Regresi Korelasi

25
Regresi dan Korelasi E. Susy Suhendra

description

Regresi Korelasi

Transcript of Regresi Korelasi

  • Regresi dan KorelasiE. Susy Suhendra

  • SEJARAH REGRESIIstilah Regresi diperkenalkan oleh Fancis GaltomMeskipun ada kecenderungan bagi orang tua yang tinggi mempunyai anak-anak yang tinggi, dan bagi orang tua yang pendek mempunyai anak yang pendek, distribusi tinggi dari suatu populasi tidak berubah secara menyolok (besar) dari generasi ke generasi.

    Regresi = Kemunduran ke arah sedang

  • ILUSTRASI

  • Pengertian RegresiAnalisis regresi merupakan studi ketergantungan satu atau lebih variabel bebas terhadap variabel tidak bebas. Dengan maksud untuk meramalkan nilai variabel tidak bebas.

  • Contoh Penerapan Analisis RegresiAnalisis Regresi antara tinggi orang tua terhadap tinggi anaknya.Analisis Regresi antara pendapatan terhadap konsumsi rumah tangga.Analisis Regresi antara harga terhadap penjualan barang.Analisis Regresi antara tingkat upah terhadap tingkat pengangguran.Analisis Regresi antara tingkat suku bunga bank terhadap harga sahamAnalisis regresi antara biaya periklanan terhadap volume penjualan perusahaan.

  • KETERGANTUNGAN STATISTIK VS. FUNGSIONALHubungan kausal (ketergantungan statistik)Konsumsi dengan pendapatanMasa kerja dengan produktifitasIklan dengan penjualanHubungan fungsional/IdentitasLikuditas dengan aktiva lancarProduktivitas dengan hasil produksiUpah karyawan dengan jam kerja

  • Perbedaan mendasar antara korelasi dan regresi ?Korelasi hanya menunjukkan sekedar hubungan.Dalam korelasi variabel tidak ada istilah tergantung dan variabel bebas.Regresi menunjukkan hubungan pengaruh.Dalam regresi terdapat istilah tergantung dan variabel bebas.

  • Istilah dan notasi variabel dalam regresi ?YVaraibel tergantung (Dependent Variable)Variabel yang dijelaskan (Explained Variable)Variabel yang diramalkan (Predictand)Variabel yang diregresi (Regressand)Variabel Tanggapan (Response)XVaraibel bebas (Independent Variable)Variabel yang menjelaskan (Explanatory Variable)Variabel peramal (Predictor)Variabel yang meregresi (Regressor)Variabel perangsang atau kendali (Stimulus or control variable)

  • Persamaan RegresiPersamaan Regresi linier Sederhana:Y = a + bX + Y= Nilai yang diramalkana= Konstanstab = Koefesien regresiX = Variabel bebas = Nilai Residu

  • Contoh Kasus:Seorang manajer pemasaran akan meneliti apakah terdapat pengaruh iklan terhadap penjualan pada perusahaan-perusahaan di Kabupaten WaterGold, untuk kepentingan penelitian tersebut diambil 8 perusahaan sejenis yang telah melakukan promosi.

  • PemecahanJudulPengaruh biaya promosi terhadap penjualan perusahaan.2. Pertanyaan PenelitianApakah terdapat pengaruh positif biaya promosi terhadap penjualan perusahaan ?3. HipotesisTerdapat pengaruh positif biaya promosi terhadap penjualan perusahaan.

  • Kriteria Penerimaan HipotesisHo : Tidak terdapat pengaruh positif biaya iklan terhadap penjualan perusahaan.Ha : Terdapat pengaruh positif biaya iklan terhadap penjualan perusahaan.

    Ho diterima Jika b 0, t hitung tabel

    Ha diterima Jika b > 0, t hitung > t tabel.

  • Sampel8 perusahaanData Yang dikumpulkan

    Penjualan (Y)6461847088927277Promosi (X)2016342327321822

  • Analisis DataUntuk analisis data diperlukan, perhitungan:Persamaan regresiNilai PrediksiKoefesien determinasiKesalahan baku estimasiKesalahan baku koefesien regresinyaNilai F hitungNilai t hitungKesimpulan

  • Persamaan Regresi

    YXXYX2Y2642012804004096611697625637218434285611567056702316105294900882723767297744923229441024846472181296324518477221694484592960819215032490247094

  • Y= 40,082 + 1,497X+e

  • Nilai PrediksiBerapa besarnya penjualan jika promosi sebesar 20?40,082 + (1,497*20)= 70,022Berapa besarnya penjualan jika promosi sebesar 16?40,082 + (1,497*16)=64,034Berapa besarnya penjualan jika promosi sebesar 34?40,082 + (1,497*34)= 90,98Berapa besarnya penjualan jika promosi sebesar 23?40,082 + (1,497*23)= 74,513Berapa besarnya penjualan jika promosi sebesar 27?40,082 + (1,497*27)=80,501Berapa besarnya penjualan jika promosi sebesar 32?40,082 + (1,497*32)= 87,986

  • NoYXXYX2Y2Ypred(Y-Ypred)2(Y-Yrata)2164201280400409670.02236.26414426116976256372164.0349.2052253843428561156705690.9848.72064470231610529490074.51320.36736588272376729774480.50156.2351446923229441024846487.98616.112256772181296324518467.02824.72116877221694484592973.01615.8721Jlh60819215032490247094608.08227.497886

  • Koefesien DeterminasiKoefesien determinasi:Koefesien Determinasi Disesuaikan (adjusted)

  • Kesalahan Baku EstimasiDigunakan untuk mengukur tingkat kesalahan dari model regresi yang dibentuk.

  • Standar Error Koefesien RegresiDigunakan untuk mengukur besarnya tingkat kesalahan dari koefesien regresi:

  • Uji FUji F digunakan untuk uji ketepatan model, apakah nilai prediksi mampu menggambarkan kondisi sesungguhnya:

    Ho: Diterima jika F hitung F tabelHa: Diterima jika F hitung > F tabel

    Karena F hitung (17,367) > dari F tabel (5,99) maka persamaan regresi dinyatakan Baik (good of fit).

  • Uji tDigunakan untuk mengatahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel tergantung.Ho: Diterima jika t hitung t tabelHa: Diterima jika t hitung > t tabel

    Karena t hitung (4,167) > dari t tabel (1,943) maka Ha diterima ada pengaruh iklan terhadap penjualan.

  • KESIMPULAN DAN IMPLIKASIKESIMPULANTerdapat pengaruh positif biaya periklanan terhadap volume penjualan.IMPLIKASISebaiknya perusahaan terus meningkatkan periklanan agar penjualan meningkat.

  • Tugas:Carilah persamaan regresi dari data berikut:

    X3456789Y12111312131416