Pemodelan Regresi Variabel Moderasi Dengan Metode Sub-Group. Regression Modeling of Moderating Variable with a Method of Sub Group

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Pemodelan Regresi Variabel Moderasi Dengan Metode Sub-Group. Regression Modeling of Moderating Variable with a Method of Sub Group"

Transkripsi

1 Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN Pemodelan Regres Varabel Moderas Dengan Metode Sub-Group Regresson Modelng of Moderatng Varable wth a Method of Sub Group Rsna Septawat, Des Yunart, dan Ika Purnamasar 3 Mahasswa Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman,3 Dosen Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman E-mal: rsnasepta8@gmal.com, desy_yunt@yahoo.com, ka.purnamasar@gmal.com 3 Abstract Regresson analyss s the analyss used to analyze the nfluence of the ndependent varable on the dependent varable and ams to estmate or predct the value of the dependent varable f the value of the ndependent varable have ncrease or decrease. The regresson analyss n ths case s regresson wth moderatng varable. Moderatng varable s the varable whch can strengthen or weaken the relaton between ndependent and dependent varables. The method used n moderatng varable regresson analyss s a method of sub group. The method of sub group s done by dvdng nto two groups based on the three varables that are hypotheszed as a moderatng varable.the data used n ths study the number of local revenue n East Kalmantan wth ams to determne whether the number of nternasonal toursts and the number of domestc toursts have the nfluence wth of local revenue n East Kalmantan and determne whether the number of tourst destnaton are moderatng varables of to local revenue n East Kalmantan and to determne the moderatng varable regresson models wth a method of sub group. Based on the research results of a moderatng varable regresson analyss wth a method of sub group, the number of nternasonal toursts and the number of domestc toursts have the nfluence wth of local revenue n East Kalmantan, for the number of tourst destnaton are moderatng varable and the regresson models to the data of Z 74 (category ) 0 3,677 47,594 X, 380 X, to the data of Z 74 (category ) 37,449 5,049 X, 45 X, wth Z s the number of tourst destnaton. Keywords: Regresson analyss, the number of local revenue, the method of sub group, moderatng varable. Pendahuluan Regres adalah suatu stlah yang pertama kal dperkenalkan oleh Francs Galton pada tahun 886. Menurut Gujarat (0), analss regres adalah analss yang dpergunakan untuk menganalss pengaruh pada varabel ndependen terhadap varabel dependen. Terdapat tga tpe pada analss regres, tpe yang pertama adalah regres lner sederhana yang berfungs untuk mengetahu hubungan lner antara dua varabel, satu varabel dependen dan satu varabel ndependen. Tpe kedua adalah regres lner berganda yang merupakan model regres lner dengan satu varabel dependen dan lebh dar satu varabel ndependen. Tpe ketga adalah regres non lner yang berasums bahwa hubungan antara varabel dependen dan varabel ndependen bersfat tdak lner. Pada kasus regres, metode yang basa dgunakan dalam mengestmas parameter regres adalah Ordnary Least Square (metode kuadrat terkecl). Metode kuadrat terkecl dgunakan untuk memperoleh total kuadrat error yang palng mnmum. Pada metode kuadrat terkecl terdapat beberapa asums klask yatu nonmultkolnertas, homoskedaststas, nonautokorelas dan resdual berdstrbus normal. Pada analss regres, hubungan lner antar varabel tdak hanya dtentukan oleh varabel ndependen maupun varabel dependen saja, tetap serngkal muncul adanya varabel yang mampu memperkuat atau memperlemah hubungan antara varabel ndependen terhadap varabel dependen yang dsebut dengan varabel moderas. Pada varabel moderas terdapat empat metode yatu metode sub-group, metode nteraks, metode selsh mutlak dan metode resdual (Lana, 009). Dalam peneltan n akan dgunakan metode sub-group. Metode sub-group merupakan metode yang dlakukan dengan memecah sampel menjad dua kategor berdasarkan varabel ketga yang dhpotesskan sebaga varabel moderas. Menurut Sulyanto (0), dalam metode subgroup memlk kelebhan dbandng metode lannya, yatu penelt dapat menggunakan varabel moderas berupa data dkotom maupun data kontnyu. Akan tetap metode n memlk kelemahan yatu tdak dapat menggunakan lebh dar satu varabel moderas. Pada peneltan n terkat tentang pendapatan asl daerah d Kalmantan Tmur yang merupakan provns yang memlk potens parwsata dan kebudayaan. Dalam hal n pemerntah Provns Kalmantan Tmur dengan anugerah kekayaan alamnya beserta beberapa obyek wsata dan budaya yang telah dmlk, akan mempunya Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman 53

