TUGAS AKHIR
AGUS EFRATA BRAHMANA
NIM:062407135
PROGRAM STUDI DIII STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ANALISIS REGRESI BERGANDA TERHADAP
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU INFLASI TAHUN
2006-2007
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya
AGUS EFRATA BRAHMANA
NIM:062407135
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : ANALISIS REGRESI BERGANDA TERHADAP
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU INFLASI TAHUN 2006-2007
Kategori : TUGAS AKHIR
Nama : AGUS EFRATA BRAHMANA
Nomor Induk Mahasiswa : 062407135
Program Studi : D3 STATISTIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, Juni 2009
Diketahui/Disetujui oleh
Departemen Matematika FMIPA USU
Ketua, Pembimbing
Dr. Saib Suwilo, M.Sc. Drs. Pengarapen Bangun, M.Si.
PERNYATAAN
ANALISIS REGRESI BERGANDA TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU INFLASI TAHUN 2006-2007
TUGAS AKHIR
Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri,kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Mei 2009
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas segala rahmat dan karunia yang telah diberikan sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini dalam waktu yang telah ditetapkan.
Tujuan dari tugas akhir ini adalah untuk melengkapi persyaratan dalam memperoleh gelar Ahli Madya pada Program Diploma-III Jurusan Statistika FMIPA USU. Sehubungan dengan penulisan tugas akhir ini, penulis memilih judul “Analisis Regresi Berganda Terhadap Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Laju Inflasi”.
Penulis banyak menerima saran dan bimbingan dari berbagai pihak baik secara langsung maupun tidak langsung selama menyelesaikan tugas akhir ini. Untuk itu pada kesempatan ini,penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Bapak Drs. Pengarapen Bangun,M.Si selaku dosen pembimbing yang sangat membantu dalam penyusunan Tugas Akhir ini.
2. Bapak Prof.Dr.Eddy Marlianto, M.Sc, selaku Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam USU.
3. Bapak Dr.Saib Suwilo,M.Sc, ketua Departemen dan Jurusan Matematika FMIPA USU.
4. Bapak dan Ibu Dosen pengajar program D-III Statistika.
5. Seluruh staf dan pegawai FMIPA USU.
6. Bapak ketua BPS Provinsi Sumatera Utara yang telah mengijinkan penulis melakukan riset data untuk penyusunan tugas akhir ini.
7. Orangtua tercinta yang selalu memberikan dukungan dan semangat, semoga Tuhan memberkati.
8. Buat teman senasib seperjuangan Firdaus, Chanro,Sony,Johannes,Patar. Buat semua teman-temanku Stat C ’06,serta semua yang tidak disebutkan namanya terima kasih atas dukungan dan kerjasamanya selama ini.
9. Buat teman-teman di kos Patriman,Patetron,Kumuluz.
Demikianlah kiranya tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi siapa saja yang membacanya,khususnya bagi mahasiswa/i statistika di FMIPA USU.
Medan, Mei 2009 Penulis,
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan i
Pernyataan ii
Penghargaan iii
Daftar Isi v
Daftar Tabel vii
Daftar Gambar viii
BAB 1 : PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang 1
1.2Identifikasi Masalah 3
1.3Batasan Masalah 4
1.4Tujuan Penelitian 4
1.5Manfaat Penelitian 4
1.6Metodologi Penelitian 5
1.7Tinjauan Pustaka 6
1.8Sistematika Penulisan 7
BAB 2 : LANDASAN TEORI
2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi 9
2.2 Persamaan Regresi 10
2.2.1 Persamaan Regresi Linier Sederhana
2.2.2 Persamaan Regresi Linier Berganda 10
2.3 Uji Regresi Linier Ganda 15
2.4 Koefisien Determinasi 16
2.5 Koefisien Korelasi 17
2.6 Uji Koefisien Regresi Ganda 20
BAB 3 : SEJARAH SINGKAT BADAN PUSAT STATISTIK
3.1 Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik 22
3.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda 22
3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang 23
3.1.3 Masa Pemerintahan RI 23
3.1.4 Masa Orde Baru-Sekarang 24
3.2 Visi dan Misi 25
3.3 Kedudukan dan Fungsi BPS 26
3.4 Tata Kerja BPS 27
3.5 Tugas BPS 27
3.6 Struktur Organisasi BPS 30
BAB 4 : ANALISIS DATA
4.1 Pengolahan Data 33
4.3 Uji Regresi Linier Berganda 39
4.4 Mencari Koefisien Determinasi 42
4.5 Mencari Koefisien Korelasi 42 4.5.1 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Y dengan Xi 42
4.5.2 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Bebas 44 4.6 Pengujian Koefisien Regresi Berganda 45
BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian Implementasi Sistem 48
5.2 Peranan Komputer Dalam Statistika 48
5.3 Cara Kerja SPSS 50
5.4 Mengoperasikan SPSS 52
5.4.1 Mengaktifkan Program SPSS pada Windows 52
5.4.2 Pemasukan Data 52
5.4.3 Menyimpan Data 56
5.5 Analisis Regresi dengan SPSS 57
5.6 Analisis Korelasi dengan SPSS 58
BAB 6 : PENUTUP
6.1 Kesimpulan 60
6.2 Saran 61
DAFTAR PUSTAKA
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Data Hasil Pengamatan dari n Responden
(X1,X2,…,Xk,Y) 12
Tabel 4.1 Data Jumlah Uang Beredar (triliun rupiah), Suku Bunga Bank (persen),
Kurs Rupiah Terhadap Dolar dan Laju Inflasi (persen). 34
Tabel 4.2 Nilai-nilai yang dibutuhkan untuk menghitung
koefisien-koefisien 35
Tabel 4.3 Harga Penyimpangan Ŷ 38
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 3.1 Bagan Struktur BPS 32
Gambar 5.1 Tampilan saat membuka SPSS pada windows 52 Gambar 5.2 Tampilan pada pengisian variabel view 55
Gambar 5.3 Tampilan pada data view 56
Gambar 5.4 Tampilan saat membuka persamaan regresi 57
Gambar 5.5 Tampilan pada kotak dialog regresi 58
Gambar 5.6 Tampilan analisis korelasi 59
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Indonesia adalah salah satu Negara berkembang di kawasan asia. Salah satu indikator
kemajuan suatu Negara adalah perekonomian. Perekonomian menjadi salah satu
pondasi utama kekuatan suatu Negara. Namun, stabilitas ekonomi tidak selalu berjalan
dengan mulus karena perekonomian dipengaruhi oleh banyak faktor,baik faktor
ekstern maupun faktor intern. Salah satu indikator utama yang digunakan untuk
melihat perkembangan perekonomian suatu Negara adalah tingkat laju inflasi.
Inflasi adalah kecenderungan dari harga-harga untuk meningkat secara umum
terhadap kelompok barang kebutuhan masyarakat dan bersifat terus-menerus atau
kontinu. Kebalikan dari inflasi disebut deflasi, yaitu kecenderungan dari daya beli
uang sebagai alat tukar untuk menurun secara umum terhadap barang kebutuhan
masyarakat. Dapat dikatakan inflasi dan deflasi mempunyai hubungan timbal balik.
Angka inflasi yang mempunyai fluktuasi tinggi dari waktu ke waktu menandakan
perekonomian suatu Negara tidak atau kurang stabil. Indonesia pernah mengalami
tingkat inflasi yang sangat tinggi yaitu pada tahun 1996 dan 1997-1998 yang
Faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya inflasi sangat banyak ,bahkan termasuk
faktor politik dan keamanan. Dalam penelitian ini akan dibahas tiga faktor yang
mempengaruhi laju inflasi yaitu jumlah uang beredar,suku bunga bank dan nilai tukar
rupiah.
Jumlah uang yang beredar adalah banyaknya uang kartal dan uang giral serta
uang kuasi yang beredar di masyarakat. Semakin banyak uang beredar maka nilai
tukar (daya beli) yang menjadi lemah dan harga-harga kebutuhan akan naik. Dengan
kata lain,semakin banyak uang yang beredar semakin tinggi harga inflasi.
Tingkat suku bunga bank juga sangat berpengaruh terhadap inflasi. Jika suku
bunga bank rendah, masyarakat enggan untuk menyimpan uang di bank dan memilih
untuk menggunakan uangnya untuk bentuk kegiatan ekonomi lain. Akibatnya jumlah
uang yang beredar tinggi dan terjadilah inflasi. Sebaliknya,bila suku bunga bank
tinggi masyarakat akan tertarik untuk menyimpan uang karena jaminan bunga yang
tinggi. Kestabilan nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing juga mengindikasikan
tingkat inflasi. Ketika krisis ekonomi tahun 1998,nilai tukar rupiah terhadap dolar
sangat rendah, mencapai tiga belas ribu rupiah per dolar. Hal itu dibarengi dengan
kenaikan harga barang-barang kebutuhan yang mencapai 300% dari harga semula.
