Uji Keberartian Regresi Ganda antara � dengan � Uji Korelasi Parsial � dengan �

Tabel 3.4 Koefisien Regresi antara Y dengan X 1 , X 2 , X 3 , X 4 Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 29.010 9.304 3.118 .006 Faktor Pengemudi Human Error 1.071 .153 .688 6.997 .000 .616 1.624 Faktor Jalan .914 .373 .329 2.450 .024 .331 3.021 Faktor Kendaraan .375 .540 .084 .694 .496 .410 2.438 Jumlah Pertambahan Kendaraan Bermotor -.011 .009 -.110 -1.189 .249 .692 1.446 Sumber:Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah Dependent Variabel: Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas. Dari hasil pengolahan data melalui SPSS tersebut maka dapat di peroleh nilai koefisien dari masing-masing variabel bebasnya yaitu : � = 29,010; � 1 = 1,071; � 3 = 0,914; � 3 = 0,375 � 4 = −0,11 �� = � + � 1 � 1 + � 2 � 2 + � 3 � 3 + � 4 � 4 �� = 29,010 + 1,071� 1 + 0,914 � 2 + 0,375 � 3 − 0,11� 4

3.3.2 Uji Keberartian Regresi Ganda antara � dengan �

� , � � , � � , � � Tabel 3.5 Analisa Variansi antara � dengan � � , � � , � � , � � ANOVA Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 10772.835 4 2693.209 37.215 .000 a Residual 1374.998 19 72.368 Total 12147.833 23 a. Predictors: Constant, Jumlah Pertambahan Kendaraan Bermotor, Faktor Pengemudi Human Error, Faktor Kendaraan, Faktor Jalan b. Dependent Variable: Jumlah Kendaraan Bermotor Universitas Sumatera Utara Dengan taraf nyata di pilih 0.05 di peroleh � ����� = � 4,23,0.05 =2,80. Karena � ℎ����� � ����� maka di simpulkan bahwa regenerasi berarti. Untuk mengetahui berarti atau tidaknya tiap koefisien regenerasi maka di lakukan uji yaitu uji korelasi parsial.

3.3.3 Uji Korelasi Parsial � dengan �

� , � � , � � , � � Tabel 3.6 Uji Korelasi Parsial dan ANOVA antara � dengan � � , � � , � � , � � Correlations Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas Faktor Pengemudi Human Error Faktor Jalan Faktor Kendaraan Jumlah Pertambahan Kendaraan Bermotor Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas Pearson Correlation 1 .901 .752 .639 .304 Sig. 2-tailed .000 .000 .001 .148 N 24 24 24 24 24 Faktor Pengemudi Human Error Pearson Correlation .901 1 .609 .523 .286 Sig. 2-tailed .000 .002 .009 .175 N 24 24 24 24 24 Faktor Jalan Pearson Correlation .752 .609 1 .757 .537 Sig. 2-tailed .000 .002 .000 .007 N 24 24 24 24 24 Faktor Kendaraan Pearson Correlation .639 .523 .757 1 .488 Sig. 2-tailed .001 .009 .000 .016 N 24 24 24 24 24 Jumlah Pertambahan Kendaraan Bermotor Pearson Correlation .304 .286 .537 .488 1 Sig. 2-tailed .148 .175 .007 .016 N 24 24 24 24 24 Sumber : Hasil Penelitian, 2013 Data diolah Universitas Sumatera Utara Dari output diatas diperoleh: 1. Koefisien korelasi antara Faktor pengemudi � 1 dengan Jumlah kecelakaan lalu lintas � adalah sebesar 0,901 yang berarti hubungan antara variabel � 1 dan � erat dan signifikan. Singnifikansi koefisien korelasi tersebut ditandai dengan nilai signifikansi sig.2- tailed lebih kecil dari α 0,000 0,05. 2. Koefisien korelasi antara Faktor Jalan � 2 dengan Jumlah kecelakaan lalu lintas � adalah sebesar 0,639 yang berarti hubungan antara variabel � 2 dan � erat dan signifikan. Singnifikansi koefisien korelasi tersebut ditandai dengan nilai singnifikansi Sig.2- tailed lebih kecil dari α 0,001 0,05. 3. Koefisien korelasi antara Faktor Kendaraan � 3 dengan Jumlah kecelakaan lalu lintas � adalah sebesar 0,752 yang berarti hubungan antara variabel � 3 dan � erat dan singnifikan. Singnifikansi korelasi tersebut ditandai dengan nilai singnifikansi Sig.2- tailed lebih besar dai α 0,000 0,05. 4. Koefisien Korelasi antara Pelanggaran rambu-rambu lalu lintas � 4 dengan Jumlah kecelakaan lalu lintas � adalah sebesar 0,304 yang berarti hubungan antara variabel � 4 dan � tidak erat dan tidak signifikan. Signifikansi koefisien korelasi tersebut ditandai dengan nilai signifikansi Sig.2-tailed lebih besar dari α 0.148 0.05 . Universitas Sumatera Utara Tabel 3.7 ANOVA antara � dan � � , � � , � � , � � ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Faktor Pengemudi Human Error Between Groups 4879.458 20 243.973 5.323 .097 Within Groups 137.500 3 45.833 Total 5016.958 23 Faktor Jalan Between Groups 1543.333 20 77.167 8.123 .055 Within Groups 28.500 3 9.500 Total 1571.833 23 Faktor Kendaraan Between Groups 491.333 20 24.567 .646 .767 Within Groups 114.000 3 38.000 Total 605.333 23 Jumlah Pertambahan Kendaraan Bermotor Between Groups 1101512.333 20 55075.617 1.519 .413 Within Groups 108767.000 3 36255.667 Total 1210279.333 23 Dengan taraf nyata yang dipilih 0,05 maka dari daftar distribusi F diperoleh � ����� =2,80 dan dari tabel ANOVA di atas maka nilai � ������� = 0,646 Variabel � 3 . Karena � ������� terkecil � ����� maka Variabel � 3 dengan � �� ����� terkecil keluar dari model. Universitas Sumatera Utara

3.3.4 Menghitung Koefisien Regresi Ganda antara Y dan