Lenawati Tampubolon : Pengaruh Bentuk Kemasan Iklan Dan Harga Terhadap Tingkat Pemakaian Produk Sabun Lux Di Kalangan Mahasiswa, 2008.
USU Repository © 2009
hubungan yang modelnya belum diketahui dengan sempurna, sehingga dalam penerapannya lebih bersifat eksploratif.
2.4.1 Regresi Linear sederhana
Regresi linier sederhana adalah regresi yang melibatkan hubungan antara satu variabel tak bebas dihubungkan dengan satu variabel bebas. Variabel tak bebas adalah variabel
yang nilainya selalu bergantung dengan nilai variabel lain dalam hal ini variabel tak bebas nilainya selalu dipengaruhi oleh variabel bebas, sehingga sering disebut variabel
terikut sedangkan variabel bebas adalah variabel yang nilainya tidak bergantung dengan variabel lain. Dan biasanya variabel tak bebas dinotasikan dengan Y dan
variabel bebas dinotasikan dengan X. Hubungan-hubungan itu bila dinyatakan dalam model matematis akan memberikan persamaan-persamaan tertentu.
Model matematis dalam menjelaskan hhubungan antar variabel dalam analisis regresi menggunakan persamaan regresi. Persamaan regresi adalah suatu persamaan
matematis yang mendefenisikan hubungan antara dua variabel. Persamaan regresi digunakan untuk membuat taksiran mengenai variabel tak bebas yang disebut dengan
persamaan regresi estimasi.
Lenawati Tampubolon : Pengaruh Bentuk Kemasan Iklan Dan Harga Terhadap Tingkat Pemakaian Produk Sabun Lux Di Kalangan Mahasiswa, 2008.
USU Repository © 2009
Bentuk umum persamaan regresi linier sederhana yang menunjukkan hubungan antara dua variabel, yaitu variabel X sebagai variabel bebas dan variabel Y
sebagai variabel taj bebas adalah :
Y
i
= +
1
X
i
+
i
dengan = 1,2,...,n
Dimana : Y
i
adalah variabel tak bebas ke-i X
i
adalah variabel bebas ke-i adalah intercept konstanta yang merupakan titik potong kurva terhadap sumbu Y
1
adalah kemiringan slope kurva linier
i
adalah kesalahan error pada pengamatan ke-.
2.4.2 Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda adalah analisis regresi yang melibatkan hubungan dari dua atau lebih variabel bebas. Ada kalanya persamaan regresi dalam menganalisis
hubungan antar variabel tidak hanya dipengaruhi oleh faktor atau peubah bebas tapi dapat pula dipengaruhi oleh dua atau lebih faktor yang mempengaruhinya, maka
regresi linier yang mengandung lebih dari satu peubah bebas digunakan regresi linier
Lenawati Tampubolon : Pengaruh Bentuk Kemasan Iklan Dan Harga Terhadap Tingkat Pemakaian Produk Sabun Lux Di Kalangan Mahasiswa, 2008.
USU Repository © 2009
berganda. Jadi model ini dikembangkan untuk mengestimasi nilai variabel tak bebas Y dengan menggunakan lebih satu variabel X
1,
X
2,
....X
n
. Model regresi linier berganda merupakan suatu model yang dapat dinyatakan
dalam persamaan linier yang memuat peubah dan parameter. Parameter ini umumnya tidak diketahui dan dapat ditaksir. Hubungan lebih dari dua variabel bila dinyatakan
dalam bentuk persamaan matematisnya adalah :
Y
i
= +
1
X
1
+
2
X
2
+
3
X
3
+.....+
p
X
p
+
i
dengan i = 1,2,...,n
Dimana : Y
i
adalah variabel tak bebas ke-i X
i
adalah variabel bebas ke-i adalah intercept konstanta yang merupakan titik potong kurva terhadap sumbu Y
1
adalah kemiringan slope kurva linier
i
adalah kesalahan error pada pengamatan ke-i
Untuk rumus di atas, yang harus diselesaikan adalah p persamaan dengan p variabel yang berbentuk :
∑Y
i
= nb + b
1
∑X
1i
+ b
2
∑X
2i
+ b
3
∑X
3i
+ …+ b
p
∑X
pi
∑X
1i
Y
i
= b ∑X
1i
+ b
1
∑X
1i 2
+ b
2
∑ X
1i
X
2i
+ b
3
∑ X
1i
X
3i
+ … + b
p
∑ X
pi
X
pi
∑X
2i
Y
i
= b ∑X
2i
+ b
1
∑X
1i
X
2i
+ b
2
∑X
2i 2
+ b
3
∑X
2i
X
3i
+ … + b
p
∑X
pi
X
pi
Lenawati Tampubolon : Pengaruh Bentuk Kemasan Iklan Dan Harga Terhadap Tingkat Pemakaian Produk Sabun Lux Di Kalangan Mahasiswa, 2008.
USU Repository © 2009
∑X
3i
Y
i
= b ∑X
3i
+ b
1
∑X
1i
X
3i
+ b
2
∑X
2i
X
3i
+ b
3
∑X
3i 2
+ … + b
p
∑X
pi 2
Dengan b
1,
b
2,
b
3
adalah koefisien yang ditentukan berdasarkan data hasil pengamatan.
2.4.3 Uji Regresi Linier Ganda