2 Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN perencanaan yang cerah untuk upaya penngkatan pendapatan asl daerah. Oleh karena tu salah satu sektor yang sangat potens untuk dkembangkan atau dapat djadkan andalan bag pemasukan pendapatan asl daerah yatu dar sektor parwsata, sepert jumlah kunjungan wsatawan asng maupun jumlah kunjungan wsatawan nusantara dan jumlah obyek wsata. Oleh karena tu, dalam peneltan n menjadkan jumlah obyek wsata sebaga varabel yang dduga dapat memperkuat atau memperlemah hubungan antara jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara dengan pendapatan asl daerah d Kalmantan Tmur. Adapun tujuan dar peneltan n yatu untuk mengetahu model regres varabel moderas dengan metode sub-group yang menyatakan hubungan jumlah kunjungan wsatawan asng, jumlah obyek wsata dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara dengan pendapatan asl daerah d Kalmantan Tmur. Analss Regres Berganda Analss regres adalah analss yang dpergunakan untuk menganalss pengaruh d antara varabel ndependen terhadap varabel dependen. Analss n bertujuan untuk menduga atau mempredks nla dar varabel dependen apabla nla varabel ndependen mengalam kenakan ataupun penurunan. Untuk mendapatkan koefsen regres berganda dgunakan suatu metode yang dnamakan metode kuadrat terkecl atau basanya dkenal dengan Ordnary Least Square (OLS). Persamaan regres yang palng bak adalah regres yang mempunya total kuadrat error yang palng mnmum. Untuk memperoleh total kuadrat error yang palng mnmum dgunakan metode kuadrat terkecl atau OLS. Estmas parameter menggunakan OLS menghaslkan parameter yang bersfat Best Lner Unbased Estmator (BLUE) sehngga menyebabkan gars regres sedekat mungkn pada data aktualnya. Model regres umum yang mengandung k varabel ndependen dapat dtuls sebaga berkut (Sembrng, 994): Y X () X 0 k k Pengujan Pengujan parameter dlakukan untuk mengetahu pengaruh varabel ndependen terhadap varabel dependen. Pengujan parameter melput pengujan parameter secara smultan (uj F) yang dgunakan untuk menunjukkan apakah semua varabel ndependen yang dmasukkan dalam model mempunya pengaruh secara bersama-sama terhadap varabel dependen dan pengujan parameter secara parsal (uj t) yang dgunakan untuk membuktkan apakah varabel ndependen secara ndvdu mempengaruh varabel dependen (Wdarjono, 00). Koefsen Determnas Koefsen determnas (R ) adalah besarnya nformas d dalam varabel dependen yang dapat dberkan oleh model regres yang dperoleh. Oleh karena tu, semakn besar R menunjukkan semakn bak kemampuan varabel ndependen mempengaruh varabel dependen. Menurut Gujarat (0), besarnya R dapat dcar dengan persamaan sebaga berkut: R n n Y Y Y dmana: = Nla varabel dependen Y Y n = Y predks = Rata-rata Y = Jumlah pengamatan () Pengujan Asums Regres Varabel Moderas dengan Metode Sub-Group Dalam metode kuadrat terkecl terdapat beberapa asums-asums yang harus terpenuh yatu pendeteksan nonmultkolnertas, homoskedaststas, nonautokorelas dan kenormalan resdual (Sulyanto, 0).. Pendeteksan Nonmultkolnertas dengan Metode Varance Inflaton Factor (VIF) Multkolnertas berart terjad korelas lner yang mendekat sempurna antar lebh dar dua varabel ndependen. Menurut Sulyanto (0), uj n bertujuan untuk menguj apakah dalam model regres yang terbentuk ada korelas yang tngg atau sempurna d antara varabel ndependen atau tdak. Salah satu untuk menguj gejala multkolnertas dalam model regres adalah dengan melhat nla VIF dar masngmasng varabel ndependen terhadap varabel dependen. Jka nla VIF semakn membesar maka dduga ada multkolnertas antar varabel ndependen dan apabla nla VIF melebh angka 0 maka bsa dsmpulkan ada multkolnertas. Untuk memperoleh nla VIF dgunakan persamaan sebaga berkut: VIF (3) dmana: R j R = Nla koefsen determnas j. Pengujan Homoskedaststas dengan Metode Whte Homoskedaststas berart ada varans varabel pada model regres yang sama (konstan). Sebalknya, jka varans varabel pada model 54 Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman

3 Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN regres tdak sama dsebut dengan heteroskedaststas. Menurut Sulyanto (0), salah satu metode untuk mendeteks masalah heteroskedaststas dalam model regres adalah menggunakan metode whte. Menurut para penelt, metode whte lebh mudah dterapkan dalam pengujan homoskedaststas. Metode n dlakukan dengan meregreskan semua varabel ndependen, varabel ndependen kuadrat dan perkalan (nteraks) varabel ndependen terhadap nla mutlak resdual kuadratnya. 3. Pengujan Nonautokorelas dengan Metode Breusch Godfrey (B-G Test) Autokorelas merupakan korelas antara satu varabel resdual dengan varabel resdual yang lan. Autokorelas serng terjad pada data tme seres. Menurut Sulyanto (0), uj autokorelas bertujuan untuk mengetahu apakah ada korelas antara anggota serangkaan data observas yang durakan menurut waktu (tme seres) atau ruang (cross secton). Salah satu metode untuk mendeteks masalah autokorelas dalam model regres adalah menggunakan metode B-G Test. Metode n dkembangkan oleh Breusch dan Godfrey dan serngkal dgunakan para penelt untuk mendeteks masalah autokorelas dalam model regres. 4. Pengujan Normaltas dengan Metode Jarque-Bera (JB Test) Uj normaltas bertujuan untuk menguj apakah nla resdual pada model regres berdstrbus normal atau tdak. Menurut Sulyanto (00), tdak terpenuhnya normaltas pada umumnya dsebabkan karena dstrbus data yang danalss tdak normal, karena terdapat nla ekstrem pada data yang dambl. Salah satu metode untuk pengujan kenormalan resdual adalah menggunakan metode JB Test. Metode n memlk kemampuan yang sangat bak untuk mendeteks kenormalan resdual. Metode JB Test merupakan uj normaltas dengan berdasarkan pada koefsen keruncngan (kurtoss) dan koefsen kemrngan (skewness). Analss Regres Varabel Moderas Menurut Sulyanto (0), varabel moderas adalah varabel yang mampu mempererat atau memperlemah hubungan antara varabel ndependen terhadap varabel dependen. Varabel moderas bsa berbentuk kualtatf (kode, kategor) atau kuanttatf (skor) yang mempengaruh hubungan antar varabel dependen dan ndependen. Pada konsep korelas, varabel moderas adalah varabel ketga yang mempengaruh korelas dua varabel. Untuk menggambarkan model hubungan moderas yang lebh dar satu varabel ndependen dapat dlhat pada Gambar. Gambar. Model Regres Varabel Moderas Lebh dar Satu Varabel Independen Analss Regres Varabel Moderas dengan Metode Sub-Group Analss regres varabel moderas dengan metode sub-group dlakukan dengan memecah sampel menjad dua kategor berdasarkan varabel ketga yang dhpotesskan sebaga varabel moderas. Pada kenyataannya varabel yang dtempatkan sebaga varabel moderas bsa berupa data dkotom maupun data kontnu. Jka data berupa data dkotom maka pembagan kategor dapat dengan mudah meregres kategor (0) dan kategor () sedangkan untuk membag kategor jka varabel yang dtempatkan sebaga varabel moderas merupakan data kontnu maka kta harus menghtung nla rata-rata terlebh dahulu. Jka d bawah atau sama dengan nla rata-rata maka dmasukkan ke kategor (0) dan pada kategor () dmasukkan jka d atas nla rata-rata (Sulyanto, 0). Pendapatan Asl Daerah (PAD) Pendapatan Asl Daerah (PAD) merupakan sumber penermaan daerah yang berasal dar sumber-sumber dalam daerah sendr. Hal tersebut menuntut daerah untuk menngkatkan kemampuan dalam menggal dan mengelola sumber-sumber penermaan daerah khususnya yang bersumber dar PAD. Menurut Dnas Pendapatan Daerah Kaltm (04), pasal 3 Undang-Undang No. Tahun 004 PAD bersumber dar:. Pajak daerah. Retrbus daerah 3. Hasl pengelolaan kekayaan daerah yang dpsahkan 4. Lan - lan PAD yang sah, sepert jasa gro dan lan-lan. Dalam upaya penngkatan PAD d Kalmantan Tmur salah satunya yatu dapat dlakukannya perencanaan dan koordnas terhadap kontrbus sektor parwsata. Faktor-faktor yang Mempengaruh Pendapatan Asl Daerah dar Sektor Parwsata Berkut beberapa faktor yang dapat mempengaruh PAD dar sektor parwsata:. Jumlah Obyek Wsata Indonesa sebaga negara yang memlk kendahan alam serta keanekaragaman budaya yang mempunya kesempatan untuk menjual kendahan alam dan atraks budaya kepada Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman 55

