F
hitung
=
1 −
− k n
JK k
JK
res reg
=
1 2
10 20
, 1843
2 5852
, 184
. 148
− −
= 7
263,314285 62
74.092,292
= 281,3834898 Dari tabel distribusi F dengan dk=2, dk penyebut = 7 dan α=5 maka didapat F tabel :
F
tabel
= F
α,k,n-k-1
= F
α,k,n-k-1
= F
0,05
,
2
,
7
= 4,74 Didapat F
Hitung
= 281,3834898 lebih besar dari F
tabel
= 4,74. F
Hitung
F
tabel
maka H ditolak dan H
1
diterima . Hal ini berarti bahwa persamaan regresi linear berganda menyatakan ada hubungan linear antara Jumlah Pelanggan
listrik dan jumlah penjualan listrik berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadapa produksi listrik PT.PLNPersero Cabang Binjai.
4.4 Perhitungan Koefisien Korelasi Linear Berganda
Mencari koefisien determinasi dengan menggunakan rumus :
∑
=
2 2
i reg
y JK
R
=
22 150.028.12
52 148.184,58
= 0,987712058
Universitas Sumatera Utara
Didapat nilai koefisien determinasi 0,988. Hal ini berarti bahwa sekitar 98,8 produksi listrik dapat ditentukan oleh jumlah pelanggan listrik dan jumlah penjualan
listrik melalu hubungan regresi linear berganda sedangkan sisanya 2,2 lagi dipengaruhi faktor lain.
Koefisien korelasi bergandanya didapat dengan :
R =
= = 0,9938370379493813
Dari hasil perhitungan didapat korelasi R antara jumlah pelanggan listrik dan jumlah penjualan listrik terhadap produksi listrik sebesar 0,994. Nilai korelasi
tersebut menyatakan bahwa hubungan antara jumlah pelanggan listrik dan jumlah permintaan listrik terhadap produksi listrik tinggi.
4.5 Perhitungan Koefisien Korelasi Antar Variabel
Dari tabel 4.2 dapat dicaru koefisien korelasi antara variabel terikat Y dengan variabel bebas X sehingga diketahui seberapa besar hubungan antar variabel.
Universitas Sumatera Utara
4.5.1 Koefisien Korelasi antara Jumlah Pelanggan Listrik dengan Jumlah Produksi Listrik
{ } {
}
2 2
2 1
2 1
1 1
1 1
.
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n r
x y
∑ −
∑ ×
∑ −
∑ ∑
∑ −
∑ =
=
{ } {
}
,4624 55.492.368
5.699.265 10
.691.044 14.513.341
931.766 1.464.322.
10 7.449,32
3.809.638 983
2.880.792. 10
− ×
− −
= 0,971182212
Koefisien korelasi antara jumlah pelanggan listrikX
1
dengan jumlah produksi listrikY adalah 0.97 yang berarti menunjukkan korelasi yang tinggi dengan arah
yang sama. Korelasi Positif.
4.5.2 Koefisien Korelasi antara Jumlah Penjualan Listrik dengan Jumlah Produksi Listrik
{ } {
}
2 2
2 2
2 2
1 2
2 2
.
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n r
x y
∑ −
∑ ×
∑ −
∑ ∑
∑ −
∑ =
=
{ } {
}
,4624 55.492.368
5.699.265 10
,21 38.426.361
3.952.465 10
7.449,32 6198,9
4.745.224 10
− ×
− −
= 0,992993437
Universitas Sumatera Utara
Koefisien korelasi antara jumlah penjualan listrik X
2
dengan jumlah produksi listrikY adalah 0.993 yang berarti menunjukkan korelasi yang tinggi dengan arah
yang sama. Korelasi Positif.
4.5.3 Koefisien Korelasi antara Jumlah Pelanggan dengan Jumlah Penjualan Listrik
{ } {
}
2 2
2 2
2 1
2 1
2 1
2 1
2 ,
1
X X
n X
X n
X X
X X
n r
x x
∑ −
∑ ×
∑ −
∑ ∑
∑ −
∑ =
=
{ } {
}
,21 38.426.361
3.952.465 10
6.910,44 145.133.41
931.766 1.464.322.
10 6198,9
3.809.638 861
2.398.103. 10
− ×
− −
= 0.967640103
Koefisien korelasi antara jumlah pelanggan listrik X
1
dengan jumlah penjualan listrik X
2
adalah 0.967 yang berarti menunjukkan korelasi yang kuat dengan arah yang sama. Korelasi Positif.
4.6 Uji t Parsial
4.6.1 Pengaruh Antara Jumlah Pelanggan Listrik dengan Jumlah Produksi Listrik
H : a
1
= 0 Jumlah pelanggan listrik tidak berpengaruh terhadap jumlah
produksi listrik di PT.PLNPersero Cabang Binjai. H
1
: a
1
≠ 0 Jumlah pelanggan listrik berpengaruh terhadap jumlah produksi
listrik di PT.PLNPersero Cabang Binjai.
