SlideShare a Scribd company logo

3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx

-

1 of 13
Download to read offline
MODUL
REGRESI LINIER SEDERHANA
Disusun oleh :
I MADE YULIARA
Jurusan Fisika
Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Udayana
Tahun 2016
Kata Pengantar
Puji syukur saya ucapkan ke hadapan Tuhan Yang Maha Kuasa karena berkat
rahmatNya modul ini terselesaikan. Modul Regresi Linier Sederhana ini merupakan bagian
dari materi mata kuliah Statistika, FI29317 (3SKS) yang disusun untuk digunakan sebagai
pedoman bagi mahasiswa FMIPA Fisika Unud yang mengambil mata kuliah Statistika pada
semester genap tahun 2016.
Terimakasih kami ucapkan kepada rekan-rekan dosen Jurusan Fisika yang telah
memberikan ide dan meluangkan banyak waktu dalam mendiskusikan modul ini. Modul ini
tidaklah sempurna, maka dari itu, untuk memperbaiki modul ini semua bentuk kritik maupun
saran yang konstruktif sangat kami harapkan.
Akhirnya kami ucapkan terimakasih semoga dapat menambah cakrawala ilmu
pengetahuan dan bermanfaat bagi pembaca.
Maret 2016
Penyusun,
I Made Yuliara
i
DAFTAR ISI
MODUL : Regresi Linier Sederhana Hal
Kata Pengantar i
Daftar Isi ii
1. Pendahuluan .....................................................................................................1
2. Kegiatan Belajar 1 : Persamaan Regresi Linier Sederhana, Koefisien
Korelasi, Koefisien Determinasi ...................................2
3. Kegiatan Belajar 2 : Uji Signifikansi dan Hipotesis, Uji-t...............................6
4. Penutup..............................................................................................................9
5. Daftar Pustaka.................................................................................................10
ii
1
I. PENDAHULUAN
Penggunaan statistika dalam mengolah data penelitian berpengaruh terhadap tingkat
analisis hasil penelitian. Penelitian-penelitian dalam bidang ilmu pengetahuan alam (IPA)
yang menggunakan perhitungan-perhitungan statistika, akan menghasilkan data yang
mendekati benar jika memperhatikan tata cara analisis data yang digunakan. Dalam
memprediksi dan mengukur nilai dari pengaruh satu variabel (bebas/independent/ predictor)
terhadap variabel lain (tak bebas/dependent/response) dapat digunakan uji regresi.
Analisis/uji regresi merupakan suatu kajian dari hubungan antara satu variabel, yaitu
variabel yang diterangkan (the explained variabel) dengan satu atau lebih variabel, yaitu
variabel yang menerangkan (the explanatory). Apabila variabel bebasnya hanya satu, maka
analisis regresinya disebut dengan regresi sederhana. Apabila variabel bebasnya lebih dari
satu, maka analisis regresinya dikenal dengan regresi linear berganda. Dikatakan berganda
karena terdapat beberapa variabel bebas yang mempengaruhi variabel tak bebas.
Analisis/uji regresi banyak digunakan dalam perhitungan hasil akhir untuk penulisan
karya ilmiah/penelitian. Hasil perhitungan analisis/uji regresi akan dimuat dalam kesimpulan
penelitian dan akan menentukan apakah penelitian yang sedang dilakukan berhasil atau
tidak. Analisis perhitungan pada uji regresi menyangkut beberapa perhitungan statistika
seperti uji signifikansi (uji-t, uji-F), anova dan penentuan hipotesis. Hasil dari analisis/ uji
regresi berupa suatu persamaan regresi. Persamaan regresi ini merupakan suatu fungsi
prediksi variabel yang mempengaruhi variabel lain.
Dalam modul ini dibahas regresi linier sederhana dan pengujian signifikansi hipotesis
menggunakan uji-t.
2
i i
i
II. KEGIATAN BELAJAR 1
Persamaan Regresi Linier Sederhana
Persamaan regresi linier sederhana merupakan suatu model persamaan yang
menggambarkan hubungan satu variabel bebas/ predictor (X) dengan satu variabel tak
bebas/ response (Y), yang biasanya digambarkan dengan garis lurus, seperti disajikan pada
Gambar 1.
Gambar 1. Ilustrasi Garis Regresi Linier
Persamaan regresi linier sederhana secara matematik diekspresikan oleh :
Yˆ  a bX
yang mana :
Yˆ = garis regresi/ variable response
a = konstanta (intersep), perpotongan dengan sumbu vertikal
b = konstanta regresi (slope)
X = variabel bebas/ predictor
Besarnya konstanta a dan b dapat ditentukan menggunakan persamaan :
(Y )(X 2
)  (X )(X Y )
a  i i i i i
nX 2
 (X )2
b 
n ( Xi Yi )  ( Xi ) (Yi )
n  X 2
 ( X )
i
yang mana n = jumlah data
Langkah-langkah Analisis dan Uji Regresi Linier Sederhana
Adapun langkah-langkah yang perlu dilakukan untuk melakukan analisis dan uji
regresi linier sederhana adalah sebagai berikut :
2
3
1. Menentukan tujuan dari Analisis Regresi Linear Sederhana
2. Mengidentifikasi variabel predictor dan variabel response
3. Melakukan pengumpulan data dalam bentuk tabel
4. Menghitung X², XY dan total dari masing-masingnya
5. Menghitung a dan b menggunakan rumus yang telah ditentukan
6. Membuat model Persamaan Garis Regresi
7. Melakukan prediksi terhadap variabel predictor atau response
8. Uji signifikansi menggunakan Uji-t dan menentukan Taraf Signifikan
Untuk memberikan pemahaman yang lebih jelas mengenai regresi linier sederhana,
dalam kegiatan belajar ini diberikan suatu contoh kasus, yaitu :
Suatu data penelitian tentang berat badan 10 mahasiswa yang diprediksi dipengaruhi
oleh konsumsi jumlah kalori/hari. Bagaimana menganalisis kasus ini ?
Untuk menganalisis kasus ini, hal-hal dilakukan adalah :
1. Tujuan : apakah konsumsi jumlah kalori/hari mempengaruhi berat badan
mahasiswa.
2. Variabel : X (variable bebas/predictor) = jumlah kalori/hari
Y (variable tak bebas/response) = berat badan
Data :
No. Nama Mahasiswa Kalori/ hari (X) Berat Badan (Y)
1 Dian 530 89
2 Echa 300 48
3 Winda 358 56
4 Kelo 510 72
5 Intan 302 54
6 Putu 300 42
7 Aditya 387 60
8 Anita 527 85
9 Sefia 415 63
10 Rosa 512 74
Tabel bantu yang dibuat untuk memudahkan dalam melakukan perhitungan :
No. X X2
Y Y2
XY
1 530 280900 89 7921 47170
2 300 90000 48 2304 14400
3 358 128164 56 3136 20048
4 510 260100 72 5184 36720
Ad

