LAMPIRAN
Hasil Pengolahan Data
Maka hasil output dari pengolahan data sebagai berikut:
Regression Descriptive Statistics
Mean
Std.
Deviation N Produksi Energi Listrik 2.3235170 .21385943 10
Jumlah Pelanggan 2263.04630 249.168521 10 Pendapatan Penjualan 3247.305480 995.8007824 10
Correlations
Produksi Energi Listrik 1.000 .975 .974
Jumlah Pelanggan .975 1.000 .992
Variables Entered/Removed
Model Variables Entered Variables Removed Method 1 Pendapatan Penjualan,
Jumlah Pelanggana
. Enter
a. All requested variables entered.
Model Summaryb
a. Predictors: (Constant), Pendapatan Penjualan, Jumlah Pelanggan b. Dependent Variable: Produksi Energi Listrik
ANOVAb
a. Predictors: (Constant), Pendapatan Penjualan, Jumlah Pelanggan b. Dependent Variable: Produksi Energi Listrik
Coefficientsa a. Dependent Variable: Produksi Energi Listrik
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 2.0271854 2.6865692 2.3235170 .20886969 10
Residual -.06514044 .08483452 .00000000 .04592724 10
Std. Predicted Value -1.419 1.738 .000 1.000 10
Std. Residual -1.251 1.629 .000 .882 10
a. Dependent Variable: Produksi Energi Listrik
DAFTAR PUSTAKA
Algifari, Analisis Regresi Teori, Kasus, dan Solusi, BPFE, Yogyakarta, 1997.
Hakim Abdul, Statistik Deskriptif Untuk Ekonomi dan Bisnis, Edisi Pertama, EKONISIA, Yogyakarta, 2004.
Hasan Iqbal, Pokok-Pokok Materi Statistika I, Bumi Aksara, Jakarta, 1999
Kazmier Leonard J, Ph.D., Statistik Untuk Bisnis, Erlangga, Jakarta, 2005.
Kustituanto, Bambang, Statistik Analisa Runtut Waktu dan Regresi Korelasi, Edisi Pertama, BPFE, Yogyakarta, 1984.
Marzuki, Gunawan, Nurgiyantoro Burhan, Statistik Terapan Untuk Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial, Gadjah Mada University Press, Yogyakarta, 2002.
Nurlaelah, ST, MT, R.A Agung, SE, MM, Praktikum Statistika Ekonomi dan Bisnis Dengan SPSS, Edisi Pertama, Mitra Wacana Media, Jakarta,2010.
PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara, Statistik dalam Angka, 2002-2011.
Siregar Syofian, Ir.,M.M., Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif, Bumi Aksara, Jakarta, 2013
BAB 3
SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET
3.1 Sejarah PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara
PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara berawal dari dimulainya usaha kelistrikan di Sumatera Utara pada tahun 1923, yakni ketika perusahaan swasta Belanda bernama NV NIGEM/ OGEM membangun sentral listrik di tanah pertapakan yang saat ini menjadi lokasi kantor PLN Cabang Medan di Jl. Listrik No.12 Medan. Kemudian menyusul pembangunan kelistrikan di Tanjung Pura dan Pangkalan Brandan pada tahun 1924, di Tebing Tinggi tahun 1927, di Sibolga (oleh NV ANIWM) Berastagi dan Tarutung tahun 1929, di Tanjung Balai tahun 1931 milik Gemeente – Kotapraja, Labuhan Bilik tahun 1936 dan Tanjung Tiram pada tahun 1937.
dengan Penetapan Pemerintah No. 1 SD/45 ditetapkan tanggal 27 Oktober sebagai Hari Listrik
Sejarah memang membuktikan kemudian bahwa dalam suasana yang makin memburuk dalam hubungan Indonesia – Belanda. Tanggal 3 Oktober 1953 keluar Surat Keputusan Presiden No. 163 yang memuat ketentuan Nasionalisasi Perusahaan Listrik milik swasta Belanda sebagai bagian dari perwujudan pasal 33 ayat (2) UUD 1945. Berdiri Perusahaan Listrik Negara Distribusi Cabang Sumatera Utara (Sumatera Timur dan Tapanuli) yang mula – mula dikepalai R. Sukarno (merangkap kepala di Aceh), tahun 1959 dikepalai oleh Ahmad Syaifullah. Setelah BPU PLN berdiri dengan SK Menteri PPUT No. 16/1/20 Tanggal 20 Mei 1961, maka organisasi kelistrikan dirubah. Sumatera Utara, Aceh, Sumatera Barat, Riau menjadi PLN Eksploitasi.
Tahun 1965, BPU PLN dibubarkan dengan Peraturan Menteri PUT No. 9/PRT/64 dan Peraturan Menteri No. 1/PRT/65 ditetapkan pembagian daerah kerja PLN menjadi 15 Kesatuan Daerah EksploitasiSumatera Utara tetap menjadi Eksploitasi I.
Eksploitasi I Sumatera Utara diubah menjadi PLN Eksploitasi II Sumatera Utara. Kemudian menyusul Peraturan Menteri PUTL No. 013/PRT/75 yang merubah PLN Eksploitasi menjadi PLN Wilayah. PLN Eksploitasi II menjadi PLN Wilayah II Sumatera Utara.
Dengan keluarnya Peraturan Pemerintah No. 23/1994 tanggal 16 Juni 1994 maka ditetapkan status PLN sebagai Persero. PLN harus mampu menggunakan tolak ukur Internasional dan harus mampu berswadaya tinggi dengan manajemen yang berani trasparan, terbuka, desentralisasi,profit center dan cost center. Untuk mencapai tujuan PLN meningkatkan kesejahteraan masyarakat dan mendorong perkembangan industri pada PJPT II yang tanggung jawabnya cukup besar dan berat, kerjasama dan hubungan yang harmonis dengan instansi dan lembaga yang terkait perlu dibina dan ditingkatkan terus.
Untuk mengantisipasi pertumbuhan dan perkembangan kelistrikan Sumatera Utara dimasa – masa mendatang serta sebagai upaya untuk meningkatkan kualitas pelayanan jasa kelistrikan, maka berdasarkan Surat Keputusan No. 078.K/023/DIR/1996 tanggal 8 Agustus 1996 dibentuk organisasi baru bidang jasa pelayanan kelistrikan yaitu PT. PLN (Persero) Pembangkitan dan Penyaluran Sumatera Bagian Utara.
Sumatera Utara terdiri atas 25 Kabupaten dan 8 Kota dengan 417 Kecamatan dan 5.856 desa/kelurahan.
3.2 Visi dan Misi PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara
3.2.1 Visi PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara
Diakui sebagai perusahaan kelas dunia yang bertumbuh kembang, unggul dan terpercaya dengan bertumpu pada potensi insani.
3.2.2 Misi PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara
1. Menjadikan bisnis kelistrikan dan bidang lain yang terkait, berorintas pada kepuasan pelanggan, anggota perusahaan, dan pemegang saham.
2. Menjadikan tenaga listrik sebagai media untuk meningkatkan kualitas kehidupan masyarakat.
3. Mengupayakan agar tenaga listrik menjadi pendorong kegiatan ekonomi. 4. Menjalankan kegiatan usaha yang berwawasan listrik.
3.2.3 Motto PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara
Listrik untuk kehidupan yang lebih baik (Electricity for a Better Life)
3.2.4 Nilai-Nilai Perusahan
Senantiasa berusaha untuk tetap memberikan pelayanan yang dapat memuaskan kebutuhan pelanggan secara cepat, tepat dan sesuai.
2. Penghargaan pada harkat dan martabat
Manusia menjunjung tinggi harkat dan martabatnya dengan segala kelebihan dan kekurangannya serta mengakui dan melindungi hak-hak asasi dalam menjalankan bisnis.
