Sunday, 29 June 2014

ANALISIS REGRESI SEDERHANA

Dalam analisis regresi sederhana tujuannya adalah untuk melihat hubungan linier antara variabel bebas X dengan variabel tidak bebas Y dan memprediksi nilai variabel tidak bebas Y dari nilai yang diberikan variabel bebas X.

Asumsi-asumsi dasar yang harus dipenuhi sebelum melakukan analisis regresi linier sederhana adalah :
  1. Model regresi harus linier secara parameter (uji liniearitas). 
  2. Berdistribusi normal (uji normalitas).
  3. Varians data sama (uji homogenitas).

Asumsi klasik regresi :
  1. Tidak ada korelasi antara variabel bebas atau hubungan linier sempurna (uji multikolinearitas)
  2. Varians masing-masing error selalu konstan (uji heteroskedasitas).
  3. Tidak ada korelasi antara error yang satu dengan error yang lainnya (uji autokorelasi).
  4. Masing-masing error berdistribusi normal dengan mean nol dan standar deviasi tetap.
Dalam analisis regresi yang harus diketahui adalah :

> Variabel bebas / independent / tidak terikat
  • Biasanya disimbolkan dengan X (huruf kapital).Adalah variabel yang mempengaruhi variabel lain.(pls see this jenis-jenis variabel).

> Variabel tidak bebas / dependent / terikat
  • Biasanya disimbolkan dengan Y (huruf kapital).Adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain.(pls see this jenis-jenis variabel).


> Persamaan Regresi : Y' = a + bX 
  • Dimana : 
  • Y' = variabel tidak bebas (nilai yang diprediksikan)
  • X  = Variabel bebas (nilai yang memprediksi / prediktor)
  • a  = Konstanta (jika nilai X = 0, maka Y' = a)
  • b  = Koefisien regresi 

Dalam analisis regresi linier sederhana adalah menentukan nilai konstanta a dan koefisien b. Apakah koefisien b bernilai positif atau negatif, apakah koefisien b bernilai nol atau tidak. Jika 
  • b = 0, berarti tidak ada pengaruh antara variabel bebas X terhadap variabel tidak bebas Y.
  • b < 0, berarti hubungan yang berbalik arah antara variabel bebas X dengan variabel tak bebas Y.
  • b > 0, berarti hubungan yang searah antara variabel bebas X dengan variabel tak bebas Y.

Menghitung koefisien a dan b :



> Analisis Koefisien Determinasi R2


  • Artinya : Sekitar R2 variasi variabel tidak bebas Y dapat dijelaskan oleh variabel bebas X.
  • Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui prosentase sumbangan pengaruh variabel bebas X terhadap variabel bebas Y.
  • Jika nilai R2=0 berarti variasi variabel bebas X tidak sedikitpun dapat menjelaskan variasi variabel tidak bebas Y dalam model tersebut.
  • Jika nilai R2=1 berarti variasi variabel bebas X dapat menjelaskan dengan SEMPURNA variabel tidak bebas Y dalam model tersebut. 
  • Jadi nilai koefisien determinasi R2 sebesar mungkin.

> Standar Error Estimate

  • Nilai Y' adalah nilai prediksi sehingga terjadi kesalahan/galat/error dalam memprediksinya. Standar error digunakan untuk mengukur simpangan data aktual di sekitar garis regresi. 
  • Jadi nilai standar error estimate harus sekecil mungkin 

> Uji Koefisien Regresi Sederhana (Uji - t)
  • Tujuan untuk mengetahui apakah variabel bebas X berpengaruh secara signifikan terhadap variabel tidak bebas Y.(Signifikan berarti dapat digeneralisasikan).
Langkah-langkah pengujiannya:
1.  Menentukan Hipotesis Uji
Ho : b = 0 
    (tidak ada pengaruh antara variabel bebas X terhadap variabel tidak bebas Y)
Ha : b ≠ 0 
    (ada pengaruh antara variabel bebas X terhadap variabel tidak bebas Y)

2.  Menentukan Tingkat Signifikansi
Tingkat signifikansi yang biasa digunakan adalah 5%, adapun yang lainnya adalah 1% - 10%.

3.  Menentukan Daerah Penolakan Ho (Daerah Kritis)
Bentuk pengujian kita adalah dua arah sehingga gunakan uji-t dua arah :
Ho akan ditolak jika thitung > ttabel atau -(thitung) < -(ttabel),berarti H1 diterima.
Ho akan diterima jika -(thitung) < ttabel < thitung , berarti H1 ditolak.

4.  Menentukan t-hitung

5.  Keputusan (Membandingkan t-hitung dengan t-tabel.

6. Kesimpulan (Apakah ada pengaruh antara variabel bebas X terhadap variabel tidak bebas Y).



by MEYF

Reference:
- Mendenhall, Sincinch. 1996. A Second Course In Statistics. Regression Analysis. Fifth Edition. Prentice Hall Internatiomal Edition. 
- Priyatno, Duwi. 2010. Paham Analisa Statistik Data dengan SPSS. Mediakom. Yogyakarta.
- Sugiyono. 2008. Metode Penelitian Bisnis. Alfabeta. Bandung.
- Sugiyono. 2009. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R & B. Bandung.
- Sugiyono, 2008. Statistik Nonparametris untuk Penelitian. Alfabeta. Bandung.
-Supranto, J. 2004. Analisis Multivariat : Arti dan Interpretasi. Rineka Cipta. Jakarta.
-Walpole, Ronald E. 1992. Pengantar Statistika Edisi ke-3. PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.



Reactions:

0 comments:

Post a Comment