dibakukan dengan cara mengurangi dengan rata-ratanya dan dibagi simpangan bakunya. Model regresi yang dibakukan adalah sebagai berikut :
− =
�
2 ∗
21
−
2
2
+ … + �
2 ∗
− +
∗
Hubungan koefisien baku β
j
dan koefisien awal β
j
adalah : �
∗
= �
semakin besar nilai koefisien baku, semakin penting peubah bebasnya. Namun ukuran kepentingan dengan koefisien baku ini tidak tepat digunakan bila data peubah bebasnya
memiliki hubungan linear ada multikolinearitas.
II.4 Korelasi Parsial
Koefisien korelasi parsial antara Y dan X
i
didefinisikan sebagai ukuran pengaruh X
i
terhadap Y yang belum dijelaskan oleh peubah lainnya dalam model. Formula untuk koefisien korelasi parsial model regresi dengan dua peubah bebas bila
dihubungkan dengan korelasi sederhana adalah: �
.
= � − � �
1 − �
2
1 − �
2
Keterangan �
.
adalah korelasi parsial antara Y dan X
i
, � adalah korelasi
sederhana antara Y dengan X
i
, � adalah korelasi sederhana antara Y dengan X
j
, dan �
adalah korelasi sederhana antara X
i
dan X
j
. Peubah bebas dengan nilai korelasi yang paling tinggi mencerminkan bahwa peubah tersebut adalah peubah yang paling
penting dalam model.
II.5 Ukuran Kepentingan Pratt
Aksioma yang diadopsi oleh Pratt 1987 adalah: 1.
Ukuran kepentingan relatif hanya bergantung pada rataan, ragam, dan korelasi antara y, x
1
, x
2
, ..., x
p
.
2. Nilai ukuran kepentingan relatif tidak terpengaruh oleh transformasi linear suatu
peubah tertentu. 3.
Ukuran kepentingan relatif x1 terhadap x2 adalah mn
= �
1
�
1
+ �
12
�
2
�
2
�
2
+ �
12
�
1
= �
1
�
1
�
2
�
2
Dimana β
1
dan β
2
adalah koefisien parameter regresi dari persamaan yang sudah terstandarkan, sedangkan ρ
1
dan ρ
2
adalah masing-masing korelasi antara y dan x
1
serta y dan x
2
pada regresi linear sederhana. Kondisi yang diperlukan agar dapat diperoleh solusi adalah baik β
1
ρ
1
dan β
2
ρ
2
nilainya positif. Aksioma ini hanya berlaku untuk jumlah peubah bebas p=2.
4. Transformasi linear nonsingular dari x1, ...,xq menjadi x1
’,...., xq’ tidak mempengaruhi ukuran kepentingan relatif dari peubah yang lain.
5. Bagi komponen acak galat, bebas terhadap y dan x1,.x2,....xp, matriks galat
tidak mempengaruhi ukuran kepentingan peubah relatif terhadap peubah lainnya.
Thomas et al 1998 mengembangkan ukuran kepentingan relatif Pratt untuk p2 dalam bentuk :
= � �
2
... 1 Dimana
� adalah dugaan bagi koefisien regresi baku. Ada pun dugaan ragam bagi ukuran kepentingan adalah :
� =
2
�
2
+ 1 −
2 2
�
2 2
+ 2 − 2
2
� − � − 1 + �
2 2
−
2
�
III. METODOLOGI
