Kel 2 Regresi Linear Sederhana.docx

Regresi Linear Sederhana : Pengaruh Kesepian terhadap Pemilihan Pasangan Hidup Pada Dewasa Awal Yang Masih Lajang Makalah dibuat Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Bisnis ( kelas E) Dosen Pengampu : Dr. Endah Kurnia Lestari, S.E., M.E.

Disusun Oleh: Amelia Novia Rizki

[170810301038]

Rofi agustin

[170810301067]

Dewi Nuraini

[170810301109]

Farah fauziyah firdaus

[170810301121]

Muhammad hodaki

[170810301151]

\

Akuntansi Fakultas Ekonomi Dan Bisnis UNIVERSITAS JEMBER 2018

1

KATA PENGANTAR

Segala puji bagi Allah swt, Tuhan semesta alam yang telah memberikan taufiq, hidayah serta inayahnya serta begitu besar kenikmatan yang sangat besar yang telah diberikan sehingga kami dapat menyelesaikan penyusunan makalah ini. Penulisan makalah ini bertujuan untuk memenuhi tugas yang diberikan oleh dosen mata kuliah Statistika Bisnis yaitu Sholawat serta salam senantiasa tercurah limpahkan kepada baginda Rasulallah saw, sang revolusi akbar sebagai suri tauladan yang baik bagi kita karena beliau yang telah menuntun kita dari zaman jahiliyah menunuju zaman islamiyah, dari jalan kegelapan menuju jalan yang benar dan di ridhoi Allah swt. Kami berharap dengan tersusunya makalah ini dapat memberikan manfaat bagi para pembaca serta dapat diambil hikmahnya. Penulis berharap semoga pembaca berkenan memberikan tanggapan, saran dan kritik demi perbaikan makalah ini.

Jember, 11 Mei 2018 Penulis

2

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Keputusan mencari dan memilih pasangan hidup adalah hal yang sangat penting dan sensitive. Ketika seseorang memasuki masa dewasa dan meninggalkan usia remaja, dia akan menghadapi banyak permasalahan. Salah satunya adalah masalah memilih pasangan hidup. Tetapi pada saat usia dewasa banyak dari mereka lebih mementingkan karir daripada mencari pasangan hidup. Dengan kesibukan mereka yang hanya bekerja meniti karir menyebabkan mereka kurang bersosialisasi dengan lingkungan sekitarnya. Usai menjalankan kesibukan mereka sehari-hari pada saat waktu senggang mereka merasakan kesepian. Dengan adanya penelitian ini diharapkan pembaca dapat meyeimbangkan antara kesibukan dengan pemilihan pasangan hidup.

1.2 Tujuan 1. Untuk mengetahui dan memahami pengertian regresi linear sederhana 2. Untuk mengetahui dan memahami Implementasi regresi linear pada Pengaruh Kesepian terhadap Pemilihan Pasangan Hidup Pada Dewasa Awal Yang Masih Lajang

3

BAB II PEMBAHASAN Pengertian Regresi Linear Sederhana Analisis regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menetukan hubungan sebab akibat antara satu variabel dengan variabel Yang lain. Analisis ini digunakan untuk memahami variabel bebas mana saja yang berhubungan dengan variabel terkait, dan untuk mengetahui hubungan tersebut. Analisis Regresi Linear Sederhana yaitu regresi linier dengan satu variabel dengan prediktor ( bebas) bentuk persamaan: Ẏ = a +bx Ẏ =variabel dependent / kriteria ( yang di prediksikan) a= konstanta ( harga Y untuk x = 0) b= angka arah ( koevisien regresi ) ;bila b+ arah regresi naik dan bila b- arah regresi turun x= variabel independen ( prediktor)

Pengertian Uji Normalitas dan Uji linearitas Uji Normalitas adalah sebuah uji yang dilakukan dengan tujuan untuk menilai sebaran data pada sebuah kelompok data atau variabel, apakah sebaran data tersebut berdistribusi normal ataukah tidak. Uji Linieritas adalah suah uji yang dilakukan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan.

ISI JURNAL Penelitian ini menggunakan metode kuatitatif. Populasi dalam penelitian ini adalah para dewasa awal baik dari jenis kelamin laki-laki atau perempuan berusia 22-23 tahun dan belum memiliki pasangan. Tekhnik sampling penelitian ini adalah nonprobabilitas

4

sampling sebanyak 35 subyek. Tekhnik pengumpulan data penelitian ini adalah menggunakan dengan menggunakan kuesioner. Teknik nonprobilitas merupakan teknik yang tidak memberikan peluang atau kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Terdapat 34 pertanyaan terbagi menjadi 26 item favorabel dan 8 item unfavorabel, pertanyaan tersebut terbagi menjadi favorable dan unfavorable bertujuan untuk menghindari stereotip respon yaitu tanggapan responden yang cenderung memberi tanggapan secara mekanis yaitu cenderung selalu setuju atau tidak setuju. nilai probabilitas 0,9350 metode analisis data menggunakan regresi linear sederhana.

UJI NORMALITAS Untuk membacanya, ada 2 : Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk. Ketentuannya:

a. Jika Responden > 50, maka membacanya menggunakan Kolmogorov-Smirnov b. Jika Responden ≤ 50, maka membacanya menggunakan Shapiro-Wilk

Uji Kolmogorov Smirnov Z dirancang tidak secara khusus untuk menguji distribusi normal atau jika kita memiliki lebih dari 50 responden, tetapi distribusi apapun dari satu set data sehingga biasanya menghasilkan hasil analisis yang kurang akurat dalam menguji apakah sebuah distribusi mengikuti kurva normal atau tidak. Kita bisa menggunakan uji Shapiro-Wilk dimana nantinya SPSS akan menyajikan dua tabel sekaligus di sini yaitu tabel uji Kolmogorov Smirnov Z dan uji Shapiro-Wilk. SPSS akan melakukan analisis Shapiro-Wilk jika kita hanya memiliki kurang dari 50 responden. Uji Shapiro-Wilk dianggap lebih akurat ketika jumlah subjek yang kita miliki kurang dari 50. Uji Kolmogorov-Smirnov yang disampaikan oleh Dahlan (2009) menyebutkan bahwa uji ini lebih tepat untuk sampel yang lebih dari 50

5

Pengujian normalitas distribusi pada data interval atau rasio sebaiknya menggunakan uji Shapiro-Wilk karena uji normalitas Shapiro-Wilk memiliki tingkat konsistensi yang lebih baik dibandingkan uji Lilliefors dan uji Kolmogorov- Smirnov. Razali dan Wah (2011) menyampaikan jika uji Shapiro-Wilk yang pada umumnya penggunaannya terbatas untuk sampel yang kurang dari 50 agar menghasilkan keputusan yang akurat Responden jurnal tersebut

jumlahnya 35, jadi tabel yang dilihat ialah Tabel Shapiro -

Wilk. Kita lihat p/sig – nya. Data akan memiliki Distribusi Normal jika p ≥ 0,05 Berikut ini adalah hasil uji normalitas yang didapat:

Dengan melihat signifikansi pada tabel diatas, variabel kesepian (X) memiliki sig 0,160 dan variabel pemilihan pasangan hidup (Y) memiliki sig 0,884. Sehingga kedua variabel tersebut dapat dikatakan normal karena nilai sig diatas 0,05. Df di table Uji normalitas adalah responden dari penelitian. Uji Linieritas dengan SPSS Uji F dapat dilakukan dengan membandingkan F hitung dengan F tabel, jika F hitung > dari F tabel, (Ho di tolak Ha diterima) maka model signifikan, Gunakan Uji Regresi dengan Metode Enter/Full Model). Model signifikan selama kolom signifikansi (%) < Alpha (kesiapan berbuat salah tipe 1, yang menentukan peneliti sendiri, ilmu sosial biasanya paling besar alpha 10%, atau 5% atau 1%). Dan sebaliknya jika F hitung < F

6

tabel, maka model tidak signifikan, hal ini juga ditandai nilai kolom signifikansi (%) akan lebih besar dari alpha. Berikut ini adalah hasil Uji Linieritas yang didapat :

