Kamis, 30 Oktober 2014
Kamis, 09 Oktober 2014
Jumat, 12 September 2014
"Kaidah dalam wireless LAN
Frequency dan Wavelenght
Frequency adalah ukuran jumlah putaran ulang per peristiwa dalam selang waktu yang diberikan. Untuk memperhitungkan frekuensi, seseorang menetapkan jarak waktu, menghitung jumlah kejadian peristiwa, dan membagi hitungan ini dengan panjang jarak waktu.
Wavelenght adalah jarak antar dua titik identik dalam sebuah siklus.
Panjang gelombang tergantung pada ketinggian frekuensi. Semakin tinggifrekuensi, semakin pendek gelombangnya. Pada frekuensi 2.4GHz atau 2400MHz maka panjang gelombang 12.5cm. Panjang gelombang dapat dihitung menggunakan persamaan berikut:
Angka 300 datang dari kecepatan cahaya, karena sinyal radio di udara bergerak pada kecepatan cahaya. Kecepatan gelombang radio akan berbeda sedikit di metal.
2. Tx power
Tx Power/Penguatan antenna adalah besarnya penguatan energi yang dapat dilakukan oleh antenna pada saat memancarkan dan menerima sinyal. Penguatan antenna diukur dalam:
dBi : relative terhadap antenna isotropic (antenna titik).
dBd : relative terhadap sebuah antenna dipole.
Hubungan antara dBd dan dBi adalah sebagai berikut:
0 dBd = 2.15 dBi
3. Rx Sensivity
Rx adalah kependekan dari “Receive” atau penerima. Semua radio memiliki point of no return yaitu keadaan dimana radio menerima sinyal kurang dari Rx sensitivity yang ditentukan dan radio tidak mampu melihat datanya. Titik minimal sensitifitas RX didefinisikan dalam dBm atau W.
Contoh : Misal 802.11b mempunyai received sensitivitinya - 78 dBm maka pada level ini bit Error Ratenya ( BER ) dari -5 ( 99,999 % ) akan terlihat.
4. Looses
Kehilangan daya pada setiap 1000 feet (30 meter) kabel untuk frekuensi 2.4GHz.
RBG :10
LMR400 : 6.4
LMR600 : 5.4
Heliax 3/8” : 5.36
Heliax 1/5” : 3.74
Heliax 5.8” : 2.15
5. EIRP
Effective Isotropic Radiated Power adalah daya pancar total perangkat setelah diperhitungkan dengan antena dan gangguan lainya
EIRP = dBm alat + dBi antena – Losses
Losses = akibat dari konektor , panjang kabel pigtail dll
6. Free Space Loss(FSL)
Free Space Loss(FSL) adalah loss (kerugian) yang terjadi dalam sambungan komunikasi melalui gelombang radio dapat diformulasikan sebagai berikut:
FSL = 20 LOG10(Frek, dalam MHz) + 20 LOG10(Jarak, dalam mil) + 36.6.
Dari perhitungan sederhana di atas, maka untuk jarak 5 km dan frekuensi 2400 MHz (2.4 GHz), FSL = 114 dB
7. Line of Sigh
line of sight merupakan garis lurus imajiner yang menghubungkan satu access point dengan access point lain. Idealnya, sebuah garis pandang tidak memiliki penghalang (bangunan atau pepohonan) sama sekali sehingga tidak menurunkan kualitas sinyal. Banyaknya penghalang dalam sebuah garis pandang akan mengurangi kekuatan sinyal yang diterima oleh access point. Sebuah garis pandang yang baik bukan berarti tidak memiliki pengahalang sama sekali, melainkan hanya memiliki sedikit penghalang (seperti sedikit pohon dan gedung).
8. Fesnel Zone
Adalah area disekitar garis lurus antar antena yang digunakan sebagai media rambat frekuensi.
ü Secara ideal fresnel zone harus dipenuhi.
ü 20 % gangguan fresnel zone akan mempengaruhi kualitas link namun lebih dari itu akan sangat mempengaruhi.
ü Halangan fresnel zone dapat berupa bangunan dan juga pepohonan ( karena air pada daun akan menyerap sinyal )
"Fungsi UUD 1945
SIFAT
UUD 1945
1. UUD
1945 bersifat supel (elastis),
Hal ini didasarkan pada kenyataan
bahwa masyarakat itu terus berkembang dan dinamis. Negara Indonesia akan terus
tumbuh dan berkembang seiring dengan perubahan zaman. Oleh karena itu, bangsa
Indonesia harus tetap menjaga supaya sistem Undang-Undang Dasar tidak
ketinggalan zaman.
