Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

ANALISA KORELASI SEDERHANA ANALISA KORELASI adalah suatu teknik statistika yang digunakan untuk mengukur keeratan hubungan atau korelasi antara dua variabel.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "ANALISA KORELASI SEDERHANA ANALISA KORELASI adalah suatu teknik statistika yang digunakan untuk mengukur keeratan hubungan atau korelasi antara dua variabel."— Transcript presentasi:

1 ANALISA KORELASI SEDERHANA ANALISA KORELASI adalah suatu teknik statistika yang digunakan untuk mengukur keeratan hubungan atau korelasi antara dua variabel RUMUS : r = n(ΣXY) – (ΣX)(ΣY) √ [n(Σ X 2 )-(ΣX) 2 ][n(ΣY 2 )-(ΣY) 2 ] r=nilai koefisien korelasi ΣX=jumlah pengamatan variabel X ΣY=jumlah pengamatan variabel Y

2 ANALISA KORELASI SEDERHANA ANALISA KORELASI adalah suatu teknik statistika yang digunakan untuk mengukur keeratan hubungan atau korelasi antara dua variabel RUMUS : r = n(ΣXY) – (ΣX)(ΣY) √ [n(Σ X 2 )-(ΣX) 2 ][n(ΣY 2 )-(ΣY) 2 ] r = nilai koefisien korelasi ΣX = jumlah pengamatan variabel X ΣY = jumlah pengamatan variabel Y

3 CONTOH Ir.Abu Rizal Bakri selaku ketua KADIN mengharapkan agar pemerintah segera menurunkan tingkat suku bunga kredit.hal tersebut didasarkan bahwa selama suku bunga tinggi,maka investasi akan menurun sehingga akan berdampak pada peningkatan pengangguran.Bagaimana sebenarnya hubungan antara suku bunga kredit dengan besarnya investasi ? Carilah koefisien korelasinya dan apa kesimpulannya? Berikut adalah data besarnya suku bunga dan investasi domestik di Indonesia pada tahun 1994 sampai 2002

4 TAHUNINVESTASI(M)SUKU BUNGA(%/THN) 199434.28519,25 199543.14117,75 199650.82518,88 199757.39919,21 199874.87321,98 199931.18032,27 200028.89728,89 200138.05618,43 200245.96219,19

5 JAWAB nYXX2X2 XYY2Y2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 JUMLAH

6 JAWAB nYXX2X2 XYY2Y2 134.28519,25371659.986 1.175.461.225 243.14117,75315765.753 1.861.145.881 350.82518,88356959.576 2.583.180.625 457.39919,213691.102.635 3.294.645.201 574.87321,984831.645.709 5.605.966.129 631.18032,2710411.006.179 972.192.400 728.89728,89835834.834 835.036.609 838.05618,43340701.372 1.448.259.136 945.96219,19368882.011 2.112.505.444 JUMLAH404.61819644788.558.054 19.888.392.650

7 r = n(ΣXY) – (ΣX)(ΣY) √ [n(Σ X 2 )-(ΣX) 2 ][n(ΣY 2 )-(ΣY) 2 ] r= 9(8.558.054) – 196(404.618) √[9(4478)-(196) 2 ][9(19.888.392.650) – (404.618) 2 ] r= - 0,412 Artinya : Tanda negatif menunjukkan bahwa apabila suku bunga meningkat,maka investasi menurun dan sebaliknya apabila suku bunga turun,maka investasi meningkat.Nilai koefisien – 0,412 termasuk dalam korelasi negatif lemah, hubungan antara suku bunga dan investasi relatif lemah.Faktor lain :sosial politik,keamanan,kestabilan nilai tukar,perkembangan pasar modal,dan variabel lain.

