Uji Park Dan Uji Breusch Pagan Godfrey Dalam Pendeteksian Heteroskedastisitas Pada Analisis Regresi

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Uji Park Dan Uji Breusch Pagan Godfrey Dalam Pendeteksian Heteroskedastisitas Pada Analisis Regresi"

Transkripsi

1 Al-Jabar: Jurnal Penddkan Matematka Vol. 8, No., 07, Hal 63-7 Uj Park Dan Uj Breusch Pagan Godfrey Dalam Pendeteksan Heteroskedaststas Pada Analss Regres Sska Andran UIN Raden Intan Lampung: Submtted : , Revsed : , Accepted : Abstract Homoskedaststas s one of the condtons are fulflled classcal assumptons n the regresson analyss, f not met ths means homoskedaststas error varance s not constant and s sad to occur heteroscedastcty problem. Test Park and Pagan Godfrey Breusch test s a statstcal test to detect whether there s a problem of heteroscedastcty n the regresson equaton. The problem s how to test the results of detecton heteroskedaststas Park and Breusch Pagan Godfrey test, whch s more effectve test.based on the results of research and dscusson can be concluded that the detecton of the three cases of data acqured two peces of data n the test wth both test detected heteroskedastcty problems, whle one case s detected by the test Breusch heteroskedaststas Pagan Godfrey Park but the test was not detected. Values mean square error (MSE) test Breusch Pagan Godfrey smaller than the test Park so t can be sad Pagan Godfrey Breusch method used more effectvely. Thus, n detectng problems hetereoskedaststas should use Breusch Pagan Godfrey test because they have better accuracy than tests Park. Keywords: analyss; Breusch; regresson; heteroscedastcty. ABSTRAK Homoskedaststas merupakan salah satu syarat asums klask terpenuh dalam analss regres, jka homoskedaststas tdak terpenuh n berart varan error tdak konstan dan dkatakan terjad masalah heteroskedaststas. Uj Park dan uj Breusch Pagan Godfrey adalah uj statstk untuk mendeteks ada tdaknya masalah heteroskedaststas dalam persamaan regres. Permasalahannya bagamana hasl pendeteksan heteroskedaststas dengan uj Park dan uj Breusch Pagan Godfrey, uj manakah yang lebh efektf.berdasarkan hasl peneltan dan pembahasan dapat dsmpulkan bahwa pendeteksan pada tga kasus data dperoleh dua data d uj dengan kedua uj terdeteks masalah heteroskedaststas, sedangkan satu kasus terdeteks heteroskedaststas dengan uj Breusch Pagan Godfrey namun dengan uj Park tdak terdeteks. Nla mean square error (MSE) uj Breusch Pagan Godfrey lebh kecl dbandng dengan uj Park sehngga dapat dkatakan metode Breusch Pagan Godfrey lebh efektf dgunakan. Sehngga dalam mendeteks masalah hetereoskedaststas sebaknya menggunakan uj Breusch Pagan Godfrey karena mempunya keteltan yang lebh bak dbandngkan uj Park. Kata kunc : analss; Breusch; regres; heteroskedaststas. 63

2 Al-Jabar: Jurnal Penddkan Matematka Vol. 8, No., 07, Hal 63-7 PENDAHULUAN regres lnear dapat berupa gars lurus antara varabel tdak bebas dengan satu varabel bebas yang dsebut gars regres lnear sederhana (smple lnear regresson), jka dkembangkan dengan beberapa varabel bebas maka model regres tersebut dkenal dengan gars regres lnear berganda (Multple lnear regresson) yang dnyatakan dengan persamaan umum Proses pengujan asums klask dlakukan bersama dengan proses uj regres sehngga langkah-langkah yang dlakukan dalam pengujan asums klask menggunakan langkah kerja yang sama dengan uj regres. Ada lma uj asums yang harus dlakukan terhadap suatu model regres tersebut yatu uj normaltas, uj autokorelas, uj lnertas, uj multkolneartas, dan uj heteroskedaststas. Uj heteroskedaststas bertujuan menguj apakah dalam model regres memlk varan yang konstan dar resdual atau error satu pengamatan ke pengamatan yang lan. Konsekuens adanya heteroskedaststas dalam model regres adalah estmator yang dperoleh tdak efsen. Sehngga jka terjad masalah heteroskedaststas dperlukan penyembuhan agar dperoleh persamaan yang tepat. Untuk mendeteks adanya heteroskedaststas, kta dapat menggunakan metode grafk dan metode uj statstk. Terdapat beberapa uj statstk yang dgunakan dalam pendeteksan ada tdaknya heteroskedaststas dantaranya uj Park dan uj Breusch Pagan Godfrey, namun kta belum mengetahu metode yang mana yang lebh efsen mendekat kebenaran. Berdasarkan uraan tersebut maka permasalahan yang dapat drumuskan dalam peneltan n adalah bagamana hasl pendeteksan heteroskedaststas dengan uj Park dan uj Breusch Pagan Godfrey dan uj manakah yang lebh efektf?. Tujuan dar penulsan makalah n untuk mengetahu hasl pendeteksan heteroskedaststas dengan uj Park dan uj Breusch Pagan Godfrey dan uj yang lebh efektf dgunakan. Analss Regres Lnear Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk mengetahu adanya keterkatan antara satu varabel tak bebas dengan satu atau lebh varabel bebas dan mempelajar bagamana membangun sebuah model fungsonal dar data untuk dapat menjelaskan atau meramalkan satu fenomena alam atas fenomena yang lan. Jka dalam analss melbatkan satu varabel bebas, maka analss yang dgunakan adalah regres lnear sederhana. Sedangkan jka melbatkan lebh dar satu ( mnmal dua ) varabel bebas, analss yang dgunakan adalah regres lnear ganda (multpel regresson). Mean Absolute Error dan Mean Square Error Untuk menentukan jens uj mana yang palng mendekat kebenaran dlakukan dengan mengukur error (kesalahan). Untuk mengukur error basanya dgunakan Mean Absolute Error atau Mean Square Error. Pengujan yang menghaslkan error terkecl adalah uj yang dplh. Mean Absolute Error adalah rata-rata nla absolute dar kesalahan meramal ( tdak dhraukan tanda postf dan negatfnya). (.) MAE Y Y n 64

