bab iii
DESCRIPTION
BAB III. ANALISIS REGRESI. An Introduction. Regresi linier sering digunakan untuk melihat nilai prediksi atau perkiraan yang akan datang Apabila X dan Y mempunyai hubungan, maka nilai X yang sudah diketahui dapat digunakan memperkirakan Y - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
![Page 1: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/1.jpg)
BAB III
ANALISIS ANALISIS REGRESIREGRESI
![Page 2: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/2.jpg)
An IntroductionAn Introduction• Regresi linier sering digunakan untuk melihat
nilai prediksi atau perkiraan yang akan datang
• Apabila X dan Y mempunyai hubungan, maka nilai X yang sudah diketahui dapat digunakan memperkirakan Y
• Perkiraan mengenai terjadinya sesuatu kejadian (nilai variabel untuk waktu yang akan datang, seperti prediksi produksi 3 tahun yang akan datang, prediksi harga bulan depan, ramalan jumlah penduduk 10 tahun mendatang, ramalan hasil penjualan tahun depan).
![Page 3: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/3.jpg)
• Ramalan mengetahui suatu kejadian baik secara kualitatif (akan turun hujan, akan terjadi perang, akan lulus ujian)
• Kuantitatif (produksi padi akan mencapai 16 juta ton, indek harga 9 bahan pokok naik 10%, penerimaan devisa turun 5%)
• Melakukan peramalan adalah dengan mengunakan garis regresi
![Page 4: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/4.jpg)
Lanjutan
Variable Y yang nilainya akan diramalkan disebut variable tidak bebas (dependent variable)
sedangkan variable X yang nilainya digunakan untuk meramalkan nilai Y disebut variable bebas (independent variable) atau variable peramal (predictor) dan sering kali disebut variable yang menerangkan (exsplanatory).
![Page 5: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/5.jpg)
X
Analisis regresi digunakan untuk mengetahui bagaimana variabel dependen atau kriterium dapat diprediksikan melalui variabel independen atau prediktor secara individu atau parsial maupun secara bersama-sama atau simultan.
Y
Variabel responVariabel dependen
Prediktor
variabel indipenden
Dapatkah variabel X memprediksi Y ?Dapatkah variabel X memprediksi Y ? Analisis RegresiAdakah korelasi/ hubungannya nya ?Adakah korelasi/ hubungannya nya ?
![Page 6: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/6.jpg)
Ilustrasi hubungan positif
X
Pupuk Berat Badan
Y
ProduksiTekanan darah
![Page 7: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/7.jpg)
Ilustrasi hubungan negatif
XJumlah aseptorHarga suatu barang
YJumlah kelahiranPermintaan barang darah
![Page 8: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/8.jpg)
Scatter Plot Examples
y
x
y
x
y
y
x
x
Strong relationships
Weak relationships
![Page 9: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/9.jpg)
Scatter Plot Examples
y
x
y
x
No relationship
![Page 10: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/10.jpg)
Jenis Analisis RegresiI. Regresi linier jika hubungan antara variabel bebas terhadap
variabel tak bebas berbentuk linier
II. Regresi tak linier jika hubungan antara variabel bebas terhadap variabel tak berbentuk linier
Regresi linier sederhana Regresi linier berganda
Regresi kuadratik Regresi kubik
bXaY ˆ
332211ˆ XbXbXbaY
3
32
32
2
2
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
bXaY
cXbXaY
dXcXbXaY
bXaY
cXbXaY
![Page 11: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/11.jpg)
Regresi Regresi Linier Linier SederhanaSederhana
![Page 12: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/12.jpg)
• variabel independen ke-i • variabel dependen ke-i maka bentuk
model regresi sederhana adalah :
dengan
parameter yang tidak diketahui
sesatan random dgn asumsi
iX
iY
ba,atau ˆ,ˆ i
0][ iE
2)( iVar
bXaY
XY
niXY
i
i
iii
ˆ
ˆˆˆ
,,2,1,
![Page 13: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/13.jpg)
Dari garis regresi sampel diperoleh :Dari garis regresi sampel diperoleh :
Dan Dan
)(^^
iii XYe
2
1
2 ))(( i
n
iii bXaYeD
TurunkaTurunkan D n D terhadap terhadap a dan a dan b !!!!b !!!!
![Page 14: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/14.jpg)
Analisis Regresi• Pendugaan terhadap koefisien regresi:Pendugaan terhadap koefisien regresi:
Bagaimana Pengujian terhadap model regresi ??Bagaimana Pengujian terhadap model regresi ??• parsial (per koefisien) parsial (per koefisien) uji-t uji-t• bersama bersama uji-F (Anova) uji-F (Anova)
Bagaimana menilai kesesuaian model ??Bagaimana menilai kesesuaian model ?? RR22 (Koef. Determinasi: % keragaman Y yang mampu dijelaskan (Koef. Determinasi: % keragaman Y yang mampu dijelaskan oleh X)oleh X)
22
2
22
)(
))((
XXn
XYXXYa
n
xx
n
yxxy
b Metode Kuadrat Terkecil
![Page 15: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/15.jpg)
22 )( xxn
yxxynb
xbya
n
xx
n
yy
y x xy x2 y2
.
...
.
...
.
.
Σy Σx Σxy Σx2 Σy2
ATAU
![Page 16: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/16.jpg)
LatihanCarilah persamaan regresi Y pada X dari data Tabel :
ii XY
xbya
n
xx
n
yxxy
b
8972.05294.29ˆ
: regresipersamaan diperoleh jadi
53.29
8972.0
12665
37525
12951665
-53305
)(
))((
1
2
22
![Page 17: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/17.jpg)
Perhatikan
sisa
iiregresii
iasii yyyyyy ˆˆ
var
MENGUJI KOEFISIEN REGRESI DENGAN ANALISIS VARIANSI
n
i
n
iiii
n
ii yyyyyy
1 1
22
1
2 )ˆ()ˆ()(
![Page 18: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/18.jpg)
Xi
y
x
yi
JKT = (yi - y)2
JKS = (yi - yi )2
JKR = (yi - y)2
_
_
_
Variasi yang diterangkan dan Yang tidak dapat diterangkan
y
y
y_y
![Page 19: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/19.jpg)
Langkah-langkah uji
1. Susun hipotesis
2. Pilih tingkat signifikansi
3. Susun Anava
4. Kesimpulan : tolah Ho jika F> F tabel
0:
0:
1
0
H
H
![Page 20: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/20.jpg)
Tabel Anava :
Sumber Variasi
JK dk RK F Hitung
Regresi JKR= 1 RKR=JKR/1 F=RKR/RKS
Sesatan JKS= JKT-JKR n-2 RKS=JKS/n-2 FtabelF(alpha, 1,n-2)
Total JKT= n-1
n
ii xxb
1
2
n
yy i
n
ii
2
1
2
![Page 21: BAB III](https://reader035.vdokumen.com/reader035/viewer/2022062517/56813ad4550346895da309ce/html5/thumbnails/21.jpg)
Tugas Kelompok T3-1Waktu : 50’
1. Buktikan rumus a dan b !
2. Cari JKT
3. Kerjakan soal no 1a,b,c hal 296 (kelompok 1,3,5)
4. Kerjakan soal no 2a halaman 297 (kelompok 2,4,6)