bab 2 tinjauan teoritis 2.1 pengertian regresi...

Download BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Regresi Linierrepository.usu.ac.id/bitstream/123456789/26987/4/Chapter II.pdf · 2.1 Pengertian Regresi Linier . Pengertian regresi secara umum

If you can't read please download the document

Upload: phungtuyen

Post on 06-Feb-2018

222 views

Category:

Documents


3 download

TRANSCRIPT

  • BAB 2

    TINJAUAN TEORITIS

    2.1 Pengertian Regresi Linier

    Pengertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan

    penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih.. Dalam

    analisis regresi dikenal 2 jenis variabel yaitu:

    1. Variabel Respon disebut juga variabel dependen yaitu variabel yang

    keberadaannya dipengaruhi oleh variabel lainnya dan dinotasikan dengan

    variabel .

    2. Variabel Prediktor disebut juga dengan variabel independen yaitu variabel

    yang bebas (tidak dipengaruhi oleh variabel lainnya) dan dinotasikan dengan

    Untuk mempelajari hubugan hubungan antara variabel bebas maka regresi linier

    terdiri dari dua bentuk, yaitu:

    1. Analisis regresi sederhana (simple analysis regresi)

    2. Analisis regresi berganda (Multiple analysis regresi).

    Analisis regresi sederhana merupakan hubungan antara dua variabel yaitu

    variabel bebas (variable independen) dan variabel tak bebas (variabel dependen).

  • Sedangkan analisis regresi berganda merupakan hubungan antara 3 variabel atau

    lebih, yaitu sekurang-kurangnya dua variabel bebas dengan satu variabel tak bebas.

    Tujuan utama regresi adalah untuk membuat perkiraan nilai suatu variabel

    (variabel dependen) jika nilai variabel yang lain yang berhubungan dengannya

    (variabel lainnya) sudah ditentukan.

    2.2 Analisis Regresi Linier Sederhana

    Regresi linier sederhana digunakan untuk mendapatkan hubungan matematis dalam

    bentuk suatu persamaan antara variabel tak bebas tunggal dengan variabel bebas

    tunggal. Regresi linier sederhana hanya memiliki satu peubah yang dihubungkan

    dengan satu peubah tidak bebas . Bentuk umum dari persamaan regresi linier untuk

    populasi adalah

    Di mana:

    = Variabel takbebas

    = Variabel bebas

    = Parameter Intercep

    = Parameter Koefisisen Regresi Variabel Bebas

    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 . Dengan demikian , dapat ditentukan:

  • 2.3 Regresi Linier Berganda

    Regresi linier berganda adalah analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara

    peubah respon (variabel dependen) dengan faktor-faktor yang mempengaruhi lebih

    dari satu prediktor (variabel independen).

    Regresi linier berganda hampir sama dengan regresi linier sederhana, hanya

    saja pada regresi linier berganda variabel bebasnya lebih dari satu variabel penduga.

    Tujuan analisis regresi linier berganda adalah untuk mengukur intensitas hubungan

    antara dua variabel atau lebih dan membuat prediksi perkiraan nilai atas

    Secara umum model regresi linier berganda untuk populasi adalah sebagai berikut:

    Di mana , adalah koefisien atau parameter model.

  • Model regresi linier berganda untuk populasi diatas dapat ditaksir berdasarkan

    sebuah smpel acak yang berukuran n dengan model regresi linier berganda untuk

    sampel, yaitu:

    Dengan:

    = Nilai taksiran bagi variabel

    = Taksiran bagi parameter konstanta

    = Taksiran bagi parameter koefisien regresi

    Bentuk data yang akan diolah ditunjukkan pada table berikut:

    Tabel 2.1 Bentuk Umum Data Observasi

    Nomor

    Observasi

    Responden

    (Yi)

    Variabel Bebas

    X1i X2i Xki

    1

    2

    .

    .

    .

    N

    Y1

    Y2

    .

    .

    .

    Yn

    X11

    X12

    .

    .

    .

    X1n

    X21

    X22

    .

    .

    .

    X2n

    Xk1

    Xk2

    .

    .

    .

    Xkn

    Yi X1i X21 Xkn

    2.4 Membentuk Persamaan Regresi Linier Berganda

  • Dalam regresi linier berganda variabel tak bebas tergantung kepada dua atau lebih

    variabel bebas . Bentuk persamaan regresi linier berganda yang mencakup dua

    atau lebih variabel dapat ditulis sebagai berikut:

    Dengan:

    = 1, 2, ,

    = ukuran sampel

    = variabel kesalahan (galat)

    Untuk rumus diatas, dapat diselesaikannya dengan empat persamaan oleh

    empat variabel yang terbentuk:

    Dengan adalah koefisien yang ditentukan berdasarkan data hasil

    pengamatan.

