SlideShare a Scribd company logo

Regresi linear

mery gita
mery gita

Dokumen tersebut membahas analisis regresi linier sederhana untuk mengukur pengaruh biaya promosi terhadap volume penjualan. Langkah-langkah analisisnya meliputi memasukkan data ke SPSS, menganalisis hubungan antar variabel, uji hipotesis, dan interpretasi hasil yang menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan antara biaya promosi dan volume penjualan.

1 of 20
Download to read offline
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Dalam mengolah data seorang peneliti akan selalu berkepentingan
menentukan hubungan antara dua atau lebih peubah. Hubungan tersebut mungkin
renggang, seperti dalam asosiasi, atau mungkin pula erat. Pada satu pihak, dua
peubah mungkin bebas satu sama lain. Dalam keadaan seperti itu, korelasinya nol.
Pada pihak yang lain, kedua peubah bergantung sepenuhnya pada yang lain. Bila
hubungan kedua peubah tersebut linier (keduanya disebut kolinier) maka harga
mutlak korelasinya satu.
Dalam asosiasi kita hanya memasangkan nilai x dengan nilai y tanpa
mempersoalkan bentuk hubungan tersebut. Hubungan seperti ini merupakan yang
terlemah. Dalam penelitian, orang biasa bekerja menggunakan model, suatu
hubungan fungsional antara peubah. Dengan model itu kita berusaha memahami,
menerangkan, mengendalikan dan kemudian memprediksikan kelakuan sistem
yang kita teliti. Di sini digunakan istilah memprediksi dan bukan meramalkan.
Prediksi mempunyai arti yang khusus, yaitu inter atau ekstrapolasi. Model juga
menolong peneliti dalam menentukan hubungan kausal (sebab akibat) antara dua
atau lebih peubah.
Karena itu untuk mempermudah dalam melakukan penghitungan suatu
kejadian maka dapat digunakan salah satu metode analisis dalam ilmu
statistika yaitu analisis regresi linier sederhana.
1
1.2 Rumusan Masalah
1) Apa pengertian dari regresi linier sederhana?
2) Hal-hal apa saja yang harus di penuhi dalam melakukan analisis
Regresi?
3) Bagaimana langkah-langkah mencari analisis regresi linear sederhana?
4) Persamaan dan interpretasikan Setiap hasil yang diperoleh?
1.3 Tujuan
1) Memberikan informasi dan wawasan mengenai apa itu analisis regresi
linier sederhana.
2) Mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel dengan skala-skala
tertentu dalam regresi linear sederhana.
3) Mengetahui perenan variabel-variabel dalam analisis regresi linier
sederhana.
2
BAB II
PEMBAHASAN
2.1 Pengertian Regresi Linier Sederhana
Analisis regresi merupakan metode statistika yang amat banyak digunakan
dalam peneltian. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton
pada tahun 1886. Galton menemukan adanya hubungan bahwa orang tua yang
memeliki tubuh tinggi memiliki anak-anak yang tinggi pula, orang tua yang
pendek memiliki anak-anak yang pendek pula. Kendati demikian ia mengamati
bahwa adanya kecenderungan tinggi anak, cenderung bergerak menuju rata-rata
tinggi populasi secara menyeluruh. Dengan kata lain, ketinggian anak yang amat
tinggi atau orang tua yang amat pendek cenderung bergerak kearah tinggi populasi
(Hutami, 2014).
Dalam regresi linier sederhana, metode yang biasa digunakan dalam
mengestimasi parameter regresi adalah metode kuadrat terkecil atau Ordinary
Least Squares (OLS). Konsep metode ini adalah untuk mengestimasi parameter
dengan memilih garis regresi yang terdekat dengan garis dari semua data. Secara
matematika penentuan parameter regresi ini dengan cara meminimumkan jumlah
kuadrat dari residualnya (Walpole, 1986).
Secara umum regresi adalah 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. Dengan
demikian analisis regresi sering disebut dengan analisis prediksi. Karena
3
merupakan 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 (Hutami, 2014).
Analisis regresi dikelompokkan menjadi dua bagian yaitu analisis regresi
sederhana (analisis regresi tunggal) dan analisis regresi ganda. Regresi sederhana
dimaksudkan untuk menganalisis hubungan antara satu variabel bebas (X) dengan
satu variabel terikat (Y). Regresi berganda digunakan untuk analisis hubungan
dua atau lebih variabel bebas (misalnya X1 dan X2) dengan satu variabel terikat
(Y) (Hutami, 2014).
2.2 Asumsi Penggunaan Regresi
Menurut Sarwono (2009), penggunaan analisis regresi sederhana
didasarkan pada asumsi di antaranya sebagai berikut:
 Model regresi harus linier dalam parameter.
 Variabel bebas tidak berkorelasi dengan disturbance term (Error).
 Nilai disturbance term sebesar 0 atau dengan simbol sebagai berikut :
(E (U/X) = 0.
 Varian untuk masing-masing error term (kesalahan) konstan.
 Tidak terjadi otokorelasi.
 Model regresi dispesifikasi secara benar. Tidak terdapat bias spesifikasi
dalam model yang dugunakan dalam analisis empiris.
 Jika variabel bebas lebih dari satu, maka antara variabel bebas
(explanatory) tidak ada hubungan linier yang nyata.
2.3 Kasus
Seorang mahasiswa bernama Hermawan ingin meneliti tentang pengaruh
biaya promosi terhadap volume penjualan pada perusahaan jual beli motor.
Dengan ini di dapat variabel dependen (Y) adalah volume penjualan dan variabel
independen (X) adalah biaya promosi. Dengan ini Hermawan menganalisis
4
dengan bantuan program SPSS dengan alat analisis regresi linear sederhana. Data-
data yang di dapat ditabulasikan sebagai berikut:
Nomor Biaya Promosi Volume Penjualan
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
12,000
13,500
12,750
12,600
14.850
15,200
15,750
16,800
18,450
17,900
18,250
16,480
17,500
19,560
19,000
20,450
22,650
21,400
22,900
23,500
56,000
62,430
60,850
61,300
65,825
66,354
65,260
68,798
70,470
65,200
68,000
64,200
65,300
69,562
68,750
70,256
72,351
70,287
73,564
75,642
Gambar 2.2.1 (Tabel Data kasus)
2.4 Penyelesaian
2.4.1 Menganalisis Data di SPSS
Langkah-langkah dalam menganalisis data di SPSS untuk analisis
regresi linier sederhana adalah sebagai berikut :
a) Membuka program SPSS
5
Gambar 2.4.1.1 (Program SPSS)
b) Memasukkan variabel di variable view
Gambar 2.4.1.2 (Variable view)
c) Memasukkan data pada data view
Gambar 2.4.1.3 (Data View)
d) Memilih menu analyze kemudian pilih regression, baru klik linear
6

