Anallsis Pengaruh Jumlah Penduduk,Jumlah Penghasilan Dan Biaya Promosi Terhadap Tingkat Penjualan Produk Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera 1912 Kantor Wilayah Medan

ANALlSIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK,JUMLAH PENGHASILAN DAN BIAYA PROMOSI TERHADAP TINGKAT PENJUALAN PRODUK ASURANSI JIWA

BERSAMA BUMIPUTERA 1912 KANTOR WILAYAH MEDAN TUGAS AKHIR

YUDHI KUNTARA 102407089

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2013

PERSETUJUAN

Judul : ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, JUMLAH PENGHASILAN, DAN BIAYA PROMOSI TERHADAP TINGKAT PENJUALAN PRODUK ASURANSI JIWA BERSAMA BUMIPUTERA 1912 KANTOR WILAYAH MEDAN

Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : YUDHI KUNTARA

Nomor Induk Mahasiswa : 102407089

Program Studi : D-3 STATISTIKA

Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juli 2013

Diketahui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU

Ketua, Pembimbing,

Prof. Dr. Tulus, M.Si Drs. Open Darnius, M.Sc NIP. 19620901 198803 1 002 NIP : 19641014 199103 1 004

PERNYATAAN

ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, JUMLAH PENGHASILAN, DAN BIAYA PROMOSI TERHADAP TINGKAT PENJUALAN PRODUK ASURANSI JIWA BERSAMA

BUMIPUTERA 1912 KANTOR WILAYAH MEDAN

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa Tugas Akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juli 2013

YUDHI KUNTARA 102407089

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang dengan limpah karunia-Nya, penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul : ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, JUMLAH PENGHASILAN, DAN BIAYA PROMOSI TERHADAP TINGKAT PENJUALAN PRODUK ASURANSI JIWA BERSAMA BUMIPUTERA 1912 KANTOR WILAYAH MEDAN.

Terimakasih penulis sampaikan kepada Bapak Drs.Open Darnius,M.Sc selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktnya selama penyusunan Tugas Akhir ini. Terimakasih kepada Bapak Faigiziduhu Bu’lolo,M.Si dan Bapak Drs.Suwarno Ariswoyo,M.Si selaku ketua dan sekretaris Program Studi D3 Statistika FMIPA USU Medan, Bapak Prof.Dr.Tulus,M.Si PhD dan ibu Dra.Mardianingsih,M.Si selaku ketua dan sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU Medan, Bapak Drs.Sutarman,M.Sc selaku dekan FMIPA USU Medan, seluruh staff dan dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU Medan, pegawai FMIPA USU Medan dan rekan-rekan kuliah.

Akhirnya tidak terlupakan kepada Bapak, Ibu dan keluarga yang selama ini memberikan doa, bantuan dan dorongan yang diperlukan dalam proses penyusunan Tugas Akhir ini. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi v

Daftar Tabel vii

Daftar Gambar viii

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Rumusan Masalah 2

1.3 Tujuan penelitian 3

1.4 Manfaat Penelitian 4

1.5 Metodologi Penelitian 4

1.6 Sistematika Penulisan 4

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Persamaan Regresi 6

2.2 Persamaan Regresi Linier Berganda 7

2.3 Kesalahan Standart Estimasi 10

2.4 Uji Persamaan Linier Berganda 11

2.4.1 Uji F statistik 11

2.4.2 Penguian Hipotesis distribusi F 12 2.5 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik 14

2.6 Analisis korelasi 15

2.7 Koefisien Determinasi 17

BAB 3 SEJARAH SINGKAT BADAN PUSAT STATISTIK dan

ASURANSI JIWA BERSAMA BUMIPUTERA 1912 19

3.1 Visi dan Misi BPS 19 3.1.1 Visi BPS 19 3.1.2 Misi BPS 19 3.2 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik 20 3.3 Asuransi Jiwa Bersama 22

3.3.1 Sejarah Singkat Perusahaan 22 3.3.2 Visi dan Misi Perusahaan 25 3.3.2.1 Visi AJB Bumiputera 25

3.3.2.2 Misi AJB Bumiputera 26

BAB 4 ANALISIS DATA 27 4.1 Pengolahan Data 27 4.2 Analisis Regresi Linier Berganda 29 4.3 Uji Regresi Linier Berganda 32

4.3.1 Uji F (Simultan) 32

4.4 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik 34

4.4.1 Uji Normalitas 34

4.5 Analisis Korelasi 36

4.5.1 Perhitungan koefesien korelasi antar variabel 36

4.6 Uji Koefesien Determinasi 41

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 42

5.1 Kesimpulan 42

5.1 Saran 43

Daftar Pustaka Lampiran

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1 Interpretasi koefesien korelasi 15

Tabel 4.1 Jumlah penduduk (X1),Jumlah Penghasilan (X2), Biaya Promosi (X3),terhadap tingkat penjualan (Y) 27 Tabel 4.2 Koefesien Regresi 30

Tabel 4.3 Anova 33

Tabel 4.4 Koefesien Korelasi 38

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Sebagai negara yang berpenduduk 220 juta jiwa lebih, Indonesia sangat potensial bagi industri barang,jasa maupun keuangan. Selain perbankan, industri asuransi jiwa meyakinkan Indonesia bahwa asuransi jiwa merupakan pasar yang masih terbuka lebar. Dengan demikian tidak ada alsan bagi industri asuransi, tinkat kesadaran masyarakat Indonesia berasuransi masih tergolong rendah jika dibandingkan dengan kondisi di negara lain.

Dengan jumlah penduduk sebesar itu,baru sekitar 2.5% atau 5,5 juta jiwa yang mengikuti program asuransi jiwa. Dari jumlah 5,5 juta itupun masih diragukan,apakah mereka mengikuti program asuransi individual atas dasar kesadaran atau karena persyaratan atas suatu transaksi tertentu, atau karena kebijakan pemerintah,seperti halnya asuransi jamsostek, sehingga asuransi hanya dianggap sebagai pengeluaran tambahan yang menambah beban hidup, tidak penting dan kurang bermanfaat. Selain itu faktor pendapatan masyarakat juga menjadi kendala untuk dapat memanfaatkan asuransi (http:// download-makalah-skripsi-dll).

Seiring dengan berkembangnya kebutuhan akan proteksi diri dan harta bendanya,kini industri asuransi mulai dilirik oleh masyarakat.Kesadaran masyarakat terhadap asuransi terus tumbuh dengan kondisi ekonomi yang mendukung masyrakat untuk dapat mengalokasikan sebagian pendapatnya untuk membeli polis asuransi jiwa untuk melindungi diri dan keluarga atas penghasilan akibat berbagai resiko (seperti kematian dini, cacatdan PHK), maupun sebagai instrumen akumulasi dana untuk keperluan tertentu seperti penyediaaan dana darurat, portofolio investasi secara umum dan penyediaan dana pendidikan bagi anak, pemeliharaan kesehatan dan kebutuhan keuangan hari tua.

Di samping itu peningkatan industri asuransi jiwa uga ditunjang oleh strategi pemasaran yang optimal dan dilihat dari distribusi pemasarannya dilakukan dengan cara melalui unit agency yang ada di setiap kantor cabang pemasaran perusahaan asuransi sehinnga dapat memudahkan nasabah untuk mendapatkan informasi mengenai produk-produk asuransi disetiap cabang Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera serta saluran pemasaranya lebih luas sampai ke pelosok-pelosok daerah.

Setiap agen menginginkan promosi untuk mengkomunikasikan informasi yang akan mendorong konsumen memilih produk mereka. Komunikasi produk atau penawaran yang baik mendorong pelanggan potensial memperoleh informasi sehinnga akan lebih besar

kemungkinannya untuk membeli. Karena agen berkeinginan untuk memperkuat sikap yang ada yang dapat mengarah prilaku yang dikehendaki dan secara aktual mengubah sikap dan prilaku pasar sasaran perusahaan.

