Tugas regresi linear dan non linier

1. TUGAS KULIAH
NUMERIK
REGRESI LINEAR DAN NON-LINIER
DISUSUN OLEH :
NOPIANA
NPM : 11020043
STMIK DHARMA WACANA 22 METRO
TAHUN PELAJARAN 2013

2. BAB I
REGRESI LINEAR
A. REGRESI LINEAR
Regresi linear adalah alat statistik yang dipergunakan untuk mengetahui pengaruh
antara satu atau beberapa variabel terhadap satu buah variabel.Variabel yang
mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel
penjelas.Variabel yang dipengaruhi sering disebut dengan variabel terikat atau variabel
dependen.
Secara umum regresi linear terdiri dari dua, yaitu regresi linear sederhana yaitu
dengan satu buah variabel bebas dan satu buah variabel terikat; dan regresi linear
berganda dengan beberapa variabel bebas dan satu buah variabel terikat.Analisis regresi
linear merupakan metode statistik yang paling jamak dipergunakan dalam penelitian-
penelitian sosial, terutama penelitian ekonomi. Program komputer yang paling banyak
digunakan adalah SPSS (Statistical Package For Service Solutions).
B. REGRESI LINEAR SEDERHANA
Analisis regresi linear sederhana dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara
satu buah variabel bebas terhadap satu buah variabel terikat. Persamaan umumnya
adalah:
Y = a + b X.
Dengan Y adalah variabel terikat dan X adalah variabel bebas. Koefisien a
adalah konstanta (intercept) yang merupakan titik potong antara garis regresi dengan
sumbu Y pada koordinat kartesius.
Langkah penghitungan analisis regresi dengan menggunakan program SPSS adalah:
Analyse --> regression --> linear. Pada jendela yang ada, klik variabel terikat lalu klik
tanda panah pada kota dependent. Maka variabel tersebut akan masuk ke kotak sebagai
variabel dependen. Lakukan dengan cara yang sama untuk variabel bebas (independent).
Lalu klik OK dan akan muncul output SPSS.

3. INTERPRETASI OUTPUT
1. Koefisien determinasi
Koefisien determinasi mencerminkan seberapa besar kemampuan variabel
bebas dalam menjelaskan varians variabel terikatnya.Mempunyai nilai antara 0 – 1
di mana nilai yang mendekati 1 berarti semakin tinggi kemampuan variabel bebas
dalam menjelaskan varians variabel terikatnya.
2. Nilai t hitung dan signifikansi
Nilai t hitung > t tabel berarti ada pengaruh yang signifikan antara variabel
bebas terhadap variabel terikat, atau bisa juga dengan signifikansi di bawah 0,05
untuk penelitian sosial, dan untuk penelitian bursa kadang-kadang digunakan
toleransi sampai dengan 0,10.
3. Persamaan regresi
Sebagai ilustrasi variabel bebas: Biaya promosi dan variabel terikat:
Profitabilitas (dalam juta rupiah) dan hasil analisisnya Y = 1,2 + 0,55 X. Berarti
interpretasinya:
1. Jika besarnya biaya promosi meningkat sebesar 1 juta rupiah, maka
profitabilitas meningkat sebesar 0,55 juta rupiah.
2. Jika biaya promosi bernilai nol, maka profitabilitas akan bernilai 1,2 juta
rupiah. Interpretasi terhadap nilai intercept (dalam contoh ini 1,2 juta) harus
hati-hati dan sesuai dengan rancangan penelitian. Jika penelitian menggunakan
angket dengan skala likert antara 1 sampai 5, maka interpretasi di atas tidak
boleh dilakukan karena variabel X tidak mungkin bernilai nol. Interpretasi
dengan skala likert tersebut sebaiknya menggunakan nilai standardized
coefficient sehingga tidak ada konstanta karena nilainya telah
distandarkan.Contoh: Pengaruh antara kepuasan (X) terhadap kinerja (Y)
dengan skala likert antara 1 sampai dengan 5. Hasil output yang digunakan
adalah standardized coefficientssehingga Y = 0,21 X dan diinterpretasikan
bahwa peningkatan kepuasan kerja akan diikuti dengan peningkatan kinerja
atau penurunan kepuasan kerja juga akan diikuti dengan penurunan kinerja.

