Loading

Analisis Regresi Linier dengan SPSS


Misalkan kita ingin mengetahui pegaruh biaya produksi, biaya promosi dan biaya distribusi terhadap penjualan. Data yang telah dikumpulkan dari hasil pengamatan suatu produk selama 2 tahun, sebagai berikut :


Variabel dependen adalah Penjualan (Y), sedangkan variabel independen adalah Biaya Produksi (X1), Biaya Promosi (X2) dan Biaya Distribusi (X3). Untuk mengetahui apakah pengaruhnya signifikan atau tidak dengan melakukan pengujian yaitu uji F dan uji t. Serta dilakukan uji asumsi yaitu normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.

Langkah-langkah analisis regresi linier, sebagai berikut :

  • Klik ganda icon SPSS pada desktop atau klik pada start menu untuk mengaktifkan program SPSS.
  • Setelah muncul kotak dialog SPSS for Window maka klik Cancel (karena ingin membuat data baru)
  • Pada halaman SPSS data editor klik Variable View
  • Untuk memasukan variabel langkahnya sebagai berikut :
  • Ketik Y pada kolom name, pada label ketik Penjualan (Y), dan pada kolom Measure pilih Scale.
  • Pada kolom Name dibawahnya ketik X1, pada label ketik Biaya Produksi (X1) dan pada kolom Measure pilih Scale.
  • Pada kolom Name dibawahnya ketik X2, pada label ketik Biaya Promosi (X2) dan pada kolom Measure pilih Scale.
  • Pada kolom Name dibawahnya ketik X3, pada label ketik Biaya Distribusi (X3) dan pada kolom Measure pilih Scale.
  • Kolom-kolom lainnya biarkan isian default
  • Setelah selesai memasukan variabel maka selanjutnya klik Data View
  • Isikan data Y, X1, X2 dan X3 sesuai dengan variabelnya.


Analisis Regresi Linier


Analisis regresi linier digunakan untuk meramalkan suatu nilai variabel dependen dengan adanya perubahan dari variabel independen. Analisis regresi linier merupakan hubungan antara dua variabel atau lebih. Jika hanya menggunakan satu variabel independen maka disebut analisis regresi sederhana dan jika menggunakan lebih dari satu variabel independen maka disebut analisis regresi linier berganda. Dalam perhitungan regresi akan didapat koefisien regresi yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar perubahan variabel dependen jika nilai variabel independen dinaikan atau diturunkan, selanjutnya dari hasil persamaan regresi akan didapatkan nilai prediksi variabel dependen.

Asumsi yang mendasari pada analisis regresi linier adalah bahwa distribusi data adalah normal dan hubungan antara variabel dependen dan masing-masing variabel independen adalah linier. Selain itu terdapat asumsi klasik yang biasanya digunakan pada penelitian ekonomi, yaitu tidak adanya multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi pada model regresi.


Contoh-contoh kasus dengan analisis regresi linier antara lain sebagai berikut :
  • Penelitian tentang pengaruh antara biaya promosi terhadap tingkat penjualan.
  • Penelitian tentang pengaruh luas lahan, jumlah bibit, dan jumlah pupuk terhadap produksi cabai merah.
  • Penelitian tentang pengaruh IPK dan nilai bahasa inggris terhadap kemungkinan alumni dari perguruan tinggi mendapat pekerjaan atau tidak.
  • Penelitian tentang pengaruh rasio keuangan yaitu PER, ROI dan ROE terhadap harga saham pada perusahaan di BEI
  • Penelitian tentang pengaruh feature, reliability dan durability terhadap kepuasan konsumen produk handphone.

Analisis regresi linier tersebut diatas dapat diselesaikan dengan mudah menggunakan SPSS dan akan dibahas dengan menggunakan contoh dalam posting selanjutnya.


make cash

Hai Teman ...

Disini saya mau sharing pengetahuan tentang Akuntansi dan Perpajakan yang pernah saya pelajari, kalau ada kritikan atau saran jangan lupa isi komentarnya.
Besar harapan semoga tulisan disini dapat bermanfaat dan menambah wawasan.
Bila anda menemukan kesulitan dalam penyusunan Laporan Keuangan dan Laporan Pajak untuk Perusahaan anda.
Jangan Khawatir kami siap membantu, hubungi 081214712733

Sekarang

Ayat-ayat Al Quran

Chat

Katagori

Pengunjung

free counters
Locations of visitors to this page