Makalah Kelompok 7 Regresi Korelasi Line

STATISTIKA

Analisis Regresi Dan Korelasi Linear Ganda

MakalahinidisusunsebagaisalahsatutugasmatakuliahStatistika yangdiampuoleh Dr. Mahdiah

Kelompok VII Ana Sehah 7316150166 Dewi Nurindah Sari 7316150142

EkaKurniawati 7316150142

PROGRAM STUDI MAGISTER PENDIDIKAN BAHASA PROGRAM PASCASARJANA

UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA JAKARTA, 2015

Puji syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan makalah ini dengan pembahasan “Analisis Regresi Dan Korelasi Linear Ganda”

Penyusunan makalah ini bertujuan untuk memenuhi tugas pada mata kuliah “Statistika” yang diampu oleh dosen Dr. Mahdiah. Selain itu, makalah ini disusun untuk menambah wawasan dan pengetahuan penulis dan pembaca.

Pada penulisan makalah ini, penulis menyadari bahwa makalah ini tidak terlepas dari kesalahan dan kekhilafan. Untuk itu, kami mengharapkan kritikan dan saran yang sifatnya membangun demi kesempurnaan makalahini. Semoga makalah ini bermanfaat bagi kita semua.

Jakarta, 3 Desember 2015

Penulis

DAFTAR ISI

DAFTAR ISI... iii

BAB I PENDAHULUAN... 1

A. Latar Belakang Masalah... 1

B. Rumusan Masalah... 1

C. Tujuan... 2

BAB II PEMBAHASAN... 3

A. Korelasi Ganda... 3

1. Pengertian Korelasi Ganda (Multiple Correlation)... 3

2. Langkah-langkah Menghitung Korelasi Ganda... 4

B. Regresi Ganda... 9

1. Pengertian Regresi Ganda... 9

2. Langkah-langkah Menghitung Regresi Ganda... 10

3. Contoh Analisis Regresi Linear Ganda (2 Variabel Bebas)... 12

BAB III KESIMPULAN... 17

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah

Dalam materi Statistika, terdapat regresi dan korelasi yang digunakan untuk mempelajari pola dan mengukur hubungan statistik antara dua atau lebih variabel. Sepanjang sejarah umat manusia,orang melakukan penelitian tentang ada tidaknya hubungan antara dua hal, fenomena, kejadian atau lainnya. Dan ada tidaknya pengaruh antara satu kejadian dengan kejadian yang lainnya. Karena itu untuk mempermudah dalam melakukan penghitungan suatu kejadian maka digunakan korelasi dan regresi dalam ilmu statistika.

Korelasi merupakan teknik analisis yang termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi/hubungan. Teknik ini berguna untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel (kadang lebih dari dua variabel). Sedangkan regresi merupakan salah satu analisis yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain. Dalam analisis regresi, variabel yang mempengaruhi disebut independent variabel (variable bebas) dan variabel yang dipengaruhi disebut dependent variabel (variabel terikat). Terdapat dua macam regresi dan korelasi yaitu regresi dan korelasi linear sederhana dan linear ganda. Perbedaannya terletak pada jumlah variabel. Dalam regresi dan korelasi linear sederhana, terdapat satu variabel bebas dan satu variabel terikat. Sedangkan pada regresi dan korelasi linear ganda, terdapat lebih dari satu variabel. Maka dari itu, dalam makalah ini akan dibahas tentang “Analisis Regresi dan Korelasi Linear Ganda.”

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah, dapat di rumuskan beberapa permasalahan sebagai berikut:

1. Apa pengertian regresi dan korelasi linear ganda? 2. Apa kegunaan regresi dan korelasi linear ganda? 3. Bagaimana analisis regresi dan korelasi linear ganda?

C. Tujuan

Adapun tujuan dari penulisan makalah ini adalah sebagai berikut: 1. Untuk mengetahui konsep dari regrasi dan korelasi linear ganda. 2. Untuk mengetahui kegunaan dari regrasi dan korelasi linear ganda.

BAB II PEMBAHASAN A. Korelasi Ganda

1. Pengertian Korelasi Ganda (Multiple Correlation)

Korelasi Ganda (Multiple Correlation) adalah korelasi antara dua atau lebih variabel bebas (independent) secara bersama-sama dengan satu variabel terikat (dependent). Contohnya Hubungan berpikir kritis dan bersikap kritis terhadap hasil belajar siswa kelas VII SMP Negeri Angka menunjukkan arah dan besar kuatnya hubungan antara dua atau lebih variabel bebas dengan satu variabel terikat disebut koefisien korelasi ganda, dan biasa disebut R.