Recommended

Kel 09-kromatografi
Kel 09-kromatografiKel 09-kromatografi
Kel 09-kromatografioriza13
 
Cara uji timbal (pb) dengan spektrofotometer serapan atom (ssa) nyala
Cara uji timbal (pb) dengan spektrofotometer serapan atom (ssa) nyalaCara uji timbal (pb) dengan spektrofotometer serapan atom (ssa) nyala
Cara uji timbal (pb) dengan spektrofotometer serapan atom (ssa) nyalaUIN Alauddin Makassar
 
alat laboratorium Turbidimeter
alat laboratorium Turbidimeteralat laboratorium Turbidimeter
alat laboratorium Turbidimeterfarid miftah
 
Makalah kromatografi gas
Makalah kromatografi gasMakalah kromatografi gas
Makalah kromatografi gasHajar 'Irmawati
 
Kurva standar dan larutan standar
Kurva standar dan larutan standarKurva standar dan larutan standar
Kurva standar dan larutan standarRestu Frodo
 

More Related Content

What's hot

Laporan reaksi saponifikasi serta pengujian sifat surfaktan sabun dan deterjen
Laporan reaksi saponifikasi serta pengujian sifat surfaktan sabun dan deterjenLaporan reaksi saponifikasi serta pengujian sifat surfaktan sabun dan deterjen
Laporan reaksi saponifikasi serta pengujian sifat surfaktan sabun dan deterjenqlp
 
Laporan ekstraksi pelarut
Laporan ekstraksi pelarutLaporan ekstraksi pelarut
Laporan ekstraksi pelarutRizki Ramadhan
 
pembuatan natrium tiosulfat
pembuatan natrium tiosulfatpembuatan natrium tiosulfat
pembuatan natrium tiosulfatYasherly Amrina
 
Kromatografi SMK-SMAK Bogor
Kromatografi SMK-SMAK BogorKromatografi SMK-SMAK Bogor
Kromatografi SMK-SMAK BogorDeviPurnama
 
Final acara 1 pengenalan alat dan bahan
Final acara 1 pengenalan alat dan bahanFinal acara 1 pengenalan alat dan bahan
Final acara 1 pengenalan alat dan bahanAlfian Nopara Saifudin
 
ALAT ALAT LABORATORIUM KIMIA KLINIK
ALAT ALAT LABORATORIUM KIMIA KLINIKALAT ALAT LABORATORIUM KIMIA KLINIK
ALAT ALAT LABORATORIUM KIMIA KLINIKPRAMITHA GALUH
 
Laporan Praktikum Biologi Pengaruh Warna Cahaya terhadap Fotosintesis Tanaman...
Laporan Praktikum Biologi Pengaruh Warna Cahaya terhadap Fotosintesis Tanaman...Laporan Praktikum Biologi Pengaruh Warna Cahaya terhadap Fotosintesis Tanaman...
Laporan Praktikum Biologi Pengaruh Warna Cahaya terhadap Fotosintesis Tanaman...emildaemiliano
 
Identifikasi senyawa hidrokarbon
Identifikasi senyawa hidrokarbonIdentifikasi senyawa hidrokarbon
Identifikasi senyawa hidrokarbonputrisagut
 
Laporan Praktikum Pembakuan HCl
Laporan Praktikum Pembakuan HClLaporan Praktikum Pembakuan HCl
Laporan Praktikum Pembakuan HClyassintaeka
 
Makalah asam karbonat
Makalah asam karbonatMakalah asam karbonat
Makalah asam karbonatWarnet Raha
 
Laporan praktikum analisis kesadahan air
Laporan praktikum analisis kesadahan airLaporan praktikum analisis kesadahan air
Laporan praktikum analisis kesadahan airPT. SASA
 

What's hot (20)

Makalah tembaga (Cu)
Makalah tembaga (Cu)Makalah tembaga (Cu)
Makalah tembaga (Cu)
 
Laporan reaksi saponifikasi serta pengujian sifat surfaktan sabun dan deterjen
Laporan reaksi saponifikasi serta pengujian sifat surfaktan sabun dan deterjenLaporan reaksi saponifikasi serta pengujian sifat surfaktan sabun dan deterjen
Laporan reaksi saponifikasi serta pengujian sifat surfaktan sabun dan deterjen
 
Laporan ekstraksi pelarut
Laporan ekstraksi pelarutLaporan ekstraksi pelarut
Laporan ekstraksi pelarut
 
LIPID
LIPIDLIPID
LIPID
 
Spektro uv-vis-21
Spektro uv-vis-21Spektro uv-vis-21
Spektro uv-vis-21
 
pembuatan natrium tiosulfat
pembuatan natrium tiosulfatpembuatan natrium tiosulfat
pembuatan natrium tiosulfat
 
Kromatografi SMK-SMAK Bogor
Kromatografi SMK-SMAK BogorKromatografi SMK-SMAK Bogor
Kromatografi SMK-SMAK Bogor
 
Lemak
LemakLemak
Lemak
 
Final acara 1 pengenalan alat dan bahan
Final acara 1 pengenalan alat dan bahanFinal acara 1 pengenalan alat dan bahan
Final acara 1 pengenalan alat dan bahan
 
Modul 7 biologi kb 2
Modul 7 biologi kb 2Modul 7 biologi kb 2
Modul 7 biologi kb 2
 
Kd2 karbohidrat
Kd2 karbohidratKd2 karbohidrat
Kd2 karbohidrat
 
ALAT ALAT LABORATORIUM KIMIA KLINIK
ALAT ALAT LABORATORIUM KIMIA KLINIKALAT ALAT LABORATORIUM KIMIA KLINIK
ALAT ALAT LABORATORIUM KIMIA KLINIK
 
Laporan Praktikum Biologi Pengaruh Warna Cahaya terhadap Fotosintesis Tanaman...
Laporan Praktikum Biologi Pengaruh Warna Cahaya terhadap Fotosintesis Tanaman...Laporan Praktikum Biologi Pengaruh Warna Cahaya terhadap Fotosintesis Tanaman...
Laporan Praktikum Biologi Pengaruh Warna Cahaya terhadap Fotosintesis Tanaman...
 
