ANALISIS REGRESI BERGANDA TERHADAP
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
LAJU INFLASI TAHUN 2008-2009
TUGAS AKHIR
SAURINA BANJARNAHOR
082407070
PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ANALISIS REGRESI BERGANDA TERHADAP
FAKTOR -FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
LAJU INFLASI TAHUN 2008-2009
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli Madya
SAURINA BANJARNAHOR
082407070
PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : ANALISIS REGRESI BERGANDA TERHADAP
FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUH LAJU INFLASI TAHUN 2008-2009
Kategori : TUGAS AKHIR
Nama : SAURINA BANJARNAHOR
Nomor Induk Mahasiswa : 082407070
Program Studi : D-3 STATISTIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, Juni 2011
Diketahui oleh
Departemen Matematika FMIPA USU
Ketua, Pembimbing
PERNYATAAN
ANALISIS REGRESI BERGANDA TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAAJU INFLASI TAHUN 2008-2009
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 2011
PENGHARGAAN
Segala puji dan syukur Penulis panjatkan Kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas rahmat dan kasih-Nya yang besar sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik..
Adapun tujuan dari penulisan Tugas Akhir ini adalah merupakan salah satu syarat untuk menyelesaikan Program D3 Statistika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.
Dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini Penulis tidak terlepas dari perhatian, bimbingan, fasilitas dan dorongan serta bantuan berbagai pihak secara langsung maupun tidak langsung, pada kesempatan ini Penulis dengan segala kerendahan hati serta rasa hormat perkenankanlah Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar – besarnya kepada :
1. Teristimewa kepada Ayahanda Open Banjarnahor dan Ibunda tercinta Rosni Manullang yang telah banyak mendukung baik secara moril maupun materil, memberi nasihat dan juga doa yang tak henti-hentinya.
2. Bapak Dr. Sutarman, M.Sc selaku Dekan FMIPA USU
3. Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Sc selaku Ketua Pelaksana Program Studi Ilmu Komputer dan Statistika FMIPA USU.
4. Bapak Drs. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si selaku Ketua Program Studi D3 Statistika FMIPA USU.
5. Bapak Drs. Gim Tarigan, M.si selaku Dosen Pembimbing yang telah memberikan bimbingan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik.
6. Seluruh Staf Pengajar di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara khususnya Jurusan Matematika.
7. Buat sahabat – sahabat seperjuangan Anyway (Juniaty Pardede, Dame Tanjung, Lamsihar Pakpahan), Benny gokil abiez, Dedi Maruli, Elvi Pinem yang telah memberikan dukungan, nasehat dan juga waktunya serta masukan - masukan yang memotivasi Penulis untuk menyelesaikan Tugas Akhir ini. 8. Buat teman – teman D3 Statistika khususnya pada STAT B ‘ 08 yang selalu
kompak dan saling bertukar ide.
Sekali lagi penulis ucapkan banyak terima kasih kepada semua pihak yang telah banyak membantu penulis dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini. Semoga TugasAkhir ini bermanfaat bagi penulis dan juga bermanfaat bagi pembaca. Oleh karena itu penulis sangat mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun. Kalau ada kata atau ejaan yang kurang lengkap penulis mohon maaf sebab penulis hanya seorang Manusia yang tak luput dari kesalahan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa melimpahkan rahmat-Nya kepada kita semua.
Medan, Juni 2011 Penulis
DAFTAR ISI
4.3 Uji Hipotesis Regresi Linier Berganda 36 BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan 54
6.2 Saran 55
DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 2.1 Data Hasil Pengamatan n Responden (X1,X2,...,Xk,Y) 13
Tabel 4.1 Data Jumlah Uang Beredar ( Triliun Rupiah), Suku Bunga
Bank (Persen) dan Laju Inflasi (Persen) 32 Tabel 4.2 Nilai-nilai yang Dibutuhkan Untuk Menghitung Koefisien-
Koefisien 33
Tabel 4.3 Harga Penyimpangan Ŷ 35
DAFTAR GAMBAR
Halaman Gambar 5.1 Tampilan Saat Membuka Aplikasi SPSS pada Windows 45 Gambar 5.2 Tampilan Jendela Variabel View 49 Gambar 5.3 Tampilan Data pada Data View Setelah Datanya sudah
Diketik 49
Gambar 5.4 Tampilan Saat Membuat Persamaan Regresi 50 Gambar 5.5 Tampilan pada Kotak Dialog Regresi 51 Gambar 5.6 Tampilan saat Membuat Analisis Korelasi 52 Gambar 5.7 Tampilan pada Kotak Dialog Korelasi Bivariat 57
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Secara umum, setiap Negara ingin mencapai tiga tujuan kebijakan ekonomi. Di Indonesia, tujuan tersebut dikenal dengan nama trilogi pembangunan yaitu
1) Pertumbuhan ekonomi yang cepat yang ditandai dengan pertumbuhan pendapatan nasional maupun pendapatan per kapita.
2) Pemerataan pendapatan atau secara lebih luas adalah keadilan ekonomi.
3) Kestabilan ekonomi yang ditandai oleh stabilitas harga dan rendahnya pengangguran.
Banyak faktor-faktor yang mempengaruhi laju inflasi termasuk di dalamnya masalah keamanan , politik dan nilai mata uang suatu Negara. Fakor-faktor lain yang mempengaruhi laju inflasi adalah jumlah uang beredar dan suku bunga bank.