3. Integrasi
Menjunjung tinggi nilai kejujuran, integritas dan objektifvitas dalam pengolahan bisnis.
4. Kualitas produk
Meningkatkan kualitas dan keandalan pruduk secara terus-menerus dan terukur serta menjaga kualitas lingkungan dalam menjalankan perusahaan.
5. Peluang untuk maju
Memberikan peluang yang sama dan seluas-luasnya kepada setiap anggota perusahaan untuk berprestasi dan menduduki posisi sesuai dengan kriteria dan kompetensi jabatan yang ditentukan.
6. Inovatif
Bersedia berbagi pengetahuan dan pengalaman dengan berbagai anggota perusahaan, menumbuhkan rasa ingin tahu serta menghargai ide dan karya inovatif.
7. Mengutamakan kepentingan perusahaan
8. Pemegang saham
Dalam pengambilan keputusan bisnis akan berorientasi pada upaya meningkatkan nilai dalam pengambilan keputusan bisnis akan berorientasi pada upaya meningkatkan nilai investasi pemegang saham.
3.3 Logo Perusahaan
Logo bagi suatu perusahaan dapat dijadikan sebagai ciri-ciri ataupun sebagai manifestasi dan identitas perusahaan tersebut. Dengan demikian logo perusahaan akan mudahdikenaloleh pelanggan, relasi ataupun masyarakat umum. Logo suatu perusahaan juga dapat memberikan suatu informasi mengenai bidang kegiatan perusahaan tersebut.
Gambar. Logo Perusahaan
Adapun makna dari logo ataupun lambang tersebut adalah : 1. Petir menggambarkan muatan listrik yang menimbulkan arus.
2. Gelombang yang berjumlah tiga gelombang melambangkan bahwa dalam arus listrik terdapat tiga macam ion, yaitu ion positif, ion negatif, dan ion netral.
3. Warna yang terdapat pada logo mempunyai tiga fasa dalam arus listrik, yaitu fasa biru, fasa merah, dan fasa kuning.
3.4 Struktur Organisasi PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara
Adapun susunan organisasi pada PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara sebagai berikut:
1. General Manager
Bertanggung jawab atas pengelolaan usaha melalui optimalisasi seluruh sumber daya secara efisien, efektif dan sinergis, pengelolaan pengusahaan pembangkitan, pendistribusian dan penjualan tenaga listrik dalam jumlah dan mutu yang memadai secara efisienmeningkatkan mutu dan keandalan serta pelayanan pelanggandan memastikan terlaksananya Good Corporate Governance (GCG)di PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara.
2. Bidang Keungan
Bertanggung jawab atas penyelenggaraan keuangan sesuai dengan prinsip-prinsip manajemen keuangan yang baik, pengelolaan pajak dan asuransi yang efektif serta penyajian laporan keuangan dan akuntansi yang akurat dan tepat waktu.
Bidang Keuangan dibantu tata usaha yang terdiri dari: 1. Sub Bidang Anggaran
2. Sub Bidang Keuangan
2.1Sub-Sub Bidang Administrasi Keuangan 3. Sub Bidang Pengendalian Pendapatan 4. Sub Bidang Pajak dan Asuransi 5. Sub Bidang Akuntansi
3. Audit Internal
BAB 4
PENGOLAHAN DATA
4.1 Data dan Pembahasan
Data yang diolah untuk tugas akhir ini adalah data sekunder yang diperoleh dari PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara yaitu, jumlah produksi energi listrik, jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan di PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara tahun 2002 s/d 2011. Datanya adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1 Jumlah Produksi Energi Liatrik, Jumlah Pelanggan, dan Pendapatan Penjualan di PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara
Tahun 2002– 2011
Tahun
Jumlah Produksi
Energi Listrik Jumlah Pelanggan (Unit)
Pendapatan Penjualan
2002 2.112,02 1.920.718 1.787.624,00
2003 2.090,66 1.985.225 2.293.753,60
2004 2.164,11 2.051.642 2.597.822,90
2005 2.166,44 2.129.471 2.710.482,50
2006 2.226,89 2.218.729 2.975.105,10
2007 2.261,02 2.283.674 3.177.314,10
2008 2.432,66 2.366.892 3.617.952,50
2009 2.494,96 2.443.684 3.867.625,80
2010 2.600,56 2.551.931 4.391.051,40
2011 2.685,85 2.678.497 5.054.322,90
Keterangan:
Y = Jumlah Produksi Energi Listrik (GWh) = Jumlah Pelanggan (Unit)
= Pendapatan Penjualan (Dalam Rp. 1.000.000,00)
4.2 Pengolahan Data dengan Metode Regresi Linier Berganda
Tabel 4.2 Harga-harga yang Diperlukan untuk Menghitung b0, b1, danb2
Tahun Y
(dalam 1.000) (dalam 1.000) (dalam 1.000)
Dari daftar tabel di atas maka diperoleh:
= 10 = 51.772.550,13
= 23,23517 = 114.374.501,6
= 22.630,463 = 53.049,90164
= 32.473,0548 = 77.319,39707
= 54,3989352 = 75.703.943,63
Dari data tersebut maka selanjutnya akan dicari persamaan dengan Rumus (2.6) sebagai berikut :
Harga-harga koefisien , , dan dicari dengan substitusi dan eliminasi dari
persamaan normal di atas. Selanjutnya substitusi nilai-nilai pada Tabel (4.2) ke dalam persamaan normal, sehingga diperoleh :
...(1 )
...(2)
..
Selanjutnya akan dilakukan langkah-langka sebagai berikut : 1. Eliminasi Persamaan (1) dan Persamaan (2)
Persamaan (1) x dan Persamaan (2) x 10
Maka hasilnya :
-
... (4)
2. Eliminasi Persamaan (1) dan Persamaan (3)
Persamaan (1) x dan Persamaan (3) x 10
Maka hasilnya :
-
...(5)
3. Eliminasi Persamaan (4) dan Persamaan (5)
Maka hasilnya :
-
Jika dibulatkan menjadi
4. Substitusi ke Persamaan (4)
5. Substitusi
dan ke Persamaan
Jika dibulatkan menjadi
Dari perhitungan di atas diperoleh :
; ;
Sehingga persamaan regresi linier berganda dengan dua variabel bebas:
Hal ini berarti bahwa jumlah produksi energi listrik, jika tanpa adanya jumlah pelanggan dan penjualan (X1 dan X2 = 0) maka produksi energi listrik hanya . Koefisien regresi berganda sebesar dan mengindikasikan bahwa besaran penambahan/pengurangan
pelanggan dan pendapatan penjualan. Persamaan regresi berganda
yang digunakan sebagai dasar untuk
memperkirakan tingkat produksi energi listrik yang dipengaruhi oleh jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan.
Setelah mendapatkan persamaan regresi, langkah selanjutnya adalah menghitung kesalahan baku (Standard error). Untuk menghitung kesalahan baku ini
diperlukan harga yang diperoleh dari persamaan regresi di atas untuk tiap harga dan yang diketahui. Maka untuk mencari kesalahan baku tersebut dibuat
terlebih dahulu tabel seperti di bawah ini:
Tabel 4.3 Harga untuk Data pada Tabel 4.1
Tahun
2002 2,11202 2,027185487 0,084834513 0,007196895 2003 2,09066 2,1052807 -0,0146207 0,000213765 2004 2,16411 2,164783543 -0,000673543 4,5366E-07 2005 2,16644 2,211042782 -0,044602782 0,001989408 2006 2,22689 2,277137906 -0,050247906 0,002524852 2007 2,26102 2,32616044 -0,06514044 0,004243277 2008 2,43266 2,406460518 0,026199482 0,000686413 2009 2,49496 2,465444371 0,029515629 0,000871172 2010 2,60056 2,565105056 0,035454944 0,001257053 2011 2,68585 2,686569197 -0,000719197 5,17244E-07 Jumlah 23,23517 23,23517 -4,44089E-16 0,018983806
Dari tabel di atas maka diperoleh:
= 23,23517 = -4,44089E-16
Sehingga standard error dapat dicari dengan Rumus (2.8)di bawah ini:
=
=
=
=
Jika dibulatkan menjadi
Ini berarti produksi energi listrik yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata produksi energi listrik yang diperkirakan yaitu sebesar 52,0766 Gwh.
