 Download Presentation ANALISIS REGRESI

ANALISIS REGRESI - PowerPoint PPT Presentation

ANALISIS REGRESI. WAHYU WIDODO. ASSALAAMU ‘ALAIKUM WARAKHMATULLAAHI WABAROKAATUH BISMILLAHIRAHMANIRRAHIM. 2. SILABI. Definisi Analisis Regresi Tugas Pokok Analisis Regresi Jenis Analisis Regresi Metode Kuadrat Terkecil untuk Analisis Regresi Uji Kelinearan Regresi Regresi Kuadratik. I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
Download Presentation ANALISIS REGRESI

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
1. ANALISIS REGRESI WAHYU WIDODO

2. ASSALAAMU ‘ALAIKUMWARAKHMATULLAAHI WABAROKAATUHBISMILLAHIRAHMANIRRAHIM 2

3. SILABI Definisi Analisis Regresi Tugas Pokok Analisis Regresi Jenis Analisis Regresi Metode Kuadrat Terkecil untuk Analisis Regresi Uji Kelinearan Regresi Regresi Kuadratik 3

4. DEFINISI ANALISIS REGRESI • Hubungan dalam bentuk persamaan matematik yang menyatakan hubungan fungsional antara variabel-variabel • Terdapat dua variabel: • Variabel bebas/independent (x) • Variabel terikat/dependent (y)

5. Regresi • Dari derajat (pangkat) tiap peubah bebas • Linier (bila pangkatnya 1) • Non-linier (bila pangkatnya bukan 1) • Dari banyaknya peubah bebas (yang mempengaruhi) • Sederhana (bila hanya ada satu peubah bebas) • Berganda (bila lebih dari satu peubah bebas)

6. X1 Y Prediktor variabel indipenden Kriterium Variabel dependen Adakah korelasi/ hubungannya nya ? • 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. Analisis Regresi Dapatkah variabel X1 memprediksi Y ?

7. Tugas Pokok Analisis Regresi • Mencari korelasi antara kriterium dengan prediktor • menguji apakah korelasi signifikan / tidak • mencari persamaan regresinya • menemukan sumbangan relatif prediktor

8. Jenis analisis regresi • Regresi linear • Y = a + bX • Regresi kuadratik • Y = a + bX + cX2 • Y = a + bX2 • Regresi kubik • Y = a + bX + cX2 + dX3 • Y = a + bX2 + cX3 • Y = a + bX + cX3 • Y = a + bX3

9. METODE KUADRAT TERKECIL UNTUK REGRESI LINEAR

10. Contoh • Data hubungan antara nilai kinerja dengan nilai penghasilan pegawai instansi X

11. Penyelesaian Y = 8.24 + 0.68X

12. Kesimpulan • Y dipengaruhi/dependen/terikat terhadap X (p > 0,05) • Harga X dapat digunakan untuk meramalkan Y • Nilai kinerja berpengaruh terhadap nilai penghasilan

13. Uji Kelinearan regresi

14. Penyelesaian

15. JK(E) = 37,67

16. JK(TC) = JKresidu – JK(E) • = 47,22 – 37,67 = 9,55 • Nilai –nilai X semuanya ada 12 yang berbeda, maka k = 12

17. Kesimpulan:Model linear diterima (p > 0,05), tidak ada alasan untuk mencari model regresi non linear

18. Regresi kuadratik • Y = a + bX + c X2

19. Penyelesaian • ∑Xi = 172 • ∑Yi = 948 • ∑Xi2 = 1.148 • ∑Xi3 = 8.722 • ∑Xi4 = 71.456 • ∑XiYi = 5.833 • ∑Xi2Yi = 41.759

20. Persamaan • 948 = 33a + 172b + 1.148c • 5.833 = 172a + 1.148b + 8.722c • 41.759 = 1.148a + 8.722b + 71.456c • Setelah dielliminasi diperoleh: • a = -1,759 • b = 9,497 • c = -0,547 • Sehingga • Y = -1,759 + 9,497X – 0,547X2

21. ALHAMDULILLAHIRABBIL’ALAMINWASSALAAMU ‘ALAIKUMWARAKHMATULLAAHI WABAROKAATUH 23