Tabel 8 Masukan SPSS

Transkripsi

1 Tabel 8 Masukan SPSS SISWA HW SW MAN PROMO LOKASI HARGA PRAS. UMUR STATUS L2

2 Tabel 9 Ketidakberhasilan Survai Yang tidak berhasil disurvai: 1 Advent College Cemp.Putih Jkt Pusat 2 Bina Sarana Inf. Kramat Jkt Pusat 3 Citra Media Palmerah Jkt Barat 4 CP/M Roxy Jkt Barat 5 Ganesha Slipi Jkt Barat 6 IBMIK Palmerah Jkt Barat 7 Informatika Kelapa Gad. Jkt Utara 8 ISKI Cawang Jkt Timur 9 KSM Kelapa Gad. Jkt Utara 10 LPKT Gramedia Palmerah Jkt Barat 11 Media College Bintaro Jkt Selatan 12 PPMK Pasar Baru Jkt Pusat 13 Prof. Edu. Cent. Roxy Jkt Barat 14 Rilis Tebet Jkt Selatan 15 Science College Slipi Jkt Barat 16 Stena Kelapa Gad. Jkt Utara 17 TEC Tebet Jkt Selatan 18 Vistas Rw. mangun Jkt Timur 19 Widya Loka Pusat Harmoni Jkt Pusat L3

3 Gambar 24 Residu Baku Regresi versus Frekuensi Sumber: Keluaran SPSS Gambar 25 Probabilitas Kumulatif Teramati versus Probabilitas Kumulatif yang Diharapkan Sumber: Keluaran SPSS L4

4 KORELASI ANTAR VARIABEL DAN SIGNIFIKANSINYA - - Correlation Coefficients - - SISWA HARGA HW LOKASI MAN PRASARAN SISWA P=. P=.438 P=.000 P=.035 P=.000 P=.001 HARGA P=.438 P=. P=.824 P=.050 P=.943 P=.993 HW P=.000 P=.824 P=. P=.009 P=.000 P=.000 LOKASI P=.035 P=.050 P=.009 P=. P=.036 P=.002 MAN P=.000 P=.943 P=.000 P=.036 P=. P=.000 PRASARAN P=.001 P=.993 P=.000 P=.002 P=.000 P=. PROMO P=.283 P=.203 P=.214 P=.415 P=.162 P=.208 STATUS P=.347 P=.030 P=.336 P=.854 P=.436 P=.362 SW P=.320 P=.107 P=.088 P=.576 P=.008 P=.017 UMUR P=.570 P=.155 P=.615 P=.629 P=.902 P=.358 (Coefficient / (Cases) / 2-tailed Significance) - - Correlation Coefficients - - PROMO STATUS SW UMUR SISWA P=.283 P=.347 P=.320 P=.570 HARGA P=.203 P=.030 P=.107 P=.155 HW P=.214 P=.336 P=.088 P=.615 LOKASI P=.415 P=.854 P=.576 P=.629 MAN P=.162 P=.436 P=.008 P=.902 PRASARAN P=.208 P=.362 P=.017 P=.358 PROMO P=. P=.028 P=.001 P=.567 STATUS P=.028 P=. P=.215 P=.729 L5 SW P=.001 P=.215 P=. P=.339 UMUR

5 P=.567 P=.729 P=.339 P=. (Coefficient / (Cases) / 2-tailed Significance) ". " is printed if a coefficient cannot be computed REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN 9 VARIABEL BEBAS METODE: BIASA 03 Jan 98 SPSS for MS WINDOWS Release 6.0 * * * * M U L T I P L E R E G R E S S I O N * * * * Listwise Deletion of Missing Data Mean Std Devia Label SISWA HARGA HW LOKASI MAN PRASARAN PROMO STATUS SW UMUR N of Cases = 33 Descriptive Statistics Block Number 1. Method: Enter HARGA HW LOKASI MAN PRASARAN PROMO STATUS SW UMUR 1.. UMUR 2.. MAN 3.. STATUS 4.. LOKASI 5.. PROMO 6.. HARGA 7.. SW 8.. HW 9.. PRASARAN Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residual F = Signif F =.0006 L Variable B SE B 95% Confdnce Intrvl B Beta HARGA E E HW LOKASI MAN PRASARAN PROMO

6 STATUS SW UMUR (Constant) Variables in the Equation Variable Tolerance VIF T Sig T HARGA HW LOKASI MAN PRASARAN PROMO STATUS SW UMUR (Constant) Residuals Statistics: Min Max Mean Std Dev N *PRED *RESID *ZPRED *ZRESID Total Cases = 33 Durbin-Watson Test = Collinearity Diagnostics Number Eigenval Cond Variance Proportions Index Constant HARGA HW LOKASI MAN PRASARAN PROMO STATUS SW UMUR L7 REGRESI LINIER BIVARIAT ANTARA VARIABEL TAK BEBAS DENGAN TIAP-TIAP VARIABEL BEBAS 1. Siswa dengan Perangkat Keras * * * * M U L T I P L E R E G R E S S I O N * * * * Block Number 1. Method: Enter HW

7 1.. HW Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residual F = Signif F =.0000 HW (Constant) Siswa dengan Perangkat Lunak Block Number 1. Method: Enter SW 1.. SW Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residual F = Signif F =.3200 SW (Constant) Siswa dengan Perangkat Manusia Block Number 1. Method: Enter MAN 1.. MAN Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error L8 Regression Residual F = Signif F =.0000 MAN (Constant) Siswa dengan Promosi Block Number 1. Method: Enter PROMO

8 1.. PROMO Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residual F = Signif F =.2830 PROMO (Constant) Siswa dengan Lokasi Block Number 1. Method: Enter LOKASI 1.. LOKASI Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residual F = Signif F =.0350 LOKASI (Constant) Siswa dengan Harga Block Number 1. Method: Enter HARGA 1.. HARGA Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residual F = Signif F =.4382 HARGA E (Constant) Siswa dengan Prasarana Block Number 1. Method: Enter PRASARAN L9

9 1.. PRASARAN Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residual F = Signif F =.0009 PRASARAN (Constant) Siswa dengan Umur Kursus Block Number 1. Method: Enter UMUR 1.. UMUR Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residual F = Signif F =.5698 UMUR (Constant) Siswa dengan Status Kursus L10 Block Number 1. Method: Enter STATUS 1.. STATUS Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residual F = Signif F =.3472 STATUS (Constant)

10 REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN 9 VARIABEL BEBAS METODE: STEPWISE * * * * M U L T I P L E R E G R E S S I O N * * * * Listwise Deletion of Missing Data Block Number 1. Method: Stepwise Criteria PIN.0500 POUT.1000 HARGA HW LOKASI MAN PRASARAN PROMO STATUS SW UMUR 1.. HW Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residual F = Signif F =.0000 HW (Constant) Variables not in the Equation Variable Beta In Partial Min Toler T Sig T HARGA LOKASI MAN PRASARAN PROMO STATUS SW UMUR L11 * * * * M U L T I P L E R E G R E S S I O N * * * * 2.. MAN Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residual F = Signif F =.0000 HW MAN (Constant) Variables not in the Equation Variable Beta In Partial Min Toler T Sig T HARGA LOKASI PRASARAN PROMO 4.987E STATUS SW

11 UMUR End Block Number 1 PIN =.050 Limits reached. L12

12 Jakarta, 10 Nopember 1997 Hal: Survai Kepada Yth. Ibu/Bapak Pimpinan Kursus Komputer di Jakarta Dengan hormat, Bersama ini saya (Don Tasman) mohon ijin dari Ibu/Bapak untuk melakukan survai di kursus komputer yang Ibu/Bapak pimpin, dalam rangka tesis (tugas akhir) saya di Program Pasca Sarjana (S2) Universitas Bina Nusantara. Adapun data yang saya ambil sama sekali tidak berhubungan dengan keuangan atau sejenisnya, melainkan hanya mengenai produk/software yang ditawarkan, lama dan biaya pendidikan, hardware yang dipakai, jumlah peserta, prasarana, pengajar, proses pengajaran, serta promosi. Untuk keperluan itu, saya mempunyai 2 (dua) jenis kuesioner. Jenis pertama untuk pimpinan kursus (1 eksemplar) diisi berdasarkan wawancara (±10 menit) dan jenis kedua untuk diisi siswa kursus (5 eksemplar). Perlu Ibu/Bapak ketahui, bahwa data-data yang saya himpun adalah tanpa nama, tanpa alamat, dan saya jamin penuh kerahasiaannya. Adapun yang akan muncul dalam tesis bukanlah data mentah dari Ibu/Bapak, melainkan hasil pengolahan data. Mengingat keterbatasan waktu dan keuangan, serta mengingat bahwa saya harus melakukan survai terhadap 30 kursus komputer, maka dengan rendah hati saya mohon ijin untuk melakukan survai di tempat Ibu/Bapak sebagai salah satu dari 30 kursus komputer tersebut. Akhir kata, saya ucapkan banyak terima kasih atas perhatian dan bantuan Ibu/Bapak. Budi baik Ibu/Bapak tidak akan saya lupakan. Salam hormat, Don Tasman L13

13 Gambar 26 Nilai Prediksi Baku Regresi versus Residual Studentized Regresi Gambar 27 Nilai Prediksi Baku Regresi versus Residual Baku Regresi

14

15