CARA MUDAH MENGUJI SIGNIFIKANSI DALAM REGRESI LINIER SEDERHANA

CARA MUDAH MENGUJI SIGNIFIKANSI

DALAM REGRESI LINIER SEDERHANA

Oleh

Aolya Nur Faradella

4 Ekonomi Syariah A

1617201008

Kata statistika tidak asing lagi dalam masyarakat terutama pada mahasiswa. Sekarang ini ilmu statistika sudah banyak dipelajari oleh semua fakultas disetiap universitas. Karena, statistika sangat diperlukan dalam kehidupan seperti dalam penelitian atau riset serta dalam ilmu pengetahuan. Terutama dalam bidang ekonomi, industri, teknik, astronomi, pengetahuan alam, pengetahuan sosial, dan sebagainya. Statistika itu sendiri berasal dari Bahasa Latin yaitu status yang sama dengan kata state dalam Bahasa Inggris atau kata staat dalam Bahasa Belanda yang artinya adalah negara. Dalam Bahasa Italia yaitu statista yang berarti negarawan. Istilah ini pertama kali digunakan oleh Gottfried Achenwall (1719-1772). Dalam Bahasa Inggris sering dijumpai kata statistics dan kata statistic. Kata statistics merupakan ilmu statistika sedangkan kata statistic merupakan ukuran yang diperoleh. Statitik ini banyak mengandung berbagai pengertian, salah satunya yaitu statistik merupakan kumpulan data, bilangan maupun non bilangan yang disusun dalam tabel atau diagram, yang melukiskan atau menggambarkan suatu persoalan. Statistika dalam arti sempit merupakan keterangan ringkas berbentuk angka-angka. Sedangkan statistika dalam arti luas merupakan suatu pengetahuan, sekumpulan konsep dan metode yang digunakan untuk mengumpulkan dan menginterpretasi data tentang bidang kegiatan tertentu dan mengambil kesimpulan dalam situasi dimana ada ketidakpastian dan variansi.

Dalam artikel kali ini saya akan membahas mengenai Cara Mudah Menguji Signifikansi dalam Regresi Linier Sederhana. Sebelum membahasnya saya akan mengenali dulu apa itu Regresi Linier. Regresi linier adalah alat statistik yang dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu variabel atau beberapa variabel terhadap satu variabel. Analisis regresi linier ini merupakan metode statistik yang paling sering digunakan dalam penelitian-penelitian eksak, sosial terutama dalam bidang ekonomi dan pendidikan. Manfaat dari regresi linier, kita dapat meramalkan pengaruh data yang satu dengan data lainnya dan untuk mengantisipasi gejala-gejala yang akan datang berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki agar kesalahannya dapat diperkecil. Secara umum regresi linier terdiri dari dua yaitu regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Perbedaan antara regresi linier sederhana dengan regresi linier berganda yaitu jika regresi linier sederhana menggunakan satu buah variabel bebas (X) dan satu buah variabel terikat (Y), sedangkan regresi linier berganda dengan menggunakan beberaapa variabel bebas (X) dan satu variabel terikat (Y).

Sebelum menguji signifikansi regresi linier sederhana, kita harus mencari persamaan dari Regresi Linier Sederhana ini. Persamaan regresi linier sederhana umunya adalah:

.

Dimana       Y = Subjek variabel terikat yang diproyeksikan.

X = Variabel bebas yang mempunyai nilai tertentu untuk diprediksikan.

a = nilai konstanta harga Y jika X=0

b = nilai arah sebagai penentu ramalan atau prediksi yang menunjukkan nilai peningkatan (+) atau nilai penurunan (-) variabel Y.

Rumus dari a dan b itu sendiri adalah

Berikut merupakan langkah-langkah dalam menjawab Regresi linier Sederhana:

Terdapat penelitian berupa “Pengaruh Pengalaman Kerja Terhadap Penjualan Barang di Klaten”. Data yang dihasilkan adalah sebagai berikut:

Pengalaman Kerja (X) tahun	Penjualan Barang (Y) unit
2	50
3	60
1	30
4	70
1	40
3	50
2	40
2	35

Langkah 1. Membuat Ha dan Ho dalam menentukan kalimat:

Ha: Terdapat pengaruh yang signifikan antara pengalaman kerja terhadap penjualan barang di Klaten.

Ho: Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara pengalaman kerja terhadap penjualan barang di Klaten.

