maglearning.id

ANALISIS REGRESI SEDERHANA MENGGUNAKAN ANALYSIS TOOLPAK MICROSOFT EXCEL

Jumpa lagi ya Gaes….. bagaimana kabar?…. mantan sehat kan?…..hahaha….

Bila tulisan sebelumnya kita telah membahas dasar dari analisis regresi sederhana. Bila Anda belum membaca silahkan baca dulu di SINI. Bila Anda sudah membaca, kita lanjutkan menggunakan satu set alat statistik yang telah disediakan oleh pengembang Ms Excel yang diberi nama “Analysis ToolPak”. Alat ini merupakan satu set perangkat “Data Analysis” dalam kelompok pengolahan DATA di Ms Excel. Sebelum menggunakan Anda harus mengaktifkan dulu fitur ini di Ms Excel Anda seperti pada gambar berikut.

Bila Anda belum pernah menggunakan alat ini Anda bisa membaca petunjuk pemasangan di SINI untuk Ms Excel 2007 ke bawah, atau di SINI untuk Ms Excel 2010 ke atas.

Nah, bila Analysis ToolPak sudah berhasil dipasang maka kita akan segera memulai analisis regresi sederhana ini. Untuk mempermudah, kita pakai contoh yang sama dengan artikel “PENGANTAR ANALISIS REGRESI SEDERHANA”. Misalnya saya adalah seorang manajer toko sepeda motor dengan data penjualan dan jumlah sales sebagai berikut:

Singkat cerita, saya berencana menambah seorang tenaga sales menjadi 6 orang sales, kira-kira berapa penjualan tiap harinya?. Dalam tulisan sebelumnya telah kita hitung secara manual yang hasilnya adalah:

Y = 1,85 + 0,25X + e   

atau

Y’  = 1,85 + 0,25X

Dari persamaan

Y = a + bX + e   

atau

Y’  = a + bX

Dengan menggunakan Analysis ToolPak, kita tidak perlu lagi menghitung secara manual. Kita cukup memberi perintah pada komputer dan dalam sekejap komputer akan menyelesaikan penghitungan tersebut. Berikut langkah-langkahnya:

Demikan Gaes… cara melakukan regresi dengan Analysis ToolPak di Ms Excel. Mudah dan cepat bukan?….

Sekarang kita akan menginterpretasikan hasil persamaan regresi sederhana tersebut. Masih dengan cerita yang sama, yaitu saya berencana menambah seorang tenaga sales menjadi 6 orang sales. Untuk mengestimasinya kita menggunakan persamaan regresi sederhana. Dengan rumus persamaan sebagai berikut:

Y = a + bX + e   

atau

Y’  = a + bX

Dan hasil penghitungan menggunakan rumus OLS adalah sebagai berikut.

Y = 1,85 + 0,25X + e   

atau

Y’  = 1,85 + 0,25X

Jadi bila jumlah sales toko saya sebanyak 6 orang maka estimasi penjualan rata-rata setiap harinya adalah:

Y’  = 1,85 + 0,25(6)

Y’  = 1,85 + 1,5

Y’  = 3,35

Estimasi penjualan saya menjadi rata-rata 3,35 unit motor per harinya. Atau setiap penambahan seorang sales maka rata-rata penjualan motor per hari akan bertambah menjadi 0,25 unit. Angka ini dalam regresi disebut koefisien regresi atau bila diterjemahkan dalam grafik disebut slope (kemiringan). Bila slope positif maka grafik akan naik seiring dengan bertambahnya nilai X begitu pula sebaliknya. Hal ini juga sering disebut pengaruh positif. Bila nilai koefisien ini negatif maka dikatakan sebagai pengaruh negatif X terhadap Y.

Persamaan di atas juga berarti bahwa ketika saya tidak menggunakan tenaga sales seorang pun maka penjualan motor rata-rata tiap hari adalah 1,85 unit. Angka ini dalam regresi disebut dengan istilah konstanta atau intercept, seperti pada gambar berikut ini.

Baiklah Gaes… cukup sekian dulu ya…. Sampai jumpa lagi….

Exit mobile version