Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang Di Provinsi Sumatera Utara

  BAB 3 GAMBARAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK

  3.1 BPS (Badan Pusat Statistik) Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Negara Non Departemen. BPS melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh pemerintah antara bidang pertanian, agrarian, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan, dan keagamaan. Selain hal – hal di atas BPS juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi di lapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik di pusat maupun di daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan definisi, klasifikasi dan ukuran – ukuran lainnya.

  3.2 Visi dan Misi BPS (Badan Pusat Statistik)

  3.2.1 Visi BPS (Badan Pusat Statistik) Badan Pusat Statistik mempunyai visi menjadikaninformasi Statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung Sumber Daya Manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang muktahir.

  3.2.2 Misi BPS (Badan Pusat Statistik) 1.

  Memperkuat landasan konstitusional dan operasional lembaga statistik untuk penyelenggaraan statistik yang efektif dan efisien.

  2. Menciptakan insan statistik yang kompeten dan profesional, didukung pemanfaatan teknologi informasi mutakhir untuk kemajuan perstatistikan Indonesia.

  3. Meningkatkan penerapan standar klasifikasi, konsep dan definisi, pengukuran, dan kode etik statistik yang bersifat universal dalam setiap penyelenggaraan statistik.

4. Meningkatkan kualitas pelayanan informasi statistik bagi semua pihak.

  5. Meningkatkan koordinasi, integrasi, dan sinkronisasi kegiatan statistik yang diselenggarakan pemerintah dan swasta, dalam kerangka Sistem Statistik Nasional (SSN) yang efektif dan efisien.

  3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara Setiap perusahaan baik perusahaan pemerintah maupun swasta mempunyai struktur organisasi, karena perusahaan juga merupakan organisasi. Dimana organisasi adalah suatu system dari aktivitas kerjasama yang terorganisir, yang dilaksanakan oleh sejumlah orang untuk mencapai tujuan bersama.

  Dalam struktur organisasi ditetapkan tugas-tugas, wewenang dan tanggung jawab setiap orang dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan serta bagaimana hubungan yang satu dengan yang lain.

  Dengan adanya struktur organisasi perusahaan yang baik, maka dapat diketahui pembagian tugas antara pegawai dalam rangka pencapaian tujuan. Adapun struktur organisasi yang dipakai oleh Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara adalah struktur organisasi berbentuk Lini dan staff.

1. Kepala kantor Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara 2.

  Bagian Tata Usaha 3. Bidang Statistik Produksi 4. Bidang Statistik Distribusi 5. Bidan Statistik Kependudukan 6. Bidang Pengolahan, Penyaajian dan Pelayanan Statistik 7. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

  3.4 Job Description Dalam menjalankan suatu organisasi maka diperlukan personal-personal jabatan tertentu dalam organisasi tersebut dimana masing-masing diberi tugas dan fungsi job description atau pembagian kerja. Kepala kantor dibantu bagian tata usaha yang terdiri dari :

1. Sub Bagian Urusan Dalam 2.

  Sub Bagian Perlengkapan 3. Sub Bagian Keuangan 4. Sub Bagian Kepegawaian 5. Sub Bagian Bina Program

  Sedangkan bidang penunjang statistika ada 5 bidang, yaitu : 1.

  Bidang Statistik Produksi Bidang Statistik Produksi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistic pertanian, industry serta konstruksi pertambangan dan energy.

  2. Bidang Statistik Distribusi Bidang Statistik Distribusi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatn statistic konsumen dan perdagangan besar, statistic keuangan dan harga produsen serta Statistik Kesejahteraan.

  3. Bidang Statistik Sosial Bidang Statistik Kependudukan mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistik demografi dan rumah tangga, satatistik ketenaga kerjaan dan statistic kesejahteraan.

  4. Bidang Itegrasi Pengolahan dan Distribusi Sosial Bidang Statistik Pengolahan Data mempunyai tugas yaitu melaksanakan kegiatan dan penyiapan data, penyusunan system, dan program serta operasional pengolahan data dengan computer.

  5. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik mempunyai tugas yaitu melaksanakan kegiatan penyusunan neraca produksi, neraca konsumen dan akumulasi penyajian analisis serta kegiatan penerapan statistic.

  .

  BAGAN STRUKTUR BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI SUMATERA UTARA

  BAB 4 PENGOLAHAN DATA

  4.1 Pengolahan Data Data yang diambil dari kantor Badan Pusat Statistik Sumatera Utara adalah data Jumlah Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang, Jumlah Perusahaan Industri Besar dan Sedang, Biaya Input, dan Nilai Tambah Berdasarkan Harga Pasar.

Tabel 4.1 Jumlah Tenaga Kerja, Jumlah Perusahaan Industri Besar dan Sedang, Biaya Input, dan Nilai Tambah Berdasarkan Harga Pasar.

  Jumlah Jumlah Biaya Nilai Wilayah

  Tenaga Kerja Perusahaan Input Tambah Nias Mandailing Natal 310 1 384,49 27,53 Tapanuli Selatan 390 2 912,33 161,02 Tapanuli Tengah 1530 5 461,75 141,19 Tapanuli Utara 135 1 113,37 3,78 Toba Samosir 745 11 350,5 315,35 Labuhanbatu 3505 19 3507,23 1083,55 Asahan 7540 112 6193,15 1253,3 Simalungun 5181 49 6211,65 1547,82 Dairi 232 2 7,3 5,18 Karo 735 4 145,95 148,85 Deli Serdang 47998 344 14891,52 5662,01 Langkat 7580 57 2456,22 1684,07 Nias Selatan

  45 2 0,91 1,5

Tabel 4.1 Jumlah Tenaga Kerja, Jumlah Perusahaan Industri Besar dan

  Sedang, Biaya Input, dan Nilai Tambah Berdasarkan Harga Pasar (Lanjutan).

  Jumlah Jumlah Biaya Nilai Wilayah

  Tenaga Kerja Perusahaan Input Tambah Humbang Hasundutan 198 5 15,93 11,62 Pakpak Bharat Samosir

  45 1 5,5 15,14 Serdang Bedagai 9615 49 1886,53 1201,83 Batu Bara 5065 41 4043,22 8462,23 Padang Lawa Utara 2165 6 2522,75 746,26 Padang Lawas 1140 5 1158,96 467,1 Labuhanbatu Selatan 3260 19 6719,58 2894,85 Labuhanbatu Utara 3400 15 3082,58 614,28 Nias Utara

  1 Nias Barat Sibolga Tanjungbalai 558 13 823 465,72 Pematangsiantar 4228 35 2010,77 537,14 Tebing Tinggi 1350 14 2186,81 135,27 Medan 36980 151 21621,56 7405,43 Binjai 1130 19 47,36 30,85 Padangsidimpuan 335 3 149,66 130,3 Gunungsitoli

  21 1 0,36 0,45 Jumlah 145416 987 81910,94 35153,62 Rata-rata 4406,55 29,91 2482,15 1065,26

  Dari data tabel 3.1 maka: Y = Jumlah Tenaga Kerja X = Jumlah Perusahaan

  1 X = Biaya Input

  2 X = Nilai Tambah

  3

  Dalam mengalisa data tabel 3.1 tersebut menggunakan SPSS, diperoleh output dan penjelasannya sebagai berikut:

Tabel 4.2 Tampilan SPSS untuk Persamaan Garis Regresi Linier Ganda.

  Dari tabel 3.2 kolom unstandardized coefficients, diperoleh nilai: b = -725.988 b = 99.932

  1

  b = 0.873

  2

  b = -0.021

3 Dengan demikian persamaan regresi linier ganda yang didapat atas X , X ,

  1

  2

  dan X adalah:

  3

  =WXY*Z[[ ZZ*Z\X] ^*[W\] = ^*^XJ] Untuk lebih jelasnya digunakan penghitungan secara manual, untuk itu perlu dicari harga-harga untuk tabel berikut.

Tabel 4.3 Harga-Harga yang Diperlukan Untuk Menghitung Koefisien b , b , b , dan b

  1

  2

  3 !" # !" ' "( )* )+ )* ), )+ ),

  $ % & "

• # ( . - ./010

  12. ./010 12. -2/21-

" 3 ( . - 1.. 4 1- / 0144 . 1-0 04 -.1./

" # 2.- 2 04 1 2 0 1 .-/1 2 -21 2 42 010/ " 5( .2 .1. .1 / .1. .1 / 0 /120

  3 02 .2-12 . 21.2 ./2212- .04/1/2 -2.-1 / 6 " (" .2-2 .2- 1 . -/.122 444. 1. -2/ 102 ./-- 2 1- 20- 4 .1 2 2.1. 4 .4. 1/- 0-.4 14- 4 / 01 - 3 " #" 2 /

  4 142 20 1/ .-0. -1/2 2/0.1 / 4 02 41 - 7 . 1. 21 / 014- -1.4 . 1/ $ .2 021 2 0/1/2 2/.1/- 2 210- 0144 7 3 # / .00 0/ 12 244 1- 2 4/ 1// . 100 /0. 2 .21 4 6 # ( 2/-

  2 0241 4/01- 0---0120

  2 1 0 .400410 3 ( 02 -1 12 1/ .

  1. 8" # 8 " "( / 2 21 . 14 142 2/1 - /21

• & (

  3 02 212 21 0 212- 21 0 /.1 3 # # 4 2 //412. - 1/. 0. 1 2/// 14 4 //1.2 (" 2-42 0-0.1 /04 1 . 42 1- .04 2 10. .0 042 12/ & # 6 9 5(

  42

  4 2 1 2 041 4 2 .412- 00 124 // 4

  10 & # 6 9 0- 2 2/1 4 04 1 2 01/- ..212- 20 .2-1 6 " (" 3 ( . 4-

  4 12/ / 01/2 4 1- 22-- 1 2 02 41 4 6 " (" 5( .0-- 2 .-/ 12/ 4 01 / 04 ./1 - 01 - / .24 1 0

  Universitas Sumatera Utara

Tabel 4.3 Harga-Harga yang Diperlukan Untuk Menghitung Koefisien b , b

  1

  , b

  2

  , dan b

  3

  (Lanjutan)

  !" # $ % !" & "

  ' "( )* )+ )* ), )+ ),

5( - - - - - -

( - - - - - - - 3 # - - - - - - -

  

%" # 22/ . / . 0421 -4 1-- 4-201.4 ./. / 124

& ( # ( / .2 - -1 2. 1 0 -. 41 2 / 1 - -/--421--

# ## .2- /41/ .21 .-4 21.0 / .1 / 2/- 1

.4 /-

  2 4 124 0-210. . 40/22124 / 1 . 4- 4 0 1-

% .- 0 1.4 .-1/2 / 1/0 2/41 2 04 1-4

& # " ..2 . 0 144 .-1. 00/1 / . -1 - 2--1 - :" " # (

• 1.4 -102 -1.4 -102 -1 4

  Universitas Sumatera Utara

Tabel 4.3 Harga-Harga yang Diperlukan Untuk Menghitung Koefisien b , b , b , dan b (Lanjutan)

  1

  2

  3 )* )+ ), )*; )+; ),; ;

• # ( . - 1 - /2.01.- 0 /. 124 2 1 - 4 -- " 3 ( /- 4 1/- /. .041-.

  2 100

  2 -- .22/-/1 - " # 42- -40 12- 4- -1 - 2 . .1-4 .014 .0- -- " 5( .2 2.-01 2 2 -1.- /2 1 4

  01 /

  2 3 / 2 4 12- .0 .21 2 /2-1 2 00214 222- 2 6 " (" 442 2 /0 1 2 . /0 1 2 .4 .--44 1 0-/-14- /2- 2

  /000/- 044 4.2 1-- 00 // 1-- 200 ./.22 -41 2 - 4-1/ 24/2 4-- 3 " #" 2./4 . / 22/142 /- 2210 0- ./2/02 21 . 2 041 2 4/0 4 7 040 4 .14- - 1 4

  2.1 41/. 2./ 0

• $ 0- .1 2 - 0-01 2 4 .- 10- 241. 20-

  2

  7 3 # 42 . 0 4. 41 4 42 221 / /..4 2 .4 1 . -2/.2 1 0 .-./-/--0 6 # ( 0. -4- /4 / 0 14- 42 2-14- . 0 4-..- 414 /.4- 1 4 2 0240--

• 3 ( 0-1 2 4 12- -1/. 1 2 - 2

  8" # 8 - " "( . 201 0 .--1 4

  2 2.1 4 .21- . -0

• & (

  3

02 0 12- 4/ 1.- .-1 2

1 - 2 3 # # .2 / ./ /21 2 2222 2102 0- .22/ 2100 000. 21.2 00/ 2 (" - 442 -0 / - 1.- 0 /4 01 2 4/ 4.0 4

  1 4- ..412 2420

  2

• & # 6 9 5( 204 2.1 2 4 242 1 - .4 4.40 4 124 224 -.1 04/

  2 & # 6 9 2 -- . 010- 2. 0 01-- 2 .0. //1 / / / 10 4-- 6 " (" 3 (

  4 0- -2/.-1/- 0. 1-- .4 02 2 221./ /./- 2412 -4 4-- 6 " (" 5( 2 --- -0/- 1-- -//22 1-- 2 2- 104 . .. 1 24----

• - - - - - - 5(

  Universitas Sumatera Utara

Tabel 4.3 Harga-Harga yang Diperlukan Untuk Menghitung Koefisien b , b

  1

  , b

  2

  , dan b

  3

  (Lanjutan)

  )* )+ ), )*; )+; ),; ; ( - - - - - - - 3 # - - - - - - - %" #

  20 02 .01-- 2 / 1 4

  4 4 . 4/ 21 . .40 & ( # ( /- /2- 2.2124 -

1

2 0-0. 21 //2 1./ / 2 /0 # ## / --

  2 .12- / 4 012- 4 0 / . 1 / / 1 / 2-- 22/. /- 242 //1/- ./2 /- 10- /- 04 0 /241/. 20/0-. .10/ .4 2 -0--

% 0 - 2.2 41/- .0/4-12- .4 0 1 2 1 4 --

& # " --2 2- .41 - 0.42-12- . /1

  4 /1-

  2 :" " # ( 124 102 -1 . -1 -

  00 Universitas Sumatera Utara Dari table 4.3 diperoleh harga-harga sebagai berikut: = 145416 = 24720955 = 987 = 1715492768,87 = 81910,94 = 651169378

  " = 35153,62 = 166585 = 10167450,62 = 877669778,81 = 3908549,79 = 178172017,50 = 332133445,73

  Dengan persamaan: !""""""

  # ! ! !

  ! !

  ! ! ! ! ! !

  ! !

  ! ! ! ! ! ! !

  !

  ! ! ! ! ! ! !

  Maka diperoleh persamaan sebagai berikut: 145416 = 33b + 987b + 81910,94b + 35153,62b

  1

  2

  3

  24720955 = 987b + 166585 b + 10167450,62b + 3908549,79b

  1

  2

  3

• 1715492768,87 = 81910,94b + 10167450,62b + 3908549,79b

  1

  2

  332133445,73b

  3

  651169378 = 35153,62b + + 3908549,79b + 332133445,73b

  1

  2

  178172017,50b

3 Setelah persamaan disubstitusikan, diperoleh harga-harga sebagai berikut:

  b = -725,988 b = 99,932

  1

  b = 0,873

  2

  b = -0,021

3 Dengan demikian persamaan regresi linier yang didapat atas X , X , dan

  1

  2 X adalah:

  3

• 725,988 99,932

  ^ [W\ -0,021

  4.2 Standar Error Estimasi Untuk menghitung kekeliruan baku taksiran S diperlukan harga-harga yang

  y,123

  diperoleh dari persamaan regresi di atas untuk tiap harga X , X , dan X yang

  1

  2

  3 diketahui.

  Maka kekeliruan bakunya dapat dihitung dengan persamaan 2.6: = /

  ! !

  O - $

• )*

  = + = """ O _` ` a`b c` $ """

  )* +

  = = O _` ` a`b c`

  $ """

• )*

  d $ ec b dd"""

• )*

  2259,71 $

• )*

  Dengan hal ini berarti rata-rata jumlah tenaga kerja yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata jumlah tenaga kerja yang diperkirakan sebesar 2259,71.

  4.3 Uji F pada Regresi Linier Ganda Menguji keberartian regresi linier berganda dimaksudkan untuk meyakinkan apakah regresi berbentuk linier yang didapat berdasar penelitian ada artinya bila dipakai untuk membuat kesimpulan mengenai peubah.

  Dari harga-harga table 4.3 dapat diketahui nilai jumlah kuadrat regresi (JKreg), nilai jumlah kuadrat residu (JKres) dan selanjutnya dapat dihitung F

  hitung

  Hipotesa mengenai keberartian model regresi adalah: Pengujian hipotesis bagi koefisien-koefisien regresi linier berganda dapat dilakukan secara serentak atau keseluruhan. Pengukian regresi linier perlu dilakukan untuk mengetahui apakah variabel-variabel bebas secara bersamaan memiliki pengaruh terhadap variabel tak bebas.

  Langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut: 6.

  H : b = b = b = ... = b = 0, (X , X , ..., X tidak mempengaruhi Y) O

  1

  2 3 k

  1 2 k

H minimal ada satu parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan

  1 : nol atau mempengaruhi Y.

  7. Menentukan taraf nyata dan F dengan derajat kebebasan v = k dan v =

  tabel

  1

  2

  n-k-1

  8. Menentukan kriteria pengujian

  H diterima bila F F hitung "2 tabel

  H ditolak bila F hitung tabel

3 F

  9. Menentukan nilai statistik F dengan rumus:

  789 :

• (2.7)

  4

  5!6 789 $

• ;+; /

  Dimana:

  JK = jumlah kuadrat regresi reg

  JK = jumlah kuadrat residu (sisa) res

  (n – k – 1) = derajat kebebasan JK = b + b + b (2.8) reg

  1 2 k

  ) < ) < ) <

  ! ! ! ! ! !

  Keterangan: " "=" >

  "

  " "=" >

  "

  " "=" >

  "

• (2.9) 78 = /

  9 $ ! ! 10. diterima atau ditolak.

  Membuat kesimpulan apakah H

  2.6 Koefisien Determinasi

  2 Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan R untuk menguji regresi linier

  berganda yang mencakup lebih dari dua variabel. Koefisien determinasi adalah untuk mengetahui proporsi keberagaman total dalam variabel tak bebas Y yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas X yang ada di

  2

  dalam model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka R akan ditentukan dengan rumus:

  78 9 :

  (2.10) ?

  )!

• /

  (2.11) " =

  )

  ! !

  Keterangan:

  JK = jumlah kuadrat regresi reg

  2.7 Koefisien Korelasi Analisis Korelasi adalah alat yang dapat digunakan untuk menghitung adanya derajat hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lain. Hubungan antara variabel ini dapat berupa hubungan yang kebetulan belaka, tetapi dapat juga merupakan hubungan sebab akibat.

