TIPS dan TRIK BERBAGAI METODE REGRESI BERGANDA

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "TIPS dan TRIK BERBAGAI METODE REGRESI BERGANDA"

Transkripsi

1 TIPS dan TRIK BERBAGAI METODE REGRESI BERGANDA UJI REGRESI BERGANDA (untuk lebih dari dua variabel bebas) Sekarang akan ditampilkan uji regresi ganda dengan banyak variabel bebas. SPSS menyediakan berbagai metde perhitungan persamaan regresi ganda dengan banyak variabel, seperti bakward Eliminatin, Frward Eliminatin dan Stepwise Methd. Dalam kasus akan dibahas penggunaan ketiga metde diatas. Kasus: P.T. CEMERLANG dalam beberapa bulan gencar memprmsikan sejumlah peralatan elektrnik dengan membuka utlet-utlet di berbagai daerah. Berikut adalah data mengenai Penjualan, Biaya prmsi, Jumlah Outlet, laju penduduk, jumlah pesaing dan incme masyarakat yang ada di 5 daerah di Indnesia: Daerah Sales Prmsi Outlet Laju_pen Pesaing Incme JAKARTA TANGERAN G BEKASI BOGOR BANDUNG SEMARANG SOLO YOGYA

2 SURABAYA PURWOKER TO MADIUN TUBAN MALANG KUDUS PEKALONG AN Perbedaan dengan kasus terdahulu (LIHAT BUKU) adalah adanya tambahan tiga variabel yang baru: a. Laju Penduduk suatu Daerah, dengan satuan % tiap tahun. b. Jumlah Kmpetitr (pesaing), dengan satuan Kmpetitr. c. Pendapatan rata-rata penduduk suatu daerah, dengan satuan Juta Rupiah per tahun. Penyelesaian: Disini karena akan diketahui besar hubungan atau seberapa jauh Biaya Prmsi Luas Outlet, Laju pertambahan Penduduk, Kmpetitr dan Incme Penduduk berpengaruh terhadap Penjualan P.T. CEMERLANG, maka akan dilakukan uji regresi, dengan variabel dependen adalah Sales/Penjualan, dan variabel independen adalah kelima variabel diatas. Karena ada lebih dari satu variabel independen, maka uji regresi tersebut dinamakan uji regresi berganda.. Pemasukan Data ke SPSS Karena isi data regresi berganda sama dengan regresi sederhana, dengan tambahan tiga variabel, maka tidak perlu dilakukan pemasukan data ulang. Inputing hanya dilakukan untuk menambah ketiga variabel baru tersebut. Langkah-langkah: Buka lembar regresi_sederhana. Prsedur menambah tiga variabel:

3 Klik muse pada sheet tab Variable View yang ada dibagian kiri bawah, atau langsung tekan CTRL-T. Tampak di layar: Pengisian: Variabel Gambar. Variable View Karena ini variabel kelima, tempatkan pinter pada baris 5. Name. Sesuai kasus, ketik laju_pen. Decimals. Untuk keseragaman, ketik 0. Variabel Karena ini variabel keenam, tempatkan pinter pada baris 6. Name. Sesuai kasus, ketik pesaing. Decimals. Untuk keseragaman, ketik 0. Variabel Karena ini variabel keenam, tempatkan pinter pada baris 6. Name. Sesuai kasus, ketik incme. Decimals. Untuk keseragaman, ketik 0. Abaikan bagian yang lain. Kemudian tekan CTRL-T untuk kembali ke DATA VIEW.. Mengisi data: Letakkan pinter pada baris kelima variabel, lalu isi data sesuai kasus diatas (tentu variabel ini berupa sebuah angka). Demikian untuk dua variabel tambahan yang lain. Kemudian simpan data diatas dengan nama regresi_berganda_. Penglahan Data dengan SPSS:

4 Dalam bab ini akan dilakukan tiga cara mencari persamaan regresi berganda (Multiple Regressin), yaitu: Backward Eliminatin Frward Eliminatin Stepwise Eliminatin. BACKWARD ELIMINATION Langkah-langkah: Buka file regresi_berganda_. Dari Menu Utama SPSS, pilih menu Analyze, kemudian pilih sub-menu Regressin. Dari serangkaian pilihan test untuk regresi, sesuai kasus pilih Linear... Tampak di layar: Pengisian: Gambar. Ktak Dialg Linear Regressin Dependent; masukkan variabel sales. Independent(s) atau variabel bebas. Dalam hal ini masukkan variabel utlet, laju_pen, pesaing dan incme. Case Labels; masukkan variabel daerah. Methd atau cara memasukkan/seleksi variabel. Sesuai kasus, pilih Backward. Pilih klm Statistics dengan klik muse pada pilihan tersebut. Tampak di layar: 4

5 Gambar. Pilihan Statistics Pilihan ini berkenaan dengan perhitungan statistik regresi yang akan digunakan. Perhatikan default yang ada di SPSS adalah Estimates dan Mdel fit. Pengisian: Regressin Cefficient atau perlakuan kefisien regresi, pilih default atau ESTIMATE. Klik muse pada pilihan Descriptive dan Cllinearity diagnstics pada klm sebelah kanan, selain pilihan Mdel fit. Pilihan Residuals diksngkan saja Klik Cntinue untuk kembali ke ktak dialg utama. Pilihan-pilihan yang lainnya untuk keseragaman tidak dibahas disini. Tekan OK untuk prses data. Output SPSS dan Analisis: Simpan utput dengan nama regresi_berganda_back. ANALISIS: Berikut utput bagian pertama dan kedua dari analisis regresi berganda: Descriptive Statistics SALES Std. Mean Deviatin N

6 Crrelatins Pearsn Crrelatin Sig. (-tailed) N SALES SALES SALES SALES Analisis: Descriptive Statistics Bagian ini menjelaskan ringkasan statistik singkat masing-masing variabel. Rata-rata Sales (dengan jumlah data 5 buah) adalah Rp. 46,4 juta dengan standar deviasi Rp. 4, juta. Rata-rata Incme (dengan jumlah data 5 buah) adalah Rp.,8 juta dengan standar deviasi Rp. 9.00,- Rata-rata Laju Penduduk (dengan jumlah data 5 buah) adalah,98% dengan standar deviasi 0,507%. Luas utlet rata-rata (dengan jumlah data 5 buah) adalah 87,9 m dengan standar deviasi 8,09 m. Rata-rata Biaya Prmsi (dengan jumlah data 5 buah) adalah Rp. 4,67 juta dengan standar deviasi Rp. 9,68 juta. Pesaing rata-rata (dengan jumlah data 5 buah) adalah 6, buah, dan dibulatkan 7 kmpetitr dengan standar deviasi,88. Krelasi: Lihat klm satu: Besar hubungan antar variabel Sales dengan variabel bebas, dengan diurutkan dari terbesar ke terkecil: Prmsi = 0,96 Outlet = 0,90 Pesaing = 0,744 6

7 Incme = 0,87 (tanda hanya menunjukkan arah hubungan yang berlawanan) Laju penduduk = 0,4 (tanda hanya menunjukkan arah hubungan yang berlawanan). Hal ini menunjukkan variabel pesaing dan laju penduduk mempunyai krelasi yang lemah (dibawah 0,5). Terjadi krelasi yang cukup kuat antara variabel Prmsi dengan Outlet dan Pesaing (krelasi antar variabel tersebut diatas 0,5). Hal ini menandakan adanya multiklinieritas, atau krelasi diantara ketiga variabel bebas tersebut. Tingkat signifikansi kefisien krelasi satu sisi dari utput (diukur dari prbabilitas) menghasilkan angka yang bervariasi, dengan catatan variabel laju penduduk dan incme tidak berkrelasi secara signifikan (mempunyai nilai signifikansi diatas 0,05) dengan variabel lainnya. Bagian ketiga dan keempat dari utput diatas: Mdel 4 Variables Entered/Remved b Variables Variables Entered Remved Methd, LAJU_PE N,,, a. Enter.. LAJU_PE N. a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: SALES Backward (criterin: Prbability f F-t-rem ve >=.00). Backward (criterin: Prbability f F-t-rem ve >=.00). Backward (criterin: Prbability f F-t-rem ve >=.00). Analisis: Metde backward dimulai dengan memasukkan semua variabel (lihat Mdel yang mempunyai keterangan ENTER). Kemudian dilakukan analisis dan variabel yang tidak layak masuk dalam regresi dikeluarkan satu persatu. 7

