3.3.2. Teknik Pengumpulan Data
a. Sumber Data Sumber data yang digunakan dalam penelitian diperoleh
dari Badan Pusat Statistik BPS di Surabaya. Dan sumber data yang telah dikumpulkan dari instansi-instansi diambil berdasarkan data
tahunan. b. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara: 1. Studi kepustakaan atau library research
Data yang diperoleh dengan membaca buku-buku, majalah serta tulisan laporan-laporan yang berkaitan dengan pembahasan ini.
2. Studi Lapangan Studi lapangan ini dimaksudkan untuk mendapatkan data
sekunder yang diperlukan dalam penulisan skripsi. Data diperoleh dengan mengambil laporan, catatan-catatan yang
berhubungan dengan masalah yang dibahas pada Badan Pusat Statistik Jawa Timur.
3.4. Asumsi Analisis Regresi Linier Klasik
Pengujian ini dimaksudkan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi, multikolinieritas dan heteroskedastisitas dalam hasil
estimasi, karena apabila terjadi penyimpangan terhadap asumsi klasik tersebut, uji t dan uji F yang dilakukan sebelumnya menjadi tidak valid
dan secara statistic dapat mengacaukan kesimpulan yang diperoleh, untuk itu dilakukan uji asumsinya.
Tujuan utama penggunaan uji asumsi lasik adalah untuk mendapatkan koefisien regresi yang terbaik linier dan tidak bias BLUE:
Best Linear Unbiased Estimator , sifat dari BLUE itu sendiri adalah:
a. Best = Pentingnya sifat ini bila diterapkan dalam uji signifikan
buku terhadap α dan β
b. Linier = Sifat ini dibutuhkan untuk memudahkan dalam
penaksiran. c. Unbiased = Nilai jumlah sample sangat besar penaksiran parameter
diperoleh dari sample besar kira-kira lebih mendekati nilai parameter sebenarnya.
d. Estimate = e diharapkan sekecil mungkin.
Adapun hal-hal yang perlu dihindarkan adalah: 1. Autokorelasi
Satu asumsi penting dari model regresi linier klasik adalah bahwa kesalahan atau gangguan U
i
Sedangkan yang dimaksud dengan autokorelasi yaitu keadaan dimana kesalahan pengganggu dalam suatu periode tertentu berkorelasi
dengan kesalahan pengganggu periode lain. Pengujian terhadap gejala yang masuk ke dalam fungsi regresif
populasi adalah randm atau tidak berkorelasi. Jika ini dilanggar, kita mempunyai problem serial korelasi atau autokorelasi.
autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji statistik Durbin Watson.
d =
2 2
t l
t t
e Jumlah
e e
Jumlah
−
−
Gujarati, 1995: 215 Dimana:
e adalah residual perbedaan variabel tak bebas yang sebenarnya dengan variabel tak bebas yang ditaksir dari setiap periode waktu.
Sedangkan e
t-1
Sumber: Gujarati, Uji Statistik Durbin Watson, penerbit Erlangga Jakarta, Halaman 216.
Hipotesa:
Ho : ada autokorelasi positif atau autokorelasi negative adalah residual dari waktu sebelumnya.
Gambar 8. Distribusi daerah keputusan Autokorelasi
Hi : tidak ada autokorelasi positif atau autokorelasi negative
Menolak Ho bukti auto
korelasi positif
Menolak Ho bukti auto
korelasi negatif
Daerah keragu-
raguan Daerah
keragu- raguan
Menerima H atau H
kedua-duanya
d
L
d
n
4-d
n
2 4-d
L
4 d
Uji autokorelasi ini untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara residusisa regresi pada kasus ke-n dengan residu kasus ke- n-1.
2. Heteroskedastisitas Pengujian heteroskedastisitas dilakukan untuk melihat apakah ada
kesalahan pengganggu mempunyai varian yang sama atau tidak. Hal tersebut dilabangkan sebagai:
E U
i 2
σ
2
Dimana: σ
2
3. Multikolinieritas = varian
i = 1, 2, 3 …… n apabila didapat varian yang sama maka asumsi heteroskedasitas
penyebaran yang sama diterima.
Multikolinieritas merupakan suatu keadaan dimana satu atau lebih variabel independent terdapat korelasi atau hubungan dengan variabel
independent lainnya, dengan kata lain satu atau lebih variabelnya merupakan suatu fungsi linier dari variabel independent yang lain.
Untuk mempermudah dalam melakukan pengujian maka terlebih dahulu dilakukan uji korelasi. Uji korelasi ini dilakukan untuk
melihat hubungan masing-masing variabel independent. Kemudian dari pengujian tersebut dapat diperoleh nilai r
2
.
3.5 Teknik Analisis dan Uji Hipotesis 3.5.1.
Teknik Analisis
Untuk menaksir dan menganalisa pengaruh yang diajukan dalam hipotesis beberapa variabel yang mempengaruhi laju inflasi di Indonesia
akan dilakukan beberapa analisa yang mendukung tujuan dari penelitian ini.
Adapun langkah-langkah yang akan dilakukan dalam menganalisis penelitian ini adalah:
Analisis regresi linear berganda dengan asumsi klasik BLUE Best, Linear, Unbiassed, Estimator yang bertujuan untuk menentukan arah dan
kekuatan pengaruh dari masing-masing variabel. Adapun bentuk persamaan untuk menentukan hubungan variabel depedent dengan
variabel independent, sehingga dapat diformulasikan sebagai berikut: Y = f X
1
, X
2
, X
3
, X
4
……………………………...…………………3.1 Model fungsional tersebut di atas ditetapkan pada model regresi berganda
baik linear maupun non linear seperti rumus di bawah ini: Y =
β +
β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ U…………………………..3.2
Dimana: Y
= Inflasi X
1
= Jumlah Uang Beredar X
2
= Pengeluaran Pemerintah
X
3
= Tingkat Suku Bunga SBI Sertifikat Bank Indonesia X
4
= Kurs Valuta Asing β
= Konstanta β
.. β
4
= Koefisien regresi X
1
, X
2
, X
3
dan X
4
U = variabel pengganggu yang merupakan wakil dari semua
faktor lain yang dapat mempengaruhi laju inflasi namun tidak dapat dimasukkan dalam model.
i = 1, 2, 3, ………… n
Untuk mengetahui apakah model analisis tersebut cukup layak digunakan dalam pembuktian dan untuk mengetahui mana variabel bebas
mampu menjelaskan keeratan dengan variabel terikat, maka perlu untuk mengetahui nilai R
2
koefisien nilai determinasi dengan rumus: R
2
Total Kuadrat
Jumlah gresi
Kuadrat Jumlah
Re =
..................................... 3.3 Dimana:
R
2
= Koefisien determinasi JK
= jumlah kuadrat JK Regresi
= β
1
ΣYX
1
+ β
2
ΣYX
2
+ β
3
ΣYX
3
+ β
4
ΣYX
4
JK Total =
ΣY
2
n Y
Y
2
Σ −
Σ atau
............................................ 3.4
Jadi R
2
2 4
4 3
3 2
2 1
1
Y YX
YX YX
YX Σ
Σ +
Σ +
Σ +
Σ
β β
β β
= .............. 3.6
Karakteristik utama dari R
2
adalah:
Kategori