TUGAS STATISTIKA INDUSTRI ANALISIS PENGARUH EKSPOR, IMPOR, KURS NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP CADANGAN DEVISA INDONESIA (Analisis Regresi Linier Berganda Berganda dengan uji t, F, R square) https://www.youtube.com/watch?v=-i https://www.youtube.com/watch?v=-i3ut_ZQmLs 3ut_ZQmLs
Disusun Oleh : Nama
: Roni Bintoro Bintoro
Nim
: 12/333501/TP/10519 12/333501/TP/10519
JURUSAN TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN UNIVERSITAS GADJAH MADA YOGYAKARTA 2014
Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel Independen Roni Bintoro | 333501 | TP | 10519
ANALISIS PENGARUH EKSPOR, IMPOR, KURS NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP CADANGAN DEVISA INDONESIA CADANGAN DEVISA INDONESIA
:Y
(Triliun)
EKSPOR
: X1 (Milyar USD)
IMPOR
: X2 (Milyar USD)
KURS
: X3 (x1000 Rupiah)
Sumber : Bank Indonesia Kantor Cabang Medan 2
Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel Independen Roni Bintoro | 333501 | TP | 10519
A. Perhitungan Data Analysis menggunakan Ms. Excel
Coefficients
Standard Error
t Stat
P-value
Lower 95%
Intercept
-2.80616
1.054819
-2.66032
0.015454
-5.01392
-0.5984
-5.01392
-0.5984
X Variable 1
0.787816
0.161987
4.863458
0.000108
0.448774
1.126858
0.448774
1.126858
X Variable 2
-0.47697
0.179054
-2.66383
0.015339
-0.85173
-0.1022
-0.85173
-0.1022
X Variable 3
0.399797
0.390688
1.023315
0.319012
-0.41792
1.217515
-0.41792
1.217515
Upper 95%
Lower 95.0%
Upper 95.0%
Jadi : Y= - 2.806 + 0.7878 X1 - 0.477 X2 + 0.3998 X3
B. Perhitungan Manual
Dengan metode skor deviasi diperoleh hasil sebagai berikut :
∑ = 72955.73 −
.
∑ = 38009.77 − ∑ = 904.20 −
.
∑ = 22918.11 − ∑ = 3527.64 −
= 292.327
.
∑ = 32380.62 −
= 8481.192
.
∑ = 14725.85 −
= 16393.872
= 4355.6315
(.)(.)
(.)(.)
(.)(.)
∑ = 52332.24 − ∑ = 7670.07 − ∑ = 5332.77 −
= 8161.643
= 5419.030
= 1008.661
(.)(.)
(.)(.) (.)(.)
= 11464.267
= 1787.157 = 1082.154
3
Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel Independen Roni Bintoro | 333501 | TP | 10519
Persamaan Regresi Linier Berganda dengan 3 variabel Independent adalah sebagai berikut :
Y = a + b 1X1+ b2X2+ b3X3 Untuk mencari Koefisien regresi a, b1, b2, b3 digunakan persamaan simultan sebagai berikut : 1.
∑ = ∑ + ∑ + ∑
2.
∑ = ∑ + ∑ + ∑
3.
∑ = ∑ + ∑ + ∑
Dilakukan input, Persamaan menjadi :
8161.648 = 16393.872
b1 + 11464.267 b2 +1787.157 b3
…….(1)
5419.030 =11464.267
b1 + 8481.192
b2 + 1082.153 b3
…….(2)
1008.661 = 1787.157
b1 + 1082.153
b2 + 292.327
…….(3)
b3
1. Mengubah nilai b3 bernilai 1, dengan cara : Persamaan 1 dibagi dengan 1787.157, persamaan 2 dibagi dengan 1082.153, persamaan 3 dibagi dengan 292.327
4.57 = 9.17b1 + 6.41 b2 +
b3
…….(4)
5.01 = 10.59 b1 + 7.84 b2 +
b3
…….(5)
3.45 = 6.11 b1 + 3.7 b2 +
b3
…….(6)
2. Menghilang nilai b3 , dengan cara : Persamaan 4 dikurang persamaan 5 dan persamaan 5 dikurangi persamaan 6, maka diperoleh :
- 1.42 b2
…….(7)
1.56 = 4.48 b1 + 4.14 b2
…….(8)
-0.44 = -1.42b1
3. Mengubah nilai b2 bernilai 1, dengan cara : Persamaan 7 dibagi dengan (-1.42) dan persamaan 8 dibagi dengan (4.14), maka diperoleh :
+
b2
…….(9)
1.56 = 0.38 b1 +
b2
…….(10)
0.31 =
b1
4. Menghilang nilai b2 dan mencari nilai b1 , dengan cara Persamaan 9 dikurangi dengan persamaan 10. Maka dihasilkan :
-0.07 = 0.78778 =
-0.08 b1
…….(11)
b1 4
Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel Independen Roni Bintoro | 333501 | TP | 10519
5. mencari nilai b2 , dengan cara menggunakan persamaan 9 :
0.31 = 0.78778
+
…….(9)
b2
-0.4770 = b2 6. mencari nilai b3 , dengan cara menggunakan persamaan 6 :
3.45 = 6.11 (0.78778 ) + 3.7 (-0.4770 ) +
b3
…….(6)
0.3999 = b3
Jadi : b1 = 0.7878 b2 = -0.4770 b3 = 0.3999
a
Y
b1 X 1
b2 X 2
b3 X 3
a = 21.234 – (0.7878)( 49.591)-( -0.4770)( 35.831)-( 0.3999)( 5.158) = -2.805
Y = a + b 1X1+ b2X2+ b3X3
Hasil Persamaan Regresi :
Y= - 2.805 + 0.7878 X1 - 0.4770 X2 + 0.3999 X3 Keterangan : CADANGAN DEVISA INDONESIA EKSPOR IMPOR KURS
:Y : X1 : X2 : X3
(Triliun) (Milyar USD) (Milyar USD) (x1000 Rupiah)
5
Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel Independen Roni Bintoro | 333501 | TP | 10519
C. Perhitungan dengan menggunakan SPSS REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA CHANGE /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT Y /METHOD=ENTER X1 X2 X3.