8 Mdel ke menyatakan bahwa variabel yang dikeluarkan (remved) adalah variabel Incme. Kemudian pada Mdel ke, variabel laju_pen yang dikeluarkan. Pada Mdel ke 4 atau terakhir, variabel pesaing yang dikeluarkan. Dengan demikian, setelah melewati 4 tahapan, variabel bebas yang layak dimasukkan dalam mdel regresi adalah variabel Prmsi dan Outlet. Mdel 4 Mdel Summary e Std. Errr Adjusted f the R R Square R Square Estimate.976 a b c d a. Predictrs: (Cnstant),,,,, b. Predictrs: (Cnstant),,,, c. Predictrs: (Cnstant),,, d. Predictrs: (Cnstant),, e. Dependent Variable: SALES Analisis: Keterangan Adjusted R Square Seperti telah disebut didepan, ada 4 tahapan analisis, dimana pada setiap tahapan ada variabel yang harus dikeluarkan dari mdel regresi. Pada tabel diatas, pada Mdel, terlihat Adjusted R Square (R yang disesuaikan) adalah 0,98. Perhatikan bahwa untuk regresi dengan lebih dari dua variabel bebas, digunakan Adjusted R sebagai kefisien determinasi. Kemudian pada Mdel ke, dengan mengeluarkan variabel Incme (lihat keterangan b. Predictr dibawah tabel dimana variabel Incme sudah hilang), maka R yang disesuaikan menjadi 0,95, atau terjadi peningkatan. Demikian seterusnya hingga pada mdel final (ke 4), R yang disesuaikan meningkat menjadi 0,944. Semakin tinggi R yang disesuaikan akan semakin baik bagi mdel regresi, karena variabel bebas bisa menjelaskan variabel tergantung lebih besar. Disini berarti 94,4% variasi Sales perusahaan bisa dijelaskan leh variabel biaya prmsi dan utlet yang disewa. Sedangkan sisanya (00% - 94,4% = 5,6%) dijelaskan leh sebab-sebab yang lain. Keterangan Standar Errr f Estimate Juga terlihat dari mdel diatas, terjadi penurunan besar Standar Errr f Estimate, dari,05 (Rp.,05 juta) pada mdel, menjadi 9,76 (Rp.9,76 juta) pada mdel ke 4. Selain itu, karena lebih kecil dari standar deviasi Sales 8

9 (Rp.4, juta), maka mdel regresi lebih bagus dalam bertindak sebagai prediktr Sales daripada Rata-rata Sales itu sendiri. Bagian kelima dan keenam dari utput: Mdel 4 ANOVA e Sum f Mean Squares df Square F Sig. Regressin a Residual Ttal Regressin b Residual Ttal Regressin c Residual Ttal Regressin d Residual Ttal a. Predictrs: (Cnstant),,,,, b. Predictrs: (Cnstant),,,, c. Predictrs: (Cnstant),,, d. Predictrs: (Cnstant),, e. Dependent Variable: SALES Analisis: Dari uji ANOVA atau F test, didapat F hitung untuk mdel 4 atau mdel yang dipakai adalah 8,94 dengan tingkat signifikansi 0,0000. Karena prbabilitas (0,000) jauh lebih kecil dari 0,05, maka mdel regresi bisa dipakai untuk memprediksi Sales. Atau bisa dikatakan, Prmsi dan Luas Outlet yang disewa secara bersama-sama berpengaruh terhadap Sales. 9

10 Mdel 4 (Cnstant) (Cnstant) (Cnstant) (Cnstant) a. Dependent Variable: SALES Unstandardized Cefficients Cefficients a Standardi zed Cefficien ts Cllinearity Statistics t Sig. Tlerance VIF B Std. Errr Beta Analisis: Keterangan Cllinearity Statistics: Perhatikan klm TOLERANCE atau tleransi. Sebagai cnth pada mdel untuk variabel Incme, didapat besar tlerance adalah 0,750. Hal ini berarti R adalah 0,750 atau 0,50. Hal ini berarti hanya 5 % variabilitas Incme bisa dijelaskan leh prediktr (variabel bebas) yang lain. Default bagi SPSS bagi angka tlerance adalah 0,000. Semua variabel yang akan dimasukkan dalam perhitungan mdel regresi harus mempunyai tlerance diatas 0,000. Terlihat bahwa semua variabel telah memenuhi persyaratan ambang tleransi. Perhatikan klm VIF VIF atau Variance Inflatin factr mempunyai persamaan: VIF = / TOLERANCE Sebagai cnth, pada mdel untuk variabel Incme, didapat besar tlerance 0,750. Maka besar VIF adalah: VIF = / 0,75 =, Pada umumnya, jika VIF lebih besar dari 5, maka variabel tersebut mempunyai persalan multiklinieritas dengan variabel bebas yang lainnya. Jika dilihat pada tabel diatas, maka variabel bebas pesaing dan Prmsi mempunyai VIF lebih dari 5, sehingga bisa diduga ada persalan multiklinieritas (krelasi yang besar diantara variabel bebas). Jika dilihat 0

11 pada mdel 4, terlihat kedua variabel bebas ( dan ) mempunyai VIF dibawah 5 (,77), yang berarti tidak terdapat multiklinieritas. Untuk analisis multiklinieritas yang lebih lengkap, lihat bagian lain analisis dibawah. menggambarkan persamaan regresi: Pada mdel 4 pada tabel diatas, pada klm Unstandardized Cefficient, didapat persamaan regresi: Y = 64,69 +,4 X + 0,55 X Dimana: Y = Sales X = Biaya Prmsi X = Luas Outlet Persamaan tersebut sama dengan persamaan regresi berganda pada kasus terdahulu, dimana hanya terdapat variabel bebas Prmsi dan Outlet. Persamaan tersebut berarti: Knstanta sebesar 64,69 menyatakan bahwa jika tidak ada Biaya prmsi atau Outlet yang disewa perusahaan, maka Sales adalah Rp.64,69 juta. Kefisien regresi Xsebesar,4 menyatakan bahwa setiap penambahan (karena tanda +) Rp.,- Biaya Prmsi akan meningkatkan Sales sebesar Rp.,4. Kefisien regresi X sebesar 0,55 menyatakan bahwa setiap penambahan (karena tanda +) m Luas Outlet yang disewa akan meningkatkan Sales sebesar Rp. 0,55. Uji t untuk menguji signifikansi knstanta dan variabel dependen (prmsi). Berdasarkan Prbabilitas: Jika prbabilitas > 0,05, maka H diterima. Jika prbabilitas < 0,05, maka H ditlak. Keputusan: Terlihat bahwa pada klm Sig / significance adalah 0,000, atau prbabilitas jauh dibawah 0,05, Maka H ditlak, atau kefisien regresi signifikan, atau prmsi benar-benar berpengaruh secara signifikan terhadap Sales.

12 Demikian juga untuk analisis knstanta dan utlet dengan dua cara tadi dihasilkan angka knstanta dan utlet yang signifikan. Bagian ketujuh dari Output: Cllinearity Diagnstics a Mdel 4 Dimensin a. Dependent Variable: SALES Cnditin Variance Prprtins Eigenvalue Index (Cnstant) E E E E E E E E E E E E Analisis: Bagian ini membahas ada tidaknya multiklinieritas atau terjadinya krelasi diantara sesama variabel bebas. Mdel regresi yang baik tentunya tidak ada multiklinier atau adanya krelasi diantara variabel bebas. Perhatikan klm-klm pada tabel diatas: Eigenvalue. Multiklinieritas akan terjadi jika nilai Eugen mendekati 0 Cnditin Index. Multiklinieritas akan terjadi jika indeks melebihi 5, dan benar-benar serius prblem tersebut jika indeks sampai melebihi 0. Pada mdel terakhir yang dipakai (mdel 4), terlihat nilai variabel bebas Prmsi dan Outlet (kde dan ) mempunyai nilai Eugen yang mendekati 0, dan ada indeks variabel bebas yang melebihi angka 5. Hal ini berarti ada dugaan terjadi prblem multiklinieritas, yaitu adanya krelasi diantara variabel Prmsi dan Outlet. Untuk menyelesaikan prblem mdel regresi dengan adanya multiklinieritas, bisa dilihat pada buku statistik lanjutan. Output bagian delapan:

13 Excluded Variables d Mdel 4 Cllinearity Statistics Partial Minimum Beta In t Sig. Crrelatin Tlerance VIF Tlerance.0 a b b c c c a. Predictrs in the Mdel: (Cnstant),,,, b. Predictrs in the Mdel: (Cnstant),,, c. Predictrs in the Mdel: (Cnstant),, d. Dependent Variable: SALES Analisis: Bagian ini membahas prses mengeluarkan (eliminatin) variabel bebas yang tidak layak dimasukkan dalam mdel regresi. Eliminasi didasarkan pada besaran t (hitung). Pada mdel dicari variabel bebas dengan t hitung TERKECIL, yang didapat variabel Incme (perhatikan yang dilihat BESAR t HITUNG, sedangkan TANDA t HITUNG TIDAK BERPENGARUH), maka variabel Incme dikeluarkan (excluded). Demikian seterusnya hingga didapat tiga variabel bebas (mdel 4) yang dikeluarkan dari mdel regresi.. FORWARD ELIMINATION Metde ini sebenarnya sama dengan prsedur Backward, hanya disini variabel bebas dimasukkan tidak sekaligus, namun satu persatu. Langkah-langkah: Buka file regresi_berganda_. Dari Menu Utama SPSS, pilih menu Analyze, kemudian pilih sub-menu Regressin. Dari serangkaian pilihan test untuk regresi, sesuai kasus pilih Linear... Tampak di layar ktak dialg LINEAR REGRESSION. Pengisian: Dependent atau variabel tergantung. Pilih variabel sales Independent(s) atau variabel bebas. Pilih variabel prmsi, utlet, laju_pen, pesaing dan incme. Case Labels atau keterangan pada kasus. Pilih daerah.

