Analisis regresi linear ganda bertujuan untuk mencari bentuk hubungan linear antara satu variabel terikat Y dan k variabel bebas X1, X2, X3,..., Xk.

dokumen-dokumen yang mirip
Regresi 4/13/2015 REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR HUBUNGAN LEBIH DARI DUA VARIABEL REGRESI LINEAR BERGANDA

ANALISIS REGRESI BERGANDA

KORELASI DAN REGRESI BERGANDA

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

FUZZY QUANTIFICATION THEORY I UNTUK ANALISIS HUBUNGAN ANTARA PENILAIAN KINERJA DOSEN OLEH MAHASISWA, KEHADIRAN DOSEN, DAN NILAI KELULUSAN MAHASISWA

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh,

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA

FORMULIR UJI DAYA TERIMA

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS

Jl. Barang Tongkok Kampus Gn. Kelua Samarinda-Kalimantan Timur 1, 2,

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.

REGRESI LINIER GANDA

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

FORMULIR UJI DAYA TERIMA. Nama Ibu :... Umur :... Nama Balita :... Jenis Kelamin :...

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL

PENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA.

Representasi sinyal dalam impuls

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat.

Data dan Metode Pengolahan Data

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

Pemetaan Linear Yang Mengawetkan Invers Drazin Matriks Atas Lapangan

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

BAB III METODE PENELITIAN

Kuliah 9 Filter Digital

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

Penggunaan Transformasi z

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012

BAB 2 LANDASAN TEORI

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET

1 ANGKET PERSEPSI SISWA TERH

(The Method of Separation of Variables). Metode ini dapat digunakan pada PDP linier, khususnya PDP dengan koefisien konstan.

Ring Noetherian dan Ring Artinian

Solusi Numerik Persamaan Transport

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit

REGRESI. Imam Gunawan

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

x x x1 x x,..., 2 x, 1

MODUL BARISAN DAN DERET

Laboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

Statistika Non Parametrik

A. Pengertian Hipotesis

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

LISTRIK STATIS (3) Potensial Listrik BAB 1 Fisika Dasar II 44

SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN (FIELD)

Anova (analysis of varian)

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

BAB III METODE PENELITIAN. Dipilihnya Bappeda Kabupaten Labuhanbatu Selatan sebagai objek penelitian

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Tabel Rancangan Acak Percobaan. Keterangan : A = Kotak kontrol berisi Etanol 70% B = Kotak berisi minyak rimpang jeringau 6%

BAB 2 LANDASAN TEORI

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

ANALISIS JALUR FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KRIMINALITAS DI KOTA MANADO PATH ANALYSIS OF FACTORS CAUSE CRIME IN MANADO

BAB III ANALISIS JALUR

SEBARAN t dan SEBARAN F

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)

REGRESI LINIER SEDERHANA

KALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN

Mengimplementasikan Algoritma variable predictive models based class discrimination (VPMCD) sebagai metode klasifikasi kesamaan pola

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

BAB III METODE PENELITIAN

Analisis Korelasi dan Regresi

BAB III METODE PENELITIAN

Contoh Proposal Skripsi Makalahmudah.blogspot.com

Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar, istilah istilah dan definisi

BAB III METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA

Bab 16 Integral di Ruang-n

p q r sesuai sifat operasi hitung bentuk pangkat

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu

BAB VI ATOM HIDROGEN 6.1 Persamaan Schrodinger Untuk Kasus Gaya Pusat

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

BAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F

PERBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINIER SEDERHANA PADA SAMPLING BERPERINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BERPERINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BERPERINGKAT

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

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

UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI

Analisis Regresi dan Korelasi

SISTEM PERSAMAAN LINEAR ...

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA. Fitriani Agustina, Math, UPI

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

Transkripsi:

EGESI DAN KOELASI LINEA GANDA Aalisis egesi liea gada etujua utu mecai etu huuga liea ataa satu vaiael teiat da vaiael eas,, 3,...,. Meetua pesamaa egesi liea gada Pesamaa egesi pada da adalah Dega metode uadat teecil, oefisie,, da dapat dicai dai 3 pesamaa dega 3 vaiael eiut Kostata,, da dapat dicai dega metode sustitusi da elimiasi, dega ives matis, atau dega caa lai. Selai caa di atas,,, da dapat dicai dega y y y y dega Cotoh 5 6 8 7 5 6 5 8 6 5 6 6 4 6 8 6 5 5 4 7 6 4 6 7 7 5 7 7 4 5 5 8 6 5 5 5 Cailah pesamaa egesi liea gada dai data di atas. Peyelesaia Dai data dipeoleh 73, Caa 68 68 69 44 398 398, 69 398 43 68, 47, ( 3) () 6 5 69, 73......() 47......() 43......(3) 457, 43 3......(4) 44, 43 egesi da oelasi liea gada y ii Setyaigsih Page

(4) () () 3 () 7 4 4 7 68 4 8 69 56 56 36 73 37......(5) 94 73 8 4 4......(6) (5) (6),5 4 4 5,5 63,5 37 63,385,57,639 Jadi pesamaa egesiya adalah,639,57, 385 Caa Dai esaa-esaa yag telah dicai di atas, dipeoleh 68 69 5,667; 5,75; 68 44 44 69 43 43 6869 398 6873 y 47 6973 y 43 y y 6,5 8,667 y y 8,667 8,667 385,333 8,667 396,75 6,5 398 39 7 47 43,667 3,333 43 49,75,5 3,333 7,5 6,5 7,5 73,333 6,5 7,575,667,3855,75, 639 6,83 Jadi pesamaa egesiya adalah,639,57, 385 73 6,83 44,95 54,33875 98,575 54,33875,57,385 egesi da oelasi liea gada y ii Setyaigsih Page

Uji eeatia egesi liea gada Hipotesis H huuga liea gada ataa da dega tida eati H huuga liea gada ataa da dega eati Komputasi JKT JK y y JKG JKT JK Deajat eeasa d = dg = dt = JK eata uadat K d KG JKG dg Statisti uji F K KG 3 y... 3 Daeah iti DK = {FǀF > F ;, } Tael aguma aalisis Sume JK d K Fos Fα egesi JK K K () F KG JKG KG - - Galat Total JKT - - - y F ;, Uji sigifiasi oefisie oelasi Koefisie detemiasi gada pada,, 3,..., disajia dega didefiisia seagai eiut JK y.3... JKT y y y y Utu, y. Koefisie oelasi gada pada,, 3,..., disajia dega seagai eiut y 3..., y. 3...., didefiisia y. 3... y.3..., dega y.3... da y.3... Uji sigifiasi oefisie oelasi liea gada Hipotesis H ρ = (tida tedapat oelasi gada ataa da dega ) H ρ > (tedapat oelasi gada ataa da dega ) Statisti uji F, dega y.3... Daeah iti {F ǀ F > F ;, } egesi da oelasi liea gada y ii Setyaigsih Page 3

Cotoh Dai soal di atas, cailah oefisie oelasi gada. Peyelesaia y. y. JK JKT y. y,894,946 y,573,333,385,5 73 457,546,97,894 Sumaga pedito Ada dua jeis sumaga pedito (vaiael eas), yaitu sumaga efetif da sumaga elatif. Sumaga efetif disajia dega SE, sumaga elatif disajia dega S, da didefiisia seagai eiut SE(j) j yj SE(j) S(j) dega j,,3,..., da Megigat y y y y da y da y y... y maa SE() da SE() dapat diyataa dalam fomula eiut SE() SE() y y Koefisie oelasi pasial Walaupu peeliti mempuyai eeapa vaiael eas, amu teadag peeliti igi melihat oelasi ataa salah satu vaiael eas dega vaiael teiatya dega memuat vaiael eas yag laiya tetap. Koefisie oelasi yag dipeoleh diseut oefisie oelasi pasial. Pada cotoh di atas tedapat vaiael eas yaitu da da satu veaiael teiat, maa tedapat oefisie oelasi pasial y. da y.. Lamag y. diatia seagai oefisie oelasi ataa da, dega megaggap tetap. Sedaga y. diatia seagai oefisie oelasi ataa da, dega megaggap tetap. Pada oelasi gada dega dua vaiael eas da dega, oefisie oelasi pasial y. da y. didefiisia seagai eiut y y y. y. y y y y y egesi da oelasi liea gada y ii Setyaigsih Page 4