Bedasarkan uraian di atas .penulis ingin melakukan penelitian mengenai seberapa besar pengaruh jumlah penduduk dan biaya promosi terhadap tingkat penjualan produk asuransi jiwa yang dilihat dari besarnya premi. Oleh karena itu penulis mengambil judul :”Analisis pengaruh jumlah penduduk dan biaya promosi terhadap tingkat penjualan produk Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera 1912 kantor wilayah Medan”

1.2. Rumusan Masalah

Untuk memperjelas dan lebih memudahkan penelitian ini agar tidak menyimpang dari sasaran yang dituju, maka penulis menganalisis penjualan produk asuransi jiwa dengan menggunakan data jumlah penduduk dan biaya promosi.

Adapun rumusan masalahnya adalah sebagai berikut:

1. Apakah jumlah penduduk berpengaruh terhadap penjualan produk asuransi jiwa pada AJB Bumiputera 1912 Kantor Wilayah Medan?

2. Apakah biaya promosi berpengaruh terhadap penjualan produk asuransi jiwa pada AJB Bumiputera 1912 Kantor Wilayah medan?

3. Apakah jumlah penduduk dan biaya promosi berpengaruh terhadap penjualan produk asuransi jiwa pada AJB Bumiputera Kantor Wilayah Medan?

1.3. Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Untuk menganalisis pengaruh jumlah penduduk terhadap tingakat penjualan produk asuransi jiwa pada AJB Bumiputera 1912 Kantor Wilayah Medan.

2. Untuk menganalisis pengaruh biaya promosi terhadap tingkat penjualan produk asuransi jiwa pada AJB Bumiputera 1912 Kantor Wilayah Medan.

3. Untuk menganalisis pengaruh jumlah penduduk dan biaya promosi terhadap penjualan produk asuransi jiwa pada AJB Bumiputera 1912 Kantor Wilayah Medan

1.4. Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini adalah :

1. Memberikan bukti empiris mengenai pengaruh variabel jumlah penduduk dan biaya promosi terhadap penjualan produk asuransi jiwa pada AJB Bumiputera 1912 kantor wilayah medan

2. Sebagai sarana informasi kepada masyarakat untuk dapat mengetahui peranan asuransi. 3. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai pertimbangan untuk pengambilan

keputusan bagi perusahaan asuransi jiwa umumya dan AJB Bumiputera 1912 khususnya

1.5. Metodologi Penelitian

Metodologi penelitian yang digunakan dalam pengerjaan tugas akhir ini adalah penelitian kuntitatif,yang selanjutnya akan diuraikan sebagai berikut:

1. Sumber Data

Sumber data tugas akhir ini,menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik(BPS) Sumatera Utara untuk mengumpulkan data jumlah penduduk, dan di Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera 1912 Kantor Wilayah Medan di jalan Sultan Iskandar Muda No.138 adalah data biaya promosi dan tingkat penjualan produk asuransi jiwa.

2. Analisa dan Evaluasi Data

Data yang digunakan,analisis secara kuantitatif dengan mennggunakan analisis statistic yaitu persamaan regresi linier berganda.Analisis ini bertujuan untuk melihat pengaruh dan hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen,dalam hal ini yang bertindak sebagai variabel dependen adalah tingkat penjualan,sedangkan yantg

bertindak sebagai variabel independen adalah variabel jumlah penduduk, jumlah penhhasilan, dan biaya promosi.Pengolahan data penelitian ini menggunakan program computer Microsoft Words 2007 dan SPSS versi 16.

1.6. Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau gambaran dari tugas akhir ini, yaitu sebagai berikut :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Pada bab ini akan diuraikan latar belakang, maksud dan tujuan, identifikasi masalah, batasan masalah, metode penelitian dan landasan teori serta sistematika penulisan ini.

BAB 2 : TINJAUAN TEORITIS

Dalam bab ini diuraikan teori-teori yang akan digunakan dalam penelitian ini.

BAB 3 : TINJAUAN UMUM TEMPAT RISET

Dalam bab ini penulis memaparkan sejarah dan struktur organisasi tempat riset,yaitu Badan Pusat Statistik (BPS) dan Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera 1912 Kantor Wilayah Medan.

BAB 4 : ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini penulis menjelaskan mengenai tentang analisa produksi dengan metode regresi linier berganda dan analisis korelasi untuk melihat hubungan antar variabel.

BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini merupakan bab penutup yang berisi kesimpulan dari pembahasan serta saran penulis berdasarkan kesimpulan yang didapat dari pengamatan.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Persamaan Regresi

Menurut Sir Francis Galton (1822-1911) persamaan regresi adalah persamaan matematik yang memungkinkan kita meramalkan nilai-nilai atau variabel-variabel suatu peubah tak bebas dari nilai-nilai satu atau lebih peubah bebas (Walpole,1995,p340 ).Nilai peubah tak bebas dinyatakan dengan konotasi (y) dan nilai peubah bebas dengan konotasi (x). Kuat atau tidaknya hubungan variabel independen (X) dan variabel dependen (Y) diukur dengan suatu nilai yang disebut dengan koefisien korelasi, sedangkan besarnyapengaruh X terhadap Y, diukur dengan koefisien regresi.Persamaan regresi juga menggambarkan relasi dari varabel-variabel yang ada didalamnya (Supranto,2001, p178).(http//.binus.ac.id)

Pada dasarnya, masalah hubungan antara variabel X dan Y umumnya berkisar pada 2 hal yang kadang-kadang sukar sekali ditarik garis pemisahnya.Pencarian bentuk persamaan yang sesuai guna meramal rata-rata Y bagi x yang tertentu atau rata-rata X bagi Y yang tertentu, serta menaksir kesalahan peramalan sedemekian itu. Secara teknis persoalan diatas menitikberatkan pada observasi variabel yang tertentu sedangkan variabel lain di konstantir pada berbagai tingkat

keadaan.Persoalan sedemikian itu dinamakan persoalan regresi. (Anto Dajan/Pengantar Metode Statistika).

Di dalam pemakaiannya, variabel dependen (Y) ternyata juga dipengaruhi oleh faktor lain selain variabel independen (X) yang tidak dimasukkan kedalam persamaan tersebut.Oleh karena persamaan dari regresi perlu untuk mengambarkan bentuk dari data dengan tepat, maka

dimasukkanlah error (ε) ke dalam persamaan regresi tersebut. Karena error itu tidak dapat dihilangkan sama sekali, maka resiko itu akan selalu ada. Resiko hanya bisa diperkecil dengan memperkecil kesalahan (minimized error).( http//.wordpress.com/2012/10/regresi-linier-berganda.pdf)

2.2 Persamaan Regresi Linier Berganda

Regresi berganda adalah bentuk hubungan atau pengaruh dari dua atau lebih variabel babas X dengan variabel terikat Y. persamaan regresi linier berganda dari Y terhadap X yaitu :

Dengan :

= Pengamatan pada variabel tak bebas

xin = Pengamatan pada variabel bebas

b0 = Parameter Intersep

b1, b2,...,bn = Parameter Koefisien regresi variabel bebas

Untuk hal ini, penulis menggunakan regresi linear berganda satu variable terikat (variable dependent) dan tiga variabel bebas (variable independent). Bentuk persamaan regresi linear berganda tersebut, yaitu:

= b0 b1 X1i b2 X2i b3 X3i

Dengan:

= Tingkat Penjualan

= Jumlah Penduduk

= Jumlah Pendapatan

= Biaya Promosi

= Variabel-variabel sisa yang tidak dapat dijelaskan dalam penelitian

Metode analisis yang digunakan adalah regresi berganda dengan menggunakan metode kuadrat terkecil,untuk meminimumkan nilai digunakan rumus :

– =

Sedangkan model penduganya :

- =

- ( )

Fungsi tujuan meminimumkan error

= 2 ( - (

= 2 ( - (

= 2 ( - (

= 2 ( - (

Untuk mendapatkan persamaan dari rumus-rumus diatas,perlu dicari turunannya yaitu :

(

… pers (1)

(

(

… pers (3)

(

… pers (4)

Dengan menggunakan metode kuadrat terkecil, diperoleh lima persamaan oleh empat variabel yang terbentuk:

Dengan b0, b1, b2, b3, adalah koefisien yang ditentukan berdasarkan data hasil pengamatan.

Dengan b0, b1, b2, b3 adalah koefisien yang ditentukan berdasarkan data hasil pengamatan. Untuk

menghitung nilai dan .

