TUGAS-2-ANREG

1.      Tugas Hal.70 data 1 ( IMT & GPP )

Variables Entered/Removedb
Model	Variables Entered	Variables Removed	Method
1	Indeks Massa Tubuha	.	Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: Gula Post Prandial

Model Summary
Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
1	.628a	.394	.370	21.629
a. Predictors: (Constant), Indeks Massa Tubuh

ANOVAb
Model		Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	7617.297	1	7617.297	16.282	.000a
	Residual	11695.666	25	467.827
	Total	19312.963	26
a. Predictors: (Constant), Indeks Massa Tubuh
b. Dependent Variable: Gula Post Prandial

Coefficientsa
Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.
		B	Std. Error	Beta
1	(Constant)	48.737	23.494		2.074	.048
	Indeks Massa Tubuh	4.319	1.070	.628	4.035	.000
a. Dependent Variable: Gula Post Prandial

Langkah Pembuktian Hipotesa :

a.       Asumsi                                                 : bahwa model persamaan garis lurus beserta asumsinya berlaku;

b.      hipotesa                              : H₀ : β₁ = 0

                Ha : β₁ ≠ 0

c.       uji statistik                          : t= β₁ / Sβ₁

d.      Distribusi Statistik            : bila asumsi terpenuhi dan H₀ diterima maka digunakan derajat kebabasan n-1;

e.      pengambilan keputusan : H₀ ditolak bila nilai t-hitung lebih besar dari tabel; α=0.05 = 2.05553

f.        perhitungan statistik : dari komputer out put diperoleh nilai β₁ = 4,319 dan Sβ₁= 1,070

t = 4,319 / 1,070 = 4,036

g.       keputusan statistik :

nilai t-hitung = 4,036 > nilai t tabel = 2,05553

kita menolak Hipotesa nol

h.      kesimpulan : slop garis regresi tidak sama dengan 0, maka garis regresi antara IMT dan GPP adalah Linier

2.       tugas Hal 70 data 2 ( BB dan Kadar Glukosa )

Variables Entered/Removedb
Model	Variables Entered	Variables Removed	Method
1	Berat Badana	.	Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: Glukosa

Model Summary
Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
1	.484a	.234	.180	9.276
a. Predictors: (Constant), Berat Badan

ANOVAb
Model		Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	368.798	1	368.798	4.286	.057a
	Residual	1204.639	14	86.046
	Total	1573.437	15
a. Predictors: (Constant), Berat Badan
b. Dependent Variable: Glukosa

Coefficientsa
Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.
		B	Std. Error	Beta
1	(Constant)	61.877	19.189		3.225	.006
	Berat Badan	.510	.246	.484	2.070	.057
a. Dependent Variable: Glukosa

Langkah Pembuktian Hipotesa :

a.       Asumsi                                                 : bahwa model persamaan garis lurus beserta asumsinya berlaku;

b.      hipotesa                              : H₀ : β₁ = 0

                Ha : β₁ ≠ 0

c.       uji statistik                          : t= β₁ / Sβ₁

d.      Distribusi Statistik            : bila asumsi terpenuhi dan H₀ diterima maka digunakan derajat kebabasan n-1;

e.      pengambilan keputusan : H₀ ditolak bila nilai t-hitung lebih besar dari tabel; α=0.05 = 2,131

f.        perhitungan statistik : dari komputer out put diperoleh nilai β₁ = 0,510 dan Sβ₁= 0,246

t = 0,510 / 0,246 = 2,073

g.       keputusan statistik :

nilai t-hitung = 2,073 < nilai t tabel = 2,131

kita menerima Hipotesa nol

h.      kesimpulan : slop garis regresi sama dengan 0, maka garis regresi antara BB dan kadar Glukosa adalah tidak Linier

1.       Tugas hal 85 data 1

a.       Hitung Sum of Square for Regression (X)

b.      Hitung Sum of Square for residual

c.       Hitung Means Sum of Square for Regression (X)

d.      Hitung Means Sum of Square for Residual

e.      Hitung Nilai F dan buat kesimpulan

Jawab :

Dik :              

*Sum of Square Total adalah

*Sum of Square Residual adalah

a.       Sum of Square Regression adalah

SSY – SSE = 28646,444 – 27990,819 = 655,625

b.      Sum of Square Residual adalah

c.       Mean Sum of Square Regression adalah

SSRegression / df = 655,625 / 1 = 655,625

d.      Mean Sum of Square Residual adalah

SS Residual / df  = 27990,819 / 43 = 650,949

e.      Nilai F

F = MS-Regression / MS-Residual =  655,625 / 650,949 = 1,007

Lihat tabel F dengan nomerator 1 dan denomerator 43, nilainya adalah 4,07

Nilai F hasil = 1,007 < Ftabel= 4,07 , nilai p > 0,05 tidak bermakna ( sig 0,321 )

Artinya kita menerima Ho, dan menyatakan bahwa Umur tidak mempengaruhi kadar kolesterol

2.       Tugas hal 86 data 2

a.       Hitung Sum of Square for Regression (X)

b.      Hitung Sum of Square for residual

c.       Hitung Means Sum of Square for Regression (X)

d.      Hitung Means Sum of Square for Residual

e.      Hitung Nilai F dan buat kesimpulan

Jawab :

Dik :              

