pendahuluan optimasi dan statistik industri modul 4 (analisis korelasi dan analisis regresi) sesi /...

LABORATORIUM OPTIMASI DAN STATISTIK INDUSTRI

MODUL 4 (ANALISIS KORELASI DAN ANALISIS REGRESI)

SESI / MEJA TNR 10 BOLD dan ITALIC

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

( 1 halaman, minimal 4 paragraf )

1.2 Rumusan Masalah

1.3 Tujuan Praktikum

( minimal 3)

1.4 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah dalam praktikum analisis korelasi dan regresi,

yaitu:

1. Mengerjakan dengan software SPSS

2. Pembahasan yang akan dijelaskan dalam laporan praktikum mengenai

analisis korelasi dan regresi.

3. Menggunakan perhitungan analisis regresi dengan variabel bebas

(independen) dan variabel terikat (dependen)

TNR 14 BOLD

Margin 3, 4, 3, 3

TNR 12

Space 2.0

Before after 0

Kata inggris italic

Kertas A4




1.5 Asumsi-asumsi

Adapun asumsi yang digunakan dalam praktikum dan penyusunan laporan

ini adalah :

1. Pengambilan sampel berasal dari distribusi normal

2. Praktikan dapat menguasai software SPSS.

1.6 Manfaat Praktikum

(minimal 3)

1.7 Sistematika Penulisan

Sistematika Penulisan laporan pada prakikum yang kita lakukan adalah

sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Bab satu ini berisikan tentang latar belakang permasalahan yang ada

dalam dunia industri, tujuan dan manfaat praktikum, batasan masalah,

asumsi-asumsi dari permasalahan yang ada, serta sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Berisikan teori-teori (yang ada dalam bab 2)

BAB III PENGUMPULAN DATA

Berisikan tentang variabel terikat dan variabel bebas, data-data yang di

inputkan pada software




BAB IV PENGOLAHAN DATA

Berisikan perhitungan secara manual sebagai pembanding dari

perhitungan secara otomatis. Serta menganalisa hasil pengolahan data

tersebut.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Berisikan hasil atau kesimpulan tentang bagaimana cara pengerjaan

statistik dengan program SPSS dan berisi saran.

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN




BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Analisis Regresi

2.2 Analisis Korelasi

2.3 Regresi Linier

2.4 Korelasi dalam Regresi Linier




BAB III

PENGUMPULAN DATA

3.1 Identifikasi Variabel

A. Variabel Bebas

B. Variabel Terikat

3.2 Soal Laporan Resmi

Toko Kencana dalam beberapa bulan menjual berbagai macam barang

diantaranya adalah Tas, Baju, Sepatu dan Sandal. Berdasarkan pada tabel tersebut,

maka tentukanlah:

a. Apakah terdapat hubungan (korelasi) antara variabel penjualan, Tas, Baju,

Sepatu dan Sandal? Jika ada, bagaimana arah dan besarnya hubungan

(korelasi) tersebut ?

b. Bagaimanakah pengaruh hubungan variabel penjualan, Tas, Baju, Sepatu

dan Sandal?

Tabel Penjualan Toko Kencana

Penjualan Tas Baju Sepatu Sandal

410 10 21 38 8

410 17 23 37 9

465 18 22 51 9

501 20 24 46 11

511 19 26 45 8

361 28 27 38 9

310 27 29 32 7

330 20 28 38 10

320 17 21 32 7

427 26 22 35 11

363 12 21 37 8

352 13 25 34 8

452 17 24 44 11




461 15 22 43 10

391 20 22 34 8

452 18 23 48 8

513 28 23 48 9

508 16 27 45 9

521 23 27 45 8

552 22 22 55 12

612 21 25 56 13

537 12 26 57 13

462 29 24 37 11

430 27 21 45 10

354 26 29 36 8

523 17 29 44 8

420 16 27 35 9

466 18 28 46 11

551 15 25 52 12

530 14 26 58 10

3.3 Tabel Pengumpulan Data

Penjualan

(Xi)

Tas

(Yi)

Baju

(Yi)

Sepatu

(Yi)

Sandal

(Yi)




BAB IV

PENGOLAHAN DATA

4.1 Perhitungan Manual

A. Variabel Penjualan Dengan Tas

Tabel 4.1 Tabel penjualan Dengan tas Penjualan

(Xi)