Pentingnya pengendalian inflasi didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi
yang tinggi dapat mengakibatkan dampak yang negatif kepada kondisi sosial ekonomi
masyarakat. Pertama,inflasi yang tinggi akan menyebabkan pendapatan riil
masyarakat turun dan akhirnya menjadikan semua kalangan masyarakat,terutama
ketidakpastian (uncertainty) bagi pelaku ekonomi dalam mengambil keputusan yang
pada akhirnya menurunkan pertumbuhan ekonomi. Jika inflasi tidak stabil maka para
investor akan takut menanamkan modalnya. Ketiga,tingkat inflasi domestik yang lebih
tinggi dibandingkan dengan Negara tetangga akan memberikan tekanan pada nilai
rupiah.
Atas dasar beberapa pertimbangan inilah yang melatarbelakangi penulis
mengambil judul “ Analisis Regresi Berganda Terhadap Faktor-Faktor Yang
Mempengaruhi Laju Inflasi tahun 2006-2007”, yang nantinya akan penulis uraikan
pada bab selanjutnya.
1.2. Identifikasi Masalah
Inflasi adalah kecenderungan dari harga-harga untuk meningkat secara umum
terhadap kelompok barang kebutuhan masyarakat dan bersifat terus-menerus atau
kontiniu. Angka inflasi yang mempunyai fluktuasi tinggi dari waktu ke waktu
menandakan perekonomian suatu Negara tidak atau kurang stabil.
Faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya inflasi sangat banyak,bahkan
termasuk faktor politik dan keamanan. Dalam penelitian ini akan dianalisis tiga faktor
yang mempengaruhi laju inflasi yaitu jumlah uang beredar,suku bunga bank dan nilai
tukar rupiah.
Oleh karena itu,diperlukan suatu pemahaman tentang besarnya derajat
agar para pelaku ekonomi dapat mengambil kebijakan untuk menjaga kestabilan nilai
inflasi yang diharapkan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan analisis regresi
berganda.
1.3 Batasan Masalah
Permasalahan yang akan diangkat oleh penulis adalah menganalisis faktor-faktor yang
mempengaruhi inflasi dengan regresi berganda. Adapun faktor yang akan dibahas
adalah jumlah uang beredar ,suku bunga bank,dan nilai kurs rupiah. Analisis terhadap
ketiga faktor tersebut dapat memberikan gambaran yang kurang lebih spesifik
mengenai perekonomian Indonesia sebagai Negara berkembang.
1.4 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Untuk melihat bagaimana pengaruh faktor jumlah uang beredar,suku bunga bank,
dan nilai tukar rupiah terhadap laju inflasi dengan analisis regresi berganda dan
mengetahui besarnya derajat hubungan antara satu faktor dengan faktor lain
dengan analisis korelasi.
2. Sebagai bahan aplikasi teori analisis regresi berganda dan korelasi yang penulis
dapatkan dari pembelajaran di perkuliahan.
1.5 Manfaat Penelitian
a. Untuk mengetahui hubungan antara jumlah uang beredar,suku bunga bank dan
nilai kurs rupiah terhadap laju inflasi.
b. Dapat melihat perkembangan perekonomian Indonesia melalui tingkat laju inflasi
dan digunakan dalam rangka pengambilan kebijakan untuk perbaikan
perekonomian Indonesia.
1.6 Metodologi Penelitian
Metode yang digunakan penulis dalam melaksanakan penelitian ini adalah :
1. Penelitian Kepustakaan
Penelitian kepustakaan dilakukan untuk mendapatkan tinjauan teoritis melalui
buku-buku literatur dan referensi yang mendukung.
2. Metode Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data,penulis mengambil data sekunder dari Badan Pusat
Statistik berupa buku-buku,referensi dan sumber-sumber yang dapat dipercaya
dari Kantor Badan Pusat Statistik(BPS) Sumatera Utara.
3. Metode Pengolahan Data
Data yang dikumpulkan diolah secara periodik dan dalam kurun waktu yang sama
yaitu antara januari 2006 s/d desember 2007. Adapun langkah-langkah
pengolahan yang dilakukan adalah :
a. Menentukan apa saja yang menjadi variabel bebas (X) dan variabel terikat(Y)
b.Mencari persamaan regresi antara variabel X dan Y dengan menggunakan
rumus yang telah diperoleh dari buku literatur.
c. Uji regresi linier berganda untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel
d.Uji koefisien regresi berganda dilakukan untuk mengetahui tingkat nyata
koefisien-koefisien regresi yang di dapat.
4. Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Sumatera Utara yang beralamat
di Jln.Asrama No 179 Medan tepatnya di perpustakaan BPS Medan pada bulan januari
2009.
1.7 Tinjauan Pustaka
Prinsip dasar permodelan regresi majemuk tidak berbeda dengan regresi sederhana.
Hanya saja pada regresi sederhana digunakan satu variabel terikat,maka pada regresi
majemuk digunakan lebih dari satu variabel terikat. Dengan semakin banyaknya
variabel bebas berarti semakin tinggi pula kemampuan regresi yang dibuat untuk
menerangkan variabel terikat,atau peran faktor-faktor lain di luar variabel bebas yang
digunakan,yan dicerminkan oleh error semakin kecil.Studi yang menyangkut masalah
ini dikenal dengan analisis regresi berganda.
Dengan :
i = 1,2,3,….,n
= nilai regresi
koefisien regresi
Kemudian akan dilihat bagaimana tingkat hubungan antara satu atau beberapa
variabel bebas dengan variabel terikat. Dalam regresi sederhana jika koefisien
determinasi tersebut diakarkan maka akan di dapat koefisien korelasi(r) yang
merupakan ukuran hubungan linier antar dua variabel (X dan Y). Untuk regresi
majemuk dapat dihitung beberapa koefisien korelasi, yaitu korelasi antara Y dengan
Rumus korelasi antara Y dengan adalah :
1.8 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau gambaran dari
Tugas Akhir ini,yaitu sebagai berikut
BAB 1 : PENDAHULUAN
Pada bab ini berisi tentang latar belakang permasalahan ,identifikasi
masalah,batasan masalah tujuan dan manfaat penelitian ,tinjauan pustaka
serta sistematika penulisan.
BAB 2 : LANDASAN TEORI
Pada bab ini berisi tentang konsep dasar analisis regresi, persamaan regresi,
analisis korelasi dan uji koefisien regresi berganda.
Pada bab ini berisi tentang sejarah instansi tempat penulis mengadakan
penelitian dan pengumpulan data . Isinya berupa sejarah BPS,tugas fungsi
landasan hukum dan operasional BPS serta susunan organisasi.
BAB 4 : ANALISA DATA
Pada bab ini berisi tentang cara penggunaan rumus dan metode yang telah
ditentukan dengan tinjauan pustaka.
BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM
Pada bab ini berisi tentang cara mengolah dan menganalisis data dengan
program SPSS.
BAB 6 : PENUTUP
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi
Perubahan nilai suatu variabel dapat disebabkan karena adanya perubahan pada
variabel-variabel lain yang mempengaruhinya.Misalnya pada seorang karyawan
terhadap perubahan tingkat produktivitas karena adanya perubahan upah yang
diterimanya. Dalam artian bahwa karyawan tersebut semakin produktif sebagai akibat
adanya tambahan upah yang diterimanya. Dalam hal ini berarti bahwa perubahan
produktivitas disebabkan oleh adanya perubahan upah. Dalam fenomena alam banyak
sekali kejadian yang saling berkaitan sehingga perubahan pada variabel lain berakibat
pada perubahan variabel yang lainnya. Teknik yang digunakan untuk menganalisis
hal-hal semacam ini disebut dengan analisis regresi.
Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk
membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat
perkiraan(prediction). Dengan demikian,analisis regresi sering disebut 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 kita bentuk.
Sehingga dapat didefinisikan bahwa : analisa regresi adalah metode statistika
variabel-variabel, dengan tujuan pokok dalam penggunaan metode ini adalah untuk
meramalkan atau memperkirakan nilai dari suatu variabel lain yang diketahui.
2.2 Persamaan Regresi
Persamaan Regresi (regression equation) adalah suatu persamaan matematis yang
mendefinisikan hubungan antara dua variabel. Persamaan regresi yang digunakan
untuk membuat taksiran mengenai variabel dependen 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 nilainya belum diketahui.
Sifat hubungan antarvariabel 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. Variabel yang nilainya akan
mempengaruhi nilai variabel lain disebut dengan variabel bebas(independent
variabel),sedangkan variabel yang nilainya dipengaruhi oleh nilai variabel lain disebut
variabel tergantung (dependent variabel).
