a. Interpretasi Korelasi
Ada tiga penafsiran hasil analisis korelasi, meliputi: pertama, melihat kekuatan hubungan dua variabel; kedua, melihat signifikansi hubungan; dan ketiga, melihat
arah hubungan. Untuk melakukan interpretasi kekuatan hubungan antara dua variabel dilakukan dengan melihat angka koefisien korelasi hasil perhitungan dengan
menggunakan kriteria sbb:
1. Jika angka koefisien korelasi menunjukkan 0, maka kedua variabel tidak
mempunyai hubungan. 2.
Jika angka koefisien korelasi mendekati 1, maka kedua variabel mempunyai hubungan semakin kuat.
3. Jika angka koefisien korelasi mendekati 0, maka kedua variabel
mempunyai hubungan semakin lemah. 4.
Jika angka koefisien korelasi sama dengan 1, maka kedua variabel mempunyai hubungan linier sempurna positif.
5. Jika angka koefisien korelasi sama dengan -1, maka kedua variabel
mempunyai hubungan linier sempurna negatif.
b. Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis untuk korelasi digunakan uji t. Pengambilan keputusan menggunakan angka pembanding t tabel dengan kriteria sebagai berikut :
1. Jika t hitung t tabel, H
ditolak; H
1
diterima 2.
Jika t hitung t tabel, H diterima; H
1
ditolak
Disamping menggunakan cara diatas, cara kedua ialah menggunakan angka signifikansi. Caranya adalah sebagai berikut :
1. Jika angka signifikansi hasil riset 0,05; maka H
ditolak. 2.
Jika angka signifikansi hasil riset 0,05; maka H diterima
Universitas Sumatera Utara
2.2.1.2 Analisis Regresi
Dalam penelitian ini, salah satu teknik analisis yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda. Analisis regresi linier berganda ialah suatu alat analisis dalam ilmu
statistik yang berguna untuk mengukur hubungan matematis antara lebih dari 2 peubah. Bentuk umum persamaan regresi linier berganda ialah sebagai berikut :
Persamaan tersebut diduga oleh persamaan di bawah ini :
Menentukan b , b
1
, b
2
, …, b
k
dapat menggunakan metode kuadrat terkecil melalui apa yang disebut dengan persamaan normal seperti di bawah ini :
Bentuk persamaan matriks di atas termasuk ke dalam suatu sistem persamaan linier. Mencari atau menentukan b
, b
1
, b
2
, b
3
, …, b
n
berarti mencari atau menentukan solusi dari sistem persamaan linier SPL. Mencari solusi SPL ada berbagai macam
cara, diantaranya ialah Metode Eliminasi Gauss, Metode Invers Metode Matriks yang diperbesar dan Metode Matriks Adjoin, dan Metode Cramer.
Metode Cramer merupakan metode yang paling populer dalam menentukan suatu solusi SPL Sistem Persamaan Liniear karena sifatnya yang mudah dipelajari
dan sederhana. Menurut Cramer jika kita punya SPL Sistem Persamaan Liniear sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Maka x
1
, x
2
, x
3
, …, x
n
dapat langsung dicari dengan membagi determinan matriks A
j
dengan determinan matriks koefisien A. Dimana :
a. Pengaruh Simultan
Uji simultan atau uji F, bertujuan untuk mengetahui pengaruh gabungan variabel- variabel X terhadap variabel Y. Nilai F hitung dapat ditentukan dengan formula :
Keterangan : R2
= Koefisien determinasi
n =
Banyaknya sampel m
= Banyaknya varians
Universitas Sumatera Utara
Apabila hasil perhitungan F hitung F tabel, maka H ditolak sehingga dapat
dikatakan bahwa variabel bebas regresi dapat menerangkan variabel terikat secara serentak. Sebaliknya jika F hitung F tabel, maka Ho diterima dengan demikian dapat
dikatakan bahwa variabel bebas dari model regresi berganda tidak mampu menjelaskan variabel terikat.
b. Pengaruh Parsial
Untuk menguji kemaknaan koefisien regresi parsial digunakan uji t. Nilai t dapat ditentukan dengan formula sebagai berikut :
keterangan : r
= Koefisien korelasi
n =
Banyaknya sampel
Apabila t hitung t tabel, maka H ditolak dengan demikian variabel bebas
dapat menerangkan variabel terikat yang ada dalam model. Sebaliknya apabila t hitung t tabel maka Ho diterima, dengan demikian variabel bebas tidak dapat
menjelaskan variabel terikat atau dengan kata lain tidak ada pengaruh di antara dua variabel yang diuji. Untuk mencari besarnya r
2
, di mana r
2
adalah satu dikurangi rasio antara besarnya deviasi Y observasi dari garis regresi dengan besar deviasi nilai Y
observasi dari rata-ratanya. Secara matematis dapat ditulis dengan formula sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Keterangan : r2
= Besarnya koefisien determinasi
Y =
Nilai variabel Y Ŷ
= Nilai estimasi Y
Ϋ =
Nilai rata-rata varians Y
Universitas Sumatera Utara
BAB 3
ANALISIS KEBUTUHAN
3.1 SEJARAH SINGKAT KABUPATEN LANGKAT
Kategori