  Untuk mencari korelasi antara variabel Y dan X dapat dirumuskan sebagai berikut:

  A D .- A /- D / BC C BC C

  (2.12) @

  F F F F ,E A .- A / GE D .- D / G

  B B C C

  Untuk menghitung korelasi antara variabel tak bebas dengan tiga buah variabel bebas masing-masing adalah:

  4. Koefisien korelasi antara Y dan X

  1 A /- D / D .- A

  BC C BC C

  (2.13) @

  H F F F F ,E A .- A / GE D .- D / G

  BC C BC C

  5. Koefisien korelasi antara Y dan X

  1 A D .- A /- D / FC C FC C

  (2.14) @

  H F F F F ,E A / .- A / GE D .- D G

  FC C FC C

  6. Koefisien korelasi antara Y dan X

  3 A D .- A /- D /

  IC C

  IC C

  (2.15) @

  H F F F F ,E A .- A / GE D .- D / G

  IC C

  IC C

  Sedangkan untuk menghitung korelasi variabel bebas masing-masing adalah:

  4. Koefisien korelasi antara X dan X

  1

  2 A A .- A /- A /

BC FC BC FC

  (2.16) @

  F F F F ,E A .- A / GE A .- A / G

  BC FC BC FC

  5. Koefisien korelasi antara X dan X

  1

  3 A /- A / A .- A

  BC

IC BC

  IC

  (2.17) @

  F F F F ,E A .- A / GE A .- A / G

  BC

  IC BC

  IC

  6. Koefisien korelasi antara X dan X

  2

  3 A A .- A /- A / FC

IC FC

  IC

  (2.18) @ "

  F F F F ,E A .- A / GE A .- A / G

  FC

  IC FC

  IC

  Dua variabel dikatakan berkorelasi apabila perubahan pada suatu variabel akan diikuti oleh perubahan variabel lain, baik dengan arah yang sama maupun dengan arah yang berlawanan. Hubungan antara variabel dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis hubungan sebagai berikut:

  4. Korelasi Postif Terjadinya korelasi positif apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti dengan perubahan variabel yang lain dengan arah yang sama atau berbanding lurus. Artinya, apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti dengan peningkatan variabel yang lain.

  5. Korelasi Negatif Korelasi negatif terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti dengan variabel yang lain dengan arah yang berlawanan atau berbanding terbalik. Artinya, apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti dengan penurunan pada variabel yang lain dan sebaliknya.

  6. Korelasi Nihil Korelasi nihil terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti pada perubahan variabel yang lain dengan arah yang tidak teratur (acak).

  Koefisien korelasi nihil adalah =J 2 @ 2 J* Jika dua variabel berkorelasi negatif maka nilai koefisien korelasi akan mendekati -1. Jika dua variabel tidak berkorelasi akan mendekati 0, sedangkan jika dua variabel berkorelasi positif maka koefisien korelasi akan mendekati +1.

  Untuk lebih memudahkan mengetahui seberapa jauh derajat keeratan antara variabel tersebut, dapat dilihat pada perumusan berikut ini:

• 1,00

  "2 r 2 -0,80 berarti berkorelasi kuat secara negatif;

• 0,79 2 r 2 -0,50 berarti berkorelasi sedang sacara negatif;
• 0,49

  "2 r 2 0,49 berarti berkorelasi lemah; 0,50

  "2 r 2 0,79 berarti berkorelasi sedang secara positif; 0,80 "2 r 2 1,00 berarti berkorelasi kuat secara positif.

  2.8 Uji Signifikan Parameter Regresi Individual Meskipun telah diberikan cara uji keberartian regresi dalam uji F, namun belum diketahui bagaimana keberartian adanya setiap variabel bebas dalam regresi itu.

  Oleh karena itu untuk mengetahui bagaimana keberartian adanya setiap variabel bebas dalam regresi perlu diadakan pengujian mengenai b , b , b . Pengujian dapat

  1

  2

  3

  dirumuskan dengan hipotesa sebagai berikut: H : variabel X tidak mempengaruhi Y;

  O H : variabel X mempengaruhi Y.

1 Untuk menguji hipotesis ini digunakan kekeliruan baku taksiran

KL M,

  H

  jumlah kuadrat-kuadrat dengan dan koefisien korelasi ganda = >

  N N N

  antar variabel bebas X . Dengan harga-harga ini dibentuk kekeliruan baku

  i

  koefisien b , dengan persamaan:

  1 $

• )

  (2.19) $ O

  ! P < RK .? M !Q !

  Selanjutnya hitung statistik:

• = ^Λ ....
_{2 2 1 1} Dimana : Λ

  dapat dihitung dengan menggunakan persamaan: ) ( ... ........

