CARA MENENTUKAN KOEFISIEN DAN TINGKAT SIGNIFIKANSI REGRESI LINEAR BERGANDA

-

1. Cara Menentukan Koefisien dan Tingkat Signifikansi Regresi Linear Berganda Dr.Hj.Rosnaini Daga,.SE,.MM,.CPHCM

2. 1. Pengertian dan Konsep Dasar C ontents 2. Menentukan Koefisien Regresi 3. Menentukan Tingkat Signifikansi

3. 01 Pengertian dan Konsep Dasar

4. Regresi linear berganda adalah metode statistik untuk membentuk hubungan antara variabel dependen dengan dua atau lebih variabel independen. Pengertian dasar Komponen utama dari regresi linear berganda termasuk variabel dependen, variabel independen, koefisien regresi, dan intercept. Komponen utama Sebagai contoh, dalam analisis penjualan, variabel independen seperti harga, promosi, dan distribusi dapat mempengaruhi variabel dependen yaitu total penjualan. Contoh penerapan Definisi Regresi Linear Berganda

5. Definisi koefisien Koefisien dalam regresi linear berganda menggambarkan perubahan rata- rata variabel dependen untuk setiap perubahan unit pada variabel independen. Interpretasi koefisien Interpretasi koefisien melibatkan memahami seberapa besar dan arah hubungan antara masing- masing variabel independen dengan variabel dependen. Peran koefisien dalam model Koefisien penting untuk menentukan pengaruh relatif dari setiap variabel independen terhadap variabel dependen dalam model regresi. Konsep Koefisien dalam Regresi Linear Berganda

6. 02 Menentukan Koefisien Regresi

7. Metode OLS merupakan teknik estimasi koefisien regresi yang paling banyak digunakan, yang meminimalkan jumlah kuadrat selisih antara nilai yang diobservasi dan nilai yang diprediksi. 01 Metode Ordinary Least Squares (OLS) Langkah- langkah penghitungan OLS meliputi pengumpulan data, pembentukan model regresi linear, perhitungan kesalahan prediksi, dan minimisasi kesalahan tersebut melalui derivasi parsial. 02 Langkah-langkah penghitungan Beberapa perangkat lunak umum yang digunakan untuk menghitung koefisien regresi adalah R, Python dengan pustaka statsmodels, SPSS, dan Excel. Masing- masing memiliki kelebihan tersendiri dalam menangani data regresi. 03 Perangkat lunak yang digunakan Teknik Estimasi Koefisien

8. 01 Uji t-statistik Uji t- statistik digunakan untuk menilai signifikan atau tidaknya koefisien regresi. Nilai t yang tinggi menunjukkan bahwa koefisien kemungkinan besar berbeda dari nol secara signifikan. 02 P-value dan interpretasinya P- value mengukur probabilitas bahwa koefisien regresi sama dengan nol. P- value rendah (biasanya < 0.05) menunjukkan bahwa koefisien tersebut signifikan secara statistik. 03 Koefisien determinasi (R^2) R^2 menunjukkan seberapa baik model regresi menjelaskan variabilitas dalam data yang diobservasi. Nilai R^2 berkisar antara 0 hingga 1, dimana nilai yang lebih tinggi menunjukkan model yang lebih baik. Analisis dan Evaluasi Koefisien

9. 03 Menentukan Tingkat Signifikansi

10. Tingkat signifikansi adalah probabilitas di mana hasil penelitian bisa dianggap tidak terjadi karena kebetulan. Biasanya dilambangkan dengan α. Definisi signifikansi Tingkat signifikansi digunakan untuk menentukan apakah hipotesis nol dapat ditolak atau tidak. Jika nilai p lebih kecil dari α, hipotesis nol ditolak. Hubungan dengan hipotesis Level signifikansi yang umum digunakan dalam penelitian adalah 0.05 (5%). Artinya ada risiko 5% dalam mengambil keputusan yang salah ketika hipotesis nol ditolak. Level signifikansi umum (α) Pengertian Tingkat Signifikansi

11. Uji F-statistik Uji F- statistik digunakan untuk menentukan apakah model regresi linear berganda secara keseluruhan signifikan. Ini menguji keberartian variabel independen secara kolektif. Langkah-langkah pengujian Langkah pertama adalah merumuskan hipotesis nol dan alternatif. Setelah itu menghitung nilai F, membandingkannya dengan nilai kritis, dan kemudian membuat keputusan berdasarkan nilai p. Interpretasi hasil uji Jika nilai F- statistik lebih besar dari nilai kritis atau nilai p lebih kecil dari α, model regresi signifikan. Ini berarti variabel independen secara bersamaan mempengaruhi variabel dependen. Uji Signifikansi dalam Regresi Linear Berganda

12. Thanks
Any Question...???