1.2 Perumusan Masalah
Adapun permasalahan dalam tulisan ini adalah untuk menentukan persamaan penduga yang sesuai terhadap jumlah kriminalitas di Kepolisian Resor Tanah Karo
1.3 Pembatasan Masalah
Adapun Pembatasan Masalah sebagai berikut 1.
Dari beberapa faktor yang mempengaruhi jumlah kriminalitas yang ada di Kepolisian Resor Tanah Karo , penulis hanya mencatat faktor-faktor yang
sering terjadi setiap caturwulan. 2.
Pembatasan variabel pada data-data kriminalitas yang umum terjadi di Kepolisian Resor Tanah Karo. Tidak termasuk di dalamnya data korupsi.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan faktor-faktor yang paling mempengaruhi jumlah kriminalitas dan menentukan persamaan regresi berganda
untuk jumlah kriminalitas di Kepolisian Resor Tanah Karo.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat tulisan ini adalah untuk menambah pengetahuan bagi penulis dan juga bagi pembaca pada umumnya. Tulisan ini juga dapat dimanfaatkan sebagai satu masukan
atau penunjang dalam berbagai bidang khususnya dalam pembuat perencanaan untuk Kepolisian Republik Indonesia Resor Tanah Karo.
Universitas Sumatera Utara
1.6 Tinjauan Pustaka
Dalam menyelesaikan skripsi ini penulis menggunakan beberapa buku panduan antara lain:
Drafer. Smith, Analisis Regresi Terapan. Edisi Kedua. Jakarta: Gramedia
Pustaka Utama 1992 Dari buku ini dikutip prosedur Regresi Bertatar Stepwise. Prosedur seleksi
bertatar akan mencari kesimpulan dengan menyusupkan peubah satu demi satu sampai diperoleh persamaan regresi yang memuaskan. Urutan penyisipannya
ditentukan dengan menggunakan koefisien korelasi parsial sebagai ukuran pentingnya peubah yang masih diluar persamaan.
Supranto. J, Ekonometrik, Buku Dua, LP FEUI 1984
i. Dari buku ini dikutip tentang pengambilan kesimpulan mengenai tetapan
atau kecocokan dari penduga regresi linier berdasarkan koefisien R
2
Koefisien determinan R
2
merupakan koefisien penentu yang mempunyai kegunaan yakni sebagai ukuran kecocokan ketepatan goodness of fit bagi
garis regresi linier untuk pendekatan suatu kelompok data yang berhubungan dengan kelompok-kelompok data lainnya secara linier, makin
besar nilai R
2
makin baik. ii. Pengujian berdasarkan Koefisien Korelasi Rank Spearman, awalnya
dilakukan pengurutan rank menaik atau menurun dari dua karakteristik yang berbeda-beda. Kemudian ditentukan koefisien Korelasi Rank Spearman
sebagai berikut: r
∑
dimana, d
j
= Selisih dua rank ke-j dari dua karakteristik yang berbeda. n = Banyaknya data observasi banyaknya individu atau pengamatan yang
di rank-kan. Uji yang digunakan adalah rumus:
t r √n
r
Universitas Sumatera Utara
dimana : t-
tabel
= t
, α
;
n-2 adalah derajat kebebasan dan α adalah taraf nyata
hipotesa Bila
t t
, α
, maka varian e
j
= varian e
k
berarti model yang digunakan adalah cocok.
Hamang. Abdul, Metode Statistik, Graha Ilmu 2005
Dari buku ini dikutip Koefisien Determinasi Berganda contoh yang dilambangkan dengan R
2 y.1z
, menunjukkan proporsi keragaman total nilai-nilai peubah y yang dapat diterangkan oleh model yang digunakan :
R
.
JKG n
s JKG
y y
Y merupakan nilai ramalan bagi Y, yang diperoleh dengan cara memasukkan x
1i
,x
2i
, untuk i=1,2,…,n ke dalam regresi berganda.
Sudjana, 1996. Tehnik Analisa Regresi Dan Korelasi. Matriks adalah suatu kumpulan besaran variabel dan konstanta yang tersusun dalam baris dan
kolom berbentuk persegi panjang. Pemanfaatan misalnya dalam menjelaskan persamaan linier, transformasi koordinat dan lainnya.Di dalam Buku Sudjana
dinyatakan bahwa untuk melakukan proses stepwise ini perlu dihitung matriks korelasi yang elemen-elemennya terdiri atas koefisien korelasi sederhana r
ij
antara X
i
dan Y
i
dengan bentuk
r
11
r
12
r
13
… r
1k
r
21
r
22
r
23
… :
: :
: r
y1
r
y2
r
y3
r
yk
Selanjutnya hitung koefisien Korelasi Ganda R. Proses ini menghilangkan variabel bebas dari model, dengan sifat apabila variabel itu dihilangkan tidak
menyebabkan terjadinya pengurangan terhadap R
2
secara berarti.
Universitas Sumatera Utara
1.7 Metode Penelitian
Kategori