KORELASI KORELASI REGRESI Metode dalam analis data untuk

KORELASI REGRESI Metode dalam analis data untuk mengetahui seberapa HUBUNGAN independen. antara terhadap KUAT

Variabel Independen (X) Variabel Dependen (Y) Hubungan Frekuensi merokok Tingkat kesehatan Negatif Intensitas ngemil

Koefisien Korelasi ( r ) • Jika r = 1 dan -1 (atau mendekati

Y = variabel dependen (bergantung/dipengaruhi) X = variabel independen (bebas/mempengaruhi) n = jumlah observasi/pengukuran

CONTOH % BIAYA PROMOSI PENJUALAN (X) 1 2 4 6 7 % HASIL PENJUALAN

n X Y X 2 Y 2 XY (1) (2) (3) (4) (5) (6)

r = 0, 98 Hasil di atas menunjukkan bahwa: • r positif • Nilai

Koefisien Determinasi Metode untuk mengetahui BESARNYA KONTRIBUSI dari X terhadap naik turunnya nilai Y.

KP = 0, 96 = 96% Artinya: sumbangan X (biaya iklan) terhadap variasi Y

Slides: 11

Download presentation

KORELASI

KORELASI REGRESI Metode dalam analis data untuk mengetahui seberapa HUBUNGAN independen. antara terhadap KUAT mengetahui variabel PENGARUH variabel independen. seberapa BESAR antara variabel terhadap variabel

Variabel Independen (X) Variabel Dependen (Y) Hubungan Frekuensi merokok Tingkat kesehatan Negatif Intensitas ngemil Barat badan Positif Jumlah akseptor Tingkat kelahiran Negatif Malas Tingkat intelegensi Negatif Gaya mengajar dosen Motivasi belajar mahasiswa Positif

Koefisien Korelasi ( r ) • Jika r = 1 dan -1 (atau mendekati 1 dan -1), maka hubungan X dan Y sangat kuat. • Jika r = 0 (atau mendekati 0), maka hubungan X dan Y sangat lemah atau bisa dikatakan tidak ada hubungan. • Jika r positif, artinya: kenaikan (penurunan) X pada umumnya diikuti oleh kenaikan (penurunan) Y. • Jika r negatif, artinya: kenaikan X biasanya diikuti oleh penurunan nilai Y.

Y = variabel dependen (bergantung/dipengaruhi) X = variabel independen (bebas/mempengaruhi) n = jumlah observasi/pengukuran r = koefisien korelasi

CONTOH % BIAYA PROMOSI PENJUALAN (X) 1 2 4 6 7 % HASIL PENJUALAN (Y) 3 5 7 8 10 Hitunglah koefisien korelasinya, dan jelaskan artinya!

n X Y X 2 Y 2 XY (1) (2) (3) (4) (5) (6) 1 1 3 1 9 3 2 2 5 4 25 10 3 4 7 16 49 28 4 6 8 36 64 48 5 7 10 49 100 70 = 20 = 33 = 106 = 247 = 159

r = 0, 98 Hasil di atas menunjukkan bahwa: • r positif • Nilai r mendekati 1 Artinya: Hubungan antara X (biaya iklan) dan Y (hasil penjualan) sangat kuat dan positif, sehingga kenaikan biaya iklan pada umumnya menaikkan hasil penjualan.

Koefisien Determinasi Metode untuk mengetahui BESARNYA KONTRIBUSI dari X terhadap naik turunnya nilai Y. Misalnya: Y=hasil penjualan, X=biaya iklan, maka naik turunnya Y selain disebabkan oleh variabel X, juga disebabkan oleh variabel lainnya (seperti: pendapatan masyarakat, selera, harga, dll)

KP = 0, 96 = 96% Artinya: sumbangan X (biaya iklan) terhadap variasi Y (naik turunnya hasil penjualan) adalah 96%, sedangkan sisanya sebanyak 4% (100% - 96%) disebabkan oleh faktor-faktor lainnya.