3 Al-Jabar: Jurnal Penddkan Matematka Vol. 8, No., 07, Hal 63-7 dengany = varabel dependen, = nla predks dar var Y, n = banyaknya data Sedangkan Mean Square Error (MSE) adalah kuadrat rata-rata kesalahan. (.) MSE Y Y n Heteroskedaststas Sebuah model dengan varan resdual yang bersfat homoskedastk, memllk error term berdstrbus normal dengan varan konstan melput semua pengamatan. Secara smbolk dtuls sebaga (.4) E e a. Pendeteksan Heteroskedaststas Menurut Ghozal (009:36) ada dua cara untuk mendeteks ada tdaknya heteroskedaststas, yatu metode grafk dan metode uj statstk. Ada beberapa uj statstk yang dapat dgunakan untuk mendeteks ada tdaknya heteroskedaststas antara lan: ) Uj Park Park memformalkan metode grafk plots dengan menyatakan bahwa varance merupakan fungs dar varabel-varabel ndependen yang dnyatakan dalam persamaan V berkut n. e (5) Persamaan n djadkan lnear dalam bentuk persamaan logartma natural sehngga menjad Oleh karena varance umumnya tdak dketahu, maka dapat dtaksr menggunakan resdual e sebaga proks, sehngga persamaan menjad Langkah-langkah hpotessnya adalah sebaga berkut : a. Rumusan hpotessnya : H 0 : varans galat bersfat homoskedaststas atau var(e ) = σ H : varans galat bersfat heteroskedaststas atau var(e ) σ b.menentukan taraf sgnfkans α c.statstk uj t = d. Krtera keputusan : H 0 dtolak jka t htung t, atau nla Sg. <. ;( n p) e. Langkah-langkah perhtungan uj Park sebaga berkut : () Melakukan estmas pada persamaan regres lnear berganda yatu: (.8) Y 0 k k e sehngga dperoleh persamaan regres dan resdualnya. ()Mengkuadratkan dan menghtung nla log resdualnya. (3)Melakukan estmas resdual untuk memperoleh persamaan (.9) ln e ln 0 ln ln k ln k f. Menark Kesmpulan 65

4 Al-Jabar: Jurnal Penddkan Matematka Vol. 8, No., 07, Hal 63-7 Jka nla sgnfkan secara statstk, berart mempengaruh e,maka H 0 dtolak, dan H a dterma yang berart mengndkaskan terjad heteroskedaststas, dan sebalknya jka tdak sgnfkan maka H o dterma, dan model regres homoskedaststas. ) Uj Breusch-Pagan-Godfrey (BPG) Menurut Ghozal (009:49), Keterbatasan Uj Goldfeld Quandt dapat dhndar dengan Uj Breusch-Pagan-Godfrey (BPG). Keberhaslan uj Goldfeld Quandt tdak hanya tergantung dar nla c tetap juga mengdentfkas varabel yang mana yang akan d rankng secara benar. Msalkan terdapat model regres lnear dengan n-varabel ndependen: (.0) Y... n n e Dasumskan error varance adalah sebaga berkut (.) f ( Z... mzm ) Z... mzm Dmana merupakan fungs lnear dar Z jka 3 m 0, maka yang merupakan konstanta. Jad untuk menguj apakah homoskedaststas. Maka kta menguj hpotess bahwa 0 3 m Langkah-langkah yang dgunakan untuk mendeteks heteroskedaststas dengan menggunakan Uj Bruesch-Pagan-Godfrey adalah sebaga berkut: a. Lakukan regres OLS persamaan Y... n n e sehngga ddapat nla resdualnya dan mencar e n b. Mencar p yang ddefnskan sebaga : e p c. Regres p terhadap varabel Z sebaga berkut : (.) p 0 Z v. d. Dapatkan ESS (explaned sum of square) dar persamaan (4.) dan kemudan dapatkan ESS.Jka resdual d dalam persamaan terdstrbus normal maka ½ (ESS) akan mengkut dstrbus ch-square ( ) sebaga berkut : ESS df Langkah-langkah hpotessnya adalah sebaga berkut () Rumusan hpotess H 0 : varans galat bersfat homoskedaststas atau var(e ) = σ H : varans galat bersfat heteroskedaststas atau var(e ) σ () Menentukan taraf sgnfkans (3) Statstk uj (4) Krtera pengujan :H 0 dtolak jka : df = (m-) (5) Menark kesmpulan HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN htung df tabel 66

5 Al-Jabar: Jurnal Penddkan Matematka Vol. 8, No., 07, Hal 63-7 Pendeteksan heteroskedaststas dapat dlakukan dengan dua cara yakn dengan metode grafk dan metode uj statstk, selanjutnya akan djelaskan mengena hasl peneltan dan pembahasan. Pembahasan dfokuskan pada data yang mempunya kecenderungan terjad heteroskedaststas beserta analss contoh kasus pada beberapa data yang mengandung masalah heteroskedaststas yang ddeteks dengan uj Park maupun uj Breusch Pagan Godfrey. R&D= β 0 + Sales + Proft Berdasarkan data tersebut, akan dlakukan pengecekan apakah mengandung heteroskedaststas atau tdak jka ddeteks dengan kedua uj tersebut. Dengan bantuan sofware SPSS dperoleh persamaan regres Pendeteksan dengan uj Park sebaga berkut : a. Rumusan hpotess H 0 : varans galat bersfat homoskedaststas atau var(e ) = σ. H : varans galat bersfat heteroskedaststas atau var(e ) σ. b. Menentukan taraf sgnfkans = 0,05. c. Statstk uj t = Se ; t =,3. 0,05 ;(83) d. Krtera keputusan : H 0 dtolak jka t htung t, atau nla Sg. <. ;( n p) e.langkah-langkah perhtungan uj Park dengan menggunakan Software SPSS sebaga berkut : () Meregreskan varabel R&D dengan varabel ndependen Sales dan Proft. Dperoleh persamaan regres. () Mengkuadratkan dan menghtung nla log resdualnya. (3) Meregreskan varabel dengan varabel ndependen lnsales dan lnproft Tabel. (Constant) lnsales lnprof t a. Dependent Varable: lnres Dar tabel dperoleh persamaan Jelas dar tabel Coeffcent s datas nla Sg. dar varabel lnproft = 0,004 < 0,05 = 5%, dan nla t 3,438, 3 t sehngga H 0 dtolak, n berart bahwa varans galat dar htung Unstandardzed Coeff cents Coeffcents a Standardzed Coeff cents B Std. Error Beta t Sg tabel varabel Proft bersfat heteroskedaststas. f. Smpulan: 67

6 Al-Jabar: Jurnal Penddkan Matematka Vol. 8, No., 07, Hal 63-7 Data tersebut setelah dlakukan pengujan dengan metode Park terndkas terjad heteroskedaststas yang dsebabkan varans galat dar varabel ndependennya yatu Proft yang tdak konstan. Pendeteksan dengan uj Breusch Pagan Godfrey : a. Meregreskan varabel R & D dengan varabel ndependen Sales dan Proft e b. Mencar nla ; , 353 n 8 c. Mencar nla p dan dadakan uj regres dengan varabel ndependennya sehngga dapat dketahu nla ESS. Tabel. Regresson Resdual Total a. Predctors: (Constant), Proft, Sales b. Dependent Varable: p berdasarkan tabel dapat dketahu bahwa ESS = 39,763,Sehngga ESS 39,763 9,885 Langkah-langkah hpotessnya adalah sebaga berkut () Rumusan hpotess H 0 : varans galat bersfat homoskedaststas atau var(e ) = σ. H : varans galat bersfat heteroskedaststas atau var(e ) σ. ()Menentukan taraf sgnfkans = 0,05. (3)Statstk uj tabel (3 ;0,05) (;0,05) 5,99. (4) Krtera pengujan H 0 dtolak jka : df = (m-) = 3- = htung df tabel (5) Smpulan Berdasarkan pengujan dengan uj Breusch Pagan Godfrey dperoleh htung = 9,885 dan nla 5, 99. Jelas H 0 dtolak karena ( ;0,05) ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sg a htung 9,885 5,99 (;0,05). Sehngga data tersebut memlk varans galat bersfat heteroskedaststas..pendeteksan Heteroskedaststas Sampel ke- Contoh kasus data sampel ke-, berdasarkan data tersebut, akan dlakukan pengecekan apakah mengandung heteroskedaststas atau tdak jka ddeteks dengan kedua uj tersebut. Dperoleh persamaan regres Y 480 0, 788 Pendeteksan dengan uj Park pada kasus ke-,dengan menentukan = 0,05, dperoleh.selanjutnya melakukan langkah berkut:()meregreskan varabel Y 68

