Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009
BAB 3 LANDASAN TEORI
3.1 Pengertian Regresi
Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galtom. Menurut Galtom, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari satu variabel yaitu
variabel tak bebas dependen variable pada satu atau lebih variabel yang menerangkan, dengan tujuan untuk memperkirakan ataupun meramalkan nilai-nilai
dari variabel tak bebas apabila nilai variabel yang menerangkan sudah diketahui. Variabel yang menerangkan sering disebut variabel bebas independent variable .
3.2 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk peramalan, dimana dalam model terdapat variabel bebas X dan variabel tak bebas Y. regresi linier yaitu menentukan satu
persamaan dari garis yang menunjukkan hubungan antara variabel bebas dan variabel
Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009
tak bebas, yang merupakan persamaan penduga yang berguna untuk menaksir atau meramalkan variabel tak bebas, untuk mempelajari hubungan-hubungan antara
beberapa variabel, dapat dilakukan dengan dua cara yaitu : 1.
Analisis regresi sederhana simple banalisis regresi 2.
Analisis regresi berganda multiple analisis regresi Analisis regresi sederhana merupakan hubungan antara dua variabel, yaitu
variabel bebas independent variable dan variabel tak bebas dependent variable . Sedangkan analisis regresi linier berganda merupakan hubungan antara tiga variabel
atau lebih,yaitu satu variabel tak bebas dependen variable dan dua atau lebih variabel bebas independent variable .
3.3 Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana yaitu suatu prosedur untuk mendapatkan hubungan matematis dalam bentuk persamaan antara variabel tak bebas tunggal dengan variabel bebas
tunggal. Regresi linier sederhana hanya memiliki satu peubah bebas X yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas Y. bentuk umum model persamaan linier
sederhana yaitu :
Yi =
o +
i
X
i
+
i
Keterangan : Yi
= Variabel tak bebas X
= Variabel bebas
Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009
o
= Intersep Y dari garis, yaitu titik dimana garis itu memotong sumbu Y
i
= Kemiringan Garis
i
= Kesalahan penduga
3.4 Regresi Linier Berganda
