Regresi Linear Sederhana

PENDAHULUAN

• Apabila dua variabel X dan Y mempunyai hubungan, maka nilai variabel X yang sudah Diketahui dapat dipergunakan untuk memperkirakan / menaksir / meramalkan nilai variabel Y
• Ramalan à taksiran / perkiraan mengenai terjadinya suatu kejadian untuk waktu yang akan datang 
•  Contoh : Ramalan produksi 4 tahun yang akan datang, ramalan harga bulan depan, ramalan jumlah penduduk 5 tahun yang akan datang, ramalan hasil penjualan tahun depan, dll 
•  Analisis regresi berguna untuk mendapatkan hubungan fungsional antara dua variabel atau lebih atau mendapatkan pengaruh antara variabel prediktor terhadap variabel kriteriumnya 
• Variabel prediktor = variabel bebas = variabel yang mempengaruhi = X
• Variabel kriterium = variabel terikat / tergantung = variabel yang dipengaruhi = Y

PERSAMAAN REGRESI LINEAR SEDERHANA

• Misalnya kita ingin mengetahui hubungan fungsional (pengaruh / meramalkan pengaruh) antara banyaknya pengunjung toko dengan banyaknya pembeli di sebuah toko 
• Persamaan analisis regresinya adalah :

                        Y = a + bX

            dimana :

Y          = variabel kriterium

X          = variabel prediktor

a          = bilangan konstanta

b          = koefisien arah regresi linier

Jika nilai b positif à variabel Y akan mengalami kenaikan / pertambahan, dan sebaliknya

Langkah – Langkah Menghitung Persamaan Regresi

•         Hitung b dan a dengan rumus :

             

•         Masukkan nilai a dan b ke dalam persamaan regresi :

             Y = a + bX

Contoh Persamaan Regresi Linier (1)

X         =          pendapatan nasional per kapita (dalam ribuan rupiah)

Y         =          pengeluaran konsumsi rumah tangga (dalam ribuan rupiah)

Cari persamaan garis regresi Y = a + bX. Dan berapakah ramalan Y, jika X = 100?

X	19	27	39	47	52	66	78	85
Y	15	20	28	36	42	45	51	55

Penyelesaian

•         Buat tabel berikut :

	X	Y	X2	XY
	19	15	361	285
	27	20	729	540
	39	28	1521	1092
	47	36	2209	1692
	52	42	2704	2184
	66	45	4356	2970
	78	51	6084	3978
	85	55	7225	4675
Total	413	292	25189	17416

  

     •          Masukkan nilai a dan b ke dalam persamaan regresi :

            Y = a + bX

            Y = 5,267 + 0,605X

            Maka ramalan konsumsi rumah tangga :

            Y = 5,267 + 0,605 (100) = 65,767

Video Pembelajaran 

Video Pembelajaran Menggunakan Excel