87
4.4.2 Pengujian Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Tabel 8 : Hasil Perhitungan Regresi Linier Berganda Dengan Menggunakan Program SPSS 13
Variable Koefisien
Regresi Pendapatan Perkapita X
1
4653.879 Jumlah Pelanggan Rumah Tangga X
2
162.695 Tingkat Inflasi X
3
-45295.521 Variabel Terikat : Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM
di Kota Surabaya. Konstanta : 65310015.519
Koefisien korelasi R : 0,991 R
2
: 0,9812
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut :
Y = β
+ β
1
. X
1
+ β
2
. X
2
+ β
3
. X
3
Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya
Y = 65310015.519 + 4653.879. X
1
+ 162.695. X
2
- 45295.521. X
3
Dimana :
1. β
Konstanta = 65310015.519 artinya jika diasumsikan X
1
Pendapatan Perkapita, X
2
Jumlah Pelanggan Rumah Tangga, dan X
3
Tingkat Inflasi konstan maka nilai Y Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya akan
mengalami kenaikkan sebesar 65310015.519 m
3
. 2.
β
2
= 4.653,879 artinya setiap kenaikkan X
1
Pendapatan Perkapita sebesar seribu menyebabkan kenaikkan nilai Y
88
Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya sebesar 4.653,879 m
3
. Dengan asumsi X
2
dan X
3
konstan. 3.
β
2
= 162,695 artinya setiap kenaikkan X
2
Jumlah Pelanggan Rumh Tangga sebesar 1 unit rumah tangga menyebabkan
kenaikkan nilai Y Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya sebesar 162,695 m
3
. Dengan asumsi X
1
dan X
3
konstan. 4.
β
3
= -45295.521 artinya setiap kenaikkan X
3
Tingkat Inflasi sebesar 1 menyebabkan penurunan nilai Y Tingkat
Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya sebesar -45295.521 m
3
. Dengan asumsi X
1
dan X
3
konstan. Selanjutnya untuk pengujian hipotesisnya menggunakan cara sebagai
berikut : a. Uji F
yaitu pengujian yang dilakukan untuk mengetahui hubungan atau pengaruh dari variable bebas secara simultan atau serempak
terhadap variable terikat.
Tingkat konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya Tabel 9 : Analisis Varian ANOVA
Sumber Varian
Jumlah Kuadrat Df
Kuadrat Tengah
F
hitung
F
tabel
Regresi 3,67612 3
1,22537 190.88467
3,59 Residual 7,0614
11 6,41945 - -
Total 3,74674 14
- - -
Sumber : Lampiran 2
89 KT Regresi
KT Galat 1,22537
6,41945
Langkah-langkah :
1. Ho : β
= β
1
= β
2
= β
3
= 0 artinya secara keseluruhan variable
bebas tidak ada pengaruh terhadap variable terikat. Hi :
β ≠ β
1
≠ β
2
≠ β
3
≠ 0 artinya secara keseluruhan variable bebas ada pengaruh terhadap variable terikat.
2. α = 0,05 dengan df pembilang = 3, df penyebut =11
F
tabel
= α = 0,05 = 3,59
3. F
hitung
= =
= 190.88467
4. Pengujian Hipotesis
Gambar 12 : Distribusi Penerimaan dan Penolakkan Hipotesis Secara Simultan
Sumber : Lampiran 2 Kaidah :
Ho ditolak
jika F
hitung
F
tabel
Ho diterima
jika F
hitung
≤ F
tabel
5. Kesimpulan
Karena F
hitung
190.88467 F
tabel
3,59 maka Ho ditolak dan Hi diterima yang berarti variable bebas yaitu Pendapatan
Perkapita X
1
, Jumlah Pelanggan Rumah Tangga X
2
, dan
Daerah Penerimaan H Daerah Penolakan H
3,59 190,88467
90
Tingkat Inflasi X
3
berpengaruh nyata terhadap variable terikat Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya Y.
Untuk mengetahui besarnya pengaruh antara variable bebas terhadap variable terikat secara keseluruhan, maka dapat
dilakukan dengan cara menghitung nilai koefisien determinasi simultan R
2
dengan rumus : R
2
= =
= Dengan melihat nilai R
2
diatas, maka dapat diketahui bahwa variable bebas mampu mempengaruhi variable terikat
secara keseluruhan sebesar 98,1 sedangkan 1,9 dipengaruhi oleh factor lain diluar model. Koefisien Korelasi ganda R
Multiple R sebesar 0,991 menyatakan hubungan secara serentak antara variable bebas dengan variable terikat adalah
99,1. b. Uji
t
yaitu pengujian yang dilakukan untuk mengetahui hubungan antara pengaruh dari masing-masing variable bebas dan secara parsial
atau individu atau secara terpisah terhadap variable terikat.
Pendapatan Perkapita di Kota Surabaya Tabel 10 : Analisis Kovarian
Variable Koefisien
Regresi
t
hitung
t
tabel
r
2
parsial Pendapatan Perkapita X
1
4653.879 4,904 2,201 0,828 Jumlah Pelanggan Rumah
Tangga X
2
162.695 7,131 2,201 0,907
Tingkat Inflasi X
3
-45295.521 -1,174
2,201 -0,334
Sumber : Lampiran 2 Jumlah kuadrat regresi
Jumlah kuadrat total 3,67612
3,74674 0,981
91
Langkah-langkah :
1. Untuk mengetahui pengaruh seacara parsial antara variable
Pendapatan Perkapita X
1
terhadap variable terikat yaitu Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya Y digunakan uji
t
dengan langkah-langkah sebagai berikut : 1. Ho :
β
1
= 0 tidak ada pengaruh antara variable X
1
terhadap variable Y.
