[DataSet0]

Variables Entered/RemovedaModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1AIVb.Enter

a. Dependent Variable: EIVb. All requested variables entered.Bagian ini menampilkan variabel yang dimasukkan dalam model, dikeluarkan, metode analisisnya. Dalam hal ini varibel yang dimasukkan ke dalam model adalah AIV, variabel yang dikeluarkan tidak ada dan metode analisis yang digunakan adalah metode enter (dimasukkan secara simultan/bersama). Bagian bawah juga ditampilkan nama variabel terikatnya yaitu EIV.

Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.053a.003-.027.807

a. Predictors: (Constant), AIVBagian ini menampilkan:R = 0.053 artinya koefisien korelasinya sebesar 0.053.R Square = 0.003 menunjukkan angka koefisien determinasinya (R2). Artinya variansi dalam EIV dapat dijelaskan oleh AIV melalui model sebesar 0,3%, sisanya (99,7%) berasal dari variabel lain. Atau dengan bahasa sederhana besarnya kontribusi/sumbangan AIV terhadap EIV adalah sebesar 0,3%, sisanya (99,7%) berasal dari variabel lain.Adjusted R square = -0,027. Ukuran ini maknanya sama dengan R square, hanya saja Adjusted R square ini nilainya lebih stabil karena sudah disesuiakan dengan jumlah variabel bebasnya.Standard Error of The Estimate = 0,807 yang menunjukkan ukuran tingkat kesalahan dalam melakukan prediksi terhadap variabel terikat.

ANOVAaModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression.0611.061.094.761b

Residual22.16134.652

Total22.22235

a. Dependent Variable: EIVb. Predictors: (Constant), AIV

KET:Kriteria Pengujian: _ Jika nilai Probabilitas/Signifikansi/P-value/Sig. < 0,05, hubungan antara kedua variable Signifikan _ Jika nilai Probabilitas/Signifikansi/P-value/Sig. > 0,05, hubungan antara kedua variabel tidak Signifikan Koefisien korelasi dikelompokan menjadi skala :0,00 0,20 = korelasi sangat lemah / tidak berkorelasi 0,21 0,20 = korelasi lemah0,41 0,70 = korelasi kuat 0,71 0,91 = korelasi sangat kuat0,91 0,99 = korelasi sangat kuat sekali 1,00 = korelasi sempurnaTujuan dari tabel anova ialah untuk :Menguji apakah rata-rata lebih dua sampel berbeda secara signifikan atau tidak.Menguji apakah dua buah sampel mempunyai varians populasi yang sama atau tidak.

Pada ANOVA, syarat agar diterima atau tidak adalah sebagai berikut : Jika F hitung = 0,05 maka Ho diterimaJika F hitung > T tabel atau probabilitas < 0,05 maka Ho ditolak

Hipotesis nol (H0) adalah hipotesis yang menyatakan tidak adanya hubungan antara variabel independen (X) dan variabel dependen (Y). Artinya, dalam rumusan hipotesis, yang diuji adalah ketidakbenaran variabel (X) mempengaruhi (Y).

Dari tabel diatas dapat dilihat nilai F hitung yaitu 0,094, sedangkan nilai F tabel dapat diperoleh dengan menggunakan tabel F dengan derajat bebas (df) Residual (sisa) yaitu 34 sebagai df penyebut dan df Regression (perlakuan) yaitu 1 sebagai df pembilang dengan tarap siginifikan 0,05, sehingga diperoleh nilai F tabel yaitu 4,13. Karena F hitung (0,094) < F tabel (4,13) maka Ho diterima. Berdasarkan nilai Signifikan, terlihat pada kolom sig yaitu 0, 761 itu berarti probabilitas 0, 761 lebih besar dari daripada 0,05 maka Ho diterima.

Bagian ini menampilkan hasil pengujian koefisien determinasi. Hasil pengujian tersebut ditemukan harga F hitung sebesar 0,094 dengan sig. = 0,761. Oleh karena nilai sig. > 0,05 maka Ho diterima yang artinya AIV tidak memiliki pengaruh yang signifikan tehadap EIV.CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.

BStd. ErrorBeta

1(Constant)2.724.221

12.345.000

AIV.046.150.053.307.761

a. Dependent Variable: EIVBagian ini menampilkan persamaan garis regresi dan pengujiannya. Persamaan garis regresi dapat diperoleh dari kolom Unstandardized Coefficients (B). dengan demikian persamaan garis regresinya adalah:

Y' = 2,724 + 0,046 XUntuk menguji koefisien garisnya dapat dilihat pada kolom t dan sig. Hasil pengujian ditemukan nilai t hitung sebesar 0,307 dengan sig. = 0,761. Oleh karena nilai sig. > 0,05 maka Ho diterima yang artinya AIV berpengaruh negative terhadap EIV.