Analisa Pengaruh Pasangan Subur Dan Pengguna Alat/Cara KB Terhadap Angka Kelahiran Di Kabupaten Simalungun Tahun 1994-2007

ANALISA PENGARUH PASANGAN SUBUR DAN PENGGUNA

ALAT/CARA KB TERHADAP ANGKA KELAHIRAN

DI KABUPATEN SIMALUNGUN

TAHUN 1994-2007

TUGAS AKHIR

ELSUM RODEARNI PURBA

062407096

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2009

PERSETUJUAN

Judul : ANALISA PENGARUH PASANGAN SUBUR DAN

PENGGUNA ALAT/CARA KB TERHADAP ANGKA KELAHIRAN DI KABUPATEN SIMALUNGUN TAHUN 1994-2007

Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : ELSUM RODEARNI PURBA

Nomor Induk Mahasiswa : 062407096

Program Studi : DIPLOMA-3 STATISTIKA

Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Disetujui di Medan, Mei 2009

Diketahui/Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU

Ketua, Pembimbing

Dr. Saib Suwilo, M.Sc. Dr.Saib Suwilo, M.Sc.

PERNYATAAN

HUBUNGAN PENGARUH PASANGAN SUBUR DAN PENGGUNA ALAT/CARA KB TERHADAP ANGKA KELAHIRAN

DI KABUPATEN SIMALUNGUN TAHUN 1994-2007

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juni 2009

ELSUM RODEARNI PURBA 062407096

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Esa karena atas berkat dan karuniaNya kepada penulis sehingga tugas akhir ini dapat diselesaikan tepat pada waktunya.

Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Dr. Saib Suwilo, M,Sc. selaku Ketua Jurusan Departemen Matematika dan pembimbing pada penyelesaian tugas akhir ini yang telah memberikan panduan dan arahan kepada penulis dalam menyusun serta mnyempurnakan tugas akhir ini. Penulis juga mengucapkan terima kasaih kepada bapak Drs. Henri Rani Sitepu, M.Si. selaku Sekretaris Departemen Matematika, juga terima kasih kepada Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara , pegawai di FMIPA USU, dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada bapak, ibu dan semua sanak keluarga (khususnya pada Maria) yang selama ini memberikan bantuan dan motivasi yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa yang akan membalas segalanya. Penulis juga mengucapkan banyak terima kasih buat Junita yang telah banyak membantu beserta teman-teman yang selalu memberi semangat dan penghiburan.

Akhir kata, Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada seluruh pihak yang telah membantu dalam penyelesaian Tugas Akhir ini.

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ... i

Pernyataan ... ii

Penghargaan ... iii

Daftar Isi ... iv

Daftar Tabel ... vi

Daftar Gambar ... vii

BAB 1 Pendahuluan ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 5

1.3 Tujuan Penelitian ... 5

1.4 Manfaat Penelitian ... 5

1.5 Tinjauan Pustaka ... 6

1.6 Metode Penelitian ... 8

1.7 Sistematika Penulisan ... 9

BAB 2 Landasan Teori ... 11

2.1 Analisa Regresi... 11

2.1.1 Analisa Regresi Sederhana ... 12

2.1.2 Analisa Regresi Berganda ... 12

2.2 Uji Keberartian Regresi Linier ... 13

2.3 Analisa Korelasi ... 15

2.4 Koefisien Korelasi ... 16

BAB 3 Gambaran Umum Kabupaten Simalungun ... 19

3.1 Sejarah Singkat Kabupaten Simalungun ... 19

3.2 Letak Geografis ... 23

3.3 Lambang Kabupaten Simalungun ... 25

3.4 Penduduk Kabupaten Simalungun ... 26

3.5 Kesehatan dan Keluarga Berencana ... 27

BAB 4 Analisis Data ... 29

4.1 Pengolahan Data ... 29

4.2 Uji Keberartian Regresi Linier ... 36

4.3 Perhitungan Koefisien Korelasi Linier Berganda ... 39

BAB 5 Implementasi Sistem ... 43

5.1 Pengertian Implementasi Sistem ... 43

5.2 Pengenalan SPSS ... 43

BAB 6 Kesimpulan dan Saran ... 56 6.1 Kesimpulan ... 56 6.2 Saran ... 57 Daftar Pustaka

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1 Koefisien korelasi yang telah diinterpretasikan ... 18

Tabel 3.1 Daftar tujuh landshappen yang terdiri dari 16 distrik dan huta ... 22

Tabel 4.1 Angka kelahiran total, jumlah pasangan usia subur, dan pengguna alat/cara KB tahun 1994-2007 di Kabupaten Simalungun ... 29

Tabel 4.2 Harga-harga yang diperlukan untuk menghitung koefisien-koefisien a0, a1, a2 ... 31

Tabel 4.3 Harga Yˆ untuk Menghitung Kekeliruan Tafsiran Baku ... 35

Tabel 4.4 Harga-harga yang Diperlukan untuk Uji Regresi ... 37

Tabel 5.1 Deskrispsi Statistika ... 53

Tabel 5.2 Model Summary(b) ... 53

Tabel 5.3 ANAVA (b) ... 53

Tabel 5.4 Coefficients (a) ... 54

Tabel 5.5 Korelasi antara Angka Kelahiran dengan Jumlah Pasangan Usia Subur dan Jumlah Penggunaan Alat/cara KB ... 55

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 3.1 Peta Kabupaten Simalungun ... 23

Gambar 3.2 Lambang Kabupten Simalungun ... 24

Gambar 5.1 Tampilan Pengaktifan SPSS 15.0... 45

Gambar 5.2 Kotak Dialog SPSS for Windows ... 46

Gambar 5.3 Tampilan Jendela Data View dalam SPSS ... 47

Gambar 5.4 Tampilan Jendela Pengisian Variabel View ... 49

Gambar 5.5 Tampilan Jendela Pengisian Data View ... 50

Gambar 5.6 Kotak Dialog Linier Regression... 51

Gambar 5.7 Kotak Dialog Linier Regression : Statistics ... 51

Gambar 5.8 Kotak Dialog Linier Regression : Options ... 52

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1.Latar Belakang

Pada tiga abad yang lalu, masalah kependudukan telah dipelajari oleh para ahli kependudukan tapi berlangsung relatif lama. Namun permasalahan kependudukan baru mendapat perhatian lebih serius ketika dipublikasikannya buah pemikiran Robeth Thomas Malthus pada tahun 1796 yang dikenal dengan “Prinsip Kependudukan“ yang sampai sekarang masih berharga. Di Indonesia, dewasa ini semarak dengan masalah pertumbuhan penduduk karena pertumbuhan penduduk ini adalah masalah penting yang sangat membutuhkan perhatian dan pembahasan yang serius dari peminat dan ahli kependudukan. Bila para ahli dan pengambil kebijakan tidak cepat tanggap dan waspada maka pertumbuhan penduduk akan membawa malapetaka. Pertumbuhan penduduk yang tidak terkendali, cepat dan tidak seimbang akan mengakibatkan terjadinya tekanan-tekanan berat pada sektor pangan, pendidikan, fasilitas kesehatan, kesempatan kerja, tempat tinggal dan lingkungan hidup dan lain-lain. Hal ini diperkuat oleh teori Malthus yang mengatakan: Apabila tidak ada pengekangan, pengendalian, jumlah penduduk cenderung berkembang jauh lebih cepat dibanding kebutuhan kehidupan khususnya pangan. Dalam arti jumlah penduduk bertambah menurut deret ukur sedangkan kebutuhan kehidupan khususnya pangan bertambah menurut deret hitung.

Pada hakekatnya pertumbuhan penduduk Indonesia dipengaruhi oleh tiga faktor utama yaitu tingkat kelahiran (fertilisasi), tingkat kematian (mortalitas) dan migrasi. Dalam skala makro dan nasional pengaruh migrasi dapat dikatakan nihil tetapi tingkat kelahiran dan kematian sangat besar pengaruhnya bagi laju pertumbuhan penduduk.

Seperti yang diuraikan diatas salah satu pengaruh laju pertumbuhan penduduk adalah fertilisasi. Fertilisasi adalah jumlah anak lahir hidup dan lebih dihitung untuk wanita dikarenakan wanitalah yang melahirkan anak. Suatu kelahiran disebut dengan lahir hidup apabila waktu lahir terdapat tanda-tanda kehidupan dan apabila tidak ada tanda-tanda kehidupan disebut lahir mati. Dalam demografi lahir mati tidak dianggap sebagai suatu peristiwa kelahiran. Untuk mengurangi laju pertumbuhan penduduk harus dilakukan penurunan, pengendalian fertilisasi. Hal ini disebabkan sangat berpengaruh terhadap kesejahteraan penduduk yang merupakan tujuan penting yang harus dicapai oleh setiap negara. Untuk mencapai tujuan tersebut maka pemerintah berusaha membuat kebijakan-kebijakan penting dan berusaha memenuhi sarana dan fasilitas yang menunjang kesejahteraan penduduk.

Seperti yang dikemukakan sebelumnya bahwa kesejahteraan masyarakat adalah tujuan utama yang harus dicapai oleh setiap negara tak terkecuali Indonesia. Hal ini ditegaskan dalam pembukaan UUD 1945 bahwa pembentukan Negara Kesatuan Republik Indonesia bertujuan untuk melindungi segenap bangsa Indonesia dan segenap tumpah darahnya serta mamajukan kesejahteraan umum. Dan didukung oleh ketetapan MPR No IV/MPR/1978 yang berbunyi :

“Agar pembangunan ekonomi dan peningkatan kesejahteraan rakyat dapat terlaksana dengan cepat, harus dibarengi dengan pengaturan pertumbuhan jumlah penduduk melalui program keluarga berencana, yang mutlak harus dilaksanakan dengan berhasil, karena kegagalan pelaksanaan keluarga berencana akan mengakibatkan hasil usaha pembangunan menjadi tidak berarti dan dapat membahayakan generasi yang akan datang”.

Bertolak dari pemikiran tersebut maka ditetapkan bahwa tujuan program keluarga berencana di Indonesia adalah mewujudkan keluarga kecil yang bahagia dan sejahtera yang merupakan Sumber Daya Manusia dengan mengendalikan kelahiran dalam rangka menjamin terkendalinya petumbuhan penduduk Indonesia (David lucas,1995).

