laporan praktikum analisis regresi terapan-regresi sederhana

Click here to load reader

Post on 21-Feb-2017

506 views

Category:

Education

16 download

Embed Size (px)

TRANSCRIPT

BAB IPENDAHULUAN

1.1 Sejarah Analisis RegresiAnalisis regresi merupakan salah satu analisis yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain, Dalam analisis regresi, variabel yang mempengaruhi disebut Independent Variable (variabel bebas) dan variabel yang dipengaruhi disebut Dependent Variable (variabel terikat). Analisis regresi meliputi pengumpulan data berpasangan, pencarian pola garis (pendugaan parameter dan ketidakpasan model), pendugaan persamaan regresi (pendugaan dan pengujian parameter serta interpretasi model dan parameter.

1.2 Tahapan Pembentukan Model Regresi1. Penentuan Model2. Menduga Parameter3. Verifikasi Model4. Jika model tidak tepat atau ada asumsi yang tidak terpenuhi, kembali ke langkah 1. 5. Inferensia dan interpretasi

1.3 Analisis Regresi Linear SederhanaAnalisis regresi sederhana digunakan untuk mengetahui pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel terikat atau dengan kata lain untuk mengetahui seberapa jauh perubahan variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat.1. Model Regresi : Y = + Xi+2. Persamaan Regresi : yhat = bo+b1xi Dimana bo : intersep

1 b1: slope/kemiringanBAB IIDESKRIPSI KERJA

Pada bab ini, praktikan akan menunjukkan langkah-langkah yang dikerjakan untuk menyelesaikan kasus yang ada. Persoalan yang dibahas pada praktikum kali ini adalah melakukan analisa regresi sederhana untuk melihat ada tidaknya pengaruh dari Ukuran Rumah (ribuan kaki persegi) terhadap Harga Rumah (ribuan dolar), seberapa besar pengaruhnya dan menjelaskan proses perhitungannya dengan menggunakan software SPSS. Kasus yang akan diselesaikan sebagai berikut :

Tabel 2.1 Tabel Kasus Yang Akan DianalisisRumah KeUkuran Rumah (X)Harga Rumah (Y)

11.733

21.024

31.727

42.847

52.235

60.817

73.652

81.120

92.038

102.645

112.344

120.919

131.225

143.450

151.730

162.543

171.427

183.350

192.237

201.528

2

3Adapun langkah-langkah yang dikerjakan untuk menyelesaikan kasus diatas adalah sebagai berikut :1. Buka software SPSS yang telah telah diinstal di komputer dan siapkan spreadsheet seperti Gambar 2.1 berikut:

Gambar 2.1. Tampilan awal SPSS2. Masukkan nama, tipe, lebar, banyak desimal dan label pada lembar kerja variabel view seperti pada Gambar 2.2 berikut :

Gambar 2.2. Memasukkan informasi pada variabel view3. Masukkan data kasus pertama seperti pada Tabel 2.1 yang ingin dilakukan analisis regresinya pada lembar kerja Data View seperti pada Gambar 2.3 berikut :

Gambar 2.3. Memasukkan Data pada lembar kerja Data View4. 4Tahapan pertama praktikkan akan melakukan analisis dekskriptif pada data di atas, maka lakukan dengan cara mengklik menu Analize Descriptive Statistics Descriptive seperti pada Gambar 2.4 dan masukkan variabelnya seperti Gambar 2.5 berikut :

Gambar 2.4. Tahapan Analisis Statistik Deskriptive

Gambar 2.5 Tahapan Memasukkan Variabel5. Klik option, kemudian tandai statistik yang akan dikeluarkan outputnya, lalu klik Continue dan klik OK seperti Gambar 2.6 berikut :

