tugas 6

  ] B = [ 11(1262) – ((73) (186)) ]

  16

  16

  6 36 256

  96 3 1998

  14

  5 25 196

  70 4 1999

  15

  6 36 225

  90 5 2000

  16

  7 49 256 112 6 2001

  18

  8 64 324 144 7 2002

  6 36 256

  4 16 225

  96 8 2003

  17

  7 49 289 119 9 2004

  18

  7 49 289 126 10 2005

  20

  8 64 400 160 11 2006

  21

  9 81 441 189 Jumlah 11 186 73 505 3192 1262

  Dari tabel di atas maka dapat kita cari koefisien regresinya adalah sebagai berikut: B = [ N ΣXY – ((ΣX) (ΣY)) ]

  [ N ΣX

  2

  2

  60 2 1997

  15

  NAMA : EKO SUPRIYANI NIM : 04610248

  18

  PT ZANIE MANIEZ TAHUN 1996 – 2006

  (dalam ribuan) No. Tahun Penjualan

  Komputer (Y) Tingkat Masuk Mahasiswa (X) 1 1996

  15

  4 2 1997

  16

  6 3 1998

  14

  5 4 1999

  15

  6 5 2000

  16

  7 6 2001

  8 7 2002

  1 1996

  16

  6 8 2003

  17

  7 9 2004

  18

  7 10 2005

  20

  8 11 2006

  21

  9 REGRESI SEDERHANA Tabel lanjutan agar lebih mudah dalam penyelesaiannya:

  No. Tahun Penjualan (Y) TKM (X)

  X

  2 Y

  2 XY

  • – ((ΣX)

  [ 11(505) – (73)

  2

  r = 13882 – 13578_________ 5555 – (5329)(35112) – (34596)

  

1/2

  )

  2

  (11(3192)) – ((186)

  2

  r = [11(1262) – (186) (73)]_______ 11(505) – (73)

  1/2

  ]

  )] – [(ΣY)

  2

  2

  ] [N.(ΣY

  2

  )] – [ΣX)

  2

  KOEFISIEN KORELASI r = [N.(ΣXY)] – [(ΣY) . (ΣX)]________ [N.(ΣX

  N N A = 186 – (1.35) (73) 11 11 A = 16.91- 8.96 A = 7.95 Maka persamaan regresinya adalah: Y’ = A + BX Y’ = 7.95 + 1.35X Misalkan, perusahaan ini meramalkan penjualannya untuk tahun 2007 dengan X yang sudah ditentukan, misalkan X = 8 (8000 mahasiswa) Y’ = 7.95 + 1.35 (8) Y’ = 7.95 + 10.8 Y’ = 18.75 Y’ = 18.75 dibulatkan menjadi 19. Jadi ramalan penjualan untuk tahun 2007 adalah sebesar 19000 unit (19 dikalikan 1000), demikian juga untuk ramalan penjualan periode-periode yang lain caranya sama.

  226 B = 1.35 A = [ΣY] – B [ΣX]

  ] B = 13882 – 13578 5555 – 5329 B = 304

  1/2

  1/2

  (226) (516) r = 304__ 5134.72 r = 0.05920 dibulatkan menjadi 0.06

  Karena nilai r mendekati angka 0, berarti bahwa variabel X kurang berpengaruh terhadap perkembangan variabel Y. ini berarti bahwa bertambah atau berkurangnya Y tidak banyak dipengaruhi oleh perubahan variabel X. Dengan demikian data historis yang dijadikan sebagai variabel X tersebut tidak dapat dijadikan dasar untuk melakukan ramalan terhadap variabel Y.