1 / 16

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA. KELOMPOK 1: Galih Silfianto ( 20090420041) Frendi Nur Prastiyo ( 20090420089) Adi Saputra ( 20090420100) Ristiani ( 2000420110 ) RR. Choni Dwi Utami ( 20090420136) Berry Setiadi ( 20090410208). REGRESI LINIER SEDERHANA.

winola
Télécharger la présentation

REGRESI LINIER SEDERHANA

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. REGRESI LINIER SEDERHANA KELOMPOK 1: Galih Silfianto ( 20090420041) Frendi Nur Prastiyo ( 20090420089) Adi Saputra ( 20090420100) Ristiani ( 2000420110 ) RR. Choni Dwi Utami ( 20090420136) Berry Setiadi ( 20090410208)

  2. REGRESI LINIER SEDERHANA Regresi linier sederhana adalah analisis regresi antara satu vaiabel terikat dan satu variabel bebas. Pada analisa regresi linier sedehana ini, kita menentukan hubungan fungsionil yang diharapkan berlaku bagi populasi berdasarkan sampel yang diambil. Untuk menentukan kemungkinan antara variabel X dan Y, langkah pertama adalah menggambarkan data yang ada kedalam scatter diagram atau diagram sebaran. Ada beberapa kemungkinan yaitu berbentuk linier, kuadratik,parabolik dan ekponensial. Jika hubungan X dan Y linier, maka diubjukkan oleh persamaan regresi: Y = βo + β1 X Y = harga variabel tergantung X = harga variabel bebas β0 = konstanta regresi ( titik potong dengan sumbu Y ) β1 = koefisien regresi

  3. STANDARD ERROR ESTIMATE Kerena Y’ merupakan harga penaksiran regresi, maka sangat mungkin terjadi kekeliruan (error) yaitu selisi antara Y observasi dengan Y taksiran. Oleh karena itu perlu dihitung Standar Error of Estimate ( kekeliruan standar dari penaksiran) baik untuk persamaan regresi(Sxy) maupun untuk konstanta (Sbo) dan untukkoefisien regresi (Sb1). Standar Error of Estimate digunakan untuk menukur simpangan dari data aktual disekitar garis regresi. Jika garis regresi memberikan Standar Error of Estimate yang kecik artinya garis regresi tersebut sangat mewakili data aktual.

  4. PERSAMAAN STANDARD ERROR ESTIMATE Standar Error of Estimate untuk persamaan regresi Standar Error of Estimate untuk konstanta Standar Error of Estimate untuk koefisien regresi

  5. UJI HIPOTESIS UNTUK PERSAMAAN REGRESI SEDERHANA Langkah-langkah uji hipotesis: Menentukan hipotesis Menentukan t tabel berdasarkan tarif signifikan Menghitung harga statistik pengujian( t hitung) Menentukan darah penerimaan dan penolakan Ho Menarik kesimpulan

  6. 1.menentukan hipotesis2.menentukan harga t tabel berdasarkan tarif signifikandf = n – 1 –k3.menghitung harga statistik pengujian(t hitung )th = th =

  7. 4. menggambar daerah penolakan ho dan penerimaan h1 apabila μx= μy , kita dapat menyusun pasangan-pasangan hipotesis sebagai berikut: Ho: μx= μy H1 : μx≠ μy Ho ditolak jika th > Ho: μx≤ μy H1 : μx > μy Ho ditolak jika t hitung > Ho: μx≥ μy H1: μx < μy Ho ditolak jika thitung <

  8. 5. Menarik kesimpulan apabila berada didaerah penolakan Ho maka Ho ditolak dan H1 diterima begitu sebaliknya.

  9. Contoh: UMY menyelenggarakan tes penerimaan karyawan baru yang akan ditempatkan di rektorat. Rektor UMY ingin mengetahui apakah ada pengaruh nilai tes terhadap kinerja mereka selama satu tahun. Data yang diperoleh adalah sebagai berikut: • Berdasarkan data di atas: • Buatlah persamaan regresi. • Tentukan Standar Error of Estimate untuk persamaan regresi • 3.Ujilah apakah ada pengaruh nilai tes terhadap kinerja, dengan menggunakan α • = 5 %?

  10. 799 = = 79,9 10 5212 = = 521,2 10 Σx Σy Σ = = xy X y 804 = = = b1 n n 1,672 Σ x2 480,9 b0 y – b1x = 521,2 – (1,672 x 79,9) = 521,2 – 133,593 = 387,607 = Sehingga persamaan regresi : Y= b0 + b1X Y = 387,607 + 1,672X

  11. Standar Error of Estimate untuk persamaan regresi 7,68

  12. Uji Hipotesis • Menentukan hipotesis • Ho: μx = μy • H1 : μx ≠ μy • 2.Menentukan t tabel • df = n-1-k 10 -1- 2 = t . 0,025 . 7 7 = 2,365

  13. Menghitung harga statistic pengujian = 7,68 = 7,68 x 0,046 = 0,35 = 4,7

  14. Menentukan daerah penerimaan dan penolakan Ho Daerah penerimaan Ho Daerah penolakan Ho Daerah penolakan Ho -2,365 2,365 4,7 ( tt ) ( tt ) ( th)

  15. Menarik kesimpulan Karena th (4,7 ) > tt (2,365 ) maka berada di daerah penolakan Ho. Oleh karena itu, Ho ditolak dan H1 diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa ada hubungan antara hasil tes dan nilai kerja.

More Related