Kenyataan : Pada hasil regresi bahwa tanda pada model estimasi tidak berubah atau sesuai dengan model estimasi.
4. R
2
yang sangat tinggi Hasil estimasi : Sektor Pertanian = 0.901379, Sektor Industri = 0.880338,
Sektor Jasa = 0.924248. Untuk melihat adanya multikolinearitas diantara variabel independen dapat
terlihat dari setiap koefisien masing-masing variabel sesuai dengan hipotesis yang telah ditentukan.
Dari model analisa : LY = α + β1Log X1 + β2Log X2 + µ………………..1
Hasilnya :
a. Sektor Pertanian
Log Y = 2.658228 + 1.166906LogX1 + -0.204938Log X2 R
2
= 0.901379 Maka dapat dilakukan pengujian diantara masing-masing variabel
independen, hal ini dilakukan utnuk melihat apakah ada hubungan antara masing- masing variabel independen.
1. Sektor Pertanian X1 = f { Tenaga Kerja Sektor Pertanian X2 } β1Log X1 = α + β2 Log X2 + µ………………………….2
Dari hasil estimasi di atas maka diperoleh R
2
= ……………….. artinya variabel Tenaga Kerja Sektor Pertanian X2 mampu memberikan penjelasan
sebesar………..persen terhadap variabel Sektor Pertanian X1. Dari hasil R
2
persamaan 2 ini dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas diantara
Universitas Sumatera Utara
variabel independen karena R
2
persamaan 2 lebih kecil dari model analisis persamaan 1.
2. Tenaga Kerja Sektor Pertanian X2 = f { Sektor Pertanian X1 } Β2Log X2 = α + β1 Log X1 + µ………………………….3
Dari hasil estimasi di atas maka diperoleh R
2
= ……………….. artinya variabel
Sektor Pertanian X1 mampu memberikan penjelasan sebesar………..persen terhadap variabel Tenaga Kerja Sektor Pertanian X2. Dari
hasil R
2
persamaan 3 ini dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas diantara variabel independen karena R
2
persamaan 3 lebih kecil dari model analisis persamaan 2.
b. Sektor Industri
LY = α + β1Log X1 + β2Log X2 + µ………………..1 Log Y = 0.165328 + 0.653162LogX1 + 0.336935Log X2
R
2
= 0.880338 Maka dapat dilakukan pengujian diantara masing-masing variabel
independen, hal ini dilakukan utnuk melihat apakah ada hubungan antara masing- masing variabel independen.
1. Sektor Industri X1 = f { Tenaga Kerja Sektor Industri X2 } β1Log X1 = α + β2 Log X2 + µ………………………….2
Dari hasil estimasi di atas maka diperoleh R
2
= ……………….. artinya variabel Tenaga Kerja Sektor Industri X2 mampu memberikan penjelasan
sebesar………..persen terhadap variabel Sektor Industri X1. Dari hasil R
2
persamaan 2 ini dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas diantara
Universitas Sumatera Utara
variabel independen karena R
2
persamaan 2 lebih kecil dari model analisis persamaan 1.
2. Tenaga Kerja Sektor Industri X2 = f { Sektor Industri X1 } Β2Log X2 = α + β1 Log X1 + µ………………………….3
Dari hasil estimasi di atas maka diperoleh R
2
= ……………….. artinya variabel Sektor Industri X1 mampu memberikan penjelasan sebesar………..persen
terhadap variabel Tenaga Kerja Sektor Industri X2. Dari hasil R
2
persamaan 3 ini dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas diantara variabel independen
karena R
2
persamaan 3 lebih kecil dari model analisis persamaan 2.
c. Sektor Jasa
LY = α + β1Log X1 + β2Log X2 + µ………………..1 Log Y = -2.568462 + 0.728885LogX1 + 0.437728Log X2
R
2
= 0.924248 Maka dapat dilakukan pengujian diantara masing-masing variabel
independen, hal ini dilakukan utnuk melihat apakah ada hubungan antara masing- masing variabel independen.
1. Sektor Jasa X1 = f { Tenaga Kerja Sektor Jasa X2 } β1Log X1 = α + β2 Log X2 + µ………………………….2
Dari hasil estimasi di atas maka diperoleh R
2
= ……………….. artinya variabel Tenaga Kerja Sektor Jasa X2 mampu memberikan penjelasan
sebesar………..persen terhadap variabel Sektor Jasa X1. Dari hasil R
2
persamaan 2 ini dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas diantara variabel independen
karena R
2
persamaan 2 lebih kecil dari model analisis persamaan 1.
Universitas Sumatera Utara
2. Tenaga Kerja Sektor Jasa X2 = f { Sektor Jasa X1 } Β2Log X2 = α + β1 Log X1 + µ………………………….3
Dari hasil estimasi di atas maka diperoleh R
2
= ……………….. artinya variabel Sektor Jasa X1 mampu memberikan penjelasan sebesar………..persen
terhadap variabel Tenaga Kerja Sektor Jasa X2. Dari hasil R
2
persamaan 3 ini dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas diantara variabel independen karena
R
2
persamaan 3 lebih kecil dari model analisis persamaan 2.
2. Autokorelasi
Autokorelasi atau serial korelasi terjadi apabila term of error µ dari periode waktu yang berbeda berkorelasi. Untuk menguji keberadaan autokorelasi dapat
digunakan Durbin-Watson test. Hipotesisnya sebagai berikut :
a. Ho : Tidak ada autokorelasi
b. Dwdl : Tolak Ho ada autokorelasi positif
c. DW4-dl : Tolak Ho ada autokorelasi negatif
d. duDW4-du : Terima Ho tidak ada korelasi
e. dl ≤DW≤4-du
: Pengujian tidak dapat disimpulkan inconclusive f. 4-du
≤DW≤4-dl : Pengujian tidak dapat disimpulkan inconclusive
Dengan pertimbangan hipotesis tersebut, dapat ditentukan model estimasi terhadap gejala autokorelasi sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
a. Sektor Pertanian