Jumlah uang yang beredar adalah banyaknya uang kartal dan uang giral serta uang kuasi yang beredar di masyarakat. Semakin banyak uang beredar dimasyarakat maka nilai tukar (daya beli) yang menjadi lemah dan harga-harga barang pada umumnya akan naik. Dengan kata lain, semakin tinggi jumlah uang beredar akan mengakibatkan semakin tinggi pula inflasi.
Tingkat suku bunga bank juga sangat berpengaruh terhadap inflasi. Jika suku bunga bank rendah, masyarakat enggan menyimpan uang di bank dan memilih untuk menggunakan uangnya dalam bentuk kegiatan ekonomi yang lain, bahkan menarik kembali modal yang pernah disimpan dalam bank untuk tidak menggunakan jasa bank untuk menyimpan modalnya. Akibatnya jumlah uang yang beredar dimasyarakat akan tinggi.
meningkatkan jumlah pengangguran. Berdasarkan uraian di atas penulis mengambil judul penelitian “Analisis Regresi Berganda Terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Laju Inflasi Tahun 2008-2009”.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian yang terdapat pada latar belakang di atas maka penulis mengidentifikasikan masalah penelitian ini sebagai berikut;
1. Berapakah besar pengaruh jumlah uang beredar dan suku bunga bank terhadap laju inflasi?
2. Bagaimanakah pengaruh jumlah uang baredar dan suku bunga bank terhadap laju inflasi?
1.3 Batasan Masalah
1.4 Tujuan penelitian
Adapun tujuan penelitian ini adalah
1. Untuk mengetahui besarnya pengaruh jumlah uang beredar dan suku bunga bank terhadap laju inflasi.
2. Untuk mengetahui pengaruh jumlah uang beredar dan suku bunga bank terhadap laju inflasi.
1.5 Manfaat Penelitian
Bagi Penulis
1. Sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan program studi Diploma III Statistika di USU
2. Sebagai wadah untuk menerapkan ilmu yang diperoleh dari kuliah. Bagi Pemerintah
1. Sebagai acuan untuk pemerintah menentukan kebijakan ekonomi untuk memperbaiki perekonomian Indonesia
2. Sebagai acuan dalam pengambilan keputusan.
1.6 Metode Penelitian
a. Kepustakaan
b. Variabel Penelitian
Variabel bebas dalam penelitian ini adalah Jumlah uang beredar, tingkat suku bunga bank, sedangakan variabel terikatnya adalah laju inflasi.
c. Teknik Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data, penulis menggunakan data sekunder yang bersumber dari buku laporan ekonomi Indonesia yang dapat dipercaya dari Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara.
d. Metode pengolahan Data
Data yang dikumpulkan diolah secara periodik dan dalam kurun waktu yang sama yaitu antara Januari 2008 s/d Desember 2009. 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 vaiabel bebas X secara bersama-sama terhadap variabel terikat.
d. Uji koefisien regresi bergnda dilakukan untuk mengetahui tingkat nyata koefisien-koefisien regresi yang didapat.
e. Waktu dan Lokasi Penelitian
1.7 Tinjauan Pustaka
Sebuah model regresi yang mencakup lebih dari satu variabel bebas disebut model regresi berganda. Sedangkan yang hanya mencakup satu variabel bebas disebut model regresi sederhana. Semakin banyaknya variabel bebas maka semakin tinggi pula kemampuan regresi yang dibuat untuk menerangkan variabel terikat, atau peran faktor-faktor lain di luar variabel bebas yang digunakan, yang dicerminkan oleh error semakin kecil. Sebuah model regresi dapat menerangkan hubungan tersebut adalah
Dengan :
i = 1,2,3, ……. n
= nilai regresi
b0,b1,b2,bk = koefisien regresi
X1, X2,X3, ……, Xki = Variabel bebas
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 didapat koefisien korelasi (r) yang merupakan ukuran hubungan linier antar dua variabel X dan Y. untuk regresi berganda dapat dihitung beberapa koefisien korelasi, yaitu korelasi Y dengan Xi.
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.
BAB 3 : SEJARAH SINGKAT BPS SUMATERA UTARA
Pada bab ini berisi tentang sejarah instansi tempat penulis mengadakan penelitian dan pengumpulan data.
BAB 4 : ANALISA DATA
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
Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan, dan hal tersebut biasanya diselidiki sifat hubungannya. Analisis regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki hubungan antara dua variabel atau lebih. Misalnya berat orang dewasa laki-laki sampai taraf tertentu bergantung pada tingginya. Artinya adanya pertambahan tinggi badan mengakibatkan pertambahan berat badan. Hubungan yang didapat umumnya dinyatakan dalam bentuk persamaan matematik yang menyatakan hubungan fungsional antara variabel. Analisis regresi sering juga disebut sebagai analisis prediksi. Karena merupakan prediksi, maka nilai prediksi tidak selalu tepat dengan nilai sebenarnya.
Secara rinci tujuan analisis regresi berganda adalah sebagai berikut:
1. untuk mengetahui kuatnya hubungan antara beberapa variabel bebas X ( X1,
X2,....Xj...Xk secara serentak terhadap variabel tak bebas Y, dengan
menggunakan koefisien korelasi berganda.
2. Untuk mengetahui kuatnya hubungan antara 1 variabel Xj terhadap Y kalau
variabel lainnya konstan, dengan menggunakan koefisien korelasi berganda. 3. Untuk mengetahui besarnya pengaruh setiap variabel Xj terhadap Y kalau
variabel lainnya tetap dengan menggunakan koefisien regresi parsial.