4.3 Uji Keberartian Regresi Linier Berganda
Pengujian hipotesa dalam regresi linier berganda perlu dilakukan agar tidak terjadi kesalahan penarikan kesimpulan.
4.3.1 Uji F (Simultan)
1. Menentukan formulasi hipotesis
: Terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan (bersama-sama)
antara variabel bebas yaitu jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan terhadap variabel terikat yaitu jumlah produksi energi listrik.
2. Mencari nilai Ftabel dari Tabel Distribusi F
Dengan taraf nyata = 0,05 dan nilai Ftabel dengan dk pembilang (v1) = k = 2 dan dk penyebut (v2) = n – k – 1 = 10 – 2 – 1 = 7, maka di peroleh:
3. Menentukan kriteria pengujian
diterima bila
ditolak bila
4. Menentukan nilai statistik Fhitung
a. Penghitungan Jumlah Kuadrat Total (JKT)
=
=
b. Penghitungan Jumlah Kuadrat Regresi (JKreg)
c. Penghitungan Jumlah Kuadrat Residu (JKres)
=
= =
d. Penghitungan Rata-rata Hitung Kuadrat Regresi (RKreg) dan Residu (RKres)
=
= =
=
= =
=
= =
Jika dibulatkan menjadi
5. Memasukkan hasil perhitungan ke daftar ANAVA
Tabel 4.4 Ringkasan Hasil Perhitungan dalam daftar
ANAVA
Regresi (reg) 0,392638909 2 0,196319454
72,3899 4,74 Residu (res) 0,018983806 7 0,002711972
Total 0,41162271 9
6. Membuat Kesimpulan
Didapat Fhitung = 72,3899 >Ftabel = 4,74 maka H0 Ditolak dan H1 Diterima. Hal ini berarti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan (bersama-sama) antara variabel bebas yaitu jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan terhadap variabel terikat yaitu jumlah produksi energi listrik.
Mencari koefisien determinasi dengan menggunakan rumus:
Jika dibulatkan menjadi
Didapat nilai koefisien determinasi . Hal ini berarti bahwa sekitar
95,39% produksi energi listrik dapat ditentukan oleh jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan melalui hubungan regresi linier berganda sedangkan sisanya 4,61% lagi dipengaruhi oleh faktor lain.
Koefisien korelasi bergandanya didapat dengan rumus:
Jika dibulatkan menjadi
Dari hasil perhitungan didapat korelasi (R) antara jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan terhadap jumlah produksi energi listrik sebesar . Nilai korelasi tersebut menyatakan bahwa hubungan antara jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan terhadap jumlah produksi energi listrik tinggi.
Dari Tabel (4.2) dapat diperoleh koefisien korelasi antara variabel terikat (Y) dengan variabel bebas (X) sehingga diketahui seberapa besar pengaruh antar variabel tersebut.
4.5.1 Koefisien Korelasi antara Jumlah Pelanggan dengan Jumlah
Produksi Energi Listrik (Y)
=
=
=
=
=
=
Jika dibulatkan menjadi 0,9751
Koefisien korelasi antara jumlah pelanggan (X1) dan jumlah produksi energi listrik (Y) adalah r = 0,9751 yang menunjukkan korelasi yang tinggi dengan arah positif mendekati 1 (Korelasi Positif). Hal ini berarti jika jumlah pelanggan mengalami peningkatan maka jumlah produksi energi listrik juga akan meningkat.
=
=
=
=
=
=
Jika dibulatkan menjadi 0,9745
Koefisien korelasi antara pendapatan penjualan (X2) dan jumlah produksi energi listrik(Y) adalah r = 0,9745 yang menunjukkan korelasi yang tinggi dengan arah positif mendekati 1 (Korelasi Positif). Hal ini berarti jika pendapatan penjualan mengalami peningkatan maka jumlah produksi energi listrik juga akan meningkat.
4.5.3 Koefisien Korelasi antara Jumlah Pelanggan (X1) dengan Pendapatan
Penjualan (X2)
=
=
=
=
=
Jika dibulatkan menjadi 0,9923
Koefisien korelasi antara jumlah pelanggan (X1) dan pendapatan penjualan (X2) adalah 0,9923 yang menunjukkan korelasi yang tinggi dengan arah positif mendekati 1 (Korelasi Positif). Hal ini berarti jika jumlah pelanggan mengalami peningkatan maka pendapatan penjualan energi listrik juga akan meningkat.
Dilakukan uji dua sisi dengan taraf nyata = 0,05 dan nilai ttabel dengan dk yaitu n – 2 = 10 – 2 = 8, maka di peroleh
3. Menentukan kriteria pengujian diterima bila
ditolak bila
4. Menentukan nilai statistik thitung
Terlebih dahulu menghitung nilai standar deviasi regresi linier berganda
a. Menentukan nilai varian
=
b. Menentukan nilai deviasi standar
=
c. Standard error
=
= 0,000562675
d. Mencari
Jika dibulatkan menjadi 0,8085
5. Kesimpulan
Karena maka H0 Diterima.
4.6.2 Pengaruh Pendapatan Penjualan (X2) Terhadap Jumlah Produksi
Energi Listrik (Y)
1. Menentukan formulasi hipotesis
: Tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara pendapatan penjualan terhadap jumlah produksi energi listrik di PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara.
: Terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara pendapatan penjualan terhadap jumlah produksi energi listrik di PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara.
2. Mencari nilai ttabel dari Tabel Distribusi t
Dilakukan uji dua sisi dengan taraf nyata = 0,05 dan nilai ttabel dengan dk yaitu n – 2 = 10 – 2 = 8, maka di peroleh
3. Menentukan kriteria pengujian diterima bila
ditolak bila
4. Menentukan nilai statistik thitung
Terlebih dahulu menghitung nilai standar deviasi regresi linier berganda
b. Menentukan nilai deviasi standar
c. Standard error
=
d. Mencari
Jika dibulatkan menjadi 0,6841
6. Kesimpulan
Karena maka H0 Diterima.
Hal ini berarti bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara pendapatan penjualan terhadap jumlah produksi energi listrikdi PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara.
4.7.1 Pengertian Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikam desain sistem yang ada dalam desain sistem yang telah disetujui, menginstal, dan memulai sistem baru yang diperbaiki.
Tujuan dari implementasi sistem adalah sebagai berikut :
1. Menyelesaikan desain sistem yang ada dalam dokumen sistem yang disetujui.
2. Menulis, menguji, dan mendokumentasikan program-program dan prosedur-prosedur yang diperlukan oleh dokumen desain sistem yang disetujui.
3. Memastikan bahwa personal dapat mengoperasikan sistem baru. 4. Memperhitungkan bahwa sistem memenuhi permintaan pemakai.
5. Memastikan bahwa konveksi ke sistem yang baru berjalan dengan benar.
Implementasi yang sudah selesai harus diuji coba kehandalannya sehingga dapat diketahui kehandalannya dari sistem yang ada dan telah sesuai dengan apa yang diinginkan. Dalam pengolahan data pada Tugas Akhir ini penulis menggunakan suatu perangkat lunak sebagai implementasi sistem yaitu program SPSS 17.0 For Window dalam masalah memperoleh hasil perhitungan.