7 Al-Jabar: Jurnal Penddkan Matematka Vol. 8, No., 07, Hal 63-7 dengan varabel ndependen. Dperoleh persamaan regres Y 480 0, 788. ()Mengkuadratkan dan menghtung nla log resdualnya (3)Meregreskan varabel ln e dengan varabel ndependen ln. Tabel 3. Dar tabel 3 dperoleh persamaan Jelas dar tabel 3. nla Sg. dar varabel ln = 0,7 > 0,05 = 5%, dan nla t,35, 0 sehngga H 0 dterma, n berart bahwa varans galat dar htung t tabel varabel bersfat homoskedaststas. f. Smpulan: Data tersebut setelah dlakukan pengujan dengan uj Park tdak terndkas terjad gejala heteroskedaststas Pendeteksan dengan uj Breusch Pagan Godfrey : a. Meregreskan varabel Y dengan varabel, Y 480 0, 788 e b. Mencar nla ; 66538, 667 n 30 c. Mencar nla p dan dadakan uj regres dengan varabel ndependen sehngga dapat dketahu nla ESS. Tabel 4. (Constant) LN Pada tabel 4 d atas, dapat dketahu bahwa ESS = 7,735 Sehngga ESS 7,735 3, 8675 Langkah-langkah hpotessnya adalah sebaga berkut Menentukan taraf sgnfkans = 0,05 dan statstk uj krtera pengujan:h 0 dtolak jka Unstandardzed Coeff cents a. Dependent Varable: LNRES Regresson Resdual Total a. Predctors: (Constant), b. Dependent Varable: p htung df pengujan dengan uj Breusch Pagan Godfrey dperoleh. Jelas H 0 dtolak karena Coeffcents a B Std. Error Beta t Sg ANOVA b tabel dengan : df = (m-) = - =.Berdasarkan htung Standardzed Coeff cents Sum of Squares df Mean Square F Sg a tersebut memlk varans galat bersfat heteroskedaststas. 3.Pendeteksan Heteroskedaststas Sampel ke-3 3,8675 3,84 htung = 3,8675dan nla (;0,05). Sehngga data 69

8 Al-Jabar: Jurnal Penddkan Matematka Vol. 8, No., 07, Hal 63-7 Contoh kasus data sampel ke-3, berdasarkan data tersebut, akan dlakukan pengecekan apakah mengandung heteroskedaststas atau tdak jka ddeteks dengan kedua uj tersebut. Dperoleh persamaan regres Y 5,44 0,37,98. Pendeteksan dengan uj Park sebaga berkut : Menentukan taraf sgnfkans = 0,05.dan statstk uj t = keputusan : H 0 dtolak jka t htung t ;( n p) t 0,05 ;(83) =,3.Krtera, atau nla Sg. <. Langkah selanjutnya ()meregreskan varabel Y dengan varabel ndependen (GNP) dan (Indeks Harga Konsumen). Dperoleh persamaan regres Y 5,44 0,37,98,()mengkuadratkan dan menghtung nla log resdualnya.(3) Meregreskan varabel ln dengan varabel ndependen ln dan ln Tabel 5. e Dperoleh persamaan ln e,078 4,03ln 37,765ln Jelas dar tabel Coeffcent s datas nla Sg. dar varabel ln = 0,0 =,% < 0,05 = 5%, nla thtung,894, 3 ttabel dan nla Sg. dar varabel ln = 0,0 =,% < 0,05 = 5%, dan nla thtung,890, 3 ttabel, sehngga H 0 dtolak, n berart bahwa varans galat dar varabel dan bersfat heteroskedaststas. Kesmpulannya data tersebut setelah dlakukan pengujan dengan uj Park terndkas terjad gejala heteroskedaststas yang dsebabkan varans galat dar varabel ndependennya yatu varabel dan yang tdak konstan. Pendeteksan dengan uj Breusch Pagan Godfrey Dperoleh persamaan regres Y 5,44 0,37,98. dan n e (Constant) Ln Ln , a. Dependent Varable: LnRes Regresson Resdual Total a. Predctors: (Constant),, b. Dependent Varable: p Unstandardzed Coeff cents Coeffcents a B Std. Error Beta t Sg Tabel 6. ANOVA b Standardzed Coeff cents Sum of Squares df Mean Square F Sg a

