4.2.2 Hasil Penelitian
Analisa regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk menganalisa hubungan persamaan antar variabel. Untuk menganalisis permintaan tenaga listrik di kota Medan,
digunakan analisa regresi linear berganda, dimana variabel terikat dependent variable adalah pendapatan pedagang batik, sedangkan variabel bebas independent variable adalah modal,
lama usaha dan kredit perdagangan. Model persamaan estimasi adalah sebagai berikut :
LY = α + β
1
LX
1
+ β
2
LX
2
+ β
3
LX
3
+ μ
Dimana : LY
= Pendapatan Pedagang Batik RpBulan α =
Intercept LX
1
= Modal RpBulan
LX
2
= Lama Usaha Bulan LX
3
= Kredit Perdagangan RpBulan β
1
, β
2,
β
3
= Koefisien Regresi
µ = Kesalahan
PenggangguError Term
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan data yang telah diperoleh dari hasil penelitian dan telah diolah dalam persamaan maka hasilnya adalah sebagai berikut:
Dependent Variable: LY Method: Least Squares
Date: 012009 Time: 14:11 Sample: 1 24
Included observations: 24 Variable
Coefficient Std. Error
t-Statistic Prob.
C 9.040645
1.408142 6.420264
0.0000 LX1
0.080928 0.075420
1.073031 0.2960
LX2 0.434683
0.080462 5.402346
0.0000 LX3
0.223321 0.107056
2.086028 0.0500
R-squared 0.882701
Mean dependent var 13.95765
Adjusted R-squared 0.865107
S.D. dependent var 0.460643
S.E. of regression 0.169184
Akaike info criterion -0.564646
Sum squared resid 0.572466
Schwarz criterion -0.368304
Log likelihood 10.77575
F-statistic 50.16835
Durbin-Watson stat 1.207363
ProbF-statistic 0.000000
Sumber : Hasil Regresi Eviews 4.1
Berdasarkan tabel di atas hasil persamaan model estimasi adalah sebagai berikut:
LY = 9.040645+ 0.080928 LX
1
+ 0.434683 LX
2
+ 0.223321 LX
3
4.2.3 Interpretasi Model
Berdasarkan hasil regresi linier berganda dengan menggunakan program Eviews 4.1 di atas, maka dapat dibentuk suatu model estimasi sebagai berikut :
LY = 9.040645 + 0.080928 LX
1
+ 0.434683 LX
2
+ 0.223321 LX
3
Maka dapat diinterpretasikan untuk setiap variabel-variabel bebas adalah sebagai berikut: a.
Variabel Modal LX
1
Variabel Modal LX
1
mempunyai pengaruh positif + terhadap pendapatan pedagang batik, dengan nilai koefisien regresi yang ada sebesar 0.080928, artinya apabila variabel modal
Universitas Sumatera Utara
mengalami kenaikan sebesar 1, maka akan menaikkan pendapatan pedagang batik sebesar 0,08, ceteris paribus.
b. Variabel Lama Usaha LX
2
Variabel Lama Usaha LX
2
mempunyai pengaruh positif + terhadap pendapatan pedagang batik, dengan nilai koefisien regresi yang ada sebesar 0.434683, artinya apabila
variabel lama usaha mengalami kenaikan sebesar 1, maka akan menaikkan pendapatan pedagang batik sebesar 0.43, ceteris paribus.
c. Variabel Kredit Perdagangan LX
3
Variabel Kredit Perdagangan LX
3
mempunyai pengaruh positif + terhadap pendapatan pedagang batik, dengan nilai koefisien regresi yang ada sebesar 0.223321, artinya apabila
variabel kredit perdagangan mengalami kenaikan sebesar 1, maka akan menaikkan pendapatan pedagang batik sebesar 0.22, ceteris paribus.
4.3 Uji Kesesuaian Test of Goodness of Fit
Kategori