Batu giok lumut

Batu giok lumut

Batu giok lumut Batu Giok Hijau asli Indonesia , masih berupa bahan (Rough) atau pun dalam bentuk jadi seperti cincin , gelang dan bentuk perhiasan lainnya bisa anda dapatkan di sini. Semua Rough / bahan perhiasan giok disini asli dari alam.

Silahkan Call 0818 623 964 untuk mendapatkannya atau hanya sekedar mencari tahu saja.

Notes:
Karena Banyaknya Penipuan dan Yang Hanya Iseng, sebaiknya SMS terlebih dahulu sebelum menelepon.
Karena Kami Tidak Menerima Telp. yang tidak di kenal

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

-----------------------------------------------------------------------
Batu giok lumut Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak dapat dilakukan
dengan menggunakan uji kolmogorof smirnov satu arah. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan probabilitastingkat signifikansi hasil output dengan tingkat signifikansi yang ditetapkan (α ). Tingkat αyang diambil adalah 5%.Menurut Santoso (2001:92) hipotesis yang diuji adalah: Ho : p > 0,05; data berdistribusi normal. Ho : p < 0,05; data tidak berdistribusi normal.
Untuk mengetahui apakah data sampel berdistribusi normal dapat dilakukan dengan menggunakan uji one sample Kolmogorov-Smirnov Test dengan α=5%. Batu giok lumut Distribusi data dinyatakan normal apabila setiap variabel yang dianalisis mempunyai nilai signifikansi lebih dari 0,05. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada tabel 3.2:
Tabel 3.2
One-Sample Kolmogorov – Smirnov Test
(Uji Normalitas Data)
No     Variabel     Kolmogrov-Smirnov
        Statistic     df     Sig
1     Biaya Pencegahan     0,189     24     0,026
2     Biaya Penilaian     0,180     24     0,043
3     Biayakegagalan Internal     0,187     24     0,029
4     Biaya Kegagalan Eksternal     0,212     24     0,007
5     Produk Rusak     0,176     24     0,052

Sumber: Data skunder PT Masscom Graphy (diolah)
Batu giok lumut Hasil uji sampel menunjukkan bahwa variabel X1, X2, X3, dan X4 tidak berdistribusi normal karena p (sig) < 0,05, sedangkan untuk variabel y berdistribusi normal karena p (sig) > 0,05. Setelah dilakukan transformasi untuk variabel X1, X2, X3, dan X4 yang tidak berdistribusi normal yaitu dengan trasformasi logarithmic natural (LN), transformasi logarithic (LOG 10) dan transformasi akar (lihat lampiran 15), ternyata data tetap tidak normal maka data aslilah yang digunakan untuk uji selanjutnya, sehingga dengan mengasumsikan data dari variabel X1, X2, X3, dan X4 normal maka regresi dapat dilakukan.
3.4.1.2. Multikolineritas
Batu giok lumut Menurut Nugroho (2005:58) uji multikolinieritas diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lainnya dalam satu model, kemiripan antara variabel independen lain dalam satu model akan menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara suatu variabel independen dengan variabel independen lainnya, selain itu juga deteksi terhadap multikolinieritas juga bertujuan untuk menghindari kebiasan dalam proses pengambilan kesimpulan mengenai pengaruh pada uji parsial masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.
Batu giok lumut Multikolineritas artinya antarvariabel independen yang terdapat dalam model memiliki hubungan yang sempurna atau mendekati sempurna (Koefisien korelasinya tinggi bahkan 1). Untuk mendeteksi adanya multikolinieritas dengan melihat VIF (Variance Inflation Factor). Multikolinieritas akan terjadi apabila tingkat VIF lebih besar dari 10 atau apabila nilai tolerance kurang dari 0,1(Ghozali, 2001:57).
Batu giok lumut Cara menghilangkan multikolineritas antara lain: a). Dengan menghilangkan salah satu atau beberapa variabel yang mempunyai kolerasi tinggi dari model regresi. Dengan menambah data. b).Dengan mentransformasikan variabel (Algifari, 1997:84¬ Uji multikolinieritas untuk mengetahui apakah variabel bebas saling berhubungan linier. Apabila sebagian atau seluruh variabel bebas berkolerasi kuat berarti terjadi multikolinieritas. Multikolinieritas akan menjadi masalah bila berderajat rendah maka multikolinieritas yang terjadi tidak berbahaya bagi regresi.