BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
Regresi diperkenalkan oleh Francis Galton. Analisis regresi merupakan analisis yang memanfaatkan memanfaatkan dua atau lebih lebih variabel variabel sehingga sehingga salah satu variabel bisa bisa diramalkan diramalkan dari variab variabel el lainnya lainnya.. Pada analisi analisiss regresi regresi terdiri terdiri dua jenis jenis variabe variabell yaitu varia variabel bel bebas bebas (variabel independen) dan variabel variabel tak bebas (variabel dependen) . ariabel ariabel bebas bebas (variabel independen) adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahan atau timbulnya timbulnya variabel variabel tak bebas! sedangkan sedangkan variabel variabel tak bebas (variabel (variabel dependen) dependen) adalah variabel variabel yang dipengaruhi dipengaruhi atau yang menjadi menjadi akibat karena karena adanya variabel bebas. bebas. dengan dengan maksud maksud menaksir menaksir atau meramalkan meramalkan nilai rata"rata hitung (mean) atau rata" rata (populasi) (populasi) varia variabe bell tak tak beba bebas! s! dipa dipand ndan angg dari dari segi segi yang yang dike diketah tahui ui atau atau tetap tetap (con (const stan ant). t). #ntu #ntuk k menghu menghubun bungka gkann variab variabel el depend dependen en dan
indepe independe ndenn dapat dapat diguna digunakan kan model regresi regresi
berbentuk univariat maupun multivariat. $odel regresi re gresi univariat adalah model regresi r egresi yang terdiri dari dari satu variabel variabel tak bebas dan satu atau lebih lebih variabel bebas. bebas. %edangkan %edangkan model model regresi multivariat adalah model regresi dengan dengan lebih dari satu variabel variabel tak bebas yang saling berkorelasi dan satu atau lebih variabel bebas Rumusan Masalah
&. 'agaimana 'agaimana persyarat persyaratan an data yang yang digunak digunakan an pada analisis analisis regresi regresi . 'agaimana 'agaimana langkah"l langkah"langka angkahh mencari mencari analisis analisis regresi regresi pada pada %P%% %P%% *. 'agaim 'agaimana ana cara cara melakuka melakukann perhitu perhitunga ngann regresi regresi +. 'agaimana 'agaimana cara cara pengambil pengambilan an keputusa keputusann pada pada analisis analisis regresi regresi ,. 'agaimana 'agaimana cara cara menganalis menganalisis is hasil hasil data data (output) (output) analisis analisis regresi regresi pada %P%% Tujuan 1.
$engetahui syarat"syarat data yang digunakan pada analisis regresi
2.
$engetahui langkah" langkah mencari analisis regresi pada %P%%
3.
$engetahui cara melakukan perhitungan analisis regresi
.
$engetahui cara pengambilan keputusan pada analisis regresi
!.
$engetahui cara menganalisis hasil data (output) dari analisis regresi pada %P%%
1
BAB II PEMBAHA"AN
Pengert#an Anal#s#s Regres#
Anal Analis isis is regr regres esii adala adalahh anal analis isis is yang yang bert bertuj ujua uann untu untukk meng menget etah ahui ui apak apakah ah ada ada pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. -ujuan utama dalam penggunaan anali analisi siss ini ini adal adalah ah untu untukk meram meramal alka kann atau atau mend mendug ugaa nilai nilai dari dari satu satu vari variabe abell dalam dalam hubungannya dengan variabel yang lain yang diketahui melalui persamaan garis regresinya. Adakalanya! setelah kita memperoleh data berdasarkan sampel! kita ingin menduga nilai dari suatu variabel yang bersesuaian dengan nilai tertentu dari variabel /. 0al ini diperoleh dengan menaksir nilai dari kurva kuadrat minimum yang sesuai dengan data yang kita himpun dari sampel. 1urva yang diperoleh dan kita bentuk dari data sampel itu disebut kurva regresi terhadap /! karena diduga dari /. 2alam hal ini! la3imnya digunakan persamaan regresi linier sederhana sampel sebagai penduga persamaan regresi linier sederhana populasi dengan bentuk persamaan seperti berikut 4 y 5 a 6 b/. 2an karena antara dan / memiliki hubungan! maka nilai / dapat digunakan untuk menduga atau meramal nilai . / dinamakan variabel variabel bebas karena variabel ini nilai"nilainy nilai"nilainyaa tidak bergantung bergantung pada variabel variabel lain. 2an disebut variabel terikat juga karena variabel yang nilai"nilainya bergantung pada variabel lain. lain. 0ubu 0ubung ngan an anta antarr varia variabe bell yang yang akan akan dipe dipela lajar jarii disi disini ni hany hanyala alahh hubu hubung ngan an linie linier r sederhana! yakni hubungan yang hanya melibatkan dua variabel (/ dan ) dan berpangkat satu. satu. 'erkait 'erkaitan an dengan dengan analis analisis is regres regresii ini! ini! setidak setidakny nyaa ada empat empat kegiata kegiatann yang yang la3im la3im dilaksanakan yakni 4 (&) mengadakan estimasi terhadap parameter berdasarkan data empiris! () () meng menguj ujii berap berapaa besa besarr vari varias asii varia variabe bell depe depend nden en dapa dapatt diter diteran angk gkan an oleh oleh varia variasi si independen! (*) menguji apakah estimasi parameter tersebut signifikan atau tidak! dan (+) melihat apakah tanda magnitude dari estimasi parameter cocok dengan teori. Tujuan Penggunaan Anal#s#s Regres#
Ada beberapa tujuan penggunaan analisis regresi! antara lain4 &. Regr Regres esii mamp mampuu mend mendes eskr krip ipsi sika kann fenom fenomen enaa data data melal melalui ui terbe terbent ntuk ukny nyaa suat suatuu mo mode dell hubung hubungan an yang yang bersif bersifat at num numerik erik.. Regres Regresii juga juga dapat dapat diguna digunakan kan untuk untuk melaku melakukan kan pengendalian (kontrol) terhadap suatu kasus atau hal"hal yang sedang diamati melalui penggunaan model regresi yang diperoleh. %elain itu! model regresi juga dapat dimanfaatkan untuk melakukan prediksi variabel terikat.
2
. Analis Analisis is regresi regresi merup merupaka akann salah salah satu teknik teknik analis analisis is statist statistika ika yang yang paling paling banya banyak k digunakan. Analisis regresi baik yang linear maupun yang nonlinear. Pada kejadian sehari"hari terdapat hubungan sebab akibat yang muncul! baik yang terjadi pada bidang sains! sosial! industri maupun bisnis. 