dan dU adalah 1,7501. Karena nilai DW adalah 1,590 terletak diantara dL = 0,8140 dan 4-Du = 2,2499, maka
diterima artinya tidak terdapat autokorelasi pada model regresi.
4.1.4.2 Persamaan Regresi Linear Ganda
Analisis sektor industri, sektor perdagangan, sektor pertanian terhadap PDRB Kabupaten Cilacap dengan menggunakan SPSS 18. Untuk menentukan
persamaan regresi linear ganda dapat dilihat pada hasil dari Output SPSS pada Coefficients seperti pada tabel 4.17
Tabel 4.17 Uji Regresi Ganda PDRB Y dengan Sektor Industri X
1
, Sektor Perdagangan X
2
dan Sektor PertanianX
3
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -274995,626
805919,830 -,341
,739 Industri
1,003 ,011
,602 88,658
,000 Perdagangan
1,141 ,061
,343 18,788
,000 Pertanian
1,485 ,466
,070 3,183
,009 a. Dependent Variable: PDRB
Berdasarkan tabel 4.17 diperoleh persamaan regresi ganda sebagai berikut: ̂
Dengan adalah Sektor Industri,
adalah Sektor Perdagangan, X
3
adalah Sektor Pertanian dan Y adalah PDRB Kabupaten Cilacap. Dimana :
1. Konstanta a = -274995,626 artinya jika rata-rata kontribusi variabel lain diluar model memberikan dampak negatif terhadap PDRB.
2. Sektor Industri = 1,003 artinya setiap adanya kenaikan sektor
industri akan mempengaruhi PDRB sebesar 1.003, dengan asumsi sektor perdagangan dan sektor pertanian tetap.
3. Sektor Perdagangan = 1,141 artinya setiap adanya kenaikan sektor
perdagangan akan mempengaruhi PDRB sebesar 1,141, dengan asumsi sektor industri dan sektor pertanian tetap.
4. Sektor Pertanian X
3
= 1,485 artinya setiap adanya kenaikan sektor pertanian akan mempengaruhi PDRB sebesar 1,485, dengan asumsi
sektor iandustri dan sektor perdagangan tetap. 4.1.4.2.1 Uji Kelinearan Persamaan Model Regresi.
, persamaan tidak linear atau ada relasi antara
, dan Y
, persamaan linear atau tidak ada relasi antara
, dan Y
Untuk mengetahui hasil uji kelinearan regresi ganda antar ,
dan terhadap Y, dapat dilihat dari output SPSS pda tabel ANOVA seperti pada tabel
4.18
Tabel 4.18 Uji Kelinearan Regresi Linear Ganda
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
2,026E16 3
6,752E15 110133,599
,000
a
Residual 6,744E11
11 6,131E10
Total 2,026E16
14 a. Predictors: Constant, Pertanian, Industri, Perdagangan
b. Dependent Variable: PDRB
Berdasar tabel 4.18 diperoleh hasil tingkat signifikansi sebesar 0,000. Dengan hasil tersebut, di mana nilai sig yang lebih kecil daripada
5,
maka kesimpulan yang dapat diambil adalah tolak dan terima
artinya terjadi hubungan linear antara variabel
dan X
3
dengan Y. 4.1.4.2.2 Uji Keberartian Koefisien Regresi Ganda
, artinya koefisien regresi tidak berarti , artinya koefisien regresi berarti
Setelah diuji menggunakan software SPSS 18 diperoleh output seperti pada tabel 4.19
Tabel 4.19 Uji Keberartian Koefisien Regresi Ganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -274995,626
805919,830 -,341
,739 Industri
1,003 ,011
,602 88,658
,000 Perdagangan
1,141 ,061
,343 18,788
,000 Pertanian
1,485 ,466
,070 3,183
,009 a. Dependent Variable: PDRB
Dari tabel 4.19 didapat nilai Sig. untuk Sektor Industri X
1
adalah sebesar 0,000 0,05, maka tolak
dan terima yang artinya persamaan regresi berarti.
Nilai Sig. untuk Sektor Perdagangan X
2
adalah sebesar 0,000 , maka
tolak dan terima
yang artinya persamaan regresi berarti. Nilai Sig. untuk Sektor Pertanian X
3
adalah sebesar 0,009 , maka tolak
dan terima yang artinya persamaan regresi berarti.
4.1.4.2.3 Koefisien Determinasi Regresi Ganda
Untuk melihat koefisien determinasi menggunakan tabel Model Summary pada uji regresi dengan software SPSS 18, setelah diuji didapat output seperti pada
Tabel 4.20
Tabel 4.20 Koefisien Determinasi Sektor Industri, Sektor Perdagangan dan Sektor Pertanian terhadap PDRB Kabupaten
Cilacap Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 1,000
a
1,000 1,000
2,47603E5 a. Predictors: Constant, Pertanian, Industri, Perdagangan
Berdasarkan tabel 4.20 nilai koefisien determinasi R
2
sebesar 1,000. Dengan demikian ketiga variabel secara bersama-sama memberikan kontribusi
pengaruh terhadap PDRB Kabupaten Cilacap Y sebesar 100.
4.1.5 Uji Normalitas Data Menggunakan Eviews