Identifikasi senyawa hidrokarbon
Identifikasi senyawa hidrokarbonIdentifikasi senyawa hidrokarbon
Identifikasi senyawa hidrokarbon
 
Poliketida
PoliketidaPoliketida
Poliketida
 
Laporan Praktikum Pembakuan HCl
Laporan Praktikum Pembakuan HClLaporan Praktikum Pembakuan HCl
Laporan Praktikum Pembakuan HCl
 
pH dan Larutan Buffer
pH dan Larutan BufferpH dan Larutan Buffer
pH dan Larutan Buffer
 
Dasar2 termo
Dasar2 termoDasar2 termo
Dasar2 termo
 
Makalah asam karbonat
Makalah asam karbonatMakalah asam karbonat
Makalah asam karbonat
 
Laporan praktikum analisis kesadahan air
Laporan praktikum analisis kesadahan airLaporan praktikum analisis kesadahan air
Laporan praktikum analisis kesadahan air
 

Similar to 3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx

MODUL 6 Regresi Linier Sederhana
MODUL 6 Regresi Linier SederhanaMODUL 6 Regresi Linier Sederhana
MODUL 6 Regresi Linier Sederhananur cendana sari
 
Regresi linear
Regresi linearRegresi linear
Regresi linearmery gita
 
Metode Regresi dan taksiran kuadrat terkecil dari ketepatan metode peramalan...
Metode Regresi dan taksiran kuadrat  terkecil dari ketepatan metode peramalan...Metode Regresi dan taksiran kuadrat  terkecil dari ketepatan metode peramalan...
Metode Regresi dan taksiran kuadrat terkecil dari ketepatan metode peramalan...TangkasPangestu1
 
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdf
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdfMakalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdf
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdffitriunissula
 
Ppt ekonometrika analisis regresi berganda
Ppt ekonometrika analisis regresi bergandaPpt ekonometrika analisis regresi berganda
Ppt ekonometrika analisis regresi bergandaSOFIATUL JANNAH
 
regresi &korelasi
regresi &korelasiregresi &korelasi
regresi &korelasiRatu Bilqis
 
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptx
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptxANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptx
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptxWan Na
 
Makalah model regresi dengan variabel terikat dummy
Makalah model regresi dengan variabel terikat dummyMakalah model regresi dengan variabel terikat dummy
Makalah model regresi dengan variabel terikat dummyAgung Handoko
 
Bahan ajar analisis regresi
Bahan ajar analisis regresiBahan ajar analisis regresi
Bahan ajar analisis regresiIan Sang Awam
 
Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier SederhanaAnalisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier SederhanaArning Susilawati
 
Analisis regresi-sederhana
Analisis regresi-sederhanaAnalisis regresi-sederhana
Analisis regresi-sederhanaAchmad Alphianto
 
Makalah regresi berganda kelompok 4
Makalah regresi berganda kelompok 4Makalah regresi berganda kelompok 4
Makalah regresi berganda kelompok 4Lusi Kurnia
 
Analisis regresi berganda
Analisis regresi berganda Analisis regresi berganda
Analisis regresi berganda Agung Handoko
 
Regresi Linear Berganda
Regresi Linear BergandaRegresi Linear Berganda
Regresi Linear BergandaDian Arisona
 
13.analisa korelasi
13.analisa korelasi13.analisa korelasi
13.analisa korelasiHafiza .h
 
APG Pertemuan 6 : Inferensia Dua Faktor Rata-rata
APG Pertemuan 6 : Inferensia Dua Faktor Rata-rataAPG Pertemuan 6 : Inferensia Dua Faktor Rata-rata
APG Pertemuan 6 : Inferensia Dua Faktor Rata-rataRani Nooraeni
 
Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier SederhanaAnalisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier SederhanaDwi Mardianti
 

Similar to 3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx (20)

MODUL 6 Regresi Linier Sederhana
MODUL 6 Regresi Linier SederhanaMODUL 6 Regresi Linier Sederhana
MODUL 6 Regresi Linier Sederhana
 
Makalah analisis regresi
Makalah analisis regresiMakalah analisis regresi
Makalah analisis regresi
 
Regresi linear
Regresi linearRegresi linear
Regresi linear
 
Metode Regresi dan taksiran kuadrat terkecil dari ketepatan metode peramalan...
Metode Regresi dan taksiran kuadrat  terkecil dari ketepatan metode peramalan...Metode Regresi dan taksiran kuadrat  terkecil dari ketepatan metode peramalan...
Metode Regresi dan taksiran kuadrat terkecil dari ketepatan metode peramalan...
 
