Bab 2 LANDASAN TEORI
|
|
- Susanti Darmali
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 9 Bab 2 LANDASAN TEORI 21 Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh dapat diterima sebagai sampel Hipotesis yang diuji adalah : H 0 H 1 : Ukuran sampel telah memenuhi syarat : Ukuran sampel belum memenuhi syarat Rumus yang digunakan untuk menentukan jumlah sampel adalah : 20N Y Y N Y Dengan : N = ukuran sampel yang dibutuhkan N = ukuran sampel percobaan Y t = data aktual t = 1,2,3,, n
2 10 Kriteria pengujian : H 0 diterima jika H 0 ditolak jika : N` < N : N` N 22 Pengertian Regresi Linier Regresi linier adalah regresi yang variabel bebasnya (variabel X) berpangkat paling tinggi satu, Dalam regresi linier sederhana terdapat hanya satu variabel bebas X yang dihubungkan dengan satu variabel Y = a + bx 1 + ε Sedangkan dalam regresi linier ganda terdapat sejumlah k buah variabel bebas (k 2) yang dihubungkan dengan Y linier atau pangkat satu dalam semua variabel bebas sehingga terbentuk model: Y=a+b 1 X 1 +b 2 X 2 + +b k X k +ε i Analisa regresi mempelajari hubungan kausal antara variabel tak bebas dan variabel bebas 23 Model Regresi Linier Ganda Bentuk umum persamaan regresi linier ganda adalah Y b b X b X b X ε Dimana: Y i X ik = Variabel tak bebas = Varibel bebas ke-k dan pengamatan ke-i k = 1, 2, 3,, j i = 1, 2, 3,, n
3 11 b o b k ε i = konstanta yang merupakan intersep (titik potong) antara garis dengan sumbu tegak Y = Parameter atau koefisien regresi yang akan ditaksir = Suatu bagian kesalahan taksiran untuk pengamatan ke-i Bentuk data yang akan diolah dari hasil pengamatan adalah sebagai berikut : TABEL 21 BENTUK PENGOLAHAN DATA No Observasi Variabel Tak Bebas (Y) Variabel Bebas X 1 X 2 X 3 X k 1 Y 1 X 11 X 12 X 13 X 1k 2 Y 2 X 21 X 22 X 23 X 2k 3 Y 3 X 31 X 32 X 33 X 3k N Y n X n1 X n2 X n3 X nk Untuk memperkirakan parameter b 0, b 1, b 2,, b k ditentukan dengan menggunakan metode kuadrat terkecil biasa, sehingga ε = minimum (terkecil) Hal ini diperoleh dengan jalan menurunkan secara parsial terhadap b 0, b 1, b 2,, b k dan menyamakan nol Dirumuskan sebagai berikut: ε Y Y ε Y b b X b X b X
4 12 Mencari turunan parsial untuk b 0, b 1, b 2,, b k ε b 2Y b b X b X b X 1 0 ε b 2Y b b X b X b X X 0 ε b 2Y b b X b X b X X 0 Sehingga diperoleh persamaan normal sebagai berikut : nb b X b X b X Y b X b X b X b X X b X X X Y b X X b X X b X X Y 1
5 13 24 Model Regresi Linier Dengan Pendekatan Matriks Matriks adalah kumpulan bilangan berbentuk persegi panjang yang disusun menurut baris dan kolom Bilangan-bilangan yang terdapat di suatu matriks disebut dengan elemen atau anggota matriks Dengan representasi matriks, perhitungan dapat dilakukan dengan lebih terstruktur Pemanfaatannya misalnya dalam menjelaskan persamaan linier, transformasi koordinat, dan lainnya Bentuk matriks : A Secara Umum, invers dari matriks persegi A atau ditulis A -1 adalah sebagai berikut : A -1 1 = adj( A) det( A) dengan : det (A) = determinan matriks A dan Adj (A) adalah adjoin matriks A Adjoin matriks A = transpose dari matriks kofaktor A Invers matriks digunakan untuk menyelesaikan persamaan matriks dan sistem persamaan linear Seperti pada persamaan 1 akan lebih sederhana dengan menggunakan matriks: Y= Xb + ε Dimana: Y 1 X X X b e Y Y 1 X,X X X b,b e,ε Y 1 X X X b e Maka untuk mendapatkan penaksir kuadrat terkecil bagi b yang minimum ε ε ε = YXb Y Xb
