Kelompok 2 :
Dea Andika Wikaneswari 202233010 Maria Ayu Anjanique M.S 202233018 Rachel Anggita Wijayanti 202233025
Pengertian Regresi Linear
Regresi Linear merupakan salah satu uji statistik parametrik untuk mengetahui hubungan antar variabel dependen dengan variabel independen.
Data yang digunakan merupakan data interval atau rasio.
Variabel independen (notasi X) merupakan variabel dan variabel dependen (notasi Y) merupakan variabel yang akan diprediksi.
Pembagian Regresi Linear
Regresi Linear terbagi menjadi 2 yaitu :
Regresi Linear Sederhana Regresi Linear Berganda
Regresi Linear sederhana merupakan persamaan regresi berupa garis lurus yang menggambarkan hubungan antara dua variabel yakni sumbu X atau peubah bebas dan sumbu Y atau peubah tak-bebas.
Ciri : hanya memiliki 1 variabel X.
Regresi Linear Berganda merupakan persamaan regresi yang menggambarkan hubungan satu peubah tak-bebas yakni sumbu Y dengan lebih dari satu peubah bebas atau sumbu X yaitu (X1, X2, X3,.... Xp).
Ciri : memiliki lebih dari 1 variabel X.
Rumus Regresi Linear
Regresi Linear Sederhana Regresi Linear Berganda
Y = a + bX + e
Keterangan :
Y = Variabel Independen X = Variabel Dependen
a = Konstanta (Nilai Y ketika X = 0)
b = Koefisien regresi (menunjukkan seberapa besar pengaruh Y ketika X menjadi satu satuan
e = Error
Y = a + bX1 + bX2 + bX3 + ... + bXn + e
Keterangan :
Y = Variabel Independen X = Variabel Dependen
a = Konstanta (Nilai Y ketika X = 0)
b = Koefisien regresi (menunjukkan seberapa besar pengaruh Y ketika X menjadi satu satuan
e = Error
Pengambilan Keputusan Regresi Linear
Asymp sig
< probabilitas (0,05) Asymp sig
> probabilitas (0,05)
ada pengaruh variabel X terhadap Y
tidak ada
pengaruh variabel X terhadap Y
Contoh Soal Regresi Linear
Dari sebuah penelitian yang dilakukan untuk
mengetahui apakah usia berpengaruh terhadap tekanan
darah sistolik.
Penelitian dilakukan kepada
29 responden
Tabel pembantu
Contoh Soal Regresi Linear
Hipotesis :
Ho : Rumus regresi tidak dapat digunakan sebagai prediksi sbp dari age
Ha : Rumus regresi dapat digunakan sebagai prediksi sbp dari age
Contoh Soal Regresi Linear
Y = a + bX + e
Diketahui :
Y = tekanan darah sistolik X = umur ibu
b = 66661,3104 / 6456,96666 = 0,969 a = 44,76 - 0,969 x 142,14 = 98,75
Rumus b
Y = a + bX + e
Y = 98,75 + (0,969 x 30) Y = 98,75 + 29,01
Y = 127,82
Sehingga tekanan darah sistoliknya 127,82 mmHg
Penerapan regresi apabila menentukan umur ibu 30 tahun maka dapat kita prediksi tekanan
darah sistoliknya dengan rumus :
Contoh Soal Regresi Linear Menggunakan SPSS
Masukkan dalam Variabel View sebagai berikut :
1.Contoh Soal Regresi Linear Menggunakan SPSS
2. Input data dalam Data View sebagai berikut :
Contoh Soal Regresi Linear Menggunakan SPSS
3. Lakukan Uji Regresi dengan langkah : Analyze > Regression > Linear
Contoh Soal Regresi Linear Menggunakan SPSS
4. Pilih Method (Enter) > Klik Statistik > Estimates > Model Fit >
Continue > OK
Contoh Soal Regresi Linear Menggunakan SPSS
5. Output
Contoh Soal Regresi Linear Menggunakan SPSS
6. Interpretasi Hasil
Dari tabel ANOVA, diketahui nilai p besarnya <0,001 sehingga nilai p<0,05, maka Ho ditolak (Ho = rumus regresi tidak dapat digunakan sebagai prediksi sbp dari age), sehingga rumus regresi dapat digunakan untuk memprediksi sbp dari age.
Dari tabel coefficient, diketahui rumus regresi dimana nilai koefisien regresi dari nilai B, nilai konstanta 98,75 dan umur 0,969 Jadi Y = 98,75 + 0,969X
Contoh Soal Regresi Berganda
Dari sebuah penelitian yang dilakukan untuk
mengetahui apakah x1, x2, x3,
x4, dan x5 berpengaruh
terhadap Y.
Masukkan dalam Variabel View sebagai berikut :
1.
Contoh Soal Regresi Berganda
Hipotesis :
Ho : Tidak ada pengaruh variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y)
Ha : Ada pengaruh variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y)
Contoh Soal Regresi Berganda
2. Pilih Analyze > Regresion > Linear
Contoh Soal Regresi Berganda
3. Y to Dependent > X1, X2, X3, X4, X5 to Independent > OK
Contoh Soal Regresi Berganda
4. Output