2.3 Kesalahan Standard Estimasi

Untuk mengetahui ketepatan persamaan estimasi dapat digunakan kesalahan standar estimasi (standard error of estimate). Besarnya kesalahan standar estimasi menunjukkan ketepatan persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas yang sesungguhnya. Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi, makin tinggi ketepatan persamaan estimasi yang

dihasilkan untuk menjelaskan nilai variable tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya, semakin besar nilai kesalahan standar estimasi, makin rendah ketepatan persamaan estimasi yang

dihasilkan untuk menjelaskan nilai variable tidak bebas sesungguhnya.( Algifari, 2000. Analisa Regresi Teori, Kasus dan Solusi, Edisi 2) Kesalahan standar estimasi dapat ditentukan dengan rumus :

Dengan :

Yi = nilai data sebenarnya

2.4 Uji Persamaan Linier Berganda 2.4.1. Uji F-Statistik

Uji F-statistik atau F-hitung iniadalah pengujian yang bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh koefesien regresi secara bersama-sama terhadap variabel independen. Nilai F-hitung dapat diperoleh dengan rumus:

F-hitung =

Dimana:

=Koefesien determinasi

k =Jumlah variabel independen

n =Jumlah sampel

2.4.2 Pengujian Hipotesis Distribusi F

Tabel F dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat.

Langkah-langkah/ urutan menguji hipotesa dengan distribusi F:

1. Merumuskan hipotesa

Ho : β1= β2= β3 = 0, berarti secara bersama-sama tidak ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.

Ha : β1 ≠ β2≠ β3 ≠ 0, berarti secara bersama-sama ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.

2. Menentukan taraf nyata/ level of significance = α

Taraf nyata / derajad keyakinan yang digunakan sebesar α = 1%, 5%, 10%. Derajat bebas (df) dalam distribusi F ada dua, yaitu :

df numerator = dfn = df1 = k – 1

df denumerator = dfd = df2 = n – k

Dimana:

df = degree of freedom/ derajad kebebasan

n = Jumlah sampel

k = banyaknya koefisien regresi

3. Menentukan daerah keputusan, yaitu daerah dimana hipotesa nol diterima atau tidak

Ho diterima apabila F hitung ≤ F tabel, artinya semua variabel bebas secara bersama-sama bukan merupakan variabel penjelas yang signifikan terhadap variabel terikat.

Ho ditolak apabila F hitung > F tabel, artinya semua variabel bebas secara bersama-sama merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel terikat.

Bentuk distribusi F selalu bernilai positif

5. Mengambil keputusan

Keputusan bisa menolak Ho atau menolak Ho menerima Ha.

Nilai F tabel yang diperoleh dibanding dengan nilai F hitung apabila F hitung lebih besar dari F tabel, maka ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen.

2.5 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik

Uji ini merupakan pengujian terhadap normalitas kesalahan pengganggu/error digunakan untuk melihat apkah variabel bebas dan variabel terikat mempunyai distribusi normal.Asumsi

kenormalan dapat diperiksa dengan:

1. Pendekatan Histogram

Untuk menguji normalitas,data dapat dilihat dengan kurva normal yaitu kurva yang memiliki cirri-ciri khusus,salah satu diantaranya adalah mean,mode dan median pada tempat yang sama. Jika ketiga terdensi sentral tersebut tidak terletak pada satu tempat maka berarti kurva tersebut mereng ke kiri atau ke kanan.

2. Pendekatan Grafik

PP plot akan membentuk plot antara nilai-nilai teoritis (sumbu x) melawan nilai-nilai yang didapat dari sampel (sumbu y). Apabila plot dari keduanya berbentuk linier (dapat di dekati oleh garis lurus), maka hal ini merupakan indikasi bahwa residual penyebar normal. Seringkali ditemui bahwa ujung-ujung plot pada pp plot agak menyimpang dari garis lurus.Bila pola-pola titik yang terletak selain

diujujng-ujung plot masih berbentuk linier,meskipun ujung-ujung plot agak menyimpang dari garis lurus,kita dapat mengatakan bahwa data (dalam hal ini residual) adalah menyebar normal

2.6 Analisis Korelasi

Analisis korelasi adalah metode statistika yang digunalan menentukan kuatnya atau derajat hubungan linier antara dua variabel atau lebih. Semakin nyata hubungan linier,maka semakin kuat atau tinggi derajat hubungan garis lurus antara kedua variabel atau lebih. Ukuran derajat hubungan garis lurus ini dinamakan koefesien korelasi

Korelasi dilambangkan dengan r diman ketentuan nilai r tidak lebih dari harga (-1

).Apabila nilai r= -1 artinya korelasi negative sempurna r = 0 artinya tidak ada korelasi dan r = 1 artinya sangat kuat.

Tabel 2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi

R Interpretasi

0 Tidak ada korelasi

0,01 – 0,20 Sangat rendah

0,21 – 0,40 Rendah

0,41 – 0,60 Agak Rendah

0,61 – 0,80 Cukup

0,81 – 0,99 Tinggi

1 Sangat tinggi (korelasi sempurna)

Ukuran yang dipakai untuk mengetahui derajat hubungan, terutama data kuantitatif dinamakan koefisien korelasi. Untuk menghitung koefisien korelasi (r) antara dua variabel dapat digunakan rumus:

Dalam hal ini penulis menggunakan empat variabel dalam penelitiannya, untuk hubungan empat variabel dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut :

b. Koefisien Korelasi antara Y dan X2

c. Koefisien Korelasi antara Y dan X3

d. Koefisien Korelasi antara X1 dan X2

e. Koefisien Korelasi antara X1 dan X3

2.7 Koefisien Determinasi

Menguji keberartian regresi linear berganda dimaksudkan untuk meyakinkan apakah regresi yang didapat berdasarkan penelitian ada artinya bila dipakai untuk membuat kesimpulan mengenai sejumlah peubah yang dipelajari.

Hipotesa :

H0 : Tidak terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yang mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.

H1 :Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yang mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.

Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan untuk pengujian regresi linear berganda yang mencakup lebih dari dua variabel adalah untuk mengetahui proporsi keragaman total dalam variabel terikat (Y) yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel – variabel bebas (X) yang ada dalam model persamaan regresi linear berganda secara bersama – sama. Maka akan ditentukan dengan rumus ,yaitu:

Dengan :

JKreg = Jumlah Kuadrat Regresi

Harga R2 yang diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan masing – masing variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variasi yang dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja (yang bersifat nyata).

BAB 3

GAMBARAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK

3.1Visi dan Misi BPS (Badan Pusat Statistik) Provinsi Sumatera Utara

3.1.1 Visi BPS (Badan Pusat Statistik)

Badan Pusat Statistik mempunyai visi menjadikan informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung Sumber Daya Manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang mutakhir.

3.1.2 Misi BPS (Badan Pusat Statistik)

Dalam menunjuk pembangunan nasional Badan Pusat Statistik mengemban misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyediaan data statistik yang bermutu, handal, efektif dan efisien, peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik serta pengembanan ilmu pengetahuan statistik.

3.2 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara

Setiap perusahaan baik perusahaan pemerintah maupun swasta mempunyai struktur organisasi, karena perusahaan juga merupakan organisasi. Dimana organisasi adalah suatu sistem dari aktivitas kerjasama yang terorganisir, yang dilaksanakan oleh sejumlah orang untuk mencapai tujuan bersama.

Dalam struktur organisasi ditetapkan tugas-tugas, wewenang dan tanggung jawab setiap orang dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan serta bagaimana hubungannya yang satu dengan yang lain.

Dengan adanya struktur organisasi perusahaan yang baik, maka dapat diketahui pembagian tugas antara para pegawai dalam rangka pencapaian tujuan. Adapun struktur organisasi yang dipakai oleh Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara adalah berbentuk Lini dan staff

1. Bagian Tata Usaha/Kepegawaian 2. Bidang Statistik Produksi

3. Bidang Statistik Distribusi 4. Bidang Statistik Kependudukan

5. Bidang Pengolahan, Penyajian dan Pelayanan Statistik 6. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

3.3Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera 3.3.1 Sejara Singkat Perusahaan

Asuransi jiwa Bersama (AJB) Bumiputera 1912 adalah perusahaan asuransi jiwa nasional milik bangsa Indonesia yang pertama hadir dan tertua.Perusaan didirikan pada tanggal 12 februari 1912 di Magelang Jawa Tengah,dengan nama “Onderlingen Levenverkering Maatscappij Persatoen Goeroe-Goeroe Hindia Belanda” atau disingkat O.L Mij.PGHB.

