Kind: captions
Language: id
Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh berjumpa lagi dengan saya di
channel YouTube saya ensiklopedia Ahmad
Fauzi di video Sebelumnya kita telah
mempelajari bagaimana caranya melakukan
analisis korelasi menggunakan ches dan
pada video kali ini Mari kita pelajari
Bagaimana caranya mengolah data kita
menggunakan analisis regresi melalui
software chest software yang gratis
resmi praktis dan lengkap untuk berbagai
analisis dan pada video kali ini kita
tidak hanya belajar caranya analisis
tapi belajar menuliskan laporan analisis
regresi secara tepat dan lengkap namun
sebelum itu kita harus tahu terlebih
dahulu regresi linear Sederhana itu kita
gunakan untuk apa secara sederhana
analisis ini kita gunakan untuk melihat
atau memprediksi nilai suatu variabel
berdasarkan variabel lainnya berbeda
dengan analisis korelasi kalau relasi
kita punya dua kelompok data kita punya
dua variabel lalu kita ingin tahu ada
tidaknya hubungan signifikan di antara
dua variabel tersebut Namun kalau
regresi kita ingin memprediksi data di
variabel y itu bisa kita prediksi dengan
variabel x caranya bagaimana dengan
analisis regresi linear sederhana namun
sebelum kita ingin melakukan analisis
regresi kita harus tahu terlebih dahulu
asumsinya data kita kita pastikan
memenuhi asumsi regresi sebelum data
kita kita analisis menggunakan analisis
ini yang pertama adalah kedua variabel
dalam skala kontinu sama seperti
korelasi person kemudian adanya hubungan
linear antara kedua variabel sama juga
dengan korelasi verion kemarin kemudian
independensi pengamatan atau
independence of
observation atau kalau kita analisis
nanti residunya itu tidak berkorelasi
satu sama lain kemudian residu data Kita
juga harus terdistribusi normal lalu
data kita tidak boleh ada
heteroskedastisitas alias data kita
harus
homoskedastisitas apa itu varians error
dari data kita dari setiap prediktor itu
konstan di semua nilai prediktor
tersebut Nah heteroskedastisitas ini
bisa kita cek menggunakan C begitu juga
nomor empat ya normalitas resido kita
cek juga menggunakan Jes kemudian
independensi pengamatan ini kita juga
nanti analisis menggunakan durbin wedson
menggunakan J juga nah ini contohnya
kita gunakan contoh penelitian yang sama
dengan video analisis korelasi kemarin
yaitu hubungan antara berat badan dengan
panjang ekor ini datanya ya ada dua
variabel sama-sama menggunakan data
ktinue data rasio langsung saja kita
praktikkan ya sama seperti di uji
korelasi kemarin ya kita harus
menyiapkan data kita di Excel terlebih
dahulu setelah data kita sudah siap di
Excel kemudian data kita ini harus kita
save terlebih dahulu dalam bentuk koma
delimited eh sorry coma spated value ya
namun seingat saya kemarin sudah kita
save ya Ini karena sudah kita gunakan
sebagai data uji korelasi kita pastikan
saja kita klik file kemudian save S
kemudian kita brow ke folder yang kita
inginkan
oke nah oke Anggap saja sih kita belum
punya folder untuk regresi new folder
misalkan ini 7 regresi nah kemudian kita
pilih foldernya nah ini kita save as
typ-nya pastikan sudah csv kalau belum
silakan dicari Yang koma delmited
seperti ini kemudian ini bisa kita ganti
data
regresi kemudian save
setelah data kita sudah tave dalam
bentuk csv kita buka J kemudian di pojok
kiri atas ada garis t kita klik kemudian
kita pilih Open kita pilih computer
kemudian kita pilih browse kita cari
folder regresinya nah ini file data
regresi yang sudah dalam bentuk csv tadi
ya koma value ini kita openah sehingga
data kita sudah muncul seperti ini
sebelum kita melakukan regresi pastikan
datanya dalam bentuk continue atau scale
maka ini bisa kita klik Oh ini sudah
scale bukan ordinal bukan nominal karena
simbolnya sudah skale begitu juga data
panjang juga sudah scale Nah setelah
sudah dipastikan skala datanya sudah
tepat maka kita lakukan analisis regresi
caranya bagaimana nah di sisi kanan atas
ada menu regression ini kita klik
kemudian kita pilih yang linear
regression nah ini muncul tampilan
defaultnya seperti ini tabel-tabelnya
sudah siap sekarang kita urusi yang Sisi
kiri terlebih dahulu ya di sini ada
dependent variabel atau Variabel terikat
Variabel terikat kita adalah panjang
ekor maka ini kita klik kemudian tanda
panah ini kita klik sehingga dia masuk
ke dependent variab kemudian di sini ada
covariat adaors nah ketika
variabel bebas kita dalam bentuk skill
atau continue maka ini kita masukkan ke
kolom kovariat namun kalau bukan dalam
bentuk continue ordinal ya kita masukkan
ke faktor nah berat ini berat mencit itu
kan termasuk rasio ya data kontinu maka
kita masukkan ke kovariat nah ini hasil
analisisnya sebetulnya sudah muncul
tetapi ada beberapa analisis lain berapa
centangan lain yang juga perlu kita
centang kita cek
ee terlebih dahulu dulu di menu model
nah di model seperti ini tidak perlu
kita ubah terlebih dahulu ya karena kita
linear sederhana kemudian di sini nah
statistics ini kita klik kemudian di
sini yang perlu kita pilih yang
deskriptif nah ini kita centang
confidence interval boleh dicentang
boleh tidak kemudian kovarian matrik
boleh dicentang atau tidak nah kemudian
Nah di sini di residual statistik ini
kita centang durbin wson untuk
autokorelasi juga kita
centang kemudian di method specification
kita pastikan sudah menggunakan use P
value atau menggunakan nilai P nah
terakhir di plots nah di plots ini perlu
kita centang Kik plot untuk menentukan
apakah data kita terdistribusi Normal
atau tidak sehingga kita tidak
menggunakan sapiro ya tetapi kita
menggunakan grafik QQ plot quantil til
plot kemudian di sini ada residual
versus predicted ini juga perlu kita
centang untuk mengecek ada tidaknya
heteroskedastisitas
Oke ini sudah kita cintang semua kita
sekarang bisa hide input option Nah kita
sekarang masuk di
outputnya sekarang kita lihat terlebih
dahulu
asumsi-asumsinya yang pertama adalah
independensi observasi atau keberadaan
autokorelasi at atau tidak ada nah ini
hasilnya Ya prinsipnya data kita bisa
lolos asumsi
independensi observasi ketika nilai
durbin wennya di antara 1 sampai 3 Ah di
sini
1,3 jadinya dia di antara 1 sampai
angkaat 3 jadinya aman begitu ya
yang kemudian yang kita baca yang H1 ya
bukan h0 ya Nah lalu asumsi yang lain
asumsi yang lain di sini nah ini
ya kita lihat yang hosketestisitas
dahulu ya kalau titik-titik ini
terdistribusi hampir merata baik di atas
garis ini maupun di bawah garis ini maka
kita katakan tidak ada
heteroskedastisitas nah ini kan lumayan
merata ya sehingga bisa kita katakan
data kita ini homoskedastisitas tidak
ada heteroskedastisitas sehingga
asumsinya aman terpenuhi juga kemudian
normalitas tadi saya Katakan tidak
menggunakan sapirovik tapi menggunakan
QQ plot cara membacanya Bagaimana kalau
titik-titik yang muncul di sini
mendekati dan menempel garis yang ada di
sini maka kita katakan data kita
terdistribusi secara normal namun kalau
titik-titik ini terpencar dan tidak
terkonsentrasi pada garis ini maka data
kita tidak normal n ini contoh data yang
normal Ya sebagian besar ini sangat
dekat dengan garis ini
Oke