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdf
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdfMakalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdf
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdf
 
Ppt ekonometrika analisis regresi berganda
Ppt ekonometrika analisis regresi bergandaPpt ekonometrika analisis regresi berganda
Ppt ekonometrika analisis regresi berganda
 
regresi &korelasi
regresi &korelasiregresi &korelasi
regresi &korelasi
 
Tugas Zainal Abidin
Tugas Zainal AbidinTugas Zainal Abidin
Tugas Zainal Abidin
 
Tugas Zainal Abidin
Tugas Zainal AbidinTugas Zainal Abidin
Tugas Zainal Abidin
 
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptx
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptxANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptx
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptx
 
Makalah model regresi dengan variabel terikat dummy
Makalah model regresi dengan variabel terikat dummyMakalah model regresi dengan variabel terikat dummy
Makalah model regresi dengan variabel terikat dummy
 
Bahan ajar analisis regresi
Bahan ajar analisis regresiBahan ajar analisis regresi
Bahan ajar analisis regresi
 
Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier SederhanaAnalisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier Sederhana
 
Analisis regresi-sederhana
Analisis regresi-sederhanaAnalisis regresi-sederhana
Analisis regresi-sederhana
 
Makalah regresi berganda kelompok 4
Makalah regresi berganda kelompok 4Makalah regresi berganda kelompok 4
Makalah regresi berganda kelompok 4
 
Analisis regresi berganda
Analisis regresi berganda Analisis regresi berganda
Analisis regresi berganda
 
Regresi Linear Berganda
Regresi Linear BergandaRegresi Linear Berganda
Regresi Linear Berganda
 
13.analisa korelasi
13.analisa korelasi13.analisa korelasi
13.analisa korelasi
 
APG Pertemuan 6 : Inferensia Dua Faktor Rata-rata
APG Pertemuan 6 : Inferensia Dua Faktor Rata-rataAPG Pertemuan 6 : Inferensia Dua Faktor Rata-rata
APG Pertemuan 6 : Inferensia Dua Faktor Rata-rata
 
Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier SederhanaAnalisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier Sederhana
 

Recently uploaded

Bahasa Bare'e, Bahasa pembentuk nama negara Indonesia
Bahasa Bare'e, Bahasa pembentuk nama negara IndonesiaBahasa Bare'e, Bahasa pembentuk nama negara Indonesia
Bahasa Bare'e, Bahasa pembentuk nama negara Indonesiaposotojo01
 
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training _"Teknik Perhitungan & Verifikasi TK...
PELAKSANAAN  + Link-Link MATERI Training _"Teknik Perhitungan & Verifikasi TK...PELAKSANAAN  + Link-Link MATERI Training _"Teknik Perhitungan & Verifikasi TK...
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training _"Teknik Perhitungan & Verifikasi TK...Kanaidi ken
 
PPT PERSIAPAN OBSERVASI (MODUL AJAR).pptx
PPT PERSIAPAN OBSERVASI (MODUL AJAR).pptxPPT PERSIAPAN OBSERVASI (MODUL AJAR).pptx
PPT PERSIAPAN OBSERVASI (MODUL AJAR).pptximamasyari24
 
Modul Ajar Matematika - Laporan Statistik - Fase E.pdf
Modul Ajar Matematika - Laporan Statistik  - Fase E.pdfModul Ajar Matematika - Laporan Statistik  - Fase E.pdf
Modul Ajar Matematika - Laporan Statistik - Fase E.pdfHaniNovi
 
Kerajaan Tojo (Todjo) di Sulawesi Bagian Tengah
Kerajaan Tojo (Todjo) di Sulawesi Bagian TengahKerajaan Tojo (Todjo) di Sulawesi Bagian Tengah
Kerajaan Tojo (Todjo) di Sulawesi Bagian TengahPejuangKeadilan2
 
LANGKAH-LANGKAH OBSERVASI GURU DALAM PMM.pptx
LANGKAH-LANGKAH OBSERVASI GURU DALAM PMM.pptxLANGKAH-LANGKAH OBSERVASI GURU DALAM PMM.pptx
LANGKAH-LANGKAH OBSERVASI GURU DALAM PMM.pptxkavinjimustofa
 
Demonstrasi Kontekstual tugas Modul 3.2.pdf
Demonstrasi Kontekstual  tugas Modul 3.2.pdfDemonstrasi Kontekstual  tugas Modul 3.2.pdf
Demonstrasi Kontekstual tugas Modul 3.2.pdfResnaningPujiAstuti1
 
SOSSIALISASI PESTA SIAGA KOTA TEGAL 2024
SOSSIALISASI PESTA SIAGA KOTA TEGAL 2024SOSSIALISASI PESTA SIAGA KOTA TEGAL 2024
SOSSIALISASI PESTA SIAGA KOTA TEGAL 2024ImronRosyadi182049
 
PELAKSANAAN & Link2 MATERI Workshop _Prinsip & Penerapan TATA KELOLA Perusah...
PELAKSANAAN & Link2  MATERI Workshop _Prinsip & Penerapan TATA KELOLA Perusah...PELAKSANAAN & Link2  MATERI Workshop _Prinsip & Penerapan TATA KELOLA Perusah...
PELAKSANAAN & Link2 MATERI Workshop _Prinsip & Penerapan TATA KELOLA Perusah...Kanaidi ken
 
koneksi antar materi pendidikan profesi guru
koneksi antar materi pendidikan profesi gurukoneksi antar materi pendidikan profesi guru
koneksi antar materi pendidikan profesi guruAlfianaNurulWijayant
 
Contoh Sertifikat Komunitas Belajar SMPN
Contoh Sertifikat Komunitas Belajar SMPNContoh Sertifikat Komunitas Belajar SMPN
Contoh Sertifikat Komunitas Belajar SMPNwatihirma7
 
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 3.1.pdf-MAS'UDIN MUH. JINAN-SGP ANGKATAN-9_SMP ...
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 3.1.pdf-MAS'UDIN MUH. JINAN-SGP ANGKATAN-9_SMP ...DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 3.1.pdf-MAS'UDIN MUH. JINAN-SGP ANGKATAN-9_SMP ...
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 3.1.pdf-MAS'UDIN MUH. JINAN-SGP ANGKATAN-9_SMP ...MasudinMuhJinan
 
Strategi Perbaikan Proses Bisnis + Business Process Reengineering (BPR) _Pel...
Strategi Perbaikan Proses Bisnis + Business Process Reengineering (BPR)  _Pel...Strategi Perbaikan Proses Bisnis + Business Process Reengineering (BPR)  _Pel...
Strategi Perbaikan Proses Bisnis + Business Process Reengineering (BPR) _Pel...Kanaidi ken
 
ppt kurikulum merdeka belajar kelas xi s
ppt kurikulum merdeka belajar kelas xi sppt kurikulum merdeka belajar kelas xi s
ppt kurikulum merdeka belajar kelas xi sindripratiwi83
 
