Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

REGRESI LINEAR SEDERHANA Y = β 0 + β 1 X + ε β 0 dan β 1 merupakan parameter Y = β 0 + β 1 X + ε β 0 dan β 1 merupakan parameter Model Matematis Y atas.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "REGRESI LINEAR SEDERHANA Y = β 0 + β 1 X + ε β 0 dan β 1 merupakan parameter Y = β 0 + β 1 X + ε β 0 dan β 1 merupakan parameter Model Matematis Y atas."— Transcript presentasi:

1 REGRESI LINEAR SEDERHANA Y = β 0 + β 1 X + ε β 0 dan β 1 merupakan parameter Y = β 0 + β 1 X + ε β 0 dan β 1 merupakan parameter Model Matematis Y atas X Sampel Y = b 0 + b 1 X +e b 0 merupakan estimator untuk β 0 b 1 merupakan estimator untuk β 1

2 Regresi Linear Sederhana Y = b0 + b1 X X = Variabel bebas (Independent Variable) Y = Variabel tergantung (Dependent Variable) b 0 = intersep (intercepth), yang menyatakan perpotongan garis persamaan regresi dengan sumbu Y untuk X = 0 b 1 = koefisien regresi antara Y atas X yang menyatakan perubahan rata-rata Y apabila X berubah satu unit

3 Koefisien Regresi Linear Y = b 0 + b 1 X b 1 = b 0 =

4 CONTOH Hitung pengaruh pengeluaran riset dengan keuntungan. Y = X Tahun Pengeluaran Riset Keuntungan

5 Lanjutan (2) Pengeluaran Riset (X) Keuntungan (Y) X2X2X2X2 Y2Y2Y2Y2XY

6 Menghitung Koefisien Regresi Linear b 1 = = =2 b 0 = = = 20 Y = X

7 ANALISIS KORELASI

8 Untuk mengetahui keeratan hubungan antara dua variabel yang berskala interval dan rasio digunakan koefisien korelasi Pearson (Product Moment Coefficient of Correlation Karl Pearson). Besarnya keeratan hubungan antara varaibel Y dan X diperlihatkan oleh koefisien korelasi KORELASI LINEAR SEDERHANA

9 r = PRODUCT MOMENT PEARSON

10 INTERPRETASI KOEFISIEN KORELASI -1  r  1 r = - 1 Mengisyaratkan hubungan linier sempurna yang sifatnya negatif, dalam arti makin besar (kecil) harga X makin kecil (besar) harga Y r = 0 Mengisyaratkan tidak ada hubungan linier antara Y dengan X, dalam arti berapapun harga X tidak mengganggu harga Y, dan sebaliknya r = + 1 Mengisyaratkan hubungan linier sempurna yang sifatnya positif, dalam arti makin besar (kecil) harga X makin besar (kecil) harga Y

11 Koefisien Determinasi adalah persentase perubahan- perubahan Y yang dijelaskan oleh X melalui hubungan liniernya KOEFISIEN DETERMINASI (r 2 )

12 CONTOH NOTAHUN Biaya Riset (X) Laba Tahunan (Y)

13 TABEL PERHITUNGAN TAHUN Biaya Riset (X) Laba Tahunan (Y) X2X2X2X2 Y2Y2Y2Y2XY ∑

14 Product Moment Coefficient of Correlation Karl Pearson r = = = 0,9090 ≈ 0,91

15 KOEFISIEN DETERMINASI Untuk korelasi antara biaya riset dengan laba tahunan sebesar (r) = 0,91 r 2 = (0,91) 2 = 0,8281 atau 82,81% INTERPRETASI KOEFISIEN DETERMINASI Koefisien determinasi antara laba atas biaya riset = r 2 = 0,8281; artinya 82,81% dari perubahan-perubahan laba bisa dijelaskan oleh biaya riset melalui hubungan liniernya dan 17,19% perubahan-perubahan laba dijelaskan oleh faktor- faktor lain.

16 Analisis dengan SPSS


Download ppt "REGRESI LINEAR SEDERHANA Y = β 0 + β 1 X + ε β 0 dan β 1 merupakan parameter Y = β 0 + β 1 X + ε β 0 dan β 1 merupakan parameter Model Matematis Y atas."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google