Regresi linier sederhana yaitu suatu prosedur untuk mendapatkan hubungan matematis
dalam bentuk persamaan antara variabel bebas tunggal dengan variabel tak bebas
tunggal. Regresi linier sederhana hanya memiliki satu peubah bebas X yang
dihubungkan dengan satu peubah tak bebas Y.
Bentuk umum dari persamaan regresi linier untuk populasi adalah sebagai berikut :
µy,x = β0+ β1X
Dengan β0 dan β1 merupakan parameter-parameter yang ada dalam regresi itu.
Jika β0, β1 ditaksir oleh b0 dan b1,maka bentuk regresi linier sederhana untuk
sampel adalah sebagai berikut :
Ŷ = b0 + b1X
2.2.2 Persamaan Regresi Linier Berganda
Banyak persoalan penelitian/pengamatan yang terjadi sebagai akibat lebih dari dua
variabel, atau dengan kata lain memerlukan lebih dari satu peubah bebas dalam
membentuk model regresi. Sebagai salah satu contoh,IPK (Indeks Prestasi Kumulatif)
seorang mahasiswa (Y) bergantung pada jumlah jam belajar (X1),banyaknya buku
yang dibaca (X2),jumlah uang (X3) dan banyak faktor lainnya. Untuk memberikan
gambaran tentang suatu permasalahan/persoalan,biasanya sangat sulit ditentukan
sehingga diperlukan suatu model yang dapat memprediksi dan meramalkan respon
yang penting terhadap persoalan tersebut,yaitu regresi linier berganda.
Bentuk umum model regresi linier berganda untuk populasi adalah :
Dimana β0,β1,β2,…,βk adalah koefisien atau parameter model.
Model regresi linier berganda untuk populasi di atas dapat ditaksir berdasarkan
sebuah sampel acak yang berukuran n dengan model regresi linier berganda untuk
sampel,yaitu :
Ŷ = b0 + b1X1 + b2X2 +…+ bkXk
Dengan :
Ŷ = nilai penduga bagi variabel Y
b0 = dugaan bagi parameter konstanta β0
b1,b2,…,bk = dugaan bagi parameter konstanta β1,β2,…,βk
e = galat dugaan (error)
Untuk mencari nilai b0, b1,b2,…,bk diperlukan n buah pasang data
(X1,X2,….,Xk,Y) yang dapat disajikan dalam tabel berikut.
Tabel 2.1 : Data Hasil Pengamatan dari n Responden (X1,X2,….,Xk,Y)
Responden X1 X2 …….. Xk Y
1 X11 X21 …….. Xk1 Y1
2 X12 X22 …….. Xk2 Y2
. . . . . .
. . . . . .
. . . . . .
Dari tabel 2.1 dapat dilihat bahwa Y1 berpasangan dengan X11,X21,….,Xk1,
data Y2 berpasangan dengan X12,X22,….,Xk2 dan umumnya data Yn berpasangan
dengan X1n,X2n,…,Xkn.
Persamaan regresi berganda dengan dua variabel bebas X1,X2 ditaksir oleh :
Ŷ = b0 + b1X1 + b2X2
Dan diperoleh tiga persamaan normal yaitu :
ΣYi = b0n + b1ΣX1i + b2ΣX2i
ΣYiΣ1i = b0ΣX1i + b1ΣX1i2 + b2ΣX1iX2i
ΣYiΣX2i = b0ΣX2i + b1ΣX2iX1 + b2ΣX2i2
Sehingga dalam bentuk matriks dapat dituliskan :
=
Dalam penelitian ini,penulis menggunakan regresi linier berganda dengan 4
variabel, yaitu satu variabel tak bebas (dependent variable) dan tiga variabel bebas
(independent variabel).
Untuk regresi linier berganda dengan tiga variabel X1,X2,X3 ditaksir oleh :
Ŷ = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3
ΣYi = b0n + b1ΣX1i + b2Σ2i + b3ΣX3i
ΣYiX1i = b0ΣX1i + b1ΣX1i2 + b2ΣX1iX2i + b3ΣX1iX3i
ΣYiX2i = b0ΣX2i + b1ΣX2iX1i + b2ΣX2i2 + b3ΣX2iX3i
ΣYiX3i = b0ΣX3i + b1ΣX3iX1i + b2ΣX2iX3i + b3ΣX3i2
Sehingga dalam bentuk matriks dapat dituliskan :
=
Dengan :
Ŷ = variabel terikat ( nilai duga Y )
X1,X2,X3 = variabel bebas
b0,b1,b2,dan b3 = koefisien regresi linier berganda
b0 = nilai Y , apabila X1=X2=X3=0
b1 = besarnya kenaikan/penurunan Y dalam satuan,jika X1 naik/turun satu
satuan dimana X2,X3 konstan.
b2 = besarnya kenaikan/penurunan Y dalam satuan,jika X2 naik/turun satu
satuan dimana X1,X3 konstan.
b3 = kenaikan/penurunan Y dalam satuan,jika X3 naik/turun satu satuan
dimana X1,X2 konstan.
= atau - = tanda yang menunjukkan arah hubungan antara Y dengan variabel
bebas X.
Harga-harga b0,b1,b2 dan b3 yang telah didapat kemudian disubstitusikan ke
Dalam persamaan model regresi linier yang diperoleh,maka antara nilai Y
dengan Ŷ akan menimbulkan perbedaan hasil yang sering disebut sebagai kekeliruan.
Ukuran tersebut dapat dihitung oleh kekeliruan baku taksiran S2y.12…k , yang dapat
ditentukan oleh rumus :
S2y.12…k =
Dengan :
Yi = nilai data hasil pengamatan
Ŷ =nilai hasil regresi
n = ukuran sampel
k = banyak variabel bebas
2.3 Uji Regresi Linier Berganda
Pengujian hipotesis bagi koefisien-koefisien regresi linier berganda dapat dilakukan
secara serentak atau keseluruhan. Pengujian 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) Menentukan formulasi hipotesis
H0:b1=b2=b3=…=bk=0(X1,X2,…Xk tidak mempengaruhi Y)
H1: minimal ada satu parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan nol
2) Menentukan taraf nyata α dan nilai Ftabel dengan derajat kebebasan v1=k dan
v2=n-k-1.
3) Menentukan kriteria pengujian
H0 diterima bila Fhitung≤ Ftabel
H0 ditolak bila Fhitung > Ftabel
4) Menentukan nilai statistik F dengan rumus :
F =
Dengan :
JKreg = jumlah kuadrat regresi
JKres = jumlah kuadrat residu(sisa)
(n-k-1) = derajat kebebasan
JKreg = + …+
Dengan : x1i = X1i
x2i = X2i-
xki = Xki
-JKres =
5) Membuat kesimpulan apakah H0 diterima atau ditolak.
2.4 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan R2 untuk pengujian regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua variabel. Koefisien determinasi adalah untuk
dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas X yang ada dalam model
persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka R2 akan ditentukan oleh rumus :
R2 = Dengan :
JKreg = jumlah kuadrat regresi
= –
2.5 Koefisien Korelasi
Analisis korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui adanya
derajat hubungan linear antara satu variabel dengan variabel yang lain. Hubungan
antara satu variabel dengan variabel yang lainnya dapat merupakan hubungan yang
kebetulan belaka,tetapi dapat juga merupakan hubungan sebab akibat.
Dua variabel dikatakan berkorelasi apabila perubahan pada satu variabel akan
diikuti oleh perubahan variabel lain, baik dengan arah yang sama maupun dengan arah
yang berlawanan. Hubungan antar variabel dapat dikelompokkan menjadi 3 jenis
hubungan sebagai berikut :
1. Korelasi Positif
Terjadinya korelasi positif apabila perubahan pada variabel yang satu
diikuti dengan perubahan variabel yang lain dengan arah yang sama
(berbanding lurus). Artinya,apabila variabel yang satu meningkat,maka
2. Korelasi Negatif
Korelasi negatif terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti
dengan perubahan variabel yang lain dengan arah yang berlawanan
(berbanding terbalik ). Artinya apabila variabel yang satu meningkat, maka
akan diikuti dengan penurunan pada variabel yang lain dan sebaliknya.
3. Korelasi nihil
Korelasi nihil terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti
perubahan pada variabel yang lain dengan arah yang tidak teratur ( acak ),
artinya apabila variabel yang satu meningkat , kadang diikuti dengan
peningkatan pada variabel yang lain dan kadang diikuti dengan penurunan
pada variabel yang lain
Besarnya hubungan antara variabel yang satu dengan variabel yang lain
dinytakan dengan koefisien korelasi yang disimbolkan dengan “r”. Besarnya koefisien
korelasi berkisar antara -1≤ r ≤ +1.
