JURNAL PEMBELAJARAN
Mata Kuliah dan Kelas : Analisis Regresi dan PSPM 21D
Materi : Analisis regresi linear ganda dan korelasi
Tanggal : 22 Oktober 2024
Dosen Pengampu :
Dikerjakan Oleh (Nama dan NIM)
: Esra Roida Handayani Marpaung (4213111001)
A. Resume Materi
Regresi Linear Berganda
Regresi linear berganda adalah suatu teknik analisis statitstik yang digunakan untuk menjelaskan hubungan antara satu variabel dependen (Y) dengan lebih dari satu variabel independen (X1, X2, ..., Xn). Ini merupakan perluasan dari regresi linear sederhana yang hanya mencakup hubungan antara dua variabel.
Persamaan regresi linear berganda dapat ditulis sebagai:
𝑌 = 𝑎0 + 𝑎1𝑋1+ 𝑎2𝑋2+ ⋯ . +𝑎𝑛𝑋𝑛
Dimana 𝑎𝑖 adalah koefisien regresi untuk setiap variabel independen, dan 𝑎0 adalah konstanta termuka.
Misalnya untuk n = 2, model regresinya adalah Y’ = a + b1.X1 + b2.X2 + e Dimana :
Y’ = nilai Y prediksi X1 = Variabel bebas 1 X2 = Variabel bebas 2
b1 = Koefisien regresi variabel bebas 1, adalah perubahan pada Y untuk setiap perubahan X1 sebesar 1 unit dengan asumsi X2 konstan
b2 = Koefisien regresi variabel bebas 2, adalah perubahan pada Y untuk setiap perubahan X2 sebesar 1 unit dengan asumsi X1 konstan
e = Kesalahan Prediksi (error)
Analisis Korelasi Berganda
Analisis korelasi berganda merupakan perluasan dari analisis korelasi sederhana. Dalam analisis korelasi berganda bertujuan untuk mengetahui bagaimana derajat hubungan antara beberapa
variabel independent (Variabel X1, X2, ……., Xk) dengan variabel dependent (Variabel Y) secara bersama-sama.
Asumsi-asumsi sehubungan dengan analisis regresi berganda tersebut adalah :
1. Variabel-Variabel independent dan variabel dependent mempunyai hubungan linier
2. Semua variabel, baik variabel-variabel independent maupun variabel dependent, merupakan variabel-variabel random kontinyu.
3. Distribusi kondisional nilai masing-masing variabel berdistribusi normal (multivariate normal distribution)
4. Untuk berbagai kombinasi nilai variabel yang satu dengan yang lain tertentu, varaince dari distribusi kondisional masing-masing variabel adalah homogen (asumsu homoscedasticity berlaku untuk semua variabel)
5. Untuk masing-masing variabel, nilai observasi yang satu dengan yang lain, tidak berkaitan.
Berdasarkan korelasi berganda, yang diberi notasi 𝑅𝑌.12….𝑛 dihitung melalui jalur terjadinya hubungan antara beberapa variabel independent (𝑋!, 𝑋2, … . , 𝑋𝑛) dengan satu variabel dependent (Y), yakni berupa regresi linier dengan 𝑌’ = 𝑎0+ 𝑎1𝑋1+ 𝑎2𝑋2+ ⋯ . +𝑎𝑛𝑋𝑛
Berdasarkan adanya regresi berganda tersebut, koefisien korelasi linier berganda tersebut dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑅𝑌.12 = √𝑏1∑ 𝑋1𝑌 + 𝑏2∑ 𝑋2𝑌 + ⋯ + 𝑏𝑛∑ 𝑋𝑛𝑌
∑ 𝑌2 B. Temuan yang Menarik
Temuan yang menarik mengenai Analisis Regresi Linear Ganda
1. Model Regresi: Regresi linear berganda digunakan untuk menjelaskan hubungan satu variabel dependen (Y) dengan lebih dari satu variabel independen ((𝑋1, 𝑋2, … ). Model dasar regresi linear berganda dapat ditulis sebagai 𝑌 = 𝑎0+ 𝑎1𝑋1+ 𝑎2𝑋2+ ⋯ . +𝑎𝑛𝑋𝑛
2. Koefisien Determinasi (𝑅2): 𝑅2 memberikan informasi tentang seberapa baik model menjelaskan variasi dalam data. Namun, penting untuk diingat bahwa nilai 𝑅2 yang tinggi tidak selalu menunjukkan model yang baik. Oleh karena itu, perlu melakukan analisis lebih lanjut, seperti uji signifikansi koefisien.
