TUGAS STATISTIKA INDUSTRI

ANALISIS PENGARUH EKSPOR, IMPOR, KURS NILAI TUKAR RUPIAH

TERHADAP CADANGAN DEVISA INDONESIA

(Analisis Regresi Linier Berganda dengan uji t, F, R square)

Disusun Oleh :

Nama : Roni Bintoro

Nim : 12/333501/TP/10519

JURUSAN TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN

FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

UNIVERSITAS GADJAH MADA

YOGYAKARTA

2014

Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel IndependenRoni Bintoro | 333501 | TP | 10519

ANALISIS PENGARUH EKSPOR, IMPOR, KURS NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP CADANGAN DEVISA INDONESIA CADANGAN DEVISA INDONESIA : Y (Triliun)EKSPOR : X1 (Milyar USD) IMPOR : X2 (Milyar USD)KURS : X3 (x1000 Rupiah)

Sumber : Bank Indonesia Kantor Cabang Medan2

Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel IndependenRoni Bintoro | 333501 | TP | 10519

A. Perhitungan Data Analysis menggunakan Ms. Excel

CoefficientsStandard

Error t Stat P-valueLower 95%

Upper 95%

Lower 95.0%

Upper 95.0%

Intercept -2.80616 1.054819 -2.66032 0.015454 -5.01392 -0.5984 -5.01392 -0.5984X Variable 1 0.787816 0.161987 4.863458 0.000108 0.448774 1.126858 0.448774 1.126858X Variable 2 -0.47697 0.179054 -2.66383 0.015339 -0.85173 -0.1022 -0.85173 -0.1022X Variable 3 0.399797 0.390688 1.023315 0.319012 -0.41792 1.217515 -0.41792 1.217515

Jadi : Y= - 2.806 + 0.7878 X1 - 0.477 X2 + 0.3998 X3

B. Perhitungan Manual

Dengan metode skor deviasi diperoleh hasil sebagai berikut :

∑ X12=72955.73−1140.582

23=¿¿ 16393.872

∑ X22=38009.77−824.112

23=¿¿ 8481.192

∑ X32=904.20−118.632

23=¿¿ 292.327

∑Y 2=14725.85−488.382

23=¿¿ 4355.6315

∑ X1Y =32380.62−(1140.58)(488.38)

23=¿¿ 8161.643

∑ X2Y =22918.11−(824.11)(488.38)

23=¿¿ 5419.030

∑ X3Y =3527.64−(118.63)(488.38)

23=¿¿ 1008.661

∑ X1 X2=52332.24−(1140.58 )(824.11)

23=¿¿ 11464.267

∑ X1 X3=7670.07−(1140.58 )(118.63)

23=¿¿ 1787.157

∑ X2 X3=5332.77−(824.11)(118.63)

23=¿¿ 1082.154

3

Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel IndependenRoni Bintoro | 333501 | TP | 10519

Persamaan Regresi Linier Berganda dengan 3 variabel Independent adalah sebagai berikut :

Y = a + b1X1+ b2X2+ b3X3

Untuk mencari Koefisien regresi a, b1, b2, b3 digunakan persamaan simultan sebagai berikut :

1. ∑ X1Y =b1∑ X12+b2∑ X1 X2+b3∑ X 1 X3

2. ∑ X2Y =b1∑ X1 X2+b2∑ X22+b3∑ X2 X3

3. ∑ X3Y =b1∑ X1 X3+b2∑ X 2 X3+b3∑ X32

Dilakukan input, Persamaan menjadi :

8161.648 = 16393.872 b1 + 11464.267 b2 +1787.157 b3 …….(1)5419.030 =11464.267 b1 + 8481.192 b2 + 1082.153 b3 …….(2)1008.661 = 1787.157 b1 + 1082.153 b2 + 292.327 b3 …….(3)

1. Mengubah nilai b3 bernilai 1, dengan cara : Persamaan 1 dibagi dengan 1787.157, persamaan 2 dibagi dengan 1082.153, persamaan 3 dibagi dengan 292.327

4.57 = 9.17b1 + 6.41 b2 + b3 …….(4)5.01 = 10.59 b1 + 7.84 b2 + b3 …….(5)3.45 = 6.11 b1 + 3.7 b2 + b3 …….(6)

2. Menghilang nilai b3 , dengan cara : Persamaan 4 dikurang persamaan 5 dan persamaan 5 dikurangi persamaan 6, maka diperoleh :

-0.44 = -1.42b1 - 1.42 b2 …….(7)1.56 = 4.48 b1 + 4.14 b2 …….(8)

3. Mengubah nilai b2 bernilai 1, dengan cara : Persamaan 7 dibagi dengan (-1.42) dan persamaan 8 dibagi dengan (4.14), maka diperoleh :

0.31 = b1 + b2 …….(9)1.56 = 0.38 b1 +b2 …….(10)

4. Menghilang nilai b2 dan mencari nilai b1 , dengan cara Persamaan 9 dikurangi dengan persamaan 10. Maka dihasilkan :

4

Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel IndependenRoni Bintoro | 333501 | TP | 10519

-0.07 = -0.08 b1 …….(11)0.78778 = b1

5. mencari nilai b2 , dengan cara menggunakan persamaan 9 :

0.31 = 0.78778 + b2 …….(9)-0.4770 = b2

6. mencari nilai b3 , dengan cara menggunakan persamaan 6 :

3.45 = 6.11 (0.78778 ) + 3.7 (-0.4770 ) + b3 …….(6)0.3999 = b3

Jadi :b1 = 0.7878b2 = -0.4770b3 = 0.3999

a=Y−b1 X1−b2 X2−b3 X3

a = 21.234 – (0.7878)( 49.591)-( -0.4770)( 35.831)-( 0.3999)( 5.158)

= -2.805

Y = a + b1X1+ b2X2+ b3X3

Hasil Persamaan Regresi :

Y= - 2.805 + 0.7878 X1 - 0.4770 X2 + 0.3999 X3

5

Keterangan :CADANGAN DEVISA INDONESIA : Y (Triliun)EKSPOR : X1 (Milyar USD) IMPOR : X2 (Milyar USD)KURS : X3 (x1000 Rupiah)

Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel IndependenRoni Bintoro | 333501 | TP | 10519

C. Perhitungan dengan menggunakan SPSS

REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA CHANGE /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT Y /METHOD=ENTER X1 X2 X3.