Kegunaan korelasi Ganda (Multiple Correlation), yaitu untuk mencari hubungan antara dua variabel bebas atau lebih yang secara bersama-sama dihubungkan dengan variabel terikatnya. Sehingga dapat diketahui besarnya sumbangan seluruh variabel bebas yang menjadi obyek penelitian terhadap variabel terikatnya. Ternyata yang perlu uji korelasi ganda, yaitu para peneliti yang jenis penelitiannya masuk ke ranah penelitian kuantitatif dan peneliti yang menggunakan hubungan antara dua variabel bebas dan satu variabel terikat .

Uji korelasi ganda perlu digunakan dalam penelitian karena uji korelasi dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa hubungan antara dua variabel bebas dan satu variabel terikat pada suatu kelompok data. Peneliti perlu melakukan korelasi gandaketika para peneliti ingin mengetahui seberapa kuat hubungan dua variabel bebas dan satu variabel terikat.

Contoh Penelitian tentang “Hubungan antara Kepuasan, Disiplin, dan Produktivitas kerja karyawan di perguruan tinggi X.

NO X1 X2 Y1

1 48 97 61

3 47 99 48

4 41 77 54

5 41 77 34

6 42 55 48

7 61 88 68

8 69 120 67

9 62 87 67

10 65 87 75

a. Variabel Kepuasan Kerja (X1) b. Variabel Disiplin Kerja (X2) c. Variabel Produktivitas Kerja (Y)

2. Langkah – langkah menghitung Korelasi Ganda

a. Menghitung dan menguji koefisien korelasi Sederhana

1) Menghitung Koefisien korelasi Y atas X1 (ry1)

2) Menghitung Koefisien korelasi Y atas X2 (ry2)

3) Menghitung Koefisien korelasi X1 dan X2 (rx12)

b. Menghitung Koefisien Determinasi

c. Menguji hipotesis setiap koefisien korelasi

d. Uji signifikansi korelasi ganda Y atas X1 dan X2 (r12)

Rumus korelasi ganda dari dua variabel bebas (X1 dan X2) dengan satu variabel terikat (Y) sbb :

Dimana Ryx1x2 = koefisien korelasi ganda antara variabel x1 dan x2

ry1 = koefisienkorelasi Y terhadap x1

ry2 = koefisienkorelasi Y terhadap x2

2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 ₁ 2 x x x x yx yx yx yx x yx r r r r r r R    

rx12 = koefisienkorelasi x1 terhadap X2

Hipotesis yang diuji yaitu hipotesis uji satu pihak: Ho : ρ≤ 0

H1 : ρ> 0

Pengujian hipotesis korelasi ganda menggunakan uji F(tabel distribusi F) dengan derajat kebebasan (dk) terdiri atas :

dk1 = dk pembilang = k

(k = banyaknya variabel bebas dk2 = dk penyebut = n – k – 1

(n = banyaknya pasang)

Konversi nilai koefisien korelasi R kedalam nilai Fhitung menggunakan rumus :

4. Contoh Analisis Korelasi Ganda

Berikut ini contoh Penelitian tentang “Hubungan antara Kepuasan, Disiplin, dan Produktivitas kerja karyawan di perguruan tinggi X”

a. Deskripsi Data No

X1 X2 Y

X12 X22 Y2

X1Y X2Y

X1X2

1 48 97 61 2304 9409 3721 2928 5917 4656

2 47 77 40 2209 5929 1600 1880 3080 3619

3 47 99 48 2209 9801 2304 2256 4752 4653

4 41 77 54 1681 5929 2916 2214 4158 3157

5 41 77 34 1681 5929 1156 1394 2618 3157

6 42 55 48 1764 3025 2304 2016 2640 2310

7 61 88 68 3721 7744 4624 4148 5984 5368

8 69 120 67 4761 14400 4489 4623 8040 8280

9 62 87 67 3844 7569 4489 4154 5829 5394

) 1 /( ) 1 ( / 2 2     k n R k R F_h

10 65 87 75 4225 7569 5625 4875 6525 5655

∑ 523 864 562 28399 77304 33228 30488 49543 46249

b. Berikut langkah-langkah menghitung korelasi ganda, yaitu:

1) Menghitung Koefisien korelasi Y atas X1 (ry1)

2) Menghitung Koefisien Determinasi Y atas X1 (ry1)

= 0,8354 x 100%

Koefisien korelasi antara Kepuasan Kerja (X1) dengan Produktivitas Kerja (Y) tergolong tinggi. Hal ini dapat dikatakan bahwa hubungan nya dipengaruhi oleh kedua hal ini.