Untuk mencari korelasi antara variabel Y terhadap Xi atau ry.1,2,…,k dapat dicari
dengan rumus:
ry.1,2,…,k =
Sedangkan untuk mengetahui korelasi antar variabel bebas dengan tiga buah
1. Koefisien korelasi antara X1 dan X2
r12 =
2. Koefisien korelasi antara X1 dan X3
r13 =
3. Koefisien korelasi antara X2 dan X3
r23 =
Nilai koefisien korelasi adalah -1≤ r ≥1. Jika dua variabel berkorelasi
negatif maka nilai koefisien korelasi akan mendekati -1 ; jika dua variabel tidak
berkorelasi maka koefisien korelasi akan mendekati 0 ; sedangkan jika dua variabel
berkorelasi positif maka nilai koefisien korelasi akan mendekati +1.
Untuk lebih memudahkan mengetahui seberapa jauh derajat keeratan
antara variabel tersebut ,dapat dilihat pada perumusan berikut :
-1,00 ≤ r ≥ -8,00 berarti berkorelasi kuat secara negatif
-0,79 ≤ r ≥ -0,50 berarti berkorelasi sedang secara negatif
-0,49 ≤ r ≥ 0,49 berarti berkorelasi lemah
0,50 ≤ r ≥ 0,79 berarti berkorelasi sedang secara positif
2.6 Uji Koefisien Regresi Ganda
Keberartian adanya variabel-variabel bebas dalam regresi linier ganda perlu diuji
untuk menunjukkan seberapa besar pengaruh yang diberikan pada variabel tak bebas.
Dan cara yang tepat untuk mengujinya adalah dengan menggunakan uji statistik t (
t-student).
Dimisalkan populasi mempunyai model regresi berganda sebagai berikut :
µy,x= β0+β1X1 β2X2…+ βkXk
yang akan ditaksir oleh regresi berbentuk : Ŷ = b0 + b1X1 + b2X2 + … + bkXk .
Adanya kriteria bahwa variabel-variabel tersebut memberikan pengaruh yang berarti
atau tidak terhadap variabel tak bebas akan diuji hipotesis H0 melawan hipotesis
tandingan H1 dalam bentuk:
H0= βi = 0,i = 1,2…,k.
H1= βi ≠ 0,i = 1,2…,k.
Untuk menguji hipotesis tersebut digunakan kekeliruan baku taksiran .
Jadi untuk melihat kekeliruan baku dari koefisien bi adalah :
Perhitungan statistik t : ti =
Dengan distribusi t-student serta dk = (n-k-1), ttabel = ,dimana kriteria
BAB 3
SEJARAH SINGKAT
BADAN PUSAT STATISTIK (BPS)
3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik (BPS)
3.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda
1. Pada bulan Februari 1920 di kantor Statistik untuk pertama kalinya didirikan
oleh Direktur Pertanian,Kerajinan dan Perdagangan dan berkedudukan di
Bogor. Kantor ini diserahi tugas untuk mengolah dan mempublikasikan data
statistik.
2. Pada bulan Maret 1923 dibentuk suatu komisi yang bernama Komisi untuk
Statistik yang anggotanya merupakan wakil dari tiap-tiap departemen. Komisi
tersebut diberi tugas untuk merencanakan tindakan-tindakan yang mengarah
sejauh mungkin untuk mencapai kesatuan dalam kegiatan di bidang statistik di
Indonesia. Selain dari itu, komisi ini mengurus terutama bagian statistik yang
dimuat di dalam Laporan Indonesia yang sebelumnya disebut Laporan
Kolonial.
3. Pada bulan September 1924 nama lembaga tersebut diganti menjadi Kantor
pekerjaan mekanisme Statistik Perdagangan yang sekarang disebut Kantor Bea
Cukai. Kantor Pusat Statistik selain mencakup bidang administrasi mencakup
juga bagian yang menangani Urusan Umum,Statistik Perdagangan,Statistik
Pertanian,Statistik Kerajinan, Statistik Konjungtor,Statistik Sosial. Kegiatan
statistik pada era ini diarahkan untuk mendukung kebijakan yang ditempuh
oleh Pemerintahan Kolonial Belanda. Komisi ini juga pernah melakukan
sesuatu kegiatan statistik yang bersifat monumental yaitu Sensus Penduduk
1930, yang nerupakan sensus penduduk yang pertama kali dilakukan di
Indonesia.
3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang
Pada Juni 1942 Pemerintah Jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan statistic yang
utamanya diarahkan untuk memenuhi kebutuhan perang/militer. Dan tugas serta
fungsi kegiatan statistik pada saat itu lebih terkonsentrasi untuk keperluan militer.
3.1.3 Masa Pemerintahan RI
Setelah Proklamasi Kemerdekaan Republik Indonesia tanggal 17 Agustus 1945
kegiatan statistik ditangani oleh lembaga baru yaitu Kantor Penyelidikan Perangkaan
Umum Republik Indonesia (KAPPURI). Perkembangan berikutnya KAPPURI dilebur
menjadi Kantor Pusat Statistik (KPS) dan berada di bawah dan bertanggung jawab
Dengan Keputusan Presiden RI Nomor 172 Tahun 1957,terhitung mulai 1 Juni
1957 KPS diubah menjadi Biro Pusat Statistik, dan urusan statistik yang semula
menjadi tanggung jawab dan wewenang Menteri Perekonomian dialihkan menjadi
wewenang dan berada di bawah Perdana Menteri.Berdasarkan Keppres ini pula secara
formal nama Biro Pusat Statistik dipergunakan.
3.1.4 Masa Orde Baru-Sekarang
Seiring dengan perkembangan jaman,khususnya pada pemerintahan Orde Baru,untuk
memenuhi kebutuhan dalam perencanaan dan evaluasi pembangunan,mutlak
dibutuhkan data statistik. Untuk mendapatkan data secara tepat dan akurat ,salah satu
unsurnya adalah pembenahan organisasi BPS.
Dalam masa Orde Baru ini,BPS telah mengalami empat kali perubahan stuktur
organisasi ;
1. Peraturan Pemerintah No.16 Tahun 1980 tentang organisasi BPS
2. Peraturan Pemerintah No.6 Tahun 1980 tentang organisasi BPS
3. Peraturan Pemerintah No.2 Tahun 1992 tentang kedudukan, tugas, fungsi,
susunan dan tata kerja BPS
4. Undang-undang No.16 tahun 1997 tentang statistik
5. Keputusan Presiden RI No.86 tahun 1998 tentang BPS
6. Keputusan kepala BPS No.100 tahun 1998 tentang organisasi dan tata kerja
BPS
Tahun 1968,ditetapkan peraturan pemerintah No.16 tahun 1968 yaitu yang
mengatur organisasi dan tata kerja di pusat dan daerah. Tahun 1980,peraturan
pemerintah No. 6 Tahun 1980 tentang organisasi sebagai pengganti peraturan
pemerintah No.16 tahun 1968. Berdasarkan peraturan pemerintah No.6 tahun 1980 di
tiap provinsi terdapat perwakilan BPS dengan nama kantor statistik provinsi dan di
kabupaten atau kotamadya terdapat cabang perwakilan BPS dengan nama kantor
statistik kabupaten atau kotamadya. Pada tanggal 19 Mei 1997 menetapkan tentang
statistik sebagai pengganti UU No.6 dan 7 tentang sensus dan statistik. Pada tanggal
17 Juli 1998 dengan keputusan presiden RI No.89 tahun 1998,ditetapkan BPS
sekaligus mengatur tata kerja dan stuktur organisasi BPS yang baru.
3.2 Visi dan Misi
Adapun visi Badan Pusat Statistik adalah menjadi sumber informasi statistik sebagai
tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional,didukung sumber
daya manusia yang berkualitas,ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang
muktahir.
Sedangkan misi Badan Pusat Statistik adalah untuk menjungjung
pembangunan nasional BPS mengembangkan misi mengarahkan pembangunan
statistik pada penyediaan data statistik yang handal dan bermutu ,efektif dan
efisien,peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik dan
3.3 Kedudukan dan Fungsi Badan Pusat Statistik
Badan Pusat Statistik sebagai lembaga pemerintah non departemen yang berada di
bawah dan bertanggung jawab kepada presiden ( Keppres No.86 tahun 1998),dalam
melaksanakan tugasnya berdasarkan beberapa ketentuan perundangan :
1. UU No.16 tentang Statistik
2. Keputusan Presiden No.86 tahun 1998 tentang BPS
3. Peraturan pemerintah No.51 tahun 1999 tentang penyelenggaraan statistik
Berdasarkan keputusan presiden No.86 tahun 1998 dalm menyelenggarakan
statistik dasar melaksanakan koordinasi dan kerjasama serta mengembangkan dan
membina statistik sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku. Fungsi
yang diselenggarakan Badan Pusat Statistik adalah :
1. Perumusan kebijaksanaan perencanaan, pengumpulan, pengolahan ,
penyajian data, dan analisis di bidang statistik produksi dan kependudukan
serta bidang statistik distribusi dan neraca nasional.
