Analisis korelasi

130
Analisis korelasi
Correlations
Pearson Correlation
Sig. (1-tailed)
N
Tingkat penjualan
Iklan di koran
Iklan di radio
Jmlh outlet di s tiap
daerah
jumlah salesman
di stiap daerah
Tingkat penjualan
Iklan di koran
Iklan di radio
Jmlh outlet di s tiap
daerah
jumlah salesman
di stiap daerah
Tingkat penjualan
Iklan di koran
Iklan di radio
Jmlh outlet di s tiap
daerah
jumlah salesman
di stiap daerah
Iklan di radio
.057
-.073
1.000
Jmlh outlet di
stiap daerah
-.084
.207
.025
jumlah
salesman di
stiap daerah
-.175
.086
.083
.207
.025
1.000
-.011
-.175
.086
.083
-.011
1.000
.
.000
.382
.000
.
.350
.382
.350
.
.329
.136
.448
.178
.325
.332
.329
.136
.448
.
.478
.178
.325
.332
.478
.
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
Tingkat
penjualan
1.000
.780
.057
Iklan di koran
.780
1.000
-.073
-.084
0,00-0,20 = sangat rendah (hampir tidak ada hubungan)
0,21-0,40= korelasi yang rendah
0,41-0,60= korelasi sedang
0,61-0,80= cukup tinggi
0,81-1,00=korelasi tinggi
Analisis korelasi:
1. Hubungan/korelasi antara iklan di koran (x1) dengan penjualan (y)
=0,780 atau korelasi cukup tinggi. Angka korelasi menunjukkan nilai
positif artinya hubungan yang terjadi searah, maka jika iklan dikoran
naik penjualanpun akan naik.
2. Hubungan/korelasi antara iklan di radio (x2) dengan penjualan (y) =
0,057 atau korelasi sangat rendah ( hampir tidak ada hubungan ).
Angka korelasi menunjukkan nilai positif artinya hubungan yang
terjadi searah, maka jika iklan diradio naik penjualanpun akan naik.
3. Hubungan/korelasi antara outlet di setiap daerah (x3) dengan
penjualan (y) = - 0,084 atau korelasi sangat rendah ( hampir tidak ada
hubungan ). Angka korelasi menunjukkan nilai negatif artinya
hubungan yang terjadi berlawanan arah, maka jika outlet naik
penjualan akan turun.
4. Hubungan /Korelasi antara jumlah Salesman disetiap daerah dengan
penjualan adalah - 0,175 atau korelasi sangat rendah ( hampir tidak
ada hubungan ). Angka korelasi menunjukkan nilai negatif artinya
hubungan yang terjadi berlawanan arah, maka jika jumlah salsman
naik maka penjualan akan turun.
Analisis korelasi berdasarkan probabilitas.
Korelasi antara x1 dan y:
Jika diperhatikan hasil r = 0,780 dengan probabilitas (tingkat signifikansi) =
0,000. Jadi probabilitas 0,000< 0,05. Dengan demikian Ho ditolak.
Keadaan ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang sangat erat
antara iklan di koran dengan penjualan.
.
Korelasi antara x2 dan y:
Jika diperhatikan hasil r = 0,057 dengan probabilitas (tingkat signifikansi) =
0,382. Jadi probabilitas 0,382 > 0,05. Dengan demikian Ho diterima.
Keadaan ini menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan antara iklan di
radio dengan penjualan.
.
Korelasi antara x3 dan y:
Jika diperhatikan hasil r = -0,084 dengan probabilitas (tingkat signifikansi)
= 0,329. Jadi probabilitas 0,329 > 0,05. Dengan demikian Ho diterima.
Keadaan ini menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan antara outlet
dengan penjualan.
Korelasi antara x4 dan y:
Jika di perhatikan hasil r = -0.175 dengan probabilitas (tingkat signifikansi)
=0.178. Jadi probabilitas 0.178>0.05 Dengan demikian Ho diterima.
Keadaan ini menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan antara jumlah
salesmen dengan penjualan.
Korelasi antara x2 dan y:
Jika diperhatikan hasil r = 0,712 dengan probabilitas (tingkat signifikansi) = 0,009. Jadi
probabilitas 0,009> 0,005. Dengan demikian Ho diterima. Keadaan ini menunjukkan
bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara pengeluaran biaya untuk
promotion dengan penjualan.
Korelasi antara x3 dan y:
Jika diperhatikan hasil r = 0,534 dengan probabilitas (tingkat signifikansi) = 0,073. Jadi
probabilitas 0,073> 0,005. Dengan demikian Ho diterima. Keadaan ini menunjukkan
bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara pengeluaran biaya untuk
advertensi dengan penjualan
Model Summaryb
Model
1
R
.869a
R Square
.755
Adjusted
R Square
.716
Std. Error of
the Estimate
41.5813
a. Predictors: (Constant), jumlah salesman di stiap
daerah, Jmlh outlet di stiap daerah, Iklan di radio, Iklan
di koran
b. Dependent Variable: Tingkat penjualan
Iklan dikoran, iklan diradio, outlet dan jumlah salesman
mempengaruhi penjualan sebesar 75.5%, sedangkan sisanya
sebesar (100%-75.5%) = 24.5% dipengaruhi oleh faktor lain.
