ANALISIS KORELASI.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ANALISA BIVARIAT: KORELASI DAN REGRESI
Advertisements

analisis KORELASIONAL Oleh: Septi Ariadi
Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
PENGUJIAN HIPOTESIS ASOSIATIF
Bab 11 Pendugaan dan Pengujian Hipotesis Regresi Linier Sederhana
Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
KORELASI & REGRESI LINIER
KORELASI & REGRESI.
BAB VI REGRESI SEDERHANA.
Koefisien Korelasi Pearson (r) Dan Regresi Oleh: Roni Saputra, M.Si
MUHAMMAD HAJARUL ASWAD
Analisis Korelasional
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Regresi & Korelasi Linier Sederhana
ANALISA REGRESI & KORELASI SEDERHANA
BAB VII ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
Analisis Regresi Sederhana
Analisis Korelasi dan Regresi linier
Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
ANALISIS REGRESI.
REGRESI LINEAR DALAM ANALISIS KUANTITATIF
Variabel Penelitian.
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
ANALISIS REGRESI & KORELASI
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Pertemuan ke 14.
STATISTIK II Pertemuan 10-11: Analisis Regresi dan Korelasi
KORELASI DAN REGRESI IRFAN.
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
Pertemuan ke 14.
Uji Konstanta (a) Regresi Linear Sederhana
REGRESI LINIER DAN KORELASI
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
Pertemuan ke-2 KORELASI
ANALISIS KORELASI.
Analisis Regresi dan Korelasi
STATISTIK DESKRIPTIF STATISTIK DESKRIPTIF ADALAH STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK MENGANALISIS DATA DENGAN CARA MENDESKRIPSIKAN ATAU MENGGAMBARKAN DATA YANG.
Single and Multiple Regression
KORELASI DAN REGRESI SEDERHANA
Analisis Regresi Asumsi dalam Analisis Regresi Membuat persamaan regresi Dosen: Febriyanto, SE, MM. www. Febriyanto79.wordpress.com U.
METODE PENELITIAN KORELASIONAL
UJI KORELASI Choirudin, M.Pd.
Korelasi Korelasi Product Moment digunakan untuk melukiskan hubungan antara 2 buah variabel yg sama-sama berjenis interval atau rasio. Rumus.
KORELASI.
STATISTIK II Pertemuan 13-14: Analisis Regresi dan Korelasi
Single and Multiple Regression
ANALISIS REGRESI Sri Mulyati.
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Berganda
ANALISIS REGRESI & KORELASI
REGRESI LINEAR SEDERHANA
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Sederhana
KORELASI & REGRESI LINIER
PRAKTIKUM STATISTIKA INDUSTRI
REGRESI DAN KORELASI DISUSUN OLEH : 1.AVERIO ALVAREZ ( ) 2.FRANS HENDRIKO MARPAUNG ( ) 3.CLAUDIA ELSHA ALVINCE ( ) 4.STEVEN.
Single and Multiple Regression
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
Analisis KORELASIONAL.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
STATISTIK II Pertemuan 10-11: Analisis Regresi dan Korelasi
Teknik Regresi.
Transcript presentasi:

ANALISIS KORELASI

PENGERTIAN ANALISIS KORELASI Analisis hubungan korelasi adalah suatu bentuk analisis data dalam penelitian yang bertujuan untuk mengetahui kekuatan atau bentuk arah hubungan diantara dua variabel atau lebih, dan besarnya pengaruh yang disebabkan oleh variabel yang satu (variabel bebas) terhadap variabel lainnya (variabel terikat).

BENTUK HUBUNGAN DALAM ANALISIS KORELASI Hubungan Simetris Hubungan yang menyatakan sifat kebersamaan antara dua variabel atau lebih, tetapi tidak menunjukkan hubungan sebab akibat atau saling mempengaruhi. Dalam bentuk hubungan ini tidak diketahui dengan pasti variabel bebas dan variabel terikat karena kedua variabel tidak saling mempengaruhi. Contoh: Hubungan antara berpakaian mahal dengan penampilan Hubungan yang positif antara banyak penonton sepakbola dengan tingkat kerusuhan Hubungan antara burung gagak dengan kematian seseorang.