2. Pembinaan dan pelaksanaan koordinasi kegiatan statistik dengan departemen
dan instansi lainnya dalam mengembangkan berbagai jenis statistik yang
diperlukan,serta pelaksanaan kerjasama di bidang statistik dengan
lembaga/organisasi lain baik di dalam maupun luar negeri.
3. Penyajian data kepada pemerintah dan masyarakat dari hasil kegiatan
nasional secara berkala baik dari hasil penelitian sendiri maupun dari data
sekunder.
4. Penyebarluasan statistik melalui berbagai cara baik langsung maupun tidak
langsung.
5. Pengelolaan keuangan,kepegawaian dan organisasi, perlengkapan dan
perbekalan serta memberikan pelayanan administrasi di lingkungan BPS.
3.4 Tata Kerja Badan Pusat Statistik
Para deputi wajib melaksanakan koordinasi dan kerja sama teknis statistik di dalam
dan di luar negeri sesuai dengan bidang tugas masing-masing dan harus melaporkan
kepada kepala BPS. Dalam melaksanakan tugasnya wajib menerapkan prinsip
koordinasi,integrasi,sibronisasi dan sinlifiksi, baik dalam lingkungan masing-masing
antara satuan unit organisasi di lingkungan BPS maupun dengan instansi lainnya di
luar BPS sesuai bidang masing-masing.
3.5 Tugas BPS
Menurut Keputusan Presiden RI Nomor 6 Tahun 1992 tugas BPS adalah :
1. Melakukan kegiatan statistik yang ditugaskan kepadanya oleh pemerintah,
antara lain di bidang pertanian, agraria, pertambangan, perindustrian,
perhubungan,perdagangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan
2. Atas nama pemerintah melaksanakan koordinasi di lapangan kegiatan
statistik dari segenap instansi pemerintah 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 lain-lain.
3. Mengadakan segala daya agar masyarakat menyadari akan tujuan dan
kegunaan statistik.
Berdasarkan Keppres ini Kepala berada di bawah dan bertanggungjawab
langsung kepada Presiden serta mempunyai tugas :
1. Memimpin BPS sesuai dengan tugas dan fungsi BPS serta membina
aparatur BPS agar berdaya guna dan berhasilguna.
2. Menentukan kebijakan teknis pelaksanaan di bidang statistik yang secara
fungsional menjadi tanggungjawabnya sesuai dengan peraturan
perundang-undangan yang berlaku serta kebijakan umum yang telah ditetapkan oleh
Pemerintah.
3. Membina dan melaksanakan koordinasi dengan departemen dan instansi
lainnya dalam mengembangkan berbagai jenis statistik yang diperlukan,
serta melaksanakan kerjasama di bidang statistik dengan
lembaga/organisasi lain baik di dalam maupun di luar negeri.
Wakil Kepala BPS berada di bawah dan bertanggung jawab langsung
1. Membantu Kepala BPS dalam membina dan mengembangkan administrasi
BPS agar berdayaguna dan berhasil guna.
2. Membantu Kepala BPS dalam mengkoordinasikan tugas-tugas Deputi,
Pusat Pendidikan dan Pelatihan Statistik dan Perwakilan BPS di daerah.
3. Mewakili Kepala BPS dalam hal Kepala BPS berhalangan.
Deputi Administrasi mempunyai tugas menyelenggarakan pembinaan
pengelolaan keuangan,kepegawaian dan organisasi,perlengkapan dan
perbekalan,pengendalian, serta memberikan pelayanan administrasi di
lingkungan BPS.
Deputi Perencanaan dan Analisis Statistik adalah unsur pelaksana sebagian
tugas dan fungsi BPS yang mempunyai tugas menyelenggarakan
pembinaan kegiatan perencanaan program dan metodologi statistik,system
informasi statistik, pengolahan hasil sensus,survey dan data sekunder serta
analisis dan pengembangan statistik.
Deputi Statistik Produksi dan Kependudukan adalah unsur pelaksana
sebagian tugas dan fungsi BPS yang mempunyai tugas menyelenggarakan
pembinaan kegiatan statistik pertanian,industri,konstruksi,pertambangan
dan energi,kesejahteraan rakyat,serta statistik demografi dan
ketenagakerjaan.
Deputi Statistik Produksi dan Neraca Nasional adalah unsur pelaksana
sebagian tugas dan fungsi BPS yang mempunyai tugas menyelenggarakan
pembinaan kegiatan statistik harga dan keuangan, perdagangan dan jasa ,
3.6Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik
Struktur organisasi BPS dipimpin oleh seorang kepala dibantu oleh bagian tata usaha.
Tata usaha terdiri dari :
1. Sub bagian urusan dalam
2. Sub bagian perlengkapan dan perbekalan
3. Sub bagian keuangan
Uraian tugas bagian Tata Usaha :
1. Menyusun program kerja tahunan bagian
2. Mengatur dan melaksanakan perhimpunan dan penyusunan program kerja
tahunan, baik rutin maupun proyek kantor BPS Provinsi dan
menyimpannya ke BPS.
3. Mengatur dan melaksanakan urusan dalam yang meliputi
surat-menyurat,pengadaan dan percetakan arsip, rumah tangga, pemeliharaan
gedung, keamanan dan ketertiban lingkungan, serta perjalanan dinas dalam
dan luar negeri.
4. Mengatur dan melaksanakan urusan perlengkapan dan perbekalan yang
meliputi penyusunan rencana kebutuhan,penyaluran dan
pengemasan,penyimpanan pergudangan ,inventaris,penghapusan,serta
pemeliharaan peralatan dan perlengkapan.
5. Mengatur dan melaksanakan urusan keuangan yang meliputi tata usaha
Organisasi BPS berdasarkan Keppres RI Nomor 6 tahun 1992 terdiri atas :
1. Kepala
2. Wakil Kepala
3. Deputi Administrasi
4. Deputi Perencanaan dan Analisis Statistik
5. Deputi Statistik Produksi dan Kependudukan
6. Deputi Statistik Produksi dan Neraca Nasional
7. Pusat Pendidikan dan Pelatihan Statistik
8. Perwakilan BPS di Daerah
9. Unit Pelaksanaan Teknis
Deputi Perencanaan dan Analisis Statistik (PAS) mengkoordinasi 3 biro yakni :
1. Biro Perencanaan dan Pengendalian
2. Biro Pengolahan dan Penyajian
3. Biro Analisa dan Pengembangan
Deputi Pembinaan Statistik mengkoordinir 4 Biro, yakni :
1. Biro Statistik dan Industri
2. Biro Statistik Distribusi
3. Biro Statistik Sosial dan Kependudukan
BAGAN STRUKTUR ORGANISASI BPS KEPALA SubBag Keuangan SubBag Kepegawaian & Hukum SubBag Urusan Dalam Bagian Tata Usaha SubBag Bina Program SubBag Kelengka pan Bidang Stat Sosial Bidang Stat Produksi Bidang Stat Distribusi Bidang Neraca Wilayah & Analisis Statistik Bidang Integrasi Pengolahan & Diseminasi Statistik Seksi Statistika Kependudu kan Seksi Statistik Pertanian Seksi Integrasi Pengolaha n Data Seksi Statistik Harga Konsumen & Perdag.Besar Seksi Neraca Produksi Seksi Statistik Konstruksi,Per tambangan &Energi Seksi Statistik Ketahanan Sosial Seksi Jaringan & Rujukan Statistik Seksi Neraca Konsumsi Seksi Statistik Keuangan & Harga Produsen Seksi Statistik Industri Seksi Statistik Kesejahter aan Rakyat Seksi Statistik Niaga & Jasa Seksi Analisis Statistik Lintas Sektor Seksi Diseminasi & Layanan Statistik Tenaga fungsional
BAB 4
ANALISIS DATA
4.1 Pengolahan Data
Setiap data merupakan alat bagi pengambilan keputusan untuk dasar pembuatan
keputusan atau untuk memecahkan masalah suatu persoalan. Keputusan yang baik
dapat dihasilkan jika pengambilan keputusan tersebut didasarkan atas keputusan yang
baik. Salah satu kegunaan dari data adalah untuk memperoleh dan mengetahui
gambaran tentang suatu keadaan/permasalahan.
Untuk membahas dan memecahkan masalah tentang laju inflasi seperti yang
diuraikan pada bagian sebelumnya,penulis mengumpulkan data yang berhubungan
dengan permasalahan tersebut. Data yang dikumpulkan dari Badan Pusat Statistik
adalah data mengenai laju inflasi di Indonesia berdasarkan perhitungan tahunan,serta
faktor-faktor yang mempengaruhi laju inflasi tersebut diantaranya jumlah uang
beredar,suku bunga bank ,dan kurs rupiah terhadap dolar,pada periode Januari 2006
Tabel 4.1 Data Jumlah Uang Beredar (triliun rupiah),Suku Bunga Bank (persen) , Kurs Rupiah Terhadap Dolar dan Laju Inflasi (persen).
