LAPORAN PRAKTIKUM STATISTIKA “PENGARUH HARGA BERAS TEHADAP PENJUALAN BERAS DI INDONESIA”
Disusun Oleh: Muhammad Khaerul Anwar (201410210311028)
AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN-PETERNAKAN UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2015
KATA PENGANTAR
l Segala puji bagi Allah, kami memuji-Nya, memohon pertolongan-Nya dan ampunan-Nya. Kami berlindung kepada Allah dari kejahatan diri kami dan keburukan amal kami. Barang siapa diberi petunjuk oleh Allah, tidak ada satu pun dapat menyesatkannya. Dan barang siapa yang disesatkan oleh-Nya, niscaya tidak ada satu pun dapat memberi petunjuk kepadanya. Aku bersaksi bahwa tidak ada ilah yan berhak diibadahi dengan benar melainkan hanya Allah azza wajalla, tidak ada sekutu bagi-Nya. Dan aku bersaksi bahwa Muhammad adalah hamba dan Rasul-Nya. Amma ba’du: Saya mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tua, dengan do’a dan semangat dari beliau saya dapat menyeleasaikan Tugas Besar ini. Dan tidak lupa pula saya mengucapkan terima kasih kepada asisten dan instruktur praktikum yang telah memberikan kami pelajaran yang sangat berharga khususnya tentang praktikum statistika menggunakan program SPSS sehingga saya dapat menyelesaikan tugas ini dengan mudah. Terima kasih kepada teman-temanku, beserta orang-orang yang secara tidak langsung membantu saya dalam menyelesaikan tugas ini yang mana saya tidak bisa menyebutkan satu per satu. Dalam makalah ini,saya menjelaskan sedikit tentang Uji Korelasi & Regresi terhadap pengaruh harga terhadap penjualan beras di Indonesia. Saya menyadari,dalam laporan ini masih banyak kesalahan dan kekurangan,yang disebabkan keterbatasan kemampuan dan pengalaman yang saya miliki. Oleh karena itu,saya mengharapkan kritik dan saran demi perbaikan dan kesempurnaan laporan ini. Semoga laporan ini dapat bermanfaat bagi saya khususnya dan pembaca umumnya. Malang, 1 Juni 2015
Penulis
i
DAFTAR ISI KATA PENGANTAR ........................................................................................................ i DAFTAR ISI...................................................................................................................... ii BAB I Pendahuluan .......................................................................................................... 1 1.1.
Latar Belakang .................................................................................................... 1
1.2.
Rumusan Masalah ............................................................................................... 1
1.3.
Maksud dan Tujuan............................................................................................. 1
1.4.
Batasan Masalah ................................................................................................. 1
BAB II Dasar Teori........................................................................................................... 2 2.1
Pengertian SPSS.................................................................................................. 2
2.2
Uji Korelasi ......................................................................................................... 2
2.3
Uji Regresi .......................................................................................................... 5
2.4
Harga ................................................................................................................... 6
BAB III Metodologi Penelitian ........................................................................................ 7 3.1
Jenis Penelitian.................................................................................................... 7
3.2
Sumber Data........................................................................................................ 7
3.3
Variabel Penelitian .............................................................................................. 7
3.4
Metode Analisis Data .......................................................................................... 7
BAB IV Pembahasan dan Analisis Data ......................................................................... 9 4.1
Kasus ................................................................................................................... 9
4.2
Analisis Kenormalan Data .................................................................................. 9
4.3
Analisis Korelasi ............................................................................................... 12
4.4
Analisis Regresi ................................................................................................ 14
BAB V Penutup ............................................................................................................... 25 5.1.
Kesimpulan ....................................................................................................... 25
Daftar Pustaka ................................................................................................................ 26 Lampiran-lampiran ........................................................................................................ 27
ii
BAB I Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Tidak bisa dipungkiri beras merupakan kebutuhan pokok paling penting dimasyarakat Indonesia. Mengingat perannya sebagai komoditas pangan utama masyarakat Indonesia, tercapainya kecukupan produksi beras nasional sangat penting sebagai salah satu faktor yang mempengaruhi terwujudnya ketahanan pangan nasional. Menurut Suryana dkk (2001) beras sebagai bahan makanan pokok tampaknya tetap mendominasi pola makan orang Indonesia. Hal ini terlihat dari tingkat partisipasi konsumsi beras di Indonesia yang masih diatas 95 persen. Dalam komponen pengeluaran konsumsi masyarakat Indonesia, beras mempunyai bobot yang paling tinggi. Bahkan menurut Riyadi (2002) beras merupakan makanan pokok dari 98 persen penduduk Indonesia. Harga merupakan sejumlah uang yang harus dikeluarkan oleh konsumen sebagai alat ganti atau tukar untuk mendapatkan sejumlah barang atau manfaat serta pelayanan dari produk atau jasa yang akan didapat oleh konsumen tersebut. Dimana beberapa bulan yang lalu harga beras mengalami kenaikan harga yang cukup besar di sejumlah daerah yaitu sekitar 30%. Oleh karena itu, penulis ingin meneliti pengaruh harga beras terhadap penjualan beras di Indonesia yang mana mengunakan uji korelasi dan uji regresi. 1.2. Rumusan Masalah 1.2.1 1.2.2 1.2.3
Apa pengertian uji korelasi ? Apa pengertian uji regresi ? Bagaimana pengaruh kenaikan harga terhadap penjualan beras di Indonesia ?
1.3. Maksud dan Tujuan Maksud dan tujuan dalam pembuatan laporan ini ialah pertama, untuk memenuhi tugas besar praktikum statistika dan kedua, diharapkan mahasiswa/i UMM bisa memahami uji korelasi dan regresi beserta praktikumnya menggunakan program SPSS 21. 1.4. Batasan Masalah Dalam penulisan laporan ini, batasan masalah dibatasi pada uji statistik dengan menggunakan Korelasi dan Regresi.
1
BAB II Dasar Teori 2.1 Pengertian SPSS SPSS adalah kependekan dari Statistical Program for Social Science merupakan paket program aplikasi komputer untuk menganalisis data statistik. Dengan SPSS kita dapat memakai hampir dari seluruh tipe file data dan menggunakannya untuk untuk membuat laporan berbentuk tabulasi, chart (grafik), plot (diagram) dari berbagai distribusi, statistik deskriptif dan analisis statistik yang kompleks. Jadi dapat dikatakan SPSS adalah sebuah sistem yang lengkap, menyeluruh, terpadu, dan sangat fleksibel untuk analisis statistik dan manajemen data, sehingga kepanjangan SPSS pun mengalami perkembangan, yang pada awal dirilisnya adalah Statistical Package for the Social Science, tetapi pada perkembangannya berubah menjadi Statistical Product and Service Solution. Keunggulan dari SPSS for windows diantaranya adalah diwujudkan dalam menu dan kotak-kotak dialog antar muka (dialog interface) yang cukup memudahkan para user dalam perekaman data (data entry), memberikan perintah dan sub-sub perintah analisis hingga menampilkan hasilnya. Disamping itu SPSS juga memiliki kehandalan dalam menampilkan chart atau plot hasil analisis sekaligus kemudahan penyuntingan bilamana diperlukan. Dalam menunjang kerjanya, SPSS for windows menggunakan 6 tipe window, yaitu : SPSS Data Editor, output Window, Syntax Window, Chart Carousel, Chart Window, dan Help Window. (Anonim, SPSS_2, 2015)
2.2 Uji Korelasi Menurut Jonathan Sarwono (Sarwono, 2015) korelasi merupakan teknik analisis yang termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi / hubungan (measures of association). Pengukuran asosiasi merupakan istilah umum yang mengacu pada sekelompok teknik dalam statistik bivariat yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel. Diantara sekian banyak teknik-teknik pengukuran asosiasi, terdapat dua teknik korelasi yang sangat populer sampai sekarang, yaitu Korelasi Pearson Product Moment dan Korelasi Rank Spearman. Pengukuran asosiasi mengenakan nilai numerik untuk mengetahui tingkatan asosiasi atau kekuatan hubungan antara variabel. Dua variabel dikatakan berasosiasi jika perilaku variabel yang satu mempengaruhi variabel yang lain. Jika tidak terjadi pengaruh, maka kedua variabel tersebut disebut independen.
