Urbanisasi terhadap IPM 20
1,11036 0,38036
IPM terhadap urbanisasi 20
2,25481 0,13034
Berdasarkan uji granger kausalitas variabel urbanisasi tidak signifikan mempunyai hubungan kausalitas terhadap variabel IPM dimana nilai
probabilitasnya 0,10224 0,05 tetapi variabel IPM signifikan mempunyai hubungan kausalitas terhadap variabel urbanisasi yang terlihat dari nilai
probabilitas 0,03542 0,05.
4.9 Hasil Analisis VAR
Dalam analisis VAR, terdapat langkah-langkah yang dilakukan. Langkah pertama yang perlu dilakukan adalah uji kausalitas granger. Uji VAR dapat
dilakukan apabila telah dilakukan uji kausalitas granger. Analisis VAR baru dapat dilakukan apabila terdapat hubungan yang saling menyebabkan atau hubungan
timbal balik. Hal tersebut terjadi karena tidak dapat dipisahkan mana yang menjadi variabel endogen dan variabel eksogen.
• Hasil VAR PDRB dan Urbanisasi R-square = 0,971006
Akaike AIC = 29,23597 Schwarz SC = 29,58447
Berdasarkan nilai VAR diatas dapat disimpulkan bahwa variabel urbanisasi signifikan dipengaruhi oleh seluruh variabel lag urbanisasi dan juga
seluruh lag PDRB di sektor industri. Demikian juga halnya variabel PDRB di sektor industri.
• Hasil VAR Penyerapan Tenaga Kerja dan Urbanisasi
R-square = 0,492698 Akaike AIC = 4,513947
Schwarz SC = 4,862453
Berdasarkan nilai VAR diatas dapat disimpulkan bahwa variabel urbanisasi signifikan dipengaruhi oleh seluruh variabel lag urbanisasi dan juga seluruh lag
PDRB di sektor industri. Demikian juga halnya variabel PDRB di sektor industri.
• Hasil VAR Indeks Pembangunan Manusia dan Urbanisasi R-square = 0,561035
Akaike AIC = 4,868267 Schwarz SC = 5,216774
Berdasarkan nilai VAR diatas dapat disimpulkan bahwa variabel urbanisasi signifikan dipengaruhi oleh seluruh variabel lag urbanisasi dan juga seluruh lag
PDRB di sektor industri. Demikian juga halnya variabel PDRB di sektor industri.
4.10 Hasil Analisis Regresi 4.10.1 Interpretasi Model
Model persamaan adalah sebagai berikut:
Y
1
=α + β X+µ………………………………………………….....1
Y
2
= α + β X+μ……………………………………….....................2
Y
3
Dimana :
= α + β X+μ……………………………………….....................3
Y
1
= Pendapatan Domestik Regional Bruto di sektor industri Rupiah Y
2
= Tingkat Penyerapan Angkatan Kerja di sektor industri Persen Y
3
= Tingkat IPM Persen X = Urbanisasi Persen
α = Intercept Konstanta β
= Koefisien Regresi μ = Term of Error Kesalahan Penggunaan
Berdasarkan hasil regresi linier sederhana dengan menggunakan program Eviews 5.0 diperoleh estimasi sebagai berikut:
Regresi antara PDRB di sektor industri dan urbanisasi Y
1
= -5609121+158844,99X Standard Error = 1609915,00
1
t-statistik = 5,295117
R
2
= 0,571763 Adjust R
f- statistik =28,03826
2
= 0,551371 DW-Statistik = 0,551021
prob Statistik=0,000
Hasil diatas dapat diinterprestasikan sebagai berikut: 1.
Nilai koefisien determinasi R
2
2. Koefisien urbanisasi adalah positif, artinya ada pengaruh positif antara
urbanisasi dengan PDRB di sektor industri. Semakin besar urbanisasi akan meningkatkan PDRB di sektor industri. Koefisien dari variabel urbanisasi
adalah 158844,99. Berarti setiap kenaikan 1 jiwa urbanisasi akan meningkatkan PDRB di sektor industri sebesar 158844,99.
adalah sebesar 0,571763. Artinya variabel urbanisasi dapat menjelaskan variabel PDRB sektor industri
sebesar 57,1763. Sedangkan 42,8237 dapat dijelaskan oleh variabel lainnya.
3. Nilai t-statistika dari variabel adalah 5,295117 dengan probabilitas sebesar
0,000 menunjukkan bahwa variabel urbanisasi secara signifikan mempengaruhi variabel PDRB di sektor industri pada tingkat signifikansi
1. Regresi antara Penyerapan Tenaga Kerja dan urbanisasi
Y= 20,05728+0,175538X Standard Error = 2,471871
1
t-statistik = 3,811092
R
2
= 0,471872 Adjust R
f- statistik = 14,52442
2
= 0,380708 DW-Statistik = 1,882997
prob Statistik = 0,0010
Hasil diatas dapat diinterprestasikan sebagai berikut: 1.
Nilai koefisien determinasi R
2
2. Koefisien urbanisasi adalah positif, artinya ada pengaruh positif antara
urbanisasi dengan Penyerapan Tenaga Kerja. Semakin besar urbanisasi akan meningkatkan Penyerapan Tenaga Kerja. Koefisien dari variabel
urbanisasi adalah 0,175538. Berarti setiap kenaikan 1 jiwa urbanisasi akan meningkatkan Penyerapan Tenaga Kerja sebesar 0,175538.
adalah 0,471872 sebesar. Artinya variabel urbanisasi dapat menjelaskan variabel Penyerapan Tenaga Kerja
sebesar 47,1872. Sedangkan 52,8128 dapat dijelaskan oleh variabel lainnya.
3. Nilai t-statistika dari variabel adalah 3,811092 dengan probabilitas sebesar
0,001 menunjukkan bahwa variabel urbanisasi secara signifikan mempengaruhi variabel Penyerapan Tenaga Kerja pada tingkat
signifikansi 1.
Regresi antara IPM dan urbanisasi
Y= 61,56057+0,174640X Standard Error = 2,480894
1
t-statistik = 3,77805
R
2
= 0,480894 Adjust R
f- statistik = 14,27181
2
= 3,77805 prob Statistik = 0,0011
DW-Statistik = 1,719077
Hasil diatas dapat diinterprestasikan sebagai berikut: 1.
Nilai koefisien determinasi R
2
2. Koefisien urbanisasi adalah positif, artinya ada pengaruh positif antara
urbanisasi dengan IPM. Semakin besar urbanisasi akan meningkatkan IPM. Koefisien dari variabel urbanisasi adalah 0,17464. Berarti setiap
kenaikan 1 jiwa urbanisasi akan meningkatkan IPM sebesar 0,174640. adalah sebesar 0,480894. Artinya
variabel urbanisasi dapat menjelaskan variabel IPM sebesar 48,0894. Sedangkan 51,9106 dapat dijelaskan oleh variabel lainnya.
3. Nilai t-statistika dari variabel adalah 3,811092 dengan probabilitas sebesar
0,001 menunjukkan bahwa variabel urbanisasi secara signifikan mempengaruhi variabel IPM pada tingkat signifikansi 1.
4.11 Uji t-statistik Uji Parsial
