Menurut kajian literatur permintaan suatu produk ditentukan oleh harga barang dan pendapatan seseorang. Hasil pengamatan terhadap 12 sampel atas permintaan suatu barang dalam hal ini gula diperoleh data harga minyak goreng dan pendapatan konsumen :
Langkah-langkah penyelesaiannya:
> Variabel bebas dan variabel tak bebas
- Variabel Bebas : X1 = Harga minyak goreng dan X2 = Pendapatan konsumen
- Variabel Tak Bebas : Y = Permintaan minyak goreng
> Persamaan regresi linear berganda : Y' = a + b1X1 + b2X2
> Menentukan nilai konstanta dan koefisien regresi
sehingga
Khusus untuk parameter b1 data adalah dalam ribuan, sehingga hasil tersebut harus dibagi dengan 1000, diperoleh b1 = -0,000582 = -0,001.
Jadi persamaan Regresi Linear Berganda dengan dua variabel bebas adalah :
Y' = 12,7753 - 0,001 X1 - 0,488 X2
> Interpretasi koefisien regresi
- Nilai a = 12,7753 artinya jika tidak ada harga minyak goreng dan pendapatan konsumen, namun permintaan akan minyak goreng sebanyak 12,7753.
- Nilai b1 = -0,001 artinya jika harga minyak goreng meningkat satu rupiah maka akan terjadi penurunan permintaan sebesar 0,001 satuan dimana pendapatan konsumen dianggap tetap.
- Nilai b2 = - 0,488 artinya jika pendapatan konsumen mengalami kenaikan sebesar satu rupiah maka akan terjadi penurunan permintaan gula sebesar 0,488 satuan dimana harga gula dianggap tetap.
Artinya sekitar 94,21% variasi variabel bebas harga minyak goreng X1 dan pendapatan konsumen X2 dapat menjelaskan variasi variabel tak bebas permintaan minyak goreng Y.
Note :
b1 yang digunakan -0,582 dan pengali -32 seharusnya -32000 sehingga perkalian keduanya akan memiliki hasil yang sama yaitu (-0,00582 x -32000) = (-0,582 x 32).
Note :
b1 yang digunakan -0,582 dan pengali -32 seharusnya -32000 sehingga perkalian keduanya akan memiliki hasil yang sama yaitu (-0,00582 x -32000) = (-0,582 x 32).
> Menghitung Koefisien Korelasi Berganda
Artinya terjadi hubungan yang sangat kuat antara variabel bebas harga minyak goreng X1 dan pendapatan konsumen X2 dengan variabel tak bebas permintaan minyak goreng Y.
> Menghitung Nilai Standart Error Estimate
Jadi standart error persamaan regresi adalah 0,6818, hal ini menunjukkan
penyimpangan data-data terhadap garis persamaan regresi linear berganda
yang terbentuk. Nilainya cukup kecil.
> Menghitung Nilai Korelasi Parsial
Next Session adalah Pengujian Koefisien Regresi secara keseluruhan dan secara parsial.
by MEYF Sumber
Olah Data Semarang Khusus Untuk Olah Data Frontier 4.1, DEAP 2.1
BalasHapusSPSS, AMOS, LISREL, EVIEWS, SMARTPLS, Software R
WA : +6285227746673
IG : @olahdatasemarang
Bagaimana yah jika mencari Ry.123 , variabel independen nya ada 3. dengan cara mencari nilai korelasi parsial seperti diatas
BalasHapussaya samakan dengan SPSS kok melencengnya jauh?
BalasHapusAku ngerjain pake SPSS gak sama yah? Punten itu yang rupiah harus dijadiin satuan?
BalasHapusTerimakasih ya...
BalasHapusJadi tidak perlu menghitung sendiri🥰
Kok aku ga ngerti yah?:(
BalasHapusItu yang hasil koefisien determinasi itu dari mana ya menghitungnya?
BalasHapusItu yang hasil koefisien determinasi itu dari mana ya menghitungnya?
BalasHapusmakasii banyak min, sangat membantu
BalasHapusMakasih sudah membuat artikel yang sangat membantu ini
BalasHapussaya kog bingung ya, X1 itu harga minyak atau gula? kemudian kenapa kalau pendapatan konsumen bertambah justru permintaan minyak berkurang?
BalasHapusapakah modelnya sudah benar?
Hapus