BAB 2
LANDASAN TEORI
3.1 Pengertian Analisis Regresi
Sir Francis Galton 1822 – 1911, memperkenalkan model peramalan, penaksiran, atau pendugaan, yang selanjutnya dinamakan regresi, sehubungan dengan
penelitiannya terhadap tinggi badan manusia. Penelitian tersebut membandingkan antara tinggi anak laki-laki dan tinggi badan ayahnya. Galton menunjukkan bahwa
tinggi badan anak laki-laki dari ayah yang tinggi setelah beberapa generasi cenderung mundur regressed mendekati nilai tengah populasi. Dengan kata lain, anak laki-laki
dari ayah yang badannya sangat tinggi cederung lebih pendek dari pada ayahnya, sedangkan anak laki-laki dari ayah yang badannya sangat pendek cenderung lebih
tinggi dari ayahnya. Ronal E. Walpole.
Analisis regresi digunakan untuk menentukan bentuk dari hubungan antar variabel. Tujuan utama dalam penggunaan analisis ini adalah untuk meramalkan atau
menduga nilai dari satu variabel dalam hubungannya dengan variabel yang lain yang diketahui melalui persamaan garis regresinya. Iqbal Hasan. Adakalanya, setelah kita
memperoleh data berdasarkan sampel, kita ingin menduga nilai dari suatu variabel Y yang bersesuaian dengan nilai tertentu dari variabel X. Hal ini diperoleh dengan
menaksir nilai Y dari kurva kuadrat minimum yang sesuai dengan data yang kita
himpun dari sampel. Kurva yang diperoleh dan kita bentuk dari data sampel itu disebut kurva regresi Y terhadap X, karena Y diduga dari X. Murray R. Spiegel. Jadi
analisis regresi berkenan dengan studi ketergantungandari suatu variabel yang disebut variabel tak bebas dependent variable, pada satu atau lebih variabel, yaitu variabel
yang menerangkan, dengan tujuan untuk memperkirakan dan atau meramalkan nilai rata-rata dari variabel tak bebas apabila nilai variabel yang menerangkan sudah
diketahui. Variabel yang menerangkan sering disebut variabel bebas independent variable.
2.2 Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana adalah regresi yang melibatkan hubungan antara variabel tak bebas Y dihubungkan dengan satu variabel bebas X. Bentuk umum persamaan
regresi linier sederhana adalah :
Y = a + bX
Dimana : Y = variabel tak bebas
a = intersep titik potong kurva terhadap sumbu Y b = kemiringan slope kurva linier
X = variabel bebas
2.3 Regresi Linier Berganda
Kategori