Perusahaan ini di gagas dan didirikan oleh Mas Ngabeni Dwidjosewojo,seorang guru di Yogyakarta yang juga sekretaris Boedi Oetomo sebuah organisasi yang mempelopori gerakan Kebangkitan Nasional. Dua guru lainnya yaitu Mas Karto Hadi Soebroto dan Mas Adimidjojo turut mendirikan perusahaan ini, di bantu juga oleh Direktur dan bendahara guru lainnya R.Soeprapto dan M. Darmowidjojo,kelima pendiri yang juga anggota O.L.Mij. PGHB ini menjadi pemegang polis yang pertama.

Bumiputera ini memulai usahanya tanpa modal,pembayaran premi pertama oleh kelima tokoh tersebut dianggap sebagai modal perusahaan,dengan syarat uang pertanggungan tidak akan dibayarkan kepada ahli waris pemegang polis yang meninggal sebelum berjalan tiga tahun. Para pengurus saat itu juga tidak mengharapkan honor mereka sehingga mereka bekerja dengan sukarela.

Pada mulanya perusahaan hanya melayani para guru sekolah Hindia Belanda,kemudian perusahaan memperluas jaringan pelayanannya ke masyarakat umum,dan mengganti namanya menjadi O.LMij Boemi Poetra yang sekarang dikenal sebagai AJB Bumiputea 1912.

Pada tahun 1912 perusahaan pindah ke Yogyakarta. Pada tahun 1934 perusahaan melebarkan sayapnya dengan membuka beberapa cabang di berbagai kota seperti Bandung, Jakarta, Surabaya, Palembang, Medan, Pontianak, Banjarmasin, dan Ujung Pandang.Dengan semakin berkembangnya AJB Bumiputera 1912,maka pada tahun 1958 secara bertahap kantor pusat dipindahkan ke Jakarta dan pada tahun 1959 secara resmi AJB Bumiputera 1912

Selama lebih Sembilan dasawarsa,Bumiputera telah berhasil melewati berbagai rintangan yang amat sulit, antara lain pada masa penjajahan, masa revolusi dan masa-masa krisis ekonomi seperti Sanering ditahun 1965 dan krisis moneter yang dimulai paa pertengahan tahun 1997.

Salah satu kekuatan Bumiputera adalah pada kepemilikan dan bentuk perusahaan yang unik, dimana Bumiputera adalah satu-satunya perusahaan di Indonesia yang Indonesia yang berbentuk Mutual atau usaha bersama, artinya pemilik perusahaan adalah pemegang polis bukan pemegang saham.Jadi perusahaan tidak berbentuk PT atau Koperasi,Hal ini di karenakan premi yang diberikan kepada perusahaan sehingga para pemegang polis ikut serta menentukan garis-garis besar haluan perusahaan dan mengangkat direksi,dan ikut serta mengawasi jalannya perusahaan.

Bumiputera 1912 melakukan hubungan internasionaldengan rekan-rekan di Negara lain.Sekitar 2.900 karyawan dan 23.000 agen melayani lebih dari 5 juta pemegang polis dan peserta. Pengurus juga mengendalikan kelompok usaha Bumiputera yang terdiri dari anak perusahaan,asosiasi dan penyertaan,antara lain:

A. Anak Peusahaan/Yayasan :

1. PT. Bumida (Bumiputeramuda 1967-Asuransi kerugian) 2. PT. Bank Bumiputera Indonesia (Perbankan)

3. PT. Wisma Bumiputera (Properti)

4. PT. Mardi Mulyo (Penerbitan dan Percetakan) 5. PT. Eurasia Wisata (Tour dan Travel)

6. PT. Informatics OASE (teknologi Infornasi)

7. PT. Bumiputera WHMC/Wiyata Hospitality Management Center (Perhotelan : Bumiputera Wiyata Hotel-Depok,Hyant Regency-Surabaya)

8. PT. Bumiputera (Securitas)

9. PT. Bumiputera Mitrasarana (jasa Konstruksi)

10.Yayasan Dharma bumiputera Sejahtera (Pengelola Kesejahteraan Karyawan) 11.Yayasan Bumiputera Sejahtera (Pengelola kesejahteraan Karyawan)

12.Dana Pensiun Bumiputera (Pengelola Dana Pensiun Karyawan )

B. Asosiasi / Penyertaan:

1.PT. Bumiputera BOT Finnace (Leasing & Financing) 2.PT.Kyoai Medical Center (Medical Cheeck Up) 3.PT.Jhon Hancok Indonesia

4.PT.Maskapai Rensuransi Indonesia

Di abad ke-21 ini, dalam kiprahnya membangun bangsa di tengah arus globalisasi

sekaligus mewujudkan visi dan misi para pendiri AJB Bumiputera 1912.AJB Bumiputera memiliki 21 cabang yang terletak di provinsi sumatera Utara,diantaranya

1. Kabanjahe 2. Balige 3. Sibolga 4. Rantau Prapat 5. Padang sidempuan 6. Pematang Siantar 7. Medan Serdang 8. Medan Petisah 9. Medan Kesawan 10.Medan Baru 11.Nias

12.Perdagangan 13.Lubuk Pakam 14.Nias

15.Tanjung Balai 16.Binjai

17.Simalungun 18.Stabat 19.Pulo Brayan 20.Setia Budi 21.Tebing Tinggi 22.Medsn Belawan 23.Tanjung Pura 24.Limapuluh 25.Sidikalang 26.Madina 27.Rantau Utara 28.Medan Marelan 29.Medan Selayang 30.Nias Utara

3.3.2 Visi dan Misi Perusahaan

3.3.2.1Visi AJB Bumiputera 1912

Adapun Visi perusahaan ini adalah AJB Bumiputera 1912 menjadi perusahaan asuransi jiwa nasional yang kuat dan menguntungkan didukung oleh Sumber Daya Manusia (SDM) professional yang menjunjung tinggi nilai-nilai idealism serta mutualisme

3.3.2.2Misi AJB Bumiputera 1912

Misi AJB Bumiputera 1912 adalah menjadikan Bumiputera senantiasa berada di benak dan hati masyarakat Indonesia,dengan:

a. Memelihara keberadaan Bumiputera sebagai perusahaan perjuangan bangsa Indonesia b. Mengembangkan koorporasi dan koperasi yang menetapkan prinsip dasar gotong royong

c. Menciptakan berbagai produk dan layanan yang memberikan manfaat optimal bagi komunitas bumputera

BAB 4 ANALISIS DATA

4.1 Pengolahan Data

Data yang diambil dari Kantor Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera dan Kantor Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara adalah data jumlah penduduk (ribuan jiwa), jumlah penghasilan (jutaan rupiah), biaya promosi (ratusan juta rupiah) dan tingkat penjualan (miliaran rupiah) di masing-masing kantor cabang Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera 1912.

Tabel 4.1 Data Jumlah Penduduk, Jumlah Penghasilan, Biaya Promosi , dan Tingkat Penjualan berdasarkan daerah dari Asuransi jiwa Bersama Bumiputera 1912 Medan.

