1
Analisis regresi linier berganda adalah hubungan secara linear antara dua atau lebih variabel independen (X1, X2,….Xn) dengan variabel dependen (Y). Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen apakah masing-masing variabel independen berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan. Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio.
Persamaan regresi linear berganda sebagai berikut: Y’ = a + b1X1+ b2X2+…..+ bnXn Keterangan:
Y’ = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan) X1 dan X2 = Variabel independen
a = Konstanta (nilai Y’ apabila X1, X2…..Xn = 0) b = Koefisien regresi (nilai peningkatan ataupun
penurunan)
a. Menilai Goodness of Fit Suatu Model i. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi mengukur seberapa besar pengaruh keanggotaan variabel bebas memprediksi variabel terikat. Contoh: adjusted R square sebesar 0,624 menyatakan pengaruh X1 dan X2 terhadap Y sebesar 62,4%, sisanya sebesar 37,6% dipengaruhi variabel lain di luar X1 dan X2.
ii. Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
2
iii. Uji Signifikansi Individual (Uji t)
Uji t menunjukkan apakah tiap-tiap variabel bebas secara parsial mempunyai pengaruh terhadap variabel tergantung yaitu pengaruh X1 terhadap Y dan pengaruh X2 terhadap Y. Kesimpulan Uji t adalah menolak atau menerima H0.
2. Studi Kasus
Kasus yang harus diselesaikan dalam praktikum Analisis Regresi Terapan dengan menggunakan programSPSS yaitu:
Periode
Variabel
PMA G CPI EX ER
2009-Q3 2836,20 47183,12 3,76 241885,30 9681,00 PMA = Penanaman Modal Asing
G = Pengeluaran Investasi Pemerintah CPI = Tingkat inflasi
EX = Ekspor migas dan non migas
ER = Nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika ( IDR / US $)
4 BAB II
DESKRIPSI KERJA
Dalam praktikum Analisis Regresi Terapan modul ketiga ini akan dijelaskan deskripsi atau langkah-langkah kerja sesuai dengan studi kasus yang ada. Praktikan akan menggunakan SPSS untuk mengerjakan data tersebut. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut :
1.1 Mengoperasikan SPSS dengan dengan menjalankan kursor pada lambang Start
All Programs IBM SPSS Statistics 21 atau praktikan dapat langsung memilihnya pada dekstop.
1.2 Memasukan variable data pada variable view sesuai dengan data yang diketahui. Seperti gambar berikut:
Gambar 2.1 Memasukan data, pada variable view
1.3 Praktikan memasukan nilai data pada data view dan harus sesuai dengan tabel data yang sudah diketahui. Seperti gambar berikut:
1.4 Praktikan melakukan uji korelasi dengan memilih analyze pada menu bar
kemudian memilih correlate bivariate, kemudian mengatur variable view
yang ada dan memindahkan pada kolom sebelah kanan, kemudian mengatur
corellation coefficients dan test of significance. Dan akan muncul tampilan seperti gambar berikut:
Gambar 2.3 Mengatur variabel pada bivariate correlations
1.5 Praktikan membuat scatter plot dengan menu graphs legacy dialogs scatter/dot Matrix Scatter. Dan akan muncul tampilan seperti gambar berikut:
Gambar 2.4 Membuat scatter plot dengan menu graph
6
Gambar 2.5 Mengatur matrix variables
1.7 Praktikan melakukan uji regresi dengan memilih analyze pada menu bar
kemudian memilih regression linier, kemudian mengatur variable dependent dan independent. Dan akan muncul tampilan seperti gambar berikut:
Gambar 2.6 Mengatur variabel dependent dan independent
Gambar 2.7 Mengatur statistics pada linier regression
1.9 Pada hasil output praktikan dapat melihat kesesuaian model dari uji overall
pada tabel anova, kemudian dilakukan uji parsial dengan memperhatikan nilai signifikansi pada tabel coefficients, apabila nilai signifikansi (sig > α ), maka praktikan selanjutnya menghilangkan atau mengeluarkan variabel tersebut (nilai yang tidak signifikan) dengan menghilangkan variabel pada kolom
8 BAB III PEMBAHASAN
Pada pembahasan ini praktikan menjelaskan hasil output dari masing-masing data yang praktikan kerjakan berdasarkan studi kasus yang ada. Pembahasan akan di jabarkan oleh praktikan sebagai berikut :
Gambar 3.1 Output Scatterplot Matrix
Praktikan dapat memperhatikan pada hasil matrix scatter diatas, hanya terdapat satu variabel yang memiliki korelasi positif yaitu besarnya ekspor migas dan non migas (EX), yakni semakin besar jumlah ekspor migas dan non migas maka akan semakin bertambah jumlah penanaman modal asing. Sedangkan faktor lain seperti pengeluaran investasi pemerintah (G), nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika (ER) dan tingkat inflasi (CPI) mempunyai korelasi negatif terhadap penanaman modal asing (PMA).
