## PEMODELAN REGRESI BERGANDA UNTUK DATA DALAM STUDI KECERDASAN EMOSIONAL
Hasan Basri hasan.basri@gmail.com
Program Studi Pendidikan Islam Anak Usia Dini Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Bone

## Abstract
Regression analysis is frequently used to study forecasting and relation between some  variables.  In  studying  forecasting  and  relation  between  some  variables using  regression,  needed  the  best  model.  This  research  aim  to  multiple regression  modelling  for  data  in  emotional  intelligence  studies  and  applied  to the case for identified of factors influence the student emotional intelligence in Institut  Agama  Islam  Negeri  Bone.  The  research  objective  was  knowledge  the best regression linear model and factors influence to the emotional intelligence. The  results  showed  the  best  regression  linear  model  to  knowledge  influence factors  of  the  student  emotional  intelligence  in  Institut  Agama  Islam  Negeri Bone  is, ̂ i =  77.6  +  0.468X 1i +  0.295X 2i +  0.35X 3i .  Based  on  this  model, imagination, cognition, and personalityis significant influence to the emotional intelligence.
Keywords: Multiple regression, emotional intelligence, imagination, cognition, personality .

## PENDAHULUAN
Analisis  regresi  merupakan  suatu  proses  statistik  untuk  mengestimasi  hubungan antara  variabel-variabel,  yakni  berupa  teknik-teknik  memodelkan  dan  melakukan  analisis beberapa  variabel  atas  dasar  bentuk  hubungan  antara  satu  variabel  tak  bebas  dan  satu  atau lebih variabel bebas (prediktor) (Amstrong, 2012:689).
Model  atau  persamaan  regresi  untuk  populasi  secara  umum  dapat  dipostulasikan sebagai berikut:
μ y.x1,x2, ..., xk = f(X 1 , X 2 , ..., X k │θ 1 , θ 2 , ..., θ m ,) ........................................(1.1) dengan θ 1 , θ 2 , ..., θ m parameter-parameter yang ada dalam regresi itu.Apabila hanya ada satu variabel bebas dalam persamaan maka disebut model regresi sederhana dan disebut regresi berganda  jika  ada  dua  atau  lebih  variabel  bebas  dengan  jenis  data  tertentu.Menurut Widarjono,  ada  tiga  jenis  data  yang  seringkali  digunakan  dalam  analisis  regresi,  yaitu:  (1) data cross section adalah data yang dikumpulkan dalam kurun waktu tertentu dari sampel (2) data  time  series  adalah  sekumpulan  observasi  dalam  rentang  waktu  tertentu  yang dikumpulkan  dalam  interval  waktu  secara  kontinu  (3)  data  panel  adalah  data  gabungan antara data cross section dengan data time series (Fathurahman & Haeruddin, 2011:35).
Khusus  pada  data  yang  cenderung  terpola,  maka  dalam  hal  ini  regresi  parametrik dapat  diterapkan.  Oleh  karena  itu,  dalam  studi  tentang  hubungan  atau  pengaruh  dua  atau lebih  variabel  bebas  terhadap  variabel  tidak  bebas,  maka  model  regresi  yang  digunakan adalah model regresi linier ganda ( multiple linear regression model ) atau sering juga disebut dengan regresi klasik. Kemudian untuk mendapatkan model regresi linier sederhana maupun model regresi linier ganda dapat diperoleh dengan melakukan estimasi terhadap parameter- parameternya  menggunakan  metode  tertentu.  Adapun  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengestimasi  parameter  model regresi  linier sederhana maupun model regresi  linier  ganda adalah  dengan  metode  kuadrat  terkecil  ( ordinary  least  square/OLS )  dan  metode kemungkinan maksimum ( maximum likelihood estimation/MLE ).
Penelitian  ini  bertujuan  mengkaji  pemodelan  regresi  berganda,  khususnya  regresi linear  berganda  untuk  data  dalam  studi  masalah  kecerdasan  emosional  ( emotional intelligence/EI ),  yaitu  memodelkan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kecerdasan emosional  mahasiswa  di  Institut  Agama  Islam  Negeri  (IAIN)  Bone.  Adapun  faktor-faktor yang  diduga  berpengaruh  terhadap  kecerdasan  emosional  adalah  imajinasi  ( imagination ), kognisi  ( cognition ),  dan  keperibadian  ( peronality ).  Kecerdasan  emosional  merupakansuatu intelegensi sosial  yang meliputi kemampuan seseorang memantau emosi dirinya dan orang lain, memilah emosi dirinya dan orang lain, dan menggunakan informasi ini untuk menuntun pikirannya (Carrothers, 2000:457).
