Hal ini berarti persamaan regresi linier ganda Y atas X
1,
X
2,
dan X
3
bersifat nyata. Yang berarti terdapat pengrauh yang signifikan antara variabel bebas yaitu, banyak posyandu, pendidikan ibu tamat SD, dan gizi buruk
terhadap jumlah kematian bayi.
4.4 Pengujian Koefisien Regresi Linier Berganda
Dari hasil perhitungan didapat persamaan penduga regresi berganda
Ŷ = -16,322 - 0,082 X
1
+ 0,002 X
2
+ 0,004 X
3
Untuk mengetahui bagaimana keberartian adanya setiap variabel bebas dalam persamaan regresi di atas, perlu diadakan pengujian tersendiri mengenai
koefisien-koefisien regresinya. 1. Hipotesis Pengujian
H :Tidak ada pengaruh yang signifikan antara koefisien X
1
,X
2
,X
3
terhadap Y.
H
1
:Ada pengaruh yang signifikan antara koefisien X
1
, X
2
, X
3
terhadap Y. 2.
Taraf nyata signifikansi α diambil sebesar 0,05
3. Kriteria pengujian : terima H jika t
i
t
tabel
dan tolak H jika t
i
t
tabel,
4. Ambil kesimpulan berdasarkan kriteria pengujian .
Universitas Sumatera Utara
Dapat dihitung kekeliruan baku koefisien b
i
sebagai berikut : S
b1
=
² . ∑
=
. ,
,
= √
0,0019
= 0,044
S
b2
=
² . ∑
=
. .
. ,
=
3,585
= 1,893
S
b3
=
² . ∑
=
. .
, ,
= √
1,074
= 1,036
Universitas Sumatera Utara
Diperoleh distribusi student
t
i
= t
1
= t
2
=
=
, ,
=
, ,
= -1,299 = 2,235
t
3
= =
, ,
= 1,365
Dari tabel distribusi t dengan dk = 17 dan α = 0,05 diperoleh t
tabel
sebesar = 2,11 dan hasil dari perhitungan di atas diperoleh :
1. t
1
= -1,299 2,11 2. t
2
= 2,235 2,11 3. t
3
= 1,365 2,11
Maka dapat dikatakan bahwa variabel X
2
pendidikan ibu mempunyai hubungan yang signifikan terhadap jumlah kematian bayi. Ini berarti pendidikan ibu benar-
benar berpengaruh terhadap jumlah kematian bayi sedangkan variabel X
1
banyak posyandu dan variabel X
3
gizi buruk tidak benar-benar berpengaruh terhadap jumlah kematian bayi.
Universitas Sumatera Utara
4.5 Pengujian Koefisien Korelasi
Tabel 4.5 Nilai-nilai yang Diperlukan untuk Uji Koefisien Korelasi No
Y X
1
X
2
X
3
X
1 2
X
2 2
X
3 2
1 24
180 13.235
9.504 32.400
175.165.225 90.326.016
2 32
499 29.075
11.516 249.001
845.355.625 132.618.256
3 112
676 38.129
9.839 456.976
1.453.820.641 96.805.921
4 108
712 61.036
14.871 506.944
3.725.393.296 221.146.641
5 43
459 39.434
9.168 210.681
1.555.040.356 84.052.224
6 32
788 47.159
8.498 620.944
2.223.971.281 72.216.004
7 32
420 31.411
10.305 176.400
986.650.921 106.193.025
8 38
315 21.237
6.038 99.225
451.010.169 36.457.444
9 62
530 36.466
7.491 280.900
1.329.769.156 56.115.081
10 44
598 43.083
9.839 357.604
1.856.144.889 96.805.921
11 28
586 38.011
12.411 343.396
1.444.836.121 154.032.921
12 41
279 26.369
9.392 77.841
695.324.161 88.209.664
13 77
549 45.677
13.417 301.401
2.086.388.329 180.015.889
14 33
319 20.691
12.970 101.761
428.117.481 168.220.900
15 68
400 38.088
8.498 160.000
1.450.695.744 72.216.004
16 59
325 31.326
9.616 105.625
981.318.276 92.467.456
17 17
154 6.661
8.721 23.716
44.368.921 76.055.841
18 36
228 23.893
6.261 51.984
570.875.449 39.200.121
19 80
476 51.636
13.082 226.576
2.666.276.496 171.138.724
20 16
184 10.750
9.727 33.856
115.562.500 94.614.529
21 143
265 32.019
14.566 70.225
1.025.216.361 212.168.356
Jumlah 1.125 8.942 685.386 215.730 4.487.456 26.111.301.398 2.341.076.938
Universitas Sumatera Utara
Sambungan Tabel 4.5 Nilai-nilai yang diperlukan untuk Uji Koefisien Korelasi
No X
1
Y X
2
Y X
3
Y Y
2
X
1
X
2
X
2
X
3
X
1
X
3
1 4.320
317.640 228.096
576 2.382.300
125.785.440 1.710.720
2 15.968
930.400 368.512
1.024 14.508.425
334.827.700 5.746.484
3 75.712
4.270.448 1.101.968
12.544 25.775.204
375.151.231 6.651.164
4 76.896
6.591.888 1.606.068
11.664 43.457.632
907.666.356 10.588.152
5 19.737
1.695.662 394.224
1.849 18.100.206
361.530.912 4.208.112
6 25.216
1.509.088 271.936
1.024 37.161.292
400.757.182 6.696.424
7 13.440
1.005.152 329.760
1.024 13.192.620
323.690.355 4.328.100
8 11.970
807.006 229.444
1.444 6.689.655
