Diagram jalur tersebut terdiri atas dua persamaan struktural sehingga substuktur, yaitu X
1,
X
2,
X
3,
X
4
disebut sebagai variabel eksogen variabel bebas dengan Y dan X
5
sebagai variable endogen variabel terikat dengan persamaan struktural adalah :
Keterangan : X
1
= Rata- rata Konsumsi Kalori kkal per Kapita per Hari variabel bebas X
2
= Rata-rata Konsumsi Protein gram per Kapita per Hari variabel bebas X
3
= Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek Huruf variabel bebas
X
4
= Rata-rata Lama Sekolah Penduduk Usia 15 Tahun Ke Atas variabel bebas X
5
= Rata-rata UpahGajiPendapatan BuruhKaryawanPegawai Sebulan variabel terikat
Y = Angka Harapan Hidup variabel terikat
4.2.1 Menganalisis Data Menggunakan Program Amos Versi 18
Universitas Sumatera Utara
Untuk menganalisis menggunakan Amos Versi18, terdapat tahapan sebagai berikut:
1. Menampilkan gambar dengan tampilan angka hasil analisis
a. Buka Program Amos Versi18 b. Pilih Amos Graphics
c. Gambar struktur model pada drawing area d. Input data dengan klik file kemudian pilih data dengan klik file name
kemudian klik OK e. Klik Analyse pada menu Amos
f. Pilih Calculate Estimates Ctrl+F9 g. Save Path Diagram
h. Klik View the Output Path Diagram 2.
Melakukan pengujian data Setelah model dan file data dimasukkan, proses selanjutnya adalah
melakukan proses pengujian data. Untuk persiapan output maka langkah- langkahnya adalah sebagai berikut:
a. Buka menuView b. Pilih Analysis Properties muncul Kotak Dialog Analysis Properties
c. Klik tab output dan berita dan centang semua tab output d. Tutup kotak dialog dengan klik tombol close
e. Untuk proses, jalankan menu Analyse dan pilih Calculate Estimates f. Tampilan output dengan buka menu view dan pilih text output
4.3 Menafsirkan Hasil Analisis Data
Universitas Sumatera Utara
4.3.1 Analisis Regresi
Kita akan menganalisis regresi dengan melihat pengaruh secara gabungan dan secara parsial.
a Melihat pengaruh Konsumsi Kalori kkal per Kapita per Hari , Rata-rata
Konsumsi Protein gram per Kapita per Hari , Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek Huruf , Rata-rata Lama Sekolah
Penduduk Usia 15 Tahun Ke Atas ,Rata-rata UpahGajiPendapatan BuruhKaryawanPegawai Sebulan secara gabungan terhadap Angka
Harapan Hidup . Untuk melihat pengaruh Konsumsi Kalori kkal per Kapita per
Hari , Rata-rata Konsumsi Protein gram per Kapita per Hari , Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek Huruf ,
Rata-rata Lama Sekolah Penduduk Usia 15 Tahun Ke Atas ,Rata-rata UpahGajiPendapatan BuruhKaryawanPegawai Sebulan terhadap
AHH secara gabungan, akan kita lihat hasil perhitungan dalam model
Squared Multiple Correlations, khususnya angkaR square dibawah :
Tabel 4.2 Squared Multiple Correlations: Group number 1 - Default model
Estimate X
5
.453 Y
.472
Besarnya angka estimate dalam hal ini merupakan angka Rsquare r
2
pada X
5
adalah 0,453 .Angka tersebut dapat digunakan untuk melihat besarnya pengaruh Konsumsi Kalori kkal per Kapita per
Universitas Sumatera Utara
Hari , Rata-rata Konsumsi Protein gram per Kapita per Hari , Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek
Huruf , Rata-rata Lama Sekolah Penduduk Usia 15 Tahun Ke Atas ,Rata-rata
UpahGajiPendapatan BuruhKaryawanPegawai
Sebulan terhadap AHH di Sumatera Utara dengan cara menghitung Koefisien DeterminasiKD dengan menggunakan
rumus sebagai berikut:
Koefisien Determinasi KD = r
2
x 100 = 0,453 x 100
= 45,3
Angka tersebut mempunyai maksud bahwa pengaruh Konsumsi Kalori kkal per Kapita per Hari , Rata-rata Konsumsi Protein
gram per Kapita per Hari , Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek Huruf , Rata-rata Lama Sekolah
Penduduk Usia
15 Tahun
Ke Atas
,Rata-rata UpahGajiPendapatan BuruhKaryawanPegawai Sebulan secara
gabungan terhadap AHH adalah 45,3. Adapun sisanya sebesar54,7100- 45,3 dipengaruhi oleh factor lain. Dengan
kata lain variabilitas AHH yang dapat diterangkan dengan menggunakan variable variabel seperti di atas adalah sebesar
45,3 sedangkan pengaruh 54,7 disebabkan oleh variabel- variabel lain diluar model ini.
