tatap muka 9 konsep regresi linier sederhana

Post on 24-Feb-2016

67 Views

Category:

Documents

1 Downloads

Preview:

Click to see full reader

DESCRIPTION

TATAP MUKA 9 KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANA. KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANA. KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANA. KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANA. KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANA. Bila kita memiliki sebuah tampilan data tentang Penjualan dan Iklan yang tersaji sebagai berikut :. - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

TATAP MUKA 9KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANA

KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANA

KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANA

KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANA

KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANA

Contoh Analisis Dengan SPSSBila kita memiliki sebuah tampilan data tentang Penjualan dan Iklan yang tersaji sebagai berikut:

KONSEP REGRESI LINIER SEDERHANAYang akan kita lakukan terhadap data di atas adalah ingin mengetahui dan mengukur bagaimana hubungan di antara kedua variabel tersebut, terdapat ketergantungan atau tidak. Ukuran tersebut dalam bentuk:

Koefisien korelasi R Square Koefisien Determinasi / Ajusted R Square Anova Uji t Uji keselarasan Uji Normalitas

Setelah di analisa menggunakan program SPSS, maka output analisa akan tampak sebagai berikut:

Output Analisa

Output Analisa

Output Analisa : Diagram Pencar

Interpretasi output analisaPenjelasan untuk ‘model summary’ :

R (Koefisien Korelasi): 0,736 artinya hubungan antara Iklan dengan Penjualan atau sebaliknya adalah kuat dan positif / searah, berarti antara Iklan dengan Penjualan atau sebaliknya ada hubungan. R. Square = 0,542 artinya variansi atau naik turunnya nilai penjualan, 54,2% disebabkan oleh naik turunnya nilai Iklan. Sedangkan sisanya 45,8% disebabkan oleh variabel lain yang tidak di bahas di dalam model. Anova = 16,557 dengan signifikansi sebesar 0,001 < 0,05 artinya variabel Iklan secara nyata memiliki pengaruh terhadap variabel Penjualan, Anova layak di bahas jika jumlah variabel X lebih dari satu. untuk Uji t dapat dilihat pada tabel ‘coefficient’. Untuk konstanta nilainya adalah 11349,973 dengan signifikansi 0,002 berarti konstanta memiliki peran dalam model, koefisien regresi (Iklan) nilainya 1,689 dengan signifikansi sebesar 0,001 artinya variabel Iklan memiliki pengaruh nyata terhadap penjualan, berarti nilai penjualan bergantung pada nilai iklan. Uji keselarasan : nilai ‘standard error of the estimated’ (2169,941) lebih kecil dari nilai ‘standard error model’ (2909,469), berarti antara Iklan dan Penjualan terjadi hubungan selaras.

Penjelasan Diagram PencarDari tampilan diagram pencar dapat dijelaskan, bahwa variabel Penjualan dikatakan normal jika data/angka berada di sekitar garis diagonal, semakin overleap semakin normal, artinya antara Iklan dengan Penjualan ada hubungan secara linier / garis lurus. Arti secara spesifik adalah sbb:

Regresi Sederhana ManualUntuk memberi gambaran bingkai teori dari analisa regresi linier sederhana, tampilan analisa secara manual sebagai berikut:

Tentukan garis regresinya dari tampilan data di atas !

Proses Analisa Manual

Proses Analisa Dengan SPSS

Proses Analisa Dengan SPSS

Proses Analisa Dengan SPSSY = 2,608 + 0,149 X

top related