REGRESI LINIER BERGANDA

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pengujian Hipotesis (Satu Sampel)
Advertisements

Evaluasi Model Regresi
ANALISA BIVARIAT: KORELASI DAN REGRESI
MODEL REGRESI DENGAN DUA VARIABEL
Program Magister Manajemen
Korelasi dan Regresi Ganda
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
UJI HIPOTESIS.
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
L/O/G/O MODEL REGRESI. Keilmuan sosial mempunyai karakteristik berupa banyaknya variabel-variabelatau faktor-faktoryang saling mempengaruhi satu sama.
Statistika Parametrik
Analisis Variansi.
Modul 7 : Uji Hipotesis.
BAB 13 PENGUJIAN HIPOTESA.
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
MODEL REGRESI LINIER GANDA
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
APLIKASI KOMPUTER Dosen: Fenni Supriadi, SE.,MM
REGRESI LINIER SEDERHANA
VI. ESTIMASI PARAMETER Estimasi Parameter : Metode statistika yang berfungsi untuk mengestimasi/menduga/memperkirakan nilai karakteristik dari populasi.
Estimating Demand Problems in Applying the Linear Regression Model
TUGAS PENELITIAN HUBUNGAN HARAPAN KONSUMEN, KUALITAS, DAN KEPUASAN TERHADAP PRODUK “ Minute Maid Pulpy Orange ” Oleh : Vicka Priezhillia Fakultas.
PENGERTIAN DASAR Prof.Dr. Kusriningrum
BETYARNINGTYAS CYNTHIA LA SARIMA MUH Tabrani Nuri NURWAHIDA VIEVIEN
Operations Management
Statistika Deskriptif: Statistik Sampel
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
Erni Tri Astuti Sekolah Tinggi Ilmu Statistik
Korelasi dan Regresi Ganda
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
BAB XIII REGRESI BERGANDA.
BAB VI REGRESI SEDERHANA.
BAB 15 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
PERTEMUAN 6 Teknik Analisis dan Penyajian Data
BAB 15 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
STATISTIK INFERENSIAL
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE LINEAR REGRESSION)
REGRESI LINIER SEDERHANA
Dosen pengasuh: Moraida hasanah, S.Si.,M.Si
Presented by Kelompok 7 Mirah Midadan Richard Pasolang Reski Tasik
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
EKONOMETRIKA Pertemuan 4,5 Estimasi Parameter Model Regresi
EKONOMETRIKA Pertemuan 7: Analisis Regresi Berganda Dosen Pengampu MK:
STATISTIKA INDUSTRI I ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER (1)
Muchdie, Ir, MS, Ph.D. FE-Uhamka
Regresi Linier (Linear Regression)
Analisis REGRESI.
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Operations Management
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
STATISTIKA INDUSTRI I ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER (1)
EKONOMETRIKA Pertemuan 4,5 Estimasi Parameter Model Regresi
MUHAMMAD HAJARUL ASWAD
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE REGRESSION)
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE LINEAR REGRESSION)
Disampaikan Pada Kuliah : Ekonometrika Terapan Jurusan Ekonomi Syariah
BAB 7 persamaan regresi dan koefisien korelasi
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Berganda
HYPOTHESIS TESTING Beberapa Pengertian Dasar : Hipotesis Statistik
Analisis Regresi Regresi Linear Sederhana
Ekonomi Manajerial dalam Perekonomian Global
ANALISIS REGRESI LINIER
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Analisis Regresi Regresi Linear Sederhana
1 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA Bentuk persamaan regresi dengan dua variabel indenpenden adalah: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 Bentuk persaman regresi.
UJI REGRESI LINIER SEDERHANA Arkhiadi Benauli Tarigan
Transcript presentasi:

REGRESI LINIER BERGANDA

Tujuan Pengajaran: Setelah mempelajari bab ini, anda diharapkan dapat Mengetahui kegunaan dan spesifikasi model Menjelaskan hubungan antar variabel Mengaitkan data yang relevan dengan teori Mengembangkan data Menghitung nilai parameter Mengetahui arti dan fungsi parameter

Menentukan signifikan tidaknya variabel bebas Menentukan determinasi model Menjelaskan tahapan-tahapan regresi Membaca hasil regresi Menyebutkan asumsi-asumsi. Membedakan dengan regresi linier sederhana 68

Linier Berganda Jumlah X yang lebih dari satu tersebut terkenal dengan istilah Regresi Linier Berganda atau multiple linier regression.

Untuk memperjelas perihal terjadinya inflasi,dapat dicoba dengan menambah satu variabel penduga (X2) yaitu Kurs, yang menggambarkan nilai tukar IDR terhadap USD.

