Diberikan data kecelakaan lalu lintas yang terjadi
dikota medan selama 20 bulan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya sebagai
berikut:
Bulan
|
Kecepatan
tinggi
|
Mengantuk
/Lelah
|
Terpengaruh alkohol
|
Kurang
hati-hati
|
Jumlah kecelakaan
|
1
|
11
|
1
|
1
|
7
|
20
|
2
|
13
|
4
|
6
|
10
|
33
|
3
|
24
|
1
|
5
|
15
|
54
|
4
|
6
|
3
|
1
|
2
|
12
|
5
|
9
|
5
|
3
|
6
|
23
|
6
|
15
|
5
|
4
|
10
|
34
|
7
|
14
|
5
|
4
|
10
|
33
|
8
|
21
|
6
|
2
|
16
|
45
|
9
|
7
|
4
|
2
|
3
|
16
|
10
|
9
|
5
|
1
|
5
|
20
|
11
|
8
|
5
|
5
|
6
|
24
|
12
|
20
|
7
|
5
|
18
|
50
|
13
|
24
|
4
|
2
|
14
|
44
|
14
|
17
|
6
|
1
|
7
|
31
|
15
|
16
|
8
|
4
|
6
|
34
|
16
|
9
|
3
|
2
|
8
|
22
|
17
|
10
|
8
|
2
|
16
|
36
|
18
|
25
|
7
|
6
|
15
|
53
|
19
|
12
|
1
|
1
|
4
|
18
|
20
|
11
|
1
|
4
|
5
|
21
|
Penyelesaian: masalah diatas dapat diselesaikan
dengan mengunakan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Merumuskan
masalah
·
Apakah ada hubungan antara kecepatan
tinggi, mengantuk/lelah, terpengaruh alkohol, dan kurang hati-hati terhadap
jumlah kecelakaan?
·
Berapa besar pengaruh kecepatan tinggi,
mengantuk/lelah, terpengaruh alkohol, dan kurang hati-hati terhadap jumlah
kecelakaan?
2. Membuat
desain Variabel
Untuk membuat desain variabel
didalam SPSS, pilihlah perintah submenu dibagian bawah kiri Variable View
kemudian buatlah Desainnya sebagai berikut:
3. Memasukkan
data ke SPSS
Untuk memasukkan data, pilihlah
perintah data view. Setelah itu masukkan data mulai data ke-1 sampai data ke-20
seperti berikut ini.
4. Menganalisis
data di SPSS
Untuk menganalisis, lakukanlah
langkah-langkah sebagai berikut:
1. Klik
Analyze
2. Klik
Regression, pilih Linear
3. Pindahkan
Variabel Y (jumlah kecelakaan) ke kolom Dependent
4. Pindahkan
Variabel X1, X2, X3 DAN X4 (kecepatan tinggi, mengantuk/lelah, terpengaruh alkohol,
dan kurang hati-hati) ke kolom Independent.
5. Masukkan
variable bulan ke kolom Case Labels.
6. Pilih
statistics: Pada pilihan Regression Coefficient pilih estimate, Model Fit, dan
Descriptive. Pada pilihan Residual, pilih Case wise Diagnostics dan cek All
Case (untuk semua kasus).
7. Tekan
Continue.
8. Klik
OK untuk di Proses.
Setelah melakukan proses analisis
maka hasilnya sebagai berikut:
OUTPUT SPSS
Descriptive Statistics
|
|||
|
Mean
|
Std. Deviation
|
N
|
Jumlah
Kecelakaan
|
31.15
|
12.733
|
20
|
Kecepatan
Tinggi
|
14.05
|
5.995
|
20
|
Mengantuk/lelah
|
4.90
|
2.426
|
20
|
Terpengaruh
alkohol
|
3.05
|
1.761
|
20
|
Kurang
hati-Hati
|
9.15
|
4.902
|
20
|
Correlations
|
||||||
|
|
Jumlah Kecelakaan
|
Kecepatan Tinggi
|
Mengantuk/lelah
|
Terpengaruh alkohol
|
Kurang hati-Hati
|
Pearson
Correlation
|
Jumlah
Kecelakaan
|
1.000
|
.916
|
.728
|
.563
|
.915
|
Kecepatan
Tinggi
|
.916
|
1.000
|
.521
|
.393
|
.757
|
|
Mengantuk/lelah
|
.728
|
.521
|
1.000
|
.420
|
.608
|
|
Terpengaruh
alkohol
|
.563
|
.393
|
.420
|
1.000
|
.414
|
|
Kurang
hati-Hati
|
.915
|
.757
|
.608
|
.414
|
1.000
|
|
Sig.
(1-tailed)
|
Jumlah
Kecelakaan
|
.
|
.000
|
.000
|
.005
|
.000
|
Kecepatan
Tinggi
|
.000
|
.
|
.009
|
.043
|
.000
|
|
Mengantuk/lelah
|
.000
|
.009
|
.
|
.033
|
.002
|
|
Terpengaruh
alkohol
|
.005
|
.043
|
.033
|
.
|
.035
|
|
Kurang
hati-Hati
|
.000
|
.000
|
.002
|
.035
|
.
|
|
N
|
Jumlah
Kecelakaan
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
Kecepatan
Tinggi
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
|
Mengantuk/lelah
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
|
Terpengaruh
alkohol
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
|
Kurang
hati-Hati
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
Variables Entered/Removedb
|
|||
Model
|
Variables Entered
|
Variables Removed
|
Method
|
1
|
Kurang
hati-Hati, Terpengaruh alkohol, Mengantuk/lelah, Kecepatan Tinggia
|
.
|
Enter
|
a. All
requested variables entered.
|
|
||
b.
Dependent Variable: Jumlah Kecelakaan
|
Model Summaryb
|
||||
Model
|
R
|
R Square
|
Adjusted R Square
|
Std. Error of the Estimate
|
1
|
1.000a
|
1.000
|
1.000
|
.000
|
a.
Predictors: (Constant), Kurang hati-Hati, Terpengaruh alkohol,
Mengantuk/lelah, Kecepatan Tinggi
|
||||
b.
Dependent Variable: Jumlah Kecelakaan
|
|
|
|
|
Coefficientsa
|
|||||||||||
Model
|
Unstandardized Coefficients
|
Standardized Coefficients
|
t
|
Sig.
|
95% Confidence Interval for B
|
Correlations
|
|||||
B
|
Std. Error
|
Beta
|
Lower Bound
|
Upper Bound
|
Zero-order
|
Partial
|
Part
|
||||
1
|
(Constant)
|
-2.261E-15
|
.000
|
|
.000
|
1.000
|
.000
|
.000
|
|
|
|
Kecepatan
Tinggi
|
1.000E0
|
.000
|
.471
|
1.575E8
|
.000
|
1.000
|
1.000
|
.916
|
1.000
|
.303
|
|
Mengantuk/lelah
|
1.000E0
|
.000
|
.191
|
7.607E7
|
.000
|
1.000
|
1.000
|
.728
|
1.000
|
.147
|
|
Terpengaruh
alkohol
|
1.000
|
.000
|
.138
|
6.319E7
|
.000
|
1.000
|
1.000
|
.563
|
1.000
|
.122
|
|
Kurang
hati-Hati
|
1.000
|
.000
|
.385
|
1.200E8
|
.000
|
1.000
|
1.000
|
.915
|
1.000
|
.231
|
|
a.
Dependent Variable: Jumlah Kecelakaan
|
|
|
|
|
|
|
5. Melakukan
penafsiran untuk menjawab rumusan masalah.
Tentunya dalam melakukan
penafsiran, tidak semua angka-angka hasil analisis akan digunakan. Hanya angka
yang sesuai masalah yang akan dibahas.
1. Permasalahan
pertama:
Ø Apakah
ada hubungan antara kecepatan tinggi, mengantuk/lelah, terpengaruh alkohol, dan
kurang hati-hati terhadap jumlah kecelakaan?
Untuk
menjawab masalah tersebut, kita mengunakan hasil Output sebagai berikut:
Correlations
|
||||||
|
|
Jumlah Kecelakaan
|
Kecepatan Tinggi
|
Mengantuk/lelah
|
Terpengaruh alkohol
|
Kurang hati-Hati
|
Pearson
Correlation
|
Jumlah
Kecelakaan
|
1.000
|
.916
|
.728
|
.563
|
.915
|
Kecepatan
Tinggi
|
.916
|
1.000
|
.521
|
.393
|
.757
|
|
Mengantuk/lelah
|
.728
|
.521
|
1.000
|
.420
|
.608
|
|
Terpengaruh
alkohol
|
.563
|
.393
|
.420
|
1.000
|
.414
|
|
Kurang
hati-Hati
|
.915
|
.757
|
.608
|
.414
|
1.000
|
|
Sig.