2. Hubungan Kausal Hubungan kausal antara dua variabel atau lebih yang bersifat mempengaruhi antara satu variabel dengan variabel lainnya. Dalam bentuk ini, hubungan diketahui dengan pasti atau dapat dibedakan variabel bebas dan terikatnya. Contoh: Hubungan tingkat pendidikan dengan kemampuan kerja seseorang Variabel x = tingkat pendidikan Variabel y= kemampuan kerja seseorang

3. Hubungan Interaktif (Timbal Balik) Hubungan antara dua variabel atau lebih bersifat saling mempengaruhi dimana kedudukan variabel x dan y saling bergantian. Dimana variabel v dapat mempengaruhi variabel y dan begitu pun sebaliknya. Contoh: Hubungan antara motivasi kerja dengan prestasi kerja Variabel x = motivasi kerja (mempengaruhi) Variabel y= prestasi kerja (dipengaruhi) Berlaku sebaliknya

TEKNIK STATISTIK YANG DIGUNAKAN DALAM MENGANALISIS HUBUNGAN Koefisien Korelasi Koefisien korelasi adalah bilangan yang menyatakan kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih atau dapat digunakan untuk menentukan arah dari kedua variabel Nilai koefisien korelasi (r) = (-1 ≤ 0 ≤ 1) Untuk kekuatan hubungan, nilai koefisien korelasi berada berada diantara -1 dan 1 Untuk arah dinyatakan dalam bentuk positif (+) atau negatif (-)

a. Apabila r = -1 artinya korelasi negatif sempurn Hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan bertolak belakang antara variabel x dan variabel y. bila variabel x naik, maka variabel y turun b. Apabila r = 1 artinya korelasi positif sempurna Hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan searah variabel x dan y. bila variabel x naik maka variabel y juga naik

TINGKAT KORELASI DAN HUBUNGAN NO Nilai Korelasi (r) Tingkat Hubungan 1 0,00 - 0,199 Sangat Lemah 2 0,20 – 0,399 Lemah 3 0,40 – 0,599 cukup 4 0,60 – 0,799 kuat 5 0,80 - 0,100 Sangat kuat

KORELASI PEARSON PRODUCT MOMENT Korelasi pearson product moment digunakan untuk mencari arah dan kekuatan hubungan antara variabel bebas (x) dengan variabel terikat (y)

Langkah-langkah Uji Statistik (signifikan) Membuat hipotesis dalam kalimat Ho: Tidak terdapat hubungan antara durasi penanyangan iklan dengan tingkat penjualan produk. Ha: Ada hubungan antara durasi penanyangan iklan dengan tingkat penjualan produk. Menentukan tingkat kesalahan (α) Kaidah pengujian Jika, -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel. Maka Ho diterima Jika, t hitung > t tabel, maka Ho ditolak Menentukan nilai t tabel Nilai t tabel dapat dicari dengan menggunakan tabel distribusi t dengan cara : tabel signifikansi α = 0,05/2 = 0,025 (dua sisi). Kemudian dicari t tabel pada tabel distribusi student t.

Attention: Penghitungan korelasi sederhana melalui SPSS, Langkah-langkahnya sudah ada pada materi yang dibagikan. Pelajari, pahami, dan aplikasikan pada laporan penelitian masing-masing.

KORELASI BERGANDA Analisis korelasi berganda untuk mengetahui derajat atau kekuatan hubungan antara tiga variabel atau lebih, serta untuk mengetahui kontribusi yang diberikan secara simultan oleh variabel x1 dan x2 terhadap nilai variabel y dan korelasi secara parsial yang diberikan oleh variabel x1 terhadap y serta x2 terhadap y.

Hubungan antara 2 variabel bebas dengan 1 variabel terikat x1 y x2 Hubungan antara 2 variabel bebas dengan 1 variabel terikat

Attention: Penghitungan korelasi berganda melalui SPSS, Langkah-langkahnya sudah ada pada materi yang dibagikan. Pelajari, pahami, dan aplikasikan pada laporan penelitian masing-masing.

Langkah-langkah Uji Statistik (signifikan) Membuat hipotesis dalam kalimat Ho: Tidak terdapat hubungan antara durasi penanyangan iklan dengan tingkat penjualan produk. Ha: Ada hubungan antara durasi penanyangan iklan dengan tingkat penjualan produk. Menentukan tingkat kesalahan (α) Kaidah pengujian Jika, F hitung ≤ F tabel, Maka Ho diterima Jika, F hitung > F tabel, maka Ho ditolak

ANALISIS REGRESI

REGRESI LINIER SEDERHANA Regresi linier merupakan salah satu alat yang dapat digunakan dalam memprediksi permintaan di masa yang akan datang berdasarkan data masa lalu atau untuk mengetahui pengaruh satu variabel bebas terhadap satu variabel terikat. Regresi linier dibagi dibagi kedalam dua kategori yakni regresi linier sederhana dan regresi linier berganda.

Regresi linier sederhana digunakan hanya untuk satu variabel bebas (independent) dan satu variabel terikat (dependent). Regresi linier berganda digunakan untuk untuk satu variabel terikat (dependent) dan dua variabel bebas (independent) Tujuan penerapan kedua metode ini adalah untuk meramalkan atau memprediksi besaran nilai variabel terikat (dependent) yang dipengaruhi oleh variabel bebas (independent).

RUMUS REGRESI LINIER SEDERHANA Y = a + b.X Dimana: Y = variabel terikat X = variabel bebas A dan b = konstanta

PROSEDUR UJI LINIERITAS 1. Membuat hipotesis dalam uraian kalimat Ho = variabel x dengan varibel Y tidak berpola linier Ha = variabel x dengan variabel y berpola linier Menentukan taraf signifikansi (α) Kaidah pengujian: Jika F hitung ≤ F tabel, maka Ho diterima Jika F hitung > F tabel, maka Ho ditolak

PROSEDUR UJI SIGNIFIKANSI Membuat hipotesis dalam uraian kalimat Ho : Tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel x1 terhadap variabel Y Ha :Terdapat pengaruh signifikan antara variabel x1 terhadap variabel Y Menentukan taraf signifikansi (α) Kaidah pengujian Jika, -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel, maka Ho diterima Jika, t hitung > t tabel, maka Ho ditolak

REGRESI LINIER BERGANDA Regresi linier berganda yakni suatu alat yang dapat digunakan untuk memprediksi permintaan di masa akan datang berdasarkan data masa lalu atau untuk mengetahui pengaruh satu atau lebih variabel bebas (independent) terhadap variabel terikat (dependent). Rumus Regresi Linier Berganda : Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3…………… + bnXn Dimana: Y = variabel terikat, X1 = variabel bebas pertama, X2 = variabel bebas kedua a dan b1 serta b2 = konstanta

Regresi Linier Dengan Dua Prediktor x1 y x2

Uji Hipotesis Regresi Berganda Dua Prediktor Tujuan dilakukan pengujian hipotesis terhadap penerapan metode regresi linier berganda adalah untuk mengetahui sejauhmana pengaruh secara simultan antara variabel x1, x2, terhadap variabel y

Uji signifikansi secara simultan (bersama-sama) Membuat hipotesis dalam uraian kalimat Ho = Tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan (bersama-sama) antara variabel x1 dan x2 terhadap variabel y Ha = Terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan (bersama-sama) antara variabel x1 dan x2 terhadap variabel y Menentukan taraf signifikansi (α) Kaidah pengujian: Jika, F hitung ≤ F tabel maka Ho diterima Jika, F hitung > F tabel maka Ho ditolak

Uji Signifikansi Secara Parsial Tujuan dilakukan uji signifikansi parsial dua variabel bebas (independent) terhadap variabel terikat (dependent) adalah untuk mengukur secara terpisah kontribusi yang ditimbulkan dari masing-masing variabel bebas (x1, dan x2) terhadap variabel terikat (Y) Membuat hipotesis dalam uraian kalimat Ho = Tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara variabel x1 atau x2 terhadap variabel y Ha = Terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara variabel x1 atau x2 terhadap variabel y Menentukan taraf signifikansi (α) Kaidah pengujian Jika, - t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel, maka Ho diterima Jika, t hitung > t tabel, maka Ho ditolak

4. Menentukan t tabel Nilai t tabel dapat dicari menggunakan t student 4. Menentukan t tabel Nilai t tabel dapat dicari menggunakan t student. Bila pengujian dua sisi maka nilai α dibagi 2. t tabel = t (a/2)(n-2)