Melakukan Asesmen Format Alternatif.pptx
Melakukan Asesmen Format Alternatif.pptxMelakukan Asesmen Format Alternatif.pptx
Melakukan Asesmen Format Alternatif.pptxMuhammadMiftahThaibi
 
Modul Ajar Sejarah Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka
Modul Ajar Sejarah Kelas 11 Fase F Kurikulum MerdekaModul Ajar Sejarah Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka
Modul Ajar Sejarah Kelas 11 Fase F Kurikulum MerdekaModul Guruku
 
RUBRIK OBSERVASI KINERJA GURU. dalam proses kegiatan belajar mengajarpdf
RUBRIK OBSERVASI KINERJA GURU. dalam proses kegiatan belajar mengajarpdfRUBRIK OBSERVASI KINERJA GURU. dalam proses kegiatan belajar mengajarpdf
RUBRIK OBSERVASI KINERJA GURU. dalam proses kegiatan belajar mengajarpdfimamasyari24
 
PPT OPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR .pptx
PPT  OPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR .pptxPPT  OPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR .pptx
PPT OPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR .pptxAhmadMuzaniMPdI
 
Koneksi Antar Materi pada Modul 3.2.pdf
Koneksi Antar Materi  pada Modul 3.2.pdfKoneksi Antar Materi  pada Modul 3.2.pdf
Koneksi Antar Materi pada Modul 3.2.pdfResnaningPujiAstuti1
 
3.1.a.6 Demontrasi Kontekstual Modul 3.1. MN_BALAD.pdf
3.1.a.6 Demontrasi Kontekstual Modul 3.1. MN_BALAD.pdf3.1.a.6 Demontrasi Kontekstual Modul 3.1. MN_BALAD.pdf
3.1.a.6 Demontrasi Kontekstual Modul 3.1. MN_BALAD.pdfMuhammadNurBalad
 

Recently uploaded (20)

Bahasa Bare'e, Bahasa pembentuk nama negara Indonesia
Bahasa Bare'e, Bahasa pembentuk nama negara IndonesiaBahasa Bare'e, Bahasa pembentuk nama negara Indonesia
Bahasa Bare'e, Bahasa pembentuk nama negara Indonesia
 
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training _"Teknik Perhitungan & Verifikasi TK...
PELAKSANAAN  + Link-Link MATERI Training _"Teknik Perhitungan & Verifikasi TK...PELAKSANAAN  + Link-Link MATERI Training _"Teknik Perhitungan & Verifikasi TK...
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training _"Teknik Perhitungan & Verifikasi TK...
 
PPT PERSIAPAN OBSERVASI (MODUL AJAR).pptx
PPT PERSIAPAN OBSERVASI (MODUL AJAR).pptxPPT PERSIAPAN OBSERVASI (MODUL AJAR).pptx
PPT PERSIAPAN OBSERVASI (MODUL AJAR).pptx
 
Modul Ajar Matematika - Laporan Statistik - Fase E.pdf
Modul Ajar Matematika - Laporan Statistik  - Fase E.pdfModul Ajar Matematika - Laporan Statistik  - Fase E.pdf
Modul Ajar Matematika - Laporan Statistik - Fase E.pdf
 
Kerajaan Tojo (Todjo) di Sulawesi Bagian Tengah
Kerajaan Tojo (Todjo) di Sulawesi Bagian TengahKerajaan Tojo (Todjo) di Sulawesi Bagian Tengah
Kerajaan Tojo (Todjo) di Sulawesi Bagian Tengah
 
LANGKAH-LANGKAH OBSERVASI GURU DALAM PMM.pptx
LANGKAH-LANGKAH OBSERVASI GURU DALAM PMM.pptxLANGKAH-LANGKAH OBSERVASI GURU DALAM PMM.pptx
LANGKAH-LANGKAH OBSERVASI GURU DALAM PMM.pptx
 
Demonstrasi Kontekstual tugas Modul 3.2.pdf
Demonstrasi Kontekstual  tugas Modul 3.2.pdfDemonstrasi Kontekstual  tugas Modul 3.2.pdf
Demonstrasi Kontekstual tugas Modul 3.2.pdf
 
SOSSIALISASI PESTA SIAGA KOTA TEGAL 2024
SOSSIALISASI PESTA SIAGA KOTA TEGAL 2024SOSSIALISASI PESTA SIAGA KOTA TEGAL 2024
SOSSIALISASI PESTA SIAGA KOTA TEGAL 2024
 
PELAKSANAAN & Link2 MATERI Workshop _Prinsip & Penerapan TATA KELOLA Perusah...
PELAKSANAAN & Link2  MATERI Workshop _Prinsip & Penerapan TATA KELOLA Perusah...PELAKSANAAN & Link2  MATERI Workshop _Prinsip & Penerapan TATA KELOLA Perusah...
PELAKSANAAN & Link2 MATERI Workshop _Prinsip & Penerapan TATA KELOLA Perusah...
 
koneksi antar materi pendidikan profesi guru
koneksi antar materi pendidikan profesi gurukoneksi antar materi pendidikan profesi guru
koneksi antar materi pendidikan profesi guru
 
Contoh Sertifikat Komunitas Belajar SMPN
Contoh Sertifikat Komunitas Belajar SMPNContoh Sertifikat Komunitas Belajar SMPN
Contoh Sertifikat Komunitas Belajar SMPN
 
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 3.1.pdf-MAS'UDIN MUH. JINAN-SGP ANGKATAN-9_SMP ...
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 3.1.pdf-MAS'UDIN MUH. JINAN-SGP ANGKATAN-9_SMP ...DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 3.1.pdf-MAS'UDIN MUH. JINAN-SGP ANGKATAN-9_SMP ...
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 3.1.pdf-MAS'UDIN MUH. JINAN-SGP ANGKATAN-9_SMP ...
 
