�
�����
= �
��
1
; �
2
�
�����
= �
0,05�;�−�−1
�
�����
= �
0,053;29
�
�����
= 2,93 Dengan demikian dapat kita lihat bahwa nilai
�
ℎ�����
= 4,56 �
�����
= 2,93. Maka
� ditolak, hal ini berarti persamaan linier berganda
� atas �
1
, �
2
dan �
3
bersifat terdapat pengaruh signifikan antara luas wilayah, kepadatan penduduk dan tingkat pengangguran terhadap terjadinya jumlah penduduk miskin.
4.5 Perhitungan Koefisien Determinasi Dan Koefisien Korelasi Ganda
Dari Tabel 4.4 dapat dilihat harga Ʃy
2
= 41.174,7 dan nilai ��
���
= 13.182,64
telah dihitung sebelumnya, maka diperoleh nilai koefisien determinasi :
�
2
= ��
���
Ʃ�
2
�
2
= 13.182,64
41.174,7 �
2
= 0,320
Didapat nilai koefisien determinasi 0,320. Hal ini berarti bahwa sekitar 32 jumlah penduduk miskin dapat ditentukan oleh luas wilayah, kepadatan
Universitas Sumatera Utara
penduduk, dan tingkat pengangguran melalui hubungan regresi linier berganda sedangkan sisanya 68 dipengaruhi oleh faktor lain
. Untuk koefisien korelasi ganda digunakan rumus :
R = ��
2
R = �0,320
� = 0,56
Dari hasil perhitungan didapat korelasi � antara luas wilayah, kepadatan
penduduk dan tingkat pengangguran terhadap jumlah penduduk miskin sebesar 0,56. Nilai korelasi tersebut menyatakan bahwa hubungan antara luas wilayah,
kepadatan penduduk dan tingkat pengangguran terhadap jumlah penduduk miskin agak rendah.
4.6 Perhitungan Koefisien Korelasi Antar Variabel
Dari Tabel 4.2 dapat diperoleh koefisien korelasi antara variabel terikat �
dengan variabel bebas � sehingga diketahui seberapa besar pengaruh antar
variabel tersebut.
Universitas Sumatera Utara
4.6.1 Perhitungan Korelasi antara Variabel Bebas dan VariabeTerikat 1.
Koefisien Korelasi Antara Jumlah Penduduk Miskin � dengan Luas
Wilayah �
1
�
��
1
= �
Ʃ�
1
�
1
− Ʃ�
1
Ʃ� �{�
Ʃ�
1 2
− Ʃ�
1 2
}{ �
Ʃ�
2
− Ʃ�
2
} �
��
1
= 33
�33.429,8 − 716,8071.378,23 �{33�25.638,12 − 716,807
2
}{33 �98.735,4 − 1378,23
2
} �
��
1
= 115.258,49
671.892,03 �
��
1
= 0,172
Koefisien korelasi antara jumlah penduduk miskin � dan luas wilayah
�1 adalah 0,172 yang menunjukkan korelasi yang sangat rendah dengan arah positif. Hal ini berarti jika luas wilayah kecil maka jumlah penduduk miskin
rendah dan sebaliknya jika luas wilayah bertambah maka jumlah penduduk miskin meningkat.
2. Koefisien Korelasi Antara Jumlah Penduduk Miskin
� dengan Kepadatan Penduduk
�
2
�
��
2
= �
Ʃ�
2
�
1
− Ʃ�
2
Ʃ� �{�
Ʃ�
2 2
− Ʃ�
2 2
}{ �
Ʃ�
2
− Ʃ�
2
} �
��
1
= 33
�21.795,13 − 340,471378,23 �{33�16.967,4 − 340,47
2
}{33 �98.735,84 − 1378,23
2
} �
��
1
= 249.993,32
776.722,29
Universitas Sumatera Utara
�
��
1
= 0,3218 Koefisien korelasi antara jmlah penduduk miskin
� dan kepadatan penduduk
�
2
adalah 0,3218 yang menunjukkan korelasi yang rendah dengan arah positif. Hal ini berarti jika kepadatan penduduk bertambah akan
meningkatkan jumlah penduduk miskin, dan sebaliknya jika kepadatan penduduk menurun maka jumlah penduduk miskin menurun.