  X X a X a X a n a Y

  X X a X a X a Y

  X X X a

  X X a X a Y

  X X X a X a

  X X a X a Y

  X X a

  

ki k ki i ki i ki o i ki

^{ki i k i i i i o i i ki i k i i i i o i i ki k i i o} X a

  2 ^{2 1 1 2 2 2 2}

²

^{1 1 2 2 1 2 1 2}

²

^{1 1 1 1 2 2 1 1 1}

  ... ) ( ... ) ( ...

  k o ,..., a a

  = variabel bebas (independent) Koefisien-koefisien

  = variabel tidak bebas (dependent) = koefisien regresi

  Y

  Y x a x a x a a

  Model persamaan regresi linier ganda adalah : _{k k o}

  Pada analisis regresi berganda dihubungkan beberapa variable independen dengan satu variable dependen pada waktu yang bersamaan.

  lebih besar atau lebih kecil dari t tabel.

  i

  (2.20) Yang berdistribusi t student dengan derajat kebebasan dk=(n-k-1). Kriterianya adalah tolak H jika t

  S T S U TV

  S

• =
• =
>=
• =

  Dimana koefisien regresi linier berganda dari variable – variable tersebut penulis akan mencari nilai dan pengaruhnya masing – masing terhadap variable terikat dengan menggunakan aplikasi SPSS 17.

  f ^ Zg Diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0,96, hal ini berarti 96% jumlah tenaga kerja dapat dijelaskan oleh variable jumlah perusahaan, biaya input, dan nilai tambah berdasarkan hasil pasar dengan persamaan regresi

  " h =WXY*Z[[ ZZ*Z\X] ^*[W\] = ^*^XJ] "sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain.

  Dan untuk koefisien korelasi ganda adalah: ? e? f e^ ZYg f ^ Z[

  Dari perhitungan di atas diperoleh korelasi antar variabel Jumlah Perusahaan, Biaya Input, dan Nilai Tambah Berdasarkan Hasil Pasar terhadap Jumlah Tenaga Kerja sebesar 0,98 angka korelasi tersebut membuktikan bahwa ada hubungan antara variabel independent dan ketiga variabel dependent dengan arah positif.

  Analisis Korelasi adalah alat yang dapat digunakan untuk menghitung adanya derajat hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lain.

  H A

  C / ,E A

  FC F .- A

  FC /

  F GE D C F .- D

  C /

  F G

  (2.14)

  9. Koefisien korelasi antara Y dan X

  3

  @

  IC D C .- A

  H A FC D C .- A

  IC /- D

  C / ,E A

  IC F .- A

  IC /

  F GE D C F .- D

  C /

  F G

  (2.15) Sedangkan untuk menghitung korelasi variabel bebas masing-masing adalah:

  7. Koefisien korelasi antara X

  1

  dan X

  FC /- D

  @

  Hubungan antara variabel ini dapat berupa hubungan yang kebetulan belaka, tetapi dapat juga merupakan hubungan sebab akibat.

  7. Koefisien korelasi antara Y dan X

  Untuk mencari korelasi antara variabel Y dan X dapat dirumuskan sebagai berikut: @

  A BC D C .- A

  BC /- D

  C / ,E A

  C F .- A

  B /

  F GE D C F .- D

  B /

  F G

  (2.12) Untuk menghitung korelasi antara variabel tak bebas dengan tiga buah variabel bebas masing-masing adalah:

  1

  1

  @

  H A BC D C .- A

  BC /- D

  C / ,E A

  BC F .- A

  BC /

  F GE D C F .- D

  C /

  F G

  (2.13)

  8. Koefisien korelasi antara Y dan X

  2

  @

  IC / ,E A

  9. Koefisien korelasi antara X

  2

  dan X

  3

  @

  A FC A

  IC .- A

  FC /- A

  FC F .- A

  F G

  FC /

  F GE A

  IC F .- A

  IC /

  F G

  " (2.18)

  Dua variabel dikatakan berkorelasi apabila perubahan pada suatu variabel akan diikuti oleh perubahan variabel lain, baik dengan arah yang sama maupun dengan arah yang berlawanan. Hubungan antara variabel dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis hubungan sebagai berikut:

  7. Korelasi Postif Terjadinya korelasi positif apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti dengan perubahan variabel yang lain dengan arah yang sama atau berbanding lurus. Artinya, apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti dengan peningkatan variabel yang lain.

  8. Korelasi Negatif Korelasi negatif terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti dengan variabel yang lain dengan arah yang berlawanan atau berbanding terbalik. Artinya, apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti dengan penurunan pada variabel yang lain dan sebaliknya.

  (2.17)

  IC /

  A BC A FC .- A

  1

  BC /- A

  FC / ,E A

  BC F .- A

  BC /

  F GE A FC F .- A

  FC /

  F G

  (2.16)

  8. Koefisien korelasi antara X

  dan X

  IC F .- A

  3

  @

  A BC A

  IC .- A

  BC /- A

  IC / ,E A

  BC F .- A

  BC /

  F GE A

  9. Korelasi Nihil Korelasi nihil terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti pada perubahan variabel yang lain dengan arah yang tidak teratur (acak).