9 Al-Jabar: Jurnal Penddkan Matematka Vol. 8, No., 07, Hal 63-7 Berdasarkan tabel 6 dapat dketahu bahwa ESS =,55 Sehngga,55 0, 777.Dengan menentukan taraf sgnfkans = 0,05. Dan statstk uj dengan krtera pengujan:h 0 dtolak jka : df = (m-) = 3- = dperoleh htung df smpulan berdasarkan pengujan dengan uj Breusch Pagan Godfrey dperoleh htung = 0,777 dan nla 5, 99. Jelas H 0 dtolak karena ( ;0,05) data tersebut memlk varans galat bersfat htung tabel 0,777 5,99 (;0,05). Sehngga Pembahasan Setelah dadakan pendeteksan heteroskedaststas dengan dua uj statstk pada masng-masng kasus. Dketahu bahwa pada sampel ke- ddeteks dengan uj Park tdak terndkas terjad heteroskedaststas. Namun saat pendeteksan dengan uj Breusch Pagan Godfrey terndkas. Sedangkan untuk contoh kasus lan terdeteks heteroskedaststas bak dengan uj Park maupun uj Breusch Pagan Godfrey. Kemudan kta menghtung nla Mean Absolute Error (MAE ) dan Mean Square Error (MSE) pada masng masng sampel, sehngga dapat dketahu uj manakah yang memlk nla error kecl. Setelah dlakukan perhtungan dapat dketahu nla MAE dan MSE sebaga berkut Sampel Pers Metode Breusch - Regres Uj Park Pagan MAE MSE MAE MSE MAE MSE Dar tabel uj Breusch Pagan Godfrey memlk nla MSE lebh kecl dbandngkan dengan uj Park. Sehngga dapat dsmpulkan bahwa uj Breusch Pagan Godfrey lebh efektf dbandngkan dengan uj Park. SIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan hasl peneltan dan pembahasan maka dapat mengambl kesmpulan bahwa smulas tga data yang telah dlakukan, dperoleh data terdeteks masalah heteroskedaststas, dengan dua contoh kasus data terdeteks bak menggunakan uj Park maupun uj Breusch Pagan Godfrey,dan satu data terdeteks dengan uj Breusch Pagan Godfrey. Pendeteksan heteroskedaststas dengan uj Breusch Pagan Godfrey lebh efektf dbandng dengan uj Park, karena empat dar lma data memlk nla mean square error (MSE) lebh kecl dar uj Park sehngga lebh mendekat kebenaran. Saran sehubungan dengan hasl peneltan n bla melakukan pendeteksan heteroskedaststas sebaknya menggunakan uj Breusch Pagan Godfrey karena lebh efektf dbandngkan uj Park. 7

10 Al-Jabar: Jurnal Penddkan Matematka Vol. 8, No., 07, Hal 63-7 DAFTAR PUSTAKA Ghozal, Imam. (009). Ekonometrka Teor, Konsep, dan Aplkas dengan SPSS 7. Semarang : Badan Penerbt Unverstas Dponegoro. Sarwoko. (007). Dasar-Dasar Ekonometrka. Yogyakarta : C.V ANDI OFFSET. Sembrng, R. K. (995). Analss Regres Eds Kedua. Bandung : ITB. Subagyo, P. & Djarwanto. (005). Statstka Induktf Eds 5.Yogyakarta: BPFE Sudjana. (00). Metode Statstka Eds Ke-6. Bandung : Tarsto. Sulyanto. (005). Analss Data dalam Aplkas Pemasaran. Purwokerto :GHALIA INDONESIA. Sumodnngrat, G. (994). Ekonometrka Pengantar. Yogyakarta :BPFE Supranto, J. (005). Ekonometr Buku Satu. Jakarta : GHALIA INDONESIA. Suryanto. (988). Metode Statstk Multvarat. Jakarta : PPLPTK. Wdarjono, A. (007). Ekonometrka Teor dan Aplkas Eds Kedua. Yogyakarta : Ekonsa. 7

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI). Data yang

BAB III METODE PENELITIAN. bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI). Data yang BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jens dan Sumber Data Sumber data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder bersumber dar Badan Pusat Statstk (BPS) dan Bank Indonesa (BI). Data yang dgunakan dalam

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

Independent Var. Dependent Var. Test. Nominal Interval Independent t-test, ANOVA. Nominal Nominal Cross Tabs, Chi Square, dan Koefisien Kontingensi

