Download
1 / 12
180 likes | 530 Views
REGRESI & KORELASI LINEAR BERGANDA. A. HUBUNGAN LINEAR LEBIH DARI DUA VARIABEL. Selain hubungan linear dua variabel, juga terdapat yang lebih dari dua variabel. Contoh : Hubungan antara hasil penjualan dengan harga dan daya beli.
E N D
A. HUBUNGAN LINEAR LEBIH DARI DUA VARIABEL Selain hubungan linear dua variabel, juga terdapat yang lebih dari dua variabel. Contoh : • Hubungan antara hasil penjualan dengan harga dan daya beli. • Hubungan antara harga beras dengan kenaikan gaji PNS, curah hujan, dan jumlah penduduk.
Bentuk Umum hubungan linear lebih dari dua variabel, yaitu : Y = b0 + b1X1 + b1X2 + b2X3 + … + bkXk B.TAKSIRAN ATAU PENDUGAAN TENTANG KOEFISIEN PARSIAL Penyelesaian untuk menduga koefisien Y = b0+b1X1+b2X2
C. PENGUJIAN HIPOTESIS KOEFISIEN REGRESI PARSIAL • Pengujian hipotesis bagi koefisien regresi parsial parameter B1 dan B2 ada dua, yaitu : • Pengujian hipotesis serentak Adalah pengujian B1 dan B2 serentak atau bersama-sama mempengaruhi Y. Langkah-langkahnya : • Rumuskan hipotesis H0 : B1 = B2 = 0 (X1 dan X2 tidak mempengaruhi Y) H1 : B1≠ B2≠ 0 (X1 dan X2 mempengaruhiY) • Menentukan αdan nilai F tabel F α(V1)(V2) V1 = k-1 V2 = n-k 3. Menentukan nilai uji statistik dengan tabel ANOVA
4. Menentukan kriteria pengujian H0 diterima F0 ≤ Fα(V1)(V2) H0 ditolak F0 > Fα(V1)(V2) TABEL ANOVA
Pengujian hipotesis individual Langkah-langkahnya : • Rumuskan hipotesis H0 : Bi = 0 (tidak ada pengaruh Xi terhadap Y) H1 : Bi > 0 (ada pengaruh positif Xi terhadap Y) Bi < 0 (ada pengaruh negatif Xi terhadap Y) Bi≠ 0 (tidak ada pengaruh Xi terhadap Y) • Menentukan taraf nyata α dengan nilai distribusi t db = n - k • Menentukan nilai uji statistik • Kriteria pengujian sama dengan kriteria pangujian yang menggunakan distribusi t
F. PERAMALAN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI BERGANDA • Syaratperamalanyaitu : • Persamaangarisregresinyasudahdiestimasi. • Nilaivariabelbebas X1dan X2 diketahui. • Telahdilakukanpengujianhipotesisterhadapkoefisienregresiparsialnya. • Ketentuanperamalandenganmenggunakanregresibergandayaitusubstitusikannilaivariabelbebas X1 dan X2kepersamaanregresi Y=a+b1X1+b2X2 sehinggadiperolehramalanuntuknilai Y.
G. MASALAH REGRESI LAINNYA • Heteroskedastisitas Adalah variasi (varians) variabel tidak sama untuk semua pengamatan. Pengaruh heteroskedastisitas : • Estimator yang diperoleh menjadi tidak efisien. • Kesalahan baku koefisien regresi akan terpengaruh.
Autokorelasi Adalah terdapatnya korelasi antar anggota sampel atau data pengamatan yang diurutkan berdasarkan waktu sehingga munculnya suatu data dipengaruhi data sebelumnya. Pengaruh autokorelasi : • Varians sampel tidak dapat menggambarkan varians populasi. • Model regresi yang dihasilkan tidak dapat dipergunakan untuk menduga nilai variabel terikat dari nilai variabel bebas tertentu. • Varians dari koefisiennya tidak efisien lagi sehingga koefisien estimasi yang diperoleh tidak akurat lagi.
Multikolinearitas Adalah adanya korelasi linear antara variabel yang satu dengan variabel bebas yang lain dalam model regresi. Pengaruh multikolinearitas : • Pengaruh masing-masing variabel bebas tidak dapat dideteksi atau sulit untuk dibedakan. • Kesalahan standar estimasi cenderung meningkat dengan makin bertambahnya variabel bebas. • Probabilitas untuk menerima hipotesis yang salah semakin besar.