14 Methd atau cara memasukkan/seleksi variabel. Sesuai dengan kasus, pilih Frward. Pilih klm Statistics dengan klik muse pada pilihan tersebut. Tampak di layar: Gambar 4. Pilihan Statistics Perhatikan default yang ada di SPSS adalah Estimates dan Mdel fit Pengisian: Regressin Cefficient atau perlakuan kefisien regresi, pilih default atau ESTIMATE. Klik muse pada pilihan Descriptive dan Cllinearity diagnstics pada klm sebelah kanan, selain pilihan Mdel fit. Pilihan Residuals diksngkan saja. Klik Cntinue untuk kembali ke ktak dialg sebelumnya. Pilihan-pilihan yang lainnya untuk keseragaman tidak dibahas disini. Tekan OK untuk prses data. Output SPSS dan Analisis: Simpan utput dengan nama regresi_berganda_fr ANALISIS: (tidak semua utput dibahas) Bagian satu dan dua utput: Output regresi berganda untuk dua bagian ini sama dengan metde Backward, sehingga analisis bisa dilihat pada metde Backward di depan. Bagian ketiga dan keempat dari utput diatas: 4

15 Variables Entered/Remved a Mdel Variables Entered Variables Remved.. a. Dependent Variable: SALES Methd Frward (Criterin: Prbabilit y-f-f-t-e nter <=.050) Frward (Criterin: Prbabilit y-f-f-t-e nter <=.050) Analisis: Metde frward dimulai dengan memasukkan satu per satu variabel, dan terlihat pada tabel diatas, dari lima variabel bebas, hanya dua variabel (Prmsi dan Outlet) yang layak masuk dalam mdel regresi. Disini Mdel hanya memasukkan variabel Prmsi, dan Mdel menambahkan variabel Oulet dalam mdel regresi. Mdel Mdel Summary c Std. Errr Adjusted f the R R Square R Square Estimate.96 a b a. Predictrs: (Cnstant), b. Predictrs: (Cnstant),, c. Dependent Variable: SALES Analisis: Adjusted R Square Perhatikan bahwa untuk regresi dengan lebih dari dua variabel bebas, digunakan Adjusted R sebagai kefisien determinasi (ada lima variabel bebas). Terlihat pada mdel, hasil Adjusted R adalah 0,89. Kemudian pada mdel, dengan penambahan variabel Outlet, R yang disesuaikan meningkat menjadi 0,944. Semakin tinggi R yang disesuaikan akan semakin baik bagi mdel regresi, karena variabel bebas bisa menjelaskan variabel tergantung lebih besar. Disini berarti 94,4% Sales 5

16 perusahaan bisa dijelaskan leh variabel biaya prmsi dan utlet yang disewa. Sedangkan sisanya (00 % - 94,4 % = 5,6 %) dijelaskan leh sebabsebab yang lain. Standar Errr f Estimate Juga terlihat dari mdel diatas, terjadi penurunan besar Standar Errr f Estimate, dari 7, (Rp. 7, juta) pada mdel, menjadi 9,76 (Rp.9,76 juta) pada mdel ke. Selain itu, karena lebih kecil dari standar deviasi Sales (Rp. 4, juta), maka mdel regresi lebih bagus dalam bertindak sebagai prediktr Sales daripada Rata-rata Sales itu sendiri. Bagian kelima dan keenam dari utput: Mdel Regressin Residual Ttal Regressin Residual Ttal ANOVA c Sum f Mean Squares df Square F Sig a b a. Predictrs: (Cnstant), b. Predictrs: (Cnstant),, c. Dependent Variable: SALES Analisis: Dari uji ANOVA atau F test, didapat F hitung untuk mdel atau mdel yang dipakai adalah 8,94 dengan tingkat signifikansi 0,0000. Karena prbabilitas (0,000) jauh lebih kecil dari 0,05, maka mdel regresi bisa dipakai untuk memprediksi Sales. Atau bisa dikatakan, Prmsi dan Luas Outlet yang disewa secara bersama-sama berpengaruh terhadap Sales. Mdel (Cnstant) (Cnstant) a. Dependent Variable: SALES Unstandardized Cefficients Cefficients a Standardi zed Cefficien ts Cllinearity Statistics t Sig. Tlerance VIF B Std. Errr Beta

17 Analisis: Cllinearity Statistics: Perhatikan klm TOLERANCE atau tleransi. Sebagai cnth pada mdel untuk variabel prmsi, didapat besar tlerance adalah 0,459. Hal ini berarti R adalah 0,459 atau 0,54. Hal ini berarti hanya 54, % variabilitas prmsi bisa dijelaskan leh prediktr (variabel bebas) yang lain. Default bagi SPSS bagi angka tlerance adalah 0,000. Semua variabel yang akan dimasukkan dalam perhitungan mdel regresi harus mempunyai tlerance diatas 0,000. Terlihat bahwa semua variabel telah memenuhi persyaratan ambang tleransi. Perhatikan klm VIF Sebagai cnth, pada mdel untuk variabel prmsi, didapat besar tlerance 0,459. Maka besar VIF adalah: VIF = / 0,459 =,77 Pada umumnya, jika VIF lebih besar dari 5, maka variabel tersebut mempunyai persalan multiklinieritas dengan variabel bebas yang lainnya. Jika dilihat pada tabel diatas, maka variabel bebas Outlet dan Prmsi mempunyai VIF kurang dari 5, sehingga bisa diduga tidak ada persalan multiklinieritas yang serius. menggambarkan persamaan rgresi: Pada mdel 4, didapat persamaan regresi: Y = 64,69 +,4 X + 0,55 X Dimana: Y = Sales X = Biaya Prmsi X = Luas Outlet Persamaan tersebut sama dengan persamaan regresi berganda pada kasus terdahulu, dimana hanya terdapat variabel bebas Prmsi dan Outlet. Persamaan tersebut berarti: Knstanta sebesar 64,69 menyatakan bahwa jika tidak ada Biaya prmsi atau Outlet yang disewa perusahaan, maka Sales adalah Rp.64,69 juta. 7

18 Kefisien regresi Xsebesar,4 menyatakan bahwa setiap penambahan (karena tanda +) Rp.,- Biaya Prmsi akan meningkatkan Sales sebesar Rp.,4. Kefisien regresi X sebesar 0,55 menyatakan bahwa setiap penambahan (karena tanda +) m Luas Outlet yang disewa akan meningkatkan Sales sebesar Rp. 0,55. Uji t untuk menguji signifikansi knstanta dan variabel dependen (prmsi). Berdasarkan Prbabilitas: Jika prbabilitas > 0,05, maka H diterima Jika prbabilitas < 0,05, maka H ditlak Keputusan: Terlihat bahwa pada klm Sig / significance adalah 0,000, atau prbabilitas jauh dibawah 0,05, Maka H ditlak, atau kefisien regresi signifikan, atau prmsi benar-benar berpengaruh secara signifikan terhadap Sales. Demikian juga untuk analisis knstanta dan utlet dengan dua cara tadi dihasilkan angka knstanta dan utlet yang signifikan. Bagian ketujuh dari Output (disini sengaja dibalik dengan utput kedelapan): Cllinearity Diagnstics a Mdel Dimensin a. Dependent Variable: SALES Cnditin Variance Prprtins Eigenvalue Index (Cnstant) E E E Analisis: Bagian ini membahas ada tidaknya multiklinieritas atau terjadinya krelasi diantara sesama variabel bebas. Mdel regresi yang baik tentunya tidak ada multiklinier atau adanya krelasi diantara variabel bebas. Pada mdel terakhir yang dipakai (mdel 4), terlihat nilai variabel bebas Prmsi dan Outlet (kde dan ) mempunyai nilai Eugen yang mendekati 0. Sedangkan indeks variabel Outlet melebihi angka 5. Hal ini berarti ada 8