Model Regresi Linier Berganda Populasi: Y = A + B1X1 + B2X2 + B3X3 + ………+BnXn + e Atau Y = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + ………+BnXn + e Sampel : Y = a + b1X1 + b 2X2 + b 3X3 + ………+ b nXn+ e Atau Y = b0 + b1X1 + b 2X2 + b 3X3 + ………+ bnXn + e

notasi model Yale16. Populasi: Y = B1.23 + B12.3X2i + B13.2X3i + e Sampel : Y = b1.23 + b12.3X2i + b13.2X3i + e

Notasi b1.23 berarti nilai perkiraan Y kalau X2 dan X3 masing-masing sama dengan 0 (nol). Notasi b12.3 berarti besarnya pengaruh X2 terhadap Y jika X3 tetap. Notasi b13..2 berarti besarnya pengaruh X3 terhadap Y jika X2 tetap.

notasi model notasi model dapat pula ditulis sebagai berikut: Inflasi = b0 + b1Budep + b2 Kurs + ε ............................... (Pers.f.2)

Penghitungan Nilai Parameter Prinsip yang terkandung dalam OLS sendiri adalah untuk meminimalisasi perbedaan jumlah kuadrat kesalahan (sum of square) antara nilai observasi Y dengan Ỷ .

Secara matematis, fungsi minimalisasi sum of square ditunjukkan dalam rumus:

Untuk mendapatkan estimasi least square b0, b1,b2 minimum, dapat dilakukan melalui cara turunan parsial (partially differentiate) dari formula di atas, sebagai berikut:

Jadikan nilai-nilai turunan parsial di atas menjadi sama dengan 0 (nol), dengan cara membagi dengan angka 2, hingga menjadi:

Untuk menyederhanakan rumus paling atas dilakukan pembagian dengan n, sehingga memperoleh rumus baru sebagai berikut:

mengontrol pengaruh linier X2 ketika melakukan pengukuran dampak dari perubahan X1 terhadap Y, maka dapat melakukan langkah-langkah sebagai berikut:

Tahap kedua: lakukan regresi X1 terhadap X2 X1 = b0 + b2 X2 + e2 Dimana e1 merupakan residual, yang besarnya: e2 = X1 – b0 – b2X2 = X1-X^

Tahap ketiga: lakukan regresi e1 terhadap e2 e1 = a + a1e2 +e3

Ekstensifikasi rumus

Dengan menggunakan rumus-rumus tersebut di atas, maka nilai total masing-masing komponen rumus yang dikembangkan adalah tertera sebagai berikut:

Berdasarkan data-data yang tertera dalam tabel di atas, maka nilai b0, b1, dan b2 dapat ditentukan, melalui pencarian menggunakan rumus-rumus sebagai berikut:

Rumus untuk mencari nilai b1 (pada model multiple regression) adalah:

Rumus untuk mencari nilai b2 (pada model multiple regression) adalah:

Rumus untuk mencari nilai b0 (pada model multiple regression) adalah:

Dengan menggunakan rumus pencarian b1 di atas, maka diketahui bahwa nilai b1 adalah:

Dengan menggunakan rumus pencarian b2 di atas, maka diketahui bahwa nilai b2 adalah:

Dengan menggunakan rumus pencarian b0 di atas, maka diketahui bahwa nilai b0 adalah:

Nilai dari parameter b1 dan b2 merupakan nilai dari suatu sampel Nilai dari parameter b1 dan b2 merupakan nilai dari suatu sampel. Nilai b1 dan b2 tergantung pada jumlah sampel yang ditarik. Penambahan atau pengurangan akan mengakibatkan perubahan rentangan nilai b.

Perubahan rentang nilai b1 dan b2 diukur dengan standar error. Semakin besar standar error mencerminkan nilai b sebagai penduga populasi semakin kurang representatif.

Sebaliknya, semakin kecil standar error maka keakuratan daya penduga nilai b terhadap populasi semakin tinggi. Perbandingan antara nilai b dan standar error ini memunculkan nilai t, yang dapat dirumuskan sebagai berikut:

t = b Sb dimana: b = nilai parameter Sb = standar error dari b. Jika b sama dengan 0 (b=0) atau Sb bernilai sangat besar, maka nilai t akan sama dengan atau mendekati 0 (nol).

Untuk dapat melakukan uji t, perlu menghitung besarnya standar error masing-masing parameter

Rumus-rumus di atas, dapat kita masuki dengan angka-angka yang tertera pada tabel, hanya saja belum semuanya dapat terisi. Kita masih memerlukan lagi angka untuk mengisi rumus Σe2

Nilai e adalah standar error yang terdapat dalam persamaan regresi. Perhatikan persamaan regresi: Y = b0 + b1X1 + b2 X2 + e atau Inflasi = b0 + b1Budep + b2 Kurs + e

Secara matematis, dari persamaan regresi di atas nilai e dapat diperoleh, dengan cara mengubah posisi tanda persamaan hingga menjadi: e = Y- (b0 + b1X1 + b2 X2)

Dengan memasukkan nilai b0, b1, b2, yang telah didapatkan, dan X1i, X2i, yang ada pada data, maka nilai total e dapat terlihat pada tabel berikut: Tabel: hal 82

Mencari Sb1.

