Tutorial ini menunjukkan cara membuat program Python untuk melakukan uji parsial (uji t), uji simultan (uji F), dan menghitung koefisien determinasi dalam analisis regresi linear berganda. Program ini juga menghasilkan laporan dalam format Excel dan menampilkan bagan regresi.
Pastikan Anda sudah menginstal library yang dibutuhkan. Anda dapat menginstal semuanya menggunakan pip:
pip install pandas statsmodels matplotlib openpyxlSimpan data ini sebagai data.csv:
Y,X1,X2,X3
10,1,5,8
15,2,3,6
20,3,6,7
25,4,8,10
30,5,10,12
35,6,12,14
40,7,14,16
45,8,16,19
50,9,18,21
55,10,20,23
60,11,22,25
65,12,24,28
70,13,26,30
75,14,28,33
80,15,30,35
85,16,32,37
90,17,34,39
95,18,36,42
100,19,38,44
105,20,40,46
Simpan data ini sebagai data.xlsx. Anda bisa membuatnya menggunakan Excel atau dengan Pandas:
- Buka Microsoft Excel.
- Masukkan data ke dalam sel seperti berikut:
| Y | X1 | X2 | X3 |
|---|---|---|---|
| 10 | 1 | 5 | 8 |
| 15 | 2 | 3 | 6 |
| 20 | 3 | 6 | 7 |
| 25 | 4 | 8 | 10 |
| 30 | 5 | 10 | 12 |
| 35 | 6 | 12 | 14 |
| 40 | 7 | 14 | 16 |
| 45 | 8 | 16 | 19 |
| 50 | 9 | 18 | 21 |
| 55 | 10 | 20 | 23 |
| 60 | 11 | 22 | 25 |
| 65 | 12 | 24 | 28 |
| 70 | 13 | 26 | 30 |
| 75 | 14 | 28 | 33 |
| 80 | 15 | 30 | 35 |
| 85 | 16 | 32 | 37 |
| 90 | 17 | 34 | 39 |
| 95 | 18 | 36 | 42 |
| 100 | 19 | 38 | 44 |
| 105 | 20 | 40 | 46 |
- Simpan file dengan nama
data.xlsx.
Berikut adalah cara membuat file XLSX menggunakan Pandas:
import pandas as pd
data = {
'Y': [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105],
'X1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
'X2': [5, 3, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40],
'X3': [8, 6, 7, 10, 12, 14, 16, 19, 21, 23, 25, 28, 30, 33, 35, 37, 39, 42, 44, 46]
}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('data.xlsx', index=False)Buat program Python berikut dan simpan sebagai regression_analysis.py:
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
# Fungsi untuk membaca data
def read_data(file_path):
if file_path.endswith('.csv'):
data = pd.read_csv(file_path)
elif file_path.endswith('.xlsx'):
data = pd.read_excel(file_path)
else:
raise ValueError("File harus berformat .csv atau .xlsx")
return data
# Fungsi untuk melakukan regresi berganda
def multiple_regression(data, dependent_var, independent_vars):
X = data[independent_vars]
y = data[dependent_var]
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X).fit()
return model
# Fungsi untuk membuat laporan hasil regresi
def create_report(model, file_path):
report = Workbook()
ws = report.active
ws.title = "Regression Results"
# Menulis summary regresi ke dalam file excel
summary = model.summary2().tables[1]
for r in dataframe_to_rows(summary, index=True, header=True):
ws.append(r)
# Menyimpan file
report.save(file_path)
# Fungsi untuk membuat bagan
def create_plot(data, dependent_var, independent_vars, model):
plt.figure(figsize=(10, 6))
for var in independent_vars:
plt.scatter(data[var], data[dependent_var], label=f'{var} vs {dependent_var}')
plt.plot(data[var], model.predict(sm.add_constant(data[independent_vars])), color='red')
plt.xlabel('Independent Variables')
plt.ylabel(dependent_var)
plt.legend()
plt.title(f'Regression Plot of {dependent_var} vs Independent Variables')
plt.show()
# Main function
def main(file_path, dependent_var, independent_vars, report_file_path):
data = read_data(file_path)
model = multiple_regression(data, dependent_var, independent_vars)
create_report(model, report_file_path)
create_plot(data, dependent_var, independent_vars, model)
print("Uji t, Uji F, dan Koefisien Determinasi")
print(model.summary())
if __name__ == "__main__":
# Ganti dengan file path Anda
file_path = 'data.xlsx'
dependent_var = 'Y' # Ganti dengan nama variabel dependen Anda
independent_vars = ['X1', 'X2', 'X3'] # Ganti dengan nama variabel independen Anda
report_file_path = 'regression_report.xlsx'
main(file_path, dependent_var, independent_vars, report_file_path)Pastikan Anda berada dalam direktori yang sama dengan regression_analysis.py dan file data (data.csv atau data.xlsx), kemudian jalankan program:
python regression_analysis.pyProgram akan membaca data dari file, melakukan analisis regresi berganda, menghasilkan laporan dalam format Excel (regression_report.xlsx), dan menampilkan bagan regresi.