1ejadian"kejadian tersebut dapat dimodelkan dalam bentuk fungsi regresi. %ecara umum! analisis regresi berkenaan dengan studi keterg ketergant antung ungan an suatu suatu variab variabel el depend dependen en (tak (tak bebas) bebas) pada pada satu satu atau lebih lebih variabe variabell indepen independen den (bebas (bebas)! )! dengan dengan maksud maksud keterg ketergant antung ungan an mod model el itu dapat dapat diperg diperguna unakan kan sebagai alat prediksi kejadian untuk 7aktu yang akan datang. *. %alah %alah satu tujuan dalam dalam analis analisis is regresi regresi adalah adalah mengest mengestima imasi si koefisien koefisien regresi regresi dalam model regresi. $odel regresi merupakan suatu cara formal untuk mengekspresikan dua unsur penting suatu hubungan statistik! yaitu kecenderungan berubahnya variabel tak bebas secara sistematis sejalan dengan berubahnya variabel bebas dan dan berpencarnya titik" titi titikk di seki sekita tarr kurv kurvaa taks taksir iran an mo mode dell itu. itu. $eto $etode de yang ang bias biasaa digu diguna naka kann untu untuk k mengestimasi koefisien regresi yaitu metode kuadrat terkecil. Pers$aratan Penggunaan M%&el Regres#
$odel kelayakan regresi linear didasarkan pada hal"hal sebagai sebagai berikut4
$odel regresi dikatakan layak jika angka signifikansi pada A89 A89A A sebesar : ;.;, Predictor yang digunakan sebagai variabel bebas harus layak. 1elayakan ini diketahui
jika angka %tandard
signifikan jika - hitung = - table (nilai kritis) -idak boleh terjadi multikolinieritas! artinya tidak boleh terjadi korelasi yang sangat
tinggi atau sangat rendah antar variabel bebas. %yarat ini hanya berlaku untuk regresi
linier berganda dengan variabel bebas lebih dari satu. -idak terjadi otokorelasi. -erjadi otokorelasi jika angka 2urbin dan >atson (2') sebesar
: & dan = * 1eselerasan model regresi dapat diterangkan dengan menggunakan nilai r semakin besar nilai tersebut maka model semakin baik. ?ika nilai mendekati & maka model regresi semakin baik. 8ilai r mempunyai karakteristik diantaranya4 &) selalu positif! ) 8ilai r maksimal sebesar &. ?ika 8ilai r sebesar & akan mempunyai arti kesesuaian yang sempurna. $aksudnya seluruh variasi dalam variabel dapat diterangkan oleh model
regresi. %ebaliknya jika r sama dengan ;! maka tidak ada hubungan linier antara / dan . -erdapat -erdapat hubungan linier antara variabel vari abel bebas (/) dan variabel tergantung () 2ata harus berdistribusi normal 2ata berskala interval atau rasio 3
1edua 1edua variab variabel el bersif bersifat at depend dependen! en! artiny artinyaa satu satu variab variabel el merupa merupakan kan variabe variabell bebas bebas (disebut juga sebagai variabel predictor) sedang variabel lainnya variabel tergantung (disebut juga sebagai variabel response)
Uj# H#'%tes#s &an Pengam(#lan )e'utusan )e'utusan 'a&a Anal#s#s Anal#s#s Regres#
Pengujian hipotesis dapat didasarkan dengan menggunakan dua hal! yaitu4 tingkat confidenc encee interva interval l . sign signif ifik ikan ansi si atau atau prob probab abili ilita tass (@) (@) dan dan ting tingka katt kepe keperca rcaya yaan an atau atau confid
2idasarkan tingkat signifikansi pada umumnya orang menggunakan ;!;,. 1isaran tingkat signifikansi mulai dari ;!;& sampai dengan ;!&. ang dimaksud dengan tingkat signifikansi adalah probabilitas melakukan kesalahan tipe ! yaitu kesalahan menolak hipotesis ketika hipote hipotesis sis tersebu tersebutt benar. benar. -ingk -ingkat at keperca kepercayaa yaann pada pada umu umumny mnyaa ialah ialah sebesa sebesarr B,C! B,C! yang yang dimaksud dengan tingkat kepercayaan ialah tingkat dimana sebesar B,C nilai sample akan me7akili nilai populasi dimana sample berasal. 2alam melakukan uji hipotesis terdapat dua hipotesis! yaitu4 •
0; (hipotessis (hipotessis nol) nol) dan 0& (hipotesis alternatif)
'eberapa hal yang harus diperhatikan dalam uji hipotesis ialahD •
#ntuk pengujian hipotesis kita menggunakan data sample.
•
2alam pengujian akan menghasilkan dua kemungkinan! yaitu pengujian signifikan secara statistik jika kita menolak 0; dan pengujian tidak signifikan secara statistik jika kita menerima 0;.
•
?ika kita menggunakan nilai t! maka jika nilai t yang semakin besar atau menjauhi ;! kita akan cenderung menolak 0 ;D sebaliknya jika nila t semakin kecil atau mendekati ; kita akan cenderung menerima 0;.
Anal#s#s Regres# 'a&a "P""
Pada Pada analis analisis is regres regresii sederh sederhana ana dengan dengan menggu menggunak nakan an %P%% %P%% ada beberap beberapaa asumsi asumsi dan persyaratan yang perlu diperiksa dan diuji! beberapa beberapa diantaranya adalah 4 ariabel bebas tidak berkorelasi dengan disturbance term (Error). 8ilai disturbance term sebesar ; atau dengan simbol simbol sebagai berikut4 (< (# E /) 5 ;! ?ika ?ika variabel bebas lebih dari satu! maka antara variabel bebas ( explanatory) tidak ada hubungan linier yang nyata! $odel regresi dikatakan layak jika angka signifikansi pada A89 A89A sebesar : ;.;,! Predictor yang digunakan sebagai variabel bebas harus layak. 1elayakan ini diketahui jika angka %tandard
Pengujian dilakukan dengan #ji -. 1oefesien regresi signifikan jika - hitung = - table (nilai kritis)! $odel regresi dapat diterangkan dengan menggunakan nilai koefisiena determinasi (12 5 r &;;C &;;C)) semak semakin in besa besarr nilai nilai ters terseb ebut ut maka maka mo mode dell semak semakin in baik baik.. ?ika ?ika nilai nilai mendek mendekati ati & maka maka mod model el regres regresii semaki semakinn baik! baik! 2ata 2ata harus harus berdis berdistrib tribusi usi normal normal!! 2ata 2ata berskala interval atau rasio! 1edua variabel bersifat dependen! artinya satu variabel merupa merupakan kan variab variabel el bebas bebas (variab (variabel el predic predictor tor)) sedang sedang variab variabel el lainny lainnyaa variab variabel el terikat terikat (variabel response). *%nt%h *ara )erja Anal#s#s Regres# 'a&a "P""
Tabel Tabel Data Analisis Regresi
angkah"angkah 4 •
$embuat data seperti diatas atau jika sudah ada buka lagi file %P%% yang memuat data ini.
•
2ari menu %P%%! pilih menu utama utama Analy3e! Analy3e! lalu submenu Regression! kemudian kemudian pilih inear.
•
Akan muncul kotak dialog inier Regression. #ntuk pengisian! sebagai berikut4 #ntuk pilihan 2ependent (variabel terikat). Pilih variabel Participation. #ntuk ndependent(s) 5
pilih Hiti3enship dan 2emocracy $ethod! pilih
Output dan Hasil Analisisnya
'agian ini menggambarkan derajat keeratan hubungan antarvariabel.
Angka R sebesar sebesar ;.BI(a) menunjukkan bah7a korelasiEhubungan antara Participation dengan kedua variabel independen"nya independen"nya adalah kuat (karena (karena besarnya = ;!,).
Angka R %Juare atau 1oefisien 2eterminasi adalah ;.BK* (berasal dari ;!BI ;!BI). ni artinya bah7a bah7a ;!BK* atau BK!*C variasi variasi dari Participation Participation dapat dijelaskan dijelaskan oleh variasi dari kedua variabel independen! yaitu yaitu 2emocracy dan Hiti3enship. %edangkan sisanya (&;;"BK!* 5 ;!L) atau LC dijelaskan dijel askan oleh sebab"sebab yang lain. #ntuk variabel independen independen lebih dari dua sebaiknya sebaiknya gunakan gunakan Adjusted Adjusted R %Juare yang pada latihan kita nilainya ;!BL.
%td.
6
'agian ini menggambarkan tingkat signifikansi. 2ari uji A89A A89A atau F"test! didapat Fhitung K.*BK dengan tingkat signifikansi sebesar ;!;*L. 1arena probabilitas (tingkat sign signif ifik ikan ansi si)) ini ini lebi lebihh kecil kecil dari daripa pada da ;!;, ;!;, maka maka mo model del regre regresi si ini ini bisa bisa dipa dipaka kaii untu untuk k memprediksi tingkat partisipasi politik seseorang. 2engan kata lain! tingkat pengetahuan ke7arganegaraan seseorang dan tingkat perilaku demokratisnya secara bersama"sama berpengaruh terhadap tingkat partisipasi politiknya. politiknya.
