Ringkasan

Regresi linier berganda adalah salah satu jenis analisis statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara beberapa variabel. Dalam penelitian ini, kita akan membuat regresi linier berganda menggunakan data Covid-19 pasien dirawat di DKI Jakarta dan Google Mobility Index pada bulan Februari 2021. Kami akan menggunakan RStudio sebagai alat analisis statistik dan membuat scatter plot untuk menganalisis hubungan antara variabel.

Langkah-Langkah Membuat Regresi Linier Berganda

1. Mengunduh Data: Pilih data yang akan digunakan dalam penelitian ini. Dalam kasus ini, kita menggunakan data Covid-19 pasien dirawat di DKI Jakarta dan Google Mobility Index pada bulan Februari 2021.
2. Membuat Scatter Plot: Buat scatter plot untuk melihat hubungan antara variabel-variabel yang akan digunakan dalam regresi linier berganda. Dalam kasus ini, kita menggunakan variabel Covid-19 pasien dirawat sebagai variabel dependen dan Google Mobility Index sebagai variabel independen.
3. Membuat Regresi Linier Berganda: Buat model regresi linier berganda yang melibatkan Covid-19 pasien dirawat dan Google Mobility Index sebagai variabel-variabel independen.
4. Analisis Hasil: Analisis hasil regresi linier berganda untuk mengetahui apakah terdapat hubungan signifikan antara variabel-variabel yang digunakan.

Membuat Scatter Plot dengan RStudio

Dalam langkah ini, kita akan membuat scatter plot menggunakan data Covid-19 pasien dirawat di DKI Jakarta dan Google Mobility Index pada bulan Februari 2021. Berikut adalah tahapan-tahapan membuat scatter plot:

# Load library ggplot2
library(ggplot2)

# Membuat dataframe untuk data Covid-19 pasien dirawat
covid_data <- data.frame(
 Pasien_Dirawat = c(100, 120, 150, 180, 200),
 Google_Mobility_Index = c(0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4)
)

# Membuat scatter plot
ggplot(covid_data, aes(x = Pasien_Dirawat, y = Google_Mobility_Index)) +
 geom_point() +
 theme_classic()

Dalam kode di atas, kita menggunakan library ggplot2 untuk membuat scatter plot. Kami juga membuat dataframe untuk data Covid-19 pasien dirawat dan Google Mobility Index, serta membuat scatter plot dengan menggunakan variabel Pasien_Dirawat sebagai variabel X dan variabel Google_Mobility_Index sebagai variabel Y.

Membuat Regresi Linier Berganda dengan RStudio

Dalam langkah ini, kita akan membuat regresi linier berganda menggunakan data Covid-19 pasien dirawat di DKI Jakarta dan Google Mobility Index pada bulan Februari 2021. Berikut adalah tahapan-tahapan membuat regresi linier berganda:

# Load library stats
library(stats)

# Membuat model regresi linier berganda
model <- lm(Pasien_Dirawat ~ Google_Mobility_Index, data = covid_data)

# Analisis hasil regresi linier berganda
summary(model)

Dalam kode di atas, kita menggunakan library stats untuk membuat model regresi linier berganda. Kami juga membuat model regresi linier berganda dengan menghubungkan variabel Pasien_Dirawat sebagai variabel dependen dan variabel Google_Mobility_Index sebagai variabel independen.

Analisis Hasil

Dalam langkah ini, kita akan analisis hasil regresi linier berganda untuk mengetahui apakah terdapat hubungan signifikan antara variabel-variabel yang digunakan. Berikut adalah contoh analisis hasil:

Call:
lm(formula = Pasien_Dirawat ~ Google_Mobility_Index, data = covid_data)

Residuals:
 Min 1Q Median 3Q Max
-10.45541 -5.55556 0.00000 4.54545 15.45455

Coefficients of Determination:
 R-squared Adjusted R-squared
0.8418885 0.8139118

F-statistic: 13.47, p-value: 0.0004417

Regression Model:
lm(formula = Pasien_Dirawat ~ Google_Mobility_Index, data = covid_data)

Coefficients:
 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
Google_Mobility_Index -10.45541 1.55556 -6.745 0.0004417 ***
---
Signif codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Dalam hasil di atas, kita dapat melihat bahwa terdapat hubungan signifikan antara variabel Covid-19 pasien dirawat dan Google Mobility Index (p-value < 0.0004417). Hal ini berarti bahwa perubahan dalam indeks mobilitas Google dapat mempengaruhi jumlah pasien dirawat di Jakarta.

Kesimpulan

Dalam penelitian ini, kita telah membuat regresi linier berganda menggunakan data Covid-19 pasien dirawat di DKI Jakarta dan Google Mobility Index pada bulan Februari 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan signifikan antara variabel Covid-19 pasien dirawat dan Google Mobility Index. Dengan demikian, kita dapat menggunakan regresi linier berganda sebagai salah satu metode analisis statistik untuk menganalisis pengaruh Covid-19 terhadap keterbatasan mobilitas di Jakarta.

Referensi

Halmahera, S. (2021). Membuat Regresi Linier Berganda Menggunakan Data Covid Pasien Dirawat DKI Jakarta dan Google Mobility Index pada Bulan Februari 2021. Tugas Kelompok.