8 TAHUNPRODUKSI(juta ton)HARGA(US$/ton) 19914,54271 19924,53319 19935,03411 19946,05348 19956,09287 19966,14330 19976,37383 19987,40384 19997,22472 20007,81610 20018,49640 Selesaikan dan kumpul sekarang Carilah koefisien korelasi dan apa kesimpulannya

9 TAHUNPRODUKSI(juta ton)HARGA(US$/ton) 19914,54271 19924,53319 19935,03411 19946,05348 19956,09287 19966,14330 19976,37383 19987,40384 19997,22472 20007,81610 20018,49640 Selesaikan dan kumpul sekarang Carilah koefisien korelasi dan apa kesimpulannya

10 ΣY=78,48 ΣX=5107 ΣY 2 =535,98 ΣXY=35.253,14 ΣX 2 =2.380.229 r=0,86

11 ΣY=78,48 ΣX=5107 ΣY 2 =535,98 ΣXY=35.253,14 ΣX 2 =2.380.229 r=0,86

12 ANALISA REGRESI RUMUS : a = Y - bX GARIS REGRESI : Y = a + bX _ = b

13 RUMUS : a = Y - bX b= ΣX 2 – (ΣX) 2 n GARIS REGRESI : Y = a + bX

14 CONTOH SOAL XY 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 5 6 8 9 11 14 15 17 TENTUKAN GARIS REGRESI SERTA BUAT PERAMALAN PADA X=12

15 XY 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 5 6 8 9 11 14 15 17 CONTOH SOAL TENTUKAN GARIS REGRESI SERTA BUAT PERAMALAN PADA X=12

16 SOLUSI XYX2X2 XY 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 5 6 8 9 11 14 15 17 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 4 10 18 32 45 66 98 112 135 170 ΣX=55ΣY=103ΣX 2 =385ΣXY=690 X=5,5Y=10,3 b = 690 – 55x103/10 385 – 55 2 /10 b = 1,5 a = 10,3 - 1,5x5,5 = 2,05 Y=2,05 + 1,5X Kita dapat mera malkan nilai Y pada X=12, Y=2,05+1,5(12) = 20,05

17 XYX2X2 XY 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 5 6 8 9 11 14 15 17 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 4 10 18 32 45 66 98 112 135 170 ΣX=55ΣY=103ΣX 2 =385ΣXY=690 X=5,5Y=10,3 SOLUSI b = 690 – 55x103/10 385 – 55 2 /10 b = 1,5 a = 10,3 - 1,5x5,5 = 2,05 Y=2,05 + 1,5X Kita dapat mera malkan nilai Y pada X=12, Y=2,05+1,5(12) = 20,05

18 SOAL selesaikan dan kumpul XY 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 27,5 30 32,5 35 37,5 40 42,5 45 47,5 50 TENTUKAN GARIS REGRESI SERTA BUAT PERAMALAN PADA X=13

19 XY 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 27,5 30 32,5 35 37,5 40 42,5 45 47,5 50 SOAL selesaikan dan kumpul TENTUKAN GARIS REGRESI SERTA BUAT PERAMALAN PADA X=13

20 REGRESI LINIER BERGANDA Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + … + b k X k Y = variabel terikat (nilai duga Y) X 1,X 2 = variabel bebas a = nilai Y,apabila X 1 = X 2 = 0 b 1 = besarnya kenaikan/penurunan Y dalam satuan,jika X 1 naik/turun satu satuan b 2 = besarnya kenaikan/penurunan Y dalam satuan,jika X 2 naik/turun satu satuan Nilai koefisien a,b 1,b 2 dapat ditentukan dengan cara:

21 REGRESI LINIER BERGANDA Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + … + b k X k Y = variabel terikat (nilai duga Y) X 1,X 2 = variabel bebas a = nilai Y,apabila X 1 = X 2 = 0 b 1 = besarnya kenaikan/penurunan Y dalam satuan,jika X 1 naik/turun satu satuan b 2 = besarnya kenaikan/penurunan Y dalam satuan,jika X 2 naik/turun satu satuan Nilai koefisien a,b 1,b 2 dapat ditentukan dengan cara:

22

23 1.METODE KUADRAT TERKECIL a = Y – b 1 X 1 – b 2 X 2 b 1 = (Σ x 2 ²)(Σ x 1 y) – (Σ x 1 x 2 )(Σ x 2 y) (Σ x 1 ²)(Σ x 2 ² ) – (Σ x 1 x 2 ) ² b 2 = (Σ x 1 ² )(Σ x 2 y) – (Σ x 1 x 2 )(Σ x 1 y) (Σ x 1 ² )(Σ x 2 ² ) – (Σ x 1 x 2 ) ² Σ x 1 2 =ΣX 1 2 – n.(X 1 ) 2 Σ x 2 2 = Σ X 2 2 - n.(X 2 ) 2 Σ x 1 y = ΣX 1 Y - n.X 1 Y Σ x 2 y = ΣX 2 Y - n.X 2 Y Σ x 1 x 2 = ΣX 1 X 2 - n.X 1 X 2

