STATISTIK DESKRIPTIF
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 18

Regresi dan Korelasi Linier PowerPoint PPT Presentation


  • 350 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

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 :

Download Presentation

Regresi dan Korelasi Linier

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

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


Regresi dan korelasi linier

STATISTIK DESKRIPTIF

Regresi dan Korelasi Linier

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


Regresi dan korelasi linier

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 dan korelasi linier

Regresi Linier Sederhana

PENGERTIAN

Hubunganantaraduavariabel yang menitikberatkanpadaobservasivariabeltertentu, sedangkanvariabel yang lain dikonstanpadaberbagaikeadaan.


Regresi dan korelasi linier

Regresi Linier Sederhana

TUJUAN :

Membuatperkiraan (prediksi) atauramalandariduabuahvariabel (biner) yaituvariabelbebasdanvariabelterikat

Y

Garis Regresi

Persamaan Garis Regresi

X

Diagram Pencar atau Scatter Diagram


Regresi dan korelasi linier

Regresi Linier Sederhana

MODEL/RUMUS

MetodeKuadratTerkecil

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 dan korelasi linier

Regresi Linier Sederhana - Contoh

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


Regresi dan korelasi linier

Regresi Linier Sederhana - Contoh

Solusi :


Regresi dan korelasi linier

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 dan korelasi linier

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 dan korelasi linier

Regresi Linier Sederhana

Kesamaandiantaragarisregresi/ garis trend memilikiduasifatmatematissbb:

Cara ke 2

Misalkandan

Maka


Regresi dan korelasi linier

Regresi Linier Sederhana

Contoh :

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

Perkiraan Volume penjualanjikadikeluarkanbiayapromosiRp. 10 juta?

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


Regresi dan korelasi linier

Korelasi Linier Sederhana

Pengertian

KORELASI

Berfungsiuntukmengetahuiderajatataukeeratanhubungan, jugauntukmengetahuiarahhubunganduabuahvariabelnumerik.

Contoh:

Apakahhubunganberatbadan dan tekanan darah mempunyai derajat yang kuatataulemahdanapakahkeduavariabeltersebutberpolapositifataunegatif ??


Regresi dan korelasi linier

Korelasi Linier Sederhana

LANJUTKAN…

Hubunganduavariabeldapatdilihatdari diagram tebar/pencar (Scatter Plot)

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

Derajatkeeratanhubungan (kuatlemahnyahubungan) dapatdilihatdaritebarandatanya  semakinrapattebarannya, Semakinkuathubungannyadansebaliknyasemakinmelebartebarannyamenunjukkanhubungannyasemakinlemah.

SCATTER PLOT

HUBUNGAN -

HUBUNGAN +

TIDAK ADA HUBUNGAN


Regresi dan korelasi linier

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 = 0 tidakadahubungan linier

r = -1 hubungan linier negatif sempurna

r = +1 hubungan linier positifsempurna


Regresi dan korelasi linier

Contoh Korelasi Linier Sederhana

CONTOH :

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

15


Regresi dan korelasi linier

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.

Hubungannegatifdapatterjadibilakenaikansatu

vaiabeldiikutipenurunanvariabel yang lain.

Misalnya, semakinbertambahumur (semakintua)

semakinrendahkadarHb-nya.


Regresi dan korelasi linier

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

Tidak ada hubungan

Hubungan Sempurna

Hubungan Sedang

Hubungan Lemah

Hubungan Kuat

Hubungan Sangat Kuat

0

0,75

1

0,25

0,5


Regresi dan korelasi linier

TERIMA KASIH


  • Login