SPSS Variabel View diisi lengkap terlebih dahulu DATA

SPSS

Variabel View diisi lengkap terlebih dahulu DATA VIEW Tampilan Data View digunakan untuk memasukkan dan menyunting data. VARIABEL VIEW Variable View digunakan untuk memasukkan informasi atribut variabel

Variable View digunakan untuk memasukkan informasi atribut variabel:

REGRESI LINIER BERGANDA

No Sampel 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Nilai Ujian Manajemen Kauangan 95, 8 90, 0 82, 6 73, 0 65, 5 55, 0 85, 0 78, 0 91, 6 65, 5 85, 0 76, 5 99, 0 85, 0 Nilai ujian manajemen keuangan yang diraih peserta Magister Agribisnis seperti yang tertera pada tabel disamping. Saudara diminta untuk menghitung: Rerata, standar deviasi, nilai terendah, nilai tertingi dan frekuensi ujian manajemen keuangan

Aktifkan output yang akan dicopy kemudian pilih copy

Aktifkan output yang akan dicopy kemudian pilih copy special

REGRESI BERGANDA

PT Perkasa dalam beberapa bulan gencar mempromosikan sejumlah peralatan elektronik dengan membuka outlet-outlet di berbagai daerah. Seberapa jauh Income, Laju-Penduduk, Luas Outlet, Pesaing dan Biaya promosi, berpengaruh terhadap Penjualan PT Perkasa. Jelaskan per tabel dari hasil perhitungan anda. Berikut adalah data mengenai Penjualan. Biaya promosi dan Jumlah Outlet yang dikeluarkan di 15 daerah di Indonesia. Variabel Dependent (Y)

Periode Penjualan (Rupiah) Pendapatan Masyarakat Pertumbuhan Pddk Outlet (m 2) (juta Rp. ) Pesaing Promosi (Sat. Kompe (juta Rp. ) ti tor) 15 26 16 28 19 35 11 31 15 21 24 49 16 30 10 30 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 205. 000 206. 000 254. 000 246. 000 205. 000 291. 000 234. 000 209. 000 5, 46 2, 30 2, 60 3, 55 4, 35 3. 65 3, 44 2, 55 2, 00 1, 50 1, 15 1, 64 2, . 65 1, 45 1, . 67 2, 74 15, 9 16, 4 19, 8 18, 4 15, 0 20, 8 18, 4 15, 4 204. 000 216. 000 245. 000 286. 000 312. 000 265. 000 4, 79 2, 53 2, 75 2, 53 3, 51 2, 81 1, 35 2, 13 2, 64 1, . 63 2, 54 14, 9 17, 5 19, 2 20, 1 24, 8 16, 6 16 14 II 19 21 18 24 31 32 47 54 40 15 340. 000 3, 01 1, 53 29, 0 18 42

Regresi Sederhana Regresi Berganda Adjusted R square = 0, 916 artinya varibel penjualan dapat dijelaskan oleh variabel promosi, pertumbuhan penduduk, pendapatan masyarakat, outlet dan pesaing sebesar 91, 6%. Sedangkan sisanya 8, 4% dipengaruhi oleh faktor lain diluar model. R 2 mengukur keragaman (variasi) total dalam variabel tidak bebas (Y) yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas (Xi) yang ada dalam model persamaan regresi

Nilai sig dibandingkan dengan α Kriteria: Nilai Sig < α Variabel independent Secara bersama-sama Berpengaruh signifikan terhadap variabel dependent

Hipotesis Penelitian: Ho: Variabel promosi, pertumbuhan penduduk, pendapatan masyarakat , outlet dan pesaing secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap penjualan Ha: Variabel promosi, pertumbuhan penduduk, pendapatan masyarakat , outlet dan pesaing secara bersama-sama berpengaruh terhadap penjualan Hipotesis Statistik: Ho: β 1 = β 2 = β 3 = β 4 = β 5 Ha: β i not all equal

Kesimpilan Statistik: Ho ditolak, Ha diterima Nilai Sig < α Berpengaruh signifikan Kesimpulan penelitian: Variabel promosi, pertumbuhan penduduk, pendapatan masyarakat , outlet dan pesaing secara bersama-sama berpengaruh terhadap penjualan

Uji t Nilai keofisien untuk analisis path Nilai keofisien pada persamaan regresi berganda Persamaan garis regresi: ^ Y= 44764+ 728, 393 X 1+ 504, 246 X 2+ 6718, 441 X 3+ 383, 599 X 4+ 1940, 227 X 5 + e Nilai sig dibandingkan dengan α Kriteria: Nilai Sig < α Berpengaruh signifika

