Nama : SYAHIRUDDINNIM : MM11361159Angkatan : XXXVI

Soal 1. Ubalah data sehingga data itu signifikan 2. Regresinya seperti apa (Buat persamaan Regresinya)3. Koefisien determinasinya seperti apa4. Uji model (ANOVA)

DaerahSales

(Y)Promosi

(X1) Outlet (X2)Pesaing

(X3)Income

(X4)Jakarta 205 26 159 15 5,45Tangerang 206 28 164 16 5,46Bekasi 254 35 198 19 5,59Bogor 245 31 184 17 5,17Bandung 201 21 150 11 5,11Purwokerto 291 49 208 24 5,24Tegal 240 30 184 16 5,16Pekalongan 207 29 154 12 5,12Magelang 204 24 149 11 5,11Semarang 216 31 175 14 5,14Kudus 245 32 192 15 5,15Solo 286 47 201 19 5,16Madiun 312 54 284 21 5,21Tuban 265 40 166 18 5,18Malang 322 42 287 19 5,19Surabaya 204 32 143 12 5,12Jember 205 34 154 13 5,13Gresik 260 36 143 12 5,12Denpasar 230 35 140 11 5,11Makasar 245 43 210 13 5,13Medan 260 45 180 12 5,12Palembang 243 23 142 14 5,14Padang 256 24 123 13 5,13Lampung 265 34 135 14 5,14Ambon 201 31 136 15 5,15Balikpapan 189 27 215 16 5,16Palangkaraya 193 30 254 17 5,17Manado 167 26 231 16 5,16Jayapura 187 28 240 18 5,18

Variables Entered/Removed(b)

ModelVariables Entered

Variables Removed Method

1 income , promosi ,

outlet, pesaing(a)

. Enter

a All requested variables entered.b Dependent Variable: sales

Model Summary

Model R R SquareAdjusted R

SquareStd. Error of the Estimate

1 ,778(a) ,605 ,539 26,406

a Predictors: (Constant), income , promosi , outlet, pesaing

ANOVA(b)

Model Sum of

Squares df Mean Square F Sig.1 Regression 25590,022 4 6397,505 9,175 ,000(a) Residual 16734,806 24 697,284 Total 42324,828 28

a Predictors: (Constant), income , promosi , outlet, pesaingb Dependent Variable: sales

Coefficients(a)

Model Unstandardized

CoefficientsStandardized Coefficients T Sig.

B Std. Error Beta 1 (Constant) 193,305 257,637 ,750 ,460 promosi 3,422 ,742 ,729 4,610 ,000 Outlet -,201 ,158 -,228 -1,267 ,217 Pesaing 3,042 2,578 ,253 1,180 ,250 Income -15,922 51,014 -,047 -,312 ,758

a Dependent Variable: sales

Persamaan regresi Unstandardized CoefficientY = a + β X1 + β X2 + β X3 + β X4 +.....ei = 193,305+ 3,422X1 - 0, 201X2 + 3,042X3 - 15,922X4 +.....ei

Persamaan regresi standardized CoefficientsY = a + β X1 + β X2 + β X3 + β X4 +.....ei 0, 729X1 – 0, 228X2 + 0, 253X3 - 0, 047X4 +....eit = 0,750+ 4,610 -1,267+ 1,180 - 0,321Sig = 0,460+ 0,000 + 0,217 + 0,250 + 0,758R = 0,778R Sequre = 0 ,605F = 9,175 dan Sig 0,000

1. Dari data output SPSS diperoleh Regresi (R) = 0,778 hal ini menunjukan bahwa Koefisien Korelasinya sangat kuat artinya hubungan variabel yang satu dengan variabel yang lain sangat erat.

2. Dari data Output SPSS diperoleh koefisien determinasinya sebesar R square ( R2 ) = 0,605 ; artinya 60,5 % variasi dalam variabel sales (y) mampu dijelaskan oleh variasi dalam variabel promosi (X1), outlet (X2), pesaing (X3 ) dan income (X4). Sisanya 30,5 % dijelaskan oleh variasi lain diluar model

3. Uji model F bersama – sama ( Uji Anova) Ho = β1 = β2 = β3 = β4 = 0 ; artinya tidak ada pengaruh promosi (X1), outlet (X2),

pesaing (X3 ) dan income (X4) secara bersama – sama terhadap sales (y) Ha = β1 = β2 = β3 = β4 ≠ 0 ; artinya paling tidak terdapat satu variabel dari promosi

(X1), outlet (X2), pesaing (X3) dan income (X4) yang berpengaruh terhadap sales (y)

Alat Uji F

Kriterianya Jika Sig > 0,05 maka Ho diterima

Jika Sig < 0,05 maka Ho ditolak Dari data Output SPSS Uji Anova diperoleh Sig (Uji Anova) 0,000 < 0,05 ; artinya Ho ditolak dan Ha diterima

Untuk melihat variabel yang paling besar hubungannya dengan variabel yang lain dapat dilihat pada koefisien Beta. Dari data output SPSS diperoleh

Variabel yang paling besar hubungannya dengan variabel lain yaitu Incom sebesar -15,922, yang kedua yaitu promosi sebesar 3,422, yang ketiga yaitu pesaing sebesar 3,042 dan yang terkecil yaitu outlet sebesar -0,201