(1-tailed)
|
Jumlah
Kecelakaan
|
.
|
.000
|
.000
|
.005
|
.000
|
Kecepatan
Tinggi
|
.000
|
.
|
.009
|
.043
|
.000
|
|
Mengantuk/lelah
|
.000
|
.009
|
.
|
.033
|
.002
|
|
Terpengaruh
alkohol
|
.005
|
.043
|
.033
|
.
|
.035
|
|
Kurang
hati-Hati
|
.000
|
.000
|
.002
|
.035
|
.
|
|
N
|
Jumlah
Kecelakaan
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
Kecepatan
Tinggi
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
|
Mengantuk/lelah
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
|
Terpengaruh
alkohol
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
|
Kurang
hati-Hati
|
20
|
20
|
20
|
20
|
20
|
Dari
hasil perhitungan didapatkan:
1. Angka
korelasi antara kecepatan tinggi terhadap jumlah kecelakaan sebesar 0.916. artinya hubungan kedua variabel
tersebut sangat kuat.
2. Angka
korelasi mengantuk/lelah terhadap jumlah kecelakaan sebesar 0.728, artinya hubungan kedua variabel
tersebut kuat.
3. Angka
korelasi antara terpengaruh alcohol jumlah kecelakaan sebesar 0.563, artinya hubungan kedua variabel
tersebut Kuat.
4. Angka
korelasi antara kurang hati-hati
terhadap jumlah kecelakaan sebesar 0.915,
artinya hubungan kedua variabel tersebut Sangat
Kuat.
Korelasi
positif menunjukkan bahwa hubungan antara kecepatan tinggi, mengantuk/lelah,
terpengaruh alkohol, dan kurang hati-hati terhadap jumlah kecelakaan searah.
2. Permasalahan
kedua
Ø Berapa
besar pengaruh antara kecepatan tinggi, mengantuk/lelah, terpengaruh alkohol,
dan kurang hati-hati terhadap jumlah kecelakaan?
Untuk menjawab masalah tersebut, kita mengunakan
hasil Output sebagai berikut:
Model Summaryb
|
||||||||||
Model
|
R
|
R Square
|
Adjusted R Square
|
Std. Error of the Estimate
|
||||||
1
|
1.000a
|
1.000
|
1.000
|
.000
|
||||||
a.
Predictors: (Constant), Kurang hati-Hati, Terpengaruh alkohol,
Mengantuk/lelah, Kecepatan Tinggi
|
||||||||||
b.
Dependent Variable: Jumlah Kecelakaan
|
||||||||||
ANOVAb
|
||||||||||
Model
|
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
|||||
1
|
Regression
|
3080.550
|
4
|
770.137
|
.
|
.000a
|
||||
Residual
|
.000
|
15
|
.000
|
|
|
|||||
Total
|
3080.550
|
19
|
|
|
|
|||||
a.
Predictors: (Constant), Kurang hati-Hati, Terpengaruh alkohol,
Mengantuk/lelah, Kecepatan Tinggi
|
||||||||||
b.
Dependent Variable: Jumlah Kecelakaan
|
|
|
|
|||||||
Membuat
Hipotesa
Untuk keperluan
tersebut diatas diperlukan hipotesis sebagai berikuit:
H0: Tidak Ada hubungan
linier antara kecepatan tinggi, mengantuk/lelah, terpengaruh alkohol, dan
kurang hati-hati terhadap jumlah kecelakaan.
H1: Ada hubungan antara
kecepatan tinggi, mengantuk/lelah, terpengaruh alkohol, dan kurang hati-hati
terhadap jumlah kecelakaan
Pengujian dilakukan
dengan menggunakan angka signifikansi atau Sig dengan ketentuan sebagai
berikut:
- Jika angka signifikansi
penelitian < 0,05; H0 ditolak dan H1 diterima
- Jika angka
signifikansi penelitian > 0,05; H0 diterima dan H1 ditolak
Didasarkan pada hasil penghitungan diperoleh angka
signifikansi sebesar 0,000. Angka 0,000<0,05. Oleh karena itu, H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya ada hubungan
linier antara kecepatan tinggi, mengantuk/lelah, terpengaruh alkohol, dan
kurang hati-hati terhadap jumlah kecelakaan.
Kesimpulannya : Model
Regresi diatas sudah Benar dan Layak
Tidak ada komentar:
Posting Komentar