2. Jika pada data panel jumlah data time series lebih sedikit dibandingkan jumlah data cross section, maka disarankan untuk menggunakan model
Random Effect Model REM. Berdasarkan ketentuan ini maka analisis yang digunakan untuk ketiga
model persamaan adalah dengan menggunakan metode REM.
4.2.2. Model Persamaan I
Berdasarkan hasil estimasi dengan menggunakan REM memperlihatkan bahwa nilai koefisien determinasi R
2
sebesar 61.52 , yang berarti secara keseluruhan variabel bebas yang ada dalam model persamaan tersebut mampu
menjelaskan variasi pertumbuhan ekonomi pada 18 kabupaten dan sisanya 38.48 dijelaskan oleh variabel lain diluar model persamaan.
Tabel 4.9. Hasil Estimasi Model Persamaan I REM
Y
1
= 0.002933X
1
+ 50.76977X
2
– 0.033319X
3
+ 0.013523X
4
1.946728 7.888664 -2.276345 1.719534 R
2
= 0.615216 F-stat = 32.77663 Sumber : Lampiran 1
Cat : angka dalam kurung adalah nilai t-statistik
4.2.2.1. Direct Effect
Besaranya pengaruh langsung direct effect variabel jumlah penduduk, jumlah industri, luas lahan pertanian, luas lahan perkebunan terhadap
pertumbuhan ekonomi 19 kabupaten di Sumatera Utara, sebagai berikut : X
1
Y
1
= 0.00293 X
2
Y
1
= 50.76977
Universitas Sumatera Utara
X
3
Y
1
= -0.033319 X
4
Y
1
= 0.013523
4.2.2.2. Interpretasi Model Persamaan
Hasil estimasi di atas dapat dijelaskan pengaruh variabel independen jumlah penduduk, jumlah industri, luas lahan pertanian, luas lahan perkebunan
terhadap pertumbuhan ekonomi, adalah sebagai berikut : 1. Jumlah penduduk X
1
Jumlah penduduk X
1
memiliki pengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi, dengan koefisien sebesar 0.002933. Hal ini berarti bahwa bila terjadi
kenaikan pada jumlah penduduk sebesar 10 , ceteris paribus, maka akan menyebabkan kenaikan pertumbuhan ekonomi sebesar 0.029 .
2. Jumlah industri X
2
Jumlah industri X
2
memiliki pengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi, dengan koefisien sebesar 50.76977. Hal ini berarti bahwa bila terjadi
kenaikan pada jumlah industri sebesar 10 , ceteris paribus, maka akan menyebabkan kenaikan pertumbuhan ekonomi sebesar 500.77 .
3. Luas lahan pertanian X
3
Luas lahan pertanian X
3
memiliki pengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi, dengan koefisien sebesar -0.033319. Hal ini berarti bahwa
bila terjadi kenaikan pada luas lahan pertanian sebesar 10 , ceteris paribus, maka akan menyebabkan penurunan pertumbuhan ekonomi sebesar 0.33 .
Universitas Sumatera Utara
4. Luas lahan perkebunan X
4
Luas lahan perkebunan X
4
memiliki pengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi, dengan koefisien sebesar 0.013523. Hal ini berarti bahwa
bila terjadi kenaikan pada luas lahan perkebunan sebesar 10 , ceteris paribus, maka akan menyebabkan kenaikan pertumbuhan ekonomi sebesar 0.14 .
4.2.3. Model Persamaan II
