PENGERTIAN REGRESI, KORELASI, Z TES, T TES, F TES DAN CHI SQUARE

MAKALAH

REGRESI, KORELASI, Z TES, T TES, F TES DAN CHI SQUARE

Dosen Pembimbing: Hendra Lesmana, M.Pd

OLEH:

1.    ANAS MUTA ALIM                 NIM: A.12.0060

2.    ISROMAH NURBAITI            NIM: A.12.0051

3.    RATNA MARLIANA                NIM: A.12.0027

4.    RIZAL FATIKUSURUR           NIM: A.12.0049

SEKOLAH TINGGI ILMU PERTANIAN

STIPER BELITANG

2014

KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena atas berkat dan limpahan rahmatnyalah kami bisa menyelesaikan sebuah karya tulis dengan tepat waktu.

Berikut ini penulis mempersembahkan sebuah makalah dengan judul " Regresi, Korelasi, Z Tes, T Tes, F Tes Dan Chi Square ", yang menurut kami dapat memberikan manfaat yang besar bagi kita untuk mempelajarinya.

Melalui kata pengantar ini penulis lebih dahulu meminta maaf dan memohon permakluman bila mana isi makalah ini ada kekurangan dan ada tulisan yang kami buat kurang tepat atau menyinggu perasaan pembaca.

Dengan ini kami mempersembahkan makalah ini dengan penuh rasa terima kasih dan semoga allah SWT memberkahi makalah ini sehingga dapat memberikan manfaat.

Belitang, Juni 2014

              

      Penyusun

DAFTAR ISI

JUDUL………………………………………………………………           i

KATA PENGANTAR……………………………………………….            ii

DAFTAR ISI………………………………………………………..            iii

PEMBAHASAN…………………………………………………….           1

      A.    REGRESI……………………………………………………......           1

      B.     KORELASI…………………………………………………......           2

      C.     CHI SQUARE………………………………………......……….          4

      D.    Z TES, T TES, F TES………………………………….......…….            5

DAFTAR PUSTAKA

PEMBAHASAN

       A.    REGRESI

Analisis regresi adalah salah satu analisis yang paling populer dan luas pemakaiannya. Analisis regresi dipakai secara luas untuk melakukan prediksi dan ramalan, dengan penggunaan yang saling melengkapi dengan bidang pembelajaran mesin. Analisis ini juga digunakan untuk memahami variabel bebas mana saja yang berhubungan dengan variabel terikat, dan untuk mengetahui bentuk-bentuk hubungan tersebut.

Analisis regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu variabel dengan variable (variabel) yang lain. Variabel "penyebab" disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel eksplanatorik, variabel independen, atau secara bebas, variabel X (karena seringkali digambarkan dalam grafik sebagai absis, atau sumbu X). Variabel terkena akibat dikenal sebagai variabel yang dipengaruhi, variabel dependen, variabel terikat, atau variabel Y. Kedua variabel ini dapat merupakan variabel acak (random), namun variabel yang dipengaruhi harus selalu variabel acak.

Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun 1886. Galton menemukan adanya tendensi bahwa orang tua yang memiliki tubuh tinggi memiliki anak-anak yang tinggi, orang tua yang pendek memiliki anak-anak yang pendek pula. Kendati demikian. Ia mengamati bahwa ada kecenderungan tinggi anak cenderung bergerak menuju rata-rata tinggi populasi secara keseluruhan. Dengan kata lain, ketinggian anak yang amat tinggi atau orang tua yang amat pendek cenderung bergerak kearah rata-rata tinggi populasi. Inilah yang disebut hokum Golton mengenai regresi universal. Dalam bahasa galton, ia menyebutkan sebagai regresi menuju mediokritas.

Hukum regresi semesta (law of universal regression) dari Galton diperkuat oleh temannya Karl Pearson, yang mengumpulkan lebih dari seribu catatan tinggi anggota kelompok keluarga. Ia menemukan bahwa rata-rata tinggi anak laki-laki kelompok ayah (yang) pendek lebih besar dari pada tinggi ayah mereka, jadi “mundurnya” (“regressing”) anak laki-laki yang tinggi maupun yang pendek serupa kea rah rata-rata tinggi semua laki-laki. Dengan kata lain Galton, ini adalah “kemunduran kea rah sedang”.

Secara umum, analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan satu variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independent (variabel penjelas/bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi dan atau memprediksi rata-rata populasi atau niiai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabe! independen yang diketahui. Pusat perhatian adalah pada upaya menjelaskan dan mengevalusi hubungan antara suatu variabel dengan satu atau lebih variabel independen.

