–
Demikian seterusnya sehingga diperoleh nilai ,
, ,
dan yang memenuhi
syarat =
= , dengan
m
= 3 =0.05
Maka didapat nilai masing –masing dari variabel adalah:
Sehingga dari nilai –nilai variabel diatas diperoleh persamaan regresi berganda sebagai
berikut:
3.2 Uji Pengaruh Variabel Tak Bebas Untuk Semua Variabel
Untuk melihat keterandalan suatu model dapat dilihat semua variabel bebas yang memuat model tersebut, pengujian ini dilakukan dengan analisis variansi. Tabel untuk
analisis variansi dapat dilihat sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.3 Analisis Variansi Terhadap Semua Variabel
Sumber variansi
Derajat kebebasan
Jumlah Kuadrat
Rata-Rata Jumlah
kuadrat Regresi
Residu 4
32 1,653E14
2,800E13 4,087E13
8,749E11 46,713
2,69
Total 36
1,915E14
Dari data diperoleh nilai untuk , ini berarti keandalan data yang sudah
diolah dengan data yang sebenarnya mencapai 85,4. Dari tabel analisis variansi model regresi yang memuat semua variabel bebas diperolah nilai
= 46,713, sedangkan nilai untuk
. ini berarti . Berarti
nilai dari koefisien-koefisien regresi pada model yang memuat semua variabel bebas terandalkan untuk meramalkan nilai dari variabel tak bebas. Sebagaimana telah
diperoleh nilai keterandalan untuk data dalam menghasilkan nilai tersebut sebesar
85,4.
3.3 Uji untuk Koefisien Regresi atau Uji Parsial Untuk Semua Variabel
Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai dari dari masing-masing
variabel bebasnya. Untuk mencari nilai dari dari masing-masing variabel
bebas dapat dilihat dari tabel berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.4 Uji Koefisien Regresi atau Uji Parsial Untuk Semua Variabel
Penduga Koefisien
Regresi Galat Baku
Koefisien Konstanta
Lama kerja Pendidikan
Jabatan Jam kerja
2.143.371,515 47.153,566
128.630,477 48.679,735
101.424,299 1,997
3,300 --2,675
9,376 -0,445
Dari tabel di atas diperlihatkan masing – masing nilai
untuk variabel bebas yang ada ternyata nilai
yang paling kecil adalah lama menjalani pendidikan
. Jika dibandingkan dengan nilai , ini berarti
nilai ini menyebabkan variabel
dianggap tidak berpengaruh besar, sehingga dikeluarkan dari model.
3.4 Membentuk Persamaan Linier Berganda Dengan Mengeliminasi Variabel
