SkriptasUji Linearitas SPSS: Langkah Test for Linearity dan Cara Membacanya
Uji linearitas SPSS: untuk apa, langkah Compare Means > Means > Test for linearity, cara membaca Deviation from Linearity, dan contoh kalimat Bab 4.
Uji linearitas SPSS sering menjadi uji prasyarat yang paling membingungkan karena outputnya berupa tabel ANOVA dengan beberapa baris, dan dua baris di antaranya sama-sama berisi kata "Linearity". Mana yang dibaca, berapa batasnya, dan kenapa uji ini perlu padahal uji asumsi klasik lain sudah lolos?
Artikel ini menjelaskan uji linearitas adalah apa dan untuk apa, kapan uji ini diminta, langkah klik demi klik lewat menu Compare Means, cara membaca Linearity dan Deviation from Linearity, pemeriksaan dengan scatterplot dan Curve Estimation, serta apa yang bisa dilakukan bila hubungannya tidak linear. Ambang mengikuti rujukan yang lazim dipakai mahasiswa Indonesia; pedoman kampus tetap acuan akhir. Semua angka adalah contoh.
Uji linearitas adalah pemeriksaan bentuk hubungan
Korelasi Pearson dan regresi linear sama-sama mengandaikan hubungan X dan Y berbentuk garis lurus: setiap kenaikan X diikuti kenaikan (atau penurunan) Y dengan laju yang kira-kira tetap. Bila hubungan sebenarnya melengkung, misalnya naik lalu turun, garis lurus akan meremehkan kekuatan hubungan, bahkan bisa menunjukkan tidak ada hubungan padahal ada.
Itulah untuk apa uji linearitas dilakukan: memastikan model garis lurus memang cocok. Uji asumsi klasik lain tidak menjawab pertanyaan ini. Residual bisa normal, VIF rendah, Glejser aman, tetapi bentuk hubungannya kuadratik. Sebagian kampus memasukkan linearitas sebagai bagian dari uji asumsi klasik, sebagian menyebutnya uji prasyarat analisis bersama normalitas.
Kapan uji linearitas diminta
- Penelitian korelasional yang memakai korelasi Pearson.
- Regresi linear sederhana dan berganda, diuji untuk tiap pasangan X dengan Y.
- Penelitian pendidikan dan psikologi yang mengikuti pola uji prasyarat: normalitas, linearitas, lalu uji hipotesis.
Untuk uji beda (t-test, ANOVA) dan analisis dengan variabel bebas kategorik, uji linearitas tidak relevan.
Langkah uji linearitas di SPSS
- Buka Analyze > Compare Means > Means.
- Masukkan variabel terikat (Y) ke Dependent List.
- Masukkan satu variabel bebas (X1) ke Independent List. Bila ada beberapa variabel bebas, lakukan satu per satu atau masukkan sekaligus; SPSS akan membuat tabel untuk tiap pasangan.
- Klik Options. Pada bagian Statistics for First Layer, centang Test for linearity. Klik Continue, lalu OK.
Output menampilkan tabel Report (rata-rata Y pada tiap nilai X), tabel ANOVA Table, dan Measures of Association. Tabel ANOVA Table adalah inti pembacaan.
Cara membaca tabel ANOVA Table
Tabel ini punya struktur bertingkat: Between Groups yang terbagi menjadi (Combined), Linearity, dan Deviation from Linearity, lalu Within Groups, lalu Total. Dua baris yang perlu Anda baca:
| Baris | Arti | Hubungan linear bila |
|---|---|---|
| Linearity | Komponen hubungan yang bisa dijelaskan garis lurus | Sig. < 0,05 (garis lurus bermakna) |
| Deviation from Linearity | Penyimpangan dari garis lurus | Sig. > 0,05 (penyimpangan tidak bermakna) |
Aturan yang paling sering dipakai: hubungan dinyatakan linear bila Deviation from Linearity memiliki Sig. di atas 0,05. Banyak rujukan juga meminta baris Linearity memiliki Sig. di bawah 0,05 sebagai bukti bahwa garis lurusnya memang bermakna. Kalau pedoman kampus Anda hanya menyebut satu baris, ikuti itu dan laporkan keduanya untuk berjaga-jaga.
Contoh: Linearity F = 48,21, Sig. = 0,000; Deviation from Linearity F = 1,12, Sig. = 0,338. Kesimpulan: hubungan X1 dengan Y linear.
