Data yang Dianalisis Persamaan Regresi Linier Berganda

33

BAB 4 ANALISIS DATA

4.1 Data yang Dianalisis

Pada dasarnya data merupakan alat bagi pengambilan keputusan untuk dasar pembuatan keputusan-keputusan atau untuk memecahkan suatu persoalan. Keputusan yang baik jika pengambilan keputusan tersebut didasarkan atas data yang baik. Salah satu kegunaan dari data adalah untuk memperoleh dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan atau permasalahan. Data yang akan diolah dalam tugas akhir ini merupakan data sekunder yang diambil dari Badan Pusat Statistik BPS Sumatera Utara dalam rentang waktu dari tahun 1997 sampai dengan tahun 2006. Adapun data yang diperoleh adalah sebagai berikut : Universitas Sumatera Utara 34 Tabel 4.1 Volume Ekspor, Nilai FOB, Produksi Perkebunan Karet Rakyat dan Total Produksi Perkebunan Karet PTPN II, PTPN III dan PTPN IV Tahun Volume Ekspor Ribu Ton Nilai FOB Ribu US Produksi Perkebunan Karet Rakyat Ribu Ton Total Produksi Perkebunan PTPN

II, PTPN III dan PTPN IV

Ribu Ton 1997 550,661 589,411 183,670 37,468 1998 603,967 411,393 191,960 36,529 1999 533,760 314,985 261,127 37,132 2000 500,113 323,850 233,191 37,072 2001 570,145 306,521 235,317 38,601 2002 526,555 364,476 235,317 40,686 2003 526,809 472,233 227,321 41,470 2004 645,470 754,167 197,915 40,360 2005 665,354 875,225 211,081 44,315 2006 696,762 1319,260 220,633 - Sumber : Badan Pusat Statistik Sumatera Utara

4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda

Untuk mencari persamaan regresi, terlebih dahulu dihitung koefisien-koefisien regresinya dengan mencari penggandaan suatu variabel dengan variabel yang lain. Harga-harga yang diperlukan untuk mencari persamaan regresi berganda dapat dilihat dalam tabel berikut : Universitas Sumatera Utara 35 Universitas Sumatera Utara 36 Keterangan : Y i = Volume ekspor X 1i = Nilai Free of Broad FOB X 2i = Produksi perkebunan karet rakyat X 3i = Total produksi perkebunan karet PTPN II, PTPN III dan PTPN IV Dari tabel 4.2 diperoleh harga-harga sebagai berikut : n = 10 ∑ = n i i i Y X 1 1 = 3506912,97 ∑ = n i i Y 1 = 5819,596 ∑ = n i i i Y X 1 2 = 1272825,78 ∑ = n i i X 1 1 = 5731,521 ∑ = n i i i Y X 1 3 = 201868,93 ∑ = n i i X 1 2 = 2197,532 ∑ = n i i i X X 1 2 1 = 1235320,21 ∑ = n i i X 1 3 = 353,633 ∑ = n i i i X X 1 3 1 = 176281,98 ∑ = n i i Y 1 2 = 3427674,39 ∑ = n i i i X X 1 3 2 = 77661,36 ∑ = n i i X 1 2 1 = 4245779,40 ∑ = n i i X 1 2 2 = 487976,14 ∑ = n i i X 1 2 3 = 13949,23 Universitas Sumatera Utara 37 Dari data diatas diperoleh persamaan : ∑ = n i i Y 1 ∑ ∑ ∑ = = = + + + = n i n i n i i i i X b X b X b n b 1 1 1 3 3 2 2 1 1 2.6 ∑ = n i i i Y X 1 1 ∑ ∑ ∑ ∑ = = = = + + + = n i n i n i n i i i i i i i X X b X X b X b X b 1 1 1 1 3 1 3 2 1 2 2 1 1 1 2.7 ∑ = n i i i Y X 1 2 ∑ ∑ ∑ ∑ = = = = + + + = n i n i n i n i i i i i i i X X b X b X X b X b 1 1 1 1 3 2 3 2 2 2 2 1 1 2 2.8 ∑ = n i i i Y X 1 3 ∑ ∑ ∑ ∑ = = = = + + + = n i n i n i n i i i i i i i X b X X b X X b X b 1 1 1 1 2 3 3 3 2 2 3 1 1 3 2.9 Dapat kita subtitusikan harga-harga yang bersesuaian, sehingga diperoleh persamaan : 5819,596 = 10 b + 5731,521 b 1 + 2197,532 b 2 + 353,633 b 3 3506912,97 = 5731,521 b + 4245779,40 b 1 + 1235320,21 b 2 + 176281,98 b 3 1272825,78 = 2197,532 b + 1235320,21 b 1 + 487976,14 b 2 + 77661,36 b 3 201868,93 = 353,633 b + 176281,98 b 1 + 77661,36 b 2 + 13949,23 b 3 Setelah persamaan diatas diselesaikan, maka diperoleh koefisien-koefisien regresi linier berganda sebagai berikut : b = 497,067 b 1 = 0,195 b 2 = -0,255 b 3 = 0,831 Sehingga diperoleh persamaan regresinya adalah : i i i i X b X b X b b Y 3 3 2 2 1 1 ˆ + + + = i i i i X X X Y 3 2 1 831 , 255 , 195 , 067 , 497 ˆ + − + = Universitas Sumatera Utara 38

4.3 Analisis Residu