Recommended

Pengantar Rancangan Percobaan
Pengantar Rancangan PercobaanPengantar Rancangan Percobaan
Pengantar Rancangan PercobaanDian Arisona
 
Pertemuan 4 (distribusi frekuensi)
Pertemuan 4 (distribusi frekuensi)Pertemuan 4 (distribusi frekuensi)
Pertemuan 4 (distribusi frekuensi)reno sutriono
 
Distribusi probabilitas
Distribusi  probabilitasDistribusi  probabilitas
Distribusi probabilitasindrayani2002
 
Analisa bivariat adalah untuk menguji ada atau tidaknya pengaruh antara varia...
Analisa bivariat adalah untuk menguji ada atau tidaknya pengaruh antara varia...Analisa bivariat adalah untuk menguji ada atau tidaknya pengaruh antara varia...
Analisa bivariat adalah untuk menguji ada atau tidaknya pengaruh antara varia...Restu Sulistiyo
 
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANAANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANALucky Maharani Safitri
 
Tabel kontingensi 2x2 dan uji independensi
Tabel kontingensi 2x2 dan uji independensiTabel kontingensi 2x2 dan uji independensi
Tabel kontingensi 2x2 dan uji independensiDarnah Andi Nohe
 
Crp2 k5 teori probabilitas
Crp2 k5 teori probabilitasCrp2 k5 teori probabilitas
Crp2 k5 teori probabilitasJos Sibarani
 

More Related Content

What's hot

Contoh lain penelitian kohort adalah
Contoh lain penelitian kohort adalahContoh lain penelitian kohort adalah
Contoh lain penelitian kohort adalahRasid Hi Adam
 
Teori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasiTeori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasiPerum Perumnas
 
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011Heri Setiawan
 
Laporan praktikum statistik deskriptif
Laporan praktikum statistik deskriptif Laporan praktikum statistik deskriptif
Laporan praktikum statistik deskriptif EnvaPya
 
SOAL-SOAL UKOM NERS DAN PEMBAHASANNYA
SOAL-SOAL UKOM NERS DAN PEMBAHASANNYASOAL-SOAL UKOM NERS DAN PEMBAHASANNYA
SOAL-SOAL UKOM NERS DAN PEMBAHASANNYADnr Creatives
 
Laporan Praktikum Analisis Data Eksploratif-Statistika Dasar Dengan SPSS
Laporan Praktikum Analisis Data Eksploratif-Statistika Dasar Dengan SPSSLaporan Praktikum Analisis Data Eksploratif-Statistika Dasar Dengan SPSS
Laporan Praktikum Analisis Data Eksploratif-Statistika Dasar Dengan SPSSShofura Kamal
 
Soal pilihan ganda kuantor
Soal pilihan ganda kuantorSoal pilihan ganda kuantor
Soal pilihan ganda kuantorAnderzend Awuy
 
