H
1
:Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yang mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.
Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan R2 untuk pengujian regresi linear berganda yang mencakup lebih dari dua variabel adalah untuk mengetahui proporsi keragaman
total dalam variabel terikat Y yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel – variabel
bebas X yang ada dalam model persamaan regresi linear berganda secara bersama – sama.
Maka R
2
akan ditentukan dengan rumus ,yaitu:
Dengan :
JK
reg
= Jumlah Kuadrat Regresi
Harga R
2
yang diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan masing – masing
variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variasi yang dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja yang bersifat nyata.
2.7 Koefisien Korelasi
Universitas Sumatera Utara
Setelah mendapatkan hasil jumlah pengaruh pada variabel yang diteliti untuk selanjutnya penulis akan mencari seberapa besar hubungan antara variabel terikat dengan variabel bebas atau antara
variabel bebas itu sendiri.
Analisis korelasi adalah alat statistic yang dapat digunakan untuk mengetahui derajat hubungan linear antara satu variabel dengan variabel yang lain Algifari, 2000. Analisa Regresi
Teori, Kasus dan Solusi, Edisi 2. Umumnya analisis korelasi digunakan dalam hubungannya dengan analisis regresi untuk mengukur ketepatan garis regresi dalam menjelaskan variasi nilai
variabel dependent.
Setelah mengetahui hubungan fungsional antara variabel-variabel dimana persamaan regresinya telah ditentukan dan telah melakukan pengujian maka persoalan berikutnya yang
perlu dirasakan yaitu, jika data hasil pengamatan terdiri dari banyak variabel adalah seberapa kuat hubungan antara variabel
– variabel itu Sudjana, 2001. Metode Statistik. Bandung. Dengan kata lain perlu ditentukan derajat hubungan antara variabel
– variabel tersebut. Studi yang membahas derajat hubungan antara variabel
– variabel tersebut dikenal dengan nama analisis korelasi. Ukuran yang dipakai untuk mengetahui derajat hubungan, terutama data
kuantitatif dinamakan koefisien korelasi. Untuk menghitung koefisien korelasi r antara dua variabel dapat digunakan rumus:
Universitas Sumatera Utara
Dengan:
r
yx
= Koefisien korelasi antara Y dan X
X
ki
= Variabel bebas
Y
i
= Variabel terikat
Nilai r selalu terletak antara -1 dan 1, sehingga nilai r tersebut dapat ditulis :
-1 r +1. Untuk r = +1, berarti ada korelasi positif sempurna antara X dan Y, sebaliknya jika r = -1, berarti korelasi negatif sempurna antara X dan Y, sedangkan r = 0, berarti tidak ada korelasi
antara X dan Y.
Jika kenaikan didalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan didalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai korelasi yang positif. Tetapi jika
kenaikan didalam suatu variabel diikuti oleh penurunan didalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut mempunyai korelasi yang negatif. Dan jika tidak ada
perubahan pada variabel walaupun variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedua variabel tersebut tidak mempunyai hubungan. Interpretasi harga r akan disajikan dalam tabel
berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi
R Interpretasi
Tidak ada korelasi 0,01
– 0,20 Sangat rendah
0,21 – 0,40
Rendah 0,41
– 0,60 Agak Rendah
0,61 – 0,80
Cukup 0,81
– 0,99 Tinggi
1 Sangat tinggi korelasi sempurna
Sumber : Hartono, M.Pd Statistik untuk penelitian
Keterangan:
r = koefisien korelasi
+ = menunjukkan korelasi positif
− = menunjukkan korelasi negatif
= menunjukkan tidak adanya korelasi korelasi nihil
Hubungan antara variabel dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis:
Universitas Sumatera Utara
1. Korelasi Positif
Terjadinya korelasi positif apabila perubahan antara variabel yang satu diikuti oleh variabel lainnya dengan arah yang sama berbanding lurus. Artinya variabel yang satu
meningkat, maka akan diikuti peningkatan variabel lainnya.
2. Korelasi Negatif
Terjadinya korelasi negatif apabila perubahan antara variabel yang satu diikuti oleh variabel lainnya dengan arah yang berlawanan berbanding terbalik. Artinya apabila
variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti penurunan variabel lainnya.
3. Korelasi Nihil
Korelasi nihil artinya tidak adanya korelasi antara variabel.
Dalam hal ini penulis menggunakan empat variabel dalam penelitiannya, untuk hubungan empat variabel dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
a. Koefisien Korelasi antara Y dan X
1
b. Koefisien Korelasi antara Y dan X
2
c. Koefisien Korelasi antara Y dan X
3
d. Koefisien Korelasi antara X
1
dan X
2
e. Koefisien Korelasi antara X
1
dan X
3
f. Koefisien Korelasi antara X
2
dan X
3
Universitas Sumatera Utara
BAB 3
SEJARAH SINGKAT BADAN PUSAT STATISTIK BPS
3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik BPS
