TUGAS STATISTIKA BISNIS ANALISA REGRESI (1)
TUGAS STATISTIKA BISNIS
ANALISA REGRESI GAJI PEGAWAI DINAS PEKERJAAN UMUM BINA MARGA
DAN PEMATUSAN PEMERINTAH KOTA SURABAYA PADA BIDANG
PERANCANGAN DAN PEMANFAATAN BULAN DESEMBER 2016
BRILIANTIE IRMA MAYA BENITHA
9116202401
MANPRO – PROFESIONAL ITS
1
SUMBER DATA :
DINAS PEKERJAAN UMUM BINA MARGA DAN PEMATUSAN KOTA SURABAYA
KONDISI SAMPLE DATA :
Data diambil khusus pada bulan Desember tahun 2016 di DINAS PUBMP KOTA SURABAYA
(DPUBMP)
CARA PENGAMBILAN DATA :
Data Diambil dari Data Primer Bendahara DPUBMP berupa Data Rekap Gaji Karyawan yang
kemudian disederhanakan menjadi Data Sekunder Rekapitulasi Gaji,Tunjangan Penghasilan
Pegawai dan Penunjang Oprasional Kegiatan (POK) Pegawai yang dikhususkan padaBidang
Perancangan dan Pemanfaatan
JUMLAH SAMPLE DATA :
Banyaknya data yang digunakan pada penelitian ini adalah sebanyak 35 sample data
INPUT MINITAB
Gbr. 1 . Data Penerimaan GajiPegawai Bidang Perancangan dan Pengawasan(yang dapat ditampilkan
21 orang saja)
2
Gbr. 2 . Setelah Dilakukan Analisa Regresi
Penjelasan dari Analisa adalah :
Variabel Bebasnya adalah Golongan
Variabel Responnya adalah gaji
Dugaannya adalah
H0 = Golongan mempengaruhi gaji
H1 = Golongan tidak mempengaruhi gaji
Di dapatkan bahwa P_Value = 0,00 maka P_Value 0.150
Maka Distribusi yang ada adalah distribusi normal.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa regresi sudah benar hanya harus
dimasukkan penyebab – pnyebab yang lain yang mempengaruhi gaji secara
signifikan agar ddaptkan R – Sq yang mendekati 100%
Gaji = 857880 + 1005873 Golongan
Maka Y = 857880 + 1005873 X
Analisa Regresi Linear Pada Gaji apabila dimasukkan Variabel Jenis Kelamin
Variabel Bebas 1 = Golongan
Variabel Bebas 2 = Jenis Kelamin
6
Variabel Respon = Gaji
Dugaan :
H0 = selain golongan, jenis kelamin juga mempengaruhi gaji
H1 = Jenis Kelamin tidak mempengaruhi gaji
Gbr. 8 Analisa Regresi gaji memasukkan Variabel baru jenis kelamin
7
Gbr. 9 Analisa Regresi gaji memasukkan Variabel baru jenis kelamin
8
Gbr. 10 normal Probability Plot setelah dimasukkan variabel jenis kelamin
Gbr. 11 Versus Fit response Gaji yang telah dimasukkan variable jenis kelamin
9
Gbr. 12 Histogram gaji yang telah dimasukkan variable jenis kelamin
Gbr. 13 Versus Order gaji yang telah dimasukkan variable jenis kelamin
10
Gbr. 14 Probability Plot of Gaji yang telah memasukkan variable jenis kelamin
Gbr. 15 Scatter Plot gaji
11
Dari hasil pengamatan analisa regresi gaji yang dimasukkan variable jenis
kelamin di dapatkan bahwa :
P_Value = 0,00
Maka P_value < 0,05 maka H0 ditolak, jadi jenis kelamin juga belum
mempengaruhi gaji secara signifikan
S
R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)
555565 51.23% 48.18% 42.70%
Dengan persamaan
Regression Equation
Sex
Laki
0
Gaji = 1112471 + 972375 Golongan
1
Gaji = 880659 + 972375 Golongan
Maka kesimpulannya adalah
Dengan R – square yang belum mendekati 100%, maka tinggkat error
masih sangat tinggi, diperlukan adanya tambahan variable yang lain
yang mempengaruhi gaji secara signifikan karena terbukti bahwa
bukan hanya jenis kelamin dan golongan pegawai yang mempengaruhi
tingkat gaji Pegawai namun masih ada variable – variable lain yang
harus ditambahkan untk mempengaruhi gaji secara signifikan.