Dilema Etik Keperawatan
Dilema Etik KeperawatanDilema Etik Keperawatan
Dilema Etik KeperawatanYafet Geu
 
Buletin Surveilans & Imunisasi Edisi I Maret 2020
Buletin Surveilans & Imunisasi  Edisi I Maret 2020Buletin Surveilans & Imunisasi  Edisi I Maret 2020
Buletin Surveilans & Imunisasi Edisi I Maret 2020Ditjen P2P Kemenkes
 
Pengertian statistik - Definisi, Jenis, Manfaat, Hingga Cabang Ilmu
Pengertian statistik - Definisi, Jenis, Manfaat, Hingga Cabang IlmuPengertian statistik - Definisi, Jenis, Manfaat, Hingga Cabang Ilmu
Pengertian statistik - Definisi, Jenis, Manfaat, Hingga Cabang IlmuYuva Lianda
 
Distribusi probabilitas hipergeometrik
Distribusi probabilitas hipergeometrikDistribusi probabilitas hipergeometrik
Distribusi probabilitas hipergeometrikwiwik1354
 
Makalah Epidemiologi Kesehatan Kerja (isi)
Makalah Epidemiologi Kesehatan Kerja (isi)Makalah Epidemiologi Kesehatan Kerja (isi)
Makalah Epidemiologi Kesehatan Kerja (isi)Azmi Nur Rabrusun
 

What's hot (20)

Tehnik perhitungan prioritas masalah
Tehnik perhitungan prioritas masalahTehnik perhitungan prioritas masalah
Tehnik perhitungan prioritas masalah
 
Contoh lain penelitian kohort adalah
Contoh lain penelitian kohort adalahContoh lain penelitian kohort adalah
Contoh lain penelitian kohort adalah
 
Makalah penyakit menular
Makalah penyakit menularMakalah penyakit menular
Makalah penyakit menular
 
Teori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasiTeori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasi
 
T2 Hottelling
T2 HottellingT2 Hottelling
T2 Hottelling
 
Statistika Probabilitas
Statistika ProbabilitasStatistika Probabilitas
Statistika Probabilitas
 
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
 
Probabilitas 2
Probabilitas 2Probabilitas 2
Probabilitas 2
 
Laporan praktikum statistik deskriptif
Laporan praktikum statistik deskriptif Laporan praktikum statistik deskriptif
Laporan praktikum statistik deskriptif
 
SOAL-SOAL UKOM NERS DAN PEMBAHASANNYA
SOAL-SOAL UKOM NERS DAN PEMBAHASANNYASOAL-SOAL UKOM NERS DAN PEMBAHASANNYA
SOAL-SOAL UKOM NERS DAN PEMBAHASANNYA
 
Laporan Praktikum Analisis Data Eksploratif-Statistika Dasar Dengan SPSS
Laporan Praktikum Analisis Data Eksploratif-Statistika Dasar Dengan SPSSLaporan Praktikum Analisis Data Eksploratif-Statistika Dasar Dengan SPSS
Laporan Praktikum Analisis Data Eksploratif-Statistika Dasar Dengan SPSS
 
Soal pilihan ganda kuantor
Soal pilihan ganda kuantorSoal pilihan ganda kuantor
Soal pilihan ganda kuantor
 
Latihan statiska
Latihan statiskaLatihan statiska
Latihan statiska
 
Dilema Etik Keperawatan
Dilema Etik KeperawatanDilema Etik Keperawatan
Dilema Etik Keperawatan
 
Buletin Surveilans & Imunisasi Edisi I Maret 2020
Buletin Surveilans & Imunisasi  Edisi I Maret 2020Buletin Surveilans & Imunisasi  Edisi I Maret 2020
Buletin Surveilans & Imunisasi Edisi I Maret 2020
 
PPT Analisis Regresi.pptx
PPT Analisis Regresi.pptxPPT Analisis Regresi.pptx
PPT Analisis Regresi.pptx
 
Statistik parametrik
Statistik parametrikStatistik parametrik
Statistik parametrik
 
Pengertian statistik - Definisi, Jenis, Manfaat, Hingga Cabang Ilmu
Pengertian statistik - Definisi, Jenis, Manfaat, Hingga Cabang IlmuPengertian statistik - Definisi, Jenis, Manfaat, Hingga Cabang Ilmu
Pengertian statistik - Definisi, Jenis, Manfaat, Hingga Cabang Ilmu
 
Distribusi probabilitas hipergeometrik
Distribusi probabilitas hipergeometrikDistribusi probabilitas hipergeometrik
Distribusi probabilitas hipergeometrik
 
Makalah Epidemiologi Kesehatan Kerja (isi)
Makalah Epidemiologi Kesehatan Kerja (isi)Makalah Epidemiologi Kesehatan Kerja (isi)
Makalah Epidemiologi Kesehatan Kerja (isi)
 