19 dugaan terjadi prblem multiklinieritas, yaitu adanya krelasi diantara variabel Prmsi dan Outlet. Untuk menyelesaikan prblem mdel regresi dengan adanya multiklinieritas, bisa dilihat pada buku statistik lanjutan. Output bagian delapan: Excluded Variables c Mdel Cllinearity Statistics Partial Minimum Beta In t Sig. Crrelatin Tlerance VIF Tlerance.06 a a a a b b b a. Predictrs in the Mdel: (Cnstant), b. Predictrs in the Mdel: (Cnstant),, c. Dependent Variable: SALES Analisis: Pada mdel dicari variabel bebas dengan t hitung TERBESAR, hingga empat variabel dengan t hitung lebih kecil dikeluarkan. Pada mdel, dilanjutkan dengan mengeluarkan tiga variabel, dan memasukkan variabel Outlet dalam mdel regresi. Perhatikan bahwa cara perhitungan dengan Frward menghasilkan mdel regresi yang sama dengan perhitungan Backward.. STEPWISE METHOD Metde Stepwise adalah salah satu metde yang sering dipakai dalam analisis regresi. Metde ini hampir sama dengan Frward, hanya disini variabel yang telah dimasukkan dalam mdel regresi bisa dikeluarkan lagi dari mdel. Metde ini dimulai dengan memasukkan variabel bebas yang punya krelasi paling kuat dengan variabel dependen. Kemudian setiap kali pemasukan variabel bebas yang lain, dilakukan pengujian untuk tetap memasukkan variabel bebas atau mengeluarkannya. Kasus yang dipakai tetap kasus P.T. CEMERLANG dengan tujuh variabel. Langkah-langkah: 9

20 Buka file regresi_berganda_. Dari Menu Utama SPSS, pilih menu Analyze, kemudian pilih sub-menu Regressin. Dari serangkaian pilihan test untuk regresi, sesuai kasus pilih Linear... Tampak di layar ktak dialg LINEAR REGRESSION. Pengisian: Dependent atau variabel tergantung. Pilih variabel sales. Independent(s) atau variabel bebas. Pilih variabel prmsi, utlet, laju_pen, pesaing dan incme. Case Labels atau keterangan pada kasus. Pilih daerah. Methd atau cara memasukkan /seleksi variabel. Sesuai dengan kasus, pilih Stepwise. Pilih klm Statistics, dengan pengisian: Regressin Cefficient atau perlakuan kefisien regresi, pilih default atau ESTIMATE. Klik muse pada pilihan Descriptive dan Cllinearity diagnstics pada klm sebelah kanan, selain pilihan Mdel fit. Pilihan Residuals diksngkan saja Klik Cntinue untuk kembali ke ktak dialg sebelumnya. Pilihan-pilihan yang lainnya untuk keseragaman tidak dibahas disini. Tekan OK untuk mengakhiri pengisian prsedur analisis. Terlihat SPSS melakukan pekerjaan analisis. Output SPSS dan Analisis: Simpan utput dengan nama regresi_berganda_step Regressin 0

21 Descriptive Statistics SALES Std. Mean Deviatin N Pearsn Crrelatin Sig. (-tailed) N SALES SALES SALES Crrelatins SALES

22 Mdel Variables Entered/Remved a Variables Entered Variables Remved.. a. Dependent Variable: SALES Methd Stepwise (Criteria: Prbabilit y-f-f-t-e nter <=.050, Prbabilit y-f-f-t-r emve >=.00). Stepwise (Criteria: Prbabilit y-f-f-t-e nter <=.050, Prbabilit y-f-f-t-r emve >=.00). Mdel Mdel Summary c Std. Errr Adjusted f the R R Square R Square Estimate.96 a b a. Predictrs: (Cnstant), b. Predictrs: (Cnstant),, c. Dependent Variable: SALES Mdel Regressin Residual Ttal Regressin Residual Ttal ANOVA c a. Predictrs: (Cnstant), b. Predictrs: (Cnstant),, c. Dependent Variable: SALES Sum f Mean Squares df Square F Sig a b

23 Mdel (Cnstant) (Cnstant) a. Dependent Variable: SALES Unstandardized Cefficients Cefficients a Standardi zed Cefficien ts Cllinearity Statistics t Sig. Tlerance VIF B Std. Errr Beta Excluded Variables c Mdel a. Predictrs in the Mdel: (Cnstant), Cllinearity Statistics Partial Minimum Beta In t Sig. Crrelatin Tlerance VIF Tlerance.06 a a a a b b b b. Predictrs in the Mdel: (Cnstant),, c. Dependent Variable: SALES Cllinearity Diagnstics a Mdel Dimensin a. Dependent Variable: SALES Cnditin Variance Prprtins Eigenvalue Index (Cnstant) E E E

24 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Predicted Value Residual Std. Predicted Value Std. Residual a. Dependent Variable: SALES Std. Deviatin E N ANALISIS: Dari berbagai tabel utput, terlihat bahwa semuanya sama persis dengan hasil dari metde Frward. Karena itu, analisis sama dengan analisis metde Frward yang telah dijelaskan didepan. PENUTUP Dari analisis regresi berganda yang menggunakan tiga metde, yaitu Backward, Frward dan Stepwise, didapat kesimpulan yang sama, yaitu: Hanya dua variabel bebas yang dimasukkan dalam mdel regresi, yaitu dan. Sedangkan persamaan regresi yang didapat adalah: Y = 64,69 +,4 X + 0,55 X Dimana: Y = Sales, sedang X= Biaya Prmsi, dan X= Luas Outlet. 4

KORELASI. Alat hitung koefisien korelasi Pearson (data kuantitatif dan berskala rasio) Kendall, Spearman (data kualitatif dan berskala ordinal)

KORELASI. Alat hitung koefisien korelasi Pearson (data kuantitatif dan berskala rasio) Kendall, Spearman (data kualitatif dan berskala ordinal) KORELASI Pada SPSS korelasi ada pada menu Correlate dengan submenu: 1. BIVARIATE Besar hubungan antara dua (bi) variabel. a. Koefisien korelasi bivariate/product moment Pearson Mengukur keeratan hubungan

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

Program Studi Pendidikan Ekonomi FE UNY

Program Studi Pendidikan Ekonomi FE UNY LEMBAR KERJA Topik: Regresi Linear Ganda Tujuan: Digunakan untuk menguji hubungan/korelasi/pengaruh lebih dari satu variabel bebas terhadap satu variabel terikat. Regresi juga dapat digunakan untuk melakukan

Lebih terperinci

Lampiran 1 Tabel Data Responden PTPN IV Tinjowan. Masa Kerja Golongan

Lampiran 1 Tabel Data Responden PTPN IV Tinjowan. Masa Kerja Golongan Lampiran 1 Tabel Data Responden PTPN IV Tinjowan No Usia Jenis Kelamin Pendidikan Masa Kerja Golongan Jumlah Tanggungan Total Gaji Total Bonus 1 51 Laki-laki SD 30 IC/9 1 1474680 12276738 2 40 Laki-laki

Lebih terperinci

PENGARUH PENGAWASAN KERJA TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN PADA PERUSAHAAN KARUNIA JATI. Oleh : EKO PUJIYANTO B

PENGARUH PENGAWASAN KERJA TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN PADA PERUSAHAAN KARUNIA JATI. Oleh : EKO PUJIYANTO B PENGARUH PENGAWASAN KERJA TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN PADA PERUSAHAAN KARUNIA JATI Oleh : EKO PUJIYANTO B 00 040 39 FAKULTAS EKONOMI MANAJEMEN UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2008 BAB I PENDAHULUAN

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 4.1 Analisis Data Laporan Keuangan PT Mayora Indah Tbk. Tabel. 4.1 Data Laporan Keuangan PT Mayora Indah Tbk.

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 4.1 Analisis Data Laporan Keuangan PT Mayora Indah Tbk. Tabel. 4.1 Data Laporan Keuangan PT Mayora Indah Tbk. BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Data Laporan Keuangan PT Mayora Indah Tbk. Berikut adalah data laporan keuangan PT Mayora Indah Tbk (dalam juta Rupiah), selama tahun 2007 sampai dengan 2010.