4. Peningkatan kepuasan kerja dalam satu satuan unit akan diikuti dengan
peningkatan kinerja sebesar 0,21 (21%).
C. REGRESI LINEAR BERGANDA
Analisis regresi linear berganda sebenarnya sama dengan analisis regresi linear
sederhana, hanya variabel bebasnya lebih dari satu buah. Persamaan umumnya adalah:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + .... + bn Xn.
Dengan Y adalah variabel bebas, dan X adalah variabel-variabel bebas, a adalah
konstanta (intersept) dan b adalah koefisien regresi pada masing-masing variabel
bebas.Interpretasi terhadap persamaan juga relatif sama, sebagai ilustrasi, pengaruh
antara motivasi (X1), kompensasi (X2) dan kepemimpinan (X3) terhadap kepuasan kerja
(Y) menghasilkan persamaan sebagai berikut:
Y = 0,235 + 0,21 X1 + 0,32 X2 + 0,12 X3
1. Jika variabel motivasi meningkat dengan asumsi variabel kompensasi dan
kepemimpinan tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat
2. Jika variabel kompensasi meningkat, dengan asumsi variabel motivasi dan
kepemimpinan tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat.
3. Jika variabel kepemimpinan meningkat, dengan asumsi variabel motivasi dan
kompensasi tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat.Interpretasi terhadap
konstanta (0,235) juga harus dilakukan secara hati-hati. Jika pengukuran variabel
dengan menggunakan skala Likert antara 1 sampai dengan 5 maka tidak boleh
diinterpretasikan bahwa jika variabel motivasi, kompensasi dan kepemimpinan
bernilai nol, sebagai ketiga variabel tersebut tidak mungkin bernilai nol karena
Skala Likert terendah yang digunakan adalah 1.
Analisis regresi linear berganda memerlukan pengujian secara serempak dengan
menggunakan F hitung. Signifikansi ditentukan dengan membandingkan F hitung
dengan F tabel atau melihat signifikansi pada output SPSS. Dalam beberapa kasus dapat

5. terjadi bahwa secara simultan (serempak) beberapa variabel mempunyai pengaruh yang
signifikan, tetapi secara parsial tidak. Sebagai ilustrasi: seorang penjahat takut terhadap
polisi yang membawa pistol (diasumsikan polisis dan pistol secara serempak membuat
takut penjahat). Akan tetapi secara parsial, pistol tidak membuat takut seorang penjahat.
Contoh lain: air panas, kopi dan gula menimbulkan kenikmatan, tetapi secara parsial,
kopi saja belum tentu menimbulkan kenikmatan.
Penggunaan metode analisis regresi linear berganda memerlukan asumsi klasik
yang secara statistik harus dipenuhi. Asumsi klasik tersebut meliputi asumsi normalitas,
multikolinearitas, autokorelasi, heteroskedastisitas dan asumsi linearitas (akan dibahas
belakangan). Langkah-langkah yang lazim dipergunakan dalam analisis regresi linear
berganda adalah 1) koefisien determinasi; 2) Uji F dan 3 ) uji t. Persamaan regresi
sebaiknya dilakukan di akhir analisis karena interpretasi terhadap persamaan regresi
akan lebih akurat jika telah diketahui signifikansinya. Koefisien determinasi sebaiknya
menggunakan adjusted R Square dan jika bernilai negatif maka uji F dan uji t tidak dapat
dilakukan.
Pertanyaan-pertanyaan yang sering muncul
1. Dalam uji regresi sederhana apakah perlu menginterpretasikan nilai F hitung?Uji F
adalah uji kelayakan model (goodness of fit) yang harus dilakukan dalam analisis
regresi linear. Untuk analisis regresi linear sederhana Uji F boleh dipergunakan atau
tidak, karena uji F akan sama hasilnya dengan uji t.
2. Kapan menggunakan uji dua arah dan kapan menggunakan uji dua arah?Penentuan
arah adalah berdasarkan masalah penelitian, tujuan penelitian dan perumusan
hipotesis. Jika hipotesis sudah menentukan arahnya, maka sebaiknya digunakan uji
satu arah, tetapi jika hipotesis belum menentukan arah, maka sebaiknya
menggunakan uji dua arah. Penentuan arah pada hipotesis berdasarkan tinjauan
literatur. Contoh hipotesis dua arah: Terdapat pengaruh antara kepuasan terhadap
kinerja. Contoh hipotesis satu arah: Terdapat pengaruh positif antara kepuasan
terhadap kinerja. Nilai t tabel juga berbeda antara satu arah dan dua arah. Jika
menggunakan signifikansi, maka signifikansi hasil output dibagi dua terlebih dahulu,
baru dibandingkan dengan 5%.

