BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Aplikasi Program SPSS
Selain menggunakan Microsoft Excel, kita dapat menggunakan program yang lebih mudah mengerjakannya, misalnya program minitab atau SPSS. Disini
penulis akan menggunakan program SPSS dalam mencari hasil regresi sederhana dan membandingkannya dengan cara manual.
a. Masukkan nama variabel-variabel pada Variable View.
Gambar 5.1 Tampilan Lembar Variabel View
Universitas Sumatera Utara
b. Masukkan data pada Data View.
Gambar 5.2 Tampilan Pada Data View
c. Klik Analyze → Regression → Linier
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.3 Menu Pada Analyze
d. Masukkan Jumlah Penduduk
� pada Dependent dan Kebutuhan Beras pada Independent kemudian klik OK
Gambar 5.4 Tampilan Pada Linier Programming
Universitas Sumatera Utara
5.2 Output Hasil SPSS
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation
N Kebutuhan Beras
4778.83 363.990
36 Jumlah Penduduk
413259.67 11925.513
36
Coefficients
a
Correlations
Kebutuhan Beras Jumlah
Penduduk Pearson Correlation
Kebutuhan Beras 1.000
.099 Jumlah Penduduk
.099 1.000
Sig. 1-tailed Kebutuhan Beras
. .283
Jumlah Penduduk .283
. N
Kebutuhan Beras 36
36 Jumlah Penduduk
36 36
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 3532.129
2153.478 1.640
.110 Jumlah Penduduk
.003 .005
.099 .579
.566 a. Dependent Variable: Kebutuhan Beras
Pada hasil output Coefficients
a
dapat dilihat nilai koefisien � sebesar 3.532,129
dan nilai koefisien � sebesar 0,003. Jadi, perhitungan manual dengan perhitungan
pada program SPSS hasilnya sama.
Universitas Sumatera Utara
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
Dari hasil penelitian data mengenai Jumlah Penduduk jiwa dan Kebutuhan Beras ton di Kabupaten Mandailing Natal yang dianalisa dari tahun 2010 sampai
dengan tahun 2012, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Hasil regresi linier sederhana yang diperoleh adalah
Ŷ = 3.532,129 + 0,003017�. 2. Dari hasil di atas disimpulkan bahwa peramalan kebutuhan beras pada
tahun 2015 di Kabupaten Mandailing Natal adalah 3.532,3096 ton.
6.2 Saran