BAB X. CONTOH APLIKASI ANALISIS REGRESI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB X. CONTOH APLIKASI ANALISIS REGRESI"

Transkripsi

1 0. Pendahuluan BAB X. CONTOH APLIKASI ANALISIS REGRESI Data dari suatu kelompok peternak pemelihara sapi ingin mengetahui keberhasilan pemeliharaan ternak sapinya yang didasarkan pada berat bibit awal yang dipeliharanya (X), jumlah makanan hijauan (X2), makanan kering jerami (X3), makanan dedak (X4), jenis suplemen (X5), jenis obat-obatan (X6), tenaga kerja yang dicurahkan ternaknya (X6), dan jenis kandang (D) yang digunakan pada pemeliharaan ternaknya. Kandang yang digunakan adalah kandang permanen D =, dan kandang tradisional D = 0. Keberhasilan diukur dengan berat sapi yang dijualnya (Y) setelah pemeliharaan, hasil seperti pada Tabel 0.. Tabel 0. Data Pemeliharaan Perternakan No. B. Bibit Hijauan Jerami Dedak Suplemen Obat T. Kerja Jenis Hasil (kg) ( kg) (kg) (kg) (kg) (dosis) (jam) Kandang (kg) (X) (X2) (X3) (X4) (X5) (X6) (X7) D (Y) 555, , ,00 360,00,00 2,00 2, , , , ,00 360,00 4,40 2,00 0, , , , ,00 360,00 2,60 3,00 99, , , , ,00 80,00,00,00 90, , , , ,00 80,00 2,60 2,00 92, , , , ,00 360,00 0,80 3,00 90, , , , ,00 360,00 4,40 2,00 90, , , , ,00 80,00,00 3,00 0, , , ,00 97/20,00 540,00 8,00 3,00 90, , , , ,00 540,00 9,80 4,00 99, ,00 862, , ,00 540,00 6,20 3,00 0, , , , ,00 720,00 8,00 2,00 90, , , , ,00 540,00 2,60,00 03, , , , ,00 540,00 2,90 3,00 99, , , , ,00 540,00 8,20 2,00 90,00 0 2, , , ,00 720,00 27,00 4,00 2, , , , ,00 720,00 28,80 4,00 0, , , , ,00 900,00 30,60 5,00 23, ,00 9 7, ,00 520,00 900,00 27,00 3,00 08, , , , ,00 900,00 25,20 2,00 2, , , , ,00 720,00 28,80 3,00 7, , , , ,00 900,00 30,60 2,00 2, , , , ,00 080,00 32,40 4,00 26, , , , ,00 080,00 36,00 6,00 48, , , , ,00 080,00 36,00 5,00 35, ,00 208

2 Tabel 0. Data Pemeliharaan Perternakan (Lanjutan) No. B.Bibit Hijauan Jerami Dedak Suplemen Obat T.Kerja Jenis Hasil (kg) ( kg) (kg) (kg) (kg) (dosis) (jam) Kandang (kg) (X) (X2) (X3) (X4) (X5) (X6) (X7) (D) (Y) 26 73, , ,00 080,00 43,20 6,00 26, , , , ,00 080,00 43,20 5,00 48, , , , ,00 260,00 43,20 6,00 37, , , , ,00 260,00 50,40 6,00 57, , , , ,00 460,00 6,2 8,00 94, , , , ,00 080,00 36,00 5,00 7,90 976, , , ,00 080,00 36,00 7,00 49,85 973, , , ,00 080,00 36,00 6,00 49,40 989, , , ,00 080,00 36,00 6,00 60,60 938, , , ,00 620,00 45,00 7,00 57,50 460, , , ,00 620,00 45,00 6,00 80,00 430, , , ,00 620,00 45,00 7,00 57,50 45, , , ,00 620,00 45,00 8,00 68,75 43, , , ,00 620,00 45,00 7,00 35,00 443, , , ,00 620,00 45,00 6,00 68,75 460, , , ,00 620,00 45,00 6,00 9,25 47, , , ,00 620,00 45,00 9,00 72,35 447, , , ,00 260,00 72,00 0,00 87, , , , ,00 260,00 72,00,00 209,00 778, , , ,00 260,00 72,00 2,00 87,20 937, , , ,00 260,00 72,00 0,00 98,45 985, , , ,00 260,00 72,00 8,00 75,95 994, , , ,00 260,00 72,00 3,00 64,60 985, , , ,00 260,00 72,00 2,00 75,95 94, , , ,00 260,00 72,00,00 87,20 89, , , , ,00 90,00 3,00 93, , , , , ,00 90,00 2,00 26, , , , , ,00 90,00 5,00 82, , , , , ,00 90,00 0,00 7,00 243, , , , ,00 08,00 4,00 225, , , , , ,00 08,00 5,00 202, , , , , ,00 08,00 4,00 80, , , , , ,00 26,00 6,00 232, , , , , ,00 26,00 5,00 209, , , , , ,00 26,00 6,00 209,70 336,00 D = variabel boneka atau dummy ; 0 = kandang permanen; = kandang taradisional; dan B = berat 209

3 0.2 Aplikasi Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana Cobalah lakukan analisis korelasi dan regresi linier linier sederhana selengkapnya dari Tabel 0. di atas, agar data tersebut memberikan penjelasan yang gamblang bagi peternak sapi, sehingga dapat dipakai pedoman di dalam pengembangan peternakan selanjutnya. Pengaruh linier sederhana dapat dilihat dari dua sisi yaitu () koefisien korelasi linier sederhana yang menjelaskan keeratan hubungan antara variabel X i dengan variabel Y, dan (2) pengaruh variabel X i terhadap Y secara individual yang diuraikan di bawah ini. Dari Tabel 0.2 di bawah dinjelaskan bahwa koefisien korelasi atau keeratan hubungan antara sesama variabel bebas X i maupun korelasi atau hubungan antara variabel bebas X i dengan variabel tak bebas Y. Hubungan antara setiap variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y, disebut pengaruh individual variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y (lihat kolom Y). Ternyata setiap variabel bebas X i berpengaruh sangat nyata dengan notasi atau tanda dua bintang (**) secara individual terhadap variabel tak bebas Y pada taraf nyata α < 0,0%. Apabila tarap nyata α < 0,05; dikatakan bahwa X i berpengaruh nyata atau signifikan (*) dengan notasi atau tanda satu bintang (*), sebaliknya apabila terjadi pengaruh dengan peluang nyata yang bebih besar dengan 0,05 (p>0,05); maka dikatakan bahwa variabel bebas X i berpengaruh tidak nyata atau non signifikan dengan notasi ( NS ) terhadap variabel tak bebas Y (Tabel 0.2). Selanjutnya, dari Tabel 0.2 di bawah ini, dapat dijelaskan pengaruh masing-masing variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y, dengan analisis regresi linier. Tabel 0.2 Matriks Koefisien Korelasi X X2 X3 X4 X5 X6 X7 D Y X 0,888** 0,60** 0,620** 0,685** 0,572** 0,56** 0,058 NS 0,947** X2 0,888** 0,86** 0,868** 0,898** 0,804** 0,745** 0,48** 0,969** X3 0,60** 0,86** 0,97** 0,969** 0,953** 0,903** 0,763** 0,83** X4 0,620** 0,868** 0,97** 0,989** 0,959** 0,899** 0,77** 0,828** X5 0,685** 0,898** 0,969** 0,989** 0,958** 0,888** 0,75** 0,87** X6 0,572** 0,804** 0,953** 0,959** 0,958** 0,892** 0,778** 0,776** X7 0,56** 0,745** 0,903** 0,899** 0,888** 0,892** 0,825** 0,75** D 0,058 NS 0,48** 0,763** 0,77** 0,75** 0,778** 0,825** 0,34* Y 0,947** 0,969** 0,83** 0,828** 0,87** 0,776** 0,75** 0,34* (**) : koefisien korelasi adalah sangat nyata pada level α < 0,0 (2-tailed = 2-sisi = 2-ekor). (*) : koefisien korelasi adalah nyata (signifikan) pada level α 0,05 (2-tailed = 2-sisi = 2-ekor). NS = non signifikan (tidak nyata) pada taraf α > 0,05. Nilai koefisien korelasi di bawah angka satu (off diagonal) merupakan bayangan cermin dari koefisien korelasi di atas angka satu Dari Tabel 0.2 di atas dapat diketahui bahwa variabel X 2 (hijauan) mempunyai pengaruh secara individual yang tertinggi yaitu sebesar 93,8% yang berarti bahwa apabila hijauan (X 2 ) yang dianggap berpengaruh terhadap hasil sapi (Y). 20

4 Secara individu, yang berarti sebesar 93,8% (= R 2 ) ini menunjukkan bahwa keragaman hasil sapi (Y) dipengaruhi oleh pemberian makanan hijauan (variabel X 2 ) yaitu sebesar koefisien determinasinya (R 2 ). Dan sisanya sebesar - R 2 = - 93,8% yaitu sebesar 6,2% dipengaruhi oleh variabel lain (variabel yang tidak berada dalam model yang sedang dibicarakan). Pengaruh yang terendah disebabkan oleh jenis kandang (D) mempunyai pengaruh secara individual yaitu sebesar,6% yang berarti bahwa apabila kandang yang dipakai adalah kandang tradisional maupun kandang modern, maka hasilnya akan relatif sama (Tabel 0.3). Hal ini berarti bahwa hasil sapi (Y) dipengaruhi oleh jenis kandang (D) yang relatif rendah dengan koefisien determinasi (R 2 ) =,6%. Pengaruh variabel yang lain selain kandang adalah sangat besar yaitu -,6%; yaitu sebesar 88,4% yang dipengaruhi oleh faktor lain, selain jenis kandang (D), yaitu variabel yang tidak berada dalam model) untuk pengaruh individu dan perhatikan variabel yang dipakai yaitu variabel selain jenis kandang (Tabel 0.3). Tabel 0.3 No Variabel bebas (X i ) Hasil Analisis Regresi Linier Sederhana (Pengaruh Individu) Persamaan penduga: Ŷ = b 0 + b i X i Koefisien korelasi (r) Koefisien determinasi (R 2 ) -R 2 (= e 2 ) X Y = 4,5 +,54 X 0,95 89,7% 0,3% 2 X2 Y = 28,0 + 0,04 X2 0,97 93,8% 6,2% 3 X3 Y = 772,0 + 0,05 X3 0,8 66,% 33,9% 4 X4 Y = 844,0 + 0,6 X4 0,83 68,6% 3,2% 5 X5 Y = 85,0 + 9,30 X5 0,78 60,3% 39,7% 6 X6 Y = 855,0 + 29,00 X6 0,78 60,3% 39,7% 7 X7 Y = - 89,0 + 2,40 X7 0,72 5,2% 48,8% 8 D Y = 496, ,00 D 0,34,6% 88,4% 0.3 Aplikasi Analisis Regresi dan Korelasi Linier Berganda Dalam analisis regresi linier berganda terdapat lima macam pengaruh variabel X i terhadap variabel dependen Y diantaranya adalah:. Pengaruh individual atau pengaruh sederhana X i terhadap Y; 2. Pengaruh simultan atau pengaruh bersama X i terhadap Y; 3. Pengaruh parsial atau pengaruh individual dalam kebersamaan X i terhadap Y; 4. Pengaruh dominan variabel X i terhadap Y; dan 5. Pengaruh langsung, tidak langsung, dan total variabel X i terhadap Y. Uraian dari masing-masing pengaruh di atas tersebut dapat dicermati pada penjelasan selanjutnya.. Pengaruh individual X i terhadap Y. Pengaruh individual atau pengaruh tunggal atau pengaruh sederhana variabel X i terhadap variabel Y, adalah sama dengan atau tidak berbeda dengan apa yang telah dijelaskan dari Tabel 0.2 dan Tabel 0.3 di atas tentang analisis korelasi dan regresi linier sederhana. 2

