4.2.7 Menghitung Pengaruh Variabel Eksogen Terhadap Variabel Endogen
Berdasarkan hasil perhitungan koefisien jalur diperoleh model persamaan
struktural sebagai berikut:
X
1
811 ,
2 2
Y
427 ,
2 1
X
X r
698 ,
1 1
2
X
Y
559 ,
2 1
Y
969 ,
3 1
X
X r
X
2
Y
2
485 ,
2 2
X Y
477
, 3
2
X X
r 279
, 2
1
Y Y
X
3
088 ,
2 3
2
X Y
Y
1
879 ,
4 1
X
Y
X
4
Gambar 4.8 Model Persamaan Struktural Setelah Perhitungan Koefisien Jalur Secara Simultan
di mana: 427
,
2 1
x x
r , merupakan korelasi antara
1
X dengan
2
X 969
,
3 1
x x
r , merupakan korelasi antara
1
X dengan
3
X 477
,
3 2
x x
r , merupakan korelasi antara
2
X dengan
3
X 698
, 1
1 2
X Y
, merupakan koefisien jalur dari
1
X terhadap
2
Y 485
,
2 2
X Y
, merupakan koefisien jalur dari
2
X terhadap
2
Y 088
, 2
3 2
X Y
, merupakan koefisien jalur dari
3
X terhadap
2
Y 279
,
2 1
Y Y
, merupakan koefisien jalur dari
2
Y terhadap
1
Y 789
,
4 2
X Y
, merupakan koefisien jalur dari
4
X terhadap
1
Y
Universitas Sumatera Utara
811 ,
2 2
Y
, merupakan koefisien jalur dari
2
terhadap
2
Y 559
,
1 2
Y
, merupakan koefisien jalur dari
1
terhadap
2
Y
1
= Tingkat Kemiskinan
2
= Laju Pertumbuhan Ekonomi
1
= Jumlah Penduduk Jiwa
2
= PDRB per Kapita Rupiah
3
= Jumlah Pengangguran Jiwa
4
= Jumlah Penduduk Buta Huruf Jiwa
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan hasil tersebut, pengaruh parsial variabel eksogen terhadap variabel endogen dapat dihitung seperti berikut: 1.
Untuk jalur variabel jumlah penduduk
1
X terhadap variabel laju pertumbuhan ekonomi
2
Y Tabel 4.13 Pengaruh Variabel Jumlah Penduduk
1
X terhadap Variabel Laju Pertumbuhan Ekonomi
2
Y Pengaruh
Langsung Tidak langsung
Total Melalui
2
X Melalui
3
X Langsung + Tidak Langsung
2 2
698 ,
1
1 2
X Y
883 ,
2
2 2
2 1
1 2
X Y
X X
X Y
r
485 ,
427 ,
698 ,
1
352 ,
3 2
3 1
1 2
X Y
X X
X Y
r
088 ,
2 969
, 698
, 1
436 ,
3
436
, 3
352 ,
883 ,
2
201 ,
2. Untuk jalur variabel PDRB per kapita
2
X terhadap variabel laju pertumbuhan ekonomi
2
Y Tabel 4.14 Pengaruh Variabel PDRB per Kapita
2
X terhadap Variabel Laju Pertumbuhan Ekonomi
2
Y Pengaruh
Langsung Tidak langsung
Total Melalui
1
X Melalui
3
X Langsung + Tidak Langsung
2 2
485 ,
2 2
X Y
235 ,
2 2
2 1
1 2
X Y
X X
X Y
r
485 ,
427 ,
698 ,
1
352 ,
3 2
3 2
2 2
X Y
X X
X Y
r
088 ,
2 477
, 485
,
483 ,
483 ,
352 ,
235 ,
104
,
Universitas Sumatera Utara
3. Untuk jalur variabel Jumlah pengangguran
3
X terhadap variabel laju pertumbuhan ekonomi
2
Y Tabel 4.15 Pengaruh Variabel Jumlah Pengangguran
3
X terhadap Variabel Laju Pertumbuhan Ekonomi
2
Y Pengaruh
