Blogger Pendidikan Tinggi: PENGERTIAN REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI Secara umum, analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan satu variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independent (variabel penjelas/bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi dan/atau memprediksi rata-rata populasi atau niiai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui. Pusat perhatian adalah pada upaya menjelaskan dan mengevalusi hubungan antara suatu variabel dengan satu atau lebih variabel independen.

Hasil analisis regresi adalah berupa koefisien regresi untuk masing-masing variable independent. Koefisien ini diperoleh dengan cara memprediksi nilai variable dependen dengan suatu persamaan. Koefisien regresi dihitung dengan dua tujuan sekaligus : Pertama, meminimumkan penyimpangan antara nilai actual dan nilai estimasi variable dependen; Kedua, mengoptimalkan korelasi antara nilai actual dan nilai estimasi variable dependen berdasarkan data yang ada. Teknik estimasi variable dependen yang melandasi analisis regresi disebut Ordinary Least Squares (pangkat kuadrat terkecil biasa).

1. REGRESI LINEAR SEDERHANA

Anda tahu tentang regresi linear sederhana? saya yakin anda sudah mengetahui hal itu. Sekedar untuk mengingatkan, saya tuliskan kembali hal-hal yang terkait dengan regresi linear sedrhana ini.

Persamaan di atas adalah rumus dari persamaan regresi linear sederhana. Y adalah variabel tak bebas, a adalah koefisien intersep, b adalah kemiringan dan t adalah variabel bebas. Rumus untuk b adalah :

Dan rumus untuk mendapatkan nilai a adalah sebagai berikut :

Dalam regresi linear sederhana juga ada yang disebut dengan koefisien korelasi yang menunjukkan bahwa nilai suatu variabel bergantung pada perubahan nilai variabel yang lain. Rumus untuk menghitung koefisien korelasi adalah sebagai berikut :