Pastikan struktur direktori Anda seperti ini:
regression_analysis/
│
├── data.csv
├── data.xlsx
├── regression_analysis.py
├── regression_report.xlsx (akan dibuat setelah menjalankan program)
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda akan dapat melakukan analisis regresi berganda secara otomatis dan mendapatkan laporan yang sesuai dengan SPSS dalam format Excel.
Setelah menjalankan program, Anda akan melihat output di terminal dan file Excel yang dihasilkan. Berikut adalah contoh hasil:
Output yang dihasilkan di terminal akan memberikan detail statistik dari regresi berganda, termasuk uji parsial (uji t) dan uji simultan (uji F):
Uji t, Uji F, dan Koefisien Determinasi
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: Y R-squared: 1.000
Model: OLS Adj. R-squared: 1.000
Method: Least Squares F-statistic: 1.764e+29
Date: Sat, 25 May 2024 Prob (F-statistic): 2.33e-228
Time: 23:27:38 Log-Likelihood: 561.08
No. Observations: 20 AIC: -1114.
Df Residuals: 16 BIC: -1110.
Df Model: 3
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const 5.0000 1.11e-13 4.51e+13 0.000 5.000 5.000
X1 5.0000 1.2e-13 4.17e+13 0.000 5.000 5.000
X2 -3.553e-15 1.09e-13 -0.033 0.974 -2.34e-13 2.27e-13
X3 -3.553e-15 6.72e-14 -0.053 0.959 -1.46e-13 1.39e-13
==============================================================================
Omnibus: 3.086 Durbin-Watson: 0.009
Prob(Omnibus): 0.214 Jarque-Bera (JB): 1.281
Skew: 0.124 Prob(JB): 0.527
Kurtosis: 1.785 Cond. No. 158.
==============================================================================
File Excel regression_report.xlsx akan berisi laporan hasil regresi. Contoh isi laporan:
| | Coef. | Std.Err. | t | P>|t| | [0.025 | 0.975] |
|-----------|------------|-----------|------------|----------|------------|-----------|
|const | 5.0000 | 1.11e-13 | 4.51e+13 | 0.000 | 5.000 | 5.000 |
|X1 | 5.0000 | 1.2e-13 | 4.17e+13 | 0.000 | 5.000 | 5.000 |
|X2 |-3.553e-15 | 1.09e-13 | -0.033 | 0.974 | -2.34e-13 | 2.27e-13 |
|X3 |-3.553e-15 | 6.72e-14 | -0.053 | 0.959 | -1.46e-13 | 1.39e-13 |
Program akan menampilkan bagan regresi menggunakan matplotlib.
Untuk menyimpan bagan sebagai gambar, Anda dapat menambahkan kode berikut dalam fungsi create_plot:
plt.savefig('regression_plot.png')Dengan mengikuti tutorial ini, Anda dapat menjalankan analisis regresi berganda secara otomatis dan mendapatkan hasil yang komprehensif.