Variables Entered/Removeda Model
Variables
Variables
Entered
Removed
X3, X2, X1b
1
Method
. Enter
a. Dependent Variable: Y b. All requested variables entered. Coefficientsa Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
t
Sig.
Coefficients B
Std. Error -2.806
1.055
X1
.788
.162
X2
-.477
X3
.400
(Constant)
Beta -2.660
.015
1.528
4.863
.000
.179
-.666
-2.664
.015
.391
.104
1.023
.319
1
a. Dependent Variable: Y
Dari data diatas,
Keterangan : CADANGAN DEVISA IND : Y (Triliun) EKSPOR : X1 (Milyar USD) IMPOR : X2 (Milyar USD) KURS : X3 (x1000 Rupiah)
persamaan regresinya adalah :
Y= - 2.806 + 0.788 X1 - 0.477 X2 + 0.400X3
6
Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel Independen Roni Bintoro | 333501 | TP | 10519
PENGUJIAN :
1. Analisis Determinasi ( R Square) Model Summary Mod
R
el
1
R
Adjusted R
Std. Error of
Square
Square
the
R Square
F
Estimate
Change
Change
.988a
.975
.971
Change Statistics
2.375884
.975
df1
df2
Sig. F Change
250.874
3
19
.000
a. Predictors: (Constant), X3, X2, X1
Analisis : Berdasarkan tabel di atas diperoleh angka R 2 (R Square) sebesar 0,975 atau (97,5%). Hal ini menunjukkan bahwa prosentase sumbangan pengaruh variabel independen (Impor, Ekspor, Kurs) terhadap variabel dependen (Devisa) sebesar 97,5%. Atau variasi variabel independen yang digunakan dalam model (X1,X2,X3) mampu menjelaskan sebesar 97,5%. variasi variabel dependen (Y). Sedangkan sisanya sebesar 2.5% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini. 2. Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-sama (Uji F) ANOVAa Model
Sum of Squares Regression
1
Residual Total
df
Mean Square
4248.419
3
1416.140
107.252
19
5.645
4355.671
22
F 250.874
Sig. .000b
a. Dependent Variable: Y b. Predictors: (Constant), X3, X2, X1
Analisis : Ho :
Tidak ada pengaruh secara signifikan antara variabel independen (Impor, Ekspor, Kurs)
secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Devisa). Ha :
Ada pengaruh secara signifikan antara variabel independen (Impor, Ekspor, Kurs) secara
bersama-sama terhadap variabel dependen (Devisa).
Ho diterima bila F hitung < F tabel Ho ditolak bila F hitung > F tabel 7
Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel Independen Roni Bintoro | 333501 | TP | 10519
F tabel : Dengan menggunakan tingkat keyakinan 95%, = 5%, -
df 1 (jumlah variable bebas) = 3
-
df 2 (n-k-1) = 23-3-1 = 19 (n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen)
hasil diperoleh untuk F (0.05, 3, 19 ) tabel sebesar 3.12735. Karena F hitung > F tabel (250.874> 3.12735), maka Ho ditolak, artinya ada pengaruh
secara signifikan antara variabel independen (Impor, Ekspor, Kurs) secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Devisa).
3. Uji Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t) Coefficientsa Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
t
Sig.
Coefficients B (Constant)
Std. Error -2.806
1.055
X1
.788
.162
X2
-.477
X3
.400
Beta -2.660
.015
1.528
4.863
.000
.179
-.666
-2.664
.015
.391
.104
1.023
.319
1
a. Dependent Variable: Y
Analisis : Ho :
Secara PARSIAL, Tidak ada pengaruh secara signifikan antara salah satu variabel
independen terhadap variabel dependen (Devisa). Ha :
Secara PARSIAL, ada pengaruh secara signifikan antara salah satu variabel independen
terhadap variabel dependen (Devisa).
8
Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel Independen Roni Bintoro | 333501 | TP | 10519
i.
Pengujian X1
t Tabel : -
= 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi)
-
(df) n-k-1 atau 23-3-1 = 19
(n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen). t (0.025,19) tabel = 2.093 t hitung = 4.863
t hitung > t tabel = diterima. Secara PARSIAL, ada pengaruh secara signifikan antara variabel X1 terhadap variabel dependen (Devisa). ii.
Pengujian X2
t Tabel : -
= 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi)
-
(df) n-k-1 atau 23-3-1 = 19
(n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen). t (0.025,19) tabel = 2.093 t hitung = -2.664
t hitung < t tabel = diterima. Secara PARSIAL, Tidak ada pengaruh secara signifikan antara variabel X2 terhadap variabel dependen (Devisa).
iii.
Pengujian X3
t Tabel : -
= 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi)
-
(df) n-k-1 atau 23-3-1 = 19
(n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen). t (0.025,19) tabel = 2.093 t hitung = 1.023
t hitung < t tabel = Ho diterima. Secara PARSIAL, Tidak ada pengaruh secara signifikan antara variabel X3 terhadap variabel dependen (Devisa).
9
