SlideShare a Scribd company logo
1 of 16
PERHITUNGAN MANUAL KORELASI SEDERHANA ( PEARSON PROD
                                                                          Saiful Ghozi ( Kls A Berau )

No.  x            y           x.y            x^2           y^2
   1 108          6.25                 675         11664          39.06
   2 110          4.5                  495         12100          20.25
   3 112          6.5                  728         12544          42.25
   4 115          5.75              661.25         13225          33.06                          4835601
   5 121          7.25              877.25         14641          52.56
   6 120          6.5                  780         14400          42.25
   7 106          5                    530         11236             25
   8 104          5.25                 546         10816          27.56                        12488.06
   9 111          4.75              527.25         12321          22.56
  10 108          5                    540         11664             25
  11 109          4                    436         11881             16           r pembilang =
  12 112          6                    672         12544             36
  13 112          5.75                 644         12544          33.06
  14 118          6                    708         13924             36           r penyebut =
  15 102          4.25               433.5         10404          18.06
  16 104          4.5                  468         10816          20.25                           n∑ XY − (∑ X )(∑
  17 106          5.75               609.5         11236          33.06          r=
  18 105          5.25              551.25         11025          27.56                 {n∑ X 2 − (∑ X ) 2 }{n∑
  19 110          5.5                  605         12100          30.25
  20 106          8                    848         11236             64
                                                                                               r n −2
                                                                                  t hitung =                 =
           2199      111.75         12335      242321            643.81                           1− r   2
ANA ( PEARSON PRODUCT MOMENT)
    Berau )




                                   12335               242321




                                   643.81


                   961.75                                              Determinasi


                  2049.34

       n∑ XY − (∑ X )(∑Y )
                                            =   0.47            R2 =                 0.22
∑X      2
            − (∑ X ) }{n∑Y − (∑Y ) }
                      2      2         2




    r n −2
=                 =         2.25
       1− r   2
PERHITUNGAN MANUAL KORELASI GANDA
                                    Saiful Ghozi ( Kls A Berau )

No    X1           X2          Y            X1^2     X2^2      Y^2            X1.Y           X2.Y
  1   108                80 6.25               11664      6400        39.06         675            500
  2   110                78 4.5                12100      6084        20.25         495            351
  3   112                79 6.5                12544      6241        42.25         728          513.5
  4   115                80 5.75               13225      6400        33.06      661.25            460
  5   121                90 7.25               14641      8100        52.56      877.25          652.5
  6   120                89 6.5                14400      7921        42.25         780          578.5
  7   106                77 5                  11236      5929           25         530            385
  8   104                76 5.25               10816      5776        27.56         546            399
  9   111                78 4.75               12321      6084        22.56      527.25          370.5
 10   108                77 5                  11664      5929           25         540            385
 11   109                78 4                  11881      6084           16         436            312
 12   112                79 6                  12544      6241           36         672            474
 13   112                78 5.75               12544      6084        33.06         644          448.5
 14   118                80 6                  13924      6400           36         708            480
 15   102                70 4.25               10404      4900        18.06       433.5          297.5
 16   104                67 4.5                10816      4489        20.25         468          301.5
 17   106                65 5.75               11236      4225        33.06       609.5         373.75
 18   105                65 5.25               11025      4225        27.56      551.25         341.25
 19   110                78 5.5                12100      6084        30.25         605            429
 20   106                77 5                  11236      5929           25         530            385

  ∑         2199        1541       108.75     242321    119525       604.81          12017      8437.5




∑X1   =     2199                            ∑X2 =          1541                              ∑Y=

∑X12 = 242321                               ∑X22 =      119525                               ∑Y2 =

∑X1Y= 12017                                 ∑X2Y =       8437.5                              ∑X1X2 =

(∑X1) 4835601                               (∑X2)2 =   2374681                               (∑Y)2 =

      Korelasi Ganda

                   n∑ X 1Y − (∑ X 1 )(∑Y )                                                             r n −2
ry1 =                                                        =          0.7             thitung =                      =
          {n∑ X 12 − (∑ X 1 ) 2 }{n∑Y 2 − (∑Y ) 2 }                                                       1 −r 2


                   n∑ X 2Y − (∑ X 2 )(∑Y )                                                               r n −2
ry 2 =                                                       =         0.56              t hitung =                    =
          {n∑ X 2 − (∑ X 2 ) 2 }{n∑Y 2 − (∑Y )2 }
                2
                                                                                                          1 −r 2