Hasil analisis regresi adalah berupa koefisien regresi untuk masing-masing variable independent. Koefisien ini diperoleh dengan cara memprediksi nilai variable dependen dengan suatu persamaan. Koefisien regresi dihitung dengan dua tujuan sekaligus : Pertama, meminimumkan penyimpangan antara nilai actual dan nilai estimasi variable dependen; Kedua, mengoptimalkan korelasi antara nilai actual dan nilai estimasi variable dependen berdasarkan data yang ada. Teknik estimasi variable dependen yang melandasi analisis regresi disebut Ordinary Least Squares (pangkat kuadrat terkecil biasa).

      B.     KORELASI

Korelasi adalah salah satu teknik statistik yang digunakan untuk mencari hubungan antara dua variable atau lebih yang bersifat kuantitatif. Hubungan dua variable tersebut dapat terjadi karena adanya hubungan sebab akibat dapat juga karena kebetulan saja. Dua variabel dikatakan berkolerasi apabila perubahan pada variabel yang satu akan diikuti perubahan pada variabel yang lain secara teratur, dengan arah yang sama atau berlawanan.

Dari sekian banyak teknik-teknik pengukuran asosiasi/hubungan, terdapat dua teknik korelasi yang sangat popular sampai sekarang, yaitu Korelasi Pearson Product Moment dan Korelasi Rank Spearmen. Selain kedua teknik tersebut, terdapat pula teknik-teknik korelasi lain, seperti Kendal, Chi-Square, Phi Coefficient, Goodman-Kruskal, Somer, dan Wilson.

Korelasi bermanfaat untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel (kadang lebih dari dua variabel) dengan skala-skala tertentu, misalnya Pearson data harus berskala interval atau rasio; Spearman dan Kendal menggunakan skala ordinal; Chi Square menggunakan data nominal. Kuat lemah hubungan diukur diantara jarak (range) 0 sampai dengan 1. Korelasi mempunyai kemungkinan pengujian hipotesis dua arah (two tailed). Korelasi searah jika nilai koefisien korelasi positif; sebaliknya jika nilai koefisien korelasi negatif, korelasi disebut tidak searah. Yang dimaksud dengan koefisien korelasi ialah suatu pengukuran statistik kovariasi atau asosiasi antara dua variabel. Jika koefisien korelasi diketemukan tidak sama dengan  nol (0), maka terdapat ketergantungan antara dua variabel tersebut. Jika koefisien korelasi diketemukan +1, maka hubungan tersebut disebut sebagai korelasi sempurna atau hubungan linear sempurna dengan kemiringan (slope) positif. Jika koefisien korelasi diketemukan -1, maka hubungan tersebut disebut sebagai korelasi sempurna atau hubungan linear sempurna dengan kemiringan (slope) negative.

Arah hubungan antara dua variabel (direction of correlation) dapat dibedakan menjadi:

1.       Direct Correlation (Positive Correlation)

Perubahan pada salah satu variabel diikuti oleh perubahan variabel yang lain secara teratur dengan arah/gerakan yang sama. Kenaikan nilai variabel X selalu diikuti kenaikan nilai variabel Y dan sebaliknya turunnya nilai variabel X selalu diikuti turunnya nilai variabel Y.

2.       Inverse Correlation (Negative Correlation)

Perubahan pada salah satu variabel diikuti oleh perubahan variabel yang lain secara teratur dengan arah/gerakan yang berlawanan. Kenaikan nilai variabel X selalu diikuti turunnya nilai variabel Y dan sebaliknya turunnya nilai variabel X selalu diikuti naiknya nilai variabel Y.

3.       Korelasi Nihil (Tidak Berkorelasi)

Kenaikan nilai variabel yang satu kadang-kadang disertai turunnya nilai variabel yang lain atau kadang-kadang diikuti naiknya nilai variabel yang lain. Arah/gerakan hubungannya tidak teratur, kadang-kadang dengan arah yang sama, kadang-kadang berlawanan.

      C.     CHI SQUARE

            Uji chi-square adalah salah satu uji statistic non parametik yang cukup sering digunakan dalam penelitian. Uji chi-square ini bias diterapkan untuk pengujian kenormalan data, pengujian data yang berlevel nominal atau untuk menguji perbedaan dua atau lebih proporsi sampel. Uji chi-square diterapkan pada kasus dimana akan diuji apakah frekuensi yang akan di amati (data observasi) bebeda secara nyata ataukah tidak dengan frekuensi yang diharapkan (expected value). Chi-square Test atau Uji Chi-square adalah teknik analisis yang digunakan untuk menentukan perbedaan frekuensi observasi (Oi) dengan frekuensi ekspektasi atau frekuensi harapan (Ei) suatu kategori tertentu. Uji ini dapatdilakukan pada data diskrit atau frekuensi.

