» » Uji Regresi By Ramadlan

Uji Regresi By Ramadlan

Uji Regresi By Ramadlan

Probabilitas Dan Statistika


Persoalan Regresi
  • Uji regresi mencari hubungan dua variabel atau lebih.
  • Secara harfiah, regresi dapat diartikan sebagai 'pengaruh'.
  • Contohnya, pengaruh variabel MOTIVASI terhadap KINERJA.




Karakteristik Analisis Regresi
  • Melihat hubungan kausalitas (sebab-akibat) antara variabel independen dengan variabel dependen.
  • Adanya persamaan regresi.
  • Dapat memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen nya berdasarkan persamaan regresi yang diperoleh.
  • Dapat melihat pengaruh sekaligus hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen.


Variabel dalam Regresi
  • Dalam regresi, ada variabel yang dipengaruhi dan variabel yang mempengaruhi.
  • Variabel yang mempengaruhi disebut sebagai variabel independen atau variabel bebas (X = predictor)
  • Variabel yang dipengaruhi disebut sebagai variabel dependen atau variabel tergantung (Y = response).
  • Variabel yang mempengaruhi bisa terdiri dari dua variabel atau lebih.




Regresi Linear

Regresi Non Linear



Ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi dalam malakukan analisis regresi, yaitu:
  • Data berdistribusi normal (uji normalitas).
  • Data bersifat linear (uji linearitas).
  • Tidak adanya auto korelasi/non auto correlation, untuk daya yang bersifat time series.
  • Tidak adanya multi kolinearitas/non multi kolinearitas (analisis regresi berganda).
  • Data bersifat homogeny (uji homo kedasitas).


Analisis Regresi Linear Sederhana
  • Contoh dalam produksi:
  • Hubungan antara lamanya kerusakan mesin dengan kualitas produk yang dihasilkan.
  • Hubungan jumlah pekerja dengan output yang diproduksi.
  • Hubungan antara suhu ruangan dengan cacat produksi yang dihasilkan.


Langkah-langkah dalam melakukan Analisis Regresi Linear Sederhana:
  1. Tentukan tujuan dari melakukan analisis regresi linear sederhana.
  2. Identifikasikan variabel.
  3. Lakukan pengumpulan data.
  4. Hitung X2, Y2, XY dan total dari masing-masingnya.
  5. Hitung a dan b berdasarkan rumus di atas.
  6. Buatlah model persamaan regresi linear sedrhana.
  7. Lakukan prediksi atau peramalan terhadap variabel faktor penyebab atau variabel akibat.


Model Persamaan Regresi Linear Sederhana adalah seperti berikut ini:


Dimana:
  • Y= Variabel response atau variabel akibat (Dependent).
  • X= Variabel prediktor atau variabel faktor penyebab (Independent).
  • a= konstanta = harga Y bila X=0 (harga konstan).
  • b= koefisien regresi (kemiringan):
         angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan
         variabel independen yang didasarkan pada variabel idependen. Bila b (+) maka naik, dan
         bila (-) maka terjadi penurunan.

Nilai-nilai a dan b dapat dihitung dengan menggunakan Rumus dibawah ini :





Grafik Regresi Linear Sederhana




Koefisien Regresi
  • Arah pengaruh regresi besifat positif (+) atau negatif (-) dilihat berdasarkan koefisien regresi yang diperoleh.
  • Positif: Jika Variabel Independentnya mengalami peningkatan, maka variabel dependentnya juga akan mengalami peningkatan dan sebaliknya, dengan kata lain jika X naik, maka Y juga naik dan sebaliknya.
  • Negatif: Jika Variabel Independentnya mengalami peningkatan, maka variabel dependentnya akan mengalami penurunan dan sebaliknya, dengan kata lain jika X naik, maka Y turun dan sebaliknya.
  • Dapat diketahui kontribusi variabel independen dengan variabel dependen (koefisien determinasi) 








share this article to: Facebook Twitter Google+
Posted by Kholilur Rahman, Published at 09.06 and have 4 komentar

4 komentar: