REGRESI GANDA DAN ANALISIS JALUR
Oleh : WIJAYA
FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2008
Wijaya : Regresi Ganda dan Analisis Jalur - 0
Data : Nomor
X1
X2
Y
X1. X2
X1. Y
X2. Y
1
12
10
85
120
850
1020
2
10
9
74
90
666
740
3
10
9
78
90
702
780
4
13
10
90
130
900
1170
5
11
11
85
121
935
935
6
14
11
87
154
957
1218
7
13
13
94
169
1222
1222
8
14
13
98
182
1274
1372
9
11
10
81
110
810
891
10
14
10
91
140
910
1274
11
10
8
76
80
608
760
12
8
7
74
56
518
592
Jml
140
121
1013
1442
10352
11974
JK
1676
1255
86213
(X'X)-1
(X'X)
(X'Y)
12
121
140
3,513
-0,134
-0,178
1013
121
1255
1442
-0,134
0,075
-0,053
10352
140
1442
1676
-0,178
-0,053
0,061
11974
b0 =
38,245
b1 =
2,016
b2 =
2,215
Wijaya : Regresi Ganda dan Analisis Jalur - 1
Metode Doolitle Matriks (X'X) b1 121 1255
Baris (0) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
b0 12
12 1,000
121 10,083 34,917 1,000
b2 140 1442 1676 140 11,667 30,333 0,869 16,315 1,000
Matriks (X'Y) 1013 10352 11974 1013 84,417 137,583 3,940 36,143 2,215
Matriks (X'X-1) 1 0 0 1 0,083 -10,083 -0,289 -2,907 -0,178
0 1 0 0 0,000 1,000 0,029 -0,869 -0,053
0 0 1 0 0,000 0,000 0,000 1,000 0,061
Dari tabel Doolitle : 1,000 b2 = 2,215 Æ b2 = 2,215 1,000 b1 + 0,869 b2 = 3,940 Æ b1 = 2,016 1,000 b0 + 10,083 b1 + 11,667 b2 = 84,417 Æ b0 = 38,245
1,000 -10,083 -2,907
T 0,000 1,000 -0,869
0,083 -0,289 -0,178
b 38,245 2,016 2,215 KTG. Cii = Sb
T' -10,083 1,000 0,000
0,000 0,000 1,000
1,000 0,000 0,000
t 0,000 0,029 -0,053
0,000 0,000 0,061
(X'X-1) = T't 3,513 -0,134 -0,178 -0,134 0,075 -0,053 -0,178 -0,053 0,061
KTG 8,525 8,525 8,525
Cii 3,513 0,075 0,061
KTG. Cii 29,949 0,638 0,523
Sb 5,473 0,799 0,723
t 6,989 2,523 3,065
-2,907 -0,869 1,000
t0,025 2,228 2,228 2,228
2
t = b/Sb
Wijaya : Regresi Ganda dan Analisis Jalur - 2
Analisis Ragam Regresi Berdasarkan Tabel Doolitle 1.
Faktor Koreksi (FK) = (1013)2 : 9 = 85514,08
2.
Jumlah Kuadrat Total (JKT) = 86213 – 85514,08 = 698,92
3.
Jumlah Kuadrat Regresi (JKR) = JKR (b1/b0) + JKR (b2/b1, b0)
4.
JKR (b1/b0)
= (137,583)(3,940) = 542,12
JKR (b2/b1, b0)
= (36,14)(2,215) = 80,07
Jumlah Kuadrat Galat (JKG) = JKT – JKR = 76,72
Daftar Sidik Ragam No.
