Dokumen tersebut membahas analisis regresi sederhana untuk menganalisis hubungan antara variabel penjelas (penguasaan dasar-dasar manajemen) dengan variabel respon (keterampilan manajerial). Langkah-langkah analisis regresi yang dijelaskan meliputi membuat tabel belanja statistik, menghitung jumlah kuadrat dan jumlah produk, mencari persamaan garis regresi, dan menguji signifikansi hubungan antara variabel tersebut. Hasilnya
3. Tahun 1886
Ketinggian anak yang
amat tinggi atau orang
tua yang amat pendek
cenderung bergerak
kearah tinggi populasi
Sir
Francis
Galton
4. Persamaan Regresi
Suatu persamaan matematika yang
mendefinisikan hubungan antara dua
variabel yaitu hubungan keterkaitan
antara satu atau beberapa variabel yang
nilainya sudah diketahui dengan satu
variabel yang nilainya belum diketahui,
sifat hubungan antara dalam persamaan
merupakan hubungan sebab akibat.
Sebelum menggunakan persamaan
regresi dalam menjelaskan hubungan
antara dua atau lebih variabel, perlu
diyakini terlebih dahulu bahwa secara
teoritis atau perkiraan sebelumnya,
bahwa variabel-variabel tersebut
memiliki hubungan sebab akibat.
Analisis regresi = Analisis Prediksi
Maka nilai prediksi tidak selalu tepat
dengan nilai realnya, semakin kecil
tingkat penyimpangannya antar
prediksi dengan nilai riilnya, maka
semakin tepat persamaan regresi
yang dibentuk.
Manfaat analisis regresi: memperkirakan
suatu kejadian yang akan terjadi dengan
menganalisis penyebab yang mungkin
mempengaruhi kejadian tersebut.
Terutama digunakan untuk tujuan
peramalan.
Secara Umum Regresi
Studi mengenai ketergantungan satu
variabel (variabel tak bebas/ variabel
respon) dengan satu atau lebih variabel
bebas/ variabel penjelas.
Hasil dari analisi regresi merupakan
suatu persamaan, yaitu persamaan
matematika. Persamaan tersebut
digunakan sebagai prediksi.
5. Analisis
Regresi
Sederhana
• Digunakan untuk menganalisis
hubungan antara satu variabel
bebas (X) dengan satu variabel
terikat (Y).
Analisis
Ganda
• Digunakan untuk analisis hubungan
dua atau lebih variabel bebas
(misalnya X1 dan X2) dengan satu
variabel terikat (Y).
6. Persamaan yang menyatakan hubungan antara
satu variabel predictor (X) dan satu variabel respon
(Y), yang biasanya digambarkan dalam suatu garis
lurus.
Keterangan:
= regresi (dibaca Y topi)
a = konstanta
b = koefisien regresi
Y = Variabel dependen/ variabel terikat/
variabel tak bebas (kejadian)
X = Variabel independen/ variabel
bebas/ variabel predictor (penyebab)
bXaY ˆ
Yˆ
7.
22
2
)(
))(())((
ii
iiiii
XXn
YXXXY
a
22
)(
))(()(
ii
iiii
XXn
YXYXn
b
8. Membuat Tabel Belanja Statistik
Menghitung Jumlah Kuadrat (JK) dan
Jumlah Produk (JP) dan Korelasi
Mencari Persamaan Garis Regresi
Mencari f Regresi dan Menguji Taraf
Signifikansi
Langkah-langkah Melakukan Analisis Regresi
Sederhana
11. n 12
∑Xi 885
∑Xi² 65,651 ∑x² = 382,25
∑Yi 1,039
∑Yi² 90,707 ∑y² = 746,91 a = 76,7918
b = 0,1327
∑XiYi 76,677 ∑xy = 50,75 r = 0,0949
1. Membuat Tabel Belanja
2. Mencari JK (Jumlah Kuadrat) dan JP (Jumlah Produk) dan
Korelasi
25,382
12
225.783
651.65
12
)885(
651.65
)( 22
22
n
X
XxJKx i
i
91,746
12
521.079.1
707.90
12
)039.1(
707.90
)( 22
22
n
Y
YyJKy i
i
12. 3. Mencari Persamaan Garis Regresi
75,50
12
515.919
677.76
12
)039.1)(885(
677.76
))((
n
YX
YXxyJPxy
ii
ii
0949,0
3279,534
75,50
34,506.285
75,50
)91,746)(25,382(
75,50
))(( 22
yx
xy
r
79,76
587.4
244.352
)225.783()812.787(
)145.859.67()389.211.68(
)885()651.65)(12(
)677.76)(885()651.65)(039.1(
)(
))(())((
222
2
a
XXn
YXXXY
a
ii
iiiii
13,0
587.4
609
)225.783()812.787(
)515.919()124.920(
)885()651.65)(12(
)039.1)(885()677.76)(12(
)(
))(()(
222
b
XXn
YXYXn
b
ii
iiii
13. Yˆ
Yˆ
Persamaan garis regresinya:
= a + bX
= 76,79 + 0,13 X
4. Mencari F Regresi dan Menguji Taraf signifikansi
707.90
2
iY
083,960.89
12
521.079.1
12
)039.1()(
(a)JK
22
n
Yi
JK (total) =
7379,6)75,50(13,0
12
)039.1)(885(
677.7613,0reJK
n
YX
YXbgresi
ii
ii
JK residu = JK (total) –JK (a) – JK regresi
= 90.707 – 89.960,083 – 6,7379 = 740,1791
14. dk regresi = m = 1
dk residu = n – m – 1
= 12 – 1 – 1 = 10
73,6
1
73,6
regresi
regresi
regresi
dk
JK
RJK
01,74
10
17,740
residu
residu
residu
dk
JK
RJK
09,0
01,74
73,6
residu
regresi
RJK
RJK
FHipotesis diuji dengan uji F:
dk pembilang 1 dan dk penyebut 10 maka
F tabel (1,10) pada p = 0,05 atau F(1,10)(0,05) = 4,96
Berdasarkan data tersebut dapat disusun tabel rangkuman analisis regresi
untuk persamaan garis sebagai berikut:XY 13,079,76ˆ
F tabel
p = 0,05
Regresi 1 6.73 6.7 0,09 4,96
Residu 10 740.17 74.01 - -
Total 11 746.9 - - -
Sumber Variasi dk JK RJK F hitung
15. Hipotesis:
Ho = Koefisien arah regresi tidak berarti
Ha = Koefisien arah regresi berarti
Dari hasil perhitungan ternyata Fh (0,09) < Ft (4,96)
Hasil pengujian : Ho diterima
Kesimpulan : Tidak terdapat hubungan yang
signifikan antara Penguasaan Dasar-dasar
Manajemen dengan Keterampilan Manajerial pada
taraf signifikansi 5 persen.
