Sederhana.co.id Semua Serba Sederhana
Hello Sobat Sederhana, pada kesempatan kali ini kita akan membahas mengenai cara analisis regresi linear sederhana. Regresi linear sederhana merupakan salah satu metode dalam statistika yang digunakan untuk melihat hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.
Pengertian Regresi Linear Sederhana
Pada dasarnya regresi linear sederhana adalah alat statistika yang memungkinkan kita untuk memprediksi nilai variabel dependen dengan menggunakan satu variabel independen. Dalam hal ini variabel independen dapat berupa variabel yang kita kendalikan ataukah tidak.
Secara sederhana, regresi linear sederhana dapat diartikan sebagai cara untuk melihat hubungan antara dua variabel apakah berdampak secara signifikan ataukah tidak.
Regresi linear sederhana memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi seperti adanya hubungan linear antara variabel independen dan dependen, tidak adanya autocorrelation, homoskedastisitas, dan normalitas. Sebelum melakukan analisis regresi linear sederhana, pastikan asumsi-asumsi tersebut terpenuhi.
Contoh Kasus Cara Analisis Regresi Linear Sederhana
Untuk memudahkan dalam memahami cara analisis regresi linear sederhana, berikut adalah contoh kasus:
Kita ingin mengetahui hubungan antara jam belajar dengan hasil ujian. Kita melihat bahwasanya semakin lama jam belajar, maka semakin tinggi pula hasil ujian. Bagaimana kita bisa memprediksi hasil ujian dengan menggunakan variabel jam belajar?
Langkah-Langkah Cara Analisis Regresi Linear Sederhana
Berikut merupakan langkah-langkah dalam melakukan analisis regresi linear sederhana:
Langkah 1: Mengumpulkan Data
Langkah pertama adalah mengumpulkan data. Data yang dikumpulkan harus terdiri dari dua variabel yaitu variabel independen dan variabel dependen. Misalnya pada contoh kasus di atas, variabel independen adalah jam belajar dan variabel dependen adalah hasil ujian.
Langkah 2: Membuat Diagram Scatterplot
Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah membuat diagram scatterplot. Diagram ini digunakan untuk memvisualisasikan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.
Diagram scatterplot ditampilkan dengan X axis mewakili variabel independen dan Y axis mewakili variabel dependen.
Langkah 3: Menentukan Garis Regresi
Setelah diagram scatterplot dibuat, langkah selanjutnya adalah menentukan garis regresi. Garis regresi adalah garis yang membentang dari ujung kiri bawah diagram scatterplot hingga ujung kanan atas diagram. Garis ini dapat dihitung menggunakan rumus regresi.
Langkah 4: Menghitung Koefisien Determinasi
Setelah garis regresi ditentukan, langkah selanjutnya adalah menghitung koefisien determinasi. Koefisien determinasi digunakan untuk menentukan seberapa besar sumbangan variabel independen terhadap variabel dependen. Koefisien determinasi berkisar antara 0 hingga 1, dimana semakin dekat dengan 1 maka semakin besar pula sumbangan variabel independen.
Langkah 5: Melakukan Uji Signifikansi
Langkah terakhir dalam analisis regresi linear sederhana adalah melakukan uji signifikansi. Uji signifikansi dilakukan untuk mengetahui apakah hubungan antara variabel independen dan variabel dependen signifikan ataukah tidak.
Uji signifikansi dilakukan dengan menguji hipotesis nol bahwa tidak ada hubungan antara variabel independen dan dependen versus hipotesis alternatif bahwa ada hubungan antara kedua variabel.
FAQ
1. Apa itu regresi linear?
Regresi linear adalah alat statistika yang digunakan untuk melihat hubungan antara dua variabel. Ada dua jenis regresi linear yaitu regresi linear sederhana dan regresi linear berganda.
2. Apa itu regresi linear sederhana?
Regresi linear sederhana adalah alat statistika yang memungkinkan kita untuk memprediksi nilai variabel dependen hanya dengan menggunakan satu variabel independen.
3. Apa itu garis regresi?
Garis regresi adalah garis lurus yang melalui sebagian besar titik data pada diagram scatterplot.
4. Apa itu koefisien determinasi?
Koefisien determinasi adalah ukuran seberapa besar variasi pada variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen.