3.5 Contoh Penerapan
Untuk memperoleh gambaran yang lebih jelas tentang kegunaan teori yang telah diuraikan, maka didalam bab ini penulis sajikan sebuah contoh pemakaiannya.
3.5.1 Analisis Regresi Berganda
Setiap data merupakan alat bagi pengambil keputusan untuk dasar pembuatan keputusan-keputusan atau untuk memecahkan suatu persoalan. Keputusan yang baik
dapat dihasilkan jika pengambilan keputusan tersebut didasarkan atas data yang baik. Demikian juga halnya dalam meramal dengan menggunakan multipel regresi. Dengan
meramal menggunakan regresi dapat membuat keputusan dan memperoleh gambaran tentang suatu keadaan permasalahan.
Dalam analisis regresi ada beberapa syarat yang harus dipenuhi agar hasil estimasi yang diperoleh benar dan efektif. Salah satu asumsi yang penting dan harus
terpenuhi adalah homoskedastisitas. Tetapi jika model regresi estimasi diperoleh tidak efisien, baik dan efektif maka terjadi kasus heteroskedastisitas. Berikut ini contoh
kasus heteroskedastisitas pada estimasi regresi berganda.
Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data tentang pengaruh biaya produksi, distribusi, dan promosi terhadap tingkat penjualan. Dengan memisalkan
variabel-variabel sebagai berikut:
Y : tingkat penjualan
X
1
: biaya produksi X
2
: biaya distribusi X
3
: biaya promosi
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.1 Data Pengaruh Biaya Produksi, Distribusi, dan Promosi terhadap Tingkat
Penjualan Dalam Jutaan Rupiah
Tahun Biaya
Produksi Biaya
Distribusi Biaya
Promosi Tingkat
Penjualan X
1
X
2
X
3
Y
1997 37.8
11.7 8.7
127.3 1998
38.1 10.9
8.3 122.5
1999 42.9
11.2 9.0
146.8 2000
45.2 14.8
9.6 159.2
2001 48.4
12.3 9.8
171.8 2002
49.2 16.8
9.2 176.6
2003 48.7
19.4 12.0
193.5 2004
48.3 20.5
12.7 189.3
2005 50.3
19.4 14.0
224.5 2006
55.8 20.2
17.3 239.1
2007 56.8
18.6 18.8
257.3 2008
55.9 21.8
21.5 269.2
2009 59.3
24.9 21.7
308.2 2010
62.9 24.3
25.9 358.8
2011 60.5
22.6 27.4
362.5 Dikutip dari :
www.scribd.comdoc76462042makalah-heteroskedastisitas
Dari tabel diatas dapat diperoleh persamaan regresi berganda menggunakan SPSS adalah sebagai berikut:
Tabel 3.2 Hasil Perhitungan Koefisien determinasi R
2
Menggunakan SPSS 19
Model Summary
Universitas Sumatera Utara
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .992
a
.983 .979
11.26722 a. Predictors: Constant, X3, X2, X1
Jadi simpangannya adalah sebesar 11.267 dan R
2
= 0.983
Tabel 3.3 Hasil Perhitungan ANAVA Menggunakan SPSS 19
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
83154.523 3
27718.174 218.339
.000
a
Residual 1396.453
11 126.950
Total 84550.976
14 a. Predictors: Constant, X3, X2, X1
b. Dependent Variable: Y
nilai variansnya adalah 126.950
Tabel 3.4 Hasil perhitungan Koefisien Regresi Linier Berganda Menggunakan SPSS 19
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -66.233
35.553 -1.863
.089 X1
3.109 1.155
.310 2.691
.021 X2
.572 1.427
.035 .401
.696 X3
7.894 1.176
.668 6.712
.000 a. Dependent Variable: Y
Dapat dilihat dari tabel diatas persamaan regresi linier berganda pada data tersebut adalah:
3 2
1
894 .
7 572
. 109
. 3
233 .
66 ˆ
X X
X Y
Ini
berarti bahwa
besarnya nilai
akan dipengaruhi
oleh nilai
parameter 233
. 66
ˆ
109 .
3 ˆ
1
, 572
. ˆ
2
dan 894
. 7
ˆ
3
. Dari regresi ini, jika
Universitas Sumatera Utara
tidak ada biaya produksi, biaya distribusi dan biaya promosi, maka tingkat penjualan sebesar -66.233 nilai ini adalah mustahil karena tingkat penjualan tidak akan pernah
negatif, maka jika tidak ada ketiga variabel tersebut tingkat penjualan juga tidak ada atau bernilai 0.
Sedangkan jika besarnya biaya produksi meningkat sebesar 1 juta rupiah, maka tingkat penjualan meningkat sebesar 3.109 juta rupiah. Dan jika besarnya biaya
distribusi meningkat sebesar 1 juta rupiah maka tingkat penjualan meningkat sebesar 0.572 juta rupiah. Kemudian jika biaya promosi meningkat sebesar 1 juta rupiah,
maka tingkat penjualan meningkat sebesar 7.894 juta rupiah. Dari ketiga variabel diatas dapat dilihat bahwa yang paling berpengaruh terhadap tingkat penjualan adalah
biaya promosi.
3.5.2 Uji Grafik
Kategori