Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Koefisien Korelasi Pearson (r) Dan Regresi Oleh: Roni Saputra, M.Si.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Koefisien Korelasi Pearson (r) Dan Regresi Oleh: Roni Saputra, M.Si."— Transcript presentasi:

1 Koefisien Korelasi Pearson (r) Dan Regresi Oleh: Roni Saputra, M.Si

2 Kegunaan Menguji signifikansi hubungan dua variabel Mengetahui kuat lemah hubungan Mengetahui besar kontribusi

3 Ketentuan Aplikasi –Data berskala interval atau rasio –Data berdistribusi normal –Signifikansi r, bandingkan dengan tabel r Moment Product Pearson

4 Rumus r xy =Koefisien Korelasi Moment Product Pearson X=nilai variabel pertama (variabel bebas) Y=nilai variabel ke dua (variabel terikat) N=banyaknya sampel

5 Contoh Aplikasi 1 Suatu kajian IQ beberapa orang mahasiswa yang dikaitkan dengan berat badan pada saat dilahirkan, didapatkan data sebagai berikut:

6 Selidiki dengan  = 5%, apakah terdapat hubungan positif berat badan lahir dengan IQ saat ini? NOMORBBL IQ 1 3.20124 2 2.50118 3 2.80120 4 3.00120 5 2.50114 6 3.50120 7 2.00110 8 2.75122 9 1.90100 10 2.35118 11 2.65118

7 Penyelesaian Hipotesis –Ho : r ≤ r tabel, tidak ada hubungan + bbl dengan iq –Ha : r > r tabel, ada hubungan + bbl dengan iq Nilai  = 5% Rumus Hitungan rumus statistik

8 Hitungan rumus NOMOR BBL (X)IQ (Y) X2 X2 Y2 Y2 XY 1 3.20124 10.2415376396.80 2 2.50118 6.2513924295.00 3 2.80120 7.8414400336.00 4 3.00120 9.0014400360.00 5 2.50114 6.2512996285.00 6 3.50120 12.2514400420.00 7 2.00110 4.0012100220.00 8 2.75122 7.5614884335.50 9 1.90100 3.6110000190.00 10 2.35118 5.5213924277.30 11 2.65118 7.0213924312.70 JUMLAH 29.15128479.551503283428.30

9 Hitungan rumus Pengkategorian hubungan kuat

10 Nilai df –Df = n – 1 = 11 – 1 = 10 Nilai r tabel ; –Nilai r tabel ; df = 10 ;  = 5%, maka r = 0,497 Daerah penolakan –  0,7986  >  0,497  ; Ho ditolak,Ha diterima Kesimpulan –Ada hubungan + bbl dengan iq, pada  = 5%,

11 tabel r Tingkat Signifikansi untuk tes satu sisi df 0,0500,025 0,010 0,005 Tingkat Signifikansi untuk tes dua sisi 0,1000,0500,0200,010 10,9880,9970,99950,9999 20,9000,9500,9800,990 30,8050,8780,9340,959 40,7290,8110,8820,917 50,6690,7540,8330,874 60,6220,7070,7890,834 70,5820,6660,7500,798 80,5490,6320,7160,765 90,5210,6020,6850,735 100,4970,5760,6580,708 110,4760,5530,6340,684 120,4580,5320,6120,661 130,4410,5140,5920,641 140,4260,4970,5740,623 150,4120,4820,5580,606 160,4000,4680,5420,590 170,3890,4560,5280,575 180,3780,4440,5160,561 190,3690,4330,5030,549 200,3600,4230,4920,537 210,3520,4130,4820,526 220,3440,4040,4720,515 230,3370,3960,4620,505 240,3300,3880,4530,496 250,3230,3810,4450,487 260,3170,3740,4370,470 270,3110,3670,4300,471 280,3060,3610,4230,463 290,3010,3550,4160,456 300,2960,3490,4090,449 350,2750,3250,3810,418 400,2570,3040,3580,393 450,2430,2880,3380,372 500,2310,2730,3220,354 600,2110,2500,2950,325 700,1950,2320,2740,303 800,1830,2170,2560,283 900,1730,2050,2420,267 1000,1640,1950,2300,254

12 Regresi Garis prediksi Data skala interval dan ratio Distribusi normal Signifikansi ; Independensi, Linieritas, Keberartian

13 Regresi

14

15

16

17 Uji Independensi Penyelesaian Hipotesis –Ho :  = 0  IQ tidak terikat (independent) terhadap BBL –Ha :   0  IQ terikat (dependent) terhadap BBL Level signifikansi –  = 1% = 0,01 Rumus statistik penguji

18

19

20

21

22 Df/dk/db –Df = N –2 = 11 – 2 = 9 Nilai tabel –Nilai t tabel uji dua sisi,  = 5%, df = 9, nilai t tabel =  2,262 Daerah penolakan –Menggunakan gambar –Menggunakan rumus –  3,98  >  2,262  ; berarti Ho ditolak, Ha diterima Kesimpulan –Variabel Iq (dependent variable/Y) terikat terhadap variabel bbl (independent variable/X), pada  = 5%.

23 Contoh Aplikasi 2 Suatu studi di daerah pinggiran hutan yang dilakukan terhadap 30 sumber air bersih yang berdekatan dengan hutan hujan tropis tua. Dalam hutan diduga telah terjadi pelapukan zat organik tumbuhan, sehingga menyebabkan menjadi asam. Hasil pendataan sebagai berikut di bawah ini. Selidikilah dengan =5%, apakah semakin dekat dengan hutan kondisi air semakin asam?

