Analisis Kesiapan Guru Mengimplementasikan Asesmen Autentik Dalam Kurikulum Merdeka Belajar

Analisis Regresi Linier Sederhana Menurut Sugiyono (2018)

Analisis regresi linier sederhana merupakan salah satu metode statistik yang digunakan untuk menguji hubungan linier antara variabel independen (X) dan variabel dependen (Y). Dalam analisis ini, Sugiyono (2018) memberikan panduan yang komprehensif tentang konsep dan aplikasi regresi linier sederhana. Artikel ini akan membahas analisis regresi linier sederhana menurut Sugiyono (2018) dan pentingnya dalam penelitian.

Sugiyono (2018) menjelaskan bahwa regresi linier sederhana adalah metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara satu variabel independen dan satu variabel dependen. Tujuan utama analisis ini adalah untuk memahami sejauh mana variabel independen mempengaruhi variabel dependen dan seberapa kuat hubungan tersebut.

Dalam bukunya, Sugiyono (2018) menguraikan langkah-langkah yang harus diikuti dalam melakukan analisis regresi linier sederhana. Pertama, peneliti harus mengumpulkan data untuk variabel independen dan variabel dependen. Kemudian, peneliti melakukan uji asumsi regresi linier, termasuk uji normalitas, uji linearitas, uji multikolinearitas, dan uji autokorelasi. Langkah ini penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis sesuai dengan asumsi dasar regresi linier.

Setelah memenuhi asumsi dasar, langkah selanjutnya adalah menghitung koefisien regresi dan menguji signifikansi statistiknya. Koefisien regresi menggambarkan seberapa besar perubahan variabel dependen (Y) yang diharapkan ketika variabel independen (X) berubah sebesar satu satuan. Sugiyono (2018) juga menjelaskan pentingnya menginterpretasikan nilai koefisien regresi untuk memahami arah dan kekuatan hubungan antara variabel.

Selanjutnya, Sugiyono (2018) mengajarkan tentang pengujian hipotesis terkait signifikansi koefisien regresi. Uji t digunakan untuk menguji signifikansi individu koefisien regresi, sedangkan uji F digunakan untuk menguji signifikansi model secara keseluruhan. Hasil uji statistik ini membantu peneliti dalam menentukan apakah hubungan antara variabel independen dan variabel dependen secara signifikan atau hanya kebetulan.

Sugiyono (2018) juga memberikan panduan tentang interpretasi hasil analisis regresi linier sederhana. Peneliti harus mampu menjelaskan tingkat variabilitas yang dapat dijelaskan oleh model regresi melalui koefisien determinasi (R-squared). Sugiyono (2018) juga menekankan pentingnya mengidentifikasi variabel independen yang memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.

Analisis regresi linier sederhana menurut Sugiyono (2018) memiliki peran yang penting dalam penelitian. Metode ini membantu peneliti dalam memahami dan