Dari hasil uji linieritas diketahui nilai F adalah 9,806 dengan sig 0,010. Artinya, terdapat hubungan linier secara signifikan antara variabel kesepian (X) dan variabel pemilihan pasangan hidup (Y) karena nilai sig dibawah 0,05 (0,01 < 0,05). Sig berjumlah 0,01 merupakan sig yang telah ditentukan oleh peneliti sendiri. Taraf signifikansi (significance levels) itu, menurut CRS, Bilangan yang ditunjukkan untuk taraf signifikansi itu 0,05 atau 0,01. Itu artinya ada kemungkinan sebanyak 0,05 = 5% (atau 0,01 = 1%) responden penelitian secara kebetulan menjawab benar, Jadi, jika ada 100 orang responden, ada 5 orang (atau 1 orang) yang menjawab benar, tapi hanya secara kebetulan menjawab benar. Taraf kepercayaan yang umum digunakan dalam penelitian, yang menunjukkan hasil penelitian itu seberapa dapat dipercaya kebenarannya adalah .95 (indonesianya 0,95). Itu artinya bahwa hasil penelitian itu kebenarannya 95% bisa diyakini (yakin 95%; dekat dengan bisa dipercaya 100%). Dalam penulisan komputasi statistika sebenarnya tidak ada penulisan taraf kepecayaan itu dengan angka .95 (atau 0,95). 95 kali 0,95 Yang akan tertuliskan adalah bilangan .05 (atau 0,05). Bilangan tersebut, mengandung arti bahwa dalam hasil penelitian itu terkandung kemungkinan ada 5%-nya yang tidak betul-betul benar, yaitu yang hanya 7

karena kebetulan saja benar. Ini sebenarnya “pembalikan” dari kemungkinan benarnya 95%. Jelasnya: kemungkinan yang benar 95%, kemungkinan yang tidak benar 5%– dari 100% jawaban responden. Selain taraf signifikansi .05 (atau 0,05), seperti telah disebutkan di muka, lazim pula digunakan taraf signifikansi .01 (atau 0,01). Akan tetapi dalam penelitian sosial yang disepakati (hanya berupa kesepakatan para ahli–di buku-buku statistik lazim diutarakan begitu) taraf signifikansi adalah taraf .05 (atau 0,05), alias taraf kepercayaannya 95% (yakin 95% benar; yang 5% diasumsikan secara kebetulan saja benar). Kasus Regresi sederhana Kasus : Seorang mahasiswa

akan meneliti apakah terdapat pengaruh kesepian

terhadap pemilihan pasangan hidup pada dewasa awal yang masih lajang. Untuk keperluan penelitian tersebut diambil sampel sebanyak 35 subjek untuk mengisi kuesioner. Alternatif Judul Penelitian : Perngaruh kesepian terhadap pemilihan pasangan hidup pada dewasa awal yang masih lajang. Rumusan Masalah : Apakah terdapat pengaruh kesepian terhadap pemilihan pasangan hidup pada dewasa awal yang masih lajang. Hipotesis : Terdapat pengaruh antara kesepian terhadap pemilihan pasangan hidup pada dewasa awal yang masih lajang. Kriteria Penerimaan Hipotesis : Ho : Tidak terdapat pengaruh antara kesepian terhadap pemilihan pasangan hidup pada dewasa awal yang masih lajang. Ha : Terdapat pengaruh antara kesepian terhadap pemilihan pasangan hidup pada dewasa awal yang masih lajang. Uji Hipotesis Membandingkan Nilai Sig dengan 0,05 Adapun yang menjadi dasar pengambilan keputusan dalam analisis regresi dengan melihat nilai signifikansi (Sig.) hasil output SPSS adalah :

8

Jika nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil < dari probabilitas 0,05 mengandung arti bahwa ada pengaruh antara kesepian (X) terhadap pemilihan pasangan hidup (Y). Sebaliknya, jika nilai signifikansi (Sig.) lebih besar > dari probabilitas 0,05 mengandung arti bahwa tidak ada pengaruh antara kesepian (X) terhadap pemilihan pasangan hidup (Y).