Uji t Hipotesis Penelitian: Ho: Secara parsial variabel outlet tidak berpengaruh terhadap penjualan Ha: Secara parsial variabel outlet berpengaruh terhadap penjualan Hipotesis Statistik: Ho: b 3 = 0 Ha: b 3 ≠ 0

Uji t Kesimpulan: 1. Secara partial variabel outlet berpengaruh terhadap penjualan 2. Secara partial variabel promosi berpengaruh terhadap penjualan 3. Secara partial variabel pendapatan masyarakat, pertumbuhan penduduk dan pesaing tidak pengaruh terhadap penjualan

Uji t Persamaan garis regresi: Y= 44764+ 728, 393 X 1+ 504, 246 X 2+ 6718, 441 X 3+ 383, 599 X 4+ 1940, 227 X 5 + e 1. Bila outlet diperluas 1 m 2 maka penjualan akan naik sebesar 6718, 441 rupiah 2. Bila promosi dinaikkan sebesar 1 juta rupiah maka penjualan akan naik sebesar 1940, 222 rupiah

Kuat lemahnya hubungan antara 2 variabel Korelasi Negatif Sempurna Korelasi Positif Sempurna Tidak Ada Korelasi Korelasi Negatif Kuat Negatif Lemah. Positif Lemah Positif Kuat -1 -0, 5 Korelasi Negatif 0 0, 5 Korelasi Positif 1

Hipotesis Penelitian: Ho : Tidak Ada hubungan variabel indepent dan variabel dependent Ha : Ada hubungan variabel indepent dan variabel dependent Hipotesis Statistik: Ho : r = 0 Ha : r ≠ 0

VARIABEL DUMMY Variabel Independent Variabel Dependent Logit

Dummy Variabe Nilai dan keterangan nilai: Contoh: 0 = konsumen tidak puas 1 = konsumen puas

Penelitian mengenai pengaruh daerah tempat, yaitu kota atau desa, terhadap harga telur ayam. Model: Y = + D + u Y = Harga telur ayam D = Daerah tempat tinggal D = 1 ; Kota D = 0 ; Desa u = kesalahan random. No Harga Sampe Telur Daer l Ayam ah 1 21000 1 2 19500 0 3 18500 0 4 21500 1 5 17000 0 6 20000 1 7 16500 0 8 18000 1 9 21000 1 10 22500 1 11 20000 0 12 21250 1 13 19750 0 14 18500 0 15 24000 1

Interpretasi seperti regresi sederhana atau berganda

Hipotesis Penelitian: Ho: Tidak terdapat perbedaan harga antara daerah perkotaan dengan pedesaan. Ha: Terdapat perbedaan harga antara daerah perkotaan dengan pedesaan. Hipotesis Statistik: Ho: = 0 Ho: 0 Y = 18535, 714 + 2620, 536 D + u Persamaan: Y= + D+u

Dummy: Perkotaan = 1 Pedesaan = 0 Y = 18535, 714 + 2620, 536 D + u Harga telur di Perkotaan = 18535, 714 + 2620, 536 (1) = 21156, 25 Harga telur di Pedesaan = 18535, 714 + 2620, 536 (0) = 18535, 714 Kesimpulan: 1. Terdapat perbedaan harga telur ayam antara daerah perkotaan dengan pedesaan 2. Harga telur ayam daerah perkotaan lebih tinggi dibanding dengan harga telur ayam di daerah pedesaan

REGRESI LOGISTIK (LOGIT) Variabel Independent Variabel Dependent DUMMY

Seorang peneliti ingin mengetahui bagaimana pengaruh kualitas pelayanan publik terhadap kepuasan pengguna (masyarakat). Kualitas pelayanan publik diteliti melaluji variabel Daya Tanggap (X 1) dan Empati (X 2). Kepuasan penggunana layanan (Y) sebagai variabel dependent adalah variabel dummy dimana jika responden menjawab puas maka

output selisihnya adalah sebesar 23, 181 dan mempunyai signifikansi 0, 000 < 0, 05 yang signifikan. Berarti penambahan variabel bebas mampu memperbaiki model sehingga dapat dinyatakan sebagai fit, atau dengan kata lain model boleh digunakan.

Hosmer dan Lemeshow Test untuk melihat apakah data empiris cocok atau tidak dengan model atau dengan kata lain diharapkan tidak ada perbedaan antara data empiris dengan model. Model akan dinyatakan layak jika signifikansi di atas 0, 05

Nilai Nagelkerke R square 0, 497 artinya variabel indedenpent mampu menjelaskan variabel dependent sebesar 49, 7%. Sedangkan sisanya sebesar 50, 3% dijelaskan oleh faktor lain diluar model

Nilai Sig X 2 < 0, 05 Secara parsial X 2 berpengaruh terhadap Y Kesimpulan: Semakin tinggi empati maka peluang pengguna layanan untuk puas semak