Besarnya angka estimate dalam hal ini merupakan angka R
Universitas Sumatera Utara
square r
2
pada Y adalah 0,472 .Besarnya angka estimate dalam hal ini merupakan angka R square r
2
pada Y adalah 0,472. Angka tersebut dapat digunakan untuk melihat besarnya pengaruh
Konsumsi Kalori kkal per Kapita per Hari , Rata-rata Konsumsi Protein gram per Kapita per Hari , Persentase Penduduk
Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek Huruf , Rata-rata Lama Sekolah Penduduk Usia 15 Tahun Ke Atas ,Rata-rata
UpahGajiPendapatan BuruhKaryawanPegawai
Sebulan terhadap AHH di Sumatera Utara dengan cara menghitung
Koefisien DeterminasiKD dengan menggunakan rumus sebagai berikut
Koefisien Determinasi KD = r
2
x 100 = 0,472x100
= 47,2
Angka tersebut mempunyai maksud bahwa pengaruh Konsumsi Kalori kkal per Kapita per Hari , Rata-rata Konsumsi Protein
gram per Kapita per Hari , Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek Huruf , Rata-rata Lama Sekolah Penduduk
Usia 15 Tahun
Ke Atas ,
Rata-rata UpahGajiPendapatan BuruhKaryawanPegawai Sebulan secara gabungan terhadap AHH
adalah 47,2 Adapun sisanya sebesar52,8100- 47,2 dipengaruhi oleh factor lain. Dengan kata lain variabilitas AHH yang
dapat diterangkan dengan menggunakan variable variabel seperti di atas adalah sebesar 47,2 sedangkan pengaruh 52,8 disebabkan
oleh variabel-variabel lain diluar model ini.
Universitas Sumatera Utara
Untuk mengetahui apakah model regresi di atas sudah benar atau salah, diperlukan uji hipotesis menggunakan uji signifikansi
sebagaimana tertera dalam table dibawah ini:
Tabel 4.3 Covariances: Group number 1 - Default model
Angka estimate pada output di atas menunjukkan kovarian antar variabel terikat
endogenus dengan
variable bebasnya
eksogenus.Untuk mengetahui hal tersebut,dapat dilakukan pengujian hipotesis seperti pada
pengujian ada tidaknya hubungan antara dua variable tertentu: Kaidah pengujian signifikansi Program Amos18 sebagai berikut:
Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas sig ata
u [0,05 ≤ Sig], maka H
o
diterima dan H
1
ditolak yang artinya tidak signifikan.
Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas sig ata
u [0,05 ≥ Sig], maka H
o
ditolak dan H
1
diterima yang artinya signifikan.
Dari table kovarian diatas , nilai probabilitas lebih besar dari 0,05, kecuali
Estimate S.E.