                                                                                                         r n −2
                                                                                         thitung =                     =
                                                                                                          1 −r     2
r n −2
                    n∑ X 1 X 2 − (∑ X 1 )(∑ X 2 )                                                      thitung =              =
r12 =                                                                       =          0.82                         1 −r 2
         {n∑ X 12 − (∑ X 1 )2 }{n∑ X 2 − (∑ X 2 )2 }
                                     2



R pembilang =                 0.16
R penyebut =                  0.33
                                                                                                  2
                                                                                                R x1 x 2 y
                                                                                                                              0.702024
                ry21 + ry22 − 2ry1ry 2 r12                         0.7     Fhitung =                   k             =                   2
Ry.12 =                                         =                                      (1 − R x1 x 2 y ) /( n − k −1) 1 − (0.702024 )
                                                                                              2                                       2
                          1 − r12
                                2
                                                                                                                                        2




        Korelasi Parsial


                           rx 2 y − rx1 y .rx1x 2
        rx1( x 2 y ) =                                         =          -0.03
                          (1 − r )(1 − r
                                     2
                                    x1 y
                                                  2
                                                 x1 x 2   )


                            rx1 y − rx 2 y .rx1x 2                   0,702 - (0,564).(0,820))
        rx 2 ( x1 y ) =                                        =                                         =
                          (1 − r    2
                                    x2 y   )(1 − r 2
                                                  x1 x 2   )                      2
                                                                     (1 - (0,564) (1 - (0,820) )   2
X1.X2
                       8640
                       8580
                       8848
                       9200
                      10890
                      10680
                       8162
                       7904
                       8658
                       8316
                       8502
                       8848
                       8736
                       9440
                       7140
                       6968
                       6890
                       6825
                       8580
                       8162

                     169969




                     169969

                     604.81

                     169969

               28889460961




             r n −2
hitung   =                  =   4.18
               1 −r 2


             r n −2
t hitung =                  =    2.9
               1 −r   2




             r n −2
thitung =                   =
                1 −r    2
r n −2               6.07
thitung =                  =
              1 −r     2




2y
                           0.702024
              =                         2           =     8.26
( n − k −1)       1 − (0.702024 )   2

                                        20 − 2 −1




                                                         r n −2          -0.11
                                             thitung =               =
                                                          1 −r   2




                                                         r n −2
                        0.51                 thitung =               =   2.49
                                                          1 −r   2
Perhitungan Persamaan Regresi                                                                     Tabel Bantu Uji Per
No X       Y          X.Y                   X^2            Y^2                                    X
  1 108    6.25                 675                11664          39.06                           102
  2 110    4.5                  495                12100          20.25                           104
  3 112    6.5                  728                12544          42.25                           104
  4 115    5.75              661.25                13225          33.06                           105
  5 121    7.25              877.25                14641          52.56                           106
  6 120    6.5                  780                14400          42.25                           106
  7 106    5                    530                11236             25                           106
  8 104    5.25                 546                10816          27.56                           108
  9 111    4.75              527.25                12321          22.56                           108
 10 108    5                    540                11664             25                           109
 11 109    4                    436                11881             16                           110
 12 112    6                    672                12544             36                           110
 13 112    5.75                 644                12544          33.06                           111
 14 118    6                    708                13924             36                           112
 15 102    4.25               433.5                10404          18.06                           112
 16 104    4.5                  468                10816          20.25                           112
 17 106    5.75               609.5                11236          33.06                           115
 18 105    5.25              551.25                11025          27.56                           118
 19 110    5.5                  605                12100          30.25                           120
 20 106    8                    848                11236             64                           121
      2199     111.75           12335             242321         643.81

∑X = 2199                 ∑Y=                     111.75                  ∑XY=        12335

    242321
∑X2 =                     ∑Y2 =                   643.81

(∑X )2   ###              (∑Y)2 =             12488.06                               109.95



     (∑Yi )(∑ X i2 ) − (∑ X i )(∑ X i Yi )                        -4.19
a=                                                 =
               n ∑ X − (∑ X i )
                     i
                      2             2




     n∑ X i Yi − (∑ X i )(∑Yi )                                    0.09
b=                                      =
         n∑ X − (∑ X i )
                i
                 2          2




