JURNAL PERSAMAAN REGRESI DAN ANALISIS VARIANNYA DOCX

Title	JURNAL PERSAMAAN REGRESI DAN ANALISIS VARIANNYA
Author	Andhink Crusher
Pages	8
File Size	143.8 KB
File Type	DOCX
Total Downloads	23
Total Views	178

Summary

Description

JURNAL PERSAMAAN REGRESI DAN ANALISIS VARIANNYA Salah satu teknik analisis data yang sedang ngetrend belakangan ini adalah regresi. Regresi adalah salah satu metode peramalan yang dikenal dalam statistic. dalam dunia pendidikan, regresi sangat sering digunakan oleh mahasiswa yang sedang menyelesaikan tugas akhir. Analisis regresi berguna untuk : mengetahui pengaruh antara variable bebas (yang juga dikenal dengan prediktor) yang disimbolkan dengan X dan variable terikat (yang juga dikenal dengan kriterium) yang disimbolkan dengan Y. Istilah variable bebas dan variable terikat berasal dari matematika. Dalam penelitian: variable bebas adalah variable yang dimanipulasikan oleh peneliti. Misalnya seorang peneliti di bidang pendidikan yang mengkaji akibat dari berbagai metode pengajaran. Peneliti dapat menentukan metode (sebagai variable bebas) dengan menggunakan berbagai macam metode. Dalam bahasa yang lebih lugas, variable bebas adalah variable yang meramalkan sedangkan variable terikat adalah variable yang diramalkan. Variable terikat adalah akibat yang di duga mengikuti perubahan dari variable bebas.Contoh, misalnya kita mengkaji tentang hubungan antara kecerdasan dan prestasi sekolah, maka kecerdasan adalah variable bebas dan prestasi sekolah adalah variable terikat. Jika kita meneliti hubungan antara merokok dan penyakit kanker, maka merokok adalah variable bebas dan penyakit kanker adalah variable terikat. Jenis-jenis Persamaan Regresi : a. Regresi Linier : - Regresi Linier Sederhana - Regresi Linier Berganda b. Regresi Nonlinier - Regresi Eksponensial Dalam melakukan penentuan variable bebas dan variable terikat harus dilandasi dengan teori yang kuat. Hal ini karena statistic tidak dapat membedakan data yang memiliki teori dengan data yang tidak berteori. Jika data yang kita gunakan tidak memiliki landasan teori yang kuat, maka kesimpulan yang kita ambil akan sangat menyesatkan. Misalnya, kita memprediksi prestasi belajar dengan hasil panen padi. Secara statistic, bisa jadi prestasi belajar dipengaruhi oleh panen...