Kl1k (X) 2 Kali Untuk Menutup Popup Ini
Atau Sukai Fanspage Untuk Mendukung kami ×

Teori Regresi Linier Sederhana Menurut Pendapat Para Ahli

Regresi Linier
Regresi Linier Menurut Para Ahli Via mirave21
Regresi Linier Menurut Pendapat dan Padangan Para  Ahli - Menurut Kurniawan (2008) regresi linier adalah metode statistika yang digunakan untuk membentuk model hubungan antara variabel terikat (dependen; respon; Y) dengan satu atau lebih variabel bebas (independen, prediktor, X). Apabila banyaknya variabel bebas hanya ada satu, disebut sebagai regresi linier sederhana, sedangkan apabila terdapat lebih dari 1 variabel bebas, disebut sebagai regresi linier berganda. Analisis regresi setidak-tidaknya memiliki 3 kegunaan, yaitu untuk tujuan deskripsi dari fenomena data atau kasus yang sedang diteliti, untuk tujuan kontrol, serta untuk tujuan prediksi

Baca juga: Analisis Trend Menurut Para Ahli

Regresi mampu mendeskripsikan fenomena data melalui terbentuknya suatu model hubungan yang sifatnya numerik. Regresi juga dapat digunakan untuk melakukan pengendalian (kontrol) terhadap suatu kasus atau hal-hal yang sedang diamati melalui penggunaan model regresi yang diperoleh. Selain itu, model regresi juga dapat dimanfaatkan untuk melakukan prediksi untuk variabel terikat. Namun yang perlu diingat, prediksi di dalam konsep regresi hanya boleh dilakukan di dalam rentang data dari variabel-variabel bebas yang digunakan untuk membentuk model regresi tersebut. Misal, suatu model regresi diperoleh dengan mempergunakan data variabel bebas yang memiliki rentang antara 5 s.d. 25, maka prediksi hanya boleh dilakukan bila suatu nilai yang digunakan sebagai input untuk variabel X berada di dalam rentang tersebut. Konsep ini disebut sebagai interpolasi.
Baca Juga : Teori Produksi Menurut Pendapat Para Ahli
Menurut Nawari (2010), analisis regresi adalah suatu metode sederhana untuk melakukan investigasi tentang hubungan fungsional di antara beberapa variabel. Hubungan antara beberapa variabel tersebut diwujudkan dalam suatu model matematis. Model regresi, variabel dibedakan menjadi dua bagian, yaitu variabel respons (response) atau biasa juga disebut variabel bergantung (dependent variable) serta variabel explonary atau bisa juga disebut variabel penduga (predictor variable) atau disebut juga variabel bebas (independent variable). 

Analisis regresi merupakan bagian integral dalam peramalan. Maksud dari peramalan adalah berdasarkan data yang diolah dengan cara statistik yang kemudian menarik sebuah kesimpulan. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui sampai sejauh mana suatu variabel berpengaruh pada variabel lainnya atau beberapa variabel lainnya (Sunyoto, 2007).
Menurut Hasan (2008), regresi merupakan suatu alat ukur yang juga digunakan untuk mengukur ada tidaknya korelasi antarvariabel. Istilah regresi yang berarti ramalan atau taksiran. Analisis regresi lebih akurat dalam melakukan analisis korelasi, karena pada analisis itu kesulitan dalam menunjukkan slop (tingkat perubahan suatu variabel terhadap variabel lainnya dapat ditentukan). Analisis regresi dapar meramal atau memperkirakan nilai variabel bebas lebih akurat. Regresi linier adalah regresi yang variabel bebasnya (variabel x) berpangkat paling tinggi satu. Regresi linier sederhana, yaitu regresi linier yang hanya melibatkan 2 variabel (variabel x dan y). Persamaan regresi linier dari X terhadap Y dirumuskan:
Y = a + bX
dimana:
Y = Variabel terikat
X = Variabel bebas
a = Intersep
b = Koefisien regresi/slop

Persamaan dalam analisis regresi dapat menggambarkan sebuah garis regresi. Semakin dekat dengan jarak antara data dengan titik yang terletak pada garis regresi, berarti prediksi kita semakin baik. Jarak antara data sesungguhnya dengan garis regresi dikuadratkan dan dijumlahkan, itulah sebabnya analisis regresi juga dikenal dengan analisis Ordinary Least Square (Winarmo, 2007).

Baca Juga : Teori Studi Kelayakan Beserta Pendekatannya

Menurut Setyawan (2010), model regresi linier sederhana merupakan sebuah metode statistika untuk melakukan identifikasi pengaruh satu variabel (X) bebas terhadap 1 variabel terikat (Y). Konsep dasar regresi berkenaan dengan dan sebagai upaya menjawab pertanyaan seberapa besar pengaruh satu variabel X terhadap satu variabel Y. Variabel bebas dan terikat harus memiliki hubungan yang fungsional atas dasar logika, teori maupun dugaan terhadap observasi tertentu yang valid dijadikan sebagai acuan.

Nah Gaes, itulah ulasan artikel terkait dengan Regresi Linier Menurut Pendapat dan Padangan Para  Ahli yang kami rangkum dari laporan akhir praktikum metododologi penelitian kami. dengan adanya artikel tersebut kami harap bisa bermanfaat bagi anda dan penelitian anda. terkait dengan artikel tersebut apakah ada yang ingin ditanyakan gaes ?