Analisis Regresi Berganda Terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Laju Inflasi Tahun 2011-2012

TUGAS AKHIR

ROBBY AZWARY

112407071

PROGRAM STUDI DIPLOMA 3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2014

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli

Madya

ROBBY AZWARY 112407071

PROGRAM STUDI DIPLOMA 3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2014

PERSETUJUAN

Judul : Analisis Regresi Berganda Terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Laju Inflasi Tahun 2011-2012

Kategori : Tugas Akhir

Nama : Robby Azwary

Nomor Induk Mahasiswa : 112407071 Program Studi : D3 Statistika Departemen : Matematika

Fakultas : Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Universitas Sumatera Utara

Disetujui di Medan, Juni 2014

Disetujui oleh:

Program Studi D3 Statistika FMIPA USU Pembimbing,

Ketua,

Dr. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si Dr. Suwarno Ariswoyo,M.Si NIP. 19531218 198003 1 003 NIP. 19502103 198003 1 001

PERNYATAAN

ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA TERHADAP FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU INFLASI 2011-2012

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa Tugas Akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri. Kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juli 2014

ROBBY AZWARY 112407074

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini dengan judul Analisis Regresi Berganda Terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Laju Inflasi Tahun 2011-2012.

Terimakasih penulis sampaikan kepada Bapak Dr. Suwarno Ariswoyo, M.Si selaku pembimbing dan sekretaris Program Studi D3 Statistik FMIPA USU yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan tugas akhir ini. Terimakasih

kepada Bapak Dr. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si selaku Ketua Program Studi D3

Statistika FMIPA USU, Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si Ph.D dan Ibu Dr. Mardiningsih, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU Medan, Bapak Dr. Sutarman, M.Sc selaku Dekan FMIPA USU Medan, seluruh Staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, pegawai FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Ayah Junaidi, Ibu Nursarini dan keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.

Medan, Juli 2014

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan i

Pernyataan ii

Penghargaan iii

Daftar Isi iv

Daftar Tabel vi

Daftar Gambar vii

Bab 1 Pendahuluan

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Perumusan Masalah 3

1.3 Pembatasan Masalah 3

1.4 Tujuan Penelitian 4

1.5 Manfaat Penelitian 4

1.6 Metodologi Penelitian 5

1.7 Tinjauan Pustaka 6

1.8 Sistematika Penulisan 8

Bab 2 Landasan Teori

2.1 Pengertian Regresi 10

2.2 Analisis Regresi Linier 11

2.3 Analisis Regresi Linier Sederhana 13 2.4 Analisis Regresi Linier Berganda 14

2.5 Uji Keberartian Regresi 17

2.6 Koefisien Determinasi 18

2.7 Uji Koefisien Korelasi 19

2.8 Kesalahan Standar Estimasi 21

2.9 Pengujian Hipotesis 22

Bab 3 Gambaran Umum Perusahaan

3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik 25

3.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda 25

3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang 26

3.1.3 Masa Kemerdekaan Republik Indonesia 26 3.1.4 Masa Orde Baru Sampai Sekarang 28 3.2 Visi dan Misi Badan Pusat Statistik 30 3.2.1 Visi Badan Pusat Statistik 30 3.2.2 Misi Badan Pusat Statistik 30 3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik 30

Halaman Bab 4 Pengolahan Data

4.1 Data dan Pembahasan 41

4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda 42 4.3 Uji Hipotesis Regresi Linear Berganda 47 4.4 Perhitungan Koefisien Regresi Linier Berganda 50 4.5 Perhitungan Korelasi Antara Variabel 51 4.5.1 Perhitungan korelasi antara variabel Y dan Xi 51 4.5.2 Perhitungan Korelasi Antar Variabel Bebas 52 4.6 Pengujian Koefisien Regresi Berganda 52 Bab 5 Implementasi Sistem

5.1 Pengertian Implementasi Sistem 55

5.2 SPSS Dalam Statistika 55

5.3 Mengaktifkan SPSS 56

5.4 Mengoperasikan SPSS 58

5.5 Pengisian Data 58

5.6 Pengolahan Data dengan Korelasi 64 Bab 6 Kesimpulan dan Saran

6.1 Kesimpulan 66

6.2 Saran 67

Daftar Pustaka

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 4.1 Data Jumlah Uang Beredar (Triliun Rupiah), Suku Bunga

Bank (Persen) dan Laju Inflasi (Persen) 42 Tabel 4.2 Nilai-nilai yang Dibutuhkan untuk Menghitung Koefisien-

Koefisien 43

Tabel 4.3 Harga Penyimpangan ̂ 46

Tabel 4.4 Harga-Harga yang diperlukan untuk Uji Regresi Linear 48

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 5.1 Tampilan Saat Membuka SPSS pada Windows 57

Gambar 5.2 Tampilan Worksheet SPSS 17,0 For Windows 57

Gambar 5.3 Tampilan Pengisian Data Variabel pada Variable View 59

Gambar 5.4 Tampilan Pengisian Data Variabel pada Data View 60

Gambar 5.5 Tampilan pada jendela editor Regression 60

Gambar 5.6 Tampilan Linier Regression 61

Gambar 5.7 Tampilan Dependent dan Independent 61

Gambar 5.8 Tampilan Linier Regression Statistic 62

Gambar 5.9 Tampilan Plots 63

Gambar 5.10 Tampilan Linier Regression Plots 63

Gambar 5.11 Tampilan Linier Correlations Statistik 64

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Secara umum, setiap Negara ingin mencapai tiga tujuan kebijakan ekonomi. Di Indonesia, tujuan tersebut dikenal dengan nama trilogi pembangunan yaitu

1) Pertumbuhan ekonomi yang cepat yang ditandai dengan pertumbuhan pendapatan nasional maupun pendapatan per kapita.

2) Pemerataan nasional atau secara lebih luas adalah keadilan ekonomi. 3) Kestabilan ekomomi yang ditandai oleh stabilitas harga dan rendahnya

pengangguran.

Dilihat dari stabilitas ekonomi, Indonesia masih mengalami goncangan yang hebat. Hal ini terlihat dengan tingginya tingkat inflasi. Terbukti bahwa antara tahun 1990-1996 angka inflasi tidak pernah melebihi 8-9%, tapi pada tahun 1998 sudah mendekat angka 76%. Hal ini menggambarkan bahwa perekonomian Indonesia kurang baik. Inflasi adalah kecenderungan dari harga-harga untuk meningkat secara umum terhadap kelompok barang kebutuhan masyarakat dan bersifat terus-menerus atau kontinu. Kebalikan dari inflasi disebut deflasi, yaitu kecenderungan dan daya belu uang sebagai alat tukar menurun secara umum terhadap barang kebutuhan masyarakat.

Banyak faktor-faktor yang mempengaruhi inflasi termasuk di dalamnya masalah keamanan, politik dan nilai mata uang suatu Negara. Faktor-faktor lain yang mempengaruhi laju inflasi adalah jumlah uang yang beredar dan suku bunga bank.

Jumlah uang yang beredar adalah banyaknya uang kartal dan uang giral serta uang kuasi yang beredar di masyarakat. Semakin banyak uang yang beredar di masyarakat maka nilai tukar (daya beli) yang menjadi lemah dan harga-harga barang pada umumnya akan naik. Dengan kata lain, semakin tinggi jumlah uang yang beredar akan mengakibatkan semakin tinggi pula inflasi.

Tingkat suku bunga bank juga sangat berpengaruh terhadap inflasi. Jika suku bunga rebdah, masyarakat enggan menyimpan uang di bank dan memilih untuk menggunakan uangnya dalam bentuk kegiatan ekonomi yang lain bahkan menarik kembali modal yang pernah disimpan dalam bank untuk tidak menggunakan jas bank untuk menyimpan moadalnya. Akibatnya jumlah uang yang beredar di masyarakat akan tinggi.

Pentingnya pengendalian inflasi didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi akan berdampak pada aspek ekonomi di dalam masyarakat. Pertama, inflasi yang tinggi menyebabkan pendapatan riil masyarakat turun dan akhirnya menjadikan semua kalangan masyarakat, terutama masyarakat dengan ekonomi yang rendah semakin terpuruk. Kedua, inflasi yang tidak stabil akan menciptakan ketidakpastian (uncertainly) bagi pelaku ekonomi dalam mengambil keputusan yang pada akhirnya menurunkan pertumbuhan ekonomi. Sebagai contoh para investor-investor baik dari dalam maupun dari luar negeri enggan dalam menanamkan modalnya, akibatnya akan berkurangnya kesempatan kerja

yang pada akhirnya akan meningkatkan jumlah pengangguran. Berdasarkan uraian di atas penulis mengambil judul penelitian “ANALISIS REGRESI BERGANDA TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

LAJU INFLASI TAHUN 2011-2012”

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian yang terdapat pada latar belakang di atas maka penulis mengidentifikasikan masalah penelitian ini sebagai berikut;

1. Berapakah besar pengaruh jumlah uang beredar dan suku bunga bank terhadap laju inflasi?

2. Bagaimanakah pengaruh jumlah uang yang beredar dan suku bunga bank terhadap laju inflasi?

1.3 Batasan Masalah

Permasalahan yang diangkat oleh penulis dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi laju inflasi di Indonesia yaitu jumlah uang yang beredar dan tingkat suku bunga bank di Indonesia dan data yang diambil adalah data sekunder selama dua tahun yaitu periode Januari 2011 sampai Desember 2012. Dalam peneletian ini akan dibahas dua faktor yang mempengaruhi laju inflasi yaitu jumlah uang yang beredar dan

suku bunga bank. Analisis kedua faktor tersebut memungkinkan kita mengetahui perkembangan perekonomian di Indonesia.