Independent Var. Dependent Var. Test. Nominal Interval Independent t-test, ANOVA. Nominal Nominal Cross Tabs, Chi Square, dan Koefisien Kontingensi Independent Var. Dependent Var. Test Nomnal Interval Independent t-test, ANOVA Nomnal Nomnal Cross Tabs, Ch Square, dan Koefsen Kontngens Nomnal Ordnal Mann Whtney, Kolmogorov- Smrnow, Kruskall Walls Ordnal

Lebih terperinci

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj

Lebih terperinci

Analisis Regresi Linear Sederhana

Analisis Regresi Linear Sederhana Analss Regres Lnear Sederhana Al Muhson Pendahuluan Menggunakan metode statstk berdasarkan data yang lalu untuk mempredks konds yang akan datang Menggunakan pengalaman, pernyataan ahl dan surve untuk mempredks

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR TNR 1 space 1.15 LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR LAPORAN RESMI MODUL IV TNR 1 Space.0 ANALISIS

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011. 44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

Model Regresi Variabel dengan Metode Selisih Mutlak. Moderating Variable Regression Model with an Absolute Difference Method

Model Regresi Variabel dengan Metode Selisih Mutlak. Moderating Variable Regression Model with an Absolute Difference Method Model Regres Varabel dengan Metode Selsh Mutlak Moderatng Varable Regresson Model wth an Absolute Dfference Method Desy Ika Rachmawat 1, Des Yunart, dan Darnah And Nohe 3 1 Mahasswa Program Stud Statstka

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih terperinci

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan. 3 III. METDE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan merupakan langkah atau aturan yang dgunakan dalam melaksanakan peneltan. Metode pada peneltan n bersfat kuanttatf yatu metode peneltan yang dgunakan

Lebih terperinci

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas 9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran

Lebih terperinci

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES Harm Sugart Jurusan Statstka FMIPA Unverstas Terbuka emal: harm@ut.ac.d ABSTRAK Adanya penympangan terhadap asums

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu 4 III. METODE PENELITIAN A. Populas Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen dengan populas peneltan yatu seluruh sswa kelas VIII C SMP Neger Bukt Kemunng pada semester genap tahun pelajaran 01/013

Lebih terperinci

UJI HETEROSKEDASTISITAS DAN PERBAIKAN HETEROSKEDASTISITAS

UJI HETEROSKEDASTISITAS DAN PERBAIKAN HETEROSKEDASTISITAS BAHAN AJAR EKONOMETRIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA UJI HETEROSKEDASTISITAS DAN PERBAIKAN HETEROSKEDASTISITAS 7.. Uj Heteroskedaststas Homoskedaststas terjad bla dstrbus probabltas

Lebih terperinci

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN : JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

Pemodelan Regresi Variabel Moderasi Dengan Metode Sub-Group. Regression Modeling of Moderating Variable with a Method of Sub Group

Pemodelan Regresi Variabel Moderasi Dengan Metode Sub-Group. Regression Modeling of Moderating Variable with a Method of Sub Group Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN 085-789 Pemodelan Regres Varabel Moderas Dengan Metode Sub-Group Regresson Modelng of Moderatng Varable wth a Method of Sub Group Rsna Septawat, Des

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 41 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Berdasarkan masalah yang akan dtelt dengan melhat tujuan dan ruang lngkup dserta dengan pengolahan data, penafsran serta pengamblan kesmpulan, maka metode

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n telah dlaksanakan d SMA Neger 1 Bandar Lampung pada tahun pelajaran 011/ 01. Populas peneltan n adalah seluruh sswa kelas X yang terdr dar

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian merupakan suatu cara yang digunakan oleh peneliti

BAB III METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian merupakan suatu cara yang digunakan oleh peneliti BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode dalam peneltan merupakan suatu cara yang dgunakan oleh penelt dalam mencapa tujuan peneltan. Metode dapat memberkan gambaran kepada penelt mengena langkah-langkah

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari

MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuh Tugas Matakulah Multvarat yang dbmbng oleh Ibu Tranngsh En Lestar oleh Sherly Dw Kharsma 34839 Slva Indrayan 34844 Vvn Octana 34633 UNIVERSITAS

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani /

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani    / KORELASI DAN REGRESI LINIER 9 Debrna Puspta Andran www. E-mal : debrna.ub@gmal.com / debrna@ub.ac.d 2 Outlne 3 Perbedaan mendasar antara korelas dan regres? KORELASI Korelas hanya menunjukkan sekedar hubungan.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

BAB III OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN. Bab ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu objek penelitian dan desain penelitian.

BAB III OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN. Bab ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu objek penelitian dan desain penelitian. BAB III OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN Bab n dbag menjad dua bagan, yatu objek peneltan dan desan peneltan. III.1 Objek Peneltan Objek peneltan dalam skrps n adalah nla perusahaan LQ 45 perode 2009-2011.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. atau sedang mengkonsumsi produk Kalimilk Susu Yogyakarta.