6 14 YY b X YY Xb b X Xb 2 Berdasarkan sifat dari transpose matriks yaitu Xb X b karena b X Y adalah suatu scalar (bilangan nyata = real number) maka sama dengan transposenya b X Y Y Xb Sehingga persamaan (2) menjadi : ε YY Y Xb Y Xb b X Xb ε YY 2Y Xb b X Xb Dengan penurunan terhadap elemen-elemen: b ε 2X Y2X Xb Kemudian disamakan dengan nol, maka diperoleh X Xb X Y (persamaan normal) (3) bx X X Y, dengan syarat ada invers Bentuk penulisan persamaan (3) dalam matriks adalah n X X X X X X X X X b b X X X X X X b X X X X X X b X X X X Y Y X X X X X X X X Y (4) Y Koefisien regresi b 0, b 1, b 2,, b k adalah
7 15 b n X X X b X X X X X X b X X X X X X b X X X X X X (5) Y X Y X Y X Y 25 Metode Regresi Stepwise Metode yang digunakan adalah Metode bertatar (Stepwise Forward) Metode ini digunakan untuk menentukan suatu persamaan regresi linier variabel respon (Y) terhadap variabel-variabel bebas (X) adalah dengan cara menyusupkan peubah satu demi satu sampai diperoleh persamaan regresi yang memuaskan Urutan penyisipannya ditentukan dengan menggunakan koefisien korelasi parsial sebagai ukuran pentingnya peubah yang masih diluar persamaan Prosedur dasarnya,langkah pertama adalah memilih X yang paling berkorelasi dengan Y (misalkan X 3 ) kemudian dihitung persamaan regresi linier antara Y dengan X 3 Setelah itu diuji apakah peubah tersebut nyata atau tidak Jika tidak nyata proses berhenti dengan mengambil model Y = Y sebagai yang terbaik Jika peubah tersebut nyata, dicari peubah peramal kedua untuk dimasukkan kedalam peubah persamaan regresi Untuk mencarinya, diperiksa koefisien korelasi parsial semua peubah peramal yang berada diluar persamaan regresi Peubah X yang mempunyai koefisien korelasi parsial tertinggi dengan Y yang dipilih (misalkan X 8 ) dan selanjutnya persamaan regresi kedua antara Y, X 3, dan X 8 dihitung Kemudian persamaan regresi tersebut diuji Dan nilai F parsial untuk kedua peubah yang ada dalam persamaan diuji Nilai F parsial terendah (misalkan X 8 ) kemudian dibandingkan dengan nilai F tabel Jika peubah tersebut nyata, dicari peubah peramal selanjutnya untuk dimasukkan kedalam peubah persamaan regresi Namun jika tidak nyata proses diberhentikan dengan mengambil model regresi antara Y dengan X 3 sebagai persamaan regresi terbaik
8 Membentuk Matriks Koefisien Korelasi Koefisien korelasi yang dicari adalah koefisien korelasi linier sederhana antara Y dengan X i, dengan rumus: X X Y Y r X X Y Y Dengan : Y Y n X X n i = 1, 2, 3,, n j = 1, 2, 3,, k Bentuk matriks koefisien korelasi linier sederhana antara Y dan X i : r X X r r X r X r 252 Membentuk Regresi Pertama (Persamaan Regresi Linier) Variabel pertama yang diregresikan adalah variabel yang mempunyai harga mutlak koefisien korelasi yang terbesar antara Y dengan X i, misalkan X h Dari variabel ini dibuat persamaan regresi linier Y=b 0 +b 1 X h +ε i, dengan cara sebagai berikut:
9 17 1 X 1 X X 1 X n X X X X X Y Y Y Y Y X Y X Y βx X X Y b b Keberartian regresi diuji dengan tabel analisa variansi (Anava) Perhitungan untuk membuat Anava adalah sebagai berikut: SSR β X Y Y JY n SST Y Y Y JY n Dengan : β X Y Y Y n Y n SSR SST =Sum Square Regresion (Jumlah Kuadrat Regresi) =Sum Square Total (Jumlah Kuadrat Total) J n x n J =Matriks berordo n x n dengan semua nilai adalah 1 SSE SST SSR SSR MSR p1 MSE SSE np SSE = Sum Square Error (Jumlah Kuadrat kesalahan) MSE = Mean Square Error (Rata-rata kuadrat Kesalahan)
10 18 Sehingga didapat harga standard error dari b, dengan rumus S β MSEX X Sb S b TABEL 22 ANALISA VARIANSI UNTUK UJI KEBERARTIAN REGRESI Source DF SS MS F uji Regresi (X h ) p-1 SSR MSR Residu n-p SSE MSE MSR/MSE Total SST Uji Hipotesa: H 0 H 1 : Regresi antara Y dengan X h tidak signifikan : Regresi antara Y dengan X h signifikan Keputusan: Bila F hitung < F tabel maka terima H 0 Bila F hitung F tabel maka tolak H 0 Dengan : F tabel =F (p-1,n-p,0,5) 253 Seleksi Variabel Kedua Diregresikan Cara menyeleksi variabel yang kedua diregresikan adalah memilih parsial korelasi variabel sisa yang terbesar Untuk menghitung harga masing-masing korelasi parsial bisa digunakan rumus: r SSRX,X SSRX SSEX Dimana:
