Analisa Pengaruh Pendapatan Perkapita Dan Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) Terhadap Tingkat Fertilitas (TFR) Di Propinsi Sumatera Utara

(1)

LAMPIRAN

Regression

Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N

TFR 2.9293 .30846 15

PUS 1.67E6 285045.228 15

PERKAPITA 9.97E6 5729987.226 15

Correlations

TFR PUS PERKAPITA

Pearson Correlation TFR 1.000 .063 -.751

PUS .063 1.000 .382

PERKAPITA -.751 .382 1.000

Sig. (1-tailed) TFR . .411 .001

PUS .411 . .080

PERKAPITA .001 .080 .

N TFR 15 15 15

PUS 15 15 15

PERKAPITA 15 15 15

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .841a .707 .658 .18032

a. Predictors: (Constant), PERKAPITA, PUS b. Dependent Variable: TFR

(2)

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression _.942 ₂ _.471 _14.483 _.001a

Residual .390 12 .033

Total 1.332 14

a. Predictors: (Constant), PERKAPITA, PUS b. Dependent Variable: TFR

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Correlations

B Std. Error Beta Zero-order Partial Part

1 (Constant)

2.677 .287 9.329 .000

PUS 4.433E-7 .000 .410 2.423 .032 .063 .573 .379

PERKAPITA -4.883E-8 .000 -.907 -5.367 .000 -.751 -.840 -.838

(3)

DAFTAR PUSTAKA

Prof.Ida Bagoes Mantra,Ph.D. 1993. Demografi Umum. Edisi ke-2. Pustaka Pelajar

Sudjana. 1992. Metoda Statistika. Bandung : Edisi ke-6. Tarsito.

Prof.Drs.Sutrisno Hadi,MA.1974. Statistik. Yogyakarta :Andi Yogyakarta.

Dra.Pratiwi,M.Si.2009.Panduan Penulisan Skripsi.Yogyakarta:Tugu Publisher

Westriningsih.2012.Solusi Praktis & Mudah menguasai SPSS 20 untuk Pengolahan

data.Cetakan Pertama.Semarang,Indonesia:Andi Publisher.

Duwi Priyatno.2011. Buku Saku Analisis Statistik data dengan SPSS. Cetakan Pertama. Yogyakarta,Indonesia: MediaKom

Hasan Iqbal.2003.Pokok-Pokok Materi Statistik 2.Cetakan Kedua.Jakarta,Indonesia:Bumi Aksara.

Santoso singgih.2003.Statistik Diskriptif.Yogyakarta,Indonesia:Andi.

Panduan Tatacara Penulisan Tugas Akhir.2010.Dokumen Nomor:

Akad/05/2005.Medan:Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.

(4)

BAB 3

GAMBARAN UMUM

3.1 Sejarah Singkat Propinsi Sumatera Utara

Di zaman Pemerintahan Belanda, Sumatera Utara merupakan suatu pemerntahan yang bernama Gouvernement van Sumatera, yang meliputi seluruh Sumatera, dikepalai oleh seorang Gouverneur berkedudukan di Medan. Sumatera terdiri dari daerah-daerah administratif yang dinamakan Keresidenan.

Pada awal Kemerdekaan Republik Indonesia, Sumatera tetap merupakan suatu kesatuan pemerintahaan yaitu Propinsi Sumatera yang dikepalai oleh seorang Gubernur dan terdiri atas daerah-daerah Administratif Keresidenan yang dikepalai oleh seorang Residen.

Pada Sidang I Komite Nasional Daerah (K.N.D) Propinsi Sumatera, mengingat kesulitan-kesulitan perhubungan ditinjau dari segi pertahanan, diputuskan untuk membagi Propinsi Sumatera menjadi 3 sub Propinsi yaitu sub Propinsi Sumatera Utara (yang terdiri dari keresidenan Aceh, Keresidenan Sumatera Timur dan Keresidenan Tapanuli), sub Propinsi Sumatera Tengah, dan sub Propinsi Sumatera Selatan.

(5)

Dalam perkembangan selanjutnya dalam Undang-Undang No. 10 Tahun 1948 tanggal 15 April, Pemerintah menetapkan Sumatera menjadi 3 Propinsi yang masing-masing berhak mengatur dan mengurus rumah tangganya sendiri yaitu :

1. Provinisi Sumatera Utara yang meliputi Keresidenan Aceh, Sumatera Timur dan Tapanuli

2. Propinsi Sumatera Tengah yang meliputi Keresidenan Sumatera Barat, Riau dan Jambi

3. Propinsi Sumatera Selatan yang meliputi Keresidenan Bengkulu, Palembang, Lampung dan Bangka Belitung

Dengan mendasarkan kepada Undang-undang No. 10 Tahun 1948, atas usul Gubernur Kepala Daerah Propinsi Sumatera Utara dengan suratnya tanggal 16 Ferbuari 1973 No. 4585/25, DPRD Tingkat I Sumatera Utara dengan keputusannya tanggal 13 Agustus 1973 No. 19/K/1973 telah menetapkan bahwa hari jadi Propinsi Sumatera Daerah Tingkat I Sumatera Utara adalah 15 Apri 1948 yaitu ditetapkannya UU No. 10 Tahun 1948 tersebut.

Selanjutnya dengan ketetapan Pemerintah Darurat R.I dalam bentuk Peraturan Perdana Mentri Pengganti Peraturan Pemerintah tanggal 17 Desember 1949 No. 8/Des/W.K.P.M dibentuklah Propinsi Aceh dan Propinsi Tapanuli/Sumatera Timur. Kemudian dengan Peraturan Pengganti Pengganti Undang-undang No. 5 Tahun 1950 tanggal 14 Agustus 1950, Peraturan Wakil Perdana Mentri Pengganti Peraturan Pemerintah tanggal 17 Agustus Desember 1949 1949 No. 8/Des/W.K.P.M tahun 1949 tersebut dicabut dan kembali dibentuk Propinsi Sumatera Utara dengan daerah yang meliputi daerah Keresidenan Aceh, Sumatera Timur dan Tapanuli.

(6)

Selanjutnya dengan Peraturan Pemerintah No. 21 Tahun 1950 tanggal 14 Agustus 1950, pada waktu itu RIS, ditetapkan bahwa Negara Kesatuan Republik Inddonesia dibagi atas beberapa daerah Propinsi, yaitu:

1. Jawa Barat 2. Jawa Tengah 3. Jawa Timur 4. Sumatera Utara 5. Sumatera Selatan 6. Sumatera Tengah 7. Kalimantan 8. Sulawesi 9. Maluku 10. Sunda Kecil

Pada tanggal 7 Desember 1956 diundangkanlah Undang-undang No. 24 Tahun 1956 yaitu Undang-undang tentang pembentukan daerah otonom Propinsi Aceh dan perubahan peraturan dalam pembentukan Propinsi Sumatera Utara. Pasal 1 Undang-undang No. 24 Tahun 1956 ini menyebutkan:

1. Daerah Aceh yang meliputi Kabupaten-Kabupaten : a. Aceh Besar b. Aceh Pidie

c. Aceh Utara d. Aceh Timur e. Aceh Tengah e. Aceh Barat

f. Aceh Selatan g. Kota Besar Kutaraja

Daerah-daerah tersebut dipisahkan dari lingkungan daerah Otonom Propinsi Sumatera Utara berdasarkan Peraturan Pemerintah Pengganti Undang-undang No. 5 Tahun 1950

(7)

sehingga daerah-daerah tersebut menjadi daerah yang berhak mengatur dan mengurus rumah tangganya sendiri dengan nama Propinsi Aceh.

2. Propinsi Sumatera Utara tersebut dalam ayat (1) yang wilayahnya telah dikurangi dengan bagian-bagian yang terbentuk sebagai daerah otonom Propinsi Aceh, tetap disebut Propinsi Sumatera Utara.

Berdasarkan Undang-undang Darurat No. 7 Tahun 1956, Undang-undang Darurat No. 8 Tahun 1956, Undang-undang Darurat No. 9 Tahun 1956, Peraturan Pemerintah Pengganti Undang-undang No. 4 Tahun 1964, Propinsi Sumatera Utara terdiri dari 17 Kabupaten/Kota. Tetapi dengan terbitnya undang-undang No.12 Tahun 1998, tentang pembentukan Kabupaten Mandailing Natal (Madina) dan pembentukan Kabupaten Toba Samosir (Tobasa), Undang-undang No. 4 Tahun 2001 tentang pembentukan Kota Padang Sidempuan, Undang-undang No. 9 Tahun 2003 tentang pembentukan Kabupaten Nias Selatan, Humbang Hasundutan dan Pakpak Barat, serta Undang-undang No. 36 Tahun 2003 tentang pembentukan Kabupaten Samosir dan Serdang Bedagai dan pada tahun 2007 dibentuk Kabupaten Batubara melalui undang No. 5 Tahun 2007, kemudian tanggal 10 Agustus 2007 disahkan Undang-undang No. 37 Tahun 2007 tentang pembentukan Kabupaten Padang Lawas Utara dan Undang-undang No. 38 Tahun 2007 tentang pembentukan Kabupaten Padang Lawas, dengan demikian wilayah Propinsi Sumatera Utara pada Juni 2008 sudah menjadi 21 Kabupaten dan 7 Kota.

Adapun kabupaten/kota yang ada di Propinsi Sumatera Utara adalah sebagai berikut : a. Wilayah Kabupaten

1. Nias 11. Karo

(8)

4. Tapanuli Tengah 14. Nias Selatan

5. Tapanuli Utara 15. Humbang Hasundutan

6. Toba Samosir (Tobasa) 16. Pakpak Barat

7. Labuhan Batu 17. Samosir

8. Asahan 18. Serdang Bedagai

9. Simalungun 19. Batubara

10. Dairi 20. Padang Lawas Utara

21. Padang Lawas b. Wilayah Kota

1. Sibolga 2. Tanjung Balai 3. Pematang Siantar 4. Tebing Tinggi 5. Medan

6. Binjai

7. Padang sidempuan

3.2 Letak Geografis

Propinsi Sumatera Utara terletak diantara 10-40 Lintang Utara dan 980 – 1000 Bujur Timur. Luas wilayah Propinsi Sumatera Utara mencapai 71.680,68 km2 atau 3,72% dari luas Wilayah Republik Indonesia, dengan posisi geografis antara 10 - 40 LU dan 980 - 1000 BT. Propinsi Sumatera Utara memiliki 162 pulau, yaitu 6 pulau di Pantai Timur dan 156 pulau di Pantai Barat.