kemudian yang perlu kita cek lagi di
sini
ee standariz residualnya ya ini tidak
boleh melebihi angka 3 ahah minimum
maksimumnya di sini 1,7 dan 1,6 nah
sehingga ini juga aman ya
oke sehingga asumsi analisis kita sudah
aman semua
[Musik]
setelah kita pastikan asumsinya sudah
terpenuhi semua Oke sedikit saya koreksi
ya tadi saya katakan 3 ya Yang betul itu
bukan 3 ya namun
3,29 sehingga minimumnya tidak boleh di
atas
-3,29 maksimumnya pun juga tidak boleh
di atas 3,29 nah ini aman ya setelah
kita Pastikan asumsinya semua terpenuhi
sekarang kita lihat hasil analisis
regresinya kita lihat anovanya terlebih
dahulu prinsipnya ketika P value-nya di
bawah 0,05 artinya garis regresi yang
kita hasilkan atau formula regresi yang
kita hasilkan itu secara signifikan
dapat memprediksi Nah di sini bisa kita
lihat P value-nya kurang dari
0,001 sehingga dapat kita katakan model
yang kita hasilkan ya formula yang kita
hasilkan dari analisis regresi ini
secara signifikan dapat member iki
artinya bagus hasil analisisnya ya
Sesuai dengan harapan kita misalkan tapi
nanti suatu saat P value-nya di atas
0,05 Ya sudah tidak apa-apa Datanya
jangan diotakatik ya kita laporkan
seadanya Oke karena hasil anovanya
mengatakan bahwasanya modelnya
signifikan maka kita bisa lanjut membaca
model summary ah di model summary ini
ada r^ Nah inilah nilai determinasi yang
saya singgung di video korelasi kemarin
ini effect size selain effect size dari
viser kita bisa menggunakan nilai
determinasi untuk melaporkan effect size
korelasi maupun regresi kemudian ini ada
R value nilai r nilai korelasi nilainya
sama seperti video kemarin karena data
yang kita gunakan sama nah
kemudian yang kita lihat di sini adalah
koefisiennya nah ketika kita melakukan
analisis regresi tujuannya kan kita
ingin membuat model ya Nah model atau
formula formula ya Nah formula itu bisa
kita ambil dari tabel koefisien ini kita
baca yang ini Nah sekarang bagaimana
cara melaporkannya
ujiuji asumsinya nanti bisa dicopy satu
persatu ke word namun untuk video kali
ini langsung kita fokus di hasil uji
linear eh uji regresi linearnya saja
maka ini bisa kita copy ya kemudian kita
masuk
ke word nah ini Hasil yang kemarin
korelasi ya saya hapus saja ya misalkan
ini ini tabel pertama kemudian tabel
Yang kedua kita bisa langsung gunakan
yang ini saja untuk tabel-tabel yang
lain silakan dicopy sendiri dan silakan
dibaca sendiri di video ini saya hanya
membaca yang hasil regresi yang utama
tabel 1 ringkasan Anova misalkan
kemudian tabel 2 koefisien ini apa bisa
kita bahasa Indonesiakan ya koefisien
regres
Nah di sini bisa langsung kita baca
berdasarkan tabel 1 dapat
diketahui
bahwasanya persamaan regresi yang
dihasilkan signifikan Nah misalkan
seperti ini ya kemudian kita sampaikan
koma F kemudian db-nya bisa kita
sampaikan 1 n ini ya S kemudian 18 ya
1,18 F value-nya berapa ini 77
7718036 kemudian P value-nya kita
sampaikan juga kurang dari
0,001 kemudian
selanjutnya didasarkan pada tabel
2 persamaan regresi yang
dihasilkan adalah nah ini kita tulis y
terlebih dahulu sama dengan nah ini
-3,395
-3,395 kemudian
plus
5,126x nah seperti ini ya ini garis
regresinya kemudian kita juga bisa
memunculkan garis regresinya kalau kita
ingin oke itu ya E kalau kemarin diuji
korelasi kan ada plot itu plot yang kita
hasilkan itu bisa kita tampilkan juga di
laporan Oke demikian hasil analisis
regresi yang bisa kita laporkan dan
demikian juga ee cara kita melakukan
analisis dan pelaporan regresi
menggunakan CS Terima kasih
asalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh