88
4.3.4 Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas muncul apabila kesalahan atau residual dari model yang diamati tidak memiliki varians yang konstan dari satu observasi ke observasi
lainnya. Artinya, setiap observasi mempunyai reliabilitas yang berbeda akibat perubahan dalam kondisi yang melatarbelakangi tidak terangkum dalam
spesifikasi model Imam Ghozali, 2005. Dalam penelitian ini digunakan uji Park untuk mengetahui ada tidaknya
heteroskedastisitas yang dapat dilihat pada Tabel 4.7.
Tabel 4.7 Hasil Uji Park
Dependent LOG_RESID2
Coefficient Std. Error
t-Statistic Prob.
C -7,202
3,472 -2,074
0,039 PDRB
0,226 0,193
1,169 0,244
MH 0,030
0,038 0,788
0,437 PG
0,030 0,063
0,476 0,634
Sumber: Lampiran C
Dari hasil perhitungan dengan uji Park terlihat bahwa tidak ada variabel independent yang signifikan secara statisktik probability α=5. Maka dapat
disimpulkan bahwa tidak terdapat heterokedastisitas dalam model.
4.4 Pengujian Statistik Analisis Regresi
4.4.1 Uji Signifikansi parameter Individual Uji t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh masing- masing variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel
dependen. Dalam regresi pengaruh jumlah penduduk, PDRB, pendidikan dan pengangguran terhadap kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2005 - 2008, dengan α
89
= 5 persen dan degree of freedom df = 135 n-k =140-5, maka diperoleh nilai t- tabel sebesar 1,657 dan dengan α = 10 persen diperoleh nilai t-tabel sebesar
1,288.
Tabel 4.8 Nilai T-Statistik Pengaruh Jumlah Penduduk, Pdrb, Pendidikan Dan
Pengangguran Terhadap Kemiskinan di Jawa Tengah Tahun 2005 - 2008 Variabel
t-statistik t-tabel
α = 5 t-tabel
α = 10
LOG PDRBPDRB 1,406
1,657 1,288
LOG MH Melek Huruf 2,209
1,657 1,288
LOG PG Pengangguran 2,017
1,657 1,288
Sumber : Lampiran B
4.4.2 Uji Signifikansi Simultan Uji F
Pengujian terhadap pengaruh semua variabel independen di dalam model dapat dilakukan dengan uji simultan uji F. Uji statistik F pada dasarnya
menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen.
Dari regresi pengaruh jumlah penduduk, PDRB, pendidikan dan pengangguran terhadap kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2005 - 2008 yang
menggunakan taraf keyakinan 95 persen α = 5 persen, dengan degree of freedom for numerator dfn = 2 k-1 = 3-1 dan degree of freedom for denominator
dfd = 135 n-k = 140-5, maka diperoleh F-tabel sebesar 3,07. Dari hasil regresi pengaruh PDRB, pendidikan dan pengangguran terhadap kemiskinan di Jawa
Tengah tahun 2005 - 2008 diperoleh F-statistik sebesar 83,77 dan nilai probabilitas F-statistik 0,00000. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel
Kategori