• Like
  • Save
Tugas Zainal Abidin
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Tugas Zainal Abidin

on

  • 1,033 views

 

Statistics

Views

Total Views
1,033
Views on SlideShare
1,031
Embed Views
2

Actions

Likes
0
Downloads
27
Comments
0

1 Embed 2

http://www.slideshare.net 2

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Tugas Zainal Abidin Tugas Zainal Abidin Presentation Transcript

    • TUGAS STATISTIKA DASAR ANALISIS REGRESI Diajukan untuk salah satu mata kuliah Statistika Dasar
      • Kelas V E (NR)
      • Disusun oleh :
      • ZAINAL ABIDIN (073466)
      • PROGRAM STUDI PENDIDIKAN BIOL OGI
      • FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PEN DIDIKAN
      • UNIVERSITAS SULTAN AGENG TIRTAYASA
      • 2010
    • SEJARAH REGRESI
      • Regresi diperkenalkan oleh Francis Galton dalam makalah ( Family in Stature , Processing of Royal Society, London, vol.40, 1886), yang mengemukakan bahwa meskipun ada kecenderungan bagi orang tua yang tinggi mempunyai anak-anak yang tinggi dan bagi orang tua yang pendek untuk mempunyai anak-anak yang pendek, distribusi tinggi suatu populasi tidak berubah secara mencolok (besar) dari generasi ke generasi
    • ANALISIS REGRESI
      • Pengertian regresi
      • Regresi adalah salah satu metode untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu variabel dan variabel yang lainnya atau metode peramalan yang dikenal dalam statistik. dalam dunia pendidikan, regresi sangat sering digunakan oleh mahasiswa yang sedang menyelesaikan tugas akhir
      • Analisis regresi adalah proses untuk menghitung persamaan regresi linear sederhana dan berganda, asosiasi statistik beserta scatterplot, diagnosa colinearitas, harga prediksi dan residual.
      • LINEAR REGRESSION
      • Linear regression (regresi linear) digunakan untuk melakukan pengujian penghubungan antara sebuah variabel dependent (tergantung) dengan satu atau beberapa variabel independent (bebas) yang ditampilkandalam bentuk persamaan regresi. Jika variabel dependent dihubungkan dengan satu variabel independent saja, persamaan regresi yang dihasilkan adalah regresi linear sederhana. Jika variabel independent-nya lebih dari satu, maka persamaan regresinya adalah persamaan regresi linear berganda. Jenis data yang cocok untuk uji regresi linear adalah data rasio. Namun bisa juga dengan data berbentuk kualitatif (kategori), tetapi harus dibantu dengan variabel
      • Adapun rumus regresi sederhana adalah sebagai berikut :
      • Dimana : Y = variabel tergantung (dependent)
      • X = variabel bebas
      • A = nilai konstanta
      • B = koefisien arah regresi
      Y = a + bX
      • Harga a dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
      • Harga a dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
      a =  Y   X² ) -  X . Y n  X² -   X² ) b = n  XY -  X .  XY n  X² -   X² )
      • sedangkan untuk multiple regression rumusnya sebagai berikut :
      Y = a + bX1 + cX2 + ……... + k Xk
    • Data nilai kelas X SMPN1 CIOMAS matematika ipa ips hasil         70 70 70 70 60 60 80 66.67 70 78 67 71.67 60 70 80 70 70 75 70 71.67 65 80 70 71.67 70 70 60 66.67 65 70 70 68.33 70 68 60 66 60 65 70 65 70 70 80 73.33
    • Lanjutan data 75 75 80 76.67 70 80 70 73.33 60 70 60 63.33 70 75 83 76 60 70 80 70 70 70 60 66.67 60 65 82 69 70 66 70 68.67 75 70 60 68.33 65 80 70 71.67 60 75 80 71.67 70 80 60 70 70 70 76 72
    • Regression Pada bagian ini diperlihatkan deskripsi dari kedua variabel yang diregresikan, Yakni variabel Y (hasil) x1 (matematika). Isi deskripsi tersebut adalah : rata-rata (means), standar deviasai dan jumlah kasaus (N). seperti contoh, variabel hasil memiliki rata-rata 68.1778. standar deviasi 5.41867. dan jumlah kasus ada 30. Demikian juga dengan variabel matematika anda dapat membacanya sendiri
    • Pada bagian dua ini, ditunjukan hasil koefisien korelasi. Sebab, pada dasarnya dalam melakukan uji regresi perlu dicek lebih dahulu tingkat korelasinya. Dari hasil korelasi diatas tampak bahwa korelasi antara matematika dengan hasil adalah 0.766, dengan tingkat signivikasinya 0.000. hasil ini sama dengan hasil analisis pada uji korelasi pada bab sebelumnya.
    • Variables Entered/Removed(b) a All requested variables entered. b Dependent Variable: hasil Bagian ini menjelaskan tentang variabel yang dimasukan, dimana semua variabel dimasukan adalah variabel matematika. Sedang variabel yang dikeluarkan (removed) tidak ada. Model Variables Entered Variables Removed Method 1 matematika(a) . Enter
    • Pada bagian ini di tampiulkan nilai R, R 2 , adjusted R 2 dan stand. Error. Dimana nilai koefisien Determinasi R 2 (R Square) sebesar 0.587. R 2 ini merupakan indeks determinasi, yakni prosentase yang menyumbangkan pengaruh x1 terhadap Y. R 2 sebesar 0.587 menunjukan pengertian bahwa sebesar 58.7 % sumbangan pengaruh x1 (matematika) terhadap Y (hasil), sedang sisanya sebesar 21.2% di pengaruhi oleh factor lain.
    •  
    •  
    • Charts
    •  
    •