Analisa Regresi Sederhana (Bagian 1)

Analisis regresi adalah salah satu analisis yang paling populer dan luas pemakaiannya. Analisis regresi dipakai secara luas untuk melakukan prediksi dan ramalan, dengan penggunaan yang saling melengkapi dengan bidang pembelajaran mesin. Analisis ini juga digunakan untuk memahami variabel bebas mana saja yang berhubungan dengan variabel terikat, dan untuk mengetahui bentuk-bentuk hubungan tersebut.

Nah, kali ini saya akan membahas tentang analisis regresi linier sederhana. Analisis regresi linier sederhana adalah hubungan secara linier antara satu variabel independen (x) dengan variabel dependen (y). Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen apakah positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai dari variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan. Model regresi linier sederhana dinyatakan dalam bentuk persamaan garis lurus seperti pada gambar di bawah ini:

Misal diberikan suatu permasalahan seperti di bawah ini.

Diduga hasil penjualan motor (y) dipengaruhi oleh biaya iklan (x). Diperoleh data sebagai berikut:

y	1000	1800	500	1800	300	1500	400	1600	700	1200	2000	600
x	49	82	19	90	10	80	12	78	21	51	92	20

Lakukanlah analisis terhadap output yang diperoleh!

Bagaimana menganalisis data tersebut menggunakan SPSS? Berikut langkah-langkahnya.

Pertama, buka SPSS. Buat variabel x dan y dengan Type Numeric, karena datanya berupa angka.

Kemudian klik Data View dan masukkan data. Sebelum melakukan pengujian terhadap model, dilakukan prosedur grafik sehingga dapt digunakan sebagai dugaan awal model yang paling sesuai dengan cara klik Graphs – Legacy Dialogs – Scatter/Plot – Define.

Kemudian akan muncul seperti gambar di bawah ini.

Pindahkan variabel yang menjadi sumbu Y ke Y Aksis dan sumbu X ke X Aksis, klik OK

Setelah melihat grafik Scatter plot dan diputuskan bahwa regresinya cenderung mengikuti model linier maka dilakukan analisis regresi linier dengan langkah-langkah sbb. Klik Analyze – Regression – Linear

Kemudian akan muncul kotak dialog seperti di bawah ini.

Pindahkan variabel yang dianalisa (y) dalam kotak Dependent dan X dalam kotak Independent.

Pada opsi Statistics, cek Durbin Watson. Klik Continue

Pada opsi Plots, pindahkan *ZRESID ke Y dan *ZPRED ke X

Klik Next, pindahkan *SRESID ke Y dan *ZPRED ke X. Jangan lupa beri tanda cek di Histogram dan Normal Probability Plot untuk melihat normal error. Klik Continue

Pada opsi Save beri tanda cek pada kedua Unstandardized. Klik Continue – OK

Untuk melihat kurva estimasi, klik Analyze – Regression – Curve Estimation

Pindahkan variabel Y ke Dependent dan X ke Independent variable. Beri tanda cek pada Include Constan in Equation, Plot Model dan pilih model yang dipakai (Linear). Klik OK

Karena postingan kali ini sudah cukup panjang, maka output dan analisis output akan saya jelaskan di postingan selanjutnya. Baca juga ya :)

Selamat belajar!