bab i regesin

7/23/2019 Bab i RegesiN

http://slidepdf.com/reader/full/bab-i-regesin 1/10

BAB I

Pendahuluan1.1. Latar belakang

Sepanjang sejarah umat manusia, orang melakukan penelitian tentang ada

tidaknya hubungan antara dua hal, fenomena, kejadian atau lainnya. Dan ada

tidaknya pengaruh antara satu kejadian dengan kejadian yang lainnya. Karena

itu untuk mempermudah dalam melakukan penghitungan suatu kejadian maka

digunakan korelasi dan regresi dalam ilmu statistika Korelasi merupakan teknik

analisis yang termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi/hubungan

(Measures of association). eknik ini berguna untuk mengukur kekuatan

hubungan antara dua !ariabel (kadang lebih dari dua !ariabel) dengan skala"

skala tertentu.

#egresi merupakan salah satu analisis yang bertujuan untuk mengetahui

pengaruh suatu !ariabel terhadap !ariabel lain .Dalam analisis regresi, !ariabel

yang mempengaruhi disebut independent !ariabel (!ariable bebas) dan !ariabel

yang dipengaruhi disebut dependent !ariabel (!ariabel terikat).

1.2 Tujuan

$. Mengetahui pengertian penelitian metode regresi

%. Mengetahui contoh pengolahan data menggunakan metode regresi.

$.& Rumusan Masalah

$. 'pakah yang dimaksud dengan penelitian regresi

%. agaimanakah contoh pengolahan data menggunakan metode regresi

BAB II

ISI

1



2.1. Penelitian Metode Regresi

*engertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang

memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua !ariabel

atau lebih.. Dalam analisis regresi dikenal % jenis !ariabel yaitu+

$. ariabel #espon disebut juga !ariabel dependen yaitu !ariabel yang

keberadaannya dipengaruhi oleh !ariabel lainnya dan dinotasikan dengan

!ariabel.

%. ariabel *rediktor disebut juga dengan !ariabel independen yaitu !ariabel

yang bebas (tidak dipengaruhi oleh !ariabel lainnya) dan dinotasikan

dengan

-ntuk mempelajari hubugan hubungan antara !ariabel bebas maka

regresi linier terdiri dari dua bentuk, yaitu+

$. 'nalisis regresi sederhana (Simple analysis regresi)

%. 'nalisis regresi berganda ( Multiple analysis regresi)

'nalisis regresi sederhana merupakan hubungan antara dua !ariabel yaitu

!ariabel bebas (variable independen) dan !ariabel tak bebas (variabel

dependen).Sedangkan analisis regresi berganda merupakan hubungan antara &

!ariabel atau lebih, yaitu sekurang"kurangnya dua !ariabel bebas dengan satu

!ariabel tak bebas. ujuan utama regresi adalah untuk membuat perkiraan

nilai suatu !ariabel (variabel dependen) jika nilai !ariabel yang lain yang

berhubungan dengannya (!ariabel lainnya) sudah ditentukan (asan, %0$0).

2.1.1 Tujuan dan Kegunaan Analisis Regresi

'da beberapa tujuan penggunaan analisis regresi, antara lain+

a. Membuat estimasi rata"rata dan nilai !ariabel tergantung dengan

didasari pada nilai !ariabel bebas.

b. Menguji hipotesis karakteristik dependensi.

c. -ntuk meramalkan nilai rata"rata !ariabel bebas dengan

didasarkan pada nilai !ariabel bebas diluar jangkauan sample.$

1

2



2.1.2 Persaratan Penggunaan Regresi

Model kelayakan regresi linear didasarkan pada hal"hal sebagai

berikut+

$. Model regresi dikatakan layak jika angka signifikansi pada

'12' sebesar 3 0.04.

%. *redictor yang digunakan sebagai !ariabel bebas harus layak.

Kelayakan ini diketahui jika angka Standard 5rror of 5stimate 3

Standard De!iation.&. Koefesien regresi harus signifikan. *engujian dilakukan dengan

-ji . Koefesien regresi signifikan jika hitung 6 tabel (nilai

kritis).7. idak boleh terjadi multikolinieritas, artinya tidak boleh terjadi

korelasi yang sangat tinggi atau sangat rendah antar !ariabel

bebas. Syarat ini hanya berlaku untuk regresi linier berganda

dengan !ariabel bebas lebih dari satu.

