• Tidak ada hasil yang ditemukan

REGRESI LINIER BERGANDA dan aplikasinya (1)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "REGRESI LINIER BERGANDA dan aplikasinya (1)"

Copied!
24
0
0

Teks penuh

(1)

Manajemen

150

REGRESI LINIER BERGANDA

(2)

Manajemen

151

Objektif

(3)

Manajemen

152

 Analisis regresi adalah studi mengenai ketergantungan suatu variabel (variaabel tak bebas) pada satu atau lebih variabe lain (variabel bebas) yang digunakan untuk memprediksi dan atau meramalkan nilai rata-rata hitung (mean)

atau rata-rata populasi variabel tak bebas.

 Program R menu regresi merupakan alat yang digunakan untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel tergantung dan memprediksi variabel tergantung dengan menggunakan variabel bebas.

 Jika variabel dependent yang dihubungkan hanya dengan satu variabel independent saja, maka persamaan regresi yang dihasilkan adalah regresi linier sederhana (liniear regresssion).

(4)

Manajemen

153

Tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh regresi linier berganda yaitu

1) Tidak boleh ada autokorelasi,

Untuk menguji variabel-variabel yang diteliti, apakah terjadi autokorelasi atau tidak, bila uji nilai Durbin Watson

mendekati angka dua, maka dapat dinyatakan tidak ada korelasi.

2) Tidak boleh ada multikolinieritas

Cara yang paling mudah untuk menguji ada atau tidaknya gejala multikolinieritas adalah melihat korelasi

(5)

Manajemen

154

3) Tidak boleh ada heterokeditas.

Dengan melihat grafik plot antara nilai variabel terikat (SRESID) dengan residual (ZPRED). Jika ada pola tertentu,

seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit),

maka mengidentifikasikan telah terjadi heterokeditas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di

atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokeditas.

Koefisien Korelasi (r/R)

Adalah koefisien yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel X dan Y, syaratnya adalah :

r = (n (ΣXY) –(ΣX) (ΣY)) / [n(ΣX2

) –((ΣX)2)½[n(ΣY2) –(ΣY)2 ] ½

Jika r = 0 atau mendekati 0, maka hubunganya sangat lemah atau bahkan tidak ada hubungan sama sekali.

Jika r = +1 atau mendekati +1, maka hubunganya kuat dan searah.

(6)

Manajemen

155 Koefisien Determinasi (r2/R2)

Adalah koefisien yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabel bebas (X) mempengaruhi variabel terikat (Y).

Nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 sampai dengan 1.

Kesalahan Standar Estimasi

Digunakan untuk mengetahui ketepatan persamaan estimasi. Dapat digunakan dengan mengukur besar kecilnya kesalahan

(7)

Manajemen

156 CONTOH KASUS

Seorang dosen statistika sedang melakukan penelitian terhadap beberapa mahasiswa. Ia ingin mengetahui bagaimana

hubungan antara frekuensi belajar dalam satu minggu dan lamanya belajar per hari terhadap IPK yang didapat seorang

mahasiswa. Berikut data hasil penelitian :

(8)

Manajemen

157 LANGKAH-LANGKAH PENGERJAAN

Untuk mencari nilai-nilai regresi data tersebut dengan menggunakan program R, ikutilah langkah-langkah berikut :

1. Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini.

(9)

Manajemen

158

2. Pilih menu Data, New data set. Masukkan nama dari data set adalah regresi kemudian tekan tombol OK

(10)

Manajemen

159

Gambar 7.3. Tampilan New Data Set

Kemudian akan muncul Data Editor

(11)

Manajemen

160

3. Masukkan data dengan var1 untuk ipk, var2 untuk frek.belajar dan var3 untuk lama.belajar. Jika Data Editor tidak

aktif maka dapat diaktifkan dengan menekan RGui di Taskbar windows pada bagian bawah layar monitor. Jika

sudah selesai dalam pengisian data tekan tombol Close. Untuk mengubah nama dan tipe variabel, dapat dilakukan dengan cara double click pada variable yang ingin di setting. Pemilihan type, dipilih numeric pada semua variabel.

Gambar 7.5. Tampilan Variabel editor ipk

(12)

Manajemen

161

Gambar 7.7. Tampilan Variabel editor lama.belajar

(13)

Manajemen

162

Gambar 7.8. Tampilan isi Data Editor

(14)

Manajemen

163

(15)

Manajemen

164

4. Untuk mengecek kebenaran data yang sudah dimasukkan, tekan tombol View data set maka akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. Jika ada data yang salah, tekan tombol edit data set, lalu perbaiki data yang salah.

Gambar 7.10. Tampilan View regresi

(16)

Manajemen

165

Gambar 7.11. Tampilan menu olah data

(17)

Manajemen

166

6. Pada Response Variable pilih variabel yang termasuk variabel terikat misalnya IPK dan pada Explanatory Variable

pilih yang termasuk variabel bebas misalnya variable frek..belajar dan lama belajar, untuk memilih 2 variabel

sekaligus tekan ctrl lalu pilih frek..belajar dan lama.belajar kemudian tekan tombol OK

Gambar 7.12. Tampilan Response variable

Variabel terikat

(18)

Manajemen

167

7. Maka akan muncul hasil pada output window sebagai berikut : Output bagian 1:

Gambar 7.13. Tampilan Output 1

(19)

Manajemen

168

Analisa output bagian 1 :

Pada bagian ini dikemukakan nilai koefisien a dan b serta harga t hitung dan tingkat signifikan.