6. 3. Apa bedanya korelasi dengan regresi?Korelasi adalah hubungan dan regresi adalah
pengaruh. Korelasi bisa berlaku bolak-balik, sebagai contoh A berhubungan dengan
B demikian juga B berhubungan dengan A. Untuk regresi tidak bisa dibalik, artinya
A berpengaruh terhadap B, tetapi tidak boleh dikatakan B berpengaruh terhadap
A.Dalam kehidupan sehari-hari kedua istilah itu (hubungan dan pengaruh) sering
dipergunakan secara rancu, tetapi dalam ilmu statistik sangat berbeda. A
berhubungan dengan B belum tentu A berpengaruh terhadap B. Tetapi jika A
berpengaruh terhadap B maka pasti A juga berhubungan dengan B. (Dalam analisis
lanjut sebenarnya juga ada pengaruh yang bolak-balik yang disebut denganrecursive,
yang tidak dapat dianalisis dengan analisis regresi tetapi menggunakanstructural
equation modelling).
D. UJI ASUMSI KLASIK
Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis
regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square (OLS).Jadi analisis regresi
yang tidak berdasarkan OLS tidak memerlukan persyaratan asumsi klasik, misalnya
regresi logistik atau regresi ordinal. Demikian juga tidak semua uji asumsi klasik harus
dilakukan pada analisis regresi linear, misalnya uji multikolinearitas tidak dapat
dipergunakan pada analisis regresi linear sederhana dan uji autokorelasi tidak perlu
diterapkan pada data cross sectional. Uji asumsi klasik juga tidak perlu dilakukan untuk
analisis regresi linear yang bertujuan untuk menghitung nilai pada variabel tertentu.
Misalnya nilai return saham yang dihitung dengan market model, atau market adjusted
model. Perhitungan nilai return yang diharapkan dilakukan dengan persamaan regresi,
tetapi tidak perlu diuji asumsi klasik. Setidaknya ada lima uji asumsi klasik, yaitu uji
multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji normalitas, uji autokorelasi dan uji
linearitas. Tidak ada ketentuan yang pasti tentang urutan ujimana dulu yang harus
dipenuhi.Analisis dapat dilakukan tergantung pada data yang ada.Sebagai contoh,
dilakukan analisis terhadap semua uji asumsi klasik, lalu dilihat mana yang tidak
memenuhi persyaratan. Kemudian dilakukan perbaikan pada uji tersebut, dan setelah
memenuhi persyaratan, dilakukan pengujian pada uji yang lain.

7. 1. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal
atau tidak.Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi
normal.Jadi uji normalitas bukan dilakukan pada masing-masing variabel tetapi pada
nilai residualnya.Sering terjadi kesalahan yang jamak yaitu bahwa uji normalitas
dilakukan pada masing-masing variabel.Hal ini tidak dilarang tetapi model regresi
memerlukan normalitas pada nilai residualnya bukan pada masing-masing variabel
penelitian.
Pengertian normal secara sederhana dapat dianalogikan dengan sebuah
kelas.Dalam kelas siswa yang bodoh sekali dan pandai sekali jumlahnya hanya
sedikit dan sebagian besar berada pada kategori sedang atau rata-rata.Jika kelas
tersebut bodoh semua maka tidak normal, atau sekolah luar biasa.Dan sebaliknya jika
suatu kelas banyak yang pandai maka kelas tersebut tidak normal atau merupakan
kelas unggulan. Pengamatan data yang normal akan memberikan nilai ekstrim rendah
dan ekstrim tinggi yang sedikit dan kebanyakan mengumpul di tengah. Demikian
juga nilai rata-rata, modus dan median relatif dekat.
Uji normalitas dapat dilakukan dengan uji histogram, uji normal P Plot, uji Chi
Square, Skewness dan Kurtosis atau uji Kolmogorov Smirnov. Tidak ada metode
yang paling baik atau paling tepat.Tipsnya adalah bahwa pengujian dengan metode
grafik sering menimbulkan perbedaan persepsi di antara beberapa pengamat,
sehingga penggunaan uji normalitas dengan uji statistik bebas dari keragu-raguan,
meskipun tidak ada jaminan bahwa pengujian dengan uji statistik lebih baik dari
pada pengujian dengan metode grafik.
Jika residual tidak normal tetapi dekat dengan nilai kritis (misalnya
signifikansi Kolmogorov Smirnov sebesar 0,049) maka dapat dicoba dengan metode
lain yang mungkin memberikan justifikasi normal. Tetapi jika jauh dari nilai normal,

