REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan...
Transcript of REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan...
![Page 1: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/1.jpg)
REGRESI LINEAR BERGANDA
PERTEMUAN 10
![Page 2: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/2.jpg)
Data Regresi Linear Berganda
x1 x2 x31.46 13.74 12.511.27 9.96 15.140.98 9.15 14.610.93 8.75 13.981.14 11.98 14.421.81 17.74 13.981.74 13.79 17.471.88 13.47 18.091.87 10.07 23.141.84 9.00 24.031.62 9.07 22.741.64 8.75 21.821.03 5.47 21.391.03 6.12 20.481.01 6.03 19.580.95 5.44 18.381.11 6.55 17.700.77 5.47 15.060.97 7.91 13.810.86 6.02 14.37
![Page 3: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/3.jpg)
Membuat data Variabel
![Page 4: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/4.jpg)
Menampilkan data Variabel
![Page 5: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/5.jpg)
Langkah Uji Koefisien Korelasi Parsial 1
![Page 6: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/6.jpg)
Langkah Uji Koefisien Korelasi Parsial 2
Blok Variabel yang akan dianalisa Pindahkan Variabel ke sebelah kanan
![Page 7: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/7.jpg)
Output Uji Koefisien Korelasi Parsial
![Page 8: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/8.jpg)
Pembahasan Uji Koefisien Korelasi Parsial
1. Hipotesis:Ho : Tidak terdapat hubungan yang signifikan secara parsial antara ROA terhadap CAR.Ha : Terdapat hubungan yang signifikan secara parsial antara ROA terhadapCAR.
2. Dasar Pengambilan keputusan:Jika : Sig < 𝛼, maka Ho ditolak.Jika : Sig > 𝛼, maka Ho diterima.
α =0,05
2= 0,025
![Page 9: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/9.jpg)
Pembahasan Uji Koefisien Korelasi Parsial
3. KeputusanBerdasarkan table korelasitersebut Sig = 0,217 > 𝛼 = 0,025 ,sehingga Ho diterima.
4. Kesimpulannya: Tidak terdapathubungan yang signifikan secaraparsial antara ROA terhadap CAR.
Berdasarkan tabel correlations dapatdilihat bahwa nilai korelasi antara ROE(𝑋2) terhadap CAR (𝑌) sebesar -0,288
![Page 10: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/10.jpg)
Korelasi Parsial Manual
serta berdasarkan perhitungan manual didapatnilai korelasi yang sama besar sebagai berikut:
𝑟𝑋2.𝑌 =𝑛 𝑋2𝑌 − 𝑋2 𝑌
𝑛 𝑋22 − 𝑋2 2 𝑛 𝑌2 − 𝑌 2
𝑟𝑋2.𝑌 = 20 3184,768 − 184,469 352,701
20 1924,091 − 184,469 2 20 6472,110 − 352,701 2
=63695,360−65062,401
4453,008 5044,205
=−1367,041
4739,397
= −0,288
![Page 11: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/11.jpg)
Pembahasan Uji Koefisien Korelasi Parsial
1. Hipotesis:Ho : Tidak terdapat hubungan yang signifikan secara parsial antara ROA terhadap CAR.Ha : Terdapat hubungan yang signifikan secara parsial antara ROA terhadapCAR.
2. Pengambilan keputusan:Jika : Sig < 𝛼, maka Ho ditolak.Jika : Sig > 𝛼, maka Ho diterima.
α =0,05
2= 0,025
![Page 12: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/12.jpg)
