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.

Pelajari: Cara Menghitung SE dan SR dalam Analisis Regresi Linear Berganda

[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

28 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
    2. MALAM PAK..MAU TANYA saya pake teknis analisis regresi linear berganda variabel bebas ada 3 y= 1 hasil uji f berpengaruh signifikan dngn nilai 0,014 sedangkan nilai adjusted R squared 0,072 ,,saya mau tanya pak apa pengaruhnya lemah ya pak? kan cuma 7,2%

      Hapus
    3. malam..iya betul pak termasuk kecil pengaruh simultan yang diberikan variabel x terhadap y pak

      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
  10. Sore pak, mau tanya, sebelumnya kasus saya hasil R square 22,1% yg kemudian sisanya 77,9% dapat dipengaruhi oleh variabel lain yg tidak diteliti. Pertanyaannya, apakah tidak apa-apa kalau R squarenya lebih kecil dr sisanya? Atau ada masalah dalam mengolah? Terima kasih sebelumnya.

    BalasHapus
    Balasan
    1. Kalau yang mbak teliti hanya 1 variabel X saya kira dosen bisa memahami mbak..jika pengaruhnya sebesar 22,1%

      Hapus
    2. kasus saya sama kayak mbak yg diatas nilai r square saya 22,4% tapi saya menggunakan 4 variabel X dan kuisioner saya sebanyak 37 pertanyaan kepada 100 responden. dari uji T hanya 2 variabel yg memiliki pengaruh 2 nya tidak. kira2 apa yg menyebabkan nilai r2 saya masih rendah ?

      Hapus
    3. Penyebab R square kecil adalah varian data masing-masing variabel X tidak konsiten dengan data Y pak

      Hapus
  11. Kapan pemakaian R square dan kapan harus pakai Adjusted R square??

    BalasHapus
    Balasan
    1. R square digunakan jika responden dipilih melalui purposive sampling..sementara Adjusted R square sample yang digunakan melalui random sampling mbak

      Hapus
    2. bagaimana jika menggunakan accidental sampling pak?

      Hapus
    3. Accidental sampling itu setahu saya termasuk sampling peluang, sehingga bisa masuk kategori random sampling

      Hapus
  12. pak kalau artikel diatas refrensinya dari mana ya? terimakasih

    BalasHapus
  13. Assalamualaikum pak sy mohon bantuannya pak. Dalam penelitian sy menggunakan 4 variabel bebas dan 1 variabel terikat. Hasil uji t hanya 1 variabel bebas yg signifikan. Dr hasil uji determinasi koefisien nilainya 26%. Yg mau sy tanyakan bagaimana caranya kita mengetahui berapa % pengaruh tiap variabel bebas berdasarkan nilai 26% tadi pak

    Trimakasih pak sebelumnya

    BalasHapus
    Balasan
    1. Caranya dengan menghitung sumbangan prediktor mbak.. yakni SE dan SR.. ini panduannya:
      Cara Menghitung SE dan SR dalam Analisis Regresi Linear Berganda

      Hapus
  14. selamat malam saya mau bertanya...kenapa pada validitas konstrul pada bagian analisis vaktor hanya menggunakan KMO & anti image...sedangkan Initial Solutions, Coefficients, Significance Levels, Determinant tidak di centang...mohon diberi penjelasanya? trimkasih

    BalasHapus

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