(9)

Batas wilayah Propinsi Sumatera Utara meliputi Propinsi Nanggroe Aceh Darussalam di sebelah Utara, Propinsi Riau dan Sumatera Barat di sebelah Selatan, Samudera Hindia di sebelah Barat, serta Selat Malaka di sebelah Timur. Letak geografis Propinsi Sumatera Utara berada pada jalur strategis pelayaran Internasional Selat Malaka yang dekat dengan Singapura, Malaysia dan Thailand.

3.3 Penduduk

Penduduk Sumatera Utara terdiri dari berbagai suku, yaitu Melayu, Batak, Nias, Aceh, Minangkabau, Jawa dan lainnya. Walaupun berbeda Agama dan adat istiadat, kehidupan bersama berlangsung rukun dan damai dengan Pancasila sebagai pedoman hidup.

Pada tahun 2009, penduduk Propinsi Sumatera Utara bertambah jumlahnya menjadi 13.248.400 jiwa yang terdiri dari 6.594.100 jiwa penduduk laki-laki atau sebesar dan 6.654.300 jiwa penduduk perempuan, Pada tahun 2009 penduduk Sumatera Utara masih lebih banyak yang tinggal di daerah perdesaan dari pada daerah perkotaan.

Jumlah penduduk Sumatera Utara yang tinggal di perdesaan adalah 7,19 juta jiwa (54,27 persen) dan yang tinggal di daerah perkotaan sebesar 6,06 juta jiwa (45,73 persen). PDRB perkapita Sumatera Utara tahun 2009 sebesar Rp 17.840.182 meningkat dari Rp 16.402.890 pada tahun 2008.

Ini menunjukkan pertambahan tingkat pendapatan perkapita rata rata penduduk sumatera utara yang semakin berkembang setiap tahunnya. Untuk tahun 2009 tercatat jumlah Pasangan Usia subur (PUS) di Propinsi sumatera Utara sebesar 2.092.103 jiwa,

(10)

BAB 4

PENGOLAHAN DATA

4.1 Pengujian Persamaan Regresi Linear Ganda

Data yang diambil dari Kantor Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara dan kantor Badan Koordinasi Keluarga Berencana (BKKBN) adalah data Tingkat Kelahiran Total (TFR), Jumlah Pasangan Usia Subur serta Pendapatan Perkapita di Sumatera Utara tahun 1996 - 2010.

Tabel 4.1 Tingkat Kelahiran Total (TFR), Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS), dan Pendapatan Perkapita

Tahun 1996 - 2010 di Propinsi Sumatera Utara

No Tahun

TFR (%)

PUS (orang)

Perkapita ( Rupiah )

1 1996 3.12 1,463,764 2,578,530 2 1997 3.42 1,663,700 3,076,420 3 1998 3.28 1,683,800 4,534,120 4 1999 3.16 1,679,133 5,476,170

5 2000 3.11 1,696,983 6,006,100 6 2001 3.08 1,740,669 6,813,200 7 2002 3.03 1,745,604 7,614,800 8 2003 3.08 1,760,576 8,672,097

(11)

No Tahun

TFR (%)

PUS (orang)

Perkapita ( Rupiah )

9 2004 2.96 1,386,746 9,741,566 10 2005 2.63 1,499,450 11,326,516 11 2006 2.58 1,214,002 12,875,790 12 2007 2.52 1,206,025 14,441,990 13 2008 2.49 2,033,731 16,813,290 14 2009 2.47 2,092,103 18,381,010

15 2010 3.01 2,151,759 21,236,780

Sumber: BPS Propinsi Sumatera Utara

Berdasarkan data tersebut diatas yang menjadi variable Y adalah Tingkat Fertilitas Total ( TFR ), variable bebas pertama ( X1 ) adalah jumlah Pasangan Usia subur (PUS), dan variable bebas kedua ( X2 ) adalah Pendapatan Perkapita.

Dari data tersebut kemudian dicari Perkalian antara variable masing- masing, rata – rata Tingkat Fertilitas Total,PUS, dan juga Pendapatan Perkapita, serta dapat juga dicari jumlah kuadrat ketiga variabel tersebut.

∑Y = jumlah Tingkat Fertilitas Total (TFR) ∑X1 = jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) ∑X2 = jumlah Pendapatan Perkapita

∑X1Y = jumlah hasil perkalian antara Pasangan Usia Subur (PUS) dengan Tingkat Fertilitas Total (TFR)

(12)

∑X2Y = jumlah hasil perkalian antara Pendapatan Perkapita dengan Tingkat Fertilitas Total (TFR)

∑X1X2 = jumlah hasil perkalian antara Pasangan Usia Subur (PUS) dengan Pendapatan Perkapita

Tabel 4.2 Tabel perhitungan (Perkalian, jumlah kuadat) yang dibutuhkan untuk menghitung besar koefisien a, b0 ,b1

No Tahun TFR (Y) PUS (X1) Perkapita(X2 )

1 1996 3.12 1,463,764 2,578,530

2 1997 3.42 1,663,700 3,076,420

3 1998 3.28 1,683,800 4,534,120

4 1999 3.16 1,679,133 5,476,170

5 2000 3.11 1,696,983 6,006,100

6 2001 3.08 1,740,669 6,813,200

7 2002 3.03 1,745,604 7,614,800

8 2003 3.08 1,760,576 8,672,097

9 2004 2.96 1,386,746 9,741,566

10 2005 2.63 1,499,450 11,326,516

11 2006 2.58 1,214,002 12,875,790

12 2007 2.52 1,206,025 14,441,990

13 2008 2.49 2,033,731 16,813,290

14 2009 2.47 2,092,103 18,381,010

15 2010 3.01 2,151,759 21,236,780

∑ 43.94 25,018,045 149,588,379

(13)

No Tahun X1 .X2 X12 X22

1 1996 3,774,359,386,920 2,142,605,047,696 6,648,816,960,900 2 1997 5,118,239,954,000 2,767,897,690,000 9,464,360,016,400 3 1998 7,634,551,256,000 2,835,182,440,000 20,558,244,174,400 4 1999 9,195,217,760,610 2,819,487,631,689 29,988,437,868,900

5 2000 10,192,249,596,300 2,879,751,302,289 36,073,237,210,000 6 2001 11,859,526,030,800 3,029,928,567,561 46,419,694,240,000 7 2002 13,292,425,339,200 3,047,133,324,816 57,985,179,040,000 8 2003 15,267,885,847,872 3,099,627,851,776 75,205,266,377,409 9 2004 13,509,077,684,236 1,923,064,468,516 94,898,108,132,356 10 2005 16,983,544,416,200 2,248,350,302,500 128,289,964,698,256 11 2006 15,631,234,811,580 1,473,800,856,004 165,785,968,124,100 12 2007 17,417,400,989,750 1,454,496,300,625 208,571,075,160,100

13 2008 34,193,709,084,990 4,136,061,780,361 282,686,720,624,100 14 2009 38,454,966,164,030 4,376,894,962,609 337,861,528,620,100 15 2010 45,696,432,496,020 4,630,066,794,081 451,000,824,768,400

(14)

No Tahun Y2 X1 .Y X2 .Y

1 1996 9.73 4,566,943.68 8,045,013.60 2 1997 11.70 5,689,854.00 10,521,356.40 3 1998 10.76 5,522,864.00 14,871,913.60 4 1999 9.99 5,306,060.28 17,304,697.20

5 2000 9.67 5,277,617.13 18,678,971.00 6 2001 9.49 5,361,260.52 20,984,656.00 7 2002 9.18 5,289,180.12 23,072,844.00 8 2003 9.49 5,422,574.08 26,710,058.76 9 2004 8.76 4,104,768.16 28,835,035.36 10 2005 6.92 3,943,553.50 29,788,737.08 11 2006 6.66 3,132,125.16 33,219,538.20 12 2007 6.35 3,039,183.00 36,393,814.80

13 2008 6.20 5,063,990.19 41,865,092.10 14 2009 6.10 5,167,494.41 45,401,094.70 15 2010 9.06 6,476,794.59 63,922,707.80

∑ 130 73,364,262.82 419,615,530.60

Dari tabel 4.2 diatas diperoleh hasil perhitungannya sebagai berikut :

∑Y = 43.94

∑X1 = 25,018,045 ∑X2 = 149,588,379

(15)

∑X1Y = 73,364,262.82 ∑X2Y = 419,615,530.60 ∑X1X2 = 258,220,820,818,508 ∑Y2

= 130

∑ 12 = 42,864,349,320,523

∑ 22 = 1,951,437,426,015,420 = 3.38

1 = 1,667,870

2 = 9,972,558.60

Dari data yang diperoleh, selanjutnya di cari nilai ∑ ₁2, ∑ 22 , ∑ 2, ∑ 1 , ∑ 2 , ∑ _{1 2} adalah sebagai berikut:

Σ 12 = Σ 12 -

∑ 1 2

Σ 22 = Σ 22 -

∑ 2 2

Σ 2 ₌Σ 2_-ΣY 2

∑ 1 2 = ∑ 1 2 - ∑ 1 ∑ 2 ∑ 1 = ∑ 1 - ∑ 1 ∑ ∑ = ∑ - ∑ 2 ∑

(16)

Σ 12 = Σ 12 -

∑ 1 2

= 1,137,510,945,721.34

Σ 22 = Σ 22 - ∑ 2

= 459,658,550,558,912

Σ 2 ₌_Σ 2_-ΣY 2 _{= 1.332093} ∑ 1 2 = ∑ 1 2 -

∑ 1 ∑ 2

= 8,726,900,998,571

∑ 1 = ∑ 1 -

∑ 1 ∑

= 78069.66667

∑ 2 = ∑ 2 -

∑ 2 ∑

= -18578694.28

Setelah persamaan diatas diselesaikan maka dipero;eh nilai koefisien regresi a, b0 ,b1 sebagai berikut:

a = – b1 1- b2 2 = 2.67699

b1 = ∑ 1 ∑ 2

2₋_∑

2 ∑ 1 2 12 22 − ∑ 1 2 2

= 4.4328709E-07 = 0.0000004432870918

b2 = ∑ 2 ∑ 1

2₋_∑

1 ∑ 1 2 12 22 − ∑ 1 2 2

= -4.8834546E-08 = - 0.0000000488345465

Dengan demikian Persamaan Regresi Linear ganda atas X1 dan X2 adalah :

(17)

Untuk menghitung kekeliruan baku taksiran diperlukan harga – harga yang diperoleh dari persamaan regresi untuk setiap harga X1,X2 yang diketahui

Tabel 4.3 Nilai – nilai � yang diperoleh dari persamaan Regresi

No Tahun TFR (Y) � Y - � (Y - � )2

1 1996 3.12 3.200 -0.08 0.00639

2 1997 3.42 3.264 0.16 0.02426

3 1998 3.28 3.202 0.08 0.00609

4 1999 3.16 3.154 0.01 0.00004

5 2000 3.11 3.136 -0.03 0.00067

6 2001 3.08 3.116 -0.04 0.00129

7 2002 3.03 3.079 -0.05 0.00239

8 2003 3.08 3.034 0.05 0.00212

9 2004 2.96 2.816 0.14 0.02074

10 2005 2.63 2.789 -0.16 0.02514

11 2006 2.58 2.586 -0.01 0.00004

12 2007 2.52 2.506 0.01 0.00019

13 2008 2.49 2.757 -0.27 0.07153

14 2009 2.47 2.707 -0.24 0.05606

15 2010 3.01 2.594 0.42 0.17326

(18)

Untuk menghitung besar nilai penyimpangan atau kekeliruan dari nilai regresi terhadap nilai sebenarnya (observasi) digunakan rumus:

Se =

∑ 2 _–₍_�

1(∑ 1 )+ �2(∑ 2 ))

−

dengan

Se = Kesalahan baku regresi berganda

n = Jumlah pasangan observasi

m = jumlah konstanta dalam persamaan regresi berganda

= 1.332093−{[4.4328709E−07 78069.66667 ] + [−4.8834546E−08 −18578694.28 ] } 15−3

Se = 0.03252

Se = 0.18032

Ini berarti rata-rata tingkat kelahiran yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata tingkat kelahiran yang diperkirakan sebesar 0,18032.

4.2 Uji Keberartian Regresi

Meguji keberartian regreni linear ganda ini dimaksudkan untuk melihat apakah kedua variabel bebas yakni Pendapatan Perkapita dan Jumlah Pasangan Usia Subur mempengaruhi variabel terikat yakni Tingkat Kelahiran.

(19)

Untuk menguji keberartian, digunakan Uji F dengan hipotesa:

H0 : Persamaan Regresi tidak bersifat nyata dan variabel X tidak mempengaruhi Y

H1 : Persamaan Regresi bersifat nyata dan variabel X mempengaruhi Y

Dengan criteria pengujian:

Terima H0 : jika Fhitung≤ Ftabel Tolak H0 : jika Fhitung > Ftabel

Ftabel diperoleh dari daftar table F, dengan dkpembilang = k, dan dk penyebut = n–k–1. Fhitung dicari dengan rumus:

�ℎ� � = _� ₍��_−�−� _{1 )}

JKreg = b1.Σyx1 + b2.Σyx2 JKres = Σ Y −Y 2

Untuk menguji model regresi yang sudah terbentuk maka diperlukan nilai y,x1, dan x2 dengan rumus:

y = Y - x1 = X1 - 1

(20)

Tabel 4.4 Nilai- nilai yang diperlukan untuk Uji Keberartian Regresi

No Tahun y x1 x2

1 1996 0.19 -204,105.67 -7,394,028.60

2 1997 0.49 -4,169.67 -6,896,138.60

3 1998 0.35 15,930.33 -5,438,438.60

4 1999 0.23 11,263.33 -4,496,388.60

5 2000 0.18 29,113.33 -3,966,458.60

6 2001 0.15 72,799.33 -3,159,358.60

7 2002 0.10 77,734.33 -2,357,758.60

8 2003 0.15 92,706.33 -1,300,461.60

9 2004 0.03 -281,123.67 -230,992.60

10 2005 -0.30 -168,419.67 1,353,957.40

11 2006 -0.35 -453,867.67 2,903,231.40

12 2007 -0.41 -461,844.67 4,469,431.40

13 2008 -0.44 365,861.33 6,840,731.40

14 2009 -0.46 424,233.33 8,408,451.40

15 2010 0.08 483,889.33 11,264,221.40

∑ 0.00 0.00 0.00

No Tahun y2 x1.y x2.y (Y - � )2

1 1996 0.036 -38,916.15 -1,409,794.79 0.006

2 1997 0.241 -2,045.92 -3,383,705.34 0.024

3 1998 0.123 5,586.24 -1,907,079.14 0.006

4 1999 0.053 2,598.08 -1,037,166.97 0.000

5 2000 0.033 5,259.81 -716,606.85 0.001

6 2001 0.023 10,968.43 -476,010.03 0.001

7 2002 0.010 7,825.26 -237,347.70 0.002

8 2003 0.023 13,967.75 -195,936.21 0.002

(21)

No Tahun y2 x1.y x2.y (Y - � )2

10 2005 0.090 50,413.62 -405,284.58 0.025

11 2006 0.122 158,551.10 -1,014,195.50 0.000

12 2007 0.168 189,048.42 -1,829,487.25 0.000

13 2008 0.193 -160,735.08 -3,005,361.33 0.072

14 2009 0.211 -194,864.51 -3,862,282.01 0.056

15 2010 0.007 39,033.74 908,647.19 0.173

∑ 1.332 78,069.667 -18,578,694.284 0.390

Berdasarkan nilai – nilai yang diperoleh dalam tabel 4.4 maka selanjutnya dapat dihitung nilai Jumlah Kuadrat Regresi (JKreg) , Jumlah Kuadrat Residu ( JKres ), dan juga nilai Fhitung.

JKreg = b1.Σyx1 + b2.Σyx2

= (4.43287E-07)( 78069.67) + (-4.88345E-08)( -18578694.28)

= 0.94189

JKres = Σ Y −Y 2 = 0.3902

�

ℎ� �

=

��

� ( −�−1 )

�

ℎ� �

=

_{0.3902 ( 15} 0.94189 2₋₂₋_{1 )}

(22)

Dari table distribusi F dengan dk pembilang = 2 , dk penyebut = 12 dan α = 5 % (0,05).

Ftabel = F(α),(k, n-k-1)

Ftabel = F(0,05),(2, 15-2-1)

Ftabel = F(0,05),(2,12)

Ftabel = 3,89

Karena Fhitung =14,4832 > Ftabel =3,89 maka H0 ditolak dan H1 diterima. Hal ini berarti bahwa Persamaan Regresi linear ganda bersifat nyata dan kedua variabel X yaitu Pasangan Usia Subur dan Pendapatan Perkapita, secara bersama-sama mempengaruhi variabel Y yaitu Tingkat Fertilitas (TFR) di Sumatera Utara.

4.3 Perhitungan Koefisien Korelasi Linier Ganda

Koefisien Determinasi Ganda:

R2 = �� ∑ 12

R2 = 0.94189 1.332 R2 = 0.7071

Didapat nilai Koefisien determinasi (R2) sebesar 0.7071 , artinya sebesar 71 % tingkat kelahiran Total (TFR) di Sumatera Utara dipengaruhi oleh variabel Pasangan Usia subur dan Pendapatan perkapita melalui hubungan linier ganda dengan persamaan regresi: = 2.67699 + 4.4328709E-07 X1 - 4.8834546E-08 X2 , dan sisanya sebesar 100%-71% = 29 % dijelaskan oleh faktor lain.

(23)

Dan nilai untuk koefisien korelasi linier ganda dapat dihitung dengan rumus:

R = 2

R = 0.7071

R = 0.8409

Dari hasil perhitungan yang didapat korelasi diantara variabel jumlah pasangan usia subur dan pendapatan perkapita dengan variabel tingkat kelahiran (TFR) sebesar 0,84 .

Nilai korelasi tersebut membuktikan bahwa hubungan atau korelasi antara jumlah pasangan usia subur dan pendapatan perkapita terhadap tingkat kelahiran total (TFR) tergolong tinggi . Dimana variabel X berkorelasi positif dengan tingkat yang tinggi.

4.4 Perhitungan korelasi antara Y dengan Xi ( i = 1,2 )

Berdasarkan table 4.2 dapat dicari besarnya korelasi antara variabel Tingkat kelahiran total (TFR) terhadap kedua variabel bebas yaitu jumlah pasangan usia subur dan pendapatan perkapita dengan rumus:

a. Koefisien korelasi antara variabel tingkat kelahiran total (TFR) dengan variabel pasangan usia subur

r y. 1 =

∑ 1 − ∑ 1 ∑

n ∑ 12− ∑ 1 2 n∑Y2− ∑Y 2

(24)

r y. 1 =

15 . 73,364,262.82 −(25,018,045 . 43.94)

15 . 42,864,349,320,523− 25,018,045 2 _{15 . 130}₋ _43.942

r y. 1 = 0.06342

Korelasi antara angka tingkat kelahiran total ( TFR ) dengan jumlah pasangan usia subur adalah 0,06342 yang berarti terdapat korelasi yang sangat rendah / lemah dengan arah yang positif.

b. Koefisien korelasi antara variabel tingkat kelahiran total (TFR) dengan variabel pendapatan perkapita

r y. 2 =

∑ 2 − ∑ 2 ∑

n ∑ 22− ∑ 2 2 n∑Y2− ∑Y 2

r y. 2 =

15 .419,615,530.60 −( 149,588,379 . 43.94)

15 . 1,951,437,426,015,420 − 149,588,379 2 _{15 . 130}₋ _43.94 2

r y. 2 = - 0.7508102

Korelasi antara angka tingkat kelahiran total ( TFR ) dengan tingkat pendapatan perkapita adalah – 0.7508102 yang berarti terdapat korelasi yang tinggi kearah yang berlawanan(negativ) antara TFR dengan pendapatan perkapita.

(25)

4.5 Perhitungan korelasi antara variabel bebas ( X1 dan X2 )

Untuk menghitung besar korelasi antara kedua variabel bebas, dapat digunakan rumus:

r

=

∑ 1 2− ∑ 1 ∑ 2

n ∑ ₁2− ∑ ₁ 2 n∑ ₂2− ∑ ₂ 2

r

=

15 . 258,220,820,818,508− 25,018,045 149,588,379

( 15 . 42,864,349,320,523 )− 25,018,0452 _15._{1,951,437,426,015,420}₋ _149,588,3792

r

=

0.3816494

Dari perhitungan di atas dapat dilihat bahwa variabel X1 (Pasangan Usia Subur) berkorelasi rendah dengan arah positif terhadap variabel X2 (Pendapatan perKapita).

