bab 4 analisis regresi
TRANSCRIPT
![Page 1: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/1.jpg)
Sesi Empat
![Page 2: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/2.jpg)
Pokok BahasanAnalisis Regresi Sederhana
Analisis Regresi Berganda
![Page 3: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/3.jpg)
Analisis Regresi SederhanaAn. Regresi Sederhana (Simple Regression Analysis) adalah analisis yang digunakan untuk menganalisissatu variabel terikat (Y) dengan menggunakan satuvariabel bebas (X)
Variabel yang dipilih adalah yang mempunyaihubungan (korelasi) dengan variabel terikat
![Page 4: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/4.jpg)
Analisis KorelasiAnalaisis Korelasi (Correlation Analysis) adalahanalisis yang digunakan untuk mengetahui hubungansebab akibat antara beberapa variabel.
Perubahan variabel terikat ditentukan oleh berubahanfaktor lainnya
![Page 5: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/5.jpg)
Rumus yang dapat digunakanY = a + bX
Keterangann = jumlah data yang
dianalisisa = jumlah pasang
observasi = nilaikonstan
b = koefisien regresi
![Page 6: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/6.jpg)
Menggunakan Metode Kuadrat Terkecil dankoefisien Korelasi
Tahun X Y XY X² Y² Residual (X-X) (Y-Y)
(X-X)² (Y-Y)²
20112012201320142015
34567
130145150165170
3905807509901.190
916253649
16.90021.02522.50027.22528.900
-2-1012
-22-7-2+13+18
44701336
41014
484494
169324
∑ 25 760 3.900 135 116.550 0 0 100 10 1.030
Tabel : 4-1
![Page 7: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/7.jpg)
Apabila X = Jualan Biskuit Susu, variabel bebas(independen)
Y = jualan susu, variabel terikat (dependen)
Jika Menggunakan rata-rata Y sebagai penaksir, makadalam setiap penaksiran yang dibuat akan munculbeberapa variabel kesalahan. Kesalahan ini disebutresidual. Contoh: dalam jualan susu (Y) terdapat 5 taksiran dan 5 kesalahan, yaitu 3 kesalahan negatif dan2 kesahan positif yang jumlahnya selalu nol, hal inidisebut jumlah kuadrat residual
![Page 8: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/8.jpg)
Perhitungan tersebut dapat juga dihitung dengan metode momen sbb.
∑ Y = n a + ∑ Xb∑ XY = ∑ X a + ∑ X² b
760 = 5 a + 25 b ….x53.900 = 25 a + 135 b
3.800 = 25 a + 125 b3.900 = 25 a + 135 b
100 = 10 bb = 100 : 10 = 10
760 = 5 a + 25 b ….x 5,43.900 = 25 a + 135 b
4.104 = 27 a + 135 b3.900 = 25 a + 135 b
204 = 2 aa = 204 : 2 = 102
![Page 9: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/9.jpg)
Dapat juga dihitung dengan Rumus Sbb,
Dengan demikian : Y = a + b XY = 102 + 10 X
![Page 10: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/10.jpg)
Koefisien Korelasi (R) Tafsiran
< 0,200,20 – 0,400,40 – 0,700,70 – 0,900,90 – 1,00
Sangat Lemah dpt diabaikanLemahCukupKuat
Sangat
Tabel : 4-2 Pengaruh KorelasiGuilford (1956, 146)
![Page 11: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/11.jpg)
Gambar Korelasi Positif (Ket: Baca hal. 133 Nafarin)
0
10
15
20
C
A
B
15 20 25
Garis KorelasiY
X
![Page 12: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/12.jpg)
Gambar Korelasi Negatif (Ket: baca hal.133 Nafarin)
0
Y
X
10
15
20
15 20 25
B
A
C
Garis Korelasi Negatif
![Page 13: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/13.jpg)
Gambar Tidak Berkorelasi (Ket: baca hal. 134 Nafarin)
0
10
25
Y
X10 20
Garis Tidak Berkorelasi
A
B
C
![Page 14: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/14.jpg)
Rumus Koefisien Korelasi
Dihitung dari Data 4-1
![Page 15: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/15.jpg)
Dapat pula dihitung spt berikut
![Page 16: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/16.jpg)
Bila koefisien Determinasi (R²) sudahdiketahui, maka koefisien korelasi ( R ) dapat dihitung dengan rumus berikut:
R² = koefisien determinasi
Misalkan diperoleh R² sebesar 97,08752 unit maka
![Page 17: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/17.jpg)
![Page 18: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/18.jpg)
Koefisien Determinasi
![Page 19: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/19.jpg)
Analisis Regresi Berganda (Multiple Regression Analysis)
Y = a₀ + a₁ X₁ + a₂ X₂
Keterangan :Y = variabel terikata₀ = konstanta Intersep) dari Ya₁ dan a₂ = koefisien regresi parsialX₁ dan X₂ = dua variabel bebas
Contoh perhitungan lihathalaman 143-148
![Page 20: Bab 4 analisis regresi](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022042508/55a10d6c1a28ab5a508b4613/html5/thumbnails/20.jpg)