View
264
Download
3
Category
Preview:
Citation preview
www.company.com
Korelasi Bivariat danRegresi Linier Sederhana
Pendahuluan• Dalam suatu observasi, kita sering kali mencatat dua atau
lebih variabel dalam suatu individu, misalkan: dari 1 orangdicatat data tinggi dan berat badannya. Tinggi dan beratbadan merupakan variabel.
www.company.com
• Data yang memiliki dua variabel disebut databivariat, data yang memiliki lebih dari dua variabel disebutdata multivariat.
• Tujuan kita mengumpulkan data bivariat yaituuntuk menjawab:– Apakah kedua variabel tersebut terkait?
– Relasi seperti apa yang diindikasikan oleh data?
www.company.com
– Relasi seperti apa yang diindikasikan oleh data?
– Dapatkah kita mengukur kekuatan relasi antaravariabel tersebut?
– Dapatkah kita memprediksi nilai satu variabelmenggunakan variabel yang lain?
Rangkuman dari data bivariat kategorik
• Data kategorik/data kualitatif: data yang biasanya bukan dalambentuk angka.
• Data bivariat kategorik: data kualitatif yang memiliki 2 variabel.
www.company.com
• Setelah melakukan pencatatan pada data kategorik, hal yangkemudian dilakukan adalah merangkum data tersebut.
• Rangkuman data kategorik biasanya disebut data tertabulasiatau data terklasifikasi silang. Dalam statistik disebut juga tabelkontingensi.
Contoh:
GenderAktifitas Media Sosial
JumlahTweeting No Tweeting
Laki-laki 120 75 195
Perempuan 155 90 245
www.company.com
Perempuan 155 90 245
275 165 440
Diagram Scatter untuk data bivariate kuantitatif
• Data kuantitatif: data dalam bentuk numerik/angka.
• Data bivariate kuantitatif: data kuantitatif yang memiliki 2variabel.
www.company.com
variabel.
• Misalkan: kita memiliki 2 variabel, namakan variabel x dany. Kedua variabel tersebut kita pasangkan menjadi (x,y).Jika data tercatat sebanyak n kali, maka kita memiliki npasangan (x,y):
(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)
• Sebanyak n pasangan (x,y) digambarkan sebagai titik didalam diagram.
• Diagram tersebut dinamakan diagram scatter atau plot
www.company.com
• Diagram tersebut dinamakan diagram scatter atau plotscatter.
• Dengan melihat diagram scatter, relasi antara keduavariabel dapat dinilai secara visual. Singkatnya, kita dapatmengobservasi apakah titik-titik dalam plot berkumpulmembentuk garis atau kurva atau tidak berpola.
Contoh:• Variabel x: skor GPA (Grade Point Average)
• Variabel y: skor GMAT (Graduate Mangement AptituteTest)
www.company.com
• Solusi:
Dari diagram plot terlihat titik-titik membentuk pola daribarat daya ke timur laut mengindikasikan relasi yangpositif antara x dan y. Demikian sehingga, seseorang
www.company.com
positif antara x dan y. Demikian sehingga, seseorangyang memiliki GPA yang tinggi, juga memiliki skor GMATyang tinggi.
Koefisien Korelasi• Koefisien korelasi (dinotasikan dengan r) adalah ukuran
kekuatan dari relasi linier antara variabel x dan y.
• Sifat dari koefisien korelasi:
www.company.com
• Sifat dari koefisien korelasi:
– Nilai r berada diantara -1 dan 1:
– Nilai r dekat dengan 0, menunjukkan relasi yang lemah.
– Nilai r dekat dengan 1 atau -1, menunjukkan relasi yangkuat.
– Besarnya r mengindikasikan kekuatan relasilinier, dimana tandanya menunjukkan arah. Secaraspesifik sebagai berikut:
1 r 1
• r>0 jika pola nilai (x,y) terkumpul dari kiri bawah ke kananatas.
• r<0 jika pola nilai (x,y) terkumpul dari kiri atas ke kananbawah.
www.company.com
bawah.
• r=1 jika semua nilai (x,y) terbentang membentuk garislurus dengan kemiringan positif (relasi positif liniersempurna)
• r=-1 jika semua nilai (x,y) terbentang membentuk garislurus dengan kemiringan negatif (relasi negatif liniersempurna)
Contoh:
www.company.com
Dimana
Menghitung koefisien korelasi• Rumus menghitung r:
xy
xx yy
Sr
S S
xy
2
xx
2
S x x y y
S x x
S y y
www.company.com
• Korelasi pada populasi dinotasikan: ρ
• Estimasi korelasi dinotasikan: r, disebut koefisien korelasiproduct-moment Pearson atau hanya koefisien korelasi.
xx yy
2 22 2
n xy x y
n x x n y y
2
yyS y y
Contoh: Koefisien KorelasiNo y x xy y^2 x^2
1 45 10 450 2025 100
2 67 9 603 4489 81
3 89 6 534 7921 36
4 23 17 391 529 289
5 69 7 483 4761 49
y: Nilai UTS mata kuliah StatistikaKomunikasix: banyaknya update sosmed dalam 1hari
www.company.com
5 69 7 483 4761 49
6 90 5 450 8100 25
7 77 4 308 5929 16
8 81 6 486 6561 36
9 82 4 328 6724 16
10 67 6 402 4489 36
11 56 12 672 3136 144
12 49 15 735 2401 225
13 69 10 690 4761 100
14 72 8 576 5184 64
15 91 3 273 8281 9
1027 122 7381 75291 1226
0
5
10
15
20
0 20 40 60 80 100
Ban
yakn
ya
Up
date
So
sm
ed
Nilai UTS Statistika Komunikasi
Diagram Scatter Nilai UTS StatistikaKomunikasi dengan Banyaknya
Update Sosmed
• Nilai koefisien korelasi product-momentPearsonnya:
n xy x yr
www.company.com
2 22 2
2 2
rn x x n y y
15 7381 1027 122
15 75291 1027 15 1226 122
0.90125
Latihan
• Browsing data dengan 2 variabel atau buatlahdata fiksi dengan 2 variabel. (Banyakdata, minimal n=10)
www.company.com
• Gambarkan diagram scatternya.
• Hitung koefisien korelasinya.
Regresi Linier Sederhana
• Setelah kita menemukan pola linier (garis) dalamdiagram scatter, dan korelasi diantara duavariabel cukup kuat, kita dapat menentukansuatu persamaan yang memungkinkan kita
www.company.com
suatu persamaan yang memungkinkan kitauntuk memprediksi nilai satu variabelmenggunakan variabel yang lain.
• Persamaan ini disebut dengan regresi liniersederhana.
Menentukan variabelManakah yang menjadi X dan manakah yang menjadi Y?
• Ketika kita menentukan koefisien korelasi, pilihan untukmenentukan yang manakah variabel X dan yang manakahvariabel Y,tidak menjadi masalah. Akan tetapi lain halnya
www.company.com
variabel Y,tidak menjadi masalah. Akan tetapi lain halnyaketika kita ingin membuat prediksi.
• Dalam statistik:– Variabel X disebut variabel bebas /independen atau variabel
penjelas.
– Variabel Y disebut variabel terikat /dependen atau variabelrespon
• Sebelum kita menentukan garis regresi, baiknyamelakukan pengecekan terhadap kondisi berikut:– Diagram scatter-nya memiliki pola linier.
– Koefisien korelasinya cukup kuat (diatas kurang lebih
www.company.com
– Koefisien korelasinya cukup kuat (diatas kurang lebih0.60)
Persamaan regresi linier
• Persamaan regresi linier sederhana:
• Estimasi koefisien beta dalam regresi linier yaitu:
0 1y x
www.company.com
0 1y b b x
Contoh:
www.company.com
Residual
• Residual adalah error yang dari pendugaan olehpersamaan regresi.
ˆe y y
www.company.com
dimana
e: error
y: nilai yang sebenarnya
y(topi): nilai dugaan dari persamaan regresi.
i i iˆe y y
Nilai estimasi koefisien persamaan regresi
• Persamaan regresi:
0 1y b b x
www.company.com
• Estimasi koefisien b0 dan b1 persamaan regresiyaitu:
1 22
0 1
n xy x yb
n x x
b y b x
Contoh:• y: Nilai UTS mata kuliah Statistika
Komunikasi
• x: banyaknya update sosmed dalam 1hari
• Nilai koefisien:
No y x xy y^2 x^2
1 45 10 450 2025 100
2 67 9 603 4489 81
3 89 6 534 7921 36
4 23 17 391 529 289
5 69 7 483 4761 49
6 90 5 450 8100 25
7 77 4 308 5929 16
www.company.com
• Nilai koefisien:7 77 4 308 5929 16
8 81 6 486 6561 36
9 82 4 328 6724 16
10 67 6 402 4489 36
11 56 12 672 3136 144
12 49 15 735 2401 225
13 69 10 690 4761 100
14 72 8 576 5184 64
15 91 3 273 8281 9
1027 122 7381 75291 1226
bar 68.46667 8.133333
1 22
2
0
n xy x yb
n x x
15 7381 1027 122
15 1226 122
4.1583
b 68.4667 ( 4.1823) 8.1333
102.2875
• Persamaan regresinya:
y 102.2875 4.1583x
No y x y(topi)
1 45 10 60.7045
2 67 9 64.8628
3 89 6 77.3377
4 23 17 31.5964
5 69 7 73.1794
www.company.com
5 69 7 73.1794
6 90 5 81.496
7 77 4 85.6543
8 81 6 77.3377
9 82 4 85.6543
10 67 6 77.3377
11 56 12 52.3879
12 49 15 39.913
13 69 10 60.7045
14 72 8 69.0211
15 91 3 89.8126
1027 122
y 102.2875 4.1583 (12)
52.3879
Mean Squared Error• Ukuran baik atau buruknya
suatu persamaanregresi, salah satunya dapatdilihat dari nilai rata-rata galatkuadratnya, yang disebut MSE
No y x y(topi) error e^2
1 45 10 60.7045 -15.7045 246.6313
2 67 9 64.8628 2.1372 4.567624
3 89 6 77.3377 11.6623 136.0092
4 23 17 31.5964 -8.5964 73.89809
5 69 7 73.1794 -4.1794 17.46738
www.company.com
kuadratnya, yang disebut MSE(Mean Squared Error).
• Semakin kecil nilai MSE-nya, maka persamaan regresitersebut baik.
5 69 7 73.1794 -4.1794 17.46738
6 90 5 81.496 8.504 72.31802
7 77 4 85.6543 -8.6543 74.89691
8 81 6 77.3377 3.6623 13.41244
9 82 4 85.6543 -3.6543 13.35391
10 67 6 77.3377 -10.3377 106.868
11 56 12 52.3879 3.6121 13.04727
12 49 15 39.913 9.087 82.57357
13 69 10 60.7045 8.2955 68.81532
14 72 8 69.0211 2.9789 8.873845
15 91 3 89.8126 1.1874 1.409919
1027 122 MSE 62.27619
21MSE e
n
Latihan
• Menggunakan data pada latihan sebelumnya(menghitung koefisien korelasi), tentukanpersamaan regresi dari data tersebut.
www.company.com
• Hitunglah error dan MSE-nya
Recommended