Tampilkan postingan dengan label Koefisien determinasi. Tampilkan semua postingan
Tampilkan postingan dengan label Koefisien determinasi. Tampilkan semua postingan

Uji Regresi Pengaruh Ranking Alexa terhadap Pendapatan Google Adsense dengan SPSS

Pendahuluan

Banyak sekali alternatif untuk mendapatkan penghasilan dari sebuah blog atau website. Salah satunya adalah dengan menjadi publisher bagi Google Adsense (GA) salah satu advertiser yang sangat terkenal dan telah menjadi market leader dalam dunia ini. Pendaftarannya memang tidak terlalu rumit, meskipun tidak bisa dibilang mudah. Akan tetapi yang lebih penting adalah bagaimana potensi yang bisa diperoleh oleh si empunya blog. Dalam artikel sebelumnya, telah dibahas tentang pengaruh rangking alexa terhadap pendapatan PopAds, dan ternyata memberikan hasil bahwa tidak ada pengaruh ranking alexa terhadap pendapatan PopAds. Sudah ada pembahasan tentang hal itu.

Dalam artikel kali ini, kita akan membahas pengaruh ranking Alexa terhadap pendapatan GA dalam 91 hari, karena rangkin Alexa yang muncul dalam grafik adalah 3 bulan terakhir. Jika Anda menginginkan data aslinya silahkan download di sini. Gunakan akun Google Anda untuk bisa mengakses G Drive tersebut. 


Model Regresi

Model regresi adalah regresi linear sederhana karena hanya ada 1 variabel bebas, yaitu Ranking Alexa dan 1 buah variabel terikat, yaitu Pendapatan GA. Persamaan umumnya adalah 

Y = a + bX

Di mana Y adalah pendapatan GA dan X adalah Ranking Alexa. Alat analisis yang dipergunakan adalah Software SPSS Versi 23. Jika Anda ingin mendapatkan Download SPSS Free, silahkan meluncur ke situs resminya. Dalam persamaan umum di atas ada nilai residual yang ditambahkan di belakang persamaan.


Uji Asumsi Klasik

Analisis regresi linear, memerlukan beberapa asumsi yang harus dipenuhi, sering disebut dengan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang dipergunakan adalah uji normalitas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. 

Uji Normalitas dengan Histogram

Hasil uji histogram menunjukkan bahwa data melenceng ke kanan dan sangat dimungkinkan ada outliers dan model tidak normal. Untuk memperkuat pengujian dilakukan uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov yang memberikan hasil sebagai berikut:
Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov
Nilai Signifikansi adalah 0,000 < 0,05 yang berarti model memang tidak memenuhi asumsi normalitas. Upaya perbaikan dilakukan dengan mentransformasikan variabel ke dalam bentuk logaritma natural, baik variabel X maupun variabel Y. Setelah ditransformasikan keduanya, maka uji normalitas KS memberikan hasil sebagai berikut:
Uji Normalitas Model Transformasi
Tampak bahwa model telah menjadi normal dengan melakukan transformasi ke dalam bentuk logaritma natural. Uji Autokorelasi dengan Run Test memberikan hasil sebagai berikut:
Uji Autokorelasi dengan Run Test
Tampak bahwa nilai Signifikansi adalah sebesar 0,247 > 0,05 yang berarti model tidak mengalami gangguan autokorelasi. Selanjutnya adalah uji Heteroskedastisitas dengan Scatter plot dan memberikan hasil sebagai berikut:
Uji Heteroskedastisitas dengan Scatter Plot
Tidak ada pola tertentu pada grafik yang berarti tidak ada gangguan heteroskedastisitas pada model regresi.

Analisis Regresi Linear Sederhana

Setelah model dinyatakan bebas dari gangguan asumsi klasik, maka dilakukan analisis regresi linear sederhana.

Nilai R dan Koefisien Determinasi Model

Nilai R adalah sebesar 0,451 dan R Square adalah sebesar 0,204. Berarti Ranking Alexa mampu menjelaskan variasi Pendapatan GA sebesar 20,4% dan sisanya yaitu sebesar 79,6% dijelaskan oleh faktor yang lain.
F hitung dan Signifikansi
Nilai F hitung cukup tinggi dengan signifikansi di bawah 0,05 yang menunjukan bahwa model telah fit dan bisa dilakukan uji hipotesis dengan uji t.
Uji t dan Signifikansi
Tampak bahwa nilai t hitung adalah sebesar -4,769 dengan signifikansi sebesar 0,000 < 0,05 yang berarti ranking Alexa berpengaruh signifikan terhadap pendapatan GA. Dari nilai t hitung yang negatif, berarti pengaruh tersebut adalah berkebalikan, di mana semakin rendah ranking Alexa maka semakin tinggi pendapatan GA. 