Bulan Jumlah Uang
Beredar (triliun rupiah) Suku bunga bank( persen) Kurs Rupiah Terhadap Dolar Laju Inflasi (persen)
1 281,412 12,75 9958 17,03
2 277,265 12,74 9753 17,92
3 277,293 12,73 9671 15,74
4 282,400 12,74 9437 15,40
5 304,663 12,50 9483 15,60
6 313,153 12,50 9863 15,53
7 311,822 12,25 9625 15,15
8 329,372 11,75 9594 14,90
9 333,905 11,25 9643 14,55
10 346,414 10,75 9687 6,29
11 342,645 10,25 9635 5,27
12 361,073 9,75 9587 6,60
13 344,840 9,56 9568 6,26
14 346,573 9,25 9568 6,30
15 341,833 9,00 9664 6,52
16 351,259 9,00 9598 6,29
17 352,629 8,80 9344 6,01
18 381,376 8,56 9484 5,77
19 397,823 8,31 10453 6,06
20 402,035 8,25 9870 6,51
21 411,281 8,25 10305 6,95
22 414,996 8,25 9606 6,88
23 424,435 8,25 9764 6,71
24 460,842 8,00 10487 6,59
Sumber : BPS Medan
4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda
Untuk mencari persamaan linier berganda terlebih dahulu kita menghitung
koefisien-koefisien regresinya (b0,b1,b2,b3) dengan mencari penggandaan suatu variabel dengan
variabel lain. Untuk lebih menyederhanakan tabel 4.1 maka variabel-variabel yang
akan dicari persamaan regresinya diubah ke notasi variabel X dan Y, yaitu jumlah
uang beredar (X1i), suku bunga bank(X2i),kurs rupiah terhadap dollar (X3i),dan laju
Tabel 4.2 Nilai-nilai yang dibutuhkan untuk menghitung koefisien-koefisien
Bln X1 X2 X3 Y X1.X2 X1.X3 X2.X3
1 281,412 12,75 9.958 17,03 3.588,00 2.802.300,696 126.965,0 2 277,265 12,74 9.753 17,92 3.532,36 2.704.165,545 124.253,0 3 277,293 12,73 9.671 15,74 3.529,94 2.681.700,603 123.112,0 4 282,400 12,74 9.437 15,40 3.597,78 2.665.008,800 120.227,0 5 304,663 12,50 9.483 15,60 3.808,29 2.889.119,229 118.538,0 6 313,153 12,50 9.863 15,53 3.914,41 3.088.628,039 123.288,0 7 311,822 12,25 9.625 15,15 3.819,82 3.001.286,750 117.906,0 8 329,372 11,75 9.594 14,90 3.870,12 3.159.994,968 112.730,0 9 333,905 11,25 9.643 14,55 3.756,43 3.219.845,915 108.484,0 10 346,414 10,75 9.687 6,29 3.723,95 3.355.712,418 104.135,0 11 342,645 10,25 9.635 5,27 3.512,11 3.301.384,575 98.758,8 12 361,073 9,75 9.587 6,60 3.520,46 3.461.606,851 93.473,3 13 344,840 9,56 9.568 6,26 3.296,67 3.299.429,120 91.470,1 14 346,573 9,25 9.568 6,30 3.205,80 3.316.010,464 88.504,0 15 341,833 9,00 9.664 6,52 3.076,50 3.303.474,112 86.976,0 16 351,259 9,00 9.598 6,29 3.161,33 3.371.383,882 86.382,0 17 352,629 8,80 9.344 6,01 3.103,14 3.294.965,376 82.227,2 18 381,376 8,56 9.484 5,77 3.264,58 3.616.969,984 81.183,0 19 397,823 8,31 10.453 6,06 3.305,91 4.158.443,819 86.864,4 20 402,035 8,25 9.870 6,51 3.316,79 3.968.085,450 81.427,5 21 411,281 8,25 10.305 6,95 3.393,07 4.238.250,705 85.016,3 22 414,996 8,25 9.606 6,88 3.423,72 3.986.451,576 79.249,5 23 424,435 8,25 9.764 6,71 3.501,59 4.144.183,340 80.553,0 24 460,842 8,00 10.487 6,59 3.686,74 4.832.850,054 83.896,0
Sambungan tabel 4.2
Bln Y.X1 Y.X2 Y.X3 X1
2
X22 X32
1 4.792,45 217,133 169.584,74 79.192,714 162,563 99.161.764 2 4.968,59 228,301 174.773,76 76.875,880 162,308 95.121.009 3 4.364,59 200,370 152.221,54 76.891,408 162,053 93.528.241 4 4.348,96 196,196 145.329,80 79.749,760 162,308 89.056.969 5 4.752,74 195,000 147.934,80 92.819,544 156,250 89.927.289 6 4.863,27 194,125 153.172,39 98.064,801 156,250 97.278.769 7 4.724,10 185,588 145.818,75 97.232,960 150,063 92.640.625 8 4.907,64 175,075 142.950,60 108.485,914 138,063 92.044.836 9 4.858,32 163,688 140.305,65 111.492,549 126,563 92.987.449 10 2.178,94 67,618 60.931,23 120.002,659 115,563 93.837.969 11 1.805,74 54,018 50.776,45 117.405,596 105,063 92.833.225 12 2.383,08 64,350 63.274,20 130.373,711 95,063 91.910.569 13 2.158,70 59,846 59.895,68 118.914,626 91,394 91.546.624 14 2.183,41 58,275 60.278,40 120.112,844 85,563 91.546.624 15 2.228,75 58,680 63.009,28 116.849,800 81,000 93.392.896 16 2.209,42 56,610 60.371,42 123.382,885 81,000 92.121.604 17 2.119,30 52,888 56.157,44 124.347,212 77,440 87.310.336 18 2.200,54 49,391 54.722,68 145.447,653 73,274 89.946.256 19 2.410,81 50,359 63.345,18 158.263,139 69,056 109.265.209 20 2.617,25 53,708 64.253,70 161.632,141 68,063 97.416.900 21 2.858,40 57,338 71.619,75 169.152,061 68,063 106.193.025 22 2.855,17 56,760 66.089,28 172.221,680 68,063 92.275.236 23 2.847,96 55,358 65.516,44 180.145,069 68,063 95.335.696 24 3.036,95 52,720 69.109,33 212.375,349 64,000 109.977.169
Jlh 78.675,081 2.603,390 2.301.442,49 2.991.431,956 2.587,081 2.276.656.289
Dari tabel 4.2 diperoleh :
n = 24 =236,83
=8.391,339 =78.675,081
=245,440 =2.603,390
=233.647 =2.301.442,490
=83.909,491 =2.991.431,956
=81.861.252,271 =2.587,081
Dari persamaan :
= b0n + b1 + b2 + b2
= b0 + b1 + b2 + b3
= b0 + b1 + b2 + b3
= b0 + b1 + b2 + b3
Dapat disubstitusikan ke dalam nilai-nilai yang bersesuaian sehingga diperoleh :
236,83 =24b0 + 8391,339b1 + 245,44b2 + 233647b3
78675,081 =8391,339b0 + 2991431,956b1 + 83909,491b2 + 81861252,271b3
2603,390 =245,44b0 + 83909,491b1 + 2587,081b2 + 2385617,680b3
2301442,490 =233647b0 + 81861252,271b1 + 2385617,680b2 + 2276656289b3
Setelah persamaan di atas diselesaikan, maka diperoleh koefisien-koefisien
regresi linier berganda sebagai berikut :
b0 =-45,0635
b1 =0,022239
b2 =2,988923
b3 =0,001704
Dengan demikian, persamaan regresi linier ganda atas X1,X2, dan X3 atas Y
adalah :
Ŷ =-45,0635 + 0,022239X1i + 2,988923X2i + 0,001704X3i
Sedangkan untuk menghitung kekeliruan baku taksiran diperlukan harga-harga
Ŷ yang diperoleh dari persamaan regresi di atas untuk setiap nilai X1i,X2i, dan X3i yang
Tabel 4.3 Harga Penyimpangan
Bulan Yi i (Yi- i) (Y- )2
1 17,03 16,27200 0,75798 0,57453 2 17,92 15,80060 2,11941 4,49191 3 15,74 15,63160 0,10841 0,01175 4 15,40 15,37630 0,02368 0,00056 5 15,60 15,23250 0,36753 0,13508 6 15,53 16,06880 -0,53880 0,29030 7 15,15 14,88640 0,26358 0,06948 8 14,90 13,72940 1,17057 1,37025 9 14,55 12,41930 2,13073 4,54001 10 6,29 11,27800 -4,98800 24,87990 11 5,27 9,61108 -4,34110 18,84500 12 6,60 8,44465 -1,84460 3,40273 13 6,26 7,48337 -1,22340 1,49664 14 6,30 6,59535 -0,29530 0,08723 15 6,52 5,90629 0,61371 0,37664 16 6,29 6,00345 0,28655 0,08211 17 6,01 5,00331 1,00669 1,01342 18 5,77 5,16384 0,60616 0,36743 19 6,06 6,43355 -0,37350 0,13954 20 6,51 5,35445 1,15555 1,33529 21 6,95 6,30131 0,64869 0,42079 22 6,88 5,19283 1,68717 2,84653 23 6,71 5,67198 1,03802 1,07748 24 6,59 6,96640 -0,37640 0,14167
Jlh 67,99625
Sehingga kesalahan bakunya dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
s
2y123=
dengan := 67,99625
k = 3
Diperoleh :
S
2y123=
= 3,3998
Dengan penyimpangan nilai yang didapat ini berarti bahwa rata-rata angka laju
inflasi yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata laju inflasi yang diperkirakan
sebesar 3,3998.
