7/31/2019 76362599 Regresi Linear

1/10

Regresi Linear

Regresi linear adalah alat statistik yang dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antarasatuatau beberapa variabel terhadapsatubuah variabel. Variabel yang

mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel penjelas. Variabel yang dipengaruhi sering disebut dengan variabel terikat atau variabel

dependen.

Secara umum regresi linear terdiri dari dua, yaitu regresi linear sederhana yaitu dengan satu buah variabel bebas dan satu buah variabel terikat; dan regresi linear

bergandadengan beberapa variabel bebas dan satu buah variabel terikat. Analisis regresi linear merupakan metode stati stik yang paling jamak dipergunakan dalam penelitian-

penelitian sosial, terutama penelitian ekonomi. Program komputer yang paling banyak digunakan adalah SPSS (Statistical Package For Service Solutions).

Regresi Linear Sederhana

Analisis regresi linear sederhana dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu buah variabel bebas terhadap satu buah variabel terikat. Persamaan umumnya adalah:

Y = a + b X.

Dengan Y adalah variabel terikat dan X adalah variabel bebas. Koefisien a adalah konstanta (intercept) yang merupakan titik potong antara garis regresi dengan sumbu Y pada

koordinat kartesius.

Langkah penghitungan analisis regresi dengan menggunakan program SPSS adalah: Analyse> regression> linear. Pada jendela yang ada, klik variabel terikat

lalu klik tandapanahpada kota dependent. Maka variabel tersebut akan masuk kekotaksebagai variabel dependen. Lakukan dengan cara yang sama untuk variabel bebas

(independent). Lalu klik OK dan akan muncul output SPSS.

Interpretasi Output

1. Koefisien determinasi

Koefisien determinasi mencerminkan seberapa besar kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan varians variabel terikatnya. Mempunyai nilaiantara 0 1 di

mananilaiyang mendekati 1 berarti semakin tinggi kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan varians variabel terikatnya.

2. Nilai t hitung dan signifikansi

Nilai t hitung > t tabel berarti ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat, atau bisa juga dengan signifikansi di bawah 0,05 untuk penelitian

sosial, dan untuk penelitian bursa kadang-kadang digunakan toleransi sampai dengan 0,10.

3. Persamaan regresi

Sebagai ilustrasi variabel bebas: Biaya promosi dan variabel terikat: Profitabilitas (dalam juta rupiah) dan hasil analisisnya Y = 1,2 + 0,55 X. Berarti interpretasinya:

1. Jika besarnya biaya promosi meningkat sebesar 1 juta rupiah, maka profitabilitas meningkat sebesar 0,55 juta rupiah.

2. Jika biaya promosi bernilai nol, maka profitabilitas akan bernilai 1,2 juta rupiah.

Interpretasi terhadap nilai intercept (dalam contoh ini 1,2 juta) harus hati-hati dan sesuai dengan rancangan penelitian. Jika penelitian menggunakan angket dengan skala likert

antara 1 sampai 5, maka interpretasi di atas tidak boleh dilakukan karena variabel X tidak mungkin bernilai nol. Interpretasi dengan skala likert tersebut sebaiknya

menggunakan nilai standardized coefficientsehingga tidak ada konstanta karena nilainya telah distandarkan.

Contoh: Pengaruh antara kepuasan (X) terhadap kinerja (Y) dengan skala likert antara 1 sampai dengan 5. Hasil output yang digunakan adalah standardized

coefficientssehingga Y = 0,21 X dan diinterpretasikan bahwa peningkatan kepuasan kerja akan diikuti dengan peningkatan kinerja atau penurunan kepuasan kerja juga akan

diikuti dengan penurunan kinerja. Peningkatan kepuasan kerja dalam satu satuan unit akan diikuti dengan peningkatan kinerja sebesar 0,21 (21%).

Regresi Linear Berganda

Analisis regresi linear berganda sebenarnya sama dengan analisis regresi linear sederhana, hanya variabel bebasnya lebih dari satu buah. Persamaan umumnya adalah:

Y = a + b1 X1 + b2 X2+ . + bn Xn.

Dengan Y adalah variabel bebas, dan X adalah variabel-variabel bebas, a adalah konstanta (intersept) dan b adalah koefisien regresi pada masing-masing variabel bebas.

Interpretasi terhadap persamaan juga relatif sama, sebagai ilustrasi, pengaruh antara motivasi (X1), kompensasi (X2) dan kepemimpinan (X3) terhadap kepuasan kerja (Y)

menghasilkan persamaan sebagai berikut:

Y = 0,235 + 0,21 X1 + 0,32 X2 + 0,12 X3

1. Jikavariabel motivasimeningkat dengan asumsi variabel kompensasi dan kepemimpinan tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat

http://www.peutuah.com/tag/satu/http://www.peutuah.com/tag/satu/http://www.peutuah.com/tag/satu/http://www.peutuah.com/tag/satu/http://www.peutuah.com/tag/satu/http://www.peutuah.com/tag/satu/http://www.peutuah.com/tag/bebas/http://www.peutuah.com/tag/bebas/http://www.peutuah.com/tag/bebas/http://www.peutuah.com/tag/regresi-linear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/regresi-linear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/regresi-linear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/regresi-linear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/panah/http://www.peutuah.com/tag/panah/http://www.peutuah.com/tag/panah/http://www.peutuah.com/tag/kotak/http://www.peutuah.com/tag/kotak/http://www.peutuah.com/tag/kotak/http://www.peutuah.com/tag/nilai/http://www.peutuah.com/tag/nilai/http://www.peutuah.com/tag/nilai/http://www.peutuah.com/tag/nilai/http://www.peutuah.com/tag/nilai/http://www.peutuah.com/tag/nilai/http://www.peutuah.com/tag/variabel-motivasi/http://www.peutuah.com/tag/variabel-motivasi/http://www.peutuah.com/tag/variabel-motivasi/http://www.peutuah.com/tag/variabel-motivasi/http://www.peutuah.com/tag/nilai/http://www.peutuah.com/tag/nilai/http://www.peutuah.com/tag/kotak/http://www.peutuah.com/tag/panah/http://www.peutuah.com/tag/regresi-linear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/regresi-linear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/bebas/http://www.peutuah.com/tag/satu/http://www.peutuah.com/tag/satu/

7/31/2019 76362599 Regresi Linear

2/10

2. Jika variabel kompensasi meningkat, dengan asumsi variabel motivasi dan kepemimpinan tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat.

3. Jika variabel kepemimpinan meningkat, dengan asumsi variabel motivasi dan kompensasi tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat.

Interpretasi terhadap konstanta (0,235) juga harus dilakukan secara hati-hati. Jika pengukuran variabel dengan menggunakan skala Likert antara 1 sampai dengan 5 maka

tidak boleh diinterpretasikan bahwa jika variabel motivasi, kompensasi dan kepemimpinan bernilai nol, sebagai ketiga variabel tersebut tidak mungkin bernilai nol karena Skala

Likert terendah yang digunakan adalah 1.

Analisis regresi linear berganda memerlukan pengujian secara serempak dengan menggunakan F hitung. Signifikansi ditentukan dengan membandingkan F hitung dengan F

tabel atau melihat signifikansi pada output SPSS. Dalam beberapa kasus dapat terjadi bahwa secara simultan (serempak) beberapa variabel mempunyai pengaruh yang

signifikan, tetapi secara parsial tidak. Sebagai ilustrasi: seorang penjahat takut terhadap polisi yang membawa pistol (diasumsikan polisis dan pistol secara serempak membuat

takut penjahat). Akan tetapi secara parsial, pistol tidak membuat takut seorang penjahat. Contoh lain: air panas, kopi dan gula menimbulkan kenikmatan, tetapi secara parsial,

kopi saja belum tentu menimbulkan kenikmatan.

Penggunaan metode analisis regresi linear berganda memerlukan asumsi klasik yang secara statistik harus dipenuhi. Asumsi klasik tersebut meliputi asumsi normalitas,

multikolinearitas,autokorelasi, heteroskedastisitas dan asumsi linearitas (akan dibahas belakangan).

Langkah-langkah yang lazim dipergunakan dalam analisis regresi linear berganda adalah 1) koefisien determinasi; 2) Uji F dan 3 ) uji t. Persamaan regresi sebaiknya dilakukan

di akhir analisis karena interpretasi terhadap persamaan regresi akan l ebih akurat jika telah diketahui signifikansinya. Koefisien determinasi sebaiknya menggunakan adjusted R

Squaredan jika bernilai negatif maka uji F dan uji t tidak dapat dilakukan.

Pertanyaan-pertanyaan yang sering muncul

1. Dalam uji regresi sederhana apakah perlu menginterpretasikan nilai F hitung?Uji F adalah uji kelayakan model (goodness of fit) yang harus dilakukan dalam analisis

regresi linear. Untuk analisis regresi linear sederhana Uji F boleh dipergunakan atau tidak, karena uji F akan sama hasilnya dengan uji t.

2. Kapan menggunakan uji dua arah dan kapan menggunakan uji dua arah?Penentuan arah adalah berdasarkan masalah penelitian, tujuan penelitian dan perumusan

hipotesis. Jika hipotesis sudah menentukan arahnya, maka sebaiknya digunakan uji satu arah, tetapi jika hipotesis belum menentukan arah, maka sebaiknya menggunakan uji

dua arah. Penentuan arah pada hipotesis berdasarkan tinjauan literatur. Contoh hipotesis dua arah: Terdapat pengaruh antara kepuasan terhadap kinerja. Contoh hipotesis

satu arah: Terdapat pengaruh positif antara kepuasan terhadap kinerja. Nilai t tabel juga berbeda antara satu arah dan dua arah. Jika menggunakan signifikansi, maka

signifikansi hasil output dibagi dua terlebih dahulu, baru dibandingkan dengan 5%.

3. Apa bedanya korelasi dengan regresi?

Korelasi adalah hubungan dan regresi adalah pengaruh. Korelasi bisa berlaku bolak-balik, sebagai contoh A berhubungan dengan B demikian juga B berhubungan dengan A.

Untuk regresi tidak bisa dibalik, artinya A berpengaruh terhadap B, tetapi tidak boleh dikatakan B berpengaruh terhadap A. Dalam kehidupan sehari-hari kedua istilah itu

(hubungan dan pengaruh) sering dipergunakan secara rancu, tetapi dalam ilmu statistiksangat berbeda. A berhubungan dengan B belum tentu A berpengaruh terhadap B.

Tetapi jika A berpengaruh terhadap B maka pasti A juga berhubungan dengan B. (Dalam analisis lanjut sebenarnya juga ada pengaruh yang bolak-balik yang disebut

dengan recursive, yang tidak dapat dianalisis dengan analisis regresi tetapi menggunakan structural equation modelling).

Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square (OLS). Jadi analisis regresi yang

tidak berdasarkan OLS tidak memerlukan persyaratan asumsi klasik, misalnya regresi logistik atau regresi ordinal. Demikian juga tidak semua uji asumsi klasik harus dilakukan

pada analisis regresi linear, misalnya uji multikolinearitas tidak dapat dipergunakan pada analisis regresi linear sederhana dan uji autokorelasi tidak perlu diterapkan pada data

cross sectional.

Uji asumsi klasik juga tidak perlu dilakukan untuk analisis regresi linear yang bertujuan untuk menghitung nilai pada variabel tertentu. Misalnya nilai return saham yang dihitung

dengan market model, atau market adjusted model. Perhitungan nilai return yang diharapkan dilakukan dengan persamaan regresi, tetapi tidak perlu diuji asumsi klasik.

Setidaknya ada lima uji asumsi klasik, yaitu uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji normalitas, uji autokorelasi dan uji linearitas. Tidak ada ketentuan yang pasti tentang

urutan uji mana dulu yang harus dipenuhi. Analisis dapat dilakukan tergantung pada data yang ada. Sebagai contoh, dilakukan analisis terhadap semua uji asumsi klasik, lalu

dilihat mana yang tidak memenuhi persyaratan. Kemudian dilakukan perbaikan pada uji tersebut, dan setelah memenuhi persyaratan, dilakukan pengujian pada uji yang lain.

1. Uji Normalitas

Uji normalitas adalah untuk melihat apakahnilai residual terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residualyang terdistribusi normal. Jadi ujinormalitas bukan dilakukan pada masing-masing variabel tetapi pada nilai residualnya. Sering terjadi kesalahan yang jamak yaitu bahwa uji normalitas dilakukan pada masing-

masing variabel. Hal ini tidak dilarang tetapi model regresi memerlukan normalitas pada nilai residualnya bukan pada masing-masing variabel penelitian.

Pengertian normal secara sederhana dapat dianalogikan dengan sebuah kelas. Dalam kelas siswa yang bodoh sekali dan pandai sekali jumlahnya hanya sedikit dan sebagian

besar berada pada kategori sedang atau rata-rata. Jika kelas tersebut bodoh semua maka tidak normal, atau sekolah luar biasa. Dan sebaliknya jika suatu kelas banyak yang

pandai maka kelas tersebut tidak normal atau merupakan kelas unggulan. Pengamatan data yang normal akan memberikan nilai ekstrim rendah dan eks trim tinggi yang sedikit

dan kebanyakan mengumpul di tengah. Demikian juga nilai rata-rata, modus dan median relatif dekat.

Uji normalitas dapat dilakukan dengan uji histogram, uji normal P Plot, uji Chi Square, Skewness dan Kurtosis atau uji Kolmogorov Smirnov. Tidak ada metode yang paling baik

atau paling tepat. Tipsnya adalah bahwa pengujian dengan metode grafik sering menimbulkan perbedaan persepsi di antara beberapa pengamat, sehingga penggunaan uji

normalitas dengan uji statistik bebas dari keragu-raguan, meskipun tidak ada jaminan bahwa pengujian dengan uji statistik lebih baik dari pada pengujian dengan metode grafik.

http://www.peutuah.com/tag/autokorelasi/http://www.peutuah.com/tag/autokorelasi/http://www.peutuah.com/tag/autokorelasi/http://www.peutuah.com/tag/nilai-residual/http://www.peutuah.com/tag/nilai-residual/http://www.peutuah.com/tag/nilai-residual/http://www.peutuah.com/tag/nilai-residual/http://www.peutuah.com/tag/nilai-residual/http://www.peutuah.com/tag/nilai-residual/http://www.peutuah.com/tag/nilai-residual/http://www.peutuah.com/tag/nilai-residual/http://www.peutuah.com/tag/autokorelasi/

7/31/2019 76362599 Regresi Linear

3/10

Jika residual tidak normal tetapi dekat dengan nilai kritis (misalnya signifikansi Kolmogorov Smirnov sebesar 0,049) maka dapat dicoba dengan metode lain yang mungkin

memberikan justifikasi normal. Tetapi jika jauh dari nilai normal, maka dapat dilakukan beberapa langkah yaitu: melakukan transformasi data, melakukan trimming data outliers

atau menambah data observasi. Transformasi dapat dilakukan ke dalam bentuk Logaritma natural, akar kuadrat, inverse, atau bentuk yang lain tergantung dari bentuk kurva

normalnya, apakah condong ke kiri, ke kanan, mengumpul di tengah atau menyebar ke samping kanan dan kiri.

2. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi

yang tinggi di antara variabel-variabel bebasnya, maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu. Sebagai ilustrasi, ada lah model regresi

dengan variabel bebasnya motivasi, kepemimpinan dan kepuasan kerja dengan variabel terikatnya adalah kinerja. Logika sederhananya adalah bahwa model tersebut untuk

mencari pengaruh antara motivasi, kepemimpinan dan kepuasan kerja terhadap kinerja. Jadi tidak boleh ada korelasi yang tinggi antara motivasi dengan kepemimpinan,

motivasi dengan kepuasan kerja atau antara kepemimpinan dengan kepuasan kerja.

Alat statistik yang sering dipergunakan untuk menguji gangguan multikolinearitas adalah dengan variance inflation factor (VIF), korelasi pearson antara variabel-variabel bebas,

atau dengan melihat eigenvalues dan condition index (CI).

Beberapa alternatif cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas adalah sebagai berikut:

1. Mengganti atau mengeluarkan variabel yang mempunyai korelasi yang tinggi.

2. Menambah jumlah observasi.

3. Mentransformasikan data ke dalam bentuk lain, misalnya logaritma natural, akar kuadrat atau bentuk first difference delta.

4. Dalam tingkat lanjut dapat digunakan metode regresi bayessian yang masih jarang sekali digunakan.

3. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu ke pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang

memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas.

Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatter plot dengan memplotkan nilai ZPRED (nilai prediksi) dengan SRESID (nilai residualnya). Model yang baik

didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada grafik, seperti mengumpul di tengah, menyempit kemudian melebar atau sebali knya melebar kemudian menyempit. Uji statistik

yang dapat digunakan adalah uji Glejser, uji Park atau uji White.

Beberapa alternatif solusi jika model menyalahi asumsi heteroskedastisitas adalah dengan mentransformasikan ke dalam bentuk l ogaritma, yang hanya dapat dilakukan jika

semua data bernilai positif. Atau dapat juga dilakukan dengan membagi semua variabel dengan variabel yang mengalami gangguan heteroskedastisitas.

4. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi adalah untuk melihat apakah terjadi korelasi antara suatu periode t dengan periode sebelumnya (t -1). Secara sederhana adalah bahwa analisis regresi adalah

untuk melihat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat, jadi tidak boleh ada korelasi antara observasi dengan data observasi sebelumnya. Sebagai contoh

adalah pengaruh antara tingkat inflasi bulanan terhadap nilai tukar rupiah terhadap dollar. Data tingkat inflasi pada bulan tertentu, katakanlah bulan Februari, akan dipengaruhi

oleh tingkat inflasi bulan Januari. Berarti terdapat gangguan autokorelasi pada model tersebut. Contoh lain, pengeluaran rutin dalam suatu rumah tangga. Ketika pada bulan

Januari suatu keluarga mengeluarkan belanja bulanan yang relatif tinggi, maka tanpa ada pengaruh dari apapun, pengeluaran pada bulan Februari akan rendah.

Uji autokorelasi hanya dilakukan pada data time series (runtut waktu) dan tidak perlu dilakukan pada data cross section seperti pada kuesioner di mana pengukuran semua

variabel dilakukan secara serempak pada saat yang bersamaan. Model regresi pada penelitian di Bursa Efek Indonesia di mana periodenya lebih dari satu tahun biasanya

memerlukan uji autokorelasi.

Beberapa uji statistik yang sering dipergunakan adalah uji Durbin-Watson, uji dengan Run Test dan jika data observasi di atas 100 data sebaiknya menggunakan uji Lagrange

Multiplier. Beberapa cara untuk menanggulangi masalah autokorelasi adalah dengan mentransformasikan data atau bisa juga dengan mengubah model regresi ke dalam

bentuk persamaan beda umum (generalized difference equation). Selain itu juga dapat dilakukan dengan memasukkan variabel lag dari variabel terikatnya menjadi salah satu

variabel bebas, sehingga data observasi menjadi berkurang 1

5. Uji Linearitas

Uji linearitas dipergunakan untuk melihat apakah model yang dibangun mempunyai hubungan linear atau tidak. Uji ini jarang digunakan pada berbagai penelitian, karena

biasanya model dibentuk berdasarkan telaah teoretis bahwa hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikatnya adalah linear. Hubungan antar variabel yang secarateori bukan merupakan hubungan linear sebenarnya sudah tidak dapat dianalisis dengan regresi linear, misalnya masalah elastisi tas.

Jika ada hubungan antara dua variabel yang belum diketahui apakah linear atau tidak, uji linearitas tidak dapat digunakan untuk memberikan adjustment bahwa hubungan

tersebut bersifat linear atau tidak. Uji linearitas digunakan untuk mengkonfirmasikan apakah sifat linear antara dua variabel yang diidentifikasikan secara teori sesuai atau tidak

dengan hasil observasi yang ada. Uji linearitas dapat menggunakan uji Durbin-Watson, Ramsey Test atau uji Lagrange Multiplier.

Regresi Linear dengan Variabel Moderating

Variabel moderating adalah variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara satu variabel dengan variabel lain. Sebagai contoh: seorang suami menyayangi

istrinya. Dengan hadirnya seorang anak, maka rasa sayang tersebut bertambah. Berarti variabel anak merupakan moderating antara rasa saya suami terhadap istri. Contoh

7/31/2019 76362599 Regresi Linear

4/10

lain: kompensasi memperkuat pengaruh antara kepuasan kerja terhadap kinerja. Artinya kepuasan kerja berpengaruh terhadap kinerja, dan adanya kompensasi yang tinggi

maka pengaruh antara kepuasan kerja terhadap kinerja menjadi lebih meningkat. Dalam hal i ni, kompensasi bisa saja berpengaruh terhadap kinerja bi sa saja tidak.