4. Untuk meramalkan Y, kalau semua variabel bebas X nilainya sudah diketahui dengan menggunakan persamaan regresi berganda :
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 dependent disebut persamaan regresi estimasi, yaitu suatu suatu formula matematis yang menunjukkan hubungan keterkaitan antara satu atau beberapa variabel yang nilainya belum diketahui.
variabel), sedangkan variabel yang nilainya dipengaruhi oleh nilai variabel lain disebut variabel tergantung (dependent variabel).
2.2.1 Persamaan Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana yaitu suatu prosedur untuk mendapatkan hubungan matematis dalam bentuk persamaan antara variabel bebas tunggal dengan 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:
Dengan dan merupakan parameter-parameter yang ada dalam regresi itu. Jika
ditaksir oleh dan , sedangkan menyatakan Prediksi (taksiran) dari Y .
maka bentuk regresi linier sederhana untuk sampel sebagai berikut :
+
2.2.2 Persamaan Regresi Linier Berganda
Dimana Y menyatakan daya tahan efektif alat tersebut, menyatakan kecepatan memotong dan menyatakan bentuk alat tersebut. Persamaan di atas merupakan persamaan regresi berganda dengan dua variabel bebas. Istilah “ linier ” digunakan karena persamaan di atas adalah sebuah fungsi linier dengan parameter ,
dan yang tidak diketahui.
Bentuk umum model regresi linier berganda untuk populasi adalah :
Dimana :
, , ,..., 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 :
Dengan :
nilai penduga bagi variabel Y dugaan bagi parameter konstanta
dugaan bagi parameter konstanta , , ,..., galat dugaan ( error )
Tabel 2.1 Data Hasil Pengamatan dari n Nesponden ( )
Persamaan regresi berganda dengan dua variabel bebas X1, X2 ditaksir oleh :
Dan diperoleh tiga persamaan normal yaitu :
b0,b1,b2 = koefisien regresi linier berganda
b1 = besarnya kenaikan/penurunan Y dalam satuan, jika X1 naik/turun satu
satuan dimana X2 konstan.
b2 = besarnya kenaikan/penurunan Y dalam satua, jika X2 naik/turun satu
satuan dimana X1 konstan.
Harga –harga b0 , b1 ,b2 yang telah didapat disubtitusikan terhadap persamaan tersebut,
maka akan diperoleh model regresi linier ganda Y atas X1i dan X2i.
Dalam persamaan model regresi linier jika terdapat selisih antara Y dan maka selisih tersebut disebut dengan kesalahan pengganggu atau kekeliruan yaitu kesalahan yang disebabkan oleh faktor-faktor lain selain X yang mempengaruhi Y akan tetapi belum di perhitungkan ( tidak dimasukkan dalam persamaan). Ukuran tersebut dapat dihitung oleh kekeliruan baku taksiran S2y.12... k, yang dapat ditentukan
oleh rumus :
Dengan :
Y = nilai data hasil pengamatan
= nilai hasil regresi n = ukuran sampel
2.3 Uji Hipotesis Regresi Linier Berganda
Uji hipotesis ini berguna untuk memeriksa atau menguji apakah koefisien regresi yang didapat signifikan. Maksud dari signifikan disini adalah suatu nilai koefisien regresi yang secara statistik tidak sama dengan nol. Jika koefisien (slope) sama dengan nol berarti dapat dikatakan bahwa tidak cukup bukti untuk menyatakan bahwa variabel-variabel bebas secara bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variabel-variabel terikat. Uji-F digunakan untuk menguji koefisien ( slope) regresi secara bersama-sama.
Langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut: 1. Menentukan Formulasi Hipotesis
H0: b1=b2=... = bk = 0 ( X1, X2,..., Xk tidak mempengaruhi Y )
H1 : paling tidak ada satu koefisien ≠ 0 , dimana k adalah banyaknya variabel
bebas.
2. Menentukan taraf nyata α dan nilai Ftabel dengan derajat kebebasan v1 = k , v2 =
n-k-1
3. Menentukan kriteria pengujian H0 diterima bila Fhitung ≤ Ftabel
H0 diterima bila Fhitung ≥ Ftabel
4. Menentukan nilai statistik F dengan rumus
Dengan :
Jkreg = jumlah kuadrat regresi
(n-k-1) = derajat kebebasan
Dengan : x1i = X1i -
x2i = X21 -
xki = Xki –
5. Membuat kesimpulan apakah H0 ditolak atau diterima.
2.4 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi ( Goodness of fit ) dinotasikan dengan R2. Nilai koefisien determinasi (R2) ini mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel terikat Y dapat diterangkan oleh variabel bebas X, atau dengan kata lain seberapa besar X memberikan kontribusi terhadap Y. Jika koefisien R2 sama dengan 0 ( R2 = 0), berarti variasi dari Y tidak dapat diterangkan oleh X. Dan bila R2 = 1, maka semua titik pengamatan berada tepat pada garis regresi. Dengan demikian baik atau buruknya suatu persamaan regresi ditentukan oleh R2-nya .
2.5 Koefisien Korelasi
Analisis korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui adanya derajat hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lain. Jika antara variabel yang satu dengan variabel yang lainnya mempunyai hubungan, maka variabel yang satu akan berubah akibat perubahan-perubahan dari variabel lainnya.
Hubungan antar variabel dapat dikelompokkan menjadi 3 jenis hubungan yaitu sebagai berikut :
1. Korelasi positif
Korelasi positif terjadi apabila dua variabel, yaitu variabel pertama meningkat maka variabel kedua juga ikut meningkat.
