= 28,50
Untuk F
tabel
, yaitu nilai statistik F jika dillihat dari tabel distribusi F dengan derajat kebebasan pembilang V
1
= k dan penyebut V
2
= n – k – 1, dan α = 5 = 0,05 maka:
F
tabel
= F
;
2 1
V V
α
= F
1 ;
− −n
k k
α
= F
12 ;
2 05
,
= 3,89
Dengan demikian dapat kita lihat bahwa nilai F
hitung
28,50 F
tabel
3,89. Maka Ho ditolak dan Ha diterima. Hal ini berarti persamaan linier berganda Y atas X
1
,X
2
bersifat nyata yang berarti bahwa jumlah pasangan usia subur, panjang jalan dan jumlah Akseptor KB secara
bersama-sama berpengaruh terhadap terjadinya angka kelahiran total TFR.
4.4 Koefisien Determinasi
Dari tabel 4.3 dapat dilihat harga ∑y
2
= 2,75 dan nilai JK
reg
= 2,28 telah dihitung sebelumnya, maka diperoleh nilai koefisien detrminasi :
R
2
=
∑
= n
1 i
2 i
reg
y JK
R
2
= 2,75
2,28
Universitas Sumatera Utara
= 0,83
Untuk koefisien korelasi ganda digunakan rumus : R =
2
R
Maka : R =
83 ,
R = 0,91
Dari hasil perhitungan diperoleh nilai korelasi R yaitu sebesar 0,91 yang menunjukkan bahwa korelasi antara variabel bebas X dengan variabel tak bebas Y
berhubungan secara positif dengan tingkat yang tinggi. Adapun nilai koefisien determinasi R
2
diperoleh sebesar 0,83 yang berarti sekitar 83 amgka kelahiran total TFR yang terjadi dipengaruhi oleh jumlah pasangan usia subur dan jumlah Akseptor KB. Sedangkan sisanya
sebesarnya sebesar 100 - 83 = 17 dipengaruhi oleh faktor-faktor yang lain.
4.5 Koefisien Korelasi
4.5.1 Perhitungan Korelasi antara Variabel Bebas dan Variabel Terikat
Untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas, maka dari tabel 4. 3 dapat dihitung besar koefisien korelasinya yaitu :
1. Koefisien korelasi antara angka kelahiran totalTFR Y dengan jumlah pasangan usia subur X
1
:
Universitas Sumatera Utara
r
1 y
=
{ }
{ }
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
∑
− −
−
2 2
2 1
2 1
1 1
i i
i i
i i
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n
=
{ }{
}
2 2
54,38 -
90 ,
199 15
745.265 -
9.997.447 1543.17
54,38 745.265
- 03
, 976
. 819
. 2
15
=
{ }{
}
41,24 .930
92.280.041 ,70
40.527.510 -
,45 42.299.640
= 37.344,17
380.5961.1 1772129.75
= 0.91
2. Koefisien korelasi antara angka kelahiran totalTFR Y dengan jumlah pengguna alatcara KB X2 :
r
2 y
=
{ }
{ }
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
∑
− −
−
2 2
2 2
2 2
2 2
i i
i i
i i
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n
{ }{
}
2 2
54,38 -
15199,9 476.086
- 3.267.498
1520.02 54,38
476.086 -
95 1.824.081,
15 =
{ }{
}
41,24 .074
73.691.133 ,68
25.889.556 -
,25 27.361.229
=
28 1.743.355,
57 1.471.672,
=
= 0, 84
4.5.2 Perhitungan Korelasi antara Variabel Bebas
Universitas Sumatera Utara
1. Koefisien korelasi antara jumlah pasangan usia subur X1 dengan jumlah Akseptor KB X2 :
r
12
=
{ }{
}
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
∑
− −
−
2 2
2 2
2 1
2 1
2 1
2 1
i i
i i
i i
i i
X X
n X
X n
X X
X X
n
{ }{
}
2 2
476.086 -
.498 20.023.267
15 745.265
- 9.997.477
1543.17 476.086
745.265 -
.062 28.867.973
15 =
=
{ }
4 7369113307
0} 9228004193
{ 90
3548102327 -
30 4330195959
= 21
6.80022E 7820936314
+ = 0,95
Dari perhitungan koefisien korelasi baik antara variabel bebas terhadap variabel tak bebas maupun antara sesama variabel bebas diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1.r
1 y
= 0,91 ; variabel X
1
berkorelasi kuat terhadap variabel Y 2. r
2 y
= 0,84 ; variabel X
2
berkorelasi kuat terhadap variabel Y 3. r
12
= 0,95 ; variabel X
1
berkorelasi kuat terhadap variabel X
2
4.6 Uji Koefisien Regresi Linier Ganda
