## Model Regrsi Linier Berganda Untuk Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Pasangan Usia Subur yang Mengikuti KB di Pamekasan
Rica Amalia 1 , M. Fariz Fadillah Mardianto 2 , Kuzairi 3 , Sari Pratiwi Apidianti 4
1 Universitas Islam Madura, ricaamalia5@gmail.com
2 Universitas Airlangga Surabaya, fm.fariz@yahoo.com
3 Universitas Islam Madura, kuzairi81@gmail.com
4 Universitas Islam Madura, saripratiwie86@gmail.com
DOI 10.31102/zeta.2019.4.2.55-60

## ABSTRACT
Pamekasan is one district in Madura with a population density of 1051 people/ 𝑘𝑚 2 . One way to suppress the population density by the government is the Family Planning (KB). The purpose of this study is to obtain a model of factors that affect the number of childbearing age  spouse  who  follow  the  KB  in  Pamekasan.  To  obtain  the  model  we  use  multiple  linear regression method. From the analysis of data obtained by multiple linear regression model for the factors that affect the number of childbearing age spouse who follow the KB in Pamekasan, we get the value of 𝑅 2 = 0,982 . It can be concluded that predictor variables overall can explain the response variable by 98,2% . .
Keywords: KB, the number of childbearing age spouse, linear regression

## ABSTRAK
Pamekasan  adalah  salah  satu  kabupaten  di  Madura  dengan  kepadatan  penduduk sebesar 1051 jiwa / 𝑘𝑚 2 . Salah satu cara menekan kepadatan penduduk yang dilakukan oleh pemerintah  adalah  adanya  program  Keluarga  Berencana  (KB).  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah untuk mendapatkan model dari faktor – faktor yang mempengaruhi jumlah pasangan usia subur yang mengikuti KB di Pamekasan. Untuk mendapatkan model tersebut digunakan metode  regresi  linier  berganda.  Dari  analisis  data  diperoleh  model  regresi  linier  berganda untuk faktor – faktor yang mempengaruhi jumlah pasangan usia subur yang mengikuti KB di Pamekasan  yaitu  nilai 𝑅 2 = 0,982. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel prediktor secara keseluruhan dapat menjelaskan variabel respon sebesar 98,2% .
Kata Kunci : KB, jumlah pasangan usia subur, regresi linier.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  salah  satu  negara  di dunia yang menghadapi permasalahan kependudukan diantaranya angka kelahiran yang tinggi sehingga menyebabkan tingginya pertumbuhan penduduk. Pertumbuhan penduduk Indonesia  khususnya  angka  kelahiran  yang masih tinggi perlu dikendalikan. Salah satu cara menekan  angka  kelahiran  yang  dilakukan  oleh pemerintah  adalah  adanya  program  Keluarga Berencana (KB).
Di  Provinsi  Jawa  Timur  terdapat  kasus yang  menarik  untuk  diteliti  di  beberapa kabupaten  seperti  Pamekasan.  Kabupaten Pamekasan  adalah  kabupaten  dengan  jumlah penduduk  terendah  jika  dibandingkan  dengan kabupaten  lain  yang  ada  di  Madura. Namun kepadatan penduduk di Kabupaten Pamekasan sebesar 1051 jiwa/km 2 (Badan Pusat Statistik, 2015).  Kepadatan  penduduk  di  suatu  wilayah menimbulkan dampak negatif dalam berbagai bidang diantaranya dampak lingkungan, sosial, kesehatan, dan ekonomi. Berdasarkan ketersediaan  data,  untuk  menanggulangi dampak  yang  dapat  terjadi tersebut, program Keluarga Berencana (KB) merupakan cara yang sesuai  untuk  dilaksanakan.  Hal  tersebut dikarenakan salah satu penyebab dari kepadatan penduduk  adalah  tingkat  kelahiran.  Penelitian ini  mengarah  pada  analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi jumlah pasangan usia subur yang mengikuti  KB  di  Pamekasan  dikarenakan ketersediaan  data  untuk  lingkup  kecamatan. Metode yang sesuai digunakan untuk menganalisis  dan  juga  memodelkan  faktor- faktor  yang  mempengaruhi    jumlah  pasangan usia  subur  yang  mengikuti  KB  di  Pamekasan adalah metode regresi linier berganda.
Metode regresi linier berganda adalah suatu metode dalam statistika yang digunakan untuk mengetahui  pola  hubungan  antara  variabel- variabel prediktor  dan  variabel respon. Model regresi  linier  berganda  tersebut  adalah  model yang sangat populer, mudah dalam mendapatkan nilai estimator, dan mudah dalam interpretasi  (Mardianto,  Budiantara,  Ratnasari, Zain, & Wibowo, 2015).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Studi Literatur
Pada langkah ini dipelajari secara rinci segala hal  yang  berkaitan  dengan  permasalahan
maupun  metode yang digunakan dalam penelitian  yang  dikerjakan,  yaitu  mengenai Keluarga Berencana, jenis kontrasepsi, dan hal- hal  yang  berhubungan  dengan  metode  regresi linier berganda.

