Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang Di Provinsi Sumatera Utara

(1)

Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah

Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang

Di Provinsi Sumatera Utara

Tahun 2011

TUGAS AKHIR

FIRMAN NUGRAHA

102407012

PROGRAM STUDI DIPLOMA 3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

Ana

Diajukan u

FAKULT

Analisis Fakto

Tenaga

Di

n untuk meleng

PROGRAM

DE

TAS MATE

UNIVE

ktor-Faktor

ga Kerja In

Di Provins

Ta

TUG

lengkapi tuga

FIRMAN

1

RAM STUDI

DEPARTEM

EMATIKA D

UNIVERSITAS

tor Yang Me

Industri Bes

insi Sumate

Tahun 2011

UGAS AKHI

gas dan mem

Madya

AN NUGR

102407012

UDI DIPLOM

MEN MATE

A DAN ILM

AS SUMATE

MEDAN

2013

Mempengar

Besar dan Se

tera Utara

11

HIR

menuhi syara

RAHA

(3)

PERSETUJUAN

Judul : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang Di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2011

Kategori : Tugas Akhir Nama : Firman Nugraha NIM : 102407012 Program Studi : D3 Statistika Departemen : Matematika

Fakultas : Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) Universitas Sumatera Utara

Diluluskan di Medan, Juli 2013

Diketahui/Disetujui oleh:

Departemen Matematika FMIPA USU

Ketua, Pembimbing

(4)

PERNYATAAN

Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang Di Provinsi

Sumatera Utara Tahun 2011 TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa Tugas Akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dari beberapa ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juli 2013

(5)

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan judul Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang Di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2011.

(6)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi v

Daftar Tabel vii

Daftar Gambar ix

Bab 1 Pendahuluan 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Identifikasi Masalah 4

1.3 Batasan dan Rumusan Masalah 4 1.4 Maksud dan Tujuan Penelitian 5

1.5 Manfaat Penelitian 5

1.6 Metodologi Peneltian 5

1.7 Tinjauan Pustaka 7

1.8 Sistem Penulisan 8

Bab 2 Landasan Teori 10

2.1 Perindustrian 10

2.1.1 Klasifikasi Industri Berdasarkan Kriteria 11 2.2 Konsep Dasar Analisa Regresi 15

2.3 Persamaan Regresi 16

(7)

2.4 Standar Error Estimasi 19 2.5 Uji F pada Regresi Linier Ganda 20 2.6 Koefisien Determinasi 21

2.7 Koefisien Korelasi 22

2.8 Uji Signifikan Parameter Regresi Individual 24

Bab 3 Gambaran Umum Badan Pusat Statistik 26 3.1 BPS (Badan Pusat Statistik) 26

3.2 Visi dan Misi BPS 26

3.2.1 Visi BPS 26

3.2.2 Misi BPS 27

3.3 Struktur Organisasi BPS Provinsi Sumatera Utara 27

3.4 Job Description 28

Bab 4 Analisis Data 31

4.1 Pengolahan Data 31

4.2 Standar Error Estimasi 40 4.3 Uji F pada Regresi Linier Ganda 41 4.4 Koefisien Determinasi 47 4.5 Perhitungan Korelasi Antar Variabel Y Dengan X1 48

Bab 5 Implementasi Sistem 53 5.1 Pengertian Implementasi Sistem 53 5.2 Mengenal Program SPSS 53 5.3 Mengaktifkan Program SPSS 54

5.4 Mengoperasikan SPSS 55

5.5 Pemasukan Data 56

5.6 Analisis Regresi dan Korelasi Dengan SPSS 58

(8)

Bab 6 Penutup

6.1 Kesimpulan 63

6.2 Saran 64

(9)

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1 Jumlah Tenaga Kerja, Industri Besar dan Sedang 31 Tabel 4.2 Tampilan SPSS Persamaan Regresi 33 Tabel 4.3 Harga Untuk Menghitung Koefisien b0, b1, b2, dan b3 35

(10)

DAFTAR GAMBAR

(11)

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pembangunan ekonomi adalah serangkaian usaha dan kebijaksanaan yang bertujuan untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat, memperluas lapangan kerja, meratakan pembagian pendapatan masyarakat, meningkatkan hubungan ekonomi regional, dan melalui pergeseran struktur kegiatan ekonomi dari sektor primer ke sektor sekunder dan tersier (TriWidodo,2006). Pembangunan ekonomi mutlak diperlukan oleh suatu Negara dalam rangka meningkatkan taraf hidup dan kesejahteraan masyarakat, dengan cara mengembangkan semua bidang kegiatan yang ada di suatu negara. Dalam rangka meningkatkan kesejahteraan masyarakat maka diperlukan pertumbuhan ekonomi yang meningkat dan distribusi pendapatan yang merata.

Dalam pelaksanaan pembangunan, pertumbuhan yang tinggi merupakan sasaran utama bagi negara berkembang. Pertumbuhan ekonomi yang terjadi selama suatu periode tertentu tidak lepas dari perkembangan masing-masing sektor atau subsektor yang ikut membentuk nilai tambah perekonomian suatu daerah.

(12)

dilaksanakan membutuhkan tenaga kerja yang sesuai. Perencanaan tenaga kerja memuat perkiraan permintaan atau kebutuhan dan penawaran atau penyediaan tenaga kerja, serta kebijakan maupun program ketenagakerjaan yang diperlukan dalam rangka menunjang keberhasilan pelaksanaan pembangunan.

Perencanaan tenaga kerja dapat dilakukan pada tahap perusahaan, lembaga pemerintah atau unit organisasi swasta lainnya. Perencanaan tenaga kerja seperti ini disebut perencanaan tenaga kerja mikro. Pemerintah biasanya juga membuat perencanaan tenaga kerja dalam cakupan wilayah tertentu maupun secara nasional. Jenis perencanaan tenaga kerja seperti itu dikenal sebagai perencanaan tenaga kerja makro, nasional atau perencanaan tenaga kerja regional.

Sistem perencanaan tenaga kerja menunjukkan kedudukan perencanaan tenaga kerja dalam kerangka perencanaan pembangunan secara keseluruhan. Perencanaan pembangunan yang disertai dengan data kependudukan dan informasi pasar kerja merupakan masukan utama dalam penyusunan perencanaan tenaga kerja. Hasil perencanaan tenaga kerja adalah berupa rencana tenaga kerja.

Dalam sistem perencanaan pembangunan yang melihat perencanaan tenaga kerja sebagai bagian integral dari perencanaan pembangunan, maka proses perencanaan tenaga kerja akan melibatkan instansi. Proses perencanaan tenaga kerja itu sendiri menunjukkan langkah-langkah yang perlu ditempuh dalam pelaksanaan perencanaan tenaga kerja.

(13)

barang jadi. Istilah industri sering juga disebut sebagai kegiatan manufaktur (manufacturing). Industri juga menyangkut semua kegiatan manusia dalam bidang ekonomi yang sifatnya produktif dan komersial, karena kegiatan ekonomi yang luas maka jumlah dan macam industri berbeda-beda untuk tiap negara maupun daerah.

Pada umumnya, makin maju tingkat perkembangan perindustrian di suatu negara atau daerah, makin banyak jumlah dan macam industri, dan makin kompleks pula sifat kegiatan dan usaha tersebut. Pada dasarnya, pengkalsifikasian industri didasarkan pada kriteria yaitu berdasarkan bahan baku, tenaga kerja, pangsa pasar, modal, atau jenis teknologi yang digunakan.

Berbicara mengenai kegiatan prindustrian maka dapat dihubungkan dengan Jumlah Tenaga Kerja yang merupakan faktor utama dalam menghasilkan suatu produktivitas dalam usaha industri tersebut. Tenaga kerja dalam perindustrian sangat berperan aktif dalam proses kegiatan pengolahan suatu kegiatan ekonomi untuk mengubah barang dasar secara mekanis atau kimia, sehingga menjadi barang setengah jadi atau barang jadi. Sehingga barang tersebut menjadi barang yang lebih tinggi nilainya, dan sifatnya lebih dekat kepada pemakai akhir.

(14)

1.2 Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukan sebelumnya terdapat beberapa permasalahan antara lain:

1. Apakah ada pengaruh yang signifikan antara banyaknya jumlah tenaga kerja terhadap industri besar dan sedang di Provinsi Sumatera Utara,

2. Industri besar dan sedang yang dimaksud dalam penelitian ini dijelaskan menurut jumlah perusahaan industri, biaya output, dan nilai tambah berdasarkan hasil pasar,

3. Variabel-variabel yang dianalisis adalah banyaknya jumlah perusahaan industri, biaya output, dan nilai tambah berdasarkan hasil pasar.

1.3 Batasan dan Rumusan Masalah

Untuk mengarahkan penelitian ini agar tidak menyimpang dari sasaran yang dituju maka perlu dibuat pembatasan ruang lingkup permasalahan yaitu mengetahui ada tidaknya hubungan antara industri terhadap jumlah tenga kerja di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2011 dengan menggunakan Analisis regresi linier ganda dan korelasi.

(15)

1.4 Maksud dan Tujuan Penelitian

Penelitian merupakan salah satu cara memperoleh data yang kemudian dapat digunakan untuk mengetahui gambaran tentang suatu keadaan atau persoalan. Dengan adanya data yang lengkap akan dapat digunakan untuk membuat keputusan atau memecahkan suatu persoalan.

Adapun penelitian yang hendak dicapai penulis adalah untuk melihat atau menganalisis hubungan antara banyaknya jumlah tenaga kerja industri besar dan sedang di Provinsi Sumatera Utara tahun 2011.

1.5 Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi antara lain :

1) Memberikan atau menambah wawasan bagi penulis, terutama dalam penerapan ilmu yang didapat di bangku kuliah dengan menyatukan materi perkuliahan dengan objek permasalahan yang dijadikan materi pembahasan.

2) Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat sebagai bahan masukan dan referensi bagi pihak yang berkepentringan.

3) Melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya.

1.6 Metodologi Penelitian

(16)

Penelitian kepustakaan yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh data dan informasi dari perpustakaan dengan cara membaca buku-buku referensi dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yang mendukung penulisan tugas akhir.

2. Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data untuk keperluan riset ini, telah dilakukan oleh penulis dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari kantor Badan Pusat Statistika (BPS) Provinsi Sumatera Utara Jl. . Data yang dikumpulkan tersebut kemudian disusun dan disajikan dalam bentuk angka – angka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.

3. Data penelitian dianalisis dengan menggunakan analisis multiple regresi linier ( Analisa Regresi Berganda ) dan korelasi. Analisis multiple regresi linier yang lebih dikenal regresi linier ganda merupakan perluasan dari regresi linier sederhana, pada regresi linier ganda variable independen lebih dari satu variable yang dihubungkan dengan satu variable dependen.

(17)

Pada analisis regresi berganda dihubungkan beberapa variable independen dengan satu variable dependen pada waktu yang bersamaan.

Model persamaan regresi linier ganda adalah :

k k

o a x a x a x

a

YΛ = + 1 1+ 2 2 +....+

Dimana :

Λ

Y

_{= variabel tidak bebas (dependent)}

= koefisien regresi

= variabel bebas (independent)

Koefisien-koefisien

a

o

,...,

a

kdapat dihitung dengan menggunakan

persamaan: ) ( ... ... ... ) ( ... ) ( ... 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 + + + + = + + + + = + + + + = + + + + = ki k ki i ki i ki o i ki ki i k i i i i o i i ki i k i i i i o i i ki k i i o X a X X a X X a X a Y X X X a X a X X a X a Y X X X a X X a X a X a Y X X a X a X a n a Y

Dimana koefisien regresi linier berganda dari variable – variable tersebut penulis akan mencari nilai dan pengaruhnya masing – masing terhadap variable terikat dengan menggunakan aplikasi SPSS 17.

1.7Tinjauan Pustaka

(18)

lebih tinggi nilainya. Dan sifatnya lebih dekat kepada pemakai akhir, termasuk dalam kegiatan ini adalah kegiatan jasa industri dan pekerjaan perakitan (assembling).

Perusahaan atau usaha industri merupakan suatu unit (kesatuan) usaha yang melakukan kegiatan ekonomi, bertujuan menghasilkan barang atau jasa, terletak pada suatu bangunan atau lokasi tertentu dan mempunyai catatan administrasi tersendiri mengenai produksi dan struktur biaya serta ada seorang atau lebih yang bertanggung jawab atas usaha tersebut.

Penggolongan sektor industri pengolahannya semata-semata hanya didasarkan kepada banyaknya tenaga kerja yang bekerja di perusahaan industri tersebut, tanpamemperhatikan apakah perusahaan itu menggunakan mesin tenaga atau tidak, serta tanpa memperhatikan besarnya modal perusahaan tersebut.

1.8Sistematika Penulisan

Untuk memenuhi target yang ditentukan dan memperoleh hasil yang maksimal dalam penyusunan tugas akhir nanti, penulis membagi penulisan tugas akhir ini dalam lima bab. Masing-masing bab terdiri dari beberapa subbab, yaitu sebagai berikut:

BAB 1 : PENDAHULUAN

Pada bab ini penulis menguraikan latar belakang penulisan, permasalahan yang ditimbulkan, maksud dan tujuan, pembatasan masalah dan sistematika penulisan.

(19)

Tinjauan teoritis dijelaskan dan dibahas mengenai pengertian-pengertian yang menyangkut dengan penelitian tugas akhir dan perumusan masalah. BAB 3 : GAMBARAN UMUM

Gambaran umum menjelaskan keadaan kantor dimana tempat penulis mengambil data, dan juga memberikan gambaran berupa job descrition, serta bagan atau struktur kantor tempat dimana penulis mengambil data. BAB 4 : PEMBAHASAN

Pada bab ini dijelaskan mengenai pembahasan dan analisa data untuk mengetahui pengaruh banyaknya jumlah tenaga kerja industri besar dan industri sedang di Provinsi Sumatera Utara.

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini menjelaskan cara penggunaan rumus-rumus yang dipakai dengan menggunakan program aplikasi SPSS 17.0.

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

(20)

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Perindustrian

Industri adalah bidang yang menggunakan keterampilan dan ketekunan kerja, serta penggunaan alat-alat di bidang pengolahan hasil bumi dan distribusinya sebagai dasarnya. Maka industri umumnya dikenal sebagai mata rantai, yang berhubungan dari usaha-usaha untuk mencukupi kebutuhan ekonomi yang mempunyai hubungan dengan hasil bumi. Seperti pertanian, perkebunan, dan pertambangan yang berhubungan erat dengan tanah. Sehingga kedudukan industri semakin jauh dari tanah, yang merupakan basis ekonomi, budaya, dan politik.

(21)

Istilah industri sering identik dengan semua kegiatan ekonomi manusia yang mengolah barang mentah atau barang baku menjadi barang setengah jadi atau barang jadi. Iustilah industri sering juga disebut sebagai kegiatan manufaktur (manufacturing). Industri juga menyangkut semua kegiatan manusia dalam bidang ekonomi yang sifatnya produktif dan komersial, karena kegiatan ekonomi yang luas maka jumlah dan macam industri berbeda-beda untuk tiap negara maupun daerah.

Pada umumnya, makin maju tingkat perkembangan perindustrian di suatu negara atau daerah, makin banyak jumlah dan macam industri, dan makin kompleks pula sifat kegiatan dan usaha tersebut. Pada dasarnya, pengkalsifikasian industri didasarkan pada kriteria yaitu berdasarkan bahan baku, tenaga kerja, pangsa pasar, modal, atau jenis teknologi yang digunakan.