128.229.006 1.901.970
9 32.860
2.260.892 464.442
3.844 19.326.980
273.166.806 3.970.230
10 26.312
1.895.652 432.916
1.936 25.763.634
423.893.637 5.883.722
11 16.408
1.064.308 347.508
784 22.274.446
471.754.521 7.272.846
12 11.439
1.081.129 385.072
1.681 7.356.951
247.657.648 2.620.368
13 42.273
3.517.129 1.033.109
5.929 25.076.673
612.848.309 7.365.933
14 10.527
682.803 428.010
1.089 6.600.429
268.362.270 4.137.430
15 27.200
2.589.984 577.864
4.624 15.235.200
323.671.824 3.399.200
16 19.175
1.848.234 567.344
3.481 10.180.950
301.230.816 3.125.200
17 2.618
113.237 148.257
289 102.5794
58.090.581 1.343.034
18 8.208
860.148 225.396
1.296 544.7604
149.594.073 1.427.508
19 38.080
4.130.880 1.046.560
6.400 24.578.736
675.502.152 6.227.032
20 2.944
172.000 155.632
256 1.978.000
104.565.250 1.789.768
21 37.895
45.78.717 2.082.938
20.449 8.485.035
466.388.754 3.859.990
Jlh 519.198
41.922.397 12.425.056
83.207 334.597.766
7.334.364.823 9.425.387
Universitas Sumatera Utara
4.5.1 Perhitungan Korelasi antara Variabel Bebas dan Variabel Terikat
Untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas, maka dari tabel 4.5 dapat dihitung besar koefisien korelasinya, yaitu :
1. Koefisien korelasi antara angka kematian bayi Y dengan banyaknya posyandu X
1
:
r
1 y
=
2 2
2 1
2 1
1 1
i i
i i
i i
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n
=
{ ²}{
²}
=
{ }{
}
= =
,
=
0,32 2. Koefisien korelasi antara angka kematian bayi Y dengan pendidikan
tertinggi tamat SD X
2
:
r
2 y
=
2 2
2 2
2 2
2 2
i i
i i
i i
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n
=
{ ²}{
²}
=
{ }{
}
Universitas Sumatera Utara
=
=
,
= 0,57
3. Koefisien korelasi antara angka kematian bayi Y dengan gizi buruk X
3
:
r
3 y
=
2 2
2 2
3 3
3
3
i i
i i
i i
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n
=
{ ²}{
²}
=
{ }{
}
=
=
,
= 0,51
Universitas Sumatera Utara
4.5.2 Perhitungan Korelasi antara Variabel Bebas
1. Koefisien korelasi antara banyaknya posyandu X
1
dengan Tamat SD X
2
:
r
12 =
2 2
2 2
2 1
2 1
2 1
2 1
i i
i i
i i
i i
X X
n X
X n
X X
X X
n
=
{ ²}{
²}
=
{ }{
}
=
=
,
= 0,85
2. Koefisien korelasi antara banyaknya posyandu X
1
dengan gizi buruk X
3
:
r
13 =
2 3
2 3
2 1
2 1
3 1
3 1
i i
i i
i i
i i
X X
n X
X n
X X
X X
n
=
{ ²}{
²}
=
{ }{
}
Universitas Sumatera Utara
=
=
,
= 0,26
3. Koefisien korelasi antara tamat SD X
2
dengan gizi buruk X
3
:
r
23 =
2 3
2 3
2 2
2 2
3 2
3 2
i i
i i
i i
i i
X X
n X
X n
X X
X X
n
=
{ ²}{
²}
=
{ } {
}
=
=
,
= 0,43
Universitas Sumatera Utara
Dari perhitungan didapat nilai kofisien korelasi : 1. r
y1
= 0,32 ; Variabel X
1
berkorelasi lemah terhadap variabel Y 2. r
y2
= 0,57 ; Variabel X
2
berkorelasi kuat terhadap variabel Y 3. r
y3
= 0,51 ; Variabel X
3
berkorelasi kuat terhadap variabel Y 4. r
12
= 0,85 ; Variabel X
1
berkorelasi sangat kuat terhadap variabel X
2
5. r
13
= 0,26 ; Variabel X
1
berkorelasi lemah terhadap variabel X
3
6. r
23
= 0,43 ; Variabel X
2
berkorelasi lemah terhadap variabel X
3
4.6 Perhitungan Koefisien Determinasi
Berdasarkan tabel 4.4 didapat harga ∑y
i 2
= 22939,14 , sedangkan JK
reg
yang telah dihitung adalah : 10546,12. Maka selanjutnya dengan rumus :
R
2
=
n
1 i
2 i
reg
y JK
Sehingga didapat koefisien determinasi : R
2
=
14 ,
22939 10546,12
= 0,460234
Universitas Sumatera Utara
Dan untuk koefisien korelasi ganda, kita gunakan : R
=
²
= √
0,460234
= 0,682209 Dari hasil perhitungan didapat nilai koefisien determinasi sebesar 0,46 dan
dengan mencari akar dari R
2
, diperoleh koefisien korelasi gandanya sebesar 0,68. Nilai tersebut digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independent
terhadap perubahan variabel dependent. Artinya, 46 jumlah kematian bayi dipengaruhi oleh banyak posyandu, tingkat pendidikan ibu dan gizi buruk.
Sedangkan 64 sisanya dipengaruhi oleh faktor-faktor lain.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian Implementasi Sistem
