JURNAL PEMBELAJARAN
Mata Kuliah dan Kelas : ANALISIS REGRESI DAN PSPM 21D
Materi : Asumsi-asumsi dalam analisis regresi linear ganda
Tanggal : 29 Oktober 2024
Dosen Pengampu : Prihatin Ningsih Sagala Dikerjakan Oleh (Nama dan
NIM)
: Esra Roida Handayani Marpaung (4213111001)
A. Resume Materi
Untuk melakukan analisis regresi korelasi berganda, terdapat beberapa asumsi yang harus dipenuhi agar model regresi yang dihasilkan memiliki akurasi tinggi dan valid. Berikut adalah asumsi-asumsi utama pada regresi korelasi berganda:
1. Linieritas
Model Regresinya: Harus linier dalam parameter. Artinya, hubungan antara variabel independen (X) dan dependen (Y) harus berbentuk lurus.
2. Nilai Rata-Rata Error Nol
Rata-Rata Error: Nilai rata-rata dari kesalahan prediksi (error) harus nol. Artinya, model regresi harus dapat memprediksi Y dengan akurat tanpa adanya bias.
3. Homoskedastisitas
Variansi Error Konstan: Varians dari error harus konstan (homoskedastik). Artinya, ukuran varians dari kesalahan prediksi harus sama untuk semua level dari variabel independen.
4. Tidak Terjadi Autokorelasi
Error Tidak Berkorelasi: Tidak terjadi autokorelasi pada error. Artinya, kesalahan prediksi tidak saling terkait satu sama lain.
5. Tidak Terjadi Multikolinieritas
Variabel Bebas Tidak Saling Korelatif: Tidak terjadi multikolinieritas pada variabel bebas.
Artinya, variabel independen tidak saling terkait linier satu sama lain, sehingga tidak memicu
masalah identifikasi parameter yang ambigu.
6. Error Berdistribusi Normal
Normalitas Residuen: Error berdistribusi normal. Artinya, residuen (kesalahan prediksi) harus mengikuti distribusi normal, sehingga mudah melakukan inferensi statistik.
7. Semua Variabel Random Kontinu
Data Interval/Rasio: Semua variabel, termasuk variabel independen dan dependen, harus merupakan variabel random kontinu. Ini penting karena model regresi linier berganda dirancang untuk data skala interval/ratio
8. Multivariat Normal Distribution
Distribusi Multivariat Normal: Distribusi kondisional nilai masing-masing variabel harus berdistribusi multivariat normal. Ini memastikan bahwa residuen tidak hanya normal individu tapi juga simultan
B. Temuan yang Menarik
Berikut adalah beberapa temuan menarik mengenai asumsi-asumsi dalam analisis regresi linear ganda:
1. Hubungan Linier yang Kompleks
Regresi korelasi berganda memungkinkan analisis hubungan antara lebih dari satu variabel independen dan satu variabel dependen. Hal ini mencerminkan kompleksitas hubungan di dunia nyata, di mana banyak faktor dapat mempengaruhi hasil secara simultan. Misalnya, dalam analisis pengeluaran untuk bahan makanan, baik penghasilan keluarga maupun ukuran keluarga dapat berkontribusi pada variabel dependen secara bersamaan.
2. Deteksi Multikolinearitas
Salah satu tantangan dalam regresi berganda adalah multikolinearitas, di mana variabel independen saling berkorelasi. Ini dapat menyebabkan kesulitan dalam menentukan pengaruh masing-masing variabel. Uji multikolinearitas dapat dilakukan menggunakan Variance Inflation Factor (VIF) dan Tolerance. Model yang baik seharusnya memiliki nilai VIF di bawah 10 untuk menghindari masalah ini.
3. Heteroskedastisitas dan Autokorelasi
Asumsi homoskedastisitas di mana varians dari residual harus konstansering kali dilanggar dalam praktik, yang mengarah pada heteroskedastisitas. Ini dapat terdeteksi melalui scatterplot residual.
Selain itu, autokorelasi, yang terjadi ketika kesalahan dari model regresi berkorelasi dengan dirinya sendiri, dapat diuji menggunakan statistik Durbin-Watson. Jika nilai Durbin-Watson berada di luar batas kritis tertentu, ini menunjukkan adanya autokorelasi
4. Normalitas Residual
Asumsi bahwa residual harus berdistribusi normal adalah penting untuk validitas inferensi statistik. Uji normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan grafik Q-Q plot atau uji statistik seperti Shapiro-Wilk. Pelanggaran terhadap asumsi ini dapat memengaruhi hasil analisis dan interpretasi koefisien regresi.