Di berbagai daerah berkembang perasaan malu bagi orang tua bila seorang anak yang sudah cukup umur belum melangsungkan pernikahan. Tetapi ada suatu anggapan bila anak yang masih usia remaja sudah menikah mempunyai nilai tersendiri, karena menunjukkan kekayaan kehormatan dan kebanggaan bagi orang tua yang bersangkutan. Hal ini dikarenakan wanita yang sudah kawin lebih tinggi statusnya dalam pandangan masyarakat. Untuk menghindari kejadian di atas, pemerintah melakukan suatu kebijakan dengan membuat undang-undang pernikahan No.1 tahun 1974 pasal 6 ayat 2 yang mengatakan bahwa “Yang melangsungkan perkawinan seseorang yang belum mencapai umur 21 tahun harus mendapat izin dari kedua orang tua” dan pasal 7 ayat 1 berisikan “ perkawinan hanya diizinkan jika pihak pria berusia 19 tahun dan wanita sudah mencapai 16 tahun”. Undang-undang dan kebijakan pemerintah ini mempunyai alasan dan tujuan yaitu untuk menghindari kawin muda (pendewasaan usia perkawinan) yang dianggap sebagai pasangan subur yang paling berpeluang melahirkan banyak anak, dan apabila usia kawin yang lebih

tua dapat mempengaruhi fertilitas secara langsung maupun tidak langsung, pengaruh langsung adalah makin singkatnya wanita mengalami resiko melahirkan anak; pengaruh yang tidak langsung dapat merupakan penurunan fertilitas yang disebabkan sikap-sikap itu baru terhadap perkawinan dan keluarga. Sikap-sikap baru ini dapat menyebabkan seorang wanita kawin pada umur yang lebih tua dan mungkin juga menyebabkan pembatasan kelahiran dikarenakan resiko untuk melahirkan terlalu besar (Algiers Rachim, 1990).

Kebijakan-kebijakan yang telah dilakukan oleh pemerintah harus diikutsertakan dengan peran serta masyarakat untuk mendukung tujuan tersebut.

Sehingga pengetahuan tentang kependudukan sangat penting untuk merangsang timbulnya kesadaran dan membina tingkah laku yang bertanggung-jawab sehingga masalah-masalah yang ada dapat diatasi dengan penuh perhatian dan memungkinkan setiap masalah dapat dicegah dan dihindari. Kesadaran masyarakat dan perhatian untuk ikut serta dalam mewujudkan kesadaran masyarakat dapat menanggulangi masalah pertumbuhan penduduk.

Berdasarkan uraian diatas penulis ingin mengetahui respon masyarakat dalam penurunan fertilitas. Dan sejauh manakah pengaruh pasangan subur dan penggunaan alat/cara KB terhadap angka kelahiran sehingga dapat menekan angka pertumbuhan penduduk agar dapat mewujudkan kesejahteraan rakyat seperti yang tertulis dalam pembukaan UUD 1945. Untuk itu penulis mengambil judul tulisan

“ANALISA PENGARUH PASANGAN SUBUR DAN PENGGUNAAN ALAT/

CARA KB TERHADAP ANGKA KELAHIRAN DI KABUPATEN

1.2. Perumusan Masalah

Dari uraian latar belakang pemilihan judul yang telah diuraikan diatas, maka dirumuskan yang menjadi masalah dari penelitian ini adalah bagaimanakah keeratan pengaruh pasangan subur dan pengguna alat/ cara KB terhadap angka kelahiran.

1.3. Tujuan Penelitian.

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis apakah secara signifikan (menyakinkan) terdapat korelasi positif, negatif atapun tidak berkorelasi antara pasangan subur dan pengguna alat/ cara KB terhadap angka kelahiran di Kabupaten Simalungun tahun 1994-2007.

1.4. Manfaat Penelitian

Adapun yang menjadi manfaat dari penelitian ini adalah :

1. Dapat menuangkan ilmu dan mengaplikasikan teori-teori statistika yang diperoleh penulis selama kuliah untuk menyelesaikan permasalahan yang sedang diteliti.

2. Penelitian ini bermanfaat bagi penulis yaitu memperluas dan memperdalam pemahaman penulis dalam bidang statistika, serta melatih penulis dalam membuat sebuah karya ilmiah, dan melalui penelitian ini penulis dibiasakan untuk lebih banyak membaca.

1.5. Tinjauan Pustaka

Salah satu model di dalam statistika adalah regresi. Menurut Subagyo (2004), pengertian dari analisis regresi merupakan suatu model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel yaitu variabel bebas (independent variable) dan variabel terikat (dependent variable).

Tujuan utama dari analisis regresi adalah untuk membuat perkiraan nilai suatu variabel (variabel terikat) dengan menggunakan variabel lain (variabel bebas) yang berhubungan dengan variabel tersebut. Jika terdapat satu variabel bebas disebut dengan regresi linier sederhana (simple regression), sedangkan jika terdapat lebih dari satu variabel bebas disebut regresi linier berganda (multiple regression). Pada penelitian ini, penulis akan menggunakan persamaan regresi linier berganda. Dalam regrasi ganda, persamaan regresi mempunyai lebih dari satu variabel bebas. Untuk memberi simbol variabel bebas yang terdapat dalam persamaan regresi ganda adalah dengan melanjutkan simbol yang digunakan pada regresi sederhana, yaitu dengan menambah tanda bilangan pada masing-masing variabel bebas, misalnya

n

X X X

X₁, ₂, ₃,.... .

Sedangkan menurut Sudjana (2002), secara umum persamaan bergandanya dapat ditulis sebagai berikut :

k k

X

a

X

a

X

a

X

a

a

Y

ˆ

=

₀

+

_{1 1}

+

_{2 2}

+

_{3 3}

+

...

+

Dimana :

Yˆ : Nilai estimasi Y

0

a : Nilai Y pada perpotongan antara garis linier dengan sumbu vertikal

3 2 1,a ,a

a : Koefisien variabel bebas

3 2 1,X ,X

X : Variabel Bebas

Persamaan regresi dari suatu data observasi dapat dibuat dengan menentukan besarnya

n

a a a a

a₀, ₁, ₂, ₃... , dengan menggunakan tiga persamaan berikut:

∑

Y =a0n+a1

∑

X1i +a2

∑

X2i

i i i

i i

iX a X a X a X X

Y 2 1 2 2 1 1 1 0 1

∑

=

∑

+

∑

+

∑

∑

=

∑

+

∑

+

∑

2 2 2 2 1 1 2 0

2i i i i i

iX a X a X X a X

Y

Analisis korelasi

Menurut Alfigari (2000), analisis korelasi adalah suatu alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui derajat hubungan linier antara suatu variabel dengan variabel yang lain. Dan digunakan dalam hubungannya dengan analisis regresi dalam menjelaskan seberapa kuat hubungan antara variabel bebasnya dengan variabel terikatnya.

Nilai koefisian korelasinya didapat dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

∑

∑

−

∑

∑

∑

∑

−

∑

−

= _{2 2}

) ( }{ ) ( { ) )( ( i i i i i i i i xy Y Y n X X n Y X Y X n r Dimana :

n : Banyaknya pasangan data X dan

∑

Xi : Jumlah nilai-nilai dari variabel X

∑

2

i

X : Jumlah kuadrat nilai-nilai dari variabel X

∑

2

i

Y : Jumlah kuadat nilai-nilai dari variabel Y

∑

XiYi : Jumlah hasil kali nilai-nilai dari variabel X dan Y

1.6. Metode Penelitian.

Metode yang digunakan penulis dalam melaksanakan penelitian ini adalah

1.Lokasi Penelitian

Untuk mempermudah penelitian ini, peneliti mengadakan penelitian dan pengumpulan data dan memilih lokasi pengumpulan data pada Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara, di jalan Asrama No. 179 Medan. Kemudian penelitian dilanjutkan di perpustakaan USU dan perpustakaan FMIPA USU untuk mencari buku penunjang untuk keperluan menganalisis data dan menyelesaikan tugas akhir ini.

2.Studi Kepustakaan (Library Research)

Studi pustaka merupakan suatu cara penelitian yang digunakan untuk memperoleh data ataupun informasi dari perpustakaan yaitu dengan membaca buku-buku, jurnal-jurnal ataupun sumber terbitan lainnya dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yang mendukung serta relevan dengan penulisan tugas akhir ini.

3.Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data untuk keperluan penelitian ini dilakukan penulis dengan

Sumatera Utara. Pengumpulan data yang diambil melalui data sekunder. Data sekunder adalah data yang dikumpulakan, diperoleh dari sumber-sumber tercetak, dimana data tersebut telah dikumpulkan oleh pihak lain sebelumnya. Sumber data sekunder adalah buku, laporan perusahaan, jurnal, internet dan lain sebagainya. Dalam hal ini penulis merangkum data berdasarkan data yang telah tersedia atau disusun oleh BPS. Data yang dikumpulkan tersebut kemudian diatur, disusun, dan disajikan dalam bentuk angka-angka dengan tujuan mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekupulan data tersebut.

1.7. Sistematika Penulisan.

Dalam penyusunan tugas akhir ini penulis menjadi enam bab dimana masing-masing bab terdiri dari sub-sub bab. Pembagian ini dimaksudkan untuk mempermudah penguraian, dimulai dari pengertian dan penegasan jumlah sampai pada kesimpulan dan saran. Adapun sistematika penulisannya adalah sebagai berikut :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Pada bab ini akan diuraikan latar belakang, perumusan masalah, tujuan pustaka, manfaat penelitian, metode penelitian, lokasi penelitian, tinjauan pustaka, sistematika penulisan.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Bab ini menguraikan tentang konsep dan defenisi tentang pengertian analisa regresi berganda, korelasi berganda dan koefisien determinasi

BAB 3 :GAMBARAN UMUM KABUPATEN SIMALUNGUN

Pada bab ini diuaraikan gambaran umun kabupaten Simalungun yang terletak di propinsi sumatera utara, mengenai sejarah kabupaten simalungun, letak astronominya, keadaan geografi, komposisi penduduk dan keterangan-keterangan lainnya mengenai kabupaten simalungun.

BAB 4 : ANALISIS DATA

Bab ini merupakan bab yang berisikan mengenai proses pembentukan regresi linier berganda, koefisien berganda dan koefisien determinasi yang digunakan dalam penelitian ini.

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Dalam bab ini penulis menjelaskan pengertian dan tujuan implementasi sistem, rancangan program yang dipakai dan hasil outputnya.

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini merupakan penutup yang mengenai kesimpulan yang dihasilkan dari pembahasan penelitian ini. Serta pada bagian akhir akan diberikan saran berdasarkan pada permasalahan yang ada dan dari kesimpulan yang didapat.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Analisa Regresi

Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Galton melakukan studi tentang kecendrungan tinggi badan anak. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat perkiraan nilai suatu variabel dengan menggunakan beberapa variabel lain yang berhubungan dengan variabel tersebut (Alfigari, 2000).

Menurut Mason, pengertian dari analisis regresi adalah suatu model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua variabel atau lebih yaitu variabel bebas dan variabel terikat.

Variabel bebas adalah variabel yang nilai-nilainya tidak tergantung pada variabel lainnya, biasanya disimbolkan dengan X . Variabel ini digunakan untuk meramalkan atau menerangkan nilai variabel yang lain. Sedangkan variabel terikat adalah variabel yang nilai-nilainya bergantung pada variabel lainnya, biasanya disimbolkan dengan Y. Variabel itu merupakan variabel yang diramalkan atau diterangkan nilainya (Hasan, 1999).

Untuk mempelajari hubungan-hubungan antara beberapa variabel, analisis regresi dapat dilihat dari dua bentuk yaitu:

1. Analisis Regresi Sederhana (Simple Analisis Regression) 2. Analisis Regresi Berganda (Multiple Analisis Regression)

2.1.1 Regresi linier sederhana

Regresi linier sederhana merupakan suatu prosedur untuk menunjukkan dua hubungan matematis dalam bentuk persamaan antara dua variabel, yaitu variabel X sebagai variabel bebas (variable independent) dan variabel Y sebagai variabel terikat (variable dependent).

Bentuk umum persamaan linier sederhana adalah bX

a

Yˆ= +

Dimana :

Yˆ = Variabel terikat

a = Parameter intersep (titik potong kurva terhadap sumbu Y)

b= Koefisien regresi (kemiringan atau slop kurva linier)

X = Variabel bebas

Nilai a dan bdapat diperoleh dengan cara dibawah ini :

( )

(

)

(

)(

)

(

₂

)

(

)

2

2

∑

∑

∑

∑

∑

∑

− − = i i i i i i i X X n Y X X X Y a

(

) (

)( )

(

₂

)

(

)

2

∑

∑

∑

∑

∑

− − = i i i i i i X X n Y X Y X n b

2.1.2 Regresi linier berganda

Regresi linier berganda merupakan suatu linier yang menjelaskan ada tidaknya hubungan fungsional dan meramalkan pengaruh dua variabel independent ( X atau ) lebih terhadap variabel dependent (Y . Dalam analisa berganda, akan digunakan ) X

yang menggambarkan seluruh variabel yang termasuk di dalam analisa dan variabel dependen. Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut :

k k

X

a

X

a

X

a

X

a

a

Y

ˆ

=

₀

+

_{1 1}

+

_{2 2}

+

_{3 3}

+

...

+

Dimana :

Yˆ : Nilai estimasi Y

0

a : Nilai Y pada perpotongan (intersep) antara garis linier dengan sumbu vertikal Y atau disebut juga dengan konstanta

3 2 1,a ,a

a : Koefisien variabel bebas

3 2 1,X ,X

X : Variabel Bebas

Untuk mengetahui nilai koefisien a₀,a₁,a₂,....,a_k diperlukan n buah pasangan data )

, ,... , ,

(X₁ X₂ X₃ X_k Y yang didapat dari pengamatan. Untuk regresi linier berganda dengan dua variabel bebas dapat ditaksir oleh Yˆ=a0 +a1X1i+a2X2i

Untuk mengetahui besarnya nilai a₀,a₁,a₂ dapat ditentukan dengan menggunakan tiga persamaan berikut :

∑

Y =a0n+a1

∑

X1i +a2

∑

X2i

i i i

i i

iX a X a X a X X

Y 2 1 2 2 1 1 1 0 1

∑

=

∑

+

∑

+

∑

∑

=

∑

+

∑

+

∑

2 2 2 2 1 1 2 0

2i i i i i

iX a X a X X a X

Setelah menentukan persamaan liniernya langkah selanjutnya adalah menentukan standar error atau kekeliruan baku.

Menurut Hasan (1999) standart erorr adalah angka atau indeks yang digunakan untuk menduga ketepatan suatu penduga atau mengukur jumlah variasi titik-titik observasi disekitar garis regresi. Standart error dapat ditentukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut :

1 ) ˆ ( 2 2 ... 12 . − − − = =

∑

k n Y Y Se

Sy k i i

Uji Keberartian Regresi Linier

Uji keberartian diperlukan untuk mengetahui apakah sekelompok variabel bebas secara bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat. Pada dasarnya pengujian hipotesa tentang parameter koefisien regresi secara keseluruhan adalah dengan menggunakan ujiF. Rumus yang dipakai untuk mendapatkan nilai Fhitung

dapat dinyatakan sebagai berikut :

) 1 ( − − = k n JK k JK F res reg Dengan

1. JK_reg (Jumlah Kuadrat Regresi)

JKreg =a1

∑

x1iyi+a2

∑

x2iyi +...+ak

∑

xkiy_i

dimana :

2 1

1 X X

Dengan derajat kebebasannya (dk) adalah k

2. JK_res (Jumlah Kuadrat Residu)

∑

−

= 2

) ( _{i i}

res Y Y

JK

Dengan derajat kebebasannya adalah n−k−1

Adapun langkah-langkah pengujian hipotesanya adalah sebagai berikut : 1. Menentukan Hipotesa nol (H ) dan Hipotesa alternatif (₀ H ) ₁

0 ...

: 1 2

0 = = = k=

H β β β

: 1

H minimal satu parameter koefisien regresi tidak sama dengan nol 2. Menentukan derajat kebebasan (α) yang diinginkan

3. Menentukan Uji Statistik dalam hal penulisan ini digunakan uji F 4. Tentukan daerah tolak atau kriteria pengujian yaitu :

Tolak H apabila ₀ F_hitung >F_tabel

Terima H apabila 0 Fhitung < Ftabel

Analisa Korelasi

Analisis korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui derajat hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lainya. Sehingga apabila terdapat hubungan antar variabel maka perubahan-perubahan yang terjadi pada salah satu variabel akan mengakibatkan terjadinya perubahan pada variabel lain. Umumnya analisis korelasi digunakan dalam hubungan dengan analisis regresi dimana kegunaannya untuk mengukur ketetapan garis regresi, dalam menjelaskan variasi nilai

variabel dependen. Oleh karena itu korelasi tidak dapat dilakukan tanpa adanya persamaan regresi (Kustituanto, 1984).

Koefisien Korelasi

Koefisien korelasi pertama kali diperkenalkan oleh Karl Pearson sekitar tahun 1900. Koefisien korelasi menggambarkan keeratan hubungan antara dua variabel berskala selang atau rasio. Dilambangkan dengan r, koefisien korelasi sering juga disebut dengan r pearson atau koefisien korelasi produk-momen pearson.

Menurut Hasan (1999) koefisian korelasi yang terjadi dapat berupa : 1. Korelasi positif

Korelasi positif adalah korelasi dari dua variabel, yaitu apabila variabel yang satu ( X ) meningkat maka variabel yang lainnya ( Y ) cenderung meningkat pula. 2. Korelasi negatif

Korelasi negatif adalah korelasi dari dua variabel, yaitu apabila variabel yang satu (X ) meningkat maka variabel yang lainnya (Y) cenderung menurun.

3. Tidak ada korelasi

Tidak ada korelasi terjadi apabila apabila kedua variabel (X dan Y) tidak menunjukkan adanya hubungan.

4. Korelasi sempur na

Korelasi sempurna adalah korelasi dari dua variabel, yaitu apabila kenaikan atau penurunan variabel yang satu (variabel X ) berbanding dengan kenaikan atau penurunan variabel lainnya (variabel Y).

Untuk perhitungan koefisien korelasi r berdasarkan sekumpulan data (X_i,Y_i) berukuran n dapat dicari dengan menggunakan rumus :

Koefisien korelasi r dipakai apabila terdapat dua variabel tetapi apabila digunakan korelasi berganda atau memiliki tiga variabel ganda maka dapat koefisien korelasinya dinotasikan dengan R . Nilai koefisien linier berganda (R dapat dicari dengan rumus ) sebagai berikut :

2 12 12 2 1 2 2 2 1 12 . 1 2 r r r r r r

Ry y y y y

− − + = dimana : 1 y

r = Koefisien korelasi antara Y dan_{X 1}

2

y

r = Koefisien korelasi antara Ydan X ₂

12

r = Koefisien korelasi antara X dan ₁ X₂

Menentukan koefisien korelasi berganda juga dapat dicari dengan mencari koefisien determinasi dibawah ini :

∑

= 2 2 i reg y JK

R ;

2

R

R =

{

_∑

∑

₋

_∑

∑

}

{

_∑

∑

₋

_∑

}

−

=

_{2 2 2 2}

)

(

)

(

)

)(

(

i i i i i i i i

Y

Y

n

X

X

n

Y

X

Y

X

n

r

Setelah nilai koefisien korelasinnya (r ) diperoleh maka kemudian diinterpretasikan terhadap korelasi yang dikutip dari Prof. Husaini (2006, 201):

Tabel 2.1 Koefisien Korelasi yang Telah Diinterpretasiakan

Interval Koefisien Tingkat Hubungan

0 Tidak ada Korelasi

0,01-0,19 Sangat rendah

0,20-0,39 Rendah

0,40-0,59 Agak Rendah

0,60-0,79 Cukup

0,80-0.99 Tinggi

BAB 3

GAMBARAN UMUM KABUPATEN SIMALUNGUN

Sejarah Singkat Kabupaten Simalungun

Suku Simalungun adalah salah satu suku asli dari Sumatera Utara. Simalungun mempunyai arti “sunyi”. Nama itu diberikan oleh orang luar karena penduduk Simalungun yang sangat jarang dan tempat tinggal antara satu dengan yang lain sangat berjauhan. Tetapi tetangga yang disekitar Simalungun menyebutkan istilah masing-masing, seperti orang batak toba menyebut orang Simalungun dengan sebutan “balungu”. Sedangkan orang karo menyebut Simalungun dengan sebutan “batak timur” karena simalungun berada di sebelah timur mereka.

