Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.
R Interprestasi
Tidak ada korelasi 0.01-0.02
Sangat rendah 0.21-0.40
Rendah 0.41-0.60
Agak rendah 0.61-0.80
Cukup 0.81-0.99
Tinggi 1
Sangat tinggi
sumber : Buku Pengantar Statistika karangan Husaini Usman,M.Pd
2.2 Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana bertujuan untuk mempelajari hubungan linier antara dua variabel. Dua variabel ini dibedakan menjadi variabel bebas X dan variabel tak
bebas Y. Variabel bebas yang dimaksud adalah variabel yang bisa dikontrol, sedangkan variabel tak bebas adalah variabel yang mencerminkan respon dari variabel
bebas.
Persamaan regresi linier sederhana Y terhadap satu variabel X secara umum dituliskan sebagai berikut : Y =
+
1
X + , untuk persamaan regresi linier sederhana di atas perlu ditaksir parameter dengan melihat data sampel. Sehingga dapat
dituliskan persamaan taksirannya seperti berikut : =
Yˆ a + bX
Koefisien a dan b sebagai taksiran parameter persamaan regresi dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut yang dikenal dengan metode kuadrat terkecil :
Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.
2 2
i i
i i
i i
X X
n Y
X Y
X n
b Σ
− Σ
Σ Σ
− Σ
=
X b
Y a
− =
2.3 Regresi Linier Berganda
Jika varibel-variabel yang mempengaruhi variabel bebas lebih dari satu variabel maka bentuk persamaan regresi linier sederhana tidak dapat lagi diterapkan sehingga
yang digunakan adalah regresi linier berganda.
Model persamaan regresi linier Y atas X
1,
X
2,
…,X
k
adalah
= Y
+
1
X
1
+
2
X2 + ...+
k
X
k
+ Persamaan regresi linier berganda tersebut ditaksir dengan persamaan :
= Yˆ
b + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+…+ b
k
X
k
Untuk menyelesaikan koefisien taksiran dalam hal ini kita tidak dapat lagi menggunakan metode kuadrat terkecil yaitu :
2 2
i i
i i
i i
X X
n Y
X Y
X n
b Σ
− Σ
Σ Σ
− Σ
=
dan
X b
Y a
− =
karena variabel bebasnya sudah lebih dari satu.
Untuk menyelesaikan digunakan sistem persamaan linier untuk setiap taksiran koefisien sebagai berikut X sebanyak 3 :
i i
i
X b
X b
X b
n b
Yi
3 3
2 2
1 1
Σ +
Σ +
Σ +
= Σ
Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.
i i
i i
i i
i
X X
b X
X b
X b
X b
YiX
3 1
3 2
1 2
2 1
1 1
1
Σ +
Σ +
Σ +
Σ =
Σ
i i
i i
i i
i
X X
b X
b X
X b
X b
YiX
3 2
3 2
2 2
2 1
1 2
2
Σ +
Σ +
Σ +
Σ =
Σ
2 3
3 3
2 2
3 1
1 3
3 i
i i
i i
i i
i
X b
X X
b X
X b
X b
X Y
Σ +
Σ +
Σ +
Σ =
Σ
2.3.1 Pengujian Regresi Linier Ganda
Taksiran persamaan regresi yang kita miliki perlu diuji apakah persamaan regresi tersebut bersifat nyata atau tidak. Untuk mengujinya kita dapat menggunakan uji
distribusi F.
Perumusan hipotesisnya : H
: ...
2 1
= =
= =
k
b b
b H
1
: Minimal ada satu taksiran koefisien regresi yang tidak sama dengan nol
Pengujiannya : Tolak H
jika F
hitung
F
tabel
dengan dk = k;n-k1 Terima H
jika F
hitung
F
tabel
dengan dk = k;n-k-1 Dengan perumusan :
1
Re Re
− −
= k
n JK
k JK
F
s g
Hitung
Dimana : JK
Reg
=
t kt
k i
i i
i i
i
y X
b y
X b
y X
b y
X b
Σ +
+ Σ
+ Σ
+ Σ
...
3 3
2 2
1 1
dan JK
Res
=
2
ˆ
∑
−
i i
Y Y
Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.
2.4 Korelasi Ganda