Similar to Regresi linear

REGRESI_SEDERHANA
REGRESI_SEDERHANAREGRESI_SEDERHANA
REGRESI_SEDERHANANoviDavinya
 
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
 
Regresi Linear Berganda
Regresi Linear BergandaRegresi Linear Berganda
Regresi Linear BergandaDian Arisona
 
Analisis regresi
Analisis regresiAnalisis regresi
Analisis regresiGitha Niez
 
Analisis regresi
Analisis regresiAnalisis regresi
Analisis regresiAyah Irawan
 
Analisis regresi berganda
Analisis regresi berganda Analisis regresi berganda
Analisis regresi berganda Agung Handoko
 
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docxAfaRanggitaPrasticas1
 
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdf
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdfMakalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdf
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdffitriunissula
 
MODUL 6 Regresi Linier Sederhana
MODUL 6 Regresi Linier SederhanaMODUL 6 Regresi Linier Sederhana
MODUL 6 Regresi Linier Sederhananur cendana sari
 
Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier SederhanaAnalisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier SederhanaDwi Mardianti
 
Contoh kasus-analisis-data-dan-interpretasi
Contoh kasus-analisis-data-dan-interpretasiContoh kasus-analisis-data-dan-interpretasi
Contoh kasus-analisis-data-dan-interpretasiiwannazhan
 
Tugas Regresi Punya Agus
Tugas Regresi Punya AgusTugas Regresi Punya Agus
Tugas Regresi Punya Agusguest3651ae0
 
Analisis regresi-sederhana
Analisis regresi-sederhanaAnalisis regresi-sederhana
Analisis regresi-sederhanaAchmad Alphianto
 
Aminullah Assagaf_EVIEWS, STATA, Data Panel_7 Nop 2023.pdf
Aminullah Assagaf_EVIEWS, STATA, Data Panel_7 Nop 2023.pdfAminullah Assagaf_EVIEWS, STATA, Data Panel_7 Nop 2023.pdf
Aminullah Assagaf_EVIEWS, STATA, Data Panel_7 Nop 2023.pdfAminullah Assagaf
 

Similar to Regresi linear (20)

regresi-linier-berganda.pdf
regresi-linier-berganda.pdfregresi-linier-berganda.pdf
regresi-linier-berganda.pdf
 
REGRESI_SEDERHANA
REGRESI_SEDERHANAREGRESI_SEDERHANA
REGRESI_SEDERHANA
 
Statistika
StatistikaStatistika
Statistika
 
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
 
Regresi Linear Berganda
Regresi Linear BergandaRegresi Linear Berganda
Regresi Linear Berganda
 
Analisis regresi
Analisis regresiAnalisis regresi
Analisis regresi
 
Analisis regresi
Analisis regresiAnalisis regresi
Analisis regresi
 
Analisis regresi berganda
Analisis regresi berganda Analisis regresi berganda
Analisis regresi berganda
 
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx
 
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdf
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdfMakalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdf
Makalah_Analisis_Regresi_Berganda.pdf
 
Statistika
StatistikaStatistika
Statistika
 
MODUL 6 Regresi Linier Sederhana
MODUL 6 Regresi Linier SederhanaMODUL 6 Regresi Linier Sederhana
MODUL 6 Regresi Linier Sederhana
 
Analisis Regresi Liniear Sederhana
Analisis Regresi Liniear SederhanaAnalisis Regresi Liniear Sederhana
Analisis Regresi Liniear Sederhana
 
Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier SederhanaAnalisis Regresi Linier Sederhana
Analisis Regresi Linier Sederhana
 
Contoh kasus-analisis-data-dan-interpretasi
Contoh kasus-analisis-data-dan-interpretasiContoh kasus-analisis-data-dan-interpretasi
Contoh kasus-analisis-data-dan-interpretasi
 
Makalah analisis regresi
Makalah analisis regresiMakalah analisis regresi
Makalah analisis regresi
 
Tugas Regresi Punya Agus
Tugas Regresi Punya AgusTugas Regresi Punya Agus
Tugas Regresi Punya Agus
 
Uji asumsi klasik
Uji asumsi klasikUji asumsi klasik
Uji asumsi klasik
 
Analisis regresi-sederhana
Analisis regresi-sederhanaAnalisis regresi-sederhana
Analisis regresi-sederhana
 
Aminullah Assagaf_EVIEWS, STATA, Data Panel_7 Nop 2023.pdf
Aminullah Assagaf_EVIEWS, STATA, Data Panel_7 Nop 2023.pdfAminullah Assagaf_EVIEWS, STATA, Data Panel_7 Nop 2023.pdf
Aminullah Assagaf_EVIEWS, STATA, Data Panel_7 Nop 2023.pdf
 