Gelombang pertama (Proto simalungun), pendatang diperkirakan datang dari Nogore (India Selatan) dan Pegunungan Assam (India Timur) di sekitar abad ke-5, menyusuri Myanmar ke Siam dan Malaka untuk selanjutnya ke Sumatera Timur dan mendirikan kerajaan Nagur dari dari Raja dinasti Damanik. Gelombang kedua (Deutero Simalungun), datang dari suku-suku di sekitar Simalungun yang bertetangga dengan suku asli Simalungun.

Menurut Tuan Taralamsyah Saragih yang sebagai pengemuka adat simalungun mengatakan bahwa pada gelombang proto simalungun adalah rombongan yang terdiri

dari keturunan empat raja-raja besar dari Siam dan India ini bergerak dari Sumatera Timur ke daerah Aceh, Langkat, daerah Bangun Purba, hingga ke Bandar kalifah sampai Batubara.

Kerajaan Nagur tadi memiliki beberapa panglima (Raja Goraha) yang masing masing bermarga : Saragih, Purba, dan Sinaga. Kemudian para panglima ini dijadikan menantu oleh raja nagur dan selanjutnya masing-masing mendirikan kerajaannya sendiri. Adapun nama-nama kerajaan yang berdiri itu adalah kerajaan Silou (Purba Tambak), kerajaan Tanoh (Sinaga), kerajaan Raya (Saragih).

Selama abad ke-13 hingga abad ke-15, ketiga kerajaan kecil ini mendapat serangan dari kerajaan-kerajaan lain seperti Singasari, Majapahit, Rajenda Chola (India) dan dari Sultan Aceh, Sultan-sultan Melayu hingga Belanda. Selama periode ini, tersebutlah cerita “hattu ni sappar” yang melukiskan kengerian keadaan saat itu dimana kekacauan diikuti oleh marajalelanya korela hingga memaksa mereka menyeberangi “Laut Tawar” (sebutan untuk danau toba) untuk mengungsi ke pulau yang dinamakan Samosir yang merupakan kependekan dari Sahali Misir (bahasa simalungunnya yang memili arti “sekali pergi”).

Saat pengungsi kembali ketanah asalnya (Huta hasusuran), mereka menemukan daerah Nagur yang sepi, sehingga dinamakanlah daerah kekuasaan kerajaan nagur itu dengan “Sima-sima ni Lungun” yang memiliki arti yang sepi dan lama kelamaan menjadi simalungun.

Pengungsi tadi kembali membenahi tanah asal mereka dan terus berkembang sehinga mendirikan kembali kerajaan Nagur dan kerajaan-kerajaan kecil berkembang menjadi kerajaan-kerajaan besar hingga pada tahun 500.

Pada masa kerajaan nagur (500-1295), setelah berakhirnya kerajaan Mojopahit, raja-raja terbesar di Simalungun mengadakan pertemuan yang dinamakan ‘Harungguan Bolon’ dengan para partuanon temasuk bekas pasukan dari Singosari dan Mojopahit yang melahirkan sistem raja maroppat (raja nan empat) yakni terdiri dari Kerajaan Nagur, Kerajaan Silou, Kerajaan Batangio, dan Kerajaan Harau. Nama kumpulan raja keempat itu diberi nama dengan Batak Timur Raya yang dalam bahasa simalungunnya disebut : “Purba Desa Naualuh”. Namun kerajaan batak timur raya ini tidak bertahan karena terjadi perpecahan dan tak ada jalan keluar sehingga terjadi perang. Sisa dari perpecahan membentuk kerajaan- kerajaan kecil yang terbagi empat kerajaan kecil juga yaitu Kerajaan Dolok Silau (marga purba tambak), Kerajaan Tanah Jawa (marga sinaga), Kerajaan Siantar (marga damanik), Kerajaan Panei (kerajaan purba dasuha). Yang demikian sistem kerajaan maroppat telah dihidupkan kembali dan berjalan kembali dengan baik hingga tahun 1865.

Zaman menentang kolonial Belanda (1865-1907) kerajaan raja maroppat yang telah dihidupkan kembali itu kembali terpecah menjadi tujuh kerajaan yakni : kerajaan dolok silau, kerajaan tanah jawa, kerajaan siantar, kerajaan panei, kerajaan raya, kerajaan purba, kerajaan silimakuta. Struktur pemerintahan merangkap pimpinan adat dari kerajaan tersebut terdiri dari raja, tungkat, parbapaan, partuanon, penghulu. Disamping itu dibentuk lagi suatu dewan yang diberi nama Harajaan yang masing-masing dewan berbeda menurut adat kerajaan yang bersangkutan.

Masa penjajahan Belanda (1907-1941), dengan besluit (surat keputusan) Gubernement tanggal 12 desember 1906 No.22 (Saatsblad No.531) dibentuklah Afdeling Simalungun En De Karo Landen yang dikepalai oleh asisten residen yang pertama V.V.J. Westenberg yaitu bekas Controleur tanah karo, yang berkedudukan di Seribu Dolok dan pada tahun 1912 di pindahkan ke Pematang Siantar. Pada tahun 1907 seluruh raja-raja simalungun telah menandatangani kontrak pendek (Korte Verklaring). Dan dengan demikian sistem pemerintahaan di simalungun beralih menjadi sistem swapraja, dimana peran harajaan telah dibatasi. Belanda membagi wilayah administrasi pemerintahaan menjadi tujuh landshappen (kerajaan) yang terdiri dari 16 distrik dan huta (kampung).

Tabel 3.1 Daftar Tujuh Landshappen yang Terdiri dari 16 Distrik dan Huta

No Kerajaan Distrik

1 Siantar 1. Siantar

2. Bandar

3. Sidamanik

2 Tanah Jawa 1. Tanah Jawa

2. Bosar Maligas

3. Jorlang Hataran

4. Dolok Panribuan

5. Girsang Sipangna Bolon

3 Panei 1. Panei

2. Dolok Batu Nanggar

4 Raya 1. Raya

2. Raya Kahean

5 Dolo Silou 1. Dolok Silou

2. Silou Kahean

6 Purba 1. Purba

7 Silimakuta 1. Silimakuta Sumber : BPS Kabupaten Simalungun

3.2. Letak Geografis

Sumber : BPS Kabupaten Simalungun

Gambar 3.1 Peta Kabupaten Simalungun

Kabupaten Simalungun terletak antara 02036 – 03018 Lintang Utara dan 98032 -99035 Bujur Timur dan berada pada ketinggian 20 m – 1400 m diatas permukaan laut.Kabupaten Simalungun berbatasan dengan lima kabupaten tetangga yaitu :

1.Sebelah barat berbatasan dengan Kabupaten Karo 2.Sebelah timur berbatasan dengan Kabupaten Asahan

Luas wilayah kabupaten simalungun adalah 4.386,6 Km2 atau 6,12 % luas dari Propinsi Sumatera Utara dan terdiri dari 31 kecamatan, 22 kelurahan dan 345 desa atau nagori (bulan juni 2008 terjadi pemekaran kelurahan/ desa atau nagori), dengan jarak rata-rata ibukota kecamatan ke ibukota kabupaten antara 13 Km sampai 97 Km. Dari 367 kelurahan dan desa terdapat sebanyak 276 kelurahan dan desa atau nagori merupakan desa swasembada dan 91 desa swakarsa.

Keadaan iklim kabupaten Simalungun bertemperatur sedang, suhu panas tertinggi terdapat pada bulan Mei dengan rata-rata 26,20 C. Rata-rata suhu udara tertinggi pertahun adalah 26,90 C dan rata-rata suhu terendah per tahun 25,80 C. Kelembapan udara rata-rata per bulan 83,7 % dengan kelembaban tertinggi terjadi pada bulan Oktober yaitu 87% dengan penguapan rata-rata 3,46 mm/hari.

Dalam satu tahun rata-rata terdapat 14 hari hujan dengan hari hujan tertinggi terdapat pada bulan November sebanyak 22 hari, kemudian pada bulan Oktober sebanyak 20 hari hujan. Curah hujan terbanyak pada bulan Agustus sebesar 461 mm.

3.3 Lambang Kabupaten Simalungun

Sumber : BPS Kabupaten Simalungun

Gambar 3.2 Lambang Kabupaten Simalungun

Seperti kabupaten/kota lainnya, Kabupaten Simalungun memiliki lambang daerah. Adapun lambang itu tertulis dalam Peraturan Daerah Kabupaten Dati II Simalungun No. 5 tahun 1960. Isi dari Peraturan itu menyatakan makna dari lambang Kabupaten Simalungun yakni :

1. Lambang berbentuk perisai adalah menggambarkan kekuatan dan pertahanan membela kepentingan daerah dan negeri.

2. Bilangan - bilangan pada bagian - bagian lambang adalah simbolik yang menggambarkan kesetiaan kepada negara RI.

3. Padi dan kapas adalah kebutuhan pokok untuk mencapai kemakmuran dan keadilan.

6. Gelombang danau adalah menggambarkan dinamika masyarakat.

7. Rumah balai adat adalah spesifik daerah yang menggambarkan adat, kebudayaan dan kesenian daerah.

3.4 Penduduk Kabupaten Simalungun

Menurut data yang ada di BPS Kabupaten Simalungun, penduduk Kabupaten Simalungun sebanyak 846.329 jiwa yang tersebar di 31 kecamatan dengan perbandingan penduduk laki-laki dan penduduk wanita sebesar 100,28. Jumlah penduduk terbesar adalah berada di Kecamatan Bandar yaitu sebesar 66.739 jiwa dan jumlah penduduk yang terkecil berada di Kecamatan Haranggaol Horison yang hanya bejumlah 5.789 jiwa.

Kecamatan yang memiliki luas wilayah terbesar terdapat di Kecamatan Raya dengan luas 333,60 km2 dan wilayah terkecil di kecamatan Haranggaol Horison dengan luas berkisar 34,50 km2. Wilayah yang sangat padat di Kabupaten Simalungun berada di Kecamatan Siantar dengan jumlah 781,70 jiwa/km2 yang disusul oleh Kecamatan Bandar berkisar 611,27 jiwa/km2 dan gunung maligas yang berjumlah 433,29 jiwa/km2.