2
Korelasi bermanfaat untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel (kadang lebih dari dua variabel) dengan skala-skala tertentu, misalnya Pearson data harus berskala interval atau rasio; Spearman dan Kendal menggunakan skala ordinal (Sarwono, 2015). Dengan menggunakan paket program SPSS for Windows, hubungan antar variabel diperlihatkan dalam bentuk matriks (Anonim, SPSS_2, 2015). Pengukuran asosiasi berguna untuk mengukur kekuatan (strength) dan arah hubungan hubungan antar dua variabel atau lebih. Contoh: mengukur hubungan antara variabel: 1) Motivasi kerja dengan produktivitas; 2)Kualitas layanan dengan kepuasan pelanggan; 3)Tingkat inflasi dengan IHSG (Sarwono, 2015) Dalam teori probabilitas dan statistika, korelasi, juga disebut koefisien korelasi, adalah nilai yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linier antara dua peubah acak (random variable). Koefisien korelasi Korelasi tinggi
−1
Tinggi
< −0.9
Rendah
> −0.9
Rendah
< −0.4
Tanpa korelasi
> −0.4
Tak ada korelasi
Rendah
Sedang
Sedang
Tinggi
<= +0.4
> +0.4
< +0.9
> +0.9
(acak)
0
Korelasi tinggi
+1
Salah satu jenis korelasi yang paling populer adalah koefisien korelasi momen-produk Pearson, yang diperoleh dengan membagi kovarians kedua variabel dengan perkalian simpangan bakunya. Meski memiliki nama Pearson, metode ini pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton (Anonim, Korelasi, 2015). Kisaran (range) korelasi mulai dari 0 sampai dengan 1. Korelasi dapat positif dan dapat pula negatif. 1. Korelasi Sama Dengan Nol Korelasi sama dengan 0 mempunyai arti tidak ada hubungan antara dua variabel. Jika dilihat dari sebaran data, maka gambarnya akan seperti terlihat di bawah ini:
3
Gambar 1 Korelasi dimana r = 0
2. Korelasi Sama Dengan Satu Korelasi sama dengan + 1 artinya kedua variabel mempunyai hubungan linier sempurna (membentuk garis lurus) positif. Korelasi sempurna seperti ini mempunyai makna jika nilai X naik, maka Y juga naik seperti pada gambar yang tertera di bawah ini:
Gambar 2 Korelasi dimana r = + 1
3. Korelasi Sama Dengan Minus Satu Korelasi sama dengan -1 artinya kedua variabel mempunyai hubungan aslinier sempurna (membentuk garis lurus) negatif. Korelasi sempurna seperti ini mempunyai makna jika nilai X naik, maka Y turun dan sebaliknya seperti pada gambar yang tertera di bawah ini:
4
Gambar 3 Korelasi dimana r = - 1
2.3 Uji Regresi Gujarati (2006) mendefinisikan analisis regresi sebagai kajian terhadap hubungan satu variabel yang disebut sebagai variabel yang diterangkan (the explained variabel) dengan satu atau dua variabel yang menerangkan (the explanatory). Variabel pertama disebut juga sebagai variabel tergantung dan variabel kedua disebut juga sebagai variabel bebas. Jika variabel bebas lebih dari satu, maka analisis regresi disebut regresi linear berganda. Disebut berganda karena pengaruh beberapa variabel bebas akan dikenakan kepada variabel tergantung. Dalam mengkaji hubungan antara beberapa variabel menggunakan analisis regresi, terlebih dahulu peneliti menentukan satu variabel yang disebut dengan variabel tidak bebas dan satu atau lebih variabel bebas. Jika ingin dikaji hubungan atau pengaruh satu variabel bebas terhadap variabel tidak bebas, maka model regresi yang digunakan adalah model regresi linier sederhana. Kemudian Jika ingin dikaji hubungan atau pengaruh dua atau lebih variabel bebas terhadap variabel tidak bebas, maka model regresi yang digunakan adalah model regresi linier berganda (multiple linear regression model). Kemudian untuk mendapatkan model regresi linier sederhana maupun model regresi linier berganda dapat diperoleh dengan melakukan estimasi terhadap parameter-parameternya menggunakan metode tertentu. Spesifikasi minimum untuk prosedur regresi adalah:
Satu variabel dependen (variabel terikat)
Satu atau beberapa variabel independen (variabel bebas)
5
2.4 Harga Untuk memahami definisi harga, perlu dipahami bahwa masalah harga selalu berhubungan antara penjual dan pembeli baik produk maupun jasa. Melalui harga dan pembayaran akan dapat menutupi biaya produksinya dan menentukan kelangsungan hidup bisnis atau perusahaan. Begitu pula dengan pembeli, akan mempertimbangkan harga, sebab berkaitan dengan jumlah uang yang harus dikorbankan untuk memperoleh atau menikmati suatu produk atau jasa, Harga adalah sejumlah uang sebagai alat tukar untuk memperoleh produk atau jasa (Djasmin Saladin, 2001:95).Sedangkan menurut (Buchari Alma, 2002:125) harga adalah nilai suatu barang atau jasa yang dinyatakan dengan uang”. Dari sejumlah definisi harga menurut para ahli diatas dapat diambil kesimpulan bahwa harga merupakan sejumlah uang yang harus dikeluarkan oleh konsumen sebagai alat ganti atau tukar untuk mendapatkan sejumlah barang atau manfaat serta pelayanan dari produk atau jasa yang akan didapat oleh konsumen tersebut.
