7 0 86 KB
TAHUN 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Harga Minyak Sawit 266,2 278,9 326,4 326,2 342 605,1 490,1 587,8 663,7 728,4 846,5 968,9 980,5 1162,4 1249,6 1505,5 1731,3 2336,3 2453,1 2525,8 2598,4 2923,2 3303,2 3732,7 4217,9 4766,2
Harga Minyak Pendapata Permintaan Minyak Goreng n Perkapita Goreng 372,4 1695 5481,1 396,6 1353 4430,3 420,4 1171 4631,9 417 1301 3502 443,8 970 4298,1 467 1221 4831,5 474,5 1885 4159,4 493,7 1201 3520,4 510,7 1055 3721,9 533,7 1264 4131,3 572 1551 4058,5 612,4 1381 3465,2 655,7 882 3434,3 691,6 1078 3882,7 730,3 1038 3467,2 773,7 1005 3888,1 826,9 1356 4134,1 877,8 1428 3786,9 906,5 1600 3830,2 776,9 2097 6809,6 772,6 1933 4298,1 800 1563 3419 819,7 1324 3174,8 844,3 1484 3305 873,7 1541 3616,7 906,2 1552 3291,5
1. Buatlah persamaan regresinya 2. Jelaskan koefisien dari persamaan regresi tersebut 3. Buatlah tabel prediksi terstandarisasi dan belum terstandarisasi dari permintaan minyak goreng 4. Jelaskan uji parsialnya ! 5. Jelaskan uji simultannya ! 6. Jelaskan arti angka R Squarenya ! 7. Jika diketahui : Harga Minyak Sawit = 900 Harga Minyak Goreng 1550 Pendapatan Perkapita 3500 Berapakah permintaan minyak gorengnya?
Jawaban :
Keterangan : a. Harga Minyak Sawit = HMS (X1) b. Harga Minyak Goreng = HMG (X2) c. Pendapatan Perkapita = PP (X3) d. Permintaan Minyak Goreng = PMG (Y) Descriptive Statistics Mean Std. Deviation PMG 4021.915 782.0197 HMS 1612.165 1328.4991 HMG 652.696 182.0013 PP 1381.885 306.5599
Pearson Correlation
Sig. (1-tailed)
N
PMG HMS HMG PP PMG HMS HMG PP PMG HMS HMG PP
N 26 26 26 26
Correlations PMG HMS 1.000 -.264 -.264 1.000 -.295 .875 .452 .385 . .096 .096 . .072 .000 .010 .026 26 26 26 26 26 26 26 26
Variables Entered/Removeda Model Variables Variables Method Entered Removed PP, HMG, . Enter 1 b HMS a. Dependent Variable: PMG b. All requested variables entered.
HMG -.295 .875 1.000 .240 .072 .000 . .119 26 26 26 26
PP .452 .385 .240 1.000 .010 .026 .119 . 26 26 26 26
Mode l
R
Model Summaryb R Adjusted R Std. Error Square Square of the R Square Estimate Change
1 .656a .430 .353 629.1850 a. Predictors: (Constant), PP, HMG, HMS b. Dependent Variable: PMG
Model Regression Residual
1
Sum of Squares 6579648.058 8709222.076
Change Statistics F df1 Change
.430
ANOVAa df
Mean Square 3 2193216.019 22 395873.731
5.540
F
df2
Sig. F Cha nge 22 .005
3
Sig.
5.540
.005b
15288870.13 25 4 a. Dependent Variable: PMG b. Predictors: (Constant), PP, HMG, HMS Total
Model
(Constan t) 1
Coefficientsa Unstandardized Standardize t Coefficients d Coefficient s B Std. Error Beta 2220.989
986.163
HMS
-.302
.211
HMG
-.007
PP
1.659
Sig.
