Pp

1. REGRESI GANDA
Korelasi ganda adalah suatu korelasi yang bermaksud
untuk melihat hubungan antara 3 atau lebih variabel (dua atau
lebih variabel dependent dan satu variabel independent).
Korelasi berganda berkaitan dengan interkolasi variabel variabel
independen seagaimana korelasi mereka dengan variabel
dependen.
Selain itu menurut Riduwan korelasi ganda adalah
suatu nilai yang memberika kuatnya pengaruh atau hubungan
dua variabel atau lebih secara bersama sama dengan variabel
lain.

2. Korelasi berganda (multiple correlation) merupakan
korelasi yang terdiri dari dua variaberl bebas (X1, X2) atau lebih,
serta satu variabel terikat (Y).
Apabila perumusan masalahnya terdiri dari tiga masalah
atau lebih, dan hubungan masing masing variabel di hitung
menggunakan korelasi sederhana maka diperoleh alur hubungan
antar masing masing variabel

4. PERSAMAAN REGRESI GANDA
Persamaan regresi bergnada yaitu
Y = a + b1 X1 +b2 X2 + ….+ bn Xn
Keterangan:
Y’ = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan)
X1 dan X2 = Variabel independen
a = Konstanta (nilai Y’ apabila X1, X2…..Xn = 0)
b = Koefisien regresi (nilai peningkatan ataupun penurunan)
Analisis regresi merupakan analisis mengenai sebeberapa besar
pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y). Besar
kecilnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat ditentukan
oleh koefisien regresi atau b. Sedangkan Analisis regresi ganda
adalah pengembanagn dari analisis regresi sederhana. Kegunaannya
yaitu untuk meramalkan nilai variabel terikat (Y) apabila variabel bebas
minimal dua atau lebih.

5. Signifikansi Koefisien Regresi Ganda
1. Pengujian Signifikansi Persamaan Regresi
Pengujian disini menggunakan F tes, yang merupakan hasil bagi MSb/a (regresi)
dengan MS sisa. Pengujian disini kita dasarkan pada asumsi bahwa persamaan
regresi ganda yang diperoleh aalah linier. Asumsi ini digunakan karena
keterbatasan kemampuan melakukan pengujian linieritas pada regresi ganda
(lebih-lebih jika melibatkan x lebih dari 2). Oleh karena itu, pengujiannya bisa
dihitung dari nilai simpangan masng-masing rata-ratanya.
a. Sum of Square b/a
Dihitung dengan rumus:
Dimana:
Sedangkan derajat kebebasan adakah k (banyanya variabel bebas)
b. Means square b/a
Means square b/a merupakan hasil bagi SS dengan derajat kebebasanya
c. Sum of Square Sisa
Dihitung dengan rumus:
Dimana derajat kebebasan sisa sebesar n-k-1.

6. Means Square Sisa
Dihitung dengan rumus:
Setelah masing-masing means square yang dibutuhkan dalam perhitungan F tes diperoleh, maka
langkah selanjutnya adalah mencari F, sedangkan F hitung dapat diperoleh dengan rumus:
Jika F hitung lebih besar daripada F tabel maka hipotesis nol yang menyatakan bahwa regresi
linier ganda tak signifikan ditolak. Ini berarti bahwa persamaan regresi linier ganda yang
diperoleh dapat digunakan untuk melakukan presiksi nilai Y jika diketahui nilai X1 dan X2, pada
populasi di mana data sampel diambil.
2. Pengujian Signifikansi Regresi Ganda
Walaupun persamaan regresi linier ganda telah terbukti signifikan, tetapi masih bisa
dipersoalkan tentang kontribusi masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat. Untuk
itu perlu pengujian koefisien regresi, dalam hal ini akan diuji koefisien b dengan menggunakan t
tes. Pengujian disini akan melibatkan simpangan baku taksiran, jumlah kuadrat simpangan nilai X
yang diuji koefisiennya dengan rata-ratanya, dan korelasi X yang diuji koefisiennya dengan X
lainnya.
Nilai t dapat diperoleh dengan menggunakan rumus:
Keterangan:
adalah koefisien regresi ke k
adalah simpangan baku koefisien b yang ke k
Simpangan baku koefisien b dapat dihitung dengan rumus:
Jika nilai t hitung lebih besar dari t tabel maka koefisien regresi signifikan.