2. Rigid
Mempunyai kedudukan dan derajat
yang lebih tinggi dari peraturan perundang-undangan yang lain, serta hanya
dapat diubah dengan cara khusus dan istimewa.
"Kedudukan UUD 1945
KEDUDUKAN
UUD 1945
UUD 1945 adalah:
Hukum dasar yang
tertulis (di samping itu masih ada hukum dasar yang tidak tertulis, yaitu
Konvensi)
1. Sebagai (norma) hukum :
a. UUD bersifat mengikat terhadap:
Pemerintah, setiap Lembaga Negara/Masyarakat, setiap WNRI dan penduduk di RI.
b. Berisi norma-norma: sebagai
dasar dan garis besar hukum dalam penyelenggaraan negara harus dilaksanakan dan
ditaati.
2. Sebagai hukum dasar:
a. UUD merupakan sumber hukum
tertulis (tertinggi) Setiap produk hukum (seperti UU, PP, Perpres, Perda) dan
setiap kebijaksanaan Pemerintah berlandaskan UUD 1945.
b. Sebagai Alat Kontrol Yaitu
mengecek apakah norma hukum yang lebih rendah sesuai dengan ketentuan UUD 1945.
"Pengertian UUD 1945
PENGERTIAN
UUD 1945
Undang-Undang Dasar
Negara Republik Indonesia Tahun 1945, atau disingkat UUD 1945 adalah hukum dasar tertulis,dan
juga konstitusi
pemerintahan negara Republik Indonesia saat ini.
Pada kurun waktu tahun 1999-2002, UUD 1945 mengalami 4
kali perubahan (amandemen), yang mengubah susunan lembaga-lembaga dalam sistem
ketatanegaraan Republik Indonesia.
Latar belakang terbentuknya UUD 1945
bermula dari janji Jepang untuk memberikan kemerdekaan bangsa Indonesia di
kemudian hari. Janji tinggalah janji, setelah Jepang berhasil memukul mundur
tentara Belanda, malah mereka sendiri yang menindas kembali bangsa Indonesia,
bahkan lebih sadis dari sebelumnya.
Badan
Penyelidik Usaha Persiapan Kemerdekaan Indonesia (BPUPKI) yang dibentuk pada
tanggal 29 April 1945, adalah Badan yang menyusun rancangan UUD 1945. Pada masa
sidang pertama yang berlangsung dari tanggal 28 Mei sampai dengan tanggal 1
Juni 1945 Ir.Sukarno menyampaikan gagasan tentang "Dasar Negara" yang
diberi nama Pancasila. Kemudian BPUPKI membentuk Panitia Kecil yang terdiri
dari 8 orang untuk menyempurnakan rumusan Dasar Negara. Pada tanggal 22 Juni
1945,
38 anggota BPUPKI membentuk Panitia Sembilan yang terdiri dari 9 orang untuk
merancang Piagam Jakarta yang akan menjadi
naskah Pembukaan UUD 1945. Setelah dihilangkannya anak kalimat "dengan
kewajiban menjalankan syariah Islam bagi pemeluk-pemeluknya" maka naskah
Piagam Jakarta menjadi naskah Pembukaan UUD 1945 yang disahkan pada tanggal 18
Agustus 1945 oleh Panitia Persiapan Kemerdekaan Indonesia (PPKI). Pengesahan
UUD 1945 dikukuhkan oleh Komite Nasional Indonesia Pusat (KNIP) yang bersidang
pada tanggal 29 Agustus 1945. Naskah rancangan UUD 1945 Indonesia disusun pada
masa Sidang Kedua Badan Penyelidik Usaha Persiapan Kemerdekaan (BPUPK). Nama
Badan ini tanpa kata "Indonesia" karena hanya diperuntukkan untuk
tanah Jawa saja. Di Sumatera ada BPUPK untuk Sumatera. Masa Sidang Kedua
tanggal 10-17 Juli
1945.
Tanggal 18 Agustus 1945,
PPKI
mengesahkan UUD 1945 sebagai Undang-Undang Dasar Republik Indonesia.