%edangkan bagian ini menggambarkan seberapa besar koefisien regresinya.
Persamaan regresi yang diperoleh adalah sebagai berikut4 Participation 5 ".*;; 6 ;!+&& Hiti3enship 6 ;!LKI 2emocracy
1ons 1onsta tant ntaa sebe sebesa sarr
"!* "!*;; menyata menyataka kann bah7a bah7a
jika jika seseo seseoran rangg tidak tidak memili memiliki ki
pengetahuan ke7arganegaraan dan perilaku demokratis demokratis maka partisipasi politiknya M !*; !*;.. %ecar ecaraa kual kualit itat atif if tent tentuu tid tidak ada ada peril erilak akuu Nmin Nminus usO! O! mungk ungkin in dapa dapatt diintepretasikan dalam konteks budaya politik gal itu adalah budaya NapatisO. ?angan lupa juga! bah7a secara nyata ketiga variabel itu berskala ordinal! tidak memiliki angka NnolO seperti dalam batasan skala interval.
1oefisien regresi ;!+&& menunjukkan bah7a setiap pengetahuan ke7arganegaraan seseorang bertambah 6& poin! maka partisipasi politiknya akan bertambah ;!+&& poin
1oefisien regresi ;!LKI menunjukkan bah7a setiap setiap tingkat perilaku demokratis demokratis seseor seseorang ang bertam bertambah bah 6& poin! poin! maka maka partis partisipa ipasi si politi politikny knyaa akan akan bertam bertambah bah juga juga sebesar ;!LKI poin
%edangkan uji"t digunakan untuk menguji signifikansi konstanta dan setiap variabel variabe l ndependen
0ipotesis yang dibangun adalah sebagai berikut4
0o 5 1oefisien Regresi -idak %ignifikan
0i 5 1oefisien 1oefisien Regresi %ignifikan
Pengambilan keputusan (berdasarkan probabilitas! lihat kolom %ig.) adalah ada lah sebagai 7
berikut4
?ika %ig. = ;!;, maka 0o diterima
?ika %ig. : ;!;, maka 0o ditolak ! 0i diterima
-erlihat -erlihat bah7a pada kolom %ig. untuk untuk ketiga variabel tersebut! tersebut! yaitu konstanta konstanta 5 ;!+,*! ;!+,*! Hiti3enship Hiti3enship 5 ;!,L dan 2emocracy 5 ;!*K& mempunyai mempunyai angka signifikansi signifikansi = ;!;,! dengan dengan demikian demikian 0o diterima atau dengan kata lain kedua variabel variabel tersebut tidak cukup cukup signifikan signifikan mempengaruhi tingkat partisipasi politik seseorang. Anal#s#s Regres# L#n#er Bergan&a 'a&a "P""
2ata analisis regresi linier berganda
angkah"angkah 4
$asukk $asukkan an semua semua input input data data dalam dalam pemben pembentuk tukan an mod model el regres regresii linier linier bergan berganda. da. %elanjutnya klik menu analy3e! kemudian klik regression. %etelah itu pilih linier seperti tampilan berikut ini 4
%elanjutnya masukkan variabel bebas (pendapatan! pinjaman! dan dana hibah) pada kolom independent(s) dan variabel terikat (konsumsi -%) pada kolom dependent. 8
Pilih enter pada kolom $ethod. $etode
'erikutnya klik kotak statistics! dan pilih estimates! confidence intervals! dan covariance matri dalam kolom regression coefficient dan model fit. %elanjutnya klik continue.
