Untuk hal ini, penulis menggunakan regresi linier berganda satu variabel terikat dependent variabel dan dua variabel bebas independent variabel. Bentuk umum
regresi linier berganda tersebut, yaitu:
̂ = b� +
1
X
1
+
2
X
2
+
3
X
3
+ ⋯+
X
dengan: = produk diversifikasi
X
1
= faktor pemasaran X
2
= faktor pemahaman = 1,2,3,...,
Untuk rumus diatas, dapat diselesaikan oleh tiga persamaan variabel yang terbentuk:
∑ = +
1
∑
1
+
2
∑
2
∑ 1 = ∑
1
+
1
∑ +
2
∑
1 2
∑ 2 = ∑
2
+
1
∑
2 1
+
2
∑
Dengan b , b
1
, b
2
adalah koefisien yang ditentukan berdasarkan data hasil pengamatan. Untuk menghitung nilai
= − ̂, X
1
= X
1
− ̂
1
dan X
2
= X
2
− ̂
2
2.11 Kesalahan Standard Estimasi
Untuk mengetahui ketepatan persamaan estimasi dapat digunakan kesalahan standar estimasi standard error estimate. Besarnya kesalahan standar estimasi
Universitas Sumatera Utara
menunjukkan ketepatan persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas yang sesungguhnya. Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi, makin
tinggi ketepatan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya, semakin besar nilai kesalahan
standar estimasi, makin rendah ketepatan persamaan srandar estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. Algifari,
2000. Analisa Regresi Teori, kasus dan solusi, Edisi 2 Kesalahan standar estimasi dapat ditentukan dngan rumus:
,1,2,…,
=
√
dengan: = nilai data sebenarnya
̂ = nilai taksiran
2.12 Koefisien Determinan
Koefisien determinasi
2
adalah satu ukuran yang digunakan untuk mengukur pengaruh variabel bebas terhadap variansi variabel tidak bebas, dengan 0
2
1. Koefisien determinasi pada regresi linear sering diartikan sebagai seberapa besar
kemampuan semua variabel bebas dalam menjelaskan varians dari variabel terikatnya.
Secara sederhana
koefisien determinasi
dihitung dengan
mengkuadratkan Koefisien Korelasi r. Secara umum koefisien determinasi digunakan sebagai informasi mengenai kecocokan suatu model. Dalam regresi,
koefisien determinasi di jadikan sebagai pengukuran seberapa baik garis regresi mendekati nilai data asli yang dibuat model. Jika R
2
sama dengan 1, maka angka tersebut menunjukkan garis regresi cocok dengan data secara sempurna.
Universitas Sumatera Utara
Hipotesa: �
: Tidak terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yang mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.
�
1
: Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yang mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.
Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan
2
digunakan untuk pengujian regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua variabel adalah untuk
mengetahui proporsi keragaman total dalam variabel terikat Y yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas X yang ada dalam
model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka R
2
ditentukan dengan rumus, yaitu:
2
=
dengan: � = Jumlah Kuadrat Regresi
Harga
2
yang diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan masing-masing variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variasi yang
dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja.
2.13 Koefisien Korelasi
