2. Ketikkan data yang sesuai dengan setiap variabel yang telah didefenisikan
pada Variabel View. Tampilannya adalah sebagai berikut:
Gambar 5.5 Tampilan Jendela Pengisian Data View
5.4 Pengolahan data dengan persamaan regresi
Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 1.
Tampilkan lembar kerja dimana sudah terdapat data yang akan dianalisis 2.
Dari menu utama SPSS, klik menu Analyze, lalu pilih sub menu Regression dan klik Linear
3. Setelah itu akan muncul kotak dialog Linear Regression, pada kotak dialog
ini akan ditampilkan variabel-variabel yang akan diuji. Masukkan variabel tak bebas Y angka kelahiran total pada kotak Dependent, dan variabel
Universitas Sumatera Utara
bebas X jumlah pasangan usia subur pus, jumlah pengguna alatcara KB pada kotak Independent seperti gambar berikut:
Gambar 5.6 Kotak Dialog Linier Regression
4. Klik kotak Statistics pada kotak dialog Linear Regression, kemudian
aktifkan Estimate, Model fit, Descriptive dan Casewise diagnostics, lalu klik continue untuk melanjutkan seperti pada gambar berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.7 Kotak dialog Linear Regression:Statistics
5. Selanjutnya klik kotak Plots pada kotak dialog Linear Regression untuk
membuat grafik. Isi kolom Y dengan pilihan SRESID dan kolom X dengan ZPRED, kemudian klik Next. Isi lagi kolom Y dengan ZPRED
dan kolom X dengan DEPENDNT. Pada Standardizes Residual Plots, aktifkan Histogram dan Normal Probability Plot. Lalu klik Continue untuk
melenjutkan seperti gambar berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.8 Kotak dialog Linear Regression:Plots
6. Kemudian klik tombol Options pada kotak dialog Linear Regression
sehingga muncul kotak dialog yang baru. Pada Stepping Method Criteria, aktikan Use Probability of F dengan standard error 0,05 oleh karena itu
masukkan nilai entry 0,05. Aktifkan include constant in aquation dan Exclude Cases Litwise pada Missing Values seperti gambar berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.9 Kotak dialog Linear Regression:Options
7. Selanjutnya klik OK pada kotak dialog Linear Regression.
5.5 Pengolahan data dengan persamaan korelasi
Langkah-lagkahnya adalah sebagai berikut: 1.
Tampilkan lembar kerja dimana sudah terdapat data yang akan dianalisis 2.
Dari menu utama SPSS, klik menu Analyze, lalu pilih sub menu Correlate, dan klik Bivariate seperti gambar berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.10. Tampilan Jendela Editor Correlate
3. Pada kotak dialog Bivariate Correlations akan ditampilkan variabel-
variabel yang akan diuji. Pindahkan variabel-variabel tersebut ke dalam kotak Variables.
4. Pada kolom Correlation Coefficients aktifkan Pearson, pada kolom Test of
Significance aktifkan Two-tailed dan Flag significant correlations, lalu klik OK seperti gambar berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.11 Kotak dialog Bivariate Correlation 5.6 Hasil pengolahan data dalam SPSS
Tabel 5.1 Descriptive Statistics
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation
N Angka_kelahiran_total
3.3267 .43830
15 Jumlah_pasangan_usia_subur
39226.07 10660.215
15 Jumlah_pengguna_alatcara_KB
22880.00 6906.210
15
Tabel 5.2 Correlations
Universitas Sumatera Utara
Correlations
Angka_kelahir an_total
Jumlah_pasangan _usia_subur
Jumlah_pengguna_alatcara _KB
Pearson Correlation
Angka_kelahiran_total 1.000
.796 .674
Jumlah_pasangan_usia_subur .796
1.000 .956
Jumlah_pengguna_alatcara_KB .674
.956 1.000
Sig. 1-tailed Angka_kelahiran_total .
.000 .003
Jumlah_pasangan_usia_subur .000
. .000
Jumlah_pengguna_alatcara_KB .003
.000 .
N Angka_kelahiran_total
15 15
15 Jumlah_pasangan_usia_subur
15 15
15 Jumlah_pengguna_alatcara_KB
15 15
15
Table 5.3 Variables Entered
Variables EnteredRemoved
Model Variables Entered
Variables Removed Method
1 Jumlah_pengguna_alatcara
_KB, Jumlah_pasangan_usia_sub
ur
a
. Enter
a. All requested variables entered.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.4 Model
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1
.848
a
.718 .671
.25127 a. Predictors: Constant, Jumlah_pengguna_alatcara_KB, Jumlah_pasangan_usia_subur
b. Dependent Variable: Angka_kelahiran_total
Tabel 5.5
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
1.932 2
.966 15.299
.000
a
Residual .758
12 .063
Total 2.690
14 a. Predictors: Constant, Jumlah_pengguna_alatcara_KB, Jumlah_pasangan_usia_subur
b. Dependent Variable: Angka_kelahiran_total
Tabel 5.6
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Universitas Sumatera Utara
B Std. Error
Beta 1
Constant 1.955
.260 7.530
.000 Jumlah_pasangan_usi
a_subur 7.166E-5
.000 1.743
3.351 .006
Jumlah_pengguna_ala tcara_KB
-6.291E-5 .000
-.991 -1.906
.081
a. Dependent Variable: Angka_kelahiran_total
Tabel 5.7 Casewise
Casewise Diagnostics
a
Case Number
Std. Residual Angka_kelahiran_total
Predicted Value Residual
1 .891
4.01 3.7861
.22393 2
-.125 3.90
3.9314 -.03137
3 -.442
3.82 3.9310
-.11099 4
.384 3.70
3.6034 .09656
5 -.830
3.60 3.8085
-.20845 6
2.135 3.54
3.0035 .53655
7 .881
3.48 3.2586
.22138 8
.891 3.30
3.0760 .22399
9 .266
3.24 3.1731
.06693 10
-.076 3.14
3.1592 -.01917
11 -.314
3.05 3.1290
-.07897
Universitas Sumatera Utara
12 -.846
2.91 3.1225
-.21251 13
-.374 2.87
2.9640 -.09399
14 -1.139
2.71 2.9961
-.28614 15
-1.304 2.63
2.9577 -.32773
a. Dependent Variable: Angka_kelahiran_total
Tabel 5.8 Residuals
Residuals Statistics
a
Minimum Maximum
Mean Std. Deviation
N Predicted Value
2.9577 3.9314
3.3267 .37147
15 Std. Predicted Value
-.993 1.628
.000 1.000
15 Standard Error of Predicted
Value .076
.203 .107
.035 15
Adjusted Predicted Value 2.9285
4.0072 3.3062
.36359 15
Residual -.32773
.53655 .00000
.23263 15
Std. Residual -1.304
2.135 .000
.926 15
Stud. Residual -1.435
2.280 .028
1.052 15
Deleted Residual -.39646
.65064 .02048
.31686 15
Stud. Deleted Residual -1.509
2.899 .071
1.170 15
Mahal. Distance .348
8.248 1.867
2.123 15
Cooks Distance .000
1.466 .152
.370 15
Universitas Sumatera Utara
Centered Leverage Value .025
.589 .133
.152 15
a. Dependent Variable: Angka_kelahiran_total
Grafik 5.1 Histogram
Universitas Sumatera Utara
Grafik 5.2 Scatterplot 1
Grafik 5.3 Scatterplot 2
Universitas Sumatera Utara
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