4.6 Pengujian Koefisien Regresi

Untuk mengetahui bagaimana keberartian adanya setiap variabel bebas dalam regresi, perlu diadakan pengujian mengenai b1 dan b2. Pengujian dilakukan dengan merumuskan hipotesis berikut :

H0 : variabel X tidak mempengaruhi Y H1 : variabel X mempengaruhi Y

(26)

��

=

� ∑ _�2₋

�2 1− 2 1 2

Pengujian hipotesis yang dilakukan menggunakan distribusi t, dengan rumus sebagai berikut:

t

=

�_� ��

Distribusi t dengan derajat kebebasan dk = (n-k-1), kriteria pengujian hipotesisnya adalah tolak H0 jika ti lebih besar atau lebih kecil dari ttabel ( -thit > ttab < thit ).

Tabel 4.5. Harga-harga �_� untuk Uji Koefisien Regresi

No � �

1 41,659,123,165.44 54,671,658,937,618.00 2 17,386,120.11 47,556,727,590,410.00 3 253,775,520.11 29,576,614,405,970.00 4 126,862,677.78 20,217,510,442,210.00 5 847,586,177.78 15,732,793,825,514.00 6 5,299,742,933.78 9,981,546,763,393.96 7 6,042,626,578.78 5,559,025,615,873.96 8 8,594,464,240.11 1,691,200,373,074.56 9 79,030,515,960.11 53,357,581,254.76 10 28,365,184,120.11 1,833,200,641,014.76 11 205,995,858,845.45 8,428,752,561,945.96 12 213,300,496,128.45 19,975,817,039,306.00 13 133,854,515,228.44 46,795,606,086,946.00 14 179,973,921,111.11 70,702,054,946,162.00 15 234,148,886,913.78 126,882,683,748,218.00

(27)

�� = � ∑ _�2₋

�2 1− 2 1 2

n = 15

Se = 0.18032 12 = ( 1,667,870 )

= 2,781,789,224,986.78

rx 1 22 = (0.3816494)2 22 = ( 9,972,558.60)2

= 0.14565627 = 99,451,925,030,434

∑X12

= 42,864,349,320,523

∑X22 = 1,951,437,426,015,420

�1

=

�

∑ 1 2− 12 1− 2 1 2

�1

=

0.18032

42,864,349,320,523 – 15 . 2,781,789,224,986.78 1− 0.14565627

= 1.8292E-07

�2

=

�

∑ 2 2− 22 1− 2 1 2

�2

=

0.18032

1,951,437,426,015,420– 15 . 99,451,925,030,434 1− 0.14565627

=

9.09958E-09

(28)

Kriteria pengujian hipotesisnya adalah: Terima H0 : jika - ttabel≤ thitung ≤ ttabel

Tolak H0 : jika - thitung < - ttabel atau thitung > ttabel Rumus yang digunakan sebagai berikut:

ti = ��

b1 = 4.4328709E-07

b2 = 4.8834546E-08

t1 =

�1

t1 =

4.4328709 E−07 1.8292E−07

= 2.423393786

t2 =

�2

= 4.8834546 E−08 9.09958E−09

= -5.366682999

Dari tabel distribusi t dengan dk (n-k-1) = 15-2-1 = 12 dan α = 0,05 didapat ttabel sebesar 2.18 dan dari hasil perhitungan di atas diperoleh :

H0 ditolak : -thitung < - ttabel atau thitung > ttabel 1. t1 hitung = 2.42 > ttabel = 2.18 2. t2 hitung = -5.37 < - ttabel = 2.18

(29)

Sehingga dari kedua koefisien regresi tersebut variabel X1 (pasangan usia subur) dan X2 (pendapatan berkapita) memiliki pengaruh terhadap terhadap Y (tingkat kelahiran total /TFR) secara signifikan.

(30)

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi sistem

Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam desain yang disetujui,menginstal dan memulai sistem baru atau sistem yang diperbaiki.

Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming. Dalam pengolahan data pada karya tulis ini penulis menggunakan perangkat lunak (software) sebagai implementasi sistem yaitu SPSS for windows dan juga Excel dalam masalah memperoleh perhitungan.

5.2 Peranan Komputer Dalam Statistika

Komputer memegang peranan yang sangat penting dalam statistika. Komputer bekerja secara efisien dalam pengolahan data mempunyai karakteristik sebagai berikut: 1. Jumlah Input yang Besar

Jumlah Input yang besar akan dapat diolah oleh komputer dengan mudah semudah mengolah data yang jumlahnya sedikit sehingga komputer akan dapat bekerja sangat efisien pada pengolahan data dengan menggunakan input yang besar.

(31)

Perintah pengolahan yang berulang-ulang akan lebih efisien dengan menggunakan komputer, karena disini perintah hanya dilakukan satu kali kemudian diulang-ulang (di-copy) untuk menjalankan perintah pengolahan yang lain.

3. Diperlukan Kecepatan yang Tinggi

Komputer dapat melakukan proses pengolahan jumlah data yang besar dalam waktu yang singkat. Jumlah data yang besar dan sedikit akan sama cepatnya diolah oleh komputer, yang membedakan hanya pada proses pemasukan data saja.

4. Diperlukan Ketepatan yang Tinggi

Komputer yang telah terprogram dengan benar akan melakukan proses pengolahan yang tepat. Kesalahan informasi yang mungkin dihasilkan hanya terjadi pada proses pemasukan data saja.

5. Pengolahan

Hal yang Kompleks hubungan antar fenomena yang kompleks akan dapat dipecahkan dengan mudah menggunakan komputer dalam waktu yang tepat dan cepat.

SPSS sebagai software statistic ,pertama kali dibuat tahun 1968 oleh tiga mahasiswa Standford University,yang dioperasikan pada komputer mainframe. Pada tahun 1984, SPSS pertama kali muncul dengan versi PC (dapat dipakai untuk

(32)

Hal ini membuat SPSS yang tadinya ditujukan bagi pengolahan data statistik untuk ilmu social (SPSS saat itu adalah singkatan dari Statistical Package for the Social Sciences), sekarang diperluas untuk melayani berbagai user, seperti untuk proses produksi di pabrik,riset ilmu-ilmu sains dan lainnya. Sehingga sekarang kepanjangan SPSS adalah Statistical Product and Services Solutions.

Dengan SPSS, semua kebutuhan pengolahan data dapat diselesaikan denga mudah dan cepat. Kemampuan yang dapat diperoleh dari SPSS meliputi pemrosesan segala bentuk file data, modifikasi data, membuat tabulasi berbentuk distribusi frequensi, analisis statistic deskriptif , analisis statistic lanjut yang sederhana maupun kompleks, pembuatan grafik, dan sebagainya.

Cara kerja komputer,statistik, dan SPSS pada prinsipnya adalah sama, yaitu meliputi 3 bagian : input,proses dan output.

Gambar 5.1. Proses Pengolahan Data dengan Komputer Statistik:

DATA INPUT

METODE STATISTIK

DENGAN KOMPUTER

DATA OUTPUT

(33)

5.3 Mengoperasikan SPSS

Langkah-langkah pengolahan data menggunakan Aplikasi SPSS dapat dijelaskan sebagai berikut:

5.3.1 Mengaktifkan Program SPSS 16 pada Windows

Klik Start, kemudian All Program, SPSS Inc, SPSS 16.0 , maka akan tampak seperti gambar sebagai berikut:

(34)

5.3.2 Entri ( Pemasukan ) Data

Langkah – langkah entri data sebagai berikut:

Buka lembar kerja baru dari menu file, pilih new, lalu klik data. Pada menu data view isilah kolom dengan ketentuan data yang akan diolah. Pada pemasukan data view hanya akan didefinisikan seperlunya saja, jadi tidak akan menjelaskan proses pemasukan data diluar dari yang diperlukan.

Pada variabel view lakukan langkah –langkah berikut: 1. Input variabel Y ( TFR )

a. Name : TFR

b. Type : Numeric c. Width : 8

d. Decimal : 2

e. Label : Fertilitas f. Values : None g. Missing : None h. Columns : 15 i. Align : Right j. Measure : Scale

2. Input variabel X1 ( Pasangan Usia Subur )

a. Name : PUS

b. Type : Numeric c. Width : 8

d. Decimal : 0

(35)

f. Values : None g. Missing : None h. Columns : 15 i. Align : Right j. Measure : Scale

3. Input variabel X2 ( Pendapatan Perkapita ) a. Name : Perkapita

b. Type : Numeric c. Width : 8

d. Decimal : 0

e. Label : Perkapita f. Values : None g. Missing : None h. Columns : 15 i. Align : Right j. Measure : Scale

(36)

Tampilan pada variabel view dapat dilihat sebagai berikut:

Gambar 5.3 Tampilan pengisian ke 3 variabel pada variabel view

Setelah proses diatas selesai, Klik pada Data view , kemudian isikan data statistic yang akan diolah pada ketiga variabel yaitu TFR, PUS , dan Perkapita.

Tampilan nya dapat dilihat sebagai berikut:

(37)

5.3.3 Menyimpan Data

Setelah semua data diisikan dan didefinisikan untuk setiap variabel ke dalam SPSS data editor,maka langkah selanjutnya adalah menyimpan file tersebut dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Dari menu SPSS, pilih menu file, kemudian pilih submenu save as… 2. Beri nama file tersebut.

3. Setelah menemukan direktori yang dituju, klik save

4. Apabila mau menyimpan file yang telah diberi nama tanpa mengganti dengan nama baru, tinggal klik save.

5.4 Analisis Regresi dan Korelasi dengan SPSS

Langkah – langkah analisis regresi dan korelasi dapat dilakukan sebagai berikut: 1. Buka menu Analyze, kemudian Regression , Linear. Maka akan muncul

(38)

Kemudian masukkan variabel TFR ke kotak Dependent dan di kotak Independent masukkan kedua variabel bebas (PUS dan Perkapita ).