Strategi Perbaikan Proses Bisnis + Business Process Reengineering (BPR) _Pel...
Strategi Perbaikan Proses Bisnis + Business Process Reengineering (BPR)  _Pel...Strategi Perbaikan Proses Bisnis + Business Process Reengineering (BPR)  _Pel...
Strategi Perbaikan Proses Bisnis + Business Process Reengineering (BPR) _Pel...
 
ppt kurikulum merdeka belajar kelas xi s
ppt kurikulum merdeka belajar kelas xi sppt kurikulum merdeka belajar kelas xi s
ppt kurikulum merdeka belajar kelas xi s
 
Melakukan Asesmen Format Alternatif.pptx
Melakukan Asesmen Format Alternatif.pptxMelakukan Asesmen Format Alternatif.pptx
Melakukan Asesmen Format Alternatif.pptx
 
Modul Ajar Sejarah Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka
Modul Ajar Sejarah Kelas 11 Fase F Kurikulum MerdekaModul Ajar Sejarah Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka
Modul Ajar Sejarah Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka
 
RUBRIK OBSERVASI KINERJA GURU. dalam proses kegiatan belajar mengajarpdf
RUBRIK OBSERVASI KINERJA GURU. dalam proses kegiatan belajar mengajarpdfRUBRIK OBSERVASI KINERJA GURU. dalam proses kegiatan belajar mengajarpdf
RUBRIK OBSERVASI KINERJA GURU. dalam proses kegiatan belajar mengajarpdf
 
PPT OPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR .pptx
PPT  OPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR .pptxPPT  OPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR .pptx
PPT OPTIMALISASI KOMUNITAS BELAJAR .pptx
 
Koneksi Antar Materi pada Modul 3.2.pdf
Koneksi Antar Materi  pada Modul 3.2.pdfKoneksi Antar Materi  pada Modul 3.2.pdf
Koneksi Antar Materi pada Modul 3.2.pdf
 
3.1.a.6 Demontrasi Kontekstual Modul 3.1. MN_BALAD.pdf
3.1.a.6 Demontrasi Kontekstual Modul 3.1. MN_BALAD.pdf3.1.a.6 Demontrasi Kontekstual Modul 3.1. MN_BALAD.pdf
3.1.a.6 Demontrasi Kontekstual Modul 3.1. MN_BALAD.pdf
 

