Kind: captions
Language: id
Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh berjumpa lagi dengan saya di
channel YouTube saya ensiklopedia Ahmad
Fauzi channel yang menjelaskan berbagai
hal yang berkaitan dengan analisis data
penelitian penulisan dan berbagai
pengetahuan lain yang mungkin dapat
meningkatkan pengetahuan ataupun
keterampilan kalian di video Sebelumnya
kita telah mempelajari bagaimana caranya
melakukan perhitungan manual ketika kita
ingin melakukan anak analisis korelasi
dan pada video kali ini Mari kita
mempelajari bagaimana caranya melakukan
perhitungan manual ketika kita ingin
melakukan analisis regresi lebih
tepatnya regresi linear sederhana
analisis regresi seringki dianggap
sebagai analisis lanjutan setelah
korelasi memang banyak penelitian yang
hanya melakukan analisis hingga korelasi
ketika penelitiannya mengkaji hubungan
namun tidak sedikit juga peneliti yang
melanjutkan analisisnya hingga analisis
regresi ketika mereka juga melakukan
penelitian untuk mengkaji hubungan
oke Sekarang mari kita pelajari Apa itu
regresi linear sederhana dan bagaimana
caranya melakukan perhitungan pada
analisis
ini analisis regresi linear sederhana
kita gunakan ketika kita ingin
memprediksi nilai pada suatu variabel
berdasarkan nilai variabel lain Nah
kalau korelasi kita hanya ingin melihat
hubungan dan seberapa kuat hubungan
tersebut kalau pada regresi kita bisa
memprediksi misalkan di variabel a
datanya sekian kita bisa
memprediksi data di variabel B dengan
menggunakan data di variabel a tadi
setelah tentunya kita melakukan analisis
regresi jadinya kita bisa memprediksi
variabel lain berdasarkan variabel
lainnya variabel yang kita ingin
prediksi tadi disebut sebagai variabel
dependen atau terkadang dinamai juga
sebagai variabel hasil atau di referensi
lain dikenal juga sebagai
kriterium sedangkan variabel yang
digunakan untuk memprediksi nilai
variabel lain disebut variabel
independen atau terkadang juga disebut
sebagai variabel prediktor yang
memprediksi
Oke asumsi yang harus dipenuhi oleh data
kita Sebelum kita melakukan analisis
regresi linear sederhana yang pertama
adalah kedua variabel harus diukur dalam
skala interval atau rasio jadinya sama
seperti korelasi person ya kemudian
hubungan dua variabel Harus linear sama
seperti korelasi person independensi
observasi sama seperti person juga sama
seperti
Anova tidak ada outlay yang signifikan
juga Sama ya kemudian data juga
terdistribusi
normal lalu
homoskedastisitas Sama juga seperti
person nah pada analisis regresi ini ada
keunikan kalau kita melakukan analisis
Anova kita
mencantumkan tabel rangkuman Anova pada
korelasi kita mencantumkan hasil
perhitungan koefisien korelasi pada Uji
T kita cantumkan tabel rangkuman Uji T
ataupun nilai T hitung namun pada
analisis regresi setidaknya ada empat
informasi utama yang nanti kita laporkan
di pelaporan kita yang pertama adalah
persamaan regresi yang telah kita
peroleh persamaan ini yang kita gunakan
untuk memprediksi tadi memprediksi satu
variabel menggunakan variabel lainnya
Kemudian signifikansi dari persamaan
regresi tersebut
artinya kepercayaan dari persamaan
regresi benar-benar dapat memprediksi
secara nyata atau tidak kemudian garis
regresi jadya ini membuat grafik
kemudian koefisien korelasi dan
koefisien
determinasi nah pada video ini kita akan
memfokuskan bahasan kita pada Bagaimana
caranya melakukan perhitungan persamaan
regresi serta signifikansi persamaan
regresi garis regresi akan kita bahas di
video selanjutnya sedangkan koefisien
korelasi sudah kita bahas di video
sebelumnya Kalau koefisien determinasi
akan saya bahas di video yang membahas
