CARA MEMBUAT REGRESI LINIER DI EXCEL

Berikut adalah panduan cara membuat grafik regresi linier di Excel. Grafik regresi linier adalah sebuah jalan visual untuk menunjukkan bagaimana nilai y (variabel terikat) akan berubah berdasarkan perubahan nilai x (variabel independen). Ini dapat membantu dalam menentukan hubungan antara dua variabel dan menunjukkan arah dan kekuatan hubungan tersebut. Berikut adalah langkah-langkahnya:

Cara Menambahkan Regresi Linier ke Grafik Excel

CARA MEMBUAT REGRESI LINIER DI EXCEL

1. Buka program Excel dan buatlah data yang ingin dihitung regresinya. Untuk melakukan regresi linier, Anda perlu memiliki set data yang memuat nilai-nilai terikat dan nilai-nilai bebas yang berkaitan dengan setiap nilai terikat. Pastikan bahwa nilai-nilai diratakan pada dua kolom.

2. Setelah itu, pilihlah salah satu sel dalam set data dan klik ikon Chart di toolbar Ribbon Excel. Kemudian, Excel akan secara otomatis membuat grafik regresi linier.

3. Jika Anda ingin menyesuaikan tampilan grafik, kliklah tombol “Design” pada Ribbon Excel untuk menetapkan gaya atau tema yang berbeda. Anda juga dapat menyesuaikan sumbu x/y, tampilan garis, tipe marker, dan tampilan lainnya agar lebih cocok dengan data Anda.

4. Sekarang, untuk menambah garis regresi linier ke grafik, klik kanan pada salah satu data terlihat pada grafik dan pilih “Add Trendline”. Anda kemudian akan dihadapkan dengan sejumlah pilihan, termasuk pilihan garis trendline yang paling layak untuk data yang sedang Anda hadapi. Setelah memilih garis regresi, klik “Close”.

5. Grafik regresi linier sudah selesai dibuat. Anda dapat membaca garis trendline dan menentukan hubungan terhadap setiap titik data. Jika garis trendline menunjukkan bentuk kurva, maka itu menunjukkan bahwa hubungan antara nilai-nilai x dan y tidak begitu kuat, begitu pula sebaliknya.

Baca Juga :  CARA MEMBUKA FILE EXCEL YANG READONLY

Pengalaman Edukasi: Cara Mudah Menentukan Analisis Regresi Linier di Excel

regresi linier

1. Buka Excel dan buatlah data yang ingin dihitung regresinya. Pastikan bahwa Anda memiliki nilai-nilai yang berkaitan dengan setiap nilai terikat. Untuk menentukan kemungkinan hubungan regresi linier, kita dapat memakai perangkat lunak Excel. Di sini, saya akan menggunakan Excel 2019.

2. Pilih semua data yang terkait dengan setiap nilai terikat, kemudian klik kanan pada mouse dan pilih “Insert Chart”. Pilihlah jenis grafik yang Anda inginkan dan klik tombol “OK”. Excel akan menampilkan grafik Anda.

3. Klik ambang batas data. Anda akan melihat bilah panel yang disebut “Chart Elements”. Kliklah tombol panah di samping nama bilah tersebut.

4. Setelah bilah “Chart Elements” terbuka, pilihlah “Trendline” dan kemudian pilihlah “Linear”. Ini akan menjalankan analisis regresi linier sederhana pada data Anda.

5. Ceklah kotak “Display Equation on Chart” dan “Display R-squared value on chart” jika Anda ingin menampilkan persamaan regresi linier Anda dan nilai R-square Anda pada grafik.

6. Klik tombol “Close” dan Excel akan menampilkan grafik yang dianalisis regresi liniernya. Anda dapat mengevaluasi dan menafsirkan hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas dengan cara membaca persamaan regresi dan nilai R-square. R-square adalah koefisien determinasi yang menunjukkan seberapa baik model regresi linier cocok dengan data Anda. Kalau R-square mendekati 1, berarti model regresi linier sangat cocok dengan data Anda. Kalau R-square mendekati 0, berarti model regresi linier tidak cocok dengan data Anda.

FAQ

Apa itu grafik regresi linier?

Grafik regresi linier adalah sebuah jalan visual untuk menunjukkan bagaimana nilai y (variabel terikat) akan berubah berdasarkan perubahan nilai x (variabel independen). Ini dapat membantu dalam menentukan hubungan antara dua variabel dan menunjukkan arah dan kekuatan hubungan tersebut.

Baca Juga :  CARA DATA KOSONG DI EXCEL RUMUS

Apakah regresi linier berguna?

Ya, regresi linier sangat berguna karena dapat digunakan untuk menentukan hubungan antara dua variabel. Ini dapat membantu dalam menentukan hubungan arah dan kekuatan antara variabel dan membantu dalam memprediksi nilai y (variabel terikat) berdasarkan nilai x (variabel independen).