Metode analisis regresi linear dengan variabel moderating:

1. Multiple Regression Analysis (MRA)

Metode ini dilakukan dengan menambahkan variabel perkalian antara variabel bebas dengan variabel moderatingnya, sehingga persamaan umumnya adalah sebagai berikut:

Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X1 X2 dengan Y adalah kinerja, X1 adalah kepuasan kerja, X2 kompensasi dan X1 X2 adalah perkalian antara kepuasan kerja dengan kompensasi.

Hipotesis moderating diterima jika variabel X1 X2 mempunyai pengaruh signifikan terhadap Y, tidak tergantung apakah X1 dan X2 mempunyai pengaruh terhadap Y atau tidak.

Model ini biasanya menyalahi asumsi multikolinearitas atau adanya korelasi yang tinggi antara variabel bebas dalam model regresi, sehingga menyalahi asumsi klasik. Hampir

tidak ada model MRA yang terbebas dari masalah multikolinearitas, sehingga sebenarnya model ini tidak disarankan untuk dipergunakan.

2. Absolut residual

Model ini mirip dengan MRA, tetapi variabel moderating didekati dengan selisih mutlak (absolut residual) antara variabel bebas dengan variabel moderatingnya. Penerimaan

hipotesis juga sama, dan model ini masih riskan terhadap gangguan multikolinearitas meskipun risiko itu lebih kecil dari pada dengan metode MRA

3. Residual

Model ini menggunakan konsep lack of fit yaitu hipotesis moderating diterima terjadi jika terdapat ketidakcocokan dari deviasi hubungan linear antara variabel independen.

Langkahnya adalah dengan meregresikan antara kepuasan kerja terhadap kompensasi dan dihitung nilai residualnya. Pada program SPSS dengan klik Save pada regreesion,

lalu klik pada usntandardized residual. Nilai residual kemudian diambil nilai absolutnya lalu di regresikan antara kinerja terhadap absolut residual. Hipotesis moderating diterima

jika nilai t hitung adalah negatif dan signifikan. Model ini terbebas dari gangguan multikolinearitas karena hanya menggunakan satu variabel bebas.

Pertanyaan-pertanyaan yang sering muncul:

1. Ada model regresi moderating dengan MRA tetapi output memenuhi uji multikolinearitas?

Hampir tidak ada model moderating dengan MRA yang terbebas dari gangguan multikolinearitas. Banyak output pada skripsi yang dimanipulasi agar tampaknya memenuhi

asumsi multikolinearitas padahal sebenarnya tidak. Hal ini banyak terjadi di mana (maaf) dosen tidak terlalu menguasai statistik secara baik. Penulis sendiri belum pernah

melihat tabulasi data yang memenuhi model moderating dengan metode MRA.

2. Bagaimana model regresi moderating dengan dua buah variabel bebas?

Model dengan MRA menjadi Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X1 X2 + b5 X1 X3 + b6 X2 X3 + bb X1 X2 X3 di mana X3 adalah varia bel moderating (he hejadi panjang

banget kan). Hipotesis diterima jika X1 X2 X3 signifikan, tetapi hampir pasti model ini menyalahi asumsi multikolinearitas. Sebaiknya digunakan model residual dengan lack of

fit.

3. Bagaimana merancang model regresi dengan moderating pada penelitian?

Model moderating ditentukan dengan tinjauan teoretis, sehingga analisis dengan moderating hanya mengkonfirmasi saja teori tersebut apakah cocok dengan model empiris.

Tidak boleh menggunakan alat statistik moderating untuk mengidentifikasikan bahwa variabel itu merupakan variabel moderating.

Regresi Linear dengan Variabel Intervening

Variabel intervening adalah variabel antara atau variabel mediating. Model regresi dengan variabel intervening merupakan hubungan bertingkat sehingga jika dengan analisis

regresi harus menggunakan analisis jalur (path analysis) atau disarankan menggunakan metode structural equation modelling (SEM). Metode SEM akan dibahas belakangan

dengan menggunakan Program AMOS atau LISREL

Regresi dengan variabel intervening dipergunakan untuk melihat pengaruh tidak langsung antara satu variabel terhadap variabel yang lain. Sebagai contoh: Gaya Evaluasi

Atasan (GEA) mempunyai pengaruh terhadap Kinerja Manajerial (KM) melalui Tekanan Kerja (TK). GEA mempunyai pengaruh langsung terhadap KM tetapi juga bisa

mempunyai pengaruh tidak langsung terhadap KM melalui TK. GEA diinterpretasikan mempunyai pengaruh tidak langsung terhadap KM melalui TK jika pengaruh GEA

terhadap TK signifikan dan pengaruh TK terhadap KM juga signifikan. Dalam suatu kasus bisa saja variabel mempunyai pengaruh langsung terhadap suatu variabel dan

pengaruh tidak langsung terhadap variabel tersebut melalui variabel yang lain.

Koefisien Determinasi Berganda Dan Parsial

1. Koefisien Determinasi Berganda

Seandainya kita ingin menghitung nilai variansi pada himpunan variable tak bebas Y1,, Yn yang berkorespondensi dengan nilai X1,, Xn. Perhitungan stastistik yang biasanya

digunakan untuk menghitung nilai tersebut adalah . Variasi nilai Y i didapat dari 2 faktor. Pertama karena perbedaan nilai input X i dan yang kedua karena walaupun tidak ada

nilai yang berbeda dimasukkan dalam account, tetap saja variabel Y imempunyai variansi sebesar 2mengakibatkan persamaan tersebut tidak sama .

7/31/2019 76362599 Regresi Linear

5/10

Berapa banyak variasi pada variabel tidak bebas k arena nilai input yang berbeda, dan berapa yang dibutuhkan untuk variansi yang melekat pada variabel tidak bebas meskipun

nilai input dimasukkan dalam account. Note rumus ini untuk menghitung sisa variansi pada variable tidak bebas karena input yang berbeda dimasukkan dalam account.

Sehingga, merepresaentasikan jumlah variasi pada variable tidak bebas yang didapat karena perbedaan nilai input, sehingga R2didefinisikan:

untuk merepresentasikan proporsi dari variansi yang dihasilkan dari nilai input yang berbeda. R2disebut koefisien determinasi

Nilai koefisien determinasi akan berkisar dari 0 dan 1, nilai ini mengidikasikan besar tidaknya pengaruh dari suatu nilai input.

Misal bentuk persamaan yang kita gunakan adalah Y = b0 + b1X1 + b2X2. Untuk keperluan ilustrasi ditulis sebagai berikut Y i = by.12 + by1.2X1i + by2.1X2i.

Dengan besar sehingga

ry1 = koefisien korelasi sederhana antara Y dan X1

ry2= koefisien korelasi sederhana antara Y dan X2

r12= koefisien korelasi sederhana antara X1 dan X2

adalah kofisien korelasi berganda antara Y dengan X 2 dan X1, digunakan untuk mengukur besarnya kontribusi variasi X 2 dan X1 terhadap variasi Y pada persamaan tersebut.

r2

disebut koefisien determinasi sederhana, biasannya digunakan untuk menghitung besarnya kontribusivariasi X terhadap variasi Y. Keduanya digunakan untuk menentukan

apakah garis regresi linier sederhana Y terhadap X dan garis regresi linier berganda Y terhadap X2dan X1sudah cocok atau tepat untuk digunakan sebagai pendekatan atas

suatu hubungan linier antarvariabel berdasarkan hasil observasi. Makin besar nilai r2

dan , berarti semakin tepat suatu garis linier digunakan sebagai suatu pendekatan.

1. Koefisien Korelasi Parsial

ry1.2 = koefisien korelasi parsial antara Y dan X1, keduanya sudah bebas dari pengaruh X2 (X2 konstan)

ry2.1 = koefisien korelasi parsial antara Y dan X2, keduanya sudah bebas dari pengaruh X1 (X1 konstan)

Untuk menghitung keduannya, terlebih dahulu hitung pengaruh linier dari X2 terhadap Y dan X1. Regresi linier sederhana Y terhadap X2 :

Yi = by2 + by2X2i + ei atau yi= by2x2i + ei

,

Regresi linier sederhana Xi terhadap X2 : X1i = b12 + b12X2i + fi atau

x1i = b12x2i + fi

Koefisien korelasi parsial antara Y dan X 1, apabila X2 konstant, merupakan koefisien korelasi sederhana antara eidanfiyaitu sebagai berikut:

Ingat, untuk hubungan dua variable Y dan X,

Yi = bxi + ei

Dan untuk penyebut (b):

Sehingga, rumus ry1.2 menjadi sebagai berikut:

Incoming search terms:

Analisis Koefisien Determinasi Berganda contoh soal regresi cara membandingkan t hitung dan t tabel f hitung dan f tabel determinasi spss koefisien regresi adalah regresi linear cara mengetahui multikolinieritas pada model regresi regresi linier arti dari 0 05 dalam penelitian

http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/

7/31/2019 76362599 Regresi Linear

6/10

makna arah dari garis regresi

Filed in:Ilmu Pengetahuan

Tags: ;langkah-langkah penelitian menggunakan regresi linier berganda, 'pengertian linieritas dalam matematika' , "apa artinya t dalam regresi", "interpretasi t statistik

eviews, "jenis regresi berganda untuk variabel intervening", "membuat grafik regresi linier dengan 4 variabel", "regresi bertingkat" dgn spss, "regresi linear berganda adalah", 1.