 Interpretasi: Seberapa besar variabel X membentuk/ menentukan variabel Y.

Produktivitas kerja ditentukan oleh kepuasan kerja sebesar 68,89 %.Terdapat 68,89% peranan kepuasan kerja terhadap produktivitas kerja. Kemudian sisanya (31,11 %) adalah faktor lain yang dapat mempengaruhi produktivitas kerja.

Harga ttabel pada α = 0,05 dan

dk = n - 2 = 10 – 2 = 8 untuk uji dua pihak ttabel adalah 4,46.

Karena thitung> ttabel yaitu

7,56 > 4,46.

Maka pengujian hipotesis menolak H0 dan menerima Ha, dengan demikian

terdapat korelasi antara Kepuasan Kerja (X1) dengan Produktivitas Kerja (Y).

4) Menghitung Koefisien Determinasi Y atas X2 (ry2)

 Interpretasi: Koefisien korelasi antara antara Kepuasan Kerja (X1) dengan

Produktivitas Kerja (Y) tergolong lemah. Hal ini dapat dikatakan bahwa hubungan nya dipengaruhi oleh hal lain.

Harga ttabel pada α = 0,05 dan

dk = n - 2 = 10 – 2 = 8 utuk uji dua pihak ttabel adalah 4,46.

Karena thitung> ttabel yaitu > 4,46.Maka pengujian hipotesis menolak Ha dan

menerima H0, dengan demikian tidak terdapat korelasi antara Disiplin Kerja (X2)

dengan Produktivitas Kerja (Y).

6) Menghitung Koefisien korelasi X1 dan X2 (rx12)

7) Uji signifikansi korelasi ganda Y atas X1 dan X2 (ry12)

 Interpretasi: Kekuatan hubungan antara kepuasan kerja dan disiplin terhadap

8) Koefisien Determinasi ganda

9) Uji Signifikansi Korelasi Ganda Y atas X1 dan X2

dk pembilang = 2

dk penyebut = n – k – 1 = 10 – 2 – 1 = 7

Tingkat keberartian koefisien korelasi ganda diuji dengan uji F, dan diperoleh Fhitung = 7,8272 > Ftabel = 4,74

pada taraf signifikansi 0,05, sehingga disimpulkan bahwa

secara bersama-sama terdapat korelasi (hubungan) antara Kepuasan Kerja (X1) dan Disiplin Kerja (X2) dengan Produktivitas Kerja (Y) .

B. Regresi Ganda

1. Pengertian Regresi Ganda

Regresi adalah bentuk hubungan fungsional antara variabel-variabel. Terdapat perbedaan mendasar antara analisis korelasi dan regresi. Analisis

korelasi digunakan untuk mencari arah dan kuatnya hubungan antara dua variabel

atau lebih, baik hubungan yang bersifat simetris, kausal dan reciprocal, sedangkan

analisis regresi digunakan untuk memprediksikan seberapa jauh perubahan nilai

variabel dependen, bila nilai variabel independen dimanipulasi/ dirubah-rubah atau dinaik-turunkan.1

Kuatnya hubungan antar variabel yang dihasilkan dari analisis korelasi dapat diketahui berdasarkan besar kecilnya koefisien korelasi yang harganya antara minus satu (-1) sampai dengan plus satu (+1). Koefisien korelasi yang mendekati minus 1 atau plus 1, berarti hubungan variabel tersebut sempurna negatif atau sempurna positif. Bila koefisien korelasi (r) tinggi, pada umumnya koefisien regresi (b) juga tinggi, sehingga daya prediktifnya akan tinggi. Bola koefisien korelasi minus (-) maka pada umumnya koefisien regresi juga minus (-) dan sebaliknya. Jadi antara korelasi dan regresi terdapat hubungan yang fungsional sebagai alat untuk analisis.