Uji sigifiasi oefisie oelasi pasial Uji sigifiasi (eeatia) oelasi pasial adalah seagai eiut Hipotesis utu oelasi ataa deg H tida tedapat oelasi positif ataa dega H tedapat oelasi positif ataa dega utu oelasi ataa deg H tida tedapat oelasi positif ataa dega H tedapat oelasi positif ataa dega Utu y. statisti ujiya adalah y. 3 t ~ t ( 3) y. Utu y. statisti ujiya adalah y. 3 t ~ t ( 3) y. Daeah iti {t ǀ t > t ; 3 } Cotoh Cailah y. da y. dai cotoh di atas, da ujilah hipotesis yag meyataa ahwa oefisie oelasi teseut positif. egesi da oelasi liea gada y ii Setyaigsih Page 5

Nilai statistia matematia (), statistia dasa (), da poailitas () dai aa adalah seagai eiut No 3 4 5 6 7 8 9 Stat-mat () 7 6 9 7 6 7 7 6 8 9 7 6 Stat-das () 6 5 8 7 5 7 8 6 7 9 7 5 Poailitas () 6 6 9 7 6 6 6 5 8 8 6 8 Dega α=5%, a. Cailah pesamaa egesi pada da.. Ujilah eeatia egesiya. c. Cailah oefisie oelasi ataa da, oefisie oelasi ataa da, oefisie oelasi ataa ataa da, da oefisie oelasi liea gadaya. d. Ujilah hipotesis yag meyataa tedapat oelasi ataa ilai-ilai statistia dasa da poailitas dega ilai-ilai statistia matematia. e. Cailah sumaga efetif da sumaga elatif dai da tehadap tejadiya egesi liea. f. Cailah oefisie oelasi pasial y. da y., da ujilah hipotesis yag meyataa ahwa oefisie-oefisie oelasi pasial teseut positif. egesi da oelasi liea gada y ii Setyaigsih Page 6

Peyelesaia 7 6 6 49 36 36 36 4 4 6 5 6 36 5 36 3 3 36 9 8 9 8 64 8 7 7 8 7 7 7 49 49 49 49 49 49 6 5 6 36 5 36 3 3 36 7 7 6 49 49 36 4 49 4 7 8 6 49 64 36 48 56 4 6 6 5 36 36 5 3 36 3 8 7 8 64 49 64 56 56 64 9 9 8 8 8 64 7 8 7 7 7 6 49 49 36 4 49 4 6 5 8 36 5 64 4 3 48 85 8 8 65 55 563 547 58 584 a.,684,57, 385. Hipotesis H huuga liea gada ataa ilai statistia dasa da ilai poailitas dega ilai statistia matematia tida eati. H huuga liea gada ataa ilai statistia dasa da ilai poailitas dega ilai statistia matematia eati. Sume JK d K Fos Fα Keputusa Kesimpula uji egesi,547 5,773 37,99 4,6 H ditola Huuga liea gada ataa ilai () statistia dasa Galat,37 9,5 da ilai poailitas Total,97 - dega ilai statistia matematia eati c. = ( )( ) =,859 ( ( ) )( ( ) ) = ( )( ) =,77 ( ( ) )( ( ) ) = ( )( ) =,4 ( ( ) )( ( ) ) egesi da oelasi liea gada y ii Setyaigsih Page 7

y. atau, JK JKT y. y.,894 y y y y,894,945,894 d. H ρ = (tida tedapat oelasi gada ataa ilai statistia dasa da ilai poailitas dega ilai statistia matematia H ρ > (tedapat oelasi gada ataa ilai statistia dasa da ilai poailitas dega ilai statistia matematia) Statisti uji F 37,99 Daeah iti {F ǀ F > F 4, 6 } ;, Keputusa uji H ditola Kesimpula tedapat oelasi gada ataa ilai statistia dasa da ilai poailitas dega ilai statistia matematia. egesi da oelasi liea gada y ii Setyaigsih Page 8