5 2. Pengaruh simultan atau pengaruh bersama variael X i terhadap Y Pengaruh simultan atau pengaruh bersama yang sering disebut dengan uji F variabel X i terhadap variabel Y, adalah pengaruh kersama di antara variabel X i terhadap variabel Y, dalam artian bahwa di antara variabel X i terdapat kerja samadalam mempengaruhi Y. Kerja samanya variabel X i dalam regresi berganda diasumsikan bersifat linier yang umum disebut istilah terjadinya multikolinieritas sesama variabel X i. Walaupun kadang-kadang di antara variabel X i terdapat kerjasama yang berifat multiplikatif atau perkalian disebut dengan pengaruh interaksi. Yang diharapkan supaya tidak terjadi multikolinieritas maupun interaksi. Pengaruh simultan atau pengaruh bersama X i terhadap Y, dapat dilihat atau diketahui dari hasil analisis keragaman atau analisys of variance (ANOVA) atau dengan uji F dan dapat pula dilihat dari hasil analisis koefisien determinasi (R 2 ), seperti pada Tabel 0.4 di bawah ini. Tabel 0.4 Model Hasil Analisis Keragaman (ANOVA) Regresi Linier Berganda Sum of Squares (JK) Deegre of Freedom (DB) Mean of Square (KT) F Calculate (FHit) Sigificant F. (pf) Regresi , ,7 897,564 0,000 Residual 29079, ,679 Total , a Prediktors: (Constant), D, X, X6, X7, X2, X3, X5, dan X4; b Variabel dependen: Y; c. S = R-Sq = 90.3% R-Sq(adj) = 90.2%; dan d. Koefisien determinasi R-Sq = R 2 dengan rumus JK Regresi/JK Total. Dari Tabel 0.4 di atas dapat diketahui bahwa secara simultan variabel bebas X i mempunyai pengaruh sangat nyata tehadap Y yang dapat dilihat dari nilai peluang (p) atau signifikansi < 0,00 yaitu sebesar sig = 0,000 yang berarti bahwa secara simultan atau secara bersama-sama variabel X i berpengaruh sangat nyata terhadap variabel tergantung Y. Persentase pengaruh variabel X i secara bersama-sama terhadap variabel Y dengan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 99,3% yang berarti bahwa fluktuasi atau variasi variabel tak bebas Y sebesar 99,3% ditentukan atau disebabkan oleh variabel bebas X i secara bersama, dan sisanya yaitu sebesar - R 2 = - 99,3% = 0,7% adalah dipengaruhi atau disebabkan oleh variabel lain. Variabel lain ini tidak dimasukkan dalam model atau belum diketahui variabel apa penyebabnya. 3. Pengaruh parsial X i terhadap Y Pengaruh parsial atau pengaruh individual dalam kebersamaan sangat berbeda dengan pengaruh individual atau pengaruh tunggal atau pengaruh sederhana variabel X i terhadap Y, di mana pengaruh parsial adalah pengaruh setiap variabel di dalam kebersamaan yang dinyatakan pengaruh X i dalam kebersamaan dengan persamaan Y = F(X, X,..., X p ), di mana antar-sesama X i terdapat korelasi. Akan tetapi, pengaruh individual dengan persamaan fungsi Y = F(X i ), tidak berbeda dengan yang dijelaskan dari Tabel 0.2 dan Tabel 0.3 di atas, mengenai korelasi atau regresi linier sederhana. Sedangkan, pengaruh parsial dinayatakan dengan nilai b i pada analisis regresi linier berganda, seperti Tabel 0.5 berikut. 22

6 Dari Tabel 0.4 di atas hasil analisis keragaman (ANOVA) ternyata bahwa secara silmutan variabel bebas X i berpengaruh sangat nyata (p<0,0) terhadap variabel respon Y. Sedangkan, dari Tabel 0.5 di bawah ini mwngenai hasil analisis secara parsial, hanya tiga variabel bebas X i yang berpengaruh nyata dengn peluang (p) < 0,05) terhadap variabel tak bebas Y yaitu variabel X, X 2, dan variabel X 3, di mana variabel bebas X i lainnya variabel bebas X 4 sd X 7 dan D berpengaruh tidak nyata (p>0,05) terhadap variabel tak bebas Y. Tabel 0.5 Hasil Analisis Regresi dengan Koefisien Regresi Parsial pada Regresi Linier Berganda Variabel Bebas (X i ) Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B i Std. Error Beta (= β) t Constant (B 0 ) 56,872 54,80 -,038 NS 0,304 Sig. X 0,960 0,08 0,588,88 ** 0,000 X2 0,007 0,003 0,62 2,372 * 0,022 X3 0,009 0,004 0,6 2,390 * 0,02 X4 0,20 0,088 0,62,357 NS 0,8 X5,253 2,553 0,057 0,49 NS 0,626 X6-0,000 7,895-0,037-0,785 NS 0,436 X7-0,00 0,66-0,00-0,06 NS 0,987 D -29,594 67,833-0,02-0,436 NS 0,664 Y = variabel tidak bebas; std. = standart; Sig. = signifikan; B = koefisien regresi data asli; t = nilai t-hitng ; ** = berpengaruh sangat nyata (p<0,0); β = standardized coefisien regression; dan NS = tidak berpengaruh nyata (p>0,05). Besarnya masing-masing pengaruh variabel bebas X, X 2, dan X 3 secara parsial terhadap variabel tak bebas Y, dapat dilihat dari nilai B i (koefisien regresi parsial) masing-masing variabel bebas X i (Tabel 0.5). Sedangkan, nilai Beta = β i yang merupakan pengaruh langsung setiap variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y (akan dijelaskan kemudian). Pengaruh variabel bebas X terhadap variabel tak bebas Y sebesar B = 0,960 ** lihat Tabel 0.5, yang berarti bahwa setiap terjadi perubahan satu satuan variabel X akan menyebabkan terjadinya perubahan variabel tak bebas Y sebesar nilai B. Perubahan atau pengaruh tersebut nyata atau tidak nyata tergantung nilai sig atau peluangnya (p). Dalam contoh di atas berarti bahwa setiap perubahan atau penambahan kg berat bibit (X ) akan menyebabkan terjadinya perubahan atau peningkatan hasil akhir (Y) secara nyata (p 0,05) sebesar 0,96 kg (perhatikan tanda koefisien regresi b positif atau negatif) dalam hal ini b bertanda positif berarti terjadi peningkatan. Dalam contoh ini nilai B 0 tidak mempunyai arti apa-apa atau tidak mempunyai arti sama sekali, berbeda halnya dengan masalah-masalah lain nantinya di mana B 0 akan mempunyai makna tersendiri sesuai dengan permasalahan regresinya. Untuk memahami masalah regresi berganda secara simultan, cobalah dijelaskan pengaruh variabel X i lainnya terhadap variabel tak bebas Y. (p) 23

7 4. Pengaruh dominan variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y Hasil interprestasi dari Tabel 0.5 di atas adalah membicarakan pengaruh parsial, yang dimaksudkan untuk menjelaskan pengaruh variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y secara individu di dalam kebersamaannya; bukan pengaruh individu atau pengaruh sederhana atau pengaruh tunggal. Perhatikan hal ini sebaik-baiknya. Dalam membicarakan pengaruh dominan di sini maksudnya adalah membicarakan pengaruh variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y secara terurut atau berturutan dari pengaruh yang terbesar sampai dengan pengaruh yang terkecil yang masih berpengaruh signifikan atau bermakna dari variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y. Hal ini dapat dilakukan dengan analisis regresi berganda dengan beberapa metode seperti: () metode best subsets regression yaitu pembentukan kelompok-kelompok regresi yang dominan; (2) metode remove yaitu menghilangkan variabel bebas X i dari yang terkecil pengaruhnya terhadap variabel tak bebas Y secara terurut dilihat dari nilai koefisien determinasi (R 2 ); (3) metode backward yaitu menghilangkan variabel bebas X i dari yang terkecil pengaruhnya terhadap variabel tak bebas Y secara terurut dilihat dari nilai koefisien regresi (b ) secara arsial; (4) metode forward yaitu menambahan satu variabel bebas X i dari variabel yang terbesar pengaruhnya sampai dengan variabel bebas X i yang terkecil pengaruhnya terhadap variabel tak bebas Y yang masih berpengaruh nyata; dan (5) metode stepwised atau langkah bijak atau bertatar yaitu merupakan kombinasi metode backward dan forward. Point (2); (3); dan (4) metodenya tidak dibicarakan di sini. 5. Metode best subset regression Hasil analisis dengan metode best subsets regression yaitu pembentukan model regresi dari satu variabel bebas X i sampai dengan maksimum p- variabel bebas X i yang masuk dalam model seperti yang disajikan dalam contoh di bawah ini, dihitung dengan menggunakan solf-wares Minitab 4.0; seperti uraian berikut. Dari analisis subset pada Tabel 0.6, diketahui bahwa variabel bebas X i yang paling besar pengaruhnya terhadap variabel tak bebas Y secara berturutan adalah sebagai berikut: (). Untuk satu variabel bebas: Pengaruh satu variabel bebas X i ; yang berpengaruh terhadap variabel bebas Y adalah sama dengan pengaruh sederhana atau pengaruh tunggal atau pengaruh individu, yang tertinggi ditunjukkan oleh jenis variabel bebas X 2 sebesar 93,7% dilihat dari koefisien determinasi (R 2 ), dan selanjutnya uraikan sendiri, seperti yang dijelaskan dari Tabel 0.3 dan Tabel 0.3 tentang korelasi atau regresi linier sederhana. (2). Untuk dua variabel bebas: Pengaruh dua variabel bebas X i yang terhadap variabel tak bebas Y yang tertinggi adalah dipengaruhi oleh X 4 dan X dengan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 99,2%; dan selanjutnya uraikan sendiri. (3). Untuk tiga variabel bebas: Tiga variabel bebas X i yang berpengaruh terhadap variabel tak bebas Y tidak ada yang tertinggi dari kelima kelompok model yang ada, dengan koefisien determinasi (R 2 ) yang sama sebesar 99,2% yaitu; kombinasi yang dipengaruhi oleh X, X 2, dan X 3 ; yang dipengaruhi oleh X, X 2, dan X 4 ; yang dipengaruhi oleh X, X 3, dan X 4 ; yang dipengaruhi oleh X, X 4, dan X 5 ; dan yang dipengaruhi oleh X, X 4, dan D. 24

8 Harus Ganti Tabel 0.6 Best Subsets Regression Mallows X X X X X X X D Vars R-Sq R-Sq(adj) C-p S X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 25

9 (4). Untuk empat variabel bebas: Empat variabel bebas X i yang berpengaruh terhadap variabel tak bebas Y yang tertinggi ada dua kelompok model dengan koefisien determinasi (R 2 ) yang sama sebesar 99,3% yaitu kombinasi yang dipengaruhi oleh X, X 2, X 3, dan X 4 ; serta yang dipengaruhi oleh X, X 2, X 4, dan X 5. (5). Untuk lima variabel bebas: Pengaruh lima variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y tidak ada yang tertinggi dari kelima kelompok model yang ada, dengan koefisien determinasi (R 2 ) yang sama sebesar 99,3% yaitu kombinasi yang dipengaruhi oleh X, X 2, X 3, X 4, dan X 6 ; sertadipengaruhi oleh X, X 2, X 3, X 4, dan D, dan coba uraikan selanjutnya sendiri. (6). Untuk enam variabel bebas: Pengaruh enam variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y tidak ada yang tertinggi dari kelima kelompok model yang ada, dengan koefisien determinasi (R 2 ) yang sama masing-masing sebesar 99,3% yaitu kombinasi yang dipengaruhi oleh X, X 2, X 3, X 4, X 5,X 6, dan D; demikian pula seterusnya. (7). Untuk tujuh variabel bebas: Tujuh variabel bebas X i yang berpengaruh terhadap variabel tak bebas Y tidak ada yang tertinggi dari kelima kelompok model yang ada, dengan koefisien determinasi (R 2 ) yang sama masing-masing sebesar 99,3% yaitu kombinasi yang dipengaruhi oleh X, X 2, X 3, X 4, X 6, dan D; demikian juga dengan yanglainnya. (8). Untuk delapan variabel bebas: Pengaruh delapan variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y, dengan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 99,3%; jadi koefisien determinasi (R 2 ) yang tertinggi dari semua variabel bebas adalah sebesar 99,3%, dan ini telah terjadi dari pengaruh tiga variabel bebas X i ; dan seterusnya. (9). Kesimpulan: Pengaruh satu variabel bebas X i yang berpengaruh terhadap variabel bebas Y yang tertinggi ditunjukkan oleh jenis variabel bebas X 2 sebesar 93,7%. Dua variabel bebas X i yang berpengaruh terhadap variabel tak bebas Y yang tertinggi adalah dipengaruhi oleh X 4 dan X dengan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 99,2%. Pengaruh tiga variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y tidak ada tertinggi dilihat dari koefisien determinasi (R 2 ), nilainya sama sebesar 99,2%. Penambahan variabel bebas ke-4 hanya dua model yang tertinggi pengaruhnya dilihat dari nilai koefisien determinasi (R 2 ) dan cobalah cari sendiri. Penambahan variabel bebas ke-5 dan seterusnya tidak berpengaruh terhadap variabel bebas Y dibandingkan dengan empat variabel bebas sebelumnya, coba jelaskan hal ini agar tutas masalahnya (Tabel 0.6). Dalam pembicaraan pengaruh dominan variabel bebas X i terhadap variabel Y seperti yang diuraikan di atas sangat tergantung pada solf-warwes yang dipakai dan sangat memakan waktu dan perhatian di dalam memjelaskannya. 26