2. Korelasi negatif
Korelasi negatif terjadi apabila dua variabel, yaitu variabel pertama meningkat maka variabel kedua akan cenderung menurun.
3. Korelasi sempurna
Korelasi sempurna terjadi apabila dua variabel, yaitu variabel pertama meningkat atau menurun berbanding dengan kenaikan atau menurunnya variabel kedua.
Besarnya hubungan kedua variabel tersebut disebut koefisien korelasi. Koefisien korelasi diberi simbol r, besarnya koefisien korelasi berkisarn -1≤ r
tanda positif dan negatif menunjukkan arti arah dari hubungan koefisien korelasi.
Untuk menentukan keeratan hubungan atau korelasi antarvariabel tersebut, berikut ini nilai-nilai r sebagai patokan.
1. r = 0, tidak ada korelasi
2. 0 < r ≤ 0,20, korelasi sangat rendah/lemah sekali 3. 0,20 < r ≤ 0,40, korelasi rendah /lemah tapi pasti 4. 0,40 < r ≤0,70, korelasi yang cukup berarti 5. 0,70 < r ≤ 0,90, korelasi yang tinggi dan kuat
6. 0,90 < r ≤ 1,00 , korelasi sangat tinggi, kuat sekali , dapat diandalkan 7. r = 1, korelasi sempurna
Sumber : Pokok-Pokok Materi Statistik 1
Rumus Korelasi antara Y dengan Xi adalah :
Sedangkan rumus korelasi untuk dua variabel bebas adalah
2.6 Uji Koefisien Regresi Berganda
Uji- t digunakan untuk menguji koefisien regresi berganda secara parsial (individu).
H0: bj=0 (koefisien Xj tidak signifikan terhadap Y )
H1 : bj ≠ 0 ( koefisien Xj signifikan terhadap Y)
Dengan j = 1,2,....k
k adalah jumlah variabel bebas
2. Menentukan taraf nyata α dan nilai ttabel
α= 0,05
ttabel=t(1-1/2(α)),(n-k-1)
3. Menentukan kriteria pengujian H0 diterima bila thitung < ttabel
H0 ditolak bila thitung > ttabel
4. Menentukan nilai t statistik dengan rumus
Dimana dapat di cari dengan rumus :
Dengan :
BAB 3
SEJARAH DAN STRUKTUR BPS
3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik (BPS)
Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Negara Non Departemen. Badan Pusat Statistik melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh pemerintah antara lain pada bidang pertanian, agraria, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan, dan keagamaan. Selain hal - hal tersebut Badan Pusat Statistik juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi di lapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik di pusat maupun daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan definisi, klasifikasi, dan ukuran - ukuran lainnya. Berikut ini beberapa masa peralihan di BPS yaitu :
3.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda
Pada bulan Februari 1920, Kantor Statistik pertama kali didirikan oleh Direktur Pertanian, Kerajinan dan Perdagangan (Directur Vand Land Bouw Nijeverbeid en Handel), dan berkedudukan di Bogor. Kantor ini ditugaskan untuk mengelola dan
mempublikasikan data statistic.
merencanakan tindakan yang mengarah sejauh mungkin untuk mencapai kesatuan dalam kegiatan di bidang statistik di Indonesia.
Pada tanggal 24 September 1924, nama lembaga tersebut diganti dengan nama Central Kantor Vor de Statistik (CKS) atau Kantor Statistik dan dipindahkan ke Jakarta. Bersama dengan itu, beralih juga pekerjaan mekanisme statistik perdagangan yang semula dilakukan oleh Kantor Invoer Uitvoer en Accijnsen (IUA) yang disebut sekarang Kantor Bea dan Cukai.
3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang
Pada bulan Juni 1944, pemerintahan Jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan statistik yang utamanya diarahkan untuk memenuhi kebutuhan perang atau militer. Pada masa ini juga CKS diganti nama menjadi Shomubu Chosasitu Gunseikanbu.
3.1.3 Masa Kemerdekaan Republik
Dengan surat Menteri Perekonomian tanggal 1 Maret 1952 No. P/44, lembaga KPS berada di bawah dan bertanggung jawab kepada Menteri Perekonomian. Selanjutnya, keputusan Menteri Perekonomian tanggal 24 September 1953 No. 18.009/M KPS dibagi menjadi 2 (dua) bagian, yaitu bagian research yang disebut Afdeling A dan bagian penyelenggaraan tata usaha yang disebut Afdeling B.
Dengan Keputusan Presiden RI No. 131 tahun 1957, kementerian perekonomian dipecah menjadi kementerian perdagangan dan kementerian perindustrian. Untuk selanjutnya, Keputusan Presiden RI No. 172 tahun 1957, terhitung mulai tanggal 1 Juni 1957 KPS diubah menjadi Biro Pusat Statistik.
3.1.4 Masa Orde Baru Sampai Sekarang
Pada pemerintahan Orde Baru, khususnya untuk memenuhi kebutuhan dalam perencanaan dan evaluasi pembangunan, maka untuk mendapatkan statistik yang handal, lengkap, tepat, akurat, dan terpercaya mulai diadakan pembenahan Organisasi Biro Pusat Statistik.
Dalam masa orde baru ini BPS telah mengalami empat kali perubahan Struktur Organisasi yaitu :
1. Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 tentang Organisasi BPS. 2. Peraturan Pemerintah No. 6 tahun 1980 tantang Organisasi BPS.