5. Pengaruh Variabel Independen
Dalam regresi berganda, setiap variabel independen memiliki koefisien yang menunjukkan seberapa besar pengaruhnya terhadap variabel dependen ketika variabel lain dianggap konstan.
Ini memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang dinamika antar variabel dibandingkan dengan regresi sederhana
C. Keterkaitan dengan aktivitas kehidupan Pengambilan Keputusan Berbasis Data
Regresi berganda memungkinkan individu dan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data. Misalnya, dalam konteks bisnis, perusahaan dapat menggunakan analisis ini untuk memahami bagaimana berbagai faktor seperti harga, promosi, dan kualitas produk mempengaruhi penjualan. Dengan demikian, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi pemasaran mereka.
2. Pemahaman Dinamika Sosial
Dalam ilmu sosial, regresi berganda sering digunakan untuk menganalisis bagaimana berbagai faktor seperti pendidikan, penghasilan, dan ukuran keluarga mempengaruhi pengeluaran atau perilaku sosial lainnya. Misalnya, penelitian menunjukkan bahwa pengeluaran untuk bahan makanan dapat dipengaruhi oleh penghasilan keluarga dan ukuran keluarga. Ini memberikan wawasan tentang bagaimana kebijakan sosial atau ekonomi dapat ditargetkan lebih efektif.
3. Prediksi dan Perencanaan
Model regresi berganda dapat digunakan untuk memprediksi hasil di masa depan berdasarkan variabel yang ada saat ini. Misalnya, pemerintah dapat menggunakan model ini untuk memperkirakan kebutuhan layanan publik berdasarkan pertumbuhan populasi dan faktor ekonomi lainnya. Ini sangat penting dalam perencanaan kota dan alokasi sumber daya.
4. Identifikasi Faktor Kritis
Melalui analisis regresi berganda, peneliti dapat mengidentifikasi variabel mana yang memiliki pengaruh paling besar terhadap variabel dependen. Misalnya, dalam studi kesehatan masyarakat, faktor-faktor seperti tingkat pendidikan dan akses ke layanan kesehatan dapat dianalisis untuk menentukan dampaknya terhadap kesehatan masyarakat secara keseluruhan.
5. Penerapan dalam Berbagai Sektor
Regresi berganda tidak hanya terbatas pada bisnis atau ilmu sosial; metode ini juga diterapkan dalam bidang kesehatan, pendidikan, dan lingkungan. Misalnya, dalam penelitian medis, analisis ini dapat digunakan untuk memahami hubungan antara gaya hidup (seperti diet dan olahraga) dengan kesehatan jantung.
D. Hal-hal yang dapat ditindaklanjuti oleh mahasiswa berkaitan dengan materi 1. Proyek Penelitian
Mahasiswa bisa melakukan penelitian sederhana menggunakan regresi linear ganda untuk menganalisis data yang relevan, seperti pengaruh waktu belajar terhadap nilai akademik. Ini bisa dilakukan dengan mengumpulkan data dari teman sekelas.
2. Studi Kasus
Mengkaji studi kasus yang ada di bidang ekonomi, kesehatan, atau pendidikan. Mahasiswa dapat menganalisis laporan yang menunjukkan bagaimana regresi dan korelasi digunakan untuk mengambil keputusan berbasis data.
3. Penggunaan Software Statistik
Menguasai perangkat lunak statistik seperti SPSS, R, atau Python untuk melakukan analisis regresi. Mahasiswa dapat membuat proyek kecil, seperti menganalisis data penjualan produk atau data kesehatan masyarakat.
4. Kegiatan Kelompok
Mengadakan diskusi kelompok untuk membahas bagaimana regresi linear dan korelasi dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Ini dapat memperluas perspektif dan memahami aplikasi
nyata dari materi.
5. Membaca Literatur
Meneliti artikel jurnal atau buku yang membahas regresi dan korelasi dalam konteks yang berbeda, seperti pemasaran, psikologi, atau kebijakan publik. Ini membantu mahasiswa melihat penerapan konsep secara luas.
6. Menerapkan dalam Kehidupan Sehari-hari
Menggunakan regresi untuk menganalisis pengeluaran bulanan berdasarkan faktor-faktor seperti pendapatan, pengeluaran untuk makanan, dan hiburan. Mahasiswa dapat menciptakan anggaran yang lebih efektif.
7. Mempresentasikan Temuan: Mengorganisir presentasi atau seminar di kampus untuk membagikan hasil analisis yang dilakukan. Ini tidak hanya memperkuat pemahaman, tetapi juga meningkatkan keterampilan komunikasi.