Lebih terperinci

Hasil Output SPSS 16.0 For Windows

Hasil Output SPSS 16.0 For Windows Hasil Output SPSS 16.0 For Windows Correlations Ling.Keluarga Prestasi Belajar Motivasi Ling.Keluarga Pearson Correlation 1.116.341 ** Sig. (2-tailed).242.000 N 104 104 104 Prestasi Belajar Pearson Correlation.116

Lebih terperinci

BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Analisis regresi linier merupakan salah satu jenis metode regresi yang paling banyak digunakan. Regresi linier sederhana terdiri atas satu variabel terikat (dependent)

Lebih terperinci

Analisis Regresi 2. Pokok Bahasan : Memilih Persamaan Regresi Terbaik

Analisis Regresi 2. Pokok Bahasan : Memilih Persamaan Regresi Terbaik Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Memilih Persamaan Regresi Terbaik TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat memilih persamaan regresi terbaik dengan mencobakan berbagai prosedur. Analisis Regresi

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 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

Kuesioner Biaya Transportasi

Kuesioner Biaya Transportasi 64 Lampiran 1 Kuesioner Biaya Transportasi Kuesioner Biaya Transportasi Mohon anda mengisi dan memilih jawaban yang disediakan! 1. Jenis kelamin : a. wanita b. pria 2. Fakultas : a. Sastra b. Psikologi

Lebih terperinci

ANALISIS DATA PREDIKTIF (Analisis Regresi)

ANALISIS DATA PREDIKTIF (Analisis Regresi) PERTEMUAN KE-9 ANALISIS DATA PREDIKTIF (Analisis Regresi) Ringkasan Materi : Analisis regresi digunakan untuk memprediksi (prediktif). Variabel X hasil pengukuran yang disebut prediktor digunakan untuk

Lebih terperinci

LAMPIRAN 1 KUESIONER. Kepada : Yth. Responden

LAMPIRAN 1 KUESIONER. Kepada : Yth. Responden LAMPIRAN 1 KUESIONER Kepada : Yth. Responden Dengan Hormat, Dengan segala kerendahan hati perkenankanlah saya mahasiswa Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya jurusan manajemen, memohon kepada anda

Lebih terperinci

BAB 11 ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA

BAB 11 ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA BAB 11 ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Selain regresi linier sederhana, metode regresi yang juga banyak digunakan adalah regresi linier berganda. Regresi linier berganda digunakan untuk penelitian yang

Lebih terperinci

LAMPIRAN 1 KUESIONER. Hormat saya, Wibiesono Wijaya

LAMPIRAN 1 KUESIONER. Hormat saya, Wibiesono Wijaya LAMPIRAN 1 KUESIONER No:.. Sehubungan dengan pemenuhan persyaratan tugas akhir, saya selaku mahasiswa Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya dengan ini mengharapkan kesediaan Anda untuk mengisi kuesioner

Lebih terperinci

Lampiran 1 : Kuesioner Sebelum Uji Validitas dan Reliabilitas

Lampiran 1 : Kuesioner Sebelum Uji Validitas dan Reliabilitas Lampiran 1 : Kuesioner Sebelum Uji itas dan Reliabilitas PENGARUH KONFLIK PERAN DAN GAYA KEPEMIMPINAN TERHADAP KINERJA PEGAWAI BANK TABUNGAN PENSIUNAN NASIONAL CABANG MEDAN PUTRI HIJAU, MEDAN Responden

Lebih terperinci

Lampiran 1. Jumlah Ekspor Kentang, Harga Lokal, Harga Ekspor, Nilai Tukar, PDB Singapura dan Jumlah Produksi

Lampiran 1. Jumlah Ekspor Kentang, Harga Lokal, Harga Ekspor, Nilai Tukar, PDB Singapura dan Jumlah Produksi 92 Lampiran 1. Jumlah Ekspor Kentang, Harga Lokal, Harga Ekspor, Nilai Tukar, PDB Singapura dan Jumlah Produksi Tahun Bulan Jumlah (Kg) Harga lokal Harga Ekspor Nilai Tukar PDB Singapura Jumlah Produksi

Lebih terperinci

Regresi Linear Sederhana (Tunggal)

Regresi Linear Sederhana (Tunggal) Regresi Linear Sederhana (Tunggal) Analislah variabel X dan Y dengan menggunakan teknik Regresi Linear Sederhana, dengan langkah-langkah: No. X X2 Y No. X X2 Y 2 0 6 2 2 5 2 0 2 5 22 3 4 6 3 0 9 6 23 0

Lebih terperinci

SAMI AN SPSS KORELASI

SAMI AN SPSS KORELASI SAMI AN SPSS KORELASI KORELASI Merupakan teknik statistik yang digunakan untuk meguji ada/tidaknya hubungan serta arah hubungan dari dua variabel atau lebih Korelasi yang akan dibahas dalam pelatihan ini

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

DAFTAR LAMPIRAN. Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku. Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat Tahun

DAFTAR LAMPIRAN. Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku. Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat Tahun DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN 1 Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku Kabupaten/Kota 58,25 66,09 74,57 24,14 27,38 30,66 23,78 26,43 28,68 29,58 36,27 36,27 119,35 136,05 150,45 35,59 40,61

Lebih terperinci

APLIKASI REGRESI GANDA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : /

APLIKASI REGRESI GANDA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : / APLIKASI REGRESI GANDA DENGAN SPSS HENDRY admin teorionline.net Phone : 0-834 4694 / email : klik.statistik@gmail.com Tentang Regresi Ganda Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis yang paling

Lebih terperinci

UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS KUESIONER

UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS KUESIONER LAMPIRAN UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS KUESIONER Reliability Scale: ALL VARIABLES Case Processing Summary N % Cases Valid 100 100,0 Excluded a 0,0 Total 100 100,0 a. Listwise deletion based on all variables

Lebih terperinci

BAB 3 PENGOLAHAN DATA

BAB 3 PENGOLAHAN DATA BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1 Menentukan Model Persamaan Regresi Linier Berganda Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah jumlah kecelakaan lalu lintas dan faktor-faktor yang mempengaruhinya yaitu

Lebih terperinci

LAMPIRAN 1 KUESIONER UJI COBA INDIKATOR Judul Penelitian : Pengaruh Electronic Word Of Mouth (e-wom) dan Citra Merek

LAMPIRAN 1 KUESIONER UJI COBA INDIKATOR Judul Penelitian : Pengaruh Electronic Word Of Mouth (e-wom) dan Citra Merek LAMPIRAN 1 KUESIONER UJI COBA INDIKATOR Judul Penelitian : Pengaruh Electrnic Wrd Of Muth (e-wom) dan Citra Merek terhadap Minat Beli Knsumen GJek Ygyakarta (Studi pada Mahasiswa FE UII ) Peneliti : Arif

Lebih terperinci

Descriptive Statistics. N Minimum Maximum Mean Std. Deviation. Tingkat Suku Bunga Kredit

Descriptive Statistics. N Minimum Maximum Mean Std. Deviation. Tingkat Suku Bunga Kredit Lampiran Deskripsi Statistik Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Tingkat Suku Bunga Kredit 115 11 19 15.89 2.131 Kualitas Pelayanan 115 18 25 21.11 1.343 Permintaan Kredit Pemilikan

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

LAMPIRAN. Lampiran 1 : Kuesioner Uji Validitas dan Reliabilitas

LAMPIRAN. Lampiran 1 : Kuesioner Uji Validitas dan Reliabilitas LAMPIRAN Lampiran 1 : Kuesioner Uji Validitas dan Reliabilitas I. IDENTITAS RESPONDEN Nama : NIM : Angkatan : 2011 2012 Jenis Kelamin : Laki-Laki Perempuan Usia : Tahun II. PETUNJUK PENGISIAN Anda diminta

Lebih terperinci

LAMPIRAN-LAMPIRAN. 1. Kuisioner Penelitian

LAMPIRAN-LAMPIRAN. 1. Kuisioner Penelitian LAMPIRAN-LAMPIRAN 1. Kuisioner Penelitian Analisis Kebutuhan Modal Usaha Tani Bagi Meningkatkan Kesejahteraan Petani Padi Sawah di Kecamatan Dolok Masihul Kabupaten Serdang Bedagai No. Responden :... Kepada

Lebih terperinci

mengisi data kuesioner mengenai pengaruh kemandirian pribadi terhadap kemauan

mengisi data kuesioner mengenai pengaruh kemandirian pribadi terhadap kemauan Lampiran 1 Kuesioner Pengaruh Kemandirian Pribadi, Motivasi, dan Pengetahuan Kewirausahaan Terhadap Kemauan Memulai UKM Pada Mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis No. Responden:... 1.Petunjuk Pengisian

Lebih terperinci

Lampiran 1: Kuesioner. Lampiran 1 : PETUNJUK PENGISIAN KUESIONER

Lampiran 1: Kuesioner. Lampiran 1 : PETUNJUK PENGISIAN KUESIONER Lampiran 1: Kuesioner Lampiran 1 : PETUNJUK PENGISIAN KUESIONER 1. Berilah tanda silang ( x) pada jawaban yang saudara anggap paling sesuai. 2. Setiap pernyataan hanya membutuhkan satu jawaban. 3. Setelah

Lebih terperinci

Lampiran 1: Tabulasi Skor Jawaban Responden untuk Uji Validitas dan Reliabilitas

Lampiran 1: Tabulasi Skor Jawaban Responden untuk Uji Validitas dan Reliabilitas Lampiran : Tabulasi Skor Jawaban Responden untuk Uji itas dan Reliabilitas TABULASI SKOR VARIABEL KEPEMIMPINAN No SKOR UNTUK BUTIR Res Btr Btr 2 Btr 3 Btr 4 Btr 5 Btr 6 Btr 7 Btr 8 Btr 9 Btr 0 Skor 4 4

Lebih terperinci

LAMPIRAN 1 KUESIONER PENELITIAN

LAMPIRAN 1 KUESIONER PENELITIAN LAMPIRAN 1 KUESIONER PENELITIAN Keterangan Pengisian Kami meminta kesediaan saudara/i untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan di bawah ini sejujurnya. Masing-masing daftar pertanyaan di sediakan 5 alternatif

Lebih terperinci

KUISIONER PENELITIAN

KUISIONER PENELITIAN Lampiran 1 KUISIONER PENELITIAN Petunjuk: berilah tanda silang atau lingkaran pada jawaban yang anda pilih. Keterangan: STS TS S SS SSS : Sangat Tidak Setuju : Tidak Setuju : Setuju : Sangat Setuju : Sangat

Lebih terperinci

LAMPIRAN DESKRIPTIF STATISTIK

LAMPIRAN DESKRIPTIF STATISTIK LAMPIRAN DESKRIPTIF STATISTIK SEBELUM NORMAL Descriptive Statistics Valid N (listwise) N Minimum Maximum Mean Std. Deviation 272 -.E+2.6E+2 2.E+0.754E+ 272-8.2E+.E+2.3E+09.057E+ 272-7.2E+3.8E+2-2.3E+ 4.346E+2

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 34 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Analisis data yang dilakukan dalam bab ini pada dasarnya dapat dikelompokkan menjadi dua bagian. Bagian pertama merupakan analisis

Lebih terperinci

TIPS dan TRIK KESELARASAN KAPPA

TIPS dan TRIK KESELARASAN KAPPA TIPS dan TRIK KESELARASAN KAPPA KESELARASAN KAPPA UNTUK TABEL BUJUR SANGKAR (R xr TABLE) Sekarang akan dibahas kemungkinan adanya kesesuaian (agreement) antara Baris dengan Klm. Bebeda dengan pembahasan

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Umum Penelitian Deskripsi data umum berisi mengenai gambaran umum tempat penelitian yakni di SMP N 1 Pamotan. SMP

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Data Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh pendapatan margin pembiayaan murabahah dan pendapatan bagi hasil pembiayaan mudharabah terhadap NPM

Lebih terperinci

DAFTAR PERTANYAAN (KUESIONER) PENGARUH KEPEMIMPINAN MOTIVASI DAN LINGKUNGAN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PT. KAI DAOP 1 JAKARTA

DAFTAR PERTANYAAN (KUESIONER) PENGARUH KEPEMIMPINAN MOTIVASI DAN LINGKUNGAN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PT. KAI DAOP 1 JAKARTA Lampiran 1 : kuisioner DAFTAR PERTAYAA (KUESIOER) PEGARUH KEPEMIMPIA MOTIVASI DA LIGKUGA KERJA TERHADAP KIERJA KARYAWA PT. KAI DAOP 1 JAKARTA Petunjuk pengisian : 1) Isilah data diri anda sesuai dengan

Lebih terperinci

LAMPIRAN II. DAFTAR DATA VARIABEL BEBAS DAN VARIABEL TERIKAT PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BEI tahun

LAMPIRAN II. DAFTAR DATA VARIABEL BEBAS DAN VARIABEL TERIKAT PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BEI tahun LAMPIRAN-LAMPIRAN LAMPIRAN II. DAFTAR DATA VARIABEL BEBAS DAN VARIABEL TERIKAT PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BEI tahun 2006-2008 TAHUN TAHUN TAHUN TAHUN RATA-RATA 2006 2007 2008 2006-2008 No Emiten Merck 386

Lebih terperinci

Kerahasiaan identitas dan data Bapak/Ibu dari hasil penelitian ini dijamin dan hanya dipergunakan untuk kepentingan akademis.

Kerahasiaan identitas dan data Bapak/Ibu dari hasil penelitian ini dijamin dan hanya dipergunakan untuk kepentingan akademis. Lampiran 1: Kuesioner Medan, Oktober 2011 Kepada Yth, Bapak/Ibu Responden Nasabah Bank BRI Cabang Sidikalang di Tempat Dengan hormat, Sehubungan dengan penyusunan tesis yang berjudul Pengaruh Kualitas

Lebih terperinci

Lampiran 1. Perkembangan Data Usaha Mikro Kecil, Menengah (UMKM) dan Usaha Besar (UB) tahun

Lampiran 1. Perkembangan Data Usaha Mikro Kecil, Menengah (UMKM) dan Usaha Besar (UB) tahun Lampiran 1. Perkembangan Data Usaha Mikro Kecil, Menengah (UMKM) dan Usaha Besar (UB) tahun 2005-2011 N o. (1 ) INDIKATOR SATUAN TAHUN 2005 TAHUN 2006 TAHUN 2007 TAHUN 2008 TAHUN 2009 PERKEM BANG- JUMLAH

Lebih terperinci

KUESIONER PENELITIAN ANALISIS KEPATUHAN DOKTER DALAM MENGISI REKAM MEDIS DI RUMAH SAKIT UMUM DAERAH KABUPATEN BOYOLALI

KUESIONER PENELITIAN ANALISIS KEPATUHAN DOKTER DALAM MENGISI REKAM MEDIS DI RUMAH SAKIT UMUM DAERAH KABUPATEN BOYOLALI Lampiran : 1 KUESIONER PENELITIAN ANALISIS KEPATUHAN DOKTER DALAM MENGISI REKAM MEDIS DI RUMAH SAKIT UMUM DAERAH KABUPATEN BOYOLALI Yth. Bapak/Ibu/Saudara Responden Penelitian di Boyolali Dengan hormat,

Lebih terperinci

LAMPIRAN. Jumlah Tabungan, Deposito, dan Kredit Tahun (dalam Rp 000)

LAMPIRAN. Jumlah Tabungan, Deposito, dan Kredit Tahun (dalam Rp 000) LAMPIRAN Lampiran i Jumlah Tabungan, Deposito, dan Kredit Tahun 2005-2008 (dalam Rp 000) 2005 2006 2007 2008 Tabungan 3,505,782,603 3,580,721,966 4,266,928,564 5,191,304,160 Deposito 303,031,000 408,810,750

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

KUESIONER PENGARUH PENGEMBANGAN SDM DAN KOMPETENSI TERHADAP PRESTASI KERJA KARYAWAN PADA PT PERKEBUNAN NUSANTARA III (PERSERO) MEDAN

KUESIONER PENGARUH PENGEMBANGAN SDM DAN KOMPETENSI TERHADAP PRESTASI KERJA KARYAWAN PADA PT PERKEBUNAN NUSANTARA III (PERSERO) MEDAN Lampiran 1 KUESIONER PENGARUH PENGEMBANGAN SDM DAN KOMPETENSI TERHADAP PRESTASI KERJA KARYAWAN PADA PT PERKEBUNAN NUSANTARA III (PERSERO) MEDAN Bagian I Kami mengharapkan kesediaan Bapak/Ibu/Saudara/i

Lebih terperinci

Berilah tanda silang (x) sesuai dengan jawaban yang anda pilih

Berilah tanda silang (x) sesuai dengan jawaban yang anda pilih Lampiran 1 : Kuisioner Penelitian A. Identitas Responden Berilah tanda silang (x) sesuai dengan jawaban yang anda pilih 1. Nama Responden :.. 2. Jenis Kelamin : ( ) Pria; ( ) Wanita 3. Usia Responden :..