3. Koefisien Korelasi Antara Jumlah Penduduk Miskin
� dengan Tingkat Pengangguran
�
3
�
��
3
= �
Ʃ�
3
�
1
− Ʃ�
3
Ʃ� �{�
Ʃ�
3 2
− Ʃ�
3 2
}{ �
Ʃ�
2
− Ʃ�
2
} �
��
3
= 33
�8.487,5 − 192,841378,23 �{33�1.712,01 − 192,84
2
}{33 �98.735,84 − 1378,23
2
}
�
��
3
= 14.309,626
161.976,78 �
��
3
= 0,088 Koefisien korelasi antara jmlah penduduk miskin
� dan tingkat pengangguran
�
3
adalah 0,088, yang menunjukkan korelasi yang sangat rendah dengan arah positif. Hal ini berarti jika kepadatan penduduk kecil maka jumlah
penduduk miskin rendah dan sebaliknya jika kepadatan penduduk bertambah maka jumlah penduduk miskin meningkat.
Universitas Sumatera Utara
4. Koefisien Korelasi Antara Luas Wilayah
�
1
Dengan Kepadatan Penduduk
�
2
�
�
1
�
2
= �
Ʃ�
1
�
2
− Ʃ�
1
Ʃ�
2
�{� Ʃ�
1 2
− Ʃ�
1 2
}{ �
Ʃ�
2 2
− Ʃ�
2 2
} �
�
1
�
2
= 33
�1.321,46 − 716,807340,47 �{3325.638,12 − 716,807
2
}{3316.967,4 − 340,47
2
} �
�
1
�
2
= −200.443,1
384.081,42 ��
1
�
2
= −0,522
Koefisien korelasi antara luas wilayah �
1
dan kepadatan penduduk �
2
adalah −0,522 yang menunjukkan korelasi agak rendah dengan arah positif. Hal
ini berarti jika bertambahnya luas wilayah maka kepadatan penduduk menurun, dan jika luas wilayah semakin kecil maka kepadatan penduduk meningkat
.
5. Koefisien Korelasi Antara Luas Wilayah
�
1
Dengan Tingkat Pengangguran
�
3
�
�
1
�
3
= �
Ʃ�
1
�
3
− Ʃ�
1
Ʃ�
3
�{� Ʃ�
1 2
− Ʃ�
1 2
}{ �
Ʃ�
3 2
− Ʃ�
3 2
} ��
1
�
3
= 33
�3.560,88 − 716,807192,84 �{3325.638,12 − 716,807
2
}{331712,01 − 192,84
2
} ��
1
�
3
= −20.720,02
80.095,90 ��
1
�
3
= −0,259
Universitas Sumatera Utara
Koefisien korelasi antara luas wilayah �
1
dan tingkat pengangguran �
3
adalah −0,259 yang menunjukkan korelasi sangat rendah dan tidak searah
korelasi negatif. Hal ini berarti jika semakin luas wilayah maka menurunnya tingkat pengangguran, dan semakin bertambah luas wilayah akan meningkatkan
pengangguran.
6. Koefisien Korelasi Antara Kepadatan Penduduk
�
2
Dengan Tingkat Pengangguran
�
3
�
�
2
�
3
= �
Ʃ�
2
�
3
− Ʃ�
2
Ʃ�
3
�{� Ʃ�
2 2
− Ʃ�
2 2
}{ �
Ʃ�
3 2
− Ʃ�
3 2
} �
�
2
�
3
= 33
�3.895,16 − 340,47192,84 �{3316.967,4 − 340,47
2
}{331.712,01 − 192,84
2
} �
�
2
�
3
= 62.884,045
92.592,1658 �
�
2
�
3
= 0,679
Koefisien korelasi antara kepadatan penduduk �
2
dan tingkat pengangguran
�
3
adalah 0,679 yang menunjukkan korelasi yang cukup dengan arah positif. Hal ini berarti jika kepadatan penduduk meningkat maka
tingkat pengangguran terbuka akan meningkat dan sebaliknya jika kepadatan penduduk menurun maka tingkat pengangguran akan menurun
.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian Implementasi Sistem