4.7.2 Pengenalan SPSS
komputer.SPSS paling banyak digunakan dalam berbagai riset pasar, pengendalian dan perbaikan mutu (quality improvement) serta riset-riset lain.
SPSS dibuat pertama kali sebagai software statistik pada tahun 1968. Diprakarsai oleh ketiga mahasiswa Stanford University yang pada saat itu dioperasikan hanya pada komputer mainframe. Pada tahun 1984, SPSS pertama kali muncul pada versi PC (bisa dipakai untuk komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+ dan sejalan dengan populernya sistem operasi windows. Pada tahun 1992, SPSS juga mengeluarkan versi windows dan antara tahun 1994-1998, SPSS melakukan berbagai kebijakan strategis untuk pengembangan software statistik dengan mengeluarkan Software Houseterkemuka seperti SYSTAT. Inc,BMDP Statistical Software,Jandel Statistics Software Clear Software,Quantime Ltd, Initive Technologies A/S dan Integral Solution Ltd. Untuk memantapkan posisinya sebagai salah satu market leader dalam business intelligence, SPSS juga menjalin aliansi strategis dengan software house terkemuka dunia yang lain seperti Oracle Corp, Business Object dan Ceres Integrated Solution.
Karena perkembangan SPSS ini membuat program SPSS yang tadinya hanya ditujukan pada pengolahan data statistik untuk ilmuan sosial yang pada saat itu SPSS yang singkatan dari Statistical Packcage for The Social Science berubah menjadi Statistical Product and Service Solution. Fungsi SPSS diperluas untuk melayani berbagai user seperti proses produksi di pabrik, riset ilmu sains dan lain-lain.
1. Pilih menu Start dari windows. 2. Kemudian pilih menu All Programs. 3. Klik SPSS Statistics 17.0.
Gambar 4.1 Tampilan Pengaktifan SPSS Statistics 17.0
4. Lalu akan muncul aplikasi SPSS Statistics 17.0, pada saat tersebut akan muncul kotak dialog SPSS Statistics 17.0, lalu tekan Cancel atau tanda silang (close) untuk membuat file data baru sekaligus mengaktifkan SPSS Statistics Data Editor.
4.7.3.2Mengenal Lingkungan Kerja SPSS
SPSS data editor mempunyai 2 (dua) tipe lingkungan kerja yaitu :
1. Data View adalah tempat di mana data akan dimasukkan dan diproses.
Gambar 4.3 Tampilan Jendela Data View dalam SPSS
2. Variable View adalah tempat di mana variabel akan didefenisikan terlebih dahulu sebelum dimasukkan ke Data View. Cara mengaktifkannya adalah dengan mengklik tab sheet Variable View yang berada di bagian kiri bawah atau langsung menekan Ctrl + T.
Name : Untuk memasukkan nama variable yang akan diuji. Type : Untuk mendefenisikan tipe variable.
Widht : Untuk pengaturan panjang karakter dari variable. Decimals : Untuk menuliskan jumlah desimal di belakang koma. Label : Untuk menuliskan keterangan dari nama variabel. Missing : Untuk menuliskan ada tidaknya jawaban kosong. Columns : Untuk pengaturan lebar kolom.
Align : Untuk pengaturan teks/angka pada data View apakah akan dibuat rata kiri (Left), kanan (Right) atau tengah (Center).
Measure : Untuk menentukan skala pengukuran variabel, misalnya nominal, ordinal atau scale.
(Dalam penulisan Tugas Akhir ini Values, Missing, Columns dan Measure tidak dipergunakan, karena itu ketiga pengaturan ini diabaikan saja).
4.7.3.4 Pemasukan Data Ke dalam SPSS Statistics 17.0
Cara memasukkan data ke SPSS Statistics 17.0 adalah sebagai berikut : 1. Pengisian variabel pada Variable View.
Variabel Tahun adalah Tahun dari data yang diambil, variabel ini merupakan variabel pertama yang akan ditempatkan pada baris pertama.
Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
4) Lalu pada Align pilih Center.
Variabel Y adalah jumlah produksi energi listrik, variabel ini merupakan variabel kedua yang akan ditempatkan pada baris kedua.
Langkah-langkahnya adalah :
5) Isi Name dengan Y lalu pilih Type dan pilih Numeric. 6) Pilih Width isi dengan angka 8 lalu pilih Decimals ketik 0. 7) Pada Label ketik “Jumlah Produksi Energi Listrik”. 8) Lalu pada Align pilih Center.
Variabel X1adalah jumlah pelanggan yang juga menjadi variabel keketiga yang ditempatkan pada baris ketiga.
Langkah-langkahnya adalah :
1) Isi Name dengan X1 lalu pilih Type dan pilih Numeric.
2) Pilih Width isi dengan angka 8 lalu pilih Decimals ketik 0. 3) Pada Label ketik “Jumlah Pelanggan”.
4) Lalu pada Align pilih Center.
Variabel X2adalah pendapatan penjualan yang juga menjadi variabel keempat yang ditempatkan pada baris keempat.
Langkah-langkahnya adalah :
1) Isi Name dengan X2 lalu pilih Type dan pilih Numeric.
4) Lalu pada Align pilih Center.
Pengisian variabel tersebut dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 4.5 Tampilan Pengisian Variable View
2. Pengisian Data Pada Data View
Langkah-langkah pengisian data ke dalam data view adalah :
1) Setelah pengisian variabel pada Variable View lalu klik pada tab sheet Data View yang ada di kiri bawah layar.
2) Isilah tahun pada kolom Tahun sesuai jumlah data yang ada. 3) Isi Y, X1 dan X2 dengan data yang ada.
Gambar 4.6 Tampilan Pengisian Data View
4.7.3.5 Pengolahan Data
Pengolahan data untuk mencari korelasi dan persamaan regresi linier berganda. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
1) Pada Menu Bar klik menu Analyze, lalu pilih Regression dan klik Linear. 2) Lalu akan muncul kotak dialog Linear Regression.
Gambar 4.7 Kotak Dialog Linear Regression
4) Klik tombol Statistics sehingga akan muncul Linear Regression Statistics, lalu beri tanda ceklist pada Estimate, Model fit, R squared change dan Descriptives. Pada Residuals klik casewise diagnostics.
Gambar 4.8 Kotak Dialog Linear Regression : Statistics
6) Selanjutnya balik ke kotak dialog Linear Regression, lalu klik Plots untuk membuat grafik. Isi kolom Y dengan pilihan ZPRED dan kolom X dengan dependent. Pada pilihan Standardized Residual Plots, ceklist Histogram, dan Normal probability plot, setelah itu klik Continue.
Gambar 4.9 Kotak Dialog Linear Regression : Plots
Gambar 4.10 Kotak Dialog Linear Regression : Option
BAB 5
PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan penulis, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari perhitungan yang telah dilakukan secara manual dan menggunakan software dibuktikan bahwa jumlah produksi energi listrik, jika tanpa adanya jumlah pelanggan dan penjualan (X1 dan X2 = 0) maka produksi
energi listrik hanya . Koefisien
regresi berganda sebesar dan mengindikasikan bahwa besaran penambahan/pengurangan tingkat produksi energi listrik setiap penambahan/penguranga dari jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan.
Persamaan regresi berganda yang
digunakan sebagai dasar untuk memperkirakan tingkat produksi energi listrik yang dipengaruhi oleh jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan.
Kesalahan baku (Standard Error)
berarti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan (bersama-sama) antara variabel bebas yaitu jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan terhadap variabel terikat yaitu jumlah produksi energi listrik.
3. Melalui perhitungan R2didapat nilai koefisien determinasi . Hal ini berarti bahwa sekitar 95,39% produksi energi listrik dapat ditentukan oleh jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan melalui hubungan regresi linier berganda sedangkan sisanya 4,61%lagi dipengaruhi oleh faktor lain. Dari hasil perhitungan korelasi (R) antara jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan terhadap jumlah produksi energi listrik sebesar . Nilai korelasi tersebut menyatakan bahwa hubungan antara
jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan terhadap jumlah produksi energi listrik tinggi.