2. Pilih tab Statistics, kemudian dan berikan tanda ceklist pada kotak Estimate,

Model Fit, Descriptive, Part and Partial Correlations, kemudian pada residual

berikan ceklist pada Casewise diagnostic serta All Cases, dan Klik Continue, seperti pada tampilan di bawah ini:

(39)

3. Klik plot dan berikan tanda ceklist pada pilihan Produce All Partial Plot. Lalu klik Continue seperti pada tampilan berikut:

Gambar 5.7 Tampilan pada kotak Plot

4. Kemudian Klik OK untuk mengakhiri pengisian prosedur analisis Tampilan Output nya dapat dilihat pada Lampiran.

(40)

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan maka dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu:

1. Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa persamaan penduga tingkat kelahiran total (TFR) untuk jumlah pasangan usia subur dan pendapatan perkapita

adalah: = 2.67699 + 4.4328709E-07 X1 - 4.8834546E-08 X2 yang berarti setiap penambahan 1 pasangan usia subur akan meningkatkan (karena tanda +) tingkat kelahiran sebesar 4.4328709E-07, dan setiap penambahan 1 Rupiah

pendapatan perkapita akan mengurangi tingkat kelahiran sebesar 4.8834546 E-08. Konstanta sebesar 2.67699 berarti tanpa adanya variabel

pasangan usia subur dan pendapatan perkapita besar tingkat kelahiran total di Sumatera Utara adalah 2.67699 .

2. Melalui uji keberartian regresi, dengan taraf nyata (α = 0,05) disimpulkan H0 ditolak dan H1 diterima. Hal ini berarti bahwa Persamaan Regresi linear ganda bersifat nyata dan kedua variabel X yaitu Pasangan Usia Subur dan Pendapatan Perkapita, secara bersama-sama mempengaruhi variabel Y yaitu Tingkat Fertilitas (TFR) di Sumatera Utara.

3. Berdasarkan perhitungan korelasi antara variabel X1 dan X2 terhadap Y dapat disimpulkan bahwa:

(41)

a. Korelasi antara angka tingkat kelahiran total ( TFR ) dengan jumlah pasangan usia subur adalah 0,06342 yang berarti terdapat korelasi yang sangat rendah / lemah dengan arah yang positif.

4. Korelasi antara angka tingkat kelahiran total ( TFR ) dengan tingkat pendapatan perkapita adalah – 0.7508102 yang berarti terdapat korelasi yang tinggi kearah yang berlawanan(negative).

5. Dari pengujian kedua koefisien regresi tersebut variabel X1 (pasangan usia subur) dan variabel X2 (pendapatan berkapita) memiliki pengaruh terhadap terhadap Y (tingkat kelahiran total / TFR) secara signifikan.

6.2 Saran

Dengan melihat hasil perhitungan yang penulis lakukan, maka beberapa saran yang dibuat oleh penulis, diantaranya:

1. Kepada Pemerintah Sumatera Utara agar senantiasa memperhatikan struktur penduduk yang tergolong dalam usia subur yang setelah melihat hasil penelitian ini merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi tingkat kelahiran total di wilayah Sumatera Utara. Salah satu caranya bisa melalui pendidikan keluarga dikalangan masyarakat terutama dikalangan muda mudi yang tergolong dalam usia subur.

Dan juga agar tetap menjaga stabilitas perekonomian yang merujuk pada pendapatan perkapita penduduk yang juga merupakan salah satu faktor yang

(42)

2. Melihat tingkat kelahiran di Sumatera Utara yang setiap tahun memiliki grafik naik-turun, maka sebaiknya pemerintah semakin memperbaiki program Keluarga Berencana setiap tahun nya. Dengan demikian maka tingkat pembangunan kesejahteraan masyarakat pun akan semakin baik, yang berdampak pada perbaikan kualitas SDM di Indonesia.

(43)

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Analisis Regresi

Istilah ‘regresi’ pertama kali diperkenalkan oleh seorang ahli yang bernama Fancis

Galton pada tahun 1886. Menurut Galton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu variabel yang disebut variabel tak bebas (dependent variable), pada satu atau variabel yang menerangkan dengan tujuan untuk memperkirakan ataupun meramalkan nilai-nilai dari variabel tak bebas apabila nilai variabel yang menerangkan sudah diketahui. Variabel yang menerangkan sering disebut variabel bebas (independent variable). Untuk mempelajari hubungan-hubungan antara beberapa variabel, analisis regresi dapat dilihat dari dua bentuk yaitu:

1. Analisis Regresi Sederhana (Simple Regression) 2. Analisis Regresi Berganda (Multiple Regression)

Regresi merupakan suatu alat ukur yang digunakan untuk mengukur ada atau tidaknya hubungan antar variabel. Dalam analisis regresi, suatu persamaan regresi atau persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabe apakah ada hubunan antara 2 (dua) variabel atau lebih. Hubungan yang didapat pada umumnya menyatakan hubunagan fungsional antara variabel-variabel.

(44)

sedangkan analisis regresi berganda merupakan hubungan antara tiga variabel atau lebih, yaitu sekurang-kurangnya dua variabel bebas dengan satu variabel tak bebas. Analisis regresi secara umum bertujuan untuk :

a. Menentukan persamaan garis regresi berdasarkan nilai konstanta dan koefisien regresi yang dihasilkan

b. Mencari korelasi bersama-sama dari variable bebas dengan variabel terikat(nilai R)

c. Menguji signifikansi pengaruh bersama-sama variable bebas terhadap variable terikat melalui uji F

2.1.1 Persamaan Regresi

Regresi dapat diartikan sebagai peramalan,penaksiran dan pendugaan. Persamaan regresi merupakan prediksi dalam bentuk persamaan matematis yang dinyatakan berdasrkan garis regresinya.

2.1.1.1 Persamaan Regresi Linear Sederhana

Dalam regresi linier sederhana hanya ada satu variabel bebas X yang dihubungkan dengan satu variabel tak bebas Y. Garis regresi linear dengan satu variable bebas memiliki persamaan sebagai berikut:

Y = a + bX 2.1

dengan :

Y = variabel tak bebas X = variabel bebas

(45)

a = parameter intercept

b = parameter koefisien regresi variabel bebas

Untuk membuat prediksi dengan persamaan regresi , maka nilai a dan b dapat dicari dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (least square). Nilai a dan b dapat ditentukan dengan rumus sebagai berikut:

a

=

- b 2.2

b

=

∑ −

∑ − 2 2.3

2.1.1.2 Persamaan Regresi Linear Ganda

Regresi liner berganda adalah analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara peubah respon (variabel dependent) dengan faktor-faktor yang menjelaskan yang mempengaruhi lebih dari satu prediktor (variabel independent). Tujuan analisis regresi linier berganda adalah untuk memuat prediksi/perkiraan nilai Y atas X.

Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut :

�

= a

+ b

X

+ b

X

+….

b

X

+ e

2.4

Untuk penelitian ini, penulis menggunakan regresi linier berganda dengan dua variabel, yaitu satu variabel takbebas (dependent variable) dan dua variabel bebas

(46)

Bentuk umum persamaan regresi linier berganda tersebut yaitu :

Y

= a

+ b

X

+ b

X

2.5

dengan:

Y = variable terikat

X1 = variable bebas pertama

X2 = variable bebas kedua

a = konstanta

b1 = koefisien regresi parsial variabel bebas ke-1

b2 = koefisien regresi parsial variabel bebas ke-2

+ atau - = tanda yang menunjukkan arah hubungan antara Y dan X1 atau X2

=

kesalahan pengganggu , artinya nilai nilai dari variable lain yang

tidak dimasukkan dalam persamaan

e = Y -

Untuk mencari koefisien regresi b1, b2 , dan a didapat dengan menggunakan persamaan di bawah ini dengan metode eliminasi atau subsitusi;

ΣY = a.n + b1ΣX1 + b2ΣX2 2.6

ΣX1 Y = a ΣX1 + b1Σ 12 + b2 Σ 1 2 2.7

(47)

\Atau nilai- nilai a, b1, dan b2 dapat juga diselesaikan dengan rumus:

a = - b1 1 - b2 2 2.9

b

=

∑ 1 ∑ 22 − ∑ 2 ∑ 1 2 12 22 − ∑ 1 2 2

2.10

b

=

∑ 2 ∑ 1

2₋_∑

1 ∑ 1 2 12 22 − ∑ 1 2 2

2.11

Untuk mendapatkan nilai ∑ ₁2,∑ ₂2 , ∑ 2,∑ ₁ ,∑ ₂ ,∑ _{1 2} adalah sebagai berikut:

Σ 12 = Σ 12 ∑ 1 2

2.12

Σ 22 = Σ 22 ∑ 2 2

2.13

Σ 2 ₌Σ 2_- ΣY 2 _2.14

∑ 1 2 = ∑ 1 2 -

∑ 1 ∑ 2

2.15

∑ 1 = ,∑ 1 - ∑ 1 ∑ 2.16

(48)

2.1.2 Uji Keberartian Regresi

Uji keberartian regresi diperlukan untuk mengetahui apakah sekelompok variable bebas secara bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variabel tak bebas.

Pada dasarnya pengujian hipotesa tentang parameter koefisien regresi secara keseluruhan menggunakan uji statistik F.

�� = _� ₍��_−�−� _{1 )} 2.18

dengan :

JKreg = Jumlah Kuadrat Regresi

JKreg = b1.Σyx1 + b2 .Σyx2 2.19 dengan:

y = Y- Y x2 = X- 2

x1 = X- 1 derajat kebebasan (dk) = k

JKres = Jumlah Kuadrat Residu (sisa) = Σ Y −Y 2

derajat kebebasan (dk) = (n-k-1)

Langkah-langkah untuk pengujian hiptesis ini adalah sebagai berikut :

a. H0 : Persamaan regresi tidak signifikan dalam menduga variabel Y oleh variabel X. H1 : Persamaan regresi signifikan dalam menduga variabel Y oleh variable X.

b. Pilih taraf nyata

α

yang diinginkan c. Hitung statistik Fhitung

(49)

d. Kriteria Pengujian : Terima H0 jika Fhitung

≤ Ftabel : k ; n-k-1 Tolak H0 jika Fhitung > Ftabel : k ; n-k-1

2.2 Analisa Korelasi

Untuk mencari hubungan antara 2 (dua) variabel atau lebih dilakukan dengan menghitung korelasi antar variabel. Korelasi merupakan angka yang menunjukkan arah dan kuatnya hubungan antar dua variabel atau lebih, arah dinyatakan dalam bentuk hubungan positif atau negatif, sedangkan kuatnya hubungan dinyatakan dalam besarnya koefisien korelasi.

