Uji Linearitas

Embed Size (px)

Citation preview

Ujilinieritasregresimerupakansalahsatu jenisujipersyaratananalisisatauujiasumsi statistik manakala peneliti akan menggunakan jenis statistika parametrik. Istilahliniermengandungartibahwaapakah keduadataatauvariabelyangdihubungkan ituberbentukgarislurus.Makauntuk mengetahui hal itu perlu diuji kelinierannya. Istilahregresimulaidigunakandalamanalisis statistikolehGaltondenganmengambil studi/kajianmengenaiperbandinganantara tinggibadananaklaki-lakidengantinggi badan ayahnya. Selanjutnyaistilahregresidalamanalisis statistikdigunakandalamrangka mengembangkansuatupersamaanuntuk meramalkankeadaanatauhargasesuatuvariabel apabila variabel kedua telah diketahui. Perhatikanpasangandatadibawahinidanlakukanuji linieritas regresi terhadappasangan data tersebut ! NO MOTIVASI BELAJAR (X)PRESTASI BELAJAR (Y)166 267 378 478 577 699 799 888 987 1055 1.Menentukan Persamaan regresi Rumus Y = a + bx 2. Menentukan Hargaa Untuk menentukan hargaa dapat dicari dengan rumus sebagai berikut: Selanjutnya agar dapat mengaplikasikan rumus tersebut terlebih dahulu perlu dicari harga - hargaEX, EY, EXY,EX2 , EY2 , n, (EX)2 dan (EY)2 dan dimasukkan ke dalam tabel persiapan berikut : 2 22) ( .) )( ( ) )( (X X nXY X X YaE EE E E E=NO XYX2Y2XY 166363636 267364942 378496456 478496456 577494949 699818181 799818181 888646464 987644946 1055252525 E7274534562546 Perhitungan pada tabel di atas menghasilkan harga-harga sebagai berikut: EX = 72EY = 74 EXY = 546 EX2 = 534EY2 = 562n = 10 (EX)2 = 5184(EY)2 = 5476 Selanjutnya harga a dapat dicari, yaitu : 308 , 15184 534039312 395165184 534 10546 72 534 74) ( .) )( ( ) )( (:2 22== =E EE E E E=aaaX X nXY X X Ya rumus3. Menentukan Harga b Berdasarkan perhitungan sebelumnya, telah diperoleh harga-harga sebagai berikut :EX = 72EY = 74EXY = 546 EX2 = 534EY2 = 562n= 10 (EX)2 = 5184(EY)2 = 5476 Selanjutnya harga b dapat dicari, yaitu : 85 , 01561325184 53405328 54605184 534 1074 72 546 10) ( .) ).( ( .:2 2=== =E EE E E=bbbbX X nY X XY nb rumus Maka diperoleh persamaan regresi linier :^ Y = 1,308 + 0,85 X

4. Mencari harga-harga untuk mengisi Tabel ANAVA Untuk keperluan melakukan uji linieritas regresi, terlebih dahulu disiapkan Tabel ANAVA sebagai berikut : TABEL : Analisis Varians (ANAVA) Regresi Linier Sederhana Sumber Variasi Dk (Derajat Kebebasan)JK (Jumlah Kuadrat)KT(kuadrat total) atau RJK ( Rata-rata jumlah kuadrat)F TotalNEY2

Regresi (a)1JK (a)Regresi (b/a)1JKreg = JK (b/a) Residu (sisa) n-2JK(S) Tuna cocok k-2 JK (TC) S2TC = JK (TC)/K-2 S2TC / S2g Kekeliruan (Galat)n-kJK (G)atau:JK (E) S2g= JK ( G)/ n K Keterangan : JK (T) = Jumlah kuadrattotal JK (a) = Jumlah kuadratregresi (a)JK (b/a) = Jumlah kuadratregresi (b/a)JK (S) = Jumlah kuadratsisa atau residu JK (G) = Jumlah kuadratkekeliruan JK (TC) = Jumlah kuadratketidakcocokan Dbtc= Derajat kebebasan ketidakcocokan Dbkk = Derajat kebebasan kekeliruan S2TC = varian ketidakcocokanS2G= varian kekeliruan

