ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ANALISIS KORELASI.
Advertisements

BAB XI REGRESI LINEAR Regresi Linear.
Julian Adam Ridjal, SP., MP.
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA
REGRESI Bulek niyaFn.
CONNY SETYAWAN SUGIHARNO, PENGARUH MOTIVASI DAN DISIPLIN KERJA TERHADAP PRODUKTIFITAS PERUSAHAAN KAPUR TULIS CAP SEGITIGA CEPU- BLORA.
Bab 10 Analisis Regresi dan Korelasi
Regresi Linier Berganda
KORELASI & REGRESI.
BAB VI REGRESI SEDERHANA.
PENGARUH PENAGIHAN PAJAK DAN KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPATUHAN WAJIB PAJAK (SURVEY PADA KPP PRATAMA CICADAS BANDUNG) Disusun oleh : SHINTIANA SALAM.
ANALISIS REGRESI LINIER TIGA PREDIKTOR
VALIDASI ROC KURVA ANALISIS REGRESI
Regresi linier berganda dan Non linier Tugas Mandiri 01 J0682
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
ANALISIS KORELASI.
Pertemuan XI Kompetensi Dasar: Mahasiswa mampu menjelaskan dengan tepat konsep dasar analisis regresi dan korelasi serta mampu menghitung persamaan regresi.
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
REGRESI LINEAR.
Regresi Berganda Statistika Ekonomi II Pertemuan Ke 10
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
ANALISIS REGRESI.
Regresi Linier Berganda
Operations Management
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
Pertemuan ke 14.
STATISTIK II Pertemuan 10-11: Analisis Regresi dan Korelasi
Pertemuan Ke-7 REGRESI LINIER BERGANDA
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
Pertemuan ke 14.
Regresi Linier Berganda
KORELASI BERGANDA UJI KELAYAKAN INSTRUMEN
Uji Konstanta (a) Regresi Linear Sederhana
REGRESI LINIER BERGANDA
Universitas Esa Unggul
Analisis Regresi & Analisis Korelasi
Operations Management
Praktikum Metode Regresi MODUL 1
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
ANALISA REGRESI LINEAR DAN BERGANDA
REGRESI LINIER BERGANDA
Korelasi Korelasi Product Moment digunakan untuk melukiskan hubungan antara 2 buah variabel yg sama-sama berjenis interval atau rasio. Rumus.
STATISTIK II Pertemuan 13-14: Analisis Regresi dan Korelasi
Regresi Linier Berganda
REGRESI LINEAR.
TEKNIK REGRESI BERGANDA
STATISTIKA-Regresi Linier Sederhana
Regresi Linier Berganda
REGRESI LINEAR.
ABSTRAK PENGARUH OPERATING LEVERAGE DAN ECONOMIC VALUE ADDED TERHADAP RETURN SAHAM PERUSAHAAN PERTAMBANGAN LOGAM DAN MINERAL YANG TERDAFTAR DI BURSA.
PENGARUH RISIKO SISTEMATIS DAN PRICE EARNING RATIO (PER)
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Berganda
PENGARUH FAKTOR EMOTION, HEDONIC PLEASURE, COGNITIVE DAN
ARIKEN SAIDINA ALI LUBIS
PENGARUH PENJUALAN, LABA OPERASI DAN AKTIVA TETAP
Karyawan Pada PT Bank Syariah Mandiri, Tbk Metro
PENGARUH DESAIN PEKERJAAN, GAYA KEPEMIMPINAN
PENGARUH DIVIDEN YIELD DAN ARUS KAS OPERASI TERHADAP RETURN SAHAM (Penelitian Pada Perusahaan Sektor Manufaktur Tahun ) KIRANA PRATIWI PUTRI
REGRESI LINEAR. Apa itu Regresi Linier ? Regresi merupakan alat ukur yg digunakan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antarvariabel. Analisis regresi.
REGRESI LINIER BERGANDA
REGRESI LINIER.
ANALISIS REGRESI LINIER
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
STATISTIK II Pertemuan 10-11: Analisis Regresi dan Korelasi
Teknik Regresi.
UJI REGRESI LINIER SEDERHANA Arkhiadi Benauli Tarigan
Transcript presentasi:

ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR MODUL 06 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

Analisis Regresi Linier Dua Prediktor KASUS Dilakukan penelitian pada 73 pengusaha Bordir di pasuruan Variabel bebas : kemampuan manajemen (X1) kemampuan berwirausaha (X2) Variabel terikat : kinerja keuangan (Y) Apakah ada pengaruh secara simultan dan parsial dari X1 dan X2 terhadap Y? Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

Analisis Regresi Linier Dua Prediktor DATA PENELITIAN No KM KB SB KK 1 60 59 49 15 2 48 45 37 13 3 4 46 39 10 5 40 14 6 31 9 7 50 52 8 47 11 38 12 43 35 16 17 18 19 20 44 No KM KB SB KK 21 48 47 40 12 22 39 23 13 24 10 25 36 35 26 37 41 27 53 14 28 60 49 16 29 15 30 45 31 32 33 38 34 51 59 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

Analisis Regresi Linier Dua Prediktor DATA PENELITIAN No KM KB SB KK 41 51 48 16 42 60 58 47 15 43 49 45 12 44 53 40 14 46 55 57 54 50 52 36 9 56 13 59 No KM KB SB KK 61 37 49 39 12 62 57 51 50 16 63 55 47 64 48 40 65 41 43 66 60 46 15 67 68 69 70 14 71 56 72 54 73 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

Analisis Regresi Linier Dua Prediktor OUTPUT HASIL REGRESI Korelasi sederhana antara KM (X1) dengan KK (Y) dan antara KB (X2) dengan KK (Y) adalah signifikan (p-value < 0,05) Akan tetapi korelasi antara KM (X1) dengan KB (X2) adalah cukup tinggi dengan nilai 0,712 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

Analisis Regresi Linier Dua Prediktor OUTPUT HASIL REGRESI Koefisien determinasi (R2) adalah 0,398 dengan koefisien korelasi berganda sebesar 0,631 menjelaskan bahwa konstribusi gabungan dari KM dan KB untuk menjelaskan KK adalah 39,8%. Sedangkan sisanya sebesar 60,2% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak ada dalam model regresi. Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

Analisis Regresi Linier Dua Prediktor OUTPUT HASIL REGRESI Hasil uji F dengan Fhitung = 23,143 dan p-value = 0,000 memberikan keputusan bahwa ada pengaruh gabungan yang signifikan dari KM dan KB terhadap KK Sumber pengaruh dari masing-masing variabel bebas akan diuji dengan uji-t Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

Analisis Regresi Linier Dua Prediktor OUTPUT HASIL REGRESI Hasil uji t untuk koefisien regresi KM diperoleh thitung = 3,853 dan p-value = 0,000 memberikan keputusan bahwa ada pengaruh parsial yang signifikan dari KM terhadap KK Hasil uji t untuk koefisien regresi KB diperoleh thitung = 1,199 dan p-value = 0,235 memberikan keputusan bahwa ada pengaruh parsial yang tidak signifikan dari KB terhadap KK Hasil uji koefisien KB yang tidak signifikan diduga karena KB memiliki tingkat korelasi yang cukup tinggi dengan KM, sehingga kontribusi dari KB secara tidak langsung telah terjelaskan melalui konstribusi KM. Analisis Regresi Linier Dua Prediktor