More from mery gita

Perc 2 Retensi Aktivitas Enzim Amobil
Perc 2 Retensi Aktivitas Enzim AmobilPerc 2 Retensi Aktivitas Enzim Amobil
Perc 2 Retensi Aktivitas Enzim Amobilmery gita
 
Analisis deskriptif
Analisis deskriptifAnalisis deskriptif
Analisis deskriptifmery gita
 
Kimia fisika II Viskositas
Kimia fisika II ViskositasKimia fisika II Viskositas
Kimia fisika II Viskositasmery gita
 
Kimia fisika II Viskositas
Kimia fisika II ViskositasKimia fisika II Viskositas
Kimia fisika II Viskositasmery gita
 
MAKALAH KIMIA LINGKUNGAN PENCEMARAN UDARA AKIBAT SENYAWA ANORGANIK
MAKALAH KIMIA LINGKUNGAN PENCEMARAN UDARA AKIBAT SENYAWA ANORGANIKMAKALAH KIMIA LINGKUNGAN PENCEMARAN UDARA AKIBAT SENYAWA ANORGANIK
MAKALAH KIMIA LINGKUNGAN PENCEMARAN UDARA AKIBAT SENYAWA ANORGANIKmery gita
 

More from mery gita (10)

Percobaan 4
Percobaan 4Percobaan 4
Percobaan 4
 
Percobaan 3
Percobaan 3Percobaan 3
Percobaan 3
 
Perc 2 Retensi Aktivitas Enzim Amobil
Perc 2 Retensi Aktivitas Enzim AmobilPerc 2 Retensi Aktivitas Enzim Amobil
Perc 2 Retensi Aktivitas Enzim Amobil
 
Per 1
Per 1Per 1
Per 1
 
Analisis deskriptif
Analisis deskriptifAnalisis deskriptif
Analisis deskriptif
 
RAL
RALRAL
RAL
 
Korelasi
KorelasiKorelasi
Korelasi
 
Kimia fisika II Viskositas
Kimia fisika II ViskositasKimia fisika II Viskositas
Kimia fisika II Viskositas
 
Kimia fisika II Viskositas
Kimia fisika II ViskositasKimia fisika II Viskositas
Kimia fisika II Viskositas
 
MAKALAH KIMIA LINGKUNGAN PENCEMARAN UDARA AKIBAT SENYAWA ANORGANIK
MAKALAH KIMIA LINGKUNGAN PENCEMARAN UDARA AKIBAT SENYAWA ANORGANIKMAKALAH KIMIA LINGKUNGAN PENCEMARAN UDARA AKIBAT SENYAWA ANORGANIK
MAKALAH KIMIA LINGKUNGAN PENCEMARAN UDARA AKIBAT SENYAWA ANORGANIK
 