6
BAB III Metodologi Penelitian 3.1 Jenis Penelitian Dalam penelitian ini penulis menggunakan penelitian kuantitatif, karena data yang diperoleh nantinya berupa angka. Dari angka yang diperoleh akan dianalisis lebih lanjut dalam analisis data.
3.2 Sumber Data Dalam penelitian ini sumber data berasal dari data sekunder yaitu dari literatur, artikel, jurnal serta situs di internet yang berkenaan dengan penelitian yang dilakukan.
3.3 Variabel Penelitian Variabel-variabel yang digunakan dalam laporan ini adalah sebagai berikut: 1. Variabel Dependen (Variabel Terikat) Variabel dependen (terikat) merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel bebasnya. Dalam laporan ini, yang menjadi variabel dependen adalah penjualan beras. 2. Variabel Independen (Variabel Bebas) Variabel independen (bebas) merupakan variabel yang mempengaruhi variabel terikatnya. Dalam kasus ini yang menjadi variabel bebas adalah harga beras.
3.4 Metode Analisis Data Metode analisis data adalah suatu metode yang digunakan untuk mengolah hasil penelitian guna memperoleh suatu kesimpulan. Dengan melihat kerangka pemikiran teoritis, maka teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis kuantitatif. Dalam penelitian ini analisis yang digunakan untuk mengetahui pengaruh harga beras terhadap penjualan beras di Indonesia, menggunakan analisis korelasi dan analisis regresi linier sederhana. Untuk memperoleh analisis yang tepat, maka menggunakan metode analisis kenormalan data, analisis korelasi dan analisis regresi. 1. Analisis Kenormalan Data Analisis kenormalan data adalah hal pertama yang harus dilakukan untuk mengetahui data tersebut normal atau tidak.
7
2. Analisis Korelasi Analisis korelasi digunakan untuk melihat hubungan antara satu variabel dengan variabel yang lain. 3. Analisis Regresi Analisis regresi adalah alat statistika yang digunakan untuk mendekripsikan, memprediksi, kontrol terhadap suatu fenomena statistik yang disajikan dalam bentuk model numerik. Uji ini harus memiliki minimal dua variabel, yaitu variabel dependen (terikat / dipengaruhi) dan variabel independent (mempengaruhi / bebas).
8
BAB IV Pembahasan dan Analisis Data 4.1 Kasus Seorang mahasiswa ingin mengetahui penjualan beras di Indonesia apakah megalami penurunan yang mana terjadi kenaikan harga beras di Indonesia dengan menentukan persamaan regresinya jika diketahui harga beras, dengan data sebagai berikut: Harga Beras (Rupiah/kg) 8000 8500 8000 9000 10000 9500 10000 9000 8500 12000 12500 13000 12000 11000 14000
Penjualan Beras (Kg/bulan) 112 110 117 200 198 199 211 186 189 205 200 118 130 201 209
4.2 Analisis Kenormalan Data Analisis kenormalan data harus dilakukan sebelum melakukan analisis yang lain, karena analisis kenormalan data berfungsi untuk melihat data tersebut normal atau tidak. Langkah – langkah dalam melakukan analisis data adalah sebagai berikut : 1. DISTRIBUSI FREKUENSI Prosedur ini digunakan untuk menguji kenormalan data dengan skewness (nilai kemiringan) dan kurtosis (titik kemiringan). Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies Maka akan ditampilkan kotak dialog Frequencies. a. Pindahkan variable mana yang akan diuji kenormalan datanya, kemudian pilih Statistics
9
b. Pilih Skewness dan Kurtosis kemudian klik Continue
c. klik OK hingga mendapat tabel Statistics
10
d. Kemudian ujilah nilai skewness dan kurtosis dengan syarat nilai Skewness dan nilai Kurtosis terletak diantara ± 2 . Nilai Skewness Nilai Kurtosis Berdasarkan harga beras Skewness Kurtosis Berdasarkan penjalan beras Skewness Kurtosis = Karena nilai skewness dan kurtosis pada prestasi, jam belajar, dan jam penggunaan media sosial diantara maka data tersebut adalah normal. 2. DISTRIBUSI DESKRIPTIF Data itu disebut normal jika nilai Z score yang muncul sebagian besar terletak diantara ± 1,96 . Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives Maka akan ditampilkan kotak dialog Descriptives. 1. Pindahkan variable mana yang akan diuji kenormalan datanya 2. Klik save standized values as variable.
