2620 – 2500
= 190 = 14,417
120 = 1,583
Maka persamaan Regresinya Y’ = A + BX
Y’ = 14,417 + 1,58X
Misalkan, perusahaan meremalkan penjualan untuk tahun 2008 dengan X yang sudah ditentukan, misalnya X = 7 (7000 pengguna HP)
Y’ = 14,417 + 1,58 (7) = 14.417 + 11,1 = 25,517
Y’ = 25,52 dibulatkan menjadi 26
Jadi, ramalan penjualan untuk tahun 2008 26.000 (26 X 1000)
KORELASI
r = [N (∑XY)] – [(∑Y) . (∑X)]
[N (∑X2)] – [(∑X)2] [N(∑Y2)] – [(∑Y)2]
½
Dari contoh soal diatas maka, dapatlah kita cari hubungan antara Variabel, dengan menggunakan formula korelasi ini :
r = [10(819)] – [(160) . (50)]
[10 (262)] – [(50)2] [10 (2.616)] – [(160)2]
½
= 8.190 – 8.000
2620 – 2500 (26.160) – (25.600)
½
= 190
= 190
[67.200]
½
= 190
259,23 = 0,73
Karena nilai koefisien korelasi, sama dengan 0,73 berarti ada hubungan antara Variabel bebas dan terikat cukup/agak kuat dan positif.
Hal ini menunjukkan bahwa perubahan tingkat pengguna HP mempunyai hubungan yang positif terhadap penjualan sabun bayi. Selanjutnya, mencari koefisien penentu (koefisien determinasi) yaitu dengan menguadratkan nilai r (korelasi), maka diperoleh sebagai berikut:
Kp = r2
Kp = (0,73)2
Kp = 0,53
Dengan demikian maka penjualan Voucher ditentukan tingkat pengguna HP sebesar 0,53%, selebihnya 47% ditentukan oleh Variabel lain.