Lebih terperinci

Lampiran 1. Kuesioner. 4. Jenis Kelamin : 1. Laki-laki 2. Perempuan. 5. Status Perkawinan : 1. Kawin 2. Belum Kawin 3. Janda/Duda

Lampiran 1. Kuesioner. 4. Jenis Kelamin : 1. Laki-laki 2. Perempuan. 5. Status Perkawinan : 1. Kawin 2. Belum Kawin 3. Janda/Duda Lampiran 1 Kuesioner A. Identitas Responden 1. Nama Responden : 2. Umur Responden : 3. Alamat : 4. Jenis Kelamin : 1. Laki-laki 2. Perempuan 5. Status Perkawinan : 1. Kawin 2. Belum Kawin 3. Janda/Duda

Lebih terperinci

Luas Panen Padi (Ha) Harga Beras (Rp/kg)

Luas Panen Padi (Ha) Harga Beras (Rp/kg) A. Ketersediaan Beras Tahun Ketersediaan Beras (Kg) Luas Panen Padi (Ha) Harga Beras (Rp/kg) Jumlah penduduk (Juta jiwa) Konsumsi beras (Kg/kap/tahun) Y X1 X2 X3 X4 2001 1.832.426.000 801.948 2.523 11.647.958

Lebih terperinci

Azuar BEBERAPA PENGOLAHAN DATA PENELITIAN BERSIFAT ASOSIATIF

Azuar  BEBERAPA PENGOLAHAN DATA PENELITIAN BERSIFAT ASOSIATIF BEBERAPA PENGOLAHAN DATA PENELITIAN BERSIFAT ASOSIATIF Contoh Judul Penelitian: Hubungan Promosi dan Distribusi dengan Volume Penjualan Variabel bebas: a. Variabel X1: Promosi b. Variabel X2: Distribusi

Lebih terperinci

KUESIONER PENELITIAN

KUESIONER PENELITIAN Lampiran 1.Kuesioner Penelitian KUESIONER PENELITIAN PENGARUH KEPUASAN DAN KEPERCAYAAN TERHADAPLOYALITAS PELANGGAN PASTA GIGI MEREK PEPSODENT (STUDI KASUS : PADA MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Deskriptif Data Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Tingkat Inflasi, Kurs Rupiah dan Harga Emas Dunia terhadap Harga Saham Sektor Pertambangan di Bursa

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif. Statistik deskriptif adalah ilmu statistik yang mempelajari cara-cara pengumpulan, penyusunan dan penyajian data suatu penilaian. Tujuannya adalah

Lebih terperinci

KUESIONER PENELITIAN. Responden yang Terhormat,

KUESIONER PENELITIAN. Responden yang Terhormat, KUESIONER PENELITIAN Responden yang Terhormat, Saya adalah mahasiswa jurusan Manajemen Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya yang sedang melakukan penelitian mengenai ANALISIS PENGARUH UNPLANNED PURCHASE

Lebih terperinci

Universitas Sumatera Utara

Universitas Sumatera Utara Lampiran 1. Produksi Bawang Merah Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara No Kabupaten/Kota Tahun Tahun Tahun Tahun Rata-rata/tahun (Ton) 2008 2009 2010 2011 1 Medan - - - - - 2 Langkat - 15 - - 3.75

Lebih terperinci

KUESIONER PENELITIAN

KUESIONER PENELITIAN KUESIONER PENELITIAN PENGARUH KESEJAHTERAAN, LINGKUNGAN KERJA, DAN MOTIVASI KERJA TERHADAP KINERJA PEGAWAI (STUDI PADA LEMBAGA KURSUS DAN PELATIHAN NISSAN FORTUNA KUDUS, PATI, JEPARA) IDENTITAS RESPONDEN

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Umum Deskripsi data umum berisi mengenai gambaran umum tempat penelitian yakni di MTs N 1 Kudus. MTs N 1 Kudus beralamatkan

Lebih terperinci

Lampiran 1 LAPORAN REALISASI DAU, PAD TAHUN 2010 DAN REALISASI BELANJA DAERAH TAHUN 2010 KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR (dalam Rp 000)

Lampiran 1 LAPORAN REALISASI DAU, PAD TAHUN 2010 DAN REALISASI BELANJA DAERAH TAHUN 2010 KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR (dalam Rp 000) Lampiran 1 LAPORAN REALISASI DAU, PAD TAHUN 2010 DAN REALISASI BELANJA DAERAH TAHUN 2010 KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR (dalam Rp 000) Kabupaten/Kota DAU 2010 PAD 2010 Belanja Daerah 2010 Kab Bangkalan 497.594.900

Lebih terperinci

1. Langkah Uji Validitas di SPSS 11.5

1. Langkah Uji Validitas di SPSS 11.5 . Langkah Uji itas di SPSS.5 ) Buka file (Data try out : Manfaat Jamsostek) ) Dari menu utama SPSS pilih menu Analyze kemudian pilih sub menu Correlate, lalu pilih Bivariate ) Tampak di layar tampilan

Lebih terperinci

Jumlah Pekerja. Pendapatan

Jumlah Pekerja. Pendapatan Lampiran 2 Data Responden No Modal Sendiri Modal Kredit Jumlah Pekerja Pendapatan 1 20000000 25000000 7 30000000 2 50000000 70000000 2 80000000 3 10000000 12000000 6 13000000 4 50000000 55000000 34 60000000

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

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 46 A. Statistik Deskriptif BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Statistik deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data-data penelitian seperti nilai minimum, maksimum, mean, dan standard deviasi dari masing-masing

Lebih terperinci

KUESIONER. Mohon kesediaan Bapak/Ibu Mengisi daftar berikut : 1. Nama : 2. Jenis Kelamin : Pria Wanita. 3. Umur : Tahun

KUESIONER. Mohon kesediaan Bapak/Ibu Mengisi daftar berikut : 1. Nama : 2. Jenis Kelamin : Pria Wanita. 3. Umur : Tahun KUESIONER A. IDENTITAS RESPONDEN Mohon kesediaan Bapak/Ibu Mengisi daftar berikut : 1. Nama : 2. Jenis Kelamin : Pria Wanita 3. Umur : Tahun 4. Pendidikan Terakhir : SMA D3 S1 S2 S3 5. Jabatan : 6. Lama

Lebih terperinci

Notes. Output Created 13-May :13:44 Comments Input Data E:\olahdata 2011\andreas\data2.sav. N of Rows in Working Data

Notes. Output Created 13-May :13:44 Comments Input Data E:\olahdata 2011\andreas\data2.sav. N of Rows in Working Data REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT Emotional /METHOD=ENTER Sense Feel Act /RESIDUALS

Lebih terperinci

Lampiran 1 KUISIONER. I. Karakteristik Responden No : Jenis Kelamin : Status : berkeluarga. Pendidikan : SMA Diploma. Petunjuk Pengisian

Lampiran 1 KUISIONER. I. Karakteristik Responden No : Jenis Kelamin : Status : berkeluarga. Pendidikan : SMA Diploma. Petunjuk Pengisian Lampiran 1 KUISIONER Pengaruh Kompensasi terhadap Kinerja Karyawan (Studi Kasus pada Sales PT. Damco Indonesia ). Bersama ini saya memohon kesediaan anda untuk mengisi daftar kuisioner yang diberikan.

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

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 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

Kuesioner. a tahun. c tahun. b tahun. d tahun. Frekuensi pembelian secara online di situs Kaskus?

Kuesioner. a tahun. c tahun. b tahun. d tahun. Frekuensi pembelian secara online di situs Kaskus? Lampiran 1 Kuesioner O: Responden yang terhormat, Dalam rangka memenuhi persyaratan tugas akhir (skripsi), saya Denny Lukas, Mahasiswa Jurusan Manajemen Fakultas Bisnis Universitas Katolik Widya Mandala

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pikiran Dalam memilih saham, serang investr memperhatikan faktr-faktr fundamental yang mempengaruhi harga saham tersebut, bukan berdasarkan pada gsip, isu atau

Lebih terperinci

Lampiran I KUISIONER. No. Responden :

Lampiran I KUISIONER. No. Responden : Lampiran I KUISIONER PENGARUH E-COMMERCE TERHADAP KEMAMPUAN BERSAING PADA PERUSAHAAN AIRLINE PT. INDONESIA AIR ASIA UNTUK PELANGGAN MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI USU No. Responden : Bersama ini saya memohon

Lebih terperinci

Kuesioner Analisis Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Minat Beli Konsumen Terhadap Produk Tempe (Pada Pabrik Tempe H.M. YASIN Medan)

Kuesioner Analisis Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Minat Beli Konsumen Terhadap Produk Tempe (Pada Pabrik Tempe H.M. YASIN Medan) LAMPIRAN 1 Kuesioner Analisis Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Minat Beli Konsumen Terhadap Produk Tempe (Pada Pabrik Tempe H.M. YASIN Medan) No. Responden :... I. Identitas Responden Nama : Usia : Jenis

Lebih terperinci

LAMPIRAN KUESIONER PENELITIAN. penelitian Analisis Pengaruh Kebijakan Produk dan Promosi Terhadap Volume

LAMPIRAN KUESIONER PENELITIAN. penelitian Analisis Pengaruh Kebijakan Produk dan Promosi Terhadap Volume LAMPIRAN KUESIONER PENELITIAN A. Umum Responden yang terhormat, Bersama ini saya mohon kesediaan Saudara untuk mengisi daftar pernyataan atas penelitian Analisis Pengaruh Kebijakan Produk dan Promosi Terhadap

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

LAMPIRAN 1 SK PEMBIMBING

LAMPIRAN 1 SK PEMBIMBING LAMPIRAN 1 SK PEMBIMBING LAMPIRAN 2 KUISIONER PENELITIAN LAMPIRAN 3 DATA ORDINAL DAN INTERVAL VARIABEL X & Y LAMPIRAN 4 OUTPUT SPSS 22 Validitas, Reliabilitas, Korelasi dan Regresi Validitas Atribut Produk

Lebih terperinci

Jika terdapat k variabel bebas, x dan Y merupakan variabel tergantung, maka diperoleh model linier dari regresi berganda seperti rumus [3.1]. [3.