Setelah diketahui semua nilai standar error (Sb0, Sb1, Sb2) melalui penggunaan rumus-rumus di atas, maka nilai t untuk masing-masing parameter dapat diperoleh, karena nilai t merupakan hasil bagi antara b dengan Sb.

Mencari nilai statistik tb0:

Mencari nilai statistik tb1:

Mencari nilai statistik tb2:

Dengan menggunakan rumus-rumus di atas, maka nilai tb0 adalah:

dan nilai tb1 adalah:

sedangkan nilai tb2 adalah:

T tabel : 1,729 (uji satu arah) : 2,093 (uji dua arah) α = 5% = 0,05 α/2 = 0,25% = 0,05 N = 22 Df = n – 3 = 19

Tb1 = 7, 938 > T tabel = 2.093 maka dapat dipastikan bahwa variabel budep secara individual signifikan mempengaruhi inflasi.

Tb1 = 1, 284 < T tabel = 2.093 maka dapat dipastikan bahwa variabel Kurs secara individual tidak signifikan mempengaruhi inflasi.

Pengujian kedua nilai t dapat dijelaskan dalam bentuk gambar sebagai berikut:

Bantuan SPSS: Hal 87 - 89

Koefisien Determinasi (R2) Koefisien regresi yang biasa disimbolkan dengan R²

Koefisien determinasi pada dasarnya digunakan untuk mengkur goodness of fit dari persamaan regresi, melalui hasil pengukuran dalam bentuk prosentase yang menjelaskan determinasi variabel penjelas (X) terhadap variabel yang dijelaskan (Y).

rasio antara variasi yang dijelaskan Y dengan total variasi Y.

Rumus

Total variasi Y (TSS) dapat diukur menggunakan derajat deviasi dari masing-masing observasi nilai Y dari rata-ratanya. Hasil pengukuran ini kemudian dijumlahkan hingga mencakup seluruh observasi.

Jelasnya:

Jadi, rumus di atas dapat pula dituliskan menjadi sebagai berikut:

dimana: Ỷ (baca: Y cap) adalah nilai perkiraan Y atau estimasi garis regresi. Ỹ (baca: Y bar) adalah nilai Y rata-rata.

cap diperoleh dengan cara menghitung hasil regresi dengan memasukkan nilai parameter dan data variabel.

Sebagai contoh menghitung Y cap, berikut ini dihitung nilai Y cap pada observasi 1. Hasil regresi adalah: Y = -11,917 + 1,421 (X1) + 0,0002869(X2)

Jika observasi nomor 1 (satu) kita hitung, dimana X1= 13,06 dan X2 = 9.433,25, maka nilai Ỷ 1 = -11,917 + 1,421 (13,06) + 0,0002869(9.433,25) = 9,438

Tabel hal : 92 Dengan menggunakan angka-angka yang terdapat dalam tabel di atas, maka nilai R2 dapat ditentukan. Adapun rumus untuk mencari nilai R2 adalah sebagai berikut:

R2 = 48,243 64,160 R2 = 0,751 Nilai R2 sebesar 0,751 tersebut menunjukkan arti bahwa determinasi variabel Budep (X1) dan Kurs (X2) dalam mempengaruhi inflasi (Y) adalah sebesar 75,1%.

Nilai sebesar ini mengindikasikan bahwa model yang digunakan dalam menjelaskan variabel Y cukup baik, karena mencapai 75,1%. Sisanya sebesar 24,1% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dijelaskan dalam model.

Uji F Pengujian secara serentak tersebut dilakukan dengan teknik analisis of variance (ANOVA) melalui pengujian nilai F hitung yang dibandingka dengan nilai F tabel. Oleh karena itu disebut pula dengan uji F.

Pada prinsipnya, teknik ANOVA digunakan untuk menguji distribusi atau variansi means dalam variabel penjelas apakah secara proporsional telah signifikan menjelaskan variasi dari variabel yang dijelaskan.

F = variance between means / variance between group

H0 diterima atau ditolak, adalah merupakan suatu keputusan jawaban terhadap hipotesis yang terkait dengan uji F, yang biasanya dituliskan dalam kalimat sebagai berikut:

H0 : b1 = b2 = 0 Variabel penjelas secara serentak tidak signifikan mempengaruhi variabel yang dijelaskan. H0 : b1 ≠ b2 ≠ 0 Variabel penjelas secara serentak

Karena uji F adalah membandingkan antara nilai F hitung dengan nilai F tabel, maka penting untuk mengetahui bagaimana mencari nilai F hitung ataupun nilai F tabel.

Nilai F hitung

Arti dari tulisan tersebut adalah: Simbol α menjelaskan tingkat signifikansi (level of significance) (apakah pada α =0,05 atau α =0,01 ataukah α =0,10, dan seterusnya). • Simbol (k-1) menunjukkan degrees of freedom for numerator. • Simbol (n-k) menunjukkan degrees of freedom for denominator.

Nilai F dari model

F hitung = 28,66 > T tabel = 3,52 Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel Budep dan Kurs secara serentak signifikan mempengaruhi inflasi. Dengan demikian, maka null hyphothesis ditolak.