f tes 2.korelasi dan regresilinear berganda., 11 asumsi-asumsi regresi linear klasik, 2 variabel dan model yang linear, 2. apa sajakah syarat melakukan analisis data dengan

regresi linier, a merupakan konstanta atau intercept maksunya, ada, adjusted r square ada interpretasi, adjusted r squared cara membaca,akan, alasan regresi logistik uji

asumsi tidak, alternatif transformasi nilai negatif junaidi, analisa fungsi biaya menggunakan spss, analisa mendeteksi penyakit autokorelasi dalam spss, analisa regresi ganda

exel, analisa regresi linear berganda pelatihan perawat, analisa regresi menghasilkan model logaritma dengan spss, analisa regresi variabel dummy dg exel, analisis data

dengan 2 variabel bebas dan satu variabel terikat, analisis dengan regresi linier cross section, analisis jalur dengan dua variabel moderator, analisis jalur dengan regresi linear

ganda,analisis jalur tidak ada uji asumsi klasik, analisis korelasi spss, analisis linear berganda data logaritma, analisis linier regresi berganda, signifikansi, analisis regresi

berganda, analisis regresi berganda apabila konstanta negatif, analisis regresi berganda dengan dua variabel independen di spss, analisis regresi berganda pada penelitian

menggunakan spss, analisis regresi dengan model moderating., analisis regresi dengan variabel intervening, analisis regresi ganda ekonomi islam, analisis regresi

liner, analisis regresi linier berganda dengan sem,analisis regresi linier berganda standardized coefficients, analisis regresi linier menggunakan spss, analisis regresi linier

sederhana spss, analisis regresi linier sederhana spss kuesioner,analisis regresi sederhana fakultas pertanian, analisis regresi sederhana skala likert , analisis-korelasi-faktor-

regresi-sem, analyze langkah spss kartesius, anava regresi linear berganda,antara, apa arti dari residual dalam korelasi, apa arti konstanta negatif, apa arti regresi dalam

program spss, apa itu absolut residual dalam statistik, apa itu nilai residual dalam regresi, apa itu regresi linear, ada linear berganda dan linear sederhana, apa itu residual

dalam statistik, apa perlu uji regresi sederhana untuk 3 variabel, apa yang dimaksud dengan koefisien determinasi dan analisis regresi, apa yang dimaksud intercept pada

regresi, apa yg dimaksud uji linearitas pada persamaan regresi, apakah ada pengaruh regresi sederhana dengan autokorelasi, apakah analisis jalur dan linear berganda sama

?, apakah metode regresi linier sederhana memerlukan uji normalitas data dan uji asumsi klasik, aplikasi penggunaan spss di bidang regresi, aplikasi perhitungan analisa

regresi pada jurnal penelitian, aplikasi regresi berganda pada spss, aplikasi regresi linier jurnal, aplikasi spps dalam perhitungan linear sederhana, aplikasi transformasi data

tidak normal regresi ganda spss, aplikasi uji f dan uji t dengan spss 12, arti a dan b pada persamaan y=a bx dalam regresi linear, arti a sebagai kostanta dalam rumus

regresi, arti atau makna nilai konstanta negatif, arti dari logaritma natural dalam regresi, arti dari nilai r square pada spss, arti dari r dalam tabel spss, arti konstanta negatif

dalam regresi linier berganda, arti konstanta negatif pad regresi berganda, arti konstanta pada uji analisis regresi, arti kostanta dalam rumus regresi, arti negatif dalam analisis

regresi, arti nilai konstanta dalam regresi sederhana, arti nilai konstanta negative pada regresi, arti nilai negatif pada koefisien konstanta,arti nilai t minus, arti nilai t-hitung yang

bernilai negatif, arti regresi, arti residual pada tabel coefficient, arti rumus e pada analisis regresi berganda, arti uji regresi tanpa uji asumsi dlm spss, arti variabel lag, artikel

inflasi dengan metode regresi statistik type pdf, asas penggunaan spss for windows_terakhir, asumsi klasik ekonometrik jelaskan, asumsi klasik regresi sederhana, asumsi

klasik statistik untuk analisis regresi sederhana, asumsi regresi linier,asumsi-asumsi linear klasik, asumsi-asumsi yang digunakan dalam aplikasi alat analisis multiple

regresi, autokorelasi, autokorelasi regresi linier sederhana, bagai mana caramelakukan interpretasi pada output hasil regresi berganda antara variabel harga, bagaimana cara

menggunakan regresi linier berganda dengan 2 variabel dependent, bagaimana caranya menghilangkan multikolinearitas dalam regresi li near ganda dengan menggunakan first

differen dan data timeseries, bagaimana jika hasil logaritma natural negatif menghilang, bagaimana jika pada uji parsial terdapat variabel yang minus, bagaimana jika variabel

bebas dan terikat memiliki satuan berbeda, bagaimana kalau regresinya terdapat konstantanya minus, bagaimana mengatasi masalah autokorelasi, bagaimana menghitung

nilai variabel dependen pada analisis regresi, bagaimana menginput data satuan rupiah ke dalam spss , Bebas, beberapa model persamaan regresi dan jelaskan grafiknya

(garis persamaan ), beda koefisien determinasi berganda dengan parsial, beda ols dengan regresi berganda, beda regresi linier sederhana dan berganda, beda variabel

tunggal dengan variabel ganda dalam penelitian pendidikan, bedanya regresi linier, bentuk rumus regresi linear sederhana uji t, berapa umum nilai konstanta pada rumus

regresi sederhana, bilamana hasil regresi uji tidak signifikan tidak perlu dimasukkan ke persamaan regresi , bisa ga penelitian menggunakan variabel bebas

saja, blog,cache:e3cgagpbwhcj:www.peutuah.com/ilmu-pengetahuan-2/regresi-linear.html "regresi 2 vari abel", cache:wlot2xy1ajij:www.peutuah.com/uncategorized/makalah-

manajemen-perencanaan.html perencanaan strategik dan operasional,cache:wqwp4hx9aioj:www.peutuah.com/regresi-linear/ metode analisis data regresi linear menggunakan

skala likert, car a menghitung pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat, cara agar regresi signifikan, cara analisa regresi linier berganda tabel spss

17,cara analisis data normalitas spss, cara analisis data regresi berganda dengan spss, cara analisis korelasi berganda pada spss, cara analisis variabel intervening dengan

spss, cara baca hasil persamaan y= a bx, cara baca hasil run test spss , cara baca output spss regresi ordinal logistik, cara cepat menghitung pengaruh variabel penelitian

dengan rumus uji park, cara cepat menghitung pengaruh variabel-variabel penelitian, cara dan contoh perhitungan variabel moderasi dalam spss, cara input analisis linear

spss, cara input data spss regresi skala likert,cara input variabel dependen yang terdapat sub variabel pada analisis spss, cara interpretasi dari nilai-nilai output analisis regresi

spss, cara lagrange multiplier pada spss, cara log natural 3 variabel beda, cara logaritma data negatif spss, cara logaritma natural berganda spss, cara melakukan analisis

regresi linear, cara melakukan uji park dengan spss 17, cara melihat hasil regresi li near sederhana dengan spss, cara memasukan data inflasi dalam spss, cara memasukan

data ke spss time series, cara memasukan data spss 12 dg analisis regresi bidang kesehatan, cara memasukkan nilai residual pada uji asumsi klasik di spss, cara membaca

autokolerasi, cara membaca autokorelasi pada data spss , cara membaca autokorelasi regresi,cara membaca grafik autokorelasi, cara membaca grafik autokorelasi

parsial, cara membaca grafik regresi, cara membaca grafik regresi di spss, cara membaca hasil analisis regresi dari spss, cara membaca hasil koefisien determinasi (r

square), cara membaca hasil output uji regresi linear sederhana menggunakan spss, cara membaca hasil persamaan regresi sederhana eviews, cara membaca hasil regresi

berganda menggunakan spss16, cara membaca hasil regresi dengan asumsi variabel lain tetap, cara membaca hasil regresi linear berganda pada hasil spss 17, cara

membaca hasil regresi linear dengan spss, cara membaca hasil regresi pada spss , cara membaca hasil regresi skala likerts, cara membaca hasil spss regression, cara

membaca hasil uji multikolinieritas menggunakan spss, cara membaca intercept minus, cara membaca output hasil analisis regresi linear berganda, cara membaca output

multiple linier regression, cara membaca output spss 16 analisis path, cara membaca output spss penelitian pertanian, cara membaca output tabel analisis regresi ganda dan

menentukan persamaannya, cara membaca output uji heteroskedastisitas pada spss 16, cara membaca perbandingan r kuadrat, cara membaca persamaan analisisregresi, cara membaca persamaan pada regresi linier sederhana?, cara membaca persamaan regresi berganda dengan konstanta (intercept) negatif , cara membaca

persamaan regresi linear, cara membaca r square uji regresi, cara membaca regresi linear tabel coefficients, cara membaca regresi linier berganda pada spss , cara membaca

regresi linier sederhana,dengan program spss, cara membaca regresi pada spss, cara membaca t hitung, cara membaca tabel statistik residual, cara membaca tingkat

signifikansi dalam spss, cara membaca uji t dengan 3 variabel bebas dan 1 variabel terikat, cara membaca uji t pada regresi linier sederhana, cara membaca y= a b x pada

regresi linier, cara membedakan penyakit dalam regresi model, cara membetulkan data yang tidak valid di spss, cara membuat diagram kartesius dengan spss, cara membuat

garis normal p-p plot regresi linier spss, cara membuat grafik analisis regresi berganda di spss, cara membuat grafik di spss 17, cara membuat grafik di spss 17 untuk uji

asumsi klasik, cara membuat grafik regresi li nier dengan spss, cara membuat grafik scatter plot regresi berganda di program spss 17 , cara membuat grafik uji autokorelasi

durbin watson dengan spss, cara membuat grafik uji autokorelasi pada spss, cara membuat koefisien determinasi spss 16, cara membuat kurva pada spss, cara membuat

persamaan menggunakan regresi linear pada spss,cara membuat persamaan regresi linier berganda spss statistik , cara membuat regresi linier spss 16, cara memperbaiki nilai

adjusted r square negatif, cara mencari a dan b dalam rumus linier, cara mencari koefisien determinasi persamaan garis, cara mencari nilai koefisien, cara mencari

normalitas, cara mencari normalitas dalam regresi berganda spss, cara mencari regresi 2 variabel, cara mencari uji determinan, cara mencari uji normalitas, cara mencari uji