5. Melalui uji koefisien regresi linier ganda (uji t) dengan taraf nyata = 0,05 diperoleh kesimpulan untuk pengaruh antara jumlah pelanggan dan jumlah produksi energi listrik adalah H0 Diterima yang berarti secara parsial jumlah pelanggan tidak berpengaruh terhadap jumlah produksi energi listrik di PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara. Dan untuk pengaruh pendapatan penjualan dan jumlah produksi energi listrik adalah H0 Diterima yang berarti secara parsial pendapatan penjualan berpengaruh terhadap jumlah produksi energi listrikdi PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara.
5.2 Saran
Adapun saran-saran yang dapat penulis sampaikan adalah :
1. PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara sebaiknya lebih memperhatikan produksi energi listrik saat ini agar kebutuhan energi listrik masyarakat Sumatera Utara terpenuhi dan tidak mengalami kekurangan lagi melihat semakin bertambahnya jumlah pelanggan dan meningkatnya pendapatan penjualan setiap tahunnya.
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Statistik
Menurut Sofyan (2013) pengertian statistik berasal dari bahasa Latin, yaitu status yang
berarti negara dan digunakan untuk urusan negara. Pada mulanya, statistik hanya
digunakan untuk menggambarkan keadaan dan menyelesaikan masalah yang
berhubungan dengan kenegaraan saja, seperti perhitungan banyaknya penduduk,
pembayaran pajak, gaji pegawai, dan lain sebagainya.
Seiring dengan perkembangan zaman, maka pengertian statistik semakin
berkembang, antara lain:
1. Statistik adalah kumpulan data yang disajikan dalam bentuk tabel/daftar,
gambar, diagram, atau ukuran-ukuran tertentu, misalnya statistik penduduk,
statistik kelahiran, dan statistik pertumbuhan ekonomi.
2. Statistik adalah pengetahuan mengenai pengumpulan data, klasifikasi data,
penyajian data, pengolahan data, penarikan kesimpulan, dan pengambilan
keputusan berdasarkan masalah tertentu.
3. Statistik matematik/statistik teoritik adalah statistik yang diturunkan, bagaimana
menciptakan model-model teoritis dan matematis.
4. Statistik terapan/teknik analisis data adalah statistik yang membahas cara-cara
Pengelompokkan statistik berdasarkan cara pengolahan datanya, maka terbagi menjadi
empat cara, yaitu:
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah statistik yang berkenaan dengan bagaimana cara
mendeskripsikan, menggambarkan, menjabarkan, atau menguraikan data agar
mudah dipahami. Adapun cara yang digunakan antara lain:
a. Menentukan ukuran dari data, seperti nilai modus, rata-rata, dan nilai tengah
(median).
b. Menentukan ukuran variabilitas data, seperti variasi (varian), tingkat
penyimpangan (deviasi standar), dan jarak (range).
c. Menentukan ukuran bentuk data, seperti kemiringan (skewness), keruncingan
(kurtosis), dll.
2. Statistik Inferensial (Statistik Induksi)
Statistik Inferensial adalah serangkaian teknik yang digunakan untuk mengkaji,
menaksir, dan mengambil kesimpulan berdasarkan data yang diperoleh dari sampel
untuk menggambarkan karakteristik atau ciri dari suatu populasi. Berdasarkan ruang
lingkupnya, statistik inferensial mencakup:
a. Probabilitas atau teori kemungkinan,
b. Distribusi teoritis,
c. Sampling dan sampling distribusi,
d. Pendugaan populasi atau teori populasi,
g. Analisis regresi untuk peramalan,
h. Analisis varian dan kovarian.
Pengelompokkan statistik berdasarkan bentuk parameternya sebagai berikut:
1. Statistik Parametrik
Statistik parametrik adalah statistik yang mempertimbangkan jenis
sebaran/distribusi data yang berdistribusi normal dan memiliki varian homogen.
Pada umumnya, data yang digunakan pada statistik parametrik ini bersifat interval
dan rasio.
Uji statistik yang dapat digunakan pada statistik parametrik, antara lain:
a. Uji-z (1 atau 2 sampel),
b. Uji-t (1 atau 2 sampel),
c. Korelasi sederhana dan berganda,
d. One or two way anova test,
e. Analisis regresi sederhana dan berganda, dll.
2. Statistik Nonparametrik
Statistik Nonparametrik merupakan bagian statistik yang parameter populasi atau
datanya tidak mengikuti suatu distribusi tertentu atau memiliki distribusi yang bebas
dari persyaratan (free-distribution procedures), dan variannya tidak perlu homogen.
Statistik nonparametrik biasanya digunakan untuk melakukan analisis pada data
berjenis nominal atau ordinal. Adapun analisis statistik nonparametrik adalah
sebagai berikut:
a. Uji tanda peringkat Wilcoxon dan uji Mann-Withney (untuk 1-2 kelompok),
c. Uji Korelasi Rank Spearman dan Kendall Tau,
d. Uji Friedman,
e. Uji Chi-Kuadrat, dll.
Untuk pembahasan pada tugas akhir ini penulis menggunakan statistik
inferensial dan statistik parametrik.
2.2 Analisis Regresi
Istilah regresi pertama kali digunakan oleh Francis Galton. Dalam papernya yang
terkenal Galton menemukan bahwa meskipun terdapat tendensi atau kecenderungan
bahwa orang tua yang tinggi akan mempunyai anak yang tinggi dan orang tua yang
pendek akan mempunyai anak yang pendek juga, tetapi rata-rata tinggi badan anak yang
lahir dari orang tua dengan tinggi badan tertentu cenderung bergerak atau regress ke
arah rata-rata tinggi badan anak seluruh populasi tersebut (Hakim Abdul, 2004).
Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik (technique) untuk
membangun persamaan garis lurus dan menggunakan persamaan tersebut untuk
membuat perkiraan (prediction). Model matematis dalam menjelaskan hubungan antar
variabel dalam analisis regresi menggunakan persamaan regresi. Persamaan regresi
(regression equation) adalah suatu persamaan matematis yang mendefenisikan
hubungan antar dua variabel. (Algifari, 2000).
Variabel bebas adalah variabel yang nilai-nilainya tidak bergantung pada
adalah variabel yang nilai-nilainya bergantung pada variabel lainnya, biasanya
disimbolkan dengan Y. Variabel itu merupakan variabel yang diramalkan atau
menerangkan nilainya (Hasan, 1999).
Untuk mempelajari hubungan-hubungan antara beberapa variabel analisis
regresi dapat dilihat dari dua bentuk yaitu:
1. Analisis Regresi Linier Sederhana (Simple Analysis Regression)
2. Analisis Regresi Linier Berganda (Multiple Analysis Regression).
2.2.1 Regresi Linier Sederhana (Simple Analysis Regression)
Regresi linier sederhana merupakan suatu prosedur untuk menunjukkan dua hubungan
matematis dalam bentuk persamaan antara dua variabel, yaitu variabel bebas (X)
variabel terikat (Y). Bentuk umum persamaan regresi linier sederhana adalah:
... (2.1)
Keterangan:
= Nilai estimasi Y
a = Intersep (titik potong kurva terhadap sumbu Y)
b = Kemiringan atau slop kurva linier
X = Variabel bebas (variable independent).
Persamaan (2.1) dapat digunakan untuk menaksir nilai jika nilai a, b, dan X
diketahui. Nilai a pada persamaan (2.1) merupakan nilai Y yang dipotong oleh kurva
adalah kemiringan (slope) kurva linier yang menunjukkan besarnya perubahan nilai Y
sebagai akibat dari perubahan setiap unit nilai X. Besarnya a dan b konstan sepanjang
kurva linier.
