ANALISIS REGRESI GANDA dua prediktor PENDAHULUAN Analisis regresi

  • Slides: 28
Download presentation
ANALISIS REGRESI GANDA (dua prediktor)

ANALISIS REGRESI GANDA (dua prediktor)

………. . PENDAHULUAN Analisis regresi dua prediktor adalah sebuah teknik analisis yang digunakan untuk

………. . PENDAHULUAN Analisis regresi dua prediktor adalah sebuah teknik analisis yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua prediktor (X 1 dan X 2) dengan kriterium. Hubungan ini digunakan sebagai suatu model regresi yang digunakan untuk meramalkan atau meprediksi nilai (Y) berdasarkan nilai (X) tertentu. Dengan analisis regresi akan diketahui prediktor yang benar-benar signifikan mempengaruhi kriterium dan dengan variabel yang signifikan tadi dapat digunakan untuk memprediksi nilai kriterium.

PERSAMAAN REGRESI: Y = a + b. X 1 + c. X 2 Y

PERSAMAAN REGRESI: Y = a + b. X 1 + c. X 2 Y X 1, 2 a b , c = Kriterium = Prediktor 1, 2 = konstanta = koefisien regresi

CONTOH: 1. Dari data di samping buatlah persamaan regresi antara Bakat (X 1) dan

CONTOH: 1. Dari data di samping buatlah persamaan regresi antara Bakat (X 1) dan Minat (X 2) dengan prestasi belajar siswa! 2. Apakah persamaan regresi yang diperoleh dapat dijadikan sebagai dasar prediksi terhadap prestasi belajar siswa berdasarkan Bakat dan Minatnya? 3. Apakah ada korelasi Bakat (X 1) dan Minat (X 2) dengan prestasi belajar siswa (Y)? 4. Jika ya, prediktor mana yang lebih dominan dalam memprediksi prestasi siswa? X 1 9 11 10 12 10 8 9 12 11 10 12 15 12 11 13 X 2 10 12 11 13 14 10 12 11 13 11 17 12 15 14 15 Y 5 8 7 6 7 5 5 7 7 6 8 6 7 7 8

Selesaikan tabel sebagaimana berikut: X 1 9 11 10 12 10 8 9 12

Selesaikan tabel sebagaimana berikut: X 1 9 11 10 12 10 8 9 12 11 10 12 15 12 11 13 ∑ X 2 10 12 11 13 14 10 12 11 13 11 17 12 15 14 15 ∑ Y 5 8 7 6 7 5 5 7 7 6 8 6 7 7 8 ∑ X 1² X 2² Y² X 1 X 2 X 1 Y X 2 Y ∑ ∑ ∑

Selesaikan tabel sebagaimana berikut: X 1 9 11 10 12 10 8 9 12

Selesaikan tabel sebagaimana berikut: X 1 9 11 10 12 10 8 9 12 11 10 12 15 12 11 13 165 X 2 10 12 11 13 14 10 12 11 13 11 17 12 15 14 15 190 Y 5 8 7 6 7 5 5 7 7 6 8 6 7 7 8 99 X 1² 81 121 100 144 100 64 81 144 121 100 144 225 144 121 169 1859 X 2² 100 144 121 169 196 100 144 121 169 121 289 144 225 196 225 2464 Y² 25 64 49 36 49 25 25 49 49 36 64 36 49 49 64 669 X 1 X 2 90 132 110 156 140 80 108 132 143 110 204 180 154 195 2114 X 1 Y 45 88 70 72 70 40 45 84 77 60 96 90 84 77 104 1102 X 2 Y 50 96 77 78 98 50 60 77 91 66 136 72 105 98 120 1274

Langkah-langkah perhitungan: 1. Menghitung rata-rata

Langkah-langkah perhitungan: 1. Menghitung rata-rata

Langkah-langkah perhitungan: 2. Menghitung deviasi

Langkah-langkah perhitungan: 2. Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

……. . Menghitung deviasi

Langkah-langkah Perhitungan: 3. Menghitung koefisien regresi

Langkah-langkah Perhitungan: 3. Menghitung koefisien regresi

…. . 3. Menghitung koefisien regresi

…. . 3. Menghitung koefisien regresi

…. . 3. Menghitung koefisien regresi

…. . 3. Menghitung koefisien regresi

…. . 3. Menghitung koefisien regresi

…. . 3. Menghitung koefisien regresi

Langkah-langkah Perhitungan: 4. Membuat Persamaan Regresi Y = a + b. X 1 +

Langkah-langkah Perhitungan: 4. Membuat Persamaan Regresi Y = a + b. X 1 + c. X 2 =1, 405 + 0, 136 X 1 + 0, 292 X 2

Langkah-langkah Perhitungan: 5. Menguji Signifikansi Persamaan Regresi

Langkah-langkah Perhitungan: 5. Menguji Signifikansi Persamaan Regresi

……. 5. Menguji Signifikansi Persamaan Regresi m = banyaknya prediktor

……. 5. Menguji Signifikansi Persamaan Regresi m = banyaknya prediktor

……. 5. Menguji Signifikansi Persamaan Regresi Untuk F 5%(tabel alpha = 0, 05) Lihat

……. 5. Menguji Signifikansi Persamaan Regresi Untuk F 5%(tabel alpha = 0, 05) Lihat baris pada angka 12 (sesuai dbres) dan kolom pada angka 2 (sesuai dbreg) diperoleh F 5% = 3, 885 Untuk F 1%(tabel alpha = 0, 01) Lihat baris pada angka 12 (sesuai dbres) dan kolom pada angka 2 (sesuai dbreg) diperoleh F 1% = 6, 927

……. 5. Menguji Signifikansi Persamaan Regresi Dari hasil perhitungan diperoleh Freg = 5, 712

……. 5. Menguji Signifikansi Persamaan Regresi Dari hasil perhitungan diperoleh Freg = 5, 712 > F 5% = 3, 885 berarti persamaan regresi tersebut secara signifikan dapat digunakan sebagai dasar prediksi terhadap prestasi siswa berdasarkan bakat dan minatnya.

Langkah-langkah Perhitungan: 6. Menghitung taraf korelasi

Langkah-langkah Perhitungan: 6. Menghitung taraf korelasi

Langkah-langkah Perhitungan: 7. Menguji signifikansi taraf korelasi Untuk F 5%(tabel alpha = 0, 05)

Langkah-langkah Perhitungan: 7. Menguji signifikansi taraf korelasi Untuk F 5%(tabel alpha = 0, 05) Lihat baris pada angka 12 (sesuai dbres) dan kolom pada angka 2 (sesuai dbreg) diperoleh F 5% = 3, 885 Untuk F 1%(tabel alpha = 0, 01) Lihat baris pada angka 12 (sesuai dbres) dan kolom pada angka 2 (sesuai dbreg) diperoleh F 1% = 6, 927

……. 7. Menguji Signifikansi Taraf Korelasi Dari hasil perhitungan diperoleh Freg = 5, 712

……. 7. Menguji Signifikansi Taraf Korelasi Dari hasil perhitungan diperoleh Freg = 5, 712 > F 5% = 3, 885 berarti ada korelasi yang signifikan antara bakat dan minat dengan prestasi siswa.

Langkah-langkah Perhitungan: 8. Menghitung Sumbangan Relatif (SR) 100%

Langkah-langkah Perhitungan: 8. Menghitung Sumbangan Relatif (SR) 100%

Langkah-langkah Perhitungan: 9. Menghitung Sumbangan Efektif (SE) Dari perhitungan di atas, diketahui bahwa Bakat

Langkah-langkah Perhitungan: 9. Menghitung Sumbangan Efektif (SE) Dari perhitungan di atas, diketahui bahwa Bakat (X 2) mempunyai sumbangan efektif sebesar 11, 3% terhadap prestasi siswa dan Minat (X 2) mempunyai sumbangan efektif sebesar 37, 4%. Dengan demikian Minat merupakan prediktor yang lebih dominan dalam memprediksi prestasi siswa dibandingkan Bakat.