10 6. Metode stepwised atau langkah bijak atau bertatar Metode stepwised atau langkah bijak atau bertatar yaitu merupakan kombinasi metode backward dan forward. Akan tetapi, dalam pembicaraan selanjutnya pengaruh dominan variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y, dengan menggunakan metode stepwised atau langkah bijak atau regresi bertatar yaitu merupakan kombinasi metode backward dan forward dalam satu analisis. Dalam metode stepwised satu variabel bebas X i yang paling dominan muncul paling dahulu, diikuti oleh variabel bebas X i yang ke-dua pengaruhnya setelah yang pertama, dan demikian sterusnya. Hasil analisis stepwised tampak pada analisis koefisien korelasi berganda (R) atau koefisien determinasi (R 2 ), analisis ragam regresi (anova), dan analisis koefisien regresi parsial, seperti terlihat pada Tabel 0.7. Tabel 0.7 Variables Entered/ Removed) Model Variables Entered Variables Removed 2 3 X 2 X X 3 _ Method Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=,050, Probability-of-F-to-remove >=,00). Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=,050, Probability-of-F-to-remove >=,00). Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=,050, Probability-of-F-to-remove >=,00). Selajutnya, dari Tabel 0.7 di atas dapat diketahui bahwa variabel bebas X i yang paling dominan berpengaruh terhadap variabel tak bebas Y adalah variabel X 2, diikuti oleh variabel X, dan terakhir variabel X 3. Delanjutnya, dari Tabel 0.8 sesuai denganasil analisis Tabel 0.6 dapat diketahui bahwa variabel bebas X 2 adalah variabel yang paling dominan berpengaruh terhadap variabel tak bebas Y dilihat dari nilai determinasi (R 2 ), dengan persamaan: Ŷ = b 0 + b 2 X 2, dan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 93,8%; diikuti oleh variabel X yang berpengaruh kedua dengan persamaan: Ŷ = b 0 + b 2 X 2 + b X dan dengan nilai R 2 bersama-sama sebesar 97,4%, dan terakhir variabel X 3 yang masuk ke dalam persamaan sehingga modelnya regresinya: Ŷ = b 0 + b 2 X 2 + b X + b 3 X 3 dengan R 2 = 99,2%. Model Tabel 0.8 Model Summary R R Square (R 2 ) Adjusted R Square Std. Error of the Estimate(Y) 0,969(a) 0,938 0,937 8, ,987(b) 0,974 0,973 8, ,996(c) 0,992 0,992 65,29800 a. Predictors: (Constant), X2; b. Predictors: (Constant), X2, X; dan c. Predictors: (Constant), X2, X, X3. 27

11 Dari Tabel 0.9 di bawah ini yang disesuaikan dengan Tabel 0.7 dan pada Tabel 0.7 dengan dapat diketahui bahwa variabel bebas X 2 yang paling dominan berpengaruh terhadap variabel tak bebas Y dengan nilai F-Hitung sebesar 883,565 dengan peluang F (pf(a)) = 0,000 (berpengaruh sangat nyata). Variabel dominan ke-2 adalah X dengan nilai F-Hitung sebesar 083,225 dengan peluang (pf(b)) sebesar 0,000 (berpengaruh sangat nyata) dan variabel dominan ke-3 adalah X 3 dengan nilai F-Hitung sebesar 2409,843 dengan pf(c) = 0,000 yang menunjukkan pengaruh yang sangat nyata (p<0,0). Tabel 0.9 Sidik Ragam (ANOVA) Model Type Sum of Degrees of Mean F Sig. Squares freedom Square Hitung (p) Regression , , , (a) Residual 93543, ,30 Total , Regression , , , (b) Residual , ,95 Total , Regression , , , (c) Residual , ,829 Total , a. Prediktor: (Konstanta), X2; b. Prediktor: (Konstanta), X2, X; dan c. Prediktor: (Konstanta), X2, X, X3; d. Variable tak bebas: Y. Selanjunya, dari Tabel 0.0 di bawah yang sesuai dengan Tabel 0.7 sd Tabel 0.9 dapat diketahui bahwa variabel bebas X 2 yang paling dominan berpengaruh terhadap variabel tak bebas Y dapat dilihat dari koefisien regresi B (bukan Beta β) dengan persamaan: Ŷ = 27, ,040 X 2; dengan nilai t-hitung sebesar 9,725 serta dengan peluang (p) sebesar 0,000 serta koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 93,8%. Tabel 0.0 Koefisien regresi parsial Unstandardized Standardized Model Coefficients Coefficients Sig. B Std. Beta (= β) t-tabel (p) Error (Constant) 27,694 56,370 3,862 0,000 X2 0,040 0,00 0,969 29,725 0,000 2 (Constant) 50,632 4,66,230 0,224 X2 0,025 0,002 0,603 3,088 0,000 X,672 0,075 0,42 8,942 0,000 3 (Constant) 7,968 22,920 0,784 0,436 X2 0,0 0,002 0,270 6,999 0,000 X 0,898 0,046 0, ,000 X3 0,04 0,00 0,257,435 0,000 28

12 Kemudian diikuti oleh variabel dominan ke-2 yaitu variabel X dengan persamaan: Ŷ = 50, ,025 X 2 + 0,672 X dengan nilai t-hitung X 2 sebesar 3,088 dan nilai t-hitung X sebesar 8,942 dengan masing-masing peluang (p) = 0,000 serta dengan R 2 sebesar 90.7%; dan variabel dominan terakhir adalah X 3 dengan persamaan: Ŷ = 7, ,0 X 2 + 0,898 X + 0,04 X 3 dengan nilai t-hitung X 2 sebesar 6,999; nilai t-hitung X sebesar 9,53; dan nilai t- Hitung X 3 sebesar,435; semuanya dengan peluang (p) = 0,000 serta dengan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 99,6%. Dari Tabel 0.0 di atas dapat pula diketahui pengaruh langsung yang paling dominan yang dapat dibaca dari nilai koefisien Beta (β) koefisien regresi yang distandarkan (Standardized Coefficients) yang juga merupakan nilai elastisitas dari variabel tersebut. Pengaruh langsung koefisien Beta (β) dapat dibandingkan secara langsung sesamanya, dari contoh di atas menunjukkan urutan dominansi pengaruh. 0.3 Aplikasi Analisis Jejak Cobalah lakukan analisis jejak untuk mengetahuwi pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung, dan pengaruh total, serta sumbangan langsung, sumbangan tidak langsung, dan sumbangan total agar data tersebut memberikan kenjelasan yang gamblang bagi peternak sapi serta dapat dipakai sebagai informasi di dalam pengembang peternakan selanjutnya. Data hasil ternak yang dianalisis ari data ternak seperti Tabel 0. di atas. Sebagai contoh analisis jejak seperti uraian berikut ini. 6. Efek langsung, efek tidak langsung, dan efek total terhadap Y Membicarakan efek langsung, tidak langsung, dan total variabel X i terhadap variabel bebas Y yang dimaksudkan masing-masing di atas adalah sebagai berikut. (). Efek langsung membicarakan pengaruh variabel bebas X i terhadap variabeltak bebas Y secara parsial. Efek parsial bebas X i yang masih dipengaruhi oleh variabel bebas X i lainnya atau terjadi kolinieritas antar-x i. Data yang dianalisis adalah data standar atau data yang ditranformasi ke nilai Z. Rumus umum nilai Z adalah: Z X X i i i = ). S X Dalam analisis regresi parsial Tabel 0.5 dan Tabel 0.0 di atas efek langsungnya sama dengan nilai Beta (β) pada kolom Standardized Coefficients Sebagai contoh efek langsung variabel bebas X = 0,588; variabel bebas X 2 adalah sebesar 0,62; dan variabel bebas X 3 = 0,6 (Tabel 0.5). Hati-hati! Coba bandingkan uraian Tabel 0.5 cengan Tabel 0.0 apa kesimpulan yang dapat dari padanya coba jelaskan. (2). Efek masing-masing variabel X i terhadap variabel tak bebas Y, di mana nilainya persis sama dengan nilai koefisien korelasi linier sederhana atau korelasi order nol antara variabel bebas X i dengan variabel tak bebas Y (r XiY ), seperti pada Tabel 0.2 kolom Y atau Tabel 0.3 kolom 4total. 29

13 (3). Efek tak langsung membicarakan pengaruh parsial variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y, adalah pengaruh tak langsung variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y secara tidak langsung melalui variabel bebas lainnya. Besarnya nilai efek tak langsung sama dengan efek total dikurangi efek langsung. Sebagai contoh variabel bebas X dengan efek total atau r XY = 0,947 dan efek langsung sebesar = 0,588, sehingga efek tidak langsung adalah sebesar 0,947 0,588 = 0,360. Untuk variabel bebas X 2 dengan efek total sebesar 0,969 dan efek langsung sebesar 0,62, sehingga efek tidak langsung = 0,969 0,62 = 0,807. Dalam analisis jejak tidak berbeda jauh dengan analisis regresi linier berganda, hanya saja dalam analisis jejak semua data di transformasi ke dalam data standar atau data dalam nilai baku (data Z). Dalam analisis jejak, yang dipelajari adalah efek langsung, efek tak langsung, dan efek total secara khusus dapat dihitung dengan metode matriks Hubungan antarvariabel digambarkan oleh suatu diagram jalur diagram jejak atau atau path diagram yang dapat mengisyaratkan beberapa keadaan yaitu seperti: () efek langsung, (2) efek tidak langsung melalui variabel sebab X i atau variabel eksogen lainya ke variabel akibat Y atau variabel endogen, dan (3) efek total. Untuk menghitung efek langsung, efek tidak langsung, dan efek total menggunakan metode matriks, dengan langkah-langkah perhitungan memakai Tabel Perhitungan efek langsung, efek tidak langsung, dan efek total variabel eksogen X i terhadap variabel endogen Y dengan metode matriks Membicarakan pengaruh atau efek langsung, efek tidak langsung, dan efek total variabel endogen X i terhadap variabel penyebabnya (eksogen) Y, dengan metode matriks masingmasing dengan solusinya dari Tabel 0. dan Tabel 0.2 di bawah. Tabel 0. Matriks Koefisien Korelasi Linier r ij X X2 X3 X4 X5 X6 X7 D Y X 0,888** 0,60** 0,620** 0,685** 0,572** 0,56** 0,058 NS 0,947** X2 0,888** 0,86** 0,868** 0,898** 0,804** 0,745** 0,48** 0,969** X3 0,60** 0,86** 0,97** 0,969** 0,953** 0,903** 0,763** 0,83** X4 0,620** 0,868** 0,97** 0,989** 0,959** 0,899** 0,77** 0,828** X5 0,685** 0,898** 0,969** 0,989** 0,958** 0,888** 0,75** 0,87** X6 0,572** 0,804** 0,953** 0,959** 0,958** 0,892** 0,778** 0,776** X7 0,56** 0,745** 0,903** 0,899** 0,888** 0,892** 0,825** 0,75** D 0,058 NS 0,48** 0,763** 0,77** 0,75** 0,778** 0,825** 0,34* Y 0,947** 0,969** 0,83** 0,828** 0,87** 0,776** 0,75** 0,34* (**) : koefisien korelasi adalah sangat nyata pada level < 0,0 (2-tailed = 2-sisi = 2-ekor); (*) : koefisien korelasi adalah nyata (signifikan) pada level 0,05 (2-tailed = 2-sisi = 2-ekor); NS = non signifikan (tidak nyata) pada taraf α > 0,05; dan Nilai koefisien korelasi di bawah angka satu, bayangan cermin koefisien korelasi di atas angka satu. 220