11 19 X k merupakan variabel sisa SSR X B X Y Y /n SSEX SST SSR SSRX,X diperoleh dengan cara: i Mencari (X X) -1 (xh,xk), dan X Y (xh,xk) ii Mencari harga B (xh,xk), sehingga didapat B (xh,xk) iii SSR (X h,x k ) = B (xh,xk) X Y (xh,xk) 254 Membentuk Regresi Kedua Dengan memilih parsial korelasi variabel sisa terbesar untuk variabel tersebut masuk dalam regresi kedua dibuat Y = b 0 + b h X k +b k X k +ε i Dengan cara sebagai berikut : 1 X X 1 X X X X X X 1 X X X n X X X X X X X X Y Y Y Y Y X Y X Y X Y b β X X X Yb b
12 20 Uji keberartian regresi dengan tabel anava sama dengan langkah kedua yaitu dengan menggunakan tabel 22 Berikutnya dicek apakah koefisien regresi b k signifikan, dengan hipotesa: H 0 : b k = 0 H 1 : b k 0 F b Sb Sedangkan F tabel =F (1,n-p,0,05) Keputusan : Bila F hitung < F tabel terima H 0 artinya b k dianggap sama dengan nol, maka proses distop dan persamaan yang terbaik Y=b 0 + b h X h + e i Bila F hitung F tabel tolak H 0 artinya b k tidak sama dengan nol, maka variabel X k tetap di dalam penduga 255 Seleksi Variabel Ketiga Diregresikan Dipilih kembali harga parsial korelasi variabel sisa terbesar Menghitung harga masing-masing parsial korelasi variabel sisa menggunakan langkah 3, dengan rumus : r X X SSRX,X,X SSRX,X SSEX,X 256 Membentuk Persamaan Regresi Ketiga ( Regresi Ganda ) Dengan memilih parsial korelasi terbesar, persamaan regresi dibuat: Yb b X b X b X e Dimana X 1 adalah variabel sisa yang mempunyai parsial korelasi terbesar, dengan cara sebagai berikut:
13 21 1 X X X 1 X X X X 1 X X X n X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Y X Y X Y X Y X Y Untuk proses selanjutnya, dilakukan dengan cara yang sama seperti di atas 257 Pembentukan Persamaan Penduga Persamaan penduga Y b b X dimana adalah adalah semua variabel X yang masuk kedalam penduga (Faktor penduga) dan adalah koefisien regresi untuk 258 Pertimbangan Terhadap Penduga Sebagai pembahasan suatu penduga,untuk menanggapi kecocokan penduga yang diperoleh ada dua hal yang dipertimbangkan yakni: a Pertimbangan berdasarkan R 2 Suatu penduga sangat baik digunakan apabila persentase variabel yang dijelaskan sangat besar atau bila R 2 1
14 22 b Analisa Residu Suatu regresi adalah berarti dan model regresinya cocok (sesuai berdasarkan nilai observasi) apabila asumsi dibawah ini dipenuhi: e j N (0, σ 2 ) berarti residu (e j ) mengikuti distribusi normal dengan mean (e) = 0 dan varian (σ 2 ) = konstanta Asumsi ini dibuktikan dengan analisa residu Untuk langkah ini pertama-tama dihitung residu (sisa) dari penduga, yaitu selisih dari respon observasi terhadap hasil keluaran oleh penduga berdasarkan prediktor observasi Dengan rumus : dimana tabelnya seperti dibawah ini : TABEL 23 RESIDU No Observasi Respon (Y) Penduga (Y Residu (e 1 Y 1 Y Y 1 -Y 2 3 N Y 2 Y 3 Y Y Y Y Y 2 -Y Y 3 -Y Yn-Y Jumlah e Rata-rata e /n Asumsi a Rata-rata residu sama dengan nol (e 0 b Varian (e j ) = varian (e k ) = σ 2 Keadaan ini dibuktikan dengan uji statistik dengan menggunakan uji korelasi Rank Spearman (Spearman s Rank Correlation Test) Uji Spearman merupakan salah satu uji statistik non paramateris Digunakan apabila ingin mengetahui kesesuaian antara 2 subjek dimana skala datanya adalah ordinal Karena uji kesesuaian, maka jelas sifat
