Pengambilan Sampel Membentuk Persamaan Linier

BAB 4 PENGOLAHAN DATA

4.1 Pengambilan Sampel

Dalam penelitian ini, data yang dikumpulkan adalah data mengenai jumlah kelahiran dan faktor-faktor yang mempengaruhinya, yaitu : 1. Jumlah pasangan usia subur 2. Jumlah akseptor Keluarga Berencana KB 3. Jumlah puskesmas pembantu dan rumah bersalin Untuk memperoleh model yang cocok dalam menduga jumlah kelahiran berdasarkan faktor-faktor penduga tersebut maka penulis menggunakan analisis regresi linier dengan satu variabel terikat dependent variable dan tiga variabel bebas independent variable. Dalam hal ini, jumlah kelahiran sebagai variabel terikat dan yang menjadi variabel bebas adalah jumlah pasangan usia subur X , jumlah akseptor KB X , dan jumlah puskesmas pembantu dan rumah bersalin . Data yang diolah dapat dilihat dalam tabel 3.1 berikut : Universitas Sumatera Utara Tabel 4.1 : Data yang akan diolah No. Jumlah kelahiran Pasangan Usia Subur PUS Jumlah Akseptor KB Jumlah Puskesmas Pembantu dan Rumah bersalin 1 55 406 277 2 2 273 2.370 1.718 4 3 435 2.952 2.131 6 4 794 5.713 4.313 4 5 1.881 14.304 10.651 13 6 811 5.289 3.588 8 7 752 6.123 4.366 3 8 677 5.046 3.744 6 9 477 4.144 2.995 4 10 1.361 11.098 8.664 7 11 4.266 32.200 24.654 17 12 1.968 12.279 9.311 11 13 1.342 7.010 4.873 11 14 5.404 43.468 30.137 9 15 3.319 30.832 22.863 14 16 1.331 10.850 7.372 8 17 8.513 73.038 53.206 32 18 1.239 10.340 7.769 7 19 952 6.393 5.378 6 20 1.159 10.010 7.198 6 21 1.786 13.785 10.656 6 22 813 6.393 5.012 4 Jumlah 39.608 314.043 230.876 188 Sumber : Badan Pusat Statistik Provinsi Sumtera Utara Keterangan : Y = Jumlah kelahiran jumlah bayi yang lahir orang X = Jumlah pasangan usia subur pasangan X = Jumlah akseptor keluarga berencana orang X = Jumlah puskesmas pembantu dan rumah bersalin unit Universitas Sumatera Utara