Akhiri dengan meng"klik 91
Hasil Output :
9
dari tabel di atas diperoleh informasi bah7a taksiran nilai parameter dari regresi linier berganda dengan hubungan hubungan / mempengaruhi adalah adalah 4 b; 5 &;!II, b& 5 ;!,LK b 5 *!K; b* 5 ";!;&, sehingga model taksiran regresi linier berganda adalah 4 5&;!II,6;!,LK/6*!K;/M;!;&, 5&;!II,6;!,LK/6*!K;/M;!;&, / $aka selanjutnya selanjutnya pengujian pengujian parameter Q (nilai parameter konstanta konstanta regresi regresi linier berganda) berganda) adalah 4 Langkah 1.
0; 4 Q; 5 ; 0& 4 Q; ; Langkah 2.
'andingkan nilaisignifikansi(;!KB)dengan nilai@ 5 ,C. 8ilai signifikansi(;!KB) = @ (;!;,)D maka 0 diterima! artinya nilai koefisien Q ; untuk@5,C tidak mempengaruhi nilai taksiran dari dalam menganalisis regresi linier berganda. %edangkan untuk pengujian parameter Q & (nilai parameter / dari regresi linier berganda) adalah 4 Langkah 1.
0; 4 Q& 5 ; 0& 4 Q& ; Langkah 2.
'andingkan nilai signifikansi (;!;K&) dengan nilai @ 5 ,C.8ilai signifikansi (;!;K&) = @ (;!;, (;!;,)D )D maka0 maka0 diterim diterima!ar a!artiny tinyaa nilai nilai koefis koefisien ien Q& untuk@5,C tidak mempengaruhi nilai taksiran dari dalam menganalisis regresi linier berganda.
#ntukpengujian parameter Q (nilai parameter / dari regresi linier berganda) adalah4 10
Langkah 1.
0; 4 Q 5 ; 0& 4 Q ; Langkah 2.
'andingkan nilai signifikansi (;!*&)dengan nilai@ 5 ,C.8ilai signifikansi (;!*&) = @(;!;,)D maka 0 diterima! artinya nilai koefisien Q untuk @5 ,C tidak mempengaruhi nilai taksiran dari dalam menganalisis regresi linier berganda. 0al ini menunjukkan bah7a nilai parameter pinjaman tidak mempengaruhi konsumsi konsumsi -%. %elanjutnya pengujian parameter Q* (nilai parameter / dari regresi inier berganda) adalah 4 Langkah 1.
0; 4 Q* 5 ; 0& 4 Q* ; Langkah 2.
'andingkan nilai signifikansi (;!BB,) dengan nilai@ 5 ,C.8ilai signifikansi (;!BB,)=@ (;!;,)D maka 0 diterima! artinya nilai koefisien Q * untuk@5,C tidak mempengaruhi nilai taksiran dari dalam menganalisis regresi linier berganda. 0al ini menunjukkan bah7a nilai parameter dana hibah tidak mempengaruhi konsumsi konsumsi -%. Hara lain untuk menguji menguji kelinieran persamaan regresi linier berganda adalah dengan menguji signifikansi dari kelinieran model regresi yang terbentuk (permasalahan b) melalui me lalui tabel A89A A89A (analysis of variance). Perhatikan output %P%% berikut4
denganmenggunakan@5,C!makalangkah"langkah dari pengujian signifikansi model regresi linier berganda adalah4 Langkah 1.
0; 4 tidak memiliki hubungan linier dengan / & ! / ! dan /* 0& 4 tidak memliki hubungan linier dengan / & ! / ! dan /* Langkah 2.
'andingkan nilai signifikansi (;!;,&)dengan nilai @ 5 ,C.8ilai signifikansi (;!;,&)=@(;!;,)D maka 0 diterima!artinya untuk @5,C tidak memiliki hubungan linier dengan / & ! / ! dan /* #ntuk mengetahui seberapa besar kualitas model regresi linier berganda yang terbentuk! 11
perhatikan nilai koefisien determinasi (R sJuare) 5 K;C. 8ilai tersebut menunjukkan menunjukkan informasi bah7a K;C nilai dari besarnya konsumsi -% telah dapat dijelaskan oleh data tingkat pendapatan! pinjaman! dan dana hibah. %edangkan sisanya +;C informasi mengenai besarnya konsumsi -% belum belum dapat dijelaskan oleh variabel"variabel bebas tersebut.