Universitas Sumatera Utara
Dengan taraf nyata α = 0,05 maka nilai t
tabel
dengan derajat kebebasan t
1-12
α
; n-k-1
sehingga t
0,975; 7
= 2,365 Uji 2 sisi H
diterima bila t
hitung
≤ t
tabel
H
1
ditolak bila t
hitung
t
tabel
Menentukan nilai t
hitung.
Digunakan rumus berikut :
1
2 12
2 1
12 .
1
r x
S S
y a
− ∑
=
1,6 1298876266
2 1
= ∑ x
0,96764010
12
= r
2 12
r
= 0,936327369
0,96764010 1
1,6 1298876266
963371 16,2697746
2 1
− =
a
S
`
5685029158 0.00056574
28758,1066 963371
16,2697746
1
= =
a
S
Maka :
5685029158 0,00056574
9 0,00055094
1 1
= =
a hitung
s a
t 5
0.97384569 =
hitung
t
Dapat dilihat bahwa t
hitung
t
tabel
sehingga H
diterima yang berarti secara parsial jumlah pelanggan listrik tidak berpengaruh terhadap jumlah produksi listrik di
PT.PLNPersero Cabang Binjai.
4.6.2 Pengaruh Antara Jumlah Penjualan Listrik dengan Jumlah Produksi Listrik
Universitas Sumatera Utara
H : a
2
= 0 Jumlah penjualan listrik tidak berpengaruh terhadap jumlah
produksi listrik di PT.PLNPersero Cabang Binjai. H
1
: a
2
≠ 0 Jumlah penjualan listrik berpengaruh terhadap jumlah produksi
listrik di PT.PLNPersero Cabang Binjai. Dengan taraf nyata
α = 0,05 maka nilai t
tabel
dengan derajat kebebasan t
1-12
α
; n-k-1
sehingga t
0,975; 7
= 2,365 Uji 2 sisi H
diterima bila t
hitung
≤ t
tabel
H
1
ditolak bila t
hitung
t
tabel
Menentukan nilai t
hitung.
Digunakan rumus berikut :
1
2 12
2 2
12 .
2
r x
S S
y a
− ∑
=
109828,896
2 2
= ∑ x
0.96764010
12
= r
0,96764010 1
109828,896 963371
16.2697746
2 2
− =
a
S
0.19455699 9
83,6247257 963371
16,2697746
2
= =
a
S
Maka :
0,19455699 0,97724124
2 2
= =
a hitung
s a
t
5.02290488 =
hitung
t
Dapat dilihat bahwa t
hitung
t
tabel
sehingga H
diterima yang berarti jumlah penjualan listrik berpengaruh terhadap jumlah produksi listrik di PT.PLNPersero
Cabang Binjai.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian Implementasi Sistem
Pengertian implementasi sistem adalah proesedur yang digunakan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam desain yang disetujui, menginstal dan
mulai menggunakan program yang dibuat.
Tahapan implementasi sistem merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming coding. Dalam pengolahan data pada karya tulis ini
penulis menggunakan satu perangkat lunak sebagai implementasi sistem yaitu program SPSS 16,0 For Windows dalam masalah memperoleh hasil perhitungan.
Universitas Sumatera Utara
5.2 Pengenalan SPSS
SPSS atau Statistical Product and Service Solution merupakan program aplikasi yang digunakan untuk melakukan perhitungan statistik dengan menggunakan komputer.
SPSS paling banyak digunakan dalam berbagai riset pasar, pengendalian dan perbaikan mutu quality improvement serta riset-riset lain.
SPSS dibuat pertama kali sebagai software statistik pada tahun 1968. Diprakarsai oleh ketiga mahasiswa Stanford University, yang pada saat itu
dioperasikan hanya pada computer mainframe. Pada tahun 1984, SPSS pertama kali muncul pada versi PC bisa dipakai untuk komputer desktop dengan nama
SPSSPC+, dan sejalan dengan populernya sistem operasi windows. Pada tahun 1992, SPSS juga mengeluarjan versi windows. Dan antara tahun 1994 sampai tahun 1998,
SPSS melakukan berbagai kebijakan strategis untuk pengembangan software statistik, dengan mengakusisi software house terkemuka seperti SYSTAT. Inc, BMDP
Statistical Software, Jandel Statistics Software Clear Software, Quantime Ltd., In2itive Technologies AS dan Integral Solution Ltd. Untuk memantapkan posisinya
sebagai salah satu market leader dalam business intelligence, SPSS juga menjalin aliansi strategis dengan Software house terkemuka dunia yang lain seperti Oracle
Corp., Business Object dan Ceres Integrated Solution.
Karena perkembangan SPSS ini membuat SPSS yang tadinya hanya ditujukan pada pengolahan data statistik untuk ilmu social yang pada saat itu SPSS yang
singkatan dari Statistical Packcage for the Social Sciences berubah menjadi Statistical
Universitas Sumatera Utara
Product and Service Solution. Fungsi SPSS diperluas untuk melayani berbagai user seperti untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu sains dan lain sebagainya.
5.3 Langkah – langkah Pengolahan Data dengan SPSS
