Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

BAB III ANALISIS REGRESI. An Introduction Regresi linier sering digunakan untuk melihat nilai prediksi atau perkiraan yang akan datang Apabila X dan Y.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "BAB III ANALISIS REGRESI. An Introduction Regresi linier sering digunakan untuk melihat nilai prediksi atau perkiraan yang akan datang Apabila X dan Y."— Transcript presentasi:

1 BAB III ANALISIS REGRESI

2 An Introduction Regresi linier sering digunakan untuk melihat nilai prediksi atau perkiraan yang akan datang Apabila X dan Y mempunyai hubungan, maka nilai X yang sudah diketahui dapat digunakan memperkirakan Y Perkiraan mengenai terjadinya sesuatu kejadian (nilai variabel untuk waktu yang akan datang, seperti prediksi produksi 3 tahun yang akan datang, prediksi harga bulan depan, ramalan jumlah penduduk 10 tahun mendatang, ramalan hasil penjualan tahun depan).

3 Ramalan mengetahui suatu kejadian baik secara kualitatif (akan turun hujan, akan terjadi perang, akan lulus ujian) Kuantitatif (produksi padi akan mencapai 16 juta ton, indek harga 9 bahan pokok naik 10%, penerimaan devisa turun 5%) Melakukan peramalan adalah dengan mengunakan garis regresi

4 Lanjutan  Variable Y yang nilainya akan diramalkan disebut variable tidak bebas (dependent variable)  sedangkan variable X yang nilainya digunakan untuk meramalkan nilai Y disebut variable bebas (independent variable) atau variable peramal (predictor) dan sering kali disebut variable yang menerangkan (exsplanatory).

5 X Analisis regresi digunakan untuk mengetahui bagaimana variabel dependen atau kriterium dapat diprediksikan melalui variabel independen atau prediktor secara individu atau parsial maupun secara bersama-sama atau simultan. Y Variabel respon Variabel dependen Prediktor variabel indipenden Dapatkah variabel X memprediksi Y ? Analisis Regresi Adakah korelasi/ hubungannya nya ?

6 Ilustrasi hubungan positif X Pupuk Berat Badan Y Produksi Tekanan darah

7 Ilustrasi hubungan negatif X Jumlah aseptor Harga suatu barang Y Jumlah kelahiran Permintaan barang darah

8 Scatter Plot Examples y x y x y y x x Strong relationships Weak relationships

9 Scatter Plot Examples y x y x No relationship

10 Jenis Analisis Regresi I.Regresi linier jika hubungan antara variabel bebas terhadap variabel tak bebas berbentuk linier II. Regresi tak linier jika hubungan antara variabel bebas terhadap variabel tak berbentuk linier  Regresi linier sederhana   Regresi linier berganda   Regresi kuadratik   Regresi kubik 

11 Regresi Linier Sederhana

12 variabel independen ke-i variabel dependen ke-i maka bentuk model regresi sederhana adalah : dengan parameter yang tidak diketahui sesatan random dgn asumsi

13 Dari garis regresi sampel diperoleh : Dan Turunkan D terhadap a dan b !!!!

14 Analisis Regresi Pendugaan terhadap koefisien regresi:Pendugaan terhadap koefisien regresi: Bagaimana Pengujian terhadap model regresi ?? parsial (per koefisien)  uji-t parsial (per koefisien)  uji-t bersama  uji-F (Anova) bersama  uji-F (Anova) Bagaimana menilai kesesuaian model ?? R 2 (Koef. Determinasi: % keragaman Y yang mampu dijelaskan oleh X) R 2 (Koef. Determinasi: % keragaman Y yang mampu dijelaskan oleh X) Metode Kuadrat Terkecil

15 yxxyx2x2 y2y ΣyΣxΣxyΣx 2 Σy 2 ATAU

16 Latihan Carilah persamaan regresi Y pada X dari data Tabel :

17 Perhatikan MENGUJI KOEFISIEN REGRESI DENGAN ANALISIS VARIANSI

18 XiXi y x yiyi JKT = (y i - y) 2 JKS = (y i - y i ) 2  JKR = (y i - y) 2  _ _ _ Variasi yang diterangkan dan Yang tidak dapat diterangkan y  y y _ y 

19 Tabel Anava : Sumber Variasi JKdkRKF Hitung RegresiJKR=1 RKR=JKR/1 F=RKR/RKS SesatanJKS= JKT-JKRn-2 RKS=JKS/n-2Ftabel F(alpha, 1,n-2) TotalJKT=n-1


Download ppt "BAB III ANALISIS REGRESI. An Introduction Regresi linier sering digunakan untuk melihat nilai prediksi atau perkiraan yang akan datang Apabila X dan Y."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google