Makalah “Regresi Dan Kolerasi Linier Sederhana”

BAB I 
PENDAHULUAN 

1.1 Latar Belakang 

Analisa regresi adalah alat analisis statistik yang memanfaatkan hubungan antara dua variabel atau lebih. Secara deskriptif hubungan statistik antara variabel bebas X dan variabel Y, melalui analisis regresi dan kolerasi. 

Makalah “Regresi Dan Kolerasi Linier Sederhana”Dalam analisis regresi , suatu persamaan regresi atau persamaan pendugaan dibentuk untuk menerangkan pola hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Setelah persamaan regresi dibentuk dan berdasarkan persamaan itu, dibuat pendugaan terhadap nilai variabel terikat berdasarkan nilai variabel bebas tertentu (yang diketahui). 

Kuat lemahnya hubungan dan arahnya antara variabeel terikay Y dan variabel bebas X, diukur oleh suatu nilai yang disebut koefisien kolerasi. 

Sedangkan pengaruh variabel bebas X terhadap variabel terikat Y, ditunjukkan oleh koefisisen regresi. Dengan kata lain analisis regresi, menjawab bagaimana pola hubungan antara variabel dan analisis kolerasi menjawab bagaimana kekeratan hubungan antara yang diterangkan dalam persamaan regresi. 

Kedua analisis ini biasanya dipakai secara bersamaan. Tujuan dari makalh ini agar mahasiswa (peserta didik) diharapkan dapat memahami analisis regresi dan kolerasi, terutama melakukan inferensi terhadap koefisien regresi dan kolerasi.

1.2 Rumusan Masalah 
  1. Apa pengertian Regresi sederhana (review) ? 
  2. Apa pengertian Pendugaan persamaan regresi populasi ? 
  3. Apa pengertian Inferensi (perdugaan dan uji hipotesis) koefisien regresi dan kolerasi ? 
  4. Apa pengertian Analisis regresi sebagai alat prediksi ? 

1.3 Tujuan Penulisan 
  1. Agar mahasiswa dapat memahami Regresi sederhana (review) 
  2. Agar mahasiswa dapat memahami Pendugaan persamaan regresi populasi 
  3. Agar mahasiswa dapat memahami Inferensi (perdugaan dan uji hipotesis) koefisien regresi dan kolerasi 
  4. Agar mahasiswa dapat memahami Analisis regresi sebagai alat prediksi

BAB II 

PEMBAHASAN 

2.1 Regresi Sederhana (Review) 

Menurut gujarati (2006) dalam model regresi sederhana klasik (yang menggunakan metode kuadrat terkecil untuk menaksi koefisien-koefisiennya) berlaku enam asumsi berikut:
rumus

Baca Juga Artikel Terbaru :

2.2 Pendugaan Persamaan Garis Regresi Populasi

Garis regresi populasi dari seluruh pasangan nilai (Xi, Yiumumnya tidak diketahui. Oleh karena itu, garis regresi populasi tersebut diduga lewat garis regresi sampel. Garis regresi sampel sisusun berdasarkan sampel acak berukuran n yang ditarik dari populasinya. Untuk menduga garis regresi populasi berdasarkan garis regresi sampel, dapat digunakan metode kuadrat terkecil (Least Squares Method)

rumus0
rumus00
rumus000
rumus0000

2.3 Inferensi (Perdugaan Dan Uji Hipotesis) Koefisien Regresi Dan Kolerasi
  • Inferensi Koefisien Regresi
Dalam subab ini pertama kali yang akan dibicarakan adalah pendugaan interval dan dilanjutkan dengan pengujian hipotesisi koefisien regresi populasi.
rumusk
rrr
iii
lll
kk
mm


Contoh Soal 10-3

Seorang pejabat dari LIPI berpendapat bahwa pengaruh kenaikan gaji terhadapat kenaikan harga bahan makanan paling banyak 1,5%. Untuk menguji pendapat itu, telah dilakukan penelitian dengan mengambil sampel acak berukuran enam, didapat hasil sebagai berikut :

nn
vv
bb
cc
xx
zz
aa

Contoh Soal 10-6

Seorang pejabat depatermen pertanian menyatakan bahwa terdapat kolerasi sebesar 0,5 antara jumlah pupuk yang digunakan dengan hasil produksinya. Untuk menguji pendapat pejabat tersebut, diambil sampel acak berupa 12 pasang data time series mengenai jumlah pupuk yang digunakan dengan hasil produksinya. Setelah dilakukan perhitungan diperoleh r = 0,7. (koefisien kolerasi dari hubungan jumlah pupuk yang digunakan dengan hasil produksi). Ujilah pendapat pejabat tersebut, pada tingkat nyata 5% (anggaplah populasinya berdistribusi normal).

ss
dd
ff
2.4 Analisis Regresi Sebagai Alat Prediksi 

Kegunaan yang penting dari model regresi adalah untuk melakukan prediksi, yaitu memperkirakan (menaksir) nilai variabel terikat Y, apa bila nilai variabel bebas X, diketahui. Tentu saja kemampuan prediksi pada model regresi tidak selalu baik atau akurat, kerena jumlah data yang digiunakan juga terbatas. Misalnya pada data time series, prediksi satu sampai dengan tiga periode kedepan itu jauh lebih baik dari pada prediksi lima sampai dengan 10 periode ke depan. Untuk keperluan prediksi dipakai rumus:
hh
jj


BAB III 

PENUTUP 
3.1 Kesimpulan 

Sesuai dengan apa yang telah dibahas pada bab-bab sebelumnya, penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut: 

Analisis regresi berbeda dengan analisis korelasi. Jika analisis korelasi digunakan untuk melihat hubungan dua variabel, maka analisis regresi digunakan untuk melihat pengaruh variabel bebas terhadap variabel tergantung serta memeprediksi nilai variabel tergantung dengan menggunakan variabel bebas. 

Dalam analisis regresi variabel bebas berfungsi untuk menerangkan ( explanatory ) sedang variabel tergantung bergungsi sebagai yang diterangkan ( the explained ). Untuk mengumpulkan data waktu ke waktu kita dapat menggunakan deret berkala metode semi average. 

3.2 Saran 

Makalah ini kami susun agar memberikan manfaat yang besar bagi para pembaca. Kami berharap makalah ini dapat dijadikan sebagai bahan kajian sehingga dapat memberikan lebih kejelasan bagi para pembaca tentang sub bab yang telah kami bahas. Kemudian menurut kami, makalah ini masih jauh dari kesempurnaan.

Untuk itu kami berharap kesedian bagi para pembaca untuk memberikan kritik dan saran yang bersifat membangun, penulis harapkan semoga menjadi hasil yang terbaik dan lebih sempurna di kemudian hari. 

DAFTAR PUSTAKA 

Wirawan,Nata.2017.Statistik Ekonomi dan Bisnis.Edisi Keempat.Denpasar:Keraras Emas 

0 Response to "Makalah “Regresi Dan Kolerasi Linier Sederhana”"

Post a Comment

Iklan Atas Artikel

Iklan Tengah Artikel 1

Iklan Tengah Artikel 2

Iklan Bawah Artikel