8. maka dapat dilakukan beberapa langkah yaitu: melakukan transformasi data,
melakukan trimming data outliers atau menambah data observasi. Transformasi
dapat dilakukan ke dalam bentuk Logaritma natural, akar kuadrat, inverse, atau
bentuk yang lain tergantung dari bentuk kurva normalnya, apakah condong ke kiri,
ke kanan, mengumpul di tengah atau menyebar ke samping kanan dan kiri.
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang
tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda.Jika
ada korelasi yang tinggi di antara variabel-variabel bebasnya, maka hubungan antara
variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu. Sebagai ilustrasi,
adalah model regresi dengan variabel bebasnya motivasi, kepemimpinan dan
kepuasan kerja dengan variabel terikatnya adalah kinerja. Logika sederhananya
adalah bahwa model tersebut untuk mencari pengaruh antara motivasi,
kepemimpinan dan kepuasan kerja terhadap kinerja. Jadi tidak boleh ada korelasi
yang tinggi antara motivasi dengan kepemimpinan, motivasi dengan kepuasan kerja
atau antara kepemimpinan dengan kepuasan kerja.
Alat statistik yang sering dipergunakan untuk menguji gangguan
multikolinearitas adalah dengan variance inflation factor (VIF), korelasi pearson
antara variabel-variabel bebas, atau dengan melihat eigenvalues dan condition index
(CI).
Beberapa alternatif cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas adalah
sebagai berikut:
1. Mengganti atau mengeluarkan variabel yang mempunyai korelasi yang tinggi.
2. Menambah jumlah observasi.
3. Mentransformasikan data ke dalam bentuk lain, misalnya logaritma natural, akar
kuadrat atau bentuk first difference delta.
4. Dalam tingkat lanjut dapat digunakan metode regresi bayessian yang masih jarang
sekali digunakan.

9. 3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan
varians dari residual satu ke pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi
yang memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari
residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut
homoskedastisitas.
Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatter plot dengan
memplotkan nilai ZPRED (nilai prediksi) dengan SRESID (nilai
residualnya).Model yang baik didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada
grafik, seperti mengumpul di tengah, menyempit kemudian melebar atau
sebaliknya melebar kemudian menyempit.Uji statistik yang dapat digunakan
adalah uji Glejser, uji Park atau uji White.
Beberapa alternatif solusi jika model menyalahi asumsi heteroskedastisitas
adalah dengan mentransformasikan ke dalam bentuk logaritma, yang hanya dapat
dilakukan jika semua data bernilai positif. Atau dapat juga dilakukan dengan
membagi semua variabel dengan variabel yang mengalami gangguan
heteroskedastisitas.
4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah untuk melihat apakah terjadi korelasi antara suatu
periode t dengan periode sebelumnya (t -1).Secara sederhana adalah bahwa
analisis regresi adalah untuk melihat pengaruh antara variabel bebas terhadap
variabel terikat, jadi tidak boleh ada korelasi antara observasi dengan data
observasi sebelumnya.Sebagai contoh adalah pengaruh antara tingkat inflasi
bulanan terhadap nilai tukar rupiah terhadap dollar. Data tingkat inflasi pada bulan
tertentu, katakanlah bulan Februari, akan dipengaruhi oleh tingkat inflasi bulan
Januari. Berarti terdapat gangguan autokorelasi pada model tersebut. Contoh lain,