            Pengertian chi square atau chi kuadrat lainnya adalah sebuah uji hipotesis tentang perbandingan antara frekuensi observasi dengan frekuensi harapan yang didasarkan oleh hipotesis tertentu pada setiap kasus atau data (diktat 2009). Chi kuadrat adalah pengujian hipotesis tentang perbandingan antara frekuensi sampel yang benar–benar terjadi (Haryono,1994). Chi kuadrat biasanya di dalam frekuensi observasi berlambangkan dengan frekuensi harapan yang didasarkan atas hipotesis dilambangkan . Ekspresi matematis tentang distribusi chi kuadrat hanya tergantung pada suatu parameter, yaitu derajat kebebasan (d.f.).

            Chi kuadrat mempunyai masing–masing nilai derajat kebebasan, yaitu distribusi (kuadrat standard normal) merupakan distribusi chi kuadrat dengan d.f. = 1, dan nilai variabel tidak bernilai negative. Kegunaan dari chi square untuk menguji seberapa baik kesesuaian diantara frekuensi yang teramati dengan frekuensi harapan yang didasarkan pada sebaran yang akan dihipotesiskan, atau juga menguji perbedaan antara dua kelompok pada data dua kategorik untuk dapat menguji signifikansi asosiasi dua kelompok pada data dua katagorik tersebut (Sri,1990).

            Syarat agar uji Chi-Square dapat digunakan adalah jumlah sel yang nilai espektasinya kurang dari 5 tidak lebih dari 20 % dari sel yang ada.Namun apabila hal ini terjadi SPSS akan memberikan peringatan dan anda harus menggunakan uji chi-square dengan koreksi.Jika hal ini terjadi pada tebel 2 baris dan 2 kolom,sebaiknya anda menggunakan uji eksak dan Fisher yang di tampilkan pada bagian bawah table uji statistik.

       D.    Z TES, T TES, F TES

            Uji Z adalah salah satu  uji statistika yang  pengujian hipotesisnya didekati dengan distribusi normal.  Menurut teori limit terpusat, data dengan ukuran sampel yang besar akan berdistribusi normal.  Oleh karena itu, uji Z dapat digunakan utuk menguji data yang sampelnya berukuran besar.  Jumlah sampel 30 atau lebih dianggap sampel berukuran besar.  Selain itu, uji Z ini dipakai untuk menganalisis data yang varians populasinya diketahui.  Namun, bila varians populasi tidak diketahui, maka varians dari sampel dapat digunakan sebagai penggantinya.

            Independen T Test adalah uji komparatif atau uji beda untuk mengetahui adakah perbedaan mean atau rerata yang bermakna antara 2 kelompok bebas yang berskala data interval/rasio. Dua kelompok bebas yang dimaksud di sini adalah dua kelompok yang tidak berpasangan, artinya sumber data berasal dari subjek yang berbeda. Misal Kelompok Kelas A dan Kelompok kelas B, di mana responden dalam kelas A dan kelas B adalah 2 kelompok yang subjeknya berbeda. Bandingkan dengan nilai pretest dan posttest pada kelas A, di mana nilai pretest dan posttest berasal dari subjek yang sama atau disebut dengan data berpasangan. Apabila menemui kasus yang data berpasangan, maka uji beda yang tepat adalah uji paired t test.

            Uji F sering disebut dengan uji varians atau analisis keragaman atau analisis varians (ANOVA = analisis of variance) adalah membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel atau F standar.   Dapat pula dikatakan bahwa uji F adalah untuk menguji kesamaan dua varians atau kesamaan dua ragam populasi. F hitung atau F calculation adalah perbandingan varians dua kelompok data; atau perbandingan antara varians perlakuan dengan varians residu dalam percobaan. 

DAFTAR PUSTAKA

1.       http://id.wikipedia.org/wiki/Analisis_regresi

2.       http://widyago.wordpress.com/2011/04/03/pengertian-regresi-dan-korelasi/

3.      http://dedylicek.blogspot.com/2011/05/pengertian-korelasi.html

4.      http://nisyara.blogspot.com/2012/09/makalah-uji-chisquare.html

5.      http://statistikian.blogspot.com/2014/04/independen-t-test-dengan-spss.html

6.      http://timetable258.wordpress.com/2013/01/01/macam-macam-uji-test-dalam-statistika/

7.      http://adiboga.blogspot.com/2013/08/istilah-simbul-pengertian-dan-rumus.html