pasangan usia subur dan jumlah akseptor serta pendapatan per kapita secara bersama- sama mempengaruhi tingkat kelahiran TFR di Sumatera Utara.
4.3 Perhitungan Koefisien Korelasi Linier Ganda
Koefisien Determinasi Ganda :
∑
=
2 1
2
y JK
R
reg
1,286971 1,1656
2
= R
9057 ,
2
= R
Didapat nilai koefisien determinasi sebesar 0,91 hal ini berarti sekitar 91 tingkat angka kelahiran dapat dijelaskan atau ditentukan oleh vaiabel pasangan
usia subur, akseptor dan pendapatan per kapita melalui hubungan linier ganda dengan persamaan regresi:
∧
Y = 2,898+ 3,973E-07X
1
+ -7,770E-08X
2
+ -6,481E- 08X
3
sedangkan sisanya 100-91 = 9 dijelaskan oleh faktor lain.
Dan untuk koefisien Korelasi ganda adalah:
2
R R
=
0,9057 =
R
0,9516 =
R
Dari hasil perhitungan yang didapat korelasi diantara variabel jumlah pasangan usia subur, akseptor dan pendapatan per kapita dengan variabel
tingkat kelahiran TFR sebesar 0,95. Nilai korelasi tersebut membuktikan
Universitas Sumatera Utara
bahwa hubungan antara jumlah pasangan usia subur, akseptor dan pendapatan perkapita dengan tingkat kelahiran sangat erat. Dimana variabel X berkorelasi
positif dengan tingkat yang sangat tinggi.
4.4 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Y dengan X
i
r
y.123
Dari tabel dapat dicari koefisien korelasi antara variabel tak bebas Y dengan variabel bebas X dengan menggunakan rumus :
a. Koefisien korelasi antara Tingkat Kelahiran TFR dengan Jumlah
Pasangan Usia Subur
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑ ∑
− −
− =
] ][
[
2 2
2 1
2 1
1 1
1 .
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n r
x y
] 7
, 42
131 14
][ 22047097
- 13
3,53064E 14
[ 42,7
22047097 -
7 67835641,6
14
2 2
1 .
− +
=
x y
r
7174 ,
1 .
=
x y
r
Korelasi antara angka kelahiran dengan jumlah pasangan usia subur adalah 0,7174 yang berarti terdapat korelasi yang kuat dengan arah yang positif.
b. Koefisien korelasi antara Tingkat Kelahiran TFR dengan Jumlah
Akseptor
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
∑
− −
− =
] ][
[
2 2
2 2
2 2
2 2
2 .
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n r
x y
] 7
, 42
131 14
][ 14109549
13 1,54272E
14 [
42,7 14109549
- 6
42347493,8 14
2 2
2 .
− −
+ =
x y
r
5346 ,
2 .
− =
x y
r
Universitas Sumatera Utara
Nilai korelasi sebesar -0,5346 menunjukkan bahwa terdapat korelasi yang sedang dengan arah yang berlawanan negatif antara tingkat kelahiran dengan
jumlah akseptor.
c. Koefisien korelasi antara Tingkat Kelahiran TFR dengan Pendapatan
Per Kapita
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑ ∑
− −
− =
] ][
[
2 2
2 3
2 3
3 3
3 .
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n r
x y
] 7
, 42
131 14
][ 85757683
14 6,88986E
14 [
42,7 85757683
- 9
248074130, 14
2 2
3 .
− −
+ =
x y
r
9208 ,
3 .
− =
x y
r
Nilai korelasi sebesar -0,9208 menunjukkan bahwa terdapat korelasi yang sangat kuat dengan arah yang berlawanan negatif antara pendapatan per
kapita dengan tingkat kelahiran.
Berdasarkan perhitungan diatas dapat dilihat bahwa : 1.
Variabel X
1
berkorelasi cukup terhadap variabel Y 2.
Variabel X
2
berkorelasi agak rendah terhadap variabel Y 3.
Variabel X
3
berkorelasi sangat kuat terhadap variabel Y
4.5 Perhitungan Koefisien Korelasi antar Variabel Bebas
