1.7 Tinjauan Pustaka
Sebuah model regresi yang mencakup lebih dari satu variabel bebas disebut model regresi berganda. Sedangkan yang hanya mencakup satu variabel bebas disebut model
regresi sederhana. Semakin banyaknya variabel bebas maka semakin tinggi pula kemampuan regresi yang dibuat untuk menerangkan variabel terikat, atau peran
faktor-faktor lain di luar variabel bebas yang digunakan, yang dicerminkan oleh error semakin kecil. Sebuah model regresi dapat menerangkan hubungan tersebut adalah
Dengan :
i = 1,2,3, ……. n = nilai regresi
b ,
b
1
,b
2
,b
k
= koefisien regresi X
1
, X
2
,X
3
, ……, X
ki
= Variabel bebas Kemudian akan dilihat bagaimana tingkat hubungan antara satu atau beberapa
variabel bebas dengan variabel terikat. Dalam regresi sederhana jika koefisien determinasi tersebut diakarkan maka akan didapat koefisien korelasi r yang
merupakan ukuran hubungan linier antar dua variabel X dan Y. untuk regresi berganda dapat dihitung beberapa koefisien korelasi, yaitu korelasi Y dengan X
i
. Rumus Korelasi antara Y dengan X
i
adalah :
1.8 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau gambaran dari Tugas Akhir ini, yaitu sebagai berikut:
BAB 1 : PENDAHULUAN Pada bab ini berisi tentang latar belakang permasalahan, identifikasi masalah, batasan
masalah, tujuan dan manfaat penelitian, tinjauan pustaka serta sistematika penulisan.
BAB 2 : LANDASAN TEORI Pada bab ini berisi tentang konsep dasar analisis regresi , persamaan regresi, analisis
korelasi dan uji koefisien regresi berganda.
BAB 3 : SEJARAH SINGKAT BPS SUMATERA UTARA Pada bab ini berisi tentang sejarah instansi tempat penulis mengadakan penelitian dan
pengumpulan data.
BAB 4 : ANALISA DATA Pada bab ini akan dibahas tentang cara penggunaan rumus dan metode yang telah di
tentukan dengan tinjauan pustaka.
BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM Pada bab ini berisi tentang cara mengolah dan menganalisis data dengan program
SPSS.
BAB 6 : PENUTUP Berisi tentang kesimpulan dan saran dari analisis data.
BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi
Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan, dan hal tersebut biasanya diselidiki sifat hubungannya. Analisis
regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki hubungan antara dua variabel atau lebih. Misalnya berat orang dewasa laki-laki
sampai taraf tertentu bergantung pada tingginya. Artinya adanya pertambahan tinggi badan mengakibatkan pertambahan berat badan. Hubungan yang didapat umumnya
dinyatakan dalam bentuk persamaan matematik yang menyatakan hubungan fungsional antara variabel. Analisis regresi sering juga disebut sebagai analisis
prediksi. Karena merupakan prediksi, maka nilai prediksi tidak selalu tepat dengan
nilai sebenarnya.
Sehingga dapat didefinisikan bahwa analisis regresi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan kemungkinan bentuk hubungan antara variabel-
variabel, dengan tujuan pokok dalam penggunaan metode ini adalah untuk meramalkan atau memperkirakan nilai dari suatu variabel lain yang diketahui.
Secara rinci tujuan analisis regresi berganda adalah sebagai berikut: 1.
untuk mengetahui kuatnya hubungan antara beberapa variabel bebas X X
1
, X
2
,....X
j
.....X
k
secara serentak terhadap variabel tak bebas Y, dengan menggunakan koefisien korelasi berganda.
2. Untuk mengetahui kuatnya hubungan antara 1 variabel X
j
terhadap Y kalau variabel lainnya konstan, dengan menggunakan koefisien korelasi berganda.
3. Untuk mengetahui besarnya pengaruh setiap variabel X
j
terhadap Y kalau variabel lainnya tetap dengan menggunakan koefisien regresi parsial.
4. Untuk meramalkan Y, kalau semua variabel bebas X nilainya sudah diketahui
dengan menggunakan persamaan regresi berganda :
2.2 Persamaan Regresi
Kategori