ANALISIS KORELASI.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ANALISIS KORELASI Oleh: Dr. Suliyanto, SE,MM
Advertisements

BAB 7 Regresi dan Korelasi
BAB VII ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA
Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
Teknik Ramalan dan Analisis Regresi
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Operations Management
BAB III ANALISIS REGRESI.
Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Sub BAB Latar Belakang Masalah Rumusan dan Batasan Masalah
BAB VI REGRESI SEDERHANA.
BAB VIII REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NON LINEAR
Statistik Inferensial
Joko Tri Nugraha, S.Sos, M.Si
Probabilitas dan Statistika
BAB 9 KORELASI.
REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS KORELASI.
Regresi & Korelasi Linier Sederhana
ANALISIS REGRESI.
Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISA REGRESI & KORELASI SEDERHANA
BAB VII ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA
ELASTISITAS PERMINTAAN dan PENAWARAN
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
KOEFISIEN KORELASI Matakuliah : KodeJ0204/Statistik Ekonomi
REGRESI DAN KORELASI.
Regresi dan Korelasi Linier
Variabel Penelitian.
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
ANALISIS REGRESI & KORELASI
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Bab 3 ANALISIS REGRESI.
STATISTIKA INDUSTRI I ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER (1)
Oleh Moh. Amin FE/AKUNTANSI UNISMA
KORELASI.
KORELASI Korelasi hubungan sebab akibat , menunjukkan adanya
Oleh: Nurratri Kurnia Sari
Atina Ahdika Universitas Islam Indonesia 2017
REGRESI LINIER DAN KORELASI
BAB VIII REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NON LINEAR
Regresi Linier Sederhana dan Korelasi
STATISTIKA INDUSTRI I ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER (1)
Konsumsi Bahan Bakar (km/liter)
Analisis Regresi dan Korelasi
Operations Management
ANALISIS REGRESI Oleh Nugroho Susanto.
NITA ANGGI PUTRI nitaanggiputri.wordpress.com
KORELASI DAN REGRESI SEDERHANA
Analisis korelasi Nama Kelompok : - Rahmad Arifan HR ( )
METODE PENELITIAN KORELASIONAL
KORELASI.
STATISTIK II Pertemuan 12: Analisis Regresi dan Korelasi
REGRESI DAN KORELASI Contoh : Pengeluaran untuk konsumsi rumah tangga berkaitan dengan pendapatan rumah tangga. Data yang diperoleh sebagai berikut : Pendapatan.
ANALISIS REGRESI Oleh Nugroho Susanto.
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
Analisis Regresi dan Korelasi Linear
ANALISIS KORELASI Statistik Sosial KD2515 Oleh: Darwis, M.Si
REGRESI LINEAR SEDERHANA
PRAKTIKUM STATISTIKA INDUSTRI
Korelasi dan Regresi Linier Sederhana & Berganda
KORELASI.
Bab 3 ANALISIS REGRESI.
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Analisis KORELASIONAL.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
KORELASI.
Transcript presentasi:

ANALISIS KORELASI

ANALISIS KORELASI Analisis korelasi merupakan salah satu teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel atau lebih yang bersifat kuantitatif.

Dasar Pemikiran Analisis Korelasi Bahwa adanya perubahan sebuah variabel disebabkan atau akan diikuti dengan perubahan variabel lain. Berapa besar koefesien perubahan tersebut ? Dinyatakan dalam koefesien korelasi Semakin besar koefesien korelasi maka semakin besar keterkaitan perubahan suatu variabel dengan variabel yang lain.

Contoh Bentuk Korelasi Korelasi Positif: Hubungan antara harga dengan penawaran. Hubungan antara jumlah pengunjung dengan jumlah penjualan. Hubungan antara jam belajar dengan IPK. Korelasi Negatif: Hubungan antara harga dengan permintaan. Hubungan antara jumlah pesaing dengan jumlah penjualan. Hubungan antara jam bermain dengan IPK.

Contoh Korelasi Pupuk dengan produksi panen Biaya iklan dengan hasil penjualan Berat badan dengan tekanan darah Pendapatan dengan konsumsi Investasi nasional dengan pendapatan nasional Jumlah akseptor dengan jumlah kelahiran Harga barang dengan permintaan barang Pendapatan masyarakat dengan kejahatan ekonomi

Kapan suatu variabel dikatakan saling berkorelasi ? Variabel dikatakan saling berkorelasi jika perubahan suatu variabel diikuti dengan perubahan variabel yang lain.

KOEFISIEN KORELASI DAN KEGUNAANNYA Hubungan dua variabel ada yang positif dan negatif. Hubungan X dan Y dikatakan positif apabila kenaikan (penurunan) X pada umumnya diikuti oleh kenaikan (penurunan) Y. Sebaliknya dikatakan negatif kalau kenaikan (penurunan) X pada umumnya diikuti oleh penurunan (kenaikan) Y.

Koefisien korelasi (x dan y) mempunyai hubungan positif

Koefisien korelasi (x dan y) mempunyai hubungan negatif

Jadi, kalau variabel X dan Y ada hubungan, maka bentuk diagram pencarnya adalah mulus/teratur. Apabila bentuk diagram pencar tidak teratur, artinya kenaikan/penurunan X pada umumnya tidak diikuti oleh naik turunnya Y, maka dikatakan X dan Y tidak berkorelasi. Kuat dan tidaknya hubungan antara X dan Y apbila dapat dinyatakan dengan fungsi linear(paling tidak mendekati), diukur dengan suatu nilai yang disebut koefisien korelasi. Nilai koefisien korelasi ini paling sedikit –1 dan paling besar 1. Jadi jika r = koefisien korelasi, maka r dapat dinyatakan sebagai berikut : -1 r  1

Jika r =1, hubungan X dan Y sempurna dan positif, r = -1, hubungan X dan Y sempurna dan negatif, r mendekati 1, hubungan sangat kuat dan positif, r mendekati –1, hubungan sangat kuat dan negatif. Disini X dikatakan mempengaruhi Y, jika berubahnya nilai X akan menyebabkan perubahan nilai Y Akan tetapi, naik turunnya Y adalah sedemikian rupa sehingga nilai Y bervariasi, tidak semata- mata disebabkan oleh X, karena masih ada faktor lain yang menyebabkannya. Jadi untuk mengetahui berapa besar kontribusi dari X terhadap naik turunnya nilai Y maka harus dihitung dengan koefisien penentuan.

Cara menghitung r adalah sebagai berikut: Kalau koefisien penentuan ditulis KP, maka untuk menghitung KP digunakan rumus berikut : KP = r2.  Cara menghitung r adalah sebagai berikut:  

Contoh Dari sebuah survai yang dilakukan di kampung Maju Makmur digunakan untuk mengetahui hubungan fungsional antara luas tanah (hektar) dan harganya (Rp. 00 Juta). Bila data berpasangan tentang luasan dan harga tanah diperoleh, bagaimana hubungan fungsionalnya ?

Dari data yang kita miliki terlihat bahwa terdapat hubungan yang cukup kuat antara luas tanah dan harganya. Karena tandanya +, maka semakin luas tanah, semakin tinggi harganya

Koefisien Penentuan Untuk mengetahui berapa besar kontribusi dari X terhadap naik turunnya nilai Y maka harus dihitung dengan koefisien penentuan. KP= r2 = 0,966 x 100% = 96,6% Jadi besarnya kontribusi dari X terhadap perubahan nilai Y adalah 96,6%