3.2 Menghitung Korelasi Antar Variabel Bebas Prediktor pada Setiap
Kelompok untuk Melihat Multikolinieritas Variabel Independen .
Rumus korelasi sederhana antara variabel X
1
dan X
2
sebagai berikut :
− −
− =
} .
}{ .
{ .
.
2 2
2 2
2 1
2 1
2 1
2 1
2 1
X X
n X
X n
X X
X X
n r
x x
Untuk Kelompok Berhasil
= 549
2 1
X X
1
n = 10
= 78
1
X = 618
2 1
X = 70
2
X = 496
2 2
X
} 70
496 .
10 }{
78 618
10 {
70 78
549 .
10
2 2
2 1
− −
− =
x x
r
=
395284707 ,
60 96
30 =
= 0,395
Korelasi antara X
1
dan X
2
untuk kelompok Berhasil adalah 0,395
Untuk Kelompok Gagal
= 238
2 1
X X
8
2
= n
=
1
X 45
= 257
2 1
X = 42
2
X = 228
2 2
X
324617227 ,
60 31
14 }
42 228
. 8
}{ 45
257 8
{ 42
45 238
. 8
2 2
2 1
= =
− −
− =
x x
r = 0,325
Korelasi antara X
1
dan X
2
untuk kelompok gagal adalah 0,325
Universitas Sumatera Utara
Dapat diartikan bahwa korelasi antara variabel X
1
dan X
2
pada variabel kelompok berhasil dan gagal adalah lemah, yaitu sebesar 0,395 dan 0,325 . Dengan
demikian Fungsi diskriminan memenuhi asumsi bahwa tidak ada korelasi yang kuat
multikolinieritas antara variabel independen dalam model.
3.3 Uji Kesamaan Matriks Varians Kovarians
Untuk menguji kesamaan matriks varians kovarians kelompok I, yaitu kelompok berhasil S
1
dan kelompok II ,yaitu kelompok gagal S
2
digunakan hipotesa : H
: S
1
= S
2
,matriks varians kovarians kelompok adalah relatif sama H
1
: matriks varians kovarians kelompok adalah berbeda secara nyata.
Terima H , yang berarti matriks varians kovarians sama jika :
2 1
1 2
1 ;
2 +
−
≤
p p
k hit
α
χ χ
Dimana : −
− −
=
= =
k i
k i
i i
i hitung
V S
S V
C
1 1
1 2
ln 2
1 ln
2 1
1 2
χ k
= banyaknya kelompok grup P
= jumlah peubah pembeda Y dalam fungsi diskriminan = 1 S
= matriks varians kovarians dalam kelompok gabungan. S
i
= matriks varians kovarians kelompok ke-i. i
= 1,2, ... , k n
i
= jumlah responden pada kelompok ke- i 1
− =
i i
n V
dengan
= =
=
k i
i i
k i
i
V S
V S
1 1
, dengan 1
− =
i i
n V
Universitas Sumatera Utara
1 8
1 10
071 ,
1 250
, 250
. 554
. 1
8 667
, 333
, 333
, 067
, 1
1 10
1 1
1 1
− +
− −
+ −
= −
− =
= =
k i
i k
i i
i
n S
n S
16 071
, 1
250 ,
250 .
554 .
8 667
, 333
, 333
, 067
, 1
9 +
= S
= 844
, 297
, 297
, 842
, S
844 ,
297 ,
297 ,
842 ,
= S
= 0,842 0,844 – 0,2970,297 = 0,622439
667 ,
333 ,
333 ,
067 ,
1
1
= S
= 1,067 0,667 – 0,3330,333 = 0,6008
071 ,
1 250
, 250
, 554
,
2
= S
= 0,554 1,071 – 0,2500,250 = 0,530834
− +
− +
− =
= =
1 1
6 1
3 2
1 1
2 1
1 1
k p
p p
V V
C
k i
i k
i i
− +
− +
− +
− −
− +
− =
1 2
1 1
6 1
1 3
1 2
1 8
1 10
1 1
8 1
1 10
1
2 1
C
12 4
16 1
7 1
9 1
1
− +
= C
=
1
C 0,063822751
Maka : −
− −
=
= =
k i
k i
i i
i hitung
V S
S V
C
1 1
1 2
ln 2
1 ln
2 1
1 2
χ 1
2
1 2
C
hitung
− −
= χ
+ −
+ 7
9 622439
, ln
2 1
530834 ,
ln 7
6008 ,
ln 9
2 1
Universitas Sumatera Utara
= -2 1- 0,063822751
[ ]
792877179 ,
3 509290039
, 4
− −
− = -1,872354497 -0,716412859
=
2 hitung
χ 1,341378839
dan
2 1
05 ,
2 1
1 2
1 ;
χ χ
α
=
+ −
p p
k
, dengan k= 2 dan p = 1 =
+ −
2 1
1 2
1 ;
p p
k α
χ 3,84
Kesimpulan : Terima H
, karena
2 1
1 2
1 ;
2 +
−
≤
p p
k hit
α
χ χ
,berarti matriks varians kovarians relatif sama. .
3.4 Uji Kesamaan Rata-Rata Kelompok
Kategori