Statistik Inferensial By Jappy P. FanggidaE, SE., M.Si., MBA

Bab 2 Analisa Regresi Linear Sederhana

Pengertian Digunakan untuk memprediksikan seberapa jauh perubahan nilai variabel dependen (terikat), bila nilai variabel independen (bebas) dimanipulasi atau dirubah-rubah XY independentdependent

Manfaat Manfaat dari analisis regresi adalah alat untuk membuat keputusan apakah naiknya dan menurunnya variabel dependen dapat dilakukan melalui peningkatan variabel independen atau tidak. Sebagai contoh jumlah penjulan (independent) dapat dilakukan melalui jumlah iklan (dependent) atau tidak.

Model Persamaan Regresi Y = a + bx Dimana: Y=nilai dari variabel dependen x=nilai dari variabel independen a=konstanta (nilai Y jika X = 0) b=nilai koefisien regresi

Contoh aplikasi Seorang peneliti ingin mengetahui apakah ada pengaruh jumlah beasiswa dengan IPK mahasiswa penerima beasiswa di PNK. Data diambil dari tahun 2010 hingga 2014 sebagai berikut: TahunBeasiswa /mhs/tahun (jutaan rupiah) IPK rata2 penerima beasiswa ,003, , 403, ,253, ,783, ,433,42

Prosedur Analisa Regresi Sederhana 1. Membentuk hipotesis 2. Analisa Statistik (software: Excel dan SPSS) 3. Membentuk Persamaan Regresi 4. Menentukan sejauh mana pengaruh variabel X terhadap variabel Y (Koefisien Determinasi) 5. Membuktikan hipotesis (membandingkan p-value dengan alpha)

1. Membentuk Hipotesis Ho = tidak ada pengaruh signifikan jumlah beasiswa terhadap IPK Ha=ada pengaruh signifikan jumlah beasiswa terhadap IPK

2. Analisa Statistik A. Analisa menggunakan MS-Excel Masukkan data dalam lembar Excel seperti di bawah ini: Klik Data, Data Analysis, Regression Masukkan kolom IPK sebagai dependent variable, dan Beasiswa sebagai independent variable.

Centang “Labels” Cetang options “Output Range” Klik pada kotak dialog “Output Range” Klik pada salah satu bidang kosong di worksheet Enter

Hasilnya dapat dilihat seperti di bawah ini: Persamaan regresi Koefisien Determinasi

3. Membentuk Persamaan Regresi Persamaan regresi: Y = a + bx Dibentuk berdasarkan nilai coefficient dari result sebelumnya Dengan demikian, persamaan regresi adalah: Y = 2,96 + 0,02 x

4. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi adalah sebesar 0,18 atau 18%. Artinya: 18% perubahan dari variabel dependent (IPK) dapat dijelaskan oleh perubahan variabel jumlah beasiswa yang diterima oleh mahasiswa. Sedangkan sisanya sebesar 82% dijelaskan oleh variabel lain diluar dari penelitian dimaksud.

5. Membuktikan Hipotesis P-value dari analisa regresi di atas adalah: 0, Jika dibandingkan dengan alpha (0,05) maka p-value > alpha Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Ho diterima.

Practice Pak Jappy ingin membuktikan apakah ada pengaruh atau tidak antara penampilan fisik (kegantengan/kecantikan) dengan kemauan bergaul pada mahasiswa Prodi Manajemen Perusahaan. Silakan mengambil data dan buktikan!