Koefisien korelasi dalam analisis regresi merupakan ukuran kekuatan hubungan linear antara variabel independen (X) dan varibel dependen (Y). Koefisien korelasi ini dilambangkan dengan r.
Nilai-nilai koefisien ini bervariasi dari -1 sampai +1. Koefisien korelasi sebesar -1 menunjukkan korelasi negatif sempurna, sedangkan +1 menunjukkan korelasi positif sempurna.
Dalam analisis regresi sederhana tanda koefisien korelasi (r) sama dengan tanda kemiringan (slope). Jika kemiringan positif maka r positif. Jika kemiringan negatif, maka r juga negatif. Koefisien korelasi (r) adalah akar kuadrat dari koefisien determinasi r2.
Dalam contoh regresi yang digunakan dlam tulisan sebelumnya, koefisien korelasi, r, adalah +0,9449, akar kuadrat dari 0,8929 (r2). Nilai r yang positif menunjukkan karena kemiringan garis regresi yang positif. Karena koefisien r sangat dekat dengan +1.0, kita dapat mengatakan bahwa hubungan antara jumlah tenaga sales dan penjualan motor sangat kuat. Kita juga dapat menyimpulkan bahwa untuk meningkatkan penjualan motor harus dengan cara menambah jumlah sales.
Secara umum, kita harus ingat bahwa hanya karena dua variabel sangat berkorelasi, kita tidak dapat menyimpulkan bahwa ada hubungan sebab-akibat antara variabel-variabel tersebut. Semua itu tergantung pada landasan teori yang kita gunakan.
Simpulan ini juga sepenuhnya belum bisa kita percayai karena masih ada variabel lain yang memang belum kita masukkan dalam model regresi padahal secara teoritis maupun empiris seharusnya bisa kita masukkan misalnya biaya iklan, harga, maupun yang lainnya. Hanya variabel jumlah sales yang dimasukkan semata-mata untuk mempermudah dan menyingkat penjelasan.
Demikianlah bahasan singkat kami tentang koefisien korelasi dalam sebuah persamaan regresi. Semoga tulisan ini ada manfaatnya. Terima kasih telah sudi berkunjung ke blog kami. Selamat belajar dari mana saja dan ka[an saja (maglearning.id).
2 comments