Analisis Regresi Sederhana dalam Memprediksi Kinerja PT

Dalam artikel ini, kami akan menganalisis regresi sederhana untuk memprediksi kinerja PT. Kami akan menggunakan data dari tabel analisis regresi sederhana yang terlampir (Lampiran 16). Tabel ini berisi koefisien yang dihasilkan dari model regresi sederhana yang dilakukan. Model regresi sederhana ini memiliki dua variabel prediktor, yaitu REWARD dan PUNISHMENT. Koefisien unstandar dan standar dari kedua variabel ini dapat dilihat dalam tabel. Koefisien standar memberikan gambaran tentang seberapa besar pengaruh setiap variabel terhadap variabel dependen, yaitu kinerja PT. Selain itu, tabel juga mencantumkan nilai t dan signifikansi untuk masing-masing koefisien. Selain itu, tabel juga menyajikan statistik kolinearitas, yaitu toleransi dan VIF (variance inflation factor). Statistik ini memberikan informasi tentang sejauh mana variabel prediktor saling berkorelasi. Nilai toleransi yang tinggi menunjukkan bahwa tidak ada masalah kolinearitas antara variabel prediktor. Selanjutnya, kami juga melampirkan tabel uji koefisien determinasi (Lampiran 17). Tabel ini memberikan informasi tentang seberapa baik model regresi sederhana ini dapat menjelaskan variasi dalam kinerja PT. Nilai R Square menunjukkan proporsi variasi dalam kinerja PT yang dapat dijelaskan oleh variabel prediktor. Selain itu, tabel juga mencantumkan nilai Durbin-Watson, yang digunakan untuk menguji asumsi independensi residual dalam model regresi. Dengan menggunakan tabel-tabel ini, kita dapat memahami hubungan antara variabel prediktor (REWARD dan PUNISHMENT) dengan variabel dependen (kinerja PT). Analisis regresi sederhana ini dapat memberikan wawasan yang berharga dalam memprediksi kinerja PT dan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dalam konteks bisnis.