Regresi Sederhana dalam Penelitian

Apa tujuan utama menggunakan regresi sederhana dalam penelitian kehutanan?

• Membandingkan produktivitas dua jenis pohon

• Memprediksi hubungan antara satu variabel dependen dan satu variabel independen

• Menentukan hubungan sebab-akibat secara langsung antara variabel

• Klasifikasi jenis tanah berdasarkan pH

Dalam persamaan regresi Y = a + bX + e, jika Y adalah tinggi pohon (meter) dan X adalah diameter batang (cm), variabel mana yang merupakan variabel dependen?

• Diameter batang

• Tinggi pohon

• Koeffisien regresi (b)

• Kesalahan (e)

Jika koefisien regresi (kemiringan) dalam model yang menghubungkan volume kayu (Y) dan usia pohon (X) adalah 2,5, apa artinya?

• Untuk setiap tambahan tahun usia pohon, volume kayu meningkat sebesar 2,5 m³

• Volume kayu minimum pada usia pohon 0 tahun adalah 2,5 m³

• Hubungan antara usia dan volume kayu tidak signifikan

• Variabel usia menjelaskan 2,5% dari variasi dalam volume kayu

Nilai R² (R-squared) sebesar 0,85 dalam regresi sederhana menunjukkan bahwa:

• 85% dari variasi dalam variabel dependen dijelaskan oleh variabel independen

• Hubungan antara variabel bersifat negatif

• Model regresi tidak signifikan secara statistik

• Error (e) berkontribusi 15% pada model

Manakah di antara berikut ini yang BUKAN asumsi dalam regresi linier sederhana?

• Hubungan antara X dan Y adalah linier

• Residual terdistribusi normal

• Variabel independen harus kategorikal

• Tidak ada multikolinearitas

Dalam analisis regresi antara kandungan karbon tanah (Y) dan kepadatan vegetasi (X), nilai p untuk kemiringan sebesar 0,08 diperoleh. Apa kesimpulan yang tepat?

• Hubungan ini signifikan pada α = 5%

• Hubungan ini tidak signifikan pada α = 5%

• Model ini memiliki (R²) yang tinggi

• Variabel kepadatan vegetasi tidak mempengaruhi karbon tanah

Jika intercept (a) dalam model regresi tinggi pohon vs. diameter batang adalah 5, apa artinya?

• Ketika diameter batang adalah 0 cm, tinggi pohon yang diprediksi adalah 5 meter

• Untuk setiap peningkatan 1 cm diameter batang, tinggi pohon meningkat sebesar 5 meter

• Model ini memiliki akurasi sebesar 5%

• Tidak ada hubungan antara diameter dan tinggi pohon

Ketika menggunakan regresi sederhana untuk memprediksi biomassa pohon (Y) berdasarkan usia pohon (X), variabel independen adalah:

• Biomassa pohon

• Usia pohon

• Tinggi pohon

• Jenis tanah

Jika koefisien korelasi (r) antara curah hujan dan pertumbuhan diameter pohon adalah 0.9, berapakah nilai R2?

• 0.81

• 0.9

• 0.95

• 0.3

Apa yang ditunjukkan oleh plot residual acak (tanpa pola) dalam regresi sederhana?

• Asumsi homoskedastisitas terpenuhi

• Terjadi heteroskedastisitas

• Model non-linear lebih tepat

• Ada outlier yang mempengaruhi hasil