PEMILIHAN MODEL PERSAMAAN REGRESI DUA VARIABEL DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KORELASI DAN NILAI MEAN SQUARE ERROR (Sudi Kasus : Regresi Tingkat Inflasi di Indonesia dengan Jumlah Uang yang beredar)
Oleh : Sujarwo
Diterbitkan di : BISMAN INFO
Volume : 3 No : 2 Januari 2016
Penerbit : Politeknik Unggul LP3M
ISSN : 2355-1500
Abstrak
Dua variabel yang berpasangan dapat dicari hubungan antara variabel tersebut. Hubungan yang digunakan adalah hubungan fungsional antara varibel tersebut. Analisis yang digunakan untuk membuat hubungan fungsional tersebut, salah satunya adalah regresi linier dengan membuat variabel tersebut menjadi variabel tak bebas dan variabel bebas. Banyak model persamaan regresi yang dapat digunakan untuk membuat hubungan fungsional tersebut antara lain, regresi linier dalam bentuk Y=a+bX dan model regresi non linier. Model yang paling tepat untuk digunakan dalam membentuk persamaan regresi tersebut adalah dengan menggunakan nilai koefesien korelasi atau indeks determinasi dan mean square errror dari masing-masing model. Semakin besar nilai indeks determinasi akan semakin besar pula derajat hubungan yang terjadi. Dan semakin kecil nilai mean square errror maka akan semakin baik hubungan fungsional yang terbentuk. Dalam kasus penelitian ini diambil data Tingkat Inflasi di Indonesia dengan Jumlah Uang yang beredar di Indonesia dari Oktober 2014 sampai April 2016. Dan hasil regresi yang terbaik untuk hubungan Tingkaat Inflasi (Y) dengan Jumlah Uang yang beredar (X) adalah Y= -6,578 + 0,0031X - 0,000000366X2dengan derajat hubungan sebesar 69,86% dan rata-rata kesalahan garis regresi 0,0077
Kata Kunci : Linear regression, nonlinear regression, correlation, index determination, mean square error