Tugas Pemodelan StatistikaRheonaldyH12112104Diberikan data nilai harapan perempuan (Y) dan pendapatan perkapita (X) Noyx

144265

253202

352260

469377

58014641

659275

765681

88219860

9722995

10731000

1168406

1268867

13746627

147914990

15787055

16721800

1768230

Total115672531

Tentukan metode yang paling sesuai untuk menjelaskan hubungan antara variabel Y dan X ?Penyelesaian Untuk menentukan metode yang paling sesuai untuk menentukan hubungan antara variabel X dan Y terlebih dahulu memenuhi asumsi regresi klasik 1. 2. 3. Asumsi yang pertama uji kenormalan untuk uji tersebut maka akan di lihat dari plot residual untuk diketahui normal dan tidaknya data

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R0,68872

R Square0,47434

Adjusted R Square0,43929

Standard Error7,94669

Observations17

CoefficientsStandard Errort StatP-value

Intercept63,04122,351926,804410934,37E-14

X Variable 10,001160,000323,6790367310,002233

Dari hasil perhitungan program Excel terlihat bahwa nilai dari R square sebesar 0,47434 atu 47,434 % artinya variabel independet (X) dengan variabel X tidak memiliki p-value sebesar 0,002 ini dapat disimpulkan bahwa data tidak mengandung unsur multikolinearitas. Dan untuk uji durbin-watson untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi yang mana jika terletak -2 dan 2 dimana data diatas memiliki nilai nilai statistik durbin-watson sebesar 0,732 dapat disimpulkan data tersebut tidak mengandung/bebas dari unsur autokorelasi.44,00265,00-19,3491853,00202,00-10,2759652,00260,00-11,3433769,00377,005,5206480,0014641,00-,0578359,00275,00-4,3608165,00681,001,1673282,0019860,00-4,1236672,002995,005,4778573,001000,008,7965668,00406,004,4869468,00867,003,9511474,006627,003,2565279,0014990,00-1,4634678,007055,006,7590772,001800,006,8667568,00230,004,69150

hasil scatter plot terlihat data belum memenuhi asumsi uji kenormalan karena bentuk grafik masih terlihat kurva naik dengan terbuka kebawah maka dari itu akan dilakukan transformasi dengan tujuan :menormalkan data , menghomogenkan data,dan melinearkan hubungan antar variabel berikut data X dan Y hasil transformasi , dan

Data Setelah Transformasi

No1/xlog(x)xY

10,003772,4232516,278844

20,004952,3053514,212753

30,003852,4149716,124552

40,002652,5763419,416569

56,80E-054,1655712180

60,003642,4393316,583159

70,001472,8331526,09665

85,00E-054,29798140,92682

90,000333,476454,726672

100,001331,622873

110,002462,6085320,149468

120,001152,9380229,444968

130,001153,8213281,406474

146,70E-054,1758122,43479

150,000143,848583,99478

160,000563,2552742,426472

170,004352,3617315,165868

a.

b.

c. 1/ x

Setelah melalui tahap tranformasi, model yang paling sesuai untuk data nilai harapan perempuan (Y) dan pendapatan perkapita (X) yaitu tranfomasi dengan karena plot residual tranformasi sudah menenuhi asumsi untuk uji kenormalan.sehingga model yang sesuai untuk data tersebut adalah sebagai berikut Dengan plot Normal P-P

Regression Statistics

Multiple R0,838426

R Square0,702958

Adjusted R Square0,683155

Standard Error5,973662

Observations17

ANOVA

dfSSMSFSignificance F

Regression11266,7311266,73135,497932,62E-05

Residual15535,269535,68463

Total161802

CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95%Lower 95,0%

Intercept77,222872,12021936,422124,7E-1672,7037381,7420172,70373

X Variable 1-5113,91858,3245-5,958012,62E-05-6943,38-3284,43-6943,38

Karena jumlah residual (SSE) sudah mendekati nol dengan total residual sebesar -6,39E-14 dan nilai dengan nilai tersebut signifikan dengan nilai penolakan sehingga dapat disimpulkan model yang sesuai adalah data tranformasi .dan plot P-P juga hasil dari program SPSS menunjukan data sudah Normal dan model sudah sesuai.