4.2 Membentuk Persamaan Linier

Dari data di atas akan dibentuk persamaan regresi linier berganda dengan terlebih dahulu menentukan koefisien-koefisien regresinya. Untuk menentukannya maka diperlukan jumlah-jumlah variabel seperti pada tabel 3.2 di bawah ini : Tabel 4.2 Nilai-nilai yang diperlukan untuk menentukan koefisien regresi No. 1 55 406 277 2 3.025 164.836 76.729 2 273 2.370 1.718 4 74.529 5.616.900 2.951.524 3 435 2.952 2.131 6 189.225 8.714.304 4.541.161 4 794 5.713 4.313 4 630.436 32.638.369 18.601.969 5 1.881 14.304 10.651 13 3.538.161 204.604.416 113.443.801 6 811 5.289 3.588 8 657.721 27.973.521 12.873.744 7 752 6.123 4.366 3 565.504 37.491.129 19.061.956 8 677 5.046 3.744 6 458.329 25.462.116 14.017.536 9 477 4.144 2.995 4 227.529 17.172.736 8.970.025 10 1.361 11.098 8.664 7 1.852.321 123.165.604 75.064.896 11 4.266 32.200 24.654 17 18.198.756 1.036.840.000 607.819.716 12 1.968 12.279 9.311 11 3.873.024 150.773.841 86.694.721 13 1.342 7.010 4.873 11 1.800.964 49.140.100 23.746.129 14 5.404 43.468 30.137 9 29.203.216 1.889.467.024 908.238.769 15 3.319 30.832 22.863 14 11.015.761 950.612.224 522.716.769 16 1.331 10.850 7.372 8 1.771.561 117.722.500 54.346.384 17 8.513 73.038 53.206 32 72.471.169 5.334.549.444 2.830.878.436 18 1.239 10.340 7.769 7 1.535.121 106.915.600 60.357.361 19 952 6.393 5.378 6 906.304 40.870.449 28.922.884 20 1.159 10.010 7.198 6 1.343.281 100.200.100 51.811.204 21 1.786 13.785 10.656 6 3.189.796 190.026.225 113.550.336 22 813 6.393 5.012 4 660.969 40.870.449 25.120.144 ∑ 39.608 314.043 23.0876 188 154.166.702 10.490.991.887 5.583.806.194 Universitas Sumatera Utara Sambungan Tabel 4.2 : No. 1 4 22.330 15.235 110 112.462 812 554 2 16 647.010 469.014 1.092 4.071.660 9.480 6.872 3 36 1.284.120 926.985 2.610 6.290.712 17.712 12.786 4 16 4.536.122 3.424.522 3.176 24.640.169 22.852 17.252 5 169 26.905.824 20.034.531 24.453 152.351.904 185.952 138.463 6 64 4.289.379 2.909.868 6.488 18.976.932 42.312 28.704 7 9 4.604.496 3.283.232 2.256 26.733.018 18.369 13.098 8 36 3.416.142 2.534.688 4.062 18.892.224 30.276 22.464 9 16 1.976.688 1.428.615 1.908 12.411.280 16.576 11.980 10 49 15.104.378 11.791.704 9.527 96.153.072 77.686 60.648 11 289 137.365.200 105.173.964 72.522 793.858.800 547.400 419.118 12 121 24.165.072 18.324.048 21.648 114.329.769 135.069 102.421 13 121 9.407.420 6.539.566 14.762 34.159.730 77.110 53.603 14 81 23.4901.072 162.860.348 48.636 1.309.995.116 391.212 271.233 15 196 102.331.408 75.882.297 46.466 704.912.016 431.648 320.082 16 64 14.441.350 9.812.132 10.648 79.986.200 86.800 58.976 17 1.024 621.772.494 452.942.678 272.416 3.886.059.828 2.337.216 1.702.592 18 49 12.811.260 9.625.791 8.673 80.331.460 72.380 54.383 19 36 6.086.136 5.119.856 5.712 34.381.554 38.358 32.268 20 36 11.601.590 8.342.482 6.954 72.051.980 60.060 43.188 21 36 24.620.010 19.031.616 10.716 146.892.960 82.710 63.936 22 16 5.197.509 4.074.756 3.252 32.041.716 25.572 20.048 ∑ 2.484 1.267.487.010 924.547.928 578.087 7.649.634.562 4.707.562 3.454.669 Dari tabel tersebut diperoleh harga-harga sebagai berikut : n = 22 ∑ Y = 39.608 ∑ X = 314.043 ∑ X = 23.0876 ∑ X = 188 ∑ Y = 154.166.702 ∑ X = 10.490.991.887 ∑ X = 5.583.806.194 ∑ X = 2.484 ∑ X Y = 1.267.487.010 ∑ X Y = 924.547.928 ∑ X Y = 578.087 ∑ X X = 7.649.634.562 ∑ X X = 4.707.562 ∑ X X = 3.454.669 Universitas Sumatera Utara Rumus umum persamaan regresi linier berganda dengan tiga variabel bebas yaitu : Y = b + b X + b X + b X Dan diperoleh melalui persamaan-persamaan berikut : ∑ Y = n b + b ∑ X + b ∑ X + b ∑ X ∑ Y X = b ∑ X + b ∑ X + b ∑ X X + b ∑ X X ∑ Y X = b ∑ X + b ∑ X X + b ∑ X + b ∑ X X ∑ Y X = b ∑ X + b ∑ X X + b ∑ X X + b ∑ X Harga-harga yang telah diperoleh disubsitusikan ke dalam bentuk persamaan tersebut, maka didapatkan : 39.608 = b 22 + b 314.043 + b 230.876 + b 188 1.267.487.010 = b 314.043 + b 10.490.991.887 + b 7.649.634.562 + b 4.707.562 92.454.792 = b 230.876 + b 7.649.634.562 + b 5.583.806.194 + b 3.454.669 578.087 = b 188 + b 4.707.562 + b 3.454.669 + b 2.484 Setelah persamaan di atas diselesaikan, maka diperoleh nilai koefisien- koefisien linier bergandanya antara lain : b = 68,542 b = 0,134 b = -0,032 b = 18,324 Universitas Sumatera Utara Dari koefisien-koefisien yang diperoleh dibentuk model persamaan regresi linier berganda : Ŷ = b + b X + b X + b X Ŷ = 68,542 + 0,134X − 0,032X + 18,324X

4.3 Uji Keberartian Regresi