10. pengeluaran rutin dalam suatu rumah tangga. Ketika pada bulan Januari suatu
keluarga mengeluarkan belanja bulanan yang relatif tinggi, maka tanpa ada
pengaruh dari apapun, pengeluaran pada bulan Februari akan rendah.
Uji autokorelasi hanya dilakukan pada data time series (runtut waktu) dan
tidak perlu dilakukan pada data cross section seperti pada kuesioner di mana
pengukuran semua variabel dilakukan secara serempak pada saat yang bersamaan.
Model regresi pada penelitian di Bursa Efek Indonesia di mana periodenya lebih
dari satu tahun biasanya memerlukan uji autokorelasi.
Beberapa uji statistik yang sering dipergunakan adalah uji Durbin-Watson, uji
dengan Run Test dan jika data observasi di atas 100 data sebaiknya menggunakan
uji Lagrange Multiplier. Beberapa cara untuk menanggulangi masalah
autokorelasi adalah dengan mentransformasikan data atau bisa juga dengan
mengubah model regresi ke dalam bentuk persamaan beda umum (generalized
difference equation). Selain itu juga dapat dilakukan dengan memasukkan variabel
lag dari variabel terikatnya menjadi salah satu variabel bebas, sehingga data
observasi menjadi berkurang 1.
5. Uji Linearitas
Uji linearitas dipergunakan untuk melihat apakah model yang dibangun
mempunyai hubungan linear atau tidak. Uji ini jarang digunakan pada berbagai
penelitian, karena biasanya model dibentuk berdasarkan telaah teoretis bahwa
hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikatnya adalah linear.
Hubungan antar variabel yang secara teori bukan merupakan hubungan linear
sebenarnya sudah tidak dapat dianalisis dengan regresi linear, misalnya masalah
elastisitas.
Jika ada hubungan antara dua variabel yang belum diketahui apakah linear
atau tidak, uji linearitas tidak dapat digunakan untuk memberikan adjustment
bahwa hubungan tersebut bersifat linear atau tidak.Uji linearitas digunakan untuk
mengkonfirmasikan apakah sifat linear antara dua variabel yang diidentifikasikan
secara teori sesuai atau tidak dengan hasil observasi yang ada.Uji linearitas dapat
menggunakan uji Durbin-Watson, Ramsey Test atau uji Lagrange Multiplier.

11. E. REGRESI LINEAR DENGAN VARIABEL MODERATING
Variabel moderating adalah variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan
antara satu variabel dengan variabel lain. Sebagai contoh: seorang suami menyayangi
istrinya. Dengan hadirnya seorang anak, maka rasa sayang tersebut bertambah.Berarti
variabel anak merupakan moderating antara rasa saya suami terhadap istri. Contoh lain:
kompensasi memperkuat pengaruh antara kepuasan kerja terhadap kinerja.
Artinya kepuasan kerja berpengaruh terhadap kinerja, dan adanya kompensasi yang
tinggi maka pengaruh antara kepuasan kerja terhadap kinerja menjadi lebih meningkat.
Dalam hal ini, kompensasi bisa saja berpengaruh terhadap kinerja bisa saja tidak. Metode
analisis regresi linear dengan variabel moderating:
1. Multiple Regression Analysis (MRA)
Metode ini dilakukan dengan menambahkan variabel perkalian antara variabel
bebas dengan variabel moderatingnya, sehingga persamaan umumnya adalah sebagai
berikut: Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X1 X2 dengan Y adalah kinerja, X1 adalah
kepuasan kerja, X2 kompensasi dan X1 X2 adalah perkalian antara kepuasan kerja
dengan kompensasi. Hipotesis moderating diterima jika variabel X1 X2 mempunyai
pengaruh signifikan terhadap Y, tidak tergantung apakah X1 dan X2 mempunyai
pengaruh terhadap Y atau tidak. Model ini biasanya menyalahi asumsi
multikolinearitas atau adanya korelasi yang tinggi antara variabel bebas dalam model
regresi, sehingga menyalahi asumsi klasik. Hampir tidak ada model MRA yang
terbebas dari masalah multikolinearitas, sehingga sebenarnya model ini tidak
disarankan untuk dipergunakan.
2. Absolut residual
Model ini mirip dengan MRA, tetapi variabel moderating didekati dengan
selisih mutlak (absolut residual) antara variabel bebas dengan variabel moderatingnya.

12. Penerimaan hipotesis juga sama, dan model ini masih riskan terhadap gangguan
multikolinearitas meskipun risiko itu lebih kecil dari pada dengan metode MRA.
3. Residual
Model ini menggunakan konsep lack of fit yaitu hipotesis moderating diterima
terjadi jika terdapat ketidakcocokan dari deviasi hubungan linear antara variabel
independen. Langkahnya adalah dengan meregresikan antara kepuasan kerja terhadap
kompensasi dan dihitung nilai residualnya. Pada program SPSS dengan klik Save
pada regreesion, lalu klik pada usntandardized residual. Nilai residual kemudian
diambil nilai absolutnya lalu diregresikan antara kinerja terhadap absolut
residual.Hipotesis moderating diterima jika nilai t hitung adalah negatif dan
signifikan.Model ini terbebas dari gangguan multikolinearitas karena hanya
menggunakan satu variabel bebas.
Pertanyaan-pertanyaan yang sering muncul:
1. Ada model regresi moderating dengan MRA tetapi output memenuhi uji
multikolinearitas?
Hampir tidak ada model moderating dengan MRA yang terbebas dari
gangguan multikolinearitas. Banyak output pada skripsi yang dimanipulasi agar
tampaknya memenuhi asumsi multikolinearitas padahal sebenarnya tidak. Hal ini
banyak terjadi di mana (maaf) dosen tidak terlalu menguasai statistik secara
baik.Penulis sendiri belum pernah melihat tabulasi data yang memenuhi model
moderating dengan metode MRA.
2. Bagaimana model regresi moderating dengan dua buah variabel bebas?
Model dengan MRA menjadi Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X1 X2 +
b5 X1 X3 + b6 X2 X3 + bb X1 X2 X3 di mana X3 adalah variabel moderating (he
he...jadi panjang banget kan). Hipotesis diterima jika X1 X2 X3 signifikan, tetapi
hampir pasti model ini menyalahi asumsi multikolinearitas.Sebaiknya digunakan
model residual dengan lack of fit.

