Pengolahan Data dengan Persamaan Regresi Kesimpulan

Gambar 5.4 Tampilan Jendela Pengisian Data View

5.4 Pengolahan Data dengan Persamaan Regresi

Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut : 1. Tampilkan lembar kerja dimana sudah terdapat data yang akan dianalisis 2. Dari menu utama SPSS, klik menu Analyze, lalu pilih sub menu Regression dan klik Linear seperti gambar berikut : Gambar 5.5 Pilih Analyze, Regression, Linear 3. Setelah itu akan muncul kotak dialog Linear Regression, pada kotak dialog ini akan ditampilkan variabel-variabel yang akan diuji. Masukkan variabel tak bebas Y laju inflasi pada kotak Dependent, dan variabel bebas X pendidikan, pengangguran, dan PDRB pada kotak Independent seperti gambar berikut : Gambar 5.6 Kotak Dialog Linier Regression 4. Klik kotak Statistics pada kotak dialog Linear Regression, kemudian aktifkan Estimate, Model fit, Descriptive dan Casewise diagnostics, lalu klik Continue untuk melanjutkan seperti pada gambar berikut : Gambar 5.7 Kotak dialog Linear Regression : Statistics 5. Kemudian klik tombol Options pada kotak dialog Linear Regression sehingga muncul kotak dialog yang baru. Pada Stepping Method Criteria, aktikan Use Probability of F dengan standard error 0,05 oleh karena itu masukkan nilai entry 0,05. Aktifkan include constant in aquation dan Exclude Cases Litwise pada Missing Values seperti gambar berikut : Gambar 5.9 Kotak dialog Linear Regression : Use Probability of F 6. Selanjutnya klik OK pada kotak dialog Linear Regression. BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan, maka diperoleh beberapa kesimpulan antara lain: 1. Model persamaan regresi linier berganda adalah : ̂ = 43,553 + 0,00005433 + 0,46 - 7,364 2. Dari hasil bab sebelumnya diperoleh bahwa jika secara bersama-sama variabel bebas , , bertambah akan mempengaruhi variabel terikat Y. Dengan kata lain pendidikan, pengangguran, dan PDRB secara bersama-sama berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah penduduk miskin. 3. Koefisien korelasi ganda untuk = 0,983 dan R = 0,992 dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa koefisien korelasi ganda Y dengan , dan menunjukkan hubungan yang kuat mempengaruhi terjadinya kemiskinan di Kota Tanjung Balai. 4. Dari variabel bebas pendidikan, pengangguran, dan pendapatan, variabel terikat dapat dijelaskan sebesar 98,3 dalam penelitian ini, sisanya sebesar 1,7 dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dapat dijelaskan dalam penelitian ini.

6.2 Saran