Cara Uji Analisis Regresi Sederhana dengan SPSS Berikut adalah hasil Uji Regresi Linier Sederhana :

Dari hasil analisis diketahui bahwa hasil uji F regresi memiliki nilai sig 0,026. Karena nilai sig kurang dari 0,05 (0,026 < 0,05) maka Ho ditolak yang berarti Kesepian (variabel X) berpengaruh terhadap pemilihan pasangan hidup (variabel Y). Mean aquare menunjukkan rata-rata varian yang dihitung pervariabel dan menunjuk rata-rata varian per data Y. Mean Squared Error (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar.

9

Residual adalah selisih antara nilai duga (predicted value) dengan nilai pengamatan sebenarnya apabila data yang digunakan adalah data sampel. Pangkat b diatas angka signifikan bertujuan membedakan data penelitian berpola misal angkanya sama semua, angka berurutan atau angka variabel x atau y merupakan angka penjumlahan.

Membuat Persamaan Regresi Linear Sederhana Secara umum rumus persamaan regresi linier sederhana adalah Y=a+bX. Sementara untuk mengetahui nilai koefisien regresi tersebut dapat berpedoman pada output yang berada pada tabel Coefficients berikut :

A = Angka konstan dari Unstandardized Coefficients. Dalam kasus ini nilainya sebesar 76,684. Angka ini merupakan angka konstan yang mempunyai arti bahwa jika tidak ada kesepian (X) maka nilai konsisten pemilihan pasangan hidup (Y) adalah sebesar 76,684. B = Angka koefisien regresi. Nilainya sebesar -0,176. Angka ini mengandung arti bahwa setiap penambahan 1% tingkat kesepian (X), maka pemilihan pasangan hidup (Y) akan meningkat sebesar -0,176. Karena nilai koefisien regresi bernilai minus (-), maka dengan demikian dapat dikatakan bahwa kesepian (X) berpengaruh negatif terhadap pemilihan pasangan hidup (Y). Sehingga persamaan regresinya adalah Y= 76,684- 0,176X 10

Konstanta 0,00 tidaklah menjadi persoalan dan bisa diabaikan selama model regresi yang diuji sudah memenuhi asumsi (misal normalitas untuk regresi sederhana) atau asumsi klasik lainnya untuk regresi ganda. Selain itu, selama nilai X tidak NOL maka tidak perlu memperdulikan konstanta 0,00 ini.

Uji Hipotesis Membandingkan Nilai T Hitung dengan T Tabel Uji T dikenal dengan uji parsial, yaitu untuk menguji bagaimana pengaruh masingmasing variabel bebasnya secara sendiri-sendiri terhadap variabel terikatnya. Uji ini dapat dilakukan dengan mambandingkan t hitung dengan t tabel atau dengan melihat kolom signifikansi pada masing-masing t hitung, proses uji t identik dengan Uji F. Pengujian hipotesis ini sering disebut dengan uji t, dimana dasar pengambilan keputusan dalam uji t adalah : Jika nilai t hitung lebih besar > dari t tabel maka ada pengaruh antara kesepian (X) terhadap pemilihan pasangan hidup (Y). Sebaliknya, jika nilai t hitung lebih lebih kecil < dari t tabel maka tidak ada pengaruh antara kesepian (X) terhadap pemilihan pasangan hidup (Y). Uji t menjadi alternatif uji hipotesis jika nilai signifikansi hasil SPSS tepat di angka 0,05.

Dari output diatas diketahui nilai t hitung sebesar -2,339. Karena nilai t hitung sudah ditemukan, maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai t tabel. Adapun rumusnya adalah sebagai berikut: 11

Nilai a/2 = 0,05/2 = 0,025 Derajat kebebasan (df) = n-2 = 35-2 = 33 Nilai 0,025 ; 33 kemudian lihat pada distribusi nilai t tabel, maka didapat nilai t tabel sebesar 2,035. Karena nilai t hitung sebesar -2,339 lebih besar

