BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Deskripsi Hasil Penelitian Pengujian ini dimaksudkan untuk mengukur hubungan fungsional antara variabel-variabel dalam penelitian. Analisis ini akan membedakan dua jenis variabel, yaitu variabel bebas atau variabel pengaruh (independent variable) dan variabel terikat atau variabel terpengaruh (dependent variable). Dalam analisis statistik pada umumnya selalu dilakukan penyimpulkan dalam bentuk populasi. Untuk analisis regresi linier sederhana juga berusaha untuk menentukan hubungan fungsional yang diharapkan berlaku pada populasi berdasarkan sampel yang diambil. Dari populasi yang bersangkutan. Hubungan fungsional ini akan ditulis dalam bentuk persamaan matematik, yang disebut dengan persamaan regresi sebagai berikut : = + Ket : a b = Y topi = konstanta = koefisien regresi Untuk menghitung harga a dan b digunakan rumus sebagai berikut : = ( )( ) ( )( ) ( ) = ( )( ) ( )
X Y X Y XY = jumlah nilai variabel X = jumlah nilai variabel Y = jumlah kuadrat nilai variabel X = jumlah kuadrat nilai variabel Y = jumlah perkalian antara nilai X dan nilai Y Dalam penelitian ini data yang diperoleh sebagai berikut : TABEL I DATA HASIL PENELITIAN NO X Y X Y XY 53 809 06 6 38 8 8 3 60 3600 8 0 38 8 5 5 3 6 89 58 6 3 96 8 7 5 96 8 6 8 68 8 9 0 600 8 60 0 68 8 8 6 37 8 3 3 89 8 7 36 96 8 5 0 600 80 6 38 8 5 7 68 8 6 8 7 09 9 9 33 089 66 0 76 8 68 866 68 39567 36 998 Dari tabel diatas diperoleh harga-harga sebagai berikut : X = 866 X = 39567 XY = 998 Y = 68 Y = 36 n = 0
Dari data penelitian diatas, dapat dihitung harga a dan b dalam penelitian ini dan didapatkan harga a = 0. dan harga b = 0.03. Sehingganya diperoleh persamaan regresi sebagai berikut : = 0. + 0.03. Persamaan ini mengandung makna bahwa setiap terjadi perubahan (penurunan atau peningkatan) sebesar satu unit pada variabel X, maka akan diikuti oleh perubahan (penurunan atau peningkatan) rata-rata sebesar 0.03 unit variabel Y. Selanjutnya, dapat diukur tingkat signifikan dan linieritas persamaan regresi. Untuk keperluan pengujian digunakan rumus sebagai berikut : a) Uji Linieritas = Dimana : = Varians tuna cocok, yang diperoleh dari : () = Varians kekeliruan, yang diperoleh dari : () Dengan kriteria pengujian sebagai berikut : Terima hipotesis persamaan regresi linier, jika ()(, ) dengan taraf nyata α = 0.0. b) Uji Keberartian =
Dimana : = Varians regresi, yang diperoleh dari : ( ) = Varians sisa, yang diperoleh dari : ( ) Dengan kriteria pengujian sebagai berikut : Terima hipotesis persamaan regresi linier signifikan, jika, dengan taraf nyata α = 0.0. ( )(, ) Untuk keperluan pengujian, perlu dihitung harga-harga untuk setiap jumlah kuadrat (JK). Dalam penelitian ini diperoleh harga JK(T) = 36; JK(a) = 3.; JK(b/a) =.6 dan JK(res) = -98.8. Selanjutnya ditentukan harga perhitungan kuadrat error (kekeliruan). Sebelum melakukan perhitung terhadap kuadrat error (kekeliruan), maka terlebih dahulu data hasil penelitian untuk variabel X diurut dari skor terkecil sampai skor terbesar, sehingga diperoleh kelompok (k) data yang sama. Selanjutnya, data variabel Y menyesuaikan atau mengikuti urutan data variabel X. Untuk lebih jelasnya, dapat dilihat pada tabel berikut ini : TABEL II KELOMPOK DATA Y BERDASARKAN X YANG SAMA NO X 3 5 3 33 36 38 KELOMPOK (k) 3 5 n Y 6
6 7 8 9 0 3 5 6 7 8 9 0 0 6 7 3 3 8 9 7 53 5 60 6 6 0 3 5 Dari tabel diatas diperoleh harga kuatdat error (kekeliruan) JK(E) = 6.67; JK(TC) = -03.8; STC = -7.96; SE =.33; =.6 dan = -5.38. Jadi dapat kita masukan kedalam uji linieritas dan uji keberartian, diperoleh hasil perhitungan tercantum dalam daftar Analisis Varians (ANAVA) sebagai berikut : TABEL III DAFTAR ANALISIS VARIANS Sumber Varians Total Regresi (a) Regresi (b/a) Residu Tuna Cocok Kekeliruan Dk 0 8 3 5 JK 36 3..6-96.8-03.8 6.67 Dari tabel diatas diperoleh harga RJK.6-5.38-7.96.33 F - 0.99-0.98 untuk uji linieritas 0.08 dan untuk uji keberartian sebesar 0.99. Berdasarkan kriteria pengujian untuk uji linieritas yang telah ditetapkan diatas bahwa ( )(, ). Jika digunakan taraf nyata diperoleh dari α = 0.0 maka
(. )(, ) atau (.)(,) =.86. ternyata harga lebih kecil dari (-0.98.86), sehingga dapat disimpulkan bahwa persamaan regresi = 0. + 0.03berbentuk linier. Selanjutnya, untuk uji keberartian telah ditetapkan kriteria pengujian bahwa dapat diperoleh dari ()(,, ). Jika digunakan taraf nyata α = 0.0 maka, (. )(,, ) atau (.)(,,) = 8.8. ternyata harga lebih kecil dari (-0.99 8.8), sehingga dapat disimpulkan persamaan regresi linier tersebut diatas tidak signifikan (tidak berarti). Selanjutnya dilakukan pengujian korelasi linier sederhana. Pengujian korelasi dimaksudkan untuk mengetahui beberapa kekuatan atau derajat hubungan antara variabel-variabel yang diteliti. Ukuran yang digunakan untuk mengetahui derajat hubungan terutama untuk dapat kuantitatif dinamakan koefisien korelasi (r). sedang koefisien penentu derajat hubungan antara variabel dinamakan koefisien determinan (r ). Rumus umum yang digunakan untuk pengujian ini adalah : ( )( ) = { ( ) }{ ( ) } Ket : : koefisien korelasi : jumlah sampel : jumlah nilai X : jumlah nilai Y : jumlah kuadrat nilai X
: jumlah kuadrat nilai Y : jumlah produk antara nilai X dan Y Dari perhitungan statistik diperoleh harga koefisien korelasi (r) = 0.06 dan koefisien determinan (r ) = 0.0036. Hasil perhitungan statistik sebelumnya mengandung makna bahwa derajat hbungan antara variabel X dan variabel Y sebesar 0.036 %. Dalam arti bahwa 0.036 % variasi yang terjadi pada variabel Y dapat dijelaskan oleh variabel X. Hasil pengujian koefisien korelasi dan koefisien determinan, selanjutnya dapat diuji tingkat signifikan atau keberartiannya. Hal ini dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut : = Ket : : distribusi t : koefisien korelasi : koefisien determinan : jumlah sampel Untuk kepentingan pengujian ini ditetapkan pasangan hipotesis statistik sebagai berikut : = 0 0
Kriteria pengujian : Terima, jika : dengan taraf nyata α = 0.0 dan dk = n. Dari hasil perhitungan diperoleh harga sebesar 0.55. sedangkan dari daftar distribusi t pada taraf nyata 0.0 diperoleh () = (. )( ) atau (. )() =.88. ternyata harga lebih kecil dari atau harga berada di daerah penerimaan, sehingga dapat disimpulkan bahwa koefisien korelasi diatas tidak signifikan. Untuk lebih jelasnya, hal ini dapat dilihat dalam gambar berikut : Gambar 3 Daerah Penerimaan dan Penolakan Hipotesis Pada taraf nyata 0.0 H 0 H A H A -.88 0.88
. Pembahasan Dari data penelitian diatas, dapat dihitung harga a dan b dalam penelitian ini dan didapatkan harga a = 0. dan harga b = 0.03. Sehingganya diperoleh persamaan regresi sebagai berikut : = 0. + 0.03. Persamaan ini mengandung makna bahwa setiap terjadi perubahan (penurunan atau peningkatan) sebesar satu unit pada variabel X, maka akan diikuti oleh perubahan (penurunan atau peningkatan) rata-rata sebesar 0.03 unit variabel Y. Diperoleh harga untuk uji linieritas 0.08 dan untuk uji keberartian sebesar 0.99. Berdasarkan kriteria pengujian untuk uji linieritas yang telah ditetapkan diatas bahwa diperoleh dari ()(, ). Jika digunakan taraf nyata α = 0.0 maka (. )(, ) atau (.)(,) =.86. ternyata harga lebih kecil dari (-0.98.86), sehingga dapat disimpulkan bahwa persamaan regresi = 0. + 0.03berbentuk linier. Selanjutnya, untuk uji keberartian telah ditetapkan kriteria pengujian bahwa dapat diperoleh dari ()(,, ). Jika digunakan taraf nyata α = 0.0 maka, (. )(,, ) atau (.)(,,) = 8.8. ternyata harga lebih kecil dari (-0.99 8.8), sehingga dapat disimpulkan persamaan regresi linier tersebut diatas tidak signifikan (tidak berarti). Dari perhitungan statistik diperoleh harga koefisien korelasi (r) = 0.06 dan koefisien determinan (r ) = 0.0036. Hasil perhitungan statistik sebelumnya mengandung makna bahwa derajat hbungan antara variabel X dan variabel Y sebesar 0.036 %. Dalam arti bahwa 0.036 % variasi yang terjadi pada variabel Y dapat dijelaskan oleh variabel X.
Dari hasil perhitungan diperoleh harga sebesar 0.55. sedangkan dari daftar distribusi t pada taraf nyata 0.0 diperoleh () = (. )( ) atau (. )() =.88. ternyata harga lebih kecil dari atau harga berada di daerah penerimaan, sehingga dapat disimpulkan bahwa koefisien korelasi diatas tidak signifikan.