Langkah 2. Membuat Ha dan Ho dalam bentuk statistik:

Ha: r=0

Ho: r≠0

Langkah 3. Membuat tabel penolong untuk menghitung angka statistik:

No	X	Y	X²	Y²	XY
1	2	50	4	2500	100
2	3	60	9	3600	180
3	1	30	1	900	30
4	4	70	16	4900	280
5	1	40	1	1600	40
6	3	50	9	2500	150
7	2	40	4	1600	80
8	2	35	4	1225	70
Jumlah	18	375	48	18825	930

Langkah 4. Masukkan angka-angka statistik dari tabel penolong dengan rumus:

Menghitung Rumus b yaitu:

Menghitung Rumus a yaitu:

Jadi, persamaan regresi sederhananya yaitu

Diagram Pencar dari data tersebut adalah:

Langkah 5. Menguji Signifikansi

a.    Mencari Jumlah Kuadrat Regresi (JK_Reg(a))

JK_Reg(a) =

b.    Mencari Jumlah Kuadrat Regresi

JK_Reg(b│a) =

c.    Mencari Jumah Kuadrat Residu (JK_Res)

d.    Mencari Rata-Rata Jumlah Kuadrat Regresi (RJK_Reg(a))

RJK_Reg(a)= JK_Reg(a)=

e.    Mencari Rata-Rata Jumlah Kuadrat Regresi (RJK_Reg(b│a))

RJK_Reg(b│a)= JK_Reg(b│a)=

f.     Mencari Rata-Rata Jumlah Kuadrat Residu (RJKRes)

g.    Menguji Signifikansi

Kaidah pengujian signifikansi ini adalah

Jika F hitung ≥F tabel, maka tolak Ho artinya signifikan.

F hitung ≤ F tabel, maka Ho artinya tidak signifikan.

Jika dengan taraf signifikan (α)=0,05 atau 5% maka F tabelnya adalah

dk Reg = 1 sebagai pembilang

dk Res = 8-2= 6 sebagai penyebut

F tabel sebesar 5,99 yang diambil dari bagan Distribusi F pada tingkat signifikan 5%.

Sehingga F hitung > F tabel maka tolak Ho yang srtinya signifikan.

h.    Membuat Kesimpulan

Jadi dapat disimpulkan bahwa F hitung > F tabel, maka tolak Ho dan terima Ha. Dengan demikian terdapat pengaruh yang signifikan antara pengalaman kerja terhadap penjualan barang di Klaten.

Begitulah langkah-langkah dalam menguji signifikansi dalam regresi linier sederhana. Selain itu, terdapat Asumsi yang digunakan dalam Anaisis Regresi Linier yaitu:

1.    Distribusi nilai Y untuk setiap nilai X adalah normal.

2.    Distribusi nilai Y untuk setiap nilai X mempunyai simpangan baku yang sama atau mempunyai ragam (variance) yang sama.

3.    Nilai rata-rata tiap distribusi nilai Y ini semuanya teretak pada garis linier regresi.

4.    Nilai-nilai Y bersifat bebas (independen) secara statistik. Artinya, dalam memilih sampel, sebuah nilai X tidak bergantung kepada nilai X lainnya atau nilai Y yang dipilih untuk nilai X tidak tergantung pada nilai Y untuk nilai X yang lain.

Dari pemaparan diatas dapat disimpulkan bahwa Regresi Linier adalah alat statistik yang dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu variabel atau beberapa variabel terhadap satu variabel. Manfaat dari regresi linier, kita dapat meramalkan pengaruh data yang satu dengan data lainnya dan untuk mengantisipasi gejala-gejala yang akan datang berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki agar kesalahannya dapat diperkecil. Perbedaan antara regresi linier sederhana dengan regresi linier berganda yaitu jika regresi linier sederhana dengan menggunakan satu buah variabel bebas (X) dan satu buah variabel terikat (Y), sedangkan regresi linier berganda dengan menggunakan beberaapa variabel bebas (X) dan satu variabel terikat (Y). Untuk menguji signifikansi dalam regresi linier sederhana ini kita harus mengetahui persamaan dari regresi linier sederhana dengan rumus Y = a + bX . Terlebih dahulu menentukan kalimat dari Ha dan Ho. Setelah persamaan tersebut diketahui maka menguji signifikansi dengan mencari F hitung dan akan dibandingkan dengan F tabel. Setelah itu membuat kaidah pengujian signifikansi seperti Jika F hitung ≥F tabel, maka tolak Ho artinya signifikan dan F hitung ≤ F tabel, maka Ho artinya tidak signifikan dengan taraf signifikan yang digunakan sebesar 5% atau 1%. Dari hasil tersebut maka akan diperoleh kesimpulan bahwa uji tersebut signifikan yaitu Ha diterima atau tidak signifikan yaitu Ho diterima.

DAFTAR PUSTAKA

Alma, Buchari. 2011. Pengantar Statistika: Untuk Penelitian Pendidikan, Sosial, Ekonomi,Komunikasi, dan Bisnis. Bandung: ALFABETA.

Atmaja, Lukas Setia. 2009. Statistika untuk Bisnis dan Ekonomi. Yogyakarta: CV. ANDI OFFSET.

Djarwanto. 2001. Statistik Sosial Ekonomi. Yogyakarta: BPFE.

Rohmad & Supriyanto. 2016. Pengantar Statistika: Panduan Praktis Bagi Pengajar dan Mahasiswa. Yogyakarta: Kalimedia.