MATERI XIX : ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA 3

CONTOH KASUS
Suatu penelitian tentang “Pengaruh Pendapatan Keluarga per Hari (X1) dan Jumlah Anggota Keluarga (X2) terhadap Pengeluaran Konsumsi Keluarga per Hari (Y)”, menggunakan sampel sebanyak 10 keluarga. Hasil pengumpulan data diperoleh data sebagai berikut:
Berdasarkan data tersebut di atas, maka :
  1. Carilah nilai a, b1 dan b2 untuk persamaan regresi linier berganda
  2. Ujilah hipotesis yang menyatakan bahwa Pendapatan Keluarga per Hari dan Jumlah Anggota Keluarga berpengaruh terhadap Pengeluaran Konsumsi Keluarga per Hari, dengan menggunakan Uji T dan Uji F pada taraf signifikan 5%
  3. Carilah nilai Koefisien Determinasi (R Kuadrat)
  4. Bagaimana kesimpulannya





Kesimpulan :
Berdasarkan Uji F, variabel pendapatan keluarga per hari dan jumlah anggota keluarga secara serempak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel pengeluaran konsumsi keluarga per hari. Sedangkan berdasarkan Uji T, variabel pendapatan keluarga per hari mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel pengeluaran konsumsi keluarga per hari, tetapi untuk variabel jumlah anggota keluarga tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel pengeluaran konsumsi keluargta per hari (pada taraf signifikan 5%). Hasil koefisien determinasi sebesar 84% yang menggambarkan sumbangan variabel pendapatan keluarga per hari dan jumlah anggota keluarga terhadap variasi variabel pengeluaran konsumsi keluarga per hari sebesar 84% dan sisanya sebesar 16% merupakan sumbangan dari variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model.
Berdasarkan nilai koefisien regresi, variabel pendapatan keluarga per hari mempunyai pengaruh positif (b1 = 0,25) terhadap pengeluaran konsumsi keluarga per hari, artinya jika pendapatan keluarga per hari naik 10% maka akan menaikkan pengeluaran konsumsi keluarga per hari sebesar 2,5%. Sedangkan untuk variabel jumlah anggota keluarga mempunyai pengaruh negatif (b2 = - 0.47) artinya dengan semakin banyak anggota keluarga maka pengeluaran konsumsi keluarga per hari semakin turun (hal ini dimungkinkan, yaitu apabila dalam penelitian tersebut jumlah anggota keluarga yang bekerja dan mendapatkan penghasilan tidak dihitung. Disamping itu pendapatan keluarga hanya dihitung dari pendapatan orang tua saja. Oleh sebab itu, keakuratan alat pengumpulan data harus menjadi perhatian dalam suatu penelitian).


Read More......

MATERI XVIII : ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA 2

Pengujian Hipotesis
Seperti yang telah dijelaskan dalam materi sebelumnya, untuk menguji hipotesis digunakan Uji T dan Uji F serta didukung dengan nilai Koefisien Determinasi (R Kuadrat). Pada bagian ini akan dijelaskan pengujian hipotesis untuk regresi linier berganda dengan tiga variabel.

Uji T (Uji Parsial)
Uji T digunakan untuk menguji tingkat signifikan dari pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen. Uji dilaksanakan dengan langkah membandingkan T hitung dengan T tabel. Terdapat tiga jenis dari hipotesis statistik, yaitu:


Uji F (Uji Serempak)
Uji F digunakan untuk menguji tingkat signifikan dari pengaruh variabel independen secara serempak terhadap variabel dependen. Uji dilaksanakan dengan langkah membandingkan nilai dari F hitung dengan F tabel. Hipotesis statistik yang diajukan:
Ho : b1 = b2 = 0 dan Ha : b1 ≠ b2 ≠ 0
Nilai F hitung dicari dengan rumus :


Kooefisien Determinasi (R Kuadrat)

Koefisien determinasi digunakan untuk menentukan seberapa besar variasi variabel dependen (Y) yang dapat dijelaskan oleh variabel independen (X1 dan X2). untuk mendapatkan nilai koefisien determinasi digunakan rumus sebagai berikut :


Read More......

MATERI XVII : ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA 1

Pengantar
Dalam analisis regresi dan korelasi sederhana jumlah variabel independen yang digunakan adalah sebanyak satu variabel. Sedangkan untuk analisis regresi dan korelasi berganda, jumlah variabel independen yang digunakan lebih dari satu variabel. Dengan demikian model persamaan regresi linier berganda menjadi : Y = a + b1 X1 + b2 X2 + … + bi Xi. Keterangan Y : Variabel Dependen; X1 : Variabel Independen Pertama; X2 : Variabel Independen Kedua; Xi : Variabel Independen Ke-i; b1, b2, … bi : Koefisien Regresi; dan a : Konstanta.
Untuk mendapatkan nilai konstanta dan masing-masing nilai koefisien regresi pada persamaan tersebut di atas, khusus untuk analisis regresi linier berganda dengan tiga variabel (satu variabel dependen dan dua variabel independen) sudah tersedia rumusnya, sedangkan jika analisis regresi linier berganda dengan lebih tiga variabel maka harus menggunakan metode matrik. Dalam materi ini khusus akan dijelaskan metode analisis regresi linier berganda dengan tiga variabel.

Analisis Regresi Berganda Tiga Variabel
Dalam analisis regresi linier berganda tiga variabel model persamaannya adalah sebagai berikut : Y = a + b1 X1 + b2 X2. Sedangkan untuk mendapatkan nilai a, b1 dan b2 digunakan rumus sebagai berikut :



Read More......

Penerbit: Ardana Media Yogyakarta (Mei 2009)

Penerbit: Ardana Media Yogyakarta (Mei 2009)

Penerbit: P2FE_UMP, Ponorogo (Oktober 2010)

Penerbit: P2FE_UMP, Ponorogo (Oktober 2010)

Penerbit: Ardana Media Yogyakarta (Maret 2009)

Penerbit: Ardana Media Yogyakarta (Maret 2009)

Penerbit : Univ. Muhammadiyah Ponorogo Press, Maret 2013

Penerbit : Univ. Muhammadiyah Ponorogo Press, Maret 2013

Penerbit Univ. Muhammadiyah Ponorogo Press (Juli 2013

Penerbit Univ. Muhammadiyah Ponorogo Press (Juli 2013

Penerbit UNMUH Ponorogo Press Bulan Juli 2015

Penerbit UNMUH Ponorogo Press Bulan Juli 2015

  ©REYOG CITY. Template by Dicas Blogger.

TOPO