"Contoh Analisa Regresi Linier Berganda
TUGAS
3
CONTOH
ANALISA REGRESI LINIER BERGANDA
Pratikum Metoda Statistika
SPSS
DISUSUN
OLEH :
NAMA : SISWANTO
NIM : 131051009
KELAS : SL1
Asisten
Jaga : Abdurrahman A. B
INSTITUT
SAINS & TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA
JURUSAN
TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS
TEKNIK INDUSTRI
2013/2014
KATA
PENGANTAR
Segala
puji dan syukur penulis hanturkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan
segala rahmat serta hidayah- Nya, sehingga memberikan kekuatan, kemudahan, dan
kemampuan kepada penulis untuk dapat menyelesaikan laporan ini dengan judul “
Contoh Analisa Regresi Linier Berganda“ guna memenuhi sebagian persyaratan
untuk memperoleh nilai pada mata kuliah praktikum metoda statistika.
Penulis
menyadari akan kelemahan serta keterbatasan yang ada sehingga dalam
penyelesaian laporan ini memperoleh bantuan dari berbagai pihak.
Penulis menyadari
bahwa laporan ini masih banyak kekurangan baik isi maupun susunannya.
Untuk itu kritik dan saran yang bersifat membangun senantiasa diharapkan.
Semoga amal dan kebaikan dari semua pihak mendapatkan balasan dari Allah SWT.
Akhirnya penulis mengucapkan terima kasih dan semoga laporan ini dapat
bermanfaat tidak hanya bagi penulis tetapi juga para pembaca.Amin.
Yogyakarta, 15 Mei
2014
Penulis
BAB I
PENDAHULUAN
A.
Tujuan
Pelaksanaan Praktikum
Tujuan Pelaksanaan Praktikum :
•
Mahasiswa
dapat memperoleh kemantapan untuk memperdalam materi yang diberikan oleh dosen
ataupun aslep dengan kompetensi yang ada di kampus atau waktu praktikum.
•
Dapat
membandingkan kompetensi yang diperoleh dikampus baik teori maupun praktikum.
•
Dapat
mengerjakan tugas dengan baik dan benar.
•
Dapat
membedakan cara kerja dan fungsi masing – masing bagian dari suatu pekerjaan
yang berkaitan dengan materi yang telah disampaikan ( SPSS ).
•
Dapat
menggunakan suatu jenis pekerjaan yang berkaitan dengan SPSS.
•
Untuk
menghitung data statistic ataupun bagaimana cara membaca atau menganalisisnya.
•
Disiplin,
teliti, dan bertanggung jawab terhadap tugas yang diberikan oleh dosen.
•
Kreatif,
inisiatif, dan inovatif dalam melaksanakan tugas.
BAB II
CONTOH ANALISA REGRESI LINIER
BERGANDA
a.
Contoh
Kasus
PT. CEMERLANG dalam beberapa bulan
gencar mempromosikan sejumlah peralatan elektronik dengan membuka outlet di
berbagai daerah. Berikut ini adalah data mengenai Penjualan, Biaya Promosi dan
Luas Outlet yang berasal dari 15 daerah di Indonesia.
|
Daerah
|
Sales
|
Promosi
|
Outlet
|
|
|
(dalam jutaan)
|
(dalam jutaan)
|
(dalam m2)
|
|
|
|
|
|
|||
|
Jakarta
|
205
|
26
|
159
|
|
|
Tangerang
|
206
|
28
|
164
|
|
|
Bekasi
|
254
|
35
|
198
|
|
|
Bogor
|
246
|
31
|
184
|
|
|
Bandung
|
201
|
21
|
150
|
|
|
Semarang
|
291
|
49
|
208
|
|
|
Solo
|
234
|
30
|
184
|
|
|
Yogya
|
209
|
30
|
154
|
|
|
Surabaya
|
204
|
24
|
149
|
|
|
Purwokerto
|
216
|
31
|
175
|
|
|
Madiun
|
245
|
32
|
192
|
|
|
Tuban
|
286
|
47
|
201
|
|
|
Malang
|
312
|
54
|
248
|
|
|
Kudus
|
265
|
40
|
166
|
|
|
Pekalongan
|
322
|
42
|
287
|
|
Dari table tadi, akan dilakukan analisis regresi
untuk mengetahui hubungan di antara variable Penjualan dengan Biaya Promosi dan
Luas Outlet.
b.
Pengolahan
Data Dengan SPSS
Langkah-langkah :
1. Buka
file berganda.sav
2. Dari
menu utama SPSS, pilih menu Statistics, kemudian pilih submenu Regression,
lalu pilih Linear…
3. Tampil
kotak dialog Linear Regression
4. Pengisian
:
·
Dependent.