24 NOJARAK (X)PH (Y) 144 222 366 476 5117 644 7139 8108 976 53 11107 1296 1386 14127 151310 16108 17127 1897 1987 2055 2187 2298 231411 241510 25149 26149 271611 28107 2976 3066

25 Penyelesaian Hipotesis –Ho : r = 0, tidak ada hubungan jarak dengan ph –Ha : r > 0, ada hubungan + jarak dengan ph Nilai  = 5% Rumus Hitungan rumus statistik

26 NOJARAK (X)PH (Y)X2X2 Y2Y2 XY 14416 222444 36636 476493642 51171214977 64416 713916981117 81081006480 976493642 105325915 111071004970 1296813654 1386643648 141271444984 151310169100130 161081006480 171271444984 1897814963 1987644956 205525 2187644956 2298816472 231411196121154 241510225100150 2514919681126 2614919681126 271611256121176 281071004970 2976493642 306636 JUMLAH2782092.9561.5912.147

27 Pengkategorian hubungan sangat kuat

28 Nilai Df = n – 1 = 30 – 1 = 29 Nilai r tabel ; df=29 ;  = 0,05, maka r = 0,301 Daerah penolakan –  0,929  >  0,301  ; Ho ditolak,Ha diterima Kesimpulan Ada hubungan positif jarak dengan ph, pada  = 0,05

29 Regresi Jarak dengan pH

30

31

32

33 Uji Independensi Penyelesaian Hipotesis –Ho :  = 0  pH tidak terikat (independent) terhadap jarak –Ha :   0  pH terikat (dependent) terhadap jarak Level signifikansi –  = 1% = 0,01 Rumus statistik penguji

34

35

36

37

38 Df/dk/db –Df = N –2 = 30 – 2 = 28 Nilai tabel Nilai tabel pada tabel t –Uji dua sisi,  = 1%, df = 28, nilai t tabel =  2,763 Daerah penolakan –Menggunakan gambar –Menggunakan rumus –  13,2100  >  2,763  ; berarti Ho ditolak, Ha diterima Kesimpulan –Variabel kualitas air (pH) (dependent variable/Y) terikat terhadap variabel jarak sumber air dengan sumber pencemar (independent variable/X), pada  = 1%.

39 tabelTingkat Signifikansi untuk tes satu sisi T tes0,400,250,100,050,0250,010,0050,00250,0010,0005 Tingkat Signifikansi untuk tes dua sisi Df0,800,500,200,100,050,020,010,0050,0020,001 10,3251,0003,0786,31412,70631,82163,657127,32318,31636,62 20,2890,8161,8862,9204,3036,9659,92514,08922,32731,598 30,2770,7651,6382,3533,1824,5415,8417,45310,21412,924 40,2710,7411,5332,1322,7763,7474,6045,5987,1738,610 50,2670,7271,4762,0152,5713,3654,0324,7735,8936,869 60,2650,7181,4401,9432,4473,1433,7074,3175,2085,959 70,2630,7111,4151,8952,3652,9983,4994,0294,7855,408 80,2620,7061,3971,8602,3062,8963,3553,8334,5015,041 90,2610,7031,3831,8332,2622,8213,2503,6904,2974,781 100,2600,7001,3721,8122,2282,7643,1693,5814,1444,587 110,2600,6971,3631,7962,2012,7183,1063,4974,0254,437 120,2590,6951,3561,7822,1792,6813,0553,4283,9304,318 130,2590,6941,3501,7712,1602,6503,0123,3723,8524,221 140,2580,6921,3451,7612,1452,6242,9773,3263,7874,140 150,2580,6911,3411,7532,1312,6022,9473,2863,7334,073 160,2580,6901,3371,7462,1202,5832,9213,2523,6864,015 170,2570,6891,3331,7402,1102,5672,8983,2223,6463,965 180,2570,6881,3301,7342,1012,5522,8783,1973,6103,922 190,2570,6881,3281,7292,0932,5392,8613,1743,5793,883 200,2570,6871,3251,7252,0862,5282,8453,1533,5523,850 210,2570,6861,3231,7212,0802,5182,8313,1353,5273,819 220,2560,6861,3211,7172,0742,5082,8193,1193,5053,792 230,2560,6851,3191,7142,0692,5002,8073,1043,4853,767 240,2560,6851,3181,7112,0642,4922,7973,0913,4673,745 250,2560,6841,3161,7082,0602,4852,7873,0783,4503,725 260,2560,6841,3151,7062,0562,4792,7793,0673,4353,707 270,2560,6841,3141,7032,0522,4732,7713,0573,4213,690 280,2560,6831,3131,7012,0482,4672,7633,0473,4083,674 290,2560,6831,3111,6992,0452,4622,7563,0383,3963,659 300,2560,6831,3101,6972,0422,4572,7503,0303,3853,646 400,2550,6811,3031,6842,0212,4232,7042,9713,3073,551 600,2540,6791,2961,6712,0002,3902,6602,9153,2323,460 1200,2540,6771,2891,6581,9802,3582,6172,8603,1603,373  0,2530,6741,2821,6451,9602,3262,5762,8073,0903,291


Download ppt "Koefisien Korelasi Pearson (r) Dan Regresi Oleh: Roni Saputra, M.Si."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google