Kecerdasan emosional adalah salah satu hal  yang sangat penting dalam mendukung kesuksesan  hidup  seseorang.Kecerdasan  emosionalmerupakan  kerjasama  emosi  ( emotion ) dan kecerdasan ( intelligence ), dimana emosi sebagai sumber informasi yang sangat berguna,
dapat  membantu  seseorang  untuk  memahami  dan  mengarungi  lingkungan  sosialnya (Salovey  &  Grewel,  2005:281).  Oleh  karena  itu  dalam  bidang  pendidikan,  selain kemampuan  daya  pikir,  kecerdasan  emosional  ini  menjadi  salah  satu  aspek  yang  sangat dipertimbangkan dalam rangka mendukung prestasi akademik seorang peserta didik.
Langkah-langkah pengkjian dalam penelitian pemodelan regresi berganda untuk data dalam  masalah  kecerdasan  emosional  ini,  yang  pertama  adalah  mempostulasikan  model regresi  linear  secara  umum.  Kedua,  adalah  menentukan  pola  hubungan  dengan mengestimasi  parameter  model  regresi  menggunakan  teknik  penyelasaian  optimasi  kuadrat terkecil.  Kemudian  yang  ketiga,  adalah  membangkitkan  data  dari  variabel-variabel  yang terkait,  yaitu  kecerdasan  emosional,  imajinasi,  kognisi,  dan  keperibadian  dari  100  orang mahasiswa  IAIN  Bone.  Selanjutnya,    hasil dari  estimasi model diterapkan  pada data untuk mengetahui  pola  hubungan  dan  pengaruh  imajinasi,  kognisi,  dan  keperibadian terhadapkecerdasan emosional mahasiswa IAIN Bone.

## Mod el Regresi Lin ear Berganda
Jika data hasil pengamatan Y terjadi karena akibat variabel-variabel bebas X 1 , X 2 , ..., X k , maka hal ini menggunakan analisis regresi berganda. Model regresi linear ganda Y atas X 1 , X 2 , ..., X k akan ditaksir oleh:
̂ = a 0 +a 1 X 1 + a 2 X 2 + ... + a k X k ............................................. (2.1) dengan  a 0 ,  a 1 ,  a 2 ,  ...  a k merupakan  koefisien-koefisien  yang  harus  ditentukan  berdasarkan data hasil pengamatan.
Persamaan 2.1 berisikan k+1 buah koefisien, sehingga apabila koefisien-koefisien a 0 , a 1 , a 2 , ... a k ditentukan dengan metode kuadrat terkecil, maka diperlukan penyelesaian sistem persamaan  yang  terdiri  atas  k+1  buah  persamaan.  Koefisien-koefisien  tersebut  disebut koefisien regresi parsil, karena hanya memberikan gambaran parsil apa yang terjadi pada Y untuk  perubahan  X  yang  berhubungan  dengan  koefisien  dimaksud.  Pengujian  signifikansi koefisien-koefisien regresi secara parsil akan digunakan statistik uji berdistribusi t (student), sedangkan  secara  menyeluruh  (simultan)  akan  menggunakan  statistik  uji  berdistribusi  F (fisher) dengan kritikal error  = 0,05 atau derajat kepercayaan 1-  = 0,95.

## Metode Kuadrat Terkecil untuk Regresi
Model regresi berganda dipostulasikan seperti berikut,
i ik k i i i x x x y             2 2 1 1 0 ) 1 dan , , 2 , 1 (    k n n i  .....(2.2)
dengan i y adalah  nilai  variabel  respon  Y  untuk  amatan  ke-i; ik i i x x x , , , 2 1  adalah  nilai-nilai variabel  bebas k X X X , , , 2 1  untuk  amatan  ke- i ; i  adalah  faktor  galat; k     , , , , 2 1 0 
adalah  parameter  koefisien  regresi.  Persamaan  linear  (2.2)  dalam  bentuk  matriks, didefinisikan matriks-matriks berikut:
             n y y y  2 1 y              nk n n k k x x x x x x x x x         2 1 2 22 21 1 12 11 1 1 1 X             
k     1 0 β dan              n     2 1 ε .