Penduduk Kabupaten Simalungun rata-rata memiliki mata pencaharian dengan bercocok tanam atau petani. Sebagian besar tanaman yang ditanam adalah padi dan jagung. Sehingga tak heran apabila Kabupaten Simalungun merupakan penghasil padi kedua terbesar di Sumatera Utara.

3.5 Kesehatan dan Keluarga Berencana

Di Kabupaten Simalungun sarana-sarana kesehatan telah tersedia seperti rumah sakit, baik itu dari pihak pemerintah, pihak swasta maupun pihak perkebunan. total dari rumah sakit adalah 8 (delapan) buah dimana 2 (dua) rumah sakit pemerintah, 4 (empat) rumah sakit swasta dan (dua) rumah sakit perkebunan. Sarana kesehatan untuk tingkat kecamatan seperti puskesmas terdapat di setiap kecamatan dengan jumlah 34 buah. Sementara itu tenaga medis yang ada seperti dokter umum berjumlah 65 orang, dokter spesialis sebanyak 1 (satu) orang dan dokter gigi berjumlah 27 orang. Kemudian tenaga medis lainnya seperti bidan ada sebanyak 428 orang dari bidan PTT sebanyak 330 orang.

Dalam bidang keluarga berencana, terlihat ada perkembangan yang cukup pesat yang ini dapat dilihat dari PUS dan akseptor aktif yang terus meningkat dan ditandai dengan meningkatnya akseptor baru. Hal ini terbukti adanya pemberian penghargaan Manggala Karya Kencana pada tanggal 29 Juni 2007 kepada Bupati Simalungun, pada bapak HT Zulkarnain Damanik oleh bapak Presiden Bambang Susilo Yudoyono. Hal ini memberi semangat para petugas, untuk mensosialisasikan program KB pada masyarakat Simalungun.

Peningkatan terus bertambah sehingga pada tahun 2008 jumlah akseptor baru sudah mencapai 16.659 orang. Sebagian besar akseptor baru ini menggunakan alat kontrasepsi suntik sebesar 6.497 akseptor, kemudian pil KB 5.679 akseptor dan kondom sebesar 1.946.

Pada tahun 2009 pemerintahan Kabupaten Simalungun memberikan pelayanan KB Kontap (Kontrasepsi Mantap), MOW (Medis Operasi Wanita) dan MOP (Medis Operasi Pria ) baru-baru ini dilaksanakan di rumah sakit Balimbingan Kecamatan Tanah Jawa. Pelaksanaan ini ditinjau langsung oleh bupati Kabupaten Simalungun.

Pelaksanaan layanan ini dilaksanakan dengan memanfaatkan Bulan Bhakti IBI-KB-Kesehatan yang dimulai pada bulan April 2009 dan sesuai dari Rakerda (Rapat Kerja Daerah) KB Sumatera Utara tahun 2009 yang memiliki target 18.000 akseptor baru. Pelayanan ini di mulai pada tanggal 16, 17 dan 20 April 2009 dengan sasaran utama adalah keluarga pra sejahtera dan keluarga sejahtera I.

Pada tanggal 16 April 2009 peserta KB yang akan dilayani sebanyak 132 Akseptor yang berasal dari 11 Kecamatan.. Selanjutnya tanggal 17 April 2009 akan melayani peserta KB sebanyak 120 Akseptor dari 10 kecamatan dan pada tanggal 20 April 2009 peserta KB yang akan dilayani sebanyak 84 Akseptor dari 7 Kecamatan. Namun untuk Kecamatan Silimakuta, Pamatang Silimakuta dan Dolok Silou akan dilayani pada tanggal 16 April 2009 di RS Bethesda Saribudolok

BAB 4

ANALISIS DATA

4.1 Pengolahan Data

Data yang diambil dari Kantor Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara adalah data Angka Kelahiran Total (TFR) di Kabupaten Simalungun, jumlah pasangan usia subur dan pengguna alat/cara KB pada tahun 1994-2007.

Tabel 4.1 Angka Kelahiran Total, Jumlah Pasangan Usia Subur dan Pengguna Alat/cara KB tahun 1994-2007 di Kabupaten Simalungun

Tahun

TFR (Angka Kelahiran Total)

Jumlah Pasangan Usia Subur

Jumlah Pengguna Alat/cara KB

1994 3,61 118692 102984

1995 3,75 120210 113929

1996 3,15 121156 121761

1997 3,42 121156 126188

1998 3,20 126679 123475

1999 3,05 135375 126675

2000 3,10 135375 127433

2001 3,09 135575 94353

2002 3,12 139108 107756

2003 3,04 143848 107026

2004 3,01 135187 112704

2005 2,77 125196 109012

2006 2,72 138960 113102

2007 2,61 137214 139562

Dari data tersebut bisa dilambangkan dengan : Y = Angka Kelahiran Total (TFR)

1

X = Jumlah Pasangan Usia Subur

2

X = Jumlah Pengguna Alat/ Cara KB

Dari data tersebut dapat dicari persamaan regresi linier berganda dengan menghitung terlebih dulu :

∑

Y = Jumlah angka kelahiran (TFR)

∑

X1 = Jumlah pasangan usia subur

∑

X2 = Jumlah pengguna alat/cara KB

∑

X1Y = Jumlah hasil perkalian antara banyaknya pasangan usia subur

dengan angka kelahiran

∑

X₂Y = Jumlah hasil perkalian antara jumlah pengguna alat/cara KB dengan angka kelahiran

∑

X1X2 = Jumlah hasil perkalian pasangan usia subur dengan pengguna

Tabel 4.2 Harga-harga yang Diperlukan untuk Menghitung Koefisien-koefisien a₀,a₁,a₂

Y X 1 X 2 Y 2

2 1

X X 22 YX 1 YX 2 X1X2

3,61 118692 102984 13,03 14087790864 10605704256 428478,12 371772,24 12223376928

3,75 120210 113929 14,06 14450444100 12979817041 450787,50 427233,75 13695405090

3,15 121156 121761 9,92 14678776336 14825741121 381641,40 383547,15 14752075716

3,42 121156 126188 11,70 14678776336 15923411344 414353,52 431562,96 15288433328

3,20 126679 123475 10,24 16047569041 15246075625 405372,80 395120,00 15641689525

3,05 135375 126675 9,30 18326390625 16046555625 412893,75 386358,75 17148628125

3,10 135375 127433 9,61 18326390625 16239169489 419662,50 395042,30 17251242375

3,09 135575 94353 9,55 18380580625 8902488609 418926,75 291550,77 12791907975

3,12 139108 107756 9,73 19351035664 11611355536 434016,96 336198,72 14989721648

3,04 143848 107026 9,24 20692247104 11454564676 437297,92 325359,04 15395476048

3,01 135187 112704 9,06 18275524969 12702191616 406912,87 339239,04 15236115648

2,77 125196 109012 7,67 15674038416 11883616144 346792,92 301963,24 13647866352

2,72 138960 113102 7,40 19309881600 12792062404 377971,20 307637,44 15716653920

2,61 137214 139562 6,81 18827681796 19477551844 358128,54 364256,82 19149860268

Elsum Rodearni Purba : Analisa Pengaruh Pasangan Subur Dan Pengguna Alat/Cara KB Terhadap Angka Kelahiran Di Kabupaten Simalungun Tahun 1994-2007, 2009.

Dari Tabel 4.2 diperoleh hasil sebagai berikut :

n = 14

∑

Y = 43,64

∑

X1 = 1833731

∑

X2 = 1625960

2

∑

Y = 137,3336

∑

2 1

X = 241107128101

∑

2 2

X = 190690305330

∑

X₁Y = 5693236,75

∑

X₂Y = 5056842,22

∑

X1X2 = 212928452946

Rumus mencari persamaan regresi linier berganda

∑

Y =a0n+a1

∑

X1i +a2

∑

X2i

i i i

i i

iX a X a X a X X

Y 2 1 ₂

2 1 1 1 0 1

∑

=

∑

+

∑

+

∑

∑

=

∑

+

∑

+

∑

2 2 2 2 1 1 2 0

2i i i i i

iX a X a X X a X

Y

Kemudian subtitusikan nilai-nilai yang bersesuaian, sehingga diperoleh persamaan :

2 1

0 1833731 1625960

14 64

,

43 = a + a + a ( 1)

2 1

1 241107128101 21292845294

1833731 75

,

5693236 = a + a + a (2)

2 1

0 212928452946 190690305330

1625960 22

,

Eliminasi a dari persamaan 1 (satu) dan 2 (dua) : ₀

80024020,84 = 25672234 a0 + 3362569380361a + 29815732567601 a 2

79705314,5 = 25672234 a + 3375499793414 0 a + 29809983412441 a2 _ 318706,34 = 0 + (-12930413053) a₁ + 574915516 a₂ (4)

Eliminasi a dari persamaan 1(satu) dan 3 (tiga) : 0

70956894,40 = 22763440 a₀ + 2981573256760 a + 2643745921600 ₁ a ₂ 70795791,08 = 22763440 a₀ + 2980998341244 a + 2669664274620 ₁ a _ ₂

161103,32 = 0 + 574915516 a₁ + (-25918353020)a2 (5)

Eliminasi a2 dari persamaan 4 (empat) dan 5 (lima) :

1,8323E+14 = (-7,4339E+18) a₁ + (3,3053E+17) a 2 2,0831E+15 = (-7,4339E+18) a₁ + (3,3514E+20) a ₂ _ 2,2664E+15 = 0 + (3,3480E+20) a ₂

2 a

20) (3,3480E

15 2,26636E

++ =

2

a = -6,77E-06

Subtitusi a = (-6,77E-06) ke persamaaan 5 (lima) ₂ -161103,32 = 574915516 a1 + 25918353020 a2

161103,32 = 574915516 a₁ + 25918353020 (-6,77E-06)

574915516 a₁ = 175446,76

a1

175446,76 574915516

=

Subtitusi a = (-2,50E-05) dan ₁ a = (-6,77E-06) ke persamaan 1: ₂

2 1

0 1833731 1625960

14 64

,

43 = a + a + a

43,64 = 14 a₀ + 1833731 (-2,50E-05) + 1595960 (-6,77E-06) 14 a0 = 100,40

0

a = 7,17

Dari penyelesaian diatas, telah didapat koefisien-koefisien regresi linier berganda sebagai berikut