Regresi ganda digunakan untuk meramalkan pengaruh dua variabel

prediktor atau lebih terhadap satu variabel kriterium atau untuk membuktikan ada atau tidaknya hubungan fungsional antara dua buah variabel bebas (X) atau lebih

dengan sebuah variabel terikat (Y).2 _{Atau dengan kata lain menurut Sugiyono,}

manfaat dari hasil analisis regresi adalah untuk membuat keputusan apakah naik dan menurunnya variabel dependen dapat dilakukan melalui peningkatan variabel independen atau tidak. Sebagai contoh, naiknya jumlah penjualan dapat dilakukan melalui jumlah iklan atau tidak.

Bentuk persamaan garis regresi ganda adalah seperti berikut ini:3

Untuk 2 variabel: Ŷ = a0 + a1X1+ + a2X2

2. Langkah – langkah menghitung Regresi Ganda

Berikut ini langkah-langkah analisis regresi linear ganda (dua variabel bebas), yaitu:

1) Menetukan ModelRegresi Ŷ = a0 + a1X1+ + a2X2

2) Mencari a0, a1, dan a2

∑Y = a0n + a1∑X1 + a2 ∑X2

∑X1Y = a0 ∑X1 + a1 ∑X1+ a2 ∑X1X2

∑X2Y = a0 ∑X2 + a1 ∑X1X2 + a2 ∑X2

3) Bentuk lain ŷ = a1x1 + a2x2

4) Mencari a0, a1, dan a2

∑x1y = a1∑x12 + a2∑x1x2

∑x2y = a1∑x1x2 + a2∑x22

a0 = Y – a1X1 – a2X2

5) Mencari JumlahKuadrat

JK (T) = ∑Y2

JK (a0) =

JK(R) = ∑y2

JK(reg) = a1∑x1y + a2 ∑x2y

JK(S) = JK(R) – JK(reg) 6) Koefisien Korelasi Multiple

R2 _{= (R}

y12)2 = =

7) UjiSignifikansiKoefisienRegresi

F =

8) Uji Signifikansi Regresi

F =

Jika Fh > Ft , maka regresi signifikan. Sebaliknya jika Fh < Ft, maka regresi

9) Galat Baku Taksiran Y atas X1dan X2

Sy12 =

10) UjiSignifikansiKoefisienRegresi Linear Ganda

a) Galatbakukoefisienregresi a1dan a2

Sa1 =

Sa1 =

b) Uji t dengandb = n – 3

t = t =

3. ContohAnalisis Regresi Linear Ganda (2 VariabelBebas)

Berikut ini contoh penelitian yang dilakukan untuk mengetahui pengaruh kemampuan kerja pegawai dan kepemimpinan direktif terhadap produktivitas kerja pegawai. Berdasarkan 5 responden yang digunakan sebagai sumber data penelitian, hasilnya adalah sebagai berikut:

Tabel 1.1

Data Mentah Untuk Menghitung Persamaan Regresi Ganda Dua Prediktor

Responden X1 X2 Y

A 20 18 16

B 20 16 12

C 12 10 10

D 12 8 8

1. Deskripsi Data

Tabel 1.2

Tabel Penolong Untuk Menghitung Persamaan Regresi Ganda Dua Prediktor

X1 X2 Y x1 x2 y x12 x22 y2 x1x2 x1y x2y

A 20 18 16 6 6 6 36 36 36 36 36 36

B 20 16 12 6 4 2 36 16 4 24 12 8

C 12 10 10 -2 -2 0 4 4 0 4 0 0

D 12 8 8 -2 -4 -2 4 16 4 8 4 8

E 6 8 4 -8 -4 -6 64 16 36 32 48 24

∑ 70 60 50 0 0 0 144 88 80 104 100 76

µ 14 12 10

Dari tabel diperoleh:

∑Y = 50 ∑x2y = 76

∑X1 = 70 ∑x1x2 = 104

∑X2 = 60 ∑x12 = 144

∑X1Y = 100 ∑x22 = 88

2. Model Regresi

ŶX = a0 + a1X1 + a2X2

ŷ = a1x1 + a2x2

∑x1y= a1∑x12 + a2x1x2  100 = 144a1 + 104a2

∑x2y= a1∑x1x2+ a2∑x22  76 = 104a1 + 88a2

144 104 100 104

a1 =

104 88 76 88

(144)(88) –(104)(104) a1 = (100)(88) - (76)(104) 

