Korelasi Linear dan Regresi Linear Sederhana

Table of Contents

Analisis regresi adalah serangkaian metode statistik yang digunakan untuk memperkirakan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Analisis ini dapat digunakan untuk menilai kekuatan hubungan antara variabel dan untuk memodelkan hubungan di masa mendatang antara variabel tersebut.

Analisis regresi digunakan hampir pada semua bidang kehidupan, baik itu dalam bidang industri, pemerintahan, engineer, ekonomi dan lain sebagainya.Dan berikut ini beberapa manfaat yang bisa didapatkan dengan melakukan penerapan analisis regresi:

• Membuat estimasi rata-rata dan nilai variabel tergantung dengan didasarkan pada nilai variabel bebas.

• Untuk menguji hipotesis karakteristik dependensi.

• Meramalkan nilai rata-rata variabel bebas yang didasari nilai variabel bebas diluar jangkauan sample

Analisis Regresi Sederhana adalah sebuah metode pendekatan untuk pemodelan hubungan antara satu variabel dependen dan satu variabel independen. Dalam model regresi, variabel independen menerangkan variabel dependennya. Dalam analisis regresi sederhana, hubungan antara variabel bersifat linier, dimana perubahan pada variabel X akan diikuti oleh perubahan pada variabel Y secara tetap. Sedangkan regresi berganda  adalah model regresi atau prediksi yang melibatkan lebih dari satu variabel bebas atau prediktor. Istilah regresi berganda dapat disebut juga dengan istilah multiple regression. Kata multiple berarti jamak atau lebih dari satu variabel.

Model regresi linear sederhana yang ideal harus memenuhi beberapa asumsi-asumsi seperti berikut: 

• eksogenitas yang lemah

• linieritas

• varians error yang konstan

• autokorelasi untuk data time series

Materi selengkapanya dibawah ini