Berikut
ini adalah penggunaan regresi sederhana dengan data penupang angkutan pada
hari-hari biasa dengan penumpang pada saat hari lebaran .Akan kita selidiki
apakah penumpang hari biasa berpengaruh terhadap penumpang pada saat hari lebaran.Disini
penumpang hari biasa merupakan variabel independent dan penumpang hari lebaran
merupakan variabel dependen.
Data Penumpang Angkutan
NO
|
PENUMPANG
HARI BIASA
|
PENUMPANG
HARI LEBARAN
|
1
|
256
|
561
|
2
|
652
|
855
|
3
|
354
|
654
|
4
|
821
|
543
|
5
|
1250
|
2250
|
6
|
322
|
655
|
7
|
125
|
351
|
8
|
546
|
325
|
9
|
224
|
475
|
10
|
547
|
254
|
Ploting diatas
memberikan petunjuk adanya hubungan linier (ada bentk garis lurus ),maka cocok
bagi kita jika membuat regresi linier terhadap data diatas.Lebih jelas kita
akan melihat kurva estimasi dan persamaan regresinya.
HIPOTESIS YANG DAPAT DIAJUKAN :
o
H0 : tidak ada hubungan yang signifikan antara
penumpang pada hari biasa dengan penumpang pada hari lebaran
o
H1: ada
hubungan yang signifikan antara penumpang pada hari biasa dengan penumpang pada
hari lebaran
o
Dengan mengambil tingkat signifikan alpha 0,025
Membaca Out put
:
Model yang cocok adalah regresi liner yaitu y =
a + bx atau y = bo + bix (disesuaikan dengan hasil ) y = penumpang pada hari
lebaran sedangkan x = penumpang hari biasa. Dari out put diperoleh koefisien bo
= 23,6821 dan b1 = 1,3118 , sehingga regresinya berbentuk : penumpang lebaran = 23,6821 + 1,3118 *
penumpang pada hari biasa
MEMBACA HASIL OUT PUT
Tabel pertama menjelaskan penggunaan metode
Enter dalam menganalisa
- Pada tabel kedua ( Model Summary ) terlihat R square ( koefisien determinasi ) sebesar 0.589 atau 58,9 % artinya besar pengaruh penumpang hari biasa terhadap penumpang hari lebaran adalah 58,9 % . Sedangkan sisanya dipengaruhi variabel yang lain.
- Tabel ketiga adalah tabel ANOVA terlihat df Regresi = 1 dan df Residual = 8 dan
F hitung = MS.Regression / MS Residual = 1757551.963 / 153557.271 = 11.446 ( kolom F ) .Untuk kolom sig = 0.010
yang yang lebih kecil dari alpha = 0.025,maka Ho ditolak yang berarti bahwa
data diatas akan mendukung hipotesis bahwa penumpang hari biasa dan pnumpang
lebaran mempunyai hubungan linier.
- Tabel keempat . Jika Model regresinya y = a + bx dengan y = penumpang pada hari lebaran sedangkan x = penumpang hari biasa, Maka kolom B menunjukan koefisien a = 23.682 dan b = 1.312 , sehingga persamaan regresinya berbentuk penumpang hari lebaran = 23.682 + 1.312 * penumpang hari biasa.
KESIMPULAN
“
Persamaan terakhir ini dapat digunakan untuk menduga / mengestimasi nilai penumpang pada hari lebaran jika
dikeketahui nilai penumpang pada hari biasa. “ Misalnya kita ingin menduga
besarnya penumpang lebaran unuk nilai penumpang pada hari biasa sebanyak 15.000
orang.Sehingga diperoleh :
Penumpang pada hari Lebaran = 23,682
+ 1,312 * penumpang pada hari biasa
= 23,682 + 1,312 * 15.000
=
43,362