ANALISIS REGRESI 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)
Persamaan regresinya sebagai berikut:
Y’ = a + bX
Y’ = -28764,7 + 0,691X
Angka-angka ini dapat diartikan sebagai berikut:
1. Konstanta sebesar
-28764,7; artinya jika biaya promosi (X) nilainya adalah 0, maka volume penjulan
(Y’) nilainya negatif yaitu sebesar -28764,7.
2. 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.
Comments
Post a Comment