Langsung Tidak langsung
Total Melalui
1
X Melalui
2
X Langsung + Tidak Langsung
2 2
088 ,
2
2 2
X Y
360 ,
4
3 2
3 1
1 2
X Y
X X
X Y
r
088 ,
2 969
, 698
, 1
436 ,
3
3 2
3 2
2 2
X Y
X X
X Y
r
088 ,
2 477
, 485
,
483 ,
483 ,
436 ,
3 360
, 4
441
,
4. Untuk jalur variabel jumlah penduduk
1
X terhadap variabel tingkat kemiskinan
1
Y Tabel 4.16 Pengaruh Variabel Jumlah Penduduk
1
X terhadap Variabel Tingkat Kemiskinan
1
Y Pengaruh
Langsung Tidak langsung melalui
2
Y Total
Langsung + Tidak Langsung -
2 1
1 2
Y Y
X Y
279 ,
698 ,
1
474 ,
474 ,
474 ,
Universitas Sumatera Utara
5. Untuk jalur variabel PDRB per kapita
2
X terhadap variabel tingkat kemiskinan
1
Y Tabel 4.17 Pengaruh Variabel PDRB per Kapita
2
X terhadap Variabel Tingkat Kemiskinan
1
Y Pengaruh
Langsung Tidak langsung melalui
2
Y Total
Langsung + Tidak Langsung
-
2 1
2 2
Y Y
X Y
279 ,
485 ,
135 ,
135 ,
135 ,
6. Untuk jalur variabel jumlah penduduk buta huruf
3
X terhadap variabel
tingkat kemiskinan
1
Y Tabel 4.18 Pengaruh Variabel Jumlah Pengangguran
3
X terhadap
Variabel Tingkat Kemiskinan
1
Y Pengaruh
Langsung Tidak langsung melalui
2
Y Total
Langsung + Tidak Langsung
-
2 1
3 2
Y Y
X Y
279 ,
088 ,
2
583 ,
583
,
583
,
7. Untuk jalur variabel laju pertumbuhan ekonomi
2
Y terhadap variabel tingkat kemiskinan
1
Y Tabel 4.19 Pengaruh Variabel Laju Pertumbuhan Ekonomi
2
Y terhadap Variabel Tingkat Kemiskinan
1
Y Pengaruh
Langsung Tidak langsung
melalui
2
Y Total
Langsung + Tidak Langsung
078 ,
279 ,
2 2
2 1
Y Y
-
078 ,
078 ,
Universitas Sumatera Utara
8. Untuk jalur variabel jumlah penduduk buta huruf
4
X terhadap variabel tingkat kemiskinan
1
Y Tabel 4.20 Pengaruh Variabel Jumlah Penduduk Buta Huruf
4
X Terhadap
Variabel Tingkat Kemiskinan
1
Y Pengaruh
Langsung Tidak langsung
melalui
2
Y Total
Langsung + Tidak Langsung
623 ,
789 ,
2 2
4 1
X Y
-
623 ,
623 ,
Selanjutnya menghitung pengaruh variabel eksogen secara bersama-sama simultan terhadap variabel endogen, yaitu:
1. Pengaruh simultan variabel eksogen yaitu jumlah penduduk
1
X , PDRB per
kapita
2
X , dan jumlah pengangguran
3
X terhadap variabel laju
pertumbuhan ekonomi
2
Y .
3 2
2 2
1 2
3 2
2 2
1 2
3 2
1 2
2 X
Y X
Y X
Y X
Y X
Y X
Y x
x x
Y
r r
r x
R
231 ,
186 ,
137 ,
088 ,
2 485
, 698
, 1
x
482 ,
090 ,
233 ,
340 ,
Dengan demikian pengaruh variabel jumlah penduduk, PDRB per kapita, dan jumlah pengangguran secara bersama-sama terhadap laju pertumbuhan
Universitas Sumatera Utara
ekonomi adalah sebesar 34 dan 66 lagi dipengaruhi oleh variabel lain di luar model jalur.