7. . Beberapa Hal yang Perlu Diingat pada Regresi Ganda
Sebelum menggunakan analisis regresi ganda, kita perlu melakukan control terhadap
beberapa kondisi yang berkaitan dengan data yang dimiliki. Disamping itu juga harus
mengambil ancang-ancang dalam melakukan deskripsi. Hal ini disebabkan karena analisis
regresi ganda menuntut adanya beberapa syarat serta karena analisis regresi ganda
mengandung keterbatasan dalam analisisnya.
Beberapa syarat yang harus dipenuhi dalam regresi ganda adalah:
1. Sampel harus diambil secara acak (random) dari populasi yang berdistribusi normal.
2. Oleh karena sampel diambil dari populasi yang berdistribusi normal, maka sampel juga
harus berdistribusi normal. Normalitas dapat diatasi dengan mengambil sampel banyak. Di
samping itu, normalitas dapat diuji dengan normalitas (misalnya dengan liliefors)
3. Data variabel terikat harus berskala interval atau skala ratio sedangkan skala untuk
variabel bebas tidak harus interval atau ratio tetapi bisa juga untuk data yang berskala lebih
rendah. Jika variabel bebas berskala di bawah interval, maka perlu cara lain. Dalam hal ini
data variabel bebas diubah dengan system coding (pemberian tanda tertentu). Pembahasan
di sini terbatas pada analisis dengan variabel berskala interval atau ratio.

8. 4. Antara variabel bebas dengan variabel terikat mempunyai hubungan secara teoritis, dan
melalui perhitungan korelasi sederhana dapat diuji signifikansi hubungan tertentu. Jika
ternyata antara variabel bebas dengan variabel terikat tidak mempunyai hubungan
sederhana yang signifikan maka korelasi gandapun tidak akan signifikan.
5. Persamaan regresi harus linier. Mengingat pengujian linieritas untuk regresi ganda sukar
dilakukan maka sejauh ini linieritas untuk regresi ganda hanya di asumsikan. Oleh karena itu,
perlu tindakan hati-hati dalam melakukan deskripsi atas hasil analisisnya karena semua
perhitungan didasarkan pada asumsi, dan tidak dilakukan pengujian tentang linieritas.
Dalam regresi ganda besarnya kontribusi bersama tergantungan pada urutan masuknya
variabel bebas dalam perhitungan. Hal ini berarti bahwa besar kecilnya kontribusi bersama
variabel bebas terhadap variabel terikat akan berubah-ubah jika urutan memasukkan data
variabel bebas dalam perhitungan diubah-ubah (posisi variabel bebas berubah akan
mengubah besarnya kontribusi bersama walaupun data sama untuk setiap responden).
Besarnya variabel bebas yang dominan (mempunyai hubungan/korelasi sederhana paling
besar) akan masuk dalam perhitungan lebih dahulu. Baru kemudian diikuti oleh variabel
bebas berikutnya. Apabila model yang dikembangkan didasarkan oleh teori yang kuat
(berkaitan dengan urutan kontribusi X terhadap Y), maka perhitungan korelasi ganda
sebaiknya didasarkan pada urutan menurut teori. Perhitungan manual yang dilakukan di atas
berdasarkan urutan yang telah ditetapkan lebih dulu.

9. NAMA: DEFRIJON
KELAS: SLTP/A MODEL 5A PAI
UNTUK CONTOH KASUS
DILAMPIRKAN DI WORD