## 2.2 Pengumpulan dan pengolahan data secara deskriptif
Pada  langkah  ini  dilakukan  pengumpulan data.  Setelah  data  diperoleh  langkah-langkah berikutnya yang dilakukan adalah:
1. Melakukan input data.
2. Menghitung  ukuran  statistik  deskriptif seperti  mean,  dan  variansi,  kemudian menentukan nilai minimum dan maksimum terjadi di kecamatan mana.
3. Membuat  ulasan  singkat  yang  informatif tentang hasil analisis dekskriptif data.
2.3  Identifikasi  Variabel  dan  Hubungan Respon dengan Prediktor
Identifikasi variabel bertujuan untuk menentukan variabel-variabel respon dan prediktor yang akan diregresikan.

## 3. HASIL PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  Pencapaian  Peserta  KB  Aktif  Menurut Kecamatan dan Jenis Kontrasepsi meliputi jarum suntik, pil, kondom, IMP, MOW, MOP, dan IUD sebagai  faktor  internal.  Sedangkan  faktor eksternalnya terdiri dari pertumbuhan penduduk di  Pamekasan . Data  berbentuk  data  sekunder periode 2015 yang diperoleh dari kantor Badan Pusat Statistika Kabupaten Pamekasan.
Data yang diperoleh akan dianalisis menggunakan  metode  regresi  linier  berganda dengan  variabel  responnya  (variabel  terikat) adalah  jumlah  pasangan  usia  subur  yang mengikuti KB di Pamekasan dan faktor internal dan  eksternal  sebagai  variabel  prediktor (variabel bebas).
Dalam penelitian ini statistik deskriptif yang digunakan adalah nilai minimum, nilai maksimum,  rata-rata  dan  variansi  untuk  setiap variabel. Untuk penyajian data statistik deskriptif  nilai  rata–rata,  nilai maksimum,  nilai minimum dan variansi setiap variabel digunakan bantuan software Microsoft Excel 2007.
Variabel penelitian di Kabupaten Pamekasan adalah  IUD  ( 𝒙 𝟏 ), MOW (𝒙 𝟐 ), MOP (𝒙 𝟑 ), Implan (𝒙 𝟒 ), Suntik (𝒙 𝟓 ), Pil (𝒙 𝟔 ) dan Kondom (𝒙 𝟕 ) .
3.1 Model Regresi Linier Berganda
Dengan menggunakan rumus 𝛃 ̂ = (𝑿 𝑻 𝑿) −𝟏 𝑿 𝑻 𝒀 didapat model dari faktor – faktor yang mempengaruhi jumlah pasangan usia subur yang  mengikuti  KB  di  Pamekasan  terhadap faktor  internal  dan  eksternal  berdasarkan  data tahunan periode 2015 sebagai berikut:
𝑌̂ 𝑖 = 0,0313𝑋 𝑖1 + 0,0036𝑋 𝑖2 + 0,0178𝑋 𝑖3 + 0,1105𝑋 𝑖4 + 0,5120𝑋 𝑖5 + 0,3091𝑋 𝑖6 + 0,0157𝑋 𝑖7 dengan 𝑖 = 1,2, … ,13 adalah  indeks  kecamatan ke–