24 a = - -

25 1.METODE KUADRAT TERKECIL a = Y – b 1 X 1 – b 2 X 2 b 1 = (Σ x 2 ²)(Σ x 1 y) – (Σ x 1 x 2 )(Σ x 2 y) (Σ x 1 ²)(Σ x 2 ² ) – (Σ x 1 x 2 ) ² b 2 = (Σ x 1 ² )(Σ x 2 y) – (Σ x 1 x 2 )(Σ x 1 y) (Σ x 1 ² )(Σ x 2 ² ) – (Σ x 1 x 2 ) ² Σ x 1 2 =ΣX 1 2 – n.X 1 2 Σ x 2 2 = Σ X 2 2 - n.X 2 2 Σ x 1 y = ΣX 1 Y - n.X 1 Y Σ x 2 y = ΣX 2 Y - n.X 2 Y Σ x 1 x 2 = ΣX 1 X 2 - n.X 1 X 2

26

27 PekerjaProduksiNilai tesPengalaman kerja 1321605,5 215806 3301129,5 4341855 5351528 610903 7391709 8261405 9111150,5 10231501,5 Dalam suatu penelitian yang dilakukan terhadap 10 pekerja yang dipilih secara random,diperoleh data sebagai berikut : Tentukan persamaan regresi linear bergandanya

28 pek erja YX1X1 X2X2 Y2Y2 X12X12 X22X22 X1YX1YX2YX2YX1X2X1X2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 jum lah

29 pek erja YX1X1 X2X2 X12X12 X22X22 X1YX1YX2YX2YX1X2X1X2 1321605,52560030,255120176880 215806640036120090480 3301129,51254490,2533602851064 434185534225256290170925 5351528231046453202801216 6109038100990030270 7391709289008166303511530 826140519600253640130700 9111150,5132250,2512655,557,5 10231501,5225002,25345034,5225 jum lah 2551354531941983633717515527347,5

30 Y = 255/10 = 25,5 X 1 = 1354/10 = 135,4 X 2 = 53/10 = 5,3 Σx 1 2 = 194198 – 10(135,4) 2 = 10.866,4 Σx 2 2 = 363 - 10(5,3) 2 = 82,1 Σx 1 y = 37175 - 10(135,4)(25,5) = 2648 Σx 2 y = 1552 - 10(5,3)(25,5) = 200,5 Σx 1 x 2 = 7347,5 - 10(135,4)(5,3) = 171,3 b 1 =(82,1)(2648)-(171,3)(200,5) = 0,212 (10866,4)(82,1)-(29343,69) b 2 =(10866,4)(200,5)-(171,3)(2648) = 1,999 (10866,4)(82,1)-(29343,69) a =25,5 - (0,212)(135,4) - (1,999)(5,3) = -13,529 PERSAMAAN REGRESI BERGANDA Y = -13,529 + 0,212X 1 + 1,999X 2

31 hargapendapatankonsumsi 235 348 568 459 679 2613 346 459 544 633 Dalam suatu penelitian yang dilakukan terhadap 10 rumah tangga yang dipilih secara random,diperoleh data sebagai berikut : Tentukan persamaan regresi linear bergandanya

32 pek erja YX1X1 X2X2 Y2Y2 X12X12 X22X22 X1YX1YX2YX2YX1X2X1X2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 jum lah

33 pek erja YX1X1 X2X2 Y2Y2 X12X12 X22X22 X1YX1YX2YX2YX1X2X1X2 1 523 254910156 2 834 64916243212 3 856 642536404830 4 945 811625364520 5 967 813649546342 6 1326 169436267812 7 634 36916182412 8 945 811625364520 9 454 162516201620 10 363 9369189 jum lah 744047626180237282375192