1.4 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan penelitian ini adalah

1. Untuk mengetahui besarnya pengaruh jumlah uang yang beredar dan suku bunga bank terhadap laju inflasi.

2. Untuk mengetahui pengaruh jumlah uang yang beredar dan suku bunga bank terhadap laju inflasi

1.5 Manfaat Penelitian

Bagi Penulis

1. Sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan program studi Diploma III Statistika di USU

2. Sebagai wadah untuk menerapkan ilmu yang diperoleh dari kuliah. Bagi Pemerintah

1. Sebagai acuan untuk pemerintah menentukan kebijakan ekonomi untuk memperbaiki perekonomian Indonesia

1.6 Metodologi Penelitian

Dalam analisis regresi ini metode yang dipakai adalah metode regresi linier, dan langkah-langkah yang harus dilakukan adalah:

1. Studi Kepustakaan.

Merupakan suatu cara penelitian yang digunakan untuk memperoleh ilmu ataupun rumus-rumus yang dapat digunakan untuk mencari model regresi liniernya serta korelasi dari data yang telah diperoleh serta dapat membantu penulis untuk menyelesaikan tugas akhir ini.

2. Variabel Penelitian

Variabel bebas dalam penelitian ini adalah jumlah uang yang beredar, tingkat suku bunga bank, sedangkan variabel terikatnya adlah laju inflasi.

3. Teknik Pengumpulan Data

Dalam pengumpulan data, penulis menggunakan data sekunder yang di bersumber dari buku laporan ekonomi Indonesia yang dapat dipercaya dari Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara.

4. Metode Pengolahan Data

Data yang dikumpulkan diolah secara periodik dan dalam kurun waktu yang sama yaitu antara Januari 2011 s/d Desember 2012. Adapun langkah-langkah pengolahan yang dilakukan adalah:

a. Menentukan apa saja yang menjadi variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y)

b. Mencari persamaan regresi antara variabel X dan Y dengan menggunakan rumus yang telah diperoleh dari buku literature

c. Uji regresi linear berganda untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel bebas X secara bersama-sama terhadap variabel terikat.

d. Uji koefisien rgresi berganda dilakukan untuk mengetahui tingkat nyata koefisien-koefisien regresi yang didapat.

5. Waktu dan Lokasi Penelitian

Penelitian dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Sumatera Utara yang beralamat di Jln. Kapten Muslim No. 79 Medan tepatnya di perpustakaan BPS Medan.

1.7 Tinjauan Pustaka

Prinsip dasar pemodelan regresi majemuk tidak berbeda dengan regresi sederhana. Hanya saja pada regresi sederhana digunakan satu variabel independen, maka pada regeresi berganda digunakan lebih dari satu variabel independen. Dengan semakin banyaknya variabel independen berarti semakin tinggi pula kemampuan regresi yang dibuat untuk menerangkan variabel dependen, atau peran faktor-faktor lain diluar variabel independen yang digunakan, yang dicerminkan oleh error semakin kecil. Studi yang menyangkut masalah ini dikenal dengan analisis regeresi berganda.

Secara umum model regresi linier berganda untuk populasi adalah sebagai berikut:

Model regresi linier berganda untuk populasi diatas dapat ditaksir berdasarkan sebuah sampel acak yang berukuran n dengan model regresi linier berganda untuk sampel, yaitu:

Dimana:

Ŷ = variabel tak bebas (dependent variable) atau nilai estimasi (taksiran) bagi variabel

= variabel bebas (independent variable)

= taksiran bagi parameter konstanta

= slope (parameter koefisien regresi variabel bebas

Rumus koefisien determinasi adalah:

∑

Dengan:

= koefisien determinasi

= jumlah kuadrat regresi

=

– √

1.8 Sistematika Penulisan

Adapun sistematika penulisan yang diuraikan oleh penulis antara lain:

BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini menguraikan tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, tinjauan pustaka, dan sistematika penulisan.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Bab ini menguraikan tentang konsep dan defenisi dari pengertian analisa linier, analisis regresi linier sederhana, analisis regresi linier berganda, membentuk persamaan regresi linier berganda, koefisien korelasi dan koefisien determinasi, serta pengujian regresi linier berganda.

BAB 3 : GAMBARAN UMUM

Dalam bab ini penulis menguraikan mengenai sejarah singkat berdirinya Badan Pusat Statistik.

BAB 4 : ANALISIS DATA

Bab ini menjelaskan uraian tentang metode-metode yang digunakan dalam mengolah data.

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini menguraikan proses pengolahan data dengan program yang akan digunakan yaitu SPSS mulai dari input data hingga hasil outputnya yang membantu dalam menyelesaikan permasalahan dalam penulisan.

BAB 6 : PENUTUP

Bab ini terdiri atas kesimpulan dari hasil analisis yang telah dilakukan serta saran berdasarkan kesimpulan yang diperoleh yang tentunya bermanfaat bagi pembaca dan pihak yang membutuhkannya.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Regresi

Dalam ilmu statistika teknik yang umum digunakan untuk menganalisa hubungan antara dua variabel atau lebih adalah analisa regresi linier. Regresi pertama digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Dia telah melakukan studi tentang kecendrungan tinggi badan anak. Hasil studi tersebut merupakan suatu kesimpulan bahwa kecendrungan tinggi badan anak yang lahir terhadap orang tuanya adalah menurun mengarah pada tinggi badan rata-rata penduduk. Istilah regresi pada mulanya bertujuan untuk membuat perkiraan nilai satu variabel terhadap variabel yang lain. Pada perkembangan selanjutnya, analisis regresi dapat digunakan sebagai alat untuk membuat perkiraan nilai suatu variabel dengan menggunakan beberapa variabel lain yang berhubungan dengan variabel tersebut. (Alfigari, 2000. Analisis Regresi Teori, kasus dan solusi, Edisi Kedua, Yogyakarta : BPFE halaman 1 dan 2).

Pada dasarnya dalam suatu persamaan regresi terdapat dua macam variabel, yaitu variabel bebas (independent variable) yang dinyatakan dengan simbol dan variabel terikat (dependent variable) yang biasanya dinyatakan dengan simbol . Variabel terikat adalah variabel yang dipengaruhi atau yang nilainya bergantung dari nilai variabel lain. Variabel bebas adalah variabel yang

memberikan pengaruh. Bila variabel bebas diketahui maka variabel terikatnya dapat diprediksi besarnya. Prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun suatu persamaan regresi adalah bahwa antara variabel terikat dengan variabel bebas mempunyai sifat hubbungan sebab-akibat.

2.2Analisis Regresi Linier

Analisis regresi merupakan teknik yang digunakan dalam persamaan matematik yang menyatakan hubungan fugsional antara variabel-variabel. Analisis regresi linier atau regresi garis lurus digunakan untuk:

1. Menentukan hubungan fungsional antar variabel dependen dengan independen. Hubungan fungsional ini dapat disebut sebagai persamaan garis regresi yang berbentuk linier.

2. Meramalkan atau menduga nilai dari satu variabel dengan hubungannya dengan variabel yang lain yang diketahui melalui persamaan garis regresi.

Variabel yang lain diketahui melalui persamaan garis regresinya. Analisis regresi terdiri dari dua bentuk, yaitu

1. Analisis Regresi Linier Sederhana 2. Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis Regresi Linier Sederhana adalah bentuk regresi dengan model yang bertujuan untuk mempelajari hubungan antara dua variabel, yakni variabel

terikat dan variabel bebas. Sedangkan analisis regresi berganda adalah bentuk regresi dengan model yang memiliki hubungan antara satu variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas. Variabel bebas adalah variabel yang nilainya tergantung dengan variabel lainya, sedangkan variabel terikat adalah variabel yang nilainya tergantung ddari variabel lainya.

Analisi regresi digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih, terutama untuk menelusuri pola hubungan yang modelnya beluum diketahui dengan baik, atau untuk mengetahui bagaimana variasi dari beberapa variabel bebas mempengaruhi variabel dependen dalam suatu fenomena yang komplek. Jika adalah variabel-variabel bebas dan adalah variabel terikat, maka terdapat hubungan antara fungsional antara dan , dimana variasi dari akan diiringi pula oleh variasi dari . Jika dibuat secara matematis hubungan ini dapat dijabarkan sebagai berikut :

Keterangan :

Y = Variabel terikat (Dependen) X = Variabel bebas (Independen) e = Variabel residu (disturbace term)

Berkaitan dengan analisis regresi ini, setidaknya ada empat kegiatan yang lazim dilaksanakan yakni :

2. Menguji berapa besar variasi variabel dependen dapat diterangkan oleh variasi independen.

3. Menguji apakah estimasi parameter tersebut signifikan atau tidak.

4. Melihat apakah tanda menghitung dari estimasi parameter cocok dengan teori.

2.3 Analisis Regresi Linier Sederhana

Analisis regresi linier sederhana terdiri dari satu variabel bebas dan satu variabel terikat. Dengan kata lain variabel yang dianalisis terdiri dari satu variabel prediktor dan satu variabel kriterium. Model regresi linier sederhanaya adalah:

Keterangan :

Ŷ = Variabel terikat (dependent variable) = Variabel bebas (independent variable) a = Konstanta (intrcept)

b = Kemiringan (slope)

Penggunaan regresi linier sederhana didasarkan pada asumsi, diantaranya sebagai berikut :

1. Model regresi harus linier dalam parameter

3. Nilai disturbance term sebesar 0 atau dengan symbol sebagai e 4. Varian untuk masing-masing error term (kesalahan) konstan 5. Tidak terjadi autokorelasi

6. Model regresi dispesifikasikan secara benar. Tidak terdapat bias spesifikasi dalam model yang digunakan dalam analisis empiris.