8. Kolaborasi dengan Dosen: Bekerja sama dengan dosen atau peneliti untuk proyek penelitian yang menggunakan analisis regresi. Ini memberikan pengalaman langsung dan wawasan praktis tentang proses penelitian.
E. Carilah literatur/artikel jurnal (minimal 5 artikel) berkaitan dengan isu iklim pada video youtube yang telah dibagikan. Buat resume 5 artikel tersebut, dan sertakan referensinya!
`1. Judul : Hubungan Antara Iklim Sekolah dengan Kecenderungan Perilaku Bullying
Penulis : Ulfah Magrifah, Mira Aliza Rachmawati Volume/Nomor : Vol 3/No 1
Tanggal : Juni 2018
ISSN : 1613-78898
Link : 161378898.pdf
Resume Bullying adalah penghambat besar bagi seorang anak untuk mengaktualisasikan diri. Bullying tidak memberi rasa aman dan nyaman, membuat para korban bullying merasa takut dan terintimidasi, rendah diri serta tak berharga, sulit berkonsentrasi dalam belajar, tidak bergerak untuk bersosialisasi dengan lingkungannya, enggan bersekolah, pribadi yang tidak percaya diri dan sulit berkomunikasi, sulit berpikir jernih sehingga prestasi
akademisnya dapat terancam merosot. Mungkin pula, para korban bullying akan kehilangan rasa percaya diri 3 kepada lingkungan yang banyak menyakiti dirinya (Yayasan SEJIWA, 2008).
Iklim sekolah ini juga dapat diartikan sebagai suatu suasana atau kualitas dari sekolah untuk membantu individu masing-masing merasa berharga secara pribadi, bermartabat dan penting secara serentak dapat membantu terciptanya suatu perasaan memiliki terhadap segala sesuatu di sekitar lingkungan sekolah (Freiberg, 2005).
Setelah melakukan uji normalitas dan uji linearitas, peneliti melakukan uji hipotesis dengan tehnik korelasi product moment dari pearson. Hasil uji hipotesis menunjukkan koefisien korelasi r untuk kedua variabel sebesar 0,459 dengan p = 0,000 (p < 0.05). Hal tersebut menunjukkan adanya korelasi negatif antara iklim sekolah dengan kecenderungan perilaku bullying yang sangat signifikan, atau dengan kata lain semakin positif iklim sekolah semakin rendah kecenderungan perilaku bullying.
Analisis koefisien determinasi (r2 ) iklim sekolah dengan kecenderungan perilaku bullying menunjukkan nilai sebesar 0,210.
Hal ini menunjukkan variabel iklim kelas memberikan sumbangan sebesar 21% terhadap kecenderungan perilaku bullying.
2 Judul : Pengaruh Perubahan Iklim terhadap Produksi Tanaman Pangan di Provinsi Maluku
Penulis : Agung Budi Santoso Volume/Nomor : Vol 35/No 1
Tanggal : 15 Januari 2016
Link : 01-Suprihanto
Resume : Indonesia memiliki keanekaragaman hayati yang didukung oleh kondisi geografis berupa dataran rendah dan tinggi, sinar matahari yang melimpah, curah hujan yang hampir merata sepanjang tahun di sebagian wilayah, dan keanekaragaman jenis tanah yang memungkinkan pengembangan budi daya aneka jenis tanaman asli daerah tropis, serta komoditas introduksi dari daerah subtropis yang
telah beradaptasi dengan kondisi iklim tropis.
Terdapat hubungan erat antara perubahan iklim dan produksi pertanian (Winarto et al. 2013). Pengaruh perubahan iklim terhadap pertanian bersifat multidimensional, mulai dari sumber daya, infrastruktur pertanian, dan sistem produksi, hingga ketahanan pangan, kesejahteraan petani dan masyarakat pada umumnya.
Penelitian menggunakan data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik berupa data produksi tanaman pangan Provinsi Maluku dari tahun 1995 hingga 2012. Komoditas yang dipilih untuk mewakili tanaman pangan adalah padi sawah, jagung, kedelai, dan ubi jalar. Data curah hujan yang berasal dari stasiun Klimatologi Ambon, Amahai, Geser, Keiratu, Namlea, Bandara Neira, Saumlaki, dan Tual digunakan untuk mengetahui perubahan iklim yang terjadi di Provinsi Maluku, seiring dengan fenomena El Nino dan La Nina yang berlaku secara global.