Persamaan Regresinya :                                     Y=                -4.19 Plus       0.09 X
102   4.25
104   5.25
104   4.5
105   5.25
106   5
106   5.75
106   8
108   6.25
108   5
109   4
110   4.5
110   5.5
111   4.75
112   6.5
112   6
112   5.75
115   5.75
118   6
120   6.5
121   7.25
Tabel Bantu Uji Persamaan Regresi
       Kelompok        N     Y      JK(G)             J (T ) = ∑Y
                                                       K                     2
                                                                                 =         643.81
                   1       1 4.25         0
                   2       2 4.5       0.28
                             5.25         0                        (∑Y ) 2                  624.4
                   3       1 5.25         0
                                                     JK ( A) =                     =
                                                                         n
                   4       35          4.88
                             5.75                                     
                                                                            (∑X )( ∑ ) 
                                                                                     Y 
                             8                        JK (b / a ) = b ∑XY −            =
                   5       25          0.78                           
                                                                                n      
                                                                                        
                             6.25
                   6       14                 0 JK(S) = JK(T) – JK(a) – JK(a/b) =           15.13
                   7       2 4.5            0.5
                             5.5
                   8       1 4.75         0                     
                                                                     (∑ ) 2  
                                                                         Y               4.252   2
                   9       3 6.5       0.29 JK (G ) =        ∑∑
                                                             ni 
                                                                  Y −
                                                                   2

                                                                        ni
                                                                              = 4.252 −
                                                                              
                                                                                                 + 4.5 + 5
                                                                                            1  
                             6                                               
                             5.75
                  10       2 5.75      0.03
                  11         6            0 JK(TC) = JK(S) – JK(G) =                            8.37
                  12       2 6.5          0
                  13         7.25         0
                                       6.76

                                               Sumber variasi      .dk            JK     KT
                                               Total               20        624.403.1
                                               Reg (a)             1             624.4
                                               Reg(b/a)            1             4.27    4.27
             5.59                              Residu/Sisa      20-2 =18         15.13   0.84
                                               Tuna Cocok       13-2 = 11        8.37    0.93
Perhitungan Manual korelasi dan regresi
(∑X )( ∑ ) 
        Y 
           =                      4.27
    n      
           




          4.252   2              ( 4.5 + 5.25) 2 
= 4.252 −        + 4.5 + 5.252 −                  +. .. =             6.76
            1                           2        



                             S2TC = JK(TC)/k-2 =             0.93

                             S2G = JK(G)/n-k =               0.97

                F                         sres2 = {∑(Yi - Ŷi)2}/n - 2 =   0.84

               5.08

                      0.96
Perhitungan Manual korelasi dan regresi
PERHITUNGAN MANUAL ANALISIS GANDA DUA PREDIKTOR
                   Saiful Ghozi (kls A Berau)

     No    X1            X2            Y            X12        X22       X1 Y        X2Y
     1     108           90            6.25          11664       8100        675      562.5
     2     110           50            4.5           12100       2500        495        225
     3     112           85            6.5           12544       7225        728      552.5
     4     115           80            5.75          13225       6400     661.25        460
     5     121           98            7.25          14641       9604     877.25      710.5
     6     120           90            6.5           14400       8100        780        585
     7     106           60            5             11236       3600        530        300
     8     104           64            5.25          10816       4096        546        336
     9     111           56            4.75          12321       3136     527.25        266
     10    108           60            5             11664       3600        540        300
     11    109           50            4             11881       2500        436        200
     12    112           80            6             12544       6400        672        480
     13    112           78            5.75          12544       6084        644      448.5
     14    118           80            6             13924       6400        708        480
     15    102           58            4.25          10404       3364       433.5     246.5
     16    104           56            4.5           10816       3136        468        252
     17    106           82            5.75          11236       6724       609.5     471.5
     18    105           78            5.25          11025       6084     551.25      409.5
     19    110           80            5.5           12100       6400        605        440
     20    106           90            8             11236       8100        848        720
     ∑            2199             1465 111.75      242321     111553      12335     8445.5
           X1            X2            Y            X12        X22       X1 Y        X2Y
     ∑X1          2199 ∑X     1
                               2
                                           242321

     ∑X2          1465 ∑X2
                              2
                                           111553            ∑X1X2 =      161858

     ∑Y          111.75 ∑X1Y =              12335            ∑X2Y =       8445.5




     nb0   + b1∑X1    + b2 ∑X2       = ∑Y                               20 b0 +     2199b1 + 1465

     b0∑X1 + b1∑X12 + b2 ∑X1X2 = ∑X1Y                                   2199b0+ 242321 b

     b0∑X2 + b1∑X1X2 + b2 ∑X22 = ∑X2Y                                   1465 b0 + 161858 b
20       2199           1465                   111 .75        2199        1465
               det ( A) = 2199     242321      161858          det( A1 ) = 12335        242321      161858
                          1465     161858      111553                     8445 .5       161858      111553
           X1X2
              9720                                              20     2199     1465           20      2199
              5500                     det (A) =              2199   242321   161858         2199    242321
              9520                                            1465   161858   111553         1465    161858
              9200
             11858
             10800                     det (A) =          33684462
              6360
              6656                            111.75          2199     1465    111.75        2199
              6216         det (A1)=           12335        242321   161858     12335      242321
              6480                            8445.5        161858   111553    8445.5      161858
              5450
              8960
              8736
              9440         det (A1)=    35158709.25
              5916
              5824
              8692
              8190                      det( A1 )                      1.04                          det( A2 )
                                b0 =              =                                           b1 =             =
              8800                      det( A)                                                       det( A)
              9540
            161858         r12     =               0.52                R2 =                  0.27
           X1X2


                                                     b1 ∑ X 1Y
                                SEPX1 =                                  ( R 2 .100% ) =               0.37
                                          (b1 ∑ X 1Y ) + (b2 ∑ X 2Y )


                                                     b2 ∑ X 2 Y
                                SEPX2 =                                  ( R 2 .100% ) =              26.23
                                           (b1 ∑ X 1Y ) + (b2 ∑ X 2Y )

 2199b1 + 1465b2     = 111.75

242321 b1+ 161858 b2 = 12335

+ 161858 b1+ 111553 b2 = 8445.5
1465                        20     111 .75     1465                    20       2199       111 .75
161858          det( A2 ) = 2199    12335      161858         det( A3 ) 2199    242321      12335
111553                      1465    8445 .5    111553                   1465    161858      8445 .5




                            20     111.75     1465      20   111.75                             20
         det(A2)=         2199      12335   161858   2199     12335          det(A3)=         2199
                          1465     8445.5   111553   1465    8445.5                           1465




         det(A2)=      19932.75                                              det(A3)=    2059544.25



    det( A2 )                                                det( A3 )
=             =              0                       b2 =              =          0.06
     det( A)                                                 det( A)
111 .75
12335
8445 .5




            2199   111.75     20     2199
          242321    12335   2199   242321
          161858   8445.5   1465   161858

More Related Content

What's hot

Tabel statistika
Tabel statistikaTabel statistika
Tabel statistikaWAHYU NUR
 
UJI BEDA (KOMPARASI) t - TEST (PRETEST-POSTEST)
UJI BEDA (KOMPARASI) t - TEST (PRETEST-POSTEST)UJI BEDA (KOMPARASI) t - TEST (PRETEST-POSTEST)
UJI BEDA (KOMPARASI) t - TEST (PRETEST-POSTEST)EDI RIADI
 
Tabel t, z dan f dan chi kuadrat
Tabel t, z dan f dan chi kuadratTabel t, z dan f dan chi kuadrat
Tabel t, z dan f dan chi kuadratIr. Zakaria, M.M
 
Tabel Nilai Kritis Distribusi T
Tabel Nilai Kritis Distribusi TTabel Nilai Kritis Distribusi T
Tabel Nilai Kritis Distribusi TTrisnadi Wijaya
 
Contoh soal satistik
Contoh soal satistikContoh soal satistik
Contoh soal satistiksantyirfan
 
Statistika parametrik_teknik analisis korelasi
Statistika parametrik_teknik analisis korelasiStatistika parametrik_teknik analisis korelasi
Statistika parametrik_teknik analisis korelasiM. Jainuri, S.Pd., M.Pd
 
Makalah Statistik tentang Pengertian Ukuran Pemusatan Data dan Skewness
Makalah Statistik tentang Pengertian Ukuran Pemusatan Data dan SkewnessMakalah Statistik tentang Pengertian Ukuran Pemusatan Data dan Skewness
Makalah Statistik tentang Pengertian Ukuran Pemusatan Data dan SkewnessWindiAyuSafitri1
 
Statistika Tabel Distribusi Frekuensi
Statistika Tabel Distribusi FrekuensiStatistika Tabel Distribusi Frekuensi
Statistika Tabel Distribusi FrekuensiAddy Hidayat
 
Ukuran variasi atau dispersi (penyebaran)
Ukuran variasi atau dispersi (penyebaran)Ukuran variasi atau dispersi (penyebaran)
Ukuran variasi atau dispersi (penyebaran)eyepaste
 

What's hot (20)