15 23 hubungan kedua variabel adalah simetris, bukan resiprocal Skala data jelas adalah nominal (2 subjek) dengan interval yang diubah menjadi peringkat Langkah-Langkah yang dilakukan dalam analisis korelasi Rank Spearman adalah sebagai berikut : 1Hipotesis H 0 H 1 : tidak ada hubungan antara variabel faktor-faktor yang mempengaruhi kriminalitas dengan jumlah kriminalitas : ada hubungan antara variabel faktor-faktor yang mempengaruhi kriminalitas dengan jumlah kriminalitas 2 Kriteria Pengujian Hipotesis H 0 ditolak bila harga r hitung > dari r tabel H 0 diterima bila harga r hitung dari r tabel Untuk uji ini, data yang diperlukan adalah Rank (e j ) dan Rank (Y j ), dimana : d j = Rank (Y j ) Rank (e j ) hal ini ditunjukkan dengan tabel berikut: TABEL 24 RANK SPEARMAN No Penduga Residu Rank Rank (e) d (r y -r e ) d 2 Observasi (Y j ) (e) (Y) 1 Y 1 e 1 r y1 r e1 d 1 d Y 2 e 2 r y2 r e2 d 2 d Y 3 e 3 r y3 r e3 d 3 d 3 2 Y n Y n e n r yn r en d n d n 2 Jumlah d Koefisien korelasi Rank Spearman (r s ) :
16 24 r 16 d nn 1 r dj N = koefisien korelasi Rank Spearman = beda antara dua pengamatan berpasangan = total pengamatan 1Tentukan nilai estimasi Y terhadap X untuk mendapat nilai residu ε n 2Susun nilai nilai ε n dari X, menurut susunan menaik atau menurun (tanpa memperhatikan nilai (+) atau (-) dari ε n karena kita mengambil nilai absolut ε n untuk menghitung koefisien korelasi Rank Spearman Untuk nilai ini data yang diperlukan adalah rank (ε n ) dan Rank (Ŷ n ) 3Lakukan pengujian koefisien rank spearman r s dengan uji t : t r n2 1r n = Banyaknya data observasi/ banyaknya individu atau pengamatan yang di rank-kan t- tabel = t,α ; n-2 adalah derajat kebebasan dan α adalah taraf nyata hipotesa Dengan membandingkan test terhadap tabel, bila t hitung < t tabel maka, varian (e j ) = varian (e k ) dengan kata lain bila t test < t tabel, maka varian seluruh residu adalah sama Bila terbukti varian (e j ) = varian (e k ) maka model yang digunakan yakni model linier adalah cocok
Bab 2 LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat
Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1. Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian ini yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel. Pengujian
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah
BAB LANDASAN TEORI Regresi Linier Berganda Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah Y = b 0 + b X + b X + b 3 X 3 + + b k X k + e () dengan: Y = variabel respon b 0 = konstanta regresi b i
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian ini yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel. Pengujian
Lebih terperinciANALISA METODE BACKWARD DAN METODE FORWARD UNTUK MENENTUKAN PERSAMAAN REGRESI LINIER BERGANDA
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol 2, No 4 (2014), pp 345 360 ANALISA METODE BACKWARD DAN METODE FORWARD UNTUK MENENTUKAN PERSAMAAN REGRESI LINIER BERGANDA (Studi Kasus: Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas
Lebih terperinciBAB ΙΙ LANDASAN TEORI
7 BAB ΙΙ LANDASAN TEORI Berubahnya nilai suatu variabel tidak selalu terjadi dengan sendirinya, bisa saja berubahnya nilai suatu variabel disebabkan oleh adanya perubahan nilai pada variabel lain yang
Lebih terperinciMata Kuliah: Statistik Inferensial
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER 1 OUTLINE Bagian I Statistik Induktif Metode dan Distribusi Sampling Pengertian Korelasi Sederhana Teori Pendugaan Statistik Pengujian Hipotesa Sampel Besar Uji Signifikansi
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Matriks adalah suatu susunan bilangan berbentuk segi empat. Bilangan-bilangan
4 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Matriks 2.1.1 Matriks Matriks adalah suatu susunan bilangan berbentuk segi empat. Bilangan-bilangan dalam susunan itu disebut anggota dalam matriks tersebut. Suatu
Lebih terperinciHipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.