Tabel 3.1 Output SPSS ANOVA (Uji Overall)
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 90130470.013 4 22532617.503 8.299 .000b
Residual 59734042.899 22 2715183.768
Total 149864512.912 26
Hasil di atas digunakan untuk uji overall. Dari uji ANOVA atau F-test, diperoleh bahwa nilai F-hitung adalah 8.299 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000.
Jika ingin menguji hipotesis seperti berikut: a. Hipotesis
Jika sig. < tingkat signifikansi α= 0,05, tolak H0 d. Statistik uji
Dengan tingkat signifikansi 0,05, diperoleh kesimpulan menunjukkan bahwa model sesuai
Tabel 3.2 Output SPSS tabel Coefficients (Uji Parsial)
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
10
G -.146 .061 -.444 -2.404 .025
CPI -176.338 89.555 -.275 -1.969 .062
EX .059 .012 .888 5.052 .000
ER -1.101 .515 -.325 -2.138 .044
Tabel 3.3 Keputusan Uji Hipotesis (Uji Parsial)
Model Hipotesis P-value Tanda α Keputusan
Dari tabel keputusan uji hipotesis tersebut, terdapat satu keputusan uji yang gagal tolak H0, yaitu pada CPI (tingkat inflasi) bahwa tingkat inflasi tidak terlalu berpengaruh terhadap besarnya penanaman modal asing (PMA). Sehingga praktikan akan melakukan pengulangan uji yaitu dengan cara mengeluarkan variabel tingkat inflasi (CPI) pada model dengan demikian dihasilkan model seperti tabel berikut :
Tabel 3.4 PMA Tanpa Tingkat Inflasi (CPI)
Coefficientsa
(Constant) 9964.253 4672.604 2.132 .044 298.235 19630.271
G -.139 .064 -.424 -2.170 .041 -.272 -.006
EX .055 .012 .840 4.549 .000 .030 .080
ER -1.300 .536 -.384 -2.425 .024 -2.408 -.191
Dengan demikian dapat dituliskan pengujian hipotesisnya secara satu persatu sebagai berikut :
1) Pengujian hipotesis terhadap β0 (Konstanta/Intersep) a. Hipotesis
Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95% data yang ada menolak H0 (nilai Sig < α) yang berarti bahwa ada nilai Y yang tidak dapat dijelaskan oleh nilai X.
2) Pengujian hipotesis terhadap β1 (mengetahui pengaruh pengeluaran investasi pemerintah terhadap besarnya penanaman modal asing)
a. Hipotesis
H0 : β1 = 0 ( X1 tidak berpengaruh terhadap Y) H1 : β1 ≠ 0 ( X1 berpengaruh terhadap Y) b. Tingkat signifikansi
12
Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95% data yang ada menolak H0 (nilai Sig < α) yang berarti bahwa nilai besarnya pengeluaran investasi pemerintah berpengaruh terhadap penanaman modal asing
3) Pengujian hipotesis terhadap β3 (mengetahui pengaruh nilai tukar rupiah terhadap penanaman modal asing)
4) Pengujian hipotesis terhadap β2 (mengetahui pengaruh ekspor migas dan non migas terhadap penanaman modal asing)
a. Hipotesis
Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95% data yang ada menolak H0 (nilai Sig < α) yang berarti bahwa besarnya nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika akan berpengaruh terhadap penanaman modal asing
Berdasarkan uji parsial melalui analisis regresi, praktikan dapat mengetahui hasil koefisien variabel bebas yaitu pengeluaran investasi pemerintah (X1), ekspor migas dan non migas (X2) dan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika (X3), sehingga diperoleh persamaan regresinya ŷ =9964,253-0,139X1+ 0,055X2-1,3X3.
14
sebesar 130% sebaliknya jika melakukan pengurangan satu nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika akan menambah penanaman modal asing sebesar 130%.
Tabel 3.5 Tabel Model Summary
Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 .729a .531 .470 1747.80899
a. Predictors: (Constant), ER, EX, G
Berdasarkan tabel praktikan dapat mengetahui besarnya koefisien determinasi (R2) yaitu dengan memperhatikan hasil output pada model summary. Untuk R (koefisien korelasi) dan R Square (koefisien determinasi). Karena praktikan melakukan analisis regresi berganda maka yang digunakan adalah
15
1. Penanaman modal asing dapat diketahui berdasarkan pengujian hanya di pengaruhi oleh tiga faktor yaitu pengeluaran investasi pemerintah, ekspor migas dan non migas, dan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika.
2. Tingkat inflasi diketahui tidak berpengaruh terhadap penanaman modal asing. 3. 47% variabel dependen penanaman modal asing dapat dikaitkan degan tiga
16
DAFTAR PUSTAKA
Purwaningsih, Tuti. 2013. Modul Praktikum Analisis Regresi Terapan. Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia.
Penelitian, Laporan. Minggu, 01 Desember 2014. Analisis Regresi Linier Berganda. http://tu.laporanpenelitian.com/2014/12/28.html. Diakses pada tanggal 30 April 2015.
Dwi. Rabu, 23 Oktober 2014. Analisis Regresi Linier Berganda.
http://duwiconsultant.blogspot.com/2011/11/analisis-regresi-linier-berganda.html. Diakses pada tanggal 30 April 2015.