Langkah berikutnya adalah pengujian parameter  untuk melihat  signifikansi  parameter dari variabel prediktor  (variabel bebas) terhadap model.  Pengujian  signifikansi  model  dapat dilakukan  baik  secara  bersama  maupun  secara satu - satu.
Pengujian  secara  bersama  adalah  pengujian secara bersama-sama terhadap seluruh
parameter  yang  terdapat  didalam  persamaan regresi. Pengujian secara bersama ini menggunakan  tabel  ANOVA  yakni  Tabel  1 sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Perhitungan Tabel ANOVA
Sumber Variansi SS d f MS Regresi 48,718 7 𝑀𝑆𝑅 = 6,9597 Kesalahan 6,8212 × 10 −12 5 𝑀𝑆𝐸 = 1,364 × 10 −12 Total 48,718 12 Hipotesis: 𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0  (model  tidak  signifikan), 𝑘 = 1,2,3,4,5,6,7 𝐻 1 : minimal terdapat satu 𝛽 𝑘 ≠ 0 (model signifikan)
Statistik uji : Dengan taraf nyata 𝛼 = 0,05 atau 5%
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 6,9597 1,3642 × 10 −12 = 5,1015 × 10 12
𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 (0,05;7;5) = 4,88
Kriteria pengujian: Tolak 𝐻 0 jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Keputusan: Diperoleh 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  maka  tolak 𝐻 0 artinya minimal ada satu dari variabel prediktor (variabel  bebas)  yang  memiliki  pengaruh signifikan terhadap model.
Berikutnya adalah pengujian secara individu. Pengujian  secara  individu  bertujuan  untuk mengetahui  masing  –  masing  parameter signifikan atau tidak terhadap model. Berikut ini diberikan  contoh  pengujian  terhadap  parameter 𝜷 𝟏 . Hipotesis :
𝐻 0 : 𝛽 1 = 0 (parameter 𝛽 1 tidak signifikan) 𝐻 1 : 𝛽 1 ≠ 0 (parameter 𝛽 1 signifikan) Statistik uji : Dengan taraf nyata 𝛼 = 0,025 atau 2,5%
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽̂ 1 − 𝛽 1 𝑠{𝛽̂ 1 } = 0,0313 − 0
9,3475 × 10 −8 = 3,3457 × 10 5 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝑡 (0,025;5) = 3,163
Kriteria pengujian: Tolak 𝐻 0 jika |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Keputusan: Diperoleh  nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  maka  gagal tolak 𝐻 0 artinya  parameter 𝛽 1 signifikan terhadap model.
Untuk  parameter  –  parameter  lain  akan disajikan dalam Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Pengujian Secara Individu Variabel Keputusan Constant Tidak signifikan 𝑥 1 Signifikan 𝑥 2 Signifikan
𝑥 3 Signifikan
𝑥 4 Signifikan
𝑥 5 Signifikan
𝑥 6 Signifikan 𝑥 7 Signifikan

