Analisis Regresi Linier Berganda: Pengertian, Rumus, dan Contoh Kasusnya
Menyajikan informasi terkini, terbaru, dan terupdate mulai dari politik, bisnis, selebriti, lifestyle, dan masih banyak lagi.
·waktu baca 3 menit
Tulisan dari Berita Hari Ini tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan
PerbesarAnalisis regresi merupakan teknik analisis data yang digunakan untuk mengkaji hubungan antara beberapa variabel dan meramal suatu variabel. Teknik ini biasa dikenal dalam ilmu statistika dan dikemukakan oleh Sir Francis Galton (1822-1911).
Dalam praktiknya, analisis regresi terbagi menjadi dua jenis yaitu regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Pada regresi linier berganda, variabel bebasnya berjumlah lebih dari satu dan memengaruhi variabel yang tak bebas.
Mengutip Modul Regresi Linier Berganda susunan I Made Yuliara, tujuan dari analisis regresi linier berganda adalah untuk memprediksi nilai variabel tak bebas atau response (Y), apabila nilai-nilai variabel bebasnya atau predictor (X1, X2,..., Xn) diketahui.
Bagaimana rumus persamaan dan contoh kasusnya? Simak artikel berikut untuk mengetahui jawabannya.
Analisis Regresi Linier Berganda
Pada analisis regresi linier berganda, data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio. Dikutip dari buku Analisis Regresi: Teori dan Aplikasi dengan R karya Achmad Efendi, dkk., berikut rumus persamaannya:
Y = a + b1 + X1 + b2 + X2 +...+ bn + Xn
Keterangan:
Y = variabel terikat
a = konstanta
b1, b2 = koefisien regresi
X1, X2 = variabel bebas
Contoh kasus:
Seorang Manajer Pemasaran deterjen merek “DAHSYAT” ingin mengetahui apakah Promosi dan Harga berpengaruh terhadap keputusan konsumen membeli produk tersebut?
Hipotesis:
Ho : b1 = b2 = 0, Promosi dan Harga tidak berpengaruh signifikan terhadap keputusan konsumen membeli deterjen merek “DAHSYAT”.
Ha : b1 ≠ b2 ≠ 0, Promosi dan Harga berpengaruh signifikan terhadap keputusan konsumen membeli deterjen merek “DAHSYAT”.
170 = 10 a + 60 b1 + 40 b2 ……………………. (1)
1122 = 60 a + 406 b1 + 267 b2 ………………….. (2)
737 = 40 a +267 b1 + 182 b2 ………………….. (3)
Harga b2 dimasukkan ke dalam salah satu persamaan (4) atau (5):
-102 = -46 b1 - 27 (-0,466)
-102 = -46 b1 + 12,582
46 b1 = 114,582
b1 = 2,4909
Harga b1 dan b2 dimasukkan ke dalam persamaan 1:
170 = 10 a + 60 (2,4909) + 40 (-0,466)
170 = 10 a + 149,454 – 18,640
10 a = 170 – 149,454 + 18,640
a = 39,186 : 10 = 3,9186
Jadi, dapat diketahui bahwa:
a (konstanta) = 3,9186
b1 (koefisien regresi X1) = 2,4909
b2 (koefisien regresi X2)= -0,466
Persamaan regresinya adalah:
Y = 3,9186 + 2,4909 X1 – 0,466 X2
Pengujian Hipotesis
F Tabel:
Dk Pembilang = k (jumlah variabel bebas) = 2
Dk Penyebut = n-k-1 = 10-2-1 = 7
F tabel = 4,74
Hipotesis:
Ho : b1 = b2 = 0, Variabel Promosi Dan Harga Tidak Berpengaruh Signifikan Terhadap Keputusan Konsumen Membeli Deterjen Merek “DAHSYAT”.
Ha : b1 ≠ b1 ≠ 0, Variabel Promosi Dan Harga Berpengaruh Signifikan Terhadap Keputusan Konsumen Membeli Deterjen Merek “DAHSYAT”.
Kriteria:
F hitung ≤ F tabel = Ho diterima
F hitung > F tabel = Ho ditolak, Ha diterima
F hitung (5,25) > F tabel (4,74) = Ho ditolak, Ha Diterima.
Jadi, dapat disimpulkan bahwa Promosi dan Harga berpengaruh signifikan terhadap keputusan konsumen membeli deterjen merek “DAHSYAT”.
(MSD)
Frequently Asked Question Section
Siapa yang pertama kali mengemukakan konsep analisis regresi
Siapa yang pertama kali mengemukakan konsep analisis regresi
Francis Galton (1822-1911).
Apa yang dimaksud analisis regresi?
Apa yang dimaksud analisis regresi?
Analisis regresi merupakan teknik analisis data yang digunakan untuk mengkaji hubungan antara beberapa variabel dan meramal suatu variabel.
Ada berapa jenis analisis regresi?
Ada berapa jenis analisis regresi?
Dua, yaitu regresi linier sederhana dan regresi linier berganda.