Summary

This document shows examples of regression analysis in a simplified way, featuring calculation examples and data. It is suited for undergraduate-level study of regression analysis..

Full Transcript

Contoh Kasus Regresi sederhana Kasus : Seorang mahasiswa akan meneliti apakah terdapat pengaruh promosi terhadap volume penjualan pada perusahaan-perusahaan di Kabupaten Malang, untuk kepentingan penelitian tersebut diambil 10 perusahaan sejenis yang telah melakukan kegiatan...

Contoh Kasus Regresi sederhana Kasus : Seorang mahasiswa akan meneliti apakah terdapat pengaruh promosi terhadap volume penjualan pada perusahaan-perusahaan di Kabupaten Malang, untuk kepentingan penelitian tersebut diambil 10 perusahaan sejenis yang telah melakukan kegiatan promosi Alternatif Judul Penelitian : Pengaruh biaya promosi terhadap volume penjualan perusahaan Rumusan Masalah : Apakah terdapat pengaruh antara biaya promosi terhadap volume penjualan perusahaan ? Hipotesis : Terdapat pengaruh antara biaya promosi terhadap penjualan perusahaan Kriteria Penerimaan Hipotesis : Ho : Tidak terdapat pengaruh antara biaya iklan terhadap penjualan perusahaan Ha : Terdapat pengaruh antara biaya iklan terhadap penjualan Contoh Data Regresi sederhana no penjualan promosi 1 73600 23000 2 70150 18400 3 96600 39100 4 80500 26450 5 101200 31050 6 105800 36800 7 82800 20700 8 88550 25300 9 86250 23000 10 72450 20700 Silahkan analisa menggunakan SPSS Hasil Analisis Interpretasi hasil : Y’ = 45800,119 + 1,512X Maka persamaan regresi linier sederhana tersebut adalah : Konstanta sebesar 45800,119; tanpa kegiatan promosi (X) atau biaya promosi sama dengan nol (0), maka volume penjualan (Y’) nilainya sebesar 45800,119 Koefesien regresi variabel biaya promosi (X) sebesar 1,512; jika biaya promosi mengalami kenaikan sebesar Rp 1, maka, volume penjualan (Y’) akan mengalami peningkatan sebesar Rp 1,512. Sebaliknya jika biaya promosi mengalami penurunan RP 1, maka volume penjualan (Y’) akan mengalami penurunan sebesar Rp 1,512 Hasil Analisis Interpretasi hasil Uji t : Uji t digunakan untuk mengetahui apakah variabel biaya promosi (X) berpengaruh secara signifikan terhadap variabel volume penjualan (Y) Berdasarkan tabel coefisient diperoleh nilai uji t sebesar 4,785 dengan nilai signifikansi sebesar 0,001 yang bermakna bahwa hasil berpengaruh signifikan karena 0,001 < 0,05 (α = 5%) dan secara otomatis Ha diterima dan Ho ditolak Nilai signifikansi sebesar 0,001 memberikan makna bahwa tingkat kepercayaan yang diberikan sebesar 99,9%; tingkat kepercayaan ini lebih tinggi dibanding dengan tingkat kepercayaan yang diisyaratkan yaitu 99% (α = 5%) Kesimpulan : Bahwa terdapat pengaruh secara signifikan antara biaya promosi dengan volume penjualan. Jadi dalam kasus ini dapat disimpilkan bahwa biaya promoi berpengaruh terhadap volume penjualan pada perusahaan-perusahaan di Kabupaten Malang Contoh Kasus Regresi Berganda Kasus : Seorang mahasiswa meneliti apakah terdapat pengaruh harga dan pendapatan terhadap konsumsi produk X. Untuk keperluan tersebut diambil sampel secara acak sebanyak 10 orang pemakai produk Alternatif Judul Penelitian : Pengaruh harga dan pendapatan terhadap konsumsi produk X Rumusan Masalah : Apakah terdapat pengaruh antara harga terhadap konsumsi produk X ? Hipotesis : Terdapat pengaruh antara harga terhadap konsumsi produksi X Kriteria Penerimaan Hipotesis : Ho : Tidak terdapat pengaruh antara harga terhadap konsumsi produk X Ha : Terdapat pengaruh antara harga terhadap konsumsi produk X Contoh Data Regresi Berganda konsumsi (Y) harga (X1) Pendapatan (x2) 3600 1440 6000 4800 2160 9600 7200 3600 9600 6000 2880 10800 8400 4320 10800 7200 1440 15600 4800 2160 7200 6000 2880 10800 4800 3600 4800 3600 4320 3600 Silahkan analisa menggunakan SPSS Hasil Analisis Interpretasi hasil : Y’ = -672,770 + 0,844 𝑋1 + 0,437 𝑋2 Maka persamaan regresi linier berganda tersebut adalah : Konstanta sebesar -672,770; menunjukan bahwa jika harga (𝑋1 ) dan pendapatan (𝑋2 )sama dengan nol (0), maka konsumsi produk (Y’) nilainya sebesar Rp -672,770 Koefesien regresi variabel harga (𝑋1 ) sebesar 0,844; jika harga (𝑋1 ) mengalami kenaikan sebesar Rp 1, maka, konsumsi produk (Y’) akan mengalami peningkatan sebesar Rp 0,844. Dengan asumsi variabel lainnya dianggap konstan Koefesien regresi variabel pendapatan (𝑋2 ) sebesar 0,437; jika pendapatan (𝑋2 ) mengalami kenaikan sebesar Rp 1, maka, konsumsi produk (Y’) akan mengalami peningkatan sebesar Rp 0,437 0,844. Dengan asumsi variabel lainnya dianggap konstan Hasil Analisis Interpretasi hasil Uji t (Uji Parsial) : Uji t dimaksudkan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel independen (𝑋1 , 𝑋2........... 𝑋𝑛 ) secara parsial (bagian dari keseluruhan) berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (Y) Hipotesis 1 : Nilai uji t 𝑋1 diperoleh sebesar 3,794 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,007 yang bermakna bahwa hasil berpengaruh signifikan karena 0,007 < 0,05 (α = 5%) dan secara otomatis Ha diterima dan Ho ditolak Nilai signifikansi sebesar 0,007 memberikan makna bahwa tingkat kepercayaan yang diberikan sebesar 99,3%; tingkat kepercayaan ini lebih tinggi dibanding dengan tingkat kepercayaan yang diisyaratkan yaitu 99% (α = 5%) Hipotesis 2 : Nilai uji t 𝑋2 diperoleh sebesar 6,490 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 yang bermakna bahwa hasil berpengaruh signifikan karena 0,000 < 0,05 (α = 5%) dan secara otomatis Ha diterima dan Ho ditolak Nilai signifikansi sebesar 0,000 memberikan makna bahwa tingkat kepercayaan yang diberikan sebesar100%; tingkat kepercayaan ini lebih tinggi dibanding dengan tingkat kepercayaan yang diisyaratkan yaitu 99% (α = 5%) Hasil Analisis Interpretasi hasil Uji F (Uji Simultan) : Uji F dimaksudkan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel independen (𝑋1 , 𝑋2........... 𝑋𝑛 ) secara simultan (bersama-sama berpengaruh signifikan) Berdasarkan tabel tersebut diproleh nilai F sebesar 22,343 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,001. yang bermakna bahwa hasil berpengaruh signifikan karena 0,001 < 0,05 (α = 5%) Nilai signifikansi sebesar 0,001 memberikan makna bahwa tingkat kepercayaan yang diberikan sebesar 99,9%; tingkat kepercayaan ini lebih tinggi dibanding dengan tingkat kepercayaan yang diisyaratkan yaitu 99% (α = 5%) Hasil Analisis Interpretasi Analisis Korelasi Ganda (R) : Analisis Korelasi Ganda dipergunakan untuk mengetahui apakah korelasi antara dua atau lebih variabel independen (𝑋1 , 𝑋2........... 𝑋𝑛 ) terhadap variabel dependen (Y) secara serentak Berdasarkan output pada tabek Model Summary diperoleh nilai Koefesien Korelasi Ganda (R) sebesar 0,930, hal tersebut menunjukan bahwa terdapat hubungan yng sangat kuat antara variabel harga dan pendapatan terhadap konsumsi produk X Interpretasi Analisis Koefisien of Determinasi (𝑅2 ) : Nilai Koefisien of Determinasi menunjukan besarnya prosentase sumbangan pengaruh variabel independen (𝑋1 , 𝑋2........... 𝑋𝑛 ) terhadap variabel dependen (Y) secara serentak Berdasarkan output pada tabek Model Summary diperoleh nilai Koefesien of Determinasi (𝑅2 ) sebesar 0,865 atau 86,5% yang bermakna bahwa prosentase sumbangan pengaruh variabel independen sebesar 86,5% sedangkan sisanya 13,5% dipengaruhi oleh variabel lain Sedangkan Nilai Adjusted R Square merupakan nilai R Square yang telah di standarisasi Standart Error of The Estimate menunjukan besarnya nilai kesalahan model regresi dalam memprediksi nilai Y

Use Quizgecko on...
Browser
Browser