LAPORAN 1 ANALISIS HUBUNGAN INPUT DENGAN INPUT
A. Hubungan Input dengan Input Pupuk dengan tenaga kerja
Hubungan antara input dengan input pada dasarnya digunakan untuk menunjukkan pola hubungan antara 2 input produksi yang akan mempengaruhi
output produksi. Dengan menggunakan analisis regresi pada hubungan input dengan input maka akan diketahui apakah kedua input saling mempengaruhi satu
sama lain dalam menghasilkan output produksi atau tidak. Dalam perhitungan kali ini,input yang akan digunakan yakni pupuk dan tenaga kerja.
Langkah – langkah analisis hubungan input dengan input, sebagai berikut: 1. Buat tabel data produksi input dan output pupuk dengan tenaga kerja.
2. Copy data di Ms. Excel 3. Buka SPSS
4. Paste data pupuk dengan tenaga kerja 5. Pilih Graphs
Legacy Dialogs ScatterDot Define 6. Masukan input data Y axis pupuk dan X axis tenaga kerja
7. Klik “OK” hasilnya grafik tanpa garis Untuk memunculkan garis:
Klik kanan pilih edit content klik in separate window pilih
gambar garis lurus Add fit line at total. Keterangan:
Jika membentuk garis lurus, arahnya dari kiri bawah ke
kanan atas maka tandanya memiliki hubugan yang positif dan linier.
Jika membentuk garis melengkung dan arahnya bergerak dari
kiri atas ke kanan bawah maka tandanya memiliki hubungan negative dan non linier ,
Untuk mengetahui adanya pengaruh antara kedua input pupuk dan tenaga kerja, maka digunakan analisis regresi. Jika dinyatakan dalam
model matematika maka: Y = α + βx
1
+βx
2
+ … + βx
n
Keterangan: Y = Pupuk
X = Tenaga Kerja
Cara menghitung analisis regresi melalui SPSS yaitu: 1. Buka Analyze
2. Klik Regression 3. Klik Linear
4. Masukkan data pupuk ke Dependent dan tenaga kerja ke Independent
5. Klik “OK” Berikut tabel hasil dari perhitungan SPSS :
1. Tabel R Square
Variables EnteredRemoved
a
Model Variables
Entered Variables
Removed Method
1 TENAGA
KERJA
b
. Enter a. Dependent Variable: PUPUK
b. All requested variables entered. Tabel 1.
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
,976
a
,953 ,951
,15525 a. Predictors: Constant, TENAGA KERJA
Tabel 2.
2. Tabel Uji F
ANOVA
a
Model Sum of
Squares df
Mean Square
F Sig.
1 Regression
9,845 1
9,845 408,502 ,000
b
Residual ,482
20 ,024
Total 10,327
21 a. Dependent Variable: PUPUK
b. Predictors: Constant, TENAGA KERJA Tabel 3.
3. Tabel Uji T
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -,208
,202 -1,029
,316 TENAGA
KERJA 1,051
,052 ,976
20,211 ,000
a. Dependent Variable: PUPUK Tabel 4.
Gambar Grafik 1
B. Interpretasi Output SPSS
Kategori