ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR

Presentasi berjudul: "ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR"— Transcript presentasi:

1 ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR
MODUL 06 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

2 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor
KASUS Dilakukan penelitian pada 73 pengusaha Bordir di pasuruan Variabel bebas : kemampuan manajemen (X1) kemampuan berwirausaha (X2) Variabel terikat : kinerja keuangan (Y) Apakah ada pengaruh secara simultan dan parsial dari X1 dan X2 terhadap Y? Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

3 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor
DATA PENELITIAN No KM KB SB KK 1 60 59 49 15 2 48 45 37 13 3 4 46 39 10 5 40 14 6 31 9 7 50 52 8 47 11 38 12 43 35 16 17 18 19 20 44 No KM KB SB KK 21 48 47 40 12 22 39 23 13 24 10 25 36 35 26 37 41 27 53 14 28 60 49 16 29 15 30 45 31 32 33 38 34 51 59 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

4 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor
DATA PENELITIAN No KM KB SB KK 41 51 48 16 42 60 58 47 15 43 49 45 12 44 53 40 14 46 55 57 54 50 52 36 9 56 13 59 No KM KB SB KK 61 37 49 39 12 62 57 51 50 16 63 55 47 64 48 40 65 41 43 66 60 46 15 67 68 69 70 14 71 56 72 54 73 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

5 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor
OUTPUT HASIL REGRESI Korelasi sederhana antara KM (X1) dengan KK (Y) dan antara KB (X2) dengan KK (Y) adalah signifikan (p-value < 0,05) Akan tetapi korelasi antara KM (X1) dengan KB (X2) adalah cukup tinggi dengan nilai 0,712 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

6 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor
OUTPUT HASIL REGRESI Koefisien determinasi (R2) adalah 0,398 dengan koefisien korelasi berganda sebesar 0,631 menjelaskan bahwa konstribusi gabungan dari KM dan KB untuk menjelaskan KK adalah 39,8%. Sedangkan sisanya sebesar 60,2% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak ada dalam model regresi. Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

7 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor
OUTPUT HASIL REGRESI Hasil uji F dengan Fhitung = 23,143 dan p-value = 0,000 memberikan keputusan bahwa ada pengaruh gabungan yang signifikan dari KM dan KB terhadap KK Sumber pengaruh dari masing-masing variabel bebas akan diuji dengan uji-t Analisis Regresi Linier Dua Prediktor

8 Analisis Regresi Linier Dua Prediktor
OUTPUT HASIL REGRESI Hasil uji t untuk koefisien regresi KM diperoleh thitung = 3,853 dan p-value = 0,000 memberikan keputusan bahwa ada pengaruh parsial yang signifikan dari KM terhadap KK Hasil uji t untuk koefisien regresi KB diperoleh thitung = 1,199 dan p-value = 0,235 memberikan keputusan bahwa ada pengaruh parsial yang tidak signifikan dari KB terhadap KK Hasil uji koefisien KB yang tidak signifikan diduga karena KB memiliki tingkat korelasi yang cukup tinggi dengan KM, sehingga kontribusi dari KB secara tidak langsung telah terjelaskan melalui konstribusi KM. Analisis Regresi Linier Dua Prediktor