Regresi Linear Berganda dengan MS Excel

Rudiyanto, S.PiRegresi Linear Bergandadengan MS ExcelContoh Kasus :Sebuah penelitian bertujuan untuk mengetahui hubungan antaraPanjang Gill net dengan Jumlah dan jenis ikan hasil tangkapanY : Panjang Gill net (meter)X1 : Jumlah hasil tangkapan (ekor)X2 : Jenis ikan hasil tangkapanSedangkan No. adalah Jenis Ikan NoNAMA IKANNoNAMA IKAN1Manyung16Bentong2Cendro, saku,17Bawal hitam3Lolosi biru18Julung-julung4Ekor kuning19Ikan layaran5Selar como20Selar kuning6Selar hijau21Kakap putih7Kwee22Golok-golok8Malalugis/Layang anggur23Selanget9Layang deles24Siro10Layang biru25Japuh11Layang, Benggol26Peperek12Sunglir27Ikan kakap merah13Tetengkek28Tembang14Ikan lidah29Lemuru15Talang-talang30TerubukData sebagai berikut:NoYX1X2NoYX1X2NoYX1X2142523911645358215040342636454126760392264616237170691369624223536650461634714688345244037585817866157777722563544864355441681907226667763758675617748569277875748717555186560752848574597282671965705729858571106761472050585430828259Perhitungan Contoh , dapat diselesaikan denganmenggunakan fasilitas MS Excel Add-Ins. Tahapan tahapan penyelesaiannya adalah sebagai berikut:

1. Susun data input seperti Gambar.

2. Klik Data pada Toolbar Data Analysis Regression OK. Akan muncul jendela Regression. 42. Klik Data pada Toolbar Data Analysis Regression OK. Akan muncul jendela Regression.

3. Pada Input Y Range isi dengan $A$1:$A$31 (Blok Cell A1 sampai Cell A31), sedangkan pada X range isi dengan $B$1:$C$31 (Blok Cell B1 sampai dengan Cell C31). 4. Aktifkan Labels dan Confidence level 95%. 5. Pada Output Range isi $E$1 (klik Cell E1), artinya output akan diletakkan pada Cell E1. Gambar Tampilan Jendela Regression6. Klik OK akan muncul tampilan seperti Gambar

Gambar . Tampilan Hasil Penyelesaian Regresi Linear Berganda dengan MS Excel Add-Ins 7. Keterangan hasil keluaran Perhatikan bagian SUMMARY, bagian ini memuat nilai Multiple R dengan nilai 0.839 (koefisien korelasi ganda), R- Square sebesar 0.704 (koefisien determinasi yang belum disesuaikan), Adjusted R Square sebesar 0.683 (koefisien determinasi yang telah disesuaikan). Pada bagian ANOVA memuat nilai F hitung sebesar 32.175 dan Significance F atau P(f) sebesar 0.000. Pada bagian akhir memuat nilai Coefficients Intercept (0) dengan hasil perhitungan sebesar 9.440, Coefficients untuk x1 (1) sebesar 0.643 dan Coefficients untuk x2 (2) adalah sebesar 0.219. Nilai t Stat menyatakan nilai t hitung dan nilai P-value menyatakan nilai Sig atau P(t) yang dapat diban- dingkan dengan nilai . Nilai t Stat untuk 0 adalah sebesar 1.319 dengan nilai P- value atau P(t) sebesar 0.198 > . Untuk 1 memiliki nilai t Stat atau t hitung sebesar 5.358 dan P-value atau P(t) sebesar 0.000 < , sedangkan untuk 2 miliki t Stat 1.614 dengan P-value sebesar 0.188 > . 8. Pengambilan keputusan model persamaan regresi yang terbentuk adalah: y = 9.4401 + 0.6426x1 + 0.2190x2Berdasarkan analisis varian, model tersebut bersifat signi- fikan dengan koefisien determinasi 0.683 yang berarti bahwa 68.30% variasi pada y dapat dijelaskan dengan model, sedangkan sisanya tidak dapat dijelaskan oleh model. Setelah dilakukan Uji-t, diketahui bahwa hanya variabel x1 yang berpengaruh signifikan terhadap y. Dengan demikian, keputusannya adalah : Panjang Gill net mempengaruhi jumlah hasil tangkapan, sedangkan Jenis ikan, dianggap tidak dipengaruhi oleh panjang alat tangkap.