http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/regresi-linear/http://www.peutuah.com/category/ilmu-pengetahuan-2/http://www.peutuah.com/category/ilmu-pengetahuan-2/http://www.peutuah.com/tag/langkah-langkah-penelitian-menggunakan-regresi-linier-berganda/http://www.peutuah.com/tag/langkah-langkah-penelitian-menggunakan-regresi-linier-berganda/http://www.peutuah.com/tag/pengertian-linieritas-dalam-matematika/http://www.peutuah.com/tag/apa-artinya-t-dalam-regresi/http://www.peutuah.com/tag/interpretasi-t-statistik-eviews/http://www.peutuah.com/tag/interpretasi-t-statistik-eviews/http://www.peutuah.com/tag/jenis-regresi-berganda-untuk-variabel-intervening/http://www.peutuah.com/tag/membuat-grafik-regresi-linier-dengan-4-variabel/http://www.peutuah.com/tag/regresi-bertingkat-dgn-spss/http://www.peutuah.com/tag/regresi-linear-berganda-adalah/http://www.peutuah.com/tag/1-f-tes-2-korelasi-dan-regresilinear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/1-f-tes-2-korelasi-dan-regresilinear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/11-asumsi-asumsi-regresi-linear-klasik/http://www.peutuah.com/tag/2-variabel-dan-model-yang-linear/http://www.peutuah.com/tag/2-apa-sajakah-syarat-melakukan-analisis-data-dengan-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/2-apa-sajakah-syarat-melakukan-analisis-data-dengan-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/a-merupakan-konstanta-atau-intercept-maksunya/http://www.peutuah.com/tag/ada/http://www.peutuah.com/tag/adjusted-r-square-ada-interpretasi/http://www.peutuah.com/tag/adjusted-r-squared-cara-membaca/http://www.peutuah.com/tag/akan/http://www.peutuah.com/tag/alasan-regresi-logistik-uji-asumsi-tidak/http://www.peutuah.com/tag/alasan-regresi-logistik-uji-asumsi-tidak/http://www.peutuah.com/tag/alternatif-transformasi-nilai-negatif-junaidi/http://www.peutuah.com/tag/analisa-fungsi-biaya-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisa-mendeteksi-penyakit-autokorelasi-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisa-regresi-ganda-exel/http://www.peutuah.com/tag/analisa-regresi-ganda-exel/http://www.peutuah.com/tag/analisa-regresi-ganda-exel/http://www.peutuah.com/tag/analisa-regresi-linear-berganda-pelatihan-perawat/http://www.peutuah.com/tag/analisa-regresi-menghasilkan-model-logaritma-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisa-regresi-variabel-dummy-dg-exel/http://www.peutuah.com/tag/analisis-data-dengan-2-variabel-bebas-dan-satu-variabel-terikat/http://www.peutuah.com/tag/analisis-data-dengan-2-variabel-bebas-dan-satu-variabel-terikat/http://www.peutuah.com/tag/analisis-dengan-regresi-linier-cross-section/http://www.peutuah.com/tag/analisis-jalur-dengan-dua-variabel-moderator/http://www.peutuah.com/tag/analisis-jalur-dengan-regresi-linear-ganda/http://www.peutuah.com/tag/analisis-jalur-dengan-regresi-linear-ganda/http://www.peutuah.com/tag/analisis-jalur-tidak-ada-uji-asumsi-klasik/http://www.peutuah.com/tag/analisis-korelasi-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-linear-berganda-data-logaritma/http://www.peutuah.com/tag/analisis-linier-regresi-berganda-signifikansi/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda-apabila-konstanta-negatif/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda-dengan-dua-variabel-independen-di-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda-pada-penelitian-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda-pada-penelitian-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda-pada-penelitian-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-dengan-model-moderating/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-dengan-variabel-intervening/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-ganda-ekonomi-islam/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-liner/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-liner/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-berganda-dengan-sem/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-berganda-standardized-coefficients/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-sederhana-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-sederhana-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-sederhana-spss-kuesioner/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-sederhana-fakultas-pertanian/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-sederhana-skala-likert/http://www.peutuah.com/tag/analisis-korelasi-faktor-regresi-sem/http://www.peutuah.com/tag/analisis-korelasi-faktor-regresi-sem/http://www.peutuah.com/tag/analyze-langkah-spss-kartesius/http://www.peutuah.com/tag/anava-regresi-linear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/antara/http://www.peutuah.com/tag/apa-arti-dari-residual-dalam-korelasi/http://www.peutuah.com/tag/apa-arti-konstanta-negatif/http://www.peutuah.com/tag/apa-arti-regresi-dalam-program-spss/http://www.peutuah.com/tag/apa-arti-regresi-dalam-program-spss/http://www.peutuah.com/tag/apa-itu-absolut-residual-dalam-statistik/http://www.peutuah.com/tag/apa-itu-nilai-residual-dalam-regresi/http://www.peutuah.com/tag/apa-itu-regresi-linear-ada-linear-berganda-dan-linear-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/apa-itu-residual-dalam-statistik/http://www.peutuah.com/tag/apa-itu-residual-dalam-statistik/http://www.peutuah.com/tag/apa-perlu-uji-regresi-sederhana-untuk-3-variabel/http://www.peutuah.com/tag/apa-yang-dimaksud-dengan-koefisien-determinasi-dan-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/apa-yang-dimaksud-intercept-pada-regresi/http://www.peutuah.com/tag/apa-yang-dimaksud-intercept-pada-regresi/http://www.peutuah.com/tag/apa-yg-dimaksud-uji-linearitas-pada-persamaan-regresi/http://www.peutuah.com/tag/apakah-ada-pengaruh-regresi-sederhana-dengan-autokorelasi/http://www.peutuah.com/tag/apakah-analisis-jalur-dan-linear-berganda-sama/http://www.peutuah.com/tag/apakah-analisis-jalur-dan-linear-berganda-sama/http://www.peutuah.com/tag/apakah-metode-regresi-linier-sederhana-memerlukan-uji-normalitas-data-dan-uji-asumsi-klasik/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-penggunaan-spss-di-bidang-regresi/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-perhitungan-analisa-regresi-pada-jurnal-penelitian/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-perhitungan-analisa-regresi-pada-jurnal-penelitian/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-regresi-berganda-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-regresi-linier-jurnal/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-spps-dalam-perhitungan-linear-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-transformasi-data-tidak-normal-regresi-ganda-spss/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-transformasi-data-tidak-normal-regresi-ganda-spss/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-uji-f-dan-uji-t-dengan-spss-12/http://www.peutuah.com/tag/arti-a-dan-b-pada-persamaan-ya-bx-dalam-regresi-linear/http://www.peutuah.com/tag/arti-a-sebagai-kostanta-dalam-rumus-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-a-sebagai-kostanta-dalam-rumus-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-atau-makna-nilai-konstanta-negatif/http://www.peutuah.com/tag/arti-dari-logaritma-natural-dalam-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-dari-nilai-r-square-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/arti-dari-r-dalam-tabel-spss/http://www.peutuah.com/tag/arti-konstanta-negatif-dalam-regresi-linier-berganda/http://www.peutuah.com/tag/arti-konstanta-negatif-dalam-regresi-linier-berganda/http://www.peutuah.com/tag/arti-konstanta-negatif-pad-regresi-berganda/http://www.peutuah.com/tag/arti-konstanta-pada-uji-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-kostanta-dalam-rumus-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-negatif-dalam-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-negatif-dalam-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-konstanta-dalam-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-konstanta-negative-pada-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-negatif-pada-koefisien-konstanta/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-t-minus/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-t-hitung-yang-bernilai-negatif/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-t-hitung-yang-bernilai-negatif/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-t-hitung-yang-bernilai-negatif/http://www.peutuah.com/tag/arti-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-residual-pada-tabel-coefficient/http://www.peutuah.com/tag/arti-rumus-e-pada-analisis-regresi-berganda/http://www.peutuah.com/tag/arti-uji-regresi-tanpa-uji-asumsi-dlm-spss/http://www.peutuah.com/tag/arti-variabel-lag/http://www.peutuah.com/tag/artikel-inflasi-dengan-metode-regresi-statistik-type-pdf/http://www.peutuah.com/tag/artikel-inflasi-dengan-metode-regresi-statistik-type-pdf/http://www.peutuah.com/tag/asas-penggunaan-spss-for-windows_terakhir/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-klasik-ekonometrik-jelaskan/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-klasik-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-klasik-statistik-untuk-analisis-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-klasik-statistik-untuk-analisis-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-asumsi-linear-klasik/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-asumsi-yang-digunakan-dalam-aplikasi-alat-analisis-multiple-regresi/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-asumsi-yang-digunakan-dalam-aplikasi-alat-analisis-multiple-regresi/http://www.peutuah.com/tag/autokorelasi/http://www.peutuah.com/tag/autokorelasi-regresi-linier-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/bagai-mana-caramelakukan-interpretasi-pada-output-hasil-regresi-berganda-antara-variabel-harga/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-cara-menggunakan-regresi-linier-berganda-dengan-2-variabel-dependent/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-cara-menggunakan-regresi-linier-berganda-dengan-2-variabel-dependent/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-caranya-menghilangkan-multikolinearitas-dalam-regresi-linear-ganda-dengan-menggunakan-first-differen-dan-data-timeseries/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-caranya-menghilangkan-multikolinearitas-dalam-regresi-linear-ganda-dengan-menggunakan-first-differen-dan-data-timeseries/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-jika-hasil-logaritma-natural-negatif-menghilang/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-jika-pada-uji-parsial-terdapat-variabel-yang-minus/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-jika-variabel-bebas-dan-terikat-memiliki-satuan-berbeda/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-jika-variabel-bebas-dan-terikat-memiliki-satuan-berbeda/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-kalau-regresinya-terdapat-konstantanya-minus/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-mengatasi-masalah-autokorelasi/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-menghitung-nilai-variabel-dependen-pada-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-menghitung-nilai-variabel-dependen-pada-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-menginput-data-satuan-rupiah-ke-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/bebas/http://www.peutuah.com/tag/beberapa-model-persamaan-regresi-dan-jelaskan-grafiknya-garis-persamaan/http://www.peutuah.com/tag/beberapa-model-persamaan-regresi-dan-jelaskan-grafiknya-garis-persamaan/http://www.peutuah.com/tag/beda-koefisien-determinasi-berganda-dengan-parsial/http://www.peutuah.com/tag/beda-ols-dengan-regresi-berganda/http://www.peutuah.com/tag/beda-regresi-linier-sederhana-dan-berganda/http://www.peutuah.com/tag/beda-variabel-tunggal-dengan-variabel-ganda-dalam-penelitian-pendidikan/http://www.peutuah.com/tag/beda-variabel-tunggal-dengan-variabel-ganda-dalam-penelitian-pendidikan/http://www.peutuah.com/tag/bedanya-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/bentuk-rumus-regresi-linear-sederhana-uji-t/http://www.peutuah.com/tag/berapa-umum-nilai-konstanta-pada-rumus-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/berapa-umum-nilai-konstanta-pada-rumus-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/bilamana-hasil-regresi-uji-tidak-signifikan-tidak-perlu-dimasukkan-ke-persamaan-regresi/http://www.peutuah.com/tag/bisa-ga-penelitian-menggunakan-variabel-bebas-saja/http://www.peutuah.com/tag/bisa-ga-penelitian-menggunakan-variabel-bebas-saja/http://www.peutuah.com/tag/bisa-ga-penelitian-menggunakan-variabel-bebas-saja/http://www.peutuah.com/tag/blog/http://www.peutuah.com/tag/cachee3cgagpbwhcjwww-peutuah-comilmu-pengetahuan-2regresi-linear-html-regresi-2-variabel/http://www.peutuah.com/tag/cachewlot2xy1ajijwww-peutuah-comuncategorizedmakalah-manajemen-perencanaan-html-perencanaan-strategik-dan-operasional/http://www.peutuah.com/tag/cachewlot2xy1ajijwww-peutuah-comuncategorizedmakalah-manajemen-perencanaan-html-perencanaan-strategik-dan-operasional/http://www.peutuah.com/tag/cachewqwp4hx9aiojwww-peutuah-comregresi-linear-metode-analisis-data-regresi-linear-menggunakan-skala-likert/http://www.peutuah.com/tag/cachewqwp4hx9aiojwww-peutuah-comregresi-linear-metode-analisis-data-regresi-linear-menggunakan-skala-likert/http://www.peutuah.com/tag/cachewqwp4hx9aiojwww-peutuah-comregresi-linear-metode-analisis-data-regresi-linear-menggunakan-skala-likert/http://www.peutuah.com/tag/car-a-menghitung-pengaruh-masing-masing-variabel-bebas-terhadap-variabel-terikat/http://www.peutuah.com/tag/cara-agar-regresi-signifikan/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisa-regresi-linier-berganda-tabel-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisa-regresi-linier-berganda-tabel-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisis-data-normalitas-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisis-data-regresi-berganda-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisis-korelasi-berganda-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisis-variabel-intervening-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisis-variabel-intervening-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-baca-hasil-persamaan-y-a-bx/http://www.peutuah.com/tag/cara-baca-hasil-run-test-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-baca-output-spss-regresi-ordinal-logistik/http://www.peutuah.com/tag/cara-cepat-menghitung-pengaruh-variabel-penelitian-dengan-rumus-uji-park/http://www.peutuah.com/tag/cara-cepat-menghitung-pengaruh-variabel-penelitian-dengan-rumus-uji-park/http://www.peutuah.com/tag/cara-cepat-menghitung-pengaruh-variabel-variabel-penelitian/http://www.peutuah.com/tag/cara-dan-contoh-perhitungan-variabel-moderasi-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-input-analisis-linear-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-input-analisis-linear-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-input-data-spss-regresi-skala-likert/http://www.peutuah.com/tag/cara-input-variabel-dependen-yang-terdapat-sub-variabel-pada-analisis-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-interpretasi-dari-nilai-nilai-output-analisis-regresi-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-interpretasi-dari-nilai-nilai-output-analisis-regresi-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-lagrange