Notasi matriks dari model regresi ganda adalah:
ε Xβ y  
(2.3)
dengan y adalah  vektor  respon  yang  berukuran 1  n ; ε adalah  vektor  galat  yang  berukuran 1  n ; β adalah  vektor  parameter  regresi  yang  akan  diduga  dan  berukuran 1 ) 1 (   k ; X
adalah  matriks  skalar  yang  berukuran ) 1 (   k n dan  berpangkat  penuh  (Draper  &  Smith, 1992:74).
Penduga kuadrat terkecil bagi β , dinyatakan dengan β ˆ , adalah :
y X X) X ( β 1     ˆ .
Pembandingan  dua  buah  penduga  parameter  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan mean square error (MSE). MSE dari suatu penduga parameter mengukur kuadrat  rata-rata dari selisih antara penduga dan parameter.
Definisi 2
Mean  square  error  dari  suatu  penduga * i  terhadap  parameter i  adalah  fungsi  dari i  yang didefinisikan oleh ] [ * i i E    (Draper &Smith, 1992:78).
Misalkan * i  adalah dugaan terhadap parameter i  . Mean square error dari * i  adalah 2 * * ] [ ] [ MSE i i i E      2 * * ) ] [ ( ] [ var i i i E       (2.4)
MSE  dari * i  terdiri  atas  dua  komponen,  komponen  pertama  mengukur  keragaman  dari penduga * i  dan  komponen  kedua  mengukur  bias  dari  penduga * i  .  Penduga  yang  baik adalah penduga dengan MSE yang kecil.

## Varians dan Uji Hipotesis Terkait Analisis Regresi
Untuk analisis selanjutnya tentang regresi, beberapa asumsi harus diambil. Pertama, mengingat  hasil  pengamatan  variabel  tak  bebas  (respon) Y belum  tentu  sama,  sehingga terjadi perbedaan yaitu,
|     ̂| ,
biasa  disebut  kekeliruan  prediksi  atau  galat  prediksi.  Dalam  populasi,  galat  prediksi  ini dimisalkan  berbentuk  variabel  acak  yang  mengikuti  distribusi  normal  dengan  rata-rata  nol dan varians σ 2 ε .
Asumsi yang kedua yang diambil adalah bahwa untuk setiap harga X yang diberikan, variabel  respon Y independen  dan  berdistribusi  normal  dengan  rata-rata  (θ 1 +θ 2 X)  untuk regresi  sederhana  dan  (θ 1 +θ 2 X 1 +  ...+  θ k+1 X k )  ;  k  menunjukkan  banyak  variabel  bebas (prediktor), dan varians σ 2 Y.X .
Berdasarkan  asumsi-asumsi  di  atas,  maka  varians  σ 2 ε ditaksir  oleh  rata-rata  kuadrat penyimpangan sekitar regresi atau disebut rata-rata kuadrat residual. Varians σ 2 ε dinyatakan dengan rumus yang berbentuk seperti berikut,
∑( ̂ ) (     ) ⁄ .................................. (2.5)
̂ adalah harga taksiran respon Y hasil observasi yang diperoleh berdasarkan sampel n .
Untuk  model  regresi  dengan  variabel  prediktor  dua  atau  lebih,  yang  biasa  ditaksir parameternya  menggunakan  rumus  seperti  yang  ditampilkan  pada  persamaan  (2.5),  maka jumlah kuadrat regresinya adalah hasil kali dari vektor ubahan taksiran parameternya dengan matriks  ubahan  variabel  prediktor  X  dan  vektor  observasi  respon  Y  (Draper  &Smith, 1992:85). Dalam bentuk matriks ditulis sebagai berikut,
JKR( b ) = b ’ X ’ Y ; dk = k, dan
JKG = Y’Y – b’X’Y  ; dk = n – k

## Kecerdasan Emosional
Kecerdasan emosional adalah kemampuan seseorang mengatur kehidupan emosinya dengan  inteligensi  ( to  manage  our  emotional  life  with  intelligence );  menjaga  keselarasan emosi  dan  pengungkapannya  ( the  appropriateness  of  emotion  and  its  expression )  melalui keterampilan  kesadaran  diri,  pengendalian  diri,  motivasi  diri,  empati  dan  keterampilan sosial.  Oleh  karena  itu,  Carrothers  dalam  studinya Measuring  Emotional  Intelligence , membagi kecerdasan emosional dalam beberapa dimensi antara lain, kedewasaan, keharuan, kesusilaan, pergaulan, dan watak ketenangan (Carrothers, 2000:463).