4 Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN wsatawan mancanegara maupun nusantara yang akan menkmat kendahan alam dan budaya tersebut. Tentu saja kedatangan wsatawan tersebut akan mendatangkan penermaan bag daerah yang dkunjungnya. Bag wsatawan mancanegara yang datang dar luar neger, kedatangan mereka akan mendatangkan devsa dalam negara. Dengan demkan, banyaknya jumlah objek wsata yang ada dapat dharapkan untuk menngkatkan PAD dar sektor parwsata (Pleanggra, 0).. Wsatawan Wsatawan tu dsebut juga dengan turs. Wsatawan alah setap pengunjung yang tnggal palng sedkt 4 jam, akan tetap tdak lebh dar satu tahun dtempat yang dkunjung dengan maksud antara lan sepert berlbur, rekreas, olahraga, bsns, menghadr pertemuan, stud dan kunjungan dengan alasan kesehatan. Wsatawan dapat berasal dar dalam Indonesa maupun manca negara. Semakn banyak obyek wsata yang terdapat d Kalmantan Tmur maka semakn banyak mnat wsatawan untuk berkunjung dan dharapkan dapat menngkatkan PAD dar sektor parwsata (BPS Provns Kaltm, 04). Metodolog Peneltan Varabel-varabel yang dgunakan pada peneltan n adalah sebaga berkut:. Varabel dependen (Y) yatu pendapatan asl daerah (juta). Varabel ndependen (X dan X ) yang dgunakan dalam peneltan n adalah jumlah kunjungan wsatawan asng (rbu) dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara (rbu) 3. Varabel moderas yatu jumlah obyek wsata yang dbag kelompok yatu kategor (0) merupakan d bawah atau sama dengan nla rata-rata dan kategor () merupakan datas nla rata-rata. Secara umum tahapan-tahapan analss regres varabel moderas dengan metode sub-group adalah sebaga berkut:. Analss Statstka Dekrptf terhadap data pendapatan asl daerah, jumlah kunjungan wsatawan asng, jumlah kunjungan wsatawan nusantara dan jumlah obyek wsata.. Merancang dagram model regres varabel moderas dengan metode sub-group. Adapun tahapan-tahapan model persamaan regres varabel moderas dengan metode sub-group yatu sebaga berkut: a. Meregreskan varabel ndependen terhadap varabel dependen b. Meregreskan varabel ndependen terhadap varabel dependen untuk kategor (0) c. Meregreskan varabel ndependen terhadap varabel dependen untuk kategor () 3. Pengujan regres varabel moderas dengan metode sub-group. Adapun tahapan-tahapan dalam pengujan yatu sebaga berkut: a. Melakukan estmas parameter dengan menggunakan metode OLS dan pengujan parameter untuk mengetahu pengaruh varabel ndependen terhadap dependen dar masng-masng model persamaan. b. Pengujan asums untuk masng-masng model persamaan, ada beberapa pengujan asums yang harus terpenuh yatu nonmultkolnertas, homoskedaststas, nonautokorelas dan resdual berdstrbus normal 4. Uj Chow untuk menark kesmpulan varabel moderas metode sub-group. 5. Interpretas model analss regres varabel moderas dengan metode sub-group. Hasl dan Pembahasan Analss Statstk Deskrptf Berkut merupakan hasl analss deskrptf yang mendeskrpskan keadaan sekelompok data yatu berupa rata-rata. Tabel. Hasl Analss Statstk Deskrptf Varabel Rata-rata Pendapatan Asl Daerah (Juta).354,7 Wsatawan Asng (Rbu), Wsatawan Nusantara (Rbu) 774,57 Jumlah Obyek Wsata 73,83 Pada Tabel 4. dapat dketahu bahwa ratarata pendapatan asl daerah d Kalmantan Tmur yatu Rp ,00. Sedangkan, rata-rata jumlah kunjungan wsatawan asng d Kalmantan Tmur yatu.0 wsatawan. Kemudan, rata-rata jumlah kunjungan wsatawan nusantara d Kalmantan Tmur yatu wsatawan. Pada jumlah obyek wsata, rata-rata jumlah obyek wsata d Kalmantan Tmur yatu 74 tempat obyek wsata. Rancangan Dagram Analss Regres Varabel Moderas dengan Metode Sub-Group Berkut merupakan rancangan dagram analss regres varabel moderas dengan metode sub-group, dmana jumlah obyek wsata merupakan varabel moderas yang dduga dapat memperkuat atau memperlemah hubungan antara jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara dengan pendapatan asl daerah. 56 Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman

5 Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN Wsatawan Asng (X ) Gambar. Dagram Regres Varabel Moderas dengan Metode Sub-Group Pengujan Regres Varabel Moderas dengan Metode Sub-Group. Meregreskan X dan X terhadap Y a. Estmas dan Pengujan Dperoleh hasl estmas parameter dan pengujan parameter sebaga berkut: Tabel. Estmas Estmas Konstanta (β 0 ) -4,050 Wsatawan Asng (β ) 7,930 Wsatawan Nusantara (β ),77 Berdasarkan hasl estmas parameter pada Tabel, maka model persamaan regres yatu 4,050 7,930 X, 77 X. Selanjutnya pengujan parameter secara smultan dan ddapat nla sg. yatu 0,000 yang berart bahwa nla sg. kurang dar taraf sgnfkans 0,05 maka dapat dsmpulkan secara smultan palng sedkt terdapat satu yang berpengaruh yatu jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara terhadap pendapatan asl daerah d Kalmantan Tmur. Tabel 3. Hasl Pengujan Secara Parsal Sg. Keputusan Konstanta (β 0 ) 0,000 Menolak H 0 Wsatawan Asng (β ) Wsatawan Nusantara (β ) Jumlah Obyek Wsata (Z) Wsatawan Nusantara (X ) Pendapatan Asl Daerah (Y) 0,000 Menolak H 0 0,000 Menolak H 0 Berdasarkan Tabel 3 terlhat bahwa ketga parameter memlk nla sg. kurang dar taraf sgnfkans 0,05 maka dapat dsmpulkan konstanta, jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara berpengaruh terhadap pendapatan asl daerah d Kalmantan Tmur. b. Pengujan Asums Regres Varabel Moderas dengan Metode Sub-group Dalam menganalss regres dengan varabel moderas menggunakan metode sub-group perlu juga dlakukan pengujan asums. Adapun asums yang harus terpenuh adalah non multkolneartas, homoskedaststas, non autokorelas dan kenormalan resdual. Adapun hasl pengujan asums dperoleh sebaga berkut: Tabel 4. Pendeteksan Multkolnertas Varabel VIF Wsatawan Asng (X ) 6,39 Wsatawan Nusantara (X ) 6,39 Berdasarkan Tabel 4 terlhat bahwa jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara memlk VIF 0 sehngga dapat dsmpulkan tdak terjad multkolneartas antar varabel ndependen. Setelah melakukan pengujan multkolneartas terlhat bahwa tdak terjad multkolneartas antar varabel ndependen, sehngga dapat dlanjutkan pada asums berkutnya yatu pendeteksan homoskedaststas. Berdasarkan pengujan homoskedaststas ddapat nla sg. yatu 0,94 yang berart bahwa nla sg. lebh besar dar taraf sgnfkans 0,05 sehngga dapat dsmpulkan tdak terjad heteroskedaststas pada model regres. Asums kedua, yatu tdak terjad heteroskedaststas pada model regres telah terpenuh. Maka selanjutnya dlakukan pendeteksan untuk asums ketga, yatu pengujan nonautokorelas dengan menggunakan metode B-G Test. Berdasarkan pengujan nonautokorelas ddapat nla sg. yatu 0,79 yang berart bahwa nla sg. lebh besar dar taraf sgnfkans 0,05 sehngga dapat dsmpulkan tdak terjad autokorelas pada model regres. Asums ketga, yatu tdak terjad autokorelas pada model regres telah terpenuh. Maka selanjutnya dlakukan pendeteksan untuk asums terakhr, yatu pengujan normaltas dengan menggunakan JB Test. Berdasarkan pengujan normaltas ddapat nla sg. yatu 0,98 yang berart bahwa nla sg. lebh besar dar taraf sgnfkans 0,05 sehngga dapat dsmpulkan resdual berdstrbus normal. c. Koefsen Determnas Berdasarkan hasl analss model regres varabel moderas dengan metode sub-group, dperoleh nla koefsen determnas untuk keseluruhan data adalah 98,90%, artnya varas yang terjad terhadap pendapatan asl daerah dsebabkan oleh jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara. Sedangkan ssanya sebesar,0% dsebabkan varabel lan yang tdak danalss. Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman 57

6 Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN Meregreskan X dan X terhadap Y untuk Kategor (0) Kategor (0) adalah jumlah obyek wsata yang kurang dar sama dengan nla rata-rata, dmana nla rata-rata dar jumlah obyek wsata yatu 74. Berkut pengujan untuk kategor (0). a. Estmas dan Pengujan Dperoleh hasl estmas parameter dan pengujan parameter sebaga berkut: Tabel 6. Hasl Estmas Estmas Konstanta (α 0 ) -3,677 Wsatawan Asng (α ) 47,594 Wsatawan Nusantara (α ),380 Berdasarkan hasl estmas parameter pada Tabel 6, maka model persamaan regres yatu 0 3,677 47,594 X,380 X. Selanjutnya pengujan parameter secara smultan dan ddapat nla sg. yatu 0,003 yang berart bahwa nla sg. kurang dar taraf sgnfkans 0,05 maka dapat dsmpulkan secara smultan palng sedkt terdapat satu yang berpengaruh yatu konstanta, jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara terhadap pendapatan asl daerah d Kalmantan Tmur. Tabel 7. Hasl Pengujan Secara Parsal Sg. Keputusan Konstanta (α 0 ) 0,00 Menolak H 0 Wsatawan Asng (α ) 0,06 Menolak H 0 Wsatawan Nusantara (α ) 0,07 Menolak H 0 Berdasarkan Tabel 7 terlhat bahwa ketga parameter memlk nla sg. kurang dar taraf sgnfkans 0,05 maka dapat dsmpulkan konstanta, jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara berpengaruh terhadap pendapatan asl daerah d Kalmantan Tmur. b. Pengujan Asums Regres Varabel Moderas dengan Metode Sub-group Dalam menganalss regres dengan varabel moderas menggunakan metode sub-group perlu juga dlakukan pengujan asums. Adapun asums yang harus terpenuh adalah non multkolneartas, homoskedaststas, non autokorelas dan kenormalan resdual. Adapun hasl pengujan asums terdapat pada Tabel 8. Berdasarkan Tabel 8 terlhat bahwa jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara memlk VIF 0 sehngga dapat dsmpulkan tdak terjad multkolneartas antar varabel ndependen. Tabel 8. Pendeteksan Multkolnertas Varabel VIF Wsatawan Asng (X ),073 Wsatawan Nusantara (X ),073 Setelah melakukan pengujan multkolneartas terlhat bahwa tdak terjad multkolneartas antar varabel ndependen, sehngga dapat dlanjutkan pada asums berkutnya yatu pendeteksan homoskedaststas. Berdasarkan pengujan homoskedaststas ddapat nla sg. yatu 0, yang berart bahwa nla sg. lebh besar dar taraf sgnfkans 0,05 sehngga dapat dsmpulkan tdak terjad heteroskedaststas pada model regres. Asums kedua, yatu tdak terjad heteroskedaststas pada model regres telah terpenuh. Maka selanjutnya dlakukan pendeteksan untuk asums ketga, yatu pengujan nonautokorelas dengan menggunakan metode B-G Test. Berdasarkan pengujan nonautokorelas ddapat nla sg. yatu 0,74 yang berart bahwa nla sg. lebh besar dar taraf sgnfkans 0,05 sehngga dapat dsmpulkan tdak terjad autokorelas pada model regres. Asums ketga, yatu tdak terjad autokorelas pada model regres telah terpenuh. Maka selanjutnya dlakukan pendeteksan untuk asums terakhr, yatu pengujan normaltas dengan menggunakan JB Test. Berdasarkan pengujan normaltas ddapat nla sg. yatu 0,797 yang berart bahwa nla sg. lebh besar dar taraf sgnfkans 0,05 sehngga dapat dsmpulkan resdual berdstrbus normal. c. Koefsen Determnas Berdasarkan hasl analss model regres varabel moderas dengan metode sub-group, dperoleh nla koefsen determnas untuk data jumlah obyek wsata kurang dar sama dengan 74 (kategor 0) adalah 7,0%, artnya varas yang terjad terhadap pendapatan asl daerah dsebabkan oleh jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara. Sedangkan ssanya sebesar 7,90% dsebabkan varabel lan yang tdak danalss. 3. Meregreskan X dan X terhadap Y untuk Kategor () Kategor () adalah jumlah obyek wsata yang lebh dar nla rata-rata, dmana nla ratarata dar jumlah obyek wsata yatu 74. Berkut pengujan untuk kategor (). a. Estmas dan Pengujan Dperoleh hasl estmas parameter dan pengujan parameter sebaga berkut: 58 Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman

7 Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN Tabel 9. Hasl Estmas Estmas Konstanta (γ 0 ) -37,449 Wsatawan Asng (γ ) 5,049 Wsatawan Nusantara (γ ),45 Berdasarkan hasl estmas parameter pada Tabel 9, maka model persamaan regres yatu 37,449 5,049 X,45 X. Selanjutnya pengujan parameter secara smultan dan ddapat nla sg. yatu 0,000 yang berart bahwa nla sg. kurang dar taraf sgnfkans 0,05 maka dapat dsmpulkan secara smultan palng sedkt terdapat satu yang berpengaruh yatu konstanta, jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara terhadap pendapatan asl daerah d Kalmantan Tmur. Tabel 0. Hasl Pengujan Secara Parsal Sg. Keputusan Konstanta (γ 0 ) 0,000 Menolak H 0 Wsatawan Asng (γ ) 0,000 Menolak H 0 Wsatawan Nusantara (γ ) 0,039 Menolak H 0 Berdasarkan Tabel 0 terlhat bahwa ketga parameter memlk nla sg. kurang dar taraf sgnfkans 0,05 maka dapat dsmpulkan konstanta, jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara berpengaruh terhadap pendapatan asl daerah d Kalmantan Tmur. b. Pengujan Asums Regres Varabel Moderas dengan Metode Sub-group Dalam menganalss regres dengan varabel moderas menggunakan metode sub-group perlu juga dlakukan pengujan asums. Adapun asums yang harus terpenuh adalah non multkolneartas, homoskedaststas, non autokorelas dan kenormalan resdual. Adapun hasl pengujan asums dperoleh sebaga berkut: Tabel. Pendeteksan Multkolnertas Varabel VIF Wsatawan Asng (X ) 4,9 Wsatawan Nusantara (X ) 4,9 Berdasarkan Tabel terlhat bahwa jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara memlk VIF 0 sehngga dapat dsmpulkan tdak terjad multkolneartas antar varabel ndependen. Setelah melakukan pengujan multkolneartas terlhat bahwa tdak terjad multkolneartas antar varabel ndependen, sehngga dapat dlanjutkan pada asums berkutnya yatu pendeteksan homoskedaststas. Berdasarkan pengujan homoskedaststas ddapat nla sg. yatu 0,0 yang berart bahwa nla sg. lebh besar dar taraf sgnfkans 0,05 sehngga dapat dsmpulkan tdak terjad heteroskedaststas pada model regres. Asums kedua, yatu tdak terjad heteroskedaststas pada model regres telah terpenuh. Maka selanjutnya dlakukan pendeteksan untuk asums ketga, yatu pengujan nonautokorelas dengan menggunakan metode B-G Test. Berdasarkan pengujan nonautokorelas ddapat nla sg. yatu 0,46 yang berart bahwa nla sg. lebh besar dar taraf sgnfkans 0,05 sehngga dapat dsmpulkan tdak terjad autokorelas pada model regres. Asums ketga, yatu tdak terjad autokorelas pada model regres telah terpenuh. Maka selanjutnya dlakukan pendeteksan untuk asums terakhr, yatu pengujan normaltas dengan menggunakan JB Test. Berdasarkan pengujan normaltas ddapat nla sg. yatu 0,877 yang berart bahwa nla sg. lebh besar dar taraf sgnfkans 0,05 sehngga dapat dsmpulkan resdual berdstrbus normal. c. Koefsen Determnas Berdasarkan hasl analss model regres varabel moderas dengan metode sub-group, dperoleh nla koefsen determnas untuk data jumlah obyek wsata lebh dar 74 (kategor ) adalah 99,00%, artnya varas yang terjad terhadap pendapatan asl daerah dsebabkan oleh jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara. Sedangkan ssanya sebesar,00% dsebabkan varabel lan yang tdak danalss. Uj Chow untuk Menark Kesmpulan Varabel Moderas dengan Metode Sub-Group Dar analss regres untuk semua kategor dperoleh nla SSRT sebesar ,846 kemudan untuk kategor (0) dperoleh nla SSR sebesar 7393,477 dan untuk kategor () dperoleh nla SSR sebesar ,73 maka nla SSRG adalah hasl penjumlahan dar nla SSR dan nla SSR sebesar 46374,09. Dengan menggunakan rumus uj Chow, dperoleh hasl sebaga berkut: SSRT SSRG/ p F SSRG / n n p (779430, ,09) / 3 (46374,09) /(.3) 3,857 dmana, F tabel (0,05;3;7) = 3,0 Berdasarkan hasl dperoleh, F htung lebh besar dar F tabel yang berart menolak H 0, maka dapat dsmpulkan bahwa jumlah obyek wsata memoderas antara jumlah kunjungan wsatawan Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman 59