3. Asumsi Regresi: Analisis regresi linear ganda mengandalkan beberapa asumsi, seperti linearitas, homoskedastisitas, dan normal residual. Pelanggaran terhadap asumsi ini dapat mempengaruhi hasil analisis dan dapat diatasi denga transformasi data atau penggunaan model yang lebih kompleks.
4. Analisis Korelasi: Korelasi hanya mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel, tanpa menunjukkan sebab-akibat. Sering kali, korelasi yang tinggi antara dua variabel tidak berarti satu menyebabkan yang lain. Penting untuk mempertimbangkan variabel ketiga yang mungkin berperan.
5. Penggunaan dalam berbagai bidang: Regresi linear ganda dan analisis korelasi sangat berguna di berbagai bidang, mulai dari ekonomi, ilmu sosial, hingga kesehatan. Misalnya, dalam ekonomi, regresi digunakan untuk memprediksi pertumbuhan ekonomi berdasarkan variabel seperti investasi dan pengeluaran pemerintah.
6. Pentingnya data: Kualitas dan kuantitas data yang digunakan sangat memengaruhi hasil analisis. Data yang bersih dan representatif akan memberikan wawasan yang lebih akurat, sedangkan data yang cacat dapat menghasilkan kesimpulan yang menyesatkan.
C. Keterkaitan dengan aktivitas kehidupan
Analisis regresi linear ganda dan korelasi memiliki banyak keterkaitan dengan aktivitas kehidupan sehari-hari. Berikut beberapa contohnya:
1. Pengambilan keputusan bisnis
Banyak perusahaan menggunakan regresi linear ganda untuk memprediksi penjualan berdasarkan variabel seperti harga, iklan, dan lokasi. Dengan mengetahui hubungan ini, mereka dapat membuat keputusan strategis yang lebih baik.
2. Kesehatan dan Kebugaran
Dalam bidang kesehatan, analisis ini digunakan untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi kesehatan, seperti pola makan, aktivitas fisik, dan faktor genetik. Misalnya, studi dapat menunjukkan bagaimana perubahan dalam pola makan dan olahraga berkontribusi pada berat badan.
3. Pendidikan
Sekolah dan universitas sering menganalisis data untuk menentukan faktor-faktor yang memengaruhi prestasi siswa. Misalnya, regresi dapat digunakan untuk melihat hubungan antara waktu belajar, kehadiran, dan nilai akhir.
4. Ekonomi dan Keuangan
Analisis regresi digunakan untuk memprediksi inflasi, pengangguran, dan pertumbuhan ekonomi. Hal ini membantu pemerintah dan pembuat kebijakan merencanakan tindakan yang tepat untuk meningkatkan ekonomi.
5. Lingkungan
Dalam studi lingkungan, regresi dapat digunakan untuk memahami dampak polusi terhadap kesehatan masyarakat, dengan menganalisis hubungan antara tingkat polusi dan penyakit tertentu.
6. Perilaku Konsumen
Dalam pemasaran, analisis korelasi membantu memahami hubungan antara faktor-faktor seperti harga, promosi, dan kepuasan pelanggan. Ini memungkinkan perusahaan untuk merancang strategi pemasaran yang lebih efektif.
7. Sosiologi dan Psikologi
Penelitian dalam sosiologi dan psikologi sering menggunakan analisis ini untuk memahami hubungan antara variabel sosial, seperti pendidikan dan pendapatan, atau stres dan kesehatan mental.
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/3338/3 374
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 dam pak 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.