## 3.2 Pengujian Asumsi Residual
Ada  3  (tiga)  asumsi  residual  yang  harus dipenuhi  dalam  analisis  regresi  yaitu  identik, independen dan berdistribusi normal.
Uji  asumsi  residual  bersifat  independen bertujuan  untuk  menguji  model  mengenai  ada tidaknya autokorelasi. Pengujian dapat dilakukan dengan uji Durbin Watson.
Hipotesis:
𝐻 0 : 𝜌 = 0 (tidak terjadi autokorelasi) 𝐻 1 : 𝜌 ≠ 0 (terjadi autokorelasi) Statistik uji : Dengan  taraf  nyata 𝛼 = 0,05 atau 5% dan menggunakan rumus
𝑑 = ∑ (𝑒 𝑡 − 𝑒 𝑡−1 ) 2 13 𝑡=2 ∑ 𝑒 𝑡 2 13 𝑡=1 Dengan 𝑒 𝑡 : residual pada kecamatan ke −𝑡 Maka diperoleh 𝑑 = 2,8254
Dengan menggunakan kriteria yakni jika 𝑑 > 2 maka ada autokorelasi negatif (Santoso, 2000),
maka  disimpulkan  bahwa  ada  autokorelasi negatif pada model regresi.

## 3.3  Perbaikan  Model  dengan  Transformasi Data
Oleh  karena  model  regresi  tidak  memenuhi syarat asumsi residual yang bersifat independen, maka  dibutuhkan  perbaikan  terhadap  model tersebut.  Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan adalah  melakukan  transformasi  model  dari model  linier  menjadi  log-linier.  Langkah pertama  untuk  mendapatkan  model  log-linier adalah  mengenakan  operasi  logaritma  ke  data awal kemudian dicari nilai 𝛃 ̂ sehingga diperoleh model sebagai berikut:
𝑌̂ 𝑖 = −0,0061 − 0,0038𝑋 𝑖1 + 0,048𝑋 𝑖2 +  0,0216𝑋 𝑖3 + 0,1234𝑋 𝑖4 + 0,514𝑋 𝑖5 + 0,3078𝑋 𝑖6 +  0,0184𝑋 𝑖7 Dari model di atas dilakukan uji signifikansi model untuk melihat signifikansi dari parameter. Uji  pertama  adalah  pengujian  secara  bersama. Pengujian  secara  bersama  ini  menggunakan tabel ANOVA yakni Tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil penghitungan tabel anova untuk model hasil perbaikan Sumber Variansi SS d f MS Regresi 0,20002 7 𝑀𝑆𝑅 = 0,028574 Kesalahan 0,00046886 5 𝑀𝑆𝐸 = 9,3772 × 10 −5 Total 0,20049 12 Hipotesis:
𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0 (model  tidak  signifikan), 𝑘 = 1,2,3,4,5,6,7 𝐻 1 : minimal terdapat satu 𝛽 𝑘 ≠ 0 (model signifikan)
Statistik uji : Dengan taraf nyata 𝛼 = 0,05 atau 5%
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 0,028574 9,3772 × 10 −5 = 304,72
𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 (0,05;7;5) = 4,88
Kriteria pengujian: Tolak 𝐻 0 jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Keputusan: Diperoleh 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  maka  tolak 𝐻 0 artinya minimal ada satu dari variabel prediktor (variabel  bebas)  yang  memiliki  pengaruh signifikan terhadap model.
Berikutnya adalah pengujian secara individu. Berikut ini diberikan contoh pengujian terhadap parameter 𝜷 𝟎 . Hipotesis :
𝐻 0 : 𝛽 0 = 0 (parameter 𝛽 0 tidak signifikan)
𝐻 1 : 𝛽 0 ≠ 0 (parameter 𝛽 0 signifikan) Statistik uji :
Dengan taraf nyata 𝛼 = 0,025 atau 2,5%
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽̂ 0 − 𝛽 0 𝑠{𝛽̂ 0 } = −0,0061 − 0 0,026128 = −0,2339 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝑡 (0,025;5) = 3,163
Kriteria pengujian: Tolak 𝐻 0 jika |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Keputusan: Diperoleh  nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | < 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  maka  gagal tolak 𝐻 0 artinya  parameter 𝛽 0 tidak  signifikan terhadap model.
Untuk  parameter  –  parameter  lainnya disajikan dalam Tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Pengujian Secara Individu pada Model
Hasil Perbaikan Variabel Keputusan Constant Tidak signifikan 𝑥 1 Tidak Signifikan 𝑥 2
Tidak Signifikan 𝑥 3 Tidak
Signifikan 𝑥 4 Signifikan 𝑥 5 Signifikan 𝑥 6
Signifikan
𝑥 7 Tidak Signifikan

