4.6 Pengujian Koefisien Korelasi
4.6.1 Perhitungan Korelasi antara Variabel Bebas dan Variabel Terikat
Untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat, maka dari Table 4.3 dapat dihitung besar koefisien korelasinya yaitu:
1. Koefisien korelasi antara Produksi Listrik Y dengan Pelanggan X
1
r
YX 1
= n
∑YX
1
− ∑X
1
∑Y �[n∑X
1 2
− ∑X
1 2
][n ∑Y
2
− ∑Y
2
]
= 91168,9353
− 38,52372267,9370 �[9166,8359 − 38,52372
2
][98254,0174 − 267,9370
2
]
= 10520,4177 – 10321,92996564
�[1501,5231 – 1484,0770026384][74286,1566 − 71790,235969]
= 198,48773436
�[17,4460973616][2495,920631]
= 198,48773436
�43544,07433525211
= 198,48773436
208,6721695273524 = 0,9511940897992272
= 0,951 Ini berarti variabel X
1
Pelanggan berkorelasi kuat terhadap variabel Y Produksi
Listrik yaitu sebesar 0,951
Universitas Sumatera Utara
2. Koefisien korelasi antara Produksi Listrik Y dengan Permintaan X
2
r
YX 2
= n
∑YX
2
− ∑X
2
∑Y �[n∑X
2 2
− ∑X
2 2
][n ∑Y
2
− ∑Y
2 2
]
= 92366,4858
− 76,28548267,9370 �[9680,3039 − 76,28548
2
][98254,0174 − 267,9370
2
]
= 21298,3722 – 20439,70265476
�[6122,7351 – 5819,4744588304][74286,1566 − 71790,235969] =
858,66954524 �[303,2606411696][2495,920631]
= 858,66954524
�756914,4908654926 =
858,66954524 870,0083280437565
= 0,9869670410750525 = 0,987
Ini berarti variabel X
2
Permintaan berkorelasisangatkuat terhadap variabel Y
Produksi Listrik yaitu sebesar 0,987
Universitas Sumatera Utara
3. Koefisien korelasi antara Produksi Listrik Y dengan APBD X
3
r
YX 3
= n
∑YX
3
− ∑X
3
∑Y �[n∑X
3 2
− ∑X
3 2
][n ∑Y
2
− ∑Y
2
]
= 96120,8629
− 195,35267,9370 �[94643,8709 − 195,35
2
][98254,0174 − 267,9370
2
]
= 55087,7661 – 52341,49295
�[41794,8381 – 38161,6225][74286,1566 − 71790,235969]
= 2746,27315
�[3633,2156][2495,920631]
= 2746,27315
√9068217,772911044
= 2746,27315
3011,348165342401 = 0,9119746370103767
= 0,912
Ini berarti variabel X
3
APBD berkorelasi sangat kuat terhadap variabel Y
Produksi Listrik yaitu sebesar 0,912
Universitas Sumatera Utara
4.6.2 Perhitungan Korelasi antar Variabel Bebas
1. Koefisien korelasi antara Pelanggan X
1
dengan Permintaan X
2
r
12
= n
∑X
1
X
2
− ∑X
1
∑X
2
�[n∑X
1 2
− ∑X
1 2
][n ∑X
2 2
− ∑X
2 2
]
= 9334,2465
− 38,5237276,28548 �[9166,8359 − 38,52372
2
][9680,3039 − 76,28548
2
]
= 3008,2185
− 2938,8004715856 �[1501,5231 − 1484,0770026384][6122,7351 − 5819,4744588304]
= 69,4180284144
�[17,4460973616][303,2606411696]
= 69,4180284144
�5290,714671786083
= 69,4180284144
72,73729904104278 = 0,954366320025578
= 0,954
Ini berarti variabel X
1
Pelanggan berkorelasi sangat kuat terhadap variabel X
2
Permintaan yaitu sebesar 0,954
Universitas Sumatera Utara
2. Koefisien korelasi antara Pelanggan X
1
dengan APBD X
3
r
13
= n
∑X
1
X
3
− ∑X
1
∑X
3
�[n∑X
1 2
− ∑X
1 2
][n ∑X
3 2
− ∑X
3 2
]
= 9858,8189
− 38,52372195,35 �[9166,8359 − 38,52372
2
][94643,8709 − 195,35
2
]
= 7729,3701
− 7525,608702 �[1501,5231 − 1484,0770026384][41794,8381 − 38161,6225]
= 203,761398
�[17,4460973616][3633,2156]
= 203,761398
�63385,43309328396
= 203,761398
251,764638289979 = 0,8093328728926199
= 0,809
Ini berarti variabel X
1
Pelanggan berkorelasi sangat kuat terhadap variabel X
3
APBD yaitu sebesar 0,809
3. Koefisien korelasi antara Permintaan X
2
dengan APBD X
3
Universitas Sumatera Utara
r
12
= n
∑X
2
X
3
− ∑X
2
∑X
3
�[n∑X
2 2
− ∑X
2 2
][n ∑X
3 2
− ∑X
3 2
]
= 91760,0199
− 76,28548195,35 �[9680,3039 − 76,28548
2
][94643,8709 − 195,35
2
]
= 15840,1791
− 14902,368518 �[6122,7351 − 5819,4744588304][41794,8381 − 38161,6225]
= 937,810582
�[303,2606411696][3633,2156]
= 937,810582
√1101811,292363393
= 937,810582
1049,671992749827 = 0,8934320325563955
= 0,893
Ini berarti variabel X
2
Permintaan berkorelasi kuat terhadap variabel X
3
APBD yaitu sebesar
0,893.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM
Kategori