8 Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara dengan pendapatan asl daerah. Interpretas Model Analss Regres Varabel Moderas Menggunakan Metode Sub-Group Berdasarkan hasl pengujan dperoleh model akhr dar analss regres varabel moderas menggunakan metode sub-group yatu:. Persamaan Regres untuk X dan X terhadap Y Ddapat persamaan regres untuk keseluruhan data varabel jumlah obyek wsata (Z) adalah sebaga berkut: 4,050 7,930X, 77 X Dar persamaan tersebut terlhat bahwa setap terjad penambahan.000 orang wsatawan asng (X ) akan menngkatkan jumlah pendapatan asl daerah sebanyak Rp ,00 jka asums jumlah kunjungan wsatawan nusantara (X ) danggap tetap dan apabla terjad penambahan.000 orang wsatawan nusantara (X ) maka akan menngkatkan pendapatan asl daerah sebanyak Rp ,00 jka asums jumlah kunjungan wsatawan asng (X ) danggap tetap. Apabla jumlah kunjungan wsatawan asng (X ) adalah nol (0) dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara (X ) adalah nol (0) maka pendapatan asl daerah bernla Rp ,00.. Persamaan Regres untuk X dan X terhadap Y dengan Kategor (0) Ddapat persamaan model untuk data varabel jumlah obyek wsata (Z) 74 (kategor 0) adalah sebaga berkut: 0 3,677 47,594 X, 380 X Dar persamaan tersebut terlhat bahwa pada kategor (0) yatu untuk jumlah obyek wsata sebanyak kurang dar atau sama dengan 74, apabla terjad penambahan.000 orang wsatawan asng (X ) akan menngkatkan jumlah pendapatan asl daerah sebanyak Rp ,00 jka asums jumlah kunjungan wsatawan nusantara (X ) danggap tetap dan apabla terjad penambahan.000 orang wsatawan nusantara (X ) maka akan menngkatkan pendapatan asl daerah sebanyak Rp ,00 jka asums jumlah kunjungan wsatawan asng (X ) danggap tetap. Apabla jumlah kunjungan wsatawan asng (X ) adalah nol (0) dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara (X ) adalah nol (0) maka pendapatan asl daerah bernla Rp , Persamaan Regres untuk X dan X terhadap Y dengan Kategor () Ddapat persamaan model untuk data varabel moderas (Z) 74 (kategor ) adalah sebaga berkut: 37,449 5,049 X, 45 X Dar persamaan tersebut terlhat bahwa pada kategor () yatu untuk jumlah obyek wsata lebh dar 74, apabla terjad penambahan.000 orang wsatawan asng (X ) akan menngkatkan jumlah pendapatan asl daerah sebanyak Rp ,00 jka asums jumlah kunjungan wsatawan nusantara (X ) danggap tetap dan apabla terjad penambahan.000 orang wsatawan nusantara (X ) maka akan menngkatkan pendapatan asl daerah sebanyak Rp , 00 jka asums jumlah kunjungan wsatawan asng (X ) danggap tetap. Apabla jumlah kunjungan wsatawan asng (X ) adalah nol (0) dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara (X ) adalah nol (0) maka pendapatan asl daerah bernla Rp , 00. Kesmpulan Berdasarkan hasl analss regres dengan varabel moderas menggunakan metode subgroup dperoleh kesmpulan sebaga berkut:. Jumlah obyek wsata merupakan varabel yang memoderas (memperkuat) hubungan antara jumlah kunjungan wsatawan asng dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara dengan pendapatan asl daerah.. Model akhr persamaan regres varabel moderas dengan metode sub-group yang menyatakan hubungan jumlah kunjungan wsatawan asng, jumlah obyek wsata dan jumlah kunjungan wsatawan nusantara dengan pendapatan asl daerah adalah sebaga berkut: a. Model persamaan regres X dan X terhadap Y untuk data varabel jumlah obyek wsata (Z) 74 (kategor 0): 0 3,677 47,594 X, 380 X ; R 0,7 b. Model persamaan regres X dan X terhadap Y untuk data varabel jumlah obyek wsata (Z) 74 (kategor ): 37,449 5,049 X, 45 X ; R 0, 990 Daftar Pustaka Badan Pusat Statstk Provns Kalmantan Tmur. Kaltm dalam Angka 04. Dnas Pendapatan Daerah Kalmantan Tmur. Pendapatan Asl Daerah 04. Gujarat, N Damodar. 0. Dasar-Dasar Ekonometrka. Jakarta: Salemba Empat. Lana, Le Penggunaan MRA dengan SPSS untuk Menguj Pengaruh Varabel Moderas terhadap Hubungan antara Varabel Independen dan Varabel Dependen. Jurnal Teknolog Informas DINAMIK, Vol. XIV, No.. 60 Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman

9 Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN Pleanggra, Ferry. 0. Analss Pengaruh Jumlah Obyek Wsata, Jumlah Wsatawan dan Pendapatan Perkapta Terhadap Pendapatan Obyek Parwsata 35 Kabupaten/Kota d Jawa Tengah. Jurnal Ekonom dan Bsns, Vol., No.. Sembrng, R. K Analss Regres. Bandung: ITB. Sulyanto, 0. Ekonometrka Terapan Teor dan Aplkas dengan SPSS. Yogyakarta: CV. And Offset. Wdarjono, A. 00. Analss Statstka Multvarat Terapan. Yogyakarta: Sekolah Tngg Ilmu Manajemen YKPN. Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman 6

10 Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Mulawarman

Model Regresi Variabel dengan Metode Selisih Mutlak. Moderating Variable Regression Model with an Absolute Difference Method

Model Regresi Variabel dengan Metode Selisih Mutlak. Moderating Variable Regression Model with an Absolute Difference Method Model Regres Varabel dengan Metode Selsh Mutlak Moderatng Varable Regresson Model wth an Absolute Dfference Method Desy Ika Rachmawat 1, Des Yunart, dan Darnah And Nohe 3 1 Mahasswa Program Stud Statstka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI). Data yang

BAB III METODE PENELITIAN. bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI). Data yang BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jens dan Sumber Data Sumber data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder bersumber dar Badan Pusat Statstk (BPS) dan Bank Indonesa (BI). Data yang dgunakan dalam