3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx

  • 1. MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Disusun oleh : I MADE YULIARA Jurusan Fisika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Udayana Tahun 2016
  • 2. Kata Pengantar Puji syukur saya ucapkan ke hadapan Tuhan Yang Maha Kuasa karena berkat rahmatNya modul ini terselesaikan. Modul Regresi Linier Sederhana ini merupakan bagian dari materi mata kuliah Statistika, FI29317 (3SKS) yang disusun untuk digunakan sebagai pedoman bagi mahasiswa FMIPA Fisika Unud yang mengambil mata kuliah Statistika pada semester genap tahun 2016. Terimakasih kami ucapkan kepada rekan-rekan dosen Jurusan Fisika yang telah memberikan ide dan meluangkan banyak waktu dalam mendiskusikan modul ini. Modul ini tidaklah sempurna, maka dari itu, untuk memperbaiki modul ini semua bentuk kritik maupun saran yang konstruktif sangat kami harapkan. Akhirnya kami ucapkan terimakasih semoga dapat menambah cakrawala ilmu pengetahuan dan bermanfaat bagi pembaca. Maret 2016 Penyusun, I Made Yuliara i
  • 3. DAFTAR ISI MODUL : Regresi Linier Sederhana Hal Kata Pengantar i Daftar Isi ii 1. Pendahuluan .....................................................................................................1 2. Kegiatan Belajar 1 : Persamaan Regresi Linier Sederhana, Koefisien Korelasi, Koefisien Determinasi ...................................2 3. Kegiatan Belajar 2 : Uji Signifikansi dan Hipotesis, Uji-t...............................6 4. Penutup..............................................................................................................9 5. Daftar Pustaka.................................................................................................10 ii
  • 4. 1 I. PENDAHULUAN Penggunaan statistika dalam mengolah data penelitian berpengaruh terhadap tingkat analisis hasil penelitian. Penelitian-penelitian dalam bidang ilmu pengetahuan alam (IPA) yang menggunakan perhitungan-perhitungan statistika, akan menghasilkan data yang mendekati benar jika memperhatikan tata cara analisis data yang digunakan. Dalam memprediksi dan mengukur nilai dari pengaruh satu variabel (bebas/independent/ predictor) terhadap variabel lain (tak bebas/dependent/response) dapat digunakan uji regresi. Analisis/uji regresi merupakan suatu kajian dari hubungan antara satu variabel, yaitu variabel yang diterangkan (the explained variabel) dengan satu atau lebih variabel, yaitu variabel yang menerangkan (the explanatory). Apabila variabel bebasnya hanya satu, maka analisis regresinya disebut dengan regresi sederhana. Apabila variabel bebasnya lebih dari satu, maka analisis regresinya dikenal dengan regresi linear berganda. Dikatakan berganda karena terdapat beberapa variabel bebas yang mempengaruhi variabel tak bebas. Analisis/uji regresi banyak digunakan dalam perhitungan hasil akhir untuk penulisan karya ilmiah/penelitian. Hasil perhitungan analisis/uji regresi akan dimuat dalam kesimpulan penelitian dan akan menentukan apakah penelitian yang sedang dilakukan berhasil atau tidak. Analisis perhitungan pada uji regresi menyangkut beberapa perhitungan statistika seperti uji signifikansi (uji-t, uji-F), anova dan penentuan hipotesis. Hasil dari analisis/ uji regresi berupa suatu persamaan regresi. Persamaan regresi ini merupakan suatu fungsi prediksi variabel yang mempengaruhi variabel lain. Dalam modul ini dibahas regresi linier sederhana dan pengujian signifikansi hipotesis menggunakan uji-t.
  • 5. 2 i i i II. KEGIATAN BELAJAR 1 Persamaan Regresi Linier Sederhana Persamaan regresi linier sederhana merupakan suatu model persamaan yang menggambarkan hubungan satu variabel bebas/ predictor (X) dengan satu variabel tak bebas/ response (Y), yang biasanya digambarkan dengan garis lurus, seperti disajikan pada Gambar 1. Gambar 1. Ilustrasi Garis Regresi Linier Persamaan regresi linier sederhana secara matematik diekspresikan oleh : Yˆ  a bX yang mana : Yˆ = garis regresi/ variable response a = konstanta (intersep), perpotongan dengan sumbu vertikal b = konstanta regresi (slope) X = variabel bebas/ predictor Besarnya konstanta a dan b dapat ditentukan menggunakan persamaan : (Y )(X 2 )  (X )(X Y ) a  i i i i i nX 2  (X )2 b  n ( Xi Yi )  ( Xi ) (Yi ) n  X 2  ( X ) i yang mana n = jumlah data Langkah-langkah Analisis dan Uji Regresi Linier Sederhana Adapun langkah-langkah yang perlu dilakukan untuk melakukan analisis dan uji regresi linier sederhana adalah sebagai berikut : 2
  • 6. 3 1. Menentukan tujuan dari Analisis Regresi Linear Sederhana 2. Mengidentifikasi variabel predictor dan variabel response 3. Melakukan pengumpulan data dalam bentuk tabel 4. Menghitung X², XY dan total dari masing-masingnya 5. Menghitung a dan b menggunakan rumus yang telah ditentukan 6. Membuat model Persamaan Garis Regresi 7. Melakukan prediksi terhadap variabel predictor atau response 8. Uji signifikansi menggunakan Uji-t dan menentukan Taraf Signifikan Untuk memberikan pemahaman yang lebih jelas mengenai regresi linier sederhana, dalam kegiatan belajar ini diberikan suatu contoh kasus, yaitu : Suatu data penelitian tentang berat badan 10 mahasiswa yang diprediksi dipengaruhi oleh konsumsi jumlah kalori/hari. Bagaimana menganalisis kasus ini ? Untuk menganalisis kasus ini, hal-hal dilakukan adalah : 1. Tujuan : apakah konsumsi jumlah kalori/hari mempengaruhi berat badan mahasiswa. 2. Variabel : X (variable bebas/predictor) = jumlah kalori/hari Y (variable tak bebas/response) = berat badan Data : No. Nama Mahasiswa Kalori/ hari (X) Berat Badan (Y) 1 Dian 530 89 2 Echa 300 48 3 Winda 358 56 4 Kelo 510 72 5 Intan 302 54 6 Putu 300 42 7 Aditya 387 60 8 Anita 527 85 9 Sefia 415 63 10 Rosa 512 74 Tabel bantu yang dibuat untuk memudahkan dalam melakukan perhitungan : No. X X2 Y Y2 XY 1 530 280900 89 7921 47170 2 300 90000 48 2304 14400 3 358 128164 56 3136 20048 4 510 260100 72 5184 36720
  • 7. 4 X Y XY 300 42 12600 300 48 14400 302 54 16308 358 56 20048 387 60 23220 415 63 26145 510 72 36720 512 74 37888 527 85 44795 530 89 47170 4141 643 279294 i i 100 90 80 70 r² = 0.90 60 Y 50 40 30 20 10 0 250 300 350 400 X 450 500 550 8 49 X + 2.60 Y = 0.1 5 302 91204 54 2916 16308 6 300 90000 42 1764 12600 7 387 149769 60 3600 23220 8 527 277729 85 7225 44795 9 415 172225 63 3969 26145 10 512 262144 74 5476 37888  4141 1802235 643 43495 279294 Koefisien regresi b ditentukan dengan menggunakan rumus yang telah diberikan, yaitu : b  n ( Xi Yi )  ( Xi ) (Yi ) n  X 2  ( X ) i  10279294 4141643  130227  0,14892  0,149 10180223541412 874469 Konstanta a ditentukan ditentukan menggunakan rumus : (Y ) ( X 2 )  (X ) ( X Y ) a  i i n X 2  i i i ( Xi )  6431802235 4141279294   101802235 41412 2280651 874469  2,608 Konstanta a juga dapat dicari dari nilai rata-rata X dan Y, yaitu : 𝑎 = 𝑌 ̅ − 𝑏𝑋 ̅ = 64,3 − 0,149(414,1) ≅ 2,608 Sehingga model persamaan regresi linier sederhananya adalah : 𝑌 = 2,608 + 0,149 𝑋 Penggambaran data dan garis regresi yang dihasilkan disajikan pada Gambar 2. Gambar 1. Garis regresi hubungan X dengan Y 2 2