14 Perhitungan efek langsung dan efek tidak langsung berdasarkan pengaruh total atau nilai koefisien korelasi sederhana (r ij ). Pembicarakan pengaruh total sama persis dengan nilai koefisien korelasi order nol atau nilai koefisien korelasi Pearson atau koefisien korelasi sederhana r YXi; untuk setiap variabel akibat atau variabel endogen terhadap variabel penyebab atau variabel eksogen, seperti pada kolom Y dari Tabel 0.2. Tahap-tahan perhitungannya efek langsung dan efek tidak langsung adalah: (). Hitung matriks koefisien korelasi linier r ij seperti Tabel 0.2 dan Tabel 0.. Matriks koefisien korelasi r XiXj yang diambil dari Tabel 0. di atas menjadi seperti pada Tabel 0.2 di bawah ini. Tabel 0.2 Matriks Koefisien Korelasi Linier X i X j = r XiXj = = r Xij X X2 X3 X4 X5 X6 X7 D X 0,888 0,60 0,620 0,685 0,572 0,56 0,058 X2 0,888 0,86 0,868 0,898 0,804 0,745 0,48 X3 0,60 0,86 0,97 0,969 0,953 0,903 0,763 X4 0,620 0,868 0,97 0,989 0,959 0,899 0,77 X5 0,685 0,898 0,969 0,989 0,958 0,888 0,75 X6 0,572 0,804 0,953 0,959 0,958 0,892 0,778 X7 0,56 0,745 0,903 0,899 0,888 0,892 0,825 D 0,058 0,48 0,763 0,77 0,75 0,778 0,825 (2). Hitung matriks kebalikan koefisien korelasi r Xij = r - Xij = C ij dari Tabel 0.2 di atas hasilnya seperti pada Tabel 0.3 berikut ini. Tabel 0.3 Matriks Kebalikan Koefisien Korelasi C ij X X2 X3 X4 X5 X6 X7 D X 7,73-6,9-9,87 4,346-4,054-0,660-3,882 9,083 X2-6,9 33,820 9,580-28,78 -,368 2,928-2,49,892 X3-9,87 9,580 32,967-23,657-4,475 -,96-3,88 0,552 X4 4,346-28,78-23,657 03,254-58,27-0,624 4,889-2,203 X5-4,054 -,368-4,475-58,27 96,379-3,368,35,286 X6-0,660 2,928 -,96-0,624-3,368 6,322-0,85 -,634 X7-3,882-2,49-3,88 4,889,35-0,85 0,563-8,557 D 9,083,892 0,552-2,203,286 -,634-8,557 6,067 (3). Hitung koefisien jalur P XiXi atau beta (β ii ) dengan rumus P XiXi = [ r YXi ][ C ij ]. Koefisien jalur sering ditulis dengan P i atau β i (di mana X i adalah variabel eksogen) seperti terlihat pada Tabel 0.3. Penjelasan masing-masing efek atau pengaruh variabel eksogen X i terhadap variabel endogen Y pada analisis jejak adalah seperti uraian berikut di bawahini. (). Efek langsung membicarakan pengaruh variabel eksogen X i terhadap variabel endogen Y secara parsial yang telah bebas dari pengaruh X i lainnya. Datanya dianalisis setelah distandarkan (data X i manjadi data Z i ). 22

15 Pengaruh parsial variabel eksogen X i yang masih dipengaruhi oleh variabel eksogen X j lainnya diistilahkan masih terdapat kolinieritas antarvariabel eksogen. Pengaruh parsial data asli disimbulkan dengan b i. Contoh efek langsung variabel eksogen X sebesar 0,5883; variabel eksogen X 2 sebesar 0,6222; dan variabel eksogen X 3 = 0,640 (Tabel 0.4 kolom ). Tabel 0.4 Hasil Perhitung Koefisien Jalur P XiXi atau β ii X X2 X3 X4 X5 X6 X7 D r YXi Pi = β i X 8,03-0,058 4,56-3,625-0,889-3,974 9,25 0,947 0,5883 X2-7,443 34,646 9,856-30,478-0,570 3,74-2,373,924 0,969 0,6222 X3-0,058 9,856 32,993-23,94-4,43 -,853-3,776 0,430 0,83 0,640 X4 4,56-30,478-23,94 03,389-55,986 -,22 5,442-3,067 0,828 = 0,622 X5-3,625-0,570-4,43-55,986-3,40 0,657 2,9 0,87 0,05668 X6-0,889 3,74 -,853-3,40 6,53-0,757 -,754 0,776-0,0373 X7-3,974-2,373-3,776 5,442 0,657-0,757 0,663-8,769 0,75-0,0006 D 9,25,924 0,430-3,067 2,9 -,754-8,769 6,490 0,34-0,02056 C ij = matriks koefisien korelasi kebalikan (r Xij) = r Xij - dari Tabel 0.2; P i = β i = koefisien beta; i =,2,3,..., p; dan X i adalah variabel eksogen. Dalam analisis regresi parsial Tabel 0.5 di atas, di mana efek langsung sama dengan nilai Beta (β i ) yang dihitung dengan metode matriks, nilainya tidak berbeda dengan perhitungan dengan solf-wares SPSS atau dengan solf-wares lainnya. (2). Efek tak langsung membicarakan pengaruh parsial variabel bebas X i terhadap variabel endogen Y melalui variabel bebas X i lainnya, adalah efek tak langsung variabel eksogen X i melalui variabel eksogen X j (di mana X i X j ). Besarnya efek tak langsung variabel eksogen X i melalui variabel eksogen X j terhadap variabel endogen Y sama dengan β i x r XjXi. Contoh efek tak langsung variabel eksogen X melalui variabel eksogen X 2 terhadap variabel endogen Y adalah sama dengan β x r X2X = 0,5883 x 0,888 sama dengan 0,52242 dan efek tak langsung variabel eksogen X 2 melalui variabel eksogen X 3 terhadap variabel endogen Y sama dengan β 2 x r X3X2 = 0,622 x 0,86 = 0, 324. Variabel eksogen X 2 dengan efek total terhadap variabel endogen Y (r Yx2 ) adalah sebesar 0,969 dan efek langsung = 0,622, sehingga efek tidak langsung melalui s emua variabel eksogen X j lainya adalah sebesar 0,969 0,6222 = 0,80678 di hitung dari Tabel 0.5. (3). Efek total masing-masing variabel eksogen X i terhadap variabel endogen Y, di mana nilainya persis sama dengan nilai koefisien korelasi linier sederhana antara variabel bebas X i dengan variabel endogen Y (r XiY ), nilainya seperti pada Tabel 0. kolom Y atau Tabel 0. kolom 0 atau Tabel 0.4 kolom Sumbangan langsung, tidak langsung, dan total variabel eksogen X i terhadap variabel endogen Y dengan metode matriks Istilah efek seperti tersebut di atas dinyatakan dengan: (a) efek langsung dengan koefisien regresi beta (β i ), efek tidak langsung dengan β ij, dan (c) efek total yang dinyatakan dengan koefisien korelasi linier sederhana (r YXi ). 222

16 Perhatikan dengan baik perbedaan antara efek atau pengaruh dengan kontribusi atau sumbangan atau peranan. Berbicara sumbangan atau peranan atau kontribusi setiap veriabel eksogen X i terhadap variabel endogen yang terdiri atas: sumbangan langsung, sumbangan tidak langsung, dan sumbangan total; sangat berbeda dengan efek langsung, efek tidak langsung, dan efek total variabel eksogen X i terhadap endogen Y. Sumbangan atau peranan atau kontribusi langsung dinyatakan dengan koefisien determinasi langsung (R ii 2 ), sumbangan tidak langsung dinyatakan dengan koefisien determinasi tidak langsung (R ij 2 ), dan sumbangan total dinyatakan dengan koefisien determinasi total (R 2 ). Secara umum sumbangan langsung dan tidak langsung membicarakan persentase peranan setiap variabel eksogen X i secara individu terhadap variabel endogen Y melalui variabel eksogen X j lainnya. Sumbangan atau peranan atau kontribusi variabel eksogen X i melalui X j terhadap variabel endogen Y dengan rumus R ij 2 = β i x r xixj x β j diuraikan menjadi: (). Sumbangan langsung membicarakan persentase peranan setiap variabel eksogen X i terhadap variabel endogen Y secara individual. Peranan setiap variabel bebas X i telah bebas dari pengaruhi variabel bebas X j lainnya. Sumbangan langsung digambarkan dengan Y X i Y dengan rumus β i x r xixi x β i atau = β i 2 atau pengaruh langsung di kuadratkan, sebab nilai r xixi =. (2). Sumbangan tak langsung membicarakan sumbangan parsial variabel eksogen X i terhadap variabel endogen Y, adalah sumbangan tak langsung variabel eksogen X i melalui variabel-variabel eksogen lainnya X k (X i X k ), digambarkan dengan tanda: Y X i Ω X k Y. Perhitungan besarnya sumbangan tidak langsung variabel bebas X i melalui variabel eksogen X k terhadap variabel endogen Y yang sama dengan β i x r kxi x β k. (3). Sumbangan total variabel eksogen X i terhadap variabel endogen Y, di mana nilainya persis sama dengan nilai koefisien determinasi total sebesar R 2 Y/XX2 XP. Selanjutnya, sebagai contoh dari Tabel 0.3 di atas didapatkan: (). Sumbangan langsung variabel eksogen X terhadap variabel endogen Y dengan rumus β x r xx x β. Dalam analisis regresi parsial Tabel 0.6 efek langsung (β ) variabel eksogen X = 0,5883; sehinggga sumbangan langsung (β 2 ) variabel eksogen X i terhadap variabel endogen Y sebesar β 2 = 0, = 0,3460. Sehingga koefisien determinasi secara langsung X terhadap Y adalah sebesa 34,6%. (2). Sumbangan tak langsung variabel eksogen X terhadap variabel endogen Y melalui variabel eksogen X 2 dengan rumus β x r X2X x β 2. Dalam analisis regresi parsial Tabel 0.4, efek langsung variabel eksogen X = 0,5883; efek langsung variabel eksogen X 2 = 0,6222; dan efek tak langsung variabel eksogen X melalui variabel eksogen X 2 atau sebaliknya X 2 melalui X adalah sebesar 0,8883; sehingga sumbangan tidak langsung variabel X melalui variabel X 2 sama dengan β x r X2X x β 2 sama dengan 0,5883 x 0,8883 x 0,6222 = 0,08475 atau sebalinya. Koefisien determinasi secara tidak langsung X melalui X 2 atau sebaliknya X 2 melalui X terhadap Y adalah sebesar 8,475% seperti pada Tabel 0.4. Dengan cara yang sama sumbangan tidak langsung variabel X 2 melalui variabel X 3 terhadap variabel Y sama dengan β 2 x r X3X2 x β 3 = 0,6222 x 0,86 x 0,640 = 0,0236. Koefisien determinasi secara tidak langsung variabel X 2 melalui variabel X 3 terhadap variabel Y = 2,36% seperti pada Tabel 0.5 atau Tabel