Dalam hal ini variable tergantung adalah variable Sales, jadi klik Sales,
kemudian klik tanda > (yang sebelah atas), maka variable Sales berpindah ke
Dependent.
·
Independent(s).
Dalam hal ini variable bebas adalah variable Promosi. Klik variable Promosi
juga Outlet. Kemudian klik tanda > (yang sebelah tengah), maka
variable Promosi dan Outlet berpindah ke Independent(s).
Method, atau cara
memasukkan/selekasi variable. Metode ini bermacam-macam, seperti Stepwise,
Remove, Backward dan Forward (Stepwise). Untuk keseragaman, pilih default yang
ada, yaitu Enter, yaitu prosedur pemilihan variable di mana semua
variable dalam blok dimasukkan dalam perhitungan ‘single step’.
·
Pilih tombol Options, maka :
Untuk Stepping Method Criteria, digunakan uji
F yang mengambil standar angka probabilitas 5%. Karena itu, angka Entry .05
atau 5% dipilih.
Pilihan default Include constantin equation
atau menyertakan konstanta tetap dipilih.
Penanganan Missing Value atau data yang
hilang, digunakan default dari SPSS, yaitu Exclude cases pairwise. Data
kasusu tidak ada yang hilang. Klik Continue untuk meneruskan.
·
Pilih tombol Statistics. Pilihan
ini berkenaan dengan perhitungan statistic regresi yang akan digunakan.
Perhatikan default yang ada di SPSS adalah Estimates dan
Model fit.
Regression Coefficient
atau perlakuan koefisien regresi, pilih default atau
Estimates.
Klik pilihan Descriptive selain pilihan Model
fit. Klik Continue untuk meneruskan.
·
Pilih tombol Plots atau
berhubungan dengan gambar/grafik untuk regresi. Klik produce all partial
plots, kemudian klik Continue untuk meneruskan.
5. Kemudian
tekan OK untuk proses data.
c. Output
23
Oct 89 SPSS for MS WINDOWS Release 6.0
*
* * * M U L T I P L E R E G R E S S I O N * * * *
Listwise
Deletion of Missing Data
Mean Std Dev
Label
|
SALES
|
246.400
|
41.113
|
|
|
|
OUTLET
|
187.933
|
38.087
|
|
|
|
PROMOSI
|
34.667
|
9.678
|
|
|
|
N of Cases =
|
15
|
|
|
|
|
Correlation,
1-tailed Sig:
|
|
|||
|
|
|
SALES
|
OUTLET
|
PROMOSI
|
|
SALES
|
|
1.000
|
.901
|
.916
|
|
|
|
.
|
.000
|
.000
|
|
OUTLET
|
|
.901
|
1.000
|
.735
|
|
|
|
.000
|
.
|
.001
|
|
PROMOSI
|
|
.916
|
.735
|
1.000
|
|
|
|
.000
|
.001
|
.
|
|
23 Oct 89 SPSS
for MS WINDOWS Release
|
6.0
|
|
|
||
|
|
M U L T I P L
E
|
R
E G R E S S I O N
|
|
||
|
Equation
Number 1
|
Dependent
Variable..
|
SALES
|
|
||
|
Descriptive
|
Statistics
are printed on Page
|
1
|
|
||
|
Block Number
|
1.
|
Method: Enter
|
OUTLET
|
PROMOSI
|
|
Variable(s)
Entered on Step Number
1..
PROMOSI
2..
OUTLET
|
Multiple
|
R
|
.97557
|
|
|
|||||||
|
R Square
|
|
.95173
|
|
|
|||||||
|
Adjusted
|
R
Square
|
.94368
|
|
|
|||||||
|
Standard
|
Error
|
9.75663
|
|
|
|||||||
|
Analysis
|
of Variance
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
DF
|
Sum
of Squares
|
Mean
Square
|
|||||||
|
Regression
|
2
|
22521.29893
|
11260.64946
|
||||||||
|
Residual
|
|
12
|
1142.30107
|
95.19176
|
|||||||
|
F =
|
118.29438
|
Signif F = .0000
|
|
||||||||
|
------------------
|
|
Variables in the Equation ------------------
|
|||||||||
|
Variable
|
|
B
|
SE
B
|
Beta
|
T
|
Sig T
|
|||||
|
OUTLET
|
|
.535102
|
.101019
|
.495724
|
5.297
|
.0002
|
|||||
|
PROMOSI
|
2.342246
|
.397548
|
.551377
|
5.892
|
.0001
|
||||||
|
(Constant)
|
64.638577
|
13.111991
|
|
4.930
|
.0003
|
||||||
|
End Block
Number
|
1
|
All requested variables entered.
