III. METODE PENELITIAN
3.1. Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik BPS dan Departemen Keuangan Depkeu, antara
lain berupa data angka alokasi anggaran belanja negara untuk sektor pendidikan yang terbagi atas anggaran rutin dan anggaran pembangunan, angka partisipasi sekolah
berdasarkan kelompok usia sekolah usia 7-12, usia 13-15, dan usia 16-18, dan angka buta huruf. Data-data tersebut dimasukkan menggunakan Microsoft Excel 2007 dan
diolah dengan menggunakan Minitab 14.
3.2. Metode Analisis
Analisis statistika yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda. Analisis ini berguna untuk mengukur hubungan matematis antara peubah
bebas X dengan peubah tak bebas Y. Regresi linear berganda tidak hanya melihat keterkaitan antar variabel, namun juga mengukur besaran hubungan kausalitasnya.
Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut : Y =
= 1, 2, 3, …, N
= intersep -
= koefisien kemiringan parsial
Kata linier di atas menunjukkan bahwa persamaan regresi tersebut linier dalam parameter. Untuk mencari nilai-nilai dari parameter persamaan regresi berganda
tersebut dapat digunakan dengan metode Ordinary Least Square OLS atau metode
p d f Machine
I s a pdf w rit er t ha t produces qua lit y PDF files w it h ea se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
kuadrat terkecil. Menurut Teorema Gauss-Markov Gujarati, 1978, OLS memiliki sifat statistik yang sangat menarik yang membuatnya menjadi suatu metode analisis regresi
yang paling kuat dan populer, dengan menggunakan beberapa asumsi, yaitu : 1.
Nilai rata-rata hitung dari deviasi simpangan yang berhubungan dengan setiap variabel tak bebas harus sama dengan nol.
2. Tidak adanya autokorelasi dalam setiap variabel dalam model.
3. Tidak adanya heteroskedastisitas yang dapat diartikan dengan nilai varians yang
sama. 4.
Tidak adanya korelasi antara koefisien error dengan variabel tak bebas. Dengan melihat asumsi model regresi linier klasik, penaksir kuadrat terkecil
dalam kelas penaksir linier tak bias mempunyai varians minimum, yaitu penaksir tersebut bersifat BLUE Best Linear Unbiased Estimator.
3.3. Model Analisis