Regresi Linear
Berganda
DATA MINING
Dosen Pengampu :
Febri Prima, S.T., M.Sc
Nama Kelompok
Muhammad Akmal Faiq Khadaf D1061211022
Yudha Hendrawan
D1061211059
MATERI
1 STUDI KASUS
2
PERHITUNGAN
MENGGUNAKAN
MICROSOFT EXCEL
Studi Kasus
Apakah harga batu bara dunia dan IHSG akan mempengaruhi harga saham batu bara.
Dilakukan pengambilan data dari internet terkait harga batu bara dunia dengan memakai acuan Newcastle dan
pengambilan data terkait dengan IHSG nya. Rentang waktu pengambilan data dilakukan pada dua tahun terakhir dari November 2020 sampai dengan Oktober 2022 dengan pengambilan data tiap sebulan sekali. Jadi, akan diperoleh total 24 data sampling. Data-data
tersebut dapat dilhat pada tabel disamping sebagai berikut.
Waktu
Harga Batu Bara Dunia
IHSG
Harga Saham
Batu Bara November,
2020 69.05 5785.335 0.15 Desember,
2020 79.30 6008.709 0.18 Januari,
2021 79.15 5862.352 0.16 Februari,
2021 82.15 6241.796 0.17 Maret,
2021 83.35 6195.562 0.17 April, 2021 86.55 5995.616 0.15 Mei, 2021 90.00 5848.616 0.14 Juni, 2021 90.80 6022.399 0.13 Juli, 2021 99.80 6070.093 0.14
Agustus,
2021 113.65 6041.366 0.13
September,
2021 144.05 6144.815 0.16 Oktober,
2021 99.85 6591.346 0.17 November,
2021 112.55 6561.553 0.17 Desember,
2021 120.15 6581.482 0.17 Januari, 2022 147.30 6645.511 0.18
Februari,
2022 197.25 6888.171 0.20 Maret, 2022 217.65 7002.532 0.21 April, 2022 267.75 7228.914 0.24 Mei, 2022 333.25 7026.256 0.28 Juni, 2022 332.65 7042.937 0.26 Juli, 2022 366.15 6951.123 0.27
Agustus,
2022 396.00 7135.248 0.28 September,
2022 412.70 7040.798 0.27 Oktober,
2022 372.35 7056.04 0.24
Perhitungan
Berikut tabel hasil pengumpulan data
regresi linear berganda
X1 X2 Y y_ (y-y_)^2
5785,335 2374 69,05 69,40373 0,125125
6008,709 2787 79,3 128,277942 2398,839
5862,352 2597 79,15 99,536376 415,6043
6241,796 2698 82,15 126,277248 1947,214
6195,562 2700 83,35 124,764356 1715,149
5995,616 2370 86,55 76,906408 92,99887
5848,616 2190 90 49,360408 1651,576
6022,399 2030 90,8 36,444162 2954,557
6070,093 2230 99,8 62,656534 1379,637
6041,366 2080 113,65 43,264908 4954,061
6144,815 2450 144,05 92,33597 2674,341
6591,346 2680 99,85 137,364148 1407,311
6561,553 2600 112,55 126,472014 193,8225
6581,482 2710 120,15 140,649316 420,222
6645,511 2880 147,3 163,822418 272,9903
6888,171 3140 197,25 204,763498 56,45265
7002,532 3320 217,65 231,069216 180,0754
7228,914 3820 267,75 300,671732 1083,84
7026,256 4530 333,25 379,590728 2147,463
7042,937 3820 332,65 293,604606 1524,543
6951,123 4282 366,15 346,479674 386,9217
7135,248 4237 396 347,986424 2305,303
7040,798 4170 412,7 336,223324 5848,682
7056,04 3925 372,35 306,91252 4282,064
155968,57 72620 4393,45 4224,83766 40293,79
Summary Output
Regression Statistics Multiple R 0,93938115 R Square 0,882436946 Adjusted R
Square 0,871240464 Standard Error 43,14487737
Observations 24
Nilai korelasi antara x1,x2 dengan y adalah 0,9393. termasuk dalam kategori Kuat
Nilai koefisien determinasi 0,8712 atau 87,12% . Yang berarti bahwa x1 dan x2 menjelaskan y sebesar 87,12% sisanya dipengaruhi oleh faktor lain
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 2 293420,5956 146710,29
8 78,81377 1,7292E-10
Residual 21 39091,08931
1861,4804 4
Total 23 332511,6849
Nilai signifikansi > alpha = 0,05, Sehingga dapat disimpulkan bahwa kurangnya pengaruh yang signifikan antara variable x1,x2 dengan y
Kategori Korelasi 0,00 - 0,199 Sangat Rendah 0,20 - 0,399 Rendah
0,40 - 0,599 Sedang 0,60 - 0,799 Kuat
0,80 - 1,00 Sangat Kuat
Results
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%
Intercept -440,0669286 188,7672839 -2,3312669 0,029781 -832,6299858 -47,503872 -832,6299858 -47,50387151 X1 0,03875659 0,038296704 1,0120085 0,323053 -0,040885766 0,11839895 -0,040885766 0,118398947 X2 0,122696865 0,023948465 5,12337069 4,48E-05 0,072893305 0,17250042 0,072893305 0,172500425
Y = -440,1 + 0,038X1 + 0,123X2
Ketika nilai p<0.05 maka hipotesis nol tolak, sedangkan nilai p>0.05 maka hipotesis nol diterima.
Ketika nilai p<0.05 maka hipotesis nol tolak, sedangkan nilai p>0.05 maka hipotesis nol diterima.