Koefisien-koefisien regresi a dan b dapat dihitung dengan rumus:

∑ ∑

_∑

∑ ∑

_∑

∑ ∑ ∑

_∑

_∑

Jika koefisien b terlebih dahulu dihitung, maka koefisien a dapat dihitung dengan rumus:

̅ ̅

Dengan ̅ dan ̅ masing-masing rata-rata untuk variabel-variabel dan .

2.4 Analisis Regresi Linier Berganda

Regresi Linier ganda (Mulltiple Regression) berguna untuk mencari pengaruh atau untuk meramalkan dua variabel prediktor atau lebih terhadap variabel

kriteriumnya. Suatu persamaan regresi linier yang memiliki lebih dari satu variabel bebas dan satu variabel terikat akan membentuk suatu persamaan regresi yang baru, disebut persamaan regresi linier berganda (multiple regression). Model persamaan regresi linier berganda hampir sama dengan model regresi linier sederhana, letak perbedaanya hanya pada jumlah variabel bebasnya.

Secara umum model regresi linier berganda adalah sebagai berikut:

Keterangan :

= Variabel terikat (dependent variable) = Variabel bebas (independent variable) = Konstanta regresi

= Koefisien regresi variabel bebas

ɛ = Pengamatn variabel error

Dalam penelitian ini digunakan tiga variabel yang terdiri dari satu variabel terikat ( ) dan dua variabel bebas ( ). Maka persamaan regresi bergandanya adalah:

Persamaan diatas dapat diselesaikan dengan empat bentuk, yaitu :

∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑ ∑

Sistem persamaan tersebut dapat disederhanakan, apabila diambil

̅ ̅ ̅

Maka persamaan sekarang menjadi :

Koefisien-koefisien untuk persamaan tersebut dapat dihitung dengan rumus

∑ ∑ ∑

∑ ∑

∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑

∑ ∑

Sehingga dan dapat dihitung dengan rumus

Dengan penggunaan dan y yang baru, maka diperoleh harga

Harga setiap koefisien penduga yang diperoleh kemudian disubsitusikan ke persamaan awal sehingga diperoleh model regresi linier berganda atas .

2.5 Uji Keberartian Regresi

Sebelum persamaan regresi yang diperoleh digunakan untuk membuat kesimpulan, terlebih dahulu diperiksa setidak-setidaknya mengenai kelinieran dan keberartiannya. Pemeriksaan ini ditempuh melalui pengujian hipotesis. Uji keberartian dilakukan untuk meyakinkan diri apakah regresi yang didapat berdasarkan penelitian ada artinya bila dipakai untuk membuat kesimpulan mengenai hubungan sejumlah peubah yang sedang dipelajari. Untuk itu diperlukan dua macam jumlah kuadrat (JK) yaitu jumlah kuadrat untuk regresi yang ditulis dan jumlah kuadrat untuk sisa (residu) yang ditulis dengan

. Jika ̅ ̅ ̅ ̅ maka secara umum jimlah kuadrat-kuadrat tersebut dapat dihitung dengan rumus :

∑ ∑ ∑

Dengan derajat kebebasan dk = k

Dengan derajat kebebasan dk = (n – k – 1) untuk sampel berukuran n. Dengan demikian uji keberartian regresi berganda dapat dihitung dengan :

Dimana statistik F yang menyebar mengikuti distribusi F dengan derajat kebebasan pembilang

2.6 Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan untuk pengujian regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua variabel adalah untuk mengetahui proporsi keragaman total dalam variabel tak bebas ( ) yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas ( ) yang ada di dalam model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka akan ditentukan dengan rumus, yaitu :

∑

Keterangan :

Harga yang diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan masing-masing variabel yang tinggal dalam regresi tersebut. Hal ini mengakibatkan variansi yang dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja atau pun dengan kata lain hanya yang bersifat nyata.

2.7 Uji Koefisien Korelasi

Analisis korelasi dilakukan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel (bivariate correlation) atau lebih dari 2 variabel (multivariate correlation) dalam suatu penelitian. Untuk menentukan seberapa besar hubungan antar variabel tersebut dapat dihitung dengan menggunakan rumus koefisien korelasi. Rumus untuk koefisien regresi adalah:

∑

∑

∑

√{ ∑

∑

}{ ∑

∑

}

Adapun untuk menghitung koefisien korelasi antara variabel terikat dan variabel bebas yaitu :

1. Koefisien antara dan

∑

∑

∑

2. Koefisien korelasi antara dengan

∑

∑

∑

√{ ∑

∑

}{ ∑

∑

}

3. Koefisien korelasi antara dan

∑

∑

∑

√{ ∑

∑

}{ ∑

∑

}

Koefisien korelasi memiliki nilai antara -1 hingga +1. Sifat nilai koefisien korelasi adalah (+) ataupun minus (-) yang menunjukan arah korelasi. Makna dari sifat korelasi adalah :

1. Tanda positif (+) pada koefisien korelasi menunjukan hubungan searah atau koefisien positif. Artinya jika nilai suatu variabel mengalami kenaikan mmaka nilai variabel yang lain juga mengalami kenaikan dan demikian juga sebaliknya.

2. Tanda negatif (-) pada koefisien korelasi menunjukan hubungan yang berlawanan arah atau korelasi negatif. Artinya jika nilai suatu variabel mengalami kenaikan maka nilai variabel yang lain akan mengalami penurunan dan demikian juga sebaliknya.

Sifat korelasi akan menentukan arah korelasi. Keeratan korelasi dapat dikelompokan sebagai berikut.

1. 0,00-0,20 berarti korelasi memiliki keeratan sangat lemah. 2. 0,21-0,40 berarti korelasi memiliki keeratan lemah.

3. 0,41-0,70 berarti korelasi memiliki keeratan kuat. 4. 0,71-0,90 berarti korelasi memiliki keeratan sangat kuat. 5. 0,91-0,99 berarti korelasi memiliki keeratan sangat kuat sekali. 6. 1 berarti korelasi sempurna.

2.8 Kesalahan Standar Estimasi

Untuk mengetahui ketetapan persamaan estimasi dapat digunakan kesalahan standar estimasi (standard error of estimate). Besarnya kesalahan standar estimasi menunjukan ketetapan persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas yang sesungguhnya. Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi tersebut, makin tinggi ketetapan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya, semakin besar nilai kesalahan standar estimasi, maka semakin rendah persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak sesungguhnya.(Algifari. 2000. Analisa regreesi Teor,, Kasus dan Solusi, Edisi 2. Yogyakarta : BPFE. Hal 17). Kesalahn standar estimasi (kekeliruan baku taksiran) dapat ditentukan dengan rumus :

√

∑

̂

Dimana adalah nilai data sebenarnya dan ̂ adalah nilai taksiran.

2.9 Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis merupakan salah satu tujuan yang akan dibuktikan dalam penelitian. Jika terdapat deviasi antara sampel yang ditentukan dengan jumlah populasi maka tidak tertutup kemungkinan untuk terjadinya kesalahan dalam mengambil keputusan antara menolak atau menerima suatu hipotesis.

Pengujian hipotesis dapat didasarkan dengan menggunakan dua hal, yaitu : tingkat signifikansi atau probabilitas dan tingkat kepercayaan atau confidence interval. Didasarkan tingkat signifikansi pada umumnya orang menggunakan 0,05. Kisaran tingkat signifikansi mulai dari 0,01 sampai dengan 0,1. Yang dimaksud dengan tingkat signifikansi adalah probabilitas melakukan kesalahan tipe 1, yaitu kesalahan menolak hipotesis ketika hipotesis tersebut benar. Tingkat kepercayaan pada umumnya ialah sebesar 95%, yang dimaksud dengan tingkat kepercayaan ialah tingkat dimana sebesar 95% nilai sampel akan mewakili nilai populasi dimana sampel berasal. Dalam melakukan uji hipotesis terdapat dua hipotesis, yaitu: (hipotesis 0) dan (hipotesis alternatif). bertujuan untuk memberikan usulan dugaan kemungkinan tidak adanya perbedaan

antara perkiraan penelitian dengan keadaan yang sesungguhnya yang akan diteliti.

bertujuan memberikan usulan dugaan adanya perbedaan perkiraan dengan keadaan sesungguhnya yang akan diteliti.

Pembentukan suatu hipotesis memerlukan toeri-teori maupun hasil penelitian terlebih dahulu sebagai pendukung pernyataan hipotesis yang diusulkan. Dalam membentuk hipotesis ada beberapa hal yang dipertimbangkan, yaitu:

1. Hipotesis nol dan hipotesis alternatif yang diusulkan.

2. Daerah penerimaan dan penolakan serta teknik arah pengujian (one tailed atau two tailed).

3. Penentuan nilai hitung statistik.

4. Menarik kesimpulan apakah menerima atau menolak hipotesis yang diusulkan dalam uji keberartian regresi.

Langkah-langkah yang dibutuhkan untuk pengujian hipotesis ini antara lain. 1.

Tidak terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara variabel bebas dengan variabel terikat.

Minimal satu parameter koefisien regresi yang 0

Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara variabel bebas dengan variabel terikat.

2. Pilih taraf nyata yang diinginkan.

4. Nilai menggunakan daftar table F dengan taraf signifikansi yaitu : .

5. Kriteria pengujian : jika , maka ditolak dan diterima. Sebaliknya jika , maka diterima dan ditolak.

BAB 3

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik

Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Negara Non Departemen. Badan Pusat Statistik melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh pemerintah antara bidang pertanian, agrarian, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan, dan keagamaan. Selain hal-hal di atas BPS juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi di lapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik di pusat maupun di daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan definisi, klasifikasi dan ukuran-ukuran lainnya. Berikut ini adalah beberapa masa peralihan pada BPS, yaitu:

3.1.1Masa pemerintahan Hindia Belanda

Pada bulan Februari 1920, kantor statistik pertama kali didirikan oleh direktur pertanian, kerajinan dan perdagangan (Directeur Van Landbouw Nijverheid en Hendle) dan berkedudukan di Bogor. Kantor ini diserahi tugas untuk mengolah dan memublikasi data statistik.

Pada tanggal 24 September 1924 maka lembaga tersebut diganti dengan nama Centraal kantoor Voor de Statistik (CKS) atau Kantor Pusat Statistik dan dipindahkan ke Jakarta. Bersamaan dengan itu beralih pula pekerjaan mekanisme statistik perdagangan yang semula dilakukan oleh Kantor Invoer en Accijinsen (IUA) yang sekarang disebut Kantor Bea Cukai.

3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang

Pada bulan Juni 1942 pemerintahan Jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan statistik yang utamanya diarahkan untuk memenuhi kebutuhan perang/militer. Pada masa ini CKS diganti namanya menjadi Shomubu Chasasitsu Gunseikanbu.

3.1.3 Masa Kemerdekaan Republik Indonesia

Setelah Proklamasi Kemerdekaan Republik Indonesia tanggal 17 Agustus 1945 kegiatan statistik diganti oleh lembaga baru sesuai dengan susunan kemerdekaan yaitu KAPPURI (Kantor Penyelidikan Perangkat Umum Republik Indonesia). Tahun 1946 Kantor KAPPURI dipindahkan ke Yogyakarta sebagai konsekuensi dari Perjanjian Linggarjati. Sementara itu pemerintahan Belanda (NICA) di Jakarta mengaktifkan kembali CKS.

Berdasarkan surat edaran Kementrian Kemakmuran tanggal 12 Juni 1950 No.219/S.C;KAPPURI dan CKS dilebur menjadi Kantor Pusat Statistik (KPS) dan berada di bawah Kementerian Kemakmuran. Dengan surat Mentri perekonomian tanggal 1 Maret 1952 No.P/44, lembaga KPS berada di bawah dan bertanggungjawab kepada Menteri Perekonomian, dan pada tanggal 24 Desember 1953 dengan surat Menteri Perekonomian No. 18.099/M, KPS dibagi menjadi dua bagian yaitu bagian research yang disebut Afdeling A, dan bagian penyelenggaraan dan tatausaha yang disebut Afdeling B.

Dengan keputusan Presiden Republik Indonesia No. 131 tahun 1957, Kementrian Perekonomian dipecah menjadi Kementerian perdagangan dan Kementerian Perindustrian. Untuk selanjutnya dengan keputusan Presiden Republik Indonesia No. 172 tahun 1957 KPS diubah menjadi BPS, dan urusan statistik yang semula menjadi tanggungjawab dan wewenang Menteri Perekonomian dialihkan menjadi dibawah dan bertanggungjawab kepada Perdana Menteri. Berdasarkan KEPPRES ini pula secara formal nama BPS dipergunakan.

Memenuhi anjuran PBB agar setiap negara anggota menyelenggarakan sensus penduduk secara serentak, maka pada tanggal 24 September 1960 telah diundangkan UU No. 6 tahun 1960 tentang Sensus, sebagai pengganti Volk Stelling Ordonnantie 1930. Dalam rangka memperhatikan kebutuhan data bagi perencanaan pembangunan semesta berencana dan mengingat materi statistik ordonnantie 1934 dirasakan sudah tidak sesuai lagi dengan kemajuan-kemajuan

yang cepat dicapai oleh Negara kita, maka tanggal 26 September 1960 telah diundangkan UU No. 7 tahun 1960 tentang Statistik.

Berdasarkan keputusan Presidium Kabinet RI No. Aa/C/9 tahun 1965, maka tiap-tiap daerah Tingkat I dan Tingkat II dibentuk kantor-kantor cabang BPS dengan nama Kantor Sensus Statistik Daerah (KKS) yang mempunyai tugas menjalankan kegiatan-kegiatan statistik di daerah-daerah. Di setiap daerah administrasi kecamatan, dapat diangkat seorang atau lebih pegawai yang merupakan pegawai KKS ditingkat II dan di bawah pengawasan Kepala Kecamatan.

3.1.4 Masa Orde Baru sampai sekarang

Pada masa pemerintahan orde baru, khusus untuk memenuhi kebutuhan dalam perencanaan dan evaluasi pembangunan, maka untuk mendapatkan statistik yang handal, lengkap, tepat, akurat dan terpercaya mulai diadakan pembenahan organisasi BPS.

Dalam masa orde baru ini BPS telah mengalami empat kali perubahan struktur organisasi, yaitu:

1. Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1969 tentang organisasi Biro Pusat Statistik.

2. Peraturan Pemerintah No. 6 tahun 1980 tentang Organisasi Biro Pusat Statistik.

3. Peraturan Pemerintah No. 2 tahun 1992 tentang Organisasi Biro Pusat Statistik dan keputusan Presiden No. 6 tahun 1992 tentang Kedudukan, Tugas, Fungsi, Susunan, Reorganisasi dan tata kerja Biro Pusat Statistik. 4. Undang-Undang No. 16 tahun 1997 tentang Statistik.

5. Keputusan Presiden RI No. 86 tahun 1998 tentang Badan Pusat Statistik. 6. Keputusan Kepala BPS No. 100 tahun 1998 tentang Organisasi dan Tata

Kerja BPS.

7. PP No. tahun 1999 tentang Penyelenggaraan Statistik.

Tahun 1968, ditetapkan Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968, yaitu yang mengatur organisasi dan tata kerja di pusat dan di daerah. Tahun 1980, Peraturan Pemerintah No. 6 tahun 1980 tentang organisasi sebagai pengganti Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968. Berdasarkan Peraturan Pemerintah No. 6 tahun 1988 di tiap provinsi terdapat perwakilan BPS dengan nama Kantor Statistik Provinsi dan di Kabupaten/Kota terdapat cabang perwakilan BPS dengan nama Kantor Statistik Kabupaten/Kota. Pada tanggal 19 Mei 1997 menetapkan tentang statistik sebagai pengganti UU No. 6 dan 7 tentang sensus dan statistik. Pada tanggal 17 Juni 1998 dengan Keputusan Presiden Republik Indonesia No. 86 tahun 1998 ditetapkan BPS sekaligus mengatur tata kerja dan struktur BPS yang baru.

3.2 Visi dan Misi Badan Pusat Statistik (BPS)

3.2.1 Visi Badan Pusat Statistik

Badan Pusat Statistik mempunyai visi menjadikan informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung Sumber Daya Manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang mutakhir.

3.2.2 Misi Badan Pusat Statistik

Dalam menunjuk pembangunan nasional, Badan Pusat Statistik mengemban misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyediaan data statistik yang bermutu, handal, efektif, dan efisien, peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik serta pengembanan ilmu pengetahuan statistik.

3.3 Struktur Organisasi BPS

Setiap perusahaan baik perusahaan pemerintah maupaun swasta mempunyai struktur organisasi, karena perusahaan juga merupakan organisasi. Dimana organisasi adalah suatu sistem dari aktivitas kerjasama yang terorganisir, yang dilaksanakan oleh sejumlah orang untuk mencapai tujuan bersama.

Dalam struktur organisasi ditetapkan tugas-tugas, wewenang dan tanggung jawab setiap orang dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan serta bagaimana hubungannya yang satu dengan yang lain. Dengan adanya struktur organisasi perusahaan yang baik, maka dapat diketahui pembagian tugas antara para pegawai dalam rangka pencapaian tujuan.

Adapun struktur organisasi yang dipakai oleh Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara adalah struktur organisasi berbentuk Lini dan staff.

1. Bagian Tata Usaha 2. Bidang Statistik Produksi 3. Bidang Statistik Distribusi 4. Bidang Statistik Kependudukan

5. Bidang Pengolahan, Penyajian, dan Pelayanan Statistik 6. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

3.4 Job Description

Dalam menjalankan suatu organisasi maka diperlukan personal-personal jabatan tertentu dalam organisasi tersebut dimana masing-masing diberi tugas dan fungsi job description atau pembagian kerja. Kepala kantor dibantu bagian tata usaha yang terdiri dari :

1. Sub Bagian Urusan Dalam 2. Sub Bagian Perlengkapan

3. Sub Bagian Keuangan 4. Sub Bagian Kepegawaian 5. Sub Bagian Bina Program

Sedangkan bidang penunjang statistik ada 5 bidang, yaitu:

1. Bidang Statistik Produksi

Bidang Statistik Produksi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistik pertanian, industri, serta statistik konstruksi pertambangan dan energi.

2. Bidang Statistik Distribusi

Bidang Statistik Distribusi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistik konsumen dan perdagangan besar,statistik keuangan dan harga produsen serta Statistik Kesejahteraan.

3. Bidang Statistik Sosial

Bidang Statistik Kependudukan mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistik demografi dan rumah tangga, statistik ketenagakerjaan, dan statistik kesejahteraan.