-multiplier-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-log-natural-3-variabel-beda/http://www.peutuah.com/tag/cara-logaritma-data-negatif-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-logaritma-natural-berganda-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-melakukan-analisis-regresi-linear/http://www.peutuah.com/tag/cara-melakukan-analisis-regresi-linear/http://www.peutuah.com/tag/cara-melakukan-uji-park-dengan-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-melihat-hasil-regresi-linear-sederhana-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-memasukan-data-inflasi-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-memasukan-data-ke-spss-time-series/http://www.peutuah.com/tag/cara-memasukan-data-ke-spss-time-series/http://www.peutuah.com/tag/cara-memasukan-data-spss-12-dg-analisis-regresi-bidang-kesehatan/http://www.peutuah.com/tag/cara-memasukkan-nilai-residual-pada-uji-asumsi-klasik-di-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-autokolerasi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-autokolerasi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-autokorelasi-pada-data-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-autokorelasi-regresi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-grafik-autokorelasi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-grafik-autokorelasi-parsial/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-grafik-autokorelasi-parsial/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-grafik-regresi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-grafik-regresi-di-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-analisis-regresi-dari-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-koefisien-determinasi-r-square/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-koefisien-determinasi-r-square/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-output-uji-regresi-linear-sederhana-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-persamaan-regresi-sederhana-eviews/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-berganda-menggunakan-spss16/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-berganda-menggunakan-spss16/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-dengan-asumsi-variabel-lain-tetap/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-linear-berganda-pada-hasil-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-linear-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-linear-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-skala-likerts/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-spss-regression/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-uji-multikolinieritas-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-uji-multikolinieritas-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-intercept-minus/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-hasil-analisis-regresi-linear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-multiple-linier-regression/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-multiple-linier-regression/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-spss-16-analisis-path/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-spss-penelitian-pertanian/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-tabel-analisis-regresi-ganda-dan-menentukan-persamaannya/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-tabel-analisis-regresi-ganda-dan-menentukan-persamaannya/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-uji-heteroskedastisitas-pada-spss-16/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-perbandingan-r-kuadrat/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-pada-regresi-linier-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-regresi-berganda-dengan-konstanta-intercept-negatif/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-regresi-linear/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-regresi-linear/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-r-square-uji-regresi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-regresi-linear-tabel-coefficients/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-regresi-linier-berganda-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-regresi-linier-sederhanadengan-program-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-regresi-linier-sederhanadengan-program-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-regresi-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-t-hitung/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-tabel-statistik-residual/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-tingkat-signifikansi-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-tingkat-signifikansi-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-uji-t-dengan-3-variabel-bebas-dan-1-variabel-terikat/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-uji-t-pada-regresi-linier-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-y-a-b-x-pada-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-y-a-b-x-pada-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/cara-membedakan-penyakit-dalam-regresi-model/http://www.peutuah.com/tag/cara-membetulkan-data-yang-tidak-valid-di-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-diagram-kartesius-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-garis-normal-p-p-plot-regresi-linier-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-garis-normal-p-p-plot-regresi-linier-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-analisis-regresi-berganda-di-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-di-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-di-spss-17-untuk-uji-asumsi-klasik/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-di-spss-17-untuk-uji-asumsi-klasik/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-regresi-linier-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-scatter-plot-regresi-berganda-di-program-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-uji-autokorelasi-durbin-watson-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-uji-autokorelasi-durbin-watson-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-uji-autokorelasi-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-koefisien-determinasi-spss-16/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-kurva-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-persamaan-menggunakan-regresi-linear-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-persamaan-menggunakan-regresi-linear-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-persamaan-regresi-linier-berganda-spss-statistik/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-regresi-linier-spss-16/http://www.peutuah.com/tag/cara-memperbaiki-nilai-adjusted-r-square-negatif/http://www.peutuah.com/tag/cara-memperbaiki-nilai-adjusted-r-square-negatif/http://www.peutuah.com/tag/cara-memperbaiki-nilai-adjusted-r-square-negatif/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-a-dan-b-dalam-rumus-linier/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-koefisien-determinasi-persamaan-garis/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-nilai-koefisien/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-normalitas/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-normalitas/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-normalitas-dalam-regresi-berganda-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-regresi-2-variabel/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-uji-determinan/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-uji-normalitas/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-uji-normalitas-spss-16/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-uji-normalitas-spss-16/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-uji-normalitas/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-uji-determinan/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-regresi-2-variabel/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-normalitas-dalam-regresi-berganda-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-normalitas/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-normalitas/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-nilai-koefisien/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-koefisien-determinasi-persamaan-garis/http://www.peutuah.com/tag/cara-mencari-a-dan-b-dalam-rumus-linier/http://www.peutuah.com/tag/cara-memperbaiki-nilai-adjusted-r-square-negatif/http://www.peutuah.com/tag/cara-memperbaiki-nilai-adjusted-r-square-negatif/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-regresi-linier-spss-16/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-persamaan-regresi-linier-berganda-spss-statistik/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-persamaan-menggunakan-regresi-linear-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-persamaan-menggunakan-regresi-linear-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-kurva-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-koefisien-determinasi-spss-16/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-uji-autokorelasi-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-uji-autokorelasi-durbin-watson-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-uji-autokorelasi-durbin-watson-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-scatter-plot-regresi-berganda-di-program-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-regresi-linier-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-di-spss-17-untuk-uji-asumsi-klasik/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-di-spss-17-untuk-uji-asumsi-klasik/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-di-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-grafik-analisis-regresi-berganda-di-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-garis-normal-p-p-plot-regresi-linier-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-garis-normal-p-p-plot-regresi-linier-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membuat-diagram-kartesius-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membetulkan-data-yang-tidak-valid-di-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membedakan-penyakit-dalam-regresi-model/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-y-a-b-x-pada-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-y-a-b-x-pada-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-uji-t-pada-regresi-linier-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-uji-t-dengan-3-variabel-bebas-dan-1-variabel-terikat/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-tingkat-signifikansi-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-tingkat-signifikansi-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-tabel-statistik-residual/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-t-hitung/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-regresi-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-regresi-linier-sederhanadengan-program-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-regresi-linier-sederhanadengan-program-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-regresi-linier-berganda-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-regresi-linear-tabel-coefficients/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-r-square-uji-regresi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-regresi-linear/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-regresi-linear/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-regresi-berganda-dengan-konstanta-intercept-negatif/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-pada-regresi-linier-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-persamaan-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-perbandingan-r-kuadrat/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-uji-heteroskedastisitas-pada-spss-16/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-tabel-analisis-regresi-ganda-dan-menentukan-persamaannya/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-tabel-analisis-regresi-ganda-dan-menentukan-persamaannya/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-spss-penelitian-pertanian/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-spss-16-analisis-path/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-multiple-linier-regression/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-multiple-linier-regression/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-output-hasil-analisis-regresi-linear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-intercept-minus/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-uji-multikolinieritas-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-uji-multikolinieritas-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-spss-regression/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-skala-likerts/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-linear-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-linear-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-linear-berganda-pada-hasil-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-dengan-asumsi-variabel-lain-tetap/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-berganda-menggunakan-spss16/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-regresi-berganda-menggunakan-spss16/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-persamaan-regresi-sederhana-eviews/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-output-uji-regresi-linear-sederhana-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-koefisien-determinasi-r-square/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-koefisien-determinasi-r-square/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-hasil-analisis-regresi-dari-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-grafik-regresi-di-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-grafik-regresi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-grafik-autokorelasi-parsial/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-grafik-autokorelasi-parsial/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-grafik-autokorelasi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-autokorelasi-regresi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-autokorelasi-pada-data-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-autokolerasi/http://www.peutuah.com/tag/cara-membaca-autokolerasi/http://www.peutuah.com/tag/cara-memasukkan-nilai-residual-pada-uji-asumsi-klasik-di-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-memasukan-data-spss-12-dg-analisis-regresi-bidang-kesehatan/http://www.peutuah.com/tag/cara-memasukan-data-ke-spss-time-series/http://www.peutuah.com/tag/cara-memasukan-data-ke-spss-time-series/http://www.peutuah.com/tag/cara-memasukan-data-inflasi-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-melihat-hasil-regresi-linear-sederhana-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-melakukan-uji-park-dengan-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-melakukan-analisis-regresi-linear/http://www.peutuah.com/tag/cara-melakukan-analisis-regresi-linear/http://www.peutuah.com/tag/cara-logaritma-natural-berganda-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-logaritma-data-negatif-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-log-natural-3-variabel-beda/http://www.peutuah.com/tag/cara-lagrange-multiplier-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-interpretasi-dari-nilai-nilai-output-analisis-regresi-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-interpretasi-dari-nilai-nilai-output-analisis-regresi-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-input-variabel-dependen-yang-terdapat-sub-variabel-pada-analisis-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-input-data-spss-regresi-skala-likert/http://www.peutuah.com/tag/cara-input-analisis-linear-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-input-analisis-linear-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-dan-contoh-perhitungan-variabel-moderasi-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-cepat-menghitung-pengaruh-variabel-variabel-penelitian/http://www.peutuah.com/tag/cara-cepat-menghitung-pengaruh-variabel-penelitian-dengan-rumus-uji-park/http://www.peutuah.com/tag/cara-cepat-menghitung-pengaruh-variabel-penelitian-dengan-rumus-uji-park/http://www.peutuah.com/tag/cara-baca-output-spss-regresi-ordinal-logistik/http://www.peutuah.com/tag/cara-baca-hasil-run-test-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-baca-hasil-persamaan-y-a-bx/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisis-variabel-intervening-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisis-variabel-intervening-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisis-korelasi-berganda-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisis-data-regresi-berganda-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisis-data-normalitas-spss/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisa-regresi-linier-berganda-tabel-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-analisa-regresi-linier-berganda-tabel-spss-17/http://www.peutuah.com/tag/cara-agar-regresi-signifikan/http://www.peutuah.com/tag/car-a-menghitung-pengaruh-masing-masing-variabel-bebas-terhadap-variabel-terikat/http://www.peutuah.com/tag/cachewqwp4hx9aiojwww-peutuah-comregresi-linear-metode-analisis-data-regresi-linear-menggunakan-skala-likert/http://www.peutuah.com/tag/cachewqwp4hx9aiojwww-peutuah-comregresi-linear-metode-analisis-data-regresi-linear-menggunakan-skala-likert/http://www.peutuah.com/tag/cachewlot2xy1ajijwww-peutuah-comuncategorizedmakalah-manajemen-perencanaan-html-perencanaan-strategik-dan-operasional/http://www.peutuah.com/tag/cachewlot2xy1ajijwww-peutuah-comuncategorizedmakalah-manajemen-perencanaan-html-perencanaan-strategik-dan-operasional/http://www.peutuah.com/tag/cachee3cgagpbwhcjwww-peutuah-comilmu-pengetahuan-2regresi-linear-html-regresi-2-variabel/http://www.peutuah.com/tag/blog/http://www.peutuah.com/tag/bisa-ga-penelitian-menggunakan-variabel-bebas-saja/http://www.peutuah.com/tag/bisa-ga-penelitian-menggunakan-variabel-bebas-saja/http://www.peutuah.com/tag/bilamana-hasil-regresi-uji-tidak-signifikan-tidak-perlu-dimasukkan-ke-persamaan-regresi/http://www.peutuah.com/tag/berapa-umum-nilai-konstanta-pada-rumus-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/berapa-umum-nilai-konstanta-pada-rumus-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/bentuk-rumus-regresi-linear-sederhana-uji-t/http://www.peutuah.com/tag/bedanya-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/beda-variabel-tunggal-dengan-variabel-ganda-dalam-penelitian-pendidikan/http://www.peutuah.com/tag/beda-variabel-tunggal-dengan-variabel-ganda-dalam-penelitian-pendidikan/http://www.peutuah.com/tag/beda-regresi-linier-sederhana-dan-berganda/http://www.peutuah.com/tag/beda-ols-dengan-regresi-berganda/http://www.peutuah.com/tag/beda-koefisien-determinasi-berganda-dengan-parsial/http://www.peutuah.com/tag/beberapa-model-persamaan-regresi-dan-jelaskan-grafiknya-garis-persamaan/http://www.peutuah.com/tag/beberapa-model-persamaan-regresi-dan-jelaskan-grafiknya-garis-persamaan/http://www.peutuah.com/tag/bebas/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-menginput-data-satuan-rupiah-ke-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-menghitung-nilai-variabel-dependen-pada-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-menghitung-nilai-variabel-dependen-pada-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-mengatasi-masalah-autokorelasi/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-kalau-regresinya-terdapat-konstantanya-minus/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-jika-variabel-bebas-dan-terikat-memiliki-satuan-berbeda/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-jika-variabel-bebas-dan-terikat-memiliki-satuan-berbeda/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-jika-pada-uji-parsial-terdapat-variabel-yang-minus/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-jika-hasil-logaritma-natural-negatif-menghilang/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-caranya-menghilangkan-multikolinearitas-dalam-regresi-linear-ganda-dengan-menggunakan-first-differen-dan-data-timeseries/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-caranya-menghilangkan-multikolinearitas-dalam-regresi-linear-ganda-dengan-menggunakan-first-differen-dan-data-timeseries/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-cara-menggunakan-regresi-linier-berganda-dengan-2-variabel-dependent/http://www.peutuah.com/tag/bagaimana-cara-menggunakan-regresi-linier-berganda-dengan-2-variabel-dependent/http://www.peutuah.com/tag/bagai-mana-caramelakukan-interpretasi-pada-output-hasil-regresi-berganda-antara-variabel-harga/http://www.peutuah.com/tag/autokorelasi-regresi-linier-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/autokorelasi/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-asumsi-yang-digunakan-dalam-aplikasi-alat-analisis-multiple-regresi/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-asumsi-yang-digunakan-dalam-aplikasi-alat-analisis-multiple-regresi/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-asumsi-linear-klasik/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-klasik-statistik-untuk-analisis-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-klasik-statistik-untuk-analisis-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-klasik-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/asumsi-klasik-ekonometrik-jelaskan/http://www.peutuah.com/tag/asas-penggunaan-spss-for-windows_terakhir/http://www.peutuah.com/tag/artikel-inflasi-dengan-metode-regresi-statistik-type-pdf/http://www.peutuah.com/tag/artikel-inflasi-dengan-metode-regresi-statistik-type-pdf/http://www.peutuah.com/tag/arti-variabel-lag/http://www.peutuah.com/tag/arti-uji-regresi-tanpa-uji-asumsi-dlm-spss/http://www.peutuah.com/tag/arti-rumus-e-pada-analisis-regresi-berganda/http://www.peutuah.com/tag/arti-residual-pada-tabel-coefficient/http://www.peutuah.com/tag/arti-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-t-hitung-yang-bernilai-negatif/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-t-hitung-yang-bernilai-negatif/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-t-minus/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-negatif-pada-koefisien-konstanta/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-konstanta-negative-pada-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-nilai-konstanta-dalam-regresi-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/arti-negatif-dalam-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-negatif-dalam-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-kostanta-dalam-rumus-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-konstanta-pada-uji-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-konstanta-negatif-pad-regresi-berganda/http://www.peutuah.com/tag/arti-konstanta-negatif-dalam-regresi-linier-berganda/http://www.peutuah.com/tag/arti-konstanta-negatif-dalam-regresi-linier-berganda/http://www.peutuah.com/tag/arti-dari-r-dalam-tabel-spss/http://www.peutuah.com/tag/arti-dari-nilai-r-square-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/arti-dari-logaritma-natural-dalam-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-atau-makna-nilai-konstanta-negatif/http://www.peutuah.com/tag/arti-a-sebagai-kostanta-dalam-rumus-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-a-sebagai-kostanta-dalam-rumus-regresi/http://www.peutuah.com/tag/arti-a-dan-b-pada-persamaan-ya-bx-dalam-regresi-linear/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-uji-f-dan-uji-t-dengan-spss-12/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-transformasi-data-tidak-normal-regresi-ganda-spss/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-transformasi-data-tidak-normal-regresi-ganda-spss/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-spps-dalam-perhitungan-linear-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-regresi-linier-jurnal/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-regresi-berganda-pada-spss/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-perhitungan-analisa-regresi-pada-jurnal-penelitian/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-perhitungan-analisa-regresi-pada-jurnal-penelitian/http://www.peutuah.com/tag/aplikasi-penggunaan-spss-di-bidang-regresi/http://www.peutuah.com/tag/apakah-metode-regresi-linier-sederhana-memerlukan-uji-normalitas-data-dan-uji-asumsi-klasik/http://www.peutuah.com/tag/apakah-analisis-jalur-dan-linear-berganda-sama/http://www.peutuah.com/tag/apakah-analisis-jalur-dan-linear-berganda-sama/http://www.peutuah.com/tag/apakah-ada-pengaruh-regresi-sederhana-dengan-autokorelasi/http://www.peutuah.com/tag/apa-yg-dimaksud-uji-linearitas-pada-persamaan-regresi/http://www.peutuah.com/tag/apa-yang-dimaksud-intercept-pada-regresi/http://www.peutuah.com/tag/apa-yang-dimaksud-intercept-pada-regresi/http://www.peutuah.com/tag/apa-yang-dimaksud-dengan-koefisien-determinasi-dan-analisis-regresi/http://www.peutuah.com/tag/apa-perlu-uji-regresi-sederhana-untuk-3-variabel/http://www.peutuah.com/tag/apa-itu-residual-dalam-statistik/http://www.peutuah.com/tag/apa-itu-residual-dalam-statistik/http://www.peutuah.com/tag/apa-itu-regresi-linear-ada-linear-berganda-dan-linear-sederhana/http://www.peutuah.com/tag/apa-itu-nilai-residual-dalam-regresi/http://www.peutuah.com/tag/apa-itu-absolut-residual-dalam-statistik/http://www.peutuah.com/tag/apa-arti-regresi-dalam-program-spss/http://www.peutuah.com/tag/apa-arti-regresi-dalam-program-spss/http://www.peutuah.com/tag/apa-arti-konstanta-negatif/http://www.peutuah.com/tag/apa-arti-dari-residual-dalam-korelasi/http://www.peutuah.com/tag/antara/http://www.peutuah.com/tag/anava-regresi-linear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/analyze-langkah-spss-kartesius/http://www.peutuah.com/tag/analisis-korelasi-faktor-regresi-sem/http://www.peutuah.com/tag/analisis-korelasi-faktor-regresi-sem/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-sederhana-skala-likert/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-sederhana-fakultas-pertanian/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-sederhana-spss-kuesioner/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-sederhana-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-sederhana-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-berganda-standardized-coefficients/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-linier-berganda-dengan-sem/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-liner/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-liner/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-ganda-ekonomi-islam/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-dengan-variabel-intervening/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-dengan-model-moderating/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda-pada-penelitian-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda-pada-penelitian-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda-dengan-dua-variabel-independen-di-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda-apabila-konstanta-negatif/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda/http://www.peutuah.com/tag/analisis-regresi-berganda/http://www.peutuah.com/tag/analisis-linier-regresi-berganda-signifikansi/http://www.peutuah.com/tag/analisis-linear-berganda-data-logaritma/http://www.peutuah.com/tag/analisis-korelasi-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisis-jalur-tidak-ada-uji-asumsi-klasik/http://www.peutuah.com/tag/analisis-jalur-dengan-regresi-linear-ganda/http://www.peutuah.com/tag/analisis-jalur-dengan-regresi-linear-ganda/http://www.peutuah.com/tag/analisis-jalur-dengan-dua-variabel-moderator/http://www.peutuah.com/tag/analisis-dengan-regresi-linier-cross-section/http://www.peutuah.com/tag/analisis-data-dengan-2-variabel-bebas-dan-satu-variabel-terikat/http://www.peutuah.com/tag/analisis-data-dengan-2-variabel-bebas-dan-satu-variabel-terikat/http://www.peutuah.com/tag/analisa-regresi-variabel-dummy-dg-exel/http://www.peutuah.com/tag/analisa-regresi-menghasilkan-model-logaritma-dengan-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisa-regresi-linear-berganda-pelatihan-perawat/http://www.peutuah.com/tag/analisa-regresi-ganda-exel/http://www.peutuah.com/tag/analisa-regresi-ganda-exel/http://www.peutuah.com/tag/analisa-mendeteksi-penyakit-autokorelasi-dalam-spss/http://www.peutuah.com/tag/analisa-fungsi-biaya-menggunakan-spss/http://www.peutuah.com/tag/alternatif-transformasi-nilai-negatif-junaidi/http://www.peutuah.com/tag/alasan-regresi-logistik-uji-asumsi-tidak/http://www.peutuah.com/tag/alasan-regresi-logistik-uji-asumsi-tidak/http://www.peutuah.com/tag/akan/http://www.peutuah.com/tag/adjusted-r-squared-cara-membaca/http://www.peutuah.com/tag/adjusted-r-square-ada-interpretasi/http://www.peutuah.com/tag/ada/http://www.peutuah.com/tag/a-merupakan-konstanta-atau-intercept-maksunya/http://www.peutuah.com/tag/2-apa-sajakah-syarat-melakukan-analisis-data-dengan-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/2-apa-sajakah-syarat-melakukan-analisis-data-dengan-regresi-linier/http://www.peutuah.com/tag/2-variabel-dan-model-yang-linear/http://www.peutuah.com/tag/11-asumsi-asumsi-regresi-linear-klasik/http://www.peutuah.com/tag/1-f-tes-2-korelasi-dan-regresilinear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/1-f-tes-2-korelasi-dan-regresilinear-berganda/http://www.peutuah.com/tag/regresi-linear-berganda-adalah/http://www.peutuah.com/tag/regresi-bertingkat-dgn-spss/http://www.peutuah.com/tag/membuat-grafik-regresi-linier-dengan-4-variabel/http://www.peutuah.com/tag/jenis-regresi-berganda-untuk-variabel-intervening/http://www.peutuah.com/tag/interpretasi-t-statistik-eviews/http://www.peutuah.com/tag/interpretasi-t-statistik-eviews/http://www.peutuah.com/tag/apa-artinya-t-dalam-regresi/http://www.peutuah.com/tag/pengertian-linieritas-dalam-matematika/http://www.peutuah.com/tag/langkah-langkah-penelitian-menggunakan-regresi-linier-berganda/http://www.peutuah.com/category/ilmu-pengetahuan-2/http://www.shareaholic.com/api/share/?title=Regresi+Linear&link=http://www.peutuah.com/regresi-linear/&notes=Regresi%20Linear%0D%0ARegresi%20linear%20adalah%20alat%20statistik%20yang%20dipergunakan%20untuk%20mengetahui%20pengaruh%20antara%20satu%20atau%20beberapa%20variabel%20terhadap%20satu%20buah%20variabel.%C2%A0Variabel%20yang%20mempengaruhi%20sering%20disebut%20variabel%20bebas%2C%20variabel%20independen%20atau%20variabel%20penjelas.%20Variabel%20yang%20dipengaruhi%20sering%20dis&short_link=&shortener=google&shortener_key=&v=1&apitype=1&apikey=8afa39428933be41f8afdb8ea21a495c&source=Shareaholic&template=&service=53&tags=&ctype=http://www.peutuah.com/regresi-linear/