Jika terdapat k variabel bebas, x dan Y merupakan variabel tergantung, maka diperoleh model linier dari regresi berganda seperti rumus [3.1]. [3. Analisis Regresi Analisis regresi merupakan salah satu alat statistika yang sangat populer digunakan user dalam mengolah data statistika. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui hubungan satu atau

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 39 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

Lampiran 1. Hasil Analisis Regresi Berganda Desa, Kota, dan Agregat A. Hasil Analisis Regresi Berganda Desa

Lampiran 1. Hasil Analisis Regresi Berganda Desa, Kota, dan Agregat A. Hasil Analisis Regresi Berganda Desa 62 Lampiran 1. Hasil Analisis Regresi Berganda Desa, Kota, dan Agregat A. Hasil Analisis Regresi Berganda Desa Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N Konsumsi,0066,00784 32 P daging sapi 66549,9063

Lebih terperinci

LAMPIRAN I KUISIONER PENELITIAN No. Responden :...

LAMPIRAN I KUISIONER PENELITIAN No. Responden :... LAMPIRAN I KUISIONER PENELITIAN No. Responden :... a. Umum Responden yang terhormat, Pertanyaan yang ada di kuisioner ini bertujuan untuk melengkapi data penelitian dalam rangka penyusunan skripsi dengan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam bab ini penulis akan menerangkan mengenai hasil penelitian yang telah dilakukan atas data sekunder yaitu berupa komponen-komponen laporan keuangan yang diperoleh

Lebih terperinci

Mengolah Data Bidang Industri

Mengolah Data Bidang Industri Mengolah Data Bidang Industri Pengolahan data dalam bidang industri menggunakan aplikasi SPSS 20 mempunyai fungsi sebagai alat bantu untuk memberikan gambaran dalam hal prediksi penjualan atau omzet perusahaan,

Lebih terperinci

Lampiran 1 Data Absensi dan Pengeluaran Tenaga Kerja

Lampiran 1 Data Absensi dan Pengeluaran Tenaga Kerja Lampiran 1 Data dan Tenaga Kerja Jumlah Karyawan Sakit Cuti Keperluan lainnya Jumlah Tahun (orang) (hari/tahun) (hari/tahun) (hari/tahun) (hari/tahun) 1997 87 76 13 9 37 1998 9 71 146 6 43 1999 98 7 130

Lebih terperinci

LAMPIRAN 3 OUTPUT SPSS. Frequency Table (X 1 ) pernyataan 1

LAMPIRAN 3 OUTPUT SPSS. Frequency Table (X 1 ) pernyataan 1 LAMPIRAN 3 OUTPUT SPSS Frequency Table (X 1 ) tidak cukup sangat pernyataan 1 Frequency Percent Percent Percent 11 25.0 25.0 27.3 19 43.2 43.2 70.5 13 29.5 29.5 100.0 cukup sangat pernyataan 2 Frequency

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

LAMPIRAN. Perhitungan Dana Pihak Ketiga Unit Usaha Syariah Di Indonesia Periode Oktober 2014 April 2016 (a) Giro (Rp) (b) Tabungan (Rp)

LAMPIRAN. Perhitungan Dana Pihak Ketiga Unit Usaha Syariah Di Indonesia Periode Oktober 2014 April 2016 (a) Giro (Rp) (b) Tabungan (Rp) LAMPIRAN 103 Lampiran : 1 Data Penelitian Bulan Perhitungan Dana Pihak Ketiga Unit Usaha Syariah Di Indonesia Periode Oktober 2014 April 2016 (a) Giro (Rp) (b) Tabungan (Rp) (c) Deposito DPK=a+b+c (Rp)

Lebih terperinci

5. Harga makanan di Coffee Cangkir. sesuai dengan kualitasnya 4. Harga minuman di Coffee Cangkir sesuai dengan kualitasnya

5. Harga makanan di Coffee Cangkir. sesuai dengan kualitasnya 4. Harga minuman di Coffee Cangkir sesuai dengan kualitasnya Lampiran 1 Kuesioner Penelitian Pengaruh Harga, Lokasi, Promosi, dan Gaya Hidup Terhadap Minat Bekunjung Ke Coffee Cangkir Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh harga, lokasi, promosi, dan gaya hidup

Lebih terperinci

KUESIONER PENELITIAN

KUESIONER PENELITIAN 89 A. Umum Responden yang terhormat, KUESIONER PENELITIAN Saya mohon kesediaan Saudara untuk mengisi daftar pernyataan atas penelitian tentang Analisis Kualitas Pelayanan terhadap Perilaku Konsumen pada

Lebih terperinci

DAFTAR LAMPIRAN. Kriteria Sampel Nama Provinsi

DAFTAR LAMPIRAN. Kriteria Sampel Nama Provinsi DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN 1 Proses Pemilihan Sampel Penelitian Kriteria Sampel No Nama Provinsi Sampel 1 2 3 4 1 Provinsi Aceh 1 2 Provinsi Sumatera Utara 2 3 Provinsi Sumatera Barat 3 4 Provinsi Riau 4

Lebih terperinci

KUESIONER PENGARUH KEPUASAN DAN PENGETAHUAN PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN ULANG SMARTPHONE BLACKBERRY PADA MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI USU

KUESIONER PENGARUH KEPUASAN DAN PENGETAHUAN PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN ULANG SMARTPHONE BLACKBERRY PADA MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI USU LAMPIRAN KUESIONER PENGARUH KEPUASAN DAN PENGETAHUAN PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN ULANG SMARTPHONE BLACKBERRY PADA MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI USU No. Responden :... Responden ang terhormat Pertanaan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Pada deskripsi variabel penelitian akan dijelaskan nilai minimum, maksimum, rata-rata dan standard deviasi pada masing-masing variabel penelitian,

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

Medan, November 2011 Kepada Yth: Bapak/Ibu Karyawan PT. Graha Sarana Duta di Medan

Medan, November 2011 Kepada Yth: Bapak/Ibu Karyawan PT. Graha Sarana Duta di Medan Lampiran 1: Kuesioner Medan, November 2011 Kepada Yth: Bapak/Ibu Karyawan PT. Graha Sarana Duta di Medan Perihal: Pengisian Kuesioner Bersama ini dimohon dengan hormat bantuan Bapak/Ibu untuk mengisi kuesioner

Lebih terperinci

DAFTAR LAMPIRAN. Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku. Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun

DAFTAR LAMPIRAN. Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku. Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN 1 Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun 2013-2015 1 Kab. Banjarnegara 10,56 13,03 10,99 2 Kab. Batang 10,26 12,26

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Hasil Analisa dan Pembahasan 1. Statistik Deskriftif Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan

Lebih terperinci

LAMPIRAN I. IDENTITAS RESPONDEN : Pendidikan :... Pekerjaan :... DAFTAR PERNYATAAN

LAMPIRAN I. IDENTITAS RESPONDEN : Pendidikan :... Pekerjaan :... DAFTAR PERNYATAAN LAMPIRAN I ANGKET PENELITIAN PENGARUH KETERSEDIAN KOLEKSI DAN SISTEM TEMU BALIK INFORMASI TERHADAP PEMENUHAN KEBUTUHAN INFORMASI PENGGUNA DI KANTOR PERPUSTAKAAN ARSIP DAN DOKUMENTASI KABUPATEN KERINCI

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

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Objek penelitian ini adalah perusahaan LQ 45 yang terdaftar di Bursa Efek

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Objek penelitian ini adalah perusahaan LQ 45 yang terdaftar di Bursa Efek BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Objek Penelitian Objek penelitian ini adalah perusahaan LQ 45 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2009-2012. Peneliti mengambil sampel sesuai

Lebih terperinci

BAB V PENUTUP. 2. Hasil analisis regresi sederhana menunjukkan bahwa:

BAB V PENUTUP. 2. Hasil analisis regresi sederhana menunjukkan bahwa: BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa ; 1. Hasil analisis korelasi menunjukan bahwa semakin tinggi harga, maka volume perdagangan semakin meningkat pula. Hal ini dapat dilihat

Lebih terperinci

DAFTAR PUSTAKA UNIVERSITAS MEDAN AREA

DAFTAR PUSTAKA UNIVERSITAS MEDAN AREA DAFTAR PUSTAKA Achmad S. Ruky, 2011, Sistem Manajemen Kinerja, PT Bumi Aksara, Jakarta. Bilson Simamora, 2004, Panduan Riset Perilaku Konsumen, Pustaka Utama, Surabaya. Erlina, 2011. Metodologi Penelitian,

Lebih terperinci