Regresi linear

  • 1. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam mengolah data seorang peneliti akan selalu berkepentingan menentukan hubungan antara dua atau lebih peubah. Hubungan tersebut mungkin renggang, seperti dalam asosiasi, atau mungkin pula erat. Pada satu pihak, dua peubah mungkin bebas satu sama lain. Dalam keadaan seperti itu, korelasinya nol. Pada pihak yang lain, kedua peubah bergantung sepenuhnya pada yang lain. Bila hubungan kedua peubah tersebut linier (keduanya disebut kolinier) maka harga mutlak korelasinya satu. Dalam asosiasi kita hanya memasangkan nilai x dengan nilai y tanpa mempersoalkan bentuk hubungan tersebut. Hubungan seperti ini merupakan yang terlemah. Dalam penelitian, orang biasa bekerja menggunakan model, suatu hubungan fungsional antara peubah. Dengan model itu kita berusaha memahami, menerangkan, mengendalikan dan kemudian memprediksikan kelakuan sistem yang kita teliti. Di sini digunakan istilah memprediksi dan bukan meramalkan. Prediksi mempunyai arti yang khusus, yaitu inter atau ekstrapolasi. Model juga menolong peneliti dalam menentukan hubungan kausal (sebab akibat) antara dua atau lebih peubah. Karena itu untuk mempermudah dalam melakukan penghitungan suatu kejadian maka dapat digunakan salah satu metode analisis dalam ilmu statistika yaitu analisis regresi linier sederhana. 1
  • 2. 1.2 Rumusan Masalah 1) Apa pengertian dari regresi linier sederhana? 2) Hal-hal apa saja yang harus di penuhi dalam melakukan analisis Regresi? 3) Bagaimana langkah-langkah mencari analisis regresi linear sederhana? 4) Persamaan dan interpretasikan Setiap hasil yang diperoleh? 1.3 Tujuan 1) Memberikan informasi dan wawasan mengenai apa itu analisis regresi linier sederhana. 2) Mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel dengan skala-skala tertentu dalam regresi linear sederhana. 3) Mengetahui perenan variabel-variabel dalam analisis regresi linier sederhana. 2
  • 3. BAB II PEMBAHASAN 2.1 Pengertian Regresi Linier Sederhana Analisis regresi merupakan metode statistika yang amat banyak digunakan dalam peneltian. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun 1886. Galton menemukan adanya hubungan bahwa orang tua yang memeliki tubuh tinggi memiliki anak-anak yang tinggi pula, orang tua yang pendek memiliki anak-anak yang pendek pula. Kendati demikian ia mengamati bahwa adanya kecenderungan tinggi anak, cenderung bergerak menuju rata-rata tinggi populasi secara menyeluruh. Dengan kata lain, ketinggian anak yang amat tinggi atau orang tua yang amat pendek cenderung bergerak kearah tinggi populasi (Hutami, 2014). Dalam regresi linier sederhana, metode yang biasa digunakan dalam mengestimasi parameter regresi adalah metode kuadrat terkecil atau Ordinary Least Squares (OLS). Konsep metode ini adalah untuk mengestimasi parameter dengan memilih garis regresi yang terdekat dengan garis dari semua data. Secara matematika penentuan parameter regresi ini dengan cara meminimumkan jumlah kuadrat dari residualnya (Walpole, 1986). Secara umum regresi adalah 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. Dengan demikian analisis regresi sering disebut dengan analisis prediksi. Karena 3
  • 4. merupakan 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 (Hutami, 2014). Analisis regresi dikelompokkan menjadi dua bagian yaitu analisis regresi sederhana (analisis regresi tunggal) dan analisis regresi ganda. Regresi sederhana dimaksudkan untuk menganalisis hubungan antara satu variabel bebas (X) dengan satu variabel terikat (Y). Regresi berganda digunakan untuk analisis hubungan dua atau lebih variabel bebas (misalnya X1 dan X2) dengan satu variabel terikat (Y) (Hutami, 2014). 2.2 Asumsi Penggunaan Regresi Menurut Sarwono (2009), penggunaan analisis regresi sederhana didasarkan pada asumsi di antaranya sebagai berikut:  Model regresi harus linier dalam parameter.  Variabel bebas tidak berkorelasi dengan disturbance term (Error).  Nilai disturbance term sebesar 0 atau dengan simbol sebagai berikut : (E (U/X) = 0.  Varian untuk masing-masing error term (kesalahan) konstan.  Tidak terjadi otokorelasi.  Model regresi dispesifikasi secara benar. Tidak terdapat bias spesifikasi dalam model yang dugunakan dalam analisis empiris.  Jika variabel bebas lebih dari satu, maka antara variabel bebas (explanatory) tidak ada hubungan linier yang nyata. 2.3 Kasus Seorang mahasiswa bernama Hermawan ingin meneliti tentang pengaruh biaya promosi terhadap volume penjualan pada perusahaan jual beli motor. Dengan ini di dapat variabel dependen (Y) adalah volume penjualan dan variabel independen (X) adalah biaya promosi. Dengan ini Hermawan menganalisis 4