Menurut Sudjana (2005) untuk menentukan nilai a dan b dapat diperoleh dengan
menggunakan metode kuadrat terkecil (least squares method) di bawah ini:
a. Mencari nilai konstanta a
=
... (2.2)b. Mencari nilai konstanta b
=
... (2.3)2.2.2 Regresi Linier Berganda (Multiple Analysis Regression)
Regresi linier berganda merupakan suatu linier yang menjelaskan ada tidaknya suatu
hubungan fungsional dan meramalkan pengaruh dua variabel bebas (X) atau lebih
terhadap variabel terikat (Y). Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah:
... (2.4)
Keterangan:
= Nilai estimasi Y
= Nilai Y pada perpotongan antara garis linier dengan sumbu
= Nilai variabel bebas (independent).
Persamaan regresi linier berganda dengan dua variabel bebas dapat dibentuk
dengan persamaan berikut:
... (2.5)
Untuk menentukan besarnya dan dapat ditentukan dengan persamaan
berikut:
...(2.6)
Setelah menentukan persamaan liniernya langkah selanjutnya adalah menentukan
kekeliruan baku (standard error). Menurut Hasan (1999) kekeliruan baku (standard
error) adalah angka atau indeks yang digunakan untuk menduga ketepatan suatu
penduga atau mengukur jumlah variasi titik-titik observasi di sekitar garis regresi.
Rumus untuk menghitung standard error adalah:
... (2.7)
Keterangan:
n = Jumlah data
k = Jumlah variabel bebas.
2.3 Uji Keberartian Regresi Linier Berganda
Uji keberartian digunakan untuk mengetahui apakah sekelompok variabel bebas secara
bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat. Pada dasarnya pengujian
hipotesa tentang parameter koefisien regresi secara keseluruhan adalah dengan
menggunakan uji F.
Uji linieritas garis regresi juga dilakukan dengan menghitung nilai F, yaitu
dengan mempergunakan hipotesis nol . Jika nilai Fhitung<F (0,05), garis regresi
data yang bersangkutan dinyatakan linier. Sebaliknya, jika nilai Fhitung<F (0,05), garis
regresi itu berarti tidak linier, dan sebagai konsekuensinya data tersebut harus dibuat
menjadi regresi nonlinier.
2.3.1 Uji F (Simultan)
Menurut Nurgiyantoro (2002) dalam analisis regresi yang dianalisis adalah varians garis
regresi, hasil perhitungan analisis regresi juga menghasilkan bilangan atau rasio F, atau
lengkapnya Fregresi (disingkat Freg) atau Fhitung. Rasio F diperoleh dengan
membandingkan antara rata-rata hitung garis residu (RKres). Adapun rumus untuk
=
... (2.8)Keterangan:
Freg = Bilangan F garis regresi
RKreg = Rata-rata hitung kuadrat garis regresi
RKres = Rata-rata hitung kuadrat garis residu.
Maka besar kecilnya bilangan Freg akan ditentukan oleh besar kecilnya rata-rata
hitung kuadrat garis regresi (RKreg) dan rata-rata hitung kuadrat garis residu (RKres). Jika
(RKreg) > (RKres) maka akan menghasilkan Freg yang signifikan dan juga sebaliknya.
Langkah-langkah untuk menghitung nilai Freg adalah:
1. Penghitungan Jumlah Kuadrat Total (JKT)
Jumlah kuadrat total (JKT) dihitung dengan rumus sebagai berikut:
... (2.9)
2. Penghitungan Jumlah Kuadrat Regresi (JKreg)
Rumus yang yang digunakan adalah sebagai berikut:
... (2.10)
3. Penghitungan Jumlah Kuadrat Residu (JKres)
Rumus yang yang digunakan adalah sebagai berikut:
4. Penghitungan Rata-rata Hitung Kuadrat Regresi (RKreg) dan Residu (RKres)
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
... (2.12)
...(2.13)
5. Penghitungan Nilai F Regresi (Freg)
Maka langkah-langkah dalam pengujian hipotesis adalah sebagai berikut:
1. Menentukan formulasi hipotesis
:
:
di mana : koefisien yang akan diuji.
2. Menentukan taraf nyata dan dengan derajat kebebasan dan
n – k– 1
3. Menentukan kriteria pengujian
diterima bila
ditolak bila
4. Menentukan nilai statistik Fhitung dengan rumus:
5. Memasukkan hasil perhitungan ke dalam daftar ANAVA
Tabel 2.1 Daftar ANAVA
Sumber
6. Membuat kesimpulan apakah diterima atau ditolak.
2.4 Analisis Korelasi
Analisis korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui derajat
hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lain. Umumnya analisis korelasi
digunakan dalam hubungannya dengan analisis regresi untuk mengukur ketepatan garis
regresi dalam menjelaskan (explaining) variasi nilai variabel terikat (dependent). Untuk
statistik yang dapat menggambarkan hubungan antara suatu variabel dengan variabel
lain adalah koefisien determinasi dan koefisien korelasi. Koefisien determinasi diberi
simbol r2 atau R2 dan koefisien korelasi diberi simbol r atau R (Algifari, 1997).
2.4.1 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi adalah salah satu nilai statistik yang dapat digunakan untuk
mengetahui apakah ada hubungan pengaruh antara dua variabel. Nilai koefisien
dapat dijelaskan oleh persamaan regresi yang dihasilkan. Adapun besarnya koefisien
determinasi (r2) dapat juga dicari dengan menggunakan rumus di bawah ini:
=
... (2.14)2.4.2 Koefisien Korelasi
Koefisien korelasi adalah bilangan yang menyatakan kekuatan hubungan antara dua
variabel atau lebih, juga dapat menentukan arah hubungan dari kedua variabel. Nilai
korelasi untuk kekuatan hubungan nilai koefisien korelasi berada di
antara -1 sampai 1 sedangkan untuk arah dinyatakan dalam bentuk positif (+) dan
negatif (-). Dilambangkan dengan r, koefisien korelasi adalah akar koefisien determinasi
atau secara matematis dapat ditulis sebagai berikut:
... (2.15)
Menurut Hasan (1999) koefisien korelasi yang terjadi dapat berupa:
1. Korelasi positif adalah korelasi dari dua variabel, yaitu apabila variabel yang
satu (X) meningkat maka variabel lainnya (Y) cenderung meningkat pula.
2. Korelasi negatif adalah korelasi dari dua variabel, yaitu apabila variabel yang
satu (X) meningkat maka variabel yang lainnya (Y) cenderung menurun.
3. Tidak ada terjadinya korelasi apabila kedua variabel (X dan Y) tidak
4. Korelasi sempurna adalah korelasi dua variabel, yaitu apabila kenaikan atau
penurunan variabel yang satu (X) berbanding dengan kenaikan atau penurunan
variabel yang lainnya (Y).
Selain diturunkan dari koefisien determinasi (R2), koefisien korelasi (r) berdasarkan
sekumpulan data (Xi dan Yi) berukuran n dapat pula ditentukan dengan menggunakan
= Variabel bebas (independent)
= Variabel terikat (dependent).
Korelasi antara variabel dibedakan atas tiga jenis, yaitu :
1. Korelasi Positif
Perubahan antara variabel berbanding lurus, artinya apabila variabel yang satu
meningkat, maka variabel yang lainnya juga mengalami peningkatan.
2. Korelasi Negatif
Perubahan antara variabel berlawanan, artinya apabila variabel yang satu
meningkat, maka variabel yang lain mengalami penurunan.
Terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti pada perubahan yang
lain dengan arah yang tidak teratur.