Persamaan regresi : Y= 1.11819 + 0.23592 X1 + 0.53187X2

Harga 1.11819 merupakan nilai konstanta (a) yang menunjukkan bahwa jika tidak ada frekuensi dan lama belajar yang dilakukan maka IPK yang akan dicapai 1.11819 sedang harga 0.23592 merupakan koefisien regresi yang menunjukan bahwa setiap penambahan 1 hari belajar maka akan ada penambahan IPK sebesar 0.23592.serta untuk harga 0.53187

merupakan koefisien regresi yang menunjukan bahwa setiap penambahan 1 jam belajar maka akan ada penambahan IPK

sebesar 0.53187.

Uji t : Dilakukan untuk mengetahui masing-masing variabel bebas mempengaruhi atau tidak variabel terikat.

Langkah – langkah :

a. Ho : Frekuensi belajar tidak berpengaruh terhadap IPK

(20)

Manajemen

169

Syarat : > 0.05 Ho diterima

< 0.05 Ho ditolak

Frekuensi belajar = 0.00517< 0.05, Ho ditolak Kesimpulan : Frekuensi belajar berpengaruh terhadap IPK

b. Ho : Lama belajar tidak berpengaruh terhadap IPK

Ha : Lama belajar tidak berpengaruh terhadap IPK

Lama belajar = 0.00161 < 0.05, Ho ditolak Kesimpulan : Lama belajar mempengaruhi IPK.

Dapat dilihat di atas terdapat tanda dua bintang pada baris Frekuensi belajar dan Lama belajar itu berarti kedua variabel

(21)

Manajemen

170

Output bagian 2 :

(22)

Manajemen

171

Analisa output bagian 2

Pada bagian ini ditampilkan R2 adalah sebesar 0.8897.

Uji f : Dilakukan untuk mengetahui pengaruh secara bersama-sama.

Ho : Frekuensi belajar dan Lama belajar tidak berpengaruh secara bersama-sama terhadap IPK.

Ha : Frekuensi belajar dan Lama belajar berpengaruh secara bersama-sama terhadap IPK.

Syarat : > 0.05 Ho diterima dan < 0.05 Ho ditolak

Didapat p-value = 0.0004458 < 0.05, Ho ditolak

(23)

Manajemen

172 LATIHAN

PT ABC ingin mengetahui seberapa besar pengaruh input-input dalam proses produksi terhadap output produksi

yang dihasilkan. BahanBaku BahanPenolong JumlahProduksi

(24)

Manajemen

173

1. Ujilah data tersebut dengan menggunakan tingkat signifikansi 5%!

Berapakah tingkat probabilitas untuk Bahan Penolong?

0.0485

2. Ujilah data tersebut dengan menggunakan tingkat signifikansi 5%!

Berapakah nilai R2 dari output yang dihasilkan?

0.5059

3. Ujilah data tersebut dengan menggunakan tingkat signifikansi 5%!

Berapakah nilai p-value dan keputusan apa yang diambil?

0.1206, Ho diterima

4. Bagaimanakah persamaan regresinya!

Gambar

Gambar 7.1. Tampilan menu awal R commander
Gambar 7.2. Tampilan menu New data set
Gambar 7.3. Tampilan New Data Set
Gambar 7.6. Tampilan Variabel editor frek.belajar
+7

Referensi

Dokumen terkait

Secara umum, fermentasi adalah salah satu bentuk respirasi anaerobik, akan tetapi, terdapat definisi yang lebih jelas yang mendefinisikan fermentasi sebagai respirasi

Setelah mengetahui nilai BCR di saat pengembangan pelabuhan jangka pendek, pengembangan pelabuhan jangka menengah dan pengembangan pelabuhan jangka pajang,

Berdasarkan analisis dan hasil analisis yang telah dilakukan pada wajib pajak pegawai tetap yang beragama islam yang telah melakukan perhitungan zakat profesi

Segala puji bagi Allah SWT yang telah memberikan kemudahan, rahmat, dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi dengan judul: “ INDIKASI MANAJEMEN

Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut; adanya ion sianida (CN - ) dengan jumlah mol yang lebih kecil dari

Namun dari keseluruhan sampel, waktu penyayatan yang memberikan nilai ID/IG terbesar adalah pada waktu 10 jam.Sehingga untuk karakterisasi lebih lanjut dipilih sampel dengan

Penetapan dana kebutuhan sarana dan prasarana pendidikan yang di lihat dari banyaknya kebutuhan oleh tiap-tiap guru maupun keseluruhan sekolah, kemudian di

Pada dasarnya, pembuatan keju merupakan proses yang terkonsentrasi, dimulai dengan koagulasi protein susu (kasein) dan diproses melalui tahap-tahap yang didesain untuk