Regresi linier berganda Pada regresi linier sederhana variabel bebas (X) dan variabel tak bebas (Y) Regresi linier berganda : atau lebih variabel beba

dokumen-dokumen yang mirip
REGRESI LANJUTAN RETNO DWI ANDAYANI, SP. MP

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis korelasi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan

OLEH : WIJAYA. FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009

Materi Persyaratan analisis regresi dari rancangan percobaan Penentuan model regresi dengan ortogonal polinomial Dari rancangan acak lengkap Dari ranc

Pertemuan keenam ANALISIS REGRESI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan

BAB II LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regressison analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi pertama kali digunakan oleh Francis Galton. Dalam papernya yang

ANALISIS REGRESI. Dimana : ý = subyek dalam variabel dependen yang diprediksikan a = harga Y bila X = 0 (harga konstan)

BAB 2 LANDASAN TEORI

Lampiran 1. Tata Letak Wadah Penelitian

Linier Regression. Statistik (MAM 4137) Ledhyane I. Harlyan

BAB 2 LANDASAN TEORI. pengetahuan, terutama para peneliti yang dalam penelitiannya banyak

BAB 2 LANDASAN TEORI

Dependent VS independent variable

BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

REGRESI LINEAR SEDERHANA

BAB IV HASIL PENELITIAN A. DESKRIPSI PENELITIAN Penelitian ini adalah jenis penelitian kuantitatif deskriptif dengan metode survey.

BAB 2 LANDASAN TEORI

Regresi Linier Berganda

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir francis

Kuliah Statistika Industri II Regresi & Korelasi Berganda

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan tingkat

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

REGRESI SEDERHANA/BIVARIAT. Statistik Psikologi Unita Werdi Rahajeng

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

REGRESI LINIER BERGANDA

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB IV PENGARUH KETELADANAN GURU TERHADAP KEPRIBADIAN MUSLIM PESERTA DIDIK DI MTs N PLANJAN KESUGIHAN KABUPATEN CILACAP

BAB 2 LANDASAN TEORI. bebas X yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas Y.

BAB 2 LANDASAN TEORI. pertama digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

Bab 2 LANDASAN TEORI

Lampiran 1. Perhitungan Kelangsungan Hidup Benih Ikan Koi Pada Penelitian Pendahuluan.

BAB 2 LANDASAN TEORI. teknik yang umum digunakan untuk menganalisis. hubungan antara dua atau lebih variabel adalah analisis regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI

A. SOAL 1: UJI NORMALITAS DATA DG CHIR KUADRAT. Pengukuran terhadap tinggi mahasiswa tingkat pertama dilakukan dan

Analisis Regresi 2. Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda

ANALISIS REGRESI 1. Pokok Bahasan : REGRESI LINIER SEDERHANA

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

Analisis Regresi 1. Pokok Bahasan Pengujian pada Regresi Ganda

Bab 2 LANDASAN TEORI

REGRESI LINIER BERGANDA. Debrina Puspita Andriani /

BAB 2 LANDASAN TEORI

Parameter Satuan Alat Sumber Fisika : Suhu

Pertemuan Ke-10. Teknik Analisis Regresi_M. Jainuri, M.Pd

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

BAB IV ANALISIS TENTANG PERHATIAN ORANG TUA DAN AKHLAK SISWA SD ISLAM GERGAJI SEMARANG TAHUN AJARAN

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. pengetahuan, terutama para peneliti yang dalam penelitiannya banyak

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

2.1 Pengertian Regresi

BAB 2. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton,

BAB 2 LANDASAN TEORI. satu variabel yang disebut variabel tak bebas (dependent variable), pada satu atau

BAB 2 LANDASAN TEORI. bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel eksplanatorik, variabel

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.

Analisis Regresi 1. Pokok Bahasan : Regresi Linier dengan Dua Peubah Penjelas

Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak

BAB 3 PENGOLAHAN DATA

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. Gorontalo yakni: SMAN 1 kota Gorontalo, SMAN 2 Kota Gorontalo, SMAN. digunakan 3 bulan ( april, mei, juni 2013)

BAB 4 ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB III METODE PENELITIAN

OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian melainkan hanya menggunakan fakta pada diri responden.