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini adalah nilai tambah sektor pertanian untuk PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini adalah nilai tambah sektor pertanian untuk PDRB 73 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peneltan Objek peneltan n adalah nla tambah sektor pertanan untuk PDRB Jawa Barat berupa data tme seres perode 1985-005. selan tu penuls memlh varabel yang mempengaruhnya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 40 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam peneltan n penuls bermaksud untuk menelt bagamana pengaruh perubahan kebjakan moneter terhadap jumlah kredt yang dberkan oleh bank pada beberapa kelompok bank berdasarkan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

Uji Park Dan Uji Breusch Pagan Godfrey Dalam Pendeteksian Heteroskedastisitas Pada Analisis Regresi

Uji Park Dan Uji Breusch Pagan Godfrey Dalam Pendeteksian Heteroskedastisitas Pada Analisis Regresi Al-Jabar: Jurnal Penddkan Matematka Vol. 8, No., 07, Hal 63-7 Uj Park Dan Uj Breusch Pagan Godfrey Dalam Pendeteksan Heteroskedaststas Pada Analss Regres Sska Andran UIN Raden Intan Lampung: sskaandran@radenntan.ac.d

Lebih terperinci

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek penelitian merupakan variabel-variabel yang menjadi perhatian

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek penelitian merupakan variabel-variabel yang menjadi perhatian 58 BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peneltan Objek peneltan merupakan varabel-varabel yang menjad perhatan penelt. Peneltan n terdr dar dua varabel yatu ndependent varable/varabel bebas (X)

Lebih terperinci

BAB III OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN. Bab ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu objek penelitian dan desain penelitian.

BAB III OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN. Bab ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu objek penelitian dan desain penelitian. BAB III OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN Bab n dbag menjad dua bagan, yatu objek peneltan dan desan peneltan. III.1 Objek Peneltan Objek peneltan dalam skrps n adalah nla perusahaan LQ 45 perode 2009-2011.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data primer dan data

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data primer dan data 9 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jens dan Sumber Data Data yang dgunakan dalam peneltan adalah data prmer dan data sekunder. Data prmer berupa data prmer (cross secton) Surve Khusus Tabungan dan Investas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci

Analisis Regresi Linear Sederhana

Analisis Regresi Linear Sederhana Analss Regres Lnear Sederhana Al Muhson Pendahuluan Menggunakan metode statstk berdasarkan data yang lalu untuk mempredks konds yang akan datang Menggunakan pengalaman, pernyataan ahl dan surve untuk mempredks

Lebih terperinci

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas 9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran

Lebih terperinci

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND E-mal : statstkasta@yahoo.com Blog : Analss Regres SederhanaMenggunakan MS Excel 2007 Lsens Dokumen: Copyrght 2010 sssta.wordpress.com Seluruh dokumen d sssta.wordpress.com dapat dgunakan dan dsebarkan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011. 44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan. 3 III. METDE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan merupakan langkah atau aturan yang dgunakan dalam melaksanakan peneltan. Metode pada peneltan n bersfat kuanttatf yatu metode peneltan yang dgunakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani /

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani    / KORELASI DAN REGRESI LINIER 9 Debrna Puspta Andran www. E-mal : debrna.ub@gmal.com / debrna@ub.ac.d 2 Outlne 3 Perbedaan mendasar antara korelas dan regres? KORELASI Korelas hanya menunjukkan sekedar hubungan.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENEITIAN Peneltan n merupakan peneltan deskrptf, yang dalam penulsannya dmaksudkan untuk menjabarkan penyerapan tenaga kerja berdasarkan konds wlayah peneltan. Analss dlakukan secara kualtatf

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan n adalah peneltan quas expermental dengan one group pretest posttest desgn. Peneltan n tdak menggunakan kelas pembandng namun sudah menggunakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel

Lebih terperinci

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI)

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) PowerPont Sldes byyana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 9 Bandung, Telp. 0 013163-53 Hal-hal

Lebih terperinci

Independent Var. Dependent Var. Test. Nominal Interval Independent t-test, ANOVA. Nominal Nominal Cross Tabs, Chi Square, dan Koefisien Kontingensi

Independent Var. Dependent Var. Test. Nominal Interval Independent t-test, ANOVA. Nominal Nominal Cross Tabs, Chi Square, dan Koefisien Kontingensi Independent Var. Dependent Var. Test Nomnal Interval Independent t-test, ANOVA Nomnal Nomnal Cross Tabs, Ch Square, dan Koefsen Kontngens Nomnal Ordnal Mann Whtney, Kolmogorov- Smrnow, Kruskall Walls Ordnal

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan merupakan cara atau langkah-langkah yang harus dtempuh dalam kegatan peneltan, sehngga peneltan yang dlakukan dapat mencapa sasaran yang dngnkan. Metodolog peneltan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu 4 III. METODE PENELITIAN A. Populas Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen dengan populas peneltan yatu seluruh sswa kelas VIII C SMP Neger Bukt Kemunng pada semester genap tahun pelajaran 01/013

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan

Lebih terperinci

MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari

MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuh Tugas Matakulah Multvarat yang dbmbng oleh Ibu Tranngsh En Lestar oleh Sherly Dw Kharsma 34839 Slva Indrayan 34844 Vvn Octana 34633 UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian merupakan suatu cara yang digunakan oleh peneliti

BAB III METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian merupakan suatu cara yang digunakan oleh peneliti BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode dalam peneltan merupakan suatu cara yang dgunakan oleh penelt dalam mencapa tujuan peneltan. Metode dapat memberkan gambaran kepada penelt mengena langkah-langkah

Lebih terperinci

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu

Lebih terperinci

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR Resa Septan Pontoh 1), Neneng Sunengsh 2) 1),2) Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran 1) resa.septan@unpad.ac.d,

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jens dan Pendekatan Peneltan Jens peneltan n termasuk peneltan korelasonal (correlatonal studes. Peneltan korelasonal merupakan peneltan yang dmaksudkan untuk mengetahu ada

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES Harm Sugart Jurusan Statstka FMIPA Unverstas Terbuka emal: harm@ut.ac.d ABSTRAK Adanya penympangan terhadap asums

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap 5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum melakukan penelitian, langkah yang dilakukan oleh penulis

