Analisis Regresi Linier Berganda dan Uji t
advertisement
LOGO Analisis Regresi Linier Berganda dan Uji t By Daniel Damaris Novarianto S. Analisis Regresi Linier Berganda Pengertian : Menghitung besarnya pengaruh 2 variabel bebas terhadap 1 variabel tergantung Syarat : Variabel bebas dan variabel tergantung harus berskala interval Kegunaan Sama seperti regresi sederhana tetapi variable yang digunakan berjumlah 2 Contoh Kasus Perusahaan ingin melakukan prediksi besarnya jumlah prediksi biaya yang akan dikeluarkan dengan menggunakan dua variable bebas. Berikut prediksi biaya yang akan dikeluarkan oleh perusahaan : Contoh Kasus (lanj.) Bulan Jumlah Prediksi Biaya Biaya Tetap Biaya Variable January 210.00 30.00 40.00 February 215.00 35.00 45.00 March 220.00 40.00 48.00 April 225.00 43.00 50.00 May 230.00 48.00 53.00 June 235.00 50.00 56.00 July 240.00 55.00 60.00 August Septemb er 245.00 58.00 63.00 250.00 62.00 65.00 October Novembe r 255.00 65.00 68.00 260.00 68.00 70.00 Penyelesaian Tahap Pertama: Membuat Desain Variabel Penyelesaian (lanj.) Tahap Kedua: Masukkan Data pada Posisi Data View Penyelesaian (lanj.) Tahap Ketiga: Melakukan Analisis • Klik Analyze • Klik Regression: pilih Linear • Pindahkan variabel jumlah prediksi biaya ke kolom Dependent • Pindahkan variabel biaya tetap dan biaya variabel ke kolom Independent • Masukkan variabel bulan ke kolom Case Labels • Isi kolom Method dengan perintah Enter • Klik Option : Pada pilihan Stepping Method Criteria masukkan angka 0,05 pada kolom Entry • Cek Include constant in equation • Pada pilihan Missing Values cek Exclude cases listwise • Tekan Continue Penyelesaian (lanj.) Tahap Ketiga: Melakukan Analisis (lanj.) • Pilih Statistics : Pada pilihan Regression Coefficient, pilih Estimate, Model Fit dan Descriptive. Pada pilihan Residual, kosongkan saja • Tekan Continue • Klik Plots untuk membuat Grafik, pilih produce all partial plots • Klik Continue • Klik ok untuk proses perhitungan Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan Bagian I Statistik Deskriptif Bagian ini untuk menafsir besarnya rata – rata biaya penjualan Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.) Bagian II Korelasi Bagian ini untuk mengetahui ada dan tidaknya hubungan antara variabel jumlah prediksi biaya dan biaya tetap Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.) Bagian III Variabel yang Dimasukkan Bagian ini menunjukkan metode dalam memasukkan variabel Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.) Bagian IV Ringkasan Model Bagian ini berfungsi untuk mengetahui besarnya persentase variabel tergantung jumlah prediksi biaya yang dapat diprediksi dengan menggunakan variabel bebas biaya tetap dan biaya variabel Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.) Bagian V ANNOVA Bagian ini menunjukkan besarnya angka probabilitas atau signifikansi pada perhitungan Anova yang akan digunakan untuk uji kelayakan model regresi. (sig<0,05) Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.) Bagian VI Koefisien Regresi Bagian ini menggambarkan persamaan regresi untuk mengetahui angka konstan dan uji hipotesa Persamaan : Y = a + bx1 x2 Uji t pertama: menguji signifikansi konstanta dan biaya variabel tetap Uji t kedua: menguji signifikansi konstanta variabel biaya variabel Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.) Bagian VII Statistik Residual Bagian ini memberikan penjelasan mengenai nilai minimum, maksimum dan rata -rata jumlah prediksi biaya yang diprediksi Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.) Bagian VIII Hubungan Biaya Tetap dan Jumlah Prediksi Biaya Dari gambar diatas dapat disimpulkan bahwa biaya tetap mempengaruhi jumlah prediksi biaya secara tidak signifikan Penyelesaian (lanj.) Tahap Keempat: Menafsir Hasil Perhitungan (lanj.) Bagian IX Hubungan