12
ANALISA REGRESI GAJI PEGAWAI DINAS PEKERJAAN UMUM BINA MARGA
DAN PEMATUSAN PEMERINTAH KOTA SURABAYA PADA BIDANG
PERANCANGAN DAN PEMANFAATAN BULAN DESEMBER 2016
BRILIANTIE IRMA MAYA BENITHA
9116202401
MANPRO – PROFESIONAL ITS
1
SUMBER DATA :
DINAS PEKERJAAN UMUM BINA MARGA DAN PEMATUSAN KOTA SURABAYA
KONDISI SAMPLE DATA :
Data diambil khusus pada bulan Desember tahun 2016 di DINAS PUBMP KOTA SURABAYA
(DPUBMP)
CARA PENGAMBILAN DATA :
Data Diambil dari Data Primer Bendahara DPUBMP berupa Data Rekap Gaji Karyawan yang
kemudian disederhanakan menjadi Data Sekunder Rekapitulasi Gaji,Tunjangan Penghasilan
Pegawai dan Penunjang Oprasional Kegiatan (POK) Pegawai yang dikhususkan padaBidang
Perancangan dan Pemanfaatan
JUMLAH SAMPLE DATA :
Banyaknya data yang digunakan pada penelitian ini adalah sebanyak 35 sample data
INPUT MINITAB
Gbr. 1 . Data Penerimaan GajiPegawai Bidang Perancangan dan Pengawasan(yang dapat ditampilkan
21 orang saja)
2
Gbr. 2 . Setelah Dilakukan Analisa Regresi
Penjelasan dari Analisa adalah :
Variabel Bebasnya adalah Golongan
Variabel Responnya adalah gaji
Dugaannya adalah
H0 = Golongan mempengaruhi gaji
H1 = Golongan tidak mempengaruhi gaji
Di dapatkan bahwa P_Value = 0,00 maka P_Value 0.150
Maka Distribusi yang ada adalah distribusi normal.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa regresi sudah benar hanya harus
dimasukkan penyebab – pnyebab yang lain yang mempengaruhi gaji secara
signifikan agar ddaptkan R – Sq yang mendekati 100%
Gaji = 857880 + 1005873 Golongan
Maka Y = 857880 + 1005873 X
Analisa Regresi Linear Pada Gaji apabila dimasukkan Variabel Jenis Kelamin
Variabel Bebas 1 = Golongan
Variabel Bebas 2 = Jenis Kelamin
6
Variabel Respon = Gaji
Dugaan :
H0 = selain golongan, jenis kelamin juga mempengaruhi gaji
H1 = Jenis Kelamin tidak mempengaruhi gaji
Gbr. 8 Analisa Regresi gaji memasukkan Variabel baru jenis kelamin
7
Gbr. 9 Analisa Regresi gaji memasukkan Variabel baru jenis kelamin
8
Gbr. 10 normal Probability Plot setelah dimasukkan variabel jenis kelamin
Gbr. 11 Versus Fit response Gaji yang telah dimasukkan variable jenis kelamin
9
Gbr. 12 Histogram gaji yang telah dimasukkan variable jenis kelamin
Gbr. 13 Versus Order gaji yang telah dimasukkan variable jenis kelamin
10
Gbr. 14 Probability Plot of Gaji yang telah memasukkan variable jenis kelamin
Gbr. 15 Scatter Plot gaji
11
Dari hasil pengamatan analisa regresi gaji yang dimasukkan variable jenis
kelamin di dapatkan bahwa :
P_Value = 0,00
Maka P_value < 0,05 maka H0 ditolak, jadi jenis kelamin juga belum
mempengaruhi gaji secara signifikan
S
R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)
555565 51.23% 48.18% 42.70%
Dengan persamaan
Regression Equation
Sex
Laki
0
Gaji = 1112471 + 972375 Golongan
1
Gaji = 880659 + 972375 Golongan
Maka kesimpulannya adalah
Dengan R – square yang belum mendekati 100%, maka tinggkat error
masih sangat tinggi, diperlukan adanya tambahan variable yang lain
yang mempengaruhi gaji secara signifikan karena terbukti bahwa
bukan hanya jenis kelamin dan golongan pegawai yang mempengaruhi
tingkat gaji Pegawai namun masih ada variable – variable lain yang
harus ditambahkan untk mempengaruhi gaji secara signifikan.
12