Variables Entered/Removeda

Model Variables

Entered

Variables

Removed

Method

1 X3, X2, X1b . Enter

a. Dependent Variable: Y

b. All requested variables entered.

Coefficientsa

Model Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) -2.806 1.055 -2.660 .015

X1 .788 .162 1.528 4.863 .000

X2 -.477 .179 -.666 -2.664 .015

X3 .400 .391 .104 1.023 .319

a. Dependent Variable: Y

Dari data diatas,

persamaan regresinya adalah :

Y= - 2.806 + 0.788 X1 - 0.477 X2 + 0.400X3

6

Keterangan :CADANGAN DEVISA IND : Y (Triliun)EKSPOR : X1 (Milyar USD) IMPOR : X2 (Milyar USD)KURS : X3 (x1000 Rupiah)

Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel IndependenRoni Bintoro | 333501 | TP | 10519

PENGUJIAN :

1. Analisis Determinasi ( R Square)

Model Summary

Mode

l

R R

Square

Adjusted R

Square

Std. Error of

the

Estimate

Change Statistics

R Square

Change

F

Change

df1 df2 Sig. F

Change

1 .988a .975 .971 2.375884 .975 250.874 3 19 .000

a. Predictors: (Constant), X3, X2, X1

Analisis :

Berdasarkan tabel di atas diperoleh angka R2 (R Square) sebesar 0,975 atau (97,5%). Hal

ini menunjukkan bahwa prosentase sumbangan pengaruh variabel independen (Impor, Ekspor,

Kurs) terhadap variabel dependen (Devisa) sebesar 97,5%. Atau variasi variabel independen yang

digunakan dalam model (X1,X2,X3) mampu menjelaskan sebesar 97,5%. variasi variabel

dependen (Y). Sedangkan sisanya sebesar 2.5% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain

yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.

2. Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-sama (Uji F)

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 4248.419 3 1416.140 250.874 .000b

Residual 107.252 19 5.645

Total 4355.671 22

a. Dependent Variable: Y

b. Predictors: (Constant), X3, X2, X1

Analisis :

Ho : Tidak ada pengaruh secara signifikan antara variabel independen (Impor, Ekspor, Kurs)

secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Devisa).

Ha : Ada pengaruh secara signifikan antara variabel independen (Impor, Ekspor, Kurs) secara

bersama-sama terhadap variabel dependen (Devisa).

Ho diterima bila F hitung < F tabel

Ho ditolak bila F hitung > F tabel

7

Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel IndependenRoni Bintoro | 333501 | TP | 10519

F tabel :

Dengan menggunakan tingkat keyakinan 95%, a = 5%,

- df 1 (jumlah variable bebas) = 3

- df 2 (n-k-1) = 23-3-1 = 19

(n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen)

hasil diperoleh untuk F (0.05, 3, 19 ) tabel sebesar 3.12735.

Karena F hitung > F tabel (250.874> 3.12735), maka Ho ditolak, artinya ada pengaruh

secara signifikan antara variabel independen (Impor, Ekspor, Kurs) secara bersama-sama terhadap

variabel dependen (Devisa).

3. Uji Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t)

Coefficientsa

Model Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) -2.806 1.055 -2.660 .015

X1 .788 .162 1.528 4.863 .000

X2 -.477 .179 -.666 -2.664 .015

X3 .400 .391 .104 1.023 .319

a. Dependent Variable: Y

Analisis :

Ho : Secara PARSIAL, Tidak ada pengaruh secara signifikan antara salah satu variabel

independen terhadap variabel dependen (Devisa).

Ha : Secara PARSIAL, ada pengaruh secara signifikan antara salah satu variabel independen

terhadap variabel dependen (Devisa).

8

Analisis Regresi Linier Berganda 3 variabel IndependenRoni Bintoro | 333501 | TP | 10519

i. Pengujian X1

t Tabel :

- a = 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi)

- (df) n-k-1 atau 23-3-1 = 19

(n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen).

t (0.025,19) tabel = 2.093

t hitung = 4.863

t hitung > t tabel = diterima. Secara PARSIAL, ada pengaruh secara signifikan antara variabel X1

terhadap variabel dependen (Devisa).

ii. Pengujian X2

t Tabel :

- a = 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi)

- (df) n-k-1 atau 23-3-1 = 19

(n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen).

t (0.025,19) tabel = 2.093

t hitung = -2.664

t hitung < t tabel = diterima. Secara PARSIAL, Tidak ada pengaruh secara signifikan antara

variabel X2 terhadap variabel dependen (Devisa).

iii. Pengujian X3

t Tabel :

- a = 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi)

- (df) n-k-1 atau 23-3-1 = 19

(n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen).

t (0.025,19) tabel = 2.093

t hitung = 1.023

t hitung < t tabel = Ho diterima. Secara PARSIAL, Tidak ada pengaruh secara signifikan antara

variabel X3 terhadap variabel dependen (Devisa).

9