Tabel 2.2 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r
Interval Koefisien Tingkat Hubungan
0 Tidak ada korelasi
1 Sangat tinggi (korelasi sempurna)
2.5 Uji t (Parsial)
Tujuan dilakukan uji signifikansi secara parsial dua variabel bebas (independent)
terhadap variabel terikat (dependent) adalah untuk mengukur secara terpisah dampak
yang ditimbulkan dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat. Adapun
rumus untuk mencari thitung adalah:
=
... (2.17)Keterangan:
bi = nilai konstanta
Sebelum menghitung nilai thitung terlebih dahulu mencari nilai Sbi (standard error).
Adapun nilai Sbidapat dicari dengan tahapan sebagai berikut:
1. Menghitung nilai Standar Error
a. Standard error
=
... (2.18)b. Standard error
=
... (2.19)2. Menghitung nilai standar deviasi regresi linier berganda
a. Menentukan nilai varian
=
... (2.20)b. Menentukan nilai deviasi standar
=
... (2.21)Keterangan:
= Standar deviasi regresi berganda
n = Jumlah data
k = Jumlah variabel bebas
Langkah-langkah dalam pengujian hipotesis adalah sebagai berikut:
:
:
di mana : koefisien yang akan diuji.
2. Dengan taraf nyata = 0,05 dan nilai ttabel dengan dk yaitu n – 2 maka di peroleh
.
3. Menentukan kriteria pengujian
diterima bila
ditolak bila
4. Menentukan nilai statistik thitung dengan rumus :
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Energi listrik merupakan salah satu komponen terpenting untuk menunjang
pembangunan suatu bangsa. Peningkatan pembangunan, pertambahan jumlah penduduk
dan peningkatan taraf hidup menyebabkan laju konsumsi energi listrik semakin
meningkat. Para pengguna energi listrik di Indonesia, baik pengguna energi untuk
tujuan usaha, sosial, maupun pengguna energi listrik untuk keperluan rumah tangga
belum menyadari akan keterbatasan energi listrik yang tersedia, sehingga dalam
menggunakannyamereka seakan-akan tidak memperdulikan tentang keterbatasan
sumber energi listrik saat ini. Akibatnya, masih banyak daerah yang belum tersentuh
aliran listrik utamanya daerah terpencil.
Pertumbuhan ekonomi dan pentarifan dasar energi listrik (TDL) yang ditentukan
oleh Pemerintah dan Perusahaan Listrik Negara (PLN) merupakan hal yang paling
mempengaruhi terhadap pemakaian/konsumsi energi listrik. Karena permintaan akan
suatu komoditas termaksud energi listrik dipengaruhi oleh berbagai faktor, diantaranya:
harga barang yang diminta, harga barang lain, pendapatan, selera dan kemakmuran.
Untuk mencapai tersedianya tenaga listrik yang ada sekarang dibutuhkan pembangunan
dan pengembangan sistem kelistrikan dengan penggunaan sumber energi tanpa bahan
bakar minyak dalam rangka menghemat penggunaan bahan bakar minyak, sekaligus
mengatasi masalah kekurangan akan bahan bakar minyak dan ini dapat dilakukan
dengan pemanfaatan sumber energi seperti tenaga air,angin, biogas, surya dan lain
sebagainya.
Pertambahan jumlah penduduk yang semakin pesat juga diiringi pertumbuhan
ekonomi yang menyebabkan kebutuhan terhadap tenaga listrik semakin tinggi, sehingga
terasa perlunya suatu penyediaan dan penyaluran tenaga listrik yang memadai baik dari
segi teknis ekonomisnya. Penggunaan tenaga listrik sekarang ini adalah merupakan
salah satu kebutuhan penting dalam kehidupan masyarakat dan seringkali dianggap
sebagai salah satu tolak ukur taraf kemajuan rakyat sejalan dengan perkembangan
teknologi.Maka penulis memilih sebuah judul “Analisis Pengaruh Jumlah Pelanggan
Dan Pendapatan Penjualan Terhadap Jumlah Produksi Energi Listrik Di PT. PLN
(Persero) Wilayah Sumatera Utara”.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang pemilihan judul yang telah penulis uraikan di atas, maka
dirumuskan yang menjadi permasalahan dalam tugas akhir ini adalah sebagai berikut:
1. Apakah jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan memiliki hubungan yang
signifikan terhadap jumlah produksi energi listrik di PT. PLN (Persero) Wilayah
2. Apakah jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan memiliki pengaruh yang
Untuk memudahkan pembahasan dan pemecahan masalah maka perlu dibuat
pembatasan permasalahan dalam penulisan tugas akhir ini agar terarah dan sesuai
dengan tujuan dan sasaran, yaitu:
1. Metode yang digunakan adalah regresi linier berganda dan analisis korelasi di
luar faktor lain yang mungkin mempengaruhi.
2. Pemecahan masalah hanya dibatasi pada analisis pengaruh jumlah pelanggan
dan pendapatan penjualan terhadap jumlah produksi energi listrik di PT. PLN
(Persero) Wilayah Sumatera Utara dengan menggunakan data sekunder dari PT.
PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara mulai tahun 2002 s/d 2011.
1.4 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penulisan tugas akhir ini secara umum adalah untuk mengetahui
apakah secara signifikan terdapat korelasi positif, negatif, maupun tidak berkorelasi
antara jumlah pelanggan dan pendapatan penjualan terhadap jumlah produksi energi
listrik di PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara tahun 2002 s/d 2011 dan
1.5 Manfaat Penelitian
Adapun yang menjadi manfaat dari penyusunan tugas akhir ini adalah:
1. Bagi penulis, penyusunan tugas akhir ini sebagai media penerapan ilmu dan
mengaplikasikan teori-teori statistika yang diperoleh penulis selama kuliah
untuk menyelesaikan permasalahan yang diteliti dan menambah pengetahuan
penulis mengenai penerapan metode analisis yang digunakan.
2. Melengkapi persyaratan dalam penyelesaian pendidikan program studi D3
Statistika FMIPA USU.
3. Dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi menanggulangi permasalahan
kekurangan energi listrik khususnya untuk masyarakat pedalaman.
4. Sebagai bahan pertimbangan yang berguna bagi PT. PLN (Persero) Wilayah
Sumatera Utara dalam mengambil kebijaksanaan untuk meningkatkan jumlah
produksi energi listrik agar masyarakat tidak mengalami kekurangan energi
listrik lagi.
1.6 Metode Penelitian
Metode yang digunakan penulis dalam penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut:
1.6.1 Studi Kepustakaan (Library Reseach)
Studi kepustakaan merupakan suatu cara pengumpulan data yang digunakan untuk
memperoleh data ataupun informasi dari perpustakaan yaitu dengan membaca serta
mempelajari buku-buku atau sumber terbitan lainnya dan bahan-bahan yang
1.6.2 Metode Pengumpulan Data
Keperluan data untuk penulisan tugas akhir ini penulis lakukan dengan mengumpulkan
data sekunder dari PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara. Data sekunder tersebut
kemudian disusun dan disajikan dalam bentuk tabel dengan tujuan untuk mendapatkan
gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.
1.6.3 Metode Analisis yang Digunakan
Data sekunder diolah dengan menggunakan metode regresi linier berganda dan analisis
korelasi. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik (technique)
untuk membangun persamaan garis lurus dan menggunakan persamaan tersebut untuk
membuat perkiraan (prediction). Model matematis dalam menjelaskan hubungan
antarvariabel dalam analisis regresi menggunakan persamaan regresi. Persamaan regresi
(regression equation) adalah suatu persamaan matematis yang mendefenisikan
hubungan antar dua variabel (Algifari, 2000).
Regresi linier dibagi ke dalam dua kategori, yaitu regresi linier sederhana dan
regresi linier berganda. Regresi linier sederhana digunakan hanya untuk satu variabel
bebas (independent) dan satu variabel terikat (dependent). Sedangkan regresi linier
berganda digunakan untuk satu variabel terikat (dependent) dan dua atau lebih variabel
bebas (independent). Tujuan penerapan kedua metode ini adalah untuk meramalkan atau
memprediksi besaran nilai variabel tak terikat dan yang dipengaruhi oleh variabel bebas.