144 104 144 100

a2 =

104 88 104 76

1856 a2 = (144) (76) – (100) (104)

= 10944 – 10400 = 544 a2 = 0,293

a0 = Y – a1X1 – a2X2

= 10 – (0,483)(14) – (0,293)(12) = -0,278

Jadi: a0 = -0,278

a1 = 0,483

a2 = 0,293

Jadi model/ persamaan regresi ganda linier untuk dua prediktor (kemampuan kerja pegawai, dan kepemimpinan direktif) adalah:

Ŷ = -0,278 + 0,483X1 + 0,293X2

Ŷ = -0,28+ 0,48X1 + 0,29X2Model regresi

 Interpretasi: Dari persamaan itu berarti produktivitas kerja pegawai akan

naik bila kemampuan pegawai ditingkatkan. Tetapi koefisien regresi untuk

kemampuan pegawai X1 yaitu 0,48 lebih besar dari pada koefisien regresi untuk

untuk kepemimpinan direktif X2 yaitu 0,29. Jadi jika X1 dinaikkan 1, maka Y akan

naik 0,48. Sedangkan jika X2 dinaikkan 1, maka nilai Y akan naik 0,29.

3. Jumlah Kuadrat

JK (R) = ∑y2 _{= 80}

JK (reg) = a1∑X1y + a2∑X2y

= (0,483) (100) + (0,293) (76) = 70,568

JK (S) = JK (R) - JK (reg)

= 9,432 4. Uji Signifikansi Regresi

F = =

F = 7,482 < 19 = F (0,05; 2/2). Regresi tidak signifikan.

5. Koefisen Korelasi Multiple R2

y.12 = = = 0,8821

Ry.12 = = 0,9392

Menghitung Koefisien Determinasi KD= 0,9392 x 100% = 93,92%

 Interpretasi: Terdapat 93,92% peranan ketrampilan kerja terhadap

produktivitas kerja. Kemudian sisanya 6,08% adalah faktor lain yang mempengaruhi produktivitas kerja.

6. Uji Signifikansi R

F = = = 7,488 < 19 = F (0,05; 2/2)

R2 _{/ 2 0,8821 / 2}

Koefisien korelasi tidak signifikan.

Menentukan kriteria pengujian H0, yaitu:

H0 : Signifikan

Karena Fhitung <Ftabel, maka H0 ditolak atau tidak signifikan.

Kesimpulannya:

H0 : Tidak terdapat hubungan fungsional yang signifikan dengan taraf nyata 5%

antara variabel X1 dan X2 dengan variabel Y. H0 ditolak.

Ha: Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara variabel X1 dan X2

BAB III KESIMPULAN

Korelasi Ganda (Multiple Correlation) adalah korelasi antara dua atau lebih variabel bebas (independent) secara bersama-sama dengan satu variabel terikat

(dependent). Kegunaan korelasi Ganda (Multiple Correlation), yaitu untuk

mencari hubungan antara dua variabel bebas atau lebih yang secara bersama-sama dihubungkan dengan variabel terikatnya. Sedangkan regresi adalah bentuk hubungan fungsional antara variabel-variabel. Analisis regresi digunakan untuk memprediksikan seberapa jauh perubahan nilai variabel dependen, bila nilai variabel independen dimanipulasi/ dirubah-rubah atau dinaik-turunkan.

DAFTAR PUSTAKA

Sudjana. 2002. Metode Statistika. Bandung: Tarsito.

Sugiyono. 2013. Statistika Untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta.

Usman, Husaini. Akbar, Purnomo S. 2008. Pengantar Statistika. Jakarta: PT Bumi

1. Deskripsi Data

Tabel 1.2

Tabel Penolong Untuk Menghitung Persamaan Regresi Ganda Dua Prediktor

X1 X2 Y x1 x2 y x12 x22 y2 x1x2 x1y x2y

A 20 18 16 6 6 6 36 36 36 36 36 36

B 20 16 12 6 4 2 36 16 4 24 12 8

C 12 10 10 -2 -2 0 4 4 0 4 0 0

D 12 8 8 -2 -4 -2 4 16 4 8 4 8

E 6 8 4 -8 -4 -6 64 16 36 32 48 24

∑ 70 60 50 0 0 0 144 88 80 104 100 76

µ 14 12 10

Dari tabel diperoleh:

