Catatan Sejarah Hidup: UAS I STATISTIK

REGRESSION

/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N

/MISSING LISTWISE

/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA

/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

/NOORIGIN

/DEPENDENT Peningkatan

/METHOD=ENTER Biaya

/SCATTERPLOT=(*SDRESID ,*ZPRED ) (*ZPRED ,Peningkatan )

/RESIDUALS NORM(ZRESID) ID( Bulan )

/CASEWISE PLOT(ZRESID) ALL .

Regression

[DataSet0]

Artinya : - Rata-rata Peningkatan pendapatan adalah sebesar 99,75 juta rupiah dalam 12 bulan

- Standar deviasi peningkatan pendapatan sebesar 7,111 sedangkan standar deviasi biaya promosi sebesar 2,588

Artinya :

- Besar hubungan antara variabel biaya promosi dengan peningkatan pendapatan adalah 0, 832. Artinya hubungan kedua variabel tersebut sangat kuat. Jadi jika biaya promosi meningkat maka peningkatan pendapatan juga akan meningkat.

- Hubungan antara variabel biaya promosi dengan peningkatan pendapatan memiliki hubungan yang signifikan mengingat besarnya angka probabilitas (sig) sebesar 0,00 .

Artinya :

- Koefisien determinasi sebesar 0, 693 atau sama dengan 69,3 % . angka tersebut berarti bahwa sebesar 69,3 % peningkatan pendapatan yang ada dipengaruhi oleh biaya promosi, sedangkan sisanya yaitu yaitu 30,7 % dipengaruhi oleh variabel lain selain biaya promosi.

- Hubungan kedua variabel cukup kuat terlihat dari besarnya R Square di atas 0, 5 dan mendekati angka 1

- Besarnya Standar Error of Estimate (SEE) ialah 4,133 (untuk variabel peningkatan pendapatan) jika dibandingkan dengan angka standar deviasi sebesar 7,111 maka angka ini lebih kecil. Ini artinya angka SEE baik untuk dijadikan angka prediktor untuk menentukan peningkatan pendapatan. Jadi variabel biaya promosi masih bisa dijadikan acuan untuk prediksi peningkatan pendapatan.