CARA ANALISIS MENCARI REGRESI DAN CONTOHNYA

Tujuan utama dari analisis regresi adalah mendapatkan ramalan dari satu variable (kreterium) dengan menggunakan “v” variable kreterium dengan variable predictor dapat dilukiskan dalam satu garis. Garistersebut disebut garis regresi. merupakan garis lengkung (parabolic, hiperbolik dsb). Dalam kesempatan ini dibicarakan garis yang linier saja Suatu garis dapat dinyatakan dalam persamaan matematik. Persamaan ini disebut persamaan regresi linier. Dengan mengetahui persamaan regresi ini peramalan nilai Y (kreterium) dapat dibuat berdasarkan nilai X (predictor) tertentu.

Untuk garis linier dengan satu variable predictor persamaannya adalah:

Tugas pokok regresi linier adalah:

1) mencari korelasi antara kreterium dengan predictor,

2) menguji apakah korelasi itu signifikan atau tidak, dan

3) mencari persamaan garis regresinya

Data pada table di atas merupakan

apakah berat badan orang pada kelompok umur tertentu dapat diramalkan dari tinggi

badan?

Untuk menjawab pertanyaan di atas dalam mencari koefisien regresi dengan Excel

2007, langkahnya sama dengan korelasi, yang membedakan mulai langkah k3 dan

selanjutnya.

1. Buka Program Excel

2. Siapkan datanya (contoh table di atas)

3. Klik Menu Data dan Klik Data Anaysis

4. Setelah muncul kotak dialog Data Analysis, pilih Regression,

5. Input Y Range isikan dengan kolom data Y (pada contoh di atas terletak pada

kolom $C$1:$C$11, $ merupakan nilai absolute supaya yang dibaca hanya data

pada kolom tersebut). Begitu juga dengan Input X Range isikan dengan kolom data

X pada contoh di atas terletak pada kolom $B$1:$B$11. Jangan lupa kotak Labels

diberi cawang. Untuk Output Range isikan dengan kolom dimana output akan

ditempatkan (pada contoh di atas terletak pada kolom $E$4. Abaikan yang lain dan

klik OK. Akan muncul output sebagai berikut:

6. Output tersebut menunjukkan bahwa:

a. R2 (R Square) = 0,895

b. thitung = 8,295

c. Signifikansi t = 0,0000360

d. a = -277,428

e. b (β) = 2,057

7. Nilai ttabel dengan df = 1 (10-1 = 9) adalah sebesar = 2,262. Jika kita bandingkan

dnegan thitung yaitu sebesar 8,295 yang berarti bahwa thitung > ttabel sehingga dapat

disimpulkan bahwa pengaruh tinggi badan terhadap berat badan adalah signifikan

(bermakna). Selain membandingkan antara thitung dengan ttabel, signifikansi nilai regresi juga dapat dilihat dari signifikansi thitung. Nilai signifikansi thitung adalah sebesar 0,0000360 labih kecil dari α (kemungkinan tingkat kesalahan) yang sudah ditentukan yaitu sebesar 5% (0,05). Nilai thitung bertanda positif yang berarti bahwa semakin tinggi seseorang, maka semakin bertambah berat badan seseorang berdasarkan data tersebut. Dengan demikian, terbukti bahwa berat badan seseorang dapat diprediksi dari tinggi badannya.

8. Besarnya pengaruh dapat dilihat dari R2 (R Square) sebesar 0,895 yang berarti bahwa pengaruh tinggi badan terhadap berat badan adalah sebesar 89,5%

9. Dari nilai-nilai di atas dapat dibuat persamaan regresi sebagai berikut:

Y = a + bX

= -277,428 + 2,057X

Demikian tutorial mencari koefisien korelasi dan regresi dengan program Microsoft Excel

2007. Semoga bermanfaat

SUMBER : http://syahrialidroes.files.wordpress.com