PERTEMUAN 9-10 PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi. Apa itu parameter? Parameter adalah ukuran-ukuran. Rata-rata penghasilan karyawan di kota binjai adalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Analisis Regresi dan Korelasi 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan kuatnya atau derajat hubungan linier antara dua variabel atau
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep dan Definisi Pendapatan Regional adalah tingkat (besarnya) pendapatan masyarakat pada wilayah analisis. Tingkat pendapatan dapat diukur dari total pendapatan wilayah maupun
Lebih terperinciBab I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 Bab I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kriminalitas merupakan masalah yang sering terjadi dalam kehidupan sehari-hari dan merupakan suatu tindakan yang dapat menyebabkan pihak tertentu dirugikan baik secara
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis korelasi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Analisis Regresi dan Korelasi 1. Analisis korelasi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan kuatnya atau derajat hubungan linier antara dua variabel
Lebih terperinciBAB II METODE ANALISIS DATA. memerlukan lebih dari satu variabel dalam membentuk suatu model regresi.
10 BAB II METODE ANALISIS DATA 2.1 Pengertian Regresi Berganda Banyak data pengamatan yang terjadi sebagai akibat lebih dari dua variabel, yaitu memerlukan lebih dari satu variabel dalam membentuk suatu
Lebih terperinciRegresi Linier Berganda
Regresi Linier Berganda Regresi Berganda Contoh Menguji hubungan linier antara variabel dependen (y) dan atau lebih variabel independen (x n ) Hubungan antara suhu warehouse dan viskositas cat dengan jumlah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Dia
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Dalam ilmu statistika teknik yang umum digunakan untuk menganalisa hubungan antara dua variabel atau lebih adalah analisa regresi linier. Regresi pertama
Lebih terperinciREGRESI LINIER BERGANDA. Debrina Puspita Andriani /
REGRESI LINIER BERGANDA 9 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id Outline 03//04 Regresi Berganda : PENGERTIAN 3 Menguji hubungan linier antara variabel dependen (y) dan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Repeated Measurement Dalam repeated measurement setiap perlakuan menunjukkan pengukuran terhadap satu sampel (unit eksperimen ) atau beberapa sampel yang memiliki karakter sama
Lebih terperinciAnalisa Regresi Berganda
Analisa Regresi Berganda Tjipto Juwono, Ph.D. June 18, 2015 TJ (SU) Regresi Ganda May 2015 1 / 23 Data Home Cost Temp Ins Age ($) ( F) (In.) (y) 1 250 35 3 6 2 360 29 4 10 3 165 36 7 3 4 43 60 6 9 5 92
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB LANDASAN TEORI.1 Analisis Regresi Analisis regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu variabel dengan variabel yang lain. Variabel penjelas,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut dengan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Data Data merupakan kumpulan keterangan atau fakta yang diperoleh dari satu populasi atau lebih. Data yang baik, benar dan sesuai dengan model menentukan kualitas kebijakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi yang berarti peramalan, penaksiran, atau pendugaan pertama kali diperkenalkan pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton (1822-1911) sehubungan dengan penelitiannya
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. METODE PENELITIAN Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survey dengan menyebarkan kuesioner secara acak kepada responden. Penelitian ini dilaksanakan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regressison analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan
BAB II LANDASAN TEORI 21 Konsep Dasar Analisis Regresi Analisis regresi (regressison analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Dalam ilmu statistika teknik yang umum digunakan untuk menganalisa hubungan anatara dua variabel atau lebih adalah analisa regresi linier. Regresi pertama digunakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Konsep Dasar Statistika Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisa, penafsiran, dan penarikan kesimpulan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Data merupakan bentuk jamak dari datum. Data merupakan sekumpulan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Data merupakan bentuk jamak dari datum. Data merupakan sekumpulan datum yang berisi fakta-fakta serta gambaran suatu fenomena yang dikumpulkan, dirangkum, dianalisis, dan
Lebih terperinciStatistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Analisis Regresi Linier Analisis regresi merupakan teknik yang digunakan dalam persamaan matematik yang menyatakan hubungan fungsional antara variabel-variabel. Analisis regresi linier
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS PENGARUH VARIASI PEMBELAJARAN PENDIDIKAN AGAMA ISLAM TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA SMP NEGERI 3 PEKALONGAN
BAB IV ANALISIS PENGARUH VARIASI PEMBELAJARAN PENDIDIKAN AGAMA ISLAM TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA SMP NEGERI 3 PEKALONGAN A. Analisis Variasi Pembelajaran Pendidikan Agama Islam SMP Negeri 3 Pekalongan
Lebih terperinci2.1 Pengertian Regresi
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu variabel yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pertama digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Dalam ilmu statistika teknik yang umum digunakan untuk menganalisa hubungan antara dua variabel atau lebih variabel adalah analisa regresi linier. Regresi
Lebih terperinciTeknik Hitung Manual Analisis Regresi Linear Berganda Dua Variabel Bebas
Free E-book Teknik Hitung Manual Analisis Regresi Linear Berganda Dua Variabel Bebas Oleh: Budi Setiawan Founder of Belajar dan Berbagi Bersama Budi Setiawan B4S facebook.com/budisetiawan999 http://budisetiawan999.blogspot.com
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi pertama kali digunakan sebagai konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton. Beliau memperkenalkan model peramalan, penaksiran, atau pendugaan,
Lebih terperinciBAB 2. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton,
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu varibel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi pertama kali digunakan oleh Francis Galton. Dalam papernya yang
13 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Regresi Istilah regresi pertama kali digunakan oleh Francis Galton. Dalam papernya yang terkenal Galton menemukan bahwa meskipun terdapat tendensi atau kecenderungan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. bebas X yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas Y.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Regresi Linier Sederhana Regresi linier sederhana merupakan suatu prosedur untuk mendapatkan hubungan matematis dalam bentuk suatu persamaan antara variabel tak bebas tunggal dengan
Lebih terperinciANALISIS REGRESI DAN KORELASI
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA LATAR BELAKANG Analisis regresi dan korelasi mengkaji dan mengukur keterkaitan seara statistik antara dua atau lebih variabel. Keterkaitan antara dua variabel regresi
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan hubungan fungsional antara variabel respon dengan satu atau beberapa variabel prediktor.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun 1886.Secara umum, analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
39 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder tersebut merupakan data cross section dari data sembilan indikator
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.11 Latar Belakang Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi adalah dua syarat penting bagi kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan sebuah alat statistik yang memberi penjelasan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analisis regresi merupakan sebuah alat statistik yang memberi penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua peubah atau lebih (Draper dan Smith, 1992).
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir francis
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Regresi Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir francis Galton. Galton melakukan studi tentang kecenderungan tinggi badan anak.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1Uji Sampel Sebagai ketentuan dalam melakukan penelitian yang berhubungan dengan pengambilan data adalah harus diketahui ukuran sampel yang memenuhi untuk di analisa. Untuk menentukan
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI BERGANDA
REGRESI DAN KORELASI BERGANDA 1. Regresi Berganda Regresi berganda mempunyai lebih dari satu variabel bebas, maka digunakan regresi linier ganda dengan bentuk persamaan ( digunakan dua variabel bebas sebagai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisa Regresi Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Galton melakukan studi tentang kecenderungan tinggi badan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Regresi Linier Sederhana Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan karena perubahan nilai suatu variabel tidak selalu terjadi
Lebih terperinciSTK 511 Analisis statistika. Materi 7 Analisis Korelasi dan Regresi
STK 511 Analisis statistika Materi 7 Analisis Korelasi dan Regresi 1 Pendahuluan Kita umumnya ingin mengetahui hubungan antar peubah Analisis Korelasi digunakan untuk melihat keeratan hubungan linier antar
Lebih terperinciBAB III IDENTIFIKASI VARIABEL MODERATOR KATEGORIK
BAB III IDENTIFIKASI VARIABEL MODERATOR KATEGORIK 3. Identifikasi Variabel Moderator Misalkan merupakan variabel prediktor dan Y merupakan variabel respon, serta terdapat n observasi. Model regresi linear
Lebih terperinciBAB VI ANALISIS REGRESI LINEAR GANDA
BAB VI ANALISIS REGRESI LINEAR GANDA 1. Pendahuluan Analisis regresi merupakan suatu analisis antara dua variabel yaitu variabel independen (Prediktor) yaitu variabel X dan variabel dependent (Respon)
Lebih terperinciMatriks Jawab:
Matriks A. Operasi Matriks 1) Penjumlahan Matriks Jika A dan B adalah sembarang Matriks yang berordo sama, maka penjumlahan Matriks A dengan Matriks B adalah Matriks yang diperoleh dengan cara menjumlahkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan tingkat
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi dan Korelasi 2.1.1 Analisis Korelasi Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan tingkat hubungan Y dan X dalam bentuk
Lebih terperinciBAB Ι PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB Ι PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Belakangan ini peranan metode peramalan sangat diperlukan untuk dapat memberikan gambaran di kemudian hari dalam berbagai bidang, baik itu ekonomi, keuangan, pertanian
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton,
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu varibel yaitu
Lebih terperinciGambar 2.1 Klasifikasi Metode Dependensi dan Interdependensi Analisis Multivariat
Bab Landasan Teori.1 Analisis Multivariat Analisis statistik multivariat merupakan metode dalam melakukan penelitian terhadap lebih dari dua variable secara bersamaan. Dengan menggunakan teknik analisis
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Pengertian Regresi Linier Pengertian Regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih Analisis
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Regresi Tidak jarang dihadapkan dengan persoalaan yang melibatkan dua atau lebih peubah atau variabel yang ada atau diduga ada dalam suatu hubungan tertentu. Misalnya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Konsep Dasar Statistika Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, menyusun atau mengatur, menyajikan, menganalisa dan memberi interpretasi terhadap
Lebih terperinciBab IV. Pembahasan dan Hasil Penelitian
Bab IV Pembahasan dan Hasil Penelitian IV.1 Statistika Deskriptif Pada bab ini akan dibahas mengenai statistik deskriptif dari variabel yang digunakan yaitu IHSG di BEI selama periode 1 April 2011 sampai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
9 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi Perubahan nilai suatu variabel dapat disebabkan karena adanya perubahan pada variabel - variabel lain yang mempengaruhinya. Misalnya pada kinerja
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut
Lebih terperinciREGRESI LINIER. b. Variabel tak bebas atau variabel respon -> variabel yang terjadi karena variabel bebas. Dapat dinyatakan dengan Y.