Menurut Sudjana (2005) secara umum persamaan regresi linier berganda atas
... (1.1)
Keterangan:
= Nilai estimasi Y
= Nilai Y pada perpotongan antara garis linier dengan sumbu
vertikal Y
= Slope yang berhubungan dengan variabel dan
= Nilai variabel bebas (independent) dan .
Persamaan regresi linier berganda dengan dua variabel bebas dapat dibentuk
dengan persamaan berikut:
... (1.2)
Untuk menentukan besarnya dan dapat ditentukan dengan persamaan
berikut:
...(1.3)
Analisis korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui derajat
hubungan linier antara suatu variabel dengan variabel lain. Analisis ini biasa digunakan
variabel terikat (dependent).Untuk keperluan perhitungan koefisien korelasi r
berdasarkan sekumpulan data berukuran n dapat digunakan rumus:
=
...(1.4)Keterangan:
= Koefisien korelasi
n = Jumlah data
= Variabel bebas (independent)
= Variabel terikat (dependent).
1.7 Sistematika Penulisan
Seluruh penulisan dari tugas akhir ini disusun dalam beberapa bab di mana setiap bab
tersebut berisikan sub-sub bab, disusun untuk memudahkan pembaca untuk mengerti
dan memahami isi penulisan tugas akhir ini. Adapun sistematika penulisan yang
digunakan penulis sebagai berikut:
BAB 1 : PENDAHULUAN
Menguraikan tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan
masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian, dan
sistematika penulisan.
Menguraikan tentang segala sesuatu yang mencakup penyelesaian
masalah dan juga disertakan teori-teori yang menyangkut metode
pemecahan permasalahan.
BAB 3 : SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET
Menguraikan sejarah singkat berdirinya PT. PLN (Persero) Wilayah
Sumatera Utara.
BAB 4 : PENGOLAHAN DATA
Menguraikan tentang cara pengolahan data, penggunaan rumus dan
penyelesaian yang dilakukan secara manual dan program yang dipakai
sebagai pengolahan data dengan menggunakan Program SPSS.
BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN
Menguraikan tentang kesimpulan dan saran dari hasil pembahasan di
ANALISIS PENGARUH JUMLAH PELANGGAN DAN PENDAPATAN
PENJUALAN TERHADAP PRODUKSI ENERGI LISTRIK
DI PT. PLN ( PERSERO ) WILAYAH
SUMATERA UTARA
TUGAS AKHIR
CICI ENELLIANA
102407001
PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
2013
ANALISIS PENGARUH JUMLAH PELANGGAN DAN PENDAPATAN
PENJUALAN TERHADAP PRODUKSI ENERGI LISTRIK DI PT. PLN (
PERSERO ) WILAYAH SUMATERA UTARA
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh gelar Ahli Madya
CICI ENELLIANA
102407001
PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
MEDAN
2013
PERSETUJUAN
Judul : ANALISIS PENGARUH JUMLAH PELANGGAN
DAN PENDAPATAN PENJUALAN TERHADAP
PRODUKSI ENERGI LISTRIK DI PT. PLN
(PERSERO) WILAYAH SUMATERA UTARA
Kategori : TUGAS AKHIR
Nama : CICI ENELLIANA
Nomor Induk Mahasiswa : 102407001
Program Studi : D3 STATISTIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (MIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, Juni 2013
Diketahui/Disetujui oleh :
Departemen Matematika FMIPA USU
Ketua, Pembimbing,
Prof. Dr. Tulus, M.Si PhD Drs. Suwarno Arriswoyo, M.Si
PERNYATAAN
ANALISIS PENGARUH JUMLAH PELANGGAN DAN PENDAPATAN
PENJUALAN TERHADAP PRODUKSI ENERGI LISTRIK DI PT. PLN ( PERSERO
)
WILAYAH SUMATERA UTARA
TUGAS AKHIR
Saya mengakui bahwa Tugas Akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing - masing disebutkan sumbernya.
Medan, Juli 2013
CICI ENELLIANA
PENGHARGAAN
Assalamu’alaikum warahmatullahi wabarakatuh.
Segala puji dan syukur Penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha
Penyayang, dengan limpah karunia-Nya sehingga Penulis dapat menyelesaikan
penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Analisis Pengaruh Jumlah Pelanggan Dan
Pendapatan Penjualan Terhadap Produksi Energi Listrik di PT. PLN ( Persero )
Wilayah Sumatera Utara.
Terimakasih penulis sampaikan kepada Bapak Drs. Suwarno Ariswoyo, M.Si
selaku pembimbing dan sebagai sekretaris prodi yang telah meluangkan waktunya
selama penyusunan tugas akhir ini. Terimakasih kepada Bapak Drs. Faigizuduhu
Bu’ulolo, M.Si selaku ketua Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, Bapak Prof. Dr.
Tulus, M.Si PhD dan Ibu Dra. Mardiningsih, M.Si selaku ketua dan sekretaris
Departemen Matematika FMIPA USU Medan, Bapak Dr. Sutarman M.Sc selaku Dekan
FMIPA USU Medan, seluruh staf dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU,
pegawai FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan penulis
ucapkan terimakasih kepada Ayahanda Suwito, Ibunda Halimah, Adinda Sisca Herlina
dan Dicky Aprilliadi serta keluarga besar yang selama ini memberikan bantuan dan
dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.
2.1 Pengertian Statistik 9
BAB 3 SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET
3.1 Sejarah PT. PLN (Persero) Wilayah Sumatera Utara 25
BAB 4 PENGOLAHAN DATA
4.5.2 Koefisien Korelasi Antara Y dengan 47
4.5.3 Koefisien Korelasi Antara dengan 48
4.6 Uji t (Parsial) 49
4.6.1 Pengaruh Antara dengan Y 49
4.6.2 Pengaruh Antara dengan Y 52
4.7 Implementasi Sistem 54
4.7.1 Pengertian Implementasi Sistem 54
4.7.2 Pengenalan SPSS 54
4.7.3 Langkah-Langkah Pengolahan SPSS 55
BAB 5 PENUTUP
5.1 Kesimpulan 65
5.2 Saran 67
DAFTAR PUSTAKA
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Daftar ANAVA 19
Tabel 2.2 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r 22
Tabel 4.1 Jumlah Produksi Energi Listrik, Jumlah Pelanggan, dan
Pendapatan Penjualan di PT. PLN ( Persero) Wilayah
Sumatera Utara Tahun 2002 – 2011 34
Tabel 4.2 Perhitungan Masing-Masing Variabel 36
Tabel 4.3 Harga untuk Data pada Tabel 4.1 41
DAFTAR GAMBAR
Gambar 4.1 Tampilan Pengaktifan SPSS Statistics 17.0 56
Gambar 4.2 SPSS Statistics Data Editor 56
Gambar 4.3 Tampilan Jendela Data View dalam SPSS 57
Gambar 4.4 Tampilan Jendela Variable View dalam SPSS 57
Gambar 4.5 Tampilan Pengisian Variable View 60
Gambar 4.6 Tampilan Pengisian Data View 61
Gambar 4.7 Kotak Dialog Linear Regression 62
Gambar 4.8 Kotak Dialog Linear Regression : Statistics 62
Gambar 4.9 Kotak Dialog Linear Regression : Plots 63
LAMPIRAN
Lampiran 1 Surat Riset Tugas Akhir
Lampiran 2 Surat Selesai Riset Tugas Akhir
Lampiran 3 Surat Keterangan Tugas Akhir
Lampiran 4 Kartu Bimbingan Tugas Akhir