## 3.4 Pembentukan Model Baru
Secara individu
hanya parameter 𝛽 4 , 𝛽 5 dan 𝛽 6 yang  signifikan  terhadap  model, maka  dibentuk  model  baru  menggunakan  tiga variabel  prediktor  yaitu  implan,  suntik  dan  pil KB  sehingga  diperoleh  model  regresi  linier berganda untuk faktor –  faktor  yang mempengaruhi  pasangan  usia  subur  yang mengikuti KB di Pamekasan sebagai berikut:
𝑌̂ 𝑖 = 0,059 + 0,1193𝑋 𝑖4 + 0,5144𝑋 𝑖5 + 0,3118𝑋 𝑖6 Dari model di atas dilakukan uji signifikansi model untuk melihat signifikansi dari parameter. Pengujian  pertama  adalah  secara  bersama menggunakan  tabel  ANOVA  yakni  Tabel  5 sebagai berikut:
Tabel  5. Hasil  Penghitungan  Tabel  ANOVA untuk
Model Baru Sumber Variansi SS d f MS Regresi 0,19683 3 𝑀𝑆𝑅 = 0,06561
Kesalahan 0,0036592 9 𝑀𝑆𝐸 = 0,00040658 Total 0,20049 12 Hipotesis: 𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0 (model  tidak  signifikan), 𝑘 = 4,5,6 𝐻 1 : minimal terdapat satu 𝛽 𝑘 ≠ 0 (model signifikan) Statistik uji : Dengan taraf nyata 𝛼 = 0,05 atau 5%
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 0,06561 0,00040658 = 161,37
𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 (0,05;3;9) = 3,86
Kriteria pengujian: Tolak 𝐻 0 jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Keputusan: Diperoleh 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  maka  tolak 𝐻 0 artinya minimal ada satu dari variabel prediktor (variabel  bebas)  yang  memiliki  pengaruh signifikan terhadap model.
Pengujian  kedua  adalah  secara  individu dicontohkan oleh pengujian terhadap parameter 𝜷 𝟎 sebagai berikut:
Hipotesis : 𝐻 0 : 𝛽 0 = 0 (parameter 𝛽 0 tidak signifikan) 𝐻 1 : 𝛽 0 ≠ 0 (parameter 𝛽 0 signifikan) Statistik uji : Dengan taraf nyata 𝛼 = 2,5%
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽̂ 0 − 𝛽 0 𝑠{𝛽̂ 0 } = 0,059 − 0 0,037532 = 1,5711 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝑡 (0,025;9) = 2,685
Kriteria pengujian: Tolak 𝐻 0 jika |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Keputusan: Diperoleh  nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | < 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  maka  gagal tolak 𝐻 0 artinya  parameter 𝛽 0 tidak  signifikan terhadap model.
Untuk  parameter  –  parameter  lainnya disajikan dalam Tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Pengujian Secara Individu pada Model

## Hasil Transformasi
Variabel Keputusan Constant Tidak signifikan 𝑥 4 Signifikan
𝑥 5 Signifikan
𝑥 6 Signifikan
3.5 Pengujian Koefisien Determinasi ( 𝑹 𝟐 ) pada Model Baru
Dengan  menggunakan  rumus 𝑅 2 = 𝑆𝑆𝑅 𝑆𝑆𝑇 didapatkan  koefisien  determinasi  dari  model baru sebagai berikut:
𝑅 2 = 0,19683 0,20049 = 0,982
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  prediktor  secara  keseluruhan  dapat menjelaskan variabel respons sebesar 98,2%.

## 3.6  Pengujian  Asumsi  Residual  pada  Model Baru
Seperti  uji  asumsi  sebelumnya,  ada  3  (tiga) asumsi  residual  yang  harus  dipenuhi  dalam analisis  regresi  yaitu  identik,  independen  dan berdistribusi normal.
a. Identik
Dengan menggunakan uji Glejser , dilakukan pengujian  dengan  cara  meregresikan  nilai absolut residual terhadap variabel prediktor.
Diperoleh Tabel Anova sebagai berikut:
Tabel  7. Hasil  Penghitungan  Tabel  ANOVA untuk
Model  Regresi  Nilai  Absolut  Residual
pada Model Baru
Sumber Variansi SS d f MS Regresi 0,00014432 3 𝑀𝑆𝑅 = 4,8105 × 10 −5 Kesalahan 0,0012522 9 𝑀𝑆𝐸 = 0,00013913 Total 0,0013965 12 Hipotesis: 𝐻 0 : 𝜎 1 2 = 𝜎 2 2 = ⋯ = 𝜎 𝑛 2 = 𝜎 2 (residual mempunyai variansi yang homogen) 𝐻 1 : minimal  ada  satu 𝜎 𝑖 2 ≠ 𝜎 𝑗 2 (residual mempunyai variansi yang tidak homogen) Statistik uji :
Dengan taraf nyata 𝛼 = 5%
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑀𝑆𝑅 𝑀𝑆𝐸 = 4,8105 × 10 −5
0,00013913 = 0,34576 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 (0,05;3;9) = 3,86
Karena 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , maka 𝐻 0 gagal ditolak artinya  residual  mempunyai  variansi  yang homogen.

## b. Independen
Sama seperti sebelumnya, pengujian ini dapat dilakukan dengan uji Durbin Watson.
Hipotesis:
𝐻 0 : 𝜌 = 0 (tidak terjadi autokorelasi) 𝐻 1 : 𝜌 ≠ 0 (terjadi autokorelasi) Statistik uji : Dengan taraf nyata 𝛼 = 0,05 atau 5% 𝑑 = 1,4755
Dengan menggunakan kriteria yakni jika −2 < 𝑑 < 2 maka  tidak  ada  autokorelasi  (Santoso, 2000),  maka  disimpulkan  bahwa  tidak  ada korelasi pada model regresi.