  • 5. dengan bantuan program SPSS dengan alat analisis regresi linear sederhana. Data- data yang di dapat ditabulasikan sebagai berikut: Nomor Biaya Promosi Volume Penjualan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 12,000 13,500 12,750 12,600 14.850 15,200 15,750 16,800 18,450 17,900 18,250 16,480 17,500 19,560 19,000 20,450 22,650 21,400 22,900 23,500 56,000 62,430 60,850 61,300 65,825 66,354 65,260 68,798 70,470 65,200 68,000 64,200 65,300 69,562 68,750 70,256 72,351 70,287 73,564 75,642 Gambar 2.2.1 (Tabel Data kasus) 2.4 Penyelesaian 2.4.1 Menganalisis Data di SPSS Langkah-langkah dalam menganalisis data di SPSS untuk analisis regresi linier sederhana adalah sebagai berikut : a) Membuka program SPSS 5
  • 6. Gambar 2.4.1.1 (Program SPSS) b) Memasukkan variabel di variable view Gambar 2.4.1.2 (Variable view) c) Memasukkan data pada data view Gambar 2.4.1.3 (Data View) d) Memilih menu analyze kemudian pilih regression, baru klik linear 6
  • 7. Gambar 2.4.1.4 (Menu Analyze) e) Pada linear regression memasukkan biaya promosi pada kolom independentcdan volume penjualan pada kolom dependent. Gambar 2.4.1.5 (Linear regression) f) Memilih options dan memilih stepping method criteria, masukkan angka 0,05 pada kolom entry lalu pada pilihan missing values, cek exclude cases listwise, lalu continue 7
  • 8. Gambar 2.4.1.6 (linear regression options) g) Memilih statistic, lalu pada pilihan regression coefficient pilih estimate, model fit dan descriptive. Pada pilihan residual, pilih case wise diagnostics dan cek All cases dan continue Gambar 2.4.1.7 (linear regression statistics) h) Memilih plot, mengisi kolom X dengan pilihan ZPRED dan kolom Y dengan SDRESID, lalu next Gambar 2.4.1.8 (linear regression plot) i) Mengisi kembali kolom Y dengan ZPRED dan kolom X dengan DEPENDENT, cek normal probalility plot lalu continue. Klik Ok. 8
  • 9. Gambar 2.4.1.9 (linear regression plot) 2.4.2 Hasil Output dan Interpretasi Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N Volume Penjualan 67.01995 4.727826 20 Biaya Promosi 17.57450 3.504362 20 Gambar 2.4.2.1 ( Tabel Descriptive Statistics) Intrerpretasi: Correlations Volume Penjualan Biaya Promosi Pearson Correlation Volume Penjualan 1.000 .933 Biaya Promosi .933 1.000 Sig. (1-tailed) Volume Penjualan . .000 Biaya Promosi .000 . N Volume Penjualan 20 20 Biaya Promosi 20 20 Gambar 2.4.2.2 (Tabel Correlations) Variables Entered/Removeda Model Variables Entered Variables Removed Method 1 Biaya Promosib . Enter a. Dependent Variable: Volume Penjualan b. All requested variables entered. Gambar 2.4.2.3 (Tabel Variables Entered/Removed) 9
  • 10. Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .933a .870 .863 1.750353 a. Predictors: (Constant), Biaya Promosi b. Dependent Variable: Volume Penjualan Gambar 2.4.2.4 (Tabel Model Summary) ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 369.547 1 369.547 120.620 .000b Residual 55.147 18 3.064 Total 424.694 19 a. Dependent Variable: Volume Penjualan b. Predictors: (Constant), Biaya Promosi Gambar 2.4.2.5 (Tabel ANOVA) Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 44.903 2.052 21.888 .000 Biaya Promosi 1.258 .115 .933 10.983 .000 a. Dependent Variable: Volume Penjualan Gambar 2.4.2.6 (Tabel Coefficients) Casewise Diagnosticsa Case Number Std. Residual Volume Penjualan Predicted Value Residual 1 -2.288 56.000 60.00451 -4.004507 2 .307 62.430 61.89224 .537761 3 -.056 60.850 60.94837 -.098373 4 .309 61.300 60.75960 .540400 5 1.276 65.825 63.59120 2.233801 6 1.327 66.354 64.03167 2.322330 10
  • 11. 7 .306 65.260 64.72384 .536162 8 1.573 68.798 66.04525 2.752749 9 1.342 70.470 68.12176 2.348244 10 -1.274 65.200 67.42959 -2.229588 11 .074 68.000 67.87006 .129941 12 -.824 64.200 65.64253 -1.442535 13 -.929 65.300 66.92619 -1.626193 14 .025 69.562 69.51868 .043322 15 -.037 68.750 68.81393 -.063925 16 -.219 70.256 70.63873 -.382733 17 -.604 72.351 73.40741 -1.056407 18 -.884 70.287 71.83430 -1.547297 19 -.090 73.564 73.72203 -.158029 20 .666 75.642 74.47712 1.164878 a. Dependent Variable: Volume Penjualan Gambar 2.4.2.7 ( Tabel Casewise Diagnostics) Residuals Statisticsa Minimum Maximu m Mean Std. Deviation N Predicted Value 60.00451 74.4771 2 67.0199 5 4.410198 20 Std. Predicted Value -1.591 1.691 .000 1.000 20 Standard Error of Predicted Value .391 .784 .537 .139 20 Adjusted Predicted Value 60.65968 74.1850 3 67.0445 2 4.371980 20 Residual - 4.004507 2.75274 9 .000000 1.703669 20 Std. Residual -2.288 1.573 .000 .973 20 Stud. Residual -2.531 1.616 -.007 1.031 20 Deleted Residual - 4.902560 2.90549 3 -.024567 1.915486 20 Stud. Deleted Residual -3.066 1.698 -.025 1.118 20 Mahal. Distance .000 2.859 .950 .984 20 Cook's Distance .000 .719 .064 .157 20 Centered Leverage Value .000 .150 .050 .052 20 a. Dependent Variable: Volume Penjualan 11