Selain faktor-faktor tersebut, perkembangan dan pertumbuhan ekonomi suatu negara juga turut menentukan keanekaragaman industri negara tersebut. Semakin besar dan kompleks kebutuhan masyarakat yang harus dipenuhi, maka semakin berane- karagam jenis industrinya.

2.1.1 Klasifikasi Industri Berdasarkan Kriteria

Adapun klasifikasi industri berdasarkan kriteria masing-masing adalah sebagai berikut:

1. Klasifikasi Industri Berdasarkan Bahan Baku

(22)

a. Industri Ekstraktif

Industri Ekstraktif yaitu industri yang bahan bakunya diperoleh langsung dari alam. Misalnya, industri hasil pertanian, industri hasil perikanan, dan industri hasil kehutanan.

b. Industri Nonekstraktif

Industri Nonekstraktif yaitu industri yang mengolah lebih lanjut hasil-hasil industri lain. Misalnya, industri kayu lapis, industri pemintalan, dan industri kain.

c. Industri Fasilitatif

Industri fasilitatif disebut juga industri tertier, kegiatan industrinya adalah menjual jasa layanan untuk keperluan orang lain. Misalnya, perbankan, perdagangan, angkutan, dan pariwisata.

2. Klasifikasi Industri Berdasarkan Tenaga Kerja

Berdasarkan tenga kerja yang digunakan, industri dapat dibedakan menjadi: a. Industri Rumah Tangga

(23)

b. Industri Kecil

Industri kecil yaitu industri yang tenaga kerjanya berjumlah sekitar 5 sampai 19 orang, ciri-ciri industri kecil adalah memeliki modal yang relatif kecil, tenaga kerjanya berasal dari lingkungan sekitar atau masih ada hubungan saudara. Misalnya, industri batubara, dan industri pengolahan rotan.

c. Industri Sedang

Industri sedang yaitu industri yang menggunakan tenaga kerja berjumlah 20 sampai 99 orang, ciri-ciri industri sedang adalah memiliki modal yang cukup besar, tenaga kerjanya memiliki keterampilan tertentu, dan pimpinan memiliki kemampuan menagerial tertentu. Misalnya, industri koveksi, industri bordir, dan industri keramik.

d. Industri Besar

Industri besar yaitu industri dengan jumlah tenaga kerja lebih dai 100 orang, ciri-ciri undustri besar adalah memiliki modal yang besar dihimpun secara kolektif dalam bentuk pemilikan saham, tenaga kerja harus memiliki keterampilan khusus, dan pimpinan perusahaan dipilih melalui uji kemampuan dan kelayakan (fit and profertest). Misalnya, industri besi baja, dan industri pesawat terbang.

3. Klasifikasi Industri Berdasarkan Lokasi Unit Usaha

Keberadaan suatu industri sangat menentukan sasaran atau tujuan kegiatan industri. Bedasarkan pada lokasi unit usahanya, industri dapat dibedakan menjadi:

(24)

Industri berorientasi pada pasar yaitu industri yang didirikan mendekati daerah persebaran konsumen.

b. Industri Berorientasi Pada Tenaga Kerja (Employment Oriented Industry) Industri berorientasi pada tenaga kerja yaitu industri yang didirikan mendekati daerah pemusatan penduduk, terutama daerah memiliki angkatan kerja tetapi kurang dalam hal pendidikannya.

c. Industri Yang Berorientasi Pada Pengolahan (Supply Oriented Industry) Industri yang berorientasi pada pengolahan yaitu industri yang didirikan dekat atau ditempat pengolahan. Misalnya, industri semen di Palimanan Cirebon (dekat dengan batu gamping), industri pupuk di Palembang (dekat dengan sumber posfat dan amoniak), dan industri BBM di Balongan Indaramayu (dekat dengan kilang minyak.

d. Industri Yang Berorientasi Pada Bahan Baku

Industri yang berorientasi pada bahan baku yaitu yang didirikan di tempat tersedianya bahan baku, misalnya: industri konveksi berdekatan dengan industri tekstil, industri pengalengan ikan berdekatan dengan pelabuhan laut, dan industri gula berdekatan dengan lahan tebu.

(25)

2.2 Konsep Dasar Analisa Regresi

Analisa regresi adalah suatu analisis yang mengukur pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika pengukuran pengaruh ini melibatkan satu variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y) dinamakan analisis regresi linier sederhana yang dirumuskan : Y = a + bX. Nilai a adalah konstanta dan nilai b

adalah koefisien regresi untuk variabel X.

Kofisien regresi (b) adalah kontribusi besarnya perubahan nilai variabel bebas (X), semakin besar nilai koefisien regresi, maka kontribusi perubahan juga semakin besar dan sebaliknya akan semakin kecil nilai koefisien regresi, maka kontribusi perubahan juga semakin kecil. Kontribusi perubahan variabel X juga ditentukan oleh koefisien regresi positif atau negative.

Analisa regresi juga merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut juga sebagai analisis prediksi. Karena merupakan prediksi, maka nilai prediksi tidak selalu tepat dengan nilai riilnya, semakin kecil tingkat penyimpangan antara nilai prediksi dengan nilai riilnya, maka semakin tepat persamaan regresi yang dibentuk.

(26)

2.3 Persamaan Regresi

Analisis regresi digunakan apabila ada korelasi antara satu atau beberapa variabel bebas dengan variabel terikat (dependen ). Variabel bebas dapat berupa data kontinu maupun kategori. Persamaan regresi adalah suatu persamaan matematis yang mendefinisikan hubungan antara dua variabel. Persamaan regresi yang digunakan untuk membuat taksiran mengenai variabel dependent disebut

persamaan regresi estimasi, yaitu suatu formula matematis yang menunjukkan hubungan keterkaitan antara satu atau beberapa variabel yang nilainya sudah diketahui dengan satu variabel lain yang nialainya belum diketahui.

Sifat hubungan antar variabel dalam persamaan regresi merupakan hubungan sebab akibat (causal relationship). Oleh karena itu, sebelum menggunakan persamaan regresi dalam menjelaskan hubungan antara dua atau lebih variabel, maka perlu diyakini terlebih dahulu bahwa secara teoritis atau perkiraan sebelumnya, dua atau lebih variabel tersebut memiliki hubungan sebab akibat.

2.3.1 Persamaan Regresi Linier Sederhana

(27)

Regresi linier sederhana digunakan untuk mengetahui pengaruh satu variabel independen terhadap variabel dependen. Bentuk umum dari persamaan regresi linier sederhana untuk populasi adalah sebagai berikut:

(2.1)

Dimana:

= subjek dalam variabel dependen yang diprediksikan

= intercept

= koefisien regresi

= variabel bebas

= pengaruh galat atau residu

Untuk regresi linier yang menggunakan lebih dari dua variabel independent maka persamaan yang digunakan adalah:

(2.2)

Bentuk data yang akan diolah ditunjukkan pada tabel berikut ini:

(28)

Dari table 2.1 dapat dilihat bahwa Y1 berpasangan dengan X11, X21, …, Xk1

dan Y2 berpasangan dengan X12, X22, …, Xk2 dan umumnya data Yn berpasangan

dengan X1n, X2n, …, Xkn.

Dengan penelitian ini, penulis menggunakan regresi linier berganda 4 variabel, yaitu satu variable tak bebas (dependent variable) dan tiga variable bebas (independent variable).

Persamaan regresi berganda dengan tiga variable bebas ditaksir oleh:

(2.3)

Keterangan:

= nilai estimasi Y

=

nilai Y pada perpotongan antara garis linier dengan sumbu vertical Y

, ,

=

nilai variable independent

, ,

= slope yang berhubungan dengan nilai

X

1

, X

2

,

dan

X

3

Dan diperoleh persamaan normal yaitu:

(29)

! ! ! ! ! ! ! !

! ! ! ! ! ! ! ! ! (2.4)

! ! ! ! ! ! ! !

Harga-harga b0, b1, b2, b3 yang telah didapat kemudian disubstitusikan ke

dalam persamaan 2.4 sehingga diperoleh model regresi linier berganda Y atas X1,

X2, dan X3

2.4 Standar Error Estimasi

Dalam persamaan model regresi yang diperoleh, maka antara nilai Y dengan akan menimbulkan perbedaan hasil yang sering disebut sebagai standard error of estimation (s). atau kesalahan estimasi standar yang dirumuskan dengan:

$ %&'(

(2.5)

Atau

$)* + , -_.+.!. !/ """" (2.6)

Keterangan:

= nilai data hasil pengamatan

= nilai hasil regresi

(30)

1 = banyak variable bebas

2.5 Uji F pada Regresi Linier Ganda

Pengujian hipotesis bagi koefisien-koefisien regresi linier berganda dapat dilakukan secara serentak atau keseluruhan. Pengukian regresi linier perlu dilakukan untuk mengetahui apakah variabel-variabel bebas secara bersamaan memiliki pengaruh terhadap variabel tak bebas.

Langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut:

1. HO : b1 = b2 = b3 = ... = bk = 0, (X1, X2, ..., Xk tidakmempengaruhi Y)

H1 : minimal ada satu parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan

nol atau mempengaruhi Y.

2. Menentukan taraf nyata dan Ftabel dengan derajat kebebasan v1 = k dan v2 =

n-k-1

3. Menentukan kriteria pengujian

H0diterima bila Fhitung "2Ftabel

H0 ditolak bila Fhitung 3 Ftabel

4. Menentukan nilai statistik F dengan rumus:

45!6 789 :+ 789 $ - ;+; /

(2.7)

Dimana:

JKreg = jumlah kuadrat regresi

JKres = jumlah kuadrat residu (sisa)

(31)

JKreg = b1 )!< !+ b2 )!< ! + bk )!< ! (2.8)

Keterangan:

" " "=" >

789 $ - != !/ (2.9)

5. Membuat kesimpulan apakah H0 diterima atau ditolak.

2.6 Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan R2 untuk menguji regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua variabel. Koefisien determinasi adalah untuk mengetahui proporsi keberagaman total dalam variabel tak bebas Y yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas X yang ada di dalam model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka R2

akan ditentukan dengan rumus:

? 789 :

)! (2.10)

)! " ! =- / (2.11)

Keterangan:

(32)

Analisis Korelasi adalah alat yang dapat digunakan untuk menghitung adanya derajat hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lain. Hubungan antara variabel ini dapat berupa hubungan yang kebetulan belaka, tetapi dapat juga merupakan hubungan sebab akibat.

Untuk mencari korelasi antara variabel Y dan X dapat dirumuskan sebagai berikut:

@ ABCDC.- ABC/- DC/ ,E ACF.- AB/FGE D

CF.- DB/FG

(2.12)

Untuk menghitung korelasi antara variabel tak bebas dengan tiga buah variabel bebas masing-masing adalah:

1. Koefisien korelasi antara Y dan X1

@H ABCDC.- ABC/- DC/ ,E A_BCF_{.- A}_BC_/F_{GE D}

CF.- DC/FG

(2.13)

@H AFCDC.- AFC/- DC/ ,E A_FCF_{.- A}

FC/FGE DCF.- DC/FG

(2.14)

@H AICDC.- AIC/- DC/ ,E AICF.- AIC/FGE D

CF.- DC/FG

(2.15)

Sedangkan untuk menghitung korelasi variabel bebas masing-masing adalah:

(33)

@ ABCAFC.- ABC/- AFC/ ,E A_BCF_{.- A}_BC_/F_{GE A}

FCF.- AFC/FG

(2.16)

2. Koefisien korelasi antara X1 dan X3

@ ABCAIC.- ABC/- AIC/ ,E A_BCF_{.- A}_BC_/F_{GE A}

ICF.- AIC/FG

(2.17)

@ AFCAIC.- AFC/- AIC/ ,E A_FCF_{.- A}

FC/FGE AICF.- AIC/FG

" (2.18)

Dua variabel dikatakan berkorelasi apabila perubahan pada suatu variabel akan diikuti oleh perubahan variabel lain, baik dengan arah yang sama maupun dengan arah yang berlawanan. Hubungan antara variabel dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis hubungan sebagai berikut:

1. Korelasi Postif

Terjadinya korelasi positif apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti dengan perubahan variabel yang lain dengan arah yang sama atau berbanding lurus. Artinya, apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti dengan peningkatan variabel yang lain.

2. Korelasi Negatif

Korelasi negatif terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti dengan variabel yang lain dengan arah yang berlawanan atau berbanding terbalik. Artinya, apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti dengan penurunan pada variabel yang lain dan sebaliknya.

3. Korelasi Nihil

(34)

Koefisien korelasi nihil adalah =J 2 @ 2 J* Jika dua variabel berkorelasi negatif maka nilai koefisien korelasi akan mendekati -1. Jika dua variabel tidak berkorelasi akan mendekati 0, sedangkan jika dua variabel berkorelasi positif maka koefisien korelasi akan mendekati +1.

Untuk lebih memudahkan mengetahui seberapa jauh derajat keeratan antara variabel tersebut, dapat dilihat pada perumusan berikut ini:

-1,00"2 r 2 -0,80 berarti berkorelasi kuat secara negatif; -0,79 2 r 2 -0,50 berarti berkorelasi sedang sacara negatif; -0,49"2 r 2 0,49 berarti berkorelasi lemah;

0,50"2 r 2 0,79 berarti berkorelasi sedang secara positif; 0,80"2 r 2 1,00 berarti berkorelasi kuat secara positif.

2.8 Uji Signifikan Parameter Regresi Individual

Meskipun telah diberikan cara uji keberartian regresi dalam uji F, namun belum diketahui bagaimana keberartian adanya setiap variabel bebas dalam regresi itu. Oleh karena itu untuk mengetahui bagaimana keberartian adanya setiap variabel bebas dalam regresi perlu diadakan pengujian mengenai b1,b2, b3. Pengujian dapat

dirumuskan dengan hipotesa sebagai berikut: HO: variabel X tidak mempengaruhi Y;

H1: variabel X mempengaruhi Y.

Untuk menguji hipotesis ini digunakan kekeliruan baku taksiran KLH M,

(35)

antar variabel bebas Xi. Dengan harga-harga ini dibentuk kekeliruan baku

koefisien b1, dengan persamaan:

$ ! O_{P <}$) +

!QRK .?!M (2.19)

Selanjutnya hitung statistik:

SS TS

UTV (2.20)

(36)

BAB 3

GAMBARAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK

3.1 BPS (Badan Pusat Statistik)

Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Negara Non Departemen. BPS melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh pemerintah antara bidang pertanian, agrarian, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan, dan keagamaan. Selain hal – hal di atas BPS juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi di lapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik di pusat maupun di daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan definisi, klasifikasi dan ukuran – ukuran lainnya.

3.2 Visi dan Misi BPS (Badan Pusat Statistik)

3.2.1 Visi BPS (Badan Pusat Statistik)

(37)

3.2.2 Misi BPS (Badan Pusat Statistik)

1. Memperkuat landasan konstitusional dan operasional lembaga statistik untuk penyelenggaraan statistik yang efektif dan efisien.

2. Menciptakan insan statistik yang kompeten dan profesional, didukung pemanfaatan teknologi informasi mutakhir untuk kemajuan perstatistikan Indonesia.

3. Meningkatkan penerapan standar klasifikasi, konsep dan definisi, pengukuran, dan kode etik statistik yang bersifat universal dalam setiap penyelenggaraan statistik.

4. Meningkatkan kualitas pelayanan informasi statistik bagi semua pihak. 5. Meningkatkan koordinasi, integrasi, dan sinkronisasi kegiatan statistik

yang diselenggarakan pemerintah dan swasta, dalam kerangka Sistem Statistik Nasional (SSN) yang efektif dan efisien.

3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara Setiap perusahaan baik perusahaan pemerintah maupun swasta mempunyai struktur organisasi, karena perusahaan juga merupakan organisasi. Dimana organisasi adalah suatu system dari aktivitas kerjasama yang terorganisir, yang dilaksanakan oleh sejumlah orang untuk mencapai tujuan bersama.

Dalam struktur organisasi ditetapkan tugas-tugas, wewenang dan tanggung jawab setiap orang dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan serta bagaimana hubungan yang satu dengan yang lain.

(38)

Adapun struktur organisasi yang dipakai oleh Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara adalah struktur organisasi berbentuk Lini dan staff.

1. Kepala kantor Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara 2. Bagian Tata Usaha

3. Bidang Statistik Produksi 4. Bidang Statistik Distribusi 5. Bidan Statistik Kependudukan

6. Bidang Pengolahan, Penyaajian dan Pelayanan Statistik 7. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

3.4 Job Description

Dalam menjalankan suatu organisasi maka diperlukan personal-personal jabatan tertentu dalam organisasi tersebut dimana masing-masing diberi tugas dan fungsi job description atau pembagian kerja. Kepala kantor dibantu bagian tata usaha yang terdiri dari :

1. Sub Bagian Urusan Dalam 2. Sub Bagian Perlengkapan 3. Sub Bagian Keuangan 4. Sub Bagian Kepegawaian 5. Sub Bagian Bina Program

Sedangkan bidang penunjang statistika ada 5 bidang, yaitu : 1. Bidang Statistik Produksi

(39)

2. Bidang Statistik Distribusi

Bidang Statistik Distribusi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatn statistic konsumen dan perdagangan besar, statistic keuangan dan harga produsen serta Statistik Kesejahteraan.

3. Bidang Statistik Sosial

Bidang Statistik Kependudukan mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistik demografi dan rumah tangga, satatistik ketenaga kerjaan dan statistic kesejahteraan.

4. Bidang Itegrasi Pengolahan dan Distribusi Sosial

Bidang Statistik Pengolahan Data mempunyai tugas yaitu melaksanakan kegiatan dan penyiapan data, penyusunan system, dan program serta operasional pengolahan data dengan computer.

5. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik mempunyai tugas yaitu melaksanakan kegiatan penyusunan neraca produksi, neraca konsumen dan akumulasi penyajian analisis serta kegiatan penerapan statistic.

(40)

(41)

BAB 4

PENGOLAHAN DATA

4.1 Pengolahan Data

[image:41.612.132.536.450.668.2]

Data yang diambil dari kantor Badan Pusat Statistik Sumatera Utara adalah data Jumlah Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang, Jumlah Perusahaan Industri Besar dan Sedang, Biaya Input, dan Nilai Tambah Berdasarkan Harga Pasar.

Tabel 4.1 Jumlah Tenaga Kerja, Jumlah Perusahaan Industri Besar dan Sedang, Biaya Input, dan Nilai Tambah Berdasarkan Harga Pasar.

Wilayah Jumlah

Tenaga Kerja

Jumlah Perusahaan

Biaya Input

Nilai Tambah

Nias 0 0 0 0

Mandailing Natal 310 1 384,49 27,53 Tapanuli Selatan 390 2 912,33 161,02 Tapanuli Tengah 1530 5 461,75 141,19

Tapanuli Utara 135 1 113,37 3,78

Toba Samosir 745 11 350,5 315,35

Labuhanbatu 3505 19 3507,23 1083,55

Asahan 7540 112 6193,15 1253,3

Simalungun 5181 49 6211,65 1547,82

Dairi 232 2 7,3 5,18

Karo 735 4 145,95 148,85

Deli Serdang 47998 344 14891,52 5662,01

Langkat 7580 57 2456,22 1684,07

(42)

[image:42.612.132.536.166.477.2]

Tabel 4.1 Jumlah Tenaga Kerja, Jumlah Perusahaan Industri Besar dan Sedang, Biaya Input, dan Nilai Tambah Berdasarkan Harga Pasar

(Lanjutan).

Wilayah Jumlah

Tenaga Kerja Jumlah Perusahaan Biaya Input Nilai Tambah Humbang Hasundutan 198 5 15,93 11,62

Pakpak Bharat 0 0 0 0

Samosir 45 1 5,5 15,14

Serdang Bedagai 9615 49 1886,53 1201,83 Batu Bara 5065 41 4043,22 8462,23 Padang Lawa Utara 2165 6 2522,75 746,26 Padang Lawas 1140 5 1158,96 467,1 Labuhanbatu Selatan 3260 19 6719,58 2894,85 Labuhanbatu Utara 3400 15 3082,58 614,28

Nias Utara 0 1 0 0

Nias Barat 0 0 0 0

Sibolga 0 0 0 0

Tanjungbalai 558 13 823 465,72

Pematangsiantar 4228 35 2010,77 537,14 Tebing Tinggi 1350 14 2186,81 135,27

Medan 36980 151 21621,56 7405,43

Binjai 1130 19 47,36 30,85

Padangsidimpuan 335 3 149,66 130,3

Gunungsitoli 21 1 0,36 0,45

Jumlah 145416 987 81910,94 35153,62

Rata-rata 4406,55 29,91 2482,15 1065,26

Dari data tabel 3.1 maka:

Y = Jumlah Tenaga Kerja

X1 = Jumlah Perusahaan

X2 = Biaya Input

(43)

[image:43.612.138.504.198.346.2]

Dalam mengalisa data tabel 3.1 tersebut menggunakan SPSS, diperoleh output dan penjelasannya sebagai berikut:

Tabel 4.2 Tampilan SPSS untuk Persamaan Garis Regresi Linier Ganda.

Dari tabel 3.2 kolom unstandardized coefficients, diperoleh nilai:

b0 = -725.988

b1 = 99.932

b2 = 0.873

b3 = -0.021

Dengan demikian persamaan regresi linier ganda yang didapat atas X1, X2,

dan X3 adalah:

(44)

(45)

[image:45.792.80.712.143.474.2]

Tabel 4.3 Harga-Harga yang Diperlukan Untuk Menghitung Koefisien b0, b1, b2, dan b3

!" # $ %

!"

& " ' "( )* )+ )* ), )+ ),

- - -

-# ( . - ./010 12. ./010 12.

-2/21-" 3 ( . - 1.. 4 1- / 0144 . 1-0 04 -.1./

" # 2.- 2 04 1 2 0 1 .-/1 2 -21 2 42 010/

" 5( .2 .1. .1 / .1. .1 / 0 /120

3 02 .2-12 . 21.2 ./2212- .04/1/2 -2.-1 /

6 " (" .2-2 .2- 1 . -/.122 444. 1. -2/ 102 ./-- 2

1-20- 4 .1 2 2.1. 4 .4. 1/- 0-.4 14- 4 / 01

-3 " #" 2 / 0 4 142 20 1/ .-0. -1/2 2/0.1 / 4 02 41

-7 . 1. 21 / 014- -1.4 . 1/

$ .2 0 021 2 0/1/2 2/.1/- 2 210- 0144

7 3 # 0 / .00 0/ 12 244 1- 2 4/ 1// 0 . 100 /0. 2 .21 4

6 # ( 2/- 2 0241 4/01- 0---0120 2 1 0 .400410

3 ( 02 -1 12 1/ . 1.

8" # 8 " "( / 2 21 . 14 142 2/1 - /21

& ( - - -

-3 02 212 21 0 212- 21 0 /.1

3 # # 4 2 0 //412. - 1/. 0. 1 2/// 14 4 //1.2

(" 2-42 0 0-0.1 /04 1 . 42 1- .04 2 10. .0 042 12/

& # 6 9 5( 42 4 2 1 2 041 4 2 .412- 00 124 // 4 10

& # 6 9 0- 2 2/1 4 04 1 2 01/- ..212- 20 .2-1

6 " (" 3 ( . 4- 4 12/ / 01/2 4 1- 22-- 1 2 02 41 4

(46)

[image:46.792.65.717.142.328.2]

Tabel 4.3 Harga-Harga yang Diperlukan Untuk Menghitung Koefisien b0, b1, b2, dan b3 (Lanjutan)

!" # $ %

!"

& " ' "( )* )+ )* ), )+ ),

5( - - -

-( - - -

-3 # - - -

-%" # 22/ . / . 0421 -4 1-- 4-201.4 ./. / 124

& ( # ( 0 / .2 - -1 2. 1 0 -. 41 2 / 1 -

-/--421--# ## .2- 0 /41/ .21 .-4 21.0 / .1 / 2/- 1

.4 /- 2 4 124 0-210. . 40/22124 / 1 . 4- 4 0

1-% .- 0 1.4 .-1/2 / 1/0 2/41 2 04 1-4

& # " ..2 . 0 144 .-1. 00/1 / . -1 - 21

(47)

[image:47.792.89.709.141.473.2]

Tabel 4.3 Harga-Harga yang Diperlukan Untuk Menghitung Koefisien b0, b1, b2, dan b3 (Lanjutan)

)* )+ ), )*; )+; ),; ;

- - -

-# ( . - 1 - /2.01.- 0 /. 124 2 1 - 4

--" 3 ( /- .22/-/1 - 4 1/- 0 /. .041-. 2 100 2

--" # 42- -40 12- 4- -1 - 2 . .1-4 .014 .0-

--" 5( .2 2.-01 2 2 -1.- /2 1 4 01 / 2

3 / 2 4 12- .0 .21 2 /2-1 2 00214 222- 2

6 " (" 442 2 /0 1 2 . /0 1 2 .4 .--44 1 0-/-14- /2- 2

/000/- 044 4.2 1-- 00 // 1-- 200 ./.22 -41 2 - 4-1/ 24/2

4--3 " #" 2./4 . / 22/142 /- 2210 0- ./2/02 21 . 2 041 2 4/0 4

7 040 4 .14- - 1 4 0 2.1 41/. 2./ 0

$ 0- - .1 2 - 0-01 2 4 .- 10- 241. 20- 2

7 3 # 42 . 0 4. 41 4 42 221 / /..4 2 .4 1 . -2/.2 1 0 .-./-/--0

6 # ( 0. -4- /4 / 0 14- 42 2-14- . 0 4-..- 414 /.4- 1 4 2

0240--3 ( - 0-1 2 4 12- 0 -1/. 1 2 - 2

8" # 8 " "( - . 201 0 .--1 4 2 2.1 4 .21- . -0

& ( - - -

-3 02 0 12- 4/ 1.- .-1 2 1 - 2

3 # # 0 .2 / ./ /21 2 2222 2102 0- .22/ 2100 000. 21.2 00/ 2

(" - 442 -0 / - 1.- 0 /4 01 2 4/ 4.0 4 1 4- ..412 2420 2

& # 6 9 5( - 204 2.1 2 4 242 1 - .4 4.40 4 124 224 -.1 04/ 2

& # 6 9 2 -- . 010- 2. 0 01-- 2 .0. //1 / / / 10

4--6 " (" 3 ( 4 0- -2/.-1/- 0. 1-- .4 02 2 221./ /./- 2412 -4

4--6 " (" 5( 2 --- -0/- 1-- -//22 1-- 2 2- 104 . .. 1

(48)

-Tabel 4.3 Harga-Harga yang Diperlukan Untuk Menghitung Koefisien b0, b1, b2, dan b3 (Lanjutan)

)* )+ ), )*; )+; ),; ;

( - - -

-3 # - - -

-%" # 20 02 .01-- 2 / 1 4 4 4 . 4/ 21 . .40

& ( # ( 0 /- /2- 2.2124 - 1 2 0-0. 21 //2 1./ / 2 /0

# ## / -- 2 .12- / 4 012- 4 0 / . 1 / / 1 /

2--22/. /- 242 //1/- ./2 /- 10- /- 04 0 /241/. 20/0-. .10/ .4 2

-0--% 0 - 2.2 41/- .0/4-12- .4 0 1 2 1 4

--& # " --2 2- .41 - 0.42-12- . /1 4 /1- 2

[image:48.792.78.722.139.290.2]

(49)

Dari table 4.3 diperoleh harga-harga sebagai berikut:

= 145416 = 24720955

= 987 = 1715492768,87

" = 81910,94 = 651169378

= 35153,62 = 166585

= 10167450,62 = 877669778,81

= 3908549,79 = 178172017,50

= 332133445,73

Dengan persamaan:

!"""""" # ! ! !

! ! ! ! ! ! ! !

! ! ! ! ! ! ! ! !

! ! ! ! ! ! ! !

Maka diperoleh persamaan sebagai berikut:

145416 = 33b0 + 987b1 + 81910,94b2 + 35153,62b3

24720955 = 987b0 + 166585 b1 + 10167450,62b2 + 3908549,79b3

1715492768,87 = 81910,94b0+ 10167450,62b1 + 3908549,79b2 +

(50)

651169378 = 35153,62b0 + 3908549,79b1 + 332133445,73b2 +

178172017,50b3

Setelah persamaan disubstitusikan, diperoleh harga-harga sebagai berikut:

b0 = -725,988

b1 = 99,932

b2 = 0,873

b3 = -0,021

Dengan demikian persamaan regresi linier yang didapat atas X1, X2, dan

X3 adalah:

-725,988 99,932 ^ [W\ -0,021

Untuk menghitung kekeliruan baku taksiran Sy,123 diperlukan harga-harga yang

diperoleh dari persamaan regresi di atas untuk tiap harga X1, X2, dan X3 yang

diketahui.

Maka kekeliruan bakunya dapat dihitung dengan persamaan 2.6:

(51)

$)* + O _` ` a`b c`_{= =} """

$)* + O _` ` a`b c`_d """

$)* + ec b dd"""

$)* + 2259,71

Dengan hal ini berarti rata-rata jumlah tenaga kerja yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata jumlah tenaga kerja yang diperkirakan sebesar 2259,71.

4.3 Uji F pada Regresi Linier Ganda

Menguji keberartian regresi linier berganda dimaksudkan untuk meyakinkan apakah regresi berbentuk linier yang didapat berdasar penelitian ada artinya bila dipakai untuk membuat kesimpulan mengenai peubah.

Dari harga-harga table 4.3 dapat diketahui nilai jumlah kuadrat regresi (JKreg), nilai jumlah kuadrat residu (JKres) dan selanjutnya dapat dihitung Fhitung

Hipotesa mengenai keberartian model regresi adalah:

(52)

dilakukan untuk mengetahui apakah variabel-variabel bebas secara bersamaan memiliki pengaruh terhadap variabel tak bebas.

Langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut:

6. HO : b1 = b2 = b3 = ... = bk = 0, (X1, X2, ..., Xk tidakmempengaruhi Y)

H1 : minimal ada satu parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan

nol atau mempengaruhi Y.

7. Menentukan taraf nyata dan Ftabel dengan derajat kebebasan v1 = k dan v2 =

n-k-1

8. Menentukan kriteria pengujian

H0diterima bila Fhitung "2Ftabel

H0 ditolak bila Fhitung 3 Ftabel

9. Menentukan nilai statistik F dengan rumus:

45!6 789 :+ 789 $ - ;+; /

(2.7)

Dimana:

JKres = jumlah kuadrat residu (sisa)

(n – k – 1) = derajat kebebasan

JKreg = b1 )!< !+ b2 )!< ! + bk )!< ! (2.8)

Keterangan:

" " "=" >

(53)

789 $ - != !/ (2.9)

10. Membuat kesimpulan apakah H0 diterima atau ditolak.

2.6 Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan R2 untuk menguji regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua variabel. Koefisien determinasi adalah untuk mengetahui proporsi keberagaman total dalam variabel tak bebas Y yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas X yang ada di dalam model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka R2

akan ditentukan dengan rumus:

? 789 :

)! (2.10)

)! " ! =- / (2.11)

Keterangan:

2.7 Koefisien Korelasi

(54)

@ ABCDC.- ABC/- DC/ ,E ACF.- AB/FGE D

CF.- DB/FG

(2.12)

@H ABCDC.- ABC/- DC/ ,E ABCF.- ABC/FGE DCF.- DC/FG

(2.13)

@H AFCDC.- AFC/- DC/ ,E AFCF.- AFC/FGE DCF.- DC/FG

(2.14)

@H AICDC.- AIC/- DC/ ,E AICF.- AIC/FGE DCF.- DC/FG

(2.15)

4. Koefisien korelasi antara X1dan X2

FCF.- AFC/FG

(2.16)

@ ABCAIC.- ABC/- AIC/ ,E ABCF.- ABC/FGE AICF.- AIC/FG

(2.17)

(55)

@ AFCAIC.- AFC/- AIC/ ,E A_FCF_{.- A}_FC_/F_{GE A}

ICF.- AIC/FG"

(2.18)

4. Korelasi Postif

5. Korelasi Negatif

6. Korelasi Nihil

Korelasi nihil terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti pada perubahan variabel yang lain dengan arah yang tidak teratur (acak).

(56)

Untuk lebih memudahkan mengetahui seberapa jauh derajat keeratan antara variabel tersebut, dapat dilihat pada perumusan berikut ini:

-1,00"2 r 2 -0,80 berarti berkorelasi kuat secara negatif; -0,79 2 r 2 -0,50 berarti berkorelasi sedang sacara negatif; -0,49"2 r 2 0,49 berarti berkorelasi lemah;

0,50"2 r 2 0,79 berarti berkorelasi sedang secara positif; 0,80"2 r 2 1,00 berarti berkorelasi kuat secara positif.

2.8 Uji Signifikan Parameter Regresi Individual

Meskipun telah diberikan cara uji keberartian regresi dalam uji F, namun belum diketahui bagaimana keberartian adanya setiap variabel bebas dalam regresi itu. Oleh karena itu untuk mengetahui bagaimana keberartian adanya setiap variabel bebas dalam regresi perlu diadakan pengujian mengenai b1,b2, b3. Pengujian dapat

dirumuskan dengan hipotesa sebagai berikut: HO: variabel X tidak mempengaruhi Y;

H1: variabel X mempengaruhi Y.

Untuk menguji hipotesis ini digunakan kekeliruan baku taksiran KLH M, jumlah kuadrat-kuadrat _N dengan _N = >_N dan koefisien korelasi ganda antar variabel bebas Xi. Dengan harga-harga ini dibentuk kekeliruan baku

koefisien b1, dengan persamaan:

$ ! O_{P <}$) +

!QRK .?!M (2.19)

(57)

SS TS

UTV (2.20)

Yang berdistribusi t student dengan derajat kebebasan dk=(n-k-1). Kriterianya adalah tolak H0 jika ti lebih besar atau lebih kecil dari ttabel.

Pada analisis regresi berganda dihubungkan beberapa variable independen dengan satu variable dependen pada waktu yang bersamaan.

Model persamaan regresi linier ganda adalah :

k k

o a x a x a x

a

YΛ = + 1 1+ 2 2 +....+

Dimana :

Λ

Y

_{= variabel tidak bebas (dependent)}

= koefisien regresi

= variabel bebas (independent)

Koefisien-koefisien

a

_o

,...,

a

_kdapat dihitung dengan menggunakan

persamaan: ) ( ... ... ... ) ( ... ) ( ... 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 + + + + = + + + + = + + + + = + + + + = ki k ki i ki i ki o i ki ki i k i i i i o i i ki i k i i i i o i i ki k i i o X a X X a X X a X a Y X X X a X a X X a X a Y X X X a X X a X a X a Y X X a X a X a n a Y

(58)

f ^ Zg

Diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0,96, hal ini berarti 96% jumlah tenaga kerja dapat dijelaskan oleh variable jumlah perusahaan, biaya input, dan nilai tambah berdasarkan hasil pasar dengan persamaan regresi "

h =WXY*Z[[ ZZ*Z\X] ^*[W\] = ^*^XJ] "sedangkan sisanya dijelaskan

oleh faktor lain.

Dan untuk koefisien korelasi ganda adalah:

? e?

f e^ ZYg

f ^ Z[

(59)

Analisis Korelasi adalah alat yang dapat digunakan untuk menghitung adanya derajat hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lain. Hubungan antara variabel ini dapat berupa hubungan yang kebetulan belaka, tetapi dapat juga merupakan hubungan sebab akibat.

@ ABCDC.- ABC/- DC/ ,E ACF.- AB/FGE D

CF.- DB/FG

(2.12)

@H ABCDC.- ABC/- DC/ ,E A_BCF_{.- A}_BC_/F_{GE D}

CF.- DC/FG

(2.13)

@H AFCDC.- AFC/- DC/ ,E A_FCF_{.- A}

FC/FGE DCF.- DC/FG

(2.14)

@H AICDC.- AIC/- DC/ ,E AICF.- AIC/FGE D

CF.- DC/FG

(2.15)

(60)

FCF.- AFC/FG

(2.16)

@ ABCAIC.- ABC/- AIC/ ,E A_BCF_{.- A}_BC_/F_{GE A}

ICF.- AIC/FG

(2.17)

@ AFCAIC.- AFC/- AIC/ ,E A_FCF_{.- A}

FC/FGE AICF.- AIC/FG

" (2.18)

7. Korelasi Postif

8. Korelasi Negatif

9. Korelasi Nihil

(61)

Koefisien korelasi nihil adalah =J 2 @ 2 J* Jika dua variabel berkorelasi negatif maka nilai koefisien korelasi akan mendekati -1. Jika dua variabel tidak berkorelasi akan mendekati 0, sedangkan jika dua variabel berkorelasi positif maka koefisien korelasi akan mendekati +1.

Dari table 4.3 diperoleh harga-harga sebagai berikut:

= 145416 = 24720955

= 987 = 1715492768,87

" = 81910,94 = 651169378

= 35153,62 = 166585

= 10167450,62 = 877669778,81

= 3908549,79 = 178172017,50

= 332133445,73

Dengan persamaan:

!"""""" # ! ! !

! ! ! ! ! ! ! !

! ! ! ! ! ! ! ! !

! ! ! ! ! ! ! !

(62)

145416 = 33b0 + 987b1 + 81910,94b2 + 35153,62b3

24720955 = 987b0 + 166585 b1 + 10167450,62b2 + 3908549,79b3

1715492768,87 = 81910,94b0+ 10167450,62b1 + 3908549,79b2 +

332133445,73b3

651169378 = 35153,62b0 + 3908549,79b1 + 332133445,73b2 +

178172017,50b3

Setelah persamaan disubstitusikan, diperoleh harga-harga sebagai berikut:

b0 = -725,988

b1 = 99,932

b2 = 0,873

b3 = -0,021

Dengan demikian persamaan regresi linier yang didapat atas X1, X2, dan

X3 adalah:

-725,988 99,932 ^ [W\ -0,021

Untuk menghitung kekeliruan baku taksiran Sy,123 diperlukan harga-harga yang

diperoleh dari persamaan regresi di atas untuk tiap harga X1, X2, dan X3 yang

(63)

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain yang ada dalam dokumen desain sistem, yang disetujui dan menguji, menginstal, memulai, serta menggunakan sistem yang baru atau sistem yang diperbaiki. Tahapan implementasi sistem merupakn tahapan-tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming. Dalam pengolahan data dalam hal ini digunakan

software SPSS 17.0 for windows sebagai implementasi sistem sistem dalam memperoleh hasil perhitungan.

5.2 Mengenal Program SPSS

SPSS merupakan program untuk olah data statistik yang paling populer dan paling banyak pemakaianya di seluruh dunia dan banyak digunakan oleh para peneliti untuk bebagai keperluan seperti riset pasar, menyelesaikan tugas penelitian seperti skripsi, tesis, disertasi dan sebagainya. Awalnya, SPSS merupakan singkatan dari

(64)

kepanjangan SPSS adalah Statistical Product and Service Solution. SPSS pertama kali di buat pada tahun 1968 oleh tiga orang mahasiswa dari Stanford University.

5.3 Mengaktifkan Program SPSS

Langkah-langkah untuk mengaktifkan program SPSS: 1. Klik tombol Start pada jendela windows.

[image:64.612.132.507.278.591.2]

2. Klik All Programs, pilih menu SPSS Inc > Statistics 17.0, maka akan ditampilkan dalam bentuk sebagai berikut:

(65)

[image:65.612.146.509.100.368.2]

3. Tampilan awal pada SPSS:

Gambar 5.2 Tampilan Awal SPSS

5.4 Mengoperasikan SPSS

Tampilan pada SPSS yang telah aktif dilanjutkan dengan membuat data baru, dengan cara:

1. Pilih menu File

2. Pilih New

3. Ketika muncul jendela editor, klik Variabel View yang terletak di sebelah kiri bawah jendela editor. Lalu lakukan langkah sebagai berikut:

a. Name : digunakan untuk memberikan nama variabel

b. Type : digunakan untuk menentukan tipe data

(66)

d. Decimals : digunakan untuk memeberikan nilai desimal atau angka dibelakang koma

e. Label : digunakan untuk memberi nama variabel

f. Value : digunakan untuk memeberikan value atau nilai data nominal

atau ordinal

g. Missing : digunakan untuk menentukan data yang hilang

h. Align : digunakan untuk menentukan rata kanan, kiri, atau tengah i. Measure : digunakan untuk menentukan tipe atau ukuran data, yaitu

nominal, ordinal, atau skala.

5.5 Pemasukan Data

Langkah-langkah analisis dengan SPSS adalah sebagai berikut: 1. Bukalah program SPSS

(67)

[image:67.612.133.505.154.402.2]

Gambar 5.3 Memasukkan Data ke SPSS

3. Pada kotak dialog data pilih excel(*xls,*xlsx,*xlsm) pada menu file of tifes.

Gambar 5.4 Mengimport Data dari Ms. Excel

[image:67.612.136.505.486.689.2]

(68)

Gambar 5.5 Tampilan Memasukkan Data pada Ms. Excel

[image:68.612.137.510.126.349.2]

5. Maka akan muncul tampilan SPSS dengan data dari excel.

Gambar 5.6 Tampilan Data yang Telah di Import dari Ms. Excel

5.6 Analisis Regresi dan Korelasi Dengan SPSS

[image:68.612.134.506.509.692.2]

Adapun langkah-langkah analisis regresi dalam SPSS adalah sebagai berikut: 1. Pilih menu Analyze > Regression > Linear. Akan tampak tampilan seperti

(69)

[image:69.612.134.508.223.422.2]

Gambar 5.7 Tampilan pada jendela editor Regression

2. Setelah itu akan muncul kotak dialog. Masukkan variable terikat Jumlah Tenaga Kerja (Y) pada kotak Dependent, sedangkan variable bebas Jumlah Perusahaan (X1), Biaya Input (X2), dan Nilai Tambah (X3) pada kotak Independent (s). masukkan variable Wilayah pada Case Labels.

Gambar 5.8 Kotak Dialog Linier Regression

3. Isi kolom Method dengan perintah Enter

[image:69.612.238.428.555.712.2]

(70)

[image:70.612.216.452.235.438.2]

Gambar 5.9 Kotak Dialog Linear Regression: Options

5. Cek Include Constant In Equation

6. Pada pilihan Missing Value cek Exclude Cases Listwise

7. Tekan Continue

8. Pilih Statistics: pada bagian Regression Coefficients pilih Estimates Model Fit, Descriptive. Pada pilihan Residuals, pilih Durbin Watson.

Gambar 5.10 Kotak Dialog Linier Regression: Statistics

9. Tekan Continue

10. Klik OK untuk proses

[image:70.612.140.422.619.686.2]

(71)

[image:71.612.136.499.92.370.2]

Gambar 5.11 Output Hasil Korelasi

[image:71.612.136.497.96.371.2]

Gambar 5.12 Output Variabel Entered/Remove dari Hasil Regresi

[image:71.612.209.430.428.513.2]

(72)

[image:72.612.141.511.88.164.2]

Gambar 5.14 Output Hasil Anova

[image:72.612.139.505.233.355.2]

(73)

BAB 6 PENUTUP

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya:

1. Dari perhitungan diperoleh bahwa persamaan penduga dari Jumlah Tenga Kerja, untuk banyaknya Jumlah Perusahaan, Biaya Input, dan Nilai Tambah adalah:

=a c* d`` dd* d i * `a i = * i

2. Melalui uji keberartian regresi dengan taraf nyata -j ^ ^Y/ disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima. Hal ini berarti bahwa

persamaan regresi linier ganda Y atas X1, X2, dan X3 bersifat tidak nyata

atau Jumlah Perusahaan, Biaya Input, dan Nilai Tambah tidak mempengaruhi banyaknya Jumlah Tenaga Kerja yang diperoleh pada tahun 2011 di Provinsi Sumatera Utara.

3. Korelasi antara Jumlah Perusahaan, Biaya Input, dan Nilai Tambah Berdasarkan Hasil Pasar terhadap Jumlah Tenaga Kerja sebesar 0,98. Angka korelasi tersebut membuktikan bahwa hubungan antara variable independent dan ketiga variable dependent memiliki korelasi yang kuat dengan arah positif.

(74)

1.` Variabel X1 mempengaruhi terhadap variabel Y, sehingga dengan kata

lain terdapat korelasi terhadap variabel Y;

2. Variabel X2 mempengaruhi terhadap variabel Y, sehingga dengan kata

lain terdapat korelasi terhadap variabel Y;

3. Variabel X3 mempengaruhi terhadap variabel Y, sehingga dengan kata

lain terdapat korelasi terhadap variabel Y.

6.2 Saran

Dari analisis dan kesimpulan yang telah di dapat, ada beberapa saran penulis dapat berikan, yang mungkin bias membantu masyarakat maupun pemerintah dalam mengembangkan angka pertumbuhan ekonomi dalam industry di Provinsi Sumatera Utara adalah sebagai berikut:

(75)

DAFTAR PUSTAKA

Elcom. 2010. Belajar Kilat SPSS 17. Yogyakarta: Penerbit Andi.

Yasril. 2008. Analisis Multivariat, Jogjakarta : Mitra Cendikia.

BPS. Provinsi Sumatera Utara Dalam Angka 2011.

Sudjana. 2002. Metode Statistika. Bandung: Tarsito.

http://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&ved=0 CDsQFjAB&url=http%3A%2F%2Feprints.undip.ac.id%2F26785%2F1%2FDwi_ Suryanto_(C2B006027)(r).pdf&ei=nZBNUdCzCsTorAee4oDABA&usg=AFQjC NFeKhuGIprpw5zr26DGGkUfugv5oQ&bvm=bv.44158598,d.bmk

http://massofa.wordpress.com/2008/04/02/pengertian-dan-faktor-faktor-yang-mempengaruhi-produktivitas-kerja/