Di dalam buku Emotional Intelligence , Goleman yang terinspirasi filsafat Aristoteles memberikan  gambarannya tentang perihal  emosi, dengan dasar beberapa  respon emosional yaitu: marah, kecemasan, kegembiraan, cinta, kejutan, kemuakan/kebencian, dan kesedihan.
Kompetensi kesadaran pribadi adalah kemampuan individu dalam mengenali emosi, yang  menurut  mekanisme  neurologi  merupakan  refleksi  kemampuan  manusiawi  dan merupakan nilai  tambah  dari performa seseorang. Oleh karena itu, Goleman berpandangan yang sama dengan Mayer, bahwa komponen utama kecerdasan emosional adalah kesadaran emosional  ( emotional  self-awareness ).  Pandangan  ini  merupakan  implikasi  atas  kritik sekaligus  usulan  tentang  bagaimana  orang  bisa  belajar  dengan  baik  untuk  membangun kekuatan  dalam  suatu  rentang  ( range )  kecerdasan  emosional.  Hal  ini  pula  menjadi penjelasan adanya keterkaitan antara hasil kerja otak dengan perilaku yang tampak.

## Imajinasi, Kognisi, dan Keperibadian
Dalam penelitian ini, ada tiga variabel  yang diduga berkaitan dan memberikan efek terhadap variasi kecerdasan emosional yaitu tingkat imajinasi, kognisi, dan keperibadian.
Imajinasi secara umum, adalah kekuatan atau proses menghasilkan citra mental dan ide. Imajinasi merupakan suatu gambaran (citra) yang dihasilkan oleh otak seseorang. Istilah ini  secara  teknis  dipakai  dalam  psikolgi  sebagai  proses  membangun  kembali  persepsi  dari suatu benda yang terlebih dahulu diberi persepsi pengertian (Liang dkk, 2012:366).
Kognisi  adalah  kepercayaan  seseorang  tentang  sesuatu  yang  didapatkan  dari  proses berpikir tentang seseorang atau sesuatu. Proses berpikir yang dilakukan adalah memperoleh pengetahuan  dan  memanipulasi  pengetahuan  melalui  aktivitas  mengingat,  menganalisis, memahami, menilai, menalar, membayangkan dan berbahasa.
Keperibadian ( personality ) adalah keseluruhan cara seseorang individu bereaksi dan berinteraksi dengan individu lain. Disamping itu, dalam kehidupan sehari-hari keperibadian sering  diartikan  sebagai  ciri-ciri  yang  menonjol  pada  diri  individu,  seperti  kepada  orang yang pemalu dikenakan atribut “berkeperibadian pemalu”.

## METODE
Berdasarkan  landasan  teori  yang  ada  serta  rumusan  hipotesis  penelitian  maka  yang menjadi variabel dalam penelitian ini adalah :
1.  Variabel responY i = kecerdasan emosional.
2.  Variabel prediktor waktu X 1i = imajinasi.
3  Variabel prediktor waktu X 2i = kognisisi.
4.  Variabel prediktor waktu X 3i = keperibadian.
Teknik  yang  digunakan  dalam  pengumpulan  data  lapangan  adalah  dengan menggunakan  angket,  yaitu  suatu  cara  pengambilan  data  di  mana  data  yang  diperlukan dalam penelitian diperoleh melalui pernyataan atau pertanyaan tertulis yang diajukan kepada responden mengenai suatu hal.
Dalam penelitian ini digunakan cara scoring untuk kecerdasan emosional, imajinasi, kognisi,  dan  keperibadiandengan  tipe  skala  interval,  dengan  model  skala  likert.  Dimensi kecerdasan emosional terdiri dari aspek kesadaran emosional, pengaturan emosi, menyadari emosi  orang  lain,  memelihara  hubungan  dengan  orang  lain.Hal  ini  dimaksudkan  untuk mengukur tingkat (berupa angka skor) kecerdasan emosional mahasiswa IAIN Bone.