0

a = 7,17

1

a = (-2,50E-05)

2

a = (-6,77E-06)

Dengan demikian Persamaan regresi linier ganda atas X dan ₁ X , dapat ₂ disusun sebagai berikut :

2

1 ( 6,77 06)

) 05 --2,50E ( 7,17

ˆ _{X E X}

Y= + + − −

Setelah mendapat persamaan regresi berganda, langkah selanjutnya adalah menghitung kesalahan baku. Untuk menghitung kekeliruan baku tafsiran diperlukan harga-harga Yˆ yang diperoleh dari persamaan regresi diatas untuk tiap harga X dan ₁

2

Tabel 4.3 Harga Yˆ untuk Menghitung Kekeliruan Tafsiran Baku

Y X 1 X 2 Yˆ (Y −Yˆ)

2 ) ˆ (Y −Y

3,61 118692 102984 3,51 0,10 0,01

3,75 120210 113929 3,40 0,35 0,12

3,15 121156 121761 3,32 -0,17 0,03

3,42 121156 126188 3,29 0,13 0,02

3,20 126679 123475 3,17 0,03 0,00

3,05 135375 126675 2,94 0,11 0,01

3,10 135375 127433 2,93 0,17 0,03

3,09 135575 94353 3,15 -0,06 0,00

3,12 139108 107756 2,97 0,15 0,02

3,04 143848 107026 2,86 0,18 0,03

3,01 135187 112704 3,04 -0,03 0,00

2,77 125196 109012 3,31 -0,54 0,29

2,72 138960 113102 2,94 -0,22 0,05

2,61 137214 139562 2,80 -0,19 0,04

43,64 1833731 1625960 43,64 0,00 0,66

Maka kesalahan bakunya dapat dihitung dengan menggunakan rumus dibawah ini :

1 ) ˆ ( 2 2 ... 12 . − − − = =

∑

k n Y Y Se

Sy k i i

dengan k= 2, n =14 dan

∑

(Y_i−Yˆ_i)2 = 0,66 maka diperoleh

1 ) ˆ ( 2 2 ... 12 . − − − =

∑

k n Y Y

S_{y k} i i

1 2 14 0,66 2 ... 12 . − − = k y S 0,06 2 ... 12

. k=

y

S

12 .

y

S = 0,24

Ini berarti bahwa rata-rata angka kelahiran yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata angka kelahiran yang diperkirakan adalah sebesar 0,24

4.2 Uji Keberartian Regresi Linier

Menguji keberartian Regresi linier ini dimaksudkan untuk menyakinkan, apakah regresi (berbentuk linier) yang didapat berdasarkan penelitian ada artinya bila dipakai untuk membuat kesimpulan mengenai peubah. Dari nilai-nilai diatas dapat diketahui

res reg JK

JK , dan selanjutnya diperoleh nilai Fhitung.

Dengan Hipotesa nol (H ) dan Hipotesa alternatif (₀ H ) ₁

0

H : Tidak ada hubungan linier antara jumlah pasangan subur dan jumlah pengguna alat/cara KB terhadap angka kelahiran

1

H : Ada hubungan linier antara jumlah pasangan subur dan jumlah pengguna alat/cara KB terhadap angka kelahiran

Dengan kriteria pengujiannya adalah: Tolak Ho apabila F_hitung >F_tabel Terima Ho apabila F_hitung < F_tabel

tabel

F diperoleh dari tabel F dengan derajat dk pembilang = k, dan dk penyebut =n−k−1. F_hitung dapat dicari dengan menggunakan rumus :

) 1 ( − − = k n JK k JK F res reg Dimana : i ki k i i i i

reg a x y a x y a x y

JK = ₁

∑

₁ + ₂

∑

₂ +...+

∑

∑

−

= 2

) ( i i

res Y Y

Untuk menguji model regresi yang telah terbentuk, maka diperluka n nilai-nilai

1 , x

y dan x2 dengan rumus :

Y Y y_i = _i−

2 2

2 X X

x _i = _i−

k ki

ki X X

x = −

Dari tabel 4.2 dapat diperoleh nilai dari Y =3,12, X₁=130980,79 dan X₂=116140

Tabel 4.4 Harga-harga yang Diperlukan untuk Uji Regresi

y x ₁ x ₂ yx ₁ yx ₂ y 2

0,49 -12288,79 -13156 -6021,51 -6446,44 0,24

0,63 -10770,79 -2211 -6785,60 -1392,93 0,40

0,03 -9824,79 5621 -294,74 168,63 0,00

0,30 -9824,79 10048 -2947,44 3014,40 0,09

0,08 -4301,79 7335 -344,14 586,80 0,01

-0,07 4394,21 10535 -307,59 -737,45 0,00

-0,02 4394,21 11293 -87,88 -225,86 0,00

-0,03 4594,21 -21787 -137,83 653,61 0,00

0,00 8127,21 -8384 0,00 0,00 0,00

-0,08 12867,21 -9114 -1029,38 729,12 0,01

-0,11 4206,21 -3436 -462,68 377,96 0,01

-0,35 -5784,79 -7128 2024,68 2494,80 0,12

-0,40 7979,21 -3038 -3191,68 1215,20 0,16

-0,51 6233,21 23422 -3178,94 -11945,22 0,26

-0,04 -0,06 0,00 -22764,74 -11507,38 1,30

Dari nilai-nilai diatas dapat diketahui nilai jumlah kuadrat regresi (JK_reg), dan nilai jumlah kuadrat residu (JK_res) dan selanjutnya dapat dihitungF_hitung.

1 1

1 X X

∑

+

∑

=a x y a x y

JKreg 1 1 2 2

= (-2,50E-05) (-22764,74) + (-6,77E-06) (-11507.38) = 0,65

∑

−

= 2

) ( i i

res Y Y

JK = 0,66 ) 1 ( − − = k n JK k JK F res reg ) 1 2 14 ( 0,66 2 0,65 − − = F = 5,42

Dari tabel distribusi F dengan dk pembilang = 2, dk penyebut = 11 dan

α = 5 % maka :

tabel

F = F_{(α)(k,n−k−1)}

tabel

F = F_{(0.05)(14−2−1)}

= 3,98

Didapat F_hitung = 5,42 lebih besar dari F_tabel = 3,98

tabel hitung F

F > maka H ditolak dan ₀ H diterima. Hal ini berarti bahwa persamaan ₁ regresi linier berganda menyatakan ada hubungan linier antara jumlah pasangan subur dan jumlah pengguna alat/cara KB terhadap angka kelahiran.

Perhitungan Koefisien Korelasi Linier Berganda

Mencari koefisien determinasi dengan menggunakan rumus :

∑

= 2

2

i reg y JK R

=

1.30 0,65

= 0,5

Didapat nilai koefisien determinasi sebesar 0,5. Hal ini berarti bahwa sekitar 50 % tingkat kelahiran dapat dijelaskan atau ditentukan oleh variabel jumlah pasangan usia subur dan jumlah pengguna KB melalui hubungan regresi linier ganda dengan persamaan sedangkan sisanya (50 %) dipengaruhi oleh faktor lain.

Dan koefisien korelasinya gandanya didapat dengan : 2

R

R =

= 0,50

= 0,70

Dari hasil perhitungan didapat korelasi (r ) antara jumlah pasangan usia subur dan jumlah pengguna alat/cara KB terhadap angka kelahiran sebesar 0,70. Nilai korelasi tersebut menyatakan bahwa hubungan antara jumlah pasangan usia subur dan jumlah pengguna alat/cara KB terhadap angka kelahiran cukup kuat.

4.4 Perhitungan Koefisien Korelasi Antar Variabel

Dari tabel 4.2 dapat dicari koefisien korelasi antara variabel terikat (Y) dengan variabel (X) sehingga diketahui seberapa besar hubungannya.

1. Koefisien korelasi antara angka kelahiran (TFR) dengan jumlah pasangan usia subur

{

14(2,41107E 11)-(1786122658681)

}{

14(137,3336) (1904,4496)

}

) 43,64 )( 1833731 ( ) 5693236.75 ( 14 1 . − + − = x y r = -0,66

Korelasi antara jumlah pasangan usia subur adalah -0,66 yang berarti menunjukkan korelasi yang cukup kuat dengan arah yang berlawanan (korelasi negatif).

2. Koefisien korelasi antara angka kelahiran (TFR) dengan jumlah pengguna alat/cara KB

{

₂

}

{

₂ 2

}

2 2 2 2 2 . ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 2

∑

∑

∑

∑

−

∑

∑

∑

− − = Y Y n X X n Y X Y X n

r _yx

{

14(1,9069E 11)-(2,54709E 11)

}{

14(137,333) (1904,4496)

}

) 43,64 )( 1625960 ( ) 5056842,22 ( 14 2 . − + + − = x y r = -0,23

{

₂

}

{

₂ 2

}

1 2 1 1 1 . ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 1

∑

∑

∑

∑

−

∑

∑

∑

− − = Y Y n X X n Y X Y X n r _yx

Nilai koefisien korelasi

1

.x

y

r adalah sebesar -0,23 menunjukkan bahwa terdapat korelasi negatif dengan rendah (lemah) antara angka kelahiran dengan pengguna alat/cara KB.

3. Koefisien korelasi antara jumlah pasangan usia subur dengan jumlah pengguna alat/cara KB

{

}

{

2

}

2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 . ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 2 1

∑

∑

∑

∑

−

∑

∑

∑

− − = X X n X X n X X X X n r _{x x}

{

14(2,41107E 11)-(3,36257E 12)

}{

14(1,9069E 11) (2,64375E 12)

}

) 1625960 )( 1833731 ( ) 11 2,129E ( 14 2 .

1 + + + − +

− + = x x r = -0,03

Nilai koefisien korelasi

2 1.x x

r menyatakan korelasi yang rendah secara berlawanan (Korelasi negatif) antara pasangan usia subur dengan pengguna alat/cara KB.

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah prosedur yang digunakan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam desain yang disetujui, menginstal dan mulai menggunakan program yang dibuat.

Tahapan implementasi sistem merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis kedalam programming (coding). Dalam pengolahan data pada karya tulis ini penulis menggunakan satu perangkat lunak sebagai implementasi sistem yaitu program SPSS 15,0 For Windows dalam masalah memperoleh hasil perhitungan.