Analisis korelasi meliputi dua aspek, pertama mengukur kesesuaian garis regresi terhadap data sampel atau disebut koefisien determinasi dan kedua mengukur keeratan hubungan antar variabel atau disebut koefisien korelasi (the correlation coefficient).

2.2.1 Koefisien Korelasi

Koefisien korelasi merupakan indeks atau bilangan yang mengukur keeratan (kuat,lemah, atau tidak ada) hubungan antar variable.

Dalam analisis korelasi terdapat suatu angka yang disebut dengan koefisien determinasi adalah merupakan kuadrat dari koefisien korelasi ( R2 ).

(50)

Nilai R2 dapat ditentukan dengan rumus :

R2 = ��

∑ 12

2.20

Korelasi yang terjadi antara dua variabel dapat berupa korelasi positif, negatif, tidak ada korelasi ataupun korelasi sempurna. Hubungan dua variabel atau lebih dinyatakan berkorelasi positif, bila nilai suatu variabel ditingkatkan maka akan meningkatkan variabel lain dan sebaliknya bila variabel diturunkan maka akan menurunkan variabel variabel lain.

Hubungan dua variabel atau lebih dinyatakan berkorelasi negatif, bila nilai suatu variabel dinaikkan maka akan menurunkan nilai variabel lain dan begitu juga sebaliknya.

Tidak ada korelasi terjadi apabila kedua variabel ( X dan Y ) tidak menunjukkan adanya hubungan. Korelasi sempurna adalah korelasi dari dua variabel, yaitu apabila kenaikan atau penurunan variabel yang satu (X) berbanding dengan kenaikkan atau penurunan variabel lainnya (Y).

Untuk menghitung korelasi antara variabel Y terhadap Xi dapat ditentukan dengan rumus sebagai berikut :

12 ...�

=

∑ � −(∑ _�)(∑ )

n ∑ _�2− ∑ _� 2 [ n∑Y2− ∑Y 2 ]

Dan untuk menghitung korelasi antara variabel bebas X dapat ditentukan dengan rumus:

=

∑ 1 2− ∑ 1 ∑ 2

(51)

Setelah diperoleh nilai (r) kemudian diinterpretasikan terhadap koefisien korelasi yang dikutip dari Hassan Iqbal (2003, hal:234), yaitu :

Interval Koefisien Tingkat Hubungan

KK = 0,00 Tidak ada korelasi

0,00 < KK ≤ 0,20 Korelasi sangat rendah / lemah sekali

0,20 < KK ≤ 0,40 Korelasi rendah

0,40 < KK ≤ 0,70 Korelasi yang cukup

0,70 < KK ≤ 0,90 Korelasi yang tinggi

0,90 < KK ≤ 1,00 Korelasi sangat tinggi / kuat KK = 1 Korelasi sempurna

Sumber : Hassan Iqbal (2003, hal:234)

2.3 Uji Koefisien Regresi

Kesalahan baku adalah nilai yang menyatakan seberapa jauh menyimpangnya nilai regresi tersebut terhadap nilai yang sebenarnya (nilai observasi). Nilai ini digunakan untuk mengukur tingkat ketepatan suatu penduga dalam menduga suatu nilai. Jika nilai ini sama dengan 0 (nol), maka penduga memiliki ketepatan 100%.

Kesalahan baku dapat dirumuskan sebagai berikut:

Se =

∑ 2 _–₍_�

1(∑ 1 )+ �2(∑ 2 ))

(52)

dengan

Se = Kesalahan baku regresi berganda

n = Jumlah pasangan observasi

m = jumlah konstanta dalam persamaan regresi berganda

Kemudian untuk mengetahui bagaimana keberartian adanya setiap variabel bebas dalam regresi, perlu diadakan pengujian mengenai b1 dan b2 .

Pengujian dapat dilakukan dengan merumuskan hipotesis berikut : H0 : variabel X tidak mempengaruhi Y

H1 : variabel X mempengaruhi Y

Rumus yang digunakan untuk menghitung besar nilai kekeliruan baku koefisien bi, yaitu:

��

=

�

∑ _�2₋

�2 1− 2 1 2

2.22

Kemudian akan dilanjutkan dengan pengujian hipotesis individual, pengujian ini merupakan pengujian hipotesis koefisien regresi berganda (b) untuk melihat signifikansi hubungannya terhadap Y. Pengujian hipotesis yang dilakukan menggunakan distribusi t, yang dapat dirumuskan sebagai berikut:

t

=

��

2.23

Distribusi t dengan derajat kebebasan dk = (n-k-1), kriteria pengujian hipotesisnya adalah tolak H0 jika ti lebih besar atau lebih kecil dari ttabel ( -thit > ttab < thit ).

(53)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Dalam perencanaan pembangunan, data mengenai kependudukan memegang peranan penting. Semakin lengkap dan akurat data kependudukan yang tersedia maka semakin mudah dan tepat rencana pembangunan yang hendak dilaksanakan. Sebagai contoh, dalam perencanaan pendidikan, diperlukan data mengenai jumlah penduduk dalam usia sekolah, dan para pekerja dalam bidang kesehatan memerlukan informasi tentang tinggi-rendahnya angka kelahiran dan kematian.

Salah satu faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk adalah kelahiran (fertilitas). Istilah fertilitas adalah sama dengan kelahiran hidup ( live birth), yaitu terlepasnya bayi dari rahim sorang perempuan dengan ada tanda-tanda kehidupan; misalnya bernafas, jantung berdenyut, berteriak, dan sebagainya.Jumlah penduduk yang banyak atau berlebihan tentu saja menyebabkan tidak meratanya kesejahteraan hidup penduduk itu sendiri. Untuk mengurangi laju pertumbuhan penduduk tentunya harus dilakukan berbagai tindakan, salah satunya adalah penurunan tingkat fertilitas. Hal ini sangat berpengaruh terhadap kesejahteraan penduduk yang merupakan tujuan penting yang ingin dicapai oleh setiap negara.

(54)

Untuk mencapai tujuan tersebut pemerintah harus membuat kebijakan-kebijakan penting dan berusaha memenuhi sarana dan fasilitas yang menunjang kesejahteraan penduduk.

Pada tahun 2009 Jumlah penduduk Sumatera Utara yang tinggal di pedesaan adalah 7,19 juta jiwa (54,27 persen) dan yang tinggal di daerah perkotaan sebesar 6,06 juta jiwa (45,73 persen). PDRB perkapita Sumatera Utara tahun 2009 sebesar Rp 17.840.182 meningkat dari Rp 16.402.890 pada tahun 2008. Ini menunjukkan pertambahan tingkat pendapatan perkapita rata rata penduduk sumatera utara yang semakin berkembang setiap tahunnya. Untuk tahun 2009 tercatat jumlah Pasangan Usia subur (PUS) di Propinsi sumatera Utara sebesar 2.092.103 jiwa, dan pada tahun 2010 sebesar 2.151.759 jiwa.

Disamping tujuan mencapai kesejahteraan masyarakat oleh pemerintah tersebut, tentu harus juga diikuti dengan peran serta masyarakat untuk mendukung dan ikut ambil bagian. Sehingga pengetahuan tentang kependudukan sangat penting diketahui oleh masyarakat luas untuk merangsang timbulnya tingkah laku yang bertanggung jawab terhadap masalah kepundudukan.

Dengan adanya kesadaran masyarakat dan perhatian untuk ikut serta dalam mewujudkan kesejahteraan penduduk maka pemerintah dan masyarakat secara bersama-sama berusaha menanggulangi masalah pertumbuhan penduduk misalnya dengan melaksanakan program Keluarga Berencana (KB).

Tingkat Fertilitas Total (TFR) didefenisikan sebagai jumlah kelahiran hidup laki-laki dan perempuan dari setiap penduduk (perempuan) yang hidup hingga akhir

(55)

masa reproduksinya. Terdapat beberapa fakrtor yang mempengaruhi tingkat kelahiran, diantaranya adalah pasangan usia subur dan pendapatan perkapita penduduk.

Pasangan Usia Subur (PUS) adalah pasangan suami isteri yang isterinya berusia 15-49 tahun. Di usia ini perempuan berpotensi untuk bereproduksi. Sedangkan pendapatan perkapita merupakan pendapatan yang diterima oleh masing-masing perkepala penduduk. Pendapatan perkapita tersebut dihasilkan dengan membagi pendapatan regional/produk regional neto dengan jumlah penduduk pertengahan tahun.

Oleh karena itu penulis mencoba untuk mengetahui pengaruh jumlah pasangan usia subur (PUS) dan pendapatan perkapita terhadap tingkat Fertilitas di Propinsi Sumatera Utara, untuk mengetahui apakah kedua faktor tersebut mempengaruhi tingkat Fertilitas (kelahiran) dan seberapa besar faktor-faktor tersebut mempengaruhi tingkat fertilitas ( kelahiran ) di Propinsi Sumatera Utara

1.2 Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah di atas, penulis merumuskan masalah penelitian ini sebagai berikut:

Bagaimana pengaruh tingkat Pendapatan Perkapita (X1) penduduk dan Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) (X2) terhadap Tingkat Fertilitas (TFR / Kelahiran) penduduk di Propinsi Sumatera Utara Seberapa besar Pengaruh masing masing Variabel terhadap tingkat Fertilitas penduduk di Propinsi Sumatera Utara

(56)

1.3 Batasan Masalah

Untuk mengarahkan pembahasan dalam tugas akhir ini agar tidak menyimpang dari sasaran yang ingin dituju, maka perlu membuat batasan ruang lingkup permasalahan yakni dari beberapa indikatator Fertilitas pada suatu daerah yaitu Jumlah pasangan usia subur ( PUS ) dan Tingkat pendapatan Perkapita ,maka dalam hal ini penulis hanya membatasi masalah tentang seberapa besar pengaruh Jumlah Pasangan Usia Subur ( PUS ) dan juga Pendapatan Perkapita terhadap Tingkat Fertilitas (kelahiran/TFR) di Propinsi Sumatera Utara.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan penyusunan tugas akhir ini adalah :

1. Sebagai salah satu syarat dalam menyelesaikan pendidikan untuk Mahasiswa D III Statistik di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara

2. Untuk menghitung besar pengaruh yang diberikan oleh Jumlah Pasangan usia subur dan pendapatan perkapita terhadap Tingkat Fertilitas (kelahiran/TFR) di Propinsi Sumatera Utara

(57)

1.5 Metodologi Penelitian

Untuk mendukung penyusunan Tugas Akhir, maka penulis membutuhkan data-data yang diperoleh melalui serangkaian tinjauan, penelitian, riset maupun pengambilan data. Data di dalam riset tersebut penulis menggunakan beberapa metode diantaranya: 1. Metode Penelitian Kepustakaan (Studi Literatur)

Dalam hal ini pengumpulan data serta keterangan-keterangan dapat dilakukan dengan membaca serta mempelajari buku-buku ataupun literatur pelajaran yang didapat di perkuliahan ataupun umum, serta sumber informasi lainnya yang berhubungan dengan objek yang diteliti.

2. Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data untuk keperluan riset ini penulis lakukan dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi Sumatera Utara dan kantor Badan Koordinasi Keluarga Berencana (BKKBN) Propinsi Suamtera Utara. Data yang dikumpulkan tersebut kemudian diatur,dan disusun sedemikian rupa serta disajikan dalam bentuk angka-angka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.

3. Metode Pengolahan Data

Adapun pengolahan data yang digunakan adalah Analisa Regresi. Analisa Regresi merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk menganalisa hubungan antar variabel, hubungan tersebut dapat dikorespondensikan dalam bentuk persamaan yang

(58)

Jika terdapat satu variabel bebas disebut dengan regresi liner sederhana sedangkan jika terdapat lebih dari satu variabel bebas disebut dengan regresi liner berganda.

Persamaan Regresi Linier Berganda :

�

= a

+ b

X

+ b

X

+….

b

X

+ e

1.1

Keterangan:

Y : Variabel tak bebas (variabel dependent)

X1 , X2, … , Xk : Variabel bebas (independent)

a : Konstanta

b1 , b2, …, bn : Koefisien variabel bebas

maka variabel-variabel penelitian dapat dimasukkan ke dalam persamaan dengan

Y : Tingkat Fertilitas Total (TFR)

X1 : Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS)

X2 : Pendapatan Perkapita

Analisis Korelasi

Analisis korelasi membahas tentang derajat hubungan antara variabel-variabel,

seberapa kuat hubungan antar variabel itu terjadi. Untuk menghitung korelasi antara variabel Y terhadap Xi dapat ditentukan dengan rumus sebagai berikut :

12...�

=

∑ _� −(∑ _�)(∑ )

(59)

1.6 Hipotesis

Dalam penelitian ini, penulis membuat Hipotesis sementara yakni:

H0 : Terdapat pengaruh signifikan variabel Pendapatan Perkapita penduduk dan variabel Jumlah Pasangan Usia Subur ( PUS ) terhadap Tingkat Fertilitas Total (Total

Fertilization Rate (TFR)) di Propinsi Sumatera Utara.

1.7 Lokasi dan Waktu Pelaksanaan

Penelitian serta pengumpulan data dilakukan di BPS Propinsi Sumatera Utara dan Kantor Badan Koordinasi Keluarga Berencana (BKKBN) Propinsi Suamtera Utara, dalam hal ini penulis mengambil data dari tahun yang lampau sampai tahun tertentu guna melakukan analisis. Sedangkan waktu yang digunakan untuk peninjauan adalah mulai Maret hingga April 2013.

1. Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan Tugas Akhir ini terdiri dari 5 ( lima ) bab yang masing-masing dirincikan dalam beberapa sub bab yaitu :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini berisi tentang Latar Belakang, Identifikasi Masalah, Batasan Masalah, Tujuan Penelitian, Lokasi Penelitian, Metodologi Penelitian, Tinjauan Pustaka dan Sistematika Penulisan.

(60)

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Bab ini menjelaskan tentang segala sesuatu yang berhubungan dengan penyelesaian masalah sesuai dengan judul dan permasalahan yang diutarakan yang mencakup pengertian Regresi,Korelasi , dan langkah-langkah serta rumus-rumus yang dipergunakan dalam pengolahan data yang tersedia.

BAB 3 : SEJARAH SINGKAT PROPINSI SUMATERA UTARA

Bab ini menguraikan tentang sejarah singkat berdirinya Propinsi Sumatera Utara .

BAB 4 : ANALISA DAN PEMBAHASAN

Bab ini menerangkan penganalisaan dan pembahasan data yang telah diamati dan dikumpulkan.

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini menjelaskan tentang program ataupun software yang digunakan sebagai alat penganalisa terhadap data yang diperoleh.

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini menjelaskan kesimpulan dari hasil penelitian serta saran-saran penulis.

(61)

ABSTRAK

Salah satu faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk adalah kelahiran (fertilitas). Jumlah pasangan usia subur juga tentunya memiliki pengaruh terhadap angka fertilitas tersebut. Jumlah penduduk yang banyak atau berlebihan tentu saja menyebabkan tidak meratanya kesejahteraan hidup penduduk itu sendiri melalui pendapatan yang diperoleh setiap perkapita yang merupakan tujuan penting yang ingin dicapai oleh setiap negara.

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh Jumlah Pasangan Usia Subur(PUS), dan Pendapatan Per Kapita terhadap Tingkat Kelahiran Total (TFR) di Propinsi Sumatera Utara. Metode analisis yang digunakan untuk meneliti faktor

Jumlah Pasangan Usia Subur dan Pendapatan Per Kapita yang mempengaruhi Jumlah Tingkat Kelahiran Total di Propinsi Sumatera Utara adalah Analisis

Deskriptif dan Analisis Kuantitatif dengan Metode Regresi Linier Berganda (Multiple

Linear Regression).

Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari hasil analisis deskriptif dapat dilihat tabulasi silang (crosstab) untuk membandingkan karakteristik responden dengan masing-masing variabel yang diteliti. Sedangkan dari Analisis Kuantitatif dengan metode regresi linear berganda, hasil penelitian menunjukkan adanya pengaruh baik positif maupun negatif dari variabel pasangan usia subur dan pendapatan perkapita terhadap Tingkat kelahitran Total , dan nilai koefisien determinasi sebesar 0.7071 , artinya sebesar 71 % tingkat kelahiran Total (TFR) di Sumatera Utara dipengaruhi oleh variabel Pasangan Usia subur dan Pendapatan perkapita melalui hubungan linier ganda dengan persamaan regresi: = 2.67699 + 4.4328709E-07 X1 - 4.8834546E-08 X2 , dan sisanya sebesar 29 % dijelaskan oleh faktor lain.

Kata kunci : Fertilitas Total ( TFR ), Pasangan Usia Subur ( PUS ), Pendapatan Perkapita.

(62)

ABSTRACT

One of the factors that affect the population was born (fertility). Number of couples of childbearing age must also have an influence on the fertility rate. The population of the lot or excessive certainly cause uneven welfare people themselves through revenue earned per capita which is an important goal to be achieved by each country.

The purpose of this study was to determine the effect of number of Eligible Couples (EFA), and Per Capita Income to Total Birth Rate (TFR) in the province of North Sumatra. The method of analysis used to examine the factors Number of Eligible Couples and Per Capita Income affecting Amount Total Birth Rate in North Sumatra is Descriptive Analysis and Quantitative Analysis with Regression Methods (Multiple Linear Regression).

The results showed that the descriptive analysis of the results can be seen in cross-tabulation (crosstab) to compare the characteristics of respondents with each of the variables studied. While the Quantitative Analysis by multiple linear regression method, the results showed the existence of both positive and negative effects of variable couples of childbearing age and income per capita of the total kelahitran level, and the coefficient of determination of 0.7071, meaning that 71% of total fertility rate (TFR) in North Sumatra affected by the variable age couples, infertile and per capita income through multiple linear relationship with regression equation: Y = 2.67699 + 4.4328709E-07 X1 - X2 4.8834546E-08, and the remaining 29% is explained by other factors.

(63)

ANALISA PENGARUH PENDAPATAN PERKAPITA DAN JUMLAH PASANGAN USIA SUBUR ( PUS )

TERHADAP TINGKAT FERTILITAS ( TFR ) DI PROPINSI SUMATERA UTARA

TUGAS AKHIR

MARSWENDO HUTAURUK 102407082

PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2013

(64)

ANALISA PENGARUH PENDAPATAN PERKAPITA DAN JUMLAH PASANGAN USIA SUBUR ( PUS ) TERHADAP

TINGKAT FERTILITAS TOTAL ( TFR ) DI PROPINSI SUMATERA UTARA

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh gelar Ahli Madya

MARSWENDO HUTAURUK 102407082

PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2013

(65)

PERNYATAAN

ANALISA PENGARUH PENDAPATAN PERKAPITA DAN JUMLAH PASANGAN

USIA SUBUR ( PUS )TERHADAP TINGKAT FERTILITAS (TFR) DI PROVINSI SUMATERA UTARA

TUGAS AKHIR

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

Medan, Juni 2013

MARSWENDO HUTAURUK 102407082

(66)

ABSTRAK

Jumlah Pasangan Usia Subur dan Pendapatan Per Kapita yang mempengaruhi Jumlah Tingkat Kelahiran Total di Propinsi Sumatera Utara adalah Analisis

Deskriptif dan Analisis Kuantitatif dengan Metode Regresi Linier Berganda (Multiple

Linear Regression).

Kata kunci : Fertilitas Total ( TFR ), Pasangan Usia Subur ( PUS ), Pendapatan Perkapita.

(67)

ABSTRACT

(68)

PENGHARGAAN

Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa lagi Maha Pemurah dan Maha Penyayang dengan limpah karunia Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan Judul: Analisa Pengaruh Pendapatan Perkapita dan Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) terhadap Tingkat Fertilitas (TFR) di Provinsi Sumatera Utara.

Terimakasih penulis sampaikan kepada bapak Drs.Ujian Sinulingga,M.Si selaku pembimbing yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan Tugas Akhir ini. Terimakasih kepada bapak Drs.Faigiziduhu Bu’ulȍlȍ,M.Si dan bapak Drs.Suwarno Ariswoyo,M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi D3 statistika FMIPA USU, Bapak Prof.Dr.Tulus,M.Si,PhD, dan Ibu Dra.Madriningsih,M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU Medan, Bapak Dr.Sutarman,M.Sc selaku Dekan FMIPA USU Medan, seluruh Staff dan Dosen Program studi D3 Statistika FMIPA USU, Pegawai FMIPA USU dan Rekan-rekan kuliah.

