download

Matakuliah
Tahun
Versi
: I0044 / Analisis Eksplorasi Data
: 2007
: V1 / R1
Pertemuan 20
Analisis Regresi (IV) :
Pencocokan Model
1
Learning Outcomes
Pada akhir pertemuan ini, diharapkan
mahasiswa akan mampu :
• Melakukan analisis regresi
(mencocokan model) dengan cara
konfirmasi  C3
3
Sisaan / Galat / Residual
Sisa dari
Konfirmasi : Y= -1,831X + 45,98
Eksplorasi : Y= -2,4X + 53
1
5,2
0,5;4,4
1
5,2
0
8,6;8,9
3,0;0,6;3,8
0
0,0;2,5;0,5;4,4;0,1
3,2;1,1;7,0;6,3;5,2;2,4
-0
1,8;0,8;0,9;3,8
6,8;6,4
-0
6,0;8,8
1,9
-1
2,1
-1
4
Batang: puluhan
daun: satuan dan puluhan
Konfirmasi vs Eksplorasi
Cara
Konfirmasi
Eksplorasi
dq
7,3
8,2
Rentangan
26,3
27,3
Variansi
44,8
47,94
dq Y '
dq Y
Var Y '
Var Y
2


Y
'

7,3/16,2 = 0,45 8,2/16,2 = 0,51
44,88/77,09 =
0,58
628,38
47,94/77,09 =
0,62
672,62
5
Koefisien Determinasi
• Ada dua proporsi disini yaitu:
1. Proporsi yang dijelaskan regresi (r2)
2. Proporsi yang tidak dijelaskan regresi(1 – r2)
• Proporsi yang dapat dijelaskan oleh
model: 2 Besarnya yang dijelaskan
Var Y '
r 
Variansi Y asal
 1
Var Y
• Proporsi yang tak dapat dijelaskan
oleh model:
Besarnya yang tak dijelaskan Var Y
1 r 

Variansi Y
Var Y
'
2
6
Koefisien Korelasi
•
Bila proporsi yang dapat dijelaskan dalam
model (r2) kita tarik akar kuadrat, maka akan
diperoleh koefisien korelasi produk momen
atau sering disebut sebagai korelasi X dan Y
Var Y
rxy  r  1 
Var Y
'
2
• Tanda untuk koefisien korelasi rxy ini
sama dengan tanda pada koefisien b
dari persamaan regresi
7
Koefisien Korelasi
• Tanda korelasi menunjukkan arah hubungan
• r positif berarti adanya korelasi positif (hubungan
searah) antara X dengan Y
• r negatif berarti adanya korelasi negatif
(hubungan berlawanan arah) antara X dengan Y
• Koefisien korelasi dapat juga dihitung dengan
rumus :
r
 X  Y 
  X  N  Y   Y  
N  XY 
N  X
2
2
2
2
8
Nilai Koefisien Korelasi

Nilai koefisien korelasi r berkisar dari -1,0
(hubungan terbalik sempurna) melalui 0,0 (tak
ada hubungan linear) sampai 1,0 (hubungan
searah sempurna)

Besar kecilnya nilai r (tanpa memperhatikan
tanda) menunjukkan keeratan hubungan linier
antara X dengan Y
Semakin mendekati nilai 0 berarti semakin lemah
hubungan liniernya
Semakin menjauhi nilai 0 berarti semakin kuat
9
hubungan liniernya


Pengujian Koefisien
Determinasi
• Kita dapat menguji koefisien determinasi r2 :
H0 : r2 = 0 (X tidak menjelaskan sedikitpun
mengenai Y secara linier)
H1 : r2 > 0 (X mampu menjelaskan
mengenai Y secara linier)
• Tetapkan taraf nyata uji α
• Kita cari nilai koefisien determinasi r2,
kemudian hitung nilai F dengan rumus:
Fhit
r 2 N  2

1 r2
10
Pengujian Koefisien
Determinasi
• Kita cari wilayah kritis untuk F ini, yaitu :
F > Fα(1,n-2) (berasal dari tabel F)
Tarik Keputusan
Bila F berada pada wilayah kritis atau berada
pada daerah penolakan H0, maka H0 ditolak
Bila F berada di luar wilayah kritis atau berada
di luar daerah penolakan H0, maka H0 diterima
11
Pengujian Koefisien Korelasi
• Kita dapat menguji korelasi r sama mirip dengan
menguji koefisien determinasi r2 :
H0 : r = 0 (X tidak berkorelasi linier dengan Y)
H1 : r ≠ 0 (X berkorelasi linier dengan Y)
atau
H1 : r > 0 (X berkorelasi positif dengan Y)
atau
H1 : r < 0 (X berkorelasi negatif dengan Y)
• Tetapkan taraf nyata uji α
2
r
• Hitunglah nilai t dengan rumus: thit  N  2 12
1 r 2
Pengujian Koefisien Korelasi
• Kita cari wilayah kritis untuk t ini, yaitu :
t > tα/2(n-2) atau t < -tα/2(n-2) (dua arah)
t > tα(n-2) atau t < -tα(n-2) (satu arah)
(berasal dari tabel t-Student)
• Kita tarik keputusan :
Bila t berada pada wilayah kritis atau berada
pada daerah penolakan H0, maka H0 ditolak
Bila t berada di luar wilayah kritis atau berada
13
di luar daerah penolakan H0, maka H0 diterima
WEB SUPLEMEN
• Untuk lebih memahami materi (Menyususn Angka,
Sari Numerik, Transformasi, Regresi Eksplorasi,
Regresi Konfirmasi, dan Korelasi) yang telah
dibahas, Anda dapat mempelajari lebih dalam
melalui situs :
http://davidmlane.com/hyperstat/index.html
http://ellerbruch.nmu.edu/cs255/jnord/boxplot.html
http://faculty.vassar.edu/lowry/ vassarstats.html
http://www.testing.com/cgi-bin/blog/2004/01/31
14
<< CLOSING>>
• Sampai saat ini Anda telah mempelajari
analisis regresi dengan menggunakan
cara konfirmasi
• Analisis regresi ini banyak sekali
penggunaannya
• Anda dapat mempelajari lebih dalam
dari materi penunjang
15