*Sum of Square Total adalah

*Sum of Square Residual adalah

a.       Sum of Square Regression adalah

SSY – SSE = 10,342 – 4,268 = 6,075

b.      Sum of Square Residual adalah

c.       Mean Sum of Square Regression adalah

SSRegression / df = 6,075 / 1 = 6,075

d.      Mean Sum of Square Residual adalah

SS Residual / df  = 4,268 / 19 = 0,225

e.      Nilai F

F = MS-Regression / MS-Residual =  6,075 / 0,225 = 27 

Lihat tabel F dengan nomerator 1 dan denomerator 19, nilainya adalah 4,38

Nilai F hasil = 27 >  Ftabel= 4,38 , nilai p < 0,05 bermakna ( sig 0,000 )

Artinya kita menolak Ho, dan menyatakan bahwa kadar Mg Tulang mempengaruhi kadar Mg Serum

3.       Tugas hal 87 data 3

a.       Hitung Sum of Square for Regression (X)

b.      Hitung Sum of Square for residual

c.       Hitung Means Sum of Square for Regression (X)

d.      Hitung Means Sum of Square for Residual

e.      Hitung Nilai F dan buat kesimpulan

Jawab :

Dik :              

*Sum of Square Total adalah

*Sum of Square Residual adalah

a.       Sum of Square Regression adalah

SSY – SSE = 1573,437 – 1204,639 = 368,798

b.      Sum of Square Residual adalah

c.       Mean Sum of Square Regression adalah

SSRegression / df = 368,798 / 1 = 368,798

d.      Mean Sum of Square Residual adalah

SS Residual / df  = 1204,639 / 14 = 86,046

e.      Nilai F

F = MS-Regression / MS-Residual =  368,798 / 86,046 =4,286

Lihat tabel F dengan nomerator 1 dan denomerator 14, nilainya adalah 4,60

Nilai F hasil = 4,286>  Ftabel= 4,60 , nilai p > 0,05 tidak bermakna ( sig 0,057 )

Artinya kita menerima Ho, dan menyatakan bahwa BB tidak mempengaruhi kadar Glukosa seseorang.

1.       Tugas hal 85 data 1

a.       Hitung Sum of Square for Regression (X)

b.      Hitung Sum of Square for residual

c.       Hitung Means Sum of Square for Regression (X)

d.      Hitung Means Sum of Square for Residual

e.      Hitung Nilai F dan buat kesimpulan

Jawab :

Dik :              

*Sum of Square Total adalah

*Sum of Square Residual adalah

a.       Sum of Square Regression adalah

SSY – SSE = 28646,444 – 27990,819 = 655,625

b.      Sum of Square Residual adalah

c.       Mean Sum of Square Regression adalah

SSRegression / df = 655,625 / 1 = 655,625

d.      Mean Sum of Square Residual adalah

SS Residual / df  = 27990,819 / 43 = 650,949

e.      Nilai F

F = MS-Regression / MS-Residual =  655,625 / 650,949 = 1,007

Lihat tabel F dengan nomerator 1 dan denomerator 43, nilainya adalah 4,07

Nilai F hasil = 1,007 < Ftabel= 4,07 , nilai p > 0,05 tidak bermakna ( sig 0,321 )

Artinya kita menerima Ho, dan menyatakan bahwa Umur tidak mempengaruhi kadar kolesterol

2.       Tugas hal 86 data 2

a.       Hitung Sum of Square for Regression (X)

b.      Hitung Sum of Square for residual

c.       Hitung Means Sum of Square for Regression (X)

d.      Hitung Means Sum of Square for Residual

e.      Hitung Nilai F dan buat kesimpulan

Jawab :

Dik :              

*Sum of Square Total adalah

*Sum of Square Residual adalah

a.       Sum of Square Regression adalah

SSY – SSE = 10,342 – 4,268 = 6,075

b.      Sum of Square Residual adalah

c.       Mean Sum of Square Regression adalah

SSRegression / df = 6,075 / 1 = 6,075

d.      Mean Sum of Square Residual adalah

SS Residual / df  = 4,268 / 19 = 0,225

e.      Nilai F

F = MS-Regression / MS-Residual =  6,075 / 0,225 = 27 

Lihat tabel F dengan nomerator 1 dan denomerator 19, nilainya adalah 4,38

Nilai F hasil = 27 >  Ftabel= 4,38 , nilai p < 0,05 bermakna ( sig 0,000 )

Artinya kita menolak Ho, dan menyatakan bahwa kadar Mg Tulang mempengaruhi kadar Mg Serum

3.       Tugas hal 87 data 3

a.       Hitung Sum of Square for Regression (X)

b.      Hitung Sum of Square for residual

c.       Hitung Means Sum of Square for Regression (X)

d.      Hitung Means Sum of Square for Residual

e.      Hitung Nilai F dan buat kesimpulan

Jawab :

Dik :              

*Sum of Square Total adalah

*Sum of Square Residual adalah

a.       Sum of Square Regression adalah

SSY – SSE = 1573,437 – 1204,639 = 368,798

b.      Sum of Square Residual adalah

c.       Mean Sum of Square Regression adalah

SSRegression / df = 368,798 / 1 = 368,798

d.      Mean Sum of Square Residual adalah

SS Residual / df  = 1204,639 / 14 = 86,046

e.      Nilai F

F = MS-Regression / MS-Residual =  368,798 / 86,046 =4,286

Lihat tabel F dengan nomerator 1 dan denomerator 14, nilainya adalah 4,60

Nilai F hasil = 4,286>  Ftabel= 4,60 , nilai p > 0,05 tidak bermakna ( sig 0,057 )

Artinya kita menerima Ho, dan menyatakan bahwa BB tidak mempengaruhi kadar Glukosa seseorang.