Akhirnya tidak terlupakan kepada Bapak, Ibu dan Keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya.

(69)

PERSETUJUAN

Judul :ANALISA PENGARUH PENDAPATAN PERKAPITA

DAN JUMLAH PASANGAN USIA SUBUR (PUS) TERHADAP TINGKAT FERTILITAS TOTAL (TFR) DI PROVINSI SUMATERA UTARA

Kategori :TUGAS AKHIR

Nama :MARSWENDO HUTAURUK

Nomor Induk Mahasiswa :102407082

Program Studi :DIPLOMA III STATISTIKA

Departemen :MATEMATIKA

Fakultas :MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

(FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diketahui / Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU

Ketua Pembimbing

Prof. Dr.Tulus,Vordipl.Math.,M.Si.,Ph.D Drs.Ujian Sinulingga,M.Si

(70)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi v

Daftar Tabel vii

Daftar Gambar viii

Bab 1 Pendahuluan

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Identifikasi Masalah 3

1.3 Batasan Masalah 4

1.4 Tujuan Penelitian 4

1.5 Metodologi Penelitian 5

1.6 Hipotesis 7

1.7 Lokasi dan Waktu Pelaksanaan 7

Bab 2 Landasan Teory

2.1 Analisis Regresi 9

2.1.1 Persamaan Regresi 9

2.1.1.1 Regresi Linier Sederhana 10

2.1.1.2 Regresi Linier Berganda 11

2.1.2 Uji Keberartian Regresi 14

2.2 Analisa Korelasi 15

2.2.1 Koefisien Korelasi 15

(71)

Bab 3 Gambaran Umum

3.1 Sejarah Singkat Propinsi Sumatera Utara 19

3.2 Letak Geografis 23

3.3 Penduduk 24

Bab 4 Pengolahan data 4.1

Pengujian Persamaan Regresi Linear Ganda 26

4.2 Uji Keberartian Regresi 34

4.3 Perhitungan Koefisien Korelasi Linier Ganda 38

4.4 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Y dengan Xi 39 4.5 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Bebas (X1 dan X2) 41

4.6 Pengujian Koefisien Regresi 41

Bab 5 Implementasi Sistem

5.1 Pengertian Implementasi Sistem 46

5.2 Peranan Komputer Dalam Statistika 46

5.3 Mengoperasikan SPSS 49

5.3.1 Mengaktifkan Program SPSS 16 pada windows 49

5.3.2 Entri Data (Pemasukan Data ) 50

5.3.3 Menyimpan Data 53

5.4 Analisis Regresi dan Korelasi Dengan SPSS 53

Bab 6 Kesimpulan dan Saran 6.1

Kesimpulan 56

6.2 Saran 57

DAFTAR PUSTAKA 58

LAMPIRAN A : Hasil Output SPSS 16 59

(72)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 4.1 Tingkat Kelahiran Total (TFR), Jumlah Pasangan 26

Usia Subur (PUS), dan Pendapatan Per Kapita Tahun 1996 - 2010 di Propinsi Sumatera Utara

Tabel 4.2 Tabel perhitungan (perkalian,jumlah kuadrat) yang 28 Dibutuhkan untuk menghitung besar koefisien a,b0,b1

Tabel 4.3 Nilai – nilai yang diperoleh dari Persamaan Regresi 33 Tabel 4.4 Nilai – nilai yang diperlukan untuk Uji Keberartian Regresi 36 Tabel 4.5 Harga – harga _�2 untuk uji koefisien Regresi 42

(73)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 5.1 Proses pengolahan data dengan Komputer Statistik 48

Gambar 5.2 Tampilan saat membuka aplikasi SPSS 16 49

Gambar 5.3 Tampilan pengisian ke 3 variabel pada Varabel View 52

Gambar 5.4 Tampilan pengisian data ke 3 varaibel pada Data View 52

Gambar 5.5 Tampilan saat membuat persamaan linear 53

Gambar 5.6 Tampilan Pada kotak Statistik 54

Gambar 5.7 Tampilan pada kotak Plot 55

(1)

PENGHARGAAN

Akhirnya tidak terlupakan kepada Bapak, Ibu dan Keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya.

(2)

PERSETUJUAN

Judul :ANALISA PENGARUH PENDAPATAN PERKAPITA DAN JUMLAH PASANGAN USIA SUBUR (PUS) TERHADAP TINGKAT FERTILITAS TOTAL (TFR) DI PROVINSI SUMATERA UTARA

Kategori :TUGAS AKHIR

Nama :MARSWENDO HUTAURUK

Nomor Induk Mahasiswa :102407082

Program Studi :DIPLOMA III STATISTIKA Departemen :MATEMATIKA

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

Diketahui / Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU

Ketua Pembimbing

Prof. Dr.Tulus,Vordipl.Math.,M.Si.,Ph.D Drs.Ujian Sinulingga,M.Si Nip.19620901 198803 1 002 Nip. 19560303 198403 1 004

(3)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi v

Daftar Tabel vii

Daftar Gambar viii

Bab 1 Pendahuluan

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Identifikasi Masalah 3

1.3 Batasan Masalah 4

1.4 Tujuan Penelitian 4

1.5 Metodologi Penelitian 5

1.6 Hipotesis 7

1.7 Lokasi dan Waktu Pelaksanaan 7

Bab 2 Landasan Teory

2.1 Analisis Regresi 9

2.1.1 Persamaan Regresi 9

2.1.1.1 Regresi Linier Sederhana 10 2.1.1.2 Regresi Linier Berganda 11 2.1.2 Uji Keberartian Regresi 14

2.2 Analisa Korelasi 15

2.2.1 Koefisien Korelasi 15

(4)

Bab 3 Gambaran Umum

3.1 Sejarah Singkat Propinsi Sumatera Utara 19

3.2 Letak Geografis 23

3.3 Penduduk 24

Bab 4 Pengolahan data 4.1

Pengujian Persamaan Regresi Linear Ganda 26

4.2 Uji Keberartian Regresi 34

4.3 Perhitungan Koefisien Korelasi Linier Ganda 38 4.4 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Y dengan Xi 39 4.5 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Bebas (X1 dan X2) 41

4.6 Pengujian Koefisien Regresi 41

Bab 5 Implementasi Sistem

5.1 Pengertian Implementasi Sistem 46 5.2 Peranan Komputer Dalam Statistika 46

5.3 Mengoperasikan SPSS 49

5.3.1 Mengaktifkan Program SPSS 16 pada windows 49 5.3.2 Entri Data (Pemasukan Data ) 50

5.3.3 Menyimpan Data 53

5.4 Analisis Regresi dan Korelasi Dengan SPSS 53

Bab 6 Kesimpulan dan Saran 6.1

Kesimpulan 56

6.2 Saran 57

DAFTAR PUSTAKA 58

LAMPIRAN A : Hasil Output SPSS 16 59

(5)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 4.1 Tingkat Kelahiran Total (TFR), Jumlah Pasangan 26 Usia Subur (PUS), dan Pendapatan Per Kapita

Tahun 1996 - 2010 di Propinsi Sumatera Utara

Tabel 4.2 Tabel perhitungan (perkalian,jumlah kuadrat) yang 28 Dibutuhkan untuk menghitung besar koefisien a,b0,b1

Tabel 4.3 Nilai – nilai yang diperoleh dari Persamaan Regresi 33

Tabel 4.4 Nilai – nilai yang diperlukan untuk Uji Keberartian Regresi 36

Tabel 4.5 Harga – harga _�2 untuk uji koefisien Regresi 42

(6)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 5.1 Proses pengolahan data dengan Komputer Statistik 48

Gambar 5.2 Tampilan saat membuka aplikasi SPSS 16 49

Gambar 5.3 Tampilan pengisian ke 3 variabel pada Varabel View 52

Gambar 5.4 Tampilan pengisian data ke 3 varaibel pada Data View 52

Gambar 5.5 Tampilan saat membuat persamaan linear 53

Gambar 5.6 Tampilan Pada kotak Statistik 54

Gambar 5.7 Tampilan pada kotak Plot 55

Analisa Pengaruh Pendapatan Perkapita Dan Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) Terhadap Tingkat Fertilitas (TFR) Di Propinsi Sumatera Utara

LAMPIRAN

�

=

�

=

r

=

r

=

r

=

=

t

=

=

=

= 1.8292E-07

=

=

=

a

=

b

=

= a

+ b

X

+ b

X

+….

b

X

+ e

Y

= a

+ b

X

+ b

X

=

b

=

b

=

α

=

=

=

t

=

= a

+ b

X

+ b

X

+….

b

X

+ e

=

Parts

Dokumen yang terkait

Pengaruh Pengetahuan Pria Pasangan Usia Subur Tentang Alat Kontrasepsi Kondom dan Dukungan Sosial Terhadap Partisipasi Pria Dalam Keluarga Berencana di Kecamatan Hutaimbaru Kota Padangsidimpuan

Analisis Regresi Pengaruh Pasangan Usia Subur (PUS), Akseptor KB dan Jumlah Posyandu terhadap Jumlah Kelahiran di Kota Medan Tahun 2010

Pengetahuan Wanita Usia Subur Terhadap Pelaksanaan Imunisasi Tetanus Toxoid 5 di Wilayah Kerja Puskesmas Helvetia Medan Tahun 2014

Analisa Pengaruh Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS), Akseptor Dan Pendapatan Per Kapita Terhadap Tingkat Kelahiran Di Sumatera Utara

Analisa Pengaruh Pendapatan Perkapita Dan Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) Terhadap Tingkat Fertilitas (TFR) Di Propinsi Sumatera Utara

Analisa Pengaruh Pendapatan Perkapita Dan Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) Terhadap Tingkat Fertilitas (TFR) Di Propinsi Sumatera Utara

Analisa Pengaruh Pendapatan Perkapita Dan Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) Terhadap Tingkat Fertilitas (TFR) Di Propinsi Sumatera Utara

Analisa Pengaruh Pendapatan Perkapita Dan Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) Terhadap Tingkat Fertilitas (TFR) Di Propinsi Sumatera Utara

Analisa Pengaruh Pendapatan Perkapita Dan Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) Terhadap Tingkat Fertilitas (TFR) Di Propinsi Sumatera Utara

Analisa Pengaruh Pendapatan Perkapita Dan Jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) Terhadap Tingkat Fertilitas (TFR) Di Propinsi Sumatera Utara

Dokumen yang Anda mencari sudah siap untuk unduhkan