Makna Koefisien Determinasi [R Square] dalam Analisis Regresi Linear

Makna Koefisien Determinasi [R Square] dalam Analisis Regresi Linear | Baik selamat pagi semuanya, melanjutkan postingan sebelumnya mengenai uji analisis regresi multiples [berganda], kali ini kita akan membahas makna koefisien determinasi dalam analisis regresi linear. Dimana Koefisien Determinasi (R Square) atau sering disimbolkan dengan R2 dimaknai sebagai sumbangan pengaruh yang diberikan variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).

Nilai koefisien determinasi (R Square) dapat dipakai untuk memprediksi seberapa besar kontribusi pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) dengan syarat hasil uji F dalam analisis regresi bernilai signifikan. Sebaliknya, jika hasil dalam uji F tidak signifikan maka nilai koefisien determinasi (R Square) ini tidak dapat digunakan untuk memprediksi kontribusi pengaruh variabel X terhadap variabel Y.

Baca : Cara Melakukan Uji F Simultan dalam Analisis Regresi

Dalam data survai (data primer) yang bersifat cross section R2 bernilai 0,2 atau 0,3 dapat dikatakan sudah cukup baik. Sementara untuk data runtut waktu (data skunder atau data time series) nilai R2 akan cenderung lebih besar.

Dalam SPSS, nilai signifikansi uji F dilihat pada output Anova. sementara untuk nilai koefisien determinasi dapat dilihat pada output model summary

uji F

Berdasarkan output di atas diketahui bahwa nilai signifikansi dalam uji F sebesar 0,000 lebih kecil < dari probabilitas 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa minat dan motivasi secara simultan berpengaruh terhadap prestasi. Sementara untuk melihat berapa persen pengaruh tersebut, kita dapat mengacu pada output dibawah ini

Makna Koefisien Determinasi [R Square] dalam Analisis Regresi Linear

Dari output model summary, diketahui nilai koefisien determinasi (R Square) sebesar 0,842 (nilai 0,842 adalah pengkuadratan dari koefisien korelasi atau R, yaitu 0,918 x 0,918 = 0,842). Besarnya angka koefisien determinasi (R Square) 0,842 sama dengan 84,2%. Angka tersebut mengandung arti bahwa minat dan motivasi berpengaruh terhadap prestasi sebesar 84,2%. Sedangkan sisanya (100% - 84,2% = 15,8%) dipengaruhi oleh variabel lain di luar model regresi ini. Besarnya pengaruh variabel lain ini sering disebut sebagai error (e). Untuk menghitung nilai error dapat digunakan rumus e = 1 – R2. Sebagai catatan, besarnya nilai koefisien determinasi atau R Square hanya antara 0-1. Sementara jika dijumpai R Square bernilai minus (-), maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh X terhadap Y. Semakin kecil nilai koefisien determinasi (R Square), maka ini artinya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat semakin lemah. Sebaliknya, jika nilai R Square semakin mendekati 1, maka pengaruh tersebut akan semakin kuat.

[Search: Makna Koefisien Determinasi [R Square] dalam Analisis Regresi Linear, Arti Koefisien Determinasi R2 Uji Regresi Linear berganda dengan SPSS, Pengertian Koefisien Determinasi dalam Uji Regresi]
Lihat Juga: Video Uji t dan Uji F dalam Analisis Regresi Berganda dengan SPSS Lengkap

13 Responses to "Makna Koefisien Determinasi [R Square] dalam Analisis Regresi Linear"

  1. Sebelumnya maaf saya masih kurang paham, mau nanya pak, kalau menghitung hubungan antara variabel x dengan y, apakah itu tidak perlu menghitung koefisien determinasi?
    minta referensi, sebelumnya terimakasih banyak

    BalasHapus
    Balasan
    1. jika hanya untuk mengetahui seberapa kuat hubungan antara variabel x dengan y maka tidak perlu dilakukan analisis koefisien determinasi. namun caranya dengan memaknai hasil koefisien korelasi dalam Uji KOrelasi

      Hapus
  2. terima kasih atas penjelasannya, sangat bermanfaat, tapi sayang postingannya tdk bisa di copy. jika mau dijadikan rujukan untuk daftar pustaka harus dicatat manual

    BalasHapus
    Balasan
    1. Terimakasih pak..ditulis ulang sambil pembelajari kembali pak..semoga sukses

      Hapus
  3. maaf sebelumnya pak, kapan menggunakan R Square dan kpn menggunakan Adjusted R Square ya? adakah alasan secara teorinya? terima kasih sebelumnya.

    BalasHapus
  4. assalamualaikum pa, saya mau tanya..
    saya sedang mengerjakan skripsi,
    dlm penelitian saya menggunakan 5variabel bebas dan 1variabel bebas, saya menggunakan data sekunder yaitu data penjualan dan data biaya promosi selama 5tahun, namun dospem saya meminta data perbulannya juga.. jd n berjumlah 12x5=60 ..
    masalahnya setelah saya olah ternyata hasil R square nya hanya berkisar 20% ,
    bagaimana cara memperbesarnya pa?
    penyebabnya apa yaa?
    saya sudah otak atik datanya tp tetap kecil, mohon solusinya pa..

    judul yg saya ambil pengaruh bauran promosi terhadap volume penjualan

    BalasHapus
  5. Mohon bimbinga nya, hasi Rsquare saya hanya 0,150, bisa ada uji lain tidak ya ?

    BalasHapus
    Balasan
    1. nilai R square 0,150 artinya sumbangan pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat adalah 15%

      Hapus
  6. Koefisien determinasi diatas utk mengetahui sumbangan pengaruh X1 (minat) & X2 (motivasi) secara bersama².
    Pertanyaan: Bagaimana jika ingin mengetahui sumbangan % pengaruh variabel independent secara terpisah? Apakah dg rumus diatas dpt diketahui? Apakah harus melalui uji regresi sederhana satu per satu?

    BalasHapus
  7. pak hasil x3 saya 0.072 berarti hipotesa ditolak.
    untuk nilai R 854, nilai R square 730.
    apakah benar intepretasinya seperti ini:
    Nilai R sebesar 0.854 berarti terdapat tingkat hubungan yang sangat kuat dari variabel kepribadian (X1), self Efficacy (X2), dan locus of lontrol (X3) terhadap kinerja (Y) sebesar 0.854 (0.800-1000).

    untuk r2
    nilai Koefisien determinasi (R2) adalah 0.730 artinya 73% variasi dari semua variabel independen meningkat (Kepribadian, Self Efficacy, dan Locus of Control) dapat menerangkan dan terdapat pengaruh terhadap variabel dependen (kinerja) karyawan, sedangkan 27% diterangkan oleh variabel yang tidak diajukan dalam penelitian.

    BalasHapus
  8. pak, bagaimana kalau mau mencari nilai t tabel dan f tabel yang respondennya lebih dari 500?

    BalasHapus
  9. maaf saya kurang faham, ada kasus pada skripsi saya mengapa koefisien dterminasi saya tinggi sementara variabel yang berpengaruh hanya 2 dari 5 variabel, terima kasih sbeleumnya

    BalasHapus

Silahkan tinggalkan jejak sobat disini. Sehingga saya tau bahwa artikel di atas bermanfaat. Terimakasih