ANALISIS
REGRESI LINIER SEDERHANA
Analisis regresi linier sederhana
adalah hubungan secara linear antara satu variabel independen (X) dengan
variabel dependen (Y). Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara
variabel independen dengan variabel dependen apakah positif atau negatif dan
untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel
independen mengalami kenaikan atau penurunan.. Data yang digunakan biasanya
berskala interval atau rasio.
Rumus regresi linear sederhana sebagi
berikut:
Y’ = a + bX
Keterangan:
Y’ = Variabel dependen (nilai
yang diprediksikan)
X = Variabel independen
a = Konstanta (nilai Y’
apabila X = 0)
b = Koefisien regresi (nilai
peningkatan ataupun penurunan)
Contoh kasus:
Seorang mahasiswa bernama Hermawan
ingin meneliti tentang pengaruh biaya promosi terhadap volume penjualan pada
perusahaan jual beli motor. Dengan ini di dapat variabel dependen (Y) adalah
volume penjualan dan variabel independen (X) adalah biaya promosi. Dengan ini
Hermawan menganalisis dengan bantuan program SPSS dengan alat analisis regresi
linear sederhana. Data-data yang di dapat ditabulasikan sebagai berikut:
Tabel. Tabulasi Data Penelitian (Data
Fiktif)
Langkah-langkah pada program SPSS
- Masuk program SPSS
- Klik variable view pada SPSS data editor
- Pada kolom Name ketik y, kolom Name pada baris
kedua ketik x.
- Pada kolom Label, untuk kolom pada baris
pertama ketik Volume Penjualan, untuk kolom pada baris kedua ketik Biaya
Promosi.
- Untuk kolom-kolom lainnya boleh dihiraukan
(isian default)
- Buka data view pada SPSS data editor, maka
didapat kolom variabel y dan x.
- Ketikkan data sesuai dengan variabelnya
- Klik Analyze
- Regression - Linear
- Klik variabel Volume Penjualan dan masukkan ke
kotak Dependent, kemudian klik variabel Biaya Promosi dan masukkan ke kotak
Independent.
- Klik Statistics, klik Casewise diagnostics,
klik All cases. Klik Continue
- Klik
OK, maka hasil output yang didapat pada kolom Coefficients dan Casewise
Diagnostics adalah sebagai berikut:
Tabel. Hasil Analisis Regresi Linear
Sederhana
Persamaan regresinya sebagai berikut:
Y’ = a + bX
Y’ =
-28764,7 + 0,691X
Angka-angka ini dapat diartikan
sebagai berikut:
- Konstanta sebesar -28764,7; artinya
jika biaya promosi (X) nilainya adalah 0, maka volume penjulan (Y’) nilainya
negatif yaitu sebesar -28764,7.
- Koefisien regresi variabel harga (X)
sebesar 0,691; artinya jika harga mengalami kenaikan Rp.1, maka volume
penjualan (Y’) akan mengalami peningkatan sebesar Rp.0,691. Koefisien bernilai
positif artinya terjadi hubungan positif antara harga dengan volume penjualan,
semakin naik harga maka semakin meningkatkan volume penjualan.
Nilai volume penjualan yang diprediksi (Y’) dapat dilihat pada tabel
Casewise Diagnostics (kolom Predicted Value). Sedangkan Residual
(unstandardized residual) adalah selisih antara Volume Penjualan dengan
Predicted Value, dan Std. Residual (standardized residual) adalah nilai
residual yang telah terstandarisasi (nilai semakin mendekati 0 maka model
regresi semakin baik dalam melakukan prediksi, sebaliknya semakin menjauhi 0
atau lebih dari 1 atau -1 maka semakin tidak baik model regresi dalam melakukan
prediksi).
-
Uji Koefisien Regresi Sederhana (Uji t)
Uji ini digunakan untuk mengetahui
apakah variabel independen (X) berpengaruh secara signifikan terhadap variabel
dependen (Y). Signifikan berarti pengaruh yang terjadi dapat berlaku untuk
populasi (dapat digeneralisasikan).
Dari hasil analisis regresi di atas
dapat diketahui nilai t hitung seperti pada tabel 2.
Langkah-langkah pengujian sebagai
berikut:
1. Menentukan Hipotesis
Ho : Ada pengaruh secara
signifikan antara biaya promosi dengan
volume penjualan
Ha : Tidak ada pengaruh secara
signifikan antara biaya promosi dengan
volume penjualan
2. Menentukan tingkat signifikansi
Tingkat signifikansi menggunakan a = 5% (signifikansi 5% atau 0,05
adalah ukuran
standar yang sering digunakan dalam penelitian)
3. Menentukan t hitung
Berdasarkan tabel diperoleh t
hitung sebesar 10,983
4. Menentukan t tabel
Tabel distribusi t dicari pada a = 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi) dengan
derajat kebebasan
(df) n-k-1 atau 20-2-1 = 17 (n adalah jumlah kasus dan k adalah
jumlah variabel
independen). Dengan pengujian 2 sisi (signifikansi = 0,025) hasil
diperoleh untuk t tabel
sebesar 2,110 (Lihat pada lampiran) atau dapat dicari di Ms Excel dengan
cara pada cell
kosong ketik =tinv(0.05,17) lalu enter.
5. Kriteria Pengujian
Ho diterima jika –t tabel < t hitung < t tabel
Ho ditolak jika -thitung < -t tabel atau t hitung > t tabel
6. Membandingkan t hitung dengan t
tabel
Nilai t hitung > t tabel (10,983 > 2,110) maka Ho ditolak.
7. Kesimpulan
Oleh karena nilai t hitung > t tabel (10,983 > 2,110) maka Ho
ditolak, artinya bahwa
ada pengaruh secara signifikan antara biaya promosi dengan volume
penjualan. Jadi
dalam kasus ini dapat disimpulkan bahwa biaya promosi berpengaruh
terhadap volume
penjualan pada perusahaan jual beli motor.