Tabel statistika
Tabel statistikaTabel statistika
Tabel statistika
 
Tabel uji-wilcoxon
Tabel uji-wilcoxonTabel uji-wilcoxon
Tabel uji-wilcoxon
 
Tabel t
Tabel tTabel t
Tabel t
 
Tabel f-0-01
Tabel f-0-01Tabel f-0-01
Tabel f-0-01
 
Mean, median, modus
Mean, median, modusMean, median, modus
Mean, median, modus
 
UJI BEDA (KOMPARASI) t - TEST (PRETEST-POSTEST)
UJI BEDA (KOMPARASI) t - TEST (PRETEST-POSTEST)UJI BEDA (KOMPARASI) t - TEST (PRETEST-POSTEST)
UJI BEDA (KOMPARASI) t - TEST (PRETEST-POSTEST)
 
Tabel t, z dan f dan chi kuadrat
Tabel t, z dan f dan chi kuadratTabel t, z dan f dan chi kuadrat
Tabel t, z dan f dan chi kuadrat
 
Tabel Nilai Kritis Distribusi T
Tabel Nilai Kritis Distribusi TTabel Nilai Kritis Distribusi T
Tabel Nilai Kritis Distribusi T
 
Contoh soal satistik
Contoh soal satistikContoh soal satistik
Contoh soal satistik
 
Tabel durbin watson
Tabel durbin watsonTabel durbin watson
Tabel durbin watson
 
Pengantar Statistika 2
Pengantar Statistika 2Pengantar Statistika 2
Pengantar Statistika 2
 
Tabel f-0-05
Tabel f-0-05Tabel f-0-05
Tabel f-0-05
 
Analisis korelasi
Analisis korelasiAnalisis korelasi
Analisis korelasi
 
Tabel f-0-05
Tabel f-0-05Tabel f-0-05
Tabel f-0-05
 
Statistika parametrik_teknik analisis korelasi
Statistika parametrik_teknik analisis korelasiStatistika parametrik_teknik analisis korelasi
Statistika parametrik_teknik analisis korelasi
 
Tabel r pdf
Tabel r pdfTabel r pdf
Tabel r pdf
 
Makalah Statistik tentang Pengertian Ukuran Pemusatan Data dan Skewness
Makalah Statistik tentang Pengertian Ukuran Pemusatan Data dan SkewnessMakalah Statistik tentang Pengertian Ukuran Pemusatan Data dan Skewness
Makalah Statistik tentang Pengertian Ukuran Pemusatan Data dan Skewness
 
Statistika Tabel Distribusi Frekuensi
Statistika Tabel Distribusi FrekuensiStatistika Tabel Distribusi Frekuensi
Statistika Tabel Distribusi Frekuensi
 
Ukuran variasi atau dispersi (penyebaran)
Ukuran variasi atau dispersi (penyebaran)Ukuran variasi atau dispersi (penyebaran)
Ukuran variasi atau dispersi (penyebaran)
 
Tabel t
Tabel tTabel t
Tabel t
 

More from saiful ghozi

Landasan ekonomi pendidikan
Landasan ekonomi pendidikanLandasan ekonomi pendidikan
Landasan ekonomi pendidikansaiful ghozi
 
Analisis Korelasi dan Regresi *)not marked
Analisis Korelasi dan Regresi *)not markedAnalisis Korelasi dan Regresi *)not marked
Analisis Korelasi dan Regresi *)not markedsaiful ghozi
 
Analisis Regresi Sederhana
Analisis Regresi SederhanaAnalisis Regresi Sederhana
Analisis Regresi Sederhanasaiful ghozi
 
Analisis Regresi Dua Prediktor
Analisis Regresi Dua PrediktorAnalisis Regresi Dua Prediktor
Analisis Regresi Dua Prediktorsaiful ghozi
 
Identitas trigonometri
Identitas trigonometriIdentitas trigonometri
Identitas trigonometrisaiful ghozi
 

More from saiful ghozi (6)

Landasan ekonomi pendidikan
Landasan ekonomi pendidikanLandasan ekonomi pendidikan
Landasan ekonomi pendidikan
 
Analisis Korelasi dan Regresi *)not marked
Analisis Korelasi dan Regresi *)not markedAnalisis Korelasi dan Regresi *)not marked
Analisis Korelasi dan Regresi *)not marked
 
Analisis Regresi Sederhana
Analisis Regresi SederhanaAnalisis Regresi Sederhana
Analisis Regresi Sederhana
 
Analisis Regresi Dua Prediktor
Analisis Regresi Dua PrediktorAnalisis Regresi Dua Prediktor
Analisis Regresi Dua Prediktor
 
Identitas trigonometri
Identitas trigonometriIdentitas trigonometri
Identitas trigonometri
 
Lingkaran smp
Lingkaran smpLingkaran smp
Lingkaran smp
 

Perhitungan Manual korelasi dan regresi

  • 1. PERHITUNGAN MANUAL KORELASI SEDERHANA ( PEARSON PROD Saiful Ghozi ( Kls A Berau ) No. x y x.y x^2 y^2 1 108 6.25 675 11664 39.06 2 110 4.5 495 12100 20.25 3 112 6.5 728 12544 42.25 4 115 5.75 661.25 13225 33.06 4835601 5 121 7.25 877.25 14641 52.56 6 120 6.5 780 14400 42.25 7 106 5 530 11236 25 8 104 5.25 546 10816 27.56 12488.06 9 111 4.75 527.25 12321 22.56 10 108 5 540 11664 25 11 109 4 436 11881 16 r pembilang = 12 112 6 672 12544 36 13 112 5.75 644 12544 33.06 14 118 6 708 13924 36 r penyebut = 15 102 4.25 433.5 10404 18.06 16 104 4.5 468 10816 20.25 n∑ XY − (∑ X )(∑ 17 106 5.75 609.5 11236 33.06 r= 18 105 5.25 551.25 11025 27.56 {n∑ X 2 − (∑ X ) 2 }{n∑ 19 110 5.5 605 12100 30.25 20 106 8 848 11236 64 r n −2 t hitung = = 2199 111.75 12335 242321 643.81 1− r 2
  • 2. ANA ( PEARSON PRODUCT MOMENT) Berau ) 12335 242321 643.81 961.75 Determinasi 2049.34 n∑ XY − (∑ X )(∑Y ) = 0.47 R2 = 0.22 ∑X 2 − (∑ X ) }{n∑Y − (∑Y ) } 2 2 2 r n −2 = = 2.25 1− r 2
  • 3. PERHITUNGAN MANUAL KORELASI GANDA Saiful Ghozi ( Kls A Berau ) No X1 X2 Y X1^2 X2^2 Y^2 X1.Y X2.Y 1 108 80 6.25 11664 6400 39.06 675 500 2 110 78 4.5 12100 6084 20.25 495 351 3 112 79 6.5 12544 6241 42.25 728 513.5 4 115 80 5.75 13225 6400 33.06 661.25 460 5 121 90 7.25 14641 8100 52.56 877.25 652.5 6 120 89 6.5 14400 7921 42.25 780 578.5 7 106 77 5 11236 5929 25 530 385 8 104 76 5.25 10816 5776 27.56 546 399 9 111 78 4.75 12321 6084 22.56 527.25 370.5 10 108 77 5 11664 5929 25 540 385 11 109 78 4 11881 6084 16 436 312 12 112 79 6 12544 6241 36 672 474 13 112 78 5.75 12544 6084 33.06 644 448.5 14 118 80 6 13924 6400 36 708 480 15 102 70 4.25 10404 4900 18.06 433.5 297.5 16 104 67 4.5 10816 4489 20.25 468 301.5 17 106 65 5.75 11236 4225 33.06 609.5 373.75 18 105 65 5.25 11025 4225 27.56 551.25 341.25 19 110 78 5.5 12100 6084 30.25 605 429 20 106 77 5 11236 5929 25 530 385 ∑ 2199 1541 108.75 242321 119525 604.81 12017 8437.5 ∑X1 = 2199 ∑X2 = 1541 ∑Y= ∑X12 = 242321 ∑X22 = 119525 ∑Y2 = ∑X1Y= 12017 ∑X2Y = 8437.5 ∑X1X2 = (∑X1) 4835601 (∑X2)2 = 2374681 (∑Y)2 = Korelasi Ganda n∑ X 1Y − (∑ X 1 )(∑Y ) r n −2 ry1 = = 0.7 thitung = = {n∑ X 12 − (∑ X 1 ) 2 }{n∑Y 2 − (∑Y ) 2 } 1 −r 2 n∑ X 2Y − (∑ X 2 )(∑Y ) r n −2 ry 2 = = 0.56 t hitung = = {n∑ X 2 − (∑ X 2 ) 2 }{n∑Y 2 − (∑Y )2 } 2 1 −r 2 r n −2 thitung = = 1 −r 2
  • 4. r n −2 n∑ X 1 X 2 − (∑ X 1 )(∑ X 2 ) thitung = = r12 = = 0.82 1 −r 2 {n∑ X 12 − (∑ X 1 )2 }{n∑ X 2 − (∑ X 2 )2 } 2 R pembilang = 0.16 R penyebut = 0.33 2 R x1 x 2 y 0.702024 ry21 + ry22 − 2ry1ry 2 r12 0.7 Fhitung = k = 2 Ry.12 = = (1 − R x1 x 2 y ) /( n − k −1) 1 − (0.702024 ) 2 2 1 − r12 2 2 Korelasi Parsial rx 2 y − rx1 y .rx1x 2 rx1( x 2 y ) = = -0.03 (1 − r )(1 − r 2 x1 y 2 x1 x 2 ) rx1 y − rx 2 y .rx1x 2 0,702 - (0,564).(0,820)) rx 2 ( x1 y ) = = = (1 − r 2 x2 y )(1 − r 2 x1 x 2 ) 2 (1 - (0,564) (1 - (0,820) ) 2
  • 5. X1.X2 8640 8580 8848 9200 10890 10680 8162 7904 8658 8316 8502 8848 8736 9440 7140 6968 6890 6825 8580 8162 169969 169969 604.81 169969 28889460961 r n −2 hitung = = 4.18 1 −r 2 r n −2 t hitung = = 2.9 1 −r 2 r n −2 thitung = = 1 −r 2
  • 6. r n −2 6.07 thitung = = 1 −r 2 2y 0.702024 = 2 = 8.26 ( n − k −1) 1 − (0.702024 ) 2 20 − 2 −1 r n −2 -0.11 thitung = = 1 −r 2 r n −2 0.51 thitung = = 2.49 1 −r 2
  • 7. Perhitungan Persamaan Regresi Tabel Bantu Uji Per No X Y X.Y X^2 Y^2 X 1 108 6.25 675 11664 39.06 102 2 110 4.5 495 12100 20.25 104 3 112 6.5 728 12544 42.25 104 4 115 5.75 661.25 13225 33.06 105 5 121 7.25 877.25 14641 52.56 106 6 120 6.5 780 14400 42.25 106 7 106 5 530 11236 25 106 8 104 5.25 546 10816 27.56 108 9 111 4.75 527.25 12321 22.56 108 10 108 5 540 11664 25 109 11 109 4 436 11881 16 110 12 112 6 672 12544 36 110 13 112 5.75 644 12544 33.06 111 14 118 6 708 13924 36 112 15 102 4.25 433.5 10404 18.06 112 16 104 4.5 468 10816 20.25 112 17 106 5.75 609.5 11236 33.06 115 18 105 5.25 551.25 11025 27.56 118 19 110 5.5 605 12100 30.25 120 20 106 8 848 11236 64 121 2199 111.75 12335 242321 643.81 ∑X = 2199 ∑Y= 111.75 ∑XY= 12335 242321 ∑X2 = ∑Y2 = 643.81 (∑X )2 ### (∑Y)2 = 12488.06 109.95 (∑Yi )(∑ X i2 ) − (∑ X i )(∑ X i Yi ) -4.19 a= = n ∑ X − (∑ X i ) i 2 2 n∑ X i Yi − (∑ X i )(∑Yi ) 0.09 b= = n∑ X − (∑ X i ) i 2 2 Persamaan Regresinya : Y= -4.19 Plus 0.09 X
  • 8. 102 4.25 104 5.25 104 4.5 105 5.25 106 5 106 5.75 106 8 108 6.25 108 5 109 4 110 4.5 110 5.5 111 4.75 112 6.5 112 6 112 5.75 115 5.75 118 6 120 6.5 121 7.25
  • 9. Tabel Bantu Uji Persamaan Regresi Kelompok N Y JK(G) J (T ) = ∑Y K 2 = 643.81 1 1 4.25 0 2 2 4.5 0.28 5.25 0 (∑Y ) 2 624.4 3 1 5.25 0 JK ( A) = = n 4 35 4.88 5.75   (∑X )( ∑ )  Y  8 JK (b / a ) = b ∑XY − = 5 25 0.78   n   6.25 6 14 0 JK(S) = JK(T) – JK(a) – JK(a/b) = 15.13 7 2 4.5 0.5 5.5 8 1 4.75 0   (∑ ) 2   Y  4.252   2 9 3 6.5 0.29 JK (G ) = ∑∑ ni  Y − 2 ni  = 4.252 −    + 4.5 + 5 1   6  5.75 10 2 5.75 0.03 11 6 0 JK(TC) = JK(S) – JK(G) = 8.37 12 2 6.5 0 13 7.25 0 6.76 Sumber variasi .dk JK KT Total 20 624.403.1 Reg (a) 1 624.4 Reg(b/a) 1 4.27 4.27 5.59 Residu/Sisa 20-2 =18 15.13 0.84 Tuna Cocok 13-2 = 11 8.37 0.93
  • 11. (∑X )( ∑ )  Y  = 4.27 n    4.252   2 ( 4.5 + 5.25) 2  = 4.252 −  + 4.5 + 5.252 −  +. .. = 6.76  1   2  S2TC = JK(TC)/k-2 = 0.93 S2G = JK(G)/n-k = 0.97 F sres2 = {∑(Yi - Ŷi)2}/n - 2 = 0.84 5.08 0.96
  • 13. PERHITUNGAN MANUAL ANALISIS GANDA DUA PREDIKTOR Saiful Ghozi (kls A Berau) No X1 X2 Y X12 X22 X1 Y X2Y 1 108 90 6.25 11664 8100 675 562.5 2 110 50 4.5 12100 2500 495 225 3 112 85 6.5 12544 7225 728 552.5 4 115 80 5.75 13225 6400 661.25 460 5 121 98 7.25 14641 9604 877.25 710.5 6 120 90 6.5 14400 8100 780 585 7 106 60 5 11236 3600 530 300 8 104 64 5.25 10816 4096 546 336 9 111 56 4.75 12321 3136 527.25 266 10 108 60 5 11664 3600 540 300 11 109 50 4 11881 2500 436 200 12 112 80 6 12544 6400 672 480 13 112 78 5.75 12544 6084 644 448.5 14 118 80 6 13924 6400 708 480 15 102 58 4.25 10404 3364 433.5 246.5 16 104 56 4.5 10816 3136 468 252 17 106 82 5.75 11236 6724 609.5 471.5 18 105 78 5.25 11025 6084 551.25 409.5 19 110 80 5.5 12100 6400 605 440 20 106 90 8 11236 8100 848 720 ∑ 2199 1465 111.75 242321 111553 12335 8445.5 X1 X2 Y X12 X22 X1 Y X2Y ∑X1 2199 ∑X 1 2 242321 ∑X2 1465 ∑X2 2 111553 ∑X1X2 = 161858 ∑Y 111.75 ∑X1Y = 12335 ∑X2Y = 8445.5 nb0 + b1∑X1 + b2 ∑X2 = ∑Y 20 b0 + 2199b1 + 1465 b0∑X1 + b1∑X12 + b2 ∑X1X2 = ∑X1Y 2199b0+ 242321 b b0∑X2 + b1∑X1X2 + b2 ∑X22 = ∑X2Y 1465 b0 + 161858 b
  • 14. 20 2199 1465 111 .75 2199 1465 det ( A) = 2199 242321 161858 det( A1 ) = 12335 242321 161858 1465 161858 111553 8445 .5 161858 111553 X1X2 9720 20 2199 1465 20 2199 5500 det (A) = 2199 242321 161858 2199 242321 9520 1465 161858 111553 1465 161858 9200 11858 10800 det (A) = 33684462 6360 6656 111.75 2199 1465 111.75 2199 6216 det (A1)= 12335 242321 161858 12335 242321 6480 8445.5 161858 111553 8445.5 161858 5450 8960 8736 9440 det (A1)= 35158709.25 5916 5824 8692 8190 det( A1 ) 1.04 det( A2 ) b0 = = b1 = = 8800 det( A) det( A) 9540 161858 r12 = 0.52 R2 = 0.27 X1X2 b1 ∑ X 1Y SEPX1 = ( R 2 .100% ) = 0.37 (b1 ∑ X 1Y ) + (b2 ∑ X 2Y ) b2 ∑ X 2 Y SEPX2 = ( R 2 .100% ) = 26.23 (b1 ∑ X 1Y ) + (b2 ∑ X 2Y ) 2199b1 + 1465b2 = 111.75 242321 b1+ 161858 b2 = 12335 + 161858 b1+ 111553 b2 = 8445.5
  • 15. 1465 20 111 .75 1465 20 2199 111 .75 161858 det( A2 ) = 2199 12335 161858 det( A3 ) 2199 242321 12335 111553 1465 8445 .5 111553 1465 161858 8445 .5 20 111.75 1465 20 111.75 20 det(A2)= 2199 12335 161858 2199 12335 det(A3)= 2199 1465 8445.5 111553 1465 8445.5 1465 det(A2)= 19932.75 det(A3)= 2059544.25 det( A2 ) det( A3 ) = = 0 b2 = = 0.06 det( A) det( A)
  • 16. 111 .75 12335 8445 .5 2199 111.75 20 2199 242321 12335 2199 242321 161858 8445.5 1465 161858