dari > 2,035, sehingga dapat

disimpulkan bahwa Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti “Ada pengaruh kesepian (X) terhadap pemilihan pasangan hidup (Y). Standard error (Std error) mencerminkan keakuratan sampel yang kita pilih terhadap populasinya. semakin kecil nilai standard eror, semakin mengindikasikan bahwa sampling yang dimiliki bagus, atau cukup mewakili populasi yang sedang diteliti. dan sebaliknya. makanya nilai standard error akan mengecil saat jumlah sampel kita diperbanyak. standardized coef adalah koefisien parameter regresi dari standardized variables. Standardized variables adalah variabel-variabel yang datanya telah distandardisasi dengan standar deviasi masing-masing variabel, baik variabel dependen maupun variabel-variabel independennya. Jadi, output regresi yang dihasilkan software tertentu SPSS, beta coefficient/ standardized coefficient, dihasilkan melalui proses tersebut. Kalau yang unstandardized coef, berarti regresi dihasilkan dengan menggunakan variabel biasa (tidak distandardisasi), tetap menggunakan unit skala dan ukuran aslinya. Regresi dengan standardized variable adalah untuk mendapatkan koefisien yang memiliki basis unit yang sama, sehingga (dalam multiple regression) kita dapat membandingkan secara langsung antar variabel indenpenden, dalam pengaruhnya masing-masing terhadap variabel dependen. Variabel dependen mana yang berpengaruh lebih besar terhadap variabel dependen dapat dilihat dari besar kecilnya masing-masing koefisien (beta) regressor. Unstandardized coef lebih baik dan mudah untuk dibaca, di samping itu dengan unstandardized variable, R square biasa dapat dipergunakan. Keunggulan standardized

12

coef

(beta)

adalah

dapat

membandingkan

pengaruh

variabel

independen

Uji Hipotesis dengan Melihat Kurva Regresi Pengujian menggunakan kurva regresi akan bermanfaat jika nilai t hitung ditemukan nilai negatif yaitu sebesar -2,339. Berdasarkan kurva diatas diketahui bahwa nilai nilai t hitung -2,339 terletak di area negatif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa kesepian berpengaruh terhadap pemilihan pasangan hidup.

13

14

BAB III PENUTUP Kesimpulan Hasil penelitian menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0.06 dimana p < 0.05 maka dapat diputuskan keputusan hipotesis diterima. Koefisien korelasi 0.377 berada pada rentang interval nilai r 0,2-0,4 menunjukkan adanya korelasi yang rendah antara kesepian terhadap pemilihan pasangan hidup pada masa dewasa awal yang masih lajang. Dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh antara kesepian terhadap pemilihan pasangan hidup pada dewasa awal yang masih lajang.

Saran Dari hasil penelitian ditujukan bahwa tingkat kesepian berpengaruh pada pemilihan pasangan hidup, semakin tinggi kesepian maka semakin rendah pemilihan pasangan hidup. Maka, Dewasa lajang diharapkan memiliki lebih banyak relasi dan memperluas lingkup pertemanan sehinga dapat menurunkan tingkat kesepian dan meningkatkan pemilihan pasangan hidup.

15

DAFTAR PUSTAKA

Hasan, I.M. 1999. Pokok-Pokok Materi Statistik 1. PT Bumi Aksara: Jakarta. Supardi, M.M. 2011. Aplikasi Statistika dalam Penelitian. PT Ufuk press: Jakarta. Atmaja, L.C. 1997. Memahami Statistika Bisnis. Andi Offset: Yogyakarta. Raharjo, S. 2014. Cara Melakukan Uji Linearitas dengan Program SPSS. https://www.spssindonesia.com/2014/02/uji-linearitas-dengan-program-spss.html. Freyadefunk. 2013. Cara Menguji Normalitas Data dengan SPSS. https://freyadefunk.wordpress.com/2013/03/24/cara -menguji-normalitasdata-dengan-spss/ Raharjo, S. 2017. Panduan Lengkap Uji Analisis Regresi Linear Sederhana dengan SPSS.

https://www.spssindonesia.com/2017/03/uji-analisis-regresi-linear-

sederhana.html Junaidi. 2010. Tabel T Lengkap. https://junaidichaniago.wordpress.com/2010/04/22/download-tabel-f-lengkap/ Whidiarso, W. 2010. Prosedur Uji Linieritas pada Hubungan antar Variabel. http://widhiarso.staff.ugm.ac.id/wp/prosedur-uji-linieritas-pada-hubungan-antarvariabel/.

16