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih.. Dalam

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB VI. ANALISIS JEJAK ATAU SIDIK LINTAS (PATH ANALYSIS)

1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan secara lengkap Semua satuan percobaan memiliki peluang

Regression. Fisheries Data Analysis Ledhyane I. Harlyan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Analisis Korelasi dan Regresi. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISA DATA

PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni

Selalu (SL) 4 Sering (S) 3 Kadang kadang (KD) 2 Tidak Pernah (TP) 1

Lampiran 1. Tata Letak Wadah Penelitian

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

BAB V ANALISIS TENTANG PENGARUH MENGIKUTI PENGAJIAN. Dalam bab ini diuraikan tentang data-data Pengaruh Mengikuti

BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton,

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2011

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

Jurnal Pendidikan Akuntansi Indonesia, Vol. X, No. 1, Tahun 2012 Risma Istiarini & Sukanti Halaman

REGRESI SEDERHANA/BIVARIAT. Statistik Psikologi Unita Werdi Rahajeng

Transkripsi:

Kuswanto-0

Regresi linier berganda Pada regresi linier sederhana variabel bebas (X) dan variabel tak bebas (Y) Regresi linier berganda : atau lebih variabel bebas (X, X,,Xn) variabel tak bebas (Y) Apabila ada variabel bebas, maka akan ada koefisien regresi, yaitu b dan b Bentuk persamaan Y = b0 + bx + bx

Lebih dari var bebas 3 var bebas : Y=b0 + bx + bx + b3x3 4 Var bebas : Y=b0 + bx + bx + b3x3 + b4x4 5 Var bebas : Y=b0+bX+bX+b3X3+b4X4+b5X5 Namun demikian, makin banyak var bebas makin sulit diinterpretasi

Cara analisis regresi berganda. Pendugaan model dengan rumus regresi berganda (hanya untuk variabel bebas). Pendugaan model dengan matrik

. Pendugaan model regresi berganda dengan rumus hanya untuk variabel bebas Untuk 3 variabel bebas atau lebih tidak efisien

. Pendugaan model dengan rumus. Pendugaan model dengan rumus regresi berganda regresi berganda = ) ( ) )( ( ) )( ( ) )( ( y y b ) )( ( ) )( ( y y = ) ( ) )( ( ) )( ( ) )( ( y y b Persamaan regresi Y = b0 + bx + bx 0 = X b X b Y b 0 = X b X b Y b dimana

No Var Produksi (Y) Contoh soal Tinggi Tan (X) 5,755 0,5 4,5 5,939 05,4 6,0 3 6,00 8, 4,6 4 6,545 04,5 8, 5 6,730 93,6 65,4 6 6,750 84, 7,6 7 6,889 77,8 7,9 8 7,86 75,6 9,4 Total Rerata Jmlh anakan (X) Cara mengerjakan lengkapi tabel dengan..

No Var Y X X YX YX XX Total Rerata JK 5,76 0,50 4,50 5,94 05,40 6,00 3 6,0 8,0 4,60 4 6,55 04,50 8,0 5 6,73 93,60 65,40 6 6,75 84,0 7,60 7 6,89 77,80 7,90 8 7,86 75,60 9,40 Lengkapi tabel dengan nilai total, rata-rata dan jumlah kuadrat

No Var Y X X YX YX XX 5,76 0,50 4,50 5,94 05,40 6,00 3 6,0 8,0 4,60 4 6,55 04,50 8,0 5 6,73 93,60 65,40 6 6,75 84,0 7,60 7 6,89 77,80 7,90 8 7,86 75,60 9,40 Total 5,48 769,60 93,60 Rerata 6,56 96,0 4,0 JK 347,47 75789,4 6684,34 Lengkapi tabel dengan nilai YX

No Var Y X X YX YX XX 5,76 0,50 4,50 635,93 5,94 05,40 6,00 65,97 3 6,0 8,0 4,60 709,78 4 6,55 04,50 8,0 683,95 5 6,73 93,60 65,40 69,93 6 6,75 84,0 7,60 567,68 7 6,89 77,80 7,90 535,96 8 7,86 75,60 9,40 594,37 Total 5,48 769,60 93,60 40388,6 Rerata 6,56 96,0 4,0 JK 347,47 75789,4 6684,34 Lengkapi tabel dengan nilai YX

No Var Y X X YX YX XX 5,76 0,50 4,50 635,93 4,00 5,94 05,40 6,00 65,97 95,0 3 6,0 8,0 4,60 709,78 87,75 4 6,55 04,50 8,0 683,95 9, 5 6,73 93,60 65,40 69,93 440,4 6 6,75 84,0 7,60 567,68 8,80 7 6,89 77,80 7,90 535,96 3,3 8 7,86 75,60 9,40 594,37 5,5 Total 5,48 769,60 93,60 40388,6 060,3 Rerata 6,56 96,0 4,0 JK 347,47 75789,4 6684,34 Lengkapi tabel dengan nilai XX

No Var Y X X YX YX XX 5,76 0,50 4,50 635,93 4,00 707,5 5,94 05,40 6,00 65,97 95,0 686,40 3 6,0 8,0 4,60 709,78 87,75 74,6 4 6,55 04,50 8,0 683,95 9, 90,90 5 6,73 93,60 65,40 69,93 440,4 6,44 6 6,75 84,0 7,60 567,68 8,80 480,6 7 6,89 77,80 7,90 535,96 3,3 39,6 8 7,86 75,60 9,40 594,37 5,5 466,64 Total 5,48 769,60 93,60 40388,6 060,3 48994,56 Rerata 6,56 96,0 4,0 JK 347,47 75789,4 6684,34 Masukkan ke dalam rumus b dan b

Menghitung b dan b Dari rumus b ( )( ( )( y) ( )( = ) ) ( y ) Ingat bahwa karena merupakan rumus varian Dan untuk = ( X ) ( X ) / n Sehingga setiap nilai varian dan kovarian harus diselesaikan dulu rumusnya baru nilai dimasukkan untuk menghitung b dan b = ( X ) ( X ) / n

Setelah semua varian dan kovarian dimasukkan, maka.. Diperoleh b = - 3,75 b = 50,7 0 Dan b0 dengan rumus b = Y b X b X diperoleh b0 = 3,336 Persamaan regresi diperoleh Y = 3,336 3,75 X + 50,7 X

Uji hipotesis H0 : b i = 0 H : b i 0 maka t hit = b i /se bi H0 : b = b =0 H : minimum salah satu 0, maka tabel anovanya SK Db JK RK F hit buah b bi (iy) Sisa n-- Sisa Total n-i JK Y RK reg RK sisa RK reg/rk sisa

Menghitung anova Jumlah kuadrat regresi JKr = b y + b y = (-3,75)(65,94)+(50,7)(7,0) =.63,804 JKtotal = y² = 3.,56 JKsisa = y² -JKr = 579.700

SK Db JK Masukkan RK F hit Regresi.63.804 RK reg,35 Sisa 5 579.700 RK sisa Total 7 3..56 F tabel 5% = 5,74 persamaan linier tersebut NYATA, artinya pengaruh linier kombinasi tinggi tanaman dan jumlah anakan memberikan kontribusi yang nyata thd keragaman produksi gabah Koefisien determinasi JKr/JKtotal = 0,8 Kesimpulan : sebanyak 8% total keragaman produksi dari 8 varietas padi tersebut dapat dihitung dengan fungsi linier berganda, dengan variabel tinggi tanaman dan jumlah anakan

. Pendugaan model regresi linier berganda dengan matrik

. Pendugaan model regresi linier berganda dengan matrik Perhatikan Contoh Regresi Linier Sederhana Model regresi linier sederhana, asalnya Y =

Data luas tanah (ha)(x) dan beaya produksi (Rp)(Y) No Y X. 59, 0,7. 97,8,5 3. 98,6,9... 0. 8,9 0, Model regresi linier dari tabel tersebut adalah Y = 0 0 + X + Dari tabel tersebut dapat ditulis 59, = 0 + 0,7 + e 97,8 = 0 +,5 + e 98,6 = 0 +,9 + e3.... 8,9 = 0 + 0, + e0 Y = 0 0 + X + e