17 Tabel 0.4 Perhitung Sumbangan Langsung dan Tidak Langsung (R ij 2 = β i r ij β j ) Koefisien korelasi r XiXj Variabel X X2 X3 X4 X5 X6 X7 D Beta (βi ) 0,5883 0,622 0,64 0,62 0,0567-0,0373-0,0006-0,0206 X 0,5883 0,888 0,60 0,620 0,685 0,572 0,56 0,058 X2 0,6222 0,888 0,86 0,868 0,898 0,804 0,745 0,48 X3 0,640 0,60 0,86 0,97 0,969 0,953 0,903 0,763 X4 0,622 0,620 0,868 0,97 0,989 0,959 0,899 0,77 X5 0, ,685 0,898 0,969 0,989 0,958 0,888 0,75 X6-0,0373 0,572 0,804 0,953 0,959 0,958 0,892 0,778 X7-0,0006 0,56 0,745 0,903 0,899 0,888 0,892 0,825 D -0, ,058 0,48 0,763 0,77 0,75 0,778 0,825 Perhitungan sumbangan langsung (R 2 ii ), sumbangan tidak langsung (R 2 ij ), variabel eksogen X i terhadap 2 endogen Y dengan rumus umum R ij = β i r ij β j. β ij = koefisien lintas. Sumbangan langsung apabila i = j atau β i = β j.; sedangkan sumbangan tidak langsung apabila i j atau β i β j. P XiXj atau beta (β ij) dengan rumus P XiXj = [C ij] [r XiXj ]: Koefisien korelasi r XiXJ = r ij dari Tabel 0.2; r XiXj = pengaruh total = koefisien korelasi sederhana X i dengan X j 3). Sumbangan total variabel bebas X i terhadap variabel tak bebas Y, di mana nilainya persis sama dengan nilai koefisien determinasi (R 2 Y/XX2 XP). Tabel 0.5 Hasil Perhitung Sumbangan Langsung dan Tidak Langsung dari Tabel 0.4 Variabel Beta (β j) X X2 X3 X4 X5 X6 X7 D X 0,5883 0,346 0,0847 0,0579 0,0588 0,0228-0,026-0,0002-0,0007 X2 0,622 0,0847 0,0263 0,024 0,0227 0,0083-0,0049-0,000-0,004 X3 0,640 0,0579 0,024 0,0260 0,0253 0,0089-0,0057-0,000-0,0025 X4 0,622 0,059 0,0228 0,0254 0,026 0,009-0,0058-0,000-0,0026 X5 0, ,0228 0,0083 0,0089 0,0090 0,0032-0,0020 0,0000-0,0008 X6-0,0373-0,026-0,0049-0,0057-0,0058-0,0020 0,004 0,0000 0,0006 X7-0,0006-0,0002-0,000-0,000-0,000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 D -0, ,0007-0,004-0,0025-0,0026-0,0008 0,0006 0,0000 0,0004 Perhitungan sumbangan langsung (R ii 2 ), sumbangan tidak langsung (R ij 2 ), variabel eksogen X i terhadap endogen Y dengan rumus umum R ij 2 = β i r ij β j. β ij = koefisien lintas. Sumbangan langsung apabila i = j atau β i = β j.; sedangkan sumbangan tidak langsung apabila i j atau β i β j. P XiXj atau beta (β ij) dengan rumus P XiXj = [C ij] [r Xij ]: Koefisien korelasi r Xij dari Tabel 0.2; r Yxij = pengaruh total. 224

18 0.4 Contoh Analisis Jejak Jenis Lain Dari perhitungan koefisien korelasi linier dapat diperoleh hasil seperti Tabel 0.6 berikut. Tabel 0.6 Koefisien Korelasi Variabel X X2 X3 X4 r YXi X 0,7307 X2 0,2286 0,863 X3 0,8242 0,392 0,5347 X4 0,2454 0,9230 0,969 0,823 Matriks koefisien korelasi r Xij sebagian Dengan mensubstitusikan nilai-nilai koefisien korelasi yang diperoleh ke dalam sistem persamaan berikut, maka diperoleh sistem persamaan simultan sebagai seperti pada persamaan [0.]:,0000 C + 0,2286 C 2-0,824 C 3-0,2454 C 4 = 0,7307 [0.] 0,2286 C +,0000 C 2-0,392 C 3-0,9730 C 4 = 0,863-0,824 C - 0,392 C 2 +,0000 C 3 + 0,0295 C 4 = -0,5347-0,2454 C - 0,9730 C 2 + 0,0295 C 3 +,0000 C 4 = -0,823 Sistem persamaan di atas dapat ditulis dalam bentuk matrik sebagai berikut [0.2]:, ,2286-0,824-0,2454 C = 0,7307 0,2286 +,0000-0,392-0,9730 C 2 = 0,863 [0.2] - 0,824-0,392 +, ,0295 C 3 = - 0,5347-0,2454-0, ,0295 +,0000 C 4 = - 0,823 R X C R Y Dengan sistem matriks kebalikan dari persamaan [0.2] di atas dapat pula ditulis dalam bentuk matriks sebagai berikut: C 38,745 94, ,353 00,4907 0,7307 0,605 C 2 94, , , ,674 0, 300 0,5248 = C 3 42,353 05, ,57,9528-0,5347 0,048 C 4 00, ,674, ,7507-0,823-0,634 = Matriks Kebalikan (R X - ) R Y C i Berdasarkan koefisien lintas yang diperoleh maka dapat ditentukan pengaruh langsung dan tidak langsung dari variabel-variabel bebas X terhadap variabel respons Y, sebagai berikut di bawah ini. 225

19 . Penentuan pengaruh variabel Z (variabel X dibakukan) terhadap variabel Y. ). Pengaruh langsung Z terhadap Y = C = 0, ). Pengaruh tidak langsung Z melalui Z 2 = C 2 r 2 = 0,206. 3). Pengaruh tidak langsung Z melalui Z 3 = C 3 r 2 = - 0, ). Pengaruh tidak langsung Z melalui Z 4 = C 4 r 4 = 0,0394. Pengaruh total = r Y = r XY = r ZY = 0, Penentuan pengaruh variabel Z 2 (variabel X dibakukan) terhadap variabel Y. ). Pengaruh langsung Z 2 terhadap Y = C 2 = 0, ). Pengaruh tidak langsung Z 2 melalui Z = C r 2 = 0,386. 3). Pengaruh tidak langsung Z 2 melalui Z 3 = C 3 r 23 = - 0, ). Pengaruh tidak langsung Z 2 melalui Z 4 = C 4 r 24 = 0,560. Pengaruh total = r 2Y = r X2Y = r Z2Y = 0, Penentuan pengaruh variabel Z 3 (variabel X dibakukan) terhadap variabel Y. ). Pengaruh langsung Z 3 terhadap Y = C 3 = 0, ). Pengaruh tidak langsung Z 3 melalui Z = C r 3 = - 0, ). Pengaruh tidak langsung Z 3 melalui Z 2 = C 2 r 32 = - 0, ). Pengaruh tidak langsung Z 3 melalui Z 4 = C 4 r 34 = - 0,0040. Pengaruh total = r 3Y = r X3Y = r Z3Y = - 0, Penentuan Pengaruh Variabel Z 4 (variabel X dibakukan) terhadap Variabel Y. ). Pengaruh langsung Z 4 terhadap Y = C 4 = - 0,600. 2). Pengaruh tidak langsung Z 4 melalui Z = C r 4 = - 0,480. 3). Pengaruh tidak langsung Z 4 melalui Z 2 = C 2 r 42 = - 0,535. 4). Pengaruh tidak langsung Z 4 melalui Z 3 = C 4 r 43 = - 0,000. Pengaruh total = r 3Y = r X3Y = r Z3Y = - 0, Penentuan pengaruh sisaan (residual) terhadap variabel respons Y. C = C r 2 S 4 i= i iy = - {(0,6065)(0,7306) + (0,5277)(0,863) + (0,0434)(- 0,5347) + (- 0,603)(- 0,823) = 0,076 C S = 0,076 = 0,

20 Berdasarkan analisis lintas tampak bahwa dua variabel bebas yang memiliki pengaruh langsung terbesar yaitu variabel X dan X 2. Pengaruh variabel langsung X terhadap Y adalah sebesar 0,6065 dapat diinterpretasikan bahwa setiap kenaikan satu simpangan baku dalam nilai X secara rata-rata akan meningkatkan nilai Y sebesar 0,6065 simpanan baku. Demikian pula interpretasi tentang pengaruh langsung dari variabel X 2, X 3, dan X 4 terhadap variabel respons Y. Besaran 2 C S = 0,076 dapat diinterpretasikan babwa pada analisis lintas tidak menjelaskan keragaman total dari variabel Y sebesar 0,076 atau,76%. Dengan demikian, analisis lintas berhasil menjelaskan keragaman total dari Y oleh variabel X 2, X 3, dan X 4 sebesar 2 C S = - 0,076 = 0,9824 atau 98,24%, yang ternyata sama dengan besaran nilai koefisien determinasi (R 2 ) dari persamaan regresi berganda biasa. Berdasarkan kenyataan ini, maka dapat dikemukakan sifat hubungan antara R 2 dan sebagai berikut yaitu di bawah ini. 2 CS Koefisien determinasi = R 2 = - 2 C S, sehingga Koefisien non determinasi = R 2 = 2 C S Pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung, dan pengaruh total dari keempat variabel bebas yang dibakukan terhadap variabel respons Y dapat ditunjukkan secara lebih jelas dalam Tabel 0.7 beikut ini. Tabel 0.7 Pengaruh Langsung, Tidak Langsung, dan Pengaruh Total Variabel bebas yang dibakukan Pengaruh langsung Pengaruh tidak langsung melalui variabel berikut Z Z 2 Z 3 Z 4 Pengaruh total Z 0,6065-0,206-0,0358 0,0394 0,7306 Z 2 0,5277 0, ,0060 0,560 0,863 Z 3 0,0434 0,4998-0, ,0048-0,5347 Z 4-0,603 0,488-0,535 0, ,823 Keterangan:. Koefisien lintas addalah serupa dengan koefisien beta atau koefisien regresi baku, sehingga pengaruh langsung yang ditunjukkan dalam analisis lintas dapat langsung diperbandingkan untuk mengetahui peranan dari setiap variabel bebas X dalam mempengaruhi variabel tak bebas (respons) Y. 2. Berdasarkan sifat di atas maka variabel bebas Y yang belum dibakukan akan dibakukan dalam analisis lintas sehingga koefisien lintas C i yang diperoleh dapat diperbandingkan. 227

BAB IV ANALISIS HASIL

BAB IV ANALISIS HASIL BAB IV ANALISIS HASIL A. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Berikut hasil yang telah diperoleh

Lebih terperinci

: Analisis Pengaruh Kualitas Produk, Harga dan Promosi Terhadap Intensi Pembelian Air Minum Dalam Kemasan Botol 600ml Merek Aqua di Jakarta Barat

: Analisis Pengaruh Kualitas Produk, Harga dan Promosi Terhadap Intensi Pembelian Air Minum Dalam Kemasan Botol 600ml Merek Aqua di Jakarta Barat 80 1.LAMPIRAN KUESIONER PRETEST Kuesioner : Analisis Pengaruh Kualitas Produk, Harga dan Promosi Terhadap Intensi Pembelian Air Minum Dalam Kemasan Botol 600ml Merek Aqua di Jakarta Barat Dengan hormat,

Lebih terperinci

3. Berapa pengeluaran anda setiap membeli sepatu? a. < Rp b. Rp Rp c. > Rp

3. Berapa pengeluaran anda setiap membeli sepatu? a. < Rp b. Rp Rp c. > Rp LAMPIRAN 1 KUESIONER PENELITIAN Kuesioner ini berkenaan dengan penelitian saya yang berjudul Pengaruh Brand Image dan Harga Terhadap Intensi Membeli Sepatu Converse. Oleh karena itu, saya meminta kesediaan

Lebih terperinci

BAB VIII. ANALISIS FAKTOR (FACTOR ANALYSIS)

BAB VIII. ANALISIS FAKTOR (FACTOR ANALYSIS) 8.1 Pendahuluan BAB VIII. ANALISIS FAKTOR (FACTOR ANALYSIS) Pada awalnya teknik analisis faktor dikembangkan pada awal abad ke-0. Teknik analisis ini dikembangkan dalam bidang psikometrik atas usaha akhli

Lebih terperinci

Pendahuluan. 0 Analisis interaksi antarvariabel 0 Interdependence 0 Deteksi multikolinearitas

Pendahuluan. 0 Analisis interaksi antarvariabel 0 Interdependence 0 Deteksi multikolinearitas Pendahuluan 0 Analisis interaksi antarvariabel 0 Interdependence 0 Deteksi multikolinearitas Tujuan 0 Tujuan utama: 0 Menjelaskan struktur hubungan di antara banyak variabel dalam bentuk faktor/variabel

Lebih terperinci

BAB. IX ANALISIS REGRESI FAKTOR (REGRESSION FACTOR ANALYSIS)

BAB. IX ANALISIS REGRESI FAKTOR (REGRESSION FACTOR ANALYSIS) BAB. IX ANALII REGREI FAKTOR (REGREION FACTOR ANALYI) 9. PENDAHULUAN Analisis regresi faktor pada dasarnya merupakan teknik analisis yang mengkombinasikan analisis faktor dengan analisis regresi linier

Lebih terperinci

A. PETUNJUK PENGISIAN KUISIONER

A. PETUNJUK PENGISIAN KUISIONER L 1 LAMPIRAN 1 KUESIONER Saya Riska Arkandini mahasiswi semester 8 (delapan) Jurusan Komunikasi dan Multimedia bidang Broadcasting, mohon kesediaan anda untuk mengisi kuesioner berikut. Dimana kuesioner

Lebih terperinci

Kuesioner Penelitian PENGARUH NILAI PELANGGAN TERHADAP KEPUASAN DAN KESETIAAN PELANGGAN PADA PT. OVAL ENGINEERING INDONESIA

Kuesioner Penelitian PENGARUH NILAI PELANGGAN TERHADAP KEPUASAN DAN KESETIAAN PELANGGAN PADA PT. OVAL ENGINEERING INDONESIA Kuesioner Penelitian PENGARUH NILAI PELANGGAN TERHADAP KEPUASAN DAN KESETIAAN PELANGGAN PADA PT. OVAL ENGINEERING INDONESIA Bapak/Ibu/Saudara/i yang terhormat, Saya adalah mahasiswa sarjana Ilmu Manajemen,

Lebih terperinci

LAMPIRAN 1 KUESIONER PENELITIAN. Kepada Yth. Saudara/i para responden Di tempat. Dengan Hormat,

LAMPIRAN 1 KUESIONER PENELITIAN. Kepada Yth. Saudara/i para responden Di tempat. Dengan Hormat, 43 LAMPIRAN KUESIONER PENELITIAN Kepada Yth. Saudara/i para responden Di tempat Dengan Hormat, Sehubungan untuk menyelesaikan Tugas Akhir Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik, saya ingin meminta bantuan

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Pelaksanaan Survey Peneliti menyebarkan kuesioner pretest kepada 30 orang responden, yaitu pelanggan PT Asuransi Ramayana Tbk. Kemudian peneliiti melakukan uji reliabilitas

Lebih terperinci

KUESIONER PENELITIAN. Atas perhatian, bantuan dan dukungan Bapak/Ibu kami ucapkan terimakasih. Jenis Kelamin : ( ) Laki-laki ( ) Wanita

KUESIONER PENELITIAN. Atas perhatian, bantuan dan dukungan Bapak/Ibu kami ucapkan terimakasih. Jenis Kelamin : ( ) Laki-laki ( ) Wanita 88 Lampiran 1 Kuesioner Penelitian Lampiran : 1 (Kuesioner Penelitian) KUESIONER PENELITIAN Kuesioner ini hanya untuk kepentingan akademis dan dijamin kerahasiaannya, dimohon bantuan dan kesediaan Bapak/Ibu

Lebih terperinci

PENGARUH FAKTOR EMOTION, HEDONIC PLEASURE, COGNITIVE DAN AFFECTIVE TERHADAP PEMBELIAN IMPULSIF DI CHANDRA SUPERSTORE TANJUNG KARANG

PENGARUH FAKTOR EMOTION, HEDONIC PLEASURE, COGNITIVE DAN AFFECTIVE TERHADAP PEMBELIAN IMPULSIF DI CHANDRA SUPERSTORE TANJUNG KARANG Lampiran 1 Kuesioner penelitian PENGARUH FAKTOR EMOTION, HEDONIC PLEASURE, COGNITIVE DAN AFFECTIVE TERHADAP PEMBELIAN IMPULSIF DI CHANDRA SUPERSTORE TANJUNG KARANG Kepada Yth: Bapak / Ibu / Sdr / Sdri

Lebih terperinci

BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN 41 Hasil Uji Statistik 411 Statistik Deskriptif Pada bagian ini akan dibahas mengenai hasil pengolahan data statistik deskriptif dari variabel-variabel yang diteliti Langkah

Lebih terperinci

DAFTAR PUSTAKA. Pemakai, Kompak, Jan-April, hal Imam Ghozali, 2001, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS,

DAFTAR PUSTAKA. Pemakai, Kompak, Jan-April, hal Imam Ghozali, 2001, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS, 56 DAFTAR PUSTAKA Astuti, Sri, 2003, Pengaruh Diversitas Kemanfaatan Dan Lingkup Pengenmbangan Kemanfaatan Teknologi Informasi Terhadap Kepuasan Pemakai, Kompak, Jan-April, hal. 94-117. Imam Ghozali, 2001,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Gambaran Umum Pelayanan Jasa Pelabuhan Sunda Kelapa

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Gambaran Umum Pelayanan Jasa Pelabuhan Sunda Kelapa BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umum Pelayanan Jasa Pelabuhan Sunda Kelapa 4.1.1. Pendapatan Pelabuhan Pendapatan yang diterima Pelabuhan Sunda Kelapa sejak tahun 2004 sampai tahun 2010 menunjukkan

Lebih terperinci

BAB VI. ANALISIS JEJAK ATAU SIDIK LINTAS (PATH ANALYSIS)

BAB VI. ANALISIS JEJAK ATAU SIDIK LINTAS (PATH ANALYSIS) BAB VI. ANALII JEJAK ATAU IDIK LINTA (PATH ANALYI) 6.1 Pendahuluan Telaah statistika mengatakan bahwa dalam analisis hubungan yang bertujuan untuk peramalan atau pendugaan nilai Y atas dasar nilai-nilai

Lebih terperinci

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN BAB V KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan tentang pengaruh aspekaspek pelaksanaan konstruksi yang meliputi perizinan proyek, organisasi proyek, peralatan proyek,

Lebih terperinci

STRUKTUR ORGANISASI CIREBON EYE CENTER

STRUKTUR ORGANISASI CIREBON EYE CENTER LAMPIRAN 1 STRUKTUR ORGANISASI CIREBON EYE CENTER L1-1 BAGAN STRUKTUR ORGANISASI CIREBON EYE CENTER NO : 01 TAHUN 2008 TANGGAL : 3 APRIL 2008 TENTANG : ORGANISASI DAN TATA KERJA CIREBON EYE CENTER KOTA

Lebih terperinci

Oleh : Drs. Budi Rahardjo, MM. Abstrak

Oleh : Drs. Budi Rahardjo, MM. Abstrak ANALISA FAKTOR DAN JALUR METODE TRIMMING PENGARUH KUALITAS LAYANAN TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN TRAVEL CIPAGANTI,PONDOK INDAH, JAKARTA SELATAN, PERIODE JULI-SEPTEMBER 2011 Oleh : Drs. Budi Rahardjo, MM

Lebih terperinci

LAMPIRAN 1. (Aniisah Humairoh) BAGIAN 1 : DATA RESPONDEN. Jenis Kelamin : Umur :

LAMPIRAN 1. (Aniisah Humairoh) BAGIAN 1 : DATA RESPONDEN. Jenis Kelamin : Umur : 125 LAMPIRAN 1 Kuesioner Saya mahasiwa Universitas Esa Unggul sedang meneliti Analis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap keputusan pembelian produk Citra hand and body lotion untuk menyusun skripsi

Lebih terperinci

PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) SEBAGAI SALAH SATU METODE UNTUK MENGATASI MASALAH MULTIKOLINEARITAS OLEH : SOEMARTINI

PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) SEBAGAI SALAH SATU METODE UNTUK MENGATASI MASALAH MULTIKOLINEARITAS OLEH : SOEMARTINI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) SEBAGAI SALAH SATU METODE UNTUK MENGATASI MASALAH MULTIKOLINEARITAS OLEH : SOEMARTINI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil Setelah melalui beberapa tahap kegiatan penelitian, dalam bab IV ini diuraikan analisis hasil penelitian dan pembahasan hasil penelitian. Analisis

Lebih terperinci

Lampiran 1. Kuesioner

Lampiran 1. Kuesioner 90 Lampiran 1. Kuesioner Kuesioner : Analisis Pengaruh Relationship Marketing terhadap Customer Loyalty yang dimediasi oleh Customer Satisfaction (studi kasus : Distributor Lenovo PT. Visiland Dharma Sarana)

Lebih terperinci

REDUKSI VARIABEL KRITERIAALTERNATIF RESTORAN DENGAN METODE FACTOR ANALYSIS

REDUKSI VARIABEL KRITERIAALTERNATIF RESTORAN DENGAN METODE FACTOR ANALYSIS REDUKSI VARIABEL KRITERIAALTERNATIF RESTORAN DENGAN METODE FACTOR ANALYSIS Ai Nurhayat, S.Si.,MT. Jurusan Teknik Industri Sekolah tinggi Teknologi Bandung ABSTRAK Pada tahun 2017 telah terjadi kenaikan

Lebih terperinci

KUESIONER PENELITAN. Universitas Esa Unggul

KUESIONER PENELITAN. Universitas Esa Unggul LAMPIRAN 84 85 KUESIONER PENELITAN Universitas Esa Unggul Program S-1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Program Studi lmu Manajemen Kampus Universitas Esa Unggul Kebon Jeruk Telp/fax. (021) 5682510 Responden

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENGUJIAN. dikumpulkan, dan pembahasan dari hasil penelitian data tersebut. Bagian yang akan

BAB IV HASIL PENGUJIAN. dikumpulkan, dan pembahasan dari hasil penelitian data tersebut. Bagian yang akan BAB IV HASIL PENGUJIAN 4.1 Hasil Penelitian Dalam bab ini diuraikan hal-hal yang berkaitan dengan data yang berhasil dikumpulkan, dan pembahasan dari hasil penelitian data tersebut. Bagian yang akan dibicarakan

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR ANALISIS FAKTOR

ANALISIS FAKTOR ANALISIS FAKTOR ANALISIS FAKTOR ANALISIS FAKTOR Analisis factor digunakan untuk menemukan hubungan sejumlah variable yang bersifat independent dengan yang lain Analisis Faktor merupakan teknik untuk mengkombinasikan pertanyaan

Lebih terperinci

Penelitian menggunakan alat ukur berupa kuesioner, dengan penilaian 6 tingkat dengan norma sebagai berikut:

Penelitian menggunakan alat ukur berupa kuesioner, dengan penilaian 6 tingkat dengan norma sebagai berikut: Lampiran 1. Pengolahan data statistik Survei dilakukan kepada para karyawan di kantor pos pasar baru, dengan sampel sebanyak 50 karyawan. Kantor ini dipilih karena tidak hanya merupakan kantor cabang saja,

Lebih terperinci

1. JENIS KELAMIN : LAKI-LAKI PEREMPUAN 4. PEKERJAAN : BURUH TETAP PEDAGANG KAKI LIMA TUKANG BANGUNAN WIRASWASTA LAINNYA

1. JENIS KELAMIN : LAKI-LAKI PEREMPUAN 4. PEKERJAAN : BURUH TETAP PEDAGANG KAKI LIMA TUKANG BANGUNAN WIRASWASTA LAINNYA Lampiran 1 A. Data Responden Berilah tanda centang ( ) pada jawaban anda 1. JENIS KELAMIN : LAKI-LAKI PEREMPUAN 2. USIA : < 20 tahun 20-30 tahun 31-40 tahun > 40 tahun 3. PENDIDIKAN : SMP SMA LAINNYA 4.

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 4.1

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 4.1 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Hasil Penelitian Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Berikut hasil

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA A. PENGUJIAN HIPOTESIS

BAB IV ANALISIS DATA A. PENGUJIAN HIPOTESIS A. PENGUJIAN HIPOTESIS BAB IV ANALISIS DATA Sebelum menjabarkan tentang analisis data dalam bentuk perhitungan, penulis membuat hipotesis sebagaimana yang telah ada pada pokok bahsan bab awal. Hipotesa

Lebih terperinci

LAMPIRAN 1 SURAT IZIN PEMDA

LAMPIRAN 1 SURAT IZIN PEMDA LAMPIRAN 1 SURAT IZIN PEMDA LAMPIRAN 2 Kuesioner Penelitian No. Responden : Hari, tanggal : Kuisioner Penelitian Kuisioner penelitian ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh lokasi, harga,

Lebih terperinci

Lampiran 1. Kuesioner

Lampiran 1. Kuesioner 85 Lampiran 1. Kuesioner Yth. Saudara / i responden Saya Adhitya Buwono mahasiswa semester akhir Magister Manajemen (MMUI) sedang melaksanakan penelitian untuk thesis saya dengan judul Efek dari Switching

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini, analisis data yang dilakukan menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu dengan menggunakan analisis regresi sederhana, dan perhitungannya menggunakan

Lebih terperinci

LAMPIRAN 1. KUESIONER

LAMPIRAN 1. KUESIONER 120 LAMPIRAN 1. KUESIONER Saya mahasiswa Universitas Esa Unggul sedang meneliti pengaruh kualitaas produk dan kualitas pelayanan terhadap loyalitas melalui kepuasan pelanggan pada rumah makan Mie Abang

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Subyek Penelitian Penelitian ini dilakukan kepada 47 orang guru BK SLTA (5, SMA, 1 MA, dan 9 SMK) di Salatiga, seperti yang dapat dilihat dalam tabel 4.1 di bawah

Lebih terperinci

Program Studi Pendidikan Ekonomi FE UNY

Program Studi Pendidikan Ekonomi FE UNY LEMBAR KERJA Topik: Uji Validitas dengan Analisis Faktor Tujuan: Untuk menguji tingkat validitas konstruk seperangkat instrumen, kuesioner atau angket Contoh Masalah: Apakah butir-butir yang dikembangkan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data data penelitian seperti jumlah data yang diolah, nilai minimum,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Karakteristik Responden Penelitian ini dilakukan pada PT. Rezeki Supermarketing sebuah perusahaan retail tradisional yang terletak di Jakarta, dengan mengambil

Lebih terperinci

KUESIONER. NILAI PENILAIAN 1 Sangat Tidak Setuju 2 Tidak Setuju 3 Netral 4 Setuju 5 Sangat Setuju

KUESIONER. NILAI PENILAIAN 1 Sangat Tidak Setuju 2 Tidak Setuju 3 Netral 4 Setuju 5 Sangat Setuju No. Responden : KUESIONER Saya, Aisyah Velany (0606017366) jurusan Ilmu Administrasi Bisnis Program Magister, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik (FISIP) Universitas Indonesia sedang menyusun tesis.

Lebih terperinci

KUESIONER PENELITIAN

KUESIONER PENELITIAN KUESIONER PENELITIAN APLIKASI ANALISIS FAKTOR DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN MAXIMUM LIKELIHOOD DALAM FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PEMBERIAN MAKANAN TAMBAHAN PADA BAYI USIA 0-6 BULAN

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hipotesis Gambar 4.1 Hubungan variabel bebas dan variabel terikat Keterangan : X 1 = Kompensasi X 2 = Iklim Organisasi Y = Kepuasan Kerja Hipotesis : 1. H 0 : r y1 = 0 H

Lebih terperinci

KUESIONER ANALISIS PENGARUH PELATIHAN SDM DAN MOTIVASI KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA DIVISI OPERASIONAL

KUESIONER ANALISIS PENGARUH PELATIHAN SDM DAN MOTIVASI KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA DIVISI OPERASIONAL 67 KUESIONER ANALISIS PENGARUH PELATIHAN SDM DAN MOTIVASI KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA DIVISI OPERASIONAL (Studi Kasus : Pada Bank Capital Indonesia) Bersama ini, saya mohon kesediaan Bapak/Ibu

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. Dalam penelitian ini data yang dianaisis adalah Fasilitas belajar (X 1 ),

BAB IV HASIL PENELITIAN. Dalam penelitian ini data yang dianaisis adalah Fasilitas belajar (X 1 ), BAB IV HASIL PENELITIAN Dalam penelitian ini data yang dianaisis adalah Fasilitas belajar (X 1 ), disiplin belajar (X 2 ) dan Hasil belajar Pengukuran Dasar Survey.(Y). berdasarkan pengelohan data, maka

Lebih terperinci

LAMPIRAN I KUESIONER PENELITIAN

LAMPIRAN I KUESIONER PENELITIAN LAMPIRAN I KUESIONER PENELITIAN UNIVERSITAS INDONESIA ILMU SOSIAL DAN ILMU POLITIK DEPARTEMEN ILMU ADMINISTRASI PROGRAM STUDI ADMINISTRASI NIAGA PENGARUH EXPERIENTIAL MARKETING YAMAHA MIO TERHADAP WORD

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. teori yang menjadi dasar dan data yang diperoleh dari Badan

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. teori yang menjadi dasar dan data yang diperoleh dari Badan BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Bab ini menguraikan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan membandingkan teori yang menjadi dasar dan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS).

Lebih terperinci

Pembahasan. Uji Validitas dan Reliabilitas

Pembahasan. Uji Validitas dan Reliabilitas Tujuan Penulisan 1. Untuk menganalisis variabel bebas (motivasi, persepsi, dan sikap konsumen) secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat (keputusan pembelian). 2. Untuk menganalisis

Lebih terperinci

PENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN DAN MOTIVASI TERHADAP KINERJA KARYAWAN ALAM WISATA RESTO. Ahmad Mustakim

PENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN DAN MOTIVASI TERHADAP KINERJA KARYAWAN ALAM WISATA RESTO. Ahmad Mustakim PENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN DAN MOTIVASI TERHADAP KINERJA KARYAWAN ALAM WISATA RESTO Ahmad Mustakim 10213444 PENDAHULUAN LATAR BELAKANG MASALAH Seorang pemimpin juga merupakan merupakan salah satu cara

Lebih terperinci

LAMPIRAN 1 SURAT IZIN

LAMPIRAN 1 SURAT IZIN LAMPIRAN LAMPIRAN SURAT IZIN LAMPIRAN 2 KUESIONER No. Responden : KUESIONER PENELITIAN Keusioner ini dilakukan untuk penelitian skripsi tentang Faktor Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Industri Kecil

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Subjek Subjek yang berpartisipasi dalam penelitian ini adalah karyawan atau pegawai divisi fashion pada PT. Mitra Adiperkasa, tbk sebanyak 52 karyawan

Lebih terperinci

Lampiran: 1 SURAT PERNYATAAN. Kepada Yth.: Bpk/Ibu/Sdr/I. Di Tempat. Dengan Hormat,

Lampiran: 1 SURAT PERNYATAAN. Kepada Yth.: Bpk/Ibu/Sdr/I. Di Tempat. Dengan Hormat, Lampiran: 1 SURAT PERNYATAAN Kepada Yth.: Bpk/Ibu/Sdr/I Di Tempat Dengan Hormat, Saya yang bertanda tangan dibawah ini: Adcha. Yunafa ( B. 100. 100. 051 ) mahasiswa fakultas Ekonomi Manajemen, Universitas

Lebih terperinci

PENGARUH MOTIVASI KERJA DAN LINGKUNGAN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PUSAT ADMINISTRASI FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS INDONESIA

PENGARUH MOTIVASI KERJA DAN LINGKUNGAN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PUSAT ADMINISTRASI FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS INDONESIA PENGARUH MOTIVASI KERJA DAN LINGKUNGAN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PUSAT ADMINISTRASI FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS INDONESIA Nama : Ridwan Maulana NPM : 16212320 Pembimbing : Widiyarsih, SE.,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. pelajaran 2016/2017. Terdapat empat variabel yang dideskripsikan dalam penelitian

BAB IV HASIL PENELITIAN. pelajaran 2016/2017. Terdapat empat variabel yang dideskripsikan dalam penelitian BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan di Sekolah Menengah Kejuruan Negeri Paket Keahlian Teknik Kendaraan Ringan (TKR) di Kota Malang. Subjek Penelitiannya adalah siswa kelas

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 41 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Pengumpulan Data Dalam bab ini, penulis akan menerangkan mengenai hasil penelitian yang akan dilakukan penulis terhadap data sekunder yaitu berupa komponen-komponen

Lebih terperinci

IDENTITAS RESPONDEN 1. Nama: (boleh tidak diisi)

IDENTITAS RESPONDEN 1. Nama: (boleh tidak diisi) LAMPIRAN A: KUISIONER Dengan Hormat, Terima kasih atas kesediaan Saudara/i untuk berpartisipasi untuk mengisi dan menjawab seluruh pertanyaan yang ada dalam kuesioner ini. Penelitian ini digunakan untuk

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. A. Pengaruh Rasio Profitabilitas, Rasio Solvabilitas Dan Rasio Likuiditas Terhadap

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. A. Pengaruh Rasio Profitabilitas, Rasio Solvabilitas Dan Rasio Likuiditas Terhadap BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Pengaruh Rasio Profitabilitas, Rasio Solvabilitas Dan Rasio Likuiditas Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Perdagangan, Jasa Dan Investasi Di Daftar Efek Syariah

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN 4.1 Analisis Profil Responden 4.1.1 Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umum Mujahidin Distro Yogyakarta 4.1.1 Sejarah Singkat Mujahidin Distro 47 Mujahidin Distro berdiri pada 10 April 2004 di Yogyakarta, diprakarsai oleh

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN. Tabel 4.1 Prosedur penarikan sampel

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN. Tabel 4.1 Prosedur penarikan sampel BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Variabel Penelitian No. Pada bab ini akan dibahas tahap-tahap dan pengolahan data yang kemudian akan dianalisis tentang pengaruh profitabilitas, ukuran perusahaan,

Lebih terperinci

Nama : Jenis Kelamin : Usia : KUESIONER

Nama : Jenis Kelamin : Usia : KUESIONER L A M P I R A N 93 Nama : Jenis Kelamin : Usia : KUESIONER Isilah pertanyaan kuesioner berikut ini yang sesuai dengan jawaban Anda dan beri tanda ( ) pada kolom yang telah tersedia. Petunjuk: Anda dapat

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN. Uji validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat tingkat kevalidan atau

BAB IV PENGUJIAN. Uji validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat tingkat kevalidan atau BAB IV PENGUJIAN 4.3 Uji Validitas dan Reliabilitas 4.3. Uji Validitas Uji validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat tingkat kevalidan atau kesahihan sesuatu instrumen. Uji validitas digunakan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data SD Nasima Semarang terletak di Jl. Puspanjolo Selatan No. 53 (024) 7601322, Semarang 50141, Jawa Tengah. Waktu penelitian dilakukan pada tahun 2016. Setelah melakukan

Lebih terperinci

LAMPIRAN-LAMPIRAN. Data dari Laporan Keuangan Triwulanan Bank Syariah Mandiri (dalam jutaan rupiah)

LAMPIRAN-LAMPIRAN. Data dari Laporan Keuangan Triwulanan Bank Syariah Mandiri (dalam jutaan rupiah) LAMPIRAN-LAMPIRAN Lampiran 1 Data Sampel Penelitian No Bulan Tahun Data dari Laporan Keuangan Triwulanan Bank Syariah Mandiri (dalam jutaan rupiah) DPK NPF SBIS/SWBI Pembiayaan Mudharabah & Musyarakah

