Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Analisis Regresi Linier Berganda dan Uji t

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Analisis Regresi Linier Berganda dan Uji t"— Transcript presentasi:

1 Analisis Regresi Linier Berganda dan Uji t
By Daniel Damaris Novarianto S.

2 Menganalisis Pengaruh Dua Variabel Bebas Terhadap Satu Variabel Tergantung Dengan Menggunakan Regresi Linier Berganda

3 Analisis Regresi Linier Berganda
Pengertian : Menghitung besarnya pengaruh 2 variabel bebas terhadap 1 variabel tergantung Syarat : Variabel bebas dan variabel tergantung harus berskala interval Kegunaan Sama seperti regresi sederhana tetapi variable yang digunakan berjumlah 2

4 Contoh Kasus Perusahaan ingin melakukan prediksi besarnya jumlah prediksi biaya yang akan dikeluarkan dengan menggunakan dua variable bebas. Berikut prediksi biaya yang akan dikeluarkan oleh perusahaan :

5 Contoh Kasus (lanj.) Bulan Jumlah Prediksi Biaya Biaya Tetap
Biaya Variable January 210.00 30.00 40.00 February 215.00 35.00 45.00 March 220.00 48.00 April 225.00 43.00 50.00 May 230.00 53.00 June 235.00 56.00 July 240.00 55.00 60.00 August 245.00 58.00 63.00 September 250.00 62.00 65.00 October 255.00 68.00 November 260.00 70.00 December 270.00 75.00

6 Penyelesaian Tahap Pertama: Membuat Desain Variabel

7 Penyelesaian (lanj.) Tahap Kedua: Masukkan Data pada Posisi Data View

8 Penyelesaian (lanj.) Tahap Ketiga: Melakukan Analisis Klik Analyze
Klik Regression: pilih Linear Pindahkan variabel jumlah prediksi biaya ke kolom Dependent Pindahkan variabel biaya tetap dan biaya variabel ke kolom Independent Masukkan variabel bulan ke kolom Case Labels Isi kolom Method dengan perintah Enter Klik Option : Pada pilihan Stepping Method Criteria masukkan angka 0,05 pada kolom Entry Cek Include constant in equation Pada pilihan Missing Values cek Exclude cases listwise Tekan Continue

9 Penyelesaian (lanj.) Tahap Ketiga: Melakukan Analisis (lanj.)
Pilih Statistics : Pada pilihan Regression Coefficient, pilih Estimate, Model Fit dan Descriptive. Pada pilihan Residual, kosongkan saja Tekan Continue Klik Plots untuk membuat Grafik, pilih produce all partial plots Klik Continue Klik ok untuk proses perhitungan

10 Bagian ini untuk menafsir besarnya rata – rata biaya penjualan
Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan Bagian I Statistik Deskriptif Bagian ini untuk menafsir besarnya rata – rata biaya penjualan

11 Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.)
Bagian II Korelasi Bagian ini untuk mengetahui ada dan tidaknya hubungan antara variabel jumlah prediksi biaya dan biaya tetap

12 Bagian ini menunjukkan metode dalam memasukkan variabel
Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.) Bagian III Variabel yang Dimasukkan Bagian ini menunjukkan metode dalam memasukkan variabel

13 Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.)
Bagian IV Ringkasan Model Bagian ini berfungsi untuk mengetahui besarnya persentase variabel tergantung jumlah prediksi biaya yang dapat diprediksi dengan menggunakan variabel bebas biaya tetap dan biaya variabel

14 Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.)
Bagian V ANNOVA Bagian ini menunjukkan besarnya angka probabilitas atau signifikansi pada perhitungan Anova yang akan digunakan untuk uji kelayakan model regresi. (sig<0,05)

15 Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.)
Bagian VI Koefisien Regresi Bagian ini menggambarkan persamaan regresi untuk mengetahui angka konstan dan uji hipotesa Persamaan : Y = a + bx1 x2 Uji t pertama: menguji signifikansi konstanta dan biaya variabel tetap Uji t kedua: menguji signifikansi konstanta variabel biaya variabel

16 Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.)
Bagian VII Statistik Residual Bagian ini memberikan penjelasan mengenai nilai minimum, maksimum dan rata -rata jumlah prediksi biaya yang diprediksi

17 Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.)
Bagian VIII Hubungan Biaya Tetap dan Jumlah Prediksi Biaya Terdapat sebaran data yang menuju ke arah kanan atas dengan membentuk slope yang tidak sempurna Dari gambar diatas dapat disimpulkan bahwa biaya tetap mempengaruhi jumlah prediksi biaya secara tidak signifikan

18 Bagian IX Hubungan Biaya Variabel dan Jumlah Prediksi Biaya
Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.) Bagian IX Hubungan Biaya Variabel dan Jumlah Prediksi Biaya Terdapat sebaran data yang menuju ke arah kanan atas dengan membentuk slope yang positif Dari grafik diatas dapat disimpulkan bahwa biaya variabel secara positif mempengaruhi jpb secara signifikan

