31
Tabel 3.5 Lanjutan 1
2 3
4 5
6 7
8
38. 10,133
8,897 6,566
8,737 9,846
5,663 9,145
39. 11,635
10,495 6,566
8,737 12,782
4,000 11,513
40. 13,276
6,857 5,093
14,434 12,782
12,893 13,730
41. 11,774
12,952 10,652
13,041 9,677
8,650 8,059
42. 13,276
11,332 13,333
14,434 12,782
14,147 12,454
43. 11,774
6,857 8,194
8,737 8,005
14,147 9,588
44. 13,276
11,332 10,652
12,028 8,167
10,531 8,059
45. 6,683
12,952 10,652
7,623 5,621
14,147 13,730
46. 10,146
12,952 9,587
14,434 9,535
7,650 9,746
47. 13,276
8,477 10,710
14,434 11,376
11,892 13,730
48. 8,505
11,412 11,941
14,434 12,782
9,988 7,119
49. 6,683
6,857 9,478
10,552 7,446
12,604 9,954
50. 13,276
12,952 13,333
11,748 12,782
12,604 13,730
51. 13,276
9,792 10,952
9,086 7,170
10,349 8,426
52. 13,276
6,857 5,093
14,434 12,782
12,893 13,730
53. 10,133
11,332 11,941
13,142 9,677
11,243 10,893
54. 13,276
6,857 5,093
14,434 12,782
12,893 13,730
55. 8,325
8,398 8,529
11,748 9,677
11,243 12,454
56. 10,374
8,477 13,333
6,427 8,907
11,267 13,730
57. 6,683
6,857 6,127
10,286 4,939
8,650 9,334
58. 10,133
5,737 9,483
9,009 7,066
11,243 13,730
59. 13,276
12,952 13,333
11,748 12,782
12,604 13,730
60. 8,505
11,412 11,941
14,434 12,782
9,988 12,423
61. 10,133
8,897 6,566
8,737 9,846
5,663 9,145
62. 6,683
12,952 7,101
10,635 8,148
11,892 9,334
63. 13,276
6,857 5,093
14,434 12,782
12,893 13,730
64. 13,276
8,194 7,219
14,434 12,782
12,893 13,730
65. 6,683
6,857 8,194
5,113 4,939
7,576 9,334
Sumber: Perhitungan menggunakan Excel
3.5.1 Membentuk Matriks Koefisien Korelasi
�
�
= ∑
− ̅ − ̅ √∑ − ̅ ∑ − ̅
Koefisien korelasi antara dengan �
= ∑
− ̅ − ̅
√∑ − ̅
∑ − ̅
32 �
= 99,6 6
√ 9,967
7, �
= 99,6 6
√659 ,696 �
= 99,6 6
56,77 = ,
Untuk perhitungan nilai koefisien korelasi antara Y dengan Xi berikutnya, penulis menggunakan SPSS.
Matriks koefisien korelasi antara Y dengan Xi dan antar variabel.
6
6
1 0,388
0,131 0,230
0,255 0,362
0,445 0,388
1 0,115
0,237 0,420
0,517 0,289
0,131 0,115
1 0,586
0,235 0,275
0,167 0,230
0,237 0,586
1 0,079
0,248 0,373
0,255 0,420
0,235 0,079
1 0,537
0,391 0,362
0,517 0,275
0,248 0,537
1 0,302
0,445 0,289
0,167 0,373
0,391 0,302
1
Sumber: Perhitungan menggunakan SPSS
3.5.2 Membentuk Persamaan Regresi Pertama
Berdasarkan matriks korelasi sebelumnya variabel yang mempunyai koefisien korelasi terbesar terhadap adalah
6
. Sehingga variabel yang pertama masuk pada persamaan adalah
6
dan kemudian dihitung koefisien regresi antara dengan
6
.
33 Persamaan regresi didapat sebagai berikut:
= � + �
6 6
+ 11,513 =
� + � 14,147 +
13,729 = � + �
14,147 + 13,729 =
� + � 12,893 +
13,729 = � + �
14,147 + 13,729 =
� + � 12,786 +
13,729 = � + �
12,786 + 13,729 =
� + � 11,267 +
12,422 = � + �
12,604 + 13,729 =
� + � 12,810 +
11,361 = � + �
11,350 + 11,361 =
� + � 9,281 +
12,171 = � + �
12,810 + 12,422 =
� + � 12,786 +
9,803 = � + �
11,350 + 9,588 =
� + � 12,810 +
12,453 = � + �
12,810 + 11,053 =
� + � 12,786 +
13,729 = � + �
14,147 + 11,146 =
� + � 11,531 +
12,453 = � + �
14,147 + ⋮
⋮ ⋮
⋮ ⋮
9,746 = � + �
7,650 + 13,729 =
� + � 11,892 +
7,119 = � + �
9,988 + 9,953 =
� + � 12,604 +
13,729 = � + �
12,604 + 8,426 =
� + � 10,349 +
13,729 = � + �
12,893 + 10,892 =
� + � 11,243 +
13,729 = � + �
12,893 + 12,453 =
� + � 11,243 +
13,729 = � + �
11,267 + 9,334 =
� + � 8,650 +
13,729 = � + �
11,243 + 13,729 =
� + � 12,604 +
12,422 = � + �
9,988 + 9,145 =
� + � 5,663 +
9,334 = � + �
11,892 + 13,729 =
� + � 12,893 +
13,729 = � + �
12,893 + 9,334 =
� + � 7,576 +
34 Persamaan regresi yang didapat dalam bentuk matriks sebagai berikut:
11,513 13,730
13,730 13,730
13,730 13,730
13,730 12,423
13,730 11,361
11,361 12,171
12,423 9,803
9,588 12,454
11,053 13,730
11,147 12,454
⋮ 9,746
13,730 7,119
9,954 13,730
8,426 13,730
10,893 13,730
12,454 13,730
9,334 13,730
13,730 12,423
9,145 9,334
13,730 13,730
9,334 =
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
⋮ 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 14,147
14,147 12,893
14,147 12,786
12,786 11,267
12,604 12,810
11,350 9,281
12,810 12,786
11,350 12,810
12,810 12,786
14,147 11,531
14,147 ⋮
7,650 11,892
9,988 12,604
12,604 10,349
12,893 11,243
12,893 11,243
11,267 8,650
11,243 12,604
9,988 5,663
11,892 12,893
12,893 7,576
b b
2
= B
35 Sehingga
′
= 65
75 ,995 75 ,995 9 6 ,6 7
′
= 75 , 7 5 ,6
Dengan menggunakan rumus: ′
−
= det ′ � ′
Akan didapat: ′
−
= , 65
− , − ,
, Diperoleh:
= ′
−
′ =
7,5 0,3529
b = 7,5211 ; b
2
= 0,3529
Uji Keberartian Regresi antara dengan �
′
= 7,5211 0,3529
′
. ′ = 8797,4099
Sehingga didapat: SSR =
′
. ′ − ∑
n = 8797,4099 –
754,274
2
65 = 44,6519
SST = ∑ −
∑ n
= 8980,138 – 754,274
2
65 = 227,38
SSE = SST – SSR = 227,380 – 44,6519 = 182,7281
MSE = SSE
n − p = 182,7281
65 − 2 = 2,9004
MSR = SSR
p − 1 = 44,6519
2 − 1 = 44,6519
Tabel 3.6 Analisa Variansi Untuk Uji Keberartian Regresi dengan �
Sumber Variansi Df
SS MS
F
hitung
Regresi 1
44,6519 44,6519
15,3951 Residu
63 182,7281
2,9004 Total
227,380 -
36 F
tabel
= F
1 ; 63 ; 0,05
= 3,99. Karena F
hitung
F
tabel
, maka regresi antara dengan
6
berarti, dan variabel
6
tetap dalam regresi. Persamaan regresi yang terbentuk adalah
= 7,5211 + 0,3529
6
.
3.5.3 Menghitung Harga Parsial Korelasi Variabel Sisa Pertama
