{"id":614,"date":"2023-07-29T08:12:06","date_gmt":"2023-07-29T08:12:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/"},"modified":"2023-07-29T08:12:06","modified_gmt":"2023-07-29T08:12:06","slug":"statistik-regresi-linier-sederhana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/","title":{"rendered":"Cara melakukan regresi linier sederhana di stata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Regresi linier sederhana<\/strong> adalah metode yang dapat Anda gunakan untuk memahami hubungan antara variabel penjelas, x, dan variabel respon, y.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tutorial ini menjelaskan cara melakukan regresi linier sederhana di Stata.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Contoh: Regresi Linier Sederhana di Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalkan kita ingin memahami hubungan antara berat mobil dan mil per galonnya. Untuk mengeksplorasi hubungan ini, kita dapat melakukan regresi linier sederhana dengan menggunakan berat sebagai variabel penjelas dan mil per galon sebagai variabel respon.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Selesaikan langkah-langkah berikut di Stata untuk melakukan regresi linier sederhana menggunakan kumpulan data bernama <em>auto<\/em> , yang berisi data tentang 74 mobil berbeda.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 1: Muat data.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Muat data dengan mengetikkan yang berikut ini di kotak perintah:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>gunakan https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/auto<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 2: Dapatkan ringkasan data.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dapatkan pemahaman cepat tentang data yang sedang Anda kerjakan dengan mengetikkan yang berikut ini di kotak Perintah:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">untuk meringkas<\/span><\/strong> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5755 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpleregressionstata1.png\" alt=\"Ringkaslah data di Stata\" width=\"585\" height=\"406\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat melihat bahwa ada 12 variabel berbeda dalam kumpulan data, tetapi hanya dua yang kita pedulikan adalah <em>mpg<\/em> <em>dan Weight<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 3: Visualisasikan datanya.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sebelum melakukan regresi linier sederhana, pertama-tama mari kita buat diagram sebar antara bobot versus mpg sehingga kita dapat memvisualisasikan hubungan antara kedua variabel ini dan memeriksa outlier yang terlihat jelas. Ketik yang berikut ini di kotak Perintah untuk membuat plot sebar:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>dispersi berat mpg<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ini menghasilkan plot sebar berikut:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5756 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpleregressionstata2.png\" alt=\"Plot sebar di Stata\" width=\"576\" height=\"417\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat melihat bahwa mobil dengan bobot lebih tinggi cenderung memiliki jarak tempuh lebih sedikit per galon. Untuk mengukur hubungan ini, sekarang kita akan melakukan regresi linier sederhana.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 4: Lakukan regresi linier sederhana.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ketik perintah berikut di kotak Perintah untuk melakukan regresi linier sederhana menggunakan bobot sebagai variabel penjelas dan mpg sebagai variabel respons.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>menurunkan berat badan ke mpg<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5757 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpleregressionstata3.png\" alt=\"Menafsirkan hasil regresi di Stata\" width=\"605\" height=\"276\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Berikut cara mengartikan angka paling menarik pada hasil:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>R kuadrat:<\/strong> 0,6515. Ini adalah proporsi varians variabel respon yang dapat dijelaskan oleh variabel penjelas. Dalam contoh ini, 65,15% variasi mpg dapat dijelaskan oleh berat.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Koefisien (berat):<\/strong> -0,006. Hal ini menunjukkan kepada kita rata-rata perubahan pada variabel respon yang berhubungan dengan kenaikan satu unit pada variabel penjelas. Dalam contoh ini, setiap kenaikan berat sebesar satu pon dikaitkan dengan penurunan rata-rata 0,006 mpg.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Koefisien (_kontra):<\/strong> 39.44028. Ini memberitahu kita nilai rata-rata dari variabel respon ketika variabel penjelasnya nol. Dalam contoh ini, rata-rata mpg adalah 39,44028 ketika berat mobil nol. Hal ini tidak terlalu masuk akal untuk ditafsirkan karena berat sebuah mobil tidak boleh nol, tetapi angka 39,44028 diperlukan untuk membentuk persamaan regresi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>P&gt;|t| (berat):<\/strong> 0,000. Ini adalah nilai p yang terkait dengan statistik uji bobot. Dalam hal ini, karena nilainya kurang dari 0,05, kita dapat menyimpulkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan secara statistik antara berat dan mpg.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Persamaan regresi:<\/strong> Terakhir, kita dapat membentuk persamaan regresi dengan menggunakan dua nilai koefisien. Dalam hal ini, persamaannya adalah:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">prediksi mpg = 39,44028 \u2013 0,0060087*(berat)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat menggunakan persamaan ini untuk mencari mpg yang diharapkan untuk sebuah mobil, berdasarkan bobotnya. Misalnya, mobil berbobot 4.000 pon harus memiliki mpg 15.405:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">prediksi mpg = 39,44028 \u2013 0,0060087*(4000) = 15,405<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 5: Laporkan hasilnya.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Terakhir, kami ingin melaporkan hasil regresi linier sederhana kami. Berikut ini contoh cara melakukan ini:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Regresi linier dilakukan untuk mengukur hubungan antara berat mobil dan mil per galonnya. Sampel sebanyak 74 mobil digunakan dalam analisis.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan secara statistik antara berat dan mpg (t = -11,60, p &lt;0,0001) dan bahwa berat menyumbang 65,15% dari variabilitas yang dijelaskan dalam mpg.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Persamaan regresinya menjadi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">prediksi mpg = 39,44 \u2013 0,006 (berat)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Setiap pon tambahan dikaitkan dengan penurunan rata-rata -0,006 mil per galon.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Regresi linier sederhana adalah metode yang dapat Anda gunakan untuk memahami hubungan antara variabel penjelas, x, dan variabel respon, y. Tutorial ini menjelaskan cara melakukan regresi linier sederhana di Stata. Contoh: Regresi Linier Sederhana di Stata Misalkan kita ingin memahami hubungan antara berat mobil dan mil per galonnya. Untuk mengeksplorasi hubungan ini, kita dapat melakukan [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cara melakukan regresi linier sederhana di Stata - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan regresi linier sederhana di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cara melakukan regresi linier sederhana di Stata - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan regresi linier sederhana di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-29T08:12:06+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpleregressionstata1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/\",\"name\":\"Cara melakukan regresi linier sederhana di Stata - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-29T08:12:06+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-29T08:12:06+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan regresi linier sederhana di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Cara melakukan regresi linier sederhana di stata\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Cara melakukan regresi linier sederhana di Stata - Statorials","description":"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan regresi linier sederhana di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Cara melakukan regresi linier sederhana di Stata - Statorials","og_description":"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan regresi linier sederhana di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-29T08:12:06+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpleregressionstata1.png"}],"author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"3 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/","name":"Cara melakukan regresi linier sederhana di Stata - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-29T08:12:06+00:00","dateModified":"2023-07-29T08:12:06+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan regresi linier sederhana di Stata, termasuk contoh langkah demi langkah.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-regresi-linier-sederhana\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Cara melakukan regresi linier sederhana di stata"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/614"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=614"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/614\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=614"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=614"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=614"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}