ANALISIS REGRESI.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
MERUMUSKAN HIPOTESIS DAN MENENTUKAN VARIABEL
Advertisements

TATAP MUKA 14 ANALISA REGRESI BERGANDA.
MODEL REGRESI LINIER GANDA
Estimating Demand Problems in Applying the Linear Regression Model
REGRESI Bulek niyaFn.
Bab 11 Pendugaan dan Pengujian Hipotesis Regresi Linier Sederhana
PUJI WAHYUNINGRUM, Pengaruh Fasilitas dan Kualitas Pelayanan terhadap Kepuasan Pasien pada Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Ungaran.
Bab 10 Analisis Regresi dan Korelasi
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
KORELASI & REGRESI LINIER
KORELASI & REGRESI.
Hubungan Antar Sifat.
BAB VI REGRESI SEDERHANA.
Koefisien Korelasi Pearson (r) Dan Regresi Oleh: Roni Saputra, M.Si
ANALISIS REGRESI LINIER TIGA PREDIKTOR
Uji Residual (pada regresi Linier)
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
ANALISIS KORELASI.
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
Analisis Korelasi dan Regresi linier
Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Pertemuan ke 14.
STATISTIK II Pertemuan 10-11: Analisis Regresi dan Korelasi
ANALISIS REGRESI BERGANDA
ANALISIS REGRESI BERGANDA
ANALISIS REGRESI.
Khaola Rachma Adzima FKIP-PGSD Universitas Esa Unggul
Pertemuan Ke-7 REGRESI LINIER BERGANDA
MENDETEKSI PENGARUH NAMA : NURYADI.
Pertemuan ke 14.
Pertemuan Ke-10 REGRESI DUMMY
HASIL PENELITIAN & PEMBAHASAN
Uji Konstanta (a) Regresi Linear Sederhana
REGRESI LINIER BERGANDA
ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR
Regresi Linier Sederhana
ANALISIS REGRESI.
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
Pengertian Regresi Analisis regresi merupakan studi ketergantungan satu atau lebih variabel bebas terhadap variabel tidak bebas. Dengan maksud untuk meramalkan.
ANALISA REGRESI LINEAR DAN BERGANDA
Pertemuan Ke-6 REGRESI LINIER
STATISTIK DESKRIPTIF STATISTIK DESKRIPTIF ADALAH STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK MENGANALISIS DATA DENGAN CARA MENDESKRIPSIKAN ATAU MENGGAMBARKAN DATA YANG.
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE LINEAR REGRESSION)
Single and Multiple Regression
Analisis Regresi Asumsi dalam Analisis Regresi Membuat persamaan regresi Dosen: Febriyanto, SE, MM. www. Febriyanto79.wordpress.com U.
METODE PENELITIAN KORELASIONAL
MANN WHITNEY (UJI U).
Korelasi Korelasi Product Moment digunakan untuk melukiskan hubungan antara 2 buah variabel yg sama-sama berjenis interval atau rasio. Rumus.
REGRESI BERGANDA.
Bab 11 Pendugaan dan Pengujian Hipotesis Regresi Linier Sederhana
Single and Multiple Regression
ANALISIS REGRESI Sri Mulyati.
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Berganda
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Sederhana
PRAKTIKUM STATISTIKA INDUSTRI
REGRESI DAN KORELASI DISUSUN OLEH : 1.AVERIO ALVAREZ ( ) 2.FRANS HENDRIKO MARPAUNG ( ) 3.CLAUDIA ELSHA ALVINCE ( ) 4.STEVEN.
REGRESI LINIER BERGANDA
Single and Multiple Regression
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
Analisis KORELASIONAL.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
STATISTIK II Pertemuan 10-11: Analisis Regresi dan Korelasi
PATH ANALYSIS. Analisa Jalur adalah suatu perluasan dari model regresi, yang digunakan untuk menguji cocok matriks korelasi terhadap dua atau lebih yang.
Teknik Regresi.
Transcript presentasi:

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)