effect size di beberapa video
selanjutnya nah ini
merupakan rumus dasar dari persamaan
regresi formula dasar ya y = a + BX y
ini
variabel kriteriumnya
sedangkan B itu variabel
prediktornya Kita harus mencari notasi A
dan
B kemudian ini merupakan tabel rangkuman
Anova yang F hitung dan F tabelnya ini
kita jadikan dasar untuk melihat
signifikansi dari persamaan regresi ini
kalau F hitungnya lebih besar dari f
tabel maka persamaan regresi ini
signifikan kemudian seperti yang saya
katakan tadi pelaporan selanjutnya
adalah menggunakan garis regres
dan yang terakhir adalah koefisien
korelasi dan koefisien
determinasi dan seperti yang saya
katakan tadi yang akan kita bahas di
video ini hanyalah dua nomor pertama
yaitu Bagaimana caranya mencari atau
menghitung persamaan regresi dan
bagaimana caranya menghitung
signifikansi dari persamaan regresi
tersebut Nah misalkan kita menggunakan
data ini lagi data ini pernah kita
gunakan ya di video yang membahas
perhitungan korelasi
Apa langkah selanjutnya yang harus kita
lakukan sama seperti korelasi kita buat
tabel bantu terlebih dahulu ya caranya
bagaimana di sebelah kanan kita
tambahkan satu kolom yang berisi
Perkalian antara X dengan y misalkan X
ini merupakan keterampilan berpikir
kritis sedangkan y ini hasil belajar
kita ingin mengetahui apakah X ini
keterampilan berpikir dapat memprediksi
capaian hasil belajar siswa jadinya x
merupakan keterampilan berpikir kritis
sedangkan y adalah hasil belajar kolom
yang kita ciptakan pertama adalah XC
yang merupakan Perkalian antara X dengan
y jadinya 4 * 3 12 5 * 4 20 hingga 9 * 8
72 kemudian kita tambahkan kolom lagi
yaitu
x^ yang merupakan kuadrat dari data-data
di variabel x 4^ 16 5^ 25 9^ 81 dan
terakhir kita buat kolom y^ yang
merupakan kuadrat dari item-item data
variabel y 3^ 9 4^ 16 8^ 64 dan terakhir
kita tambahkan satu baris paling bawah
yang merupakan baris yang berisi
penjumlahan angka-angka di atas ini ini
Sigma X ya jadinya 4 + 5+ sekian sekian
hingga + 9 = 61 ini sigma y-nya ini
Sigma XY ini Sigma x² Sedangkan ini
Sigma y
ku tabel bantu sudah kita peroleh
Sekarang waktunya kita menentukan
persamaan regresi dari data ini Nah di
sini ada dua yang harus kita cari yaitu
a dan
b untuk mencari a kita menggunakan rumus
ini Sigma y * Sigma x^ di- Sigma X * Sig
XY kemudian dibagi n Sig x² - Sig x² X
Sig X yang dikuadratkan n ini merupakan
jumlah jumlah ulangan atau jumlah
sampel kemudian kalau kita mencari b
formulanya adalah ini n * Sig XY - sigx
* Sig y Dib n sigmax² - sigmax yang
dikuadratkan Mari kita kita selesaikan
formula untuk a terlebih dahulu langsung
kita masukkan di sini Sigma y sudah ada
di tabel bantu yaitu 52 Sigma x² sudah
ada di sini 403 Sigma X di sini sudah
ada 61 Sigma XY di sini juga ada 345
n-nya 10 karena kita lihat di sini ada
10 ulangan atau 10 siswa kemudian Sigma
x² lagi di sini
403 kemudian Sigma X yang dikuadratkan
jadinya Sigma x-nya 61 kita kuadratkan
perkalian Ini hasilnya
20.956 dan perkalian Ini hasilnya
[Musik]
21.045 kemudian yang bawah 10 * 403
4.030 sedangkan 61² adalah
3.721 pengurangan di pembilang ya
20.956 -
21.045 adalah nega
89 sedangkan pengurangan di penyebut
4.030 - 300
3.721 adalah
309 sehingga notasi A dihasilkan angka
-0,288 di sini ada negatifnya Tidak
masalah Tidak salah ya bukan berarti
perhitungan kita kurang tepat namun
memang ini negatif kemudian kita
lanjutkan perhitungan untuk B n-nya 10
ya jumlah siswanya 10 Sigma XY di sini
sudah ada
345 Sigma X lagi 61 Sigma y juga sudah
ada
52 kemudian bawahnya n lagi 10 di* Sigma
x² 403 - Sigma X yang dikuadratkan yaitu
61² jadinya ini penyebutnya sama hanya
pembilangnya yang berbeda setelah
dihitung dan dikalikan maka akan
diperoleh angka
0,899 Inilah b-nya kita sudah memperoleh
a dan b Sekarang waktunya kita masukkan
ke persamaan regresi ini sehingga a-nya
kita jadikan -
0,288 sedangkan b-nya
0,899 inilah persamaan regresi dari data
keterampilan berpikir kritis dengan
hasil belajar y ini hasil belajar
sedangkan X ini keterampilan berpikir
kritis dengan menggunakan persamaan ini
bila nanti uji signifikansi persamaan
regresinya dikatakan signifikan maka
kita bisa memprediksi y berdasarkan data
x kita bisa memprediksi hasil belajar
siswa a dengan menggunakan data
keterampilan berpikir kritisnya dia
caranya bagaimana misalkan ada siswa
yang mendapatkan skor ket an berpikir
kritis 7 misalkan sehingga 7 itu kita
masukkan ke X sini jadinya
0,899 + 7 kemudian ditambah -
0,288 alias dikurangi
0,288 sehingga nanti diperoleh nilai
tertentu nah nilai tertentu itu
merupakan prediksi hasil belajar dia
berdasarkan data keterampilan berpikir
kritis dia begitu ya jadinya misalkan
ada siswa dapat nilai 7 untuk
keterampilan berpikir kritisnya kita
sudah bisa memprediksi hasil belajar dia
dengan cara memasukkan angka 7 ke
persamaan ini dengan memasukkan angka 7
di X ini ya jadinya 0,899 * 7 kemudian
dikurangi
0,288 tentunya nanti hasilnya tidak sama
persis 8 tetapi mendekati 8 karena ini
Prediksi semakin bagus persamaan
regresinya semakin bagus juga prediksi
yang yang
dihasilkan persamaan regresi sudah
diperoleh Sekarang waktunya kita
menghitung ini
uji anovanya uji f-nya uji F ini kita
gunakan untuk melihat signifikansi dari
persamaan regresi yang kita peroleh
seberapa kuat persamaan ini seberapa
nyata dia dapat
memprediksi
rumusnya hampir sama ya dengan hitungan
Anova
Nah sekarang Mari kita hitung jk-nya
dulu dengan db-nya dulu
oke Ini data kita yang telah Kita
tambahi beberapa kolom dan beberapa
baris kemudian notasi A tadi sudah kita
peroleh
-0,288 kemudian notasi B
0,899 kita hitung jk-nya terlebih dahulu
yaitu JK total yang rumusnya seperti ini
yang rumus ini sudah saya cantumkan di
tabel anovat tadi ini ya jadinya setiap
sel sudah saya isi rumus untuk mencari
angka-angka atau nilai-nilai yang harus
dimasukkan ke Setiap sel di tabel ini
kembali lagi ke sini nah JK totalnya
rumusnya ini kemudian setelah mencari JK
total kita bisa mencari JK regresi kita
singkat sebagai jkr karena kalau di
tabel ini ada tiga baris ya pertama
regresi kedua galet ketiga
total namun untuk mencari JK dan DB kita
cari yang total
dahulu ya JK total ini JK regresi
formulanya ini sedangkan JK galat
formulanya sederhana seperti ini
langsung kita masukkan saja Sigma y^ di
tabel bantu sudah ada
298 dikurangi fk-nya Sigma y
dikuadratkan dibagi n Sigma y-nya sudah
ada 52 tinggal dikuadratkan kemudian
dibagi 10 52 ku itu itu
2.704 yang kalau dibagi 10 menjadi
270,4 sehingga jika totalnya adalah 298
-
270,4 yaitu
27,6 ini JK total sekarang kita mencari
jkr JK regresi nah ini rumusnya dan
melibatkan notasi B sehingga di sini
tadi saya cantumkan notasi B yang sudah
kita peroleh angkanya yaitu
0,899 Ya sudah langsung kita masukkan
b-nya
0,899 Sigma XY sudah ada di sini 345
kemudian Sigma X 61 * Sigma y 52 dibagi
n atau jumlah ulangan
10 sehingga setelah dihitung JK
regresinya yang ditemukan adalah sebesar
25,011 JK regresi sudah diperoleh
sekarang waktunya menghitung jk galat
yang rumusnya cukup sederhana yaitu itu
hasil pengurangan antara JK total dengan
JK regresi JK total tadi 27,6 sedangkan
JK regresi
25,011 sehingga JK galatnya sebesar
2,589 JK sudah kita peroleh semua
Sekarang waktunya kita mencari derajat
bebas atau DB sama kita cari DB totalnya