∑Y = 50 ∑x2y = 76

∑X1 = 70 ∑x1x2 = 104

∑X2 = 60 ∑x12 = 144

∑X1Y = 100 ∑x22 = 88

2. Model Regresi ŶX = a0 + a1X1 + a2X2 ŷ = a1x1 + a2x2

∑x1y= a1∑x12 + a2x1x2  100 = 144a1 + 104a2 ∑x2y= a1∑x1x2+ a2∑x22  76 = 104a1 + 88a2

144 104 100 104

a1 =

104 88 76 88

(144)(88) –(104)(104) a1 = (100)(88) - (76)(104)  1856 a1 = 896  a1 = 0,483

144 104 144 100

a2 =

104 88 104 76

1856 a2 = (144) (76) – (100) (104) = 10944 – 10400

= 544 a2 = 0,293 a0 = Y – a1X1 – a2X2

= 10 – (0,483)(14) – (0,293)(12) = -0,278

Jadi: a0 = -0,278 a1 = 0,483 a2 = 0,293

Jadi model/ persamaan regresi ganda linier untuk dua prediktor (kemampuan kerja pegawai, dan kepemimpinan direktif) adalah:

Ŷ = -0,278 + 0,483X1 + 0,293X2

Ŷ = -0,28+ 0,48X1 + 0,29X2Model regresi

 Interpretasi: Dari persamaan itu berarti produktivitas kerja pegawai akan naik bila kemampuan pegawai ditingkatkan. Tetapi koefisien regresi untuk kemampuan pegawai X1 yaitu 0,48 lebih besar dari pada koefisien regresi untuk untuk kepemimpinan direktif X2 yaitu 0,29. Jadi jika X1 dinaikkan 1, maka Y akan naik 0,48. Sedangkan jika X2 dinaikkan 1, maka nilai Y akan naik 0,29.

3. Jumlah Kuadrat

JK (R) = ∑y2 _{= 80}

JK (reg) = a1∑X1y + a2∑X2y

= (0,483) (100) + (0,293) (76) = 70,568

JK (S) = JK (R) - JK (reg) = 80 - 70,568

= 9,432 4. Uji Signifikansi Regresi

F = =

F = 7,482 < 19 = F (0,05; 2/2). Regresi tidak signifikan. 5. Koefisen Korelasi Multiple

R2

y.12 = = = 0,8821

Ry.12 = = 0,9392

Menghitung Koefisien Determinasi KD= 0,9392 x 100% = 93,92%

 Interpretasi: Terdapat 93,92% peranan ketrampilan kerja terhadap produktivitas kerja. Kemudian sisanya 6,08% adalah faktor lain yang mempengaruhi produktivitas kerja.

6. Uji Signifikansi R

F = = = 7,488 < 19 = F (0,05; 2/2) R2 _{/ 2 0,8821 / 2}

Koefisien korelasi tidak signifikan. Menentukan kriteria pengujian H0, yaitu: Ha : Tidak signifikan

H0 : Signifikan

Karena Fhitung <Ftabel, maka H0 ditolak atau tidak signifikan. Kesimpulannya:

H0 : Tidak terdapat hubungan fungsional yang signifikan dengan taraf nyata 5% antara variabel X1 dan X2 dengan variabel Y. H0 ditolak.

Ha: Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara variabel X1 dan X2 dengan variabel Y. Ha diterima.

BAB III KESIMPULAN

Korelasi Ganda (Multiple Correlation) adalah korelasi antara dua atau lebih variabel bebas (independent) secara bersama-sama dengan satu variabel terikat (dependent). Kegunaan korelasi Ganda (Multiple Correlation), yaitu untuk mencari hubungan antara dua variabel bebas atau lebih yang secara bersama-sama dihubungkan dengan variabel terikatnya. Sedangkan regresi adalah bentuk hubungan fungsional antara variabel-variabel. Analisis regresi digunakan untuk memprediksikan seberapa jauh perubahan nilai variabel dependen, bila nilai variabel independen dimanipulasi/ dirubah-rubah atau dinaik-turunkan.

DAFTAR PUSTAKA Sudjana. 2002. Metode Statistika. Bandung: Tarsito.

Sugiyono. 2013. Statistika Untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta.

Usman, Husaini. Akbar, Purnomo S. 2008. Pengantar Statistika. Jakarta: PT Bumi Aksara.