4. Bidang Integrasi Pengolahan dan Distribusi Sosial

Bidang Statistik Pengolahan Data mempunyai tugas yaitu melaksanakan kegiatan dan penyiapan data, penyusunan sistem, dan program serta operasional pengolahan data dengan komputer.

Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik mempunyai tugas yaitu melaksanakan kegiatan penyusunan neraca produksi, neraca konsumen, dan akumulasi penyajian analisis serta kegiatan penerapan statistik.

Uraian tugas dan tanggung jawab masing-masing bagian :

1. Bagian Tata Usaha

a. Menyusun program kerja tahunan bidang.

b. Mengatur dan melaksanakan dan menyusun program kerja tahunan rutin maupun proyek kantor statistik propinsi dan menyampaikan ke Badan Pusat statistik.

c. Mengatur dan melaksanakan urusan dalam, yang meliputi syarat-syarat penggandaan/percetakan kearsipan, rumah tangga dan pemeliharaaan gedung keamanan dan lingkungan serta perjalanan dinas maupun diluar negeri.

d. Mengatur dan melaksanakan urusan perlengkapan dan perbekalan yang meliputi penyusunan, penyimpanan/penggudangan, inventarisasi, dan penghapusan serta pemeliharaan perlengkapan.

e. Mengatur dan melaksanakan urusan kepegawaian yang meliputi tata usaha kepegawaian, penggandaan dan mutasi pegawai, pembinaan pegawai, kesejahteraan pegawai, administrasi jabatan dan fungsional, hukum, organisasi tata laksana, serta penyajian.

f. Menyusun laporan kegiatan bagian secara berkala dan waktu-waktu tertentu.

2. Bidang Statistik Produksi

a. Menyusun program kerja tahunan.

b. Mengatur dan menyiapkan dokumen dan bahan yang diperlukan untuk kegiatan pengumpulan statistik produksi yang mencakup kegiatan statistik Pertanian, Industri, Pertambangan, Energi, Konstruksi, dan kegiaan statistik produksi lainnya yang ditentukan.

c. Mengatur dan melaksanakn keikutsertaan dalam program pendidikan dan pelatihan dalam kegiatan statistik produksi.

d. Membantu kepala Badan Pusat Statistik propinsi dan atau pemimpin/proyek dalam menyiapkan program pelatihan lapangan. e. Mengatur dan mengkordinasi penyelenggaraan pelatihan petugas

lapangan di pusat pelatihan serta mengatur pembagian instruktur. f. Mengatur dan melaksanakan pembagian dokumen dan peralatan yang

diperlukan untuk pelaksanaan lapangan kegiatan statistik produksi. g. Melaksanakan pembinaan, pengamatan lanjut, dan pengawasan

lapangan terhadap pelaksanaan kegiatan statistik produksi.

h. Mengatur dan melaksanakan penerimaan dan pemeriksaan dokumen hasil pengumpulan data statistik produksi.

i. Mengatur dan melaksanakan pengolahan data statistik produksi sesuai dengan sistem dan program yang ditetapkan, bekerjasama dengan organisasi terkait.

j. Mengatur dan menyiapkan dokumen dan hasil pengolahan statistik produksi yang akan ke Badan Pusat Statistik sesuai dengan jadwal yang ditetapkan.

k. Mengatur dan melaksanakan evaluasi hasil kegiatan statistik produksi sebagai bahan masukan untuk penyempurnaan selanjutnya.

l. Membantu kepala Badan Pusat Statistik propinsi dalam melaksanakan pembinaan petugas lapangan dalam rangka pengumpulan data statistik produksi baik di produksi Kabupaten/Kota maupun Kecamatan.

m. Membantu kepala Badan Pusat Statistik propinsi dalam dalam penyelenggaraan kordinasi dan kerjasama kegiatan statistik produksi baik dengan Pemerintah daerah maupun Instansi lainnya.

n. Mengatur dan meyiapkan naskah publikasi statistik produksi dan menyampaikan kesatuan organisasi terkait untuk pelaksanaan pencetakan dan penyebarannya.

o. Membantu kepala BPS propinsi dalam melaksanakan pembinaan penyusunan publikasi statitik produksi di BPS Kabupaten/Kota dalam bentuk buku publikasi.

p. Membantu kepala BPS propinsi dalam melaksanakan pembinaan dan pengembangan, pengendalian pelaksanaan kegiatan statistik produksi. q. Menyusun laporan kegiatan statistik produksi secara berkala.

r. Mengatur dan melaksanakan penghmpunan data cara dan hasil kegiatan yang dilakukan di lingkungan bidang statistik produksi. s. Mengatur dan melaksanakan tugas lain yang diberikan oleh atasan

3. Bidang Statistik Distribusi

a. Menyusun program kerja tahunan bidang yang meliputi pelaksanaan kegiatan statistik Pertanian, Industri, Pertambangan, Energi, dan statistik produksi lainnya.

b. Mengatur keikutsertaan program pelatihan yang diselenggarakan oleh pusat di bidang statistik produksi.

c. Membantu kepala BPS propinsi memimpin proyek untuk menyiapkan proyek tugas lapangan.

d. Mengatur dan mengkordinasikan penyelenggaraan petugas lapangan di pusat pelatihan serta mengatur pelatihan.

e. Mengatur dan melaksanakan dokumen yang diperlukan untuk pelaksanaan lapangan. Melakukan pembinaan dan pengawasan lapangan terhadap kegiatan statistik produksi.

f. Melakukan pembinaan, pengamatan lanjut, dan pengawasan lapangan terhadap pelaksanaan kegiatan statistik produksi.

g. Mengatur dan melaksanakan penerimaan dan pemeriksaan dokumen hasil pengumpulan data statistik distribusi.

h. Mengatur dan melaksanakan pengolahan data statistik distribusi secara sederhana sesuai yang diterapkan oleh pusat.

i. Bersama-sama dengan bidang pengolahan statistik distribusi melalui komputer sesuai yang ditetapkan.

j. Mengatur dan mengevaluasi hasil kegiatan statistik distribusi sebagai bahan masukan untuk penyempurnaan selanjutnya.

k. Membantu kepala BPS propinsi melakukan pembinaan secara teratur petugas pencacah, pengawas, dan pemeriksaan pengumpulan data statistik produksi, kabupaten, kotamadya maupun di kecamatan. l. Mengatur dan melaksanakan pengolahan data statistik produksi sesuai

dengan sistem program yang ditetapkan, bekerja sama dengan satuan organisasi terkait.

m. Mengatur dan menyiapkan dokumen dan hasil pengolahan statistik produksi yang akan ke badan pusat statistik sesuai dengan jadwal yang ditetapkan.

n. Mengatur dan melaksanakan evaluasi hasil kegiatan statistik produksi sebagai bahan masukan untuk penyempurnaan selanjutnya.

o. Membantu kepala badan pusat statistik propinsi dalam melaksanakan pembinaan petugas lapangan dalam rangka pengumpulan data statistik produksi baik di produksi, Kabupaten/Kota maupun di Kecamatan. p. Membantu kepala badan pusat statistik propinsi dalam melksanakan

pembinaan petugas lapangan dalam rangka pengumpulan data statistik produksi baik dengan pemerintah daerah maupun instansi.

q. Mengatur dan menyiapkan naskah publikasi statistik produksi dan menyampaikan kesatuan organisasi terkait untuk pelaksanaan pencetakan dan penyebarannya.

r. Membantu kepala BPS propinsi dalam melaksanakan pembinaan penyusunan publikasi statistik produksi di badan pusat statistik Kabupaten/kota dalam bentuk buku publikasi.

s. Membantu kepala BPS propinsi dalam melaksanakan pembinaan dan pengembangan.

t. Pengendalian pelaksanaan kegiatan statistik produksi.

u. Mengatur dan melaksanakan penghimpunan data cara dan hasil kegiatan yang dilakukan di lingkungan bidang statistik produksi. v. Menyusun laporan kegiatan statistik produksi secara berkala.

w. Mengatur dan melaksankan tugas lain yang diberikan oleh atasan langsung.

4. Bidang Statistik Kependudukan

a. Menyusun program kerja tahunan. Bidang yang terutama ruang lingkup bidang statistik kependudukan adalah meliputi pelaksanaan kegiatan statistik demokrasi dan rumah tangga dan statistik kependudukan.

b. Mengatur keikutsertaan program lainnya yang akan diselenggarakan oleh statistik bidang penduduk.

c. Membantu keikutsertaan program lainnya yang akan diselenggarakan oleh statistik bidang penduduk.

d. Mengatur dan mengkoordinasikan penyelenggaraan latihan tugas lapangan dipusat serta mengatur pelatihannya.

e. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dokumen untuk melaksanakan tugas lapangan.

f. Melaksanakan pembinaan dan pengawasan lapangan terhadap pengawasan kegiatan statistik penduduk.

g. Mengatur dan melaksanakan penerimaan dokumen hasil dari pengumpulan data statistik kependudukan.

h. Bersama-sama dengan bidang pengolahan data mengatur dan menyiapkan pengolahan data statistik kependudukan melalui komputer sesuai yang ditetapkan.

i. Mengatur dan menyiapkan pengolahan data statistik kependudukan yang akan dikirim kepusat sesuai dengan jadwal yang ditetapkan. j. Mengatur dan melaksanakan evaluasi hasil pengolahan statistik

kependudukan sebagai bahan untuk penyempurnaan.