terlebih dahulu yang rumusnya adalah
Jumlah ulangan dikurangi 1 kemudian kita
cari DB regresinya yang sama dengan k k
ini jumlah variabel bebasnya atau
variabel
prediktornya kemudian DB galet hampir
sama dengan JK galet rumusnya yaitu
pengurangan antara DB total dikurangi DB
milik
regresi langsung kita masukkan untuk
mencari DB total terlebih dahulu n-nya
kan ada 10 sehingga 10 - 1 = 9 ini
merupakan DB totalnya DB regresi = k k
itu jumlah variabel bebas atau
prediktornya nah ini prediktornya cuma
satu x-nya cuma satu ya Sehingga DB
regresi sama dengan 1 DB galat tinggal
dikurangkan saja 9 dikur 1 yaitu
8 sehingga dari langkah tersebut kita
sudah memperoleh JK dan DB kita masukkan
terlebih dahulu agar memudahkan kita
untuk menghitung
KT JK total sebesar
27,6 kemudian tadi kita sudah memperoleh
JK regresi sebesar
25,011 kemudian JK galet sebesar
2,589 kemudian DB total ada 9 DB regresi
ada 1 dan DB galat ada
Nah sekarang waktunya kita menghitung KT
kita hitung KT regresi dulu kemudian KT
galat rumus dari KT regresi berdasarkan
tabel di awal tadi adalah pembagian
antara JK regresi dengan DB milik
regresi
tersebut di sini langsung kita bisa
lihat JK regresinya
25,011 sedangkan DB dia hanya 1 sehingga
hasil pembagiannya tetap yaitu 20
,011 langsung kita masukkan di sel sini
kemudian kita hitung KT galatnya
rumusnya JK galat di sini sudah ada
2,589 di/ DP galat 8 sehingga hasilnya
0,324 sehingga langsung saja kita
masukkan ke sini KT galatnya adalah
0,324 KT galat sudah diperoleh Sekarang
waktunya kita mencari F hitung rumus f
hitung berdasarkan tabel rangkuman tadi
tabel rangkuman rumus adalah pembagian
antara KT regresi dengan KT galat di
sini Kita sudah mendapatkan KT regresi
sebesar
25,011 sedangkan KT galat di sini
0,324 langsung kita masukkan saja hasil
pembagiannya adalah
77,284 kita Tuliskan di kolom di sel F
hitung
nah F hitung sudah kita peroleh sekarang
kita mencari f
tabelnya f tabelnya sama ya karena kita
melihat tabel F maka kita membutuhkan
dua db db pertama dengan DB kedua DB
pembilang dengan DB penyebut DB pertama
kita lihat DB regresi sedangkan DB kedua
kita melihat DB galat sehingga nanti
kita mencari di tabel f-nya db1-nya 1 DP
keduanya 8 kita sudah belajar ya
bagaimana caranya membaca tabel F di
video yang membahas uji anafa 1 jalur
setelah kita melihat tabel F maka nilai
F tabel pada kedua DB ini adalah sebesar
5,32 nah angka ini kita masukkan ke sel
F tabel Nah sudah Sekarang waktunya kita
bandingkan antara F hitung dengan F
tabel prinsipnya ketika F hitung lebih
besar dari f tabel maka garis regresi
yang kita peroleh tadi signifikan namun
kalau sebaliknya F hitungnya kurang dari
f tabel maka garis regresi yang kita
peroleh tadi tidak
signifikan
sehingga variabel
x-nya tidak dapat memprediksi secara
signifikan capaian variabel
y karena di sini F hitungnya lebih besar
dari f tabel maka persama regresi yang
telah kita peroleh tadi jelas
signifikan sehingga ini merupakan tabel
rangkuman
signifikansi persamaan regresi yang
dibaca Ini
oke pada video selanjutnya akan kita
bahas Bagaimana caranya membuat grafik
atau garis regresi ini kalau korelasi
koefisien korelasi kan ini ini rumusnya
sama seperti rumus yang telah kita
pelajari di video yang membahas cara
perhitungan korelasi Sedangkan ini
merupakan koefisien determinasi yang
akan kita bahas di video yang membahas
cara menghitung effect
size demikian penjelasan saya terkait
Bagaimana caranya melakukan perhitungan
regresi linear sederhana secara manual
terima kasih atas perhatiannya Mohon
maaf bila ada kesalahan
asalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh