Pengertian
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang disetujui, menginstall dan memulai sistem yang baru atau sistem yang diperbaharui.
Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke programing. Dalam pengolahan data dalam karya tulis ini penulis menggunakan perangkat lunak (software) sebagai implementasi sistem yaitu SPSS 14.0 for windows dam menyelesaikan suatu soal perhitungan.
Statistik dan komputer
Komputer berasal dari kata’computare’dalam bahasa yunani yang berarti menghitung (bandingkan dengan kata ’to compute’ dalam bahasa ingris), maka komputer memang dibuat untuk melakukan pengolahan data yang didasarkan
Hotma Triana V. Harianja : Analisis Bauran Promosi Dalam Peningkatan Jumlah Pendapatan Premi Jasa Asuransi Komersial PT. Askes (Persero) Regional I Medan, 2008.
USU Repository © 2009
pada operasi matematika. Perkembangan teknologi komputer pun pada intinya berusaha mendayagunakan kemampuan perhitungan diatas dengan memperbaiki kinerja otak komputer atau CPU (Central Processing Unit), dari mulai teknologi XT yang sudah usang sampai teknologi Pentium IV dewasa ini.
Disamping itu, ilmu statistik baik itu statistik deskriptif maupun statistik inferensi, pada dasarnya adalah ilmu yang ”penuh” dengan operasi perhitungan matematika.Statistika berasal dari kata ”statistik” yang dapat didefenisikan sebagai data yang telah terolah yang kemudian mengalami proses pengolahan data. Tentunya proses tersebut dapat berlangsung hanya dengan didasarkan pada pengolahan data berbasiskan perhitungan matematika, sesuatau yang dapat dikerjakan dengan cepat oleh komputer. Jadi, jika stastistik menyediakan cara/metode pengolahan data yang ada, maka komputer menyediakan sarana pengolahan data statistik sehingga dihasilkan informasi yang relevan menjadi lebih cepat dan lebih akurat.
SPSS dan Komputer Statistik
Saat ini telah banyak beredar paket program komputer statistik dari yang kuno dan berbassis DOS seperti microstat sampai yang bebasis Windows seperti SPSS, Microsstat, Statgraf, minitab, Mathlab dan perangkat lunak lainya yang mengunakan bahasa pemograman tingkat tinggi seperti dan lain sebagainya
Hotma Triana V. Harianja : Analisis Bauran Promosi Dalam Peningkatan Jumlah Pendapatan Premi Jasa Asuransi Komersial PT. Askes (Persero) Regional I Medan, 2008.
USU Repository © 2009
Langkah-langkah Pengolahan Data SPSS
Berikui ini adalah langkah-langkah yang dilakukan dalam menyelesaikan program regresi linier berganda dengan SPSS sesuai dengan data dalam penulisan ini
1. Dari menu Start, pilih program SPSS
2. Pilih ”Open an existising” data file”, bila anda sebelumnya telah membangun file data dalm format SPSS tekan tombol cancel
3. Klik variable view,pada variable ini memiliki 10 kolom yaitu Name, Tipe, Width, Decimals, label, Missing, Colums, Align dan Measure
Hotma Triana V. Harianja : Analisis Bauran Promosi Dalam Peningkatan Jumlah Pendapatan Premi Jasa Asuransi Komersial PT. Askes (Persero) Regional I Medan, 2008.
USU Repository © 2009
Pengisian VariableView :
Variabel Bulan
Untuk variabel pertama, tempatkan pointer pada Baris 1 a. Name
Sesui kasus, letakkan pointer dibawah kolom Name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik bulan.
b. Type
Tipe data untuk bulan adalah string (kualitatif) c. Width
Untuk keseragaman ketik 8 d. Decimal
Hotma Triana V. Harianja : Analisis Bauran Promosi Dalam Peningkatan Jumlah Pendapatan Premi Jasa Asuransi Komersial PT. Askes (Persero) Regional I Medan, 2008.
USU Repository © 2009
Variabel pendapatan Premi
Karena variabel kedua maka tempatkan pointer pada baris ke 2 a. Name
Sesui kasus, letakkan pointer dibawah kolom Name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik pendapatan premi
b. Type
Tipe data untuk pendapatan premi adalah string (kualitatif) c. Width
Untuk keseragaman ketik 8 d. Decimal
Untuk keseragam ketik 2
Bagian lain dapat diabaikan.Untuk kembali ke Data View,klik tab sheet DataView yang berada dibawah atau tekan Ctrl+T
Variabel jumlah peserta.
Karena variabel kedua maka tempatkan pointer pada baris ke 3 a. Name
Sesui kasus, letakkan pointer dibawah kolom Name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik pendapatan premi.
b. Type
Tipe data untuk jumlah peserta adalah string (kualitatif) c. Width
Untuk keseragaman ketik 8 d. Decimal
Hotma Triana V. Harianja : Analisis Bauran Promosi Dalam Peningkatan Jumlah Pendapatan Premi Jasa Asuransi Komersial PT. Askes (Persero) Regional I Medan, 2008.
USU Repository © 2009
Bagian lain dapat diabaikan.Untuk kembali ke Data View, klik tab sheet DataView yang berada dibawah atau tekan Ctrl+T
Variabel jumlah badan Usaha
Karena variabel kedua maka tempatkan pointer pada baris ke 4 a. Name
Sesui kasus, letakkan pointer dibawah kolom Name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik pendapatan premi.
b. Type
Tipe data untuk jumlah peserta adalah string (kualitatif) c. Width
Untuk keseragaman ketik 8 d. Decimal
Untuk keseragam ketik 2
Hasil pengisian data tersebut dapat dilihat sebagai berikut
Hotma Triana V. Harianja : Analisis Bauran Promosi Dalam Peningkatan Jumlah Pendapatan Premi Jasa Asuransi Komersial PT. Askes (Persero) Regional I Medan, 2008.
USU Repository © 2009 Input Data
Langkah – langkah :
1. Letakkan pointer pada baris pertama yaitu pada variabel bulan ,isikan sesuaoi dengan kasus
2. Untuk variabel berikutnya sama (pendapatan premi, jumlah peserta, jumlah badan usaha)
3. Setelah itu lalu data tersebut disimpan.
Penyelesaian Regresi Linier Ganda dengan SPSS
Langkah –langkah :
1. Buka file data yang akan dianalisis 2. klik Analyze =>Regression =>Linier
3. Masukkan variabel pendapatan premi pada kotak Dependent ,jumlah peserta dan jumlah badan usaha pada kotak Independen .Pada method pilih enter.
4. Case label, pilih variabel bulan atau dapat juga diabaikan
5. Pilih kolom statistik dengan mengklik tab statistic dan berikan tanda ceklist pada kotak Estimatis, Model Fit, Descriptif, Part and Partial
Correlation, kemudian pada Residual, berikan checlist pada
Casewisediagnostic serta All cases.
6. Kemudian klik Continue, untuk meneruskan pengisian.
7. Klik plot, dan kemudian beri tanda cheklist pada pilihan produce all partial plot, lalu klik tombol Continue
Hotma Triana V. Harianja : Analisis Bauran Promosi Dalam Peningkatan Jumlah Pendapatan Premi Jasa Asuransi Komersial PT. Askes (Persero) Regional I Medan, 2008.
USU Repository © 2009
BAB 6
PENUTUP
6.1 Kesimpulan
1. Dari penguraian bab-bab yang sebelumya dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: Dilihat dari perkembangan jumlah pendapatan premi selama 12 bulan dari januari 2007 sampai desember 2007 tidak mengalami peningkatan yang terlalu jauh dari bulan yang sebelumnya, namun tingkat pendapatan premi PT.Askes Persero Medan, sudah menunjukkan jumlah yang sangat cukup baik. Adapun analisa penulis tentang bauran promosi yang telah dilakukan oleh pihak PT ASKES (persero) yaitu mass selling (membuat iklan), personal selling dan publisitas
2. Persamaan Regresi Linier Ganda pada data hasil pendapatan premi PT Askes Regional I Medan berdasarkan dari jumlah peserta dan jumlah badan usaha adalah:
Y∧ =-59.438230.335,58 +1.025.08,36 X +(-123.005.094,89) 1 X 2
3. Untuk pengujian regresi linier ganda dari tabel distribussi F dengan dk pembilang = 2, dk penyebut = 12 dan α = 5% (0,05) F tabel = 3,89 dan F hit = 8,6 berdasarkan hal tersebut F hitung lebih besar dari pada F
Hotma Triana V. Harianja : Analisis Bauran Promosi Dalam Peningkatan Jumlah Pendapatan Premi Jasa Asuransi Komersial PT. Askes (Persero) Regional I Medan, 2008.
USU Repository © 2009
tabel, maka H ditolak dan0 H diterima. Hal ini berarti bahwa 1 persamaan regresi linier berganda, Y atas X dan 1 X bersifat nyata ini 2 menyatakan bahwa jumlah peserta dan jumlah badan usaha secara bersama-sama mempengaruhi pendapatan premi PT .Askes regional I medan.
4. Dari perhitungan diatas diperoleh korelasi r (positif) yaitu sebesar 0,83 yang menunjukkan bahwa antara variabel X dan variabel Y berhubungan secara positif dengan tinggkat yang tinggi. Nilai determinasi sebesar 0,65 berarti ada sebesar 65% hasil pendapatan premi dapat dijelaskan oleh jumlah peserta dan jumlah badan usaha.
Y∧ =-59.438230.335,58 +1.025.08,36 X +(-123.005.094,89) 1 X 2
5. Dari kedua korelasi diatas bahwa nilai korelasi antara pendapatan premi dan jumlah peserta sebesar 0,809 dan badan usaha 0,230 dari kedua nilai itu yang memiliki korelasi terbesar adalah antara pendapatan premi dengan jumlah peserta yaitu sebesar 0,809 yang berarti pemberian premi peserta memberikan pengaruh yang lebih besar dari pada badan usaha.
6. Dari tabel distribusi t dengan dk = 9,α= 0,05 diperperoleh ttabel = 1,83
hit
t1 = 3,97 lebih besar dari tabel,sedangkant2hit= -0,22 lebih kecil
abel
t .Dengan demikian koefisien regresi linier berganda untuk X berarti 1
sedangkanX tidak berarti. Jadi prediksi untuk jumlah pendapatan 2 premi tersebut hanya jumlah peserta yang memberi pengaruh yang lebih berarti.
Hotma Triana V. Harianja : Analisis Bauran Promosi Dalam Peningkatan Jumlah Pendapatan Premi Jasa Asuransi Komersial PT. Askes (Persero) Regional I Medan, 2008.
USU Repository © 2009 6.2 Saran
1. Dari analisis data yang diperoleh maka dapat dilihat bahwa variabel bebas yang paling mempengaruhi jumlah pendapatan premi PT Askes (persero) Reg I adalah jumlah peserta, oleh karena itu sebaiknya pihak PT.Askes harus mampu lebih meningkatkan lagi strategi promosi, karena semakin efisien dan efektif strategi promosi yang digunakan penjualan jasa asuransi otomatis meningkat juga. Dengan meningkatnya bauran promosi yang dilakukan suatu perusahaan PT.Askes maka pendapatan premi akan tinggi. Dari hasil analisa yang penulis lakukan Pihak PT.Askes harus mampu mempertahankan penjualan jasa asuransinya dan diharapkan tahun 2008 ini perkembangan jumlah peserta lebih baik lagi sehingga pendapatan premi meningkat terus.
2. Pihak PT.Askes (persero) Regional I Medan terutama bagian Pemasaran di bidang Askes Komersial, harus lebih meningkatkan kinerjanya dalam hal mempublikasikan produk jasa yang ditawarkan dengan cara yang lebih menarik, efektif dan efisien.
Hotma Triana V. Harianja : Analisis Bauran Promosi Dalam Peningkatan Jumlah Pendapatan Premi Jasa Asuransi Komersial PT. Askes (Persero) Regional I Medan, 2008.
USU Repository © 2009
