Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

REGRESI LINIER SEDERHANA

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "REGRESI LINIER SEDERHANA"— Transcript presentasi:

1 REGRESI LINIER SEDERHANA
KELOMPOK 1: Galih Silfianto ( ) Frendi Nur Prastiyo ( ) Adi Saputra ( ) Ristiani ( ) RR. Choni Dwi Utami ( ) Berry Setiadi ( )

2 REGRESI LINIER SEDERHANA
Regresi linier sederhana adalah analisis regresi antara satu vaiabel terikat dan satu variabel bebas. Pada analisa regresi linier sedehana ini, kita menentukan hubungan fungsionil yang diharapkan berlaku bagi populasi berdasarkan sampel yang diambil. Untuk menentukan kemungkinan antara variabel X dan Y, langkah pertama adalah menggambarkan data yang ada kedalam scatter diagram atau diagram sebaran. Ada beberapa kemungkinan yaitu berbentuk linier, kuadratik,parabolik dan ekponensial. Jika hubungan X dan Y linier, maka diubjukkan oleh persamaan regresi: Y = βo + β1 X Y = harga variabel tergantung X = harga variabel bebas β0 = konstanta regresi ( titik potong dengan sumbu Y ) β1 = koefisien regresi

3 STANDARD ERROR ESTIMATE
Kerena Y’ merupakan harga penaksiran regresi, maka sangat mungkin terjadi kekeliruan (error) yaitu selisi antara Y observasi dengan Y taksiran. Oleh karena itu perlu dihitung Standar Error of Estimate ( kekeliruan standar dari penaksiran) baik untuk persamaan regresi(Sxy) maupun untuk konstanta (Sbo) dan untukkoefisien regresi (Sb1). Standar Error of Estimate digunakan untuk menukur simpangan dari data aktual disekitar garis regresi. Jika garis regresi memberikan Standar Error of Estimate yang kecik artinya garis regresi tersebut sangat mewakili data aktual.

4 PERSAMAAN STANDARD ERROR ESTIMATE
Standar Error of Estimate untuk persamaan regresi Standar Error of Estimate untuk konstanta Standar Error of Estimate untuk koefisien regresi

5 UJI HIPOTESIS UNTUK PERSAMAAN REGRESI SEDERHANA
Langkah-langkah uji hipotesis: Menentukan hipotesis Menentukan t tabel berdasarkan tarif signifikan Menghitung harga statistik pengujian( t hitung) Menentukan darah penerimaan dan penolakan Ho Menarik kesimpulan

6 1.menentukan hipotesis 2.menentukan harga t tabel berdasarkan tarif signifikan df = n – 1 –k 3.menghitung harga statistik pengujian(t hitung ) th = th =

7 4. menggambar daerah penolakan ho dan penerimaan h1
apabila μx= μy , kita dapat menyusun pasangan-pasangan hipotesis sebagai berikut: Ho: μx= μy H1 : μx≠ μy Ho ditolak jika th > Ho: μx≤ μy H1 : μx > μy Ho ditolak jika t hitung > Ho: μx≥ μy H1: μx < μy Ho ditolak jika thitung <

8 5. Menarik kesimpulan apabila berada didaerah penolakan Ho maka Ho ditolak dan H1 diterima begitu sebaliknya.

9 Nama Hasil Tes Nilai kinerja
Contoh: UMY menyelenggarakan tes penerimaan karyawan baru yang akan ditempatkan di rektorat. Rektor UMY ingin mengetahui apakah ada pengaruh nilai tes terhadap kinerja mereka selama satu tahun. Data yang diperoleh adalah sebagai berikut: Nama Hasil Tes Nilai kinerja Budi 75 500 Tono 80 525 Tini 85 530 Lina 89 532 Heru 70 505 Dodi 523 Bobo Desi Tuti 90 535 Beni Berdasarkan data di atas: Buatlah persamaan regresi. Tentukan Standar Error of Estimate untuk persamaan regresi 3.Ujilah apakah ada pengaruh nilai tes terhadap kinerja, dengan menggunakan α = 5 %?

10 xy x2 y2 NO Hasil Tes (X) Nilai kinerja (y) 1 75 500 2 80 525 3 85 530
4 89 532 5 70 505 6 523 7 8 9 90 535 10 x y 79,9 521,2 y= x-x y= y-y -4,9 -21,2 0,1 3,8 5,1 8,8 9,1 10,8 -9,9 -16,2 1,8 10,1 13,8 xy x2 103,88 24,01 0,38 0,01 44,88 26,01 98,28 82,01 160,38 98,01 -8,82 0,88 55,08 139,38 102,01 209,88 y2 449,44 14,44 77,44 116,64 262,44 3,24 116,44 190,44 Σ 799 5212 804,2 480,9 1757,6

11 Σx n = X 799 10 79,9 Σy n = y 521,2 10 5212 Σ xy 804 = = = b1 1,672 Σ x2 480,9 b0 = y – b1x = 521,2 – (1,672 x 79,9) = 521,2 – 133,593 = 387,607 Sehingga persamaan regresi : Y= b0 + b1X Y = 387, ,672X

12 Standar Error of Estimate untuk persamaan regresi
7,68

13 Uji Hipotesis Menentukan hipotesis Ho: μx = μy H1 : μx ≠ μy
2.Menentukan t tabel df = n-1-k = t . 0, = 2,365

14 Menghitung harga statistic pengujian
= 7,68 = 7,68 x 0,046 = 0,35 = 4,7

15 Menentukan daerah penerimaan dan penolakan Ho
Daerah penolakan Ho Daerah penerimaan Ho Daerah penolakan Ho -2, , ,7 ( tt ) ( tt ) ( th)

16 Menarik kesimpulan Karena th (4,7 ) > tt (2,365 ) maka berada di daerah penolakan Ho. Oleh karena itu, Ho ditolak dan H1 diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa ada hubungan antara hasil tes dan nilai kerja.


Download ppt "REGRESI LINIER SEDERHANA"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google