rupiah maka Pendapatan Asli Daerah akan mengalami peningkatan sebesar Rp.4445,070 dengan asumsi X
1
, X
2
dan X
4
Konstan . β
4
= 2827,511 menunjukkan bahwa faktor Pertanian X
4
berpengaruh positif, dapat di artikan apabila setiap ada kenaikan Pertanian satu
juta rupiah maka Pendapatan Asli Daerah akan mengalami kenaikan sebesar Rp. 2827.511 dengan asumsi X
1
, X
2
dan X
3
Konstan.
4.3.1 Uji Hipotesis Secara Simultan
Untuk mengetahui pengaruh secara simultan antara variabel bebas terhadap variabel terikat digunakan uji F dengan langkah – langkah sebagai
berikut :
Tabel 6 Analisis Varian ANOVA
Sumber Varian
Jumlah Kuadrat Df
Kuadrat Tengah
F hitung F
tabel Regresi 6E+020
4 1,579E+020
15,209 4,53
Sisa 6E+019 6
1,038E+019 Total 7E+020
10 Sumber: Lampiran 3 dan 6
1. Untuk menguji pengaruh secara simultan serempak digunakan uji F dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Ho :
1
=
2
=
3
=
4
= 0 Secara keseluruhan variabel bebas tidak ada pengaruh terhadap variabel
terikat. Hi :
1
2
3
4
0
Secara keseluruhan variabel bebas ada pengaruh terhadap variabel terikat. b.
= 0,05 dengan df pembilang = 4 df penyebut = 6
c. F tabel
= 0,05 = 4,53
d. F hitung =
Rata - rata kuadrat regresi Rata - rata kuadrat sisa
1,579E+020 = --------------------------- = 15,209
1,038E+019 e. Daerah pengujian
Gambar 6. Distribusi Kriteria PenerimaanPenolakan Hipotesis Secara
Simultan atau Keseluruhan
Daerah Penerimaan H Daerah Penolakan H
4,53 15,209
Ho diterima apabila F hitung ≤ 4,53
Ho ditolak apabila F hitung 4,53
f . Kesimpulan
Oleh karena F hitung = 15,209 F tabel = 4,53 maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa secara
keseluruhan faktor–faktor variable bebas yaitu Inflasi X
1
, Penanaman Modal Dalam Negeri X
2
, Industri
X
3
,dan Pertanian X
4
, berpengaruh secara simultan dan nyata terhadap Pendapatan Asli Daerah Y.
4.3.2. Uji Hipotesis Secara Parsial
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas Inflasi X
1
, Penanaman Modal Dalam Negeri X
2
, Nilai Industri X
3
,dan Nilai Pertanian X
4
. Hasil penghitungan tersebut dapat dilihat dalam analisis sebagai berikut :
Tabel 7 : Hasil Analisis Variabel Inflasi X
1
, Penanaman Modal Dalam Negeri X
2
, Industri X
3
,dan Pertanian X
4
terhadap Pendapatan Asli Daerah.
Variabel Koefisien Regresi
t hitung t table
r
2
Parsial Inflasi X1
-159886375,7 -2,576
2,447 0,525
Penanaman Modal Dalam Negeri X2
349,099 0,157 2,447
0,0040 Industri X3
4445,070 0,878
2,447 0,113
PertanianX4 2827,511 0,366
2,447 0,021
Variabel terikat : Pendapatan Asli Daerah Konstanta : 51123294002
Koefisien Korelasi R : 0,954 R
2
: 0,910 Sumber: Lampiran 3 dan 6
Selanjutnya untuk melihat ada tidaknya pengaruh masing-masing variabel terhadap variable terikatnya, dapat dianalisa melalui uji t dengan
ketentuan sebagai berikut :
a Pengaruh secara parsial antara Inflasi X
1
terhadap Pendapatan Asli Daerah Y
Langkah-langkah pengujian : i.
Ho :
1
= 0 tidak ada pengaruh Hi :
1
0 ada pengaruh ii.
= 0,05 dengan df = 6 iii.
t hitung =
β Se
β
1 1
= -2,576 iv.
level of significani = 0,052 0,025 berarti t tabel sebesar 2,447
v. pengujian
Gambar 7. Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Inflasi X
1
terhadap Pendapatan Asli Daerah Y
2,447 -2,447
Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho
Daerah Penolakan Ho
-2,576
Sumber : lampiran 3
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar -2,576 t-tabel sebesar -2,447 Ho ditolak, pada level signifikan 5 , sehingga secara parsial
Faktor Inflasi X
1
berpengaruh secara nyata dan negatif terhadap Pendapatan Asli Daerah Y. Hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi
dari Inflasi X
1
sebesar 0,042 yang lebih kecil dari 0.05.
Nilai r
2
parsial untuk variabel Inflasi sebesar 0,525 yang artinya bahwa Inflasi X
1
secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Pendapatan Asli Daerah Y sebesar 52,5 , sedangkan sisanya 47,5
tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
b Pengaruh secara parsial antara Penanaman Modal Dalam
Negeri X
2
terhadap Pendapatan Asli Daerah Y
Langkah-langkah pengujian : i.
