REGRESI_Wiwin Windayati_070674

Regression




Mean menunjukan nilai rerata dari Banyak makan, yaitu 3,9667
Mean menunjukan nilai rerata dari Berat badan, yaitu 56,20000
Standar deviasi Banyak makan = 0.80872
Standar deviasi Berat badan = 42,1328
Banyaknya data yang dianalisis (N) = 30
Dengan mengunakan korelasi Pearson diperoleh r= -0,781. Itu berarti hubungan antara nilai Banyak makan terhadap nilai Berat badan sangat kuat. Dari koefesien korelasi yang bertanda – diperoleh arti adanya hubungan searah.Artinya,Bila nilai b Banyak makan tinggi maka nilaiBerat badan tinggi.




Nilai R Square dalam tabel model summary menunjukan besarnya pengaruh kontribusi nilai Banyak makan terhadap nilai Berat badan. Dalam tabel tersebut terlihat bahwa nilai kontribusinya adalah 0,05.
Persamaan regresi adalah Y = a + bX, sehingga dalam tabel coefficient didapatkan persamaan Y = -4,461 + 0,150X.



Analisis Output
Berdasarkan hasil output spss, selanjutnya kita melakukan uji hipotesis yang menyatakan model yang dihadapkan bentuknya linier atau tidak.
Hipotesis :
H0 : b=0 (tidak ada hubungan linier antara Banyak makan dan Berat badan)
H1 : b≠0 (ada hubungan linier antara Banyak makan dan Berat badan)
Dalam output diperoleh nilai Fhit = 43,886 (dalam tabel ANOVA) sedangkan Ftabel = 3,12 (tabel distribusi F dengan taraf signifikasi 5% ), karena nilai Fhit > Ftabel maka disimpulkan bahwa kita dapat menolak H0 artinya ada hubungan linier antara Banyak makan dan Berat badan
Pada tabel model summary diperoleh R2 = 0,610. Artinya variable Banyak makan dapat menerangkan variabilitas sebesar 5% dari variabilitas Berat badan, sedangkan sisanya diterangkan oleh variable lain (dimana R2 merupakan koefisien determinasi)
Untuk penguji signifikan koefisien regresi dapat dilakukan sebagai berikut(lihat tabel coefficients) :
Untuk konstanta
Hipotesis :
H0 : koefisien regresi tidak signifikasi
H1 : koefisien regresi signifikasi
Pada taraf signifikansi 3%. Nilai t hit = 2,229, hal ini bisa dilihat dari nilai sig = 0,000
Untuk koefisien Banyak makan
Hipotesis :
H0 : koefisien regresi tidak signifikasi
H1 : koefisien regresi signifikasi
Pada taraf signifikasi 3% tabel hit = 1,123 hal ini bisa dilihat dari nilai sig = 0,002
Berat badan = Y = -4,461 + 0,150 Banyak makan
Tanda + pada variable Berat badan menunjukan arah searah, artinya bila nilai Banyak makan naik maka Berat badan akan naik, begitu juga sebaliknya.