  • 8. 5  n    i1 n Xi  2    n  2   n  i1 Xi        n Y  i 2   Yi  n i1  i1   2        n    i 1 n X 2 i   X   i 1  n  2   i   n       i 1 n Y 2  i   Y    i 1  n  2  i    n       n    Y   Koefisien Korelasi (r) Untuk mengukur kekuatan hubungan antar variable predictor X dan response Y, dilakukan analisis korelasi yang hasilnya dinyatakan oleh suatu bilangan yang dikenal dengan koefisien korelasi. Biasanya analisis regresi sering dilakukan bersama-sama dengan analisis korelasi. Persamaan koefisien korelasi (r ) diekspresikan oleh : n XiYi   n Xi   n Yi   r  i 1  i1   i1  Dalam hal contoh kasus di atas, maka koefisien korelasinya adalah : n  Xi Yi    n  n  Xi  i  r  i1  i 1  i1    10279294  4141643 101802235 41412 1043495 6432   130277 137120,2318  0,95 Nilai ini memberi arti bahwa, hubungan variable bebas/predictor X dengan variabel terikat/ response Y adalah sangat kuat, prosentasenya 95%. Jadi, berat badan memang sangat dipengaruhi oleh konsumsi jumlah kalori/hari. Koefisien Determinasi (r2 ) Koefisien determinasi dapat ditentukan dengan mengkuadratkan koefisien korelasi. Dari contoh kasus di atas, maka koefisien determinasinya adalah r2 = 0,90 . Nilai ini berarti bahwa, 90% variabel bebas/ predictor X dapat menerangkan/ menjelaskan variabel tak bebas/ response Y dan 10% dijelaskan oleh variabel lainnya.
  • 9. 6 III. KEGIATAN BELAJAR 2 Uji Signifikansi dan Hipotesis Pengujian hipotesis dimaksudkan untuk melihat apakah suatu hipotesis yang diajukan ditolak atau dapat diterima. Hipotesis merupakan asumsi atau pernyataan yang mungkin benar atau salah mengenai suatu populasi. Dengan mengamati seluruh populasi, maka suatu hipotesis akan dapat diketahui apakah suatu penelitian itu benar atau salah. Untuk keperluan praktis, pengambilan sampel secara acak dari populasi akan sangat membantu. Dalam pengujian hipotesis terdapat asumsi/ pernyataan istilah hipotesis nol. Hipotesis nol merupakan hipotesis yang akan diuji, dinyatakan oleh H0 dan penolakan H0 dimaknai dengan penerimaan hipotesis lainnya yang dinyatakan oleh H1. Jika telah ditentukan Koefisien Determinasi ( r2 ), maka selanjutnya dilakukan uji signifikan hipotesis yang diajukan. Uji ini dapat menggunakan Uji-t ; Uji-F ; Uji-z atau Uji Chi Kuadrat. Dengan uji signifikansi ini dapat diketahui apakah variable bebas/ predictor/ independent (X) berpengaruh secara signifikan terhadap variable tak bebas/ response/ dependent (Y). Arti dari signifikan adalah bahwa pengaruh antar varible berlaku bagi seluruh populasi. Dalam modul ini hanya dibahas uji signifikansi menggunakan uji-t. Uji-t Langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam uji-t pada regresi linier adalah : 1. Menentukan Hipotesis H0 :  = 0; variabel X tidak berpengaruh signifikan/nyata terhadap Y H1 :   0; variabel X berpengaruh signifikan/nyata terhadap Y 2. Menentukan tingkat signifikansi (  ) Tingkat signifikansi,  yang sering digunakan adalah  = 5% ( = 0,05) 3. Menghitung nilai t hitung menggunakan rumus : 𝑡ℎ𝑖𝑡 = 𝑟√𝑛−2 √1−𝑟2 4. Menentukan daerah penolakan H0 (daerah kritis) Bentuk pengujian dua arah, sehingga menggunakan uji-t dua arah : H0 akan ditolak jika thit > ttab atau -(thit) < -(ttab), berarti H1 diterima. H0 akan diterima jika -(thit) < ttab < thit , berarti H1 ditolak.
  • 10. 7 5. Menentukan t table (mempergunakan table Uji-t, lihat Lampiran !) Tabel Uji-t untuk  = 5 % dan derajat kebebasan (df) = n – k; (n= jumlah sampel/ pengukuran, k adalah jumlah variabel (variabel bebas + variabel terikat). 6. Kriteria Pengujian nilai t hitung dan t tabel Bila nilai thit < ttab, maka H0 diterima, H1 ditolak Bila nilai thit > ttab, maka H0 ditolak, H1 diterima 7. Kesimpulan hasil uji signifikansi. Contoh penerapan Uji-t, kembali digunakan contoh kasus yang telah dibahas sebelumnya. Dari contoh kasus di atas diketahui Koefisien Determinasi (r2 ) = 0,90 Koefisien Korelasi (r) = 0,95 Jumlah data n = 10 Hipotesis yang diasumsikan/ diajukan : H0 :  = 0; variabel X tidak berpengaruh signifikan terhadap Y H1 : 0; variable X berpengaruh signifikan terhadap Y Tingkat signifikansi () = 5% Nilai t hitung, 𝑡 = 𝑟√𝑛−2 = 0,95√10−2 = 8,497; Berarti thit = 8,497 √1−𝑟2 √1−0,90 Derajat kebebasan, df = n – k = 10 – 2 = 8 Dengan menggunakan tabel Uji - t untuk taraf signifikan  = 5% = 0,05 dan df = 8, maka diperoleh nilai t pada table, yaitu : ttab = 2,306 Membandingkan thit dengan ttab : thit > ttab  8,497 > 2,306 Kesimpulan : Nilai thit > ttab, sehingga dikatakan bahwa, ada pengaruh nyata (signifikan) variable predictor X terhadap variable response Y dengan taraf signifikan 5%. Soal latihan :
  • 11. 8 1. Dalam suatu praktikum di Laboratorium Biofisika diperoleh pengukuran 2 variabel, yaitu variabel X dan Y seperti disajikan pada tabel di bawah ini. No. Variabel X Variabel Y 1 60 300 2 90 490 3 30 180 4 80 420 5 70 390 6 50 250 7 80 410 8 100 520 Pertanyaan : a. Tentukanlah persamaan regresi dan koefisien determinasinya. Berikan interpretasi. b. Uji regresi yang dihasilkan dengan Uji-t. 2. Data hasil pengukuran Densitas rata-rata autoradiogram yang merepresentasikan akumulasi fosfor pada ketinggian daun tanaman bayam adalah : No. Tinggi Daun (cm) Densitas rata-rata 1 5,7 2,260 2 8,7 2,172 3 10,8 2,128 4 11,7 2,092 5 12,4 2,070 6 12,8 2,046 7 13,0 2,028 8 13,1 2,010 Pertanyaan : a. Tentukanlah persamaan regresi dan plot data table tersebut pada grafik. b. Tentukanlah Koefisien Determinasi c. Tentukanlah hipotesis yang sesuai dan lakukan uji signifikansi dengan uji-t d. Berikan interpretasi untuk pertanyaan a, b dan c
  • 12. 9 IV. PENUTUP Hasil model persamaan regresi dapat dipergunakan sebagai pedoman untuk memprediksi hubungan antar variabel diluar data yang dijadikan sampel dalam suatu populasi. Uji regresi linier sederhana seperti uji signifikan dengan uji-t sangat membantu untuk mengetahui pengaruh secara kualitas dan kuantitas satu variabel bebas terhadap variable tak bebas.
  • 13. 10 V. DAFTAR PUSTAKA M. Nazir, 1983, Metode Statistika Dasar I , Gramedia Pustaka Utama:Jakarta Sudijono, Anas, 1996, Pengantar Statistik Pendidikan, Jakarta:Rajawali Spiegel. Murray. R, 2004, Statistika. Jakarta:Erlangga Supranto. J., 2001, Statistika Teori dan Aplikasi Edisi Ke-6 Jilid 2. Jakarta:Erlangga Walpole. R.,E., 1995, Ilmu Peluang Dan Statistika Untuk Insinyur dan Ilmuawan. Bandung:ITB