11
3. Klik OK hingga mendapat tabel Descriptive Statistics. 4. Nilai Z Score akan muncul pada data statistic nya.
Pada tabel Zscore diatas, diketahui bahwa nilai Zscore muncul sebagian besar terletak diantara maka data tersebut adalah normal.
4.3 Analisis Korelasi Analisis korelasi digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel dependen dan variabel independen. Selain itu juga untuk mngetahui kuat lemahnya hubungan antar variabel tersebut. langkah – langkah dalam pengujian korelasi adalah : 1.
Pada menu pilih: Analyze → Correlate → Bivariate Maka akan ditampilkan kotak-kotak dialog Bivariate Correlations. Semua variabel numerik pada file data akan ditampilkan pada kotak daftar variabel.
2.
Pindahkan semua variabel yang akan diuji sekaligus ke kotak Variabels
12
3. Klik OK maka akan muncul tampilan pada output korelasi.
4. Setelah itu memulai pengujiannya Analisis:
Hipotesis H0 : Tidak ada hubungan antar variabel (tidak ada hubungan antara harga beras dengan penjualan beras). H1 : Ada hubungan antar variabel (ada hubungan antara harga beras dengan penjualan beras).
Pengambilan keputusan a. Berdasarkan Probabilitas Syarat : - Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima - Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak
13
Terlihat pada output bahwa probabilitas antara harga beras dengan penjualan beras = maka H0 diterima yang artinya tidak ada hubungan antar variabel atau dengan kesimpulan tidak ada hubungan antara harga beras dengan penjualan beras di Indonesia. b. Berdasarkan Angka Korelasi Syarat : - Arah korelasi positif dan angka korelasi > 0,5 maka memiliki hubungan kuat - Arah korelasi negatif dan angka korelasi < 0,5 maka memiliki hubungan lemah Dari output terlihat angka korelasi antara harga beras dengan penjualan beras adalah yang artinya antara harga beras dengan penjualan beras memiliki hubungan kuat.
4.4 Analisis Regresi Setelah melakukan analisis korelasi, selanjutnya yaitu melakukan analisis regresi. Analisis regresi digunakan untuk menemukan persamaan regresi yang menunjukkan hubungan antara variabel dependen (variabel respon) dengan satu atau beberapa variabel independen (variabel prediktor ). Dimana variabel dependen adalah penjualan beras dan variabel independen adalah harga beras. Karena variabel independen hanya satu, maka analisis ini menggunakan analisis regresi sederhana. Langkah – langkah dalam melakukan pengujian regresi adalah : Analyze → Regression → Linear Maka akan ditampilkan kotak dialog Linear regression.
14
1. Masukkan variabel Penjualan Beras ke kotak Dependent, sedangkan variabel Harga Beras Independent (s). 2. Klik tab Statistics, maka akan ditampilkan kotak dialog Linear regression Statistics
3. Berilah centang pada colinearity diagnostics, Durbin-Watson dan Casewise diagnostics kemudian pilih All cases. Setelah itu, klik continue. 4. Klik tab Plots, maka akan ditampilkan kotak dialog Linear Regression Plots
15
5. Kliklah *SRESID (Studentized Residual), kemudian masukkan ke kotak Y. Selanjutnya, kliklah *ZPRED (Standardized Predicted Value) kemudian masukkan ke kotak X. Setelah itu, klik continue 6. Klik tab Save maka akan ditampilkan kotak dialog Linear Regression Save, lalu centang Unstandardized . Setelah itu, klik continue.
