ANALISIS REGRESI TERAPAN ZULAELA Prodi Statistika Jurusan Matematika

ANALISIS REGRESI TERAPAN ZULAELA Prodi Statistika, Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta

Materi: Analisis regresi linier sederhana. Analisis regresi linier ganda, variabel independen kualitatif, pemilihan variabel independen dan pembentukan model. Analisis residu. Penekanan pada penerapannya. Buku Bacaan: 1. Montgomery, D. C. & Peck, E. A. 1992. Introduction to Linear Regression Analysis, John Wiley & Sons, New York. 2. Myers, R. H. 1990. Classical and Modern Regression with Applications, PWS-KENT, Boston.

Ming gu Pertem uan Waktu Topik I 1 100 menit Sistem Perkuliahan Menjelaskan materi kuliah, buku bacaan, sistem penilaian dan pengantar regresi Ceramah Diskusi II 2 100 menit Regresi Linier Sederhana Scatter Plot, Estimasi Koefisien Regresi Ceramah Diskusi Demo Software Komputer III 3 100 menit Regresi Linier Sederhana Pengujian Hipotesis Koefisien Regresi Ceramah Diskusi Demo Software Komputer IV 4 100 menit Korelasi Sederhana Pengujian Hipotesis Koefisien Korelasi Ceramah Diskusi Demo Software Komputer 5 100 menit Pengenalan Paket Program Memulai dengan SPSS Praktikum di Laboratorium Statistika dan Matematika 6 100 menit Regresi dengan 2 Variabel Independen Estimasi Koefisien Regresi, Pengujian Hipotesis Koefisien Regresi Ceramah Diskusi Demo Software Komputer 7 100 menit Analisis Regresi Linier Sederhana dengan SPSS Menjalankan Regresi Linier Sederhana dan Korelasi dengan SPSS Praktikum di Laboratorium Statistika dan Matematika 8 100 menit Regresi dalam Bentuk Matriks Estimasi Koefisien Regresi, Pengujian Hipotesis Koefisien Regresi Ceramah Diskusi 9 100 menit Analisis Regresi Ganda dengan SPSS Menjalankan Regresi Ganda dengan SPSS Praktikum di Laboratorium Statistika dan Matematika V VI Substansi Metode

VII 10 100 menit Variabel Independen Kategorikal Dummy variables Ceramah Diskusi Demo Software Komputer 11 100 menit Analisis Variabel Independen Kategorikal Membuat Dummy variables dengan SPSS Praktikum di Laboratorium Statistika dan Matematika 100 menit Ujian Tengah Semester Pelaksanaan Ujian Tengah Semester VIII IX X 12 100 menit Penyelesaian Soal Ujian Tengah Semester Membahas Penyelesaian Soal Ujian Tengah Semester Ceramah Diskusi XI 13 100 menit Persamaan Regresi Terbaik Kriteria Pemilihan Model Regresi Terbaik Ceramah Diskusi Demo Software Komputer 14 100 menit Persamaan Regresi Terbaik Pemilihan Model Regresi Terbaik dengan SPSS Praktikum di Laboratorium Statistika dan Matematika 15 100 menit Metode Seleksi I Metode Forward, Backward dan Stepwise Ceramah Diskusi Demo Software Komputer 16 100 menit Metode Seleksi I Metode Forward, Backward dan Stepwise Praktikum di Laboratorium Statistika dan Matematika 17 100 menit Metode Seleksi II Metode Forward, Backward dan Stepwise Ceramah Diskusi Demo Software Komputer 18 100 menit Metode Seleksi II Metode Forward, Backward dan Stepwise Praktikum di Laboratorium Statistika dan Matematika XIII

XIV XV XVI 19 100 menit Analisis Residual I Pemeriksaan Asumsi Model Regresi Ceramah Diskusi Demo Software Komputer 20 100 menit Analisis Residual I Pemeriksaan Asumsi Model Regresi Praktikum di Laboratorium Statistika dan Matematika 21 100 menit Analisis Residual II Pemeriksaan Asumsi Model Regresi Ceramah Diskusi Demo Software Komputer 22 100 menit Analisis Residual II Pemeriksaan Asumsi Model Regresi Praktikum di Laboratorium Statistika dan Matematika 23 100 menit Review Mereview Keseluruhan Materi Ceramah Diskusi Demo Software Komputer

Sistem Penilaian: 1. Presensi 2. Tugas rumah 3. Tugas kelas 4. UTS 5. UAS

ANALISIS REGRESI Analisis Regresi Linear Analisis regresi merupakan metode analisis data yang memanfaatkan hubungan antara dua variabel atau lebih (Berat Badan dengan Umur; FEV 1 dengan Tinggi Badan; Berat Badan dengan Umur dan Asupan Gizi). Y=variabel dependen, tak bebas, tergantung, respon, outcome. X=variabel independen, bebas, tak tergantung, prediktor. Tujuan: • Menyelidiki bentuk/pola hubungan antara Y dengan X. • Mengestimasi/menduga mean atau rata-rata dari Y populasi berdasarkan X yang diberikan.

Scatter Plot

Berat Badan = 3. 025 + 0. 507 Umur Untuk seorang anak yang berumur 18 bulan, maka berat anak tersebut dapat diprediksi sebesar 12. 151 kg

y x xy x 2 y 2 . . Σy Σx Σxy Σx 2 Σy 2

Pengujian Koefisien Regresi Statistik Uji: H 0 ditolak apabila

Analisis Korelasi Analisis korelasi merupakan metode analisis data yang mengukur derajat hubungan antara dua variabel random X dan Y melalui sebuah bilangan yang disebut koefisien korelasi r. Kuadrat dari koefisien korelasi disebut koefisien determinasi yang merepresentasikan besarnya proporsi variasi dalam variabel y yang dijelaskan oleh variabel x dalam model. Dengan menggunakan pasangan data berat badan umur anak balita, diperoleh nilai koefisien korelasi sebesar 0. 956 dan koefisien determinasi sebesar 0. 914

Pengujian Koefisien Korelasi Statistik Uji: H 0 ditolak apabila:

Seorang peneliti ingin mengetahui seberapa baik dia dapat memprediksi length of stay seorang pasien apabila diketahui variabel independennya number of previous admissions, age dan sex. Untuk itu telah dikumpulkan data untuk 15 pasien sbb: