Regresi dan Korelasi Linier

1 / 18

# Regresi dan Korelasi Linier - PowerPoint PPT Presentation

STATISTIK DESKRIPTIF. Regresi dan Korelasi Linier. M. Haviz Irfani, S.Si - STMIK MDP PALEMBANG. P E R S A M A A N R E G R E S I. JENIS-JENIS. Regresi Linier : Regresi Linier Sederhana Regresi Linier Berganda Regresi NonLinier : Regresi Eksponensial. Contoh :

I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.

## PowerPoint Slideshow about ' Regresi dan Korelasi Linier' - cameron-butler

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

STATISTIK DESKRIPTIF

Regresi dan Korelasi Linier

M. Haviz Irfani, S.Si - STMIK MDP PALEMBANG

P E R S A M A A N R E G R E S I

JENIS-JENIS

Regresi Linier :

Regresi Linier Sederhana

Regresi Linier Berganda

RegresiNonLinier:

RegresiEksponensial

Contoh :

Umur Vs Tinggi Tanaman (X : Umur, Y : Tinggi)

Biaya Promosi Vs Volume penjualan 

(X :Biaya Promosi, Y:Vol. penjualan)

Regresi Linier Sederhana

PENGERTIAN

Regresi Linier Sederhana

TUJUAN :

Membuatperkiraan (prediksi) atauramalandariduabuahvariabel (biner) yaituvariabelbebasdanvariabelterikat

Y

Garis Regresi

Persamaan Garis Regresi

X

Diagram Pencar atau Scatter Diagram

Regresi Linier Sederhana

MODEL/RUMUS

X : variabelbebas

Y: variabeltakbebas

a: intercept , sebuahkonstantamenyatakanperbedaanbesarnya rata-rata Y ketika X=0.

b: Slope, menyatakanbesarnyaperubahannilai Y bilanilai X berubahsatu unit pengukuran.

e: galat/error,menyatakanselisihantaranilai Y yang teramatidengannilai Y yang sesungguhnyapadatitik X tertentu.

Regresi Linier Sederhana - Contoh

Diketahui data BiayaPromosi (dalamjuta rupiah) dan Volume Penjualan (dalamratusanjuta liter) PT SirainmessperusahaanMinyakGoreng .

Regresi Linier Sederhana

Diagram Pencar

Y

12

10

Y= 2,530 + 1,053 X

8

6

4

2

X

2

4

8

10

6

Regresi Linier Sederhana

Dua bentuk diagram pencar yang dapat terjadi, untuk gambar 1 terjadi kenaikan X yang diikuti kenaikan Y dan sebaliknya, sementara pada gambar 2 terjadi kenaikan X diikuti penurunan Y dan sebaliknya.

Y

Y

Y= a - b X

Y= a + b X

X

X

Gambar 1

Kurva Positif

Gambar 2

Kurva Negatif

Regresi Linier Sederhana

Kesamaandiantaragarisregresi/ garis trend memilikiduasifatmatematissbb:

Cara ke 2

Misalkandan

Maka

Regresi Linier Sederhana

Contoh :

DiketahuihubunganBiayaPromosi (X d alamJuta Rupiah) dan Y (Volume penjualandalamRatusanJuta liter) dapatdinyatakandalampersamaanregresi linier sebagaiberikut: Y= 2,530 + 1,053 X

Penyelesaian :

Y= 2,530 + 1,053*X

Untuk X= 10, maka Y= 2,530 + 1,053*(10) = 2,53 + 10,53 = 13,06 (ratusanjuta liter)

PerkiraanVolumepenjualan = 13,06 * 100.000.000 liter

Korelasi Linier Sederhana

Pengertian

KORELASI

Berfungsiuntukmengetahuiderajatataukeeratanhubungan, jugauntukmengetahuiarahhubunganduabuahvariabelnumerik.

Contoh:

Apakahhubunganberatbadan dan tekanan darah mempunyai derajat yang kuatataulemahdanapakahkeduavariabeltersebutberpolapositifataunegatif ??

Korelasi Linier Sederhana

LANJUTKAN…

Hubunganduavariabeldapatdilihatdari diagram tebar/pencar (Scatter Plot)

Dari diagram tebardapatdiperolehinformasitentangpolahubunganantaradua variabel X dan Y. Selain itu juga dapatmenggambarkankeeratanhubungandarikeduavariabeltersebut.

SCATTER PLOT

HUBUNGAN -

HUBUNGAN +

Korelasi Linier Sederhana

RumusKorelasi

Untukmengetahuilebihtepatbesar/derajathubunganduavariabeldigunakanKoefesienKorelasi Pearson

Product Moment.

Koefesienkorelasi ( r ) dapatdiperolehdari formula berikut:

Dengan,

r : KoefisienKorelasidan n : Jumlahdata sampel

Nilaikorelasi ( r ) berkisar 0 s.d. 1 ataubiladengandisertaiarahnyanilaiantara -1 s.d. +1

r = -1 hubungan linier negatif sempurna

r = +1 hubungan linier positifsempurna

Contoh Korelasi Linier Sederhana

CONTOH :

Jadi keeratan 2 variabel tersebut ( biaya produksi dengan produksi yang dihasilkan) adalah 0,86 atau 86%

15

Korelasi Linier Sederhana

KoefisienDeterminasi Sample R=r2=(0,8621089…)2 =0,7432318...

Merupakanukuranproporsikeragamantotalnilaipeubah Y yang dapatdijelaskanolehpeubah X melaluihubungan linier. Artinya R=74,32 % keragaman Y dapatdijelaskanoleh X melaluihubungan linier, sisanya 25,68% dijelaskanolehhal-hal yang lain.

Hubunganduavariabeldapatberpolapositifmaupunnegatif.

Hubungan positif terjadi bila kenaikan satu variabel diikuti kenaikan variabel yang lain. Misalnya, semakinbertambahberatbadannya (semakingemuk) semakin tinggi tekanan darahnya.

vaiabeldiikutipenurunanvariabel yang lain.

Misalnya, semakinbertambahumur (semakintua)

Korelasi Linier Sederhana

Sehingga

hubunganduavariabel secara kualitatif dapat dibagi dalamempat area sebagaiberikut:

r = 0,00 – 0,25 tidak ada hubungan/hubunganlemah

r = 0,26 – 0,50  hubungan sedang

r = 0,51 – 0,75 hubungan kuat

r = 0,76 – 1,00 hubungan sangat kuat/sempurna

Hubungan Sempurna

Hubungan Sedang

Hubungan Lemah

Hubungan Kuat

Hubungan Sangat Kuat

0

0,75

1

0,25

0,5