Hasil analisis model data produksi tanaman pangan dari tahun 1995 sampai 2012 dapat dilihat pada Tabel 2. Dari model linear, quadratic, exponential, dan moving average, dipilih model yang memiliki nilai MSD paling kecil dan nilai determinasi (R2) paling besar. Pada padi sawah, tren quadratic dengan model vt = 15027 - 1946t + 357.7t2 merupakan model yang paling sesuai karena memiliki nilai MSD terkecil, yakni 50100697 dan R2 0,934. Model tren moving average paling sesuai (best fit) untuk menduga peubah produksi jagung, kedelai dan ubi jalar dengan nilai MSD masing- masing 6347931, 167243 dan 7896999 dan R2 dengan nilai masing- masing 0,729, 0,641, dan 0,597.
3 Judul : Peningkatan Produktivitas Padi Sawah Tadah Hujan melalui Penerapan Teknologi adaptif Dampak Perubahan Iklim
Penulis : Anicetus Wihardjaka, Ali Pramono, Mas Teddy Sutriadi Volume/Nomor : Vol 3/No 1
Tanggal : 17 Maret 2020
ISSN : 1907-0799
Link :https://epublikasi.pertanian.go.id/berkala/jsl/article/view/3338/3374 Resume : Lahan sawah seluas 8.114.829 hektar berdasarkan data BPS
tahun 2014 (Sains Indonesia 2017) harus mampu memenuhi kebutuhan pangan bagi sebagian besar penduduk Indonesia yang masih tergantung pada beras.
Lahan sawah sebagai penopang bahan pangan utama dipandang sebagai sumber emisi gas rumah kaca (GRK) dan rentan terhadap dampak perubahan iklim, seperti serangan organisme pengganggu tanaman (OPT), banjir, salinitas atau intrusi air laut, dan cekaman kekeringan terutama di lahan sawah tadah hujan.
Upaya mitigasi merupakan upaya mengurangi dan/atau memperlambat terjadinya perubahan iklim melalui penurunan emisi GRK dan peningkatan serapan GRK. Menurut Balitbangtan (2011), mitigasi adalah usaha untuk menurunkan emisi dan/atau meningkatkan serapan GRK dari berbagai sumber emisi, dalam upaya pengendalian atau pengurangan dampak perubahan iklim.
Pengelolaan sawah tadah hujan dengan teknologi adaptif rendah emisi merupakan sinergi aksi adaptasi dan aksi mitigasi mendukung kebijakan pemerintah seperti tertuang dalam rencana aksi nasional penurunan emisi GRK dimana dari sektor pertanian ditargetkan dapat menurunkan emisi sebesar 8 juta ton CO2-e pada tahun 2020. Penerapan komponen teknologi adaptasi dan mitigasi diarahkan untuk meningkatkan produktivitas tanaman sekaligus menurunkan emisi gas rumah kaca. Penerapan secara terpadu teknologi varietas unggul rendah emisi, irigasi berselang, pemupukan berimbang, dan penambahan bahan amelioran pada budidaya padi sawah tadah hujan dengan sumber air hujan dan waktu tanam yang epat nyata meningkatkan produktivitas padi sawah dan emisi gas rumah kaca dapat ditekan.
Antisipasi dampak perubahan iklim dapat dilakukan dengan (i) meningkatkan peran penyuluh pertanian dan pendidikan kepada petani dalam mengantisipasi perubahan iklim, (ii) mendesiminasikan komponen teknologi adaptif
sekaligus sebagai upaya mitigasi emisi gas rumah kaca agar dapat diadopsi petani padaekosistem lahan sawah tadah hujan, dan (iii) meningkatkan kinerja penelitian dan pengembangan dalam aksi mitigasi perubahan iklim.
4 Judul : Pengaruh Iklim Komunikasi dan Komitmen Organisasi Terhadap Kepuasan Kerja Pegawai Kecamatan XYZ Bekasi
Penulis : Inge Hutagalung dan Rajab Ritonga Volume/Nomor : Vol 6/No 2
Tanggal : Desember 2018
ISSN : 1907-0799
Link : article.php
Resume : Organisasi merupakan Artificial Person hingga dapat berperilaku seperti manusia dewasa dengan segala aktivitasnya, termasuk dapat melakukan perbuatan perdata: mengikat perjanjian, mengelola aset atau pun melakukan tindakan hukum lainnya untuk menjalankan misi guna mencapai tujuan organisasi. Sebagai artificial person, organisasi digerakkan oleh orang-orang yang mengurusi organisasi tersebut.