  Koefisien korelasi nihil adalah =J 2 @ 2 J* Jika dua variabel berkorelasi negatif maka nilai koefisien korelasi akan mendekati -1. Jika dua variabel tidak berkorelasi akan mendekati 0, sedangkan jika dua variabel berkorelasi positif maka koefisien korelasi akan mendekati +1.

  Dari table 4.3 diperoleh harga-harga sebagai berikut: = 145416 = 24720955 = 987 = 1715492768,87 = 81910,94 = 651169378

  " = 35153,62 = 166585 = 10167450,62 = 877669778,81 = 3908549,79 = 178172017,50 = 332133445,73

  Dengan persamaan: !""""""

  # ! ! !

  ! !

  ! ! ! ! ! !

  ! !

  ! ! ! ! ! ! !

  !

  ! ! ! ! ! ! !

  Maka diperoleh persamaan sebagai berikut:

  145416 = 33b + 987b + 81910,94b + 35153,62b

  1

  2

  3

  24720955 = 987b + 166585 b + 10167450,62b + 3908549,79b

  1

  2

  3

  1715492768,87 = 81910,94b + 10167450,62b + + 3908549,79b

  1

  2

  332133445,73b

  3

• 651169378 = 35153,62b + 3908549,79b + 332133445,73b

  1

  2

  178172017,50b

3 Setelah persamaan disubstitusikan, diperoleh harga-harga sebagai berikut:

  b = -725,988 b = 99,932

  1

  b = 0,873

  2

  b = -0,021

3 Dengan demikian persamaan regresi linier yang didapat atas X , X , dan

  1

  2 X adalah:

  3

• 725,988 99,932

  ^ [W\ -0,021

  4.2 Standar Error Estimasi Untuk menghitung kekeliruan baku taksiran S diperlukan harga-harga yang

  y,123

  diperoleh dari persamaan regresi di atas untuk tiap harga X , X , dan X yang

  1

  2

  3 diketahui. BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM

  5.1 Pengertian Implementasi Sistem Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain yang ada dalam dokumen desain sistem, yang disetujui dan menguji, menginstal, memulai, serta menggunakan sistem yang baru atau sistem yang diperbaiki. Tahapan implementasi sistem merupakn tahapan-tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming. Dalam pengolahan data dalam hal ini digunakan

  software SPSS 17.0 for windows sebagai implementasi sistem sistem dalam memperoleh hasil perhitungan.

  5.2 Mengenal Program SPSS SPSS merupakan program untuk olah data statistik yang paling populer dan paling banyak pemakaianya di seluruh dunia dan banyak digunakan oleh para peneliti untuk bebagai keperluan seperti riset pasar, menyelesaikan tugas penelitian seperti skripsi, tesis, disertasi dan sebagainya. Awalnya, SPSS merupakan singkatan dari

  Statistical Package For The Social Science karena program ini mula-mula dipakai

  untuk meneliti ilmu-ilmu social. Namun, seiring perkembangannya dari waktu ke waktu penggunaan SPSS semakin luas untuk berbagai bidang ilmu seperti bisnis, pertanian, industri, ekonomi, psikologi, dan lain-lain. Sehingga, sampai sekarang kepanjangan SPSS adalah Statistical Product and Service Solution. SPSS pertama kali di buat pada tahun 1968 oleh tiga orang mahasiswa dari Stanford University.

  5.3 Mengaktifkan Program SPSS Langkah-langkah untuk mengaktifkan program SPSS: 1. Klik tombol Start pada jendela windows.

  2. Klik All Programs, pilih menu SPSS Inc > Statistics 17.0, maka akan ditampilkan dalam bentuk sebagai berikut:

Gambar 5.1 Tampilan Saat Membuka SPSS pada Windows

  3. Tampilan awal pada SPSS:

Gambar 5.2 Tampilan Awal SPSS

  5.4 Mengoperasikan SPSS Tampilan pada SPSS yang telah aktif dilanjutkan dengan membuat data baru, dengan cara:

  1. Pilih menu File

  2. Pilih New

  3. Ketika muncul jendela editor, klik Variabel View yang terletak di sebelah kiri bawah jendela editor. Lalu lakukan langkah sebagai berikut: a.

  Name : digunakan untuk memberikan nama variabel b.

  Type : digunakan untuk menentukan tipe data c.

  Width : digunakan untuk menentukan lebar kolom d.

  Decimals : digunakan untuk memeberikan nilai desimal atau angka dibelakang koma e. : digunakan untuk memberi nama variabel

  Label

  f. : digunakan untuk memeberikan value atau nilai data nominal Value atau ordinal g.

  Missing : digunakan untuk menentukan data yang hilang

  h. : digunakan untuk menentukan rata kanan, kiri, atau tengah Align i.

  Measure : digunakan untuk menentukan tipe atau ukuran data, yaitu nominal, ordinal, atau skala.