## c. Berdistribusi Normal
Pengujian  asumsi  residual  berdistribusi normal akan dilakukan dengan uji statistik non- parametrik Kolmogorof-Smirnov (K-S)  dengan hipotesis sebagai berikut.
Hipotesis:
𝐻 0 : 𝐹(𝑥) = 𝐹 0 (𝑥), (Data berdistribusi
normal)
𝐻 1 : 𝐹(𝑥) ≠ 𝐹 0 (𝑥), (Data  tidak  berdistribusi normal)
Statistik uji: Dengan taraf nyata 𝛼 = 5% 𝐷 = 0,694382 𝐷 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 6,345811 Karena 𝐷 < 𝐷 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  maka 𝐻 0 gagal  ditolak artinya data residual berdistribusi normal.
Selain  itu,  dengan  bantuan  software  SPSS diperoleh hasil pengujian normalitas pada Tabel 8 sebagai berikut:
Dasar  pengambilan  keputusan  untuk  uji Kolmogorov-  Smirnof (K-S)  dengan  bantuan SPSS adalah:
a. Apabila  nilai Asymp. Sig.  ( 2-  tailed ) < 0,05  maka 𝐻 0 ditolak.  Artinya  data residual terdistribusi secara tidak normal.
b. Apabila  nilai Asymp. Sig.  ( 2-  tailed ) > 0,05  maka 𝐻 0 diterima.  Artinya  data residual terdistribusi secara normal.
Dari  Tabel  8  diketahui  bahwa  nilai Asymp. Sig.  ( 2-  tailed )  =  0,971.  Artinya Asymp. Sig.  ( 2-  tailed ) >  0,05.  Hasil  tersebut dapat diartikan bahwa tidak terdapat penolakan 𝐻 0 . Jadi, residual terdistribusi secara normal.

## 3.7 Pengujian Non Multikolinieritas
Berdasarkan  VIF  output  Matlab  maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil VIF Output Matlab
Variabel VIF 𝑋 4 1,2180 𝑋 5 1,2783 𝑋 6 1,4216
Kriteria pengujian: Jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) > 10 maka terjadi multikolinieritas.
Keputusan: Diperoleh Nilai Variance Inflation Factor (VIF) <  10,  maka  model  tidak  mengalami multikolinieritas.
4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah:
1. Estimasi  model  regresi  linier  berganda untuk  faktor-faktor  yang  mempengaruhi pasangan usia subur yang mengikuti KB di Pamekasan adalah:
𝑌̂ 𝑖 = 0,059 + 0,1193(𝐼𝑀𝑃) 𝑖 + 0,5144(𝑠𝑢𝑛𝑡𝑖𝑘) 𝑖
+ 0,3118(𝑝𝑖𝑙) 𝑖 dengan
𝑅 2 = 𝑆𝑆𝑅 𝑆𝑆𝑇 = 48,7178 48,7178 = 0,982 2. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  jumlah pasangan usia subur yang mengikuti KB di Pamekasan  adalah  jumlah  pemakaian  alat kontrasepsi implan, suntik, dan pil.
Saran untuk penelitian selanjutnya adalah:
1. Perlu ditambahkan variabel prediktor yang berhubungan  dengan  faktor-faktor  yang mempengaruhi jumlah pasangan usia subur yang mengikuti KB di Pamekasan misalnya alat kontrasepsi diafragma dan spermisida.
2. Perlu  digunakan  metode  yang  lebih  sesuai yaitu  kombinasi  regresi  linier  dengan  non linier dan regresi semiparametrik.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. (2015). Berita Resmi Statistik. Surabaya: BPS Pamekasan.
Mardianto, M. F., Budiantara, I., Ratnasari, V.,
Zain, I., & Wibowo, W. (2015). Modeling of HDI and PQLI in East Java (Indonesia) using Biresponse Semiparametric Regression with Fourier Series Approach. Asian Transactions on Basic and Applied Science , 5 (4), 5053-5060.
Santoso, S. (2000). Buku Latihan SPSS Statistik Parametrik. Jakarta: Elex Media Komputindo.