Pembahasan Uji Koefisien Korelasi Parsial
3. KeputusanBerdasarkan table korelasitersebut Sig = 0,060 > 𝛼 = 0,025 ,sehingga Ho diterima.
4. Kesimpulannya: Tidak terdapathubungan yang signifikan secaraparsial antara ROA terhadap CAR.
Berdasarkan tabel correlations dapatdilihat bahwa nilai korelasi antara ROA(𝑋1) terhadap CAR (𝑌) sebesar 0,427
![Page 13: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/13.jpg)
Korelasi Parsial Manual
serta berdasarkan perhitungan manual didapat nilai korelasi yang sama besar sebagaiberikut:
𝑟𝑋1.𝑌 =𝑛 𝑋1𝑌 − 𝑋1 𝑌
𝑛 𝑋12 − 𝑋1
2 𝑛 𝑌2 − 𝑌 2
𝑟𝑋1.𝑌 = 20 468,280 − 25,901 352,701
20 36,430 − 25,901 2 20 6472,110 − 352,701 2
=9365,600−9135,309
57,738 5044,205
=230,291
539,669
= 0,427
![Page 14: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/14.jpg)
Langkah Uji Koefisien korelasi dan Determinasi Simultan 1
![Page 15: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/15.jpg)
Langkah Uji Koefisien korelasi dan Determinasi Simultan 2
![Page 16: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/16.jpg)
Langkah Uji Koefisien korelasi dan Determinasi Simultan 3
![Page 17: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/17.jpg)
Output Uji Koefisien Korelasi dan Determinasi Simultan
![Page 18: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/18.jpg)
Pembahasan Uji Koefisien Korelasi Simultan
1. Hipotesis:Ho : Tidak terdapat hubungan yang signifikan secara simultanantara ROA dan ROE terhadap CAR.Ha : Terdapat hubungan yang signifikan secara simultan antaraROA dan ROE terhadap CAR.2. Pengambilan keputusan:Jika : Sig 𝐹𝑐ℎ𝑎𝑛𝑔𝑒 < 𝛼, maka Ho ditolak.
Jika : Sig 𝐹𝑐ℎ𝑎𝑛𝑔𝑒 > 𝛼, maka Ho diterima.
α = 0,05
![Page 19: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/19.jpg)
Pembahasan Uji Koefisien Korelasi Simultan
3. Keputusan:Sig 𝐹𝑐ℎ𝑎𝑛𝑔𝑒 = 0,000 < 𝛼 = 0,05,
sehingga Ho ditolak.
4. Kesimpulannya: Terdapathubungan yang signifikan secarasimultan antara ROA dan ROE terhadap CAR.
![Page 20: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/20.jpg)
Pembahasan Uji Koefisien korelasi Simultan
Berdasarkan tabel model summarydapat dilihat bahwa nilai korelasiantara ROA (𝑋1 ) dan ROE (𝑋2 )terhadap CAR (𝑌) sebesar 0,935
![Page 21: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/21.jpg)
Pembahasan perhitungan Manual
berdasarkan perhitungan manualdidapat nilai koefisien korelasi yanghampir sama besar sebagai berikut:
𝑅𝑋1.𝑋2.𝑌 =𝑏1. 𝑥1𝑦+𝑏2. 𝑥2𝑦
𝑦2
𝑅𝑋1.𝑋2.𝑌 =11,712 11,515 + −1,247 −68,352
252,210
=220,099
252,210= 0,934
![Page 22: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/22.jpg)
Pembahasan Uji Koefisien Determinasi Simultan
1. Hipotesis:
Ho : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara simultanantara ROA dan ROE terhadap CAR.
Ha : Terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan antaraROA dan ROE terhadap CAR.
2. Pengambilan keputusan:
Jika : 𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≤ 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙, maka Ho diterima.
Jika : 𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙, maka Ho ditolak.
![Page 23: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/23.jpg)
Pembahasan Uji Koefisien Determinasi Simultan
3. Keputusan:𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝐹𝑐ℎ𝑎𝑛𝑔𝑒
𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 𝛼,𝑘,𝑑𝑘 = 𝐹 0,05 2,17 = 3,59
Dimana:𝛼 = 0,05
𝑘 = 2 , jumlah variabel bebas𝑑𝑘 = 𝑛 − 𝑘 − 1
dk = 20 − 2 − 1 = 17𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 58,665 > 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 3,59, sehingga Ho ditolak.