13. 3. Bagaimana merancang model regresi dengan moderating pada penelitian?
Model moderating ditentukan dengan tinjauan teoretis, sehingga analisis
dengan moderating hanya mengkonfirmasi saja teori tersebut apakah cocok
dengan model empiris. Tidak boleh menggunakan alat statistik moderating untuk
mengidentifikasikan bahwa variabel itu merupakan variabel moderating.
F. REGRESI LINEAR DENGAN VARIABEL INTERVENING
Variabel intervening adalah variabel antara atau variabel mediating. Model regresi
dengan variabel intervening merupakan hubungan bertingkat sehingga jika dengan
analisis regresi harus menggunakan analisis jalur (path analysis) atau disarankan
menggunakan metode structural equation modelling (SEM). Metode SEM akan dibahas
belakangan dengan menggunakan Program AMOS atau LISREL
Regresi dengan variabel intervening dipergunakan untuk melihat pengaruh tidak
langsung antara satu variabel terhadap variabel yang lain. Sebagai contoh: Gaya Evaluasi
Atasan (GEA) mempunyai pengaruh terhadap Kinerja Manajerial (KM) melalui Tekanan
Kerja (TK). GEA mempunyai pengaruh langsung terhadap KM tetapi juga bisa
mempunyai pengaruh tidak langsung terhadap KM melalui TK. GEA diinterpretasikan
mempunyai pengaruh tidak langsung terhadap KM melalui TK jika pengaruh GEA
terhadap TK signifikan dan pengaruh TK terhadap KM juga signifikan. Dalam suatu
kasus bisa saja variabel mempunyai pengaruh langsung terhadap suatu variabel dan
pengaruh tidak langsung terhadap variabel tersebut melalui variabel yang lain.

14. BAB II
REGRESI NON-LINEAR
A. REGRESI NON-LINEAR
Hubungan dengan fungsi polynomial
Berguna jika diagram pencar
menunjukkan hubungan non-linear
Model lengkung (Curvilinear) :
Peubah penjelas (explanatory) kedua merupakan kuadrat yg pertama
B. Model Regresi Curvilinear
Dapat dipertimbangkan jika scatter diagram menampakkan pola seperti di bawah ini:
Uji Signifikansi: Curvilinear Model
• Uji utk Hubungan secara keseluruhan

15.  Serupa dgn Uji utk linear model
 Statistik Uji F =
• Uji Pengaruh Curvilinear
 Bandingkan dgn curvilinear model
Dengan linear model
C. PENGGUNAAN TRANSFORMASI
• Utk Model Non-linear yg melanggar Asumsi Regresi Linear
• Menentukan bentuk Transformasi dari Scatter Diagram
• Peubah Bebas maupun Peubah Tak-bebas mungkin perlu ditransformasi
TRANSFORMASI AKAR KUADRAT
TRANSFORMASI LOGARITMA

16. TRANSFORMASI EKPONENSIAL
D. MULTIKOLINEARITAS
• Korelasi antar Peubah Penjelas
• Koefisien mengukur Efek kombinasi
• Ragam Koef Besar  tidaknyata
• Koef dapat berlawanan dgn yg sebenarnya
• Sulit memisahkan Pengaruh Masing-masing Peubah (asumsi ceteris paribus?)
• VIF Digunakan utk Mengukurnya

17. PENYUSUNAN MODEL
• Tujuan utk mengembangkan Model dgn Peubah Penjelas sesedikit mungkin
 Mudah utk diinterpretasi
 Kemungkinan Multikolinieritas lebih kecil
• Stepwise Regression Procedure
 Memberikan evaluasi alternatif model “terbatas”