Setelah  mengkaji  estimasi  kurva  regresi  dengan  menggunakan  metode  kuadrat terkecil, dilakukan tahapan-tahapan selanjutnya, yaitu:
a. Diberikan data (X 1i , X 2i , X 3i , Y i )
b. Diberikan model regresi:
μ y.x1,x2,x3 = β 0 +β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3
c. Dengan metode kuadrat terkecil diperoleh taksiran parameter  β 0 ,β 1 ,β 2 , dan β 3 , yaitu masing-masing b 0 , b 1 , b 2 , dan b 3 , maka diperoleh model regresi berdasarkan sampel.
d. Menyatakan bentuk regresi berdasarkan sampel sebagai berikut:
̂ = b 0 +b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3
e. Menguji hipotesis nol untuk parameter menggunakan hasil taksirannya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel  yang  dianggap  berpengaruh  atau  variabel  prediktor  adalah  imajinasi, kognisi,  dan  keperibadian  yang  masing-masing  disimbolkan  dengan  X 1 ,  X 2 ,  dan X 3 ,sedangkan  variabel  yang  dipengaruhi  atau  responnya  adalah  kecerdasan  emosional  (Y). Eksplorasi  data  untuk  melihat  pola  kecenderungan  variabel  bergantung  Y  atas  variabel bebasX 1 , X 2 , dan X 3 disajikan seperti berikut.
Menurut matriks plot data, ada kecenderungan pola yang linear antara tingkat daya imajinasi,  kognisi,  dan  keperibadian  dengan  kecerdasan  emosional.  Dalam  hal  ini,  kurva penghalus pada matrik plot data menunjukkan trend menaik. Sehingga, dalam mempelajari hubungan  ketergantungan  variabel-variabel,  dapat  dipostulatkan  model  linear  sebagai berikut,
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + ε dengan
Y : tingkat kecerdasan emosional (diasumsikan bersifat random)
X1 : tingkat daya imajinasi
X2 : tingkat daya kognisi X3 : tingkat kualitas keperibadian ε : sisaan/galat β 0 , β 1 , β 2 , dan β 3 : parameter yang tidak diketahui nilainya.
Dengan menggunakan metode kuadrat terkecil, nilai dugaan (estimasi) bagi β 0 , β 1 , β 2 , dan β 3 masing-masing  adalah  b 0 ,  b 1 ,  b 2 ,  b 3 ,  sehingga  model  yang  dipostulatkan  di  atas  dapat
x1 Y 40 30 20 140 130 120 110 100 90 x2 40 32 24 x3 60 50 40

## Matrix Plot of Y vs x1, x2, x3
diestimasi menggunakan data yang telah diberikandan dinyatakan dalam bentuk persamaan sebagai berikut.
Y i = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + e
atau
̂ i = b 0 + b 1 X 1i + b 2 X 2i + b 3 X 3i
Estimasi dengan menggunakan notasi matriks dalam kerangka kerja metode kuadrat terkecil (menggunakan Minitab), diperoleh hasil dugaan persamaan regresi, sebagai berikut ̂ i = 77.6 + 0.468 X 1i + 0.295 X 2i + 0.350 X 3i
dengan ̂ i merupakan nilai prediksi Y i pada nilai X 1i , X 2i , dan X 3i tertentu; i = 1, 2, ..., 100.
Kesesuaian persamaan regresi di atas, dapat ditunjukkan dengan menggunakan tabel anava  yang  menyertakan  sumber  variasi  ketidakpasan  model  ( lack  of  fit )  dan  galat  murni ( pure error ) sebagai berikut,
Analysis of Variance
Source          DF       SS      MS     F      P Regression       3   944.88  314.96  6.62  0.000 Residual Error  96  4570.51   47.61
Lack of Fit   95  4498.51   47.35  0.66  0.779
Pure Error     1    72.00   72.00
Total           99  5515.39
Dari tabel anava di atas, menyatakan bahwa nisbah RKL/RKE yang ditunjukkan oleh hasil bagi antara MS Lack of Fit dan MS Pure Error adalah 0,66 dengan p- value = 0,779>  α  =  0,05,  berarti  ketidakpasan  model  ( lack  of  fit )  tidak  nyata  atau  tidak  signifikan. Oleh  karenanya,  dapat  dikatakan  bahwa  persamaan  regresi  linear  yang  dipilih  atau  telah dipostulatkan adalah cukup memadai.