7. Kliklah OK, maka hasil output akan ditampilkan. 8. Setelah tampilan output keluar, maka akan memulai analisisnya
Analisis / Interpretasi Output :
16
Dari output pada tabel variabel Entered/Removed menunjukkan bahwa seluruh variabel bebas dimasukkan dalam perhitungan regresi. Persamaan Regresi secara umum Regresi Linier : Regresi Berganda
:
Pada model persamaan regresi untuk menguji ketepatan model regresi dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari Goodness of fit. Secara statistik hal ini bisa ditunjukan dengan melakukan tiga uji: 1. Koefisien Determinasi Pengaruh variabel independen terhadap variasi variabel dependen dapat diukur dengan besarnya nilai koefisien determinasi (R²). Pada Output tabel Model Summary
Karena menggunakan analisis regresi linear sederhana sehingga yang dipakai untuk melihat koefisisen determinasi adalah nilai R. Terdapat koefisiensi determinasi R yang berguna untuk mengetahui besarnya sumbangan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen ) yang dinyatakan dalam persentase (
merupakan besarnya pengaruh variabel independen harga beras terhadap variabel dependent penjualan beras, sedangkan sisanya adalah besarnya pengaruh faktor lain diluar variabel independent yang ada. 2. Uji Statistik F (Uji Anova)
Hipotesis H0 : Tidak ada pengaruh antara harga beras dengan penjualan beras H1 : Ada pengaruh antara harga beras dengan penjualan beras
Pengambilan keputusan
a. Berdasarkan perbandingan
dengan
Syarat :
17
diterima : jika ditolak : jika Pada outuput
(tabel ANOVA) : 1
Untuk menentukan
dengan
:
adalah banyaknya data yang diteliti dan
banyak variabel
independent. Setelah itu dengan langkah sebagai berikut : Transform
compute variabel
Sehingga diperoleh :
(
)
18
Keputusan
Kesimpulan : Ada pengaruh antara harga beras dengan penjualan beras (model regresi dapat dipakai untuk memprediksi penjualan beras) b. Berdasarkan nilai probabilitas Syarat : diterima : jika nilai probabilitas ditolak : jika nilai probabilitas Diketahui sig.(tabel ANOVA) : Keputusan
(
)
prob > 0,05
Kesimpulan : Tidak ada pengaruh antara harga beras dengan penjualan beras 3. Uji Statistik T Pada kasus diatas menggunakan regresi linear sederhana, bentuk umum persamaan regresi: Pada output tabel Coefficient hasil perhitungan diatas dapat dibuat persamaan regresi :
Dimana: Penjualan beras Harga Beras konstanta Dari persamaan tersebut menunjukkan bahwa : Koefisien regresi sebesar 0 menyatakan bahwa setiap penambahan Rp 1 harga beras akan meningkatkan penjualan beras sebesar 19
Konstanta sebesar menyatakan bahwa jika variabel bebas harga beras tidak ada maka penjualan beras adalah
Hipotesis Koefisien regresi tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Koefisien regresi berpengaruh signifikan terhadap variabel Pengambilan Keputusan a.
Berdasarkan Perbandingan
dan
Syarat : diterima : jika ditolak : jika
berada diantara nilai tidak berada diantara nilai
Dari output diperoleh nilai thitung masing-masing koefisien regresi berturut-turut: (
untuk variabel independen
1=
harga beras)
Signifikansi ( )
Untuk menghitung Ttabel, langkah – langkah yang harus dilakukan adalah sama seperti menghitung Ftabel, yaitu : Transform
Compute Variabel
20
Sehingga (1
dan berada diantara nilai
) maka:
, koefisien harga beras tidak berpengaruh signifikan terhadap penjualan beras atau dengan kata lain koefesien harga beras tidak berpengaruh siginifikan terhadap penjualan beras. b. Berdasarkan Nilai Probabilitas Syarat : diterima : jika nilai probabilitas ditolak : jika nilai probabilitas Diketahui sig.(tabel Coefficient) :
(
)
Probabilitas Kesimpulan : koefisien regresi tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel atau dengan kata lain koefesien harga beras tidak berpengaruh siginifikan terhadap penjualan beras. UJI PENYIMPANGAN ASUMSI KLASIK a. Autokorelasi Autokorelasi adalah hubungan yang terjadi antara residual dari pengamatan satu dengan pengamatan yang lain. Model regresi yang baik seharusnya tidak menunjukkan adanya autokorelasi. Untuk mendeteksi ada
21
atau tidaknya autokorelasi, maka Durbin Watson akan dibandingkan dengan DWtabel dengan kriteria sebagai berikut: Jika