No Nama Cabang

Jumlah Penduduk (Ribuan Jiwa) Jumlah Penghasilan (Jutaan Rupiah) Biaya Promosi (Ratusan Juta Rupiah)

Tingkat Penjualan (Milyaran Rupiah) 1 Kabanjahe 33,783 3,446371 1,73854702 5,74189257

2 Balige 78,272 3,41104 2,9387531 6,83189058

3 Sibolga 52,391 2,8875 1,59631873 5,38371085 4 Rantau Prapat 62,991 3,2536 2,15728913 6,42891099 5 Padang sidempuan 95,117 3,1997 3,6931381 4,28399588

6 Pematang Siantar 9,203 3,135996 1,6589751 1,01311236 7 Medan Serdang 104,33 3,041151 4,81968547 7,55132964 8 Medan Petisah 48,856 3,041148 1,06782545 2,94610321 9 Medan Kesawan 56,000 3,04115 1,8246087 3,74581108 10 Medan Baru 30,695 3,04115 1,01832912 2,00323213 11 Nias 181,408 3,410049 4,53987295 6,01392683 12 Perdagangan 49,773 3,27495 1,28285632 3,56482963 13 Lubuk Pakam 98,271 3,1843 2,22517882 4,2387578 14 Kisaran 133,355 3,468379 4,9869382 5,5287392 15 Tanjung Balai 88,184 3,14145 2,98968203 4,08364054 16 Binjai 155,359 3,04115 4,23550807 5,65416149 17 Simalungun 438,837 3,27495 3,84658892 6,87398367 18 Stabat 44,051 3,19585 1,55106569 3,59040968 19 Pulo Brayan 25,94 3,04115 1,32804478 3,36815731 20 Setia Budi 58,534 3,04115 1,22741715 3,53469393 21 Tebing Tinggi 78,507 3,1601 1,9980993 2,18479627 22 Medan Belawan 94,363 3,04115 1,67442 4,228764 23 Tanjung Pura 8,743 3,0173 1,657743 1,279784 24 Limapuluh 127,443 3,35743 4,787334 5,342392 25 Sidikalang 135,008 3,04115 4,234407 5,6351713

26 Madina 53,431 2,7439 1,736314 4,3947109

27 Rantau Utara 63,884 3,2536 2,174378 6,3378108 28 Medan Marelan 107,56 3,04115 3,714381 7,634842 29 Medan Selayang 54,323 3,04115 1,835505 3,454033 30 Nias Utara 128,434 3,32704 4,372214 6,234237

Untuk keperluan pengolahan data didefinisikan variabel-variabel sebagai berikut:

Y : Tingkat Penjualan (Miliaran Rupiah)

X1 : Jumlah Penduduk (Ribuan Jiwa)

X2 : Jumlah Penghasilan (Jutaan Rupiah)

X3 : Biaya Promosi (Ratusan Juta Rupiah)

4.2 Analisis Regresi Linier Berganda

Untuk membentuk persamaan regresi linier berganda, diperlukan jumlah masing-masing satuan variabel. Hasil perhitungan yang dibutuhkan terdapat dibawah ini :

n = 30 X₃2

= 257,8330243

Y = 139,10783 X Y₁

= 14637,95143

1

X = 2967,05 X Y₂ = 441,549984

2

X = 94,5962 X Y₃ = 410,671246

3

2

Y = 736,27884 X X_{1 3} = 8922,31009

2 1

X = 421384,09 X X_{2 3} = 251,4999248

2 2

X = 299,1207087

Persamaan regresi linier berganda Y atas , ,… akan ditaksir oleh :

= α + + +…+ + I . Penaksir untuk persamaan regresi linier berganda untuk tiga

variabel bebas adalah = + + + +

Tabel 4.2

Koefesien Regresi

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) ,328 4,987 ,066 ,948

jumlah_penduduk ,004 ,004 ,194 1,072 ,294

jumlah_penghasilan ,661 1,644 ,063 ,402 ,691

biaya_promosi ,696 ,256 ,516 2,715 ,012

Dari hasil pemrosesan data menggunakan SPSS diperoleh koefesien regresi sebagai berikut: = 0,328

= 0.004 = 0,661 = 0.696

Sehingga persamaan regresi linier bergandanya adalah : = 0,3228 + 0,004 + +0,696

Berdasarkan hasil regresi diatas dapat dijelaskan pengaruh variabel independen yaitu jumlah penduduk ( ),jumlah penghasilan ( ),biaya promosi ( ) terhadap tingkat penjualan produk asuransi jiwa bumiputera 1912 kantor wilayah Medan sebagai berikut:

Jumlah penduduk,jumlah penghasilan,biaya promosi berpengaruh positif terhadap tingkat penjualan produk.Hal ini ditunjukan oleh koefesien regresi jumlah penduduk yaitu sebesar 0,004,0,661 dan 0,696.

Setelah diperoleh persamaan regresi berganda,langkah selanjutnya adalah menghitung kesalahan baku.Untuk menghitung kesalahan baku ini diperlukan harga

yang diperoleh dari persamaan regresi diatas untuk tiap harga penduduk , , .

Nilai jumlah masing-masing variabel yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:

∑Y = 139,10783 ∑Ŷ = 94,56608613 ∑Y-Ŷ = 2,777975

= 49,5066

Maka kekeliruan bakunya dapat dihitung dengan menggunakan rumus :

Dengan k = 3, n = 30, dan

2

ˆ

Y Y = 49,5066

Sehingga diperoleh :

Ini berarti rata-rata tingkat penjualan produk asuransi yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata hasil jumlah tingkat penjualan produk asuransi yang diperkirakan sebesar 1,3798913 %.

4.3 Uji Regresi Linier Berganda

Pengujian hipotesa dalam regersi linier berganda perlu dilakukan agar tidak terjadi kesalahan penarikan kesimpulan.

4.3.1 Uji F (Simultan)

Uji F-statistik ini adalah pengujian yang bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh koefesien regresi secara bersama-sama terhadap variabel independen.Nilai F-hitung dapat diperoleh dengan rumus:

F-hitung =

Dari perhitungan SPSS diperoleh hasil sebagai berikut:

Tabel 4.3

ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression 42,428 3 14,143 7,532 ,001a

Residual 48,819 26 1,878

Total 91,247 29

a. Predictors: (Constant), biaya_promosi, jumlah_penghasilan, jumlah_penduduk

1. Menentukan formulasi hipotesis

: Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas yaitu jumlah penduduk, jumlah penghasilan, biaya promosi terhadap variabel terikat yaitu tingkat penjualan.

: Terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas yaitu jumlah penduduk, jumlah penghasilan, biaya promosi terhadap variabel terikat yaitu tingkat penjualan.

2. Mencari nilai Ftabel dari Tabel Distribusi F

Dengan taraf nyata α = 0,05 dan nilai Ftabel dengan dk pembilang (v1) = k = 3 dan dk

penyebut (v2) = n – k – 1 = 30 – 3 – 1 = 26, maka di peroleh

3. Menentukan kriteria pengujian

diterima bila

ditolak bila

Dengan demikian dapat kita lihat bahwa nilai

฀ . Maka H0 ditolak dan H1 diterima. Hal ini berarti persamaan linier berganda Y atas X1, X2, dan X3 bersifat nyata yang berarti Terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas yaitu jumlah penduduk, jumlah penghasilan, biaya promosi terhadap variabel terikat yaitu tingkat penjualan produk asuransi.

4.4 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik

4.4.1 Uji Normalitas

Uji ini merupakan pengujian terhadap normalitas kesalahan pengganggu/error digunakan untuk melihat apakah variabel bebas dan variabel terikat mempunyai distribusi normal.Asumsi kenormalan dapat diperiksa dengan

1. Pendekatan Histogram

Untuk menguji normalitas,data dapat dilihat dengan kurva normal yaitu kurva yang memiliki cirri-ciri khusus,salah satu diantaranya adalah mean,mode dan median pada tempat yang sama. Jika ketiga terdensi sentral tersebut tidak terletak pada satu tempat maka berarti kurva tersebut mereng ke kiri atau ke kanan.

Pada grafik histogram terlihat bahwa variabel berdistribusi normal.Hal ini ditunjukan oleh distribusi data tersebut mereng ke kiri mereng ke kanan.

2.Pendekatan Grafik

PP plot akan membentuk plot antara nilai-nilai teoritis (sumbu x) melawan nilai-nilai yang didapat dari sampel (sumbu y). Apabila plot dari keduanya berbentuk linier (dapat di dekati oleh garis lurus), maka hal ini merupakan indikasi bahwa residual penyebar normal. Seringkali ditemui bahwa ujung-ujung plot pada pp plot agak menyimpang dari garis lurus.Bila pola-pola titik yang terletak selain diujujng-ujung plot masih berbentuk linier,meskipun ujung-ujung plot agak menyimpang dari garis lurus,kita dapat mengatakan bahwa data (dalam hal ini residual) adalah menyebar normal.

