Kelompok 4
Diskusi Kelompok
“ Analisis Regresi ”
DEFINISI
Analisis regresi adalah suatu model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui bentuk hubungan antara dua atau lebih variabel.
Tujuan analisis regresi adalah untuk membuat perkiraan (prediksi) nilai suatu variabel (variabel dependen) melalui variabel yang lain (variabel independen)
Regresi Linear Sederhana
Regresi Linear Berganda
Regresi Linear dibagi menjadi
1.
2.
hanya digunakan untuk satu variable bebas dan satu variable terikat.
digunakan untuk satu variable terikat dan dua atau lebih variable bebas.
JENIS REGRESI
Regresi Linear Sederhana
1.
Rumus Regresi Linear Sederhana :
dimana :
Y = variabel terikat X = variabel bebas a, b = konstanta
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Sederhana
a. Membuat tabel penolong
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Sederhana
b. Mencari nilai konstanta b c. Mencari konstanta a
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Sederhana
d. Membuat persamaan garis
Bila persamaan regresi linear sederhana digunakan untuk mencari pengaruh antara variable bebas dan variable terikat dan kontribusi yang diberikan oleh varibel bebas terhadap variable terikat maka digunakan langkah-langkah berikut :
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Sederhana
a. Mencari nilai korelasi antara variabel X dan Y i. Membuat tabel penolong
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Sederhana
ii. Menghitung nilai korelasi
iii. Menghitung nilai t hitung
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Sederhana
iv. Kesimpulan
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Sederhana
b. Kontribusi atau koefisien determinasi
JENIS REGRESI
Regresi Linear Berganda
2.
Rumus Regresi Linear Berganda :
dimana :
Y = variabel terikat
X1 = variabel bebas ke-1 a, b1 = konstanta ke-1
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Berganda dengan dua prediksi
a. Membuat tabel penolong
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Berganda dengan dua prediksi
b. Menerapkan metode skor deviasi
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Berganda dengan dua prediksi
c. Mencari nilai konstanta
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Berganda dengan dua prediksi
d. Membuat persamaan regresi berganda 2 variabel
Bila persamaan regresi linear sederhana digunakan untuk mencari pengaruh antara variable bebas dan variable terikat dan kontribusi yang diberikan oleh varibel bebas terhadap variable terikat maka digunakan langkah-langkah berikut :
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Berganda dengan dua prediksi
Mencari nilai korelasi antara variabel X1, X2 dan Y 1.
a. Mencari nilai korelasi berganda
b. Menghitung F hitung
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Berganda dengan dua prediksi
Mencari nilai korelasi antara variabel X1, X2 dan Y 1.
c. Menentukan F tabel
d. Kesimpulan e. Mencari koefisien determinasi
Tujuan dilakukan uji signifikasi secara parsial untuk dua variabelbebas terhadap waviabel tak bebas adalah untuk mengukur secara terpisah kontribusi yang diakibatkan dari masing-masing variable bebas terhadap variable terikat.
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Berganda dengan dua prediksi
2. Uji signifikansi secara parsial
a. Menghitung standart error
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Berganda dengan dua prediksi
2. Uji signifikansi secara parsial
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Berganda dengan dua prediksi
2. Uji signifikansi secara parsial
JENIS REGRESI
Langkah-langkah membuat persamaan Regresi Linear Berganda dengan dua prediksi
b. Kaidah pengujian
c. Kesimpulan
d. Koefisien Determinasi
Implementasi
Latihan Soal 1
Tabel Penolong
Langkah Kerja
Langkah uji Regresi dengan SPSS
Buka aplikasi SPSS masuk ke dalam variabel view
1.
2. Beri nama variabel contoh : variabel X dan variabel Y
3. Masukkan data pada bagian data view dengan data :
4. Kemudian pada bar tools klik Analyze, lalu pilih Regression dan
klik Linear.
5. Klik X dan pindahkan X ke isian Independent. Klik Y dan pindahkan
Y ke isian Dependent.
5. Kemudian akan muncul hasil seperti berikut :
Interpretasi
Perhatikan tabel Coefficients. Nilai Constan (a) adalah 27,974, nilai slope/koefisien regresi (b) adalah 0,539 sehingga persamaan regresinya adalah :
Interpretasi :
“Jika variable bebas X naik satu satuan, makan variable terikat Y dapat
diprediksi akan meningkat sebesar 0,539 atau 54% pada konstanta 27,949”
Selanjutnya, persamaan regresi ini perlu diuji signifikansinya dengan cara
melihat nilai F dan nilai Sig.nya berdasarkan aoutpu dari SPSS pada tabel
ANOVA, diperoleh nilai F sebesar 18,575 dengan nilai Sig = 0.003
Interpretasi
Karena H0 ditolak, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa koefisien
persamaan regresi signifikan.
Selanjutnya Uji Linieritas Garis Regresi Pengujian :
H0 : Garis regresi Linear
H1: Garis regresi tidak Linear
Langkah-langkah Uji Linieritas
Pilih Analyze pada kolom tools bar, Compare Means dan pilih Means.
1.
2. Pindahkan variable Y ke kotak Dependent List, dan variabel X ke
kotak Independent List.
3. Kemudian pilih Options dan pilih Test for linearity klik Continue
dan OK
4. Akan muncul output hasil analisis sebagai berikut :
Interpretasi
Perhatikan hasil Deviation from Linearity diperoleh nilai F = 1,688 dengan nilai Sig = 0,312. Nilai Sig lebih besar dari 5% maka H0
diterima yaitu Garis Regresi Liniear.
Selanjutnya Uji Signifikasi Korelasi Pengujian :
H0 : Korelasi tidak signifikan
H1 : Korelasi signifikan
Langkah Langkah Uji Signifikasi Korelasi
Pilih Analyze , Correlate dan pilih Bivariate
1.
2. Pindahkan variable X dan Y ke kolom Variabels
3. Kemudian pilih Pearson dan klik OK
4. Akan muncul output hasil analisis sebagai berikut :
Interpretasi
Dari hasil analisis korelasi pada korelasi Person X dengan Y sebesar
diperoleh nilai F = 1,688 dengan nilai 0,836 dengan nilai Sig = 0,003. Nilai
Sig lebih kecil dari 5% maka H0 diterima yaitu Korelasi antara X dengan Y
tidak Signifikan.
Implementasi
Latihan Soal 2
Uji Linear Sederhana
Tabel Penolong
Tabel Penolong
Langkah Kerja
Langkah uji Regresi dengan SPSS
Buka aplikasi SPSS masuk ke dalam variabel view
1.
2. Klik tab Variable View
Lalu pada tabel nama beri nama X untuk data yang pertama
dan Y untuk data yang kedua
3. Pilih menu Analyze, lalu pilih Regression dan pilih Linear
4. Setelah itu akan muncul box yang berisi beberapa pilihan,
masukkan sesuai gambar dibawah. Klik OK
5. Setelah itu akan dihasilkan output.
Interpretasi
Dari hasil analisis berdasarkan tabel di Coefficients, diperoleh nilai signifikansi sebesar 0.000<0.005, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Harga Produk
(X) berpengaruh terhadap variabel Loyalitas Pelanggan (Y).