Pengenalan SPSS

SPSS atau Statistical Product and Service Solution merupakan program aplikasi yang digunakan untuk melakukan perhitungan statistik dengan menggunakan komputer. SPSS paling banyak digunakan dalam berbagai riset pasar, pengendalian dan perbaikan mutu (quality improvement) serta riset-riset sain.

SPSS dibuat pertama kali sebagai software statistik pada tahun 1968. Diprakarsai oleh ketiga mahasiswa Stanford University, yang pada saat itu dioperasikan hanya pada komputer mainframe. Pada tahun 1984, SPSS pertama kali muncul pada versi PC (bisa dipakai untuk komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+, dan sejalan dengan populernya sistem operasi windo ws. Pada tahun 1992, SPSS juga mengeluarkan versi windows. Dan antara tahun 1944 sampai tahun 1998, SPSS melakukan berbagai kebijakan strategis untuk pengembangan software statistik, dengan mengakusisi software house terkemuka seperti SYSTAT. Inc, BMDP Statistical Software, Jandel Statistics Software Clear Software, Quantime Ltd.,In2itive Technoligies A/S dan Integral Solution Ltd. Untuk memantapkan posisinya sebagai salah satu market leader dalam business intelligence, SPSS juga menjalin aliansi strategis dengan software house tekemuka dunia yang lain, seperti Oracle Corp., Business Object dan Ceres Integrated Solution.

Karena perkembangan SPSS ini membuat SPSS yang tadinya hanya ditujukan pada pengolahan data statistik untuk ilmu sosial yang pada saat itu SPSS yang singkatan dari Statistical Package for the Social Sciences berubah menjadi Statitical Product and Service Solution. Fungsi SPPS diperluas untuk melayani berbagai user seperti untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu-ilmu sains dan lain sebagainya.

Langkah-langkah Pengolahan Data dengan SPSS

1.Cara Memulai dan mengaktifkan SPSS pada program window : 1.1 Pilih menu start dari windows

1.2 Kemudian pilih menu all program

1.3 Pilih SPSS for windows dan klik SPSS 15.0 for window

Gambar 5.1 Tampilan Pengaktifan SPSS 15.0

Pada saat membuka SPSS akan muncul kotak dialog SPSS for windows aktif dan kotak editor yang tertumpuk dibawahnya. pilih open dan existing apabila telah membangun file data dalam format sav atau tekan tombol cancel atau tanda silang untuk memulai membangun file data baru sekaligus mengaktifkan SPSS data editor

Gambar 5.2 Kotak Dialog SPSS for Windows

2. Pemasukan data ke dalam SPSS Langkah-langkahnya sebagai berikut :

SPSS Data Editor mempunyai 2 tipe lingkungan kerja yaitu : Data View dan Variabel view. Untuk menyusun definisi variabel, posisi tampilan SPSS Data Editor harus berada pilih ada “Variable Veiw”.Lakukan dengan mengklik tab sheet Variable View yang berada di bagian kiri bawah atau langsung menekan Ctrl+T. Tampilan variable view juga dapat dimunculkan dari view lalu pilih Variable.

Maka tampilannya adalah sebagai berikut :

Gambar 5.3 Tampilan Jendela Data View dalam SPSS

2.2 Menyusun defenisi variabel

Name : untuk memasukkan nama variabel yang akan di uji Type : untuk mendefenisikan tipe variabel

Widht : untuk menuliskan panjang pendek variabel.

Decimal : untuk menuliskan jumlah desimal di belakang koma. Label : untuk menuliskan keterangan untuk nama variabel yang

diikutsertakan atau tidak.

Missing : untuk menuliskan ada tidaknya jawaban kosong. Columns : untuk menuliskan lebar kolom

Align : untuk menuliskan rata kanan, kiri atau tengah penempatan teks

atau angka di Data view

Measure : untuk menentukan skala pengkuran varabel, misalnya nominal, ordinal atau scale

Dalam penulisan ini values, missing dan measure tidak dipergunakan, oleh karena itu ketiga variabel ini diabaikan saja.

2.3 Pengisian Variabel

Variabel Y : Variabel Y adalah jumlah angka kelahiran (TFR), variabel ini

merupakan yang pertama ditempatkan pointer pada baris

pertama.

Name : Letakkan kursor di bawah name, lalu klik ganda pada sel tersebut lalu ketik Y

Type : Pilih numeric

Widht : Untuk keseragaman ketik 8 Decimal : Ketik 2

Label : Letakkan klik kursor di bawah label lalu ketik TFR

Align : Pilih Center

Variabel X1 : Variabel X1 adalah jumlah pasangan usia subur yang

merupakan variabel kedua maka tempatkan kusor pada baris kedua.

Name : Letakkan kursor di bawah name, lalu klik ganda pada sel tersebut lalu ketik X1

Type : Pilih numeric

Widht : Untuk keseragaman ketik 8 Decimal : Ketik 2

Label : Letakkan klik kursor di bawah label lalu ketik Jumlah Pasangan Usia Subur

Align : Pilih Center

Variabel X2 : Variabel X2 adalah jumlah pasangan usia subur yang

merupakan variabel kedua maka tempatkan kursor pada baris kedua.

Name : Letakkan kursor di bawah name, lalu klik ganda pada sel tersebut lalu ketik X2

Type : Pilih numeric

Widht : Untuk keseragaman ketik 8 Decimal : Ketik 2

Label : Letakkan klik kursor di bawah label lalu ketik Jumlah pengguna alat/cara KB.

Align : Pilih Center

Dari pengisian yang telah dikerjaan maka dapat diperoleh seperti gambar berikut :

G a

2.4Pengisian Data

Klik pada tab sheet Data View yang ada di kiri bawah layar dan mulai pengisian. Pengisian dilakukan dengan mengetik biasa, seperti mengisi data pada Microsoft Excel atau mengetik table pada Microsoft Word. Untuk mengisi variabel Y, letakkan kursor pada baris satu kolom Y lalu ketik menurun sesuai data Y (sepuluh data). Demikian juga untuk pengisian data pada X1 yaitu pada

kolom kedua (X1), dan X2 yaitu pada kolom ketiga (X2).

Gambar 5.5 Tampilan Jendela Pengisian Data View

2.5 Pengolahan Data Regresi Linier

Langkah-langkah pengolahan data adalah sebagai berikut :

1. Dari menu utama SPSS, pilih menu Analyze, lalu pilih sub menu Regresion dan klik Linier sehingga kotak dialog Linier Regresion akan muncul.

2. Masukkan Variabel Y pada kotak Dependent dan variabel X1 dan X2 pada

Gambar 5.6 Kotak Dialog Linier Regression

3. Klik tombol Statistic sehingga kotak dialog Linier Regresion: Statistic akan muncul. Dan beri tanda ceklis pada Estimate, Model Fit dan Dercriptives. Setelah itu klik continue untuk meneruskan pengisian.

4. Klik tombol Option sehingga kotak dialog Linier Regresion: Option akan muncul. Pilih Use probability of F kemudian masukkan nilai tingkat kepercayaan pada kotak Entry. Dan Penulis memmasukkan selang kepercayaannya 0,05. Setelah itu klik continue untuk meneruskan pengisian

G a m

Gambar 5.8 Kotak Dialog Linier Regression : Options

4. Klik tombol Plot sehingga kotak dialog Linier Regresion: Plot. Beri tanda ceklis pada Histogram, Normal probability plot dan Produce all partial plot. Lalu klik continue untuk meneruskan pengisian

Pengisian telah selesai maka klik OK maka output SPSS Viewer akan menampilkan hasil sebagai berikut :

Tabel 5.1 Deskrispsi Statistika

Mean Std. Deviation N

TFR 3.1171 .31641 14

Jumlah pasangan usia subur

130980.79 8428.892 14

jumlah pengguna alat/cara KB _{116140.00 11933.505 14}

Tabel 5.2 Model Summary(b)

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .704(a) .496 .405 .24414

a Predictors: (Constant), jumlah pengguna alat/cara KB, Jumlah pasangan usia subur b Dependent Variable: TFR

Tabel 5.3 ANAVA (b)

Model

Sum of

Squares df

Mean

Square F Sig.

1 Regression .646 2 .323 5.418 .023(a)

Residual .656 11 .060

Total 1.301 13

a Predictors: (Constant), jumlah pengguna alat/cara KB, Jumlah pasangan usia subur

Tabel 5.4 Coefficients (a)

Mode

l

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients t Sig.

B

Std.

Error Beta B

Std. Error

1 (Constant) 7.171 1.261 5.686 .000

Jumlah

pasangan usia subur

-2.49E-005 .000 -.665 -3.104 .010

Jumlah

pengguna alat/cara KB

-6.77E-006 .000 -.255 -1.192 .258

a. Dependent Variabel : TFR

2.6Pengolahan data korelasi

1. Dari menu utama SPSS, pilih menu Analyze, lalu pilih sub menu Correlate dan klik Bivariate sehingga kotak dialog Bivariate Correlaions akan muncul 2. Masukkan variabel Y, X1 dan X2 pada kotak Variables, pilih pearson pada

3. Setelah selesai klik OK sehingga output SPSS Viewer menampilkan hasil sebagai berikut :

Tabel 5.5 Korelasi antara Angka Kelahiran dengan Jumlah Pasangan Usia Subur dan Jumlah Penggunaan Alat/cara KB

TFR

Jumlah pasangan usia subur

jumlah pengguna

alat/cara KB

TFR Pearson

Correlation 1 -.657(*) -.234

Sig. (2-tailed) .011 .420

N 14 14 14

Jumlah pasangan usia subur

Pearson

Correlation -.657(*) 1 -.031

Sig. (2-tailed) .011 .915

N 14 14 14

Jumlah pengguna alat/cara KB

Pearson

Correlation -.234 -.031 1

Sig. (2-tailed) .420 .915

N

14 14 14

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan penulis maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :

1. Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa persamaan penduga tingkat angka kelahiran untuk jumlah pasangan usia subur dan pengguna alat/cara KB adalah :

2

1 ( 6,77 06)

) 05 --2,50E ( 7,17

ˆ _{X E X}

Y= + + − − .