34 ΣX12=30 Σ X22=27,6 ΣX1X2=22 ΣX1Y=106 ΣX2Y=98 b1=2,237 b2=1,767 a=14,411 Y=14,411+2,237X1+1,767X2

35 Y = 255/10 = 25,5 X 1 = 1354/10 = 135,4 X 2 = 53/10 = 5,3 Σx 1 2 = 194198 – 10(135,4) 2 = 10.866,4 Σx 2 2 = 363 - 10(5,3) 2 = 82,1 Σx 1 y = 37175 - 10(135,4)(25,5) = 2648 Σx 2 y = 1552 - 10(5,3)(25,5) = 200,5 Σx 1 x 2 = 7347,5 - 10(135,4)(5,3) = 171,3 b 1 =(82,1)(2648)-(171,3)(200,5) = 0,212 (10866,4)(82,1)-(29343,69) b 2 =(10866,4)(200,5)-(171,3)(2648) = 1,999 (10866,4)(82,1)-(29343,69) a =25,5 - (0,212)(135,4) - (1,999)(5,3) = -13,529 PERSAMAAN REGRESI BERGANDA Y = -13,529 + 0,212X 1 + 1,999X 2

36 YX1X1 X2X2 44105 4094 42113 46123 48114 52125 54136 58137 56147 60158 SOAL SELESAIKAN MENGGUNAKAN RUMUS DI ATAS

37 YX1X1 X2X2 X 1.X 2 X12X12 X22X22 X1YX1YX2YX2Y 441055010025440220 4094368114360160 42113331219462126 46123361449552138 481144412116528192 521256014425624260 541367816936702324 581379116949754406 561479819649784392 6015812022564900480 J U M L AH 50012052646147029861062698 SOAL SELESAIKAN MENGGUNAKAN RUMUS DI ATAS

38 ΣX12=30 Σ X22=27,6 ΣX1X2=22 ΣX1Y=106 ΣX2Y=98 b1=2,237 b2=1,767 a=14,411 Y=14,411+2,237X1+1,767X2

39 TREND KUADRATIS Untuk trend yang sifatnya jangka pendek dan menengah,kemungkinan trend akan mengikuti pola linier.Namun demikian,dalam jangka panjang pola bisa berubah tidak linier.Salah satu metode yang tidak linier adalah metode KUADRATIS. PERSAMAAN TREND KUADRATIS Y' = a + bx + cx² Koefisien : a,b dan c dicari dengan rumus : a = (ΣY)(ΣX ⁴ ) - (ΣX² Y)(ΣX²) n(ΣX 4 ) - (ΣX² ) b = ΣXY ΣX² c = n (ΣX²Y) – (ΣX² )(ΣY) n(ΣX ⁴) – ( ΣX²) ²

40 Tabel berikut ini menunjukkan nilai penjualan tahunan dari perusahaan batu bata “REZEKI “ tahun 1991 s/d 1997 (JUTAAN RUPIAH) TAHUN NILAI PENJUALAN(Y) X 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 7 9 13 20 19 17 15 -3 -2 0 1 2 3 ∑1000 PERTANYAAN : a.Buat persamaan Trend b.Hitung Ramalan penjualan Tahun 1998 c.Gambarkan garis Trend

41 SOLUSI TAHUN NILAI PENJUALAN(Y) XX²XYX²Y X⁴X⁴ JUMLAH

42 SOLUSI TAHUN NILAI PENJUALAN(Y) XX²XYX²Y X⁴X⁴ 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 7 9 13 20 19 17 15 -3 -2 0 1 2 3 ∑1000

43 SOLUSI TAHUN NILAI PENJUALAN(Y) XX²XYX²Y X⁴X⁴ 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 7 9 13 20 19 17 15 -3 -2 0 1 2 3 94101499410149 -21 -18 -13 0 19 34 45 63 36 13 0 19 68 135 81 16 1 0 1 16 81 ∑10002846334196

44 a) a = (100)(196) – (334)(28) = 10248 = 7,625 7(196) – (28) 1344 b = 46/28 = 1,643 c = 7(334) – (28)(100) = - 462 = - 0,786 7(196) – (28) 2 588 PERSAMAAN TREND KUADRATIS Y' = a + bx + cx² Y' = 7,625 + 1,643X -0,786X 2 b) Ramalan penjualan tahun 1998 adalah : Y' = 7,625 + 1,643(4) – 0,786(4) 2 = 1,621