Keragaman
1
2
DB
JK
KT
F
F5%
Regresi R (b1/b0)
2
622,19
311,097
36,493
4,256
1
542,12
542,124
63,594
5,117
R (b2/b1, b0) Galat Total
1 9 11
80,07 76,72 698,92
80,069 8,525 63,538
9,392
5,117
Keterangan : 1. JKR (b1/b0) = JK regresi untuk Variabel X1 2. JKR (b2/b1, b0) = JK regresi untuk Variabel X2 setelah dimasukan variabel X1 Koefifisen Determinasi : 2
1. R = JKR / JKT = 0,8902 2
2. R (b1/b0) = JKR (b1/b0) / JKT = 0,7757 2
3. R (b2/b1,b0) = JKR (b2/b1,b0) / JKT = 0,1145 Kontribusi (pengaruh) masing-masing variabel : 2
1. R = JKR / JKT = 0,8902 2
2. R (b1) = b1 [ ∑ X1Y − (∑ X1)(∑ Y)/n ] = 0,3968 2
3. R (b2) = b2 [ ∑ X2Y − (∑ X2)(∑ Y)/n ] = 0,4934
Wijaya : Regresi Ganda dan Analisis Jalur - 3
Analisis Korelasi antara X1, X2 , dan Y Mengunakan SPSS :
Descriptive Statistics Nilai Faktor1 Faktor2
Mean 84,42 11,67 10,08
Std. Deviation 7,971 1,969 1,782
N 12 12 12
Correlations Nilai Nilai
Faktor1
Faktor2
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
1 12 ,901** ,000 12 ,881** ,000 12
Faktor1 ,901** ,000 12 1 12 ,786** ,002 12
Faktor2 ,881** ,000 12 ,786** ,002 12 1 12
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Wijaya : Regresi Ganda dan Analisis Jalur - 4
Analisis Regresi antara X1 dengan Y
Model Summary Model 1
R R Square ,901a ,813
Adjusted R Square ,794
Std. Error of the Estimate 3,619
a. Predictors: (Constant), Faktor1
ANOVAb Model 1
Regression Residual Total
Sum of Squares 567,940 130,977 698,917
df
Mean Square 567,940 13,098
1 10 11
F 43,362
Sig. ,000a
a. Predictors: (Constant), Faktor1 b. Dependent Variable: Nilai
Coefficientsa
Model 1
(Constant) Faktor1
Unstandardized Coefficients B Std. Error 41,852 6,548 3,648 ,554
Standardized Coefficients Beta ,901
t 6,392 6,585
Sig. ,000 ,000
a. Dependent Variable: Nilai
Wijaya : Regresi Ganda dan Analisis Jalur - 5
Analisis Regresi antara X2 dengan Y
Model Summary Model 1
R R Square ,881a ,776
Adjusted R Square ,753
Std. Error of the Estimate 3,960
a. Predictors: (Constant), Faktor2
Coefficientsa
Model 1
(Constant) Faktor2
Unstandardized Coefficients B Std. Error 44,685 6,853 3,940 ,670
Standardized Coefficients Beta ,881
t 6,521 5,880
Sig. ,000 ,000
a. Dependent Variable: Nilai
ANOVAb Model 1
Regression Residual Total
Sum of Squares 542,124 156,792 698,917
df 1 10 11
Mean Square 542,124 15,679
F 34,576
Sig. ,000a
a. Predictors: (Constant), Faktor2 b. Dependent Variable: Nilai
Wijaya : Regresi Ganda dan Analisis Jalur - 6
Analisis Regresi antara X1 dan X2 dengan Y
Model Summary Model 1
R R Square ,944a ,890
Adjusted R Square ,866
Std. Error of the Estimate 2,920
a. Predictors: (Constant), Faktor2, Faktor1
ANOVAb Model 1
Regression Residual Total
Sum of Squares 622,193 76,723 698,917
df 2 9 11
Mean Square 311,097 8,525
F 36,493
Sig. ,000a
a. Predictors: (Constant), Faktor2, Faktor1 b. Dependent Variable: Nilai
Coefficientsa
Model 1
(Constant) Faktor1 Faktor2
Unstandardized Coefficients B Std. Error 38,245 5,473 2,215 ,723 2,016 ,799
Standardized Coefficients Beta ,547 ,451
t 6,989 3,065 2,523
Sig. ,000 ,013 ,033
a. Dependent Variable: Nilai
Wijaya : Regresi Ganda dan Analisis Jalur - 7
Analisis Jalur antara X1 dan X2 dengan Y 1. Pengaruh X1 terhadap Y Pengaruh langsung
=
PX1Y
= 0,547
Pengaruh tidak Langsung =
RX1X2 (PX2Y)
Jumlah
=
RX1Y
= 0,901
=
PX2Y
= 0,451
= 0,786 (0,451) = 0,354
2. Pengaruh X2 terhadap Y Pengaruh langsung
Pengaruh tidak Langsung =
RX1X2 (PX2Y)
Jumlah
RX1Y
=
= 0,786 (0,547) = 0,430 = 0,881
Wijaya : Regresi Ganda dan Analisis Jalur - 8