Tugas
ke-2 Analisis Regresi Hal.70
1.
Tugas Hal.70 data 1 ( IMT & GPP
)
|
Variables
Entered/Removedb
|
|||
|
Model
|
Variables Entered
|
Variables Removed
|
Method
|
|
1
|
Indeks Massa Tubuha
|
.
|
Enter
|
|
a. All requested variables entered.
|
|||
|
b. Dependent Variable: Gula Post Prandial
|
|||
|
Model Summary
|
||||
|
Model
|
R
|
R Square
|
Adjusted R Square
|
Std. Error of the
Estimate
|
|
1
|
.628a
|
.394
|
.370
|
21.629
|
|
a. Predictors: (Constant), Indeks Massa Tubuh
|
||||
|
ANOVAb
|
||||||
|
Model
|
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
|
|
1
|
Regression
|
7617.297
|
1
|
7617.297
|
16.282
|
.000a
|
|
Residual
|
11695.666
|
25
|
467.827
|
|||
|
Total
|
19312.963
|
26
|
||||
|
a. Predictors: (Constant), Indeks Massa Tubuh
|
||||||
|
b. Dependent Variable: Gula Post Prandial
|
||||||
|
Coefficientsa
|
||||||
|
Model
|
Unstandardized
Coefficients
|
Standardized
Coefficients
|
t
|
Sig.
|
||
|
B
|
Std. Error
|
Beta
|
||||
|
1
|
(Constant)
|
48.737
|
23.494
|
2.074
|
.048
|
|
|
Indeks Massa Tubuh
|
4.319
|
1.070
|
.628
|
4.035
|
.000
|
|
|
a. Dependent Variable: Gula Post Prandial
|
||||||
Langkah Pembuktian Hipotesa :
a.
Asumsi :
bahwa model persamaan garis lurus beserta asumsinya berlaku;
b.
hipotesa :
H₀ : β₁
= 0
Ha : β₁
≠ 0
c.
uji statistik : t= β₁ / S β₁
d.
Distribusi Statistik : bila asumsi
terpenuhi dan H₀
diterima maka digunakan derajat kebabasan n-1;
e.
pengambilan
keputusan :
H₀
ditolak bila nilai t-hitung lebih besar dari tabel; α=0.05 = 2.05553
f.
perhitungan
statistik : dari komputer out put diperoleh nilai β₁
= 4,319 dan Sβ₁= 1,070
t = 4,319 / 1,070 = 4,036
g.
keputusan statistik
:
nilai t-hitung = 4,036 > nilai t tabel = 2,05553
kita menolak Hipotesa nol
h.
kesimpulan
: slop garis regresi tidak sama
dengan 0, maka garis regresi antara
IMT dan GPP adalah Linier
2.
tugas
Hal 70 data 2 ( BB dan Kadar Glukosa )
|
Variables
Entered/Removedb
|
|||
|
Model
|
Variables Entered
|
Variables Removed
|
Method
|
|
1
|
Berat Badana
|
.
|
Enter
|
|
a. All requested variables entered.
|
|||
|
b. Dependent Variable: Glukosa
|
|||
|
Model Summary
|
||||
|
Model
|
R
|
R Square
|
Adjusted R Square
|
Std. Error of the
Estimate
|
|
1
|
.484a
|
.234
|
.180
|
9.276
|
|
a. Predictors: (Constant), Berat Badan
|
||||
|
ANOVAb
|
||||||
|
Model
|
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
|
|
1
|
Regression
|
368.798
|
1
|
368.798
|
4.286
|
.057a
|
|
Residual
|
1204.639
|
14
|
86.046
|
|||
|
Total
|
1573.437
|
15
|
||||
|
a. Predictors: (Constant), Berat Badan
|
||||||
|
b. Dependent Variable: Glukosa
|
||||||
|
Coefficientsa
|
||||||
|
Model
|
Unstandardized
Coefficients
|
Standardized
Coefficients
|
t
|
Sig.
|
||
|
B
|
Std. Error
|
Beta
|
||||
|
1
|
(Constant)
|
61.877
|
19.189
|
3.225
|
.006
|
|
|
Berat Badan
|
.510
|
.246
|
.484
|
2.070
|
.057
|
|
|
a. Dependent Variable: Glukosa
|
||||||
Langkah Pembuktian Hipotesa :
a.
Asumsi :
bahwa model persamaan garis lurus beserta asumsinya berlaku;
b.
hipotesa :
H₀ : β₁
= 0
Ha : β₁
≠ 0
c.
uji statistik : t= β₁ / S β₁
d.
Distribusi Statistik : bila asumsi
terpenuhi dan H₀
diterima maka digunakan derajat kebabasan n-1;
e.
pengambilan keputusan : H₀
ditolak bila nilai t-hitung lebih besar dari tabel; α=0.05 = 2,131
f.
perhitungan
statistik
: dari komputer out put diperoleh nilai β₁ = 0,510 dan Sβ₁=
0,246
t = 0,510 / 0,246 = 2,073
g.
keputusan statistik
:
nilai t-hitung = 2,073 < nilai t tabel = 2,131
kita menerima Hipotesa nol
h.
kesimpulan : slop
garis regresi sama dengan 0, maka garis regresi antara
BB dan kadar Glukosa adalah tidak
Linier
Tidak ada komentar:
Posting Komentar