Sederhana.co.id Semua Serba Sederhana
Selamat datang, Sobat Sederhana! Dalam artikel ini, kita akan membahas cara kerja regresi linear sederhana dengan bahasa yang santai dan mudah dipahami. Regresi linear adalah metode statistik untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Penelitian yang menggunakan regresi linear sederhana biasanya dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antara dua variabel. Oke, mari kita mulai!
Pendahuluan
Sebelum memulai pembahasan, ada baiknya kita mengenal terlebih dahulu tentang apa itu regresi linear sederhana. Regresi linear sederhana adalah salah satu metode analisis yang mencari hubungan sebab-akibat antara dua variabel. Variabel independen digunakan untuk memprediksi atau menjelaskan variabel dependen. Variabel independen umumnya diwakili oleh variabel X, sedangkan variabel dependen diwakili oleh variabel Y.
Contoh sederhana, jika kita ingin mengetahui apakah terdapat hubungan antara jumlah iklan dan jumlah penjualan sebuah produk, maka jumlah iklan merupakan variabel independen (X) dan jumlah penjualan adalah variabel dependen (Y).
Variable Independen dan Dependennya
Berdasarkan contoh yang telah disebutkan di atas, variabel independen adalah jumlah iklan yang dilakukan dan variabel dependen adalah jumlah penjualan. Kita dapat membentuk hubungan antara jumlah iklan dengan jumlah penjualan dengan menggunakan diagram scatterplot.
Jumlah Iklan |
Jumlah Penjualan |
|---|---|
10 |
100 |
20 |
200 |
30 |
300 |
40 |
400 |
50 |
500 |
Setelah kita memiliki data yang cukup, kita dapat membentuk persamaan regresi linear sederhana. Persamaan regresi linear sederhana umumnya ditulis dalam bentuk:
Y = a + bX
Y adalah variabel dependen, X adalah variabel independen, a adalah konstanta dan b adalah koefisien regresi. Tujuan dari persamaan regresi linear sederhana adalah untuk menemukan nilai a dan b yang paling tepat sehingga persamaan tersebut dapat digunakan untuk memprediksi nilai Y dari nilai X yang sudah diketahui.
Cara Membentuk Persamaan Regresi
Untuk membentuk persamaan regresi linear sederhana, kita memerlukan teknik-teknik penghitungan, seperti:
Metode Paling Kuadrat Terkecil (Least Square Method)
Metode Paling Kuadrat Terkecil adalah suatu teknik untuk mencari nilai a dan b yang paling cocok dengan data yang ada. Dalam metode ini, kita mencari nilai a dan b yang membuat jumlah selisih antara nilai Y yang diprediksi dengan nilai Y yang sebenarnya selalu minimal.
Langkah-langkah dalam menggunakan metode Paling Kuadrat Terkecil adalah sebagai berikut:
- Hitung rata-rata dari kedua variabel, yaitu X dan Y.
- Hitung variansi dari X.
- Hitung kovariansi antara X dan Y.
- Hitung koefisien regresi, yaitu b = kovariansi / variansi X.
- Hitung konstanta a dengan menggunakan rumus a = rata-rata Y – b x rata-rata X.
Setelah mengetahui cara membentuk persamaan regresi linear sederhana, kita dapat menggunakannya untuk memprediksi nilai yang belum diketahui.
Sebaran Data
Sebelum membentuk persamaan regresi linear sederhana, kita perlu mengetahui sebaran data yang akan digunakan. Beberapa ukuran sebaran data yang sering digunakan diantaranya adalah:
Ukuran Pemusatan Data
Ukuran pemusatan data digunakan untuk menemukan nilai tengah dari data yang diukur. Beberapa jenis ukuran pemusatan data, antara lain:
- Rata-rata (Mean)
- Median
- Modus
Ukuran Penyebaran Data
Ukuran penyebaran data digunakan untuk mengetahui seberapa variatif data yang dimiliki. Beberapa jenis ukuran penyebaran data, antara lain:
- Range
- Deviasi Standar
- Variansi
Dengan mengetahui ukuran sebaran data, kita dapat mengetahui seberapa baik persamaan regresi linear sederhana yang dibentuk berdasarkan data tersebut.
Interpretasi Hasil Regresi Linear Sederhana
Setelah membentuk persamaan regresi linear sederhana dan menggunakannya untuk memprediksi nilai yang belum diketahui, kita perlu melakukan interpretasi terhadap hasil yang diperoleh. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam melakukan interpretasi hasil regresi linear sederhana, antara lain:
Koefisien Determinasi (R-Square)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa besar sumbangan variabel independen terhadap variabel dependen. Koefisien determinasi bernilai antara 0 dan 1. Nilai 0 menunjukkan tidak ada hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, sedangkan nilai 1 menunjukkan hubungan yang sangat kuat antara variabel independen dan variabel dependen.
Uji Signifikansi Koefisien Regresi
Uji signifikansi koefisien regresi digunakan untuk mengetahui apakah koefisien regresi yang diperoleh signifikan atau tidak. Signifikansi koefisien regresi dapat diuji dengan menggunakan uji-t.
Uji Kesesuaian Model
Uji kesesuaian model digunakan untuk mengetahui apakah model regresi yang dibentuk sudah sesuai atau tidak. Uji kesesuaian model dapat diuji dengan menggunakan uji F.
Kesimpulan
Demikian pembahasan kita tentang cara kerja regresi linear sederhana. Regresi linear sederhana adalah metode statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Metode ini sangat berguna dalam penelitian atau analisis yang ingin mengetahui apakah terdapat hubungan antara dua variabel. Dalam membentuk persamaan regresi linear sederhana, kita perlu memperhatikan sebaran data dan teknik-teknik penghitungan yang digunakan. Dalam melakukan interpretasi hasil regresi linear sederhana, kita perlu memperhatikan koefisien determinasi, uji signifikansi koefisien regresi dan uji kesesuaian model. Semoga bermanfaat dan sampai jumpa di artikel menarik lainnya!