4.5 Analisis Korelasi

4.5.1 Perhitungan Koefisien Korelasi Antar Variabel

Dari perhitungan SPSS diperoleh hasil sebagai berikut:

Penafsiran hasil analisis korelasi antara variabel jumlah penduduk,jumlah penghasilan,biaya promosi terhadap tingkat penjualan adalah sebagai berikut:

1.Korelasi antara jumlah penduduk dan tingkat penjualan

Koefisien korelasi antara tingkat penjualan produk asuransi (Y) dan jumlah penduduk (X1) adalah 0,528 yang menunjukkan korelasi yang sangat lemah dengan arah positif. Hal ini

Correlations Tabel 4.4

tingkat_penjualan jumlah_penduduk

jumlah_penghasil

an biaya_promosi

Pearson Correlation tingkat_penjualan 1,000 ,528 ,333 ,661

jumlah_penduduk ,528 1,000 ,293 ,610

jumlah_penghasilan ,333 ,293 1,000 ,412

biaya_promosi ,661 ,610 ,412 1,000

Sig. (1-tailed) tingkat_penjualan . ,001 ,036 ,000

jumlah_penduduk ,001 . ,058 ,000

jumlah_penghasilan ,036 ,058 . ,012

biaya_promosi ,000 ,000 ,012 .

N tingkat_penjualan 30 30 30 30

jumlah_penduduk 30 30 30 30

jumlah_penghasilan 30 30 30 30

berarti jika jumlah penduduk rendah maka tingkat penjualan asuransi rendah dan sebaliknya jika jumlah penduduk bertambah maka tingkat penjualan asuransi meningkat.

2.Korelasi antara jumlah penghasilan dan tingkat penjualan

Nilai koefisien korelasi 0,333 menunjukkan korelasi lemah dan searah (korelasi positif) artinya jika jumlah pendapatan meningkat akan meningkatkan jumlah penjualan asuransi, dan sebaliknya jika pendapatan penduduk menurun maka tingkat penjualan asuransi juga menurun.

3.Korelasi antara biaya promosi dan tingkat penjualan

Koefisien korelasi antara Tingkat penjualan asuransi (Y) dan Biaya promosi (X3) adalah 0,661 yang menunjukkan korelasi cukup tinggi dengan arah positif (korelasi positif). Hal ini berarti jika biaya promosi ditingkatkan maka tingkat penjualan asuransi juga akan meningkat dan sebaliknya jika biaya promosi menurun maka tingkat penjualan asuransi juga menurun.

4.Korelasi antara jumlah penduduk dan jumlah penghasilan

Berdasarkan perhitungan koefisien korelasi antara jumlah penduduk (X1) dengan jumlah penghasilan (X2) adalah 0,293 menunjukkan korelasi agak rendah dan searah (korelasi positif). Artinya jika bertambahnya jumlah penduduk maka jumlah penghasilan akan meningkat, dan jika jumlah penduduk menurun maka jumlah penghasilan akan menurun.

Berdasarkan perhitungan koefisien korelasi antara jumlah penduduk (X1) dengan biaya promosi (X3) adalah 0,610 menunjukkan korelasi cukup kuat dan searah (korelasi positif). Artinya semakin bertambah jumlah penduduk maka meningkatkan biaya promosi, dan semakin berkurang jumlah penduduk akan mengurangkan biaya promosi.

6.Korelasi antara jumlah penghasilan dan biaya promosi

Berdasarkan perhitungan koefisien korelasi antara jumlah penghasilan (X2) dengan biaya promosi (X3) adalah 0,412 menunjukkan korelasi lemah dan searah (korelasi positif). Artinya semakin besar biaya promosi maka penghasilan akan meningkat, dan semakin kecil biaya promosi maka jumlah penghasilan akan menurun.

Kemudian untuk mencari hubungan antara tiga variabel bebas ( )secara simultan dengan variabel terikat (Y).Dengan menggunakan SPSS kita peroleh sebagai berikut:

Tabel 4.5

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square Std. Error of the Estimate

1 ,682a ,465 ,403 1,3702709

a. Predictors: (Constant), biaya_promosi, jumlah_penghasilan, jumlah_penduduk

b. Dependent Variable: tingkat_penjualan

Bedasarkan perhitungan nilai diatas diperoleh nilai korelasi antara variabel jumlah

signifikan adalah 0,682 yang berarti bahwa hubungan antara variabel jumlah penduduk,jumlah penghasilan dan biaya promosi adalah cukup kuat dan searah,artinya apabila variabel jumlah penduduk,jumlah penghasilan dan biaya promosi tinggi maka tingkat penjualan juga akan tinggi.

4.6Uji koefesien Determinasi

Koefesien determinasi adalah digunakan untuk melihat seberapa besar variabel-variabel independen secara bersama dan mampu memberikan penjelasan mengenai variabel dependen diamna nilai berkisar antara 1(0≤ ≤1).Semakinbesar nilai ,maka semakin besar variasi variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variasi variabel-variabel independen.Sebaliknya jika kecil,maka akan semakin kecil variasi variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen.Koefesien determinasi dapat melihat dari kuadrat korelasi berganda antara

, , ,terhadap Y.

Dari table 4.7 diperoleh bahwa besarnya R square adalah 0,465,maka: Koefesien Determinasi (KD) = x 100%

=0,465 x 100% =46,5%

Maksudnay bahwa pengaruh jumlah penduduk,jumlah penghasilan,dan biaya promosi terhadap tingkat penjualan secara gabungan adalah 46,5 sedangkan sisanya adalah sebesar 53,5%

dipengaruhi oleh factor lain.Dengan kata lain,variabilitas tingkat penjualan yang dapat

diterangkan oleh variabel jumlah penduduk,junlah penghasilan dan biaya promosi adalah sebesar 46,5% sedangkan pengaruh sebesar 53,5% disebabkan oleh variabel-variabel lain diluar model ini.

BAB 5 PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Dari hasil analisis dan perhitungan yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

Dengan menggunakan rumus yang ada maka diperoleh nilai-nilai koefisien regresinya yaitu : = 0,3228 + 0,004 + +0,696

1. , sehingga persamaan linear berganda yang didapat adalah :

= 0,3228 + 0,004 + +0,696

2. Pada uji linier berganda dengan taraf nyata 0.05, dk pembilang = 3, dk penyebut = 17, > . Maka H0 ditolak dan H1 diterima. Hal ini berarti persamaan linier berganda Y atas X1, X2, dan X3 bersifat nyata yang berarti bahwa jumlah penduduk, jumlah penghasilan dan biaya promosi secara bersama-sama berpengaruh terhadap terjadinya tingkat penjualan.

3. Koefisien determinasi (R) sebesar 46,5%, menunjukan bahwa hanya 46,5% tingkat penjualan dipengaruhi oleh ketiga faktor X1, X2, X3 dan 53,5% dipengaruhi oleh faktor – faktor lain.

4. Pada analisis korelasi antara variabel bebas dengan variabel tak bebas, korelasi cukup tinggi

terjadi antara tingkat penjualan (Y) dengan biaya promosi (X3) yaitu sebesar 0.661.

5.2 Saran

Melihat hubungan yang cukup tinggi antara biaya promosi dan tingkat penjualan produk asuransi, penulis menyarankan agar pihak asuransi dapat terus meningkatkan biaya promosi agar tingkat penjualan produk dapat juga meningkat.Penulis juga menyarankan kepada masyarakat agar dapat menumbuhkan rasa kesadaran dalam diri masing-masing bahwa betapa pentingnya membeli produk asuransi atau memiliki polis asuransi jiwa utamanya menjamin/memberi perlindungan terhadap diri sendiri dan keluarga atau ahli waris atas resiko terjadinya kerugian finansial akibat suatu ketidakpastian(kematian).Selain itu juga produk asuransi jiwa dapat digunakan sebagai alat tabungan bagi keluarga guna menjamin kehidupan dimasa yang akan datang.

DAFTAR PUSTAKA

Bagous, Ida.2000. Demografi Umum:Pustaka Pelajar

Iswardono,1981,Analisa Regresi dan Korelasi,Yogyakarta:BPEE

Suwarno,Jonatha,2009.Statistik itu mudah,Yogyakarta:Ansi OFFSETS

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Jln. Bioteknologi No.1 Kampus USU Padang Bulan Medan-20155

Telp. (061) 8211050, 8214290, Fax. (061) 821429

Nomor : /UN5.2.1.8/SPB/2013 Medan, 29 April 2013 Lampiran : -

Hal : Pengumpulan Data Riset Kepada Yth :

Pimpinan Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatra Utara

Jl.Asrama No.179 Medan

Dengan hormat, bersama ini kami sampaikan kepada Saudara, bahwa mahasiswa Program Studi D3 Statistika FMIPA USU Medan, akan melaksanakan Pengumpulan Data Riset di instansi yang saudara pimpin, yang akan dipergunakan dalam penyusunan Tugas Akhir.

Sehubungan dengan hal tersebut di atas, kami mohon bantuan saudara agar dapat menerima mahasiswa yang namanya di bawah ini untuk melakukan Pengumpulan Data Riset.

Nama mahasiswa yang akan melakukan Pengumpulan Data Riset sebagai berikut :

No. Nama Mahasiswa NIM Program Studi

1. Yudhi Kuntara 102407089 D3 Statistika

Demikian kami sampaikan, atas kerjasama dan bantuannya di ucapkan terima kasih. a.n Dekan Pembantu Dekan 1

Dr. Marpongahtun, M.Sc

NIP. 19611115 198803 2 002

Tembusan :

1. Ketua Program Studi D3 Statistika 2. Arsip

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Jln. Bioteknologi No.1 Kampus USU Padang Bulan Medan-20155

Telp. (061) 8211050, 8214290, Fax. (061) 821429

Nomor : /UN5.2.1.8/SPB/2013 Medan, April 2013 Lampiran : -

Hal : Pengumpulan Data Riset Kepada Yth :

PimpinanAsuransi Jiwa Bersama Bumiputera 1912 Jl.Sultan Iskandar Muda No.138

Medan

Dengan hormat, bersama ini kami sampaikan kepada Saudara, bahwa mahasiswa Program Studi D3 Statistika FMIPA USU Medan, akan melaksanakan Pengumpulan Data Riset di instansi yang saudara pimpin, yang akan dipergunakan dalam penyusunan Tugas Akhir.

Sehubungan dengan hal tersebut di atas, kami mohon bantuan saudara agar dapat menerima mahasiswa yang namanya di bawah ini untuk melakukan Pengumpulan Data Riset.

Nama mahasiswa yang akan melakukan Pengumpulan Data Riset sebagai berikut :

No. Nama Mahasiswa NIM Program Studi

1. Yudhi Kuntara 102407089 D3 Statistika Demikian kami sampaikan, atas kerjasama dan bantuannya di ucapkan terima kasih.

a.n Dekan Pembantu Dekan 1

Dr. Marpongahtun, M.Sc

NIP. 19611115 198803 2 002

KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM DEPARTEMEN MATEMATIKA

Jl. Bioteknologi No.1 Kampus USU, Telp. (061) 8211050, Fax (061) 8214290Medan 20155 SURAT KETERANGAN

Hasil Uji Implementasi Sistem Tugas Akhir

Yang bertanda tangan dibawah ini menerangkan bahwa Mahasiswa Tugas Akhir Program Diploma 3 Statistika :

Nama Mahasiswa : Yudhi Kuntara

Nomor Induk Mahasiswa : 102407089

Judul Tugas Akhir : ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, JUMLAH PENGHASILAN, DAN BIAYA PROMOSI TERHADAP

TINGKAT PENJUALAN PRODUK ASURANSI JIWA

BERSAMA BUMIPUTERA 1912 KANTOR WILAYAH MEDAN

Telah melaksanakan test program Tugas Akhir Mahasiswa tersebut di atas pada tanggal : Juni 2013

Dengan Hasil : Sukses / Gagal

Demikian diterangkan untuk digunakan melengkapi syarat pendaftaran Ujian Meja Hijau Tugas Akhir Mahasiswa bersangkutan di Departemen Matematika FMIPA USU Medan.

Medan, Juni 2013 Dosen Pembimbing,

KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM DEPARTEMEN MATEMATIKA

Jl. Bioteknologi No.1 Kampus USU, Telp. (061) 8211050, Fax (061) 8214290Medan 20155 KARTU BIMBINGAN TUGAS AKHIR MAHASISWA

Nama Mahasiswa : Yudhi Kuntara Nomor Induk Mahasiswa : 102407089

Judul Tugas Akhir : ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, JUMLAH PENGHASILAN, DAN BIAYA PROMOSI TERHADAP

TINGKAT PENJUALAN PRODUK ASURANSI JIWA

BERSAMA BUMIPUTERA 1912 KANTOR WILAYAH MEDAN

Dosen Pembimbing : Drs. Yudhi Kuntara, M. Sc Tanggal Mulai Bimbingan :

Tanggal Selesai Bimbingan :

No. Tanggal Asistensi Bimbingan

Pembahasan Asistensi Pada Bab

Paraf Dosen

Pembimbing Keterangan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

*Kartu ini harap dikembalikan ke Jurusan Matematika bila bimbingan mahasiswa telah selesai Diketahui/Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU

Daftar Tabel

Tabel 2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi

R Interpretasi

0 Tidak ada korelasi

0,01 – 0,20 Sangat rendah

0,21 – 0,40 Rendah

0,41 – 0,60 Agak Rendah

0,61 – 0,80 Cukup

0,81 – 0,99 Tinggi

1 Sangat tinggi (korelasi sempurna)

Tabel 4.1 Data Jumlah Penduduk, Jumlah Penghasilan, Biaya Promosi , dan Tingkat Penjualan berdasarkan daerah dari Asuransi jiwa Bersama Bumiputera 1912 Medan.

No Nama Cabang

Jumlah Penduduk (Ribuan Jiwa) Jumlah Penghasilan (Jutaan Rupiah) Biaya Promosi (Ratusan Juta Rupiah)

Tingkat Penjualan (Milyaran Rupiah) 1 Kabanjahe 33,783 3,446371 1,73854702 5,74189257

2 Balige 78,272 3,41104 2,9387531 6,83189058

3 Sibolga 52,391 2,8875 1,59631873 5,38371085 4 Rantau Prapat 62,991 3,2536 2,15728913 6,42891099 5 Padang sidempuan 95,117 3,1997 3,6931381 4,28399588 6 Pematang Siantar 9,203 3,135996 1,6589751 1,01311236 7 Medan Serdang 104,33 3,041151 4,81968547 7,55132964 8 Medan Petisah 48,856 3,041148 1,06782545 2,94610321 9 Medan Kesawan 56,000 3,04115 1,8246087 3,74581108

11 Nias 181,408 3,410049 4,53987295 6,01392683 12 Perdagangan 49,773 3,27495 1,28285632 3,56482963 13 Lubuk Pakam 98,271 3,1843 2,22517882 4,2387578 14 Kisaran 133,355 3,468379 4,9869382 5,5287392 15 Tanjung Balai 88,184 3,14145 2,98968203 4,08364054 16 Binjai 155,359 3,04115 4,23550807 5,65416149 17 Simalungun 438,837 3,27495 3,84658892 6,87398367 18 Stabat 44,051 3,19585 1,55106569 3,59040968 19 Pulo Brayan 25,94 3,04115 1,32804478 3,36815731 20 Setia Budi 58,534 3,04115 1,22741715 3,53469393 21 Tebing Tinggi 78,507 3,1601 1,9980993 2,18479627 22 Medan Belawan 94,363 3,04115 1,67442 4,228764 23 Tanjung Pura 8,743 3,0173 1,657743 1,279784 24 Limapuluh 127,443 3,35743 4,787334 5,342392 25 Sidikalang 135,008 3,04115 4,234407 5,6351713

26 Madina 53,431 2,7439 1,736314 4,3947109

27 Rantau Utara 63,884 3,2536 2,174378 6,3378108 28 Medan Marelan 107,56 3,04115 3,714381 7,634842 29 Medan Selayang 54,323 3,04115 1,835505 3,454033 30 Nias Utara 128,434 3,32704 4,372214 6,234237

Tabel 4.2

Koefesien Regresi

Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) ,328 4,987 ,066 ,948

jumlah_penduduk ,004 ,004 ,194 1,072 ,294

jumlah_penghasilan ,661 1,644 ,063 ,402 ,691

biaya_promosi ,696 ,256 ,516 2,715 ,012

Tabel 4.3

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 42,428 3 14,143 7,532 ,001a

Residual 48,819 26 1,878

Total 91,247 29

a. Predictors: (Constant), biaya_promosi, jumlah_penghasilan, jumlah_penduduk

b. Dependent Variable: tingkat_penjualan

Tabel 4.4 Koefesien Korelasi

Correlations Tabel 4.4

tingkat_penjualan jumlah_penduduk

jumlah_penghasil

an biaya_promosi

Pearson Correlation tingkat_penjualan 1,000 ,528 ,333 ,661

jumlah_penduduk ,528 1,000 ,293 ,610

jumlah_penghasilan ,333 ,293 1,000 ,412

biaya_promosi ,661 ,610 ,412 1,000

Sig. (1-tailed) tingkat_penjualan . ,001 ,036 ,000

jumlah_penduduk ,001 . ,058 ,000

jumlah_penghasilan ,036 ,058 . ,012

biaya_promosi ,000 ,000 ,012 .