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum melakukan penelitian, langkah yang dilakukan oleh penulis BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum melakukan peneltan, langkah yang dlakukan oleh penuls adalah mengetahu dan menentukan metode yang akan dgunakan dalam peneltan. Sugyono (2006: 1) menyatakan:

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN : JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel X (celebrity

METODE PENELITIAN. digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel X (celebrity 37 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens peneltan yang dgunakan adalah peneltan deskrptf, yang mana dgunakan untuk mengetahu bagamana pengaruh varabel X (celebrty endorser) terhadap varabel

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan

Lebih terperinci

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel 4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam 1 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMPN 8 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas VII SMPN 8 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 01/013 yang terdr

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL REGRESI LINEAR ROBUST DENGAN ESTIMASI M PADA DATA NILAI KALKULUS II MAHASISWA UNIVERSITAS WIDYA DHARMA KLATEN

PENERAPAN MODEL REGRESI LINEAR ROBUST DENGAN ESTIMASI M PADA DATA NILAI KALKULUS II MAHASISWA UNIVERSITAS WIDYA DHARMA KLATEN PENERAPAN MODEL REGRESI LINEAR ROBUST DENGAN ESTIMASI M PADA DATA NILAI KALKULUS II MAHASISWA UNIVERSITAS WIDYA DHARMA KLATEN Yulana Abstrak:Model persamaan regres lnear dapat dnyatakan dalam bentuk matrks

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen. BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menghadap era globalsas yang penuh tantangan, aparatur negara dtuntut untuk dapat memberkan pelayanan yang berorentas pada kebutuhan masyarakat dalam pemberan pelayanan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada 3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada

Lebih terperinci

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,

Lebih terperinci

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah,

III. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah, III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Suatu peneltan dapat berhasl dengan bak dan sesua dengan prosedur lmah, apabla peneltan tersebut menggunakan metode atau alat yang tepat. Dengan menggunakan

Lebih terperinci

Post test (Treatment) Y 1 X Y 2

Post test (Treatment) Y 1 X Y 2 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode Peneltan adalah cara lmah untuk memaham suatu objek dalam suatu kegatan peneltan. Peneltan yang dlakukan n bertujuan untuk mengetahu penngkatan hasl

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,

Lebih terperinci

Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear

Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Confgural Frequency Analyss untuk Melhat Penympangan pada Model Log Lnear Resa Septan Pontoh 1, Def Y. Fadah 2 1,2 Departemen Statstka FMIPA

Lebih terperinci

V ANALISIS VARIABEL MODERASI DAN MEDIASI

V ANALISIS VARIABEL MODERASI DAN MEDIASI Solmun Program Stud Statstka FMIPA UB 31 V ANALISIS VARIABEL MODERASI DAN MEDIASI A. Pengertan Varabel Moderas Varabel Moderas adalah varabel yang bersfat memperkuat atau memperlemah pengaruh varabel penjelas

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis penelitian

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jens Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah jens peneltan assosatf kausal, yatu peneltan yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh antara dua varabel

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab n akan durakan kerangka pemkran hpotess, teknk pengumpulan data, dan teknk analss data. Kerangka pemkran hpotess membahas hpotess pengujan pada peneltan, teknk pengumpulan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN 6 BAB IV HAIL PENELITIAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Untuk mengetahu keefektfan penerapan model pembelajaran cooperatve learnng tpe TAD (tudent Teams-Achevement Dvsons) terhadap hasl belajar matematka

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n telah dlaksanakan d SMA Neger 1 Bandar Lampung pada tahun pelajaran 011/ 01. Populas peneltan n adalah seluruh sswa kelas X yang terdr dar

Lebih terperinci

ZULIA HANUM Jurnal Ilmiah Ekonomikawan ISSN: Edisi 11 Des 2012 ABSTRAK

ZULIA HANUM Jurnal Ilmiah Ekonomikawan ISSN: Edisi 11 Des 2012 ABSTRAK PENGARUH WITH HOLDING TA SYSTEM PADA PENGUSAHA KENA PAJAK TERHADAP PENERIMAAN PAJAK PERTAMBAHAN NILAI (STUDI KASUS KPP PRATAMA MEDAN PETISAH) ZULIA HANUM Jurnal Ilmah Ekonomkawan ISSN: 1693-7600 Eds 11

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 41 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Berdasarkan masalah yang akan dtelt dengan melhat tujuan dan ruang lngkup dserta dengan pengolahan data, penafsran serta pengamblan kesmpulan, maka metode

Lebih terperinci

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian SIFAT-SIFAT ANALISIS REGRESI PowerPont Sldes by Yana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 2007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 229 Bandung, Telp. 022 2013163-2523 Hal-hal yang akan

Lebih terperinci

TIN309 - Desain Eksperimen Materi #13 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN

TIN309 - Desain Eksperimen Materi #13 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Mater #13 Genap 016/017 6 6 3 - T a u f q u r R a c h m a n 6 6 3 - T a u f q u r R a c h m a n Mater #13 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Prnsp Dasar ANCOVA merupakan teknk analss yang berguna untuk menngkatkan

Lebih terperinci

EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS

EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS Resa Septan Pontoh Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran resa.septan@unpad.ac.d ABSTRAK.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan

Lebih terperinci

MODEL KLASIFIKASI RUMAHTANGGA MISKIN DENGAN PENDEKATAN METODE MARS

MODEL KLASIFIKASI RUMAHTANGGA MISKIN DENGAN PENDEKATAN METODE MARS Semnar Nasonal Statstka IX Insttut Teknolog Sepuluh Nopember, 7 November 29 MODEL KLASIFIKASI RUMAHTANGGA MISKIN DENGAN PENDEKATAN METODE MARS Stud Kasus : Kota Surabaya Rokhana DB 1, Sutkno 2, Agnes Tut

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI. Penduga Kuadrat Terkecil. Penduga b0 dan b1 yang memenuhi kriterium kuadrat terkecil dapat ditemukan dalam dua cara berikut :

REGRESI DAN KORELASI. Penduga Kuadrat Terkecil. Penduga b0 dan b1 yang memenuhi kriterium kuadrat terkecil dapat ditemukan dalam dua cara berikut : BAHAN AJAR EKONOMETRIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA REGRESI DAN KORELASI Tujuan metode kuadrat terkecl adalah menemukan nla dugaan b0 dan b yang menghaslkan jumlah kesalahan kuadrat

Lebih terperinci