3. Peraturan Pemerintah No. 2 tahun 1992 tentang kedudukan, tugas, fungsi, suasana, dan tata kerja BPS.
6. Keputusan Kepala BPS No. 100 tahun 1998 tentang organisasi dan tata kerja BPS.
7. PP 51 tahun 1999 tentang penyelenggaraan statistik.
Tahun 1968, ditetapkan Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 yaitu yang mengatur organisasi dan tata kerja di pusat dan di daerah. Tahun 1980, Peraturan Pemerintah No. 6 tahun 1980 tentang organisasi sebagai pengganti Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 di tiap Propinsi dan di Kabupaten atau Kotamadya terdapat cabang perwakilan Badan Pusat Statistik. Pada tanggal 19 Mei 1997 menetapkan tentang statistik sebagai pengganti Undang - Undang Nomor : 6 dan 7 tentang sensus dan statistik. Pada tanggal 17 Juni 1998 dengan Keputusan RI No. 86 tahun 1998 ditetapkan Biro Pusat Statistik sekaligus mengatur tata kerja dan struktur organisasi Badan Pusat Statistik yang baru.
3.2 Visi dan Misi Badan Pusat Statistik
a. Visi Badan Pusat Statistik
Badan Pusat Statistik mempunyai visi menjadikan informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung sumber daya manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang mutakhir.
b. Misi Badan Pusat Statistik
Dalam perjuangan pembangunan nasional, Badan Pusat Statistik mengembangkan misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyajian data statistik yang bermutu handal, efektif, dan efisien, peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik dan pengembangan ilmu pengetahuan statistik.
3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik
Organisasi merupakan suatu fungsi manajemen yang mempunyai peranan dan kegiatan langsung dengan instansi sosial yang terjadi di antara individu - individu dalam rangka kerjasama untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Struktur organisasi perusahaan merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi tingkat keberhasilan suatu perusahaan dalam mencapai suatu tujuan yang ditetapkan. Dengan adanya struktur organisasi maka akan jelaslah pemisahan tugas dari para pegawai/staf.
Struktur organisasi yang ditetapkan di Kantor Badan Pusat Statistik adalah struktur organisasi ini dan staf. Struktur ini mengandung unsur - unsur spesialisasi kerja, standardisasi kegiatan, sentralisasi dan desentralisasi dalam pembuatan keputusan dan ukuran satuan yang menunjukkan lokasi kekuasaan, pembuatan keputusan, dan ukuran satuan yang menunjukkan suatu kelompok kerja.
a. Pengkoordinasian yaitu yang memungkinkan komunikasi integrasi berbagai departemen dan kegiatan - kegiatan yang saling berhubungan satu sama lain.
b. Pemberian saran yaitu memberikan saran atau membuat rekomendasi bagi manajemen.
c. Pembuatan keputusan yaitu membuat keputusan - keputusan dan mengamati bagaimana pelaksanaan dari keputusan tersebut.
Adapun bagan struktur organisasi Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara adalah sebagai berikut :
Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor : 86 tahun 1998 ditetapkan Badan Pusat Statistik sebagaimana lampiran dalam organisasi Kantor Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara dipimpin oleh seorang Kepala Kantor.
Kepala Kantor dibantu tata usaha yang terdiri dari : a. Sub Bagian Urusan Dalam
b. Sub Bagian Perlengkapan c. Sub Bagian Keuangan d. Sub Bagian Kepegawaian
e. Sub Bagian Bina Potensi/Bina Program
Sedangkan Bidang Penunjang Statistik terdiri dari 5(lima) bidang yaitu : 1. Bidang Statistik Produksi
2. Bidang Statistik Distibusi
Bidang Statistik Distribusi mempunyai tugas melaksanakan kegiatan statistik konsumen, perdagangan besar, statistik keuangan dan harga produsen serta niaga dan jasa.
3. Bidang Statistik Kependudukan
Bidang BPS Kependudukan mempunyai tugas melaksanakan kegiatan statistik demografi dan rumah tangga, statistik tenaga kerja, serta statistik kesejahteran. 4. Bidang Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik (IPDS)
Bidang IPDS mempunyai tugas untuk penyiapan data, penyusunan sistem, dan program serta operasional pengolahan data dengan program komputer.
5. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik
Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik mempunyai tugas untuk penyusunan neraca produksi, neraca konsumsi, dan akumulasi penyajian analisis serta kegiatan penerapan statistik.
3.4 Tugas dan Wewenang Masing - Masing Bagian di Badan Pusat Statistik
3.4.1 Bidang Tata Usaha
1. Menyusun program kerja tahunan bidang.
2. Mengatur dan melaksanakan perhimpunan dan penyusunan program kerja tahunan, baik rutin maupun proyek kantor BPS propinsi dan menyampaikan ke BPS.
keamanan dan ketertiban lingkungan serta perjalanan dinas dalam dan luar negeri.
4. Mengatur dan melaksanakan urusan perlengkapan dan pembekalan yang meliputi penyusunan rencana kebutuhan, penyaluran, dan pengemasan penyimpanan pergudangan, iventarisasi, penghapusan serta pemeliharaan peralatan dan perlengkapan.
5. Mengatur dan melaksanakan urusan keuangan yang meliputi tata usaha keuangan, pembendaharaan, verifikasi, dan pembukuan.
6. Mengatur dan melaksanakan urusan dan mutasi pegawai, pembinaan pegawai, kesejahteraan pegawai, administrasi jabatan fungsional, hukum, organisasi tata laksana serta penyajian.
