tirto.id - Materi regresi linear adalah salah satu bab yang dibahas dalam mata pelajaran Matematika untuk kelas 11.
Regresi linear sendiri berarti model regresi yang menunjukkan hubungan garis lurus antara dua variabel. Garis tersebut menunjukkan adanya korelasi dua variabel kuantitatif dalam diagram pencar.
Disebut regresi linear karena garis best-fit membentuk model linear atau garis lurus yang mewakili hubungan antara dua variabel kuantitatif.
Model ini digunakan untuk menganalisis dua atau lebih variabel, yakni terdiri atas setidaknya 1 variabel dependen (y) dan variabel independen (x).
Sebagai contoh, jika analisis regresi diaplikasikan dalam narasi menjadi ‘Hubungan antara biaya promosi dengan penjualan’ atau ‘Hubungan ukuran antropometri dengan asupan gizi’.
A nalisis yang hanya melibatkan dua variabel meliputi variabel independen dan dependen disebut sebagai regresi linear sederhana. Disebut sederhana, sebab kedua variabel yang diuji dianggap saling berhubungan secara linear.
Model regresi linear sederhana dalam x dapat ditulis dalam formula:
y = a + bx
Keterangan:
y = prediksi nilai variabel dependen (terikat)
x = nilai variabel independent (bebas)
a = konstanta
b = koefisien variabel independent (bebas)
Analisis ini banyak dipakai dalam penelitian untuk menguji data yang diteliti secara kuantitatif. ASelain regresi linear, juga terdapat materi Matematika lain yang dibahas di kelas 11 yakni fungsi invers, persamaan linear dua variabel dan induksi matematika.
Untuk mengukur pemahaman terkait materi ini, peserta didik dapat mengerjakan contoh soal sebagai latihan menjelang ujian.
Contoh Soal Regresi Linear Sederhana
Berikut adalah contoh soal regresi linear sederhana:
1. Hubungan antara kompetensi (X) dan kinerja pegawai (Y) kita ambil sampel acak 15 orang pegawai sebagai berikut:
X | Y |
40 | 4 |
55 | 16 |
32 | 12 |
55 | 24 |
50 | 15 |
52 | 24 |
61 | 22 |
44 | 17 |
30 | 4 |
22 | 14 |
40 | 24 |
64 | 26 |
58 | 20 |
48 | 9 |
44 | 14 |
Akan ditentukan persamaan regresi Y atas X maka didapat:
X | Y | X2 | XY |
22 | 14 | 484 | 308 |
30 | 4 | 900 | 120 |
32 | 12 | 1024 | 384 |
40 | 4 | 1600 | 160 |
40 | 24 | 1600 | 960 |
44 | 17 | 1936 | 748 |
44 | 14 | 1936 | 616 |
48 | 9 | 2304 | 432 |
50 | 15 | 2500 | 750 |
52 | 24 | 2704 | 1248 |
55 | 16 | 3025 | 880 |
55 | 24 | 3025 | 1320 |
58 | 20 | 3364 | 1160 |
61 | 22 | 3721 | 1342 |
64 | 26 | 4096 | 1664 |
695 | 245 | 34219 | 12092 |
Dari rumus XIV (6) kita peroleh harga-harga:
a =
a =
a =
a = -0,670
b =
b =
b =
b = 0,367
Dengan demikian, persamaan regresi linear Y atas X untuk soal di atas adalah:
Ῡ = a + bX
Ῡ = -0,67 + 0,367X
Pencarian Regresi Linear Sederhana
Y atas X dengan menggunakan SPSS: Coefficientsa
Model | Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig | |
B | Std. Error | Beta | |||
1 (Constant) kompetensi | -.670 .367 | 6.142 .129 | .621 | -.109 2.854 | .915 .014 |
a. Dependent Variable: pegawai
Contoh Soal Regresi Linear Berganda
Berikut adalah contoh soal regresi linear berganda:
1. Misalnya kita akan membahas hubungan antara kompetensi (X1) dan kompetensi (X2) dengan kinerja pegawai (Y). Untuk tujuan itu maka kita ambil sampel acak sebagai berikut:
No Subyek | Y | X1 | X2 |
1 | 6 | 12 | 10 |
2 | 7 | 14 | 11 |
3 | 8 | 10 | 14 |
4 | 8 | 16 | 13 |
5 | 9 | 18 | 15 |
6 | 10 | 24 | 20 |
7 | 5 | 12 | 8 |
8 | 12 | 30 | 16 |
9 | 6 | 10 | 12 |
10 | 7 | 6 | 9 |
Tentukan persamaan regresi ganda Y atau X1 dan X2
Penyelesaian:
No Subyek | Y | X1 | X2 | X1Y | X2Y | X1X2 | X12 | X22 |
1 | 6 | 12 | 10 | 72 | 60 | 120 | 144 | 100 |
2 | 7 | 14 | 11 | 98 | 77 | 154 | 196 | 121 |
3 | 8 | 10 | 14 | 80 | 112 | 140 | 100 | 196 |
4 | 8 | 16 | 13 | 128 | 104 | 208 | 256 | 169 |
5 | 9 | 18 | 15 | 162 | 135 | 270 | 324 | 225 |
6 | 10 | 24 | 20 | 240 | 200 | 480 | 576 | 400 |
7 | 5 | 12 | 8 | 60 | 40 | 96 | 144 | 64 |
8 | 12 | 30 | 16 | 360 | 192 | 480 | 900 | 256 |
9 | 6 | 10 | 12 | 60 | 72 | 120 | 100 | 144 |
10 | 7 | 6 | 9 | 112 | 63 | 144 | 256 | 81 |
Jumlah | 78 | 162 | 128 | 1372 | 1055 | 2212 | 2996 | 1756 |
∑Y = a0n + a1∑X1 + a2∑X2
78 = 10a0 + 162a1 + 128a2. . .persamaan I
∑YX1 = a0∑X1 + a1∑X12 + a2∑X1X2
1372 = 162a0 + 2996a1 + 2212a2. . .persamaan II
∑YX2 = a0∑X2 + a1∑X1X2 + a2∑X22
1055 = 128a0 + 2212a1 + 1756a2. . .persamaan III
Subtitusi dari persamaan I
78 = 10a0 + 162a1 + 128a2
10a0 = 78 – 162a1 – 128a2
a0 = 7,8 – 16,2a1 – 12,8a2
Persamaan II
1372 = 162a0 + 2996a1 + 2212a2
1372 = 162(7,8 – 16,2a1 – 12,8a2) + 2996a1 +2212a2
1372 = 1263,6 – 2624,4a1 – 2073,6a2 + 2996a1 +2212a2
108,4 = 371,6a1 – 138,4a2 . . . persamaan IV
Persamaan III
1055 = 128a0 + 2212a1 + 1756a2
1055 = 128(7,8 – 16,2a1 – 12,8a2) + 2212a1 + 1756a2
1055 = 998,4 – 2073,6a1 – 1638,4a2 + 2212a1 + 1756a2
56,6 = 138,4a1 + 117,6a2. . .persamaan V
Eliminasi persamaan IV dan C
371,6a1 – 138,4a2 = 108,4|x138,4
138,4a1 + 117,6a2 = 56,6 |x371,6
51429,44a1 + 19154,56a2 = 15002,566
51429,44a1 + 43700,16a2 = 21032,56
-24545,6a2 = -6029,994
a2 = 0,2455
Subtitusi a2 ke persamaan V
138,4a1 + 117,6a2 = 56,6
138,4a1 + 28,87 = 56,66
138,4a1 = 27,73
a1 = 0,200
Substitusi a1 dan a2 ke persamaan I
10a0 + 162a1 + 128a2 = 78
10a0 + 162(0,200) + 128(0,2455) = 78
10a0 + 32,4 + 31,424 = 78
10a0 =78 – 32,4 – 31,424
10a0 = 14,176
a0 = 1,4176
Jadi persamaan regresi ganda Y atas X1 dan X2 adalah:
Ῡ = 1,4176 + 0,200X1 + 2,2455X2
Pencarian regresi linear berganda Y atas X1 dan X2, dengan menggunakan spss
Coefficientsa
Model | Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig | |
B | Std. Error | Beta | |||
1 (Constant) VAR00002 VAR00003 | 1.412 .200 .246 | .925 .052 .093 | .613 .423 | 1.527 3.830 2.644 | .171 .006 .033 |
a. Dependent Variable: Pegawai
Penulis: Aisyah Yuri Oktavania
Editor: Dhita Koesno