    \

  • 2.5 Koefisien Determinasi

    Koefisien determinasi dinyatakan dengan untuk pengujian regresi linier berganda

    yang mencakup lebih dari dua variabel. Koefisien determinasi adalah untuk

    mengetahui proporsi keragaman total dalam variabel tak bebas yang dapat

    dijelaskan atau diterangkan oleh variabel variabel bebas yang ada di dalam model

    persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka akan ditentukan

    dengan rumus:

    Dengan:

    = Jumlah kuadrat regresi

    Harga yang diperoleh sesuai dengan variasi yang dijelaskan masingmasing

    variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variansi yang dijelaskan

    penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja (yang bersifat nyata)

    2.6 Koefisien Korelasi

    Korelasi adalah derajat hubungan linier antara dua variabel atau lebih dari data hasil

    pengamatan. Dua variabel dikatakan berkorelasi apabila perubahan dalam satu

  • variabel diikuti oleh perubahan variabel lain, baik yang searah maupun tidak.

    Hubungan antara variabel dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis :

    1) Terjadinya korelasi positif apabila perubahan antara variabel yang satu diikuti

    oleh variabel lainnya dengan arah yang sama (berbanding lurus). Artinya

    apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti peningkatan variabel

    lainnya.

    2) Korelasi Negatif

    Terjadinya korelasi negative apabila perubahan antara variael yang astu diikuti

    oleh variabel lainnya dengan arah yang berlawanan (berbanding terbalik).

    Artinya apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti penurunan

    variabel lainnya.

    3) Korelasi Nihil

    Terjadinya korelasi nihil apabila perubahan antara variabel yang satu diikuti

    oleh variabel lainnya dengan arah yang tidak teratur (acak). Artinya apabila

    variabel yang satu meningkat, kadang diikuti dengan peningkatan pada

    variabel lain dan kadang diikuti dengan penurunan pada variabel lain.

    Berdasarkan hubungan antar variabel yang satu dengan variabel lainnya

    dinyatakan dengan koefisien korelasi yang disimbolkan dengan . Besarnya

    korelasi berkisar antara

    Untuk mencari korelasi antara variabel dengan dapat dirumuskan sebagai

    berikut:

  • Untuk hubungan empat variabel tersebut dapat dihitung dengan menggunakan rumus

    sebagai berikut:

    1. Koefisien korelasi antara dan

    2. Koefisien korelasi antara dan

    3. Koefisien Korelasi antara dan

    Nilai koefisien korelasi adalah Jika dua variabel berkorelasi

    negative maka nilai koefisien korelasinya akanmendekati -1, jika dua variabel tidak

    berkorelasi maka nilai koefisien korelasinya akan mendekati 0, sedangkan jika dua

    variabel berkorelasi positif maka nilai koefisien korelasinya akan mendekati 1.

    Untuk lebih mengetahui seberapa jauh derajat antara variabel-variabel

    tersebut, dapat dilihat dalam perumusan berikut:

    1,00 r - 0,80 berarti korelasi kuat secara negatif

  • -0,79 r -0,50 berarti korelai sedang secara negatif

    -0,49 r 0,49 berarti korelasi lemah

    0,50 r 0,79 berarti berkorelasi sedang secaaara positif

    0,80 r 1,00 berarti berkorelasi kuat secara positif

    2.7 Uji Regresi Linier Berganda

    Uji regresi linier ganda perlu dilakukan untuk mengetahui apakah sekelompok

    variabel bebas secara bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variabel tak bebas.

    Pada dasarnya pengujian hipotesis tentang parameter koefisien regresi secara

    keseluruhan atau pengujian persamaan regresi dengana menggunakan statistik F yang

    dirumuskan sebagai berikut:

    Dengan:

    = Statistik F yang menyebar mengukuti distribusi F denagan derajat

    kebebasan dan

    =Jumlah Kuadrat regresi , dengan derajat kebebasan

    = Jumlah kuadrat residu (sisa) , dengan derajat kebebasan

  • Dalam pengujian persamaan regresi terutama menguji hipotesis tentang parameter

    koefisien regresi secara keseluruhan melibatkan intersep serta buah variabel

    penjelasan sebagai berikut:

    Dengan persamaan penduganya adalah:

    Dengan merupakan penduga bagi parameter

    Langkah-langkah yang dibutuhkan dalam pengujian hipotesis ini adalah sebagai

    berikut:

    a. Menentukan formulasi hipotesi

    ( tidak mempengaruhi

    Minimal ada satu parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan nol

    atau mempengaruhi .

    b. Menentukan taraf nyata dan dengan derajat kebebasan dan

    Pilih taraf nyata yang diinginkan.

    c. Menentukan kriteria pengujian

    diterima bila

    ditolak bila

    d. Menentukan nilai statistik F

    e. Membuat kesimpulan apakah diterima atau ditolak