10 Cara Melakukan Analisis Regresi untuk Mata Kuliah Statistika

Panduan lengkap analisis regresi untuk mata kuliah statistika. Disertai konsep dasar, contoh perhitungan manual, dan interpretasi hasil regresi.

(Ilustrasi 3D mahasiswa mempelajari analisis regresi pada mata kuliah statistika di kelas kampus)

PortalJatim24.com - Pendidikan - merupakan salah satu teknik inti dalam statistika inferensial yang digunakan untuk menjelaskan hubungan kuantitatif antara variabel. Dalam konteks akademik, regresi membantu mahasiswa memahami bagaimana suatu variabel memengaruhi variabel lain secara terukur dan ilmiah.

Menurut Gujarati (Basic Econometrics), regresi bukan sekadar alat hitung, tetapi metode analisis untuk menjelaskan fenomena empiris berbasis data. Oleh karena itu, pemahaman regresi harus dimulai dari konsep hingga praktik perhitungan manual.

Baca Artikel Lainnya: Panduan Dasar Membuat Program Sederhana Menggunakan Java untuk Mahasiswa IT

✅Cara 1 - Memahami Hakikat dan Tujuan Analisis Regresi

✔Penjelasan Konseptual:

Analisis regresi bertujuan untuk:

- Mengetahui arah hubungan (positif atau negatif)

- Mengukur besar pengaruh

- Melakukan prediksi nilai variabel terikat

Menurut Sugiyono, regresi digunakan ketika peneliti ingin mengetahui pengaruh sebab-akibat secara kuantitatif.

✔Contoh Kasus:

Mahasiswa ingin mengetahui apakah jam belajar memengaruhi nilai ujian statistika.

Jam belajar → variabel bebas (X)
Nilai ujian → variabel terikat (Y)

✅Cara 2 - Menentukan Variabel X dan Y Secara Tepat

✔Penjelasan:

Kesalahan paling umum mahasiswa adalah menukar variabel. Variabel X harus bersifat memengaruhi, sedangkan Y dipengaruhi.

Menurut Sekaran, variabel bebas harus logis secara teori, bukan sekadar berdasarkan data.

✔Contoh:

Jam belajar logis memengaruhi nilai, bukan sebaliknya. Maka:

X = jam belajar
Y = nilai ujian

Seedbacklink untuk backlink berkualitas dan aman.

✅Cara 3 - Mengumpulkan dan Memahami Data Penelitian

✔Penjelasan:

Data harus berbentuk numerik dan memiliki variasi.

✔Contoh Data:

Misalkan diperoleh data 5 mahasiswa:

Jam belajar: 2, 4, 6, 8, 10
Nilai ujian: 65, 70, 75, 85, 90

Menurut Walpole, data yang tidak bervariasi akan menghasilkan regresi yang menyesatkan.

✅Cara 4 - Menghitung Nilai Rata-Rata (Mean)

✔Penjelasan:

Rata-rata digunakan sebagai titik pusat distribusi data.

✔Perhitungan:

Rata-rata X:

Jumlah jam belajar = 2 + 4 + 6 + 8 + 10 = 30
Jumlah data = 5
Rata-rata X = 30 ÷ 5 = 6

Rata-rata Y:

Jumlah nilai = 65 + 70 + 75 + 85 + 90 = 385
Rata-rata Y = 385 ÷ 5 = 77

Makna:

Nilai 6 jam dan skor 77 menjadi pusat analisis regresi.

Baca Juga: Panduan Dasar Belajar Pemrograman Web HTML dan CSS untuk Mahasiswa Baru

✅Cara 5 - Menghitung Penyimpangan dari Rata-Rata

✔Penjelasan:

Penyimpangan menunjukkan seberapa jauh data dari nilai pusat.

✔Perhitungan:

Deviasi X:

2 − 6 = −4
4 − 6 = −2
6 − 6 = 0
8 − 6 = 2
10 − 6 = 4

Deviasi Y:

65 − 77 = −12
70 − 77 = −7
75 − 77 = −2
85 − 77 = 8
90 − 77 = 13

Menurut Montgomery, deviasi adalah dasar pembentukan koefisien regresi.

✅Cara 6 - Menghitung Koefisien Regresi (b)

✔Penjelasan Teoretis:

Koefisien b menunjukkan berapa besar perubahan Y jika X naik satu satuan.

✔Rumus:

𝑏=∑(𝑋−𝑋ˉ)(𝑌−𝑌ˉ)∑(𝑋−𝑋ˉ)2
b=∑(X−Xˉ)2∑(X−Xˉ)(Y−Yˉ)

✔Perhitungan Detail:

Perkalian deviasi:

(−4)(−12) = 48
(−2)(−7) = 14
(0)(−2) = 0
(2)(8) = 16
(4)(13) = 52
Jumlah = 130

Kuadrat deviasi X:

16 + 4 + 0 + 4 + 16 = 40

Koefisien b:

130 ÷ 40 = 3,25

Makna:

Setiap tambahan 1 jam belajar meningkatkan nilai ujian sekitar 3,25 poin.

✅Cara 7 - Menghitung Konstanta (a)

✔Penjelasan:

Konstanta adalah nilai Y ketika X = 0.

✔Rumus:

𝑎=𝑌ˉ−𝑏𝑋ˉa=Yˉ−bXˉ

✔Perhitungan:

a = 77 − (3,25 × 6)
a = 77 − 19,5
a = 57,5

✅Cara 8 - Menyusun Persamaan Regresi

✔Persamaan

𝑌=57,5+3,25 𝑋
Y=57,5+3,25X

Interpretasi:

Jika mahasiswa tidak belajar sama sekali, nilai dasar diperkirakan 57,5. Setiap jam belajar meningkatkan nilai secara signifikan.

✅Cara 9 - Menggunakan Regresi untuk Prediksi

✔Contoh Prediksi

Jika mahasiswa belajar 7 jam:

Y = 57,5 + (3,25 × 7)
Y = 57,5 + 22,75
Y = 80,25

Makna:

Nilai ujian diprediksi sekitar 80.

Baca Juga: 10 Cara Memahami Dasar-Dasar Basis Data SQL dengan Mudah untuk Mahasiswa IT

✅Cara 10 - Menarik Kesimpulan Akademik

✔Penjelasan

Kesimpulan regresi harus:

- Berdasarkan hasil hitung

- Konsisten dengan teori

- Relevan dengan konteks penelitian

Menurut Sugiyono, kesimpulan regresi harus menjawab tujuan penelitian, bukan sekadar menyebut angka.

Kesimpulan

Analisis regresi bukan sekadar rumus, tetapi proses ilmiah yang dimulai dari konsep, data, perhitungan, hingga interpretasi. Dengan memahami langkah manual secara rinci, mahasiswa akan mampu menggunakan regresi secara kritis, baik dalam tugas, skripsi, maupun penelitian lanjutan.

Publisher/Penulis:

[Tim Redaksi portaljatim24.com (AZAA/KK)]