Kasus yang sering membingungkan: Deviation from Linearity Sig. di atas 0,05 tetapi Linearity juga di atas 0,05. Artinya tidak ada penyimpangan dari garis lurus, tetapi garis lurusnya sendiri tidak bermakna, biasanya karena X dan Y memang hampir tidak berhubungan. Ini bukan masalah linearitas, melainkan sinyal bahwa hipotesis Anda mungkin ditolak nanti.
Catatan tentang cara kerja uji ini
Menu Means memperlakukan tiap nilai unik X sebagai satu kelompok. Pada skor total kuesioner dengan puluhan nilai unik dan sampel kecil, banyak kelompok hanya berisi satu atau dua responden, sehingga Deviation from Linearity menjadi kurang stabil. Dua cara mengimbanginya:
- Scatterplot dengan garis fit. Buka Graphs > Chart Builder, pilih Scatter/Dot, seret X ke sumbu horizontal dan Y ke vertikal. Klik dua kali grafik di output, lalu tambahkan Fit Line at Total. Pola titik yang mengikuti garis tanpa lengkungan jelas mendukung linearitas.
- Curve Estimation. Buka Analyze > Regression > Curve Estimation, centang Linear dan Quadratic. Bandingkan R Square keduanya. Bila model kuadratik hanya menaikkan R Square sedikit (misalnya dari 0,41 ke 0,42), model linear sudah memadai.
Pada regresi, Anda juga bisa memeriksa scatterplot residual (ZPRED terhadap SRESID) yang sudah dipakai untuk heteroskedastisitas: pola melengkung pada residual adalah tanda nonlinearitas.
Uji linearitas untuk korelasi Pearson
Pada penelitian korelasional, uji linearitas biasanya berpasangan dengan uji normalitas sebagai dua uji prasyarat sebelum korelasi Pearson. Langkahnya sama persis: variabel Y ke Dependent List, variabel X ke Independent List, centang Test for linearity. Bila ada dua atau tiga variabel bebas yang masing-masing dikorelasikan dengan Y, buat tabel ringkas yang memuat semua pasangan. Bila salah satu pasangan tidak linear, Anda dapat memakai korelasi Spearman khusus untuk pasangan tersebut dengan menjelaskan alasannya, atau memeriksa pencilan terlebih dahulu.
Tabel Measures of Association yang muncul bersama ANOVA Table memuat R dan R Squared (ukuran hubungan linear) serta Eta dan Eta Squared (ukuran hubungan secara umum). Selisih yang besar antara Eta Squared dan R Squared adalah petunjuk tambahan adanya komponen nonlinear.
Contoh tabel ringkas hasil uji linearitas
| Pasangan variabel | Linearity (F; Sig.) | Deviation from Linearity (F; Sig.) | Keputusan |
|---|---|---|---|
| X1 dengan Y | 48,21; 0,000 | 1,12; 0,338 | Linear |
| X2 dengan Y | 36,74; 0,000 | 1,29; 0,214 | Linear |
Angka di atas contoh. Tabel seperti ini lebih mudah dibaca penguji daripada potongan ANOVA Table mentah, dan memudahkan Anda saat menulis kalimat kesimpulan.
Alternatif di Jamovi dan Excel
Jamovi tidak memiliki menu Test for linearity yang persis sama, tetapi Anda bisa memeriksa linearitas lewat scatterplot dengan garis regresi (Exploration > Scatterplot, pilih Linear dan Smooth pada Regression line) serta membandingkan model linear dan kuadratik di Linear Regression dengan menambahkan suku kuadrat. Di Excel, scatterplot dengan Trendline linear dan polynomial orde 2 lalu membandingkan R Square keduanya sudah cukup sebagai pemeriksaan awal, walau hasil akhirnya tetap sebaiknya dilaporkan dari SPSS atau Jamovi. Lihat panduan Jamovi dan panduan Excel.
Bila hubungan tidak linear
- Periksa pencilan. Beberapa titik ekstrem bisa membelokkan kurva. Gunakan boxplot atau z-score, dan dokumentasikan bila ada kasus yang dikeluarkan.
- Transformasi. Logaritma atau akar kuadrat pada X atau Y kadang meluruskan hubungan yang melengkung ke satu arah. Interpretasi koefisien ikut berubah.
- Model kuadratik. Tambahkan variabel X kuadrat (Compute Variable:
X1_SQ = X1 * X1) ke dalam regresi. Bila koefisiennya signifikan, hubungan memang melengkung dan model perlu disesuaikan, dengan persetujuan pembimbing. - Korelasi Spearman. Bila tujuan Anda hanya menguji hubungan, bukan membangun persamaan, Spearman tidak mensyaratkan linearitas, hanya hubungan yang monoton.
