09 November 2009

REGRESI BERGANDA

 "Multiple regression is the appropirate method of analysis, when the reseach problem involves a single metrice independen variable. The objective of multiple regression analysis is to predict the change in the dependent variable, variable is response to change several independent variable"(Hair, Anderson,Tatham, Black,1985).
(Regresi berganda adalah metode analisis yang tepat ketika penelitian melibatkan satu variabel terikat yang diperkirakan berhubungan dengan satu atau lebih variabel bebas. Tujuan analisis regresi berganda adalah memperkirakan perubahan respon pada variabel terikat terhadap beberapa variabel bebas)(Hair,Anderson,Tatham,Black,1995)
Sumber : Yamin dan Kurniawan (2009)

Analisis regresi berganda adalah sebuah pendekatan yang digunakan untuk mendefinisikan hubungan matematis antara variabel dependen (Y) dengan satu atau beberapa variabel independen (X) . Hubungan matematis digunakan sebagai suatu model regresi yang digunakan untuk meramalkan atau meprediksi nilai (Y) berdasarkan nilai (X) tertentu. Dengan analisis regresi akan diketahui variabel independen yang benar-benar signifikan mempengaruhi variabel dependen dan dengan variabel yang signifikan tadi dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen. Hubungan matematis dapat digambarkan sebagai berikut :


Dimana :
Y = variabel deoenden
= konstanta
= Koefisien regresi
  = variabel independen
= eror/residu

Sumber : Sofyan dan Heri, SPSS Complete, 2009


Ada beberapa uji asumsi klasik yang mendasar dalam analisis regresi antara lain :
  1. Normalitas. Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen dan dependen mempunyai distribusi normal atau mendekati normal. Deteksi pengambilan keputusan adalah sebagai berikut : jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Uji Normalitas dapat dilakukan dengan Kolmogorov-Smirnov. Pengujian ini dilakukan pada nilai standardized Residual. Jadi sebelum melakukan uji tersebut, lakukan analisis regresi terlebih dahulu, untuk mendapatkan nilai standardized residual.
  2. Multikolinieritas. Uji asumsi ini bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antarvariabel independen. Jika terjadi korelasi maka model regresi tersebut terdapat problem multikolinieritas. Sedangkan yang baik seharusnya dalam model regresi tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Cara mendeteksi problem ini dengan melihat besarnya nilai VIF (variance inflation factor) dan tollerance. Nilai VIF disekitar angka 1 dan nilai tollerance  mendekati 1. Kemudian melihat besarnya korelasi antara variabel independen, besarnya nilai koefisien korelasinya antara variabel independen harus lemah (<0.05).
  3. Heterokedastisitas.  Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dan residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain. Adanya heterokedastisitasdapat dideteksi dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik, dimana sumbu x adalah Y yang diprediksi dan sumbu Y adalah residual (Yprediksi-Ysesungguhnya) yang telah di studentized.
Ada beberapa pengujian dalan analisis regresi berganda antara lain :
  1. Uji t. Uji ini digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial/sendiri.
  2. Uji F. Uji F digunakan untuk menguji variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan/serentak.
Download artikelnya [PDF]

Tidak ada komentar: