uji korelasi & regresi
Post on 23-Sep-2015
22 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
TUGAS ILMU DASAR KEPERAWATAN IIA TENTANG UJI KORELASI DAN UJI REGRESIoleh
Tri Buana Ratna SariNIM 132310101053PROGRAM STUDI ILMU KEPERAWATAN
UNIVERSITAS JEMBER
2014
UJI KORELASIDiketahui
Berdasarkan hasil wawancara kepada 10 Petani di salah satu desa untuk di dapatkan data sebagai berikutNOpupukPanen
1.24
2.36
3.45
4.57
5.66
6.34
7.56
8.87
9.79
10.67
Jumlah4961
Apakah ada hubungan antara pemberian pupuk dengan hasil panen ?Hasil SPSDescriptive Statistics
MeanStd. DeviationN
pupuk4.901.91210
hasilpanen6.101.52410
Correlations
pupukhasilpanen
PupukPearson Correlation1.805**
Sig. (2-tailed).005
N1010
hasilpanenPearson Correlation.805**1
Sig. (2-tailed).005
N1010
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Hitung manual:
NOXYX2Y2XY
1.244168
2.3693618
3.45162520
4.57254935
5.66363636
6.3491612
7.56253630
8.87644956
9.79498163
10.67364942
Jumlah4961273393320
1. r hitung= n (XY) - (XY)
[n X2- (X)2 [n Y- (Y)2
= 10(320) (49 x 61)
(10 x 273)-2401 (10 x 393)- 3721)
= QUOTE
0,8052. t hitung =
3. r tabel = 0,6319Interpretasi:
Berdasarkan output spss diatas diketahui bahwa nilai r sebesar 0,805 dan nilai p adalah 0,001 yang berarti bahwa hubungan antara pemberian pupuk dengan hasil panen memiliki hubungan yang sangat kuat dan berpola positif artinya semakin banyak pemberian pupuk semakin besar hasil panen petani tersebut.
Pada hasil di atas diperoleh nilai r hitung > r tabel maka Ho ditolak, yang artiya ada hubungan yang kuat antara pemberian pupuk daan hasil panen
Kesimpulan : Hasil antara spss dengan hitung manual menunjukkan hasil yang sama
UJI REGRESI
Diketahui
Banyaknya bianya periklanan dengan tingkat penjualan yang dihasilkan dalam tiga hari sebagai berikut.
NOBianya PrikalananTingkat Penjualan
1.1416
2.1315
3.1720
4.1825
5.1622
6.1518
7.1926
8.2025
9.3029
Jumlah 162196
Variables Entered/Removedb
ModelVariables EnteredVariables RemovedMethod
1biayaperiklanana.Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: tingkatpenjualan
Model Summary
ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate
1.854a.729.6902.695
a. Predictors: (Constant), biayaperiklanan
ANOVAb
ModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.
1Regression136.7111136.71118.822.003a
Residual50.84577.264
Total187.5568
a. Predictors: (Constant), biayaperiklanan
b. Dependent Variable: tingkatpenjualan
Coefficientsa
ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.
BStd. ErrorBeta
1(Constant)7.0423.5132.005.085
Biayaperiklanan.819.189.8544.338.003
a. Dependent Variable: tingkatpenjualan
Hasil ManualNOxyx2y2xy
1.1416196256224
2.1315166225195
3.1720289400340
4.1825324625450
5.1622256484352
6.1518225324270
7.1926361676494
8.2025400625500
9.3029900841870
Jumlah162196312044563695
1. b= ( nXY- XY)
( nX2- (X)2
= (9 x 3695) (162x196) (9 x 3120) 26244 = 33255 31752
28080 26244
= 0,8192. a= Y/ n b (x/n)
= 196/9 0,819 (162/9)
= 7,038
3 R =
4Interpretasi :
Hubungan bianya periklanan dengan tingkat penjualan menunjukkan hubungan yang sanagat kuat (r = 0,854) nilai koefisien dengan determinasi 0,085 artinya persamaan garis regresi yang diperoleh dapat menerangkan 85% tingkat penjualan. Hasil uji statistic didapatkan adanya hubungan sangat kuat antara bianya periklanan dengan tingkat penjualan.
top related