7. Menyusun laporan kegiatan sevara berkala dan sewaktu - waktu.
8. Mengatur dan melaksanakan urusan penyelenggaraan berbagai pelatihan teknis dan pelatihan administratif.
3.4.2 Bidang Statistik Produksi
1. Menyusun program kerja tahunan bidang yang meliputi kegiatan statistik pertanian, industri, konstruksi energi, dan statistik produksi lainnya yang ditemukan.
2. Mengatur keikutsertaan program latihan yang diselenggarakan oleh pusat bidang statistik produksi.
4. Mengatur dan mengkoordinasi penyelenggaraan pelatihan petugas lapangan di pusat pelatihan serta mengatur penjatahan pelatihan.
5. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dan pengawasan lapangan terhadap pelaksanaan lapangan produksi.
6. Mengatur dan melaksanakan pengawasan dan pemeriksaan dokumen hasil pengumpulan data statistik produksi.
7. Bersama - sama dengan bidang pengolahan data, mengatur dan menyiapkan data statistik produksi melalui komputer sesuai yang diterapkan.
8. Mengatur dan melaksanakan evaluasi hasil kerja kegiatan statistik produksi. 9. Mengatur dan menyiapkan hasil pengolahan statistik produksi yang akan
dikirim ke pusat melalui komputer sesuai dengan jadwal yang ditentukan. 10.Membantu Kepala Kantor Badan Pusat Statistik melakukan pembinaan secara
teratur petugas pencacah, pengawas, dan pemeriksaan pengumpulan data statistik produksi, kabupaten, kotamadya maupun kecamatan.
3.4.3 Bidang Statistik Ditribusi
1. Menyusun program kerja tahunan bidang yang meliputi kegiatan statistik pertanian, industri, konstruksi energi, dan statistik produksi lainnya yang ditemukan.
2. Mengatur keikutsertaan program pelatihan yang diselenggarakan oleh pusat di bidang statistik ditribusi.
4. Mengatur dan mengkoordinasi penyelenggaraan pelatihan petugas lapangan di pusat pelatihan serta mengatur penjatahan pelatihannya.
5. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dan pengawasan lapangan terhadap pelaksanaan lapangan statistik distribusi.
3.4.4 Bidang Pengolahan Data
1. Menyusun program kerja tahunan bidang.
2. Meneliti jenis data yang diolah melalui komputer dan bersama - sama dengan bidang yang bersangkutan serta menentukan sistem pengolahan dengan komputer.
3. Mengatur pembuatan sistem dan program pelaksanaan penyiapan data dan operasi pengolahannya.
4. Mengatur dan melaksanakan penerimaan dokumen yang diolah dengan komputer.
5. Mengatur dan melaksanakan tugas yang langsung diberikan atasan.
3.4.5 Bidang Statistik Kependudukan
1. Menyusun program kerja tahunan bidang.
2. Melaksanakan kegiatan statistik demografi dan rumah tangga, ketenagakerjaan, kesejahteraan rakyat dan statistik kependudukan lainnya yang ditentukan.
4. Melakukan pembinaan, pengamatan lanjut dan pengawasan lapangan terhadap pelaksanaan kegiatan statistik kependudukan.
5. Mengatur dan menyiapkan dokumen dan hasil pengolahan statistik kependudukan melalui komputer sesuai dengan jadwal yang telah ditentukan.
3.4.6 Bidang Neraca Wilayah dan Analisa
1. Menyusun program kerja tahunan.
BAB 4
ANALISIS DATA
4.1 Pengolahan Data
Setiap data merupakan alat bagi pengambilan keputusan untuk dasar pembuatan keputusan atau 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 atau permasalahan. Untuk itu diperlukannya analisis data.Analisis bertujuan untuk menjelaskan fenomena, kejadian atau perilaku atau untuk menerangkan apa yang menjadi latar belakang penelitian.
Tabel 4.1 Data Jumlah Uang Beredar ( Triliun Rupiah), Suku Bunga Bank (persen) dan laju Inflasi(persen).
Sumber: Badan Pusat Statistik
4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda
Untuk mencari persamaan linier berganda terlebih dahulu kita harus menghitung koefisien-koefisien regresinya (b0,b1,b2). untuk memudahkan mencari persamaan
regresinya maka variabelnya harus dinotasikan dengan variabel X dan Y, yaitu Jumlah uang beredar ( X1i ), suku bunga bank (X2i), dan laju inflasi (Yi). Sedangkan nilai-nilai
Dari tabel 4.2 diperoleh:
Dari persamaan :
Dapat disubtitusikan ke dalam nilai-nilai yang bersesuaian sehingga diperoleh :
Setelah persamaan di atas diselesaikan, maka koefisien –koefisien regresi linier berganda sebagai berikut :
Sedangkan untuk menghitung kekeliruan baku taksiran diperlukan harga-harga
yang diperolah dari persamaan regresi di atas yang diketahui dapat dilihat pada tabel 4.3 berikut.
Tabel 4.3 Harga Penyimpangan Bulan
Sehingga kesalahan bakunya dapat dihitung dengan rumus :
Dengan :
Diperoleh :
Dengan penyimpangan nilai yang didapat berarti bahwa rata-rata angka laju inflasi yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata laju inflasi yang diperkirakan sebesar 0,85501.
