Your SlideShare is downloading. ×
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Stat d3 5
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Stat d3 5

99

Published on

statistika bagian 5

statistika bagian 5

Published in: Education
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
99
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
3
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. KULIAH BAB V REGRESI LINIER SEDERHAN A
  • 2. PENGERTIAN REGRESI LINIER SEDERHANAAnalisis regresi sering digunakan oleh para penelitidalam mengidentifikasi sejumlah variabel masukanuntuk meramalkan perilaku respons atau keluarantertentuVariabel masukan disebut variabel bebas, variabelprediktor, atau variabel pendahulu, sedangkanvariabel keluaran disebut variabel terikat, variabelrespons, atau variabel kriteria
  • 3. PERSAMAAN REGRESI LINIER SEDERHANARegresi linier sederhana melibatkan sebuah variabelbebas (X) dan sebuah variabel terikat (Y) dalamrelasi linier berbentuk persamaan garis lurus Y = a + bXdimana a = disebut intercept, merupakan titik potong garis dengan sumbu Y untuk x = 0 b = disebut slope, kemiringan, atau gradien garis
  • 4. BENTUK REGRESI LINIERGaris Naik Garis Mendatar Garis Turuna > 0 dan b > 0 a > 0 dan b = 0 a > 0, b < 0Garis Naik Garis Mendatar Garis Turuna = 0 dan b > 0 a = 0 dan b = 0 a = 0, b < 0Garis Naik Garis Mendatar Garis Turuna < 0 dan b > 0 a < 0 dan b = 0 a < 0 dan b < 0
  • 5. PERS. REGRESI LINIER DALAM STATISTIKA Yi = β 0 + β 1Xi + ε idimana βO = intercept, β 1 = koefisien regresi atau slope garis regresi Y atas X εi = kesalahan acak atau residu
  • 6. MENENTUKAN HARGA β1 Sxyβ1 = Sx2dimana: ∑(Xi – Xr)2Sx2 = = varian X n–1 ∑(Xi – Xr)(Yi – Yr)Sxy = = kovarian X dan Y n–1Xr = Xrata-rata dan Yr = Yrata-rata
  • 7. MENENTUKAN HARGA β1 TANPA nRATA-RATA ∑XY – ∑X ∑Y β1 = n ∑X2 – (∑X)2MENENTUKAN HARGA βo β o = Yr – β 1 Xr
  • 8. CONTOH SOALDiketahui data hasil penelitian pasanganvariabel X dan Y sebagai berikut No X Y Soal : 1 8 10 a. Tentukan pers. regresi linier pasangan variabel 2 7 8 tsb dengan menghitung 3 7 9 harga β 1 menggunakan 4 5 6 dua cara 5 4 5 b. Hitung kuadrat kesalahan 6 3 2 acak ε i 7 2 2 c. Gambarkan sketsanya
  • 9. JAWABMenghitung β 1 dengan persamaan pertama(a) Membuat tabel sebagai berikut No Xi Yi Xi – Xr Yi– Yr (Xi – Xr)2 (Xi – Xr) (Yi– Yr) 1 8 10 2,86 4 8,18 11,44 2 7 8 1,86 2 3,46 3,72 3 7 9 1,86 3 3,46 5,58 4 5 6 - 0,14 0 0,02 0,00 5 4 5 - 1,14 -1 1,30 1,14 6 3 2 - 2,14 -4 4,58 8,56 7 2 2 - 3,14 -4 9,86 12,56Jml 36 42 0 0 30,86 43,00 Xr = 5,14 dan Yr = 6,00
  • 10. JAWAB (lanjutan) ∑(Xi – Xr)2 30,86Sx2 = = = 5,14 n–1 6 ∑(Xi – Xr)(Yi – 43,00Sxy = Yr) = = 7,17 n–1 6 Sxy 7,17β1 = Sx2 = 5,14 = 1,39
  • 11. JAWAB (lanjutan)Menghitung β 1 dengan persamaan kedua(b) Membuat tabel sebagai berikut No Xi Yi Xi2 XiYi n ∑XY – ∑X 1 8 10 64 80 β1 = ∑Y 2 7 8 49 56 n ∑X2 – (∑X)2 3 7 9 49 63 7x259 – 36x42 = 4 5 6 25 30 7x216 - 362 5 4 5 16 20 = 1,39 (sama) 6 3 2 9 6 7 2 2 4 4Jml 36 42 216 259
  • 12. JAWAB (lanjutan) Menghitung β o β o = Yr – β 1Xr = 6,00 – 1,39x5,14 = – 1,14 Persamaan regresi : Y = – 1,14 + 1,39 X Menghitung kuadrat kesalahan acak ε Ia. Menghitung Y’, yaitu harga variabel Y dengan memasukkan harga X ke pers. regresi di atasb. Menghitung ε I = Y – Y’, lalu hitunglah ε I2. Lihat tabel berikut
  • 13. JAWAB (lanjutan)No X Y Y’ εI ε I2 1 8 10 9,98 0,02 0,0004 2 7 8 8,59 -0,59 0,3481 3 7 9 8,59 0,41 0,1681 4 5 6 5,81 0,19 0,0361 5 4 5 4,42 0,58 0,3364 6 3 2 3,03 -1,03 1,0609 7 2 2 1,64 0,36 0,1296Jml 36 42 42 0,00 2,0796
  • 14. GAMBAR SKETSA10 (8,10) (7,9) 8 (7,8) 6 (5,6) (4,5) 4 Y = – 1,14 + 1,39 X (2,2) 2 (3,2) 0 2 4 6 8 10 Garis Regresi Linier
  • 15. KERJAKAN LATIHAN SOAL
  • 16. SEKIAN DANTERIMA KASIH

×