4. idak terjadi otokorelasi. erjadi otokorelasi jika angka Durbin

dan 8atson (D) sebesar 3 $ dan 6 &.

9. Keselerasan model regresi dapat diterangkan dengan

menggunakan nilai r % semakin besar nilai tersebut maka model

semakin baik. :ika nilai mendekati $ maka model regresi semakin

baik. 1ilai r % mempunyai karakteristik diantaranya+ $) selalu

positif, %) 1ilai r % maksimal sebesar $. :ika 1ilai r % sebesar $ akan

mempunyai arti kesesuaian yang sempurna. Maksudnya seluruh

!ariasi dalam !ariabel ; dapat diterangkan oleh model regresi.

Sebaliknya jika r % sama dengan 0, maka tidak ada hubungan linier

antara < dan ;.

=. erdapat hubungan linier antara !ariabel bebas (<) dan !ariabel

tergantung (;)

>. Data harus berdistribusi normal

?. Data berskala inter!al atau rasio

3



$0. Kedua !ariabel bersifat dependen, artinya satu !ariabel merupakan

!ariabel bebas (disebut juga sebagai !ariabel predictor) sedang

!ariabel lainnya !ariabel tergantung (disebut juga sebagai !ariabel

response).

2.1.! Analisis Regresi Linier Sederhana

#egresi linier sederhana digunakan untuk mendapatkan hubungan

matematis dalam bentuk suatu persamaan antara !ariabel tak bebas

tunggal dengan !ariabel bebas tunggal. #egresi linier sederhana hanya

memiliki satu peubah yang dihubungkan dengan satu peubah tidak

bebas . entuk umum dari persamaan regresi linier untuk populasi

adalah

Di mana+

; @ a A

bB (%.$)

; @ ariabel takbebas

B @ ariabel bebas

a @ *arameter Cntercep

b @ *arameter Koefisisen #egresi ariabel ebas

Menentukan koefisien persamaan a dan b dapat dengan

menggunakan metode kuadrat terkecil, yaitu cara yang dipakai untuk

menentukan koefisien persamaan dan dari jumlah pangkat dua

(kuadrat) antara titik"titik dengan garis regresi yang dicari ysng

terkecil .

2.1." #ji Hetrosketastisitas

*ada analisis regresi, heteroskedastisitas berarti situasi dimana

keragaman !ariabel independen ber!ariasi pada data yang kita miliki.

Salah satu asumsi kunci pada metode regresi biasa adalah baha error

memiliki keragaman yang sama pada tiap"tiap sampelnya. 'sumsi

inilah yang disebut homoskedastisitas. :ika keragaman residual/error

4



tidak bersifat konstan, data dapat dikatakan bersifat

heteroskedastisitas. Karena pada metode regresi ordinary least"sEuares

mengasumsikan keragaman error yang konstan, heteroskedastisitas

menyebabkan estimasi 2FS menjadi tidak efisien. Model yang

memperhitungkan perubahan keragaman dapat membuat penggunaan

dan estimasi data menjadi lebih efisien. eberapa asumsi dalam model

regresi yang terkait dengan heteroskedastisitas antara lain adalah

residual (e) memiliki nilai rata"rata nol, keragaman yang konstan, dan

residual pada model tidak saling berhubungan, sehingga estimator

bersifat F-5. :ika asumsi ini dilanggar maka prediksi model yang

dibuat tidak dapat diandalkan.

2.2 $ontoh Pengolahan %ata Metode Regresi

Kasus

Suatu perusahaan perkebunan durian dikota ' melakukan uji coba

pemberian pupuk organik dan diharapkan dapat mempengaruhi produksi

durian.Selama uji coba pada tahun %00& , diperoleh data sebagai berikut +

abel &.$ :umlah *roduksi Durian dan :umlah *upuk 2rganik

5

&umlah Produksi

%urian 'kilogram( ) Y

&umlah Pu*uk

+rganik 'kilogram( ) X

1,, 2

12, 2

1", !

1-, !

1- !