Interpretasi

Berdasarkan hasil analisis di atas, maka dapat diinterpretasikan bahwa ranking Alexa berpengaruh signifikan terhadap pendapatan GA. Semakin rendah ranking Alexa maka semakin tinggi pula pendapatan GA yang diperoleh, demikian sebaliknya. Hasil ini sesuai dengan fakta bahwa semakin banyak orang yang berkunjung ke suatu blog, maka semakin tinggi pula kemungkinan adanya klik pada iklan yang ditayangkan. Selain itu, dalam GA ada juga pendapatan yang bukan karena klik, tetapi karena tampil saja. 


Artikel Terkait

  1. Pengaruh ranking Alexa terhadap Pendapatan PopAds
  2. Berapa pendapatan blogger pemula?
  3. PopAds, alternatif iklan selain Google Adsense
  4. Ranking Alexa anjlok dratsis
  5. Lanjutan: Ranking Alexa anjlok drastis

Share:

Statistik dan Hubungan Deterministik

Analisis Regresi berkenaan dengan apa yang kita sebut statistik, bukan sebagai hubungan fungsional atau deterministik, saling ketergantungan antara variabel seperti dalam ilmu fisika. Hubungan statisik antara variabel adalah bersifat random atau stokastik, sehingga hanya merupakan distribusi probabilitas. Pada sisi lain, hubungan deterministik tidak bersifat random atau stokastik.
Statistik dan Hubungan Deterministik
Statistik dan Hubungan Deterministik
Temperatur, curah hujan, cahaya matahari dan pemupukan secara statistik adalah penting dan merupakan variabel penting yang dapat menjelaskan hasil panen. Akan tetapi, hal tersebut tidak dapat menentukan secara eksak hasil panen karena terkait dengan error pengukuran pada variabel-variabel tersebut yang secara keseluruhan akan berpengaruh, meskipun akan sulit untuk mengidentifikasikan secara individual. Oleh karena itu, terdapat variabel intrinsik atau random pada hasil panen yang tidak dapat dijelaskan secara penuh, tidak tergantung dari berapa jumlah variabel yang akan digunakan untuk memprediksikan. Ini yang sering kita sebut dengan istilah koefisien determinasi pada regresi linear.

Dalam fenomena deterministik, kita dapat menentukan secara pasti hubungan antara variabel. Sebagai contoh, Hukum gravitasi Newton menyatakan bahwa ‘Setiap partikel dalam semesta menarik setiap partikel lain dengan gaya yang sebanding dengan masanya dan berbanding terbalik dengan kuadrat jarak antara kedua partikel tersebut'. Sering ditulis dengan:
Persamaan Gravitas Newton
Persamaan Gravitas Newton
di mana F adalah gaya, m1 dan m2 adalah masa dari dua partikel, r adalah jarak dan G  adalah konstanta.
(Gujarati, 2004:22-23)
Share:

Koefisien Determinasi pada Regresi Linear

Koefisien determinasi pada regresi linear sering diartikan sebagai seberapa besar kemampuan semua variabel bebas dalam menjelaskan varians dari variabel terikatnya. Secara sederhana koefisien determinasi dihitung dengan mengkuadratkan Koefisien Korelasi (R). Sebagai contoh, jika nilai R adalah sebesar 0,80 maka koefisien determinasi (R Square) adalah sebesar 0,80 x 0,80 = 0,64. Berarti kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan varians dari variabel terikatnya adalah sebesar 64,0%. Berarti terdapat 36% (100%-64%) varians variabel terikat yang dijelaskan oleh faktor lain. Berdasarkan interpretasi tersebut, maka tampak bahwa nilai R Square adalah antara 0 sampai dengan 1.


Contoh Output Koefisien Determinasi
Contoh Output Koefisien Determinasi

Penggunaan R Square (R Kuadrat) sering menimbulkan permasalahan, yaitu bahwa nilainya akan selalu meningkat dengan adanya penambahan variabel bebas dalam suatu model. Hal ini akan menimbulkan bias, karena jika ingin memperoleh model dengan R tinggi, seorang penelitian dapat dengan sembarangan menambahkan variabel bebas dan nilai R akan meningkat, tidak tergantung apakah variabel bebas tambahan itu berhubungan dengan variabel terikat atau tidak.

Oleh karena itu, banyak peneliti yang menyarankan untuk menggunakan Adjusted R Square. Interpretasinya sama dengan R Square, akan tetapi nilai Adjusted R Square dapat naik atau turun dengan adanya penambahan variabel baru, tergantung dari korelasi antara variabel bebas tambahan tersebut dengan variabel terikatnya. Nilai Adjusted R Square dapat bernilai negatif, sehingga jika nilainya negatif, maka nilai tersebut dianggap 0, atau variabel bebas sama sekali tidak mampu menjelaskan varians dari variabel terikatnya.
Share:

Artikel Terbaru

Translate

Instagram

Instagram
Gabung Instagram Kami

Artikel Terbaru

Jual Data Laporan Keuangan Perusahaan yang Listing di BEI Tahun 2020

Setiap perusahaan yang telah go public wajib untuk menyerahkan laporan keuangan ke badan otoritas, sebagai salah satu bentuk pertanggungjawa...

Artikel Populer Seminggu Terakhir

Komentar Terbaru

`

Ingin menghubungi kami untuk kerja sama?

Nama

Email *

Pesan *