REGRESI LINIER 1. Hubungan Fungsional Antara Variabel Variabel dibedakan dalam dua jenis dalam analisis regresi: a. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia.
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton.
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Regresi Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton. Beliau memperkenalkan model peramalan, penaksiran, atau pendugaan,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linear ganda mempersoalkan hubungan liniear antara satu peubah tak
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Regresi linier berganda Regresi linear ganda mempersoalkan hubungan liniear antara satu peubah tak bebas dengan beberapa peubah bebas. Peubah tak bebas dapat berupa ukuran atau
Lebih terperinciResume Regresi Linear dan Korelasi
Rendy Dwi Ardiansyah Putra 7410040018 / 2 D4 IT A Statistika Resume Regresi Linear dan Korelasi 1. Regresi Linear Regresi linear merupakan suatu metode analisis statistik yang mempelajari pola hubungan
Lebih terperinciMA5283 STATISTIKA Bab 7 Analisis Regresi
MA5283 STATISTIKA Bab 7 Analisis Regresi Orang Cerdas Belajar Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Perkuliahan Silabus Tujuan Peubah bebas dan terikat, konsep relation, model regresi linier, penaksir
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari tidak terlepas dari data, baik itu bersifat kuantitatif maupun kualitatif. Apabila dikumpulkan data dari seluruh elemen dalam suatu populasi,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Statistik Menurut Sofyan (2013) pengertian statistik berasal dari bahasa Latin, yaitu status yang berarti negara dan digunakan untuk urusan negara. Pada mulanya, statistik
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan (prediction).
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Analisis Regresi Perubahan nilai suatu variabel tidak selalu terjadi dengan sendirinya, namun perubahan nilai variabel itu dapat disebabkan oleh berubahnya variabel lain yang berhubungan
Lebih terperinciOLEH : WIJAYA. FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009
PERANCANGAN PERCOBAAN OLEH : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 I. ANALISIS REGRESI 1. 2. Regresi Linear : Regresi Linear Sederhana
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN. Wonopringgo Pekalongan (Variabel X), peneliti menggunakan metode angket yang
40 BAB IV AALISIS HASIL PEELITIA A. Analisis Kompetensi Profesional Guru MTs. Syarif Hidayatullah Wonopringgo Pekalongan Untuk mengetahui kompetensi profesional guru MTs. Syarif Hidayatullah Wonopringgo
Lebih terperinciAnalisis Regresi 2. Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda
Analisis Regresi Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda Tuuan Instruksional Khusus : Mahasiswa dapat menelaskan regresi linier sederhana dan berganda dan asumsi-asumsi yang mendasarinya
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. satu peubah prediktor dengan satu peubah respon disebut analisis regresi linier
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi pertama kali dikembangkan oleh Sir Francis Galton pada abad ke-19. Analisis regresi dengan satu peubah prediktor dan satu peubah
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
17 Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Matriks 2.1.1 Definisi Matriks Matriks adalah suatu kumpulan angka-angka yang juga sering disebut elemen-elemen yang disusun secara teratur menurut baris dan kolom sehingga
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1)
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1) Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran peubah Pemodelan Keterkaitan anang kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id)
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. Sebuah Matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari bilangan-bilangan.
BAB II KAJIAN TEORI A. Matriks 1. Definisi Matriks Sebuah Matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari bilangan-bilangan. Bilangan-bilangan dalam susunan tersebut dinamakan entri dalam matriks (Howard
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. teknik yang umum digunakan untuk menganalisis. hubungan antara dua atau lebih variabel adalah analisis regresi.
