Regresi Korelasi Berganda dan aplikasinya

Responden

Permintaan minyak

(liter/bulan)

Harga minyak (Rp

ribu/liter)

Jumlah pendapatan

(Rp juta/bulan)

Gita

3

8

10

Anna

4

7

10

Ida

5

7

8

Jant

6

7

5

Dewi

6

6

4

Henny

7

6

3

Ina

8

6

2

Farida

9

6

2

Ludi

10

5

1

∑Y ∑X₁ ∑Y₂ ∑X₁Y ∑X₂Y ∑X₁2 ∑X

22 ∑X1X2

3 8 10 24 30 64 100 80

4 7 10 28 40 49 100 70

5 7 8 35 40 49 64 56

6 7 5 42 30 49 25 35

6 6 4 36 24 36 16 24

7 6 3 42 21 36 9 18

8 6 2 48 16 36 4 12

9 6 2 54 18 36 4 12

10 5 1 50 10 25 1 5

10 5 1 50 10 25 1 5



 



YX1 YX2 X1X2 YX1 X2

2 2

YX2 X1X2

YX2 YX1 X1X2 YX2 X1

2 2

YX1 X1X2

X1X2 YX2 YX2 X1 X2 Y

2 2

YX1 YX2

1 2

2

Y.X X

ˆ

(Y Y)

S

n (k 1)





Y X₁ X₂ Ŷ = 15,086 – 1,015X₁ – 0,41X₂ (Ŷ – Y) (Ŷ – Y)2 3 8 10 2,86 = 15,086 – 1,015(8) – 0,41(10) _{0,14 0,02} 4 7 10 3,87 = 15,086 – 1,015(7) – 0,41(10) _{0,13 0,02}

5 7 8 4,69 = 15,086 – 1,015(7) – 0,41(8) _{0,31 0,09}

6 7 5 5,92 = 15,086 – 1,015 (7) – 0,41 (5) _{0,08 0,01} 6 6 4 7,35 = 15,086 – 1,015 (6) – 0,41 (4) _{-1,35 1,83}

0

5

10

15

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Y

Y'

0

5

10

15

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1 2

2

Y.X X

ˆ

(Y Y)

_3.58

S

0,72

n (n k)

10 (2 1)









 

 

1 2

1 2

Y.X .Y

Derajat bebas pembilang

1 2 3 4 5 … 120 

1 161 200 216 225 230 … 253 254

2 18,5 19,0 19,2 19,2 19,3 … 19,5 19,5

3 10,1 9,55 9,28 9,12 9,01 … 8,55 8,53

4 7,71 6,94 6,59 6,39 6,26 … 5,66 5,63

5 6,61 5,79 5,41 5,19 5,05 … 4,40 4,37

6 5,99 5,14 4,76 4,53 4,39 … 3,70 3,67

7 5,59 4,74 4,35 4,12 3,97 … 3,27 3,23

… … … … … … … … …

2 2

R /(k 1)

F

(1 R )/(n 3)









0,933/(3 1)

F

0,4665/0,0096 48,73881

(1 0,933)/(10 3)









Terima Ho

F-Tabel=4,74 Skala F

F-Hitung= 48,74

Contoh kasus:

Keuntungan dipengaruhi aset

dan harga saham

perbankan

Y = a + b

1

X

1

+ b

2

X

2

di mana:

Y = keuntungan perusahaan

(miliar/tahun)

X

1

= total aset (miliar/tahun)

X

2

= harga saham

(rupiah/lembar)

Bank Keuntungan

(miliar) (miliar)Aset Saham Harga (miliar)

BCA

3.359 197.052

3.150

MANDIRI

3.179 272.791

3.200

BRI

4.840 203.791

6.050

UOB

357

18.192

1.050

NIAGA

770

54.890

690

BNI

1.558 172.484

1.420

NISP

206

27.321

900

EKONOMI

185

14.956

1.120

LIPO

465

30.343

1.540

SUMMARY OUTPUT

Regression Statstcs

Multple R 0,982376 R Square 0,965063 Adjusted R Square 0,955081 ANOVA

Df SS MS F

Regression 2 24215132 12107566 96,68062 Residual 7 876628,3 125232,6

Total 9 25091760

Coefficients Standard Error t Stat P-value