Correlations
Zeroorder .035
-.513
-1.433
.166
-.264
-.292
-.231
1.463
-.002
-.005
.996
-.295
-.001
-.001
.456
.650
3.642
.001
.452
.613
.586
Residuals Statisticsa Minimum Maximum Mean 3349.542
Part
2.252
a. Dependent Variable: PMG
Predicted Value
Partial
5196.783 4021.915
Std. Deviation 513.0165
N 26
Residual -1037.3826 1878.2014 Std. Predicted -1.311 2.290 Value Std. Residual -1.649 2.985 a. Dependent Variable: PMG
.0000 .000
590.2278 1.000
26 26
.000
.938
26
1. Berdasarkan tabel coeficients diatas maka persamaan regresinya yaitu Y atau PMG = 2220.989 – 0.302HMS – 0.007HMG + 1.659PP 2. Adapun Interpretasi dari persamaan regresi linier berganda tersebut sebagai berikut: a. Nilai konstanta dari persamaan tersebut adalah 2220.989 yang berarti nilai Y atau Permintaan Minyak Goreng (PMG) akan tetap dengan jumlah 2220.989 meskipun variabel lain bernilai 0 atau tidak ada. b. Koefisien regresi XI atau Harga Minyak Sawit (HMS) adalah -0.302 karena bernilai negatif, maka X1 atau Harga Minyak Sawit (HMS) memiliki pengaruh negatif terhadap Y atau Permintaan Minyak Goreng (PMG). Sehingga, apabila X1 atau Harga Minyak Sawit (HMS) mengalami penambahan 1 satuan maka Y atau Permintaan Minyak Goreng (HMG) akan mengalami penurunan sebesar 0.302 satuan. c. Koefisien regresi X2 atau Harga Minyak Goreng (HMG) adalah -0.007 karena bernilai negatif, maka X2 atau Harga Minyak Goreng (HMG) memiliki pengaruh negatif terhadap Y atau Permintaan Minyak Goreng (PMG). Sehingga, apabila X2 aatau Harga Minyak Goreng (HMG) mengalami penambahan 1 satuan maka Y atau Permintaan Minyak Goreng (PMG) akan mengalami penurunan sebesar 0.007 satuan. d. Koefisien regresi X3 atau Pendapatan Perkapita (PP) adalah +1.659 karena bernilai positif, maka X3 atau Pendapatan Perkapita (PP) memiliki pengaruh positif terhadap Y atau Permintaan Minyak Goreng (PMG). Sehingga, apabila X3 atau Pendapatan Perkapita (PP) mengalami penambahan 1 satuan maka Y atau Permintaan Minyak Goreng (PMG) juga akan mengalami peningkatan sebesar 1.659 satuan.
3. Tabel prediksi terstandarisasi dan belum terstandarisasi dari permintaan minyak goreng Tahu
Permintaan
Unstandarized
Standarized
n 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979 1979
Minyak Goreng Value Value 5481.1 4949.92926 1.80894 4430.3 4378.55636 0.69518 4631.9 4062.10843 0.07835 3502 4277.85861 0.4989 4298.1 3723.77976 -0.58114 4831.5 4060.53784 0.07529 4159.4 5196.78258 2.29012 3520.4 4032.39866 0.02043 3721.9 3767.14148 -0.49662 4131.3 4094.16022 0.14082 4058.5 4534.34001 0.99885 3465.2 4215.057 0.37648 3434.3 3383.42507 -1.24458 3882.7 3653.38158 -0.71837 3467.2 3560.41028 -0.89959 3888.1 3428.0553 -1.15758 4134.1 3941.76951 -0.15622 3786.9 3878.09211 -0.28035 3830.2 4127.95001 0.20669 6809.6 4931.39861 1.77281 4298.1 4637.42532 1.19979 3419 3925.29458 -0.18834 3174.8 3413.86679 -1.18524 3305 3549.37997 -0.92109 3616.7 3497.15904 -1.02288 3291.5 3349.5416 -1.31063
4. Uji parsial, berdasarkan tabel coefficients diatas, nilai partial X1 atau Harga Minyak Sawit (HMS) pada kolom correlation yaitu (-0,292)2 = 0,085264 x 100% = 8,52%. Maka dapat dikatakan bahwa X1 atau Harga Minyak Sawit (HMS) memiliki pengaruh terhadap Y atau Permintaan Minyak Goreng (PMG) sebesar 8,52%. Nilai partial X2 atau Harga Minyak Goreng (HMG) yaitu (-0,001) 2 =0,000001 x 100% = 0,0001%. Maka dapat dikatakan X2 atau Harga Minyak Goreng (HMG) memiliki pengaruh terhadap Y atau Permintaan Minyak Goreng (PMG) sebesar 0,0001%. Nilai partial X3 atau Pendapatan Perkapita (PP) yaitu (0,613) 2 =0,375 x 100% = 37,57%. Maka dapat dikatakan bahwa X3 atau Pendapatan Perkapita (PP) memiliki pengaruh terhadap Y atau Permintaan Minyak Goreng (PMG) sebesar 37,57%. 5. Uji simultan, yaitu nilai f hitung 5.540 sedangkan nilai f tabel 3.05. Nilai f hitung lebih besar dari f tabel maka dapat dikatakan X1 atau Harga Minyak Sawit (HMS), X2 atau Harga Minyak Goreng (HMG), dan X3 atau Pendapatan Perkapita (PP) berpengaruh secara signifikan terhadap Y atau Permintaan Miyak Goreng (PMG).
6. Berdasarkan Tabel Model Summary diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0.430, hal ini berarti bahwa 43% tingkat Y atau Permintaan Minyak Goreng (PMG) dipengaruhi oleh variabel X1 atau Harga Minyak Sawit (HMS), X2 atau Harga Minyak Goreng (HMG), dan Y Pendapatan Perkapita (PP). Sisanya 57% dipengaruhi oleh variabel lain diluar data. 7. Diketahui : Harga Minyak Sawit = 900 Harga Minyak Goreng = 1.550 Pendapatan Perkapita= 3.500 Ditanya: Permintaan Minyak goreng? Jawab : Persamaan regresi Y = 2220.989 – 0.302X1 – 0.007X2 + 1.659X3 Maka Y = 2220.989 – 0.302 (900) – 0.007 (1550) + 1.659 (3500) Y = 7.744,839