2. KORELASI - REGRESI
• TEKNIK INI DIGUNAKAN DG ASUMSI TDPT
KORELASI (HUB) DAN/ATAU PENGARUH (+/-)
ANTARA VARIABEL SDM DG VARIABEL
LAINNYA YG BERSIFAT KUANTITATIF DLM
MELAKSANAKAN BISNIS UNTUK TUJUAN
ORGANISASI/PERUSAHAAN;
• TEKNIK REGRESI DIDAHULUI DG TEKNIK
KORELASI U/ MENGETAHUI KEERATAN
HUBUNGAN ANTAR VARIABEL
3. KETENTUAN
• PERHITUNGAN KORELASI HRS DIDAHULUKAN KRN REGRESI U/
MEMPREDIKSI ATAU PREDIKTOR (SDM) BENAR-BENAR
MEMILIKI HUBUNGAN YG SIGNIFIKAN DG SATU ATAU LEBIH
VARIABEL KRITERIUM;
• HUBUNGAN ANTAR VARIABEL TELAH TERUJI SBG DUA
VARIABEL YG SALING BERHUBUNGAN (BERKORELASI) SECARA
PARALEL/SEJAJAR (BERKORELASI +);
• BILA KORELASINYA NEGATIF (-) ATAU TDK BERKORELASI (0) OR
MENDEKATI 0 MAKA TDK DAPAT DILAKUKAN PREDIKSI
4. SKALA GUILFORD
• < 0,20 : TIDAK ADA KORELASI
• 0,20 – 0,40 : KORELASI RENDAH
• 0,41 – 0,70 : KORELASI SEDANG
• 0,71 – 0,90 : KORELASI TINGGI
• 0,91 – 1,00 : KORELASI SANGAT TINGGI
• > 1,00 : KORELASI SEMPURNA
5. RUMUS KORELASI dan REGRESI
Y = a + bX
b = N ΣXY – (ΣX) (ΣY)
N ΣX – (Σ X)2
a = ΣY (ΣX)2 – ΣX. ΣXY
NΣX2 – (ΣX)2
8. -1 0 1
Koefesien korelasi memiliki tiga kemungkinan sbb :
X Y X Y X Y X Y X Y
+ + 0 - -
- Koefesien korelasi positif ( o,oo s/d 1,00 ) terdapat hubungan pararel
searah
- Koefesien korelasi negatif ( o,oo s/d -1,00 ) terdapat hubungan sejajar /
pararel berlawanan arah
- Koefesien korelasi 0,00 atau mendekati 0,00 menunjukkan tidak terdapat
hubungan antara dua variabel tsb
9. Hasil Penghitungan
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the
Estimate
1 .817a .667 .640 9.823
a. Predictors: (Constant), SDM
b. Dependent Variable: LABA
r xy = 0,817 KORELASI KUAT
10. Regresi
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t
Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -20.033 30.330 -.661 .521
SDM 1.318 .269 .817 4.906 .000
a. Dependent Variable: LABA
Persamaan Regresinya:
Y = -20,33 + 1,32 X
11. Evaluasi SDM
• Tahun 2012 Laba Rp145 Juta
Y = -20,33 + (1,32 x 145) 191,4 – 20,33
Y = 171,07 ~ 171
SDM pd tahun 2012 sebanyak 130 berarti:
“PENGGUNAAN SDM TIDAK EFEKTIF/EFISIEN”
12. PREDIKSI
• TAHUN 2015 LABA DIHARAPKAN Rp 140 JUTA
KEBUTUHAN SDM (?)
Y = -20,33 + (1,32 X 140)
Y = 128,05 ~ 128
KEBUTUHAN SDM SEBANYAK 128 ORANG
13. REGRESI LINEAR BERGANDA
• Y = a + b1 X1 + b2 X2 + Et
• X1 = Laba
• X2 = Produktivitas
• Y = SDM
20. TUGAS
• EVALUASI PENGGUNAAN SDM TAHUN:
2009 DAN 2012 : EFISIEN/EFEKTIF OR NOT
• PREDIKSI KEBUTUHAN SDM TAHUN 2016 BILA
TARGET LABA Rp 135 JUTA DAN
PRODUKTIVITAS 115