![Page 24: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/24.jpg)
Pembahasan Uji Koefisien Determinasi Simultan
4. Kesimpulannya:Terdapat pengaruh yang signifikansecara simultan antara ROA dan ROEterhadap CAR.Berdasarkan tabel model summarydapat dilihat bahwa nilai koefisiendeterminasi antara ROA (𝑋1) dan ROE(𝑋2) terhadap CAR (𝑌) sebesar 0,873atau ROA dan ROE memberikankonstribusi sebesar 87,3% terhadapCAR
![Page 25: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/25.jpg)
Pembahasan perhitungan Manual
berdasarkan perhitungan manual didapatnilai koefisien determinasi yang hampir samabesar sebagai berikut:
𝐾𝑃 = 𝑅𝑋1.𝑋2.𝑌2× 100%
= 0,934 2 × 100%= 0,872 × 100%= 87,2%
Hal ini berarti, 87,2% variasi dari CAR (𝑌)dapat dijelaskan oleh variasi ROA (𝑋1) danROE (𝑋2), sedangkan sisanya 12,8% dijelaskanoleh sebab-sebab yang lain.
![Page 26: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/26.jpg)
Langkah Uji Persamaan regresi Berganda
![Page 27: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/27.jpg)
Output Persamaan Regresi Berganda
![Page 28: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/28.jpg)
Pembahasan Regresi Linear berganda
1. Hipotesis:
Ho : Persamaan regresi berganda yang terbentuk tidaksignifikan.
Ha : Persamaan regresi berganda yang terbentuk signifikan.
2. Pengambilan keputusan:
Berdasarkan perbandingan antara 𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 dan 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 .
Jika : 𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≤ 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙, maka Ho diterima.
Jika : 𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙, maka Ho ditolak.
![Page 29: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/29.jpg)
Pembahasan Regresi Linear berganda
3. Keputusan
Nilai 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 0,05 2,17
𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 58,665 > 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙= 3,59,
maka Ho ditolak.
4. Kesimpulannya: Persamaanregresi berganda yang terbentuksignifikan antara ROA dan ROE terhadap CAR.
![Page 30: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/30.jpg)
Pembahasan Regresi Linear berganda
1. Hipotesis:
Ho : Persamaan regresi berganda yang terbentuk tidaksignifikan.
Ha : Persamaan regresi berganda yang terbentuk signifikan.
2. Pengambilan keputusan:
Berdasarkan nilai probabilitas.
Jika probabilitas (sig) > 𝛼, maka Ho diterima.
Jika probabilitas (sig) < 𝛼, maka Ho ditolak.
𝛼 = 0,005
![Page 31: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/31.jpg)
Pembahasan Regresi Linear berganda
3. Keputusan
sig = 0,000 < 𝛼 = 0,005, makaHo ditolak.
4. Kesimpulannya: Persamaanregresi berganda yang terbentuksignifikan antara ROA dan ROE terhadap CAR.
![Page 32: REGRESI LINEAR BERGANDA - univbsi.idunivbsi.id/pdf/2017/304/304-P10.pdf · Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisis persamaan regresi](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022012405/5d4af16c88c993a67d8b7f48/html5/thumbnails/32.jpg)
Pembahasan Persamaan Regresi Linear Berganda
Berdasarkan tabel coefficients dapat dianalisispersamaan regresi berganda yang terbentuk signifikanantara variabel 𝑋1 dan 𝑋2 terhadap 𝑌 sebagai berikut:𝑌 = 13,971 + 11,717 𝑋1 − 1,248 𝑋2Sehingga berdasarkan persamaan regresi bergandayang terbentuk di atas dapat dianalisis sebagai berikut:Jika nilai variabel 𝑋1 (ROA) dan 𝑋2 (ROE) sama dengan0, maka nilai variabel 𝑌 (CAR) sebesar 13,971 atau13,9%.Jika nilai variabel 𝑋1 (ROA) bertambah 1 %, maka akanmenaikan nilai variabel 𝑌 (CAR) sebesar 11,717 atau11,71%.Jika nilai variabel 𝑋2 (ROE) bertambah 1%, maka akanmenurunkan nilai variabel 𝑌 (CAR) sebesar 1,248 atau1,24%.