Biaya Variabel dan Jumlah Prediksi Biaya Terdapat sebaran data yang menuju ke arah kanan atas dengan membentuk slope yang positif Dari grafik diatas dapat disimpulkan bahwa biaya variabel secara positif mempengaruhi jpb secara Pengertian: Membandingkan rata-rata dua sampel Syarat: Variabel yang harus dibandingkan harus berskala interval dan kedua kelompok harus memiliki varians ang sama Kegunaan : Membandingkan dua hal yang berbeda Contoh Kasus Perusahaan perangkat keras komputer X ingin melihat perbedaan rata-rata biaya bahan baku dan biaya tenaga kerja yang dikeluarkan pada bulan Januari dan Februari sebagai bahan pertimbangan untuk menentukan biaya produksi di tahun yang akan datang. Contoh Kasus (lanj.) Berikut data seperti tertera di samping ini Bulan Januari Januari Januari Januari Januari Januari Januari Januari Januari Januari Januari Januari Februari Februari Februari Februari Februari Februari Februari Februari Februari Februari Februari Februari Biaya Bahan Baku 550223 556225 557550 558923 559254 601578 602591 615332 621551 635441 645221 653321 666554 667567 668556 669756 669875 700125 701223 710224 712335 722554 722335 733001 Biaya Tenaga Kerja 551223 557225 558550 558930 559454 602578 603591 617332 624551 636441 648221 659321 666654 667767 668756 669956 679875 702125 703223 714224 716335 723554 724335 733051 Penyelesaian Pertama: Membuat Desain Variabel Penyelesaian (lanj.) Kedua: Memasukkan Data ke SPSS Penyelesaian (lanj.) Ketiga : Analisis Data : - Analyse - Pilih Compare Means - Pilih Independent T Test - Pindahkan Variabel “bbb” dan “btk” ke dalam kotak Test Variabel dan variabel “bulan” ke dalam kotak Grouping Variable kemudian definisikan groupnya sebagai berikut : isikan 1 pada Group 1 dan 2 pada Group 2 , kemudian tekan Continue - Pilih Option: untuk Confidence Interval isikan 95% - Klik Ok untuk dihitung. Penyelesaian (lanj.) Keempat : Menafsir Keluaran Analisis Bagian I Penafsiran Group Statistics Rata –rata biaya bahan baku: Januari = 596434,17 ; Februari = 695342,08 Rata – rata biaya tenaga kerja : Januari = 598118,08 ; Februari = 695342,08 Penyelesaian (lanj.) Keempat : Menafsir Keluaran Analisis Bagian II Penafsiran Independent Sample Test untuk Biaya Bahan Baku Penyelesaian (lanj.) Keempat : Menafsir Keluaran Analisis Bagian II Penafsiran Independent Sample Test untuk Biaya Bahan Baku (lanj.) Menguji persyaratan yang harus dipenuhi, yaitu kesamaan varian antara kedua kelompok yang dibandingkan dengan : Rumusan Hipotesis - Hipotesis Penelitian - Rumusan Hipotesis Operational : H0 dan H1 Menentukan kriteria pengambilan keputusan : - Kriteria pengambilan keputusan : Jika sig>0,05, H0 terima ; sig< 0,05, H0 tolak - Hasil Keputusan : sig = 0,059, maka H0 diterima Penyelesaian (lanj.) Membandingkan Rata – rata biaya bahan baku untuk bulan Januari dan bulan Februari, dengan cara menggunakan angka t test yang mengasumsikan kedua varian yang sama. Langkah – langkah : Rumusan Hipotesis - Hipotesis Penelitian - Rumusan Hipotesis Operasional : H0 dan H1 Tentukan Kriteria Pengambilan Keputusan Dengan cara menggunakan: - Angka Signifikansi : Jika Sig > 0,05 maka H0 diterima ; Sig < 0,05 H0 ditolak Kesimpulan : sig = 0,00. H0 ditolak H1 diterima - Angka t :Jika t hitung > t tabel maka H0 ditolak; t hitung < t tabel, H0 diterima Kesimpulan : t tabel = - 2,086 & t hitung -7,441. H0 ditolak H1 diterima Penyelesaian (lanj.) Bagian III Menghitung perbedaan rata – rata biaya bahan baku untuk bulan Januari dan bulan Februari Perbedaan Rata-rata biaya bb = 596434,17 – 695342,08 = -98907,917 Bagian IV Membuat Kesimpulan Hasil uji Hipotesis menunjukkan adanya perbedaan rata – rata antara biaya bahan baku untuk bulan Januari dan bulan Februari dan biaya bahan baku untuk bulan Februari lebih Tinggi dari bulan Januari LOGO