45 c)Thn 1991 : Y' = 7,625 + 1,643(-3) – 0,786(-3) 2 = Thn 1992 Y' = 7,625 + 1,643(-2) – 0,786(-2) 2 = Y' = 7,625 + 1,643(-1) – 0,786(-1) 2 = Y' = 7,625 + 1,643(0) – 0,786(0) 2 = Y' = 7,625 + 1,643(1) – 0,786(1) 2 = Y' = 7,625 + 1,643(2) – 0,786(2) 2 = Y' = 7,625 + 1,643(3) – 0,786(3) 2 = Y' = 7,625 + 1,643(4) – 0,786(4) 2 =

46 TAHUN NILAI PENJUALAN(Y) X 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 5 3 4 7 8 6 12 13 -3 -2 0 1 2 3 4 ∑58 PERTANYAAN : a.Buat persamaan Trend b.Hitung Ramalan penjualan Tahun 2007 c.Gambarkan garis Trend

47

48 Cara Menyelesaikan I.Tentukan nilai a dan b II.Tentukan garis regresinya Y = a + bX III.Gunakan Rumus ∏= R – TC IV.Pakai Syarat M∏=0 V.Akan ditemukan nilai harga,jumlah terjual dan profit yang diharapkan

49 MODEL SOAL SEMESTER HARIHARGAPRODUK TERJUAL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 3000 2750 2500 2250 2000 1750 2000 2300 2500 2600 2700 2800 3000 2900 3200 Jika biaya variabel perdonat adalah Rp1000 dan biaya tetap adalah Rp 1.000.000 Tentukan : a.Harga optimal donat b.Jumlah donat terjual c.Keuntungan yang diharapkan Petunjuk ! Gunakan rumus regresi sederhana

50 XYX2X2 XY 3000 2750 2500 2250 2000 1750 2000 2300 2500 2600 2700 2800 3000 2900 3200 ΣX =ΣY =ΣX2=ΣX2=ΣXY=

51 jawab XYX2X2 XY 3000 2750 2500 2250 2000 1750 28.250 2000 2300 2500 2600 2700 2800 3000 2900 3200 31.700 9.000.000 7.562.500 6.250.000 5.062.500 4.000.000 3.062.500 68.062.500 6.000.000 6.325.000 6.250.000 6.500.000 6.075.000 6.300.000 6.000.000 5.800.000 5.600.000 73.225.000

52 ΣX= 28.250 ΣY=31.70 ΣX 2 =68.062.500 ΣXY=73.225.000 RUMUS : a = Y - bX b= ΣXY – ΣXΣY/n ΣX 2 – (ΣX) 2 /n GARIS REGRESI : Y = a + bX b = - 0,9 dan a = 4760,5 Y = 4760,5 – 0,9X

53 Harga = X = P dan penjualan = Y = Q Maka persamaan regresi berubah menjadi : Q = 4760,5 – 0,9P 0,9P = 4760,5 – Q : 0,9 P = 5289,4 – 1,1Q Ingat mata kuliah matematika ekonomi ¶ = TR – TC ¶ = P.Q – (FC + VC) ¶ = (5289,4 – 1,1Q).Q – ( 1000.000 +1000Q) ¶ = 5289,4Q – 1,1 Q 2 – 1.000.000 – 1000Q ¶ = - 1.000.000 + 4289,4Q – 1,1 Q 2

54 ¶ = - 500 + 1Q – 0,07Q 2 M¶ = 0

55 a).ΣX=28.250 ΣY= 31.700 ΣX 2 =68.062.500 ΣXY=73.225.000 b= 73.225.000 – 28.250(31.700)/12 68.062.500 – (28.250) 2 /12 b= - 0,9 a= 2641,7 + 0,9(2354,2) a=4760,5 Y= 4760,5 – 0,9X Q= 4760,5 – 0,9 P 0,9P= 4760,5-Q P= 5289,4 -1,1Q ∏ = -1.000.000 + 4289,4Q -1,1Q 2 Q= 1949 P=3150 ∏= 3.181.579