N tingkat_penjualan 30 30 30 30

jumlah_penduduk 30 30 30 30

jumlah_penghasilan 30 30 30 30

Tabel 4.5 Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square Std. Error of the Estimate

1 ,682a ,465 ,403 1,3702709

a. Predictors: (Constant), biaya_promosi, jumlah_penghasilan, jumlah_penduduk

KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM DEPARTEMEN MATEMATIKA

Jl. Bioteknologi No.1 Kampus USU, Telp. (061) 8211050, Fax (061) 8214290Medan 20155

SURAT KETERANGAN

Hasil Uji Implementasi Sistem Tugas Akhir

Yang bertanda tangan dibawah ini menerangkan bahwa Mahasiswa Tugas Akhir Program Diploma 3 Statistika :

Nama Mahasiswa : Yudhi Kuntara

Nomor Induk Mahasiswa : 102407089

Judul Tugas Akhir : ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, JUMLAH PENGHASILAN, DAN BIAYA PROMOSI TERHADAP TINGKAT PENJUALAN PRODUK ASURANSI JIWA BERSAMA BUMIPUTERA 1912 KANTOR WILAYAH MEDAN

Telah melaksanakan test program Tugas Akhir Mahasiswa tersebut di atas pada tanggal : Juni 2013

Dengan Hasil : Sukses / Gagal

Demikian diterangkan untuk digunakan melengkapi syarat pendaftaran Ujian Meja Hijau Tugas Akhir Mahasiswa bersangkutan di Departemen Matematika FMIPA USU Medan.

Medan, Juni 2013 Dosen Pembimbing,

Drs. Open Darnius, M.Sc NIP. 19641014 199103 1 004

KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM DEPARTEMEN MATEMATIKA

Jl. Bioteknologi No.1 Kampus USU, Telp. (061) 8211050, Fax (061) 8214290Medan 20155

KARTU BIMBINGAN TUGAS AKHIR MAHASISWA

Nama Mahasiswa : Yudhi Kuntara Nomor Induk Mahasiswa : 102407089

Judul Tugas Akhir : ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, JUMLAH PENGHASILAN, DAN BIAYA PROMOSI TERHADAP TINGKAT PENJUALAN PRODUK ASURANSI JIWA BERSAMA BUMIPUTERA 1912 KANTOR WILAYAH MEDAN

Dosen Pembimbing : Drs. Yudhi Kuntara, M. Sc Tanggal Mulai Bimbingan :

Tanggal Selesai Bimbingan :

No. Tanggal Asistensi Bimbingan

Pembahasan Asistensi Pada Bab

Paraf Dosen

Pembimbing Keterangan 1

2 3 4 5 6 7 8 9 10

*Kartu ini harap dikembalikan ke Jurusan Matematika bila bimbingan mahasiswa telah selesai Diketahui/Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU

Ketua, Dosen Pembimbing

Prof. Dr. Tulus, M.Si Drs.Open Darnius, M.Sc NIP. 19620901 198803 1 002 NIP : 19641014 199103 1 004

Daftar Tabel

Tabel 2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi

R Interpretasi

0 Tidak ada korelasi 0,01 – 0,20 Sangat rendah 0,21 – 0,40 Rendah 0,41 – 0,60 Agak Rendah 0,61 – 0,80 Cukup 0,81 – 0,99 Tinggi

1 Sangat tinggi (korelasi sempurna)

Tabel 4.1 Data Jumlah Penduduk, Jumlah Penghasilan, Biaya Promosi , dan Tingkat Penjualan berdasarkan daerah dari Asuransi jiwa Bersama Bumiputera 1912 Medan.

No Nama Cabang

Jumlah Penduduk (Ribuan Jiwa)

Jumlah Penghasilan (Jutaan Rupiah)

Biaya Promosi (Ratusan Juta Rupiah)

Tingkat Penjualan (Milyaran Rupiah)

1 Kabanjahe 33,783 3,446371 1,73854702 5,74189257

2 Balige 78,272 3,41104 2,9387531 6,83189058

3 Sibolga 52,391 2,8875 1,59631873 5,38371085

4 Rantau Prapat 62,991 3,2536 2,15728913 6,42891099

5 Padang sidempuan 95,117 3,1997 3,6931381 4,28399588

6 Pematang Siantar 9,203 3,135996 1,6589751 1,01311236

7 Medan Serdang 104,33 3,041151 4,81968547 7,55132964

8 Medan Petisah 48,856 3,041148 1,06782545 2,94610321

9 Medan Kesawan 56,000 3,04115 1,8246087 3,74581108

11 Nias 181,408 3,410049 4,53987295 6,01392683

12 Perdagangan 49,773 3,27495 1,28285632 3,56482963

13 Lubuk Pakam 98,271 3,1843 2,22517882 4,2387578

14 Kisaran 133,355 3,468379 4,9869382 5,5287392

15 Tanjung Balai 88,184 3,14145 2,98968203 4,08364054

16 Binjai 155,359 3,04115 4,23550807 5,65416149

17 Simalungun 438,837 3,27495 3,84658892 6,87398367

18 Stabat 44,051 3,19585 1,55106569 3,59040968

19 Pulo Brayan 25,94 3,04115 1,32804478 3,36815731

20 Setia Budi 58,534 3,04115 1,22741715 3,53469393

21 Tebing Tinggi 78,507 3,1601 1,9980993 2,18479627

22 Medan Belawan 94,363 3,04115 1,67442 4,228764

23 Tanjung Pura 8,743 3,0173 1,657743 1,279784

24 Limapuluh 127,443 3,35743 4,787334 5,342392

25 Sidikalang 135,008 3,04115 4,234407 5,6351713

26 Madina 53,431 2,7439 1,736314 4,3947109

27 Rantau Utara 63,884 3,2536 2,174378 6,3378108

28 Medan Marelan 107,56 3,04115 3,714381 7,634842

29 Medan Selayang 54,323 3,04115 1,835505 3,454033

30 Nias Utara 128,434 3,32704 4,372214 6,234237

Tabel 4.2

Koefesien Regresi

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) ,328 4,987 ,066 ,948

jumlah_penduduk ,004 ,004 ,194 1,072 ,294

jumlah_penghasilan ,661 1,644 ,063 ,402 ,691

biaya_promosi ,696 ,256 ,516 2,715 ,012

Tabel 4.3

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 42,428 3 14,143 7,532 ,001a

Residual 48,819 26 1,878

Total 91,247 29

a. Predictors: (Constant), biaya_promosi, jumlah_penghasilan, jumlah_penduduk

b. Dependent Variable: tingkat_penjualan

Tabel 4.4

Koefesien Korelasi

Correlations

Tabel 4.4

tingkat_penjualan jumlah_penduduk

jumlah_penghasil

an biaya_promosi

Pearson Correlation tingkat_penjualan 1,000 ,528 ,333 ,661

jumlah_penduduk ,528 1,000 ,293 ,610

jumlah_penghasilan ,333 ,293 1,000 ,412

biaya_promosi ,661 ,610 ,412 1,000

Sig. (1-tailed) tingkat_penjualan . ,001 ,036 ,000

jumlah_penduduk ,001 . ,058 ,000

jumlah_penghasilan ,036 ,058 . ,012

biaya_promosi ,000 ,000 ,012 .

N tingkat_penjualan 30 30 30 30

jumlah_penduduk 30 30 30 30

jumlah_penghasilan 30 30 30 30

Tabel 4.5

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square Std. Error of the Estimate

1 ,682a ,465 ,403 1,3702709

a. Predictors: (Constant), biaya_promosi, jumlah_penghasilan, jumlah_penduduk