Menurut  uji  ketidakpasan  model  di  atas,  menunjukkan  bahwa  kelihatannya  model sudah  pas  atau  cocok,  sehingga  MS residual  error =  47.61  layak  menjadi  penaksir  bagiσ 2 yang  menyatakan  varians  amatan  Y  yang  sama  dengan  varians  error  atau  galat.  Dengan demikian, uji-F untuk keberartian regresi dapat dilanjutkan. Hal ini juga berarti bahwa galat yang bersumber dari bias tidak ada.
Nisbah  F=RKR/RKG  yang  dinyatakan  oleh  rasio  MS regression dan  MS residual error adalah 6,62 dengan nilai  P- value = 0,000.  Oleh karena, nilai  P- value lebih kecil dari nilai kritikal error α = 0,05 maka dapat dikatakan bahwa persamaan regresi ̂ i = 77.6 + 0.468
X 1i +  0.295  X 2i +  0.350  X 3i adalah  signifikan,  sehingga  koefisien-koefisiennya  secara bersama-sama juga signifikan.
Pengujian signifikansi koefisien regresi secara parsial, dalam hal ini digunakan uji-t. Dari análisis data diperoleh persamaan regresi sebagai berikut,
Y = 77.6 + 0.468 X 1 + 0.295 X 2 + 0.350 X 3
Predictor    Coef  SE Coef     T      P Constant    77.58    10.12  7.67  0.000 x1         0.4684   0.1527  3.07  0.003 x2         0.2951   0.1620  1.82  0.072 x3         0.3495   0.1578  2.21  0.029
S = 6.89997   R-Sq = 17.1%   R-Sq(adj) = 14.5%
Hasil  estimasi  di  atas  menunjukkan  bahwa,  secara  parsial  atau  terpisah  semua koefisien  regresi  signifikan  (koefisien  X 2 hanya  signifikan  pada  taraf  α  =  0,075).  Pada persamaan  regresi  ini,  standar  deviasi  s  =  6,89997  dapat  dijadikan  sebagai  penaksir  dari standar  deviasi  amatan  Y,  dimana  hanya  terdapat  17,1  %  variasi  respon  Y  yang  dapat terjelaskan oleh variabel bebas X 1 , X 2 , dan X 3 .
Berdasarkan  uji  signifikan  koefisien  regresi  di  atas,  maka  dapat  dikatakan  bahwa terdapat secara nyata hubungan kebergantungan (dependensi) Y atas X 1 , X 2 , dan X 3 . Dengan kata  lain,  secara  bersama-sama  imajinasi,  kognisi,  dan  keperibadian  berpengaruh  nyata terhadap kecerdasan emocional mahasiswa di IAIN Bone. Dari uji parsial, diketahui bahwa seacara  sendiri-sendiri  faktor  imajinasi,  kognisi,  dan  keperibadian  masing-masing berkontribusi  terhadap  kecerdasan  emosional  mahasiswa,  namun  kelihatannya  yang  paling dominan adalah faktor imajinasi.
Pemeriksaan  sisaan  karena  regresi  Y  atas  X 1 ,  X 2 ,  dan  X 3 dilakukan  dengan menggunakan histogram sebagai berikut.
Dari kurva penghalus yang simetris diperlihatkan bahwa galat atau sisaan cenderung mengikuti distribusi normal dengan rata-rata bisa dikatakan nol, serta standar deviasi 6,795.
Plot acf di atas menunjukkan bahwa semua lag (kecuali lag 3) tidak ada yang keluar dari  batas  garis  putus-putus,  yang  berarti  bahwa  error-error  tidak  saling  berkorelasi  secara nyata.

## KESIMPULAN
1.  Diberikan  data  (X 1i ,  X 2i ,  ...,X ki ,  Y i ),      i  =  1,  ...,  n,  yang  diasumsikan  mengikuti  model regresi  parametrik,  Y i =  β 0 +β 1 X 1i +  β 2 X 2i +  ...  +  β k X ki +  ε i ,  maka  jumlah  kuadrat  semua error dalam model adalah,
S = Σε i 2 = Σ(Y i – (β 0 +β 1 X 1i + β 2 X 2i + ... + β k X ki )) 2 = Σ(Y i – β 0 -β 1 X 1i - β 2 X 2i - ... - β k X ki ) 2
RESI1 Fr e q u e n cy 24 16 8 0 -8 -16 30 25 20 15 10 5 0 Mean -4.97380E-15 StDev 6.795 N 100 Histogram of RESI1 Normal
Lag A u to co rr e la ti o n 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Autocorrelation Function for RESI1
(with 5% significance limits for the autocorrelations)
Dengan  nilai  dugaan  β 0 ,β 1 , β 2 , ..., β k adalah  masing-masing  b 0 ,  b 1 ,  b 2 ,  ...,  b k ,  dapat  dengan mudah diperoleh melalui notasi matriks. Sehingga dalam notasi matriks didefinisikan,
[ ] [ ] [ ] [ ]
dimana  series  data  i  =  1,  2,  ...,  n  dan  koefisien  j  =  0,  1,  ...,  k.  Dari  hasil  optimalisasi minimum  jumlah  kuadrat  error  diperoleh  vektor b =( X’X ) -1 X’Y ; b adalah  matriks  berordo (k+1)  x  1  yang  menunjukkan  koefisien-koefisien  regresi  yang  merupakan  penduga  dari parameter  yang  diestimasi  melalui  metode  kuadrat  terkecil.  Pembuktian  secara teoritismenunjukkan,  bahwa  pendugaan  kuadrat  terkecil  ini  dapat  dikatakan  bersifat  linear terbaik dan tak bias atau BLUE ( best linear unbiased estimator ).
2.  Berdasarkan  uji  signifikan  koefisien  regresi,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  terdapat hubungan  kebergantungan  (dependensi)  Y  atas  X 1 ,  X 2 ,  dan  X 3 secara  nyata/signifikan. Dengan  kata  lain,  secara  bersama-sama  imajinasi,  kognisi,  dan  keperibadian  berpengaruh nyata  terhadap  kecerdasan  emosional  mahasiswa  di  IAIN  Bone.  Dari  uji  parsial,  diketahui bahwa  secara  sendiri-sendiri  faktor  imajinasi,  kognisi,  dan  keperibadian  masing-masing berkontribusi  terhadap  kecerdasan  emocional  mahasiswa,  namun  kelihatannya  yang  paling dominan adalah faktor imajinasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Amstrong,Scott J. 2012. Illusion in Regression Analysi, International Journal Forecasting , Vol. 28, 689-693.
Carrothers,  Robert  M.  2000.  Measuring  Emotional  Intelligence  of  Medical  School Applicats, Academic Medicine , Vol. 75, 456-463.
Cherniss,  C.  &  Extein,  M.  2006.  Emotional  Intelligence:  What  Does  the  Research  Really Indicate”, Educational Psychologist , Vol. 4, 240-256.
Cherniss,  C.  &  Goleman,  D.  2001. The  Emotionally  Intelligent  Workplace:  How  to  Select for,  Measure,  and  Improve  Emotional  Intelligence  in  Individuals,  Groups,  and Organizations . San Francisco: John Wiley & Sons.
Draper,  N.  R.,  dan  Smith,  H.  1992. Analisis  Regresi  Terapan,  Edisi  Kedua  (terjemahan) . Jakata: PT Gramedia Pustaka Utama.
Gerungan, W., A. 2009. Psikologi Sosial , Bandung: PT. Refika Aditama.
Goleman, Daniel. 2000. Emotional Intelligence (terjemahan) . Jakata: PT Gramedia Pustaka Utama.
--------.  2000. Working  With  Emotional  Intelligence  (terjemahan) .  Jakarta:  PT.  Gramedia Pustaka Utama.
Gottman,  John.  2001. Kiat-kiat  Membesarkan  Anak  yang  Memiliki  Kecerdasan  Emosional (terjemahan) . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
Gujarati, Damodar N. 2003. Basic Econometric .New York: McGraw-Hill Companies, Inc. Horton, A. MacNeill & Wedding, Danny. 2008. Neuropsychology . New York: Springer.
Huges,  M.,  Thompson,  Henry  L.,  &  Terrel,  J.  B.  2009. Developing  Emotional  and  Social Intelligence . San Francisco: Fpeiffer An WileyImprint.
Irwanto. 1997. Psikologi Umum . Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
Jr.,  Richard  J.  Heuer.  1999. Psychology  of  Intelligence  Analysis .  Washington,  DC:  Center for the Study of Intelligence, CIA.
Lewin, Kurt. 1948. Resolving Social Conflicts . New York: Harper and Brothers.
Liang,  Chaoyun  dkk.  2012.  The  Exploration  of  Indicators  of  Imagination, The  Turkish Online Journal of Educatiobal Technology , Vol. 2, 364-379.
Ma,  Baoyu.  2014.  Philosophy  of  Science  and  Technology  Education  Based  on  Linear Regression  Theory, Journal  of  Chemical  and  Pharmaceutical  Research ,  Vol.  6, 1416-1419.
McPheat, Sean. 2010. Emotional Intelligence . London: MTD Training & Ventus Publishing Aps.
Myers, David G. 2010. Psychology . Washington DC: Worth Publisher.
Mayer, John D.dkk. 2008. Emotional Intelligence: New Ability or Electic Traits, American Psychological Association , vol. 63, 503-521.
--------.  2004.  Emotional  Intelligence:  Theori,  Findings,  and  Implications, Psychological Inquiry , vol. 15, 197-215.
Mudzakir, Ahmad. 1997. Psikologi Pendidikan . Bandung: Pustaka Setia.
Mutijah.  2007.  Prospek  Statistik  Nonparametrik  Metode  Brown-Mood  dalam  Pendidikan Tinggi:  Suatu  Aplikasi  dalam  Analisis  Regresi  Linier  Sederhana, Insania ,  vol.  12, 369-387.
Nasution, Andi Hakim. 2002. Pola Induksi Seorang Eksperimentalis , Bogor: IPB Press.
Pillay,  Anand.  2010.  Model  Theory”,  Indian  Council  of  Philosophical  Research,  vol.  27, 127-141
Rawlings,  John  O.  1989.  Pantula,  Sastry  G.,  dan  Dickey,  David  A. Applied  Regression Analysis: a Research Tool . New York: Springer-Verlag New York,  Inc.
Riyanto,  Yatim.  2001. Metodologi  Penelitian  Pendidikan.Cet.  Kedua .  Surabaya:  Penerbit SIC.
Saifuddin, Azwar. 1997. Reliabilitas dan Validitas. Yogyakarta: Pustaka Balajar Offset.
Salovey,  Peter  &  Grewal,  Daisy.  2005.  The  Science  of  Emotional  Intelligence, American Psychological Society , vol. 14, 281-295.
Saphiro,  Lawrence  E.  1998. Mengajarkan  Emotional  Intelligence  Pada  Anak .  Jakarta  : Gramedia.
Sudjana. 2002. Metoda Statistika . Bandung: Tarsito.
Sudjana, Nana. 2001. Penilaian Hasil Proses Belajar Mengajar . Cet. ketujuh. Bandung: PT Remaja Rosdakarya.
Suryabrata, Sumadi. 1998. Psikologi Pendidikan . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Syah, Muhibbin. 2000. Psikologi Pendidikan dengan Suatu Pendekatan baru . Bandung: PT. Remaja Rosdakarya.
Talibo,  Ishak  W.  2008.  Membangun  Kecerdasan  Emosional  dalam  Pespektif  Pendidikan Islam, Iqra’ , vol. 5, 13-29.
Tim Penyusun Kamus Pusat Bahasa. 2008. Kamus Bahasa Indonesia . Jakarta: Departemen Pendidikan Nasional.
Tjundjing, Sia. 2001. Hubungan Antara IQ, EQ, dan QA dengan Prestasi Studi Pada Siswa SMU, Jurnal Anima , vol. 17, 64-79.
Winkel, WS. 1997. Psikologi Pendidikan dan Evaluasi Belajar . Jakarta: Gramedia.
Wirawan, Sarlito. 1997. Psikologi Remaja . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.