1/, "

2,, "

22, -



Pembahasan

• *enaksiran *arameter

1. Uji Parsial (Uji t)

abel &.% Uji t

P0alue Ke*utusan

,,,, 0 di tolak

⋅ ipotesis

0 + ( idak ada pengaruh antara jumlah produksi durian

terhadap jumlah pupuk organik)

$ + ( 'da pengaruh antara jumlah produksi durian terhadap

jumlah pupuk organik)

⋅ araf Signifikansi

alpha@ 4G

⋅ Daerah Kritik

0 ditolak jika P-value 3

⋅ Keputusan

Dari hasil penelitian didapatkan H

P-value @ 0,000 3 0,04 maka 0 di tolak

⋅ Kesimpulan

'da pengaruh antara jumlah produksi durian terhadap jumlah

pupuk organic

2. Uji Simultan (Uji F)

abel Uji F

P0alue Ke*utusan

,,,, 0 di tolak

6



⋅ ipotesis

0 + Model regresi belum tepat digunakan untuk memprediksi

produksi durian

$ + Model regresi belum tepat digunakan untuk memprediksi

produksi durian

⋅ araf Signifikansi

⋅ Daerah Kritik


⋅ Keputusan



⋅ Kesimpulan

'da pengaruh antara jumlah produksi durian terhadap jumlah

pupuk organik

3. Uji Heteroskedastisitas

abel -ji Heteroskedastisitas

P0alue Ke*utusan

,-"" 0 gagal di tolak

⋅ ipotesis

0 + idak terjadi heteroskedasitas pada model regresi

$ + erjadi heteroskedasitas pada model regresi

⋅araf Signifikansi

@ 0,04

⋅ Daerah Kritik


⋅ Keputusan

7





⋅ Kesimpulan

idak terjadi heteroskedasitas pada model regresi

4. Uji Autokorelasi

abel -ji Autokorelasi

%urbin03atson Ke*utusan

2",, 0 gagal di tolak

⋅ ipotesis

0 + ( idak terjadi autokorelasi pada model regresi )

$ + ( erjadi autokorelasi pada model regresi )

⋅ Daerah kritik

0 diterima jika du

⋅ Keputusan

Dari hasil penelitian didapatkan H0,=9%? =9%?

⋅ Kesimpulan

idak terjadi heteroskedasitas pada model regresi

5. odel !stimasi Seder"ana

abel Model Estimasi Sederhana

1ilai Koefesien Unstandardized oe!!i"ients ()

&4,400

&>,400

&4,400A&>,400 B

:umlah produksi durian @ &4,400A&>,400 B jumlah pupuk

8



⋅ Cnterpretasi Model

$. 'pabila !ariabel jumlah pupuk dianggap konstan atau tanpa

dipengarhi oleh jumlah pupuk , maka produksi durian adalah

sebesar &4,400%. 'pabila terjadi panambahan sebesar $ pupuk organik , maka

produksi durian akan naik sebesar &>,400

#. $oe%esien $orelasi dan &eterminasi

abel Koefesien #orelasi dan $eterminasi

R R S4uare

,/5,a 0,?70

⋅ Cnterpretasi

Koefesien korelasi antara !ariabel jumlah pupuk organik

dengan produksi durian adalah sebesar 0,?=0 artinya

hubungan yang terjadi antara jumlh pupuk organik dengan

jumlah produksi durian sangat tinggi.

1ilai koefesien determinasi adalah 0,?70 yang artinya

sebesar ?7 G !ariasi yang terjadi terhadap banyak sedikitnya

jumlah produksi durian disebabkan oleh !ariasi jumlah pupuk

organik dan sisanya sebesar 9 G disebabkan oleh faktor lain

yang tidak dapat diterangkan.

BAB III

9



P67#T#P

!.1 Kesim*ulan

$. 'nalisis regresi (regressison analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun

persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan

(prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai analisis

prediksi. 'nalisis regresi dapat didefinisikan metode statistika digunakan untuk

menentukan bentuk hubungan antara !ariabel"!ariabel, dengan tujuan pokok

dalam penggunaan metode ini adalah untuk meramalkan atau memperkirakan nilai

dari suatu !ariabel lain yang belum diketahui.

%. 'nalisis regresi di gunakan untuk melihat pengeruh !ariabel bebas terhadap

!ariabel tergantung serta memprediski nilai !ariabel bebas berfungsi untuk

menerangkan sedangkan !ariabel tergantung berfungsi sebagai yang diterangkan.

ubungan jumlah pupuk organik dan jumlah produksi durian Koefesien

korelasinya sangat tinggi. Sehingga jumlah pupuk organik sangat mempengaruhi

jumlah produksi durian .

10

bab i regesin

Documents