Ini berarti bahwa jumlah pasangan usia subur mempengaruhi angka kelahiran sebesar (-2,50E-05) dan pengguna alat/cara KB mempengaruhi angka kelahiran sebesar (-6,77E-06). Serta nilai konstanta sebesar 7,17 yang berarti tanpa adanya variabel pasangan subur dan pengguna alat cara KB maka besar angka kelahiran di Kabupaten Simalungun bertambah sebesar 7,17

2. Melalui uji keberartian regresi linier dengan taraf kesalahan ( = 5%) dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak. Hal ini berarti kedua variabel yang diuji yaitu pasangan usia subur dan pengguna alat/cara KB secara bersama-sama mempengaruhi angka kelahiran di Kabupaten Simalungun secara signifikan.

3. Berdasarkan perhitungan koefisien korelasi antara

1

.x

y

r dapat dilihat bahwa jumlah pasangan usia subur berhubungan cukup kuat dengan angka kelahiran secara berlawanan dengan arti semakin tinggi jumlah pasangan subur maka angka kelahiran menurun. Hal ini menunjukkan bahwa pasangan sudah sadar akan pentingnya menekan angka kelahiran untuk kesejahteraan hidup.

4. Berdasarkan perhitungan koefisien korelasi antara

2

.x

y

r dapat dilihat bahwa jumlah pengguna alat/cara KB mempunyai korelasi yang rendah (lemah) dengan arah yang berlawanan terhadap angka kelahiran.

6.2 Saran

Adapun saran yang dapat diberikan penulis adalah :

1. Pemerintah Kabupaten Simalungun sebaiknya melakukan penelitian terhadap para pengguna alat/cara KB. Hal ini disebabkan karena rendahnya pengaruh pengguna alat/cara KB terhadap angka kelahiran. Dan semakin menggalakkan penyuluhan-penyuluhan ataupun sosialisasi kepada penduduk Kabupaten Simalungun tentang pengetahuan alat/cara KB.

2. Penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan sampel yang lebih banyak lagi agar dapat dilihat lebih jelas hubungan yang representatif antara variabel bebas dengan variabel terikat maupun antar variabel. Dan memilih variabel-variabel bebas yang secara langsung mempengaruhi angka kelahiran.

DAFTAR PUSTAKA

Algifari. 2000. Analisis Regresi Teori, Kasus, dan Solusi. Edisi ke-2. Yogyakarta: BPFE.

Hasan, Iqbal. 1999. Pokok-Pokok Materi Statistika 1. Jakarta : Bumi Aksara

Kustituanto, Bambang. 1984. Statistik Analisa Runtut Waktu dan Regresi Korelasi. Edisi Pertama. Yogyakarta : BPFE.

Lucas, David, dkk. 1995. Pengantar Kependudukan. Terjemahan Nin Bakti Sumanto dan Riningsih Saladi. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.

Rachim, Algiers, dkk. 1990. Pendewasaan Usia Perkawinan. Jakarta: Badan Koordinasi Keluarga Berencana.

Subagyo, Pangestu. 2004. Statistika Terapan. Edisi 2004/2005. Yogyakarta : BPFE. Sudjana. 2002. Metode Statistika. Edisi ke-6. Bandung : Tarsito.

Trihendradi, Cornelius. 2005. Step by Step SPSS 13 Analisis Data Statistik. Yogyakarta: Penerbit Andi

Usman, Husaini dan R.P.S Akbar.1995. Pengantar Statistika. Edisi ke-2. Jakarta: Bumi Aksara.

L

A

M

P

I

R

A

N

DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIOANAL UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Jln. Bioteknologi No. 1 Kampus USU Padang Bulan, Medan – 20155

Telp. (061) 8211050, 8214290 Fax. (061) 82144290

Medan, 02 Maret 2009 Nomor : /H5.2.1.8/SPB/2008

Lampiran : 1 Exs

Hal : Pengambilan Data Riset Mahasiswa

Program Studi Diploma III Statistika Departemen Matematika FMIPA USU

Kepada Yth :

Pimpinan Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi Sumatera Utara

Jl. Asrama No. 179 Medan

Dengan hormat,

Bersama ini kami memohon kesediaan saudara untuk menerima Mahasiswa Diploma III Statistika FMIPA USU untuk melakukan penelitian pengumpulan data, atas nama:

NAMA NIM PROGRAM STUDI

ELSUM RODEARNI

PURBA 062407096 D III STATISTIKA

Data yang dimaksud khusus dipergunakan untuk menyusun Tugas Akhir mahasiswa yang bersangkutan pada Program Diploma III Statistika FMIPA USU.

Demikianlah kami sampaikan atas bantuan dan kerjasama saudara dihanturkan terimakasih.

a.n Dekan

Pembantu Dekan I

Dr. Sutarman, M.Sc NIP. 1319455359

Tembusan:

1. Yth Ketua Program Studi D-III Statistika 2. Arsip

3. Setelah selesai klik OK sehingga output SPSS Viewer menampilkan hasil sebagai berikut :

Tabel 5.5 Korelasi antara Angka Kelahiran dengan Jumlah Pasangan Usia Subur dan Jumlah Penggunaan Alat/cara KB

TFR

Jumlah pasangan usia subur

jumlah pengguna

alat/cara KB

TFR Pearson

Correlation 1 -.657(*) -.234

Sig. (2-tailed) .011 .420

N 14 14 14

Jumlah pasangan usia subur

Pearson

Correlation -.657(*) 1 -.031

Sig. (2-tailed) .011 .915

N 14 14 14

Jumlah pengguna alat/cara KB

Pearson

Correlation -.234 -.031 1

Sig. (2-tailed) .420 .915

N

14 14 14

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan penulis maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :

1. Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa persamaan penduga tingkat angka kelahiran untuk jumlah pasangan usia subur dan pengguna alat/cara KB adalah :

2 1 ( 6,77 06) )

05 --2,50E ( 7,17

ˆ _{X E X}

Y= + + − − .

Ini berarti bahwa jumlah pasangan usia subur mempengaruhi angka kelahiran sebesar (-2,50E-05) dan pengguna alat/cara KB mempengaruhi angka kelahiran sebesar (-6,77E-06). Serta nilai konstanta sebesar 7,17 yang berarti tanpa adanya variabel pasangan subur dan pengguna alat cara KB maka besar angka kelahiran di Kabupaten Simalungun bertambah sebesar 7,17

2. Melalui uji keberartian regresi linier dengan taraf kesalahan ( = 5%) dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak. Hal ini berarti kedua variabel yang diuji yaitu pasangan usia subur dan pengguna alat/cara KB secara bersama-sama

3. Berdasarkan perhitungan koefisien korelasi antara

1

.x y

r dapat dilihat bahwa jumlah pasangan usia subur berhubungan cukup kuat dengan angka kelahiran secara berlawanan dengan arti semakin tinggi jumlah pasangan subur maka angka kelahiran menurun. Hal ini menunjukkan bahwa pasangan sudah sadar akan pentingnya menekan angka kelahiran untuk kesejahteraan hidup.

4. Berdasarkan perhitungan koefisien korelasi antara

2

.x y

r dapat dilihat bahwa jumlah pengguna alat/cara KB mempunyai korelasi yang rendah (lemah) dengan arah yang berlawanan terhadap angka kelahiran.

6.2 Saran

Adapun saran yang dapat diberikan penulis adalah :

1. Pemerintah Kabupaten Simalungun sebaiknya melakukan penelitian terhadap para pengguna alat/cara KB. Hal ini disebabkan karena rendahnya pengaruh pengguna alat/cara KB terhadap angka kelahiran. Dan semakin menggalakkan penyuluhan-penyuluhan ataupun sosialisasi kepada penduduk Kabupaten Simalungun tentang pengetahuan alat/cara KB.

2. Penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan sampel yang lebih banyak lagi agar dapat dilihat lebih jelas hubungan yang representatif antara variabel bebas dengan variabel terikat maupun antar variabel. Dan memilih variabel-variabel bebas yang secara langsung mempengaruhi angka kelahiran.

DAFTAR PUSTAKA

Algifari. 2000. Analisis Regresi Teori, Kasus, dan Solusi. Edisi ke-2. Yogyakarta: BPFE.

Hasan, Iqbal. 1999. Pokok-Pokok Materi Statistika 1. Jakarta : Bumi Aksara

Kustituanto, Bambang. 1984. Statistik Analisa Runtut Waktu dan Regresi Korelasi. Edisi Pertama. Yogyakarta : BPFE.

Lucas, David, dkk. 1995. Pengantar Kependudukan. Terjemahan Nin Bakti Sumanto dan Riningsih Saladi. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.

Rachim, Algiers, dkk. 1990. Pendewasaan Usia Perkawinan. Jakarta: Badan Koordinasi Keluarga Berencana.

Subagyo, Pangestu. 2004. Statistika Terapan. Edisi 2004/2005. Yogyakarta : BPFE. Sudjana. 2002. Metode Statistika. Edisi ke-6. Bandung : Tarsito.

Trihendradi, Cornelius. 2005. Step by Step SPSS 13 Analisis Data Statistik. Yogyakarta: Penerbit Andi

Usman, Husaini dan R.P.S Akbar.1995. Pengantar Statistika. Edisi ke-2. Jakarta: Bumi Aksara.

L

A

M

P

I

R

A

N

DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIOANAL UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Jln. Bioteknologi No. 1 Kampus USU Padang Bulan, Medan – 20155

Telp. (061) 8211050, 8214290 Fax. (061) 82144290 Medan, 02 Maret 2009 Nomor : /H5.2.1.8/SPB/2008

Lampiran : 1 Exs

Hal : Pengambilan Data Riset Mahasiswa Program Studi Diploma III Statistika Departemen Matematika FMIPA USU

Kepada Yth :

Pimpinan Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi Sumatera Utara

Jl. Asrama No. 179 Medan

Dengan hormat,

Bersama ini kami memohon kesediaan saudara untuk menerima Mahasiswa Diploma III Statistika FMIPA USU untuk melakukan penelitian pengumpulan data, atas nama:

NAMA NIM PROGRAM STUDI

ELSUM RODEARNI

PURBA 062407096 D III STATISTIKA

Data yang dimaksud khusus dipergunakan untuk menyusun Tugas Akhir mahasiswa yang bersangkutan pada Program Diploma III Statistika FMIPA USU.

Demikianlah kami sampaikan atas bantuan dan kerjasama saudara dihanturkan terimakasih.

a.n Dekan

Pembantu Dekan I

Dr. Sutarman, M.Sc NIP. 1319455359