Pengertian Analisis Regresi Analisis Regresi Linier Berganda

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Analisis Regresi

Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang pengetahuan, terutama para peneliti yang dalam penelitiannya banyak menggunakan statistik sebagai dasar analisis maupun perancangan Hartono, Drs.2004 maka dapat dikatakan bahwa statistik mempunyai pengaruh yang penting dan besar terhadap kemajuan berbagai bidang ilmu pengetahuan. Regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tantang apa yang paling mungkin terjadi dimasa yang akan datang berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki agar kesalahannya dapat diperkecil. Regresi dapat juga diartikan sebagai usaha memprediksi perubahan Riduwan,Drs. M.B.A,2007. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu variable yang disebut tak bebas dependent variable, pada satu atau lebih variabel, yaitu variabel yang menerangkan dengan tujuan untuk memperkirakan ataupun meramalkan dari variabel tak bebas apabila nilai variabel yang menerangkan sudah diketahui. Variabel yang menerangkan disebut variabel bebas independent variable.Dengan demikian analisis regresi juga dapat diartikan sebagai analisis perkiraan. Karena dapat merupakan suatu prediksi maka nilai prediksi tidak memberikan jawaban pasti tentang apa yang sedang dianalisis, Universitas Sumatera Utara semakin kacil tingkat penyimpangan antara nilai prediksi dengan nilai rilnya, maka semakin tepat persamaan regresi yang dibentuk.

2.2 Analisis Regresi Linier Berganda

Jika dalam regresi linier sederhana hanya memiliki dua variabel saja yaitu satu variabel terikat � dan satu variabel bebas �.Pada regresi linier berganda terdapat lebih dari dua variabel, satu variabel terikat, dan lebih dari satu untuk variabel bebas. Regresi berganda berguna untuk mencari pengaruh dua atau lebih variabel bebas atau untuk mencari hubungan fungsional dua variabel bebas atau lebih terhadap variabel terikatnya. Dengan demikian regresi bergandamultiple regression digunakan untuk untuk penelitian yang menyertakan beberapa variabel sekaligus. Dalam hal ini regresi juga dapat dijadikan pisau analisis terhadap penelitian yang diadakan, tentu saja jika diarahkan untuk menguji variabel–variabel yang ada Supranto.J.MA.2009. Tujuan analisis regresi linier adalah untuk mengukur intensitas hubungan antara dua variabel atau lebih dan memuat prediksi atau perkiraan nilai � dan nilai �. bentuk umum persamaan regresi linier berganda yang mencakup dua atau lebih variabel, yaitu: � = � + � 1 � 1 + � 1 � 1 + ∙∙∙ +� � � � + � 2.1 dengan: � = Variabel tak bebas � = Variabel bebas Universitas Sumatera Utara � , � 1 , � 2 , … , � � = Koefisien regresi � = Variabel kesalahan galat Model diatas merupakan model regresi untuk populasi, sedangkan apabila hanya menarik sebagian berupa sampel dari populasi secara acak, dan tidak mengetahui regresi populasi, untuk keperluan analisis, variabel bebas akan dinyatakan dengan � 1 , � 2 , … , � � � ≥ 1 sedangkan variabel tidak bebas dinyatakan dengan �. Sehingga model regresi populasi perlu diduga berdasarkan model regresi sampel berikut: �� = � + � 1 � 1 + � 2 � 2 + ∙∙∙ +� � � � + � 2.2 dengan: � = Variabel tak bebas � = Variabel bebas � , � 1 , � 2 , … , � � = Koefisien regresi �= Variabel kesalahan galat

2.3 Membentuk Persamaan Regresi Linier Berganda