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Regresi Dalam ilmu statistika, teknik yang umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel adalah analisis regresi. Regresi pertama kali digunakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berubah pihak manajemen harus memperhatikan trend yang terjadi di
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang meningkat tajam menuntut manajemen organisasi atau perusahaan untuk berubah. Agar berubah pihak manajemen harus memperhatikan
Lebih terperinciPengantar Analisa Data
Pengantar Analisa Data Tjipto Juwono, Ph.D. April 2017 TJ (SU) Data Analysis April 2017 1 / 44 REVIEW EKONOMETRIKA: ANALISA REGRESI BERGANDA Data Home Cost Temp Ins Age ($) ( F) (In.) (y) 1 250 35 3 6
Lebih terperinciANALISIS REGRESI LINEAR
BAB V ANALISIS REGRESI LINEAR Pendahuluan Analisis regresi merupakan suatu analisis antara dua variabel yaitu variabel independen (Prediktor) yaitu variabel X dan variabel dependent (Respon) yaitu variabel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis regresi linier sederhana 2. Analisis regresi linier berganda. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Pengertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih. Istilah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat
BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Runtun Waktu Data runtun waktu (time series) merupakan data yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat berupa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Regresi Istilah regresi pertama kali digunakan oleh Francis Galton. Dalam papernya yang terkenal Galton menemukan bahwa meskipun terdapat tendensi atau kecenderungan bahwa
Lebih terperinciAnalisis Regresi Linier ( Lanjutan )
Analisis Regresi Linier ( Lanjutan ) Outline - Regresi Berganda - Pemeriksaan Regresi : Koef. Determinasi Standar Error Interval Kepercayaan Uji Hipotesis :t test, F test, - Pelanggaran Asumsi : Multicollinearity
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bagian pertama bab ini diberikan tinjauan pustaka yang berisi penelitian sebelumnya yang mendasari penelitian ini Pada bagian kedua bab ini diberikan teori penunjang yang berisi
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Pendekatan penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah Ex post facto
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Pendekatan penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah Ex post facto dan survey. Penelitian ex post facto adalah suatu penelitian yang dilakukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu variabel yang
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK
BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK 3.1 Metode Pemulusan Eksponensial Holt-Winter Metode rata-rata bergerak dan pemulusan Eksponensial dapat digunakan untuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. satu variabel yang disebut variabel tak bebas (dependent variable), pada satu atau
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi pertama kali digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Gallon, istilah regresi pada mulanya bertujuan untuk membuat perkiraan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
33 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Penelitian ini dilakukan berdasarkan data series bulan yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia (BI) dan Badan Pusat Statistik (BPS), diantaranya adalah
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Matriks Matriks adalah himpunan bilangan real yang disusun secara empat persegi panjang, mempunyai baris dan kolom dengan bentuk umum : Tiap-tiap bilangan yang berada didalam
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Model Linier dengan n pengamatan dan p variable penjelas biasa ditulis sebagai
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Model Linear Model Linier dengan n pengamatan dan p variable penjelas biasa ditulis sebagai berikut : Y i = β 0 + X i1 β 1 + X i2 β 2 + + X ip β p +ε i ; i = 1,2,, n bila dirinci
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi merupakan suatu model matematis yang dapat di gunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang
Lebih terperinciAnalisis Regresi: Regresi Linear Berganda
Analisis Regresi: Regresi Linear Berganda Pengantar Pada sesi sebelumnya kita hanya menggunakan satu buah X, dengan model Y = b 0 + b 1 X 0 1 Dalam banyak hal, yang mempengaruhi X bisa lebih dari satu.
Lebih terperinciOleh : Fuji Rahayu W ( )
Oleh : Fuji Rahayu W (1208 100 043) JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2012 Indonesia sebagai negara maritim Penduduk Indonesia
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. metode kuadrat terkecil (MKT), outlier, regresi robust, koefisien determinasi,
BAB II LANDASAN TEORI Beberapa teori yang diperlukan untuk mendukung pembahasan diantaranya adalah regresi linear berganda, pengujian asumsi analisis regresi, metode kuadrat terkecil (MKT), outlier, regresi
Lebih terperinciMatriks. Baris ke 2 Baris ke 3
Matriks A. Matriks Matriks adalah susunan bilangan yang diatur menurut aturan baris dan kolom dalam suatu jajaran berbentuk persegi atau persegi panjang. Susunan bilangan itu diletakkan di dalam kurung
Lebih terperinci