–
atau
Jika
diantara
Jika
diantara
–
dan dan
, maka ada autokorelasi , maka tidak ada autokorelasi –
atau
dan
–
, maka tidak ada
kesimpulan yang pasti : batas atas dari
tabel (
: batas bawah dari
0
tabel (
upper bound) lower bound)
Autokorelasi
Tidak ada
Tidak ada
Tidak ada
Autokorelasi
(+)
kes. pasti
autokorelasi
kes. pasti
(-)
1,077
1,361
2,639
2,923
4
Dari output diketahui
Dari tabel Durbin Watson dengan taraf signifikansi di peroleh – – Karena diantara 0 dan , maka terjadi autokorelasi(+). Kesimpulan Ho ditolak. Koefisien regresi berpengaruh signifikan terhadap variabel atau dengan kata lain koefesien harga beras berpengaruh siginifikan terhadap penjualan beras. b. Multikolinieritas
22
Multikolinieritas adalah hubungan antar variabel independen yang terdapat dalam model regresi memiliki hubungan linier yang sempurna atau mendekati sempurna (koefisien korelasinya tinggi atau bahkan 1. Model yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi sempurna atau mendekati sempurna diantara variabel bebasnya. Konsekuensi adanya multikolinieritas adalah koefisien korelasi variabel tidak tertentu dan kesalahan menjadi sangat besar atau tidak terhingga. Syarat uji multikolinieritas adalah : atau inflation factor (
Jika Tolerance multikolinieritas
)
→ terjadi
Dari output diperoleh:
Tolerance
Kesimpulan tidak terjadi multikolinieritas antar variabel independennya. c. Heteroskedastisitas Scatterplot digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya penyimpangan pada asumsi klasik, yaitu heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas adalah varian residual yang tidak sama pada semua pengamatan di dalam model regresi. Regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas. Syarat uji heteroskedastisitas adalah : - Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, menyempit) maka terjadi heteroskedastisitas - Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di
bawah
angka
0
pada
sumbu
Y,
maka
tidak
terjadi
heteroskedastisitas
23
Karena pada output scatterplot tidak menunjukkan adanya pola yang jelas, maka tidak terjadi heteroskedastisitas pada data-data yang digunakan pada model tersebut.
24
BAB V Penutup 5.1.
Kesimpulan Dalam pengujian kenormalan data berdasarkan distribusi frekuensi dan distribusi deskriptif diperolah bahwa data yang dibuat telah menunjukkan adanya kenormalan. Sehingga bisa dilanjutkan untuk menguji hubungan (korelasi) dengan menguji persamaan regresi. Dalam penggunaan uji korelasi berdasarkan nilai probabilitas, diperoleh bahwa tidak ada hubungan antara harga beras dengan penjualan beras di Indonesia. Sedangkan berdasarkan angka korelasi, diperoleh bahwa antara harga beras dengan penjualan beras memiliki hubungan kuat. Dalam pengujian regresi berdasarkan koefisien determinasi didapatkan pengaruh variabel independen terhadap variasi variabel dependen sebesar dan sebesar 74 dipengaruhi oleh faktor lain. Sedangkan dalam uji statistik F (uji varians) berdasarkan perbandingan Fhitung dan Ftabel serta nilai probabilitas diperoleh bahwa ada pengaruh antara harga beras dengan penjualan beras (model regresi dapat dipakai untuk memprediksi penjualan beras). Kemudian pada uji statistik T berdasarkan perbandingan Thitung dengan Ttabel serta nilai probabilitas diperoleh bahwa koefisien regresi tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel atau dengan kata lain koefesien harga beras tidak berpengaruh siginifikan terhadap penjualan beras.. Pada analisis ini, tidak terdapat kesimpulan yang pasti karena nilai DW terletak antara 0 dan dL dan terjadi autokorelasi(+). Serta pada output scatterplot, menunjukkan tidak adanya heteroskedastisitas karena tidak menunjukkan adanya pola yang jelas.
25
Daftar Pustaka Anonim. (2015, Mei 2). Korelasi. Dipetik Mei 31, 2015, dari Wikipedia: http://wikipedia.com Anonim. (2015). SPSS_2. Malang: Laboratorium Komputer UMM. Sarwono, J. (2015). Korelasi. Dipetik Mei 31, 2015, dari Jonathan Sarwono: http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi.htm
26
Lampiran-lampiran 1. Input Data View
Variable View
27
2. Output
28
29
30
31
32
33
