1
Sesi 1
Regresi Sederhana
Definisi
Analisis regresi merupakan alat yang sangat luas digunakan baik dalam
riset akademis maupun dalam dunia industri. Secara definitif analisis regresi
adalah berhubungan dengan studi ketergantungan (dependence) satu variabel
terdahap satu atau beberapa variabel lainnya. Selengkapnya Gujarati (2003)
mendefinisikan sebagai berikut :
“Regression analysis is concerned with study of the dependence of one variable,
the dependent variable, on one or more other variables, the explanatory variables, with a
view to estimating and/or predicting the (population) mean or average value of the former
in terms of the known of fixed (in repeated sampling) values of latter.”
Secara populer dependent variable lebih sering dikenal sebagai variabel
tergantung yang biasa diberi simbol Y. Adapun explanatory variables sering
disebut sebagai variabel bebas atau dengan simbol X.
Model Regresi Sederhana
Berdasarkan definisi diatas, model regresi yang paling sederhana
mengambil bentuk sebagai berikut :
Y = β0 + β1X +
dalam hal ini
Y = variabel tergantung
X = variabel bebas
This document was created with free TRIAL version of eXPert PDF.This watermark will be removed
after purchasing the licensed full version of eXPert PDF. Please visit www.visagesoft.com for more details
2
β0 = intercept / constant
β1 = slope coefficient
= disturbance / unsur gangguan
Karakteristik dari model regresi yang membedakannya dengan model
matematika adalah adanya unsur gangguan () yang menunjukkan bahwa
hubungan hubungan Y dengan X tidaklah deterministik atau eksak melainkan
bersifat stokastik atau probabilistis. Dalam realitas sosial, ekonomi dan bisnis
unsur ketidakpastian merupakan sesuatu yang lumrah terjadi.
Koefisien β0 dan β1 tidak bisa ditentukan secara langsung namun melalui
estimasi setelah diperoleh beberapa sampel data untuk Y dan X. Oleh karena itu
menentukan koefisien regresi nantinya didasarkan pada mekanisme inferensial
statistik. Dengan mengasumsikan nilai dan sifat dari unsur gang