2. Pengaruh simultan variabel eksogen yaitu laju pertumbuhan ekonomi
2
Y dan jumlah penduduk buta huruf
4
X terhadap tingkat kemiskinan
1
Y .
4 1
2 1
4 2
1 4
2 1
2 ,
X Y
Y Y
X Y
Y Y
X Y
Y
r r
x R
781
, 256
, 879
, 279
, x
616 ,
071 ,
687 ,
Dengan demikian pengaruh variabel laju pertumbuhan ekonomi dan jumlah penduduk buta huruf secara bersama-sama terhadap tingkat kemiskinan adalah
sebesar 68,7 dan 31,3 lagi dipengaruhi oleh variabel lain di luar model jalur.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian Implementasi Sistem Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain
sistem yang ada dalam desain sistem yang disetujui, menginstal dan memulai sistem atau sistem yang diperbaiki.
Tahapan implementasi sistem merupakan tahapan penerapan hasil desain yang tertulis ke dalam programming. Pengolahan data pada tugas akhir ini
menggunakan software yaitu SPSS 17.0 dan R-2.15.2 dalam memperoleh hasil perhitungan.
5.2 Sekilas Tentang Program SPSS dan R SPSS merupakan salah satu paket program komputer yang digunakan untuk
mengolah data statistik. Analisis data akan menjadi lebih cepat, efisien, dengan hasil perhitungan yang akurat dengan program untuk analisis statistik yang paling
populer yaitu SPSS Statistical Product and Service Solution. SPSS pertama sekali diperkenalkan oleh tiga mahasiswa Standford
University pada tahun 1968. Tahun 1948 SPSS sebagai software muncul dengan nama SPSSPC+ dengan sistem Dos. Lalu sejak tahun 1992 SPSS mengeluarkan
versi Windows. SPSS dengan sistem Windows telah mengeluarkan software dengan beberapa versi yang berkembang dalam penggunaannya dalam mengolah
data statistika.
Universitas Sumatera Utara
SPSS sebelumnya dirancang untuk pengolahan data statistik pada ilmu- ilmu sosial, sehingga SPSS merupakan singkatan dari Statistical Package for the
Social Science. Namun, dalam perkembangan selanjutnya penggunaan SPSS diperluas untuk berbagai jenis penggunaan, misalnya untuk proses produksi di
perusahaan, riset ilmu-ilmu sains dan sebagainya. Sehingga kini SPSS menjadi singkatan dari Statistical Product and Service Solutions.
R merupakan suatu bahasa dan lingkungan environtment pemrograman untuk komputasi statistik termasuk secara grafis. R merupakan suatu proyek GNU
yang serupa dengan bahasa dan lingkungan pemrograman S yang dikembangkan di Bell Laboratories oleh John Chambers dan rekan-rekannya. R menyediakan
beragam teknik statistik dan grafik, yang sampai saat ini terus berkembang. R merupakan suatu sistem analisis data statistik yang komplet sebagai hasil dari
kolaborasi penelitian berbagai ahli statistik statistisi di seluruh dunia. Versi awal dari R dibuat pada tahun 1992 di Universitas Auckland, New Zealand oleh Ross
Ihaka dan Robert Gentleman. Pada saat ini, source code kernel dikembangkan terutama oleh R core team yang beranggotakan 17 orang statistisi dari berbagai
dunia. Selain itu, para statistisi lain pengguna R di seluruh dunia juga memberikan kontribusi berupa kode, melaporkan bug, dan membuat dokumentasi untuk R.
5.3 Pengolahan Data dengan SPSS 5.3.1 Mengaktifkan SPSS
Kategori