Iklim organisasi yang positif akan mendorong para anggota organisasi untuk saling berinteraksi satu sama lain dan menjalin kerjasama antarbagian dan memperkecil hambatan yang mungkin ada di dalam organisasi tersebut. Sementara itu, hubungan interaksi sosial antarsesama karyawan dan atasan melalui komunikasi yang terjalin secara efektif akan menciptakan kepuasan kerja dan menumbuhkan rasa memiliki terhadap organisasi.
Hasil penelitian memperlihatkan bahwa antara variabel komunikasi interpersonal dan komitmen organisasi (nilai t sebesar 6.36, koefisien jalur sebesar 0.93) terdapat hubungan signifikan.
Secara teoretis, kebutuhan seseorang untuk tetap berada dalam suatu kelompok berpengaruh pada hubungan antara komunikasi dan komitmen organisasi. Semakin tinggi kebutuhan seseorang terhadap kelompok maka akan semakin kuat pengaruh komunikasi terhadap komitmen, dan sebaliknya.
Menyikapi pengaruh yang lemah dari variabel komitmen
organisasi terhadap variabel kepuasan kerja (nilai t sebesar 0.60, koefisien jalur 0.25), peneliti berpendapat kondisi ini dikarenakan kondisi pegawai negeri sipil (PNS) yang puas atau tidak puas dengan pekerjaannya akan tetap bekerja di lingkungan pemerintahan sebab pegawai negeri merupakan pekerjaan yang menjadi dambaan banyak pencari kerja sehingga seseorang yang sudah diterima sebagai pegawai negeri tidak akan mau meninggalkan pekerjaan tersebut begitu saja.
Secara umum, hasil penelitian membuktikan bahwa kepuasan kerja karyawan yang bekerja di Kecamatan XYZ bisa dipengaruhi variabel iklim organisasi dan variabel komunikasi interpersonal.
Sementara itu, variabel komitmen organisasi tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap kepuasan kerja para karyawan yang bekerja di Kecamatan XYZ tersebut. Adapun saran untuk penelitian terkait model integrasi pengaruh variabel iklim organisasi, komunikasi interpersonal dan komitmen organisasi terhadap kepuasan kerja, dapat dilakukan pada lingkup kerja organisasi swasta. Hal ini disarankan mengingat budaya organisasi organisasi pemerintah dengan petugas berstatus pegawai negeri sipil (aparatur sipil negara) dan organisasi swasta memiliki budaya kerja yang berbeda.
5 Judul : Pengaruh Iklim terhadap Kasus Demam Berdarah Dengue Penulis : Margareta Maria Sintorin
Volume/Nomor : Vol 2/No 1
ISSN : 1613-78898
Link : 161378898.pdf
Resume : Proyeksi kecenderungan aktivitas ekonomi dan dampak emisi gas kegiatan manusia, pada tahun mendatang, tempaknya berpengaruh terhadap pergeseran pola curah hujan dan suhu rata- rata bumi yang diperkirakan naik 1–3,5oC. Perubahan pada komponen lingkungan ini akan mempengaruhi spesies-spesies pada kelompok ekosistem dan pola penyebaran vektor serta virus penyakit.1 Iklim dapat berpengaruh terhadap pola penyakit infeksi karena agen penyakit (virus, bakteri, atau parasit lainnya) dan
vektor (serangga atau rodensia) bersifat sensitif terhadap suhu, kelembaban dan kondisi lingkungan ambien lainnya.
Penelitian dengan sumber data primer yang dikumpulkan pada bulan April 2004 sampai Maret 2005 dan sekunder ini menggunakan disain studi ekologi, dengan uji hipotesis.
Berdasarkan hasil analisis statistik diketahui terdapat hubungan bermakna antara jumlah kasus DBD dengan curah hujan (p: 0,000) dan AHJ (p:0,002). Sedangkan hasil analisis uji statistik hubungan antara AHJ dan curah hujan (p: 0,000) memperlihatkan hubungan yang secara statistik bermakna antara AHJ dengan curah hujan.
Ketika musim hujan datang maka ketersediaan TPN meningkat.
Seperti diketahui bahwa Aedes lebih menyukai air bersih untuk meletakkan telurnya. Seekor nyamuk Aedes akan bertelur bekisar antara 100-300 butir, sehingga populasi nyamuk meningkat dengan cepat.8 Untuk mematangkan telurnya maka nyamuk akan mencari mangsa manusia, sehingga kecenderungan untuk menggigit manusia bertambah. Hal inilah yang menyebabkan AHJ ikut meningkat saat curah hujan tinggi.
