Analisis Regresi

Analisis regresi banyak digunakan dalam berbagai bidang, misalnya saja industri, teknik sipil, pertanian, lingkungan, kedokteran, pemasaran, kependudukan dsb.

Model regresi dapat digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antar variabel dependen (terikat) dan variabel independen (bebas), mengetahui pengaruh suatu atau beberapa variabel independen  terhadap varibel dependen, memprediksi pengaruh suatu variabel atau beberapa variabel dependen dan variabel independen.

Model regresi terdiri dari variabel yaitu variabel dependen (Y) variabel independen. Variabel dependen (x) . variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi oleh suatu variabel independen, sedangkan variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi variabel dependennya.

Analisis Regresi Linear Sederhana

Analisis regresi sederhana terdiri dari satu variabel dependen (Y) dan satu variabel independen (X). bentuk umum regresi sederhana:

Y=b0+b1X

Dengan Y adalah variabel dependen; X adalah variabel independen ; b0 adalah konstanta yang menunjukkan bahwa tanpa ditambahkan X nilai Y akan bertambah sebesar b0; dan b1 adalah koefisien X.

Analisis Regresi Berganda

Analisis regresi berganda terdiri dari satu variabel dependen (Y) dan variabel independen (X) yanh lebih dari satu.

Bentuk umum persamaan regresi berganda adalah:

Y=b0+b1X1+b2X2+…+biXi+e

Dengan  b0 adalah konstantaa; b1,b2,…,bi adalah koefisien model regresi untuk X1, X2, …, Xi, dan e (error) atau yang sering disebut dengan residual merupakan selisih antara nilai sebenarnya dengan garis taksiran yang dirumuskan (e=Y-Y’) dengan Y adalah nilai sebenarnya pada variabel dependen dan Y’  adalah nilai taksiran variabel dependen.