Keterangan : ) ( ) ( ) () () () / ( ) ( ) ( ) () ).( (. ) / () () () (2222G JK S JK TC JKnYYG JKa b JK a JK T JK S JKnY XXY b a b JKnYa JKY T JKxii =)`E E= =)` E E E =E=E = a. Menghitung jumlah kuadrat regresi (a) atau JK (a) Rumus : JK (a) =(EY)2 n JK (a)=(74)2 10 =5476 10 =547,6 b. Mencari jumlah kuadrat regresi (b/a) 22 , 11 ) / (105328546 85 , 0 ) / (1074 72546 85 , 0 ) / ().( (. ) / ( :=)` =)` =)`E E E =a b JKa b JKa b JKnY XXY b a b JK Rumus c. Menghitung jumlah kuadrat residu (JKres) atau JK (s)Rumus : JK (S) = JK (T) JK (a) JK (b/a) =562 547,6 11,22 = 3,18 d. Menghitung jumlah kuadrat kekeliruan atau JK (G)atau (JKkk) Untuk mencari JK (G) terlebih dahulu dibuat tabel persiapan seperti berikut : )`E E =xiniYY G JK Rumus22) () ( : TABELDAFTAR PASANGAN DATAVARIABEL X DAN Y SETELAH DIKELOMPOKKAN NOXKELASNiY 15115 26226 367 47338 578 677 78428 887 99529 1099 Berdasarkan tabel daftar pasangan data di atas,maka JKkk atau JK (G), dapat dicari, yaitu: { }{ } { } { } { } { }67 , 1 (G) JK 0 5 , 0 67 , 0 5 , 0 0 (G) JK 162 162 5 , 112 113 33 , 176 177 5 , 84 85 0 (G) JK 232481 81222549 64352949 64 64216949 36 25 25 (G) JK 2) 9 9 (9 92) 7 8 (7 83) 7 8 8 (7 8 82) 7 6 (7 6155 (G) JK 22 222 222 2 222 222=+ + + + = + + + + =)` + +)` + +)` + + +)` + + =)`+ + +)`+ + +)`+ + + + +)`+ + +)` = e. Menghitung jumlah kuadrat ketidakcocokan, atau JK (TC)Rumus : JK (TC)= JK (S) JK(G) =3,18 1,67 =1,51 f. MenghitungjumlahDerajatKebebasanketidakcocokkan,atau(db tc) Db tc=K - 2 =5 - 2 =3 g. Menghitung jumlah Derajat Kebebasan kekeliruan, atau(db kk) Db kk= n - k =10 - 5 =5 h. Menghitung rata-rata jumlah kuadrat ketidakcocokan ( RKtc) atau varians ketidakcocokkan (S2TC) S2TC = JK (TC)/ k - 2 atau( RKtc = JKtc/dbtc) = 1,51/3 = 0,503 i. Menghitung rata-rata jumlah kuadrat kekeliruan (RKkk) atau varians kekeliruan (S2G) S2G = JK (G)/n k atau(RKkk = JKkk/dbkk) = 1,67/5 = 0,334 j. MenghitungF kelinieran( Model Linier)F linier =S2 TC / S2 G atau(RKtc/RKkk)= 0,503/0,334 = 1,50 k. Mengisi tabel ANAVA Sumber VariasiDkJKKT atau RJKF TotalN=10562 Regresi (a)1547,6 Regresi (b/a) 111,22 Residu (sisa)n-2= 10-2=8 3,18 Tuna cocok k-2 5-2 = 3 1,51 0,503 1,50 Kekeliruan (Galat) n-k 10-5=5 1,67 0,334 l. Menentukan nilai F tabel model linier dengan taraf signifikansi 5%, yaitu dengan dk pembilang(k-2 = 5 2 = 3) dan dk penyebut (n-k = 10 5 = 5), diperoleh F tabel model linier sebesar 5,41m. Menguji hipotesis, yaitu : Ho = Model regresi non linier Ha = Model regresi linier Kriteria ; Tolak hipotesis nol (Ho); (model regresi non linier) jika F hitung (F model regresi linier) s F tabel ( F model regresi non linier ) , pada (1 - o ) (k-2, n-k) atau yang bersesuaian, sedangkan dalam keadaan yang sebaliknya diterima.

Proses pengujian:

Dengandk pembilang k 2 = 3 dan dk penyebut (n-k = 5)pada taraf signifikansi 5% atau tingkat kepercayaan 95% ( o = 0,05), diperoleh harga F tabel sebesar 5,41 > F hitung sebesar 1,50. Maka hipotesis nol (Ho) ditolak dan Ha diterima. Berarti kita terima pernyataan bahwa bentuk regresi linier. Selanjutnya kedua hasil pengujian ini menyatakan bahwaregresi Y = 1,308 + 0,85 X, kecuali dari segi konstantanya , dapat dipertanggungjawabkan untuk digunakan bagi pengambilan beberapa kesimpulan yang diperlukan. 23 TERIMA KASIH