Bila ditulis dalam bentuk matrik 59, = 0 + 0,7 + e 97,8 = 0 +,5 + e 98,6 = 0 +,9 + e3.... 9,9 = 0 + 0, + e0 Dipecah menjadi matrik Y= 59, 97,8 98,6. 9,9 X= 0,7,5,9.. 0, = 0 Vektor dari parameter yg akan diduga = e e e3 e4 Vektor observasi vektor var. bebas vektor eror

Penyelesaian matrik Bila transpos (X ) dikali X, maka matrik X X 0,7 X X =,5,9 0,7,5,9 0,.. = 0, 59, 0,7,5,9 0, 97,8 X Y = = 98,6 8,9 n Xi Xi Xi Yi XiYi

Penyelesaian matrik Penduga matrik adalah b = b0 maka dapat ditulis b (X X) b = (X Y) Penyelesaian matrik dengan inversi (X X) b = (X Y) (X X) - (X X) b = (X X) - (X Y) Maka b = (X X) - (X Y)

dimana n Xi X X = X Y = Xi Xi Yi XiYi b = b0 b Analog dengan cara tersebut, Analog dengan cara tersebut, dapat pula dikerjakan regresi linier berganda untuk variabel bebas atau lebih Cara mendapatkan matrik (X X), (X Y) dan matrik b, sama dengan regresi variabel bebas Dan hasilnya adalah

Matrik untuk regresi linier berganda n X X X X = X X X X X Y = Y X Y b = b0 b X X X X XY b Dari matrik tersebut dapat dihitung nilai koefisien regresi berganda b, b dan intersep b0 dengan rumus b = (X X) - (X Y) Perlu diperhatikan mencari invers matrik Cara ini dapat digunakan untuk mengitung koefisien regresi linier berganda, 3, 4 atau lebih variabel bebas Untuk 3 variabel bebas, maka

Tabel ANOVA Dari uji hipotesis H0 : b i = 0 Vs H : b i 0 maka t hit = b i /se bi H0 : b = b =0 Vs H : minimum salah satu 0, maka tabel anovanya SK Db JK RK F hit buah b bi (y)i residu n-- Sisa Total n-i JK Y RK reg RK res RK reg/rk res

Regresi linier berganda 3 variabel bebas n X X X 3 X X = X X X X X X 3 X X X X X X 3 XX X X X 3 X X 3 X X 3 X 3 X Y = Y X Y XY X 3 Y b = b0 b b b3 Dengan rumus b = (X X) - (X Y), Maka nilai koefisien regresi Akan ketemu

Menghitung invers matrik Invers suatu matrik C dapat dihitung dengan rumus C - = C*/ C dimana C* = matrik ajugat yang berisi matrik kofaktor dan C adalah diterminan matrik Invers matrik juga dapat dicari dengan metode Dolittle Cara paling mudah dan cepat menggunakan komputer

Contoh Soal : dari data sebelumnya No Var Y X X YX YX XX 5,76 0,50 4,50 635,93 4,00 707,5 5,94 05,40 6,00 65,97 95,0 686,40 3 6,0 8,0 4,60 709,78 87,75 74,6 4 6,55 04,50 8,0 683,95 9, 90,90 5 6,73 93,60 65,40 69,93 440,4 6,44 6 6,75 84,0 7,60 567,68 8,80 480,6 7 6,89 77,80 7,90 535,96 3,3 39,6 8 7,86 75,60 9,40 594,37 5,5 466,64 Total 5,48 769,60 93,60 40388,6 060,3 48994,56 Rerata 6,56 96,0 4,0 JK 347,47 75789,4 6684,34

Diperoleh matrik 8 769,6 93,6 X X = 769,6 75789,4 48994,56 93,6 48994,56 6684,34 X Y = 5,48 40388,6 060,3 Cari invers matrik X X dengan determinan untuk menduga b. Dari data tersebut ketemu b0 = 6,336 b = -3,75 b = 50,7 Maka Y = 6,336-3,75X+50,7X

BAHAN DISKUSI Cari data untuk analisis regresi linier berganda Satu variabel tak bebas Y Dua variabel bebas X dan X Hitunglah nilai b0, b dan b Tunjukkan persamaan regresinya Tunjukkan tabel anovanya Kumpulkan minggu depan