C.R. P
Label X
1
-- X
2
258.793 78.747 3.286
.001 par_10
X
4
-- X
1
-9.269 13.979 -.663
.507 par_11
X
3
-- X
2
8.668 4.642
1.867 .062
par_12 X
3
-- X
1
54.921 95.709 .574
.566 par_13
X
4
-- X
3
3.597 1.142
3.149 .002
par_14 X
4
-- X
2
.837 .656
1.277 .202
par_15
Universitas Sumatera Utara
korelasi antara variabel X
1
terhadap X
2
dan korelasi antara variabel X
4
terhadap X
3
.Jika seperti diberikan hipotesis berikut: H
o
: tidak ada hubungan yang nyata signifikan antara Konsumsi Kalori kkal per Kapita per Hari , Rata-rata Konsumsi Protein
gram per Kapita per Hari , Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek Huruf , Rata-rata Lama Sekolah
Penduduk Usia
15 Tahun
Ke Atas
,Rata-rata UpahGajiPendapatan
BuruhKaryawanPegawai Sebulan
terhadap AHH H
1
: ada hubungan yang nyatasignifikan antara Konsumsi Kalori kkal per Kapita per Hari , Rata-rata Konsumsi Protein gram per
Kapita per Hari , Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek Huruf , Rata-rata Lama Sekolah Penduduk Usia
15 Tahun
Ke Atas
,Rata-rata UpahGajiPendapatan
BuruhKaryawanPegawai Sebulan terhadap AHH Maka, dari pernyataan diatas, H
o
ditolak dan H
1
diterima sehingga ada hubungan yang nyata signifikan antara Konsumsi Kalori kkal per
Kapita per Hari , Rata-rata Konsumsi Protein gram per Kapita per Hari , Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek Huruf ,
Rata-rata Lama Sekolah Penduduk Usia 15 Tahun Ke Atas ,Rata-rata UpahGajiPendapatan BuruhKaryawanPegawai terhadap AHH dan
bagian yang tidak signifikan korelasi antara variabel X
1
terhadap X
2
dan korelasi antara variabel X
4
terhadap X
3
akan dibuat model trimming .
Universitas Sumatera Utara
b Untuk melihat pengaruh Konsumsi Kalori kkal per Kapita per Hari ,
Rata-rata Konsumsi Protein gram per Kapita per Hari , Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek Huruf , Rata-rata
Lama Sekolah Penduduk Usia 15 Tahun Ke Atas ,Rata-rata UpahGajiPendapatan BuruhKaryawanPegawai terhadap AHH secara
parsial, akan kita lihat hasil perhitungan dalam model :
Tabel 4.4 Regression Weights: Group number 1 - Default model Estimate
S.E. C.R.
P Label
X
5
--- X
4
257.243 60.686 4.239
par_1 X
5
--- X
3
-28.182 8.575 -3.287 .001
par_2 X
5
--- X
1
-.464 .658
-.705 .481 par_6
X
5
--- X
2
-5.887 14.689 -.401 .689
par_7 Y
--- X
5
-.003 .001
-2.278 .023 par_3
Y --- X
3
-.157 .068
-2.311 .021 par_4
Y --- X
4
1.875 .520
3.604 par_5
Y --- X
2
.223 .101
2.203 .028 par_8
Y --- X
1
-.010 .005
-2.281 .023 par_9
Proses: Perumusan Hipotesis : H
o
: Tidak ada hubungan yang nyata signifikan antara Konsumsi Kalori kkal per Kapita per Hari , Rata-rata Konsumsi Protein
gram per Kapita per Hari , Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas yang Melek Huruf , Rata-rata Lama Sekolah
Penduduk Usia
15 Tahun
Ke Atas
,Rata-rata UpahGajiPendapatan BuruhKaryawanPegawai terhadap AHH
H
1
: ada hubungan yang nyata signifikan antara Konsumsi Kalori kkal per Kapita per Hari , Rata-rata Konsumsi Protein
gram per Kapita per Hari , Persentase Penduduk Berumur 15
Tahun Ke Atas yang Melek Huruf , Rata-rata Lama Sekolah
Universitas Sumatera Utara
Penduduk Usia
15 Tahun
Ke Atas
,Rata-rata UpahGajiPendapatan BuruhKaryawanPegawai terhadap AHH
Dalam hal ini ada sebagian hubungan, jika ada dan nyata, adalah positif Dasar keputusan:
Jika nilai probability P 0,05 H
o
diterima Jika nilai probability P 0,05 H
o
ditolak Keputusan:
Pada kolom P terlihat nilai P adalah , 0.001 , 0.481 , 0.689, 0.023, 0.021,
, 0.028, 0.023. Hal ini menunjukkan sebagian angka P adalah jauh dibawah 0,05. Tet api angka yang l ebih besar dari 0,05 tidak ada
hubungan dan akan di hapus dari model model t rimmi ng Karena itu angka yan g l ebih kecil dari 0,05 H
o
ditolak, atau pada pengujian nilai estimate antara AHH dengan kelima variable diatas dikatakan
memang terdapat hubungan yang nyata signifikan.
4.3.2 Analisis Korelasi