Standard error of estimate adalah 41.5813 atau Rp.41.5813 juta
(satuan yang dipakai adalah variabel dependen dalam hal ini
adalah penjualan)
ANOVAb
Model
1
Regres sion
Residual
Total
Sum of
Squares
133462.2
43225.089
176687.3
df
4
25
29
Mean Square
33365.547
1729.004
F
19.298
Sig.
.000a
a. Predictors: (Constant), jumlah salesman di stiap daerah, Jmlh outlet di stiap
daerah, Iklan di radio, Iklan di koran
b. Dependent Variable: Tingkat penjualan
Dari uji ANOVA didapat F hitung 19.298 dengan tingkat signifikansi 0.000.
Oleh karena probabilitas jauh dibawah 0,05 maka model regresi dapat
dipakai untuk memprediksi penjualan. Sehingga dapat disimpulkan secara
bersama-sama variabel independen yaitu iklan di koran, iklan diradio, outlet
dan jumlah salesman mempengaruhi tingkat penjualan.
Coeffi cientsa
Model
1
(Const ant)
Iklan di koran
Iklan di radio
Jmlh outlet di s tiap
daerah
jumlah salesman
di stiap daerah
Unstandardized
Coeffic ients
B
St d. Error
100.128
71.407
10.913
1.279
4.966
3.316
St andardi
zed
Coeffic ien
ts
Beta
Correlations
Partial
Sig.
.173
.000
.147
Zero-order
.869
.149
t
1.402
8.530
1.498
.780
.057
.863
.287
.844
.148
-13.275
4.969
-.271
-2. 672
.013
-.084
-.471
-.264
-13.988
5.263
-.265
-2. 658
.014
-.175
-.469
-.263
a. Dependent Variable: Tingkat penjualan
Y
Y
Part
=
a
+ b1x1 +
b2x2 + b3x3 +
b4x4
= 100.128 + 10.913 x1 + 4.966 x2 -13.275 x3 -13.988 x4
Konstanta sebesar 100.128 menyatakan bahwa jika tidak ada
iklan dikoran, iklan diradio, outlet dan jumlah salesman maka
penjualan adalah Rp.100.128
Koefisien regresi X1 sebesar 10.913 menyatakan bahwa setiap
penambahan iklan di koran Rp.1 akan meningkatkan penjualan
sebesar Rp.10.913
Koefisien regresi X2 sebesar 4.966 menyatakan bahwa setiap
penambahan iklan di radio Rp.1 akan meningkatkan penjualan
sebesar Rp. 4.966
Koefisien regresi X3 sebesar -13.275 menyatakan bahwa setiap
penambahan outlet akan menurunkan penjualan sebesar Rp.
13.275
Koefisien regresi X4 sebesar -13.988 menyatakan bahwa setiap
penambahan jumlah salesman satu orang akan penjualan
menurunkan penjualan sebesar Rp. 13.988
Hipotesis:
Ho: Iklan di koran, iklan di radio, outlet dan jumlah salesman
tidak mempengaruhi penjualan
Hi1: Iklan di koran mempengaruhi penjualan
Hi2: Iklan di radio mempengaruhi penjualan
Hi3: outlet mempengaruhi penjualan
Hi4: jumlah salesman mempengaruhi penjualan
Pengambilan keputusan:
Berdasarkan probabilitas
Jika probabilitas < 0,05, maka Ho ditolak
Jika probabilitas > 0,05, maka Ho diterima
Keputusan
Angka signifikansi pada variabel iklan di koran adalah 0.000,
probabilitas jauh dibawah 0,05, maka Ho ditolak dan menerima Hi1 atau
koefisien regresi signifikan, sehingga dapat disimpulkan iklan di koran
benar-benar berpengaruh secara signifikan terhadap penjualan.
Sedangkan pada variabel iklan di radio angka signifikansi menunjukkan
angka 0.147, hal ini berarti nilai sig jauh di atas 0.05, maka Ho diterima,
sehingga dapat disimpulkan iklan di radio tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap penjualan.
Variabel outlet menunjukkan angka 0.013, probabilitas jauh dibawah 0,05,
maka Ho ditolak dan menerima Hi3 atau koefisien regresi signifikan,
sehingga dapat disimpulkan variabel outlet benar-benar berpengaruh secara
signifikan terhadap penjualan.
Variabel jumlah salesman menunjukkan angka 0.014, , probabilitas jauh
dibawah 0,05, maka Ho ditolak dan menerima Hi4 atau koefisien regresi
signifikan, sehingga dapat disimpulkan variabel jumlah salesman benarbenar berpengaruh secara signifikan terhadap penjualan.