Ho :
2
= 0 tidak ada pengaruh Hi :
2
0 ada pengaruh ii.
= 0,05 dengan df = 6 iii.
t hitung =
β Se
β
2 2
= 0,157 iv.
level of significani = 0,052 0,025 berarti t tabel sebesar 2,447
v. pengujian
Gambar 8. Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial faktor
Penanaman Modal Dalam Negeri X
2
terhadap Pendapatan Asli Daerah Y
Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho
Daerah Penolakan Ho
0,157 2,447
-2,288
Sumber : Lampiran 3
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 0,157 t tabel sebesar 2,447 maka Ho diterima dan Ha di tolak, pada level signifikan 5
, sehingga secara parsial Faktor Penanaman Modal Dalam Negeri X
2
tidak berpengaruh secara nyata positif terhadap Pendapatan Asli Daerah Y. hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Penanaman Modal
Dalam Negeri X
2
sebesar 0,880 yang lebih besar dari 0.05. Nilai r
2
parsial untuk variabel Penanaman Modal Dalam Negeri sebesar 0,0040 yang artinya bahwa Penanaman Modal Dalam Negeri X
2
secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Pendapatan Asli DaerahY sebesar 0,40 , sedangkan sisanya 99,60 tidak mampu
dijelaskan oleh variabel tersebut.
c Pengaruh secara parsial antara Industri X
3
terhadap Pendapatan Asli Daerah Y
Langkah-langkah pengujian : i.
Ho :
3
= 0 tidak ada pengaruh Hi :
3
0 ada pengaruh ii.
= 0,05 dengan df = 6 iii.
t hitung =
β Se
β
3 3
= 0,878 iv.
level of significani = 0,052 0,025 berarti t tabel sebesar 2,447
v. pengujian
Gambar 9. Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Industri X
3
terhadap Pendapatan Asli Daerah Y
2,447 0,878
- 2,447 Daerah Penerimaan
Ho Daerah Penolakan
Ho Daerah Penolakan
Ho
Sumber : Lampiran 3
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 0,878 t tabel sebesar 2,447 maka Ho diterima dan Ha ditolak, pada level signifikan 5 ,
sehingga secara parsial Faktor Industri X
3
tidak berpengaruh secara nyata positif terhadap Pendapatan Asli Daerah Y. hal ini didukung juga dengan
nilai signifikansi dari Industri X
3
sebesar 0,414 yang lebih besar dari 0.05. Nilai r
2
parsial untuk variabel Industri sebesar 0,113 yang artinya Industri X
3
secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Pendapatan Asli Daerah Y sebesar 11,3 , sedangkan sisanya 88,7 tidak mampu
dijelaskan oleh variabel tersebut.
d Pengaruh secara parsial antara Pertanian X
4
terhadap Pendapatan Asli Daerah Y
Langkah-langkah pengujian : vi.
Ho :
4
= 0 tidak ada pengaruh Hi :
4
0 ada pengaruh vii.
= 0,05 dengan df = 6
viii. t hitung =
β Se
β
4 4
= 0,366 ix.
level of significani = 0,052 0,025 berarti t tabel sebesar 2,447
x. pengujian
Gambar 10. Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial PertanianX
4
terhadap Pendapatan Asli Daerah Y
Daerah Penerimaan Ho
Daerah Penolakan Ho
Daerah Penolakan Ho
0,366 - 2,447
2,447
Berdasarkan pehitungan diperoleh t- hitung sebesar 0,366 t tabel sebesar 2,447 maka Ho di terima dan Ha di
tolak, pada level signifikan 5, sehingga secara parsial Faktor Pertanian X
4
tidak berpengaruh secara nyata positif terhadap Pendapatan Asli Daerah Y. hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Pertanian
X
4
sebesar 0,727 yang lebih besar dari 0.05.
Sumber : Lampiran 3
Nilai r
2
parsial untuk variabel Pertanian sebesar 0,021 yang artinya Pertanian X
4
secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Pendapatan Asli Daerah Y sebesar 2,1 , sedangkan sisanya 97,9 tidak
mampu dijelaskan oleh variabel tersebut. Kemudian untuk mengetahui variabel mana yang berpengaruh paling
dominan empat variabel bebas terhadap Pendapatan Asli Daerah di
Pasuruan : Inflasi X
1
, Penanaman Modal Dalam Negeri X
2
, Nilai Industri X
3
,dan Nilai Pertanian X
4
dapat diketahui dengan melihat koefisien determinasi parsial yang paling besar, dimana dalam perhitungan
ditunjukkan oleh variabel Inflasi dengan koefisien determinasi parsial r
2
sebesar 0,113 atau sebesar 52,5 .
4.3.3. Hasil Analisis Asumsi Regresi Klasik BLUE Best Linier Unbiased Estimator.