4.3 Uji Hipotesis Regresi Linier Ganda
Perumusan hipotesis :
H0: b1=b2=... = bk = 0 ( X1, X2,..., Xk tidak mempengaruhi Y )
H1 : paling tidak ada satu koefisien ≠ 0 , dimana k adalah banyaknya variabel bebas.
Dengan : H0 ditolak bila Fhitung > Ftabel
H1 diterima bila Fhitung ≤ Ftabel
Dalam pengujian model regresi yang telah ada, maka dapat diambil nilai-nilai
x1i = X1i - , x2i = X21 - dan yi = Yi - , dan nilai-nilainya akan disajikan
Tabel 4.4 Harga-harga yang Diperlukan untuk Uji Regresi Linier
Dari tabel 4.4 dapat dicari :
274,03983
Untuk dapat dilihat dari tabel 4.3 yaitu
Maka nilai Fhitung dapat di cari dengan rumus
Dari tabel distribusi F dengan dk pembilang=2, dk penyebut = 21, dan α = 0,05, diperoleh Ftabel = 3,47 . karena Fhitunglebih besar daripada Ftabel maka H0 ditolak dan H1 diterima. Hal ini berarti bahwa persamaan regresi linier berganda Y atas X1i dan X2i bersifat nyata atau ini berarti bahwa jumlah uang beredar, suku bunga bank secara bersama-sama mempengaruhi laju inflasi.
4.4 Mencari Koefisien Determinasi
Melalui tabel 4.4 dapat dilihat bahwa sedangkan Jkreg yang dihitung
Dari perhitungan di atas diperoleh koefisien determinasinya sebesar 0,938.ini berarti bahwa 93,8% laju inflasi dipengaruhi oleh kedua faktor yang dianalisis, sedangkan 6,2% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak diikutkan dalam penelitian ini.
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)
2. Koefisien Korelasi Antara laju Inflasi (Y) dengan Suku bunga Bank (X2)
Dari kedua nilai korelasi di atas dapat dilihat bahwa korelasi Y dengan X1 sebesar
4.5.2 Perhitungan Korelasi antar Variabel X1i dan X2i
Berdasarkan perhitungan korelasi di atas dapat disimpulkan bahwa korelasi antara variabel bebas jumlah uang beredar dengan suku bunga bank bersifat lemah dan negatif.
4.6 Pengujian Koefisien Regresi Berganda
Formula Hipotesisnya adalah :
H0: bj=0 (koefisien Xj tidak signifikan terhadap Y )
H1 : bj ≠ 0 ( koefisien Xj signifikan terhadap Y)
Ditolak H0 jika thitung>ttabel, dan diterima H0 jika thitung<ttabel. Dari perhitungan
Sebelumnya didapat harga-harga
Dengan :
Perhitungan statistik :
Dari tabel distribusi t dengan dk= 21 dan α= 0,05 diperoleh ttabel sebesar 2,064 dan
dari hasil perhitungan di atas diperoleh : 1.
2.
Sehingga dari kedua koefisien regresi tersebut variabel X2 (suku bunga bank)
memiliki pengaruh yang berarti atau signifikan terhadap persamaan regresi Y yang didapat, sedangkan variabel X1 (jumlah uang beredar) tidak memiliki pengaruh yang
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 karya tulis ini penulis menggunakan perangkat lunak (software) untuk implementasi sistemnya adalah SPSS for windows dalam masalah memperoleh perhitungan.
5.2 Peranan Komputer dalam Statistika
Komputer memegang peranan yang sangat penting dalam statistika. Komputer bekerja secara efisien dalam pengolahan data mempunyai karakteristik sebagai berikut:
1. Jumlah Input yang besar
Jumlah input yang besar akan dapat diolah komputer dengan mudah semudah kita mengolah data yang jumlahnya sedikit sehingga komputer akan dapat bekerja
2. Proyek yang Repetitif
Perintah pengolahan yang beruang-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 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 membedakannya 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 menggunakan komputer dalam waktu yang tepat dan cepat.
and Services Solutions. Kelebihan program ini adalah kita dapat melakukan secara
lebih cepat semua perhitungan statistik dari yang sederhana sampai yang rumit sekalipun yang jika kita lakukan secara manual akan memakan waktu yang lebih lama.
5.3 Mengoperasikan SPSS
Adapun langkah –langkah pengolahan data dengan menggunakan program SPSS adalah :
5.3.1 Mengaktifkan Program SPSS pada Windows
Setelah program SPSS for windows terinstal di komputer, cara memulai SPSS adalah sebagai berikut :
Pilih menu start dari windows, selanjutnya pilih logo SPSS yaitu statistics, lalu double klik logo tersebut. Seperti gambar 5.1 di bawah ini.
5.3.2 Pemasukan Data
Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
Buka lembar kerja baru dari menu file, pilih new lalu klik data. Pada menu data View isilah kolom dengan ketentuan data yang akan diperoleh. Pada pemasukan data view hanya akan didefinisikan seperlunya saja.
1. Input variabel X1i ( jumlah uang beredar)
1. Name
Letakkan pointer pada kolom name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik X1i.
2. Type
Pilihian type untuk mendefinisikan tipe variabel apakah bersifat numeric dan stirng. Karena X1i berupa angka, maka klik kota kecil sel tersebut lalu
pilih numeric. 3. Widht
Pilihan widht digunakan untuk menentukan panjang pendeknya variabel. Untuk keseragaman ketik 8
4. Decimal
Pilihan decimal untuk menuliskan jumlah decimal di belakang koma. Untuk keseragaman pilih 3.