19 Menganalisis Perbandingan Antara Dua Variabel Dengan Menggunakan Uji T Sampel Bebas

20 ANALISIS UJI-t Pengertian: Syarat: Kegunaan :
Membandingkan rata-rata dua sampel Syarat: Variabel yang harus dibandingkan harus berskala interval dan kedua kelompok harus memiliki varians ang sama Kegunaan : Membandingkan dua hal yang berbeda

21 Contoh Kasus Perusahaan perangkat keras komputer X ingin melihat perbedaan rata-rata biaya bahan baku dan biaya tenaga kerja yang dikeluarkan pada bulan Januari dan Februari sebagai bahan pertimbangan untuk menentukan biaya produksi di tahun yang akan datang.

22 Contoh Kasus (lanj.) Berikut data seperti tertera di samping ini Bulan
Biaya Bahan Baku Biaya Tenaga Kerja Januari 550223 551223 556225 557225 557550 558550 558923 558930 559254 559454 601578 602578 602591 603591 615332 617332 621551 624551 635441 636441 645221 648221 653321 659321 Februari 666554 666654 667567 667767 668556 668756 669756 669956 669875 679875 700125 702125 701223 703223 710224 714224 712335 716335 722554 723554 722335 724335 733001 733051 Berikut data seperti tertera di samping ini

23 Penyelesaian Pertama: Membuat Desain Variabel

24 Penyelesaian (lanj.) Kedua: Memasukkan Data ke SPSS

25 Penyelesaian (lanj.) Ketiga : Analisis Data : Analyse
Pilih Compare Means Pilih Independent T Test Pindahkan Variabel “bbb” dan “btk” ke dalam kotak Test Variabel dan variabel “bulan” ke dalam kotak Grouping Variable kemudian definisikan groupnya sebagai berikut : isikan 1 pada Group 1 dan 2 pada Group 2 , kemudian tekan Continue Pilih Option: untuk Confidence Interval isikan 95% Klik Ok untuk dihitung.

26 Penyelesaian (lanj.) Keempat : Menafsir Keluaran Analisis
Bagian I Penafsiran Group Statistics Rata –rata biaya bahan baku: Januari = ,17 ; Februari = ,08 Rata – rata biaya tenaga kerja : Januari = ,08 ; Februari = ,08 Kesimpulan : rata – rata biaya “bb” dan “btk” lebih besar pada bulan Februari

27 Bagian II Penafsiran Independent Sample Test untuk Biaya Bahan Baku
Penyelesaian (lanj.) Keempat : Menafsir Keluaran Analisis Bagian II Penafsiran Independent Sample Test untuk Biaya Bahan Baku

28 Penyelesaian (lanj.) Keempat : Menafsir Keluaran Analisis
Bagian II Penafsiran Independent Sample Test untuk Biaya Bahan Baku (lanj.) Menguji persyaratan yang harus dipenuhi, yaitu kesamaan varian antara kedua kelompok yang dibandingkan dengan : Rumusan Hipotesis - Hipotesis Penelitian - Rumusan Hipotesis Operational : H0 dan H1 Menentukan kriteria pengambilan keputusan : - Kriteria pengambilan keputusan : Jika sig>0,05, H0 terima ; sig< 0,05, H0 tolak - Hasil Keputusan : sig = 0,059, maka H0 diterima

29 Penyelesaian (lanj.) Membandingkan Rata – rata biaya bahan baku untuk bulan Januari dan bulan Februari, dengan cara menggunakan angka t test yang mengasumsikan kedua varian yang sama. Langkah – langkah : Rumusan Hipotesis - Hipotesis Penelitian - Rumusan Hipotesis Operasional : H0 dan H1 Tentukan Kriteria Pengambilan Keputusan Dengan cara menggunakan: - Angka Signifikansi : Jika Sig > 0,05 maka H0 diterima ; Sig < 0,05 H0 ditolak Kesimpulan : sig = 0,00. H0 ditolak H1 diterima - Angka t :Jika t hitung > t tabel maka H0 ditolak; t hitung < t tabel, H0 diterima Kesimpulan : t tabel = - 2,086 & t hitung -7,441. H0 ditolak H1 diterima

30 Penyelesaian (lanj.) Bagian III Menghitung perbedaan rata – rata biaya bahan baku untuk bulan Januari dan bulan Februari Perbedaan Rata-rata biaya bb = ,17 – ,08 = ,917 Bagian IV Membuat Kesimpulan Hasil uji Hipotesis menunjukkan adanya perbedaan rata – rata antara biaya bahan baku untuk bulan Januari dan bulan Februari dan biaya bahan baku untuk bulan Februari lebih Tinggi dari bulan Januari

31 Thank You !


Download ppt "Analisis Regresi Linier Berganda dan Uji t"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google