Analisis Regresi Sederhana

Oleh: Mulyono

*) SCS Business Mathematics and Statistics, Management Dept., Binus Business School Undergraduate Program

Analisis regresi sederhana bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari suatu variabel terhadap variabel lainnya. Pada analisis regresi suatu variabel yang mempengaruhi disebut variabel bebas atau independent variable, sedangkan variabel yang dipengaruhi disebut variabel terkait atau dependent variable. Jika persamaan regresi hanya terdapat satu variabel bebas dengan satu variabel terkait, maka disebut dengan persamaan regresi sederhana. Jika variabel bebasnya lebih dari satu, maka disebut dengan persamaan regresi berganda. Pada regresi sederhana kita dapat mengetahui berapa besar perubahan dari variabel bebas dapat mempengaruhi suatu variabel terkait.

Variabel yang mempengaruhi disebut dengan berbagai istilah: variabel independen, variabel bebas, variabel penjelas, variabel eksplanatorik, atau variabel X karena dalam grafik sering digambar sebagai absis atau sumbu X). Variabel yang dipengaruhi dikenal sebagai variabel dependen, variabel terikat, atau variabel Y. Kedua variabel ini dapat merupakan variabel acak (random), namun variabel yang dipengaruhi harus selalu variabel acak. Analisis regresi adalah salah satu analisis yang luas pemakaiannya. Analisis regresi digunakan untuk melakukan prediksi dan ramalan.

Analisis regresi juga dapat digunakan untuk memahami variabel – variabel bebas mana saja yang dapat berhubungan dengan variabel terikat, serta untuk mengetahui bentuk hubungan tersebut. Tujuan analisis regresi untuk mendapatkan pola hubungan secara matematis dari variabel X dan variabel Y, dan untuk mengetahui besarnya perubahan variabel X terhadap variabel Y, serta untuk memprediksi variabel Y jika nilai variabel X diketahui. Prinsip dasar pada persamaan regresi sederhana adalah bahwa antara variabel dependen (Y) dengan variable independennya (Y) harus memiliki sifat hubungan sebab akibat atau hubungan kausalitas, berdasarkan teori, dari hasil penelitian sebelumnya, atau juga yang didasarkan dari penjelasan logis tertentu.

Analisis regresi linier sederhana adalah hubungan secara linear antara satu variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y). Analisis regresi sederhana dapat digunakan untuk mengetahui arah dari hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat, apakah memiliki hubungan positif atau negatif serta untuk memprediksi nilai dari variabel terikat apabila nilai variabel bebas mengalami kenaikan ataupun penurunan. Pada regresi sederhana biasanya data yang digunakan memiliki skala interval atau rasio.

Rumus regresi linear sederhana sebagai berikut:

                              Y = a + bX

Keterangan:

Y     = Variabel dependen (variabel terikat)

X     = Variabel independent (variabel bebas)

a      = Konstanta (nilai dari Y apabila X = 0)

b      = Koefisien regresi (pengaruh positif atau negatif)

Contoh untuk regresi sederhana adalah jumlah uang saku yang diterima mahasiswa dipengaruhi dengan jarak tempuh dari rumah ke kampus. Apabila didasarkan dari penjelasan logis maka semakin dekat jarak rumah dengan kampus maka akan semakin kecil nilai uang saku mahasiswa, sebaliknya apabila semakin jauh jarak tempuh dari rumah ke kampus maka akan semakin besar jumlah uang saku mahasiswa, sehingga jarak tempuh dari rumah ke kampus (variabel X) akan mempengaruhi nilai uang saku mahasiswa (variabel Y) secara positif.

Referensi:

Ghozali, I. (2016) Aplikasi Analisis Multivariete Dengan Program IBM SPSS 23. Edisi 8. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Sekaran, U. & Bougie, R.J., (2016). Research Methods for Business: A skill Building Approach. 7^th Edition, John Wiley & Sons Inc. New York, US.