Analisis regresi linear sederhana adalah metode statistik yang digunakan untuk mempelajari hubungan antara dua variabel, yaitu variabel independen (X) dan variabel dependen (Y). Metode ini mencoba untuk menemukan pola atau hubungan linier antara variabel independen dan variabel dependen, dan kemudian menggunakan pola tersebut untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diberikan.
Pengertian Analisis Regresi Linear Sederhana
Analisis regresi linear sederhana berfokus pada hubungan linier antara satu variabel independen dan satu variabel dependen. Dalam konteks ini, variabel independen (X) adalah variabel yang digunakan untuk memprediksi variabel dependen (Y). Misalnya, jika Anda ingin memprediksi berat badan seseorang (Y) berdasarkan tinggi badan mereka (X), maka tinggi badan adalah variabel independen (X) dan berat badan adalah variabel dependen (Y).
Analisis regresi linear sederhana mencoba menemukan garis regresi yang paling sesuai dengan data yang ada. Garis regresi ini digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen (Y) berdasarkan nilai variabel independen (X). Garis regresi ini dinyatakan dalam persamaan matematis:
Y = a + bX