|
|
||||||||
|
Hi-Res Chart
|
# 1:Partial residual plot of sales
with outlet
|
||||||||||
|
Hi-Res Chart
|
# 2:Partial residual plot of sales
with promosi
|
||||||||||
d. Analisis
1. Output bagian pertama
|
|
|
Mean
|
Std
Dev Label
|
|
SALES
|
246.400
|
41.113
|
|
|
OUTLET
|
187.933
|
38.087
|
|
|
PROMOSI
|
34.667
|
9.678
|
|
|
N of Cases =
|
15
|
|
|
Rata-rata
Sales (dengan jumlah data 15 buah) adalah Rp. 246.400.000,- dengan
standar deviasi Rp. 41.110.000,-.
Rata-rata luas Outlet (dengan jumlah data 15 buah)
adalah 187,93 m2 dengan standar deviasi 38,09 m2.
Rata-rata Biaya Promosi (dengan jumlah data 15 buah)
adalah Rp. 34.670.000,-dengan standar deviasi Rp. 9.680.000,-
2.
Output
bagian kedua
Correlation,
1-tailed Sig:
|
|
SALES
|
OUTLET
|
PROMOSI
|
|
SALES
|
1.000
|
.901
|
.916
|
|
|
.
|
.000
|
.000
|
|
OUTLET
|
.901
|
1.000
|
.735
|
|
|
.000
|
.
|
.001
|
|
PROMOSI
|
.916
|
.735
|
1.000
|
|
|
.000
|
.001
|
.
|
a. Besar
hubungan antar variable Sales dengan Outlet yang dihitung dengan koefisien
korelasi adalah 0.901, sedangkan korelasi variable Sales dengan Promosi adalah
0.916. Secara teoritis, karena korelasi antara Sales dengan Promosi lebih
besar, maka variabel Promosi lebih berpengaruh terhadap Sales dibanding
variable Outlet.
b. Terjadi
korelasi yang cukup kuat antara variable Promosi dengan Outlet, yaitu 0.735.
hal ini menandakan adanya multikolineritas, atau korelasi di antara variable
bebas.
c. Tingkat
signifikansi koefisien korelasi satu sisi dari output (diukur dari
probabilitas) menghasilkan angka 0.000 atau praktis 0. Karena probabilitas jauh
di bawah 0.05, maka korelasi di antara variable Sales dengan Promosi dan Outlet
sangat nyata.
3. Output bagian ketiga
|
Equation
Number 1
|
Dependent
Variable..
|
SALES
|
||
|
Descriptive
|
Statistics
are printed on Page
|
1
|
||
|
Block
Number
|
1.
|
Method: Enter
|
OUTLET
|
PROMOSI
|
Variable(s)
Entered on Step Number
1..
PROMOSI
2..
OUTLET
|
Multiple
|
R
|
|
.97557
|
|
R Square
|
|
|
.95173
|
|
Adjusted
|
R
|
Square
|
.94368
|
|
Standard
|
Error
|
9.75663
|
|
a. Variabel
Entered menunjukkan bahwa tidak ada variable yang dikeluarkan (removed), atau
dengan kata lain kedua variable bebeas dimasukkan dalam perhitungan regresi.
b. Angka
R square adalah 0.952. hal ini berarti 95,2% Sales perusahaan bisa dijelaskan
oleh variable Promosi dan outlet yang disewa, sedangkan sisanya (100% - 95,2% =
4,8%) dijelaskan oleh sebab/factor yang lain.
c. Standard
error of estimate adalah 9.76 atau Tp. 9.760.000,- (satuan yang dipakai adalah
variable dependent, atau dalam hal ini adalah Sales). Perhatikan pada analisis
sebelumnya, bahwa standard deviasi Sales adalah Rp. 41.110.000,-, yang jauh
lebih besar dari standard error of estimate yang hanya Rp. 9.760.000,-. Karena
labih kecil dari standard deviasi Sales, maka model regresi lebih bagus dalam
bertindak sebagai predictor Sales daripada rata-rata Sales itu sendiri.
4. Output bagian keempat
|
Analysis
|
of Variance
|
|
|
|
|
|
|
DF
|
Sum of Squares
|
Mean Square
|
|
Regression
|
2
|
22521.29893
|
11260.64946
|
|
|
Residual
|
|
12
|
1142.30107
|
95.19176
|
|
F =
|
118.29438
|
Signif
F =
|
.0000
|
|
|
|
|
------------------
|
|
Variables
in the
|
Equation
------------------
|
|
|
|
|
Variable
|
|
B
|
SE
B
|
Beta
|
T
|
Sig T
|
|
OUTLET
|
|
.535102
|
.101019
|
.495724
|
5.297
|
.0002
|
|
PROMOSI
|
|
2.342246
|
.397548
|
.551377
|
5.892
|
.0001
|
|
(Constant)
|
64.638577
|
13.111991
|
|
4.930
|
.0003
|
|
a. Dari
ujia ANOVA atau F test, didapat F hitung adalah 118.294 dengan tingkat
signifikansi 0.0000. karena probabilitas (0.0000) jauh lebih kecil dari 0.05,
maka model regresi bisa dipakai untuk memprediksi sales. Atau bisa dikatakan,
Promosi dan luas Outlet yang disewa secara bersama-sama berpengaruh
terhadap Sales.
b. Persamaan
regresi yang dapat dilihat pada Variables in the Equation, yaitu :
Y = 64.639 + 2.342 X1
+ 0.535 X2
Di mana : Y = Sales, X1
= Biaya Promosi, dan X2 = Luas Outlet
Konstanta
sebesar 64.639 menyatakan bahwa jika tidak ada Biaya Promosi
atau
Outlet
yang disewa perusahaan, maka Sales adalah Rp. 64.639.000,-
Koefisien regresi X1 sebesar 2.343
menyatakan bahwa setiap penambahan (karena
tanda +) Rp. 1,- Biaya Promosi, akan meningkatkan
Sales sebesar Rp. 2.343.000,-. Koefisien regresi X2 sebesar 0.535
menyatakan bahwa setiap penambahan (karena
tanda
+) 1 m2 Luas Outlet yang disewa, akan meningkatkan Sales sebesar Rp.
535.000,-.
c. Uji
t untuk menguji signifikansi konstanta dan variable dependent, yaitu Biaya
Promosi. (Di sini akan diberi contoh uji koefisien regresi dari variable
Promosi).
Hipotesis
Hipotesis untuk kasus ini adalah
:
Ho =
Koefisien regresi tidak signifikan.
Ha =
Koefisien regresi signifikan.
Pengambilan Keputusan
Dasar
pengambilan keputusan adalah : Jika probabilitas > 0,05, maka Ho
diterima Jika probabilitas < 0,05, maka Ho ditolak
(dalam SPSS, biasanya
kata probabilitas diwakili dengan kata signifikan / sig.)
Keputusan
Terlihat bahwa Sig. T adalah 0.0001, atau
probabilitas jauh di bawah 0.05, maka Ho ditolak, atau koefisien
regresi signifikan, atau Promosi benar-benar berpengaruh secara signifikan
terhadap Sales.
Uji yang sama, jika diterapkan pada variable Outlet,
akan menghasilkan kesimpulan yang sama, yaitu variable Outlet benar-benar
berpengaruh secara signifikan terhadap Sales.
5. Output bagian kelima
Hi-Res
Chart # 1:Partial residual plot of sales
with outlet
Hi-Res
Chart # 2:Partial residual plot of sales
with promosi
a.
Hubungan
Sales dengan Outlet
Terlihat bahwa sebaran data membentuk arah ke kanan
atas, dan jika ditarik garis lurus akan didapat slope yang positif. Hal ini
sesuai dengan koefisien regresi (yang adalah nilai slope) Outlet yang positif.
Partial Regression Plot
Dependent Variable: SALE
50
40
30
20
10
|
0
|
|
|
|
|
|
|
|
-10
|
|
|
|
|
|
|
|
-20
|
|
|
|
|
|
|
|
-40
|
-20
|
0
|
20
|
40
|
60
|
80
|
OUTLET
b.
Hubungan
Sales dengan Promosi
Terlihat bahwa sebaran data membentuk arah ke kanan
atas, dan jika ditarik garis lurus akan didapat slope yang positif. Hal ini
sesuai dengan koefisien regresi (yang adalah nilai slope) Promosi yang positif.
Partial Regression Plot
Dependent Variable:
SALES
50
40
30
20
10
|
0
|
|
|
|
|
|
-10
|
|
|
|
|
|
-20
|
|
|
|
|
|
-30
|
|
|
|
|
PROMOSI
Langganan:
Postingan (Atom)
