Berikut adalah data penelitian tentang partisipasi masyarakat dalam pensertipikatan tanah yang dilaksanakan di salah satu wilayah provinsi Jawa Timur dengan responden 40 pemilik tanah. Penelitian bertujuan untuk mengetahui pengaruh penghasilan (XI). pendidikan (X2), pengetahuan tentang pensertipikatan tanah (X3) luas tanah yang dimiliki (X4) terhadap sikap dalam mensertipikatkan tanah (Y) . Data hasil penelitian dilapangan sebagai berikut :

Question

Pertanyaan

Berikut adalah data penelitian tentang partisipasi masyarakat dalam pensertipikatan tanah yang dilaksanakan di salah satu wilayah provinsi Jawa Timur dengan responden 40 pemilik tanah. Penelitian bertujuan untuk mengetahui pengaruh penghasilan (XI). pendidikan (X2), pengetahuan tentang pensertipikatan tanah (X3) luas tanah yang dimiliki (X4) terhadap sikap dalam mensertipikatkan tanah (Y) . Data hasil penelitian dilapangan sebagai berikut :

Tampilkan lebih banyak

Answer 1

Untuk menganalisis data penelitian ini, kita dapat menggunakan regresi berganda (multiple regression) untuk menentukan pengaruh variabel-variabel independen (X1, X2, X3, X4) terhadap variabel dependen (Y). Berikut adalah langkah-langkah umum yang dapat diambil:

1. Formulasi Model Regresi:
- Model regresi berganda dapat ditulis sebagai:
\[
Y = \beta_0 + \beta_1 X1 + \beta_2 X2 + \beta_3 X3 + \beta_4 X4 + \epsilon
\]
Di mana:
- \(Y\) adalah variabel dependen (sikap dalam mensertipikatkan tanah).
- \(X1, X2, X3, X4\) adalah variabel independen (penghasilan, pendidikan, pengetahuan tentang pensertipikatan tanah, dan luas tanah yang dimiliki).
- \(\beta_0\) adalah konstanta (intercept).
- \(\beta_1, \beta_2, \beta_3, \beta_4\) adalah koefisien regresi yang menunjukkan pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.
- \(\epsilon\) adalah kesalahan acak.

2Pengumpulan Data:
- Kumpulkan data kuantitatif dari 40 pemilik tanah mengenai variabel-variabel yang telah ditentukan.

3. Pembangunan Model:
- Gunakan perangkat lunak statistik atau bahasa pemrograman seperti R atau Python untuk membangun model regresi berganda.
- Misalnya, dalam Python dengan library Statsmodels, kode berikut dapat digunakan:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.regression import linear_model

Load your data into a DataFrame
data = pd.read_csv('your_data.csv')

Specify the dependent and independent variables
Y = data['Y']
X1 = data['X1']
X2 = data['X2']
X3 = data['X3']
X4 = data['X4']

Create the model
model = linear_model.OLS(Y, [X1, X2, X3, X4]).fit()

Print the summary of the model
print(model.summary())
```

4. Analisis Hasil:

- Analisis koefisien regresi untuk mengetahui signifikansi dan pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.
- Koefisien yang signifikan (p-value < 0.05) menunjukkan bahwa variabel tersebut memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.

5. Interpretasi Hasil:**
- Interpretasikan hasil regresi untuk memahami bagaimana setiap variabel independen mempengaruhi sikap dalam mensertipikatkan tanah.
- Misalnya, jika koefisien X1 (penghasilan) positif dan signifikan, ini menunjukkan bahwa peningkatan penghasilan meningkatkan sikap dalam mensertipikatkan tanah.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat menganalisis data penelitian dan menarik kesimpulan tentang pengaruh variabel-variabel independen terhadap sikap dalam mensertipikatkan tanah.

Pertanyaan

Jawaban

Pertanyaan Panas lebih