Perubahan apa pun harus ditulis di Bab 4 dengan alasannya, dan Bab 3 perlu disesuaikan agar tidak bertentangan.
Contoh kalimat untuk Bab 4
"Hasil uji linearitas antara X1 dengan Y menunjukkan nilai signifikansi Deviation from Linearity sebesar 0,338 (> 0,05) dan nilai signifikansi Linearity sebesar 0,000 (< 0,05), sehingga hubungan antara X1 dan Y bersifat linear. Hasil yang sama diperoleh pada X2 dengan Y (Deviation from Linearity Sig. 0,214). Dengan demikian asumsi linearitas terpenuhi dan analisis regresi linear dapat dilanjutkan."
Sertakan satu tabel ringkas dengan kolom pasangan variabel, F dan Sig. Linearity, F dan Sig. Deviation from Linearity, serta keputusan.
Masalah yang sering muncul
| Masalah | Penyebab | Solusi |
|---|---|---|
| Deviation from Linearity Sig. < 0,05 | Hubungan melengkung atau pencilan | Periksa scatterplot, pencilan, Curve Estimation |
| Linearity dan Deviation keduanya > 0,05 | X dan Y hampir tidak berhubungan | Bukan masalah linearitas; siapkan pembahasan bila hipotesis ditolak |
| Tabel ANOVA Table tidak muncul | Lupa centang Test for linearity di Options | Ulangi langkah 4 |
| Hasil berubah drastis antar variabel bebas | Banyak kelompok X dengan satu responden | Dukung dengan scatterplot dan Curve Estimation |
| Pembimbing menyebut uji linearitas tidak perlu | Pedoman kampus berbeda | Ikuti pedoman; simpan hasilnya sebagai cadangan |
Checklist
- Uji dilakukan untuk tiap pasangan variabel bebas dengan variabel terikat.
- Nilai F dan Sig. untuk Linearity dan Deviation from Linearity dicatat.
- Scatterplot dengan garis fit disimpan sebagai pendukung.
- Keputusan konsisten dengan aturan yang ditulis di Bab 3.
- Bila tidak linear, tindakan dan alasannya terdokumentasi.
Kalau uji prasyarat Anda tidak kunjung beres atau pembimbing meminta pemeriksaan yang belum pernah Anda lakukan, saya membuka bimbingan olah data SPSS via Zoom mulai Rp25.000 per sesi; Anda yang mengoperasikan SPSS, saya memandu dan menjelaskan hasilnya. Lanjutkan ke cara membaca output regresi linier berganda setelah semua prasyarat terpenuhi, dan lihat uji normalitas untuk prasyarat yang biasanya berpasangan dengan linearitas.
Video tutorial terkait
Tonton langkahnya langsung di layar. Video dimuat dari YouTube hanya saat Anda menekan tombol putar.
Uji Linearitas di SPSS untuk Skripsi (Test for Linearity): Cara Membaca Deviation from Linearity
Tutorial uji linearitas sebagai syarat regresi linear di SPSS: Analyze › Compare Means › Means, Options › Test for linearity, membaca ANOVA Table (Deviation from Linearity dan Linearity),…
Pertanyaan yang sering diajukan
Uji linearitas adalah apa?
Uji untuk memeriksa apakah hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat berbentuk garis lurus. Ini prasyarat korelasi Pearson dan regresi linear.
Uji linearitas untuk apa jika sudah ada uji asumsi klasik lain?
Normalitas, multikolinearitas, dan heteroskedastisitas tidak memeriksa bentuk hubungan. Hubungan yang melengkung bisa lolos ketiganya tetapi tetap salah dimodelkan dengan garis lurus.
Baris mana yang dibaca: Linearity atau Deviation from Linearity?
Keduanya sering dilaporkan. Hubungan dinyatakan linear bila Deviation from Linearity memiliki Sig. di atas 0,05; sebagian rujukan juga meminta Linearity memiliki Sig. di bawah 0,05.
Apakah uji linearitas wajib untuk regresi berganda?
Bergantung pada pedoman kampus. Banyak pembimbing memintanya untuk tiap pasangan X dengan Y, terutama pada penelitian pendidikan dan psikologi.
Bagaimana jika hubungannya tidak linear?
Periksa pencilan, pertimbangkan transformasi, atau uji model kuadratik lewat Curve Estimation. Diskusikan perubahan model dengan pembimbing sebelum lanjut.