56 jawab XYX2X2 XY 3000 2750 2500 2250 2000 1750 2000 2300 2500 2600 2700 2800 3000 2900 3200 9.000.000 7.562.500 6.250.000 5.062.500 4.000.000 3.062.500 6.000.000 6.325.000 6.250.000 6.500.000 6.075.000 6.300.000 6.000.000 5.800.000 5.600.000 a).ΣX=28.250 ΣY= 31.700 ΣX 2 =68.062.500 ΣXY=73.225.000 b= 73.225.000 – 28.250(31.700)/12 68.062.500 – (28.250) 2 /12 b= - 0,9 a= 2641,7 + 0,9(2354,2) a=4760,5 Y= 4760,5 – 0,9X Q= 4760,5 – 0,9 P 0,9P= 4760,5-Q P= 5289,4 -1,1Q ∏ = -1.000.000 + 4289,4Q -1,1Q 2 Q= 1949 P=3150 ∏= 3.181.579

57 SOAL KUIS dikumpulkan MINGGU TERJUAL VOLUME PENJUALAN (Gallon) HARGA JUAL ($/Gallon) 1101,30 262,00 351,70 4121,50 5101,60 6151,20 751,60 8121,40 9171,00 10201,10 Jika biaya variabel pergallon susu adalah $1,21dan biaya tetap adalah $ 500 Tentukan : a.Harga optimal SUSU b.Jumlah SUSU terjual c.Keuntungan yang diharapkan Petunjuk ! Gunakan rumus regresi sederhana

58 JAWAB: YXX2X2 XYY2Y2 101,301,6913100 62,0041236 51,702,898,525 121,502,2518144 101,602,5616100 151,201,4418225 51,602,56825 121,401,9616,8144 171,00117289 201,101,2122400 11214,421,56149,31488

59 b= ΣXY – ΣXΣY/n ΣX 2 – (ΣX) 2 /n b=149,3 – 14,4(112) /10 21,56 – (14,4) 2 /10 b= - 14,54 a = Y - bX a=11,2 – (-14,54)(1,44) a=32,14 Y = 32,14 – 14,54X

60 Q = 32,14 – 14,54P 14,54P = 32,14 – Q : 14,54 P = 2,21 – 0,07Q ¶ = TR – TC ¶ = (2,21 – 0,07Q).Q – ( 500 +1,21Q) ¶ = 2,21Q – 0,07Q 2 – 500 – 1,21Q ¶ = - 500 + 1Q – 0,07Q 2

61 M¶ = 0 1 - 0,14Q = 0 Q = 7,14 P = 2,21 -0,07 (7,14) = $ 1,7 ¶ = - 500 + 1(7,14) – 0,07(7,14) 2 = - 496,4 ¶ = $ - 496 dan r = - 0,86

62 JAWAB: YXX2X2 XY 101,301,6913 62,00412 51,702,898,5 121,502,2518 101,602,5616 151,201,4418 51,602,568 121,401,9616,8 171,00117 201,101,2122 11214,421,56149,3 b=149,3 – 14,4(112) /10 21,56 – (14,4) 2 /10 b= - 14,54 a=11,2 – (-14,54)(1,44) a=32,14 Y = 32,14 – 14,54X Q = 32,14 – 14,54P 14,54P = 32,14 – Q : 14,54 P = 2,21 – 0,07Q ¶ = TR – TC ¶ = (2,21 – 0,07Q).Q – ( 500 +1,21Q) ¶ = 2,21Q – 0,07Q 2 – 500 – 2,21Q ¶ = - 500 + 1Q – 0,07Q 2 M¶ = 0 1 - 0,14Q = 0 Q = 7,14 P = 2,21 -0,07 (7,14) = 1,7 ¶ = - 500 + 1(7,14) – 0,07(7,14) 2 = - 496,4 ¶ = $- 496 dan r = - 0,86


Download ppt "ANALISA KORELASI SEDERHANA ANALISA KORELASI adalah suatu teknik statistika yang digunakan untuk mengukur keeratan hubungan atau korelasi antara dua variabel."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google