12
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. 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.
Analisis regresi regression analysis merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat
perkiraan. Dengan demikian analisis regresi juga dapat diartikan sebagai analisis perkiraan. Karena merupakan suatu prediksi maka nilai prediksi tidak
memberikan jawaban pasti tentang apa yang sedang dianalisis, semakin kecil tingkat penyimpangan antara nilai prediksi dengan nilai rilnya, maka semakin
Universitas Sumatera Utara
13
tepat persamaan regresi yang dibentuk. Tujuan utama regresi adalah untuk membuat perkiraan nilai suatu variabel variabel dependen jika nilai variabel
yang lain yang berhubungan dengannya variabel lainnya sudah ditentukan. Berikut beberapa defenisi regresi menurut ahlinya yaitu:
1. Analisis regresi merupakan suatu teknik untuk membangun sebuah persamaan
garis lurus dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan Mason, 1996:489
2. Persamaan regresi adalah suatu formula matematis yang menunjukkan
hubungan keterkaitan antara satu atau beberapa variabel yang nilainya sudah diketahui dengan variabel yang nilainya belum diketahui Algifri, 2002: 2
3. Analisis regresi adalah hubungan yang didapat dan dinyatakan dalam bantuk
persamaan matematika yang menyatakan hubungan fungsional antar variabel- variabel Sudjana, 2005: 310.
2.2 Persamaan Regresi
Model analisis regresi merupakan suatu model yang parameternya linier biasanya fungsinya berbentuk garis lurus. Secara kuantitatif dapat digunakan untuk
menganalisis pangaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya. Analisis regresi menyangkut studi tentang hubungan antara suatu variabel Y yang disebut variabel
respon atau variabel dependen yaitu variabel yang keberadaannya dipengaruhi oleh variabel lainnya. Variabel X merupakan variabel predictor atau variabel
independen yaitu variabel bebas tidak dipengaruhi variabel lainnya Sugiyono. Dr, 2010.
Universitas Sumatera Utara
14
Sifat hubungan antara variabel dalam persamaan regresi merupakan hubungan sebab akibat. Oleh karena itu, sebelum menggunakan persamaan regresi
dalam menjelaskan hubungan antara dua atau lebih variabel, maka perlu dilakukan penganalisisan data agar dapat diketahui apakah variabel-variabel tersebut
berkolerasi. Sehingga membentuk sebuah pola garis lurus seperti gambar 2.1 berikut ini:
Gambar 2.1 pola garis lurus
Antara variabel babas X dan variabel terikat Y membentuk pola sebuah garis yang lurus, dan dalam aplikasinya jika nilai X meningkat maka nilai Y juga akan
meningkat, jika nilai X mengalami penurunan maka nilai Y juga akan mengalami penurunan. Untuk mengetahui hubungan-hubungan antara variabel bebas maka
regresi linier terdiri dari dua bentuk, yaitu analisis regresi linier sederhana simple analisis regresi dan analisis regresi linier berganda multiple analisis regresi.
2.3 Regresi Linier Sederhana
Kategori