LAPORAN

PRAKTIKUM STATISTIK

ACARA V

REGRESI DAN KORELASI

DISUSUN OLEH:

1. MARINA IRAWATI A1M008017

2. FATHAN DWI PRATIWI

A1M008020

3. GREDA ANGGIA LANTANI A1M008021

4. IKA HERWIGIATI

A1M008039

DEPARTEMEN PENDIDIKAN

UNIVERSITAS JENDERAL SOEDIRMAN

FAKULTAS PERTANIAN

PROGRAM STUDI ILMU DAN TEKNOLOGI PANGAN

PURWOKERTO

2009

I. PENDAHULUANKorelasi adalah hubungan keterkaitan antara dua variable atau

lebih, di mana nilai yang terendah 0 dan tertinggi -1 dan +10, atinya tidak ada keterkaitan antara dua variable (independen), -1 atau +1, ada keterkaitan (korelasi) untuk mencari keretannya dicari nilai r (koefisien korelasi), melakukan uji “tc” setelah nilai tc diketahui, nilai tc tersebut dibandingkan dengan tα (n - 2), jika tc < tα maka korelasi rendah dan sebaliknya.

Regresi adalah hubungan fungsional antar dua variable , dalam hal ini variable y tergantung pada variable x. Hubungan fungsional ini ada yang bersifat linier, kuadrater, logaritmix, eksponensial. Biasanya disajikan dalam bentuk persamaan. Persamaan linier = y = bo + b1x + ∑ Persamaan kuadrater = y = bo + b1x + b2x2 + ∑

Untuk menentukan hubungan fungsional antara 2 faktor atau variabel dinyatakan dalam R2. R2 adalah koefisien determinasi, nilai

R2 = r2=JK regresi

JK total

R2 adalah suatu nilai yang menyatakan berapa besar sumbangan variabel x dalam mempengaruhi variabel y

II. TUJUAN Untuk mengetahui hubungan keeratan antara variabel bebas dengan

variabel tergantung ( independendependen) Untuk mengetahuai hubungan fungsional antara variabel bebas dan

variabel tergantung Dapat melakukan interpolasi dan ekstrapolasi

III. BAHAN DAN ALAT Kalkulator Alat tulis Kertas Data Mahasiswa

IV. CARA KERJA1. Tentukan nila r atau koefisien korelasi dari variabel x dengan

variabel y. Ujilah dengan uji “t”, Untuk mengetahui tingkat keeratan.

2. Tentukan koefisien regresi (bo dan b1) untuk menyusun persamaan regresinya dan tentukan nilai R2(koefisien determinasi) untuk menentukan berapa besarnya sumbangan variabel x terhadap terbentuknya variabel y.

V. DATA PENGAMATAN

Tabel Hubungan Tinggi Badan Dengan Ukuran Sepatu

Tinggi Badan No Sepatu

148 37

153 37

157 38

150 37

149 38

153 38

165 39

VI. PEMBAHASAN

1. Tabulasi data

Tinggi

Badan (×)

No Sepatu

(y)X2 Y2 XY

148 37 21904 1369 5476

153 37 23408 1369 5661

157 38 24649 1444 5966

150 37 22500 1369 5550

149 38 22201 1444 5662

153 38 23409 1444 5814

165 39 27225 1521 6435

∑ 1075 264 165296 9960 40564

2. Pemetaan / Diagram Pencar

146 148 150 152 154 156 158 160 162 164 16636

36.5

37

37.5

38

38.5

39

39.5

Diagram Pencar

No sepatu

3. Perkiraan garis regresi “garis linear”

4. Perkiraan persamaan garis regresi

Ŷ = bo + b1X5. Menetukan koefisien regresi, Koefisien korelasi dan persamaan

garis regresi

Koefisien regresi

b1 = Σxy

Σ x2

= 21,143206,714

= 0,102

bo = y – b1 (x)

= 264

7 - 0,021 (

10757

)

= 37,714 – 15,664 = 22,05

Σxy = Σxy – Σx . Σyn

= 40564 – 1075 .264

7

= 40564 – 40592,857

= 21,143

Σx2 = ΣX2 – (Σx) ²n

= 165296 – (1075) ²

7 = 165296 – 165089,256 = 206,714

Σy2 = ΣY2 – (Σy) ²n

= 9960 – (264) ²

7 = 9960 -9956,571 = 3,428

Persamaan Regresi

y = 22,05 + 0,102 x

Koefisian Korelasi

r = Σxy

√Σx ² x Σy ²

= 21,143

√206,714 x3,428

= 0,794 Menguji r (uji t)

tc = r √n−2√1−r ²

= 0,794√7−2

√1−(0,794 )² = 2,920Dibandingkan dengan tα(5%,7-2)= tα(5%,5) = 2,02

tc > tα(5%,5) korelasi sangat erat

Hubungan antara tinggi badan dengan nomor sepatu sangat

erat.

6. Menguji ketepatan garis regresi (Uji F)

JK regresi = b1 x Σ x1 . y1

= 0,102 x 21,143 = 2,157

JK total = Σy2 = 3,428JK residu = JK total – JK regresi = 3,428 – 2,157 = 1,271

Tabel ANNOVA

S of V df SS MS Fc Fα5 % 1%

Regresi 1 2,157 2,157 8,492 6,61 16,26Residu 5 1,271 0.245Total 6 3,428

Fα(5%) < Fc < Fα(1%)

Garis Linear dengan meyakinkan

7. Koefisien Determinasi

R2 = JK regresiJK Total

x 100%

= 2,1573,248

x 100%

= 62,92 %

“Tinggi badan berpengaruh terhadap no sepatu sebesar 62,92%”

8. Titik Interpolasi

y = 22,05 + 0,102 x

misal x = 148

y = 22,05 + 0,102 (148)

= 37,146

Titik ekstrapolasi

y = 22,05 + 0,102 x

misal x = 166

y = 22,05 + 0,102 (166)

= 5,118

9. Menggambar garis Regresi

y = 22,05 + 0,102 x

x y

148 37,146

150 37,35

152 37,554

154 37,758

37,146 37,35 37,554 37,758145

146

147

148

149

150

151

152

153

154

155

Menggambar Garis Regresi

kategori x

DAFTAR PUSTAKA

Sprent,P.1991. Metode Statistika Nonparametrik Terapan.Universitas Indonesia : Jakarta

Yitnosumarto, Suntoyo. 1994. Dasar – dasar Statistika. PT. Raja Grafindo Persada: Jakarta

Nazir, Moh. 2003. Metode Penelitian. Penerbit Ghalia Indonesia: Jakarta