7/31/2019 76362599 Regresi Linear

7/10

normalitas spss 16, cara mencari varian variabel dependen melalui dua varian independen, cara mendeteksi mengatasi adanya linearitas, cara menentukan intersep

grafik, cara menentukan koefisien determinasi parsial, cara menentukan niai koefisien korelasi untuk empat variabel bebas, cara menentukan normalitas data, cara menentukan

t tabel pada regresi linier, cara menentukan variabel bebas dan terikat , cara menentukan variabel dalam regresi linear berganda, cara menganalisis hasil regresi dari spss, cara

menganalisis regresi dengan menggunakan spss 17,cara menganalisis regresi linear berganda 2 variabel, cara menganalisis spss regresi linear 16,cara menganalisis tabel

regresi spss 15.0, cara mengartikan multiple regresi linear spss, cara mengatasi adanya linieritas, cara mengatasi autokolerasi pada output spss , cara mengatasi

autokorelasi, cara mengatasi data non li nier pada analisis regresi ganda, cara mengatasi data statistik tidak normal data minus, cara mengatasi data tidak signifikan pada

regresi dengan spss,cara mengatasi koefisien determinasi minus, cara mengatasi linearitas, cara mengatasi masalah uji multikolinearitas dengan spss, cara mengatasi

multikolinearitas dengan membagi dengan korelasi, cara mengatasi multikolinearitas dengan spss, cara mengetahui linearitas persamaan regresi, cara mengetahui model linear

dalam variabel, cara mengetahui pengaruh yang ada di variabel bebas dalam statistik , cara mengganti data yang tidak valid di spss, cara menggunakan regresi tunggal pada

spss, cara menggunakan spss 16 dengan variabel moderating, cara menggunakan spss 17 dalam mengolah uji persyaratan data, cara menggunakan spss 17 grafik garis

persamaan regresi berganda, cara menggunakan spss untuk mencari uji multikolinearitas, cara menghitung analisis regresi dengan spss gratis , cara menghitung lagrange

multiplier dengan spss, cara menghitung median dari pengamatan variabel x pada regresi linear sederhana, cara menghitung normalitas dan linier dengan spss, cara

menghitung partial adjusment model dengan spss, cara menghitung pengaruh dengan regresi linier, cara menghitung pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap

variabel terikat dengan spss, cara menghitung pengaruh statistik, cara menghitung persamaan regresi di spss 16, cara menghitung regresi linier sederhana menggunakan

spss, cara menghitung regresi linier spss 16, cara menghitung regresi sederhana ordinal spss , cara menghitung regresi spss 17,cara menghitung regrsi linear dengan

spss#hl=id, cara menghitung signifikansi, cara menghitung titik optimum dari kurva regresi, cara menginput data ke spss untuk variabel intervening, cara menginterprestasikan

regresi, cara menginterpretasi output spss multiple regresi, cara mengolah data dengan path analisis , cara mengolah data regresi pada spss 16 dengan variabel bebas dan

variabel tidak bebas, cara mengolah data spss dengan regresi logit,cara mengolah data variabel moderating dengan spss 17, cara mengolah intervening di spss,cara

mengoperasikan regresi ols menggunakan spss, cara mengoperasikan spss 16 untuk uji chi square dan regresi logistic, cara mengoperasikan spss 17 dengan regresi, cara

mengubah data ke logaritma pada eviews, cara mengubah data spss supaya valid , cara mengubah model regresi ke dalam bentuk persamaan beda umum, cara menguji

apakah variabel bebas signifikan terhadap variabel terikat, cara menguji t dan determinasi, cara mentransformasi residual yang tidak normal dalam spss, cara menyembuhkan

heteroskedastisitas dengan eviews, cara merancang berkaitan regresi linear, cara merubah regresi biasa menjadi regresi logaritma, cara merubah variabel x pada spss, cara

merubah variable pada spss, cara metode trimming dalam spss, cara penentuan regresi linear ganda, cara penggunaan rumus partial adjustment model,cara penggunaan

spss17 untuk regresi linear berganda, cara penghitungan analisis regresi linier, cara penyelesaian regresi logistik tanpa alat statistik, cara perhitungan - analisis regresi linier

sederhana - spss, cara perhitungan analisis jalur (path) dalam pengujian statistik, cara perhitungan partial adjustment model dengan spss , cara perhitungan regresi linear satu

variabel,cara perumusan model persamaan regresi berganda dengan spss, cara regresi linear berganda spss, cara regresi linear dengan spss, cara regresi linier dan korelasi

menggunakan spss, cara regresi ordinary least square dengan spss, cara regresi rumus, cara regresi sederhana spss,cara spss 17 pengaruh variabel, cara transformasi data

agar signifikan, cara transformasi data negatif tidak normal, cara uji asumsi klasik, cara uji asums