data, operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan teknik-teknik lainnya.
5. Ketepatan, menunjukkan kemampuan metode untuk meramal suatu variabel yang dilihat dari besarnya selisih antara hasil ramalan dengan kenyataan.
Ketepatan tersebut dapat diukur dengan memperhatikan nilai MSE. Semakin kecil nilai MSE maka metode tersebut makin baik.
6. Kemudahan memperoleh data, terutama ketika menggunakan metode kuantitatif.
7. Memahami dalam mengoperasikan masing- masing- masing tehnik peramalan agar nantinya hasil ramalan yang didapat akurat.
3.3 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda adalah suatu alat yang digunakan untuk melihat pengaruh berbagai macam variabel independent variabel terhadap suatu variabel
dependent variabel Ramanathan,1998. Pengaruh dari setiap variabel bebas dalam mempengaruhi variabel tak bebas berbeda-beda, dapat dilihat dari nilai p
value atau t hitung masing- masing variabel. Baik tidaknya suatu model regresi
berganda dapat dilihat dari nilai R Sq, Semakin besar nilai dari R Sq model mendekati 100 , maka semakin baik model tersebut, karena semakin besar
variabel model yang dapat dijelaskan oleh variabel bebasnya.
3.4 Analisis Korelasi Sederhana
Korelasi merupakan istilah yang digunakan untuk mengukur kekuatan antar variabel. Analisis korelasi adalah cara untuk mengetahui ada atau tidak
adanya hubungan antar variabel misalnya hubungan dua variabel Hasan, 2003. Apabila terdapat hubungan antar variabel maka perubahan – perubahan yang
terjadi pada salah satu variabel akan mengakibatkan terjadinya perubahan pada variabel lainnya.
Korelasi yang terjadi antara dua variabel dapat berupa korelasi positif, negatif, tidak ada korelasi, atau korelasi sempurna Hasan, 2003.
1 Korelasi positif, nilai koefisien korelasinya antara 0 x 1, perubahan yang terjadi pada salah satu variabel mengakibatkan variabel lainnya berubah
dengan arah yang sama. Misalkan jika variabel x meningkat maka variabel y juga ikut meningkat.
2 Korelasi negatif, nilai koefisien korelasinya antara -1 x 0, perubahan yang terjadi pada salah satu variabel mengakibatkan variabel lainnya berubah
dengan arah yang berlawanan. 3 Tidak ada korelasi, terjadi jika nilai koefisien korelasinya 0.
4 Korelasi sempurna, terjadi jika nilai koefisien korelasinya 1. Koefisien korelasi merupakan indeks atau bilangan yang digunakan untuk
mengukur keeratan kuat, lemah, atau tidak ada hubungan antar variabel. Untuk menentukan keeratan hubungan atau korelasi antar variabel tersebut berikut
diberikan nilai- nilai dari koefisien korelasi KK sebagai patokan Hasan, 2003 : 1. KK = 0 , tak ada korelasi
2. 0 KK = 0,2 , korelasi sangat rendah lemah sekali 3. 0,2 KK = 0,4 , korelasi rendah lemah tapi pasti
4. 0,4 KK = 0,65 , korelasi cukup berarti 5. 0,65 KK = 0,9 , korelasi yang tinggi, kuat
6. 0,9 KK = 1 , korelasi sangat tinggi, kuat sekali 7. KK = 1 , korelasi sempurna
Jenis – jenis dari koefisien korelasi antara lain adalah Hasan, 2003 : 1. Pearson : digunakan untuk mengukur keeratan hubungan antara 2 variabel
yang datanya berbentuk data interval rasio. 2. Rank Spearman : digunakan untuk mengukur keeratan hubungan antara 2
variabel yang datanya berbentuk data ordinal data ranking. 3. Rank Kendall : pengembangan dari koefisien korelasi Spearman
4. Koefisien Korelasi Bersyarat : digunakan untuk data kualitatif
3.5 Kerangka Pemikiran Operasional