Ho : β
1
≠ 0 ada pengaruh antara variable X
1
terhadap variable Y.
2. α = 0,025 dengan df =11
t
tabel α
2
= 0,025 = 2,201 3.
t
hitung
= 1
1
Set
= 4,904
4. Pengujian Hipotesis
Gambar 13 : Kurva Distribusi Penerimaan dan Penolakkan Hipotesis Secara Parsial Untuk Variabel X
1
Sumber : Lampiran 3 Kaidah :
Ho diterima
jika -
t
tabel
≤
t
hitung
≤
t
tabel
Ho ditolak
jika
t
hitung
t
tabel
atau
t
hitung
-
t
tabel
Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho
Daerah Penolakan Ho
-2,201 2,201
4,904
92
5. Kesimpulan Setelah diketahui hasil penghitungan secara parsial
diperoleh
t
hitung
4,904
t
tabel
2,201. Sehingga secara parsial Pendapatan Perkapita X
1
berpengaruh nyata terhadap Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya Y.
Nilai r
2
parsial untuk Pendapatan Perkapita di Kota Surabaya X
1
sebesar 0,828 berarti bahwa variable bebas secara parsial mampu menjelaskan variable terikat Tingkat Konsumsi
Air Minum PDAM di Kota Surabaya Y yang diberikan sebesar 82,8 sedangkan sisanya tidak mampu dijelaskan oleh variable
tersebut. 2. Untuk mengetahui pengaruh secara parsial antara variable Jumlah
Pelanggan Rumah Tangga X
2
terhadap variable terikat yaitu Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya Y
digunakan uji
t
dengan langkah-langkah sebagai berikut : 1. Ho :
β
2
= 0 tidak ada pengaruh antara variable X
2
terhadap variable Y.
Ho : β
2
≠ 0 ada pengaruh antara variable X
2
terhadap variable Y.
2. α = 0,025 dengan df =11
t
tabel α
2
= 0,025 = 2,201 3.
t
hitung
=
2 2
2
Se
= 7,131
4. Pengujian Hipotesis
93
Gambar 14 : Kurva Distribusi Penerimaan dan Penolakkan Hipotesis Secara Parsial Untuk Variabel X
2
Sumber : Lampiran 3 Kaidah :
Ho diterima
jika -
t
tabel
≤
t
hitung
≤
t
tabel
Ho ditolak
jika
t
hitung
t
tabel
atau
t
hitung
-
t
tabel
5. Kesimpulan Setelah diketahui hasil penghitungan secara parsial
diperoleh
t
hitung
7,131
t
tabel
2,201. Sehingga secara parsial Jumlah Pelanggan Rumah Tangga X
2
berpengaruh nyata terhadap Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya
Y. Nilai r
2
parsial untuk Jumlah Pelanggan Rumah Tangga di Kota Surabaya X
2
sebesar 0,907 berarti bahwa variable bebas secara parsial mampu menjelaskan variable terikat Tingkat
Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya Y yang diberikan sebesar 90,7 sedangkan sisanya tidak mampu
dijelaskan oleh variable tersebut.
Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho
Daerah Penolakan Ho
-2,201 2,201
7,131
94
3. Untuk mengetahui pengaruh secara parsial antara variable Tingkat Inflasi X
3
terhadap variable terikat yaitu Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya Y digunakan uji
t
dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Ho : β
3
= 0 tidak ada pengaruh antara variable X
3
terhadap variable Y.
Ho : β
3
≠ 0 ada pengaruh antara variable X
3
terhadap variable Y.
2. α = 0,025 dengan df =11
t
tabel α
2
= 0,025 = 2,201 3.
t
hitung
=
3 3
Se
= -1,174
4. Pengujian Hipotesis
Gambar 15 : Kurva Distribusi Penerimaan dan Penolakkan Hipotesis Secara Parsial Untuk Variabel X
3
Sumber : Lampiran 3 Kaidah :
Ho diterima
jika -
t
tabel
≤
t
hitung
≤
t
tabel
Ho ditolak
jika
t
hitung
t
tabel
atau
t
hitung
-
t
tabel
Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho
Daerah Penolakan Ho
-2,201 2,201
-1,174
95
5. Kesimpulan Setelah diketahui hasil penghitungan secara parsial
diperoleh
t
hitung
-1,174
t
tabel
2,201. Sehingga secara parsial Tingkat Inflasi X
3
berpengaruh nyata terhadap Tingkat Konsumsi Air Minum PDAM di Kota Surabaya Y.
Nilai r
2
parsial untuk Tingkat Inflasi di Kota Surabaya X
3
sebesar -0,334 berarti bahwa variable bebas secara parsial mampu menjelaskan variable terikat Tingkat Konsumsi Air
Minum PDAM di Kota Surabaya Y yang diberikan sebesar - 33,4 sedangkan sisanya tidak mampu dijelaskan oleh variable
tersebut.
4.5 Pembahasan