  • 12. Gambar 2.4.2.8 (Tabel Residuals Statistics) Gambar 2.4.2.9 ( Grafik Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual) Gambar 2.4.2.10 (Grafik Scatterplot) 12
  • 13. 2.4.3 Hipotesis Hipotesis dari pengaruh antara X (biaya promosi) terhadap Y (volume penjualan) adalah sebagai berikut : H0 : Tidak ada pengaruh antara X (biaya promosi) terhadap Y (volume penjualan) H1 : Ada pengaruh antara X (biaya promosi) terhadap Y (volume penjualan) 2.4.4 Taraf Pengambilan Keputusan Kriteria yang menunjukkan kuat atau lemahnya korelasi. Kriterianya sebagai berikut: 0 : tidak ada korelasi 0 – 0,25 : korelasi sangat lemah 0,25 – 0,5 : korelasi cukup 0,5 – 0, 75 : korelasi kuat 0,75 – 0,99 : korelasi sangat kuat 1 : korelasi sempurna Signifikasi hubungan 2 variabel dapat dianalisis dengan ketentuan sebagai berikut :  Jika probabilitas atau signifikasi < 0,05, hubungan kedua variabel signifikan.  Jika probabilitas atau signifikasi > 0,05, hubungan kedua variabel tidak signifikan. 2.4.5 Interpretasi a) Statistik Deskriptif  Rata-rata volume penjualan ialah sebesar 67,01995 dan rata-rata biaya produksi sebesar 17,57450 selama satu bulan. 13
  • 14.  Standar deviasi variabel volume penjualan ialah sebesar 4,727826 sedang untuk variabel biaya produksi sebesar 3,504362. b) Correlations  Hubungan antara variabel biaya produksi dan volume penjualan ialah 0,933. Artinya hubungan kedua variabel tersebut sangat kuat. Korelasi positif menunjukkan bahwa kedua variabel searah. Artinya jika biaya produksi besar, maka volume penjualan juga akan meningkat.  Hubungan antara variabel biaya produksi dan volume penjualan signifikan jika dilihat dari angka signifikasi (sig) sebesar 0.000 yang lebih kecil dari 0,05. Ini menunjukkan adanya hubungan signifikan antara kedua variabel tersebut. c) Variabel Entered  Hanya ada variabel yang akan dianalisis yang dimasukkan dan tidak ada variabel yang dikeluarkan karena menggunakan metode “enter” d) Model Summary  Angka R square atau koefisien determinasi (angka korelasi yang dikuadratkan atau 0,9332 ) sebesar 0,870 atau sama dengan 93,3%. Angka tersebut berarti bahwa sebesar 93,9% volume penjualan yang dihasilkan dapat dijelaskan dengan menggunakan biaya produksi . sedangkan sisanya yaitu 6,1% harus dijelaskan oleh factor penyebab lain.  Besarnya standar error of the Estimate (SEE) ialah 1.750353 untuk volume penjualan. Jika angka tersebut dibandingkan dengan angka standar devisiasi (STD), 14
  • 15. sebesar 4,727826, maka angka SEE ini lebih kecil. Ini berarti angka SEE ini baik dijadikan angka predictor dalam menentukan besarnya volume penjulan. e) Tabel ANOVA  Uji ANOVA menghasilkan angka F sebesar 120.620 dengan tingkat signifikasi (angka probabilitas) sebesar 0,000. Karena angka probabilitas 0,000 < 0,05. Model regresi ini sudah layak untuk digunakan dalam memprediksi variabel tergantung, maka angka signifikasi (sig) harus <dari 0,05. f) Koefisien Regresi Persamaan regresinya adalah : Y = a + bX Dimana : Y : volume penjualan X : biaya produksi  a = angka konstan dari Unserstandardized coefficient pada kasus ini sebesar 44,903. Angka ini berupa angka konstan yang mempunyai arti : jika tidak ada tambahan satu penjualan, maka biaya produksi tidak langsung akan berkurang sebesar 44,903.  b = angka koefisien regresi sebesar 1,258. Angka tersebut berarti bahwa setiap penambahan 1 biaya promosi, maka volume penjualan akan meningkat sebesar 1,258.  Oleh karena itu, persamaannya menjadi: Y = 44,903 + 1,258 X  Hipotesis H0 = koefisien regresi tidak signifikan H1 =koefisien regresi signifikan  Keputusan T hitung = 10,983 T table = 1,734 (hasil dari table) 15
  • 16. Karena t hitung (10,983) > t table (1,734), maka H0 ditolak dan H1 diterima yang artinya koefisien reresi signifikan. 16
  • 17. BAB III PENUTUP 3.1. Kesimpulan Korelasi merupakan teknik analisis yang termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi / hubungan (Measures of association). Teknik ini berguna untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel (kadang lebih dari dua variabel) dengan skala-skala tertentu. 3.2. Saran Dalam mempelajari SPSS utamanya analisis korelasi sebaiknya mahasiswa lebih mendalami aplikasi tersebut agar dapat menentukan hipotesisi dan dapat di aplikasikan dalam suatu hasil penelitian . 17
  • 18. DAFTAR PUSTAKA Sarwono,Jonathan. 2009. Panduan Lengkap untuk Belajar Komputasi Statistik Menggunakan SPSS 16. ANDI, Yogyakarta. 18
  • 19. PRAKTIKUM STATISTIK DAN DESAIN PENELITIAN RANCANGAN ACAK LENGKAP OLEH: MERY GITA G 301 14 010 PRODI KIMIA JURUSAN KIMIA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM 19