sudah aktif dengan terbukanya data seperti di atas.
2. Klik Analyze » Correlate » Bivariate..., maka akan tampak kotak dialog Bivariate Correlation.
3. Pilik/klik variabel Pelayanan Kepada Konsumen (x), klik  ►ke kotak Variables
4. Pilik/klik variabel Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merrek Damai (y), klik ►ke kotak Variables:
    seperti tampak berikut:

5. Klik  ceklist Pearson, Two-tailed, dan Flag significant correlations seperti tampak pada gambar di atas.
6. Klik tombol OK (selesai), sehingga ditampilkan hasil output analisis seperti berikut:

Interpretasi hasil analisis:

Dari tabel output tersebut di atas dapat dikatakan bahwa koefisien korelasi antara Pelayanan Kepada Konsumen (x) dengan Minat Beli Konsumen Minyak Goreng Merk Damai (y) adalah sebesar (r) = 0,964 disertai signifikansi 0,000. Berdasarkan kriteria keputusan di ata maka dapat simpulkan bahwa korelasi dari kedua variabel tersebut adalah signifikan, oleh karena signifikasi yang menyertainya lebih keil dari 0,05 (0,000 < 0,05).
Korelasi yang terjadi bersifat positif,  artinya apabila variabel bebas (independent) meningkat, maka  akan disertai oleh meningkatnya variabel terikat (dependent), korelasi yang terjadi berada dalam kategori sangat kuat.

Sekian dan semoga bermnfaat, sampai jumpa pada postingan berikutmya.

-------------------------------------
Referensi

 Buku Rujukan : Prof. Dr. Sugiyono. Metode Penelitian Administasi. Bandung : Alfabeta