5. Label
Pilihan label digunakan untuk menuliskan label variabel. Maka untuk X1i
6. Measure
Pilihan measure untuk menentukan skala pengukuran. Maka untuk X1i pilih
scale.
Pilihian type untuk mendefinisikan tipe variabel apakah bersifat numeric dan stirng. Karena X2i berupa angka, maka klik kota kecil sel tersebut lalu
pilih numeric. 3. Widht
Pilihan widht digunakan untuk menentukan panjang pendeknya pilihan. Untuk keseragaman ketik 8.
4. Decimal
Pilihan decimal untuk menuliskan jumlah decimal di belakang koma. Untuk keseragaman pilih 3.
5. Label
Piliha label digunakan untuk menuliskan label variabel. Maka untuk X2i
ketik suku bungan bank. 6. Measure
Pilihan measure untuk menentukan skala pengukuran. Maka untuk X2i pilih
3. Input Variabel Yi ( Laju Inflasi )
1. Name
Letakkan pointer pada kolom name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik Yi.
2. Type
Pilihian type untuk mendefinisikan tipe variabel apakah bersifat numeric dan stirng. Karena Yi berupa angka, maka klik kota kecil sel tersebut lalu pilih
numeric.
3. Widht
Pilihan widht digunakan untuk menentukan panjang pendeknya pilihan. Untuk keseragaman ketik 8.
4. Decimal
Pilihan decimal untuk menuliskan jumlah decimal di belakang koma. Untuk keseragaman pilih 3.
5. Label
Pilihan label digunakan untuk menuliskan label variabel. Maka untuk Yi ketik
laju inflasi. 6. Measure
Pilihan measure untuk menentukan skala pengukuran. Maka untuk Yi pilih
Variabel View dapat dilihat pada gambar 5.2 di bawah :
Gambar 5.2 Tampalan jendela variabel View
Setelah pendefenisian variabel pada jendela variabel view selesai, klik pada data view dan isikan data pada kolom yang sudah didefinisikkan sebelumnya. Maka akan muncul tampilan seperti gambar 5.3 di bawah ini.
5.4.3 Menyimpan Data
Untuk menyimpan data yang telah diketik ke dalam SPSS data editor tersebut, maka langkah selanjutnya adalah menyimpan file tersebut. Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Dari menu SPSS pilih menu File ( Ctrl + S ), kemudian sorot save as. 2. Beri nama file tersebut.
3. Setelah menemukan direktori yang dituju, klik save.
5.4 Analisis Regresi dengan SPSS
Adapun langkah-langkah analisis regresi dengan SPSS adalah sebagai berikut :
1. Buka file, pilih analyze, Regression, linear... akan tampilan seperti gambar 5.4 berikut:
6. Masukkan variabel :
Yi pada kotak dependent
X1i dan X2i pada kotak independent
7. Abaikan pilihan yang lain, lalu klik Ok. Seperti yang terlihat pada gambar 5.5 di bawah ini.
Gambar 5.5 Tampilan pada Kotak Dialog Regresi Tampilan outputnya dapat dilihat pada lampiran.
5.5 Analisis Korelasi dengan SPSS
Seperti gambar 5.6 berikut
Gambar 5.6 Tampilan saat Membuat Analisis Korelasi
2. Masukkan Variabel Yi, X1i, X2i, kedalam kotak Variables...
tampilannya adalah seperti gambar 5.7 di bawah ini.
BAB 6
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolahan data pada bab sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu :
1. Dengan menggunakan rumus persamaan regresi diperoleh nilai koefisien-koefisien b0 = - 14,042 , b1= -0,009 , b2= 3,247 sehingga persamaan regresi
berganda yang diperoleh dari analisis data tersebut adalah
dengan persamaan tersebut laju inflasi dapat diprediksi untuk periode berikutnya jika harga X1i dan X2i diketahui.
2. Pada uji regresi linier berganda dengan taraf nyata 0,05% dk pembilang = 2, dk penyebut = 21 maka Ftabel yang didapat 3,47 dan Fhitung diperoleh 160,2572.
Diperoleh Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak dan H1 diterima. Ini menunjukkan
adanya pengaruh signifikan jumlah uang beredar ( X1i) dan suku bunga bank
(X2i) terhadap laju inflasi ( Y). Sedangkan besar pengaruh jumlah uang
beredar dan suku bunga bank terhadap laju inflasi adalah sebesar 93,8 %. 3. Pada analisis korelasi didapat bahwa suku bunga bank mempunyai hubungan
6.2 Saran
1. Persamaan regresi ada baiknya digunakan untuk meramalkan atau smemprediksi laju inflasi, ataupun permasalahan-permasalahan yang lain sehingga dapat digunakan sebagai acuan untuk mengambil keputusan. 2. Faktor-faktor laju inflasi perlu diperhatikan sebelum membentuk model
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik. Indikator Ekonomi Februari 2009.Medan. Badan Pusat Statistik. Indikator Ekonomi Oktober 2010.Medan. Badan Pusat Statistik. Indikator Ekonomi Maret 2010.Medan.
sIqbal,M.,Hasan.2003.Pokok-Pokok Materi Statistik 1.Jakarta: PT Bumi Aksara. Nachrowi, D.N, dan Usman, Hardius. 2006. Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta: Fakultas
Ekonomi Universitas Indonesia.
Sarwono, Jonathan.2009. Statistik Itu Mudah dengan Menggunakan SPSS 16. Yogyakarta:Andi
Sudjana.2000. Metoda Statistika. Bandung: Tarsito.