BAB III METODE PENELITIAN. atau sedang mengkonsumsi produk Kalimilk Susu Yogyakarta. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan dan Unt Analss Peneltan n dlakukan d wlayah Yogyakarta pada konsumen yang sudah pernah atau sedang mengkonsums produk Kalmlk Susu Yogyakarta. 3.2 Unt Analss

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujuan Peneltan Tujuan dalm peneltan n adalah mengetahu keefektfan strateg pembelajaran practce-rehearsal pars dengan alat peraga smetr lpat dan smetr putar dalam menngkatkan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam 1 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMPN 8 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas VII SMPN 8 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 01/013 yang terdr

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini adalah nilai tambah sektor pertanian untuk PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini adalah nilai tambah sektor pertanian untuk PDRB 73 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peneltan Objek peneltan n adalah nla tambah sektor pertanan untuk PDRB Jawa Barat berupa data tme seres perode 1985-005. selan tu penuls memlh varabel yang mempengaruhnya

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI)

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) PowerPont Sldes byyana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 9 Bandung, Telp. 0 013163-53 Hal-hal

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan lapangan kuanttatf yang bersfat korelasonal. Peneltan lapangan merupakan suatu peneltan untuk memperoleh data-data yang sebenarnya

Lebih terperinci

Uji Homogenitas Varians

Uji Homogenitas Varians Uj Homogentas Varans I. DUA VARIANS Pengujan hpotess dua varans dlakukan untuk mengetahu varans dua populas sama (homogen atau tdak (heterogen. S dan S merupakan penduga σ dan σ Rumus varans : x ( x S

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis penelitian

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jens Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah jens peneltan assosatf kausal, yatu peneltan yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh antara dua varabel

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap 5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap

Lebih terperinci

Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear

Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Confgural Frequency Analyss untuk Melhat Penympangan pada Model Log Lnear Resa Septan Pontoh 1, Def Y. Fadah 2 1,2 Departemen Statstka FMIPA

Lebih terperinci

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND E-mal : statstkasta@yahoo.com Blog : Analss Regres SederhanaMenggunakan MS Excel 2007 Lsens Dokumen: Copyrght 2010 sssta.wordpress.com Seluruh dokumen d sssta.wordpress.com dapat dgunakan dan dsebarkan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jens dan Pendekatan Peneltan Jens peneltan n termasuk peneltan korelasonal (correlatonal studes. Peneltan korelasonal merupakan peneltan yang dmaksudkan untuk mengetahu ada

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan

Lebih terperinci

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR Resa Septan Pontoh 1), Neneng Sunengsh 2) 1),2) Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran 1) resa.septan@unpad.ac.d,

Lebih terperinci

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pengujian pada

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pengujian pada BAB 5 ASIL DAN PEMBAASAN 5. asl Peneltan asl peneltan akan membahas secara lebh lengkap mengena penyajan data peneltan dan analss data. 5.. Penyajan Data Peneltan Sampel yang dgunakan dalam peneltan n

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data primer dan data

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data primer dan data 9 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jens dan Sumber Data Data yang dgunakan dalam peneltan adalah data prmer dan data sekunder. Data prmer berupa data prmer (cross secton) Surve Khusus Tabungan dan Investas

Lebih terperinci

A. Soal 1 yg dikerjakan seharian tadi ttg regresi tunggal MENGHITUNG REGRESI LINEAR SEDERHANA

A. Soal 1 yg dikerjakan seharian tadi ttg regresi tunggal MENGHITUNG REGRESI LINEAR SEDERHANA 009 T u g a s a p l k a s S t a t s t k P a g e 1 A. Soal 1 yg dkerjakan seharan tad ttg regres tunggal MENGHITUNG REGRESI LINEAR SEDERHANA Persamaan umum regres lnear sederhana adalah : Ŷ = a + bx Contoh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan 35 BAB III METODE PENELITIAN A. Jens dan Desan Peneltan Jens peneltan n adalah kuas ekspermen. Pada peneltan n terdapat dua kelompok subjek peneltan yatu kelompok ekspermen yang dberkan suatu perlakuan

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab n akan durakan kerangka pemkran hpotess, teknk pengumpulan data, dan teknk analss data. Kerangka pemkran hpotess membahas hpotess pengujan pada peneltan, teknk pengumpulan

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat

Lebih terperinci

Regresi Linear Sederhana dan Korelasi

Regresi Linear Sederhana dan Korelasi Regres Lnear Sederhana dan Korelas 1. Model Regres Lnear. Penaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respons 4. Inferens Untuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocokan Model Regres 6. Korelas Utrwen Mukhayar

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada 3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 40 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam peneltan n penuls bermaksud untuk menelt bagamana pengaruh perubahan kebjakan moneter terhadap jumlah kredt yang dberkan oleh bank pada beberapa kelompok bank berdasarkan