Lebih terperinci

PENERAPAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA DALAM PENENTUAN FAKTOR DOMINAN YANG MEMPENGARUHI PRESTASI BELAJAR SISWA (Studi Kasus : SMAN 1 MEDAN)

PENERAPAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA DALAM PENENTUAN FAKTOR DOMINAN YANG MEMPENGARUHI PRESTASI BELAJAR SISWA (Studi Kasus : SMAN 1 MEDAN) Saintia Matematika Vol. 1, No. 6 (2013), pp. 507 516. PENERAPAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA DALAM PENENTUAN FAKTOR DOMINAN YANG MEMPENGARUHI PRESTASI BELAJAR SISWA (Studi Kasus : SMAN 1 MEDAN) Juliarti Hardika,

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 37 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Laba Bersih dan Arus Kas Operasi sebagai variabel independen (X) dan Dividen Kas sebagai

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik

Lebih terperinci

BAB I. REGRESI LINIER BERGANDA

BAB I. REGRESI LINIER BERGANDA BAB I. REGRESI LINIER BERGANDA Membuka program SPSS kemudian memilih tab sheet Variable View. Melakukan input variabel yang akan diteliti pada sheet Variable View. Input dilakukan dengan memperhatikan

Lebih terperinci

IV HASIL PERHITUNGAN DAN PEMBAHASAN. Untuk perhitungan validitas dan reliabilitas instrumen item masing-masing

IV HASIL PERHITUNGAN DAN PEMBAHASAN. Untuk perhitungan validitas dan reliabilitas instrumen item masing-masing 41 IV HASIL PERHITUNGAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Validitas dan Reliabilitas. Untuk perhitungan validitas dan reliabilitas instrumen item masing-masing variabel pada penelitan yang dilakukan menggunakan

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI ANALISIS REGRESI

ANALISIS REGRESI ANALISIS REGRESI ANALISIS REGRESI Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM ANALISIS REGRESI PENGERTIAN Jenis uji statistika yang dipakai untuk melihat daya prediksi variabel independen (prediktor) terhadap variabel dependen

Lebih terperinci

BAB 13 ANALISIS LINTAS (PATH ANALISIS)

BAB 13 ANALISIS LINTAS (PATH ANALISIS) BAB 13 ANALISIS LINTAS (PATH ANALISIS) Berbagai macam penelitian yang dilakukan pada tanaman umumnya hanya mengkorelasikan sifat-sifat tanaman secara umum. Namun demikian, untuk mendapatkan gambaran tentang

Lebih terperinci

Sena Aradea Manajemen Ekonomi 2013

Sena Aradea Manajemen Ekonomi 2013 Sena Aradea 16210440 Manajemen Ekonomi 2013 Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pembelian Rokok Sampoerna Mild Di Kalangan Mahasiswa Universitas Gunadarma Latar Belakang Seiring dengan semakin banyaknya

Lebih terperinci

Analisis Korelasi & Regresi

Analisis Korelasi & Regresi Analisis Korelasi & Regresi Oleh: Ki Hariyadi,, S.Si., M.PH Nuryadi, S.Pd.Si UIN JOGJAKARTA 1 Pokok Bahasan Analisis Korelasi Uji Kemaknaan terhadap ρ (rho) Analisis Regresi Linier Analisis Kemaknaan terhadap

Lebih terperinci

MODUL 3 ANALISIS FAKTOR

MODUL 3 ANALISIS FAKTOR TUJUAN PRAKTIKUM Tujuan dari praktikum modul 3 ini adalah : 1. Mahasiswa memahami apa yang dilakukan dalam proses Analisis Faktor; 2. Mahasiswa dapat menjalankan prosedur Analisis Faktor dalam SPSS; 3.

Lebih terperinci

Multiple Regression (Regresi. Majemuk)

Multiple Regression (Regresi. Majemuk) Multiple Regression (Regresi Majemuk) /liche/statistik S2 Profesi F.Psi.UI/2009 1 Regresi Majemuk Diperkenalkan oleh Pearson pada 1908 Digunakan untuk mengetahui besarnya proporsi dari suatu variabel yang

Lebih terperinci

PENGARUH MOTIVASI DAN PENGALAMAN KERJA TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN PADA PT PEGADAIAN (PERSERO) CABANG CIBINONG

PENGARUH MOTIVASI DAN PENGALAMAN KERJA TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN PADA PT PEGADAIAN (PERSERO) CABANG CIBINONG PENGARUH MOTIVASI DAN PENGALAMAN KERJA TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN PADA PT PEGADAIAN (PERSERO) CABANG CIBINONG Oleh : Fitri Zakiyah (10208526) Latar Belakang Sumber Daya Manusia (SDM) merupakan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil 1. Statistik Deskriptif Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari pendapatan premi, klaim, hasil investasi, dan laba. Statistik

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Responden Sebagaimana yang sudah dijelaskan sebelumnya, bahwa responden yang menjadi subyek dalam penelitian ini adalah mahasiswa pada Universitas

Lebih terperinci

BAB II. REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN VARIABEL DUMMY

BAB II. REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN VARIABEL DUMMY BAB II. REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN VARIABEL DUMMY Membuka program SPSS kemudian memilih tab sheet Variable View. Melakukan input variabel yang akan diteliti pada sheet Variable View. Input dilakukan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank Indonesia. Sampel adalah wakil dari populasi yang diteliti. Dalam

Lebih terperinci

a. SD c. SMA b. SMP d. Perguruan Tinggi

a. SD c. SMA b. SMP d. Perguruan Tinggi 83 LAMPIRAN 1 Kuesioner Saya mahasiswa Universitas Esa Unggul sedang meneliti faktorfaktor yang menentukan keputusan konsumen dalam pembelian produk minyak kayu putih Cap Lang untuk menyusun skripsi kepentingan

Lebih terperinci

Pengaruh Gaya Kepemimpinan dan Komunikasi Internal Terhadap Kinerja Pegawai Pada Kantor Panti Sosial Bina Remaja Taruna Jaya di Tebet

Pengaruh Gaya Kepemimpinan dan Komunikasi Internal Terhadap Kinerja Pegawai Pada Kantor Panti Sosial Bina Remaja Taruna Jaya di Tebet Pengaruh Gaya Kepemimpinan dan Komunikasi Internal Terhadap Kinerja Pegawai Pada Kantor Panti Sosial Bina Remaja Taruna Jaya di Tebet ALIFA AMELIA 10210562 LATAR BELAKANG MASALAH Sumber daya manusia merupakan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Penelitian ini berlokasi di SMPN 1 Kauman dengan populasinya semua kelas VIII yaitu kelas VIII A, B, C, D, E, F, G, H, I dan J tahun pelajaran 2016/2017. Teknik

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. website, uji validitas dan reabilitas, uji asumsi, analisis regresi linear berganda.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. website, uji validitas dan reabilitas, uji asumsi, analisis regresi linear berganda. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan membahas mengenai hasil dari analisis yang dilakukan. Hasil dan pembahasan ini terdiri dari gambaran umum responden, kualitas website, uji validitas dan reabilitas,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. yang telah dilakukan. Hasil dan pembahasan ini terdiri dari kualitas website, uji

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. yang telah dilakukan. Hasil dan pembahasan ini terdiri dari kualitas website, uji BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan membahas mengenai hasil dan pembahasan dari analisis yang telah dilakukan. Hasil dan pembahasan ini terdiri dari kualitas website, uji validitas dan reliabilitas,

Lebih terperinci

Andry Wirawan Analisis Pengaruh Produk dan Harga Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Pada Warung Ayam Monyet.

Andry Wirawan Analisis Pengaruh Produk dan Harga Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Pada Warung Ayam Monyet. Andry Wirawan 10210772 Manajemen Ekonomi 2013 Analisis Pengaruh Produk dan Harga Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Pada Warung Ayam Monyet. Latar Belakang Sebagai studi kasus tentang produk dan harga,

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Pelaksanaan Kompensasi Pada Perusahaan Kompensasi merupakan balas jasa yang diberikan kepada karyawannya sesuai dengan jasa yang karyawan berikan kepada perusahaan. Jasa

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS TENTANG PENGARUH MENGIKUTI PENGAJIAN. Dalam bab ini diuraikan tentang data-data Pengaruh Mengikuti

BAB V ANALISIS TENTANG PENGARUH MENGIKUTI PENGAJIAN. Dalam bab ini diuraikan tentang data-data Pengaruh Mengikuti 66 66 BAB V ANALISIS TENTANG PENGARUH MENGIKUTI PENGAJIAN THARĪQAT TERHADAP PENGALAMAN SPIRITUAL PADA LANSIA Dalam bab ini diuraikan tentang data-data Pengaruh Mengikuti Pengajian Tharīqat, dan juga data-data

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN Data yang penulis berhasil dikumpulkan kemudian akan diolah dengan metode regresi linier berganda untuk menguji pengaruh variabel independen yaitu persepsi kualitas

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 43 BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskriptif Sampel 1. Gambaran Umum Sampel Perusahaan manufaktur merupakan perusahaan yang kegiatan utamanya adalah memproduksi atau membuat bahan baku menjadi barang

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Lokasi Penelitian 1. Sejarah Singkat SMK Negeri Pasirian Perkembangan zaman era global yang sangat pesat dewasa ini sangat berpengaruh pada pola pikir

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai

BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai 61 BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan terhadap siswa di MAN se Kabupaten Blitar

BAB IV HASIL PENELITIAN. A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan terhadap siswa di MAN se Kabupaten Blitar BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan terhadap siswa di MAN se Kabupaten Blitar yang berjumlah 92 responden, untuk mengetahui seberapa besar pengaruh keterampilan dasar mengajar

Lebih terperinci

Nama : Bayu Aprian NPM : Pembimbing : Dr. Lies Handrijaningsih, SE., MM

Nama : Bayu Aprian NPM : Pembimbing : Dr. Lies Handrijaningsih, SE., MM PENGARUH HARGA, IKLAN INTERNET, PELAYANAN, DAN KEAMANAN TERHADAP KEPUTUSAN KONSUMEN DALAM MEMILIH JASA TRANSPORTASI OJEK ONLINE PADA PT. GOJEK INDONESIA Nama : Bayu Aprian NPM : 11212383 Pembimbing : Dr.

Lebih terperinci

APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com

APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS HENDRY admin teorionline.net Phone : 02-834 4694 / email : klik.statistik@gmail.com Tentang Regresi Sederhana Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Pelaksanaan Penelitian 4.1.1 Pelaksanaan In-depth Interview Peneliti melaksanakan in-depth interview sebagai salah satu bagian dari riset eksploratif oleh karena kurangnya

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 63 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Penyajian Data Penelitian Data dari variabel-variabel yang akan digunakan dalam analisis pada penelitian ini akan penulis sajikan dalam bentuk tabelaris sebagai berikut

Lebih terperinci

Uji validitas. KMO and Bartlett's Test. Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy..720 Bartlett's Test of Sphericity. Approx.

Uji validitas. KMO and Bartlett's Test. Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy..720 Bartlett's Test of Sphericity. Approx. Uji validitas KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy..720 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 992.243 df 276 Sig..000 Rotated Component Matrix(a) Component

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN 143 BAB IV HASIL PENELITIAN Pada bab ini diuraikan tentang: a) deskripsi data; b) uji prasyarat analisis; dan c) pengujian hipotesis penelitian. A. Deskripsi Data Penyajian statistik deskripsi hasil penelitian

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Analisis pada bab ini dilakukan dari hasil kuisioner yang telah dikumpulkan. Responden dalam penelitian ini adalah pelanggan yang memiliki hubungan kerja dalam pemanfaatan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. DESKRIPSI DATA Data hasil penelitian terdiri dari dua variabel bebas yaitu variabel gaya belajar siswa (X1) dan variabel minat belajar siswa (X2) serta satu variabel terikat

Lebih terperinci