= 3,89 Dengan demikian dapat kita lihat bahwa nilai
16,08 3,89. Maka
ditolak dan diterima. Hal ini berarti persamaan linier berganda Y atas
bersifat nyata yang berarti bahwa jumlah pasangan usia subur dan jumlah pengguna alatcara KB secara bersama-sama berpengaruh terhadap terjadinya
angka kelahiran total.
4.4 Koefisien determinasi
Dari Tabel 4 dapat dilihat harga ∑
= 2,69 dan nilai = 1,93 telah dihitung
sebelumnya, maka diperoleh nilai koefisien determinasi:
∑
=
Untuk koefisien korelasi ganda digunakan rumus: R =
√
Maka: R =
√ R = 0,84
Dari hasil perhitungan diperoleh nilai korelasi R yaitu sebesar 0,84 yang menunjukkan bahwa korelasi antara variabel bebas X dengan variabel tak bebas Y
berhubungan secara positif dengan tingkat yang tinggi. Adapun nilai koefisien
Universitas Sumatera Utara
determinasi diperoleh sebesar 0,72 yang berarti sekitar 72 angka kelahiran
total yang terjadi dipengaruhi oleh jumlah pasangan usia subur dan jumlah pengguna alatcara KB. Sedangkan sisanya sebesar 100 - 72 = 28
dipengaruhi oleh faktor-faktor yang lain.
4.5 Koefisien korelasi
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 dapat dihitung besar koefisien korelasinya yaitu:
1. Koefisien korelasi antara angka kelahiran total Y dengan jumlah
pasangan usia subur :
=
∑ ∑
∑ √{ ∑
∑ }{ ∑
∑ }
=
√
=
√
=
√
= 0,79
2. Koefisien korelasi antara angka kelahiran total Y dengan jumlah
pengguna alatcara KB :
Universitas Sumatera Utara
=
∑ ∑
∑ √{ ∑
∑ }{ ∑
∑ }
=
√
=
√
=
√
=
= 0,67
4.5.2 Perhitungan korelasi antara variabel bebas
1. Koefisien korelasi antara jumlah pasangan usia subur dengan jumlah
pengguna alatcara KB :
=
∑ ∑
∑ √{ ∑
∑ }{ ∑
∑ }
=
√
=
√
=
√
= = 0,96
Universitas Sumatera Utara
Dari perhitungan koefisien korelasi baik antara variabel bebas terhadap variabel tak bebas maupun antara sesama variabel bebas diperoleh kesimpulan
sebagai berikut: 1.
= 0,79;variabel berkorelasi kuat terhadap variabel Y
2. = 0,67;variabel
berkorelasi kuat terhadap variabel Y 3.
= 0,96;variabel berkorelasi kuat terhadap variabel
4.6 Uji koefisien regresi linier ganda
1. Pengaruh Antara Pasangan Usia Subur dengan Angka Kelahiran
Pasangan usia subur tidak berpengaruh terhadap angka kelahiran di kabupaten Tapanuli Utara
Pasangan usia subur berpengaruh terhadap angka kelahiran di kabupaten Tapanuli Utara.
Dengan taraf nyata α = 0,05 maka nilai dengan derajat
kebebasan
⁄
sehingga = 2,179 Uji 2 sisi.
diterima bila ditolak bila
Menentukan nilai digunakan rumus berikut:
=
√∑
Universitas Sumatera Utara
∑ = 1.590.962.583
= 0,96
=
∑ ̂
=
= 0,062925 = 0,25084
=
√
= = 2,245994912-05
Maka:
= =
= 3,19 Dapat dilihat bahwa
sehingga ditolak yang berarti
secara parsial pasangan usia subur berpengaruh terhadap Angka Kelahiran di kabupaten Tapanuli Utara.
2.
Pengaruh Pengguna AlatCara KB dengan Angka Kelahiran
Pengguna alatcara KB tidak berpengaruh terhadap angka kelahiran di kabupaten Tapanuli Utara.
Universitas Sumatera Utara
Pengguna alatcara KB berpengaruh terhadap angka kelahiran di kabupaten Tapanuli Utara.
Dengan taraf nyata α = 0,05 maka nilai dengan derajat kebebasan
⁄
sehingga = 2,179 uji 2 sisi.
diterima bila ditolak bila
Menentukan nilai digunakan rumus berikut:
=
√∑
∑ = 667.740.238
= 0,96
=
∑ ̂
=
= 0,062925 = 0,25084
=
√
= = 3,10878 x
Maka:
Universitas Sumatera Utara
= =
= -2,0236
Dapat dilihat bahwa sehingga
diterima yang berarti secara parsial pengguna alatcara KB tidak berpengaruh terhadap Angka
Kelahiran di kabupaten Tapanuli Utara.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian implementasi sistem