Gambar 2.6 Tahapan Memilih Statistik Yang Diinginkan6. Setelah melakukan langkah-langkah diatas, akan terbuka windows baru berupa output Statistics Descriptive yang akan dijelaskan di bab berikutnya.7. Tahapan kedua praktikkan akan melakukan uji linearitas pada data di atas, maka lakukan dengan cara mengklik menu Graph Legacy Dialogs Scatter/Dot kemudian pilih Simple Scatter seperti pada Gambar 2.7 seperti berikut :

5

Gambar 2.7. Uji Linearitas Dengan Scatterplot8. Klik Define kemudian masukkan variabel harga_rumah ke kolom Y Axis dan variabel ukuran_rumah ke kolom X Axis lalu klik OK seperti Gambar 2.8 berikut :

Gambar 2.8. Memasukkan Variabel Y Axis Dan X Axis9. Setelah melakukan langkah diatas, akan terbuka windows baru berupa output Scatterplot yang akan dijelaskan di bab berikutnya.10. Tahapan ketiha praktikkan akan melakukan analisis regresi linear sederhana pada data di atas, maka lakukan dengan cara mengklik menu Analyze Regression Linear seperti pada Gambar 2.9 maka akan muncul Gambar 2.10 seperti berikut :

Gambar 2.9. Tahapan Analisis Regresi Linear

6

Gambar 2.10 Tampilan Kotak Linear Regression11. Masukkan variabel harga_rumah (Y) ke kolom Dependent dan variabel ukuran_rumah (X) ke kolom Independent(s) seperti pada Gambar 2.11 berikut :

Gambar 2.11. Memasukan Variabel Dependent Dan Independent 12. Pilih submenu Statistics, tandai Estimates dan Mode Fit pada kotak Dialog Regression Coeficients lalu klik Continue seperti terlihat pada Gambar 2.12 berikut :

Gambar 2.12. Tampilan Kotak Dialog Linear Regression Statistics13. Pilih submenu Save, tandai Unstandardize pada Residual lalu klik Continue seperti terlihat pada Gambar 2.13 berikut :

7

Gambar 2.13. Tampilan Kotak Dialog Linear Regression Save14. Pilih submenu Option, tentukan taraf nyata (alpha) pada kotak Use probability of F, misalnya 0.05 (default) lalu tandai Include constant in equation seperti pada Gambar 2.14 berikut :

Gambar 2.14. Tampilan Kotak Dialog Linear Regression Option15. Setelah melakukan langkah-langkah diatas, akan terbuka windows baru berupa output uji regresi yang akan dijelaskan di bab berikutnya.

BAB IIIPEMBAHASAN

Pada kasus yang telah disebutkan pada bagian bab deskripsi kerja, selanjutnya pada bab ini praktikkan akan menjelaskan output SPSS dari kasus yang telah diselesaikan oleh praktikkan. Terdapat empat tahapan dalam menyelesaikan persoalan analisa regeresi yaitu analisis deskriptif, uji linearitas, analisis regresi dan pembentukan model berikut pemaparannya :

3.1 Analisis Deskriptif

Gambar 3.1 Output Analisa DeskriptifStatistik untuk Ukuran Rumah dan Harga Rumah :1. Range adalah nilai maksimum dikurangi nilai minimum, semakin besar range maka semakin bervariasi data tersebut. - Untuk Ukuran Rumah sebesar 28 dan untuk Harga Rumah sebesar 35.2. Minimum adalah nilai terkecil dari suatu data.- Untuk Ukuran Rumah nilai minimumnya 8 dan untuk Harga Rumah 17.3. Maksimum adalah nilai terbesar dari suatu data. Untuk Ukuran Rumah nilai maks. nya 36 dan untuk Harga Rumah 52.4. Rata-rata Ukuran Rumah adalah 19,95 dan rata-rata Harga Rumah adalah 34,55.5. Standar deviasi yang semakin besar menunjukan data semakin bervariasi. Untuk Ukuran Rumah sebesar 8,463 dan untuk Harga Rumah 11, 166.6. 8Rasio Skewness = Skewness/standar error skewness. Ukuran skewness untuk Ukuran Rumah sebesar 0,426. Oleh karena -2