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL REGRESI LINEAR ROBUST DENGAN ESTIMASI M PADA DATA NILAI KALKULUS II MAHASISWA UNIVERSITAS WIDYA DHARMA KLATEN

PENERAPAN MODEL REGRESI LINEAR ROBUST DENGAN ESTIMASI M PADA DATA NILAI KALKULUS II MAHASISWA UNIVERSITAS WIDYA DHARMA KLATEN PENERAPAN MODEL REGRESI LINEAR ROBUST DENGAN ESTIMASI M PADA DATA NILAI KALKULUS II MAHASISWA UNIVERSITAS WIDYA DHARMA KLATEN Yulana Abstrak:Model persamaan regres lnear dapat dnyatakan dalam bentuk matrks

Lebih terperinci

Korelasi & Regresi. Oleh: Kukuh Winarso

Korelasi & Regresi. Oleh: Kukuh Winarso Korelas & Regres Oleh: Kukuh Wnarso Klasfkas Pemodelan Regres SKALA PENGUKURAN DATA PADA VARIABEL RESPON REGRESI NOMINAL, ORDINAL INTERVAL, RASIO REGRESI LOGISTIK REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI ORDINAL/

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan metode statstka ang dgunakan untuk meramalkan sebuah varabel respon Y dar satu atau lebh varabel bebas X, selan tu juga dgunakan untuk

Lebih terperinci

TIN309 - Desain Eksperimen Materi #13 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN

TIN309 - Desain Eksperimen Materi #13 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Mater #13 Genap 016/017 6 6 3 - T a u f q u r R a c h m a n 6 6 3 - T a u f q u r R a c h m a n Mater #13 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Prnsp Dasar ANCOVA merupakan teknk analss yang berguna untuk menngkatkan

Lebih terperinci

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel 4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel X (celebrity

METODE PENELITIAN. digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel X (celebrity 37 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens peneltan yang dgunakan adalah peneltan deskrptf, yang mana dgunakan untuk mengetahu bagamana pengaruh varabel X (celebrty endorser) terhadap varabel

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Dalam bab III ini, akan dibahas mengenai bentuk umum model

BAB III PEMBAHASAN. Dalam bab III ini, akan dibahas mengenai bentuk umum model BAB III PEMBAASAN Dalam bab III n, akan dbahas mengena bentuk umum model Autoregressve Condtonal Duraton (ACD), model Autoregressve Condtonal Duraton dengan error berdstrbus Eksponensal (EACD), beserta

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan n adalah peneltan quas expermental dengan one group pretest posttest desgn. Peneltan n tdak menggunakan kelas pembandng namun sudah menggunakan

Lebih terperinci

ANALISIS PERMODELAN TARIKAN PERGERAKAN LAHAN PARKIR DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA 1 INTISARI

ANALISIS PERMODELAN TARIKAN PERGERAKAN LAHAN PARKIR DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA 1 INTISARI ANALISIS PERMODELAN TARIKAN PERGERAKAN LAHAN PARKIR DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA 1 Muhammad Adrul Jhan, Sr Atmaja Rosyd 3, Anta Rahmawat 4 INTISARI Model tarkan pergerakan transportas mempun

Lebih terperinci

EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS

EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS Resa Septan Pontoh Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran resa.septan@unpad.ac.d ABSTRAK.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENEITIAN Peneltan n merupakan peneltan deskrptf, yang dalam penulsannya dmaksudkan untuk menjabarkan penyerapan tenaga kerja berdasarkan konds wlayah peneltan. Analss dlakukan secara kualtatf

Lebih terperinci

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi diperkenalkan oleh seorang yang bernama Francis Gulton dalam

BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi diperkenalkan oleh seorang yang bernama Francis Gulton dalam BAB LANDASAN TEORI Pengertan Regres Istlah regres dperkenalkan oleh seorang yang ernama Francs Gulton dalam makalah erjudul Regresson Towerd Medacraty n Heredtary Stature Menurut hasl peneltan elau, meskpun

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol

BAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sebagan besar peneltan-peneltan bdang statstka berhubungan dengan pengujan asums dstrbus, bak secara teor maupun praktk d lapangan. Salah satu uj yang serng dgunakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan merupakan cara atau langkah-langkah yang harus dtempuh dalam kegatan peneltan, sehngga peneltan yang dlakukan dapat mencapa sasaran yang dngnkan. Metodolog peneltan

Lebih terperinci

Post test (Treatment) Y 1 X Y 2

Post test (Treatment) Y 1 X Y 2 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode Peneltan adalah cara lmah untuk memaham suatu objek dalam suatu kegatan peneltan. Peneltan yang dlakukan n bertujuan untuk mengetahu penngkatan hasl

Lebih terperinci