REGRESI LINIER DAN KORELASI

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ANALISIS REGRESI (REGRESSION ANALYSIS)
Advertisements

MODUL 8 KORELASI 1 PENGERTIAN KORELASI
Statistik deskriptif.
analisis KORELASIONAL Oleh: Septi Ariadi
BAB XI REGRESI LINEAR Regresi Linear.
Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
Teknik Ramalan dan Analisis Regresi
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
KORELASI WAHYU WIDODO.
REGRESI LINEAR Oleh: Septi Ariadi
Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
Bab 10 Analisis Regresi dan Korelasi
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
KORELASI & REGRESI LINIER
KORELASI & REGRESI.
ANALISIS RUNTUT WAKTU.
BAB VI REGRESI SEDERHANA.
Abdul Rohman Fakultas Farmasi UGM
ANALISIS EKSPLORASI DATA
Probabilitas dan Statistika
BAB 9 KORELASI.
REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
ANALISIS KORELASI.
Regresi & Korelasi Linier Sederhana
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
Analisis Korelasi Bertujuan untuk mengetahui hubungan dua variabel atau lebih. Korelasi sederhana: jika variabel ada 2 Korelasi berganda: jika variabel.
REGRESI LINEAR.
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
TEKNIK ANALISIS KORELASIONAL
Analisis Regresi Sederhana
REGRESI DAN KORELASI.
Regresi dan Korelasi Linier
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
REGRESI LINEAR DALAM ANALISIS KUANTITATIF
Variabel Penelitian.
Analisis Korelasi dan Regresi
ANALISIS REGRESI & KORELASI
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Pertemuan ke 14.
Pertemuan ke 14.
PERAMALAN DENGAN GARIS REGRESI
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS KORELASI.
Analisis Regresi dan Korelasi
Regresi Linear Sederhana
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
REGRESI LINEAR.
REGRESI LINEAR.
ANALISIS REGRESI & KORELASI
REGRESI LINEAR SEDERHANA
KORELASI & REGRESI LINIER
Bab 4 ANALISIS KORELASI.
REGRESI DAN KORELASI DISUSUN OLEH : 1.AVERIO ALVAREZ ( ) 2.FRANS HENDRIKO MARPAUNG ( ) 3.CLAUDIA ELSHA ALVINCE ( ) 4.STEVEN.
Korelasi dan Regresi Linier Sederhana & Berganda
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Analisis KORELASIONAL.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Teknik Regresi.
Transcript presentasi:

REGRESI LINIER DAN KORELASI Korelasi adalah hubungan dua kejadian yang dinyatakan dengan hubungan 2 variabel. Misal : Variabel X dan Y

Koefisien Korelasi & Kegunaannya Korelasi merupakan istilah yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antar variabel. Analisis Korelasi adalah cara untuk mengetahui ada atau tidak adanya hubungan antar variabel. Dari analisis korelasi, dapat diketahui hubungan antar variabel, yaitu merupakan suatu hubungan kebetulan atau memang hubungan yang sebenarnya dan saling mempengaruhi.

Apa perlunya mengetahui hubungan antar variabel ? Di dalam perencanaan, diperlukan data hasil ramalan yang menggambarkan kemampuan di masa yang akan datang.

Variabel Bebas ( Independent Variable ) Adalah variabel yang nilai-nilainya tidak bergantung pada variabel lainnya. Dilambangkan X Variabel X digunakan untuk meramalkan atau menerangkan nilai variabel yang lain.

Variabel Tidak Bebas/Terikat (Dependent Variable) Adalah variabel yang nilai-nilainya bergantung pada variabel lainnya. Dilambangkan Y Variabel Y merupakan variabel yang diramalkan atau diterangkan nilainya.

Korelasi Positif Korelasi positif adalah korelasi dari dua variabel, apabila variabel yang satu ( X ) meningkat atau menurun maka variabel lainnya ( Y ) cenderung untuk meningkat atau menurun pula.

Korelasi Negatif Korelasi negatif adalah korelasi dari dua variabel, apabila variabel yang satu ( X ) meningkat atau menurun maka variabel lainnya ( Y ) cenderung menurun atau meningkat.

Korelasi Sempurna Korelasi sempurna adalah korelasi dari dua variabel, yaitu apabila kenaikan atau penurunan variabel yang satu (X) berbanding dengan kenaikan atau penurunan variabel lainnya (Y).

Koefisien Korelasi ( r ) Suatu nilai untuk mengukur kuat dan tidaknya hubungan antara X dan Y apabila dapat dinyatakan dengan fungsi linear. -1  r  1 Jika r = 1, hubungan sempurna & positif Jika r = -1, hubungan sempurna & negatif Jika r = 0, hubungan lemah / tidak ada.

Koefisien Penentuan ( KP ) Koefisien untuk menghitung besarnya kontribusi dari X terhadap naik turunnya nilai Y. KP = r 2

Koefisien Korelasi Pearson Metode Product Moment

Metode Least Square

Korelasi Rank ( Peringkat ) Indeks atau angka yang digunakan untuk mengukur keeratan hubungan antara 2 variabel yang datanya berbentuk data ordinal ( data bertingkat / data ranking) Dilambangkan “ rrank “ Korelasi Rank Spearman

Koefisien Korelasi Rank Spearman

TEKNIK RAMALAN DAN ANALISIS REGRESI Menghitung suatu perkiraan atau persamaan regresi yang akan menjelaskan hubungan antara 2 variabel. Regresi sederhana mengenai hubungan antara 2 variabel yang biasanya cukup tepat dinyatakan dalam suatu garis lurus.

Diagram Pencar ( Scatter Diagram ) Suatu alat berupa diagram untuk menunjukan ada atau tidaknya korelasi antara variabel X dan Y yang berupa penggambaran nilai-nilai dari variabel-variabel. Setiap titik memperlihatkan suatu hasil yang mempunyai nilai sebagai bebas maupun variabel tak bebas.

Manfaat Diagram Pencar Membantu menunjukkan apakah terdapat hubungan yang bermanfaat antara 2 variabel Membantu menetapkan jenis persamaan yang menunjukan hubungan antara 2 variabel.

Persamaan Regresi Linear Garis Regresi atau garis perkiraan adalah garis lurus yang memperlihatkan hubungan antara 2 variabel. Persamaan Regresi atau Persamaan Perkiraan adalah persamaan yang digunakan untuk mendapatkan garis regresi pada data diagram pencar.

Bentuk Persamaan Regresi Y = a + b X Dimana : a = konstanta b = kemiringan garis regresi X = nilai tertentu dari variabel bebas Y= nilai yang dihitung pada variabel tidak bebas.

Menghitung nilai a dan b