  5.5 Pemasukan Data Langkah-langkah analisis dengan SPSS adalah sebagai berikut:

  1. Bukalah program SPSS

  2. Klik menu file pada SPSS data editor, kemudian klik data

Gambar 5.3 Memasukkan Data ke SPSS 3. Pada kotak dialog data pilih excel(*xls,*xlsx,*xlsm) pada menu file of tifes.Gambar 5.4 Mengimport Data dari Ms. Excel 4. Kemudian klik data yang akan dibukan dengan mengklik menu open.Gambar 5.5 Tampilan Memasukkan Data pada Ms. Excel 5. Maka akan muncul tampilan SPSS dengan data dari excel.Gambar 5.6 Tampilan Data yang Telah di Import dari Ms. Excel

  5.6 Analisis Regresi dan Korelasi Dengan SPSS Adapun langkah-langkah analisis regresi dalam SPSS adalah sebagai berikut:

  1. Pilih menu Analyze > Regression > Linear. Akan tampak tampilan seperti gambar di bawah ini:

Gambar 5.7 Tampilan pada jendela editor Regression

  2. Setelah itu akan muncul kotak dialog. Masukkan variable terikat Jumlah Tenaga Kerja (Y) pada kotak Dependent, sedangkan variable bebas Jumlah Perusahaan (X ), Biaya Input (X ), dan Nilai Tambah (X ) pada kotak

  1

  2

  3 Independent (s). masukkan variable Wilayah pada Case Labels.

Gambar 5.8 Kotak Dialog Linier Regression

  3. Isi kolom Method dengan perintah Enter

  4. Klik Option: pada pilihan Stepping Method Criteria masukkan angka 0,05 pada kolom Entry

Gambar 5.9 Kotak Dialog Linear Regression: Options

  5. Cek Include Constant In Equation

  6. Pada pilihan Missing Value cek Exclude Cases Listwise

  7. Tekan Continue

  8. Pilih Statistics: pada bagian Regression Coefficients pilih Estimates Model Fit, Descriptive.

  Pada pilihan Residuals, pilih Durbin Watson.

Gambar 5.10 Kotak Dialog Linier Regression: Statistics

  9. Tekan Continue 10.

  Klik OK untuk proses

5.7 Output Program SPSS

Gambar 5.11 Output Hasil KorelasiGambar 5.12 Output Variabel Entered/Remove dari Hasil RegresiGambar 5.13 Model Summary dari Hasil RegresiGambar 5.14 Output Hasil AnovaGambar 5.15 Hasil Koefisien dari Regresi

  BAB 6 PENUTUP

  6.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya:

  1. Dari perhitungan diperoleh bahwa persamaan penduga dari Jumlah Tenga Kerja, untuk banyaknya Jumlah Perusahaan, Biaya Input, dan Nilai Tambah adalah:

  =a c* d`` dd* d i * `a i = * i 2. Melalui uji keberartian regresi dengan taraf nyata -j ^ ^Y/ disimpulkan bahwa H ditolak dan H diterima. Hal ini berarti bahwa

  1

  persamaan regresi linier ganda Y atas X , X , dan X bersifat tidak nyata

  1

  2

  3

  atau Jumlah Perusahaan, Biaya Input, dan Nilai Tambah tidak mempengaruhi banyaknya Jumlah Tenaga Kerja yang diperoleh pada tahun 2011 di Provinsi Sumatera Utara.

  3. Korelasi antara Jumlah Perusahaan, Biaya Input, dan Nilai Tambah Berdasarkan Hasil Pasar terhadap Jumlah Tenaga Kerja sebesar 0,98.

  Angka korelasi tersebut membuktikan bahwa hubungan antara variable independent dan ketiga variable dependent memiliki korelasi yang kuat dengan arah positif.

  4. Dari hasil uji keberartian regresi dan korelasi dapat diketahui bahwa:

  1.` Variabel X

  1

  mempengaruhi terhadap variabel Y, sehingga dengan kata lain terdapat korelasi terhadap variabel Y;

  2. Variabel X

  2

  mempengaruhi terhadap variabel Y, sehingga dengan kata lain terdapat korelasi terhadap variabel Y;

  3. Variabel X

  3

  mempengaruhi terhadap variabel Y, sehingga dengan kata lain terdapat korelasi terhadap variabel Y.

  6.2 Saran Dari analisis dan kesimpulan yang telah di dapat, ada beberapa saran penulis dapat berikan, yang mungkin bias membantu masyarakat maupun pemerintah dalam mengembangkan angka pertumbuhan ekonomi dalam industry di Provinsi Sumatera Utara adalah sebagai berikut:

  1. Perindutrian merupakan salah faktor yang mempengaruhi meningkatnya jumlah tenaga kerja di Sumatera Utara, maka pemerintah dan prusahaan industry harus memperhatikan jumlah tenaga kerjanya dalam bentuk menambah biaya pendapatan untuk tenaga kerja. Agar, nilai tambah berdasarkan hasil pasar meningkat untuk menjsejahterakan industry tersebut dan banyaknya jumlah tenaga kerja yang bekerja di industri tersebut.