%edangkan untuk melihat ada atau tidaknya multikolinearitas yang terjadi antar variabel bebas pembentuk model persamaan regresi linier berganda! berganda! perhatikan output
dari tabel di atas dapat diketahui bah7a antar variabel bebas (pendapatan! pinjaman! dan dana hibah) tidak terjadi multikolineariti. 0al ini dapat dilihat dari nilai korelasi antar variabel beas tersebut rendah. (apabila nilai korelasi antar variabel bebas terdapat nilai korelasi yang tinggi berarti terjadi multikolinearitas antar variabel bebas yang berkorelasi tinggi tersebut)
BAB III 12
PENUTUP )es#m'ulan
Analisis Analisis regresi regresi digunakan digunakan untuk melihat pengaruh pengaruh variable bebas terhadap variable tergantung serta memprediksi nilai variable tergantung dengan menggunakan variable bebas. 2alam analisis regresi variable bebas berfungsi untuk menerangkan (eplanatory) sedang variable tergantung berfungsi sebagai yang diterangkan (the eplained).2alam analisis regresi data harus berskala interval atau rasio.0ubungan dua variable bersifat dependensi.#ntuk menggunakan analisis regresi diperlukan beberapa persyaratan yang harus dipenuhi. Ada dua macam linieritas dalam analisis regresi! yaitu linieritas dalam variabel dan linieritas dalam parameter.ang pertama! linier dalam variabel merupakan nilai rata"rata kondisional variabel tergantung yang merupakan fungsi linier dari variabel (variabel) bebas. %edang %edang yang kedua! linier linier dalam parameter parameter merupakan merupakan fungsi fungsi linier parameter parameter dan dapat tidak linier dalam variabel. Pengambilan keputusan dalam uji regresi dapat mengacu pada dua hal! yakni dengan membandingkan nilai t hitung dengan t tabel! atau dengan membandingkan nilai signifikansi dengan nilai probabilitas. )r#t#k &an "aran
2alam penulisan makalah ini! penyusun menyadari bah7a penyusunan makalah ini tida tidakk lupu luputt dari dari kesa kesalah lahan an dan dan keku kekuran ranga gan. n. 9leh 9leh kare karena na itu! itu! krit kritik ik dan dan saran saran yang yang membangun akan senantiasa penyusun nanti dalam upaya evaluasi diri. Akhirnya penyusun hanya bisa berharap! bah7a dibalik ketidaksempurnaan penulisan dan penyusunan makalah ini adalah ditemukan sesuatu yang dapat memberikan manfaat bagi pembaca.
DA+TAR PU"TA)A 13
Arnita. ;&*. Pengantar Statistik! 'andung4 Hita Pustaka $edia Perintis. %udjana. ;;&. "etode Statistika. 'andung4 P- -arsito 'andung. %unardi! 8ur. ;;B. Pengantar Statistika ?akarta4 'umi Aksara. http4EEpendidikan"akuntansi.fe.uny.ac.idEsitesEpendidikan http4EEpendidikan"akuntansi.fe.uny .ac.idEsitesEpendidikan akuntansi fe. f e. uny. un y.ac.idE ac.idE filesE 1orelasi C;danC;Regresi.pd C;danC;Regresi.pdf f (2iakses -anggal -anggal *; 8ovember ;&,) http4EEfile.upi.eduE2irektoriEFPP%EA88AE$< http4EEfile.upi.eduE2irektoriEFPP%EA88 AE$<-RS0<88GE$odulE$odulS -RS0<88GE$odulE$odulSRegresiS RegresiS 'erganda.pdf (2iakses (2iakses -anggal -anggal *; 8ovember ;&,)
14
