1. �
��1
= 0,847 ; variabel X
1
berkorelasi sangat kuat terhadap variabel Y 2.
�
��2
= 0,364 ; variabel X
2
berkorelasi lemah terhadap variabel Y 3.
�
��3
= 0,586 ; variabel X
3
berkorelasi kuat terhadap variabel Y 4.
�
12
= 0,156 ; variabel X
1
berkorelasi sangat lemah terhadap variabel X
2
5. �
13
= 0,380 ; variabel X
1
berkorelasi lemah terhadap variabel X
3
6. �
23
= 0,086 ; variabel X
2
berkorelasi sangat lemah terhadap variabel X
3
perhitungan dapat dilihat pada output SPSS di lampiran 1 tabel Correlations.
4.6 Uji Koefisien Regresi Linier Berganda
Dari hasil perhitungan diperoleh model persamaan regresi linier berganda: Ŷ = -6,771 + 1,441 X
1
+ 3,773 X
2
+ 1,095 X
3
Untuk mengetahui bagaimana keberartian setiap variabel bebas dalam persamaan regresi tersebut, maka perlu diadakan pengujian tersendiri mengenai koefisien-
koefisien regresinya. Langka-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Hipotesis Pengujian H
: β
1
= 0 ; i = 1, 2, ..., k Terdapat pengaruh yang signifikan antara koefisien X
1
, X
2
, dan X
3
terhadap Y H
1
: β
1
≠ 0 ; i = 1, 2, ..., k Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara koefisien X
1
, X
2
, dan X
3
terhadap Y
Universitas Sumatera Utara
2. Taraf nyata signifikansi α = 0,05
3. Dengan kriteria penguji: jika t
�
t
�����
, maka tolak H dan jika
t
�
t
�����
, maka terima H 4. Ambil kesimpulan berdasarkan hasil pengujian
Tabel 4.4: Nilai-nilai yang diperlukan untuk Uji Koefisien Regresi Linier Berganda
No
�
��
�
��
�
��
�
�� �
�
�� �
�
�� �
1 0,58
0,42 -5,58
0,3364 0,1764
31,1364 2
-6,42 -0,58
1,42 41,2164
0,3364 2,0164
3 -5,42
-0,58 -0,58
29,3764 0,3364
0,3364 4
-4,42 0,42
-4,58 19,5364
0,1764 20,9764
5 -5,42
-0,58 0,42
29,3764 0,3364
0,1764 6
-4,42 0,42
-0,58 19,5364
0,1764 0,3364
7 -0,42
0,42 1,42
0,1764 0,1764
2,0164 8
2,58 -0,58
5,42 6,6564
0,3364 29,3764
9 6,58
1,42 5,42
43,2964 2,0164
29,3764 10
8,58 -0,58
3,42 73,6164
0,3364 11,6964
11 8,58
-0,58 -1,58
73,6164 0,3364
2,4964 12
1,58 0,42
0,42 2,4964
0,1764 0,1764
∑ 1,96
0,04 5,04
339,2368 4,9168
130,1168
Keterangan:
Nilai �
��
�
��
�
��
diperoleh dari hasil perhitungan pada tabel 4.3 X
1�
= X
1�
− X�
1
X
3�
= X
3�
− X�
3
X
2�
= X
2�
− X�
2
Universitas Sumatera Utara
Dari tabel tersebut diperoleh nilai-nilai berikut:
∑x
1� 2
= 339,2368
∑x
2� 2
= 4,9168
∑x
3� 2
= 130,1168
Untuk melakukan pengujian diperlukan rumus:
�
��
= �
�
� .��…� �
�∑�
�� �
��� − �
� �
� 4. 17
dimana,
�
� .��…� �
= ∑�
�
− Ŷ
�
� − � − � 4. 18
s
� .12 2
= 198,66234
12 − 3 − 1
= 24,832793
∑x
�� 2
= ∑X
��
− X�
�
∑x
1� 2
= 339,2368
∑x
2� 2
= 4,9168
∑x
3� 2
= 130,1168
Universitas Sumatera Utara
�
12
= 0,156 �
13
= 0,380 �
23
= 0,086
Dari harga-harga tersebut dapat dihitung nilai kekeliruan baku koefisien b
i
sebagai berikut:
s
�1
= �
s
� .12…� 2
�∑�
1� 2
�1 − r
12 2
4. 19
= �
24,832793 339,23681
− 0,156
2
= �
24,832793 339,23680,976
= �
24,832793 331,095
= �0,0750
= 0,274
s
�2
= �
s
� .12…� 2
�∑�
2� 2
�1 − r
13 2
4. 20
Universitas Sumatera Utara
= �
24,832793 4,91681
− 0,380
2
= �
24,832793 4,91680,856
= �
24,832793 4,2088
= �5,90
= 2,429
s
�3
= �
s
� .12…� 2
�∑�
3� 2
�1 − r
23 2
4. 21
= �
24,832793 130,11681
− 0,086
2
= �
24,832793 130,11680,9926
= �
24,832793 129,16
= �0,192
= 0,4381
Universitas Sumatera Utara
Kemudian didapatkan nilai distribusi student
�
�
= �
�
�
��
4. 22
�
1
= �
1
�
�1
= 1,441
0,274 = 5,259
�
2
= �
2
�
�2
= 3,773
2,429 = 1,553
�
3
= �
3
�
�3
= 1,095
0,4381 = 2,499
Untuk tara f nyata α = 0,05 dan derajat kebebasan dk = n-k-l = 12-3-1 =
8 dari tabel distribusi student t diperoleh t
tabel
= t
n−k−1,α2
= t
12−3−1,0,025
= 2,31. Maka dari perhitungan t
hitung
di atas diperoleh: t
1
t
tabel
maka H ditolak ;
t
1
5,259 t
tabel
2,31 t
2
t
tabel
maka H diterima ;
t
2
1,553 t
tabel
2,31 t
3
t
tabel
maka H ditolak ;
t
3
2,499 t
tabel
2,31
Dari ketiga koefisien regresi tersebut menunjukkan bahwa variabel X
1
manusia dan X
3
kendaraan memberikan pengaruh yang berarti terhadap tingkat kecelakaan lalu lintas, sedangkan variabel X
2
alam tidak memberikan pengaruh yang berarti terhadap tingkat kecelakaan lalu lintas perhitungan dapat dilihat
pada output SPSS di lampiran 1 tabel coefficients.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM 5.1 Pengertian Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah tahapan hasil desain tertulis kedalam programming dengan menggunakan perangkat lunak software sebagai implementasi ataupun
prosedur untuk menyelesaikan desain sistem, yang mana dalam hal ini implementasi sistem digunakan untuk menganalisa data-data yang dianggap
mempengaruhi tingkat kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Deliserdang tahun 2013.
Adapun implementasi yang digunakan untuk menganalisa hubungan ataupun pengaruh tingkat kecelakaan lalu lintas adalah SPSS. Diharapkan dengan
menggunakan SPSS ini dapat meningkatkan pengetahuan dan kemampuan dalam hal:
1. Pemahaman elemen dari lembar kerja SPSS 2. Pendayagunaan fasilitas SPSS
3. Menganalisa data dan lembar kerja 4. Kreasi dan modifikasi grafik
Universitas Sumatera Utara
5.2 Peranan Komputer dalam Statistika