4.3 Uji Regresi Linier Ganda
Perumusan hipotesis :
H0:β1= β1= β1=…= β1=0 ( X1,X2,…Xk tidak mempengaruhi Y)
H1: minimal ada satu parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan nol atau
mempengaruhi Y.
Dengan : H0 ditolak bila Fhitung> Ftabel
H0 diterima bila Fhitung≤ Ftabel
Dalam pengujian model regresi yang telah ada,maka dapat diambil nilai-nilai :
x1i
= X
1i-
1, x2i=
X
2i-
2, x3i=
X
3i-
3dan yi
=
Y
i-
, dan disajikan dalamTabel 4.4 Harga-harga yang diperlukan untuk uji regresi linier ganda
Bulan x1i x2i x3i yi x1i2
1 -68,2271 2,52333 222,708 7,162083 4654,937174 2 -72,3741 2,51333 17,708 8,052083 5238,010351 3 -72,3461 2,50333 -64,292 5,872083 5233,958185 4 -67,2391 2,51333 -298,292 5,532083 4521,096569 5 -44,9761 2,27333 -252,292 5,732083 2022,849571 6 -36,4861 2,27333 127,708 5,662083 1331,235493 7 -37,8171 2,02333 -110,292 5,282083 1430,133052 8 -20,2671 1,52333 -141,292 5,032083 410,755342 9 -15,7341 1,02333 -92,292 4,682083 247,561902 10 -3,2251 0,52333 -48,292 -3,577920 10,401270 11 -6,9941 0,02333 -100,292 -4,597920 48,917434 12 11,4339 -0,47667 -148,292 -3,267920 130,734069 13 -4,7991 -0,66667 -167,292 -3,607920 23,031361 14 -3,0661 -0,97667 -167,292 -3,567920 9,400969 15 -7,8061 -1,22667 -71,292 -3,347920 60,935197 16 1,6199 -1,22667 -137,292 -3,577920 2,624076 17 2,9899 -1,42667 -391,292 -3,857920 8,939502 18 31,7369 -1,66667 -251,292 -4,097920 1007,230822 19 48,1839 -1,91667 717,708 -3,807920 2321,688219 20 52,3959 -1,97667 134,708 -3,357920 2745,330337 21 61,6419 -1,97667 569,708 -2,917920 3799,723836 22 65,3569 -1,97667 -129,292 -2,987920 4271,524378 23 74,7959 -1,97667 28,708 -3,157920 5594,426657 24 111,2029 -2,22667 751,708 -3,277920 12366,084970
jumlah 0,0006 -0,00008 -0,008 -0,000010 57.491,531
[image:50.595.117.479.119.548.2]Bln x2i2 x3i2 yi2 yix1i yix2i yix3i
1 6,367194 49.598,85326 51,29543 -488,648 18,07230 1.595,0530 2 6,316828 313,57326 64,83604 -582,762 20,23754 142,5863 3 6,266661 4.133,46126 34,48136 -424,822 14,69976 -377,5280 4 6,316828 88.978,11726 30,60394 -371,972 13,90395 -1.650,1800 5 5,168029 63.651,25326 32,85678 -257,807 13,03092 -1.446,1600 6 5,168029 16.309,33326 32,05918 -206,587 12,87178 723,0933 7 4,093864 12.164,32526 27,90040 -199,753 10,68740 -582,5710 8 2,320534 19.963,42926 25,32186 -101,986 7,66552 -710,9930 9 1,047204 8.517,81326 21,92190 -73,668 4,79131 -432,1190 10 0,273874 2.332,11726 12,80149 11,539 -1,87243 172,7848 11 0,000544 10.058,48526 21,14084 32,158 -0,10727 461,1343 12 0,227214 21.990,51726 10,67928 -37,365 1,55771 484,6059 13 0,444449 27.986,61326 13,01707 17,314 2,40529 603,5757 14 0,953884 27.986,61326 12,73003 10,939 3,48467 596,8840 15 1,504719 5.082,54926 11,20855 26,134 4,10678 238,6797 16 1,504719 18.849,09326 12,80149 -5,795 4,38892 491,2194 17 2,035387 153.109,42930 14,88352 -11,534 5,50397 1.509,5720 18 2,777789 63.147,66926 16,79292 -130,055 6,82987 1.029,7740 19 3,673624 515.104,77330 14,50023 -183,480 7,29852 -2.732,9700 20 3,907224 18.146,24526 11,27561 -175,941 6,63749 -452,3380 21 3,907224 324.567,20530 8,51424 -179,866 5,76775 -1.662,3600 22 3,907224 16.716,42126 8,92764 -195,281 5,90612 386,3138 23 3,907224 824,14926 9,97244 -236,199 6,24216 -90,6575 24 4,958059 565.064,9173 10,74474 -364,514 7,29883 -2.464,0400
Jlh 77,048 2.034.596,958 511,2670 -4.129,953 181,409 -4.166,6350
Dari tabel 4.4 dapat dicari :
JKreg = b1 + b2 + b3
= 0,022239*-4129,953 + 2,988923*181,409 +0,001704*-4166,635
= 443,271
Untuk JKres dapat dilihat dari tabel 4.3 yaitu = 67,99625
maka nilai Fhitung dapat dicari dengan rumus :
F =
= 43,493
Dari tabel distribusi F dengan dk pembilang = 3, dk penyebut = 20, dan α =
0,05, diperoleh Ftabel = 3,10. Karena Fhitung lebih besar daripada Ftabel maka H0 ditolak
dan H1 diterima. Hal ini berarti persamaan regresi linier berganda Y atas X1,X2,X3
bersifat nyata atau ini juga berarti bahwa jumlah uang beredar,suku bunga bank,dan
kurs rupiah terhadap dolar secara bersama-sama mempengaruhi laju inflasi.
4.4 Mencari Koefisien Determinasi
Melalui tabel 4.4 dapat dilihat bahwa = 511,267, sedangkan JKreg yang dihitung
adalah 443,271. Maka dengan rumus koefisien determinasi (R2) diperoleh :
R
2=
=
= 0,867
Dari perhitungan di atas diperoleh koefisien determinasinya sebesar 0,867.
Dengan mencari akar dari R2,maka di dapat koefisien korelasinya sebesar 0,931 atau 93% laju inflasi dipengaruhi oleh ketiga faktor yang dianalisis, sedangkan 7%
4.5 Koefisien Korelasi
4.5.1 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Y dengan Xi
1. Koefisien korelasi antara laju inflasi (Y) dengan jumlah uang beredar (X1)
=
=
-0,762. Koefisien korelasi antara laju inflasi (Y) dengan suku bunga bank ( X2).
=
= 0,914
3. Koefisien korelasi antara laju inflasi (Y) dengan kurs rupiah terhadap dolar(X3).
=
Dari ketiga nilai korelasi di atas dapat dilihat bahwa korelasi antara Y dengan
X1 sebesar -0,76, Y dengan X2 sebesar 0,914,dan Y dengan X3 sebesar -0,129. Dari
ketiga nilai itu,korelasi yang paling kuat adalah antara Y dengan X2 yaitu sebesar
0,914,dan korelasi yang paling lemah terjadi antara Y dengan X1 yaitu sebesar -0,76.
4.5.2 Perhitungan Korelasi Antar Variabel Bebas
1. Koefisien korelasi antara jumlah uang beredar (X1) dengan suku bunga bank
(X2).
r
12=
=
=
-0,9052. Koefisien korelasi antara jumlah uang beredar (X1) dengan kurs rupiah
terhadap dolar (X3)
r
13=
=
=
0,4943. Koefisien korelasi antara suku bunga bank (X2) dengan kurs rupiah terhadap
r
23=
=
=
-0,304Berdasarkan perhitungan korelasi di atas dapat disimpulkan bahwa korelasi
antara variabel bebas X1 dan X2 bersifat sangat kuat secara negatif, X1dan X3 bersifat
cukup kuat secara positif, serta X2 dan X3 bersifat lemah secara negatif.
4.6 Pengujian Koefisien Regresi Berganda
Hipotesis
H0 = bi = 0,i = 1,2,…,k ( variabel bebas Xi tidak berpengaruh terhadap Y)
H1 = bi≠ 0,i = 1,2,…,k (variabel bebas Xi berpengaruh terhadap Y)
Dimana tolak H0 jika ti>ttabel, dan diterima H0 jika ti<ttabel
Dari perhitungan sebelumnya didapat harga-harga
s
2y.12…k=
3,3998=
57491,53177,048dan
=
2.034.596,958
r
12=
-0,905 ,r
13=
0,494dan
r
23=
-0,304sehinggadapatdihitung kekeliruan
Maka :
=
=
0,018=
=0,2415
=
=
0,0013Perhitungan statistik :
t
i=
Dapat dihitung sebagai berikut :=
=
1,2355t
2=
=
=
12,376t
3=
=
=
1,3107Dari tabel distribusi t dengan dk = 24 dan α = 0,05 diperoleh ttabel sebesar
2,064 dan dari hasil perhitungan di atas diperoleh :
1. t1 = 1,2355 < ttabel = 2,064
2. t2 = 12,376 > ttabel = 2,064
3. t3 = 1,3107 < ttabel = 2,064
Sehingga dari ketiga koefisien regresi tersebut variabel X2 (suku bunga bank)
memiliki pengaruh yang berarti atau signifikan terhadap persamaan regresi yang
didapat,sedangkan variabel X1(jumlah uang beredar) dan X3(kurs rupiah terhadap
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain
sistem yang ada dalam desain yang disetujui,menginstal dan memulai sistem baru atau
sistem yang diperbaiki.
Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke
dalam programming. Dalam pengolahan data pada karya tulis ini penulis
menggunakan perangkat lunak(software) sebagai implementasi sistem yaitu SPSS for
windows dalam masalah memperoleh perhitungan.
5.2 Peranan Komputer Dalam Statistika
Komputer memegang peranan yang sangat penting dalam statistika.Komputer dalam
bekerja secara efisien dalam pengolahan data mempunyai karakteristik sebagai berikut
:
1. Jumlah Input yang Besar
Jumlah Input yang besar akan dapat diolah oleh komputer dengan mudah
bekerja sangat efisien pada pengolahan data dengan menggunakan input yang
besar.
2. Proyek yang Repetitif
Perintah pengolahan yang berulang-ulang akan lebih efisien dengan
menggunakan komputer,karena disini perintah hanya dilakukan satu kali
kemudian diulang-ulang(di-copy) untuk menjalankan perintah pengolahan
yang lain.
3. Diperlukan Kecepatan yang Tinggi
Komputer dapat melakukan proses pengolahan jumlah data yang besar dalam
waktu yang singkat. Jumlah data yang besar dan sedikit akan sama cepatnya
diolah oleh komputer, yang membedakan hanya pada proses pemasukan data
saja.
4. Diperlukan Ketepatan yang Tinggi
Komputer yang telah terprogram dengan benar akan melakukan proses
pengolahan yang tepat. Kesalahan informasi yang mungkin dihasilkan hanya
terjadi pada proses pemasukan data saja.
5. Pengolahan Hal yang Kompleks
Hubungan antar fenomena yang kompleks akan dapat dipecahkan dengan
mudah menggunakan komputer dalam waktu yang tepat dan cepat.
Saat ini banyak beredar berbagai paket program komputer statistik dari yang
‘kuno’ dan berbasis DOS seperti Microstat sampai yang berbasis Windows seperti
beredar sekarang,SPSS adalah yang paling popular dan paling banyak digunakan
pemakai di seluruh dunia.
SPSS sebagai software statistik,pertama kali dibuat tahun 1968 oleh tiga
mahasiswa Standford University,yang dioperasikan pada komputer mainframe. Pada
tahun 1984, SPSS pertama kali muncul dengan versi PC (dapat dipakai untuk
komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+ dan sejalan dengan mulai populernya
sistem operasi windows,SPSS pada tahun 1992 juga mengeluarkan versi Windows.
Hal ini membuat SPSS yang tadinya ditujukan bagi pengolahan data statistik
untuk ilmu social (SPSS saat itu adalah singkatan dari Statistical Package for the
Social Sciences),sekarang diperluas untuk melayani berbagai user,seperti untuk proses
produksi di pabrik,riset ilmu-ilmu sains dan lainnya. Sehingga sekarang kepanjangan
SPSS adalah Statistical Product and Services Solutions.
5.3 Cara Kerja SPSS
Cara kerja komputer,statistik, dan SPSS pada prinsipnya adalah sama,yaitu meliputi 3
bagian : input,proses dan output.
1. Input
Pada komputer,input berupa data yang akan diolah dengan komputer. Proses
inputing dapat melalui keyboard,mouse,touch screen,atau hardisk.
Pada statistik,input berupa data yang telah ditabulasikan pada data editor
bagian view data, sedangkan proses coding dan pendefinisian variabel pada
2. Proses
Pada komputer,proses berupa eksekusi program komputer dimana komputer
menjalankan perintah-perintah sesuai dengan apa yang telah diprogramkan.
Pada statistik,proses berupa analisis perhitungan, baik secara deskriptif
maupun inferensi,baik dengan statistik parametrik ataupun non-parametrik.
Pada SPSS, proses berupa eksekusi program SPSS untuk menganalisis input
yang ada di data editor sesuai dengan perintah dari pemakai.
3. Output
Pada komputer,output berupa hasil pengolahan yang telah diproses dengan
program komputer yang dikehendaki. Bentuk output komputer bisa dalam
bentuk cetakan,tampilan,gambar,maupun suara.
Pada statistik, output berupa hasil analisis,baik dalam bentuk penyajian data
maupun dalam bentuk grafik atau tabel serta kesimpulan yang diperoleh dari
hasil analisis.
Pada SPSS,output berupa hasil analisis program SPSS yang disajikan dalam
output navigator.
Dengan demikian,cara kerja SPSS dapat dilihat dalam sistematika berikut.
INPUT DATA
dengan DATA EDITOR
PROSES dengan DATA EDITOR
OUTPUT DATA
dengan
5.4 Mengoperasikan SPSS
Adapun langkah-langkah pengolahan data dengan menggunakan program SPSS adalah :
5.4.1 Mengaktifkan Program SPSS pada Windows
Klik Start,kemudian Program, SPSS for Windows,SPSS 17.0 for windows. Akan
[image:62.595.130.512.273.569.2]tampak tampilan seperti gambar 5.1 berikut.
Gambar 5.1 Tampilan saat membuka SPSS pada windows
5.4.2 Pemasukan Data
Langkah-langkahnya sebagai berikut :
Buka lembar kerja baru dari menu file,pilih new,lalu klik data. Pada menu data view
hanya akan didefinisikan seperlunya saja,jadi tidak akan menjelaskan proses
pemasukan data diluar dari yang diperlukan.
1. Input variabel X1i (jumlah uang beredar) 1. Name
Letakkan pointer pada kolom name ,klik ganda pada sel tersebut dan ketik
X1i.
2. Type
Karena X1i berupa angka,maka klik kotak kecil di kanan sel tersebut , pilih
type numeric.
3. Width
Untuk keseragaman ketik 8
4. Decimals
Untuk keseragaman ketik 3
5. Label
Label adalah keterangan untuk nama variabel . Maka untuk X1i ketik jumlah
uang beredar.
2. Input variabel X2i (suku bunga bank) 1. Name
Letakkan pointer pada kolom name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik
X2i.
2. Type
Karena X2i berupa angka, maka klik kotak kecil di kanan sel tersebut, pilih
3. Width
Untuk keseragaman ketik 8
4. Decimals
Untuk keseragaman ketik 2
5. Label
Label adalah keterangan untuk nama variabel. Maka untuk X2i ketik suku
bunga bank.
3. Input variabel X3i ( kurs rupiah terhadap dolar)
1. Name
Letakkan pointer pada kolom name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik
X3i.
2. Type
Karena X3i berupa angka, maka klik kotak kecil di kanan sel tersebut, pilih
tipe numeric
3. Width
Untuk keseragaman ketik 8
4. Decimals
Untuk keseragaman ketik 3
5. Label
Label adalah keterangan untuk nama variabel. Maka untuk X3i ketik kurs
rupiah terhadap dolar.
4. Input variabel Yi (laju inflasi)
Letakkan pointer pada kolom name,klik ganda pada sel tersebu