5. Bidang Pengolahan dan Pelayanan statistik. a. Menyusun program kerja tahunan.

b. Melaksankan penyusunan, pemeliharaan, penyelesaian permasalahan dan pengembangan sistem jaringan komunikasi data sesuai dengan aturan yang ditetapkan serta membantu penerapan teknologi informasi. c. Mengatur dan melaksanakan keikutsertaan dalam program pelatihan yang diselenggarakan oleh BPS dalam program pelatihan dalam bidang pengolahan, penyajian, dan pelayanan statistik.

d. Melaksanakan koordinasi pengolahan dan pemeliharaan perangkat keras dan perangkat lunak serta menyusun sistem pengolahan data. e. Mengatur integrasi penggunaan sistem dan program aplikasi

pengolahan data statistik distribusi termasuk sarana pendukungnya. f. Melaksanakan penyusunan, pemeliharaan serta pengembangan sistem

g. Melaksanakan kajian evaluasi kebutuhan dan pengolahan data termasuk bahan komputer dengan kerja sama dengan satuan organisasi terkait.

6. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

a. Menyusun program kerja tahunan bidang neraca wilayah dan analisis statistik.

b. Mengatur dan menyiapkan bahan yang diperlukan untuk menyusun neraca wilayah dan analisis statistik yang mencakup neraca produksi dan neraca konsumen, analisis dan pengembangan statistik serta penyusunan neraca wilayah dan analisis statistik lainnya yang ditentukan.

c. Mengatur dan melaksanakan keikutsertaan dalam program pelatihan yang diselenggarakan oleh BPS dalam bidang neraca wilayah dan analisis statistik.

d. Membantu kepala badan pusat statistik propinsi atau pemimpin bagian proyek dalam penyiapan program pelatihan petugas lapangan.

e. Mengatur dan mengkoordinasikan penyelenggaraan pelatihan petugas dipusat latihan serta mengatur pembagian instruksi.

f. Mengatur dan melaksanakan pembagian dokumen dan peralatan yang diperlukan untuk pelaksanaan lapangan.

g. Melakukan penggunaan, pengamatan lanjut, dan pengawasan lapangan terhadap pelaksanaan kegiatan penyusunan neraca dan neraca konsumen.

BAB 4

ANALISIS DATA

4.1 Data dan Pembahasan

Setiap data merupakan alat bagi pengambilan keputusan untuk dasar pembuatan keputusan atau memecahkan masalah suatu persoalan. Keputusan yang baik dapat dihasilkan jika pengambilan keputusan tersebut didasarkan atas keputusan yang baik. Salah satu kegunaan dari data adalah untuk memperoleh dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaaan atau permasalahan. Untuk itu diperlukan analisis data. Analisis bertujuan untuk menjelaskan fenomena, kejadian atau perilaku untuk menerangkan apa yang menjadi latar belakang penelitian.

Data yang diolah pada Tugas Akhir ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS), yaitu data mengenai laju inflasi di Indonesia berdasarkan perhitungan tahunan, serta faktor-faktor yang mempengaruhi laju inflasi tersebut diantaranya jumlah uang beredar, dan suku bunga bank pada periode Januari 2011 sampai dengan Desember 2012. Adapun datanya adalah sebagai berikut.

Tabel 4.1 Data Jumlah Uang Beredar (Triliun Rupiah), Suku Bunga Bank (Persen) dan Laju Inflasi (Persen)

No. Bulan Tahun

Jumlah Uang Beredar (Triliun

rupiah) Suku Bunga Bank (Persen) Laju Inflasi (Persen)

1 Januari 2011 604.169 6.50 7.0

2 Februari 2011 585.890 6.75 6.8

3 Maret 2011 580.601 6.75 6.7

4 April 2011 584.634 6.75 6.2

5 Mei 2011 611.791 6.75 6.0

6 Juni 2011 636.204 6.75 5.1

7 Juli 2011 639.688 6.75 4.6

8 Agustus 2011 662.806 6.75 4.8

9 September 2011 656.096 6.75 4.8

10 Oktober 2011 665.000 6.50 4.4

11 November 2011 667.587 6.00 4.2

12 Desember 2011 722.991 6.00 3.8

13 Januari 2012 694.596 6.00 3.7

14 Februari 2012 683.253 5.75 3.6

15 Maret 2012 714.258 5.75 4.0

16 April 2012 720.924 5.75 4.5

17 Mei 2012 749.450 5.75 4.5

18 Juni 2012 779.416 5.75 4.5

19 juli 2012 771.792 5.75 4.6

20 Agustus 2012 772.429 5.75 4.8

21 September 2012 795.519 5.75 4.6

22 Oktober 2012 774.983 5.75 4.4

23 November 2012 801.403 5.75 4.2

24 Desember 2012 841.772 5.75 3.8

Sumber: Badan Pusat Statistik

4.2 Persamaan Regresi Linear Berganda

Untuk membentuk persamaan regresi linier berganda, diperlukan perhitungan masing-masing satuan variabel yang disusun dalam tabel berikut ini:

Tabel 4.2 Nilai-nilai yang dibutuhkan untuk menghitung Koefisien-koefisien

No.

1 604.169 6.5 7 4229.183 45.500 365020.1806 42.25 3927.0985

2 585.89 6.75 6.8 3984.052 45.900 343267.0921 45.5625 3954.7575 3 580.601 6.75 6.7 3890.0267 45.225 337097.5212 45.5625 3919.05675 4 584.634 6.75 6.2 3624.7308 41.850 341796.914 45.5625 3946.2795 5 611.791 6.75 6 3670.746 40.500 374288.2277 45.5625 4129.58925 6 636.204 6.75 5.1 3244.6404 34.425 404755.5296 45.5625 4294.377 7 639.688 6.75 4.6 2942.5648 31.050 409200.7373 45.5625 4317.894 8 662.806 6.75 4.8 3181.4688 32.400 439311.7936 45.5625 4473.9405 9 656.096 6.75 4.8 3149.2608 32.400 430461.9612 45.5625 4428.648

10 665 6.5 4.4 2926 28.600 442225.0000 42.2500 4322.5

11 667.587 6 4.2 2803.8654 25.200 445672.4026 36 4005.522

12 722.991 6 3.8 2747.3658 22.800 522715.9861 36 4337.946

13 694.596 6 3.7 2570.0052 22.200 482463.6032 36 4167.576

14 683.253 5.75 3.6 2459.7108 20.700 466834.6620 33.0625 3928.70475 15 714.258 5.75 4 2857.032 23.000 510164.4906 33.0625 4106.9835 16 720.924 5.75 4.5 3244.158 25.875 519731.4138 33.0625 4145.313 17 749.45 5.75 4.5 3372.525 25.875 561675.3025 33.0625 4309.3375 18 779.416 5.75 4.5 3507.372 25.875 607489.3011 33.0625 4481.642 19 771.792 5.75 4.6 3550.2432 26.450 595662.8913 33.0625 4437.804 20 772.429 5.75 4.8 3707.6592 27.600 596646.5600 33.0625 4441.46675 21 795.519 5.75 4.6 3659.3874 26.450 632850.4794 33.0625 4574.23425 22 774.983 5.75 4.4 3409.9252 25.300 600598.6503 33.0625 4456.15225 23 801.403 5.75 4.2 3365.8926 24.150 642246.7684 33.0625 4608.06725 24 841.772 5.75 3.8 3198.7336 21.850 708580.1000 33.0625 4840.189

Darit table 4.2 diperoleh:

∑ = 115.6 n = 23

∑ = 16717.252 ∑ = 11780757.57

∑ = 148.25 ∑ = 920.6875

∑ = 79296.5487 ∑ = 102555.0793

∑ = 721.175

Berdasarkan tabel 4.2, berikut perhitungan nilai dan .

∑ ∑ ∑

∑ ∑

∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑

∑ ∑

98123932.64

-0.005925169

Nilai koefisien berdasarkan perhitungan adalah

∑ ∑ ∑

Nilai koefisien berdasarkan perhitungan adalah

Setekah persamaan di atas diselesaikan, maka koefisien-koefisien regresi linear berganda sebagai berikut:

-0.005925169

Dengan demikian, persamaan regresi linear ganda Y atas dan adalah:

Sedangkan untuk menghitung kekeliruan baku taksiran diperlukan harga-harga ̂yang diperoleh dari persamaan regresi di atas yang diketahui dapat dilihat pada tabel 4.3 berikut.

Tabel 4.3 Harga Penyimpangan ̂

̂ Y- ̂

7 5.511486 1.488514 2.215673928

6.8 5.76841 1.03159 1.064177928

6.7 5.800144 0.899856 0.809740821

6.2 5.775946 0.424054 0.179821795

6 5.613004 0.386996 0.149765904

5.1 5.466526 -0.36653 0.134341309

4.6 5.445622 -0.84562 0.715076567

4.8 5.306914 -0.50691 0.256961803

4.8 5.347174 -0.54717 0.299399386

4.4 5.1465 -0.7465 0.55726225

4.2 4.836478 -0.63648 0.405104244

3.8 4.504054 -0.70405 0.495692035

3.7 4.674424 -0.97442 0.949502132

3.6 4.595232 -0.99523 0.990486734

4 4.409202 -0.4092 0.167446277

4.5 4.369206 0.130794 0.01710707

4.5 4.19805 0.30195 0.091173803

4.5 4.018254 0.481746 0.232079209

4.6 4.063998 0.536002 0.287298144

4.8 4.060176 0.739824 0.547339551

4.6 3.921636 0.678364 0.460177716

4.4 4.044852 0.355148 0.126130102

4.2 3.886332 0.313668 0.098387614

3.8 3.644118 0.155882 0.024299198

Jlh 11.27444552

Sehingga kesalahan bakunya dapat dihitung dengan rumus :

√

√ √

Dengan penyimpangan nilai yang didapat berarti bahwa rata-rata angka laju inflasi yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata laju inflasi yang diperkirakan sebesar 0.732719836.

4.3 Uji Hipotesis Regresi Linear Berganda

Perumusan hipotesa:

( ,..

: paling tidak ada satu koefisien 0, Dimana k adalah banyaknya variabel bebas

Dengan : ditolak bila diterima bila

Dalam pengujian model regresi yang telah ada, maka dapat diambil nilai-nilai

̅ ̅ ̅ Dan nilai-nilainya akan disajikan dalam tabel 4.4 berikut:

Tabel 4.4 Harga-Harga yang diperlukan untuk Uji Regresi Linear

No. y

1 -92.3832 0.322917 2.1833 8534.65 0.104275 -201.700169 0.705024 4.766799 2 -110.662 0.572917 1.9833 12246.12 0.328234 -219.476276 1.136266 3.933479 3 -115.951 0.572917 1.8833 13444.67 0.328234 -218.370833 1.078974 3.546819 4 -111.918 0.572917 1.3833 12525.68 0.328234 -154.8164 0.792516 1.913519 5 -84.7612 0.572917 1.1833 7184.455 0.328234 -100.297889 0.677932 1.400199 6 -60.3482 0.572917 0.2833 3641.901 0.328234 -17.0966357 0.162307 0.080259 7 -56.8642 0.572917 -0.2167 3233.533 0.328234 12.32246499 -0.12415 0.046959 8 -33.7462 0.572917 -0.0167 1138.804 0.328234 0.563560989 -0.00957 0.000279 9 -40.4562 0.572917 -0.0167 1636.701 0.328234 0.675617989 -0.00957 0.000279 10 -31.5522 0.322917 -0.4167 995.5392 0.104275 13.14778799 -0.13456 0.173639 11 -28.9652 -0.17708 -0.6167 838.9809 0.031359 17.86281849 0.109207 0.380319 12 26.43883 -0.17708 -1.0167 699.0119 0.031359 -26.8803615 0.180041 1.033679 13 -1.95617 -0.17708 -1.1167 3.826589 0.031359 2.184451689 0.197749 1.247019 14 -13.2992 -0.42708 -1.2167 176.8678 0.1824 16.18109649 0.519632 1.480359 15 17.70583 -0.42708 -0.8167 313.4965 0.1824 -14.4603538 0.348799 0.666999 16 24.37183 -0.42708 -0.3167 593.9862 0.1824 -7.71855951 0.135257 0.100299 17 52.89783 -0.42708 -0.3167 2798.181 0.1824 -16.7527437 0.135257 0.100299 18 82.86383 -0.42708 -0.3167 6866.415 0.1824 -26.2429759 0.135257 0.100299 19 75.23983 -0.42708 -0.2167 5661.032 0.1824 -16.3044718 0.092549 0.046959 20 75.87683 -0.42708 -0.0167 5757.294 0.1824 -1.26714311 0.007132 0.000279 21 98.96683 -0.42708 -0.2167 9794.434 0.1824 -21.4461127 0.092549 0.046959 22 78.43083 -0.42708 -0.4167 6151.396 0.1824 -32.6821281 0.177966 0.173639 23 104.8508 -0.42708 -0.6167 10993.7 0.1824 -64.6615087 0.263382 0.380319 24 145.2198 -0.42708 -1.0167 21088.8 0.1824 -147.645004 0.434216 1.033679

Dari tabel 4.4 dapat dicari: ∑ ∑

= 11.53364477 ∑ 11.27444552

Maka nilai dapat dihitung dengan rumus:

_⁄

⁄

⁄

⁄

Dari tabel distribusi F dengan derajat kebebasan pembilang = 2, dk penyebut = 21 dan nilai kekeliruan sebesar 5% = 0,05, diperoleh = 4,76. Artinya lebih besar dari maka ditolak dan diterima. Hal ini berarti persamaan regresi linier berganda antara variabel terikat dengan variabel bebas bersifat nyata atau ini berarti bahwa jumlah uang yang beredar, suku bunga bank secara bersama-sama mempengaruhi laju inflasi.

4.4 Perhitungan Koefisien Regresi Linier Berganda

Untuk menghitung seberapa besar pengaruh dari kedua variabel bebas terhadap laju inflasi, maka akan dilakukan perhitungan sebagai berikut:

∑

Berdasarkan tabel 4.5 diperoleh ∑ = 22.65333, sedangkan = 11.53364477 Sehingga didapat koefisien determinasi:

0.509136761

Dan untuk koefiisen korelasi ganda dapat digunakan:

√

√

Dari hasil perhitungan didapat nilai koefisien determinasi sebesar 0.509136761 dan dengan mencari akar dari , diperoleh koefisien korelasinya sebesar . Nilai tersebut digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independent terhadap perubahan variabel dependent. Artinya 71% laju Inflasi dipengaruhi oleh banyaknya uang beredar dan suku bunga bank. sedangkan 29% sisanya dipengaruhi oleh faktor-faktor lain.

4.5 Perhitungan Korelasi Antara Variabel

4.5.1 Perhitungan korelasi antara variabel Y dan

1. Koefisien korelasi antara laju inflasi (Y) dengan jumlah uang beredar ( )

∑ ∑ ∑ √{ ∑ ∑ } ∑ ∑

=

√ = -0.69703

1. Koefisien korelasi antara laju Inflasi ( ) dengan Suku bunga bank ( )

∑ ∑ ∑

√{ ∑ ∑ } ∑ ∑

=

√

=

0,672

Dari kedua nilai korelasi di atas dapat dilihat bahwa korelasi Y dengan sebesar -0.69703 dan nilai korelasi dengan sebesar 0,672.

4.5.2 Perhitungan Korelasi Antar Variabel Bebas

1. Koefisien korelasi antara jumlah uang beredar ( ) dengan suku bunga bank ( )

∑ ∑ ∑

√{ ∑ ∑ } { ∑ ∑ }

=

√

= -

0,8641

Berdasarkan perhitungan korelasi di atas dapat disimpulkan bahwa korelasi antara variabel bebas jumlah uang beredar dengan suku bunga bank bersifat kuat dan negatif

4.6 Pengujian Koefisien Regresi Berganda

Formula Hipotesisnya adalah:

: = 0 (koefisien tidak signifikan terhadap Y)

: 0 (koefisien signifikan terhadap Y) Dengan : ditolak bila

diterima bila . Dari tabel perhitungan sebelumnya didapat harga-harga

= 4.934896

= = 0,8641 = = = 0,864

Dengan:

√ √(∑ )

Maka:

√

√ ∑

√ √

= 0.006286668

√

√ ∑

√ √

= 1.044865809

Perhitungan statistic :

=

Dapat dihitung sebagai berikut :

=

=

= -0.94249752

=

=

=

0.563296631

Dari tabel t dengan dk = 2 dan = 0,05 diperoleh sebesar 2,064 dan dari hasil perhitungan di atas diperoleh :

1.

=

-0.94249752 < = 2,064 2.

=

0.563296631 < = 2,064

Sehingga dari kedua koefisien regresi tersebut variabel ( uang beredar ) dan variabel (suku bunga bank) sama-sama memiliki pengaruh yang berarti atau signifikan terhadap persamaan regresi Y (Laju Inflasi)

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam desain yang telah disetujui, menginstal dan memulai sistem baru atau sistem yang diperbaiki.

Tahapan implementasi sistem adalah tahapan penerapan hasil desain tertulis kedalam programming. Dalam pengolahan data pada Tugas Akhir ini penulis menggunakan perangkat lunak (softwere) sebagai implementasi sistem yaitu SPSS 17,0 for windows dalam masalah memperoleh perhitungan.

5.2 SPSS Dalam Statistika

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) merupakan salah satu paket program komputer yang digunakan dalam mengolah data statistik. SPSS merupakan software yang paling populer, dan banyak digunakan sebagai alat bantu dalam berbagai riset. SPSS pertama kali diperkenalkan oleh tiga mahasiswa Standford University pada tahun 1968. SPSS sebelumnya dirancang untuk pengolahan data statistik pada ilmu-ilmu sosial, sehingga SPSS merupakan

singkatan dari Statistical Package for the Social Sciences. Namun, dalam perkembangan selanjutnya penggunaan SPSS diperluas untuk berbagai jenis user, sehingga SPSS yang sebelumnya disingkat dari Statistical Package for the Social Sciences berubah menjadi Statistical Product and Service Solutions. Penggunaan SPSS dimaksudkan untuk melakukan analisis dengan praktis, cepat dan akurat.

5.3 Mengaktifkan SPSS

Harus dipastikan terlebih dahulu bahwa SPSS terinstal pada komputer. Jika pada dekstop sudah ada ikon SPSS, maka SPSS dapat dibuka dengan cara:

1. Klik dua kali menu SPSS yang terdapat pada icon shortcut pada tampilan dekstop.

2. Selain itu program SPSS dapat diaktifkan melalui: Klik tombol Start pada jendela windows.

3. Klik All Program, lalu pilih SPSS for windows, kemudian klik SPSS Inc (SPSS 17,0), maka akan ditampilkan dalam bentuk sebagai berikut:

Gambar 5.1 Tampilan Saat Membuka SPSS pada Windows

4. Tampilan awal pada SPSS adalah:

5.4 Mengoperasikan SPSS

Dari tampilan SPSS yang muncul, pilih type in data untuk membuat data baru dari menu utama file, pilih new, lalu klik, maka akan muncul jendela editor kemudian klik data. Cara menamai variabel dilakukan dengan, klik variabel view yang terletak sebelah kiri bawah jendela editor, kemudian menyusun defenisi variabel.

a. Name : digunakan untuk memberikan nama variabel

b. Type : digunakan untuk menentukan tipe data

c. Width : digunakan untuk menuliskan panjang pendek variabel

d. Decimals : digunakan untuk memberikan nilai decimal

e. Label : digunakan untuk memberikan nama variabel

f. Value : digunakan untuk menjelaskan nilai data pada kolom

g. Missing : digunakan untuk menentukan data yang hilang

h. Columns : digunakan untuk menentukan lebar kolom

i. Align : digunakan untuk menentukan rata kanan, kiri atau tengah j. Measure : digunakan untuk menentukan tipe atau ukuran data, yaitu

Nominal, ordinal atau skala

5.5 Pengisian Data

1. Klik lembar Variable View dari SPSS Data Editor, kita defenisikan variabel dengan nama , variabel dengan nama , variabel .

dengan nama . Untuk variabel laju inflasi, jumlah uang yang beredar dan suku bunga bank diberi variabel label: Laju inflasi, Suku bunga bank, dan jumlah uang yang beredar sebagai berikut:

Gambar 5.3 Tampilan Pengisian Data Variabel pada Variable View

2. Kemudian pada lembar Data View dari SPSS Data Editor, kita masukkan data sebagai berikut:

Gambar 5.4 Tampilan Pengisian Data Variabel pada Data View

3. Pilih Analyze kemudian submenu Regression dan pilih Linier

4. Kemudian akan didapat tampilan sebagai berikut:

Gambar 5.6 Tampilan Linier Regression

5. Pindahkan variabel laju inflasi ke dalam box berjudul Dependent dan variabel jumlah uang beredar, dan suku bunga bank, ke dalam box berjudul Independent(s). Seperti terlihat pada tampilan berikut:

6. Pastikan memilih Method: Enter. Kemudian klik tombol Statistics dan pastikan member tanda check ( ) pada Estimates, Model fit, Collinearity Diagnostics dan Durbin-Watson sebagai berikut:

Gambar 5.8 Tampilan Linier Regression Statistic

7. Kemudian klik Continue.

Gambar 5.9 Tampilan Plots

9. Pilih Normal probability plot. Kemudian standardized residual *ZRESID ke dalam kotak , dan standardized predicted value *ZPRED ke dalam kotak sebagai berikut:

10.Kemudian klik Continue dan klik OK.

5.6 Pengolahan Data dengan Korelasi

1. Pilih Analyze lalu pilih sub menu Correlate, kemudian pilih Bivariate.

Gambar 5.11 Tampilan Linier Correlations Statistik

2. Pindahkan semua variabel kemudian pilih pearson pada correlation coefficients dan lalu pilih two tailed pada test of significance lalu klik OK.

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data pada bab sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu:

1. Dengan menggunakan rumus persamaan regresi diperoleh nilai koefisien-koefisien -0.005925169, sehingga persamaan regresi berganda yang diperoleh dari analisis data tersebut adalah ̂

dengan persamaan tersebut laju inflasi dapat diprediksi untuk periode berikutnya jika harga dan diketahui.

2. Pada uji regresi linear berganda dengan taraf nyata 0,05% dk pembilang = 2, dk penyebut = 21 maka yang didapat 3,47 dan diperoleh

. Diperoleh maka ditolak dan diterima. Menunjukan adanya pengaruh signifikan jumlah uang beredar ( )dan suku bunga bank ) terhadap laju inflasi (Y). Sedangkan besar pengaruh jumlah uang beredar dan suku bunga bank terhadap laju inflasi adalah sebesar 71%.

3. Pada analisis korelasi didapat bahwa suku bunga bank mempunyai hubungan yang cukup berarti dengan laju inflasi dan jumlah uang yang

beredar juga memiliki hubungan yang cukup berarti tetapi negatif dengan laju inflasi.

6.2 . Saran

1. Persamaan regresi ada baiknya digunakan untuk meramalkan atau memprediksi laju inflasi, ataupun permasalahan-permasalahan yang lain sehingga dapat digunakan sebagai acuan untuk mengambil keputusan. 2. Faktor-faktor laju inflasi perlu diperhatikan sebelum membentuk model

regresi agar model yang terbentuk akurat dan dapat dipergunakan untuk berbagai keperluan.

DAFTAR PUSTAKA

Badan Pusat Statistik. Laporan Perekonomian Indonesia Tahun 2012. Jakarta:BPS

Hasan, M.M, Iqbal , Ir.1994.Pokok-Pokok Materi Statistik 2,Edisi 2. Bumi Aksara:

Jakarta.

Santoso, Singgih. 1992. Mengolah Data Statistik Secara Profesional. Jakarta: PT. Elex

Media Komputindo.

Sudjana.1992. Metoda Statistika.Bandung: Tarsito.

Suliyanto.2005. Analisis Data Dalam Aplikasi Pemasaran. Gahlia Indonesia: Bogor.

Walpole,E. Ronald.1982. Pengantar Statistika,Edisi 3. Jakarta: PT.Gramedia.

www.bi.go.id

DAFTAR PUSTAKA

Badan Pusat Statistik. Laporan Perekonomian Indonesia Tahun 2012. Jakarta:BPS

Hasan, M.M, Iqbal , Ir.1994.Pokok-Pokok Materi Statistik 2,Edisi 2. Bumi Aksara:

Jakarta.

Santoso, Singgih. 1992. Mengolah Data Statistik Secara Profesional. Jakarta: PT. Elex

Media Komputindo.

Sudjana.1992. Metoda Statistika.Bandung: Tarsito.

Suliyanto.2005. Analisis Data Dalam Aplikasi Pemasaran. Gahlia Indonesia: Bogor.

Walpole,E. Ronald.1982. Pengantar Statistika,Edisi 3. Jakarta: PT.Gramedia.

www.bi.go.id

10.Kemudian klik Continue dan klik OK.

5.6 Pengolahan Data dengan Korelasi

1. Pilih Analyze lalu pilih sub menu Correlate, kemudian pilih Bivariate.

Gambar 5.11 Tampilan Linier Correlations Statistik

2. Pindahkan semua variabel kemudian pilih pearson pada correlation coefficients dan lalu pilih two tailed pada test of significance lalu klik OK.

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data pada bab sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu:

1. Dengan menggunakan rumus persamaan regresi diperoleh nilai koefisien-koefisien -0.005925169, sehingga persamaan regresi berganda yang diperoleh dari analisis data tersebut adalah ̂

dengan persamaan tersebut laju inflasi dapat diprediksi untuk periode berikutnya jika harga dan diketahui.

2. Pada uji regresi linear berganda dengan taraf nyata 0,05% dk pembilang = 2, dk penyebut = 21 maka yang didapat 3,47 dan diperoleh

. Diperoleh maka ditolak dan diterima. Menunjukan adanya pengaruh signifikan jumlah uang beredar ( )dan suku bunga bank ) terhadap laju inflasi (Y). Sedangkan besar pengaruh jumlah uang beredar dan suku bunga bank terhadap laju inflasi adalah sebesar 71%.

3. Pada analisis korelasi didapat bahwa suku bunga bank mempunyai hubungan yang cukup berarti dengan laju inflasi dan jumlah uang yang

beredar juga memiliki hubungan yang cukup berarti tetapi negatif dengan laju inflasi.

6.2 . Saran

1. Persamaan regresi ada baiknya digunakan untuk meramalkan atau memprediksi laju inflasi, ataupun permasalahan-permasalahan yang lain sehingga dapat digunakan sebagai acuan untuk mengambil keputusan. 2. Faktor-faktor laju inflasi perlu diperhatikan sebelum membentuk model

regresi agar model yang terbentuk akurat dan dapat dipergunakan untuk berbagai keperluan.

DAFTAR PUSTAKA

Badan Pusat Statistik. Laporan Perekonomian Indonesia Tahun 2012. Jakarta:BPS

Hasan, M.M, Iqbal , Ir.1994.Pokok-Pokok Materi Statistik 2,Edisi 2. Bumi Aksara:

Jakarta.

Santoso, Singgih. 1992. Mengolah Data Statistik Secara Profesional. Jakarta: PT. Elex

Media Komputindo.

Sudjana.1992. Metoda Statistika.Bandung: Tarsito.

Suliyanto.2005. Analisis Data Dalam Aplikasi Pemasaran. Gahlia Indonesia: Bogor.

Walpole,E. Ronald.1982. Pengantar Statistika,Edisi 3. Jakarta: PT.Gramedia.

www.bi.go.id

www.bps.go.id

DAFTAR PUSTAKA

Badan Pusat Statistik. Laporan Perekonomian Indonesia Tahun 2012. Jakarta:BPS

Hasan, M.M, Iqbal , Ir.1994.Pokok-Pokok Materi Statistik 2,Edisi 2. Bumi Aksara:

Jakarta.

Santoso, Singgih. 1992. Mengolah Data Statistik Secara Profesional. Jakarta: PT. Elex

Media Komputindo.

Sudjana.1992. Metoda Statistika.Bandung: Tarsito.

Suliyanto.2005. Analisis Data Dalam Aplikasi Pemasaran. Gahlia Indonesia: Bogor.

Walpole,E. Ronald.1982. Pengantar Statistika,Edisi 3. Jakarta: PT.Gramedia.

www.bi.go.id