Analisis Regresi Linier Berganda dan
Oleh:
Siti Sofiyah, SE., M.Sc
Outline
1. Definisi Analisis Regresi Linier Berganda
2. Contoh Kasus
3. Langkah-langkah pada Program SPSS 17
4. Interpretasi Hasil
5. Analisis Korelasi Ganda (R)
6. Analisis Determinasi (R2)
7. Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-sama
(Uji F)
8. Uji Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t)
1. Definisi
Analisis Regresi Linier Berganda adalah
hubungan secara linear antara dua atau lebih
variabel independen (X1 X2,....Xn,) dengan
variabel dependen (Y).
Analisis ini untuk memprediksikan nilai dari
variabel dependen apabila nilai variabel
independen mengalami kenaikan atau
penurunan.
Dan untuk mengetahui arah hubungan antara
variabel independen dengan variabel dependen
apakah masing-masing variabel independen
berhubungan positif atau negatif.
Persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:
Y'= a+ b1X1+ b2X2+…+ b
n
X
n
Keterangan:
Y' = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan)
X1, X2…Xn = Variabel independen
a = Konstanta (nilai Y' apabila X1, X2…Xn = 0)
b1, b2…bn = Koefisien regresi (nilai peningkatan
ataupun penurunan)
2. Contoh Kasus
Seorang mahasiswa bernama Handoko melakukan
penelitian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi
harga saham pada perusahaan di BEI (Bursa Efek
Indonesia).
Handoko dalam penelitiannya ingin mengetahui
hubungan antara rasio keuangan PER dan ROI
terhadap harga saham. Dengan ini Handoko
menganalisis dengan bantuan program SPSS dengan
alat analisis regresi linear berganda.
Dari uraian di atas maka didapat variabel dependen
(Y) adalah harga saham, sedangkan variabel
independen (X1 dan X2) adalah PER dan ROI.
No
Tahun
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
Y (Harga
Saham)
7500
8950
8250
9000
8750
10000
8200
8300
10900
X1 (PER%)
3.28
5.05
4.00
5.97
4.24
8.00
7.45
7.47
12.68
X2 (ROI%)
3.14
5.00
4.75
6.23
6.03
8.75
7.72
8.00
10.40
3. Langkah-langkah pada
Program SPSS 17
Buka program SPSS dengan klik Start >> All Programs
>> SPSS Inc >> Statistic 17.0 >> SPSS Statistic
17.0. Pada kotak dialog SPSS Statistic 17.0, klik
Cancel, hal ini karena ingin membuat data baru.
Selanjutnya akan terbuka tampilan halaman SPSS.
Klik Variable View, kemudian pada kolom Name baris
pertama ketik Y, baris kedua ketik X1, dan baris ketiga
ketik X2.
Untuk kolom Decimals, ubah menjadi 0 untuk variabel Y
(harga saham), sedangkan lainnya biarkan terisi 2.
Pada kolom Label, untuk kolom pada baris pertama ketik
Harga Saham, untuk kolom pada baris kedua ketik PER,
dan baris ketiga ketik ROI. Sedangkan untuk kolom-kolom
lainnya boleh dihiraukan (isian default). Hasil pembuatan
variabel seperti berikut:
Buka halaman data view dengan klik Data View,
maka didapat kolom variabel Y, X1, dan X2.
Kemudian ketikkan data sesuai dengan
variabelnya.
Klik Analyze >> Regression >> Linier.
Selanjutnya terbuka kotak dialog Linier
Regression sebagai berikut:
Klik variabel Harga Saham dan masukkan ke
kotak Dependent, kemudian klik variabel
PER dan ROI kemudian masukkan ke kotak
Independent(s). Klik OK, maka hasil output
yang didapat adalah:
>>Output Latihan Analisis Regresi Linier
Berganda
Siti Sofiyah, SE., M.Sc
Outline
1. Definisi Analisis Regresi Linier Berganda
2. Contoh Kasus
3. Langkah-langkah pada Program SPSS 17
4. Interpretasi Hasil
5. Analisis Korelasi Ganda (R)
6. Analisis Determinasi (R2)
7. Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-sama
(Uji F)
8. Uji Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t)
1. Definisi
Analisis Regresi Linier Berganda adalah
hubungan secara linear antara dua atau lebih
variabel independen (X1 X2,....Xn,) dengan
variabel dependen (Y).
Analisis ini untuk memprediksikan nilai dari
variabel dependen apabila nilai variabel
independen mengalami kenaikan atau
penurunan.
Dan untuk mengetahui arah hubungan antara
variabel independen dengan variabel dependen
apakah masing-masing variabel independen
berhubungan positif atau negatif.
Persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:
Y'= a+ b1X1+ b2X2+…+ b
n
X
n
Keterangan:
Y' = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan)
X1, X2…Xn = Variabel independen
a = Konstanta (nilai Y' apabila X1, X2…Xn = 0)
b1, b2…bn = Koefisien regresi (nilai peningkatan
ataupun penurunan)
2. Contoh Kasus
Seorang mahasiswa bernama Handoko melakukan
penelitian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi
harga saham pada perusahaan di BEI (Bursa Efek
Indonesia).
Handoko dalam penelitiannya ingin mengetahui
hubungan antara rasio keuangan PER dan ROI
terhadap harga saham. Dengan ini Handoko
menganalisis dengan bantuan program SPSS dengan
alat analisis regresi linear berganda.
Dari uraian di atas maka didapat variabel dependen
(Y) adalah harga saham, sedangkan variabel
independen (X1 dan X2) adalah PER dan ROI.
No
Tahun
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
Y (Harga
Saham)
7500
8950
8250
9000
8750
10000
8200
8300
10900
X1 (PER%)
3.28
5.05
4.00
5.97
4.24
8.00
7.45
7.47
12.68
X2 (ROI%)
3.14
5.00
4.75
6.23
6.03
8.75
7.72
8.00
10.40
3. Langkah-langkah pada
Program SPSS 17
Buka program SPSS dengan klik Start >> All Programs
>> SPSS Inc >> Statistic 17.0 >> SPSS Statistic
17.0. Pada kotak dialog SPSS Statistic 17.0, klik
Cancel, hal ini karena ingin membuat data baru.
Selanjutnya akan terbuka tampilan halaman SPSS.
Klik Variable View, kemudian pada kolom Name baris
pertama ketik Y, baris kedua ketik X1, dan baris ketiga
ketik X2.
Untuk kolom Decimals, ubah menjadi 0 untuk variabel Y
(harga saham), sedangkan lainnya biarkan terisi 2.
Pada kolom Label, untuk kolom pada baris pertama ketik
Harga Saham, untuk kolom pada baris kedua ketik PER,
dan baris ketiga ketik ROI. Sedangkan untuk kolom-kolom
lainnya boleh dihiraukan (isian default). Hasil pembuatan
variabel seperti berikut:
Buka halaman data view dengan klik Data View,
maka didapat kolom variabel Y, X1, dan X2.
Kemudian ketikkan data sesuai dengan
variabelnya.
Klik Analyze >> Regression >> Linier.
Selanjutnya terbuka kotak dialog Linier
Regression sebagai berikut:
Klik variabel Harga Saham dan masukkan ke
kotak Dependent, kemudian klik variabel
PER dan ROI kemudian masukkan ke kotak
Independent(s). Klik OK, maka hasil output
yang didapat adalah:
>>Output Latihan Analisis Regresi Linier
Berganda