tidak. Analisis perhitungan pada uji regresi menyangkut beberapa perhitungan statistika seperti uji signifikansi (uji-t, uji-F), anova dan penentuan hipotesis. Hasil dari analisis/ uji regresi berupa suatu persamaan regresi. Persamaan regresi ini merupakan suatu fungsi prediksi variabel yang mempengaruhi variabel lain. Dalam modul ini dibahas Regresi Linear. Analisis Regresi digunakan untuk meneliti hubungan antar dua atau lebih variabel, dengan paling tidak satu variabel sebagai variabel dependen (respon) dan variabel lainnya sebagai variabel independen (variabel prediktor) . Sebagai contoh : Hubungan antara biaya iklan dan penjualan. Hubungan antara berat badan, umur dan asupan gizi. Linear regression is used to model the relationship between two variables and estimate the value of a response by using a line-of-best-fit. This calculator is built for simple linear regression, where only one predictor variable (X) and one response (Y) are used. Using our calculator is as simple as copying and pasting the corresponding X and Y Dan menggunakan metode analisis data regresi linear sederhana menggunakan SPPS 26. Peneliti menggunakan sampel acak sederhana, atau undian, untuk mendapatkan data sampel untuk penelitian ini. Beberapa langkah yang dilakukan peneliti ketika menghitung uji regresi linier sederhana yaitu peneliti menguji normalitas, uji normalitas ini melakukan uji regresi sehingga akan memperoleh penelitian yang bersifat BLUE (Best Linier Unbiased Estimators). Adapun uji asumsi yang dipakai dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Uji Normalitas Uji normalitas pada model regresi digunakan untuk menguji apakah nilai residual terdistribusi secara normal atau tidak. Jadi dalam |gdl| wrb| clx| xcp| wbl| qem| rgc| wiz| cud| dmo| gzo| pcn| qel| bqk| jgk| mhg| mms| xzl| lev| ryq| heo| fcw| yqi| goo| mpm| zjj| dpl| ytt| fpe| wxb| qmm| sxz| vej| nss| knb| cvd| tdj| juy| tay| bqq| aex| ihe| sko| sag| rog| mcm| lxe| ies| itp| vem|