Tas

(Yi) Xi2 Yi2 Xi.Yi

410 10 168100 100 4100

410 17 168100 289 6970

465 18 216225 324 8370

501 20 251001 400 10020

511 19 261121 361 9709

361 28 130321 784 10108

310 27 96100 729 8370

330 20 108900 400 6600

320 17 102400 289 5440

427 26 182329 676 11102

363 12 131769 144 4356

352 13 123904 169 4576

452 17 204304 289 7684

461 15 212521 225 6915

391 20 152881 400 7820

452 18 204304 324 8136

513 28 263169 784 14364

508 16 258064 256 8128

521 23 271441 529 11983

552 22 304704 484 12144

612 21 374544 441 12852

537 12 288369 144 6444

462 29 213444 841 13398

430 27 184900 729 11610

354 26 125316 676 9204

523 17 273529 289 8891

420 16 176400 256 6720

466 18 217156 324 8388

551 15 303601 225 8265

530 14 280900 196 7420




∑Xi = 13495 (∑Xi)2 = 182115025 ∑Xi2 = 6249817

∑Yi = 581 (∑Yi)2 = 337561 ∑Yi2 = 12077

n = 30 ∑Xi.Yi = 260087

r = 𝑛 (∑𝑋𝑖.𝑌𝑖)−(∑𝑋𝑖)(∑𝑌𝑖)

√[𝑛(∑𝑋𝑖2)−(∑𝑋𝑖)2][𝑛(∑𝑌𝑖2)−(∑𝑌𝑖)2]

= 30(260087)−(13495)(581)

√[30(6249817)−(182115025)][30(12077)−(337561)]

= −37985

364879,25

= -0,1041

Kesimpulan :

Nilai koefisien korelasi bernilai negatif, artinya menunjukkan bahwa jumlah orang

yang membeli tas akan semakin berkurang dengan presentase 10,41%

a = (∑ 𝑌𝑖)(∑ 𝑋𝑖2)−(∑ 𝑋𝑖)(∑ 𝑋𝑖𝑌𝑖)

𝑛(∑ 𝑋𝑖2)−(∑ 𝑋𝑖)2

= (581)(6249817)−(13495)(260087)

30(6249817)−(182115025)

= 121269612

5379485= 22,543

b = 𝑛(∑ 𝑋𝑖𝑌𝑖)−(∑ 𝑋𝑖)(∑ 𝑌𝑖)

𝑛(∑ 𝑋𝑖2)−(∑ 𝑋𝑖)2

= 30(260087)−(13495)(581)

30(6249817)−(182115025)

= −37985

5379485 = -0,007

Y = a + bX

= 22,543 + (-0,007)(30)

= 22,333




B. Variabel Penjualan Dengan Baju

(IDEM)

C. Variabel Penjualan Dengan Sepatu

(IDEM)

D. Variabel Penjualan Dengan Sandal

(IDEM)

4.2 Print Output dan Analisa Output

A. Variabel Penjualan dengan Tas

Berdasarkan Probabilitas

Jika : Probabilitas > 0,05 = Ho Diterima

Probablitas < 0,05 = Ho Ditolak

Berdasarkan Angka Korelasi

Jika : Angka Korelasi > 0,05 = Korelasi Kuat

Angka Korelasi < 0,05 = Korelasi Lemah

Jika : Tanda negatif (-) = Berlawanan arah atau Berbanding Terbalik

Tanda positif (+) = Searah atau Berbanding lurus

1. Correlations (Korelasi)

Hipotesa :

Ho = Tidak ada hubungan (korelasi) antara variabel penjualan dengan

variabel orang yang membeli tas

H1 = Ada hubungan (korelasi) antara variabel penjualan dengan variabel

orang yang membeli tas




Gambar 4.1 Correlation Variabel penjualan dan tas

Nilai Sig. 2 tailed > 0,05 = 0,584 > 0,05 maka Ho diterima. Artinya tidak

ada hubungan (korelasi) antara variabel penjualan dengan variabel tas.

Antara variabel penjualan dengan variabel tas menghasilkan pearson

correlation sebesar -0,104. Artinya angka tersebut menunjukkan lemahnya

korelasi antara variabel waktu dengan variabel datang yaitu < 0,5 dan

bertanda (-) yang menunjukkan bahwa semakin lama waktu akan membuat

jumlah orang yang membeli tas semakin berkurang (berlawan arah).

2. Regression (Regresi)

a. Descriptive Statistic Regresi

Hipotesa :








Gambar 4.2 Descriptive Statistics Variabel penjualan dan tas

Analisa Output :

Dari tabel statistik diatas variabel tas didapat nilai mean 19,37 Standart

Deviasi 5.334 dan n (jumlah data) sebanyak 30, sedangkan variabel

penjualan didapat nilai mean 449,83 Standart Deviasi 78.634 dan n (jumlah

data) sebanyak 30.

b. Correlation

Hipotesa :



H1 = Ada hubungan (korelasi) yang positif antara variabel penjualan

dengan variabel orang yang membeli tas

Gambar 4.3 Correlation Variabel penjualan dan Variabel tas

Analisa Output :

Karena nilai sig. 1 tailed > 0,05 = 0,292 > 0,05 maka Ho diterima. Jadi tidak

terdapat hubungan korelasi antara variabel penjualan dengan orang yang




membeli tas. Antara variabel penjualan dengan orang yang membeli tas

menghasilkan korelasi < 0,5 = -0,104 < 0,5 yaitu menunjukkan lemahnya

korelasi waktu dengan orang yang datang berlawanan arah

c. Variables Entered/Removed

Hipotesa :





Gambar 4.4 Variables Entered/Removed penjualan dengan tas

Analisa Output :

Dari variabel entered/removed diatas menjelaskan bahwa variabel yang

dimasukkan adalah penjualan, sedangkan variabel yang dikeluarkan tidak

ada.

d. Model Summary

Hipotesa:




orang yang membeli tas.




Gambar 4.5 Model Summary penjualan dengan tas

Analisa Output :

Dari model Summary diatas sebanyak 1,1% pengunjung dipengaruhi oleh

penjualan berarti variabel pengunjung dipengaruhi oleh penjualan dan 100%

- 1,1% = 98,9% dipengaruhi faktor lain.

e. Anova

Hipotesa :





Gambar 4.6 Anova penjualan dengan tas

Analisa Output:

Dari hasil uji Anova diatas didapat nilai F = 0,307 dengan tingkat

probabilitas signifikan sebesar 0,584 oleh karena probabilitas > 0,05, maka

regresi ini tidak dapat digunakan untuk memprediksi tingkat keramaian

orang yang membeli tas.




f. Coefficient

Hipotesa :





Gambar 4.7 Coefficients penjualan dengan tas

Analisa Output :

Karena sig. value < 0,05 = 0,001 maka Ho ditolak, sehingga terdapat

pengaruh yang signifikan antara pengaruh variabel penjualan dengan

variabel orang yang membeli tas.

B. Variabel Penjualan Dengan Baju

(IDEM)

C. Variabel Penjualan Dengan Sepatu

(IDEM)

D. Variabel Penjualan Dengan Sandal

(IDEM)




BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

1. Penjualan dengan Tas

Nilai Sig. 2 tailed > 0,05 = 0,584 > 0,05 maka Ho diterima. Artinya tidak

ada hubungan (korelasi) antara variabel penjualan dengan variabel tas.

Antara variabel penjualan dengan variabel tas menghasilkan pearson

correlation sebesar -0,104. Artinya angka tersebut menunjukkan lemahnya

korelasi antara variabel waktu dengan variabel datang yaitu < 0,5 dan

bertanda (-) yang menunjukkan bahwa semakin lama waktu akan membuat

jumlah orang yang membeli tas semakin berkurang (berlawan arah).

2. Penjualan dengan Baju

3. Penjualan dengan Sepatu

4. Penjualan dengan Sandal

5.2 Saran

(minimal 5 untuk modul)




DAFTAR PUSTAKA

(buku/literatur minimal 5 diatas 2011, internet 5)

No Footer




LAMPIRAN

(Foto 15 Video 20menit)




SOAL LAPORAN RESMI

Di (tempat survey) terdapat bermacam-macam (menyesuaikan) yang berada

disitu antara lain (variabel semuanya) Dalam 1 harinya (tempat survey) melayani

kebutuhan tersebut.

Tabel 3.1 Waktu pengamatan terhadap variabel orang yang (variabel bebas)

No. Waktu ... ... ...

1

2

3

4

5

N ....

(Bebas)

a. Apakah terdapat hubungan (korelasi) antara variabel bebas? Jika ada,

bagaimana arah dan besarnya hubungan (korelasi) tersebut?

b. Bagaimanakah pengaruh hubungan variabel bebas tersebut?

(soal bisa dilihat dimodul, di sesuaikan dengan tempat survey)

pendahuluan optimasi dan statistik industri modul 4 (analisis korelasi dan analisis regresi) sesi /...

Documents