UJI REGRESI LINIER SEDERHANA Arkhiadi Benauli Tarigan

 Berikut adalah data Jumlah Penjualan Baju (Y dalam satuan) dihubungkan dengan variabel Biaya Pelayanan (X dalam puluhan ribu/satuan) dengan data pada tabel dibawah ini. No X (biaya pelayanan) Y (jumlah penjualan baju) XYX2X2 Y2Y2 TotalRataan Total Rataan s

SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Observations20 Koefisien determinasi (R 2 ) Uji determinasi menunjukkan bahwa nilai (R Square) sebesar 0,998. artinya pengaruh biaya pelayanan (X) dihubungkan dengan variabel jumlah penjualan baju (Y dalam satu satuan) adalah sebesar 99,84%. Sisanya yaitu 0,16% disebabkan oleh hal-hal lain. Nilai R = 99% menunjukkan bahwa 99% proporsi keragaman nilai peubah jumlah penjualan baju (Y) dapat dijelaskan oleh nilai peubah biaya pelayanan (X) melalui hubungan linier. Koefisien korelasi (R) Nilai R = 0,999 (Multiple R) menunjukkan bahwa peubah biaya pelayanan (X) dan jumlah penjualan baju (Y) berkorelasi linier positif dan tinggi. jika nilai r mendekati +1 atau r mendekati -1 maka X dan Y memiliki korelasi linier yg tinggi jika nilai r = +1 atau r = -1 maka X dan Y memiliki korelasi linier sempurna jika nilai r = 0 maka X dan Y tidak memiliki relasi (hubungan) linier

Model Regresi Linier Sederhana Coefficients Standard Errort StatP-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept E X Variable E Persamaan regresi bergandanya adalah: Ŷ = 2,69 + 0,98 X Setiap kenaikan 1 satuan biaya pelayanan (X) akan menaikkan jumlah penjualan baju (Y) sebesar 0,98. Jadi setiap kenaikan Rp biaya pelayanan (X) akan menaikkan jumlah penjualan baju (Y) sebesar 0,98.

Carilah nilai Y bila X = 5 Ŷ = 2,69 + 0,98 X Ŷ = 2,69 + 0,98 (5) Ŷ = 2,69 + 4,9 ANOVA dfSSMSFSignificance F Regression E-26 Residual Total Uji F H0 : b1 = 0, Biaya Pelayanan tidak mempengaruhi Jumlah Penjualan Baju (tidak ada pengaruh antara X dan Y) H1 : b1 ≠ 0, Biaya Pelayanan mempengaruhi secara signifikan terhadap Jumlah Penjualan Baju (ada pengaruh antara X dan Y)

Kesimpulan: Jika nilai F hitung < F tabel maka tidak nyata (terima H0) Jika nilai F hitung > F tabel maka berpengaruh nyata (tolak H0) Uji F di atas menunjukkan bahwa nilai F hitung ( ) > F tabel (4,41) = H0 ditolak, H1 Diterima (berpengaruh nyata). Atau jika tidak punya F tabel lihatlah Significance F/P value. Uji F di atas menunjukkan bahwa nilai P value ( 3.33E-26 ) > 5% = H0 ditolak, H1 Diterima, nilai koefisien regresi signifikan (ada pengaruh nyata antara X dan Y). Hal tersebut menunjukkan bahwa secara bersama-sama (keseluruhan) terdapat pengaruh signifikan antara biaya pelayanan (X) terhadap jumlah penjualan baju (Y).