Statistik : REGRESI SEDERHANA

Berikut kami warta ilmu memberikan kajian program SPSS tentang regresi sederhana yaitu “Pengaruh Berat Badan Balita Terhadap Tinggi Badan Balita di wilayah Kecamatan Kraton Kabupaten Pasuruan”. Diambil sebanyak 32 responden yang tersebar di 13 desa yang diambil secara acak (random) oleh siswa-siswi Mts SUNAN AMPEL KARANGANYAR PASURUAN selama 4 hari dengan bimbingan guru bidang studi H. ACH. SAIFUL ARIF, ST,MPd.

TUJUAN REGRESI:

1. Digunakan untuk mengetahui pengaruh suatu variable bebas (independent variable) pada variable terikat (dependet variable)
2. Selain itu regresi juga digunakan untuk memprediksikan nilai variabel terikat yang disimbolkan dengan Y, berdasarkan variable bebas yang disimbolkan dengan X

Skala dalam regresi sederhana atau berganda biasanya skala interval atau rasio baik pada variable bebas atau terikat. Jika salah satu atau keduanya bukan skala tersebut maka disebut sebagai regresi logit atau dummy.

Jenis regresi :

1. Regresi sederhana jika jumlah variable bebas hanya 1 dengan persamaan Y = a + bX
2. Regresi berganda jika jumlah variabel bebasnya lebih dari 1 dengan persamaan regresi Y= a +b1X1 + b2X2 + b3X3 + ...+ bnXn

Contoh regresi sederhana:

a.      Apakah biaya promosi berpengaruh pada volume penjualan?

b.      Aoakah kepuasan konsumen berpengaruh pada loyalitas?

c.       Apakah stres berpengaruh pada kinerja karyawan?

d.      Apakah harga berpengaruh pada penjualan/ sales?

e.      Apakah barat badan balita berpengaruh pada tinggi badan balita?

Berikut ini adalah data hasil survey lapangan tentang “PENGARUH PERTUMBUHAN BERAT BADAN BALITA TERHADAP TINGGI BADAN BALITA DI KECAMATAN KRATON KABUPATEN PASURUAN”

INPUT DATA

1. Klik variable view → pada kolom name ketik BERAT BADAN lalu dibawahnya ketik TINGGI BADAN
2. Klik data view → memasukkan angka-angka yang ada di atas
3. Simpan data di disk

OLAH DATA

1. Klik analyze → regression → linear
2. Sorot/klik berat badan → di dependent : sehingga tulisan itu pindah ke kolom tersebut
3. Sorot/klik tinggi badan → di independent : sehingga tulisan itu muncul di kolom tersebut
4. Klik ok

INTEPRETASI OUT PUT REGRESI SEDERHANA

  

1.  Persaaan regresi sederhana adalah Y = 6,966 + 0,069X atau Berat Badan = 6,966 + 0,069TB

2.  Ho : b1 = 0 (koefisien regresi=0 atau Berat badan tidak berpengaruh terhadap Tinggi Badan)

Ha : b1 ≠ 0 (koefisien regresi = 0 atau Berat badan berpengaruh terhadap Tinggi Badan)

3.    Ho diterima jika signifikan t > 0,05

Ho ditolak ( Ha diterima ) jika signifikan t < 0,05

